Ⅰ. 서론

지역 소멸위험지수 (Local Extinction Risk Index, LERI)와 의료 자원의 관계는 인구 변화, 자 원 배분, 정책적 결정 등 다양한 요소가 얽힌 복잡 한 문제이다. 전 세계적으로 고령화가 심화되면서 일부 지역에서는 인구 감소의 위험이 커지고 있다 [1]. 이는 지역별 의료 자원 배분에 큰 영향을 미 치며, 각국은 의료 자원을 효율적으로 배분하기 위 한 해결책 마련을 주요 과제로 삼고 있다. 예를 들 어, 캐나다 외곽 지역에서는 고령화로 인해 의료 수요가 증가하고 있으며[2], 한국과 일본 등 동아 시아 국가에서는 고령화로 인해 의료 자원 배분의 불균형이 더욱 두드러지고 있다[3].

초기 연구는 도시와 농촌 간 의료 자원 배분의 불균형에 주로 초점을 맞췄으나, 인구 이동과 글로 벌화가 가속화되면서 연구 범위가 지역별 의료 자 원 배분과 같은 세부적 분석으로 확장되었다. 지역 소멸위험지수는 인구 유출, 출산율 감소, 고령화 등 요인에 의해 영향을 받으며, 이러한 인구 변화 는 의료 자원의 지역 간 불지균형을 심화시키고 농촌 지역의 의료 수요와 공급에도 영향을 미친다. Guagliardo[4]의 다섯 가지 차원 모델(이용 가능성, 접근성, 비용 부담 가능성, 수용 가능성, 적응성)은 의료 서비스 장벽의 본질을 설명하며, 특히 한국에 서는 이용 가능성과 접근성이 주요 장애 요인으로 나타난다.

지역 소멸위험지수는 특정 지역의 인구 구조 변 화와 지속 가능성을 평가하는 중요한 지표로, 20~39세 여성 인구와 65세 이상 고령 인구 비율을 기준으로 계산된다. 이 지수는 값이 낮을수록 지역 소멸 위험이 높아지며, 0.5 미만인 지역은 소멸 고 위험 지역으로 분류된다[1].

고령 인구의 증가는 만성질환과 장기 요양 수요 를 증가시키는 반면, 청년층 인구 감소는 지역 의 료 기관의 인력 확보를 어렵게 만든다. 이러한 추 세는 청년층 유출과 고령화가 지역 의료 자원 균 형에 심각한 영향을 미친다는 점을 시사한다[3]. 선행 연구에 따르면 소멸 고위험 지역의 인구 10 만 명당 의사 수는 45.22명, 병상 수는 9.27개로, 소멸 비위험 지역(의사 수 61.92명, 병상 수 23.48 개)에 비해 의료 자원이 현저히 부족하다[2]. 이러 한 불균형은 고위험 지역 주민들의 치료 가능 사 망률 증가로 이어지는 주요 원인으로 작용한다[5].

인구 구조 변화는 만성질환 의료 수요에도 중대 한 영향을 미친다. 지역 소멸위험지수가 낮을수록 만성질환 의료 이용률이 높아지고, 이는 입원 일수 와 의료비 증가로 이어진다[1]. 특히 소멸 고위험 지역은 자원 부족과 동시에 더 큰 의료 수요 압박 을 받고 있어, 고령화와 인구 감소가 공공 의료 시 스템에 미치는 이중적인 도전 과제가 더욱 두드러 진다.

기존 연구는 주로 의료 이용이나 건강 결과와 지역 소멸 간의 관계를 분석하고, 자원 배분의 문 제점을 확인하는 데 초점을 맞췄다. 이로 인해 지 역 소멸위험지수와 의료 자원 분포 간의 직접적이 고 정량적인 분석은 여전히 미흡한 실정이다. 일본 과 유럽의 인구 감소 지역에 대한 연구에서는 의 료 서비스 접근성 감소와 의료 공백 문제를 지적 했으나, 이를 한국을 배경으로 체계적으로 다룬 연 구는 상대적으로 부족하다.

따라서 본 연구는 지역 소멸위험지수와 의료 자 원(병상 수 및 의사 수) 간의 관계를 정량적으로 분석함으로써, 인구 변화가 의료 서비스 분포에 미 치는 영향을 규명하고, 자원 배분 최적화를 위한 이론적 근거와 공공 의료 시스템의 도전 과제에 대한 데이터 기반 해결책을 제시하고자 한다.

