Preference heterogeneity of local government for implementing ICT infrastructure and services through public-private partnership mechanism

Bikram Acharya, 이종수, Hyungbin Moon (2022) · Socio-Economic Planning Sciences 79:101103 · DOI ↗

네팔의 중앙·지방정부 의사결정자 N=88 을 대상으로 한 선택실험 으로, 공공 ICT 인프라를 public-private-partnership (PPP) 메커니즘으로 도입할 때의 정부 선호와 이질성 을 혼합 로짓 + 베이지안 추정 (Gibbs sampling) 로 추정. 핵심 발견은 (i) 외국 파트너 회사 강한 선호 (응답자의 99.5% 가 양 (+) 계수), (ii) end-user payment 형 수익 모델·합작투자·공적 자금 형 partnership 에 대한 강한 부 (−) 선호 (99% 이상이 음 (−)), (iii) IRR / operation period 에는 양면 분포 — 즉 정부는 시장 위험을 민간에 전가하지 않으려 하나 자금은 민간 자본을 선호 하는 비대칭 위험 분담 패턴, 그리고 사업 수익성과 운영 기간에는 의사결정자 간 큰 이질성이 존재. 시사점은 PPP 추진 시 정부·민간 양쪽의 기회주의적 행동 위험을 사전에 설계로 흡수해야 한다는 점.

RQ: 네팔 같은 개도국 지방정부가 ICT 인프라·서비스를 PPP 로 구현할 때, 외국 파트너 · 수익 메커니즘 · partnership 형태 · IRR · 운영 기간 7 속성에 대한 의사결정자 선호와 그 이질성의 구조는 어떠한가?
방법론: discrete-choice-experiment, 혼합 로짓, 베이지안 추정, 깁스 샘플링, 컨조인트 분석, 확률효용모형
데이터: 네팔 중앙·지방·주정부 의사결정자 (시장·부시장·ward 장 + 공무원) N=88, 진술선호 (SP) 설문, 2017-09 ~ 2017-11
주요 발견: International company β = +1.77 (응답자 99.51% 양), End-user pay β = −1.575 (99% 음), End-user pay + MRG β = −2.04 (99.97% 음), Joint venture β = −3.694 (100% 음), Public funding β = −2.12 (99.9% 음), IRR β = +0.151 (69.27% 양), OpYear β = −0.129 (65.92% 음). 7 속성 중 국제 파트너 와 공동출자/공적 자금 에서 가장 일관된 방향, IRR 과 운영 기간 에서 가장 큰 이질성
시사점: PPP 메커니즘 설계 시 (i) 민간 자본 도입 + 시장 위험은 정부 부담 의 비대칭 위험 분담, (ii) 외국 파트너에 의존한 기술·자본 이전과 국내 기업 spillover 의 동시 추구, (iii) IRR·운영기간에 대한 의사결정자 간 큰 분산이 기회주의적 행동 의 잠재 원인이라는 점을 정량 식별

Fig. A1. 7 attribute (IntlCpy · EndUserMRG · PubFun · EndUser · JointVen · IRR · OpYear) 의 individual β 분포와 Gibbs sampling chain 의 log-likelihood 수렴 plot. 100,000 burn-in + 10,000 retained sample 의 안정성 진단 — chain 은 40,000 draw 이후 사실상 일정.

요약

본 paper 는 이종수 의 진술선호 + DCM 의 개도국 정책 평가 라인 (Users' Perspective on the Adoption of E-Learning in Developing Countries: The Case of Nepal with a Conjoint-Based Discrete Choice Approach 의 e-learning 채택 시리즈) 을 공급측 정책 의사결정자 의 PPP 선호 분석으로 확장한 작업이다. 기존 PPP 문헌은 concession period 설계 나 위험 인식 측정 에 집중했지만, 선택 실험 을 통한 의사결정자 단위 다속성 선호 + 이질성 의 정량화는 거의 시도되지 않았다. 저자들은 이 공백을 네팔의 ICT 분야 사례로 메우며, 동시에 이종수 의 컨조인트-DCM 도구상자가 수요측 소비자 선호 뿐 아니라 공급측 정책 결정자 선호 분석에도 적용될 수 있음을 보여준다.

