Development of telecommunication and broadcasting infrastructure indices at the global level

Adnan Al-mutawkkil, Almas Heshmati, 황준석 (2009) · Telecommunications Policy · DOI ↗

글로벌 통신·방송 인프라를 통합한 composite Telecommunication Index (TI) 를 주성분 분석 와 weighted-summation 두 방식으로 구축한다. 4 sub-index (FTN·Internet·Mobile·Broadcasting) 를 ITU + IMF + UNDP + WEF 1990–2003 패널 (157~~189 개국) 에 적용, PCA prin1 의 eigenvalue 와 variance 비율로 weight 자동 추출. DAI·HDI·ArCo 와 비교한 결과 *국가 ranking 의 약 30~~50% 가 방법론 선택에 따라 변동* 함을 보이며 parametric (PCA) 이 ad-hoc weighted summation 보다 우월하다고 결론. TI top 5: Switzerland, Korea, Italy, Hong Kong China, Sweden.

RQ: 글로벌 통신·방송 인프라를 single composite metric 으로 어떻게 통합할 것이며, 가중치 산출 방식 (PCA parametric vs ad-hoc weighted summation) 이 국가 ranking 에 얼마나 영향을 주는가
방법론: 주성분 분석 (eigenvalue test, principal component prin1 로 sub-index 추출), 합성지수 (3 sub-index 평균으로 TI 합성), 패널 데이터 분석 (1990–2003 unbalanced panel)
데이터: ITU World Telecommunication Indicators + WB 경제·인구 + IMF + UNDP HDI + WEF 경쟁력 보고서. 219 개국 × 14 년 (1990–2003), 16 개 indicator. FTN sub-index 1,417 obs (157 개국), Internet 354 obs, Mobile 1,370 obs (189 개국), Broadcasting 630 obs (127 개국)
주요 발견: PCA prin1 의 variance 설명력: Internet 62.1%, Mobile 62.4%, Broadcasting 47.7%, FTN 33.3% (FTN 만 2-factor 필요). Top 5 TI: Switzerland (1) · Korea (2) · Italy (3) · Hong Kong China (4) · Sweden (4). 한국은 FTN 2 위·Internet 5 위 강세 vs Mobile 15 위 약세. 권역별 sub-index 강·약점 분포가 단일 지수가 가리는 패턴을 노출. FTN·Internet·Mobile 간 Pearson 상관 0.40~~0.74 (1% 유의), Broadcasting 은 다른 3 sub-index 와 0.44~~0.46 양 (+) 상관
시사점: 가중치 산출 방식이 국가 ranking 을 좌우하므로 PCA 같은 data-driven parametric 접근이 ad-hoc weighted summation (DAI·HDI·ArCo) 보다 권장됨. 개도국은 sub-index 별 강·약점을 식별해 sector-specific ICT 정책 수립 가능

글로벌 ICT sub-index 의 시간별 발전 (FTN·Internet·Mobile·Broadcasting) — Mobile·Internet 의 가속이 FTN·Broadcasting 대비 1995 년 이후 명확.

요약

황준석 와 Almas Heshmati (계량경제·생산성·composite index 전문) 의 협업으로, ICT 정책·development-economics 인접 영역의 정량 도구 paper. ITU 의 DAI (Digital Access Index, 2002~), UNDP 의 HDI (1975~) 및 TAI (Technology Achievement Index), Archibugi-Coco (2005) 의 ArCo Index — 모두 ad-hoc 가중치의 weighted-summation 으로 ICT 발전을 정량화해 왔으나 (i) 가중치의 주관성, (ii) 비-ICT 요소 (literacy, health) 의 혼입, (iii) sub-category 분리 불가라는 3 가지 한계가 누적돼 왔다. 본 paper 는 PCA (Principal Component Analysis) 를 통해 데이터 자체에서 가중치를 자동 추출 하는 parametric 접근으로 4 sub-index (FTN·Internet·Mobile·Broadcasting) 를 별도 구축하고 TI (Telecommunications Index) 로 종합해 ad-hoc 방식과의 차이를 정량 비교한다.

분석 데이터는 ITU World Telecommunication Indicators 의 1990–2003 unbalanced panel + IMF 경제 지표 + UNDP HDI + WEF 경쟁력 보고서. 16 개 indicator (FTN 6 개: automatic·digital·main lines, residential subscription, connection charge, public payphone / Internet 4 개: DSL, 국제 대역폭, subscribers, cable modem / Mobile 3 개: total cellular subs, monthly subscription, revenue / Broadcasting 3 개: TV, radio, cable TV per 가구) 를 인구 또는 가구당으로 정규화 + 1996 USD 불변가 변환. PCA 의 eigenvalue test 로 각 sub-index 의 적정 factor 수 결정 — Internet (prin1 eigenvalue 2.485, variance 62.1%)·Mobile (prin1 eigenvalue 1.873, variance 62.4%)·Broadcasting (prin1 eigenvalue 1.432, variance 47.7%) 은 prin1 단일 factor 로 충분, FTN 만 prin1·prin2 모두 eigenvalue > 1 인 2-factor 구조지만 prin1 (variance 33.3%) 채택.