Ⅱ. 연구방법

1. 연구 모델

본 연구는 지역 소멸위험지수와 의사 수, 병상 수 간의 관계를 분석하는 것을 목표로 한다. 연구 의 독립변수는 지역 소멸위험지수이며, 종속변수는 의사 수와 병상 수다. 연구 모형은 건강의 사회적 결정요인(Social Determinants of Health, SDOH) 모델을 기반으로 설계되었으며, 특히 사회적·경제 적 요인과 건강 행동 요인을 반영하였다. 이러한 요인은 비의료적 조건이 건강 결과에 미치는 영향 을 구체적으로 파악하고 정량화하기 위해 설정되 었다[6].

주요 영향 요인은 건강 행동 요인, 인구·사회학 적 요인, 그리고 경제적 요인으로 구분된다. 건강 행동 요인에는 현재 흡연율, 고위험 음주율, 주관 적 건강 수준 인지율, 중등도 이상 신체활동 실천 율이 포함되며, 인구·사회학적 요인으로는 성비, 조이혼율, 경제적 요인으로는 재정 자립도, 일반회 계 중 사회복지예산 비중이 포함된다. 본 연구는 이러한 분석을 통해 인구 구조와 사회적 요인이 의료 자원의 분포와 이용에 미치는 영향을 심층적 으로 규명하고자 한다.

2. 연구 자료

본 연구는 강원특별자치도를 중심으로 진행하였 으며, 국가통계포털(Korean Statistical Information Service, KOSIS)에서 제공하는 2012~2021년(10개 년) 통계청 및 지역사회건강조사 자료를 활용하였 다. 본 연구의 종속변수는 의사 수와 병상 수로, 지역별 인구 구성 차이를 반영하기 위해 인구 천 명당 비율로 보정하여 분석에 활용하였으며, 건강 보험심사평가원 건강보험통계 자료를 활용하였다. 한편, 본 연구의 독립변수인 지역 소멸위험지수는 20~39세 가임 여성 인구 대비 65세 이상 노령 인 구의 비율로 정의되며, 이는 2012~2021년 행정안 전부 주민등록인구현황 자료를 활용하여 산출하였 다.

통제변수의 요인별 자료는 구체적으로 다음과 같다. 건강 행동 요인의 현재 흡연율, 고위험 음주 율, 주관적 건강 수준 인지율, 중등도 이상 신체활 동 실천율은 질병관리청 지역사회건강조사 자료를 활용하였으며, 지역 간 인구 구조 차이를 반영하기 위해 2005년 표준인구로 보정한 표준화율(%)을 사 용하였다. 인구·사회학적 요인의 인구수와 성비는 행정안전부 주민등록인구현황 자료를, 경제적 요인 의 재정 자립도와 일반회계 중 사회복지예산 비중 은 행정안전부 자료를 활용하였다.

3. 연구변수

1）종속변수

본 연구의 종속변수는 의사 수와 병상 수이다. 의사 수는 각 연도와 지역별 의료 인력 배치 상황 을 측정하며, 지역 의료 서비스 제공 능력, 의료의 질과 효율성, 지역 건강 수준을 나타낸다. 병상 수 는 각 연도와 지역별 의료 자원 배분 수준을 반영 하며, 입원 환자 수용 능력, 의료 서비스 보급률, 지역 건강 보장 수준 등을 평가한다. 이 두 지표는 상호 보완적이며, 의사 수와 병상 수 간의 균형은 의료 시스템의 전반적인 효율성을 평가하는 기준 이 된다. 이를 통해 지역 의료 서비스의 종합적 역 량을 확인할 수 있다[7].

2）독립변수

독립변수는 지역 소멸위험지수로, 20~39세 가임 여성 인구 대비 65세 이상 고령 인구의 비율로 계 산된다. 지역 소멸위험지수 값이 낮은 지역 즉, 소 멸위험 지역은 심각한 고령화와 낮은 출산율로 인 해 노동력 부족, 경제 활력 감소 등 문제를 겪을 가능성이 있음을 나타낸다. 지역 소멸위험지수 값 이 중간 수준(0.5)인 지역은 가임 여성 인구가 노 령 인구에 비해 비슷하거나 약간 적은 수준으로, 소멸위험이 증가하고 있어 인구 감소를 경계해야 하는 상황을 의미한다. 지역 소멸위험지수 값이 높 은 지역(0.5 이상) 즉, 소멸 비위험 지역은 인구 구 조가 건강하며, 미래에 높은 지속 가능성과 발전 가능성을 갖춘 상태를 의미한다[8].