데이터는 네팔 중앙·지방·주정부의 의사결정자 N=88 (시장·부시장·ward 장 + 공무원, 2017-09~11 수집). 선택 실험은 PPP 사업의 7 속성으로 구성된다 — (1) 국제 파트너 여부, (2) 수익 메커니즘 (정부 직불 / 사용자 직불 / 사용자 직불 + 최소수익보장 MRG), (3) partnership 형태 (민간 단독 / 합작투자 / 공적 자금), (4) IRR, (5) 운영 기간. 효용 함수는 확률효용모형 에 기반해 $U_{njit} = \sum_k \beta_k X_{k,njit} + \varepsilon_{njit}$ 형으로 설정. 각 β 에 정규분포를 부여한 혼합 로짓 을 Bayesian 추정 (깁스 샘플링 100,000 burn-in + 10,000 retained, Metropolis-Hastings step size 0.1) 으로 풀고, 사후 분포로부터 상대적 중요도 (relative importance) 와 모집단 양/음 비율 을 도출. 핵심 결과는 (i) 외국 파트너에 대한 강한 일관된 선호 (β=+1.77, 99.51% 양), (ii) 사용자 직불·합작투자·공적 자금에 대한 강한 일관된 기피 (모두 99% 이상 음), (iii) IRR (β=+0.151) 과 운영 기간 (β=−0.129) 에서 의사결정자 간 큰 이질성 (69% vs 31%, 66% vs 34%).

해석상 시사점은 두 갈래다. 첫째, 비대칭 위험 분담 패턴 — 정부는 시장 위험을 민간에 전가하지 않으려 하면서도 (사용자 직불 거부) 자금은 민간 자본에 의존하려 한다 (합작투자·공적 자금 거부). 이는 PPP 의 본질인 위험-자본의 공유 와 상충하며, 양쪽 모두에서 기회주의적 행동 (rent-seeking) 의 여지를 낳는다는 진단으로 이어진다. 둘째, 외국 파트너에 대한 99.5% 양 선호는 기술·자본 spillover 기대 + 국내 ICT 산업의 미성숙 을 동시에 반영하며, 현행 20% 국내 지분 FDI 정책이 지식 공유 플랫폼 으로 보완돼야 함을 시사한다. 한계로는 N=88 표본 크기, 공급측 의사결정자 단일 시점 SP 의 hypothetical bias, 그리고 정치경제·관계적 dynamics 의 미반영을 저자들이 자평. 기술경영경제정책전공 의 DCM 의 개도국 정책 응용 라인 (Users' Perspective on the Adoption of E-Learning in Developing Countries: The Case of Nepal with a Conjoint-Based Discrete Choice Approach 의 수요측 와 paired) 에서 공급측 anchor 로 위치한다.

핵심 결과

Mixed logit 추정 — 사후 분포의 모집단 양/음 비율 (Table 4·5, N=88 의사결정자, 10,000 retained Gibbs draws)

속성	β (점추정)	모집단 양 (+) 비율	모집단 음 (−) 비율	해석
International company (IntlCpy)	+1.77	99.51%	0.49%	외국 파트너 강한 일관 선호
End User Pay (EndPay)	−1.575	1.00%	99.00%	사용자 직불 강한 일관 기피
End User Pay + MRG (EndPayMRG)	−2.04	0.03%	99.97%	최소수익보장 추가해도 기피
Joint Venture (JointVen)	−3.694	0.00%	100.00%	합작투자 완전 기피
Public Funding (PubFun)	−2.12	0.04%	99.96%	공적 자금 강한 일관 기피
IRR	+0.151	69.27%	30.73%	양 선호 우세 + 큰 이질성
Operation Year (OpYear)	−0.129	34.08%	65.92%	짧은 기간 선호 + 큰 이질성

해석 묶음: 외국 파트너·민간 자본 + 짧은 기간 + 정부가 시장 위험 부담 패턴. 위험-자본의 비대칭 분담 이 기회주의 행동의 구조적 원인.

