--- type: paper slug: junmin-lee-2018-appropriate-technology-water-vietnam title: >- Acceptance Factors of Appropriate Technology: Case of Water Purification Systems in Binh Dinh, Vietnam authors: - '[[junmin-lee]]' - '[[keungoui-kim]]' - '[[hyunha-shin]]' - '[[junseokhwang]]' year: 2018 venue: '[[sustainability]]' volume: '10' pages: '2255' doi: 10.3390/su10072255 categories: - '[[development-economics]]' methods: - '[[structural-equation-modeling]]' - '[[utaut-model]]' themes: - '[[appropriate-technology]]' - '[[technology-adoption]]' - '[[developing-countries]]' last_updated: '2026-05-17T20:00:00+09:00' --- # Acceptance Factors of Appropriate Technology: Case of Water Purification Systems in Binh Dinh, Vietnam *[[junmin-lee]], [[keungoui-kim]], [[hyunha-shin]], [[junseokhwang]] (2018)* · [[sustainability]] 10:2255 · [DOI ↗](https://doi.org/10.3390/su10072255) > 베트남 Binh Dinh 5 개 초·중학교에 [[snu]] · 한-베문화교류센터 · KHNP (한국수력원자력) 협력으로 2015~2017 년 설치된 정수 시스템 (well-water + rainwater purification) 의 수용 요인을 [[appropriate-technology|적정기술]] 확산 관점에서 검증한다. 원형 [[utaut-model|UTAUT]] (Venkatesh-Morris-Davis-Davis 2003) 에 grassroots innovation (Seyfang-Smith 2007) 로부터 *physical support* + *educational support* 두 construct 를 추가한 모형을 296 명 (matched return rate 81%) 응답에 [[structural-equation-modeling|SEM]] 으로 적합. fit χ²/df=1.812, CFI=0.946, RMSEA=0.052 통과. PE β=0.372 (p<0.001) 가 BI 에 가장 큰 양 (+) 효과, 다음 PS 0.274 (p<0.001), ES 0.186 (p<0.01), EE 0.082 (p<0.05). FC β=0.289 가 AU 에 직접 효과, BI → AU 0.553. moderator 분석에서 manager group (교사·기술자) 은 EE·ES 가 유의, student group (학생·학부모) 은 PS·FC 가 유의 — role 별 영향 구조가 *다르다*. - **RQ**: 개도국에 도입된 [[appropriate-technology|적정기술]] 의 수용 의도를 결정하는 요인은 무엇이며, 인적·경제적 (physical) 및 교육 (educational) 지원이 추가될 때 효과는 어떻게 달라지는가, role (관리자 vs 학생) 에 따라 차별화되는가 - **방법론**: [[utaut-model]] (Venkatesh-Morris-Davis-Davis 2003) 의 PE / EE / FC + grassroots innovation 의 PS / ES 추가, [[structural-equation-modeling]] (AMOS 23.0), CFA, EFA (promax oblique rotation), maximum likelihood estimation - **데이터**: 베트남 Binh Dinh 5 개 초·중학교 (2015 ~ 2017 설치 5 개 사이트) 정수 시스템 사용자 296 명 (412 명 발송, 81% 회수, 결측 처리 후 296), 면접 (교사·기술자) + 문장 (학생·학부모), 5 점 likert. 한국어 → 베트남어 번역 후 현지 어시스턴트 동행 - **주요 발견**: 6 개 가설 모두 채택. H1 PE → BI β=**0.372** (p<0.001) 가장 큼; H2 EE → BI 0.082 (p<0.05); H3 PS → BI **0.274** (p<0.001); H4 ES → BI 0.186 (p<0.01); H5 FC → AU 0.289 (p<0.001); H6 BI → AU **0.553** (p<0.001). model fit: χ²/df=1.812, GFI=0.909, CFI=0.946, RMSEA=0.052. moderator 분석: manager group (n=123) 에서 EE 0.124 (p<0.05), ES 0.291 (p<0.05) 유의 / student group (n=173) 에서 PS 0.251 (p<0.01), FC 0.384 (p<0.001) 유의 — role 별 영향 구조 *비대칭* - **시사점**: 적정기술 sustainability 는 기술 자체보다 *현지 맥락 적합성 + 인적·경제적·교육적 지원의 동반 여부* 가 결정. SNU 같은 외부 기관 (Murphy et al. 2009 의 grassroots innovation agent) 의 지속적 monitoring + 현지 자원 (FC) 통합이 함께 작동해야 함. 