3) 통제변수

본 연구의 통제변수는 건강의 사회적 결정요인 (SDOH) 모델과 Andersen의 건강행동모델에 근거 하여 선정하였다. 구체적으로 건강행동(흡연율, 고 위험 음주율, 주관적 건강수준 인지율, 중등도 이 상 신체활동 실천율), 사회인구학적 요인(조이혼율, 성비), 경제적 조건(재정자립도, 일반회계 중 사회 복지예산 비율)을 포함하였다. 구체적으로 Andersen[9]는 성비 및 노인인구 비율과 같은 인 구구조 변수가 지역의 의료 수요에 상당한 영향을 미친다고 지적하였다[10]. 재정자립도는 지역 경제 의 안정성을 나타내는 지표로 공공 의료자원 배분 에 영향을 미치며[11] 흡연 및 음주 등 건강행동 변수는 만성질환 위험과 의료 수요에 밀접하게 연 관된다[12][13]. 이러한 변수들은 기존 연구에서 만 성질환 발생률 및 의료 이용률과의 상관성이 입증 되어 왔으며, 이를 통제함으로써 모형의 설명력과 강건성을 높일 수 있다. 또한, 사회복지예산 비율 은 의료자원의 공공적 배치와 직접적으로 관련되 며[14], 조이혼율은 사회구조 및 가족 지지체계의 강도를 나타내는 변수로 공공의료 서비스의 필요 성에 영향을 미칠 수 있다[15]. 본 연구는 이러한 변수들을 통제함으로써 의료자원 수요 및 배분에 영향을 미칠 수 있는 외부 요인을 정확히 통제하 여 연구결과의 신뢰성과 타당성을 높이고자 하였 다.

4. 분석 방법

본 연구는 패널 회귀 분석(Panel Regression)을 수행하였으며, 구체적으로 고정효과모형(Fixed Effects Model)과 랜덤효과모형(Random Effects Model)을 적용하였다. 이러한 분석 방법은 지역의 고정된 불변 특성을 통제한 상태에서, 시간에 따른 변수 간의 변화 및 영향을 분석하는 데 목적이 있 다. 이는 단순한 상관분석(correlation analysis)을 넘어 인과적 추론(causal inference)에 더욱 가깝다.

모형의 적합성을 평가하기 위해 고정효과모형과 랜덤효과모형을 비교하는 하우스만 검정(Hausman test)을 실시하였으며, 하우스만 검정 결과 p값이 0.05보다 크므로 최종적으로 랜덤효과모형을 선택 하였다.

다만 본 연구에서 적용한 랜덤효과모형은 내생 성(endogeneity) 문제나 변수 간 다중공선성 (multicollinearity)의 가능성과 같은 방법론적 한계 점을 가지고 있으며, 이에 대한 추가적인 논의는 논문의 ^「고찰_」부분에서 별도로 설명하였다. 패널 분석 방법론은 몇 가지 분명한 장점을 가진다. 첫 째, 시간에 따른 변수 간의 동적 관계를 포착할 수 있어 의료 자원 배분과 같은 시간 민감도가 높은 문제를 분석하는 데 적합하다[11]. 둘째, 패널 모형 은 개체 간 이질성(heterogeneity) 및 횡단면·시계 열 자료의 이분산(heteroscedasticity) 문제를 효과 적으로 처리할 수 있다[16]. 따라서 지역 간 의료 자원 배분 및 수요 차이를 분석할 때 랜덤효과모 형을 사용하는 것이 특히 적절하다. 본 연구의 모 든 통계적 분석은 SAS 9.4 통계 소프트웨어를 사 용하여 수행하였다.

Ⅲ. 연구결과

<Table1>과 <Table2>는 지역 소멸위험지수를 기준으로 소멸위험 지역과 소멸비위험 지역으로 구분하여 각 지역의 일반적 특성을 비교한 기술통 계 분석 결과를 나타낸다. 소멸위험 지역은 선행연 구를 바탕으로 지역 소멸위험지수가 0.5 미만인 지 역으로 정의하였다[1].

분석 결과, 강원특별자치도 18개 시·군 중 소멸 위험 지역은 2012년 6곳에서 2021년 16곳으로 지 속적으로 증가한 반면, 소멸비위험 지역은 2012년 12곳에서 2021년 2곳으로 크게 감소하였다. ANOVA 분석 결과, 두 지역 모두 연도별로 통계 적으로 유의미한 차이를 보였다.