방법론 노트

혼합 로짓 (Train 2009 기반) 은 이산선택 모형 의 IIA 가정을 완화하기 위해 효용 계수 β 에 분포 (본 paper 는 정규분포) 를 부여해 선호 이질성 을 포착한다. 공급측 의사결정자 (정책 입안자·공무원) 의 SP 데이터에 적용한 점이 이종수 의 수요측 소비자 SP 라인의 대칭적 확장이다.

핵심 식 — 의사결정자 $n$ 이 $t$ 시점 선택집합 $i$ 의 대안 $j$ 에 대해 갖는 효용:

U_{njit} = \beta_{IntlCpy} X_{IntlCpy} + \beta_{EndPay} X_{EndPay} + \beta_{EndPayMRG} X_{EndPayMRG} + \beta_{JointVen} X_{JointVen} + \beta_{PubFun} X_{PubFun} + \beta_{IRR} X_{IRR} + \beta_{OpYear} X_{OpYear} + \varepsilon_{njit}

여기서 $X_{IntlCpy}$ 는 국제 파트너 dummy, $X_{EndPay}$ · $X_{EndPayMRG}$ 는 수익 메커니즘 dummy (정부 직불 = 기준), $X_{JointVen}$ · $X_{PubFun}$ 은 partnership 형태 dummy (민간 단독 = 기준), $X_{IRR}$ 은 사업 수익률, $X_{OpYear}$ 는 운영 기간, $\varepsilon_{njit} \sim \text{Type-I EV}$ .

추정은 베이지안 추정 + Metropolis-Hastings 깁스 샘플링 (proportionality factor 0.1, burn-in 100,000 + 10,000 retained). 식별은 (a) 직교 분할 선택집합 설계 + (b) panel 구조 (각 응답자 다회 선택) + (c) 정규분포 사전에서 온다. log-likelihood 의 안정화 시점 (~40,000 draw) 으로 수렴 진단.

연구 계보

discrete-choice-experiment · 혼합 로짓 + 베이지안 추정 의 방법론 lineage 는 McFadden (1974) 의 확률효용모형 → Train (2003, 2009) 의 mixed logit 표준화 → 이종수 의 컨조인트-DCM 의 정책 적용 라인 (e.g., Evaluation of Technological Innovation in the Cellular Phone Display · Ex-ante Simulation of Mobile TV Market Based on Consumers' Preference Data) 에 연결된다. Bayesian 추정에 의한 개인별 β 추정 은 김연배 의 초기 베이지안 DCM 라인 (Estimation of discrete/continuous choice model: application of Bayesian approach using Gibbs sampling · Bayesian estimation of multinomial probit models of work trip choice) 과 도구상자를 공유한다. PPP 자체의 분석 lineage 는 Iossa-Martimort 계열의 PPP risk allocation 문헌과 Li-Cui (timing of revenue guarantee) 등 본 paper 의 reference list 가 인용하는 경영·재무·계약경제학 흐름.

TEMEP 내 sibling: (i) Users' Perspective on the Adoption of E-Learning in Developing Countries: The Case of Nepal with a Conjoint-Based Discrete Choice Approach — 수요측 소비자 (네팔 학생 e-learning 채택) 의 conjoint-DCM. 본 paper 가 공급측 정책 결정자 (네팔 정부 PPP 선호) 의 paired 분석. (ii) 이종수 의 컨조인트-DCM 라인의 개도국 정책 응용 갈래 (jongsulee author page 의 ICT/에너지/교통 도메인 분기 중 ICT 부문). (iii) Hyungbin Moon 의 SP-DCM 응용 시리즈 (Attitudes in Korea Toward Introducing Smart Policing Technologies: Differences Between the General Public and Police Officers · Forecasting electricity demand of electric vehicles by analyzing consumers' charging patterns) 와 도구상자 공유.

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