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title: "제2장. 비용추계 방법론"
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year: 2025
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# 제2장. 비용추계 방법론

> [!CAUTION] 기계 추출 파일럿입니다. 표·그림·문서 경계를 원본 PDF와 대조해야 합니다.
> 원문의 필자 개인 견해 고지가 있는 경우 기관의 공식 견해로 해석하지 않습니다.

## 출처

- 발간물: 간호간병통합서비스 비용추계 및 운영효율화 방안
- PDF 물리 페이지: 21-36
- 원본 파일: `rihp-research-report-2025-07.pdf`
- RIHP 게시물: [https://rihp.re.kr/bbs/board.php?bo_table=research_report&wr_id=382](https://rihp.re.kr/bbs/board.php?bo_table=research_report&wr_id=382)
- RIHP PDF: [https://rihp.re.kr/bbs/download.php?bo_table=research_report&wr_id=382&no=1](https://rihp.re.kr/bbs/download.php?bo_table=research_report&wr_id=382&no=1)

## 정규화 본문

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### PDF p.21

제2장 비용추계 방법론
가산자료 분석 시에는 기본적으로 포아송(Poisson) 회귀가 사용된다. 이 모형은 평
균과 분산이 같다는 등분산성 가정을 기반으로 하지만, 실제 자료에서는 이 가정이 자
주 위반된다. 이를 해결하기 위해 음이항(negative binomial, NB) 회귀 모형이 사용
된다. NB 모형은 포아송에 감마 분포를 혼합하여 분산이 평균보다 커지는 구조를 허
용함으로써 적합도를 개선할 수 있다.19)
나아가 0이 기댓값을 크게 초과하는 경우에는 영과잉 모형(zero-inflated model)을
고려한다. 이는 항상 0값인 점질량(point mass)과 가산분포(count distribution)가
확률적으로 결합된 혼합분포 구조를 갖추고 있다. 점질량은 과잉 0을 설명하고, 가산
분포는 이를 제외한 나머지를 설명한다. 대표적인 영과잉 모형으로는 영과잉 포아송
(zero-inflated Poisson, ZIP) 회귀모형과 영과잉 음이항(zero-inflated negative
binomial, ZINB) 회귀모형이 있다. 특히 ZINB모형은 ZIP과는 달리 과잉된 0 이외의
값들의 과산포도 설명할 수 있다는 장점이 있다.20)
ZINB 회귀모형은 이항요소와 가산요소로 이루어진다. 먼저 영과잉 부분에 대한 확
률, 즉 비이용 집단일 확률을 로짓 모형(이항요소)으로 추정한다. 그 다음에는 이용 집
단에 속한다고 가정될 때의 기대 이용량을 NB 회귀(가산요소)로 추정한다. 이때 각 요
소에 대해서는 서로 다른 공변량을 가정할 수 있다.21) 전체 기대 이용량은 두 부분의
결합(이용 집단에 속할 확률 ✕ 이용 집단 내 기대 이용량)으로 해석할 수 있다.
분석 모형 선택 시 통계적 적합도와 해석 용이성, 예측 성능을 균형 있게 고려한다.
가산자료는 먼저 포아송을 적합하고, Pearson 적합도 검정(Pearson's χ²/df)으로 등
분산 가정을 점검한다. 등분산 가정이 기각되면 NB를 후보군에 포함한다. 또한 영과잉
여부를 확인하고, 필요한 경우 ZIP나 ZINB 등을 후보군에 포함한다.22)23)
19) KUSUMA, Rahmaniar Dwinta; PURWONO, Yogo. Zero-inflated poisson regression
analysis on frequency of health insurance claim PT. XYZ. In: 12th International
Conference on Business and Management Research (ICBMR 2018). Atlantis Press,
2019. p. 321-325.
20) 서기태, 황범석. 폴랴-감마 잠재변수에 기반한 베이지안 영과잉 음이항 회귀모형: 약학 자료에의
응용. 응용통계연구, 2022, 35.2: 311-325.
21) 서기태, 황범석. 폴랴-감마 잠재변수에 기반한 베이지안 영과잉 음이항 회귀모형: 약학 자료에의
응용. 응용통계연구, 2022, 35.2: 311-325.
11