소멸비위험 지역의 평균 의사 수는 2012년 183 명에서 2021년 791명으로 크게 증가했으나, 소멸위 험 지역의 평균 의사 수는 2012년 26명에서 2021 년 75명으로 소폭 증가하는 데 그쳤다. 이로 인해 10년 동안 평균 의사 수는 소멸비위험 지역이 소 멸위험 지역보다 항상 높은 수준을 보였다.

병상 수도 소멸비위험 지역이 소멸위험 지역보 다 높은 수준을 유지했다. 소멸비위험 지역의 평균 병상 수는 2012년 1,407개에서 2021년 4,800개로 크게 증가했으나, 소멸위험 지역의 평균 병상 수는 2012년 230개에서 2021년 493개로 소폭 증가했다. 특히 2021년 기준으로 소멸비위험 지역의 병상 수 는 소멸위험 지역보다 약 9.73배 많았다.

또한, 일부 통제변수에서도 지역 간 유의한 격 차가 관찰되었다. 예를 들어, 사회복지예산 비율과 재정자립도는 소멸비위험 지역에서 상대적으로 높 게 나타났으며, 이는 지역 내 의료자원의 확보 및 유지에 긍정적인 재정 기반이 작용하고 있음을 시 사한다. 반면, 소멸위험 지역은 흡연율, 고위험 음 주율 등의 건강행동 지표에서 더 취약한 모습을 보였다. 이러한 결과는 의료 자원의 공급뿐 아니 라, 주민의 건강행태 개선을 위한 지역 맞춤형 정 책개입이 필요함을 시사한다. 특히 재정자립도의 경우, 본 연구에서는 의사 수와 유의한 음의 상관 관계를 보였다. 이는 재정자립도가 높은 지역일수 록 경제 개발 및 인프라 투자에 재정을 집중시키 는 경향이 있어, 공공의료 인력에 대한 직접적인 투자가 상대적으로 적을 수 있음을 의미한다. 반 면, 재정자립도가 낮은 지역은 중앙정부의 이전 재 원에 더 많이 의존하며, 이러한 재정은 보통 지역 공공의료 인력 확보에 사용되기 때문에 의사 수가 상대적으로 많은 경향이 있다. 이러한 결과는 재정 구조가 의료자원 배분에 미치는 간접적인 영향을 보여준다.

<Table1>의 결과에 따르면 일부 통제변수들이 통계적으로 유의하게 나타났다. 첫째, 흡연율이 유 의하게 높게 나타났으며, 이는 소멸위험 지역 주민 들의 흡연 행태가 더 빈번하며, 그에 따라 만성질 환의 발생률이 높고 1차 의료에 대한 수요 부담이 증가할 수 있음을 시사한다. 둘째, 주관적 건강 수 준이 유의한 변수로 확인되었는데, 이는 주민들이 스스로 건강하지 않다고 인식하는 지역일수록 의 료서비스에 대한 수요가 상대적으로 높을 가능성 을 나타낸다. 셋째, 사회복지예산 비율 역시 통계 적으로 유의하게 나타났으며, 이는 일부 소멸위험 지역에서 의료자원의 부족을 보완하기 위해 지방 정부가 사회복지 지출을 확대하고 있음을 의미한 다. 이러한 결과는 의료 수요의 구조적 요인을 고 려한 지역 맞춤형 정책 설계의 필요성을 시사한다.

<Table2>의 분석 결과에 따르면, 일부 통제변수 가 의료자원 활용 및 배분과 유의미한 관련성을 보였다. 첫째, 흡연율은 소멸비위험 지역에서도 유 의하게 나타났으며, 이는 지역의 위험 수준과 무관 하게 흡연 행태가 의료 수요 및 병상 활용률에 영 향을 미칠 수 있음을 시사한다. 둘째, 이혼율 역시 통계적으로 유의미한 변수로 나타났는데, 이혼율이 높을수록 가족 단위의 사회적 지지체계가 약화되 어 공공의료기관에 대한 의존도가 증가할 수 있다 는 점을 반영한다. 셋째, 사회복지예산 비율은 의료자원의 공급 안정성과 밀접한 연관이 있는 것 으로 분석되었다. 복지 예산의 확대는 공공의료 인 프라의 안정적 운영과 지역 간 의료 접근성 격차 완화에 기여할 수 있다. 또한, 흡연율, 주관적 건강 수준, 이혼율 등은 시간에 따라 완만하게 변화하는 경향이 있으며, 이러한 변수들은 장기적 추세 및 지역 간 의료자원 불균형을 설명하는 데 중요한 참고 자료로 활용될 수 있다.

