Policymakers' Perspective Towards e-Gov Success: A Potent Technology for Attaining Good Governance in Pakistan

Hamad Hassan, 이종수 (2015) · IEEE conference paper · SNU TEMEP (저자 1 은 ITPP 파키스탄 fellow)

파키스탄 전자정부 성공의 Critical Success Factors (CSFs) 를 계층분석법(AHP) (AHP, Saaty 1977) 로 정책결정자의 상대적 중요도 우선순위로 측정. 4 main category × 8 sub-category × 24 CSFs 의 3-level hierarchy 를 NIPA (한국) + NITB (파키스탄) + Federal Ministries + HEIs 의 4 그룹 정책결정자 38 명 (송부 50+ 중 valid 응답) 설문 위에 적용. Main category 글로벌 weight: Governance 0.570 > Management 0.239 > Resources 0.124 > Socio-Economics 0.066. Top-3 CSF: Political Stability (0.156) > Leadership Role & Support (0.131) > Leadership Strategy (0.109). UN Global e-Gov Survey 2014 에서 파키스탄의 e-Gov rank 가 158 위로 하락한 배경에서 GOP 의 정책 우선순위 재배분 권고.

RQ: 파키스탄 전자정부 성공의 CSFs 의 상대적 중요도는 무엇이며, NIPA · NITB · Federal Ministries · HEIs 의 정책결정자들이 어떤 우선순위를 부여하는가? Bad Governance · 정치 불안정의 현실 위에서 GOP 의 자원 배분은 어디로 향해야 하는가?
방법론: 계층분석법(AHP) (AHP, Saaty 1977 J. Math. Psych. 15: 234-281), 4-그룹 정책결정자 + ICT stakeholder 공식 설문, Expert Choice software 로 local + global weight 계산, CR ≤ 0.10 일관성 통과 응답만 채택
데이터: NIPA (Korea) + NITB (Pakistan) + 25 Federal Ministries + 10 HEIs 의 정책결정자에 50+ 설문 송부, 38 valid 응답. 2015 년 7-9 월 conducted. UN Global e-Gov Survey 2014 의 파키스탄 158 위 rank 가 배경 데이터
주요 발견: Main category global weight Governance 0.570 > Management 0.239 > Resources 0.124 > Socio-Economics 0.066. Sub-category 순위 Political > Managerial > Legislative > Non-Technical > Technical > Social > Economic > Scope. Top-10 CSFs (24 중): Political Stability 0.156 (1위) > Leadership Role 0.131 > Leadership Strategy 0.109 > Managerial Strategy 0.106 > ICT Policies 0.059 > Legal Framework 0.058 > Regulatory Framework 0.057 > Top Mgmt Support 0.055 > Collaboration 0.054 > Funding 0.032. 가장 무력한 CSFs (24 위 등): Region 0.007, Structure 0.008, Autonomy 0.009 — Scope sub-category 전체가 0.025
시사점: GOP 권고 (i) MOITT-NITB 가 NIPA-ITU consultation 으로 신 e-Gov Master Plan 임기 내 완성, (ii) PECA 2014 의 controversial point 재검토 + parliament 재제출, (iii) MOITT-NITB 에 national budget supplement funding + 정식 IT 전문가 영구직 채용, (iv) 75.2% tele-density 활용한 m-Government 도입 + 보안 인프라 강화, (v) Federal Ministry ICT 직원의 e-Gov customization 자율성 부여

Fig. 1. Proposed policy framework: AHP hierarchy 의 root "Pak e-Gov Success" 아래 Level-1 (Governance / Management / Resources / Socio-Economics) → Level-2 (8 sub-categories: Political, Legislative, Managerial, Scope, Technical, Non-Technical, Social, Economic) → Level-3 (24 CSFs).

요약

본 연구는 황준석 · 이종수 가 운영하는 SNU ITPP (International IT Policy Program, 한국 정부 fellowship) 의 개도국 e-Gov 라인 — 캄보디아 siramaliphol-2010-cambodia-egov-pls 의 PLS 분석에 이어 — 의 파키스탄 케이스이다. Hamad Hassan 박사가 GOP 의 ITPP fellow 로서 본국의 e-Gov 정책 실패 진단에 AHP 를 적용했다. 배경은 파키스탄의 BadGovernance — 정치 불안정, 부패, 관료 red tapism, transparency · accountability 부재가 World Bank Worldwide Governance Index 의 6 dimension 모두에서 낮은 점수로 나타나며, 2000 년 National IT Policy 이래 GOP 가 EGD (2002), National e-Gov Strategy (2005), NITB (2014) 등 다수 initiative 를 출범시켰음에도 UN Global e-Gov Survey 2014 의 파키스탄 rank 가 158 위로 직전 년도 대비 하락한 사실이다. 본 paper 는 e-Gov 실패의 근원 진단 이 학계에 없다고 보고, CSFs 를 AHP 로 정책결정자 시각에서 우선순위화하는 novel policy framework 을 제안한다.

