유전자 검사가 중증질환보험에 미치는 영향 분석

□ 분석을 위한 모형 설정

이 자료는 중증 질환 보험(trauma insurance)에 대한 보험을 대상으로 실시하였음

- 중증 질환 보험이란 암, 심장 마비 등의 중한 질병이 걸렸을 때 금전적인 지원을 해주는 보험을 말함

- 위에서 설명한 심혈관 질환, 유방암, 전립선암 등은 신체적으로 뿐만 아니라 정신적으로 피해를 주는 경우가 많음. 또한 신체의 손상으로 재정적으로도 큰 손실에 빠지게 하는 경우가 대다수임

- 이러한 경우 환자는 치료비뿐만 아니라 금전적인 부분도 지원을 받기 위한 니즈를 갖게 됨

- 중증 질환 보험을 통해 환자는 치료비와 생활비에 대한 걱정 없이 회복에만 전념할 수 있게 되었고, 큰 호응을 얻으면서 중증 질환 보험은 명성을 얻게 되었음

- 중증 질환 보험은 그 특징으로 인하여 회복 보험(recovery insurance), 중병 보험(critical insurance), 주요 질환 보험(major illness insurance) 등으로 불리기도 함

이 모형에서는 참고 자료를 활용하여 모형에 필요한 가정을 설정한 후, ‘유전자 검사를 받는 사람의 비중’을 달리하여 보험에 미치는 영향을 살펴보았음

또한 중증 질환 중 심혈관 질환, 유방암, 전립선암에 유전자 검사가 행해지기 전과 후에 어떠한 영향이 있는지 분석하였음

- 위의 세 질병을 대상으로 분석한 이유는 이 세 가지 질병이 중증 질환 보험과 연관성이 높기 때문임

□ 모형에서 가정하고 있는 사항

<가정 1> 유전자 검사 결과 발병 위험도가 높은 그룹과 낮은 그룹의 위험도 차이

- 가정의 단순화를 위하여 ‘위험도가 높은’ 그룹과 ‘위험도가 높지 않은 그룹’ 두 가지로 이분화하여 분석하였음

- 심혈관 질환의 경우 유전자 검사의 위험도를 기준으로 상위 20%를 위험도가 높은 그룹으로 상정하였음

. 또한 상위 20%의 ‘위험도가 높은’ 사람들은 ‘위험도가 낮은’ 사람에 비해 질병에 걸릴 확률이 45%정도 높게 나타날 것이라고 가정하였음

- 유방암의 경우 ‘위험도가 높은’ 상위 20%의 사람들이 나머지 80%의 사람들에 비해 질병 발병 비율이 71% 높게 나타난다고 가정하였고, 전립선암의 경우 ‘위험도가 높은’ 상위 1%가 그 외의 사람들에 비해 61% 높게 나타난다고 가정하였음

- 위의 세 질병의 ‘위험도가 높은 그룹’을 종합적으로 고려하여 ‘중증 질환 보험에 가입한 사람 중 위험도가 높은’그룹이 28%로 도출되었음

. 이는 복잡성을 피하고자 질병 각각의 위험도를 분석하기보다 세 가지 질병의 위험도를 토대로 새로운 위험 그룹을 만든 것이라고 이해할 수 있음

- 절대적인 위험도 측면에서 보면 ‘종합적으로 위험도가 높은 그룹’의 사람들은 나머지 사람들보다 전체적으로 31%만큼 보험 청구의 위험 정도가 높아진다는 것을 가정하였음 (b)

- 마지막으로 보험에 주로 가입하는 연령층인 35세부터 65세까지의 인구 중 34%가 중증 질환 보험의 보험금을 수령하게 된다고 가정하였음(이 수치는 FSC & KPMG(2017)을 참고함) (c)

FSC & KPMG(2017), Retail lump sum experience investigation 2010-2012

이 논문에서는 암의 종류에 따른 구분까지 세세하게 기술된 것은 아님. 따라서 필자는 AIHW(2017)을 추가적으로 참고하였음

- [표 1]은 <가정 1>에서 가정한 수치들을 정리해 놓은 것임

[표 1] 각 질병의 고위험 비율과 위험도 증가 데이터

<가정 2> 유전자 검사를 받는 사람의 비중 (d)

- 전체 인구 중(보험 가입 여부에 상관없이) 현재 유전자 검사를 받는 비중이 0.5%라고 가정하였음

이에 대한 근거를 제시하기 위하여 필자는 미국의 FDA의 유전자 검사 승인 건수를 증거자료로 제시하였음

- 또한 향후 점점 검사 비용이 감소하고 검사의 예측력이 증가하면서 이 비중이 높아질 것이라고 예측하였음

<가정 3> 유전자 검사를 받지 않은 상태에서 보험에 가입한 사람이, 유전자 검사 후 정상 판정을 받을 경우 보험에서 탈퇴하게 될 확률 (e)

