ICT diffusion as a determinant of human progress

Sang-Oun Lee, Ahreum Hong, 황준석 (2017) · Information Technology for Development · DOI ↗

ICT 를 Helpman (1998) 의 general-purpose technology 로 간주할 때 ICT 확산이 생산성·경제 성장을 넘어 인간 진보 (경제 자유·정치 권리·시민 자유) 까지 결정하는지 묻는다. 102 개국 14 년 (2000~2013) panel 을 1 년 시차 SUR 로 분석한 결과 H1 (ICT → 인간 진보) 채택 (pooled R² 0.42 전후, 1% 유의), 매체 영향은 fixed broadband > fixed telephone > mobile cellular 순. 단 H3.2 (mobile → 경제 자유 최대) 와 H2.1·H2.2 (middle-income 효과 가장 큼) 는 기각. high-income 에서 mobile 확산은 오히려 정치 권리·시민 자유에 음 (-) 효과.

RQ: ICT 확산은 인간 진보의 결정 요인인가, 그 효과는 국가 소득군 (high·upper-middle·lower-middle·low) 과 매체 type (fixed broadband·fixed telephone·mobile cellular) 에 따라 어떻게 달라지는가
방법론: 외견상 무관 회귀 (Moon & Perron 2006), 패널 데이터 분석 (1 년 시차 lag), pooled 분석 + income-group 분리 분석
데이터: ITU World Telecom ICT Indicators (FBS100·FTS100·MCS100), Heritage Foundation Index of Economic Freedom, Freedom House Political Rights·Civil Liberties; 102 개국 (high 40, upper-mid 24, lower-mid 27, low 11), 2000~2013, 1136 ~ 1190 observations
주요 발견: pooled 1 년 시차 SUR 에서 FBS100 계수: EF 0.186, PR 0.610, CL 0.624 (모두 p<0.01); FTS100: 0.194, 0.717, 0.599; MCS100: 0.052, 0.053, 0.057. high-income 에서 MCS100 의 PR 계수 -0.239, CL 계수 -0.124 (음의 효과). upper-middle 에서는 MCS100 만 유의 (EF 0.067, PR 0.376, CL 0.378). low-income 에서는 거의 모두 통계적 비유의 (FTS100→PR 만 -1.76, p<0.05)
시사점: 디지털 격차 해소 정책은 일률적 ICT 보급이 아니라 소득군별 매체 우선순위로 재설계되어야 한다. low-income 에서는 food·shelter 같은 기초 욕구가 ICT 효과를 매개하지 못한 채 흡수, upper-middle 에서는 mobile 이 유일한 channel, high-income 에서는 mobile 의 negative spillover 가능성.

ICT 확산과 인간 진보의 SUR 패널 분석 프레임.

요약

기존 ICT diffusion 문헌은 Solow (1956) 이래의 생산성·경제 성장 관점이 지배적이었고 (Cronin et al. 1991, Cette et al. 2005), 인간 진보·사회 변화로의 spillover 는 Baliamoune-Lutz (2003) 의 47 개 개도국 3 년 분석, Shirazi et al. (2009, 2010) 의 이슬람 중동 분석 같은 region·short-window 표본에 한정돼 있었다. 본 논문은 ICT 를 Helpman (1998) 의 general-purpose technology 로 재해석해 확산이 경제 자유·정치 권리·시민 자유 같은 intangible 진보 지표에 미치는 영향을 102 개국 14 년 panel 에서 cross-cutting 으로 검정한다. 3 개 가설: H1 ICT 가 인간 진보의 determinant, H2 효과 크기가 소득 수준에 따라 다름, H3 매체 type 에 따라 다름.

분석 단위는 country-year. ICT 확산은 fixed broadband (FBS100), fixed-line telephone (FTS100), mobile cellular (MCS100) per 100 inhabitants 세 지표. 인간 진보 종속변수는 Heritage Foundation 의 Economic Freedom (EF, 0~~100), Freedom House 의 Political Rights (PR) 와 Civil Liberties (CL) (역척도를 0~~100 으로 변환). data 의 autocorrelation 과 cross-equation restriction 검정 필요성 때문에 OLS 대신 SUR 적용 (Wooldridge 2002), 1 년 시차로 short-term diffusion → 진보 효과 식별. 먼저 pooled 분석 (1136 obs) 에서 세 매체 모두 세 종속변수 모두에 1% 유의 양 (+) 효과. FBS100 의 PR 계수 0.610 으로 매체-진보 조합 중 두 번째로 큼, MCS100 효과는 가장 작음 (0.05 수준). H3.2 (mobile → EF 최대) 는 기각. 두 번째로 income-group 별 SUR 을 수행해 H2 검정. low-income 11 개국에서는 거의 모든 path 가 비유의 (FTS100→PR -1.76 만 5% 수준), lower-middle 에서는 EF 만 유의하게 영향. upper-middle 24 개국에서는 MCS100 만 모든 진보 지표에 1% 유의 (EF 0.067, PR 0.376, CL 0.378), high-income 40 개국에서는 FBS100·FTS100 양 (+) 효과 + MCS100 이 PR·CL 에 음 (-) 효과 (-0.239, -0.124).