방법론적으로 24 CSFs 를 4 main category (Governance / Management / Resources / Socio-Economics) × 8 sub-category (Political · Legislative / Managerial · Scope / Technical · Non-Technical / Social · Economic) 의 3-level hierarchy 에 organize, NIPA (한국 IT 진흥원, GOP 의 e-Gov Master Plan 자문) + NITB (파키스탄 IT Board, 2014 년 EGD-PCB 합병으로 설립) + 25 Federal Ministries + 10 HEIs 의 4 그룹 정책결정자에 50+ 설문 송부 후 valid 응답 38 건을 Expert Choice software 로 AHP pairwise comparison 처리. Saaty 의 일관성 기준 CR ≤ 0.10 통과 응답만 채택. AHP 의 핵심 logic 은 (i) 1-9 scale pairwise comparison, (ii) pairwise comparison matrix 의 principle eigenvector 로 normalized weight 추출, (iii) consistency ratio (CR = CI / RI) 로 응답 일관성 검증, (iv) local weight × upper-level weight 의 곱으로 global weight 산출.

핵심 발견은 정책 자원의 Governance-편중 배분 권고이다. Main category global weight 가 Governance 0.570 > Management 0.239 > Resources 0.124 > Socio-Economics 0.066 으로 — 정치적 의지와 leadership 이 funding · technology · 사회 인프라보다 4-9 배 중요. Top-3 CSFs 가 모두 Political sub-category 의 Political Stability (0.156) · Leadership Role & Support (0.131) · Leadership Strategy (0.109) 로 정치 dimension 의 dominance 가 압도적. 가장 무력한 CSFs 는 Scope sub-category 의 Region (0.007) · Structure (0.008) · Autonomy (0.009) 로 — 부처 자율성 · 지역 배치 같은 조직 design 변수는 정책 자원 투입 우선순위가 낮다고 평가됨. 정책 함의는 (i) MOITT-NITB 의 신 Master Plan 의 정치 임기 내 완성, (ii) PECA 2014 의 controversial point 재검토 후 의회 재제출, (iii) supplement funding 과 영구직 IT 전문가 채용, (iv) 75.2% tele-density 와 134.9M 모바일 가입자 기반의 m-Gov 도입, (v) Federal Ministry ICT 직원에 e-Gov customization 자율성 부여. 한계는 (i) 응답자 38 명의 정책결정자 편향 — 시민 perception 미반영 (저자가 future work 으로 언급), (ii) AHP 의 pairwise comparison 가 가정하는 전이성 의 응답자 부담, (iii) Pakistan 의 정치 상황 특유 — 일반화 시 다른 개도국에서는 다른 weight 가 나올 가능성.

핵심 결과

Main category global weight (Level-1) — 정책 자원 배분의 핵심 시그널

순위	Category	Global Weight
1	Governance	0.570
2	Management	0.239
3	Resources	0.124
4	Socio-Economics	0.066

Sub-category global weight (Level-2)

순위	Sub-category	Global Weight	Parent
1	Political	0.396	Governance
2	Managerial	0.214	Management
3	Legislative	0.174	Governance
4	Non-Technical	0.081	Resources
5	Technical	0.043	Resources
6	Social	0.034	Socio-Economics
7	Economic	0.032	Socio-Economics
8	Scope	0.025	Management

Top-10 CSFs (24 중) — 정책 priority 처방

순위	CSF	Global Weight
1	Political Stability	0.156
2	Leadership Role & Support	0.131
3	Leadership Strategy	0.109
4	Managerial Strategy	0.106
5	ICT Policies	0.059
6	Legal Framework	0.058
7	Regulatory Framework	0.057
8	Top Management Support	0.055
9	Collaboration	0.054
10	Funding	0.032

Bottom-3 CSFs (가장 무력한 정책 변수)

순위	CSF	Global Weight
22	Autonomy	0.009
23	Structure	0.008
24	Region	0.007

배경 데이터: UN Global e-Gov Survey 2014 — 파키스탄 158 위 (직전 년도 대비 하락), 인접국 대비 열위. GNI per capita 1,512 USD, 인구 191.71M, 문해율 58% (정부 목표 88% 미달), tele-density 75.2% with 3G/4G (134.9M 모바일 가입자).

