동물병원 위기는 이미 시작..반려견 출생 감소 충격이 동물병원에 오고 있다

[기고] 반려견 출생 감소의 충격이 동물병원에 오고 있다 – 양이삭

몇 년 전부터 “새로운 반려견이 줄고 있다”는 말이 개원가에서 자주 들렸는데요. 통계로 살펴보면 실제로도 그렇습니다. 농림축산검역본부 동물등록 현황에서 출생연도별 등록견 수를 보면, 2021년생 277,862마리를 정점으로 2025년생 188,556마리까지 줄었습니다. 4년 사이에 32%가 줄어들었죠.

개체 수로는 그럴지 몰라도, 산업 규모 자체는 계속 성장하고 있습니다. 이 역설은 이전 기고에서 한 번 다룬 적이 있는데요(반려동물 시장 8조? 산업은 호황인데 왜 동물병원은 위기일까). 2025년까지 반려동물 양육가구당 지출 규모가 계속 성장했기 때문으로 생각합니다.

지금 존재하는 개들은 나이가 들고 있고, 나이 든 개는 병원을 더 자주 찾기 마련입니다.

하지만 어린 개가 줄어드는 속도가 심상치 않고, 그사이 동물병원은 계속 늘어나고 있습니다.

동물등록 현황과 동물병원 인허가 자료를 결합해 분석해 보면, 동물병원 한 곳당 반려견 수는 2023년을 정점으로 이미 줄기 시작했습니다. 어린 개 감소가 이어진다면 병원들은 줄어드는 환자를 두고 경쟁하게 되고, 현장에서 느끼는 압력은 가중될 테죠.

우선 데이터를 통해 병원당 반려견 수와 진료 수요가 어떻게 변했는지, 어느 지역에서 먼저 줄었는지 살펴보고자 합니다. 뒷부분에서는 이 압력에 대한 한 가지 대응으로 보이는 변화, 즉 수도권에서 진료 분야를 이름에 내건 동물병원이 빠르게 늘고 있다는 점을 다룹니다.

동물병원당 반려견 수는 2023년이 정점이었다

해마다 살아 있는 등록견이 몇 마리였는지 추정하기 위해 출생연도별 등록 수에 생존 곡선을 적용했습니다. 생존 곡선은 영국 반려견 584,734마리를 분석해 품종별 생존율을 발표한 연구(McMillan 등, 2024)에서 가져왔고, 출생연도마다 국내 등록 품종 구성에 맞춰 가중했습니다. 이렇게 계산한 출생 시 기대수명은 약 11.8~12.1년입니다. 등록견은 실제로 키우는 개보다 적으므로, 아래 숫자는 실제 마릿수가 아니라 추세로 봐주시기를 바랍니다.

살아 있는 전체 등록견은 2021년 약 249만 마리에서 2025년 약 275만 마리로 늘었지만, 증가세는 거의 멈췄습니다. 2024년에서 2025년 사이에는 0.6% 늘어나는 데 그쳤습니다.

같은 기간 행정안전부 동물병원 인허가 자료에서 영업 중인 동물병원은 5,038곳에서 5,556곳으로 늘었습니다. 폐업을 감안한 순증으로 해마다 약 130곳씩 늘어난 셈입니다.

동물병원당 살아 있는 등록견 수는 2016년 390마리에서 2023년 511마리로 31% 늘었다가 그 뒤 방향을 틀어, 2025년에는 2023년보다 2.9% 적었습니다.

어린 개만 보면 감소가 훨씬 뚜렷합니다. 병원당 0~1세 진료 수요(다음 절에서 설명합니다)는 2021년부터 2025년까지 29%, 2023년 이후 2년 동안에만 20% 줄었습니다. 초진, 예방접종, 중성화 수술을 받는 바로 그 환자군입니다.

이 흐름은 기대수명 가정을 더 길게 바꿔도 같습니다. 기대수명을 약 13.5년으로 더 길게 잡으면 노령견이 더 오래 남아 감소가 덜해지지만, 그래도 병원당 반려견 수는 2023년에 정점을 찍고 내려옵니다.

