Ⅰ. 서론

1970년대 이후 급속한 경제성장과 더불어 1989 년 전국민의료보험제도의 도입을 계기로 우리나라 병원의 수는 급격하게 증가하였고 일부 병원은 대 형병원화 하기 시작하였으며, 병원 간의 경쟁도 격 화되었다. 게다가 의료비 지출을 최대한 줄이려는 정부의 보험수가 정책을 비롯한 관련 규제들로 인 해 의료수익이 감소하게 되었고 이는 병원의 경영 상태를 더욱 힘들게 하는 요인이 되었다[1][2].

이러한 어려운 상황 속에서도 병원은 환자들을 위해 양질의 의료서비스 제공이라는 의료기관으로 서의 기본적 역할과 함께 조직의 경영성과에 대한 건전성이 담보될 수 있어야 하며, 이는 의료기관의 경쟁력을 구성하는 가장 중요한 요소 중 하나가 될 수 있을 것이다[3][4].

병원의 경영성과를 측정하는 방법으로 가장 일 반적으로 사용하는 것이 재무적 성과이며 주로 재 무제표 자료를 주로 이용하고 있는데, 재무제표 정 보는 병원의 투자의사 결정을 위한 기초적 정보자 료로 병원이 제공하는 의료서비스 역량 향상에도 상당한 영향을 미칠 수 있기 때문이다[4][5].

재무제표 자료를 이용한 병원의 경영성과 측정 도구로 대부분의 선행연구에서 수익성 지표를 사 용하였으며, 대표적인 수익성 지표로서 자기자본순 이익률, 총자본순이익률, 의료수익의료이익률, 의료 수익순이익률을 주로 사용하였다[6][7][8].

한편, 병원은 양질의 의료서비스를 제공을 위해 의사와 간호사를 비롯한 다양한 전문 인력으로 구 성되어 있을 정도로 특수한 직무환경을 가지고 있 는 독특하고 복잡한 조직체라고 할 수 있다. 이러한 조직체가 제공하는 의료서비스는 대부분의 과정에 서 인적자원이 투입되어야만 하는 특성을 가지고 있기 때문에, 인적자원에 대한 질적 수준의 제고는 보다 만족스러운 의료서비스를 제공할 수 있도록 한다. 수준높은 인적자원은 병원의 경쟁력을 향상시 켜 경영성과의 향상에 지대한 역할을 한다. [8][9].

이러한 인적자원 관련 요인으로 병원의 경영성 과를 향상시키기 위해 직원들에게 동기를 부여하 는 데 있어서 가장 강력한 투자지출 변수로는 인건 비와 복리후생비, 그리고 직원의 업무역량 증진에 큰 역할을 하는 교육훈련비를 들 수 있으며, 이들 변수와 관련된 경영성과 보상시스템은 수준 높은 역량을 보유한 조직원이 이탈하지 않게 관리하여 병원의 경영성과에 영향을 미치는 주요 투자요인이 될 수 있을 것이다[10][11][12]. 그리고 광고선전비도 경영성과에 영향을 미치는 주요 요인 중 하나로 제 시되고 있으므로 동 변수도 병원의 경영성과에 영 향을 미치는 투자지출변수로 고려할 것이다.

그런데 재무자료를 사용한 대다수의 연구가 분 석 기간이 5년이하 였으며, 분석 대상도 대학병원 또는 중소병원 등으로 연구표본도 한정적이었다 [13][14][15][16].

이에 본 연구는 국세청 자료에 공시되어 있는 모든 병원의 10년간 자료를 대상으로 기존 연구에 비해 연구표본을 최대한 많이 추출하였다. 이러한 표본을 바탕으로 인건비, 복리후생비, 교육훈련비, 광고선전비를 경영성과에 영향을 미치는 요인변수 로 하였고, 병원의 경영성과를 나타내는 수익성 지 표로 경영성과에 직접적인 영향을 미치는 의료수 익률과 의료이익률을 사용하였다.

이러한 변수들이 병상 규모별로 어떠한 차이를 보이는지 분석하고, 경영성과 대리변수에 따라 동 영향 변수들이 어떠한 영향력을 미치는지, 영향력 의 크기는 어떠한지를 분석하여 병원의 경영자 및 관리자로 하여금 보다 효율적인 의사결정을 하는 데 도움이 되고자한다.