방법론 노트

AHP 의 3-level hierarchy. Saaty (1977 J. Math. Psych. 15: 234-281) 의 계층분석법(AHP) 의 standard 적용. Goal “Pak e-Gov Success” → 4 main category → 8 sub-category → 24 CSFs.

Pairwise comparison + eigenvector weight. 1-9 Saaty scale (1 equal · 3 moderate · 5 strong · 7 very strong · 9 extreme; 짝수는 intermediate) 로 응답자 38 명이 같은 level 내 카테고리 짝마다 우열 입력. 이로부터 square reciprocal matrix $A$ 구성 ( $a_{ji} = 1/a_{ij}$ , 대각 1). Local weight = $A$ 의 normalized principle eigenvector $w$ :

A w = \lambda_{\max} w

Consistency check. Saaty 의 일관성 비율:

CI = \frac{\lambda_{\max} - n}{n - 1}, \quad CR = \frac{CI}{RI}

RI 는 random matrix 의 평균 CI (n 별 표). CR ≤ 0.10 만 통과 — CR > 0.10 응답은 응답자에 재판정 요청. Global weight = local weight × 상위 level 의 누적 weight 곱. 모든 응답을 그룹 평균으로 합산한 후 Expert Choice software 가 자동 계산.

그룹 design. NIPA (한국 측 자문) + NITB (파키스탄 측 실행) + Federal Ministries (사용자) + HEIs (홍보·교육) 의 4 stakeholder 그룹 — e-Gov life cycle 전반의 actor 망라. 식별은 (i) AHP 의 정책결정자 집단적 perception 합의, (ii) 그룹별 differential weight 비교 — 그러나 본 paper 는 그룹별 break-down 보다 통합 priority 를 강조.

연구 계보

본 paper 의 직접 lineage 는 계층분석법(AHP) (Saaty 1977 J. Math. Psych., reference [55]; Saaty 1990 EJOR 48: 9-26, reference [57]) + e-Gov CSFs 연구 (Heeks-Bhatnagar 1999 reference [40], Aikins 2012 reference [41], Khanh 2014 reference [46]) 의 결합. Good Governance × e-Gov 의 conceptual lineage 는 UN ESCAP (Sheng 2006 reference [1]), Magno-Serafica (2001 reference [25] 필리핀), Yong-Koon (2003 reference [26] 아시아), Saidi-Yared (2003 reference [27] MENA), Alaaraj-Ibrahim (2014 reference [29]). 파키스탄 e-Gov 의 사전 진단 라인은 Kamal-Hackney-Sarwar (2013 JGIM 21(4) reference [60]), Rehman-Esichaikul-Kamal (2012 Transforming Government 6(3) reference [62]), Shah-Khan-Khalil (2011 reference [63]) — 본 paper 가 명시적으로 “to the best of our knowledge, there is no single study that … could suggest CSFs for e-Gov success in Pakistan” 라 주장하며 차별화.

TEMEP 직접 predecessor 는 siramaliphol-2010-cambodia-egov-pls (Sang-Lee 2010, 이종수 의 캄보디아 e-Gov 채택 PLS 분석) — 동일 ITPP 라인의 개도국 e-Gov 시리즈의 직접 자매작. 이종수 1기-2기 (2000-2015) 의 quantitative consumer/policy choice 라인이 황준석 의 ITPP 운영망 위에서 펼쳐진 결과로, Hamad Hassan 박사 본인의 Policymakers' Perspective About e-Government Success Using AHP Approach: Policy Implications Towards Entrenching Good Governance in Pakistan (2019) 후속 작업의 직접 전작.

TEMEP 내 sibling cluster: 이종수 의 quantitative choice (DCM · conjoint · CBC) 라인과 황준석 의 ICT policy / 개도국 IT 라인의 합류점에 위치. AHP 의 적용은 이종수 의 기존 econometric stochastic choice 와 다른 deterministic priority elicitation 갈래 — 정책 우선순위 결정의 expert-judgment 정량화에 적합.

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