노령견이 병원당 수요 감소를 늦췄지만, 막을 순 없다

반려동물은 나이에 따라 병원을 찾는 빈도가 다릅니다. 제가 복수의 EMR 데이터분석 프로젝트와 연구과제에 참여하며 분석한 바에 따르면, 3~6세와 비교했을 때 0세는 약 2.2배, 10세는 약 1.6배, 14세는 약 2.5배 자주 내원합니다. 나이별로 살아 있는 개의 수에 이 가중치를 곱한 값을 이 글에서는 ‘진료 수요 지수’라고 부르겠습니다. 보호자가 쓰는 돈이 아니라, 등록견에게 필요한 진료의 양을 나타냅니다.

살아 있는 등록견 가운데 7세 이상 비율은 2021년 35.1%에서 2025년 44.2%로 높아졌습니다. 나이 든 개가 병원에 가져오는 진료가 늘면서 어린 개의 감소가 가려져 온 셈입니다. 그런데 노령견의 진료 증가를 더해도 병원당 진료 수요는 2023년에 증가를 멈췄고, 2025년에는 2023년보다 0.8% 낮았습니다.

병원당 진료 수요가 줄어든 곳은 대부분 개원이 많았던 지역이다

전국 평균으로는 병원당 진료 수요가 2023년 이후 제자리지만, 시군구별로 보면 이미 줄어든 곳이 적지 않습니다. 2021년과 2025년 모두 동물병원이 15곳 이상 있는 117개 시군구마다 같은 방식으로 계산해, 두 해의 병원당 진료 수요를 비교했습니다. 동물병원이 적은 곳은 한두 곳의 개폐업에도 값이 크게 흔들려서 뺐습니다. 이 117개 시군구에 전국 동물병원의 약 81%(4,503곳)가 있습니다.

• 41개 시군구에서 병원당 진료 수요가 줄었습니다. 117개 시군구 동물병원의 45%가 이 41곳에 있습니다. 12곳은 10% 넘게 줄었습니다.

• 줄어든 이유는 대부분 수요 감소가 아니라 개원이었습니다. 41곳의 진료 수요는 중앙값으로 4.5% 늘었지만, 같은 기간 동물병원 수는 12.9% 늘었습니다. 진료 수요 자체가 줄어든 곳은 10곳입니다.

• 병원당 진료 수요가 가장 많이 줄어든 곳은 충남 아산시(-20%, 동물병원 24곳 → 38곳), 강원 강릉시(-19%, 15곳 → 20곳), 서울 송파구(-18%, 68곳 → 88곳)입니다. 세 곳 모두 진료 수요는 늘었지만(아산시 +26%, 강릉시 +7%, 송파구 +6%) 동물병원이 더 빨리 늘었습니다.

• 반대로 가장 많이 늘어난 곳은 경북 경산시(+60%), 전북 정읍시(+50%), 대구 달성군(+44%)입니다. 경산시(40곳 → 34곳)와 달성군(20곳 → 17곳)은 동물병원이 줄었고, 정읍시(26곳 → 30곳)는 동물병원보다 진료 수요(+73%)가 훨씬 더 많이 늘었습니다. 다만 이 세 곳의 진료 수요 증가(+23~+73%)에는 실제로 개가 늘었다기보다 등록률이 높아진 효과가 섞여 있을 수 있습니다.

• 권역으로 나누면 차이가 뚜렷합니다. 이 글에서 권역은 수도권(서울·경기·인천), 5대 광역시(부산·대구·광주·대전·울산), 그 외 지역(도 지역과 세종)으로 나눕니다. 수도권은 55곳 중 26곳에서 줄었고, 5대 광역시는 24곳 중 8곳, 그 외 지역은 38곳 중 7곳이었습니다.

어린 개 감소가 계속된다면

같은 생존 곡선으로 2035년까지 동물병원당 진료 수요를 추산할 수 있습니다. 가정은 세 가지입니다.

첫째, 출생이 2030년까지 해마다 9%씩 줄고 병원은 지금처럼 해마다 약 130곳씩 늘어나는 경우입니다. 둘째, 출생은 2025년 수준을 유지하고 병원은 해마다 약 130곳씩 늘어나는 경우입니다. 셋째, 출생도 2025년 수준이고 병원 수도 그대로인 경우입니다.