- 건강한 보험 가입자가 유전자 검사 후 모두 탈퇴하지 않고 20%가량만 탈퇴할 것이라고 가정함

- 그 이유는, 보험 가입자들은 기본적으로 위험을 싫어하는(risk- averse)성향을 지니기 때문에 유전자 검사에서 결과가 나쁘지 않았다 하더라도 보험을 유지할 유인이 존재하기 때문임

<가정 4> 유전자 검사 결과를 받기 전 보험에 가입한 사람의 비율

- 이 논문에서는 유전자 검사 전 보험에 가입하는 사람의 비율을 100%로 가정함 (f)

- 그 이유는 보험에 가입하여도 유전자 검사 결과가 좋지 않으면 가입을 철회할 수 있는 선택권이 있기 때문임

- 이렇게 보험에 가입하고 높은 수준의 위험이라는 검사 결과를 받게 된다면 보험을 유지하는 것이 계약자에게 유리한 조건임

<가정 5> 외상 보험에 가입한 사람의 비중 (g)

- 전체 인구 중 8%의 사람들이 현재 중증 질환 보험에 대한 보험에 가입하고 있다고 가정함(Rice(2011) 참조)

Rice(2011), Underinsurance in Australia research report

<가정 6> 유전자 검사 결과를 받기 전에 보험에 가입한 사람 중, 유전자 검사를 받고 보험을 유지하는 사람의 비중

- 기존에 보험에 들지 않았던 사람들은, 유전자 결과가 나오면 보험 가입에 대하여 다시 한 번 생각을 하게 될 것임

- 합리적인 가정에 의해 이 모형에서는 위험이 높은 사람들만 보험 계약을 유지한다고 가정함. 그 이유는 위험이 낮은 사람들은 기존에 보험에 가입하지 않은 상태로 되돌아가는 것이 나은 판단이기 때문임

[표 2]는 위의 가정을 정리한 결과임

[표 2] 모델에 사용된 가정

□ 분석 모형 설명

<모형 구성>

100명의 사람이 있다고 가정하면, 8%만이 보험에 가입한다고 가정하였으므로 보험 가입자는 8명, 보험 비가입자는 92명이 됨

구분	보험가입자	보험 비가입자
전체 100명	8명	92명

유전자 검사를 받기 전에는 보험 가입자와 보험 비가입자 간의 정보 불균형이 없다고 가정하면 다음과 같이 위험도에 따라 구분할 수 있음

유전자 검사 전	보험가입자		보험 비가입자
전체 100명	8명		92명
고위험 비율 28% (가정1)	고위험자	저위험자	고위험자	저위험자
	2.24명(A)	5.76명(B)	25.76명	66.24명

보험에 하지 않은 92명의 사람들은 자신들의 건강상태에 따라 보험에 가입 할 유인을 가지고 있음

즉 앞에서 가정한 것처럼 자신의 건강 상태가 나쁘면 보험에 대한 니즈가 생기게 되고 그 사람들이 생각해보면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있음

비고	보험 비가입자
보험 비가입자 92명	92명
유전자 검사 비율 0.5% (가정 2)	검사자		비검사자
	0.46명		91.54명
고위험자 비율 28% (가정 1)	고위험자	그 외	-
		0.33명
	0.13명
고위험자만 유전자 검사 후 100% 보험계약을 유지함 (가정 5)	보험계약 유지자		-
	0.13명(고위험자)

이처럼 보험 비가입자 92명 중 0.13명이 유전자 검사 결과 고위험군으로 판단되어 보험에 추가적으로 가입하려는 유인이 생긴다는 것을 확인할 수 있음

이 경우 보험 가입자와 보험 비가입자의 구성이 다음과 같이 바뀜

비고	보험가입자		보험 비가입자
전체 100명	8.13명		91.87명
고위험 비율 28% (가정 1)	고위험자	그 외	고위험자	그 외
	2.37명(C)	5.76명(D)	25.63명	66.24명
유전자 검사 후 /유전자 검사 전	증가율	증가율	증가율	증가율
	5.8%	0%	-0.5%	0%

역선택 효과로 인하여 위와 같이 보험 가입자 중 고위험자의 비율이 증가한 것을 확인할 수 있음

다음으로, 고위험자의 증가로 인하여 파생된 보험금 상승률을 알아보면 다음과 같이 계산됨

비고	전체	고위험자	그 외
1+(보험금을 수령하는 사람들의 비율 34%), (저위험자 대비 고위험자의 증가된 위험도 28%) (가정 1)	-	1.11 (E)	1 (F)
역선택 전의 보험금 총액	8.24	2.48 (A)*(E)	5.76 (C)*(E)
역선택 후의 보험금 총액	8.38	2.62 (B)*(E)	5.76 (D)*(E)
보험금 상승률	1.7%	5.7%	0.0%