Ⅱ. 연구방법

1. 연구방법

본 연구는 국세청 홈텍스에서 제공하는 병원 관 련 자료 중 2010년부터 2019년까지 10개년 간의 재무제표 자료를 수집하였으며, 이중 내용이 없거 나 부실한 기업의 자료는 제외하고 분석하였다.

분석 방법은 관련 선행연구의 병상수 기준을 적 용하여[14] 200병상 이하, 200병상 초과 300병상 이하, 300병상 초과 병원의 3개 집단으로 병원을 구분하였다.

병원의 투자지출 비용의 대리변수는 인건비율, 복리후생비율, 교육훈련비율, 광고선전비율 등의 변수를 사용하였고, 경영성과 대리변수로는 의료수 익률과 의료이익률을 사용하여 분석하였다.

2. 연구모형

Ⅲ. 연구결과

실증분석 결과는 연구대상의 특성, 측정변수의 기술통계 분석, 상관관계 분석, 병상규모에 따른 변수 값의 차이분석, 투자지출비용과 경영성과의 회귀분석의 순서로 제시하였다. 회귀분석은 전체표 본에 대한 분석과 더불어, 병상규모에 따라 별도의 분석을 실시하여 결과값을 제시하였다. 실증분석에 사용한 변수는 값의 분포가 비정상적으로 왜곡된 값을 가질 수 있음을 고려하여 로그 변환을 적용 하였다. 로그 변환을 통해 변수들의 분포를 정규화 하고 극단적인 값의 영향을 완화하여 분석의 정확 성을 높이고자 하였다.

1. 연구표본의 특성

연구표본의 특성은 <Table 1>에 제시되어있다. 결측값이 포함된 표본 및 의료수익률과 의료이익 률이 마이너스 값인 표본을 제외한 2,226개를 최종 분석에 사용하였다. 병상규모별로 살펴보면, 200병 상 이하가 1,084개로 48.7%, 200병상 초과-300병상 이하는 671개로 30.1%, 300병상 초과는 471개로 21.2%로 집계되었다.

2. 측정변수의 기술통계 분석

측정변수의 기술통계 값은 <Table 2>와 같다. 투자비용 변수인 인건비율, 복리후생비율, 교육훈 련비율, 광고선전비율과 경영성과 변수인 의료수익 률과 의료이익률의 평균과 표준편차, 왜도와 첨도 값을 정리하였다.

평균값의 경우, 의료수익률이 가장 높은 값인 11.1061, 교육훈련비율이 가장 낮은 값인 3.9567로 나타났다. 표준편차는 1.04129~1.88584 사이에 분포 하고 있다. 모집단의 대칭성을 파악하기 위해 왜도 (skewness)와 첨도(kurtosis) 값을 제시하였다. 왜도 는 0에 근접할수록, 첨도는 3에 근접할수록 정규성 을 가지는 것으로 볼 수 있는데, 로그 변환 후 왜 도와 첨도 값이 정규분포를 가지는 값으로 제시되 었다.

3. 측정변수의 상관관계 분석

측정변수 간 상관관계 분석은 <Table 3>에 제 시되어 있다. 경영성과 변수인 의료수익률과 의료 이익률은 모든 투자비용 변수와 유의한 정(+)의 상 관관계로 나타났다. 의료수익률과의 상관계수는 인 건비율은 r=.878, 복리후생비율 r=.822, 교육훈련비 율 r=.669, 광고선전비율 r=.600으로 제시되어 인건 비율과의 상관계수 값이 가장 큰 것으로 확인되었 다.

병상당 의료수익률과의 상관계수는 인건비율은 r=.551, 복리후생비율 r=.506, 교육훈련비율 r=.398, 광고선전비율 r=.440으로 나타나, 의료수익률과 마 찬가지로 인건비율과의 상관계수 값이 상대적으로 가장 큰 것으로 확인되었다.

4. 차이분석

병상규모 별로 측정변수 값의 차이가 유의한지 확인하기 위해 ANOVA를 실시하였고 사후검정은, Dunnett T3를 사용하였으며, 분석 결과는 <Table 4>에 제시되어 있다. 세 집단에 대하여 ANOVA를 실시한 결과 모든 변수 값에서 집단 간 유의한 차 이가 발견되었다.