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### PDF p.22

간호간병통합서비스 비용추계 및 운영효율화 방안
후보 모형들 간 비교 기준으로는 아카이케 정보 기준(Akaike's Information Criterion,
AIC), 베이지안 정보 기준(Bayesian Information Criterion, BIC), 우도비 검정
(Likelihood Ratio Test) 및 이탈도 등이 있다. 일반적으로 가장 낮은 AIC 값을 가진
모형이 데이터에 가장 잘 맞는 모형으로 간주된다. AIC는 모형이 예측을 얼마나 잘
하는지 정량화하는 반면, BIC는 표본 크기에 페널티를 부여한다. Vuong 검정은 영과
잉 모델과 그에 대응하는 비-영과잉 모델 간의 적절성을 비교하는 데 활용된다. 또한
예측 목적일 때는 교차검증으로 모형의 외부예측력을 함께 확인한다.24)25)
22) LEE Kyung Hyun, et al. Evaluation of negative binomial and zero-inflated negative
binomial models for the analysis of zero-inflated count data: application to the
telemedicine for children with medical complexity trial. Trials, 2023, 24.1: 613.
23) KUSUMA Rahmaniar Dwinta; PURWONO, Yogo. Zero-inflated poisson regression
analysis on frequency of health insurance claim PT. XYZ. In: 12th International
Conference on Business and Management Research (ICBMR 2018). Atlantis Press,
2019. p. 321-325.
24) AHMAD, Wan Muhamad Amir W., et al. Applications Of Zero Inflated Model For
Health Sciences Data. 2015.
25) LEE Kyung Hyun, et al. Evaluation of negative binomial and zero-inflated negative
binomial models for the analysis of zero-inflated count data: application to the
telemedicine for children with medical complexity trial. Trials, 2023, 24.1: 613.
12

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### PDF p.23

제2장 비용추계 방법론
제2절 자료 및 변수 정의
1. 자료원
1) 국민건강보험공단 국민건강정보 DB
국민건강보험공단의 국민건강정보 DB는 국민건강보험법 등에 따른 업무 수행 과정
에서 축적된 데이터를 비식별화하여 연구용 DB로 구축한 것이다. 여기에는 전 국민
자격, 진료내역, 건강검진 결과 등 다양한 데이터가 수집되어 있고, 비식별화 후 학술
및 정책 연구에 필요한 일부를 추출하여 연구용 DB로 제공하고 있다.26)
국민건강정보 DB는 크게 ‘표본 연구 DB’와 ‘맞춤형 연구 DB’로 구분되어 있다. 표본
연구 DB는 국민건강정보 DB를 주요 목적에 따라 전 국민, 노인, 건강검진 수검자 등 연구
대상에 적합한 기준으로 표본 추출하여 제공하는 데이터이다. 또한 맞춤형 연구 DB는 국민
건강정보 DB를 연구자 개인의 연구 목적에 적합하게 가공하여 제공하는 데이터이다.27)
본 연구에서는 표본 연구 DB 중 전 국민을 대상으로 표본추출한 표본코호트 DB
를 이용하였다. 표본코호트 DB는 2006년 1년간 건강보험가입자 혹은 의료급여수급권
자 자격을 유지한 한국 국적 보유자 48,222,537명을 성･연령･지역･가입자구분 및 보
험료분위로 층화하여 100만 명을 표본추출한 자료이다.28) 표본코호트 DB는 표본 전
체의 전향적(2006~2019년) 진료내역 정보를 제공한다. 본 연구에서는 표본코호트 DB
를 간호간병통합서비스 비용추계 모형을 구축하기 위한 자료원으로 활용하였다.
본 연구에서는 이와 함께 맞춤형 연구 DB를 이용하였다. 특히 연구 목적에 따라
2015~2023년 기간 동안의 모든 간호간병통합서비스 이용 내역을 추출하였다. 이를
위해 요양급여명세서의 간호간병통합서비스 관련 입원료 청구코드(‘AO’, ‘AV’)를 활용
하였으며, 해당 코드가 기재된 의과 입원 건을 모두 추출하였다. 본 연구에서는 맞춤형
26) 강신욱 외. 국민건강보험공단 행정자료의 사회정책적 활용을 위한 탐색적 연구. 한국보건사회연구원, 2022.
27) 강신욱 외. 전게서, 2022.
28) 국민건강보험공단. 표본코호트2.2 DB 사용자 매뉴얼. 2022.
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### PDF p.24