즉 보험에 가입한 사람들에게 지급되는 보험금이 1.7% 증가된 것을 확인할 수 있음

이는 역선택으로 진입한 사람들의  위험도가 높기 때문에 비용도 그만큼 증가한 것으로 해석할 수 있음

추가적으로, 보험을 해지하는 비율을 고려해보면 보험에 가입 되어 있는 사람 중 저위험으로 판명되었을 경우에 보험을 탈퇴할 유인이 생김. 그로 인하여 생기는 보험 규모 축소율은 다음과 같음

비고	전체	고위험자	그 외
유전자 검사 받는 비율 0.5%, 낮은 위험률로 판명날 경우 보험을 해지하는 비율 20% (가정1, 가정3)	-	0%(Y)	0.1%(Z)
15%의 상실률을 가정할 경우 추가되는 비율	0.5%	0.0% (Y)/15%-1	0.7% (Z)/15%-1

이 결과에서는 고위험자의 탈퇴에 의하여 전체적으로 0.5%의 보험 상실을 겪는다는 결과를 도출하였음

마지막으로 다른 조건을 동일하게 유지하고, 유전자 검사를 받는 사람들의 비율을 달리 하였을 때의 분석 결과를 나타낸 자료임

구분	유전자 검사를 받는 사람의 비율
	0.5%(현재)	1%	2%	5%
보험금 상승률	1.7%	3.5%	7.0%	17.5%
추가되는 상실률의 비율	0.5%	1.0%	1.9%	4.8%

현재 유전자 검사를 받는 사람들이 10배로 증가하면 위와 같이 보험금 상승과 보험계약의 축소로 이어질 수 있음을 확인할 수 있음

□ 분석 결과

위 모형을 분석한 결과 중 핵심이 되는 내용은 다음과 같음

유전자검사자 비율	정보 비대칭으로 인한 보험사의 추가 보험금 부담 비중	정보 비대칭으로 인해 유발되는 해당 보험 상품의 소멸 비율 만약 유전자 검사로 완벽하게 병을 진단하거나 병의 발병을 예측한다면 계약자가 해지를 할 것임. 그렇게 되면 보험 상품 자체가 점점 줄어들게 되는데 그 비중을 소멸 비율이라고 명명하였음
0.5%	1.7%	0.5%
5.0%	17.5%	4.8%

[표 3] 모델 분석 결과

이 모형에서는 유전자 검사를 전체 인구의 0.5%만이 시행한다고 가정하였음

- 이 상태에서는 정보비대칭으로 인한 문제가 크지 않음을 알 수 있음(정보 비대칭으로 인한 보험사의 추가 부담 1.7%, 보험 상품 규모 축소 0.5%)

- 하지만 이 비율이 5%로 10배 높아지면, 보험사의 추가 부담과 보험 상품의 규모 축소가 눈에 띄게 증가하는 것을 알 수 있음

□ 모형 결과를 통해 본 생명보험 시장

현재 유전자 검사 시장의 규모는 크지 않은 상황임. 따라서 보험 업계에 미치는 영향도 미미한 상황임

- 현재로서는 유전자 검사의 비율이 높지 않기 때문에(미국 인구의0.5% 정도의 사람들이 유전자 검사를 받음) 생명보험 산업에 큰 위협으로 다가오지 않는 상태임

- 그에 따라 현 수준의 검사 비율 하에서는 보험사의 추가 부담이 거의 없는 상황임

현재로서는 유전자 검사 시장이 급격하게 성장하고 있다는 사실은 부인할 수 없음

- 기술의 발전으로 인하여 회당 유전자 검사 비용은 과거에 비해 눈에 띄게 낮아진 상태임. 이로 인해 유전자 검사를 받는 사람의 비중은 점점 증가할 것으로 예상됨

- 현재 유전자 검사로 질병을 예측하는 분석 기술은 완벽한 단계가 아님. 하지만 장기적으로 데이터가 누적되고 추가적인 기술 발달로 인해 미래에는 질병 발병에 대한 예측력이 상당히 커질 수 있음

유전자 검사가 향후 생명보험 업계에 미칠 영향이 클 것으로 예상됨

- 유전자 검사비중이 늘어나면 정보 비대칭 현상이 만연하게 됨

- 이에 따라 보험사의 손해가 점점 커질 뿐 아니라 역선택에 의한 보험 계약 자체의 축소도 예상되는 실정임

- 이러한 정보 비대칭 문제와 역선택 문제는 유전자 검사의 좋지 않은 측면으로 부각될 것으로 전망됨

□ 정보 불균형 현상

여기에서는 유전자 검사 결과를 보험계약자가 사용한다는 가정을 하였음

- 이는 대부분의 나라들이 법률적으로 보험자가 유전자 검사를 이용하는 것을 방지하고 있기 때문임

- 이러한 환경 하에서는 유전자 검사를 받은 건강한 계약자가 보험에 가입하지 않거나, 반대로 건강하지 않은 계약자가 보험에 가입하고자 하는 경제적인 유인이 발생하게 됨