인건비율은 300병상 초과 집단에서 가장 크며 다음으로 200병상 초과 300병상 이하 집단, 200병 상 이하 집단의 순서로 나타났다. F값은 35.838(p<.001)로 유의한 값이며 세 집단 간의 차 이가 각각 모두 유의한 값으로 나타났다. 즉, 병상 이 클수록 인건비율이 유의미하게 높은 것으로 파 악되었다.

복리후생비율은 300병상 초과 집단에서 가장 높 게 나타났으며, 다음으로 200병상 초과 300병상 이 하 , 200병상 이하 집단의 순서로 나타났다. F값은 69.209(p<.001)로 유의하게 확인되었다. 집단 간 비 교의 사후검정을 보면, 세 집단 간의 차이가 각각 유의한 값으로 나타났다. 인건비율과 동일하게, 병 상이 클수록 복리후생비율이 유의미하게 높은 것 으로 나타났다.

교육훈련비율은 300병상 초과 집단이 가장 높게 나타났으며, 다음으로 200병상 초과 300병상 이하 집단, 200병상 이하 집단의 순서로 나타났다. F값 은 125.011(p<.001)로 유의하게 확인되었다. 집단 간 비교의 사후검정을 보면, 세 집단 간의 차이가 각각 유의한 값으로 나타났다. 인건비율, 복리후생 비율과 마찬가지로 교육훈련비율 역시 병상이 클 수록 유의미하게 높게 나타났다.

광고선전비율은 300병상 초과 집단에서 가장 크 며 다음으로 200병상 초과 300병상 이하 집단, 200 병상 이하 집단의 순서로 나타났다. F값은 6.325(p<.01)로 유의한 값이다. 집단 간 차이의 유 의성을 살펴보면, 각 집단별로 유의한 차이가 나타 났다. 광고선전비율 역시 병상 크기가 클수록 유의 미하게 높은 값으로 나타났다.

의료수익률과 의료이익률의 차이 검정 역시 유 의하게 나타났다. 의료수익률은 300병상 초과 집단 에서 가장 높게 나타났으며 200병상 초과 300병상 이하 집단, 200병상 이하 집단의 순서로 나타났다. F값은 36.472(p<.001)로 유의한 값이다. 사후검정 결과를 보면, 각 집단별로 유의한 차이가 나타났으 며, 병상규모가 클수록 병상당 의료수익률이 높은 것으로 제시되었다.

의료이익률의 경우, 200병상 이하의 집단에서 가장 높게 나타났으며, F값은 5.277(p<.001)로 유의 한 값으로 확인하였다. 집단 간 비교 결과를 보면, 200병상 이하의 집단이 나머지 두 집단과의 차이 에서 유의한 값으로 높게 나타났다.

5. 다중회귀분석 결과

의료수익률과 의료이익률에 대한 투자비용 변수 의 영향력을 알아보기 위해 다중회귀분석을 실시하 였다. 의료수익률과 의료이익률을 종속변수로 투입 한 회귀분석 결과는 <Table 5>에 제시되어있다.

첫째, 전체표본의 의료수익률에 대한 투자비용변 수의 회귀분석 결과를 보면, F값은 2333.584(p<.001)으로 회귀식의 유의성에는 문제가 없음을 확인하였다. 표준화된 회귀계수 β의 유의성 을 살펴보면, 모든 투자비용 변수가 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것을 볼 수 있다. 각 변수의 표준화 된 회귀계수 값을 보면 인건비율은 β=.492(p<.001), 복리후생비율은 β=.312(p<.001), 교육훈련비율은 β=.109(p<0.001), 광고선전비율은 β=.113(p<.001)로 나타났다. 따라서 의료수익률에 미치는 영향력은 인건비율이 가장 크며 다음으로 복리후생비율, 광 고선전비율, 교육훈련비율의 순서임을 보여준다.