<Table3>은 2012~2021년 강원특별자치도 18개 시·군을 대상으로 의사 수와 병상 수에 영향을 미 치는 요인을 분석한 패널 분석 결과이다. Hausman 검정을 통해 고정 효과 모형과 랜덤 효 과 모형의 적합성을 비교한 결과, p-value 값이 0.05를 초과하여 랜덤 효과 모형이 적합한 것으로 확인되었다.

분석 결과, 지역 소멸위험지수는 의사 수와 음 의 관계를 보였으나(β=-38.33) 통계적으로 유의하 지 않았고, 병상 수와는 통계적으로 유의한 양의 관계를 나타냈다(β=390.59, p<0.01). 의사 수와 유 의미한 양의 관계를 보인 통제변수는 일반회계 중 사회복지예산 비중(β=2.13, p<0.01)이며, 음의 관계 를 보인 통제변수는 재정자립도(β=-1.45, p<0.05) 로 나타났다. 한편, 병상 수와 유의미한 양의 관계 를 보인 통제변수는 중등도 이상 신체활동 실천율 (β=3.32, p<0.01)이었다.

이러한 결과는 지역 소멸위험지수와 주요 통제 변수가 의사 수 및 병상 수에 미치는 영향력을 설 명하며, 각 변수 간의 관계를 이해하는 데 기여한 다. 또한 패널 분석의 통계적 유의성 검정 결과, 결 정계수(R-square)는 0.31로 나타나 해당 모델이 일 정한 수준의 설명력을 가지고 있음을 확인하였다.

본 연구는 흡연율, 음주율 등의 건강행동 관련 통제변수를 모델에 포함하여 분석 결과의 견고성 을 높이고 잠재적 혼란효과(confounding effects)를 최소화하고자 하였다. 그러나 본 연구의 데이터 범 위 내에서는 이러한 변수들이 통계적으로 유의하지 않았으며, 이론적으로도 지역 의료자원 배분과의 직접적인 관련성이 상대적으로 약하다고 판단되어 결과 부분에서 별도로 상세히 기술하지 않았다. 본 논문은 주요 변수 및 통계적으로 유의미한 통제변 수를 중심으로 이들의 영향 메커니즘과 정책적 시 사점을 중점적으로 논의하였다. 통계적으로 유의하 지 않은 통제변수는 분석의 구조적 완전성을 확보 하기 위해 모델 내에서 유지하였으나, 본 논문의 분석과 논의의 핵심 내용으로는 다루지 않았다.

Ⅳ. 고찰

1. 지역소멸위험지수(LERI)의 추세 분석

본 연구는 2012년부터 2021년까지 강원특별자치 도 18개 시·군을 대상으로 지역소멸위험지수(LERI) 와 의사 수, 병상 수 간의 관계를 분석하고, 특히 고위험 지역에서 의료자원 분포와 시장 메커니즘 간의 상호작용을 고찰하였다. 기술통계 분석 결과, LERI가 0.5 미만인 고위험 지역 수는 지속적으로 증가한 반면, 상대적으로 위험이 낮은 지역의 수는 점진적으로 감소하는 추세를 보였다. 이는 지역 인 구 구조의 지속적인 악화를 나타내며, 향후 의료자 원의 불균형 심화를 우려하게 한다. 스웨덴의 연구 에 따르면, 의사 밀도와의료 시설의 분포가 의료 자원 이용에 중요한 영향을 미친다고 한다[1]】. 본 연구에서도 지역 소멸위험지수가 의료 병상 수 에 미치는 영향을 확인하였으며, 이는 소멸위험지 수가 높을수록 즉, 소멸 비위험지역일수록 병상 수 가 증가한다. 그러나 이러한 지역에서는 시장 메커 니즘의 조정 효과는 제한적일 수 있으며, 자원 배 분의 불균형을 교정하기 위해 정부 정책의 적극적 인 개입이 필요하다.

또한 선행연구[8]에 따르면, 낮은 LERI는 인구 고령화와 인구위기가 심각함을 의미하며, 이로 인 해 의료 수요가 상대적으로 높아 고위험 지역에 대 한 의료자원 지원 확대가 요구된다. 이에 따라 시 장 메커니즘은 이론적으로 자원의 흐름과 재배치를 통해 대응하며, 의료자원이 과잉 공급된 지역에서 부족한 고위험 지역으로 재분배됨으로써 의료 서비 스의 가용성 격차를 완화할 것으로 기대된다.