2025년을 100으로 두면 2035년 값은 차례로 62.5, 75.2, 92.7이고, 2030년 값은 84.8, 91.0, 101.6입니다.

최근 속도대로 2030년까지 출생이 줄면, 전체 진료 수요는 2028년에 2025년보다 낮아지고 이후 계속 줄어듭니다. 병원당으로는 2030년에 약 15%, 2035년에 약 38% 줄어듭니다. 출생 감소가 2025년 수준에서 멈추더라도, 2016~2021년에 태어난 세대가 나이 들어 세상을 떠나는 동안 개원이 계속되므로 병원당 진료 수요는 2035년까지 약 25% 줄어듭니다. 극단적으로, 이 시점부터 병원이 하나도 늘지 않는다고 가정해야 2030년까지 지금의 수요 수준이 유지됩니다.

반려견 기대수명을 약 13.5년으로 길게 잡으면, 두 번째 시나리오(출생은 2025년 수준으로 유지되고 병원은 연 130곳씩 증가할 때)의 2035년 값은 75가 아니라 81입니다. 감소 폭이 조금 작을 뿐, 방향은 달라지지 않습니다.

수도권 신규 병원 중 20%, 전문병원 표방

수도권에서 전문진료 (표방) 동물병원이 증가한 것은 우연일까

환자 수는 늘지 않고 개원이 지속된다면, 동물병원들은 다른 병원과 달라 보일 차별점을 찾아야 하겠죠. 그런 변화가 눈에 띄는 곳이 새로 문을 여는 동물병원의 이름입니다.

인허가 자료의 병원 이름에 외과, 심장, 안과, 치과, 고양이처럼 진료 분야가 들어간 곳을 16개 분야로 나눠 셌습니다. 이 글에서는 이런 병원을 ‘전문진료 동물병원’이라고 부르겠습니다(동물병원 명칭은 병원이 스스로 고른 표기이지 공인된 자격이 아니므로 ‘전문진료 표방 동물병원’이 더 정확한 표현이지만, 편의상 줄여 부릅니다). 해마다 새로 문을 연 동물병원을 모두 셌고, 이미 폐업한 병원도 포함했습니다.

수도권에서는 이 비율이 2010~2014년 2.5%에서 2026년 19.8%로 올랐고, 특히 2022년 이후 빠르게 높아졌습니다. 지금은 수도권에 새로 여는 동물병원 5곳 중 1곳이 병원 이름에 특정한 진료과를 표시합니다. 수도권 밖은 어느 시기에나 1~5%에 머물렀습니다. 2023년부터 2026년 10월까지 문을 연 전문진료 동물병원 92곳 가운데 75곳(82%)이 수도권에 있습니다. 같은 기간 전체 신규 동물병원 중 수도권 비중이 52%였던 것과 비교하면 쏠림이 뚜렷합니다.

2023년 이후 수도권에서 가장 많이 내건 분야는 외과, 심장, 안과, 내과, 치과 순이었습니다. 한 병원이 두 분야 이상을 내걸기도 합니다. 대부분은 단독으로 새로 연 병원이었습니다. 2023년 이후 문을 열어 지금도 영업 중인 곳 10곳 중 7곳가량은 인허가 주소상 다른 동물병원과 같은 건물에 있지 않았습니다(큰 병원이 사업자를 나누어 같은 건물에 진료과를 따로 내고 인허가받은 경우가 아니라는 뜻입니다).

2차급 동물병원도 수도권에 몰려 있다

이름 말고도 병원의 성격을 볼 수 있는 지표가 있습니다. 국민연금 가입자 수(없으면 고용·산재보험 가입 인원)로 본 상시 인원, 인허가 자료의 연면적, 네이버 지도와 병원 홈페이지의 24시간 진료 표기, 홈페이지와 블로그의 CT·MRI 표기 등을 함께 따져 영업 중인 동물병원 가운데 324곳을 2차급으로 판정했는데요(자료 수집에 AI를 활용했고 판정 기준도 자체적으로 정한 것이어서, 공인된 분류는 아닙니다).