간호간병통합서비스 비용추계 및 운영효율화 방안
DB를 간호간병통합서비스 이용자의 의료이용 현황을 파악하고, 표본코호트 DB로 구
축된 비용추계 모형을 검증하고 개선하는 데 활용하였다.
2) 통계청 장래인구추계
통계청 장래인구추계는 인구를 활용한 다양한 주제별 추계의 기초자료를 제공하기
위한 목적으로, 2022년 인구주택총조사를 기반으로 인구동태(출생･사망)와 국제이동
추이를 반영하여 코호트 요인법에 의해 2072년까지 인구규모 및 성･연령별 구조를 전
망한 결과이다.29) 장래인구추계는 7월 1일 시점의 인구이며, 대한민국에 3개월 이상
거주하는 내국인과 외국인이 포함되어 주민등록인구와는 차이가 있다.
본 연구에서는 장래인구추계의 중위 추계 시나리오(중간 수준의 출산율 및 기대수명
등 가정)를 기준으로 하였다. 장래인구추계는 비용추계 모형에서 예측된 성별･연령별
이용률 및 비용과 결합하여 연도별 총비용을 산출하는 데 활용하였다.
2. 연구 대상자
본 연구의 연구대상자는 2015년부터 2023년까지 간호간병통합서비스를 이용한 입
원환자이다. 구체적으로는 요양급여명세서에 간호간병통합서비스 입원료 수가코드
(‘AO’, ‘AV’로 시작)가 청구된 의과 입원 건을 기준으로 하였다. 이 기준은 간호간병
통합서비스 입원진료 건의 진료비 총액을 산출하는 데 활용된 바 있다.30)
표본코호트 DB(2015~2019년)에서 식별된 연구대상자는 55,643명으로 나타났다.
단, 표본코호트 DB에는 보험료 결측군31)이 존재하여 이를 가장 가까운 연도의 보험료
분위로 대체하였고, 대체 이후에도 결측인 값은 분석에서 제외하였다. 맞춤형 연구
DB(2015~2023년)에서 식별된 연구대상자는 총 8,400,139명으로 확인되었다.
29) 통계청. 장래인구추계(2022 인구총조사 기준). 2024.
30) 김진현 외. 간호･간병통합서비스 사업의 운영 현황과 산업연관분석에 의한 고용창출효과. 한국
보건사회연구, 2021, 41.3: 210-225.
31) 건강보험 가입자 중 직업군인, 항운노조 등 보험료가 개인에 부과되지 않거나, 장기휴직 등의
사유로 보험료가 사후에 청구되는 경우 등
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### PDF p.25