비교 결과는 ad-hoc 방식의 경로 의존성 을 노출한다. Sweden 은 본 paper 의 TI 4 위지만 DAI 1 위, ArCo 1 위, HDI 3 위 — 즉 어떤 가중치를 쓰느냐 가 1 위 결정. Korea 는 TI 2 위 (FTN 2 위·Internet 5 위 강세 + Mobile 15 위) vs DAI 3 위·HDI 30 위·ArCo 19 위로 가장 큰 변동. 권역 분석에서 OECD 30 개국 중 25 개가 TI top 30, SCO 6 개국은 모두 mid-low (China·Russia 만 Broadcasting·Internet 에서 중간), ASEAN 에서는 Singapore·Malaysia·Thailand 3 강 구조 등 sub-index 별 권역 특이 강·약점 이 단일 지수가 은폐하는 패턴을 노출. 정책 함의로는 ICT 정책에서 ranking 비교 시 가중치 산출 방식 명시 + sub-index 분리 평가가 필요하며, 개도국은 sub-index 별 자국 위치 파악으로 sector-specific 투자 우선순위 설정이 가능. 황준석 의 ICT 정책 라인에서 측정·지수화 측면의 대표작이며, Almas Heshmati 의 composite index 방법론 라인이 A measure of technological capabilities for developing countries, A tale of two technological capabilities: economic growth revisited from a technological capability transition perspective 로 이어진다.

핵심 결과

Sub-index	N (obs)	국가 수	PCA prin1 eigenvalue	Variance 비율
FTN	1,417	157	1.997	33.3% (2-factor 필요)
Internet	354	—	2.485	62.1%
Mobile	1,370	189	1.873	62.4%
Broadcasting	630	127	1.432	47.7%

TI Rank	국가	TI mean	FTN rank	Internet rank	Mobile rank
1	Switzerland	6.00	1	7	10
2	Korea	7.33	2	5	15
3	Italy	8.67	7	16	3
4	Hong Kong China	9.33	23	4	1
4	Sweden	9.33	9	1	18
5	Singapore	9.67	6	12	11
6	Norway	10.67	15	10	7

Sub-index Pearson 상관 (1% 유의): FTN×Internet 0.47, FTN×Mobile 0.40, Internet×Mobile 0.74, Broadcasting×others 0.44~0.46.

핵심 명제: Parametric (PCA) 접근은 ad-hoc weighted-summation 보다 가중치 객관성·sub-category 정보 보존 면에서 우월. 한국은 FTN·Internet 에서 글로벌 2~5 위 vs Mobile 15 위로 sub-index 별 강·약점이 명확하며, 단일 composite 지수가 이런 패턴을 가린다.

방법론 노트

Factor analysis 의 일반 회귀 형식:

y_{ij} = b_{1j} x_{i1} + b_{2j} x_{i2} + \cdots + b_{nj} x_{in} + \varepsilon_{ij}

여기서 $y_{ij}$ = 공통 인자 $n$ 이 관측 변수 $j$ 를 예측하는 회귀계수, $b_{kj}$ = 공통 인자 $k$ 의 변수 $j$ 에 대한 회귀계수, $x_{ik}$ = 관측치 $i$ 의 공통 인자 $k$ 점수, $\varepsilon_{ij}$ = 고유 인자. PCA 는 CFA 와 달리 공통 분산·고유 분산 무상관 가정을 두지 않으며, 모든 변수 분산을 종합해 principal factor 를 도출하므로 highly-correlated indicator 가 많은 ICT 데이터에 적합. Eigenvalue test 로 각 principal component 의 설명력을 평가, eigenvalue > 1 인 component 를 채택. Composite TI 는 ad-hoc weighted-summation 으로:

TI = \sum_{i=1}^{3} \frac{Index_{ic}}{3}

여기서 $Index_{ic}$ = 국가 $c$ 의 sub-index $i$ rank (FTN·Internet·Mobile 3 개만 평균; Broadcasting 은 missing 많아 제외, sample-size 편향 방지). 식별은 PCA 가 각 sub-index 의 내적 변이 에서 weight 를 추출하므로 ad-hoc 가중치 선택의 자의성을 회피. DEA·SFA 같은 frontier 방식 대안과 비교하면 PCA·CFA 는 동일 연구 기간 필요 + 특정 함수 형태 무가정 의 두 장점으로 패널 ICT 데이터에 더 적합. CFA·PCA 비교 결과 PCA 가 더 나은 추정을 보여 PCA 만 보고.

연구 계보

직접 선행: Archibugi & Coco (2005) ArCo Index — 기술 측정 8 indicator × 3 차원 (technology 창조·인프라·인적 능력) 의 ad-hoc weighted summation 으로 본 paper 가 가장 직접 비판 대상. ITU DAI (2002) — 5 indicator (인프라·affordability·교육·QoS·인터넷 사용) 의 ad-hoc 가중치. UNDP HDI (1975) 와 TAI — 다차원 발전 지수의 정전. Heshmati (2006a, 2006b) 의 multidimensional globalization index PCA 방법론 — Almas Heshmati 자신의 composite index 라인의 직접 선행. Dreher (2005) PCA 로 KOF Globalization Index sub-index weight 계산. Andersen & Herbertsson (2003) 의 multivariate factor 기반 openness index. Chen & Feng (2000) Chinese tariff 32 변수 PCA 4 그룹화. Jorgenson & Stiroh (1999), Oliner & Sichel (2000, 1994), Bakhshi & Larsen (2005), Jalava & Pohjola (2002), Roller & Waverman (2001) 의 ICT-경제성장 실증 라인이 본 paper 의 motivation. 황준석 의 ICT 정책 라인의 측정·지수화 측면의 capstone, Almas Heshmati 의 composite index 방법론 라인의 ICT 적용판.

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