전체 동물병원의 51%가 수도권에 있는데, 전문진료 동물병원은 73%, 2차급 동물병원은 65%가 수도권에 있습니다. 수도권이 반려견 수에 비해 병원이 많은 것도 아닙니다. 살아 있는 등록견 10만 마리당 동물병원 수는 수도권 180곳, 5대 광역시 178곳, 그 외 지역 189곳으로 비슷합니다. 차이는 병원의 수가 아니라 종류에 있습니다. 등록견 10만 마리당 2차급 동물병원은 수도권 14.9곳, 5대 광역시 14.8곳인 데 비해 그 외 지역은 5.1곳에 불과합니다.

전문진료 동물병원의 증가는 경쟁 심화의 신호일 수도 있다

왜 수도권일까요? 앞의 계산을 권역별로 묶어 다시 봤습니다.

수도권의 병원당 진료 수요는 2021년부터 2025년까지 사실상 그대로였습니다(-0.3%). 병원당 0~1세 진료 수요는 34% 줄어, 5대 광역시(-25%)나 그 외 지역(-24%)보다 감소 폭이 컸습니다. 같은 환자를 두고 벌이는 경쟁이 수도권에서 가장 치열할 수 있다는 뜻입니다. 동시에 전문진료 동물병원이 가장 빠르게 늘어난 곳도 수도권입니다. 일반 진료 수요를 나눠서 가져가야 하는 경쟁병원이 많아지면서, 다른 병원과의 차별점을 가져가기 위해 진료과를 강조하는 추세가 이어지고 있을 수 있습니다.

다만 이는 제 해석입니다. 자료가 보여 주는 것은 두 변화가 같은 곳에서 같은 시기에 일어났다는 것까지이고, 어느 하나가 다른 하나의 원인이라는 것은 아닙니다. 수도권의 높은 임대료, 진료를 위해 먼 곳까지 찾아가는 보호자, 심화 수련을 받은 수의사가 많다는 점도 같은 결과를 낳을 수 있습니다.

그림 8에는 놓치기 쉬운 결과가 하나 더 있습니다. 10세 이상 진료 수요는 2021년부터 2025년까지 그 외 지역에서 두 배(+101%)가 되었습니다. 수도권(+55%)과 5대 광역시(+49%)보다 훨씬 빠릅니다. 그 외 지역에 등록된 개들이 상대적으로 젊어서, 이제 노령기에 들어서는 개가 많기 때문으로 보입니다. 2025년 7세 이상 비율은 그 외 지역이 40.1%로, 수도권(45.7%)과 5대 광역시(47.1%)보다 낮았습니다.

그런데 2차급 동물병원은 바로 그곳에 가장 적습니다. 10세 이상 등록견 10만 마리당 2차급 동물병원은 수도권 61.9곳, 5대 광역시 58.3곳, 그 외 지역 26.9곳입니다. 대도시 밖의 노령견은 상급 진료를 받으려면 더 멀리 다녀야 할 수 있습니다.

동물병원마다 경기 체감은 다를 수 있다

이러한 경쟁 압력은 병원마다 다르게 체감될 것으로 보입니다. 예방접종, 중성화처럼 어린 개 비중이 큰 병원이 먼저 느낄 가능성이 큽니다. 앞에서 본 것처럼 병원당 0~1세 진료 수요는 2023년부터 2년 만에 이미 20% 줄었습니다. 반대로 2차급 병원처럼 노령견을 많이 보는 병원에서는 이 변화를 체감하는 데 시간이 오래 걸리고, 당분간 수의사와 수의테크니션이 더 많이 필요할 수 있습니다. 전자의 경우 1인당 증례 수가 줄고, 후자의 경우 증례 한 건의 진료 수요가 커지는 셈입니다. 다만 지금 가진 자료로는 개별 동물병원의 내원 빈도나 업무량 변화까지 직접 측정할 수 없기에 이는 개인적인 해석입니다.