교육 design 은 관리자 (manual·심층 교육) 와 사용자 (목적·원리 공유) 를 분리해야 함 ![베트남 빈딘성 정수 시스템 적정기술 수용 요인의 UTAUT 기반 SEM 모형.](/papers/201806_LeeJ_Acceptance_factors_of_appropriate_technology_Case_of_water_purification_systems_in_Binh_Dinh_Vietnam/fig1.jpeg) ## 요약 [[appropriate-technology|appropriate technology]] 는 Schumacher (1973) 의 *Small is Beautiful* 에서 시작된 intermediate technology 의 후예 개념. 1970~1980 년대 노동집약·저자본·환경친화의 정의 (Murphy et al. 2009) 에서 1990~2000 년대 Ranis (1981) 의 capability-based 정의를 거쳐 현재 "environmentally·economically·culturally·socially suitable to location" 의 통합적 정의 (Karanasios 2014) 로 진화. 그러나 실증 연구는 부족하며, 대다수가 engineering 측면 (Esculier et al. 2012, Nitz et al. 2010) 이나 case study (Uddin et al. 2014, Pattnaik-Dhal 2015) 에 머물러 *end-user acceptance factor* 의 정량 분석은 한계 (Zhou et al. 2017, Kalungu-Filho 2017 같은 예외만). 본 연구는 [[snu]] · 한-베문화교류센터 · KHNP 의 2015 년 이래 협력 project (Binh Dinh 5 개 초·중학교 정수 시스템 설치) 를 자연 실험 환경으로 활용해 [[utaut-model|UTAUT]] 모형의 적정기술 확장 적용을 empirically 검정한다. 분석 단위는 individual user. 412 명 (교사 111, 기술자 12, 학부모 50, 학생 123, 후 296 명 최종) 에게 28 문항 likert survey 를 한국어 → 베트남어 번역으로 배포. 2017-10, 2018-01 두 차례 face-to-face + take-home survey. 원형 UTAUT 의 4 construct (PE / EE / SI / FC) 중 SI 를 제거하고 grassroots innovation (Seyfang-Smith 2007, Murphy et al. 2009) 으로부터 *physical support (PS)* (장비 유지·보수의 인적·경제 자원) + *educational support (ES)* (사용·정비 교육) 두 construct 를 추가. 7 latent 의 CFA fit: χ²/df=1.829, GFI=0.910, CFI=0.946, RMSEA=0.053, structural model: χ²/df=1.812, GFI=0.909, CFI=0.946, RMSEA=0.052. Cronbach's α 0.72~0.88, AVE 0.50~0.79, CR 0.74~0.88 으로 reliability·validity 통과. 결과: 6 개 가설 모두 채택. PE → BI 가 0.372 (p<0.001) 로 가장 큰 효과 — 적정기술의 *practical benefit* (식수 위생 개선) 이 사용자가 명확히 인지할 수 있을 때만 수용. PS → BI 0.274 가 두 번째 — SNU/KHNP 의 *지속적 monitoring + 부품 교체 + 파이프 보수 + 전력 공급* 같은 grassroots-innovation 의 agent 역할이 필수. ES → BI 0.186 와 EE → BI 0.082 도 유의. FC → AU 0.289 와 BI → AU 0.553 모두 유의. moderator 분석에서 더 흥미로운 발견: manager group (교사·기술자) 에서는 EE (0.124, p<0.05) 와 ES (0.291, p<0.05) 가 유의, 즉 *시스템 운영의 용이성 + 체계적 교육* 이 그들의 수용 의도를 견인. 