--- type: paper slug: kassaye-abdissa-adugna-2025-oromia-knowledge-management title: >- Practices of Knowledge Management in Oromia National Regional State: the Case of Some Selected Public Sectors authors: - '[[kassaye-abdissa-adugna]]' - '[[junseokhwang]]' - '[[tsegaye-mulugeta-habtewold]]' year: 2025 venue: '[[public-organization-review]]' doi: 10.1007/s11115-025-00838-9 categories: - '[[organizational-learning]]' methods: - '[[mixed-methods]]' - '[[ordinary-least-squares]]' - '[[case-study]]' - '[[survey-research]]' - '[[key-informant-interview]]' - '[[focus-group-discussion]]' themes: - '[[knowledge-management]]' - '[[public-sector]]' - '[[tacit-knowledge]]' - '[[ict-innovation-in-developing-countries]]' last_updated: '2026-05-20T02:11:32+09:00' --- # Practices of Knowledge Management in Oromia National Regional State: the Case of Some Selected Public Sectors *[[kassaye-abdissa-adugna]], [[junseokhwang]], [[tsegaye-mulugeta-habtewold]] (2025)* · [[public-organization-review]] · [DOI ↗](https://doi.org/10.1007/s11115-025-00838-9) > 에티오피아 오로미아 지방정부 (ONRS) 의 5 개 공공 부문 (BPSHRD, OJCVB, OCA 등) 을 대상으로 [[knowledge-management]] (KM) 실태를 진단한다. Yamane 표본 공식으로 245 명 설문 + 37 명 [[key-informant-interview]] + 3 회 [[focus-group-discussion]] 의 혼합 방법을 적용해 4 차원 KM 지수 (창출·저장·공유·적용) 를 [[ordinary-least-squares]] 로 회귀한다. ERP 미도입과 KM 전담 부서 부재 (응답자 83.89% 가 없다고 응답), 그리고 고경력·고학력 직원이 *오히려* 지식 공유에 소극적이라는 반직관적 결과를 발견한다. - **RQ**: 에티오피아 오로미아 지방정부 공공 부문에서 KM 시스템·플랫폼의 구축 정도, 직원의 KM 활용 역량, 그리고 KM 관행을 결정하는 인구통계·조직 요인은 무엇인가? - **방법론**: [[mixed-methods]], [[ordinary-least-squares]], [[survey-research]], [[key-informant-interview]], [[focus-group-discussion]], [[case-study]] - **데이터**: 오로미아 5 개 공공 부문 (BPSHRD, OJCVB, OCA, ESZJCVO, ESZCO) 모집단 670 명 중 표본 245 명 설문 + KII 37 명 + FGD 3 회, 2023 년 수집 - **주요 발견**: 응답자 67.77% 가 KM 개념 자체에 비친숙; 83.89% 가 KM 전담 부서 부재라고 응답. 전체 KMI 회귀 R² = 0.614. 연령 31~40 세 (β = 0.191, p<0.01) 와 6~10 년 경력 (β = 0.306, p<0.01) 이 KMI 에 가장 강한 양 (+) 의 효과. 반면 16 년 이상 경력자는 지식 공유에 부정적 (β = -0.106, p<0.05) - **시사점**: 개도국 공공 행정의 KM 도입은 ERP 같은 기술 시스템뿐 아니라 *인센티브·동기 부여 정책* 을 병행해야 함. "고학력·고경력 = 지식 공유 적극" 이라는 통념의 경험적 반증 ![KM 분석의 두 축: Nonaka–Takeuchi 의 socialization–externalization–combination–internalization 지식 변환 모델 (Fig. 1) 과, 본 연구가 ONRS 공공 부문 진단에 채택한 Kianto 기반 KM 개념 프레임 (Fig. 2). 후자가 본 논문 OLS 모델의 4 차원 (KC/KS/KSH/KA) 구조의 근거.](/papers/202509_AdugnaKA_Practices_of_Knowledge_Management_in_Oromia_National_Regional_State_the_Case_of_Some_Selected_Public_Sectors/fig1.jpeg) ## 요약 본 연구는 사하라 이남 아프리카 공공 행정 영역에서 [[knowledge-management]] (KM) 실증 연구의 공백을 메운다. 에티오피아 오로미아 지역 (ONRS) 은 1997 년 이래 공무원 개혁과 훈련 프로그램에 투자해왔으나 KM 관점에서의 체계적 평가가 부재했다. 저자들은 Nonaka–Takeuchi (1995) 의 SECI 모델과 Kianto et al. (2019) 의 KM 프레임을 결합해 5 개 ONRS 공공 부문 (BPSHRD, OJCVB, OCA, ESZJCVO, ESZCO) 의 KM 관행을 4 차원 (knowledge creation, storage, sharing, application) 으로 진단한다. 