이어서 전체표본의 의료이익률을 종속변수로 투 입한 투자비용변수의 회귀분석 결과를 살펴보면, F 값은 196.172(p<.001)로 회귀식의 유의성에는 문제 가 없음을 확인하였다. 표준화된 회귀계수 β의 유 의성을 보면, 인건비율과 복리후생비율, 광고선전 비율이 의료순이익률에 유의한 정(+)의 영향을 미 치는 것으로 나타났으며, 의료이익률에 미치는 영 향력은 인건비율(β=.307, p<.001)이 가장 크고 다 음으로 광고선전비율(β=.150, p<.001), 복리후생비 율(β=.161, p<.001)의 순으로 나타났다.

둘째, 200병상 이하 집단의 의료수익률을 종속 변수로 한 투자비용변수의 회귀분석 결과를 보면, F값은 706.280(p<.001)으로 회귀식의 유의성에는 문제가 없음을 확인하였다. 표준화된 회귀계수 β 의 유의성을 살펴보면, 모든 투자비용 변수가 유의 한 정(+)의 영향을 미치는 것을 볼 수 있다. 각 변 수의 표준화된 회귀계수 값을 보면 인건비율은 β =.441(p<.001), 복리후생비율은 β=.318(p<.001), 교 육훈련비율은 β=.122(p<0.001), 광고선전비율은 β =.131(p<.001)로 나타났다. 200병상 이하 집단의 의 료수익률에 미치는 영향력은 인건비율이 가장 크 며 다음으로 복리후생비율, 광고선전비율, 교육훈 련비율의 순서임을 보여준다.

이어서 200병상 이하 집단에 대한 의료이익률을 종속변수로 투입한 투자비용변수의 회귀분석 결과 를 살펴보면, F값은 163.646(p<.001)으로 회귀식의 유의성에는 문제가 없음을 확인하였다. 표준화된 회귀계수 β의 유의성을 보면, 모든 투자비용 변수 가 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것을 알 수 있 다. 의료이익률에 미치는 각 변수의 표준화된 회 귀계수 값을 보면 인건비율은 β=.298(p<.001), 복 리후생비율은 β=.213(p<.001), 교육훈련비율은 β =.122(p<0.001), 광고선전비율은 β=.185(p<.001)로 나타났다. 200병상 이하 집단의 의료이익률에 미치 는 영향력은 인건비율이 가장 크며 다음으로 복리 후생비율, 광고선전비율, 교육훈련비율의 순서임을 보여준다.

셋째, 200병상 초과 300병상 이하의 집단에 대 한 의료수익률을 종속변수로 투입한 투자비용변수의 회귀분석 결과를 보면, F값은 903.876(p<.001)으로 회 귀식의 유의성에는 문제가 없음을 확인하였다. 표준 화된 회귀계수 β의 유의성을 살펴보면, 모든 투자비 용 변수가 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것을 볼 수 있다. 각 변수의 표준화된 회귀계수 값을 보면 인건 비율은 β=.548(p<.001), 복리후생비율은 β =.291(p<.001), 교육훈련비율은 β=.088(p<0.001), 광고 선전비율은 β=.128(p<.001)로 나타났다. 200병상 초 과 300병상 이하 집단의 의료수익률에 미치는 영향 력은 인건비율이 가장 크며 다음으로 복리후생비율, 광고선전비율, 교육훈련비율의 순서임을 보여준다.

이어서 200병상 초과 300병상 이하 집단에 대한 의료이익률을 종속변수로 투입한 투자비용변수의 회귀분석 결과를 살펴보면, F값은 49.015(p<.001)로 회귀식의 유의성에는 문제가 없음을 확인하였다. 표준화된 회귀계수 β의 유의성을 보면, 모든 투자 비용 변수가 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것을 알 수 있다. 의료이익률에 미치는 각 변수의 표준화된 회귀계수 값을 보면 인건비율은 β=.268(p<.001), 복 리후생비율은 β=.165(p<.01), 교육훈련비율과 광고 선전비율은 모두 β=.098(p<.05)로 나타났다. 200병 상 초과 300병상 이하의 집단의 의료이익률에 미치 는 영향력은 인건비율이 가장 크며 다음으로 복리 후생비율, 그리고 광고선전비율 및 교육훈련비율의 순서임을 보여준다.

