Earticle

초록

영어

The spatial distribution of the medical workforce in Korea is not explained by population size alone: specialties with different functional roles show markedly different spatial patterns. This study examines those patterns using the 250 si·gun·gu districts of Korea as spatial units, with 2025 data on specialists in 26 medical specialties standardized as the number of specialists per 100,000 population. Distributional inequality is measured with the Gini coefficient and the Lorenz curve, and spatial structure is examined with Global Moran’s I and Local Indicators of Spatial Association (LISA). The spatial weights matrix combines first-order Queen contiguity with a k = 1 nearest-neighbor matrix so that no isolated district is dropped from the analysis, and the significance of local clusters is adjusted using the Benjamini-Hochberg false discovery rate procedure. Distributional inequality varies markedly across specialties, with Gini coefficients ranging from 0.298 for orthopedic surgery to 0.903 for tuberculosis, independently of the overall level of supply, and significant positive global spatial autocorrelation is observed in 19 of the 26 specialties. Drawing on the local clusters that remain significant after correction, the specialties with distinct clustering are organized into four spatial types: urban clinic-centered concentration, aging- and wide-area-demand-driven clustering, tertiary-hospital-dependent fragmentation, and environment- and policy-specific allocation. Essential specialties such as pediatrics and emergency medicine combine metropolitan hotspots with extensive low-supply clusters outside metropolitan areas, revealing spatial gaps that aggregate inequality measures alone do not capture. As a cross-sectional analysis of supply-side indicators, this study describes and classifies spatial patterns rather than identifying their determinants; the results nonetheless suggest that workforce planning may need differentiated spatial targets by specialty rather than a uniform balance requirement.

한국어

한국의 의료인력 공간 분포는 단순히 인구 규모에 의해 결정되는 것이 아니라, 각 진료과의 기능적 특성과 연관된 고유한 입지 패턴을 따른다. 이를 실증적으로 규명하기 위해 본 연구는 전국 250개 시·군·구를 공간분석 단위로 설정하고, 26개 전문진료과 전문의 수를 인구 10만 명당 전문의 수로 표준화한 자료를 활용하였다. 분포의 불평등성은 지니계수(Gini coefficient)와 로렌츠 곡선(Lorenz curve)을 이용하여 측정하였으며, 공간적 군집 특성은 전역 Moran's I(Global Moran's I)와 국지적 공간연관성지수(Local Indicators of Spatial Association, LISA)를 활용하여 분석함으로써 의료공급 수준과 공간구조를 통합적으로 평가하였다. 분석 결과, 전체 공급 규모와는 무관하게 진료과별 분포 불평등 수준은 지니계수 0.298에서 0.903까지 매우 큰 차이를 보였다. 또한 LISA 분석 결과를 바탕으로 26개 진료과는 도시 의원 중심 집중형, 고령화 및 지역수요 주도 군집형, 상급종합병원 의존 분절형, 환경특화 배치형의 네 가지 공간 유형으로 분류되었다. 특히 소아청소년과와 응급의학과 등 필수의료 분야는 대도시의 고집중(Hot Spot)과 광범위한 농촌 의료공백이 뚜렷하게 대비되는 심각한 구조적 불균형을 나타냈다. 본 연구는 의료 불평등이 단순한 도시-농촌 격차가 아니라, 진료과별 기능적 특성에 의해 형성되는 공간적으로 조직된 시스템임을 실증적으로 제시하였다. 아울러 향후 의료인력 정책은 획일적인 공급 확대가 아니라, 각 진료과의 입지 특성을 반영한 차등적인 목표 지니계수(target Gini level)와 공간적 인센티브 메커니즘을 적용하는 방향으로 수립될 필요가 있음을 시사한다.

목차

Abstract
1. 도입
2. 선행연구 검토 및 분석의 틀
2.1. 선행연구분석
2.2. 분석의 틀
3. 분석을 위한 자료 및 연구 방법
3.1. 데이터 수집 및 변수의 구성
3.2. 데이터 정제 및 파생변수의 생성
3.3. 공간 정보 구축 및 분석 도구
4. 의료서비스의 공간적 불균형 지표 분석
4.1. 의사밀도와 지니계수의 상관관계 분석
4.2. 병원 규모(대형 vs 소형)에 따른 분포 특성
4.3. 과목별 로렌츠 곡선(Lorenz Curve) 상세 분석
5. 공간 통계 기반의 진료과목별 입지 특성 및 유형화
5.1. 전역적 공간자기상관 검정
5.2. 진료과목별 입지 유형의 분류 기준
5.3. 유형 1: 인구 밀집 및 상업성 중심의 [도심 개원형]
5.4. 유형 2: 고령화 및 물리적 치료 수요 기반의 [광역 수요형]
5.5. 유형 3: 상급 의료체계 중심의 [거점 병원 의존형]
5.6. 유형 4: 특수 환경 및 정책 타겟 중심의 [특수 환경 입지형]
5.7. 소결: 진료과 특성에 따른 공간적 불균형의 기제
6. 결론 및 정책적 시사점
참고문헌

키워드

저자

• 박관홍 [ Park, Kwanhong | 명지대학교 공공인재학부 행정학전공 석박사통합과정 ] 제1저자
• 기정훈 [ Ki, Junghoon | 명지대학교 공공인재학부 행정학전공 교수 ] 교신저자
• 김예랑 [ Kim, Yerang | 명지대학교 융합소프트웨어학부 데이터사이언스전공 연구원 ] 공동저자
• 최은택 [ Choi, Euntaek | 명지대학교 융합소프트웨어학부 응용소프트웨어전공 연구원 ] 공동저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국지역개발학회지 [Journal of the Korean Regional Development Association]

• 간기

  연5회

• pISSN

  1225-9055

• 수록기간

  1989~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 322 DDC 330