제2장 비용추계 방법론
3. 변수 정의
1) 예측변수
예측변수는 간호간병통합서비스 입원일수이다. 이는 개인이 특정 연도에 간호간병통
합서비스 병동에서 입원한 총일수를 합산한 값으로, 해당 연도에 간호간병통합서비스
입원 내역이 없으면 0일을 부여하였다. 국민건강정보 DB 특성상 동일한 기간에 입원
일수가 중복 기재되는 사례가 발생한다. 이에 따라 앞선 명세서의 요양종료일과 다음
명세서의 요양개시일의 차이가 1일 이내인 경우, 이를 하나의 입원 에피소드로 간주하
여 입원일수를 산출하였다.
2) 설명변수
설명변수는 인구사회학적 요인, 임상 요인, 지역 및 공급 요인 등으로 구성되며, 표
본코호트 DB와 통계청 장래인구추계를 결합하여 산출되었다. 설명변수에는 성별, 연
령, 소득수준, 장애중증도, 수술여부, CCI(Charlson Comorbidity Index), 연도, 권
역, 간호사 밀도, 간호조무사 밀도, 병상 밀도가 포함되었다.
인구사회학적 요인은 대상자의 기본적인 특성을 반영하기 위한 것으로, 성별, 연령,
소득수준을 선정하였다. 성별은 남성과 여성으로 구분하였다. 연령은 분석 시점 연도의
만 나이로, 분석 모형의 적합도 및 예측도를 고려하여 0~39세, 40~49세, 50~59세,
60~69세, 70~79세, 80세 이상의 6개 그룹으로 범주화하였다. 소득수준은 보험료분위
를 범주화한 것으로, 숫자가 클수록 소득수준이 높다는 것을 의미한다. 보험료 0분위
를 소득수준 0으로, 보험료 1~2분위를 소득수준 1로, 보험료 3~4분위를 소득수준 2
로, 보험료 5~6분위를 소득수준 3으로, 보험료 7~8분위를 소득수준 4로, 보험료
9~10분위를 소득수준 5로 재정의하였다.
임상 요인은 환자의 건강상태와 입원 특성을 반영하기 위한 것으로, 장애중증도, 수
술여부, CCI를 선정하였다. 장애중증도는 표본코호트 DB에서 제공하는 변수를 활용하
여 비장애, 경증, 중증의 세 범주로 구분하였다. 수술여부는 한 해 동안 명세서에 수술
한 이력이 있는 경우 수술함으로, 그렇지 않은 경우 수술 안함으로 구분하였다. CCI는
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### PDF p.26

간호간병통합서비스 비용추계 및 운영효율화 방안
대상의 기저질환의 수준을 평가하는 지표로 점수가 높을수록 건강상태가 불량함을 의
미한다.32) CCI를 산출하기 위해 분석 시점 연도의 의료이용 내역을 확인하여 모든 주
/부상병을 중복되지 않게 종합하였고, 이를 0점, 1점, 2점, 3점 이상으로 구분하였다.33)
지역 요인은 거주지에 따른 환경 및 의료이용 패턴의 차이를 반영하기 위한 것으로,
권역을 선정하였다. 권역은 대상자의 주소지를 기반으로 수도권, 강원권, 대경권, 동남
권, 충청권, 호남권, 제주권의 7대 광역경제권으로 범주화한 것이다. 이는 원자료의 17
개 시도 단위를 기능적･지리적으로 연관성이 깊은 권역으로 통합함으로써,34) 세분화로
인한 희소 셀 문제를 해소하고 표준오차를 줄이는 장점이 있다.
공급 요인은 간호간병통합서비스에 대한 접근성을 반영하기 위한 것으로, 간호사 밀
도, 간호조무사 밀도, 병상 밀도를 선정하였다. 각 변수는 간호간병통합서비스 입원료
수가코드가 청구된 의료기관의 권역별 인력･병상 총량을 권역별 인구 1,000명당 수준
으로 나타낸 값이다.
마지막으로, 시간에 따른 환경 및 이용행태 변화 등 시계열적 특성을 반영하기 위
해 연도 변수를 포함하였다. 분석 모형에는 간호간병통합서비스가 도입된 2015년부터
표본코호트 DB에서 이용가능한 최근 연도인 2019년까지의 5개 연도가 투입되었다.
32) 최정규, et al. 간호간병통합서비스 이용여부에 따른 의료이용 현황과 재입원률 차이. 한국보건
사회연구, 2021, 41.1: 251-264.
33) 김경훈. 건강보험청구자료에서 동반질환 보정방법. 보건행정학회지. 2016; 26(1) 71-78.
34) 안영진. 우리나라 광역경제권 정책의 추진현황과 발전과제. 한국지역지리학회지, 2011, 17.5:
638-647.
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### PDF p.27