넷째, 300병상 초과 집단에 대한 의료수익률을 종속변수로 투입한 투자비용변수의 회귀분석 결과 를 보면, F값은 1486.542(p<.001)로 회귀식의 유의 성에는 문제가 없음을 확인하였다. 표준화된 회귀 계수 β의 유의성을 살펴보면, 모든 투자비용 변수 가 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것을 볼 수 있다. 각 변수의 표준화된 회귀계수 값을 보면 인건비율 은 β=.677(p<.001), 복리후생비율은 β=.176(p<.001), 교육훈련비율은 β=.111(p<0.001), 광고선전비율은 β =.052(p<.001)로 나타났다. 300병상 초과 집단의 의 료수익률에 미치는 영향력은 인건비율이 가장 크며 다음으로 복리후생비율, 교육훈련비율, 광고선전비 율의 순서임을 보여준다.

이어서 300병상 초과 집단에 대한 의료이익률을 종속변수로 투입한 투자비용변수의 회귀분석 결과 를 살펴보면, F값은 26.116(p<.001)으로 회귀식의 유의성에는 문제가 없음을 확인하였다. 회귀계수 β의 유의성을 보면, 모든 투자비용 변수가 정(+)의 값을 보였지만 분석을 위한 통계적 수준 (^**p<.01,^***p<.001)에서는 유의적인 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 따라서 300병상 초과 집 단에서는 인건비율, 복리후생비율, 교육훈련비율, 광고선전비율은 의료이익률에 미치는 영향력이 유 의미하지 않은 값으로 나타났다.

Ⅳ. 고찰

본 연구는 병원의 투자지출변수와 경영성과 변 수가 병상 규모별로 차이가 있는지, 그리고 경영성 과 변수별로 투자지출변수들이 어떠한 영향력을 미 치는지, 영향력의 크기는 어떠한지를 분석하였다.

첫째, 투자지출변수와 경영성과 변수에 대한 병 상규모별 차이분석 결과를 보면, 투자지출변수인 인건비율, 복리후생비율, 교육훈련비율, 광고선전비 율 모두 병상규모에 따라 차이가 있었으며, 이중 인건비율, 복리후생비율, 교육훈련비율은 병상규모 가 클수록 평균도 높았다. 이 중 상대적으로 가장 평균이 높은 인건비율의 경우, 병상규모를 동일하 게 구분한 선행연구에서도 병상규모에 따라 유의 한 차이가 있다는 결과를 제시하였다[14].

이는 병원은 고도로 숙련된 인적자본(HC, human capital)에 기반하여 의료 서비스를 제공하 는 대표적인 노동집약적 조직이며, 인적자원이야 말로 병원의 핵심 자산이자, 의료의 질과환자 만족 도, 병원의 경영성과를 좌우하는 주요 요인으로 인 식된다고 할 수 있다[17].

한편, 광고선전비율은 200병상 초과 300병상 이 하 규모의 평균이 가장 높고, 그다음으로 300병상 초과, 200병상 이하의 순으로 나타나 인건비율, 복 리후생비율, 교육훈련비율과는 다른 양상을 보였 다. 이러한 결과는 200병상 초과 300병상 이하 규 모의 병원경영자로 하여금 광고선전비 투자지출 정책에 대한 보다 면밀한 검토를 해야 할 필요성 을 제시한다.

다음으로 경영성과변수인 의료수익률의 평균은 병상 규모가 클수록 더 높았고, 의료이익률의 평균 은 병상규모가 작을수록 더 높은 것으로 나타나 상반된 결과를 제시하였다. 연구기간을 3년으로 하 여 연구한 선행연구는 의료이익률이 병상규모별로 차이가 없거나 일부 규모에서 차이가 있는 것으로 나타나 본 연구결과와 다소 상이함을 보였다. 이는 연구대상 기간의 상이함과 연구표본 기간의 차이 그리고 병상규모의 분류 차이가 영향을 주었을 것 으로 판단된다[13][14][15].

둘째, 경영성과변수인 의료수익률과 의료이익률 에 대한 투자비용 변수의 영향력을 알아보기 위한 다중회귀분석 결과를 보면, 인건비율변수가 의료수 익률과 의료이익률에 가장 강력한 영향을 미쳤으 며, 그 영향력의 정도를 보면 의료수익률의 경우 병상 규모가 클수록 경영성과에 대한 영향력이 큰 것으로 나타났다. 그런데 의료이익률은 통계적 유 의수준(^**p<.01,^***p<.001)에서 200병상 이하 규모의 인건비율 변수의 영향력이 가장 크고, 이어서 200 병상 초과 300병상 이하 규모의 순으로 나타났다. 이는 인건비율변수의 영향력이 병상 규모에 따라 달라질 수도 있다는 것을 알 수 있다.