2. 시장 메커니즘하에서의 자원 재분배와 의료 서비스 분포

이 연구는 지역 소멸 위험 지수(Local Extinction Risk Index, LERI)가 병상 수에 미치는 영향을 확인하였으며, LERI 값이 높을수록 병상 가용성이 증가하는 경향이 있음을 보여준다. 이 결 과는 고위험 지역에서 고령화 인구에 대응하여 의 료 인프라를 확충할 가능성이 있음을 시사한다. 그 러나 의료 자원의 공간적 분포 및 접근성에 있어 여전히 상당한 격차가 존재한다. 또한, 스웨덴에서 수행된 관련 연구들은 의료 자원의 최적 활용을 위해 의사 밀도와 의료 시설 분포가 중요한 역할 을 한다는 점을 강조하고 있다[18].

그러나 본 연구에서 분석한 강원도의 사례를 보 면, 의료 효율성과 형평성이라는 두 가지 제약으로 인해 실제 상황이 보건의료서비스 연구(HSR)와 시 장 메커니즘이 이상적으로 가정하는 조건과 일치 하지 않는 것으로 나타났다. 예를 들어, 지역 간 의료 시스템과 교통 인프라의 큰 격차는 정보 비 대칭을 심화시키며[3], 이는 의료 자원의 공정한 배분을 저해하는 요인으로 작용한다. 이러한 문제 로 인해 의료 서비스 분포가 여전히 불균형한 고 위험 지역에서는 의료 자원의 적절한 재분배를 위 해 시장 메커니즘에 대한 거시경제적 규제가 필요 하다. 경제적 관점에서 보면, 시장 가격 변동에 따 른 순환적 경기 변동은 지역 의료 서비스의 형평 성에도 영향을 미칠 수 있다[19]. 따라서 소멸 위 험이 높은 지역에서는 시장 메커니즘만으로는 한 계가 있으며, 직접적인 재정 지원이나 의료 서비스 가격 조정 등의 정책 개입이 병행될 필요가 있다. 따라서 소멸 위험이 높은 지역에서는 직접적인 재 정 지원이나 의료 서비스 가격 조정을 포함한 정 책적 개입을 통해 효과적인 의료 서비스 분배를 촉진할 수 있다.

더욱이, 의료 서비스의 공급과 수요는 단순히 인구 구조와 규모뿐만 아니라, 해당 지역 내 만성 질환의 유병률에도 영향을 받는다. Lee et al.[20]은 높은 발병률과 과도한 음주 및 흡연과 같은 고위 험 건강행태가 만성질환의 유병률을 크게 증가시 키며, 이로 인해 의료 자원의 수요가 상당히 증가 한다고 강조하였다. 한편, McPhail S[21]의 연구에 따르면, 만성질환을 가진 환자들의 의료 이용률은 일반 인구보다 현저히 높으며, 특히 복합적인 건강 문제와 다양한 의료적 요구를 가진 환자들에게서 그 차이가 두드러진다. 이러한 환자들은 입원율과 병상 이용률이 크게 증가하는 경향을 보이며, 이는 고품질의 일차 의료 서비스와 포괄적인 만성질환 관리 체계의 중요성을 더욱 부각시킨다.

3. 고위험 소멸 지역에서의 의료 수요와 예방 전략

관련 연구에 따르면, 지역이 고위험 지역이든 비위험 지역이든 관계없이 입원일수와 의료 상담 횟수와 같은 전반적인 의료 수요와 이용률이 증가 하는 추세를 보이고 있다[1]. 이러한 경향은 특히 인구 고령화가 심각한 농촌 지역에서 두드러지며, 예방적 의료 서비스 강화를 통해 지역 주민의 건 강 향상을 도모할 수 있다. 예를 들어, 이동형 의 료 서비스 팀을 배치하여 노인 인구를 대상으로 암 검진, 심혈관 질환 모니터링, 예방 접종 등을 제공하면 질병의 진행을 늦추고 집중 치료의 필요 성을 줄이는 데 기여할 수 있다.

한편, 고령화와 인구 감소와 같은 기존의 사회 적 문제가 점점 더 두드러지고 있다. 지역 소멸 위 험 지수(Local Extinction Risk Index, LERI)가 낮 은 지역에서는 인구 감소가 오히려 의료 부담을 증가시키며 악순환을 초래할 수 있다. Raghupathi et al.[22]은 다양한 의료 자원 중에서도 의료 인력 이 국민이 인식하는 건강 수준에 가장 큰 영향을 미친다고 강조하였다. 또한, 지역 소멸 위험이 있 는 지역에서는 정기 건강검진과 예방적 의료 개입 을 확대하는 것이 필수적이다. 일본의 단계적 의료 서비스 모델을 참고할 때, 장기 입원 환자 관리의 효율성을 높이기 위해 예방적 의료 투자와 병상 운영 전략을 도입하는 것이 바람직하다[23].