제2장 비용추계 방법론
제3절 비용추계 모형
1. 비용추계의 기본 틀
본 연구에서는 다음의 진료비 항등식을 준거로 비용을 추계하였다.
총비용 = 적용 인구수 × 1인당 입내원일수 × 일당진료비
간호간병통합서비스(이하 ‘간호간병’)는 입원서비스이므로, 간호간병 비용추계를 위해
입원일수를 예측 대상으로 정하였다. 일당입원료는 맞춤형 DB에서 산출된 단가를 사
용하고, 적용 인구수는 통계청의 장래인구추계를 대입하였다. 이를 적용한 비용추계 산
식은 다음과 같다.
간호간병 추계 비용 = 인구 전망치 × 1인당 기대 입원일수 × 일당입원료
총비용을 산출하기 위해선 진료비 항등식 내 요소가 동일한 단위에서 결합되어야 한
다. 통계청 장래인구추계의 인구 전망은 연도×성별×연령군 단위(셀)로 제공된다. 반
면, 1인당 기대 입원일수는 개인단위로 산출된다. 이에 본 연구에서는 장래인구추계의
단위에 맞추어 2025-2050년 기간의 연도×성별×연령군 교차분류 표(이하 ‘그리드’)를
구성하고, 각 셀에 해당하는 인구 전망치와 셀별 1인당 기대 입원일수를 결합하였다.
이를 연도별로 합산하여 연간 기대입원일수를 산출하고, 일당입원료를 곱하여 연간 간
호간병 입원료 총액을 계산하였다. 일당입원료는 맞춤형 DB의 실측 자료를 활용하여
2023년 기준 간호간병 입원료 총액을 동일 총입원일수로 나누어 산출하였고, 시나리
오 분석에서 수가 변화를 검토하였다.
셀별 1인당 기대 입원일수는 다음과 같이 산출한다. 먼저 2019년을 기준연도로 하
여 공변량(권역, 소득수준, 장애중증도, CCI, 수술여부)의 범주 조합별 빈도를 전체 관
측수로 나눈 공변량 가중치를 산출한다. 그런 다음 예측모형으로 개인별 기대 입원일
수를 산출하고, 해당 개인이 속한 공변량 가중치를 곱한다. 마지막으로 이를 연도･성
별･연령군 단위로 합산하여 각 셀의 1인당 기대 입원일수를 도출한다. 이렇게 산출된
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### PDF p.28

간호간병통합서비스 비용추계 및 운영효율화 방안
가중합은 동일 셀 내 개인들을 같은 비중으로 평균하는 산술평균과는 달리, 기준연도
에서 관측된 공변량 구성비를 반영하여 셀의 실제 구성을 따르게 된다. 셀별 1인당 기
대 입원일수의 산식은 다음과 같다.

   · 
  
∈

 : 셀 𝑐의 1인당 기대 입원일수

: 연도･성별･연령군으로 정의된 하나의 셀. 예) c=2020, 남, 40세 미만

 
 : 개인 의 예측모형 기반 기대 입원일수
   
 : 개인 가 속한 공변량 조합 에 대한 가중치
아울러 예측모형에는 공급 변수(권역별 간호사 밀도, 병상 밀도, 간호조무사 밀도)를
설명변수로 포함하였다. 이들 변수는 1인당 기대 입원일수에 조건부로 영향을 미치나,
공변량 가중치에는 포함하지 않는다. 예측모형 평가에서는 공급 변수를 각 연도의 실
측치를 적용하고, 시나리오 분석에서 공급 변화의 영향을 분리해 평가하였다.
2. 예측모형 결정
1) 통계모형 비교
예측변수가 가산자료임을 고려하여 포아송, 음이항(NB), 영과잉 포아송(ZIP), 영과잉
음이항(ZINB)을 통계모형의 후보군으로 두고 비교하였다. 각 모형에는 성별, 연령, 소
득수준, 장애중증도, 수술여부, CCI, 연도, 권역을 공변량으로 투입하였다. 단, 통계모
형 비교 단계에서 연령 변수는 ‘60대 이상’ 범주를 단일 범주로 코딩하였다(세분화된
연령은 후속 예측모형 평가에서 적용). 비교 지표는 분산 추정치(estimate of
dispersion), 정보기준, 영과잉 여부로 하였다.
분산 추정치는 Pearson χ²을 자유도로 나눈 값(Pearson χ²/df)으로 산출하였고,
값이 1에 가까우면 분산 가정이 적절하고 1보다 충분히 크면 과산포 신호로 해석한다.
또한 포아송 모형에 한해 Pearson χ² 통계량을 자유도의 χ²분포와 비교하여 p값을
산출하고, 이를 통해 ‘평균=분산’ 가정의 기각 여부를 검정하였다. NB･ZIP･ZINB에서
18