- 그 이유는 경제주체들이 합리적으로 행동하기 때문임. 즉, 자신의 검사 결과를 드러내어 피해를 보는 것은 최선의 전략이 될 수 없기 때문에 검사 결과를 숨기고 보험 계약을 대하게 되는 것임

유전자 검사 결과는 상황에 따라 보험자가 사용하게 될 수도 있음

- 만약 보험자가 동등한 위치에서 유전자 검사 결과를 이용할 수 있다고 하면 전혀 반대의 이야기가 전개될 것임

- 즉 보험자 또한 합리적이기 때문에 언더라이팅 단계에서 보험 계약자를 선별하여 인수하는 전략을 취할 것임

- 계약자는 보험에 가입할 수 있는 자유를 침해받게 되어 자신이 누릴 수 있었던 보험 가입의 자유를 빼앗기게 됨

정보의 사용 주체에 따라 전가되는 피해가 달라짐

- 유전자 검사 결과는 어느 쪽이 사용하더라도 자연스럽게 보험자와 보험 계약자 간의 정보의 불균형을 유발하는 장치로 역할을 하게 됨

- 결론적으로 숨겨진 정보로 인하여 공정한 보험이 성립하지 않게 되고 두 경제주체간의 유·불리가 달라지게 됨

□ 역선택 문제

사람들이 자신의 질병에 대해 잘 알게 된다면 이것은 장기적으로 생명보험의 대수의 법칙에 기인한 위험률 예측에 영향을 줄 수 있음

- 어떤 질병에 대한 보험은 해당 질병에 가입한 사람들이 많아지면 점점 더 보험 사고에 대한 예측력이 높아지는 경향이 있음

대수의 법칙에 따르면, 평균적인 발병률에 대한 기댓값의 표준편차는 가입자의 수의 제곱근에 반비례하는 것으로 알려져 있음. 즉 가입자가 많을수록 더욱 예측치가 정확해진다는 것을 의미함

- 가입하는 사람들이 적어져서 대수의 법칙이 무너진다면 이는 보험료 산정에의 불안 요소로 작용할 수 있음

보험 계약자는 건강이 좋지 않더라도 보험에 가입하고 싶은 욕망이 있고, 보험자는 그러한 사람들을 차별을 두고 싶은 욕구가 있음

- 이 경우 두 경제주체는 숨겨진 정보를 사용하여 자신의 이익을 위해 행동할 것이고, 서로의 경제 활동에 제약을 가하게 됨

- 이는 비단 단기적인 문제 뿐 아니라, 장기적으로 서로의 이익을 침해하는 결과를 낳게 됨

□ 도덕적인 문제

또한 유전자 검사로 인한 역선택과 정보 불균형이 존재함에도, 사회 안전망으로써의 생명보험 산업을 유지하고자 하는 노력을 무력화하는 결과를 초래하게 됨

- 보험은 큰 비용이 드는 사고를 당했을 때 보험금을 지급함으로 국가를 대신하여 사회 안전망으로써의 역할을 수행하고 있음

- 만약 검사 결과의 잘못된 사용으로 사회 안전망으로써의 보험의 역할을 축소한다면 이는 도덕적 측면에서 사회 전반에 악영향을 끼치는 것과 같음

<극복방안>

□ 역선택을 극복해야 하는 이유

유전자 검사를 받은 개인은 보험자와 검사 결과를 동등하게 공유할 유인이 없기 때문에 역선택은 되풀이될 수밖에 없음

정보 비대칭은 결국 일련의 과정을 거쳐서 보험회사의 수익 악화로 이어져 결국 보험 계약자에게 피해가 되돌아올 수 있기 때문임

보험사의 수악 악화는 곧 계약자들의 피해로 귀결됨

□ 역선택으로 인한 대책

역선택으로 인한 극복 방안으로 보험료의 세분화가 제시하고 있음

- 일반적으로 보험 집단이 작아지면 큰수의 법칙에 위배되기 때문에 정확한 보험료 산출이 힘듦

- 이를 극복하기 위해 소표본에서도 보험료를 정확히 측정할 수 있도록 하는 장치를 마련해야 한다고 강조하고 있음

- 웨어러블 기기를 예로 들면, 기술의 발달로 계약자의 생활 습관과 같은 정보를 지속적으로 보험 회사와 공유할 수 있게 되었음

- 이와 같이 소표본에서도 계약자의 정보를 더욱 많이 알 수 있는 방안이 있다면 정확한 보험료 산출이 가능할 것으로 보임