4. 지역 의료 자원 배분이 건강 결과에 미치는 영향

의료 자원이 제한적이거나 서비스가 세분화된 보건의료 시스템에서는 의사의 분포와 병상 수요 를 간과할 수 없다. 예를 들어, 일본은 급성기 치 료, 재활, 그리고 장기 요양 단계를 포함하는 단계 적 의료 서비스 체계를 도입하여 지역 간 자원 활 용을 효과적으로 개선하였다[23]. 이러한 사례를 참고하여, 한국은 만성 질환 발생률이 높은 지역에 의료 자원을 우선적으로 배분하고, 소멸위험 지역 에 대한 예방의료 투자를 강화하며, 병상 운영을 최적화할 필요가 있다. 특히, 재활 단계 병상의 공 급을 확대하여 고령화로 인한 장기 입원 수요에 효과적으로 대응해야 한다.

Lee, M.J. et al.[24]의 연구에서는 의료 자원이 부족한 지역에서 병원 밀도와 사망률 간에 유의미 한 음의 상관관계가 있음을 밝혀냈다. 연구 결과에 따르면, 병원 자원의 배분을 최적화함으로써 결핵 관련 사망률을 약 13% 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다. 이는 의료 자원 배분을 강화하는 것이 지역별 사망 위험을 줄이는 데 있어 매우 중요하 며, 특히 자원이 부족한 지역에서 그 영향이 더욱 두드러진다는 점을 시사한다. 또한, 입원 환자의 치료 계획에 유연성을 부여함으로써 개인의 상태 에 따라 맞춤형 조정이 가능해지며, 이는 치료 결 과를 더욱 최적화하는 데 기여한다. 따라서 의료 자원의 합리적인 확충과 최적화는 사망 위험을 직 접적으로 낮추고 치료 효과를 향상시킬 뿐만 아니 라, 의료 서비스의 적절한 활용을 촉진하는 데에도 기여할 수 있다.

이전 연구[3]에 따르면 의료 자원의 접근성은 주민들의 의료 서비스 이용에 직접적인 영향을 미 친다. 지리적 근접성이 개선되면 의료 관련 사회적 비용이 감소하며, 외딴 지역에서는 지역 병원 설립 이나 이동형 서비스 확대를 통해 접근성을 높일 수 있다. 현재 정부도 지역 간 건강 격차 해소를 위해 선제적인 정책 인센티브와 지원 방안을 시행 중이다.

5. 원격의료 및 동적 자원 최적화 전략 (Dynamic Resource Optimization Strategies)

지리적 접근성을 향상시키는 것은 의료 자원의 가용성을 높이고 의료 장벽 및 관련 사회적 비용 을 줄이는 중요한 접근 방식이다. 특히, 외딴 지역 이나 접근이 어려운 지역에서는 원격의료 서비스 를 확대함으로써 도시 의료 제공자와 농촌 환자 간의 격차를 해소할 수 있으며, 이를 통해 경제적 부담을 완화하고 의료 취약 지역 주민들이 양질의 의료 서비스를 받을 수 있도록 보장할 수 있다. 또 한, 지역사회 병원의 설립과 이동식 의료 서비스의 활성화를 통해 의료 접근성을 더욱 개선할 수 있 다. 따라서 인구 감소로 인해 지역 소멸 위험이 있 는 지역에서는 효과적인 의료 자원 배분이 필수적 이며, 이를 통해 지역사회 건강센터가 저렴하고 접 근 가능한 의료 서비스를 제공할 수 있도록 해야 한다. 예를 들어, 정신건강 지원과 사회복지 서비 스를 통합함으로써 고령층의 대형 병원 의존도를 낮추는 것이 가능하다.

또한, 디지털 헬스케어 인프라를 활용하여 원격 진료 서비스의 범위를 확장하고 디지털 플랫폼을 구축하는 것은 의료 자원이 부족한 지역에서 의료 접근성을 개선하는 데 중요한 역할을 할것이다. 이 를 실현하기 위해 국가 보조금을 활용하여 원격진 료 시스템의 보급을 촉진할 수 있을 것이다. 예를 들어, 강원특별자치도의 산간 지역에 위치한 1차 의료기관들은 서울의 상급종합병원과 원격진료 시 스템을 구축하였다[25]. 이 시스템을 통해 실시간 모니터링과 온라인 진단이 가능해져 환자들이 대 형 의료기관을 직접 방문해야 하는 부담이 크게 줄어들었다.