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### PDF p.29

제2장 비용추계 방법론
는 산포를 모형 내부에서 처리하므로 분산 추정치의 1에 대한 근접도와 AIC와 BIC를
기준으로 모형을 비교하였다.
포아송 회귀 적합 결과, 분산 추정치가 13.33으로 1에서 크게 이탈하였고, AIC는
4,275,352, BIC는 4,275,662였다. 이와 함께, Pearson χ² 통계량을 자유도의 χ²분
포와 비교한 결과 p<0.001로 포아송의 ‘평균=분산’ 가정이 기각되었다. 한편 원자료의
0(간호간병 비이용자) 비율은 98.95%로 나타났는데, 이는 입원일수의 평균값인 0.123
에 대한 포아송의 가정에서 기대되는 0의
비율(
)인 88.41%보다 10.54%p 높아
0의 과다가 시사된다.
이어서 NB 모형을 적합한 결과, 분산 추정치가 3.77로 포아송 모형과 비교하여 과
산포가 상당 부분 완화되었으나, 여전히 1을 뚜렷이 상회하여 잔존 과산포가 확인되었
다. 또한 AIC는 921,277, BIC는 921,601로 포아송 대비 적합도는 개선되었다. 다만
잔존 과산포와 0의 과다 가능성을 고려하여 영과잉 모형 비교가 필요하였다.
ZIP 모형을 적합한 결과, 분산 추정치는 1.67로 포아송(13.33) 및 NB(3.77)에 비해
크게 감소하였으나, 여전히 1을 상회하여 잔존 과산포가 확인되었다. 또한 AIC는
1,277,695, BIC는 1,278,315로 NB(AIC=921,277, BIC=921,601)보다 높아, 적합도
면에서 열위였다. 따라서 ZIP 단독으로는 최적 모형으로 보기 어려웠다.
ZINB 모형을 적합한 결과, 분산 추정치가 1.09로 1에 근사하여 과산포 문제가 사
실상 해소되었다. 또한 AIC는 811,931, BIC는 812,564로 후보 모형 중 최저를 보여,
영과잉과 과산포 특성을 가장 잘 반영하는 모형으로 판단하였다. 이에 본 연구에서는
예측모형의 통계모형으로 ZINB를 채택하였다.
❙표 1❙ 통계모형 후보군 비교
분산 추정치
모형 AIC BIC 평가
(Pearson χ²/df)
포아송 13.3295 4,275,352 4,275,662 과산포
NB 3.7698 921,277 921,601 과산포
ZIP 1.6688 1,277,695 1,278,315 적합도 열위
ZINB 1.0874 811,931 812,564 채택
19