반면 student group (학부모·학생) 에서는 PS (0.251, p<0.01) 와 FC (0.384, p<0.001) 가 유의 — *외부 기관의 지속적 인적·경제 지원* 과 *현지 자원의 가용성* 이 일반 사용자의 수용을 결정. ES 가 student group 에서 비유의한 점은 SNU 의 교육 노력이 관리자에게 집중됐고 일반 사용자에게는 *목적·원리* 만 공유된 결과. SNU 의 social responsibility program 의 best-practice case 로 정량적 입증. limitation 으로 (i) Binh Dinh 1 사례 일반화 한계, (ii) NFI 0.888 로 0.9 미달 (acceptable 0.85 통과), (iii) 시간 차원 sustainability 의 longitudinal 분석 부재. TEMEP 내 [[junseokhwang]] · [[junmin-lee]] · [[keungoui-kim]] · [[hyunha-shin]] 라인의 3 기 (2014~2019) 작업으로 [[younghwan-moon-2018-crowdfunding-appropriate-technology]] 의 funder-side 분석과 sibling — 본 paper 는 receiver-side acceptance 측면. ## 핵심 결과 | 가설 | Path | β (전체) | β (Manager) | β (Student) | |---|---|---:|---:|---:| | H1 | PE → BI | **0.372*** | 0.224* | 0.142* | | H2 | EE → BI | 0.082* | 0.124* | -0.009 NS | | H3 | PS → BI | **0.274*** | 0.135 NS | 0.251** | | H4 | ES → BI | 0.186** | 0.291* | 0.106 NS | | H5 | FC → AU | 0.289*** | 0.122* | 0.384*** | | H6 | BI → AU | **0.553*** | — | — | > Model fit: χ²/df=1.812, GFI=0.909, CFI=0.946, RMSEA=0.052. Variance explained: BI 42%, AU 34%, BI 의 PS 변량 설명 37% / AU 의 FC 변량 설명 39%. Manager 와 Student group 의 *영향 구조 비대칭* 이 본 paper 의 의도하지 않은 흥미로운 발견 — role 별 차별화 교육 design 의 정당화. ## 방법론 노트 UTAUT + grassroots innovation 확장 모형의 path: $$ \eta_{\text{BI}} = \beta_{PE} \cdot \xi_{PE} + \beta_{EE} \cdot \xi_{EE} + \beta_{PS} \cdot \xi_{PS} + \beta_{ES} \cdot \xi_{ES} + \zeta_{BI} $$ $$ \eta_{\text{AU}} = \beta_{FC} \cdot \xi_{FC} + \beta_{BI} \cdot \eta_{BI} + \zeta_{AU} $$ 여기서 BI = behavioral intention, AU = actual usage. EFA 의 promax oblique rotation 으로 7 factor 추출 후 maximum likelihood SEM. discriminant validity 는 $\sqrt{AVE_j}$ vs 비대각 $\rho_{jk}$ 및 maximum shared squared variance (MSV) < AVE 로 이중 확인. role moderator 는 manager vs student two-group SEM 으로 path 계수 critical ratio (z) 비교. ## 연구 계보 직계 ancestor: Schumacher (1973) intermediate technology, Murphy et al. (2009) AT 정의, Ranis (1981) capability-based AT, Karanasios (2014) modern AT 정의, Seyfang-Smith (2007) grassroots innovation. UTAUT 라인: Venkatesh-Morris-Davis-Davis (2003) UTAUT, Venkatesh-Thong-Xu (2012) UTAUT2, Davis (1989) TAM, Fishbein-Ajzen (1977) TRA. AT empirical sibling: Uddin et al. (2014) Bangladesh, Pattnaik-Dhal (2015) India grassroots, Kalungu-Filho (2017) Kenya, Zhou et al. (2017) Pakistan, Olaoye-Rotimi (2010) Nigeria. TEMEP 내 [[junseokhwang]] · [[junmin-lee]] · [[keungoui-kim]] · [[hyunha-shin]] 라인의 3 기 (2014~2019) 작업으로 [[ict-innovation-in-developing-countries]] · [[appropriate-technology]] 라인을 확장. [[younghwan-moon-2018-crowdfunding-appropriate-technology]] 와 sibling (한 쪽은 funder, 본 paper 는 receiver). ## See also - [[junseokhwang]] - [[junmin-lee]] - [[keungoui-kim]] - [[sustainability]] - [[utaut-model]] - [[structural-equation-modeling]] - [[appropriate-technology]] - [[technology-adoption]] - [[developing-countries]] - [[ict-innovation-in-developing-countries]] - [[younghwan-moon-2018-crowdfunding-appropriate-technology]] - [[snu]]