정부는 정책의 유연성을 높이기 위해 지역소멸 위험지수(LERI)와 인구 이동 데이터를 반영한 의 료자원 배분 모델을 도입할 필요가 있다. 특히, 고 위험 지역에는 지역사회 건강센터와 장기요양기관 을 우선적으로 개발하고, 인구 감소 지역에서는 급 성기 병상보다 장기요양 병상의 확충이 우선시되 어야 한다. 이를 위해 ‘동적 병상 조정 메커니즘 (Dynamic Bed Adjustment Mechanism, DBAM)’ 을 도입하면 의료 자원의 탄력적인 배분이 가능해 지고, 모든 지역 주민이 형평성 있고 지속 가능한 의료 서비스를 받을 수 있을 것이다.

6. 제한점

본 연구는 지역 소멸위험지수와 의사 수 및 병 상 수 간의 관계를 분석하는 과정에서 몇 가지 주 요 한계점이 존재한다. 첫째, 데이터의 대표성과 포괄성 측면에서, 소멸 고위험 지역의 샘플이 강원 도 지역에 한정되었으며, 한국 전반의 지역 의료 자원 분포와 소멸 위험 간의 관계를 충분히 반영 하지 못할 수 있다.

둘째, 사회경제적 배경의 영향을 연구 모형에 모두 포함시키지 못한 점도 한계로 작용한다. 본 연구는 소멸 고위험 지역을 대상으로 한 구체적인 정책 개입(예: 재정 지원, 의료 자원 배분)에 대한 정량적 분석을 포함하지 않았기 때문에, 정책 효과 가 소멸위험에 미치는 잠재적 영향을 과소평가했 을 가능성이 있다. 또한, 통제 변수가 단일화되어 있어, 다른 교차적 영향 요인을 간과할 위험이 존 재한다.

셋째, 본 연구는 통계 분석을 통해 연관성을 도 출했지만, 인과 관계를 직접적으로 증명하지는 못 했다. 예를 들어, 지역 소멸 위험의 변화가 지역 의사 수와 병상 수의 변화에 의해 발생한 것인지, 아니면 양자가 다른 요인들의 영향을 받은 것인지 는 여전히 추가적인 실험과 장기적인 시계열 분석 을 통해 검증이 필요하다.

Ⅴ. 결론

본 연구는 강원특별자치도의 지역소멸위험지수 (LERI)와 의료 자원(의사 수 및 병상 수) 간의 관 계를 분석하고, 시장 메커니즘을 통한 의료 자원의 재분배 가능성을 평가하였다. 연구 결과, 지역소멸 위험지수가 높을수록 병상 자원이 증가하는 경향 을 보였으나, 의료 자원의 공간적 분포는 여전히 불균형하게 나타났다. 특히, 의료 서비스 접근성과 자원의 효율적 배분 문제는 단순한 시장 메커니즘 만으로 해결하기 어려우며, 정부의 정책적 개입이 필수적임을 시사하였다.

의료 자원의 분포가 의료 서비스 이용에 미치는 영향은 선행 연구에서도 확인된 바 있으며, 본 연 구 또한 지역 간 의료 인프라 격차가 심화될 경우 의료 서비스 접근성 및 건강 형평성이 저해될 가 능성이 있음을 보여주었다. 이에 따라, 인구 감소 지역에서는 직접적인 재정 지원, 의료 서비스 가격 조정, 이동형 의료 서비스 확대 등의 정책적 개입 을 통해 의료 자원의 균형 있는 배분을 촉진할 필 요가 있다. 또한, 원격의료 및 디지털 헬스케어 인 프라를 적극 활용하여 의료 취약 지역의 접근성을 향상시키는 것이 중요하다.

본 연구의 결과는 지역소멸위험지수를 고려한 의료 자원 배분 전략의 필요성을 강조하며, 의료 서비스 공급의 효율성과 형평성을 동시에 확보하 기 위한 정책적 논의의 기초 자료를 제공한다. 향 후 연구에서는 대상 지역의 확대 및 장기적인 시 계열 분석과 정량적 정책 효과 평가를 통해, 의료 자원 배분과 지역 소멸 위험 간의 인과 관계를 보 다 심층적으로 규명할 필요가 있다.