<a id="page-30"></a>

### PDF p.30

간호간병통합서비스 비용추계 및 운영효율화 방안
2) 예측모형 평가
채택된 통계모형(ZINB)의 예측력을 점검･개선하기 위해, 변수 구성을 달리한 후보
예측모형을 구성하여 연도별 입원일수의 예측과 실측의 차이를 비교하였다. 예측모형
구축에 사용한 표본코호트 DB는 2019년까지의 정보를 담고 있고, 실측 비교로 활용
한 맞춤형 DB는 2023년까지의 현황을 확인할 수 있다. 이에 따라 2020-2023년 구
간에서 예측과 실측의 비교가 가능하다.
ZINB는 이항 요소(로지스틱)와 가산 요소(음이항)로 이루어진다. 이항 요소는 비이
용(구조적 0)의 확률을 설명하며 계수는 오즈비(odds ratio, OR)로, 가산 요소는 이용
한 경우의 입원일수를 설명하며 계수는 발생률비(incidence rate ratio, IRR)로 해석
한다. 같은 변수라도 이항에 두면 ‘이용 여부’에, 가산에 두면 ‘이용 강도(일수)’에 대한
효과로 본다. 예측모형의 정책적 의미가 변수 배치에 따라 달라지므로, 본 연구는 공급
요인의 배치를 달리한 다음의 네 가지 후보 예측모형을 구성하였다.
① 모형 1(공급요인 제외)
② 모형 2(이항･가산요소 양측에 공급요인 포함)
③ 모형 3(이항요소에만 공급요인 포함)
④ 모형 4(가산요소에만 공급요인 포함)
※ 각 모형의 양측 요소에 성별, 연령, 소득수준, 장애중증도, 수술여부, CCI, 연도, 권역 변수 포함
후보 예측모형은 공통적으로 성별･연령･소득수준･장애중증도･수술여부･CCI･연도･권
역을 이항요소와 가산요소 공통의 공변량으로 포함한다. 차이는 공급요인(간호사･간호
조무사･병상 밀도)의 배치이다. 또한 예측모형 평가 단계에서는 연령 변수의 범주를
‘70대’ 및 ‘80대 이상’으로 세분화하여 비교하였다.
예측모형 평가 기준은 실측치와 예측치의 근접 정도이다. 이를 위해 2020-2023년
의 평균절대백분율오차(mean absolute percentage error, MAPE) 및 최신연도
(2023년) 기준 오차(예측－실측)를 비교하고, 보조적으로 AIC를 확인하였다. MAPE는
각 연도별로 예측치와 실측치의 차이(절댓값)를 실측치로 나눈 뒤 백분율로 환산하고,
이를 기간 전체에 평균한 지표로서 값이 낮을수록 예측이 실측에 더 가깝다는 것을 의
미한다.
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제2장 비용추계 방법론
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: 예측 간호간병 입원일수
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: 실측 간호간병 입원일수
연도별 입원일수를 산출한 결과, 모든 모형에서 2020-2023년 증가 추세가 관찰되
었다. 이 가운데 모형 2는 실측치를 가장 근접하게 재현하였고, 모형 3은 전반적으로
과소예측, 모형 1과 모형 4는 기간 전반에 걸쳐 과대예측 경향을 보였다.
❙그림 1❙ 실측 및 예측모형별 입원일수 비교
예측모형 평가 결과, 모형 2가 최종 예측모형으로 채택되었다. 2020-2023년 MAPE
가 15%로 가장 낮았고, 최신연도 기준 오차도 －740,337일로 다른 모형(모형1
23,973,411일; 모형3 －3,231,439일; 모형4 21,780,545일)에 비해 현저히 작았다.
AIC 값도 가장 낮아, 예측 정확성과 모형 적합성의 두 차원에서 모형 2가 가장 타당
한 예측모형으로 판단된다. 따라서, 이후의 해석과 비용추계는 모두 모형 2를 기준으
로 산출하였다.
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간호간병통합서비스 비용추계 및 운영효율화 방안
❙표 2❙ 예측모형 평가
모형 MAPE(%) 최신연도 오차(일) AIC 평가
모형 1 60.3 23,973,411 810,485 과대예측
모형 2 15.0 －740,337 808,846 채택
모형 3 23.2 －3,231,439 808,850 과소예측
모형 4 54.5 21,780,545 810,462 과대예측
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제2장 비용추계 방법론
제4절 시나리오 설정
1. 시나리오 설계
본 연구의 시나리오는 특정 가정을 달리하여 결과가 어떻게 달라지는지를 비교하기
위한 가정별 대안이다. 단일 예측치를 확정하기보다, 정책･환경 변화에 대한 가정의 범
위를 투명하게 제시하고 민감도를 점검하는 데 목적이 있다.
비용 산정은 진료비 항등식 『간호간병 추계 비용 = 인구 전망치 × 1인당 기대 입