데이터는 모집단 670 명 중 Yamane 공식으로 산출한 표본 245 명 설문 + KII 37 명 + FGD 3 회의 혼합 방법으로 수집되었다 (2023 년). KM 차원별 항목을 0~1 로 정규화해 복합 KMI 를 구성하고, 인구통계·조직 변수를 covariate 로 한 [[ordinary-least-squares]] 회귀를 추정한다. 결과: (i) 전체 KMI 모델 R² = 0.614, (ii) 응답자 67.77% 가 KM 개념에 비친숙, 83.89% 가 KM 전담 부서 부재라고 응답, (iii) KC 차원에서 연령 31~40 세 (β = 0.129, p<0.1) 와 학사·석사 학위 (β = 0.152/0.147) 가 양 (+) 의 효과, (iv) KSH (sharing) 차원에서 *고경력·고학력 집단이 오히려 부정적* (16~20 년 경력 β = -0.0808, p<0.05; 21 년+ β = -0.106, p<0.05). 저자들은 이를 "거래적 (transactional) 지식 공유" 로 해석한다. 고경력자는 인센티브·보상 구조에 더 민감해져 지식을 *지킬* 동기가 강해지고, 결과적으로 지식 사재기 (knowledge hoarding) 가 모든 위계에서 발생한다. 정책 함의는 명확하다: 단순한 ERP 도입은 미흡하며, 동기 부여 (motivational) 와 위생 (hygiene) 인센티브, 그리고 고학력 전문가의 적극 참여를 유도하는 정책 패키지가 동반되어야 한다. 이 결과는 [[junseokhwang]] 그룹의 ICT 와 사회적 맥락 통합 연구 라인 (제 4~5 기 개도국 ICT 혁신 연장) 과 부합한다. ## 핵심 결과 | 차원 (Model) | 핵심 양 (+) 효과 | 핵심 음 (-) 효과 | R² | |---|---|---|---:| | KMI (전체, M1) | 연령 31~40 (β = 0.191***), 경력 6~10 (β = 0.306***), 박사 학위 (β = 0.081**) | 경력 21+ (n.s.) | 0.614 | | KCI (창출, M2) | 학사 (β = 0.152**), 연령 31~40 (β = 0.129*) | — | 0.128 | | KSI (저장, M3) | 경력 6~10 (β = 0.253***), 경력 11~15 (β = 0.044***) | — | 0.128 | | KSHI (공유, M4) | 연령 31~40 (β = 0.480***), 여성 (β = 0.025*) | OCA 소속 (β = -0.058***), 경력 16~20 (β = -0.081**), 경력 21+ (β = -0.106**) | 0.682 | | KAI (적용, M5) | 박사 (β = 0.220***), 연령 31~40 (β = 0.154***) | 여성 (β = -0.064***) | 0.157 | > 유의수준 \*\*\* p<0.01, \*\* p<0.05, \* p<0.1. N = 242. 추가 디스크립티브: KM 개념에 친숙한 응답자 32.23%, KM 전담 부서가 존재한다는 응답 16.11%. KM 의 중요성 인식은 매우 높음 (KM 이 직무 만족 제고에 기여한다는 응답 91.74%). ## 방법론 노트 KM 의 4 차원 (KC, KS, KSH, KA) 을 각각 3~5 개 Likert 문항으로 측정한 뒤 개별 지수로 정규화하고 평균해 복합 KMI 를 산출한다. Standing (2002), Nizami & Prasad (2017) 의 정규화 방식 차용. 핵심 식: $$ X_i = \frac{X_{actual} - X_{min}}{X_{max} - X_{min}} $$ $$ KMI_i = \alpha + \beta X_i + u_i $$ 여기서 $X_i$ 는 응답자 $i$ 의 정규화 지수, $X_{actual}$ 은 응답자별 raw 값, $X_{min}, X_{max}$ 는 표본 내 최소·최대값. KMI 회귀에서 $X_i$ 는 인구통계 (연령, 성별, 학력, 전공, 경력) + 조직 더미 (OCA, BPSHRD, ESZJCVO/ESZCO 는 기준), $u_i$ 는 오차항. Robust SE 사용. 식별 전략은 단일 시점 단면 회귀이므로 인과 식별이 아닌 *조건부 패턴 식별* 에 가깝다 — 저자들 자신도 결과를 행동 패턴의 진단 도구로 위치시키고, FGD/KII 의 질적 자료로 해석을 보강한다. ## 연구 계보 이론적으로 본 연구는 Nonaka (1991, 1994) 와 Nonaka–Takeuchi (1995) 의 SECI 모델, Grant (1996) 의 knowledge-based theory of the firm, Alavi & Leidner (2001) 의 KM 시스템 프레임, 그리고 Kianto et al. (2016, 2019) 의 KM 차원 측정 도구를 직접 building on 한다. 방법론적으로는 Standing (2002), Nizami & Prasad (2017) 의 다차원 지수 정규화와 Webster et al. (2015) 의 진단 도구 설계를 차용한다. 개도국 KM 실증 측면에서는 Dewah & Mutula (2016) 의 사하라 이남 공공 부문 KM 연구, Budur et al. (2024) 의 학습·혁신 행동 연구의 후속 위치에 있다. [[junseokhwang]] 의 author page anchor 기준 *제 4~5 기 (스마트시티·AI·개도국 혁신 시기, 2020~2026)* 의 "개도국 ICT 혁신" 실타래에 속한다. ITPP/GRC/ASPP 프로그램이 약 50 개국 공무원·연구자를 교육한 실천적 기반이 본 연구의 ONRS 현장 접근을 가능케 한 networking 기반. ## See also - [[junseokhwang]] - [[public-organization-review]] - [[knowledge-management]] - [[public-sector]] - [[tacit-knowledge]] - [[ict-innovation-in-developing-countries]] - [[ordinary-least-squares]] - [[mixed-methods]]