국세청 국세통계포털(TASIS)의 데이터를 뜯어보면 보이는 변화가 하나 더 있는데요. 개인사업자 동물병원 원장 가운데 40세 미만 비율은 2021년 20.9%에서 2025년 15.1%로 낮아졌고, 60세 이상은 13.5%에서 19.1%로 높아졌습니다. 시간이 지날수록 젊은 수의사의 개원은 줄고 원장의 나이는 많아지고 있습니다. 반려견 수 변화가 그 원인인지는 이 자료만으로 알 수 없습니다.

정리하면, 반려견 출생 감소의 충격은 이미 동물병원에 닿고 있습니다. 병원당 반려견 수는 2023년부터 줄고 있고, 그중에서도 어린 개가 가장 빠르게 줄고 있습니다. 노령견이 병원당 수요 감소 속도를 늦추고 있지만, 출생이 줄고 개원이 이어지는 한 흐름을 바꾸지는 못합니다. 수도권 병원들은 진료 분야를 내거는 방식으로 이 변화에 대응하고 있는 것으로 보이고, 2차급 동물병원도 수도권에 몰려 있습니다. 반면 노령견이 가장 빠르게 늘고 있는 대도시 밖에서는 이런 움직임이 아직 거의 시작되지 않았습니다.

개원을 준비하며 데이터를 보신다면 “지금, 이 동네에 등록견이 얼마나 되는가”보다 “앞으로 10년 동안 그 지역의 어린 개가 얼마나 감소하고, 이미 존재하는 개들을 몇 곳의 병원이 나눠 보게 될까”를 물어야 할지도 모릅니다. 주변 병원들이 어떤 진료를 하고 있는지 살펴보고, 중장기적으로 그 지역의 개들이 나이 들면서 어떤 진료가 필요해질지 예상해 볼 필요도 있겠죠.

제가 개인적으로 구축한 웹사이트에서 여기서 다룬 내용보다 지역별로 더욱 구체적인 내용을 확인하실 수 있습니다. 분석에는 공개된 데이터를 수집해 사용했으며, 상업적인 목적은 없습니다. 읽어주셔서 감사합니다.

이 분석의 한계

• 등록견만 모수로 다뤘습니다. 고양이는 동물등록 의무가 없어 포함하지 못했는데, 국내 반려묘 숫자는 늘고 있을 가능성이 높습니다.

• 생존 곡선은 영국 자료입니다. 국내 반려견이 더 오래 산다면 감소는 더 늦게 옵니다.

• 진료 수요 지수는 나이별 내원 빈도가 지금과 같다고 가정하며, 1회 진료비 증가는 반영하지 않습니다. 시군구 단위로 분석했을 때 2020~2024년 동물병원 매출 증가 가운데 반려견 수 변화로 설명되는 부분은 작았고, 대부분은 반려견 1마리당 진료량 증가와 진료비 증가 같은 전국 공통 요인이었습니다. 이 요인들이 약해지면 병원당 반려견 수 감소가 매출에 더 직접 드러날 것으로 보입니다.

• 진료과 표기는 이름의 선택이지 자격이 아닙니다. 진료과를 내걸지 않고 전문진료를 하는 병원도 존재할 수 있습니다. 또 인허가 자료에는 가장 최근 이름만 남아서, 개원한 다음 진료과 이름으로 상호만 바꾼 병원은 처음 개원한 해 기준으로 세어지므로, 최근의 증가는 실제보다 작게 보일 수 있습니다.

• 지역별 숫자는 개가 등록된 지역 기준입니다. 개는 보호자와 함께 이사하고, 보호자는 진료받으러 다른 지역으로 가기도 합니다.

데이터 출처

• 등록 동물: 농림축산검역본부 동물등록 현황

• 동물병원과 개·폐업: 행정안전부 동물병원 조회서비스(이용허락범위 제한 없음)

• 사업자 통계: 국세통계포털(TASIS) ‘통계로 보는 생활업종’ 2021~2025년 공표분

• 2차급 판정에 쓴 상시인원: 국민연금공단 사업장 가입자 수, 근로복지공단 고용·산재보험 가입 사업장

• 품종별 생존율: McMillan KM et al. 2024, Scientific Reports 14:531

이 글의 원고는 필자가 작성했습니다. 공개 데이터의 수집과 처리, 시각화에는 부분적으로 Anthropic의 AI 모델 Claude(Fable 5.1)를 활용했습니다.