해석은 세 층이다. 첫째, ICT 가 GPT 라는 가정은 거시 panel 에서 확인되지만 (H1 채택, H3 채택), 그 효과는 균질하지 않다. fixed broadband 가 정치 권리·시민 자유에 가장 강한 매체라는 가설 (H3.1, H3.3) 은 채택되지만, mobile 이 경제 자유의 최대 매체라는 가설 (H3.2) 은 기각. M-PESA 의 inspiring 사례에도 불구하고 cross-country pooled 평균에서는 mobile 의 영향이 약함. 둘째, middle-income 이 ICT 효과를 가장 크게 본다는 가설 (H2.1, H2.2) 모두 기각. 가장 부유한 high-income 에서 ICT 가 가장 크게 영향. low-income 은 basic needs (식·의·주) 미충족 상태라 ICT 가 흡수되지 않는다. 셋째, high-income 에서 mobile 의 negative spillover 는 smart device 도입 후 정치 권리·시민 자유의 질적 변화 (가짜 뉴스·필터 버블 등) 의 거시 signature 일 가능성. limitation 으로 (i) 14 년 window 내 smart device 전·후 분리 미실시, (ii) low-income 데이터 부족, (iii) HDI 같은 광의 well-being 지표 미포함. TEMEP 내 황준석 의 ICT 정책 · 개도국 ICT 혁신 라인 안에서 거시 cross-country evidence 를 제공하는 3 기 (2014~2019) 작업.

핵심 결과

표본	매체	EF	PR	CL
Pooled (lag, N=1136)	FBS100	0.186***	0.610***	0.624***
	FTS100	0.194***	0.717***	0.599***
	MCS100	0.052***	0.053**	0.057***
High-income (N=439)	FBS100	0.145***	0.812***	0.678***
	FTS100	0.079**	0.583***	0.650***
	MCS100	0.026	−0.239*	−0.124*
Upper-mid (N=316)	MCS100	0.067***	0.376***	0.378***
Lower-mid (N=254)	FTS100 → EF	0.117**	—	—
	MCS100 → EF	0.036***	—	—
Low-income (N=118)	FTS100 → PR	—	−1.76**	—

가설 결정 요약: H1 채택 (ICT diffusion 이 인간 진보 결정), H3 채택 (매체 type 에 따라 효과 차이), H3.1 채택 (FBS → PR 최대), H3.3 채택 (FBS → CL 최대), H3.2 기각 (mobile → EF 최대가 아님), H2.1·H2.2 기각 (middle-income 효과 가장 큼 가설).

방법론 노트

세 종속변수가 cross-correlated 라는 점을 활용해 단일 OLS 가 아닌 SUR 로 동시 추정:

EF_{t} = \beta_{0}^{(1)} + \beta_{1}^{(1)} \text{FBS100}_{t-1} + \beta_{2}^{(1)} \text{FTS100}_{t-1} + \beta_{3}^{(1)} \text{MCS100}_{t-1} + \mu_{t}^{(1)}

PR_{t} = \beta_{0}^{(2)} + \beta_{1}^{(2)} \text{FBS100}_{t-1} + \beta_{2}^{(2)} \text{FTS100}_{t-1} + \beta_{3}^{(2)} \text{MCS100}_{t-1} + \mu_{t}^{(2)}

CL_{t} = \beta_{0}^{(3)} + \beta_{1}^{(3)} \text{FBS100}_{t-1} + \beta_{2}^{(3)} \text{FTS100}_{t-1} + \beta_{3}^{(3)} \text{MCS100}_{t-1} + \mu_{t}^{(3)}

error term 들의 contemporaneous correlation $E[\mu^{(i)} \mu^{(j)}] \neq 0$ 을 GLS 식 weighting 으로 활용해 efficiency gain. 1 년 시차는 Rogers (2010) diffusion of innovations 의 adopter 분류 (innovator·early adopter·early·late majority·laggard) 가 nearly normal 분포라는 점에서 grace period 보정 목적. income-group 별 분리 회귀로 H2 의 conditional 효과 식별.

연구 계보

Helpman (1998) 의 general-purpose technology 와 Basu & Fernald (2007) 의 ICT-as-GPT empirical evidence 가 이론적 ancestor. ICT × 경제 성장 라인의 선행: Hardy (1980), Cronin et al. (1991), Wang (1999), Quah (2001), Colecchia & Schreyer (2002), Cette et al. (2005), Sağlam (2016). ICT × 인간 진보·자유 라인의 직계 선행: Baliamoune-Lutz (2003), Ngwenyama et al. (2006), Shirazi et al. (2009), Shirazi et al. (2010), Andoh-Baidoo et al. (2014), Qureshi & Najjar (2015). 본 연구는 (i) 표본을 102 개국 14 년으로 확대, (ii) 매체를 fixed broadband·fixed telephone·mobile 로 분리, (iii) 소득군 4 단계로 grouped SUR 을 도입한 점에서 위 라인의 cross-country 확장. TEMEP 내 황준석 의 ICT 정책 · 개도국 ICT 혁신 라인의 3 기 (2014~2019) 거시 evidence 작업.

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논문 (1)

What makes smart cities inclusive? The spillover effects of the intra-city digital divide on inter-city digital inequality

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