셋째, 경영성과변수로 의료이익률을 사용하여 투자비용변수의 영향력에 대한 분석 결과의 경우, 300병상 초과 규모에서는 투자비용변수인 인건비 율, 복리후생비율, 교육훈련비율, 광고선전비율의 모든 변수, 그리고 200병상 초과 300병상 이하 병 상 규모는 교육훈련비율변수와 광고선전비율변수 가 통계적 유의수준(^**p<.01,^***p<.001)에서 영향력 을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 병상 규모별로 경영성과의 대리변수를 무엇으로 하느냐에 따라 의사결정 정책에 영향을 미칠 수 있다는 것을 의미한다.

넷째, 상기 언급한 경영성과변수인 의료수익률 에 가장 강력한 영향력을 미치는 변수인 인건비율 이외의 투자비용변수인 복리후생비율, 교육훈련비 율, 광고선전비율이 의료수익률에 미치는 영향력에 대한 분석결과를 보면, 200병상 이하 병상 규모와 200병상 초과 300병상 이하 규모에서는 영향력의 크기를 나타내는 비표준화 계수인 β 값이 복리후 생비율, 광고선전비율, 교육훈련비율의 순으로 경 영성과에 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다. 그 런데 300병상 초과 규모에서는 비표준화 계수인 β 값이 교육훈련비율이 광고선전비율보다 더 큰 것 으로 나타나 300병상 초과 규모에서는 이러한 점 을 충분히 인식해야 할 필요성을 제시하였다.

Ⅴ. 결론

본 연구는 병원의 경영성과에 영향을 미치는 투 자지출변수들이 병상 규모별로 차이가 있는지를 분석하고, 그리고 경영성과 대리변수에 따라 동 영 향 변수들이 어떠한 영향력을 미치는지, 영향력의 크기는 어떠한지를 분석하고자 하였으며, 연구 결 과 다음과 같은 결론을 제시하고자 한다.

첫째, 병상규모에 따라 각 변수의 영향력이 차 이가 있었는데, 병상 규모가 큰 병원의 투자지출변 수인 인건비율, 복리후생비율, 교육훈련비율의 평 균이 더 높아 병원의 경영자로 하여금 정책을 입 안하는데 병상규모를 고려해서 추진할 필요성이 있다는 참고자료가 될 수 있을 것이다.

둘째, 인건비율 변수가 병원의 경영성과에 가장 강력한 영향력을 가진다는 것을 알 수 있었고, 이는 병원의 경영자가 조직원에 대한 보상시스템에 대한 정책의 중요성을 인식하게 할 수 있게 하였다.

셋째, 특히 경영성과 지표로 의료이익률을 사용 할 경우 300병상 초과 병원은 투자지출변수인 인 건비, 복리후생비, 교육훈련비 모든 변수가 분석을 위한 통계적 수준(^**p<.01,^***p<.001)에서 의료수익 률 변수에는 영향을 미치지 못하는 것으로 나타나 300병상 초과 병원의 경영자로 하여금 경영성과 측정에 있어 면밀한 검토가 필요하다는 점을 인식 할 수 있게 하였다.

본 연구는 COVID 19로 인한 경영성과에 영향 력을 받지 않는 2010부터 2019년까지의 최근 10년 기간을 사용하여 분석함으로써 연구결과에 대한 신뢰성을 높였으며, 병원 경영자가 의사결정을 함 에 있어서 병상규모를 고려해서 추진해야한다는 필요성을 제시하였다는 점에서 그 의의를 찾을 수 있을 것이다.

그러나, 본 연구는 공개된 재무제표 자료를 이 용한 연구이며, 병원의 내부적인 자료는 공개적으 로 입수하기 어렵기 때문에 종별구분, 진료과 등의 비재무적인 자료를 반영할 수 없었다는 점에서 연 구의 한계를 가진다. 향후 비재무적인 자료를 공개 적으로 입수 할 수 있다면, 보다 정밀한 연구 결과 가 제시될 수 있을 것으로 인식된다.