원일수 × 일당입원료』을 기준으로 한다. 이 중 인구 전망치는 통계청 장래인구추계를
모든 시나리오에 공통 적용한다. 1인당 기대 입원일수는 예측모형의 계수에 공급요인
가정을 반영하여 연도별로 산출하고, 이를 인구 전망치와 결합하여 연간 총입원일수를
구한다. 일당입원료는 2023년 실측 일당입원료를 기준으로 하며, 이후 연도는 환산지
수 등 단가 변동 가정을 누적 반영한다. 이를 총입원일수와 결합하여 간호간병 추계
비용을 도출한다.
본 연구에서는 인구･공급･단가 외의 요인은 일정하다고 가정한다. 지역 간 자원 재
배치나 급격한 제도 변화는 반영하지 않았다. 또한 공급수준 증가 시나리오에서 2031
년 이후 공급수준을 고정하였는데, 이는 과도한 외삽을 피하기 위한 기술적 가정이다.
결과 산출 기간은 2025-2050년으로 하며, 최종 결과는 공급 시나리오와 단가 시나리
오의 조합으로 제시한다.
2. 시나리오 구성 축
1) 공급요인 축
공급요인 축은 간호사･간호조무사･병상 밀도 수준의 미래 가정에 따라 총입원일수가
어떻게 달라지는지를 확인하기 위한 축이다. 본 연구의 예측모형에서는 이 세 변수가
이용 여부(이항요소)와 이용 강도(가산요소) 모두에 포함되므로, 연도별 공급 수준을 달
리하면 두 요소를 통해 총입원일수 예측치도 변한다.
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간호간병통합서비스 비용추계 및 운영효율화 방안
공급요인 축은 ①공급요인 동시 확대, ②공급요인별 확대 시나리오로 구성된다. ①
공급요인 동시 확대 시나리오는 간호사･간호조무사･병상 밀도 전체에 대해 연간 증가
율을 2%, 5%, 관측 연평균(2020-2023)으로 각각 가정하여 2024-2030년 기간에 매
년 누적 반영하고, 2031년부터는 2030년 수준을 유지하도록 설정한다. 관측 연평균은
간호사 8.19%, 간호조무사 10.06%, 병상 4.61%로 산출되었다.
❙표 3❙ 전국 공급요인별 연평균 증가율
연평균 증가율
연도 간호사 밀도 간호조무사 밀도 병상 밀도
간호사 간호조무사 병상
2020 2.59 0.39 2.97
2021 2.65 0.40 2.97
8.19% 10.06% 4.61%
2022 3.01 0.46 3.17
2023 3.28 0.52 3.4
②공급요인별 확대 시나리오는 세 변수 중 한 변수만 연간 증가율 2% 및 5%로 가
정하여 2024-2030년 기간에 매년 누적 반영하고, 2031년부터는 2030년 수준을 유지
하도록 설정한다(간호사 및 간호조무사 동시 확대 시나리오 예외). 나머지 두 변수는
2023년 수준으로 고정한다. 모든 시나리오에는 비교 기준선으로 연간 증가율
0%(2023년 공급수준 고정) 시나리오를 함께 제시한다. 시나리오 결과는 예측모형으로
산출된 1인당 기대 입원일수에 인구 전망치를 결합한 총입원일수로 제시한다.
2) 단가 축
단가 축은 일당입원료가 앞으로 어떻게 변한다고 볼 것인지에 대한 가정이다. 기준
값은 2023년 실측 일당입원료(간호간병 총입원료 ÷ 간호간병 총입원일수)로 두고, 이
후 연도 단가는 이 기준값에 연도별 인상률을 누적 적용해 산출한다. 또한, 연도별 전
체 비용과 보험자 부담금을 함께 제시한다.
단가 축은 ①현행 유지, ②보수적 인상, ③평균 인상으로 구성된다. ①현행 유지는
2023년 기준 실측 일당입원료를 모든 연도에 적용하여 산출한 결과이다. 맞춤형 DB
로 산출한 2023년 간호간병 전체 입원료는 10,684,694,569,940원, 이중 보험자 부담
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제2장 비용추계 방법론
금은 8,805,305,050,850원, 간호간병 입원일수는 21,148,036일로, 일당입원료(전체)
는 505,233원, 일당입원료(보험자 부담금)은 416,365원이다. ②보수적 인상은
2020-2023년 중 병원급 환산지수의 최저 상승률을 적용한 결과이다. 기간 내 최저
상승률은 2021-2022년의 1.42%이다. ③평균 인상은 2020-2023년 기간 환산지수(병
원)의 연평균 상승률을 적용한 결과이다. 해당 기간의 연평균 상승률은 1.51%로 산출
되었다.
❙표 4❙ 연도별 병원급 환산지수
연도 환산지수 전년대비 상승률 연평균 증가율
2020 76.2 1.74%
2021 77.3 1.44%
1.51%
2022 78.4 1.42%
2023 79.7 1.66%
자료: 보건복지부 고시 「건강보험요양급여비용의 내역」 각 연도 개정본.
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