An Empirical Study on the Determinants of User Acceptance of e-Government in Public Sector

Sinawong Sang, 이정동, 이종수 (2009) · International Conference on Web Information Systems and Technologies · DOI ↗

캄보디아 공공부문 (G2G setting) 에서 e-Government 서비스의 user acceptance 결정요인을 기술수용모형 (TAM, Davis 1989) + TAM2 (Venkatesh-Davis 2000) + diffusion-of-innovation (Rogers 2003) + trust 의 통합 모형으로 분석. 10 개 부처 N=112 공무원 설문 (7-point Likert) 의 2 단계 multiple regression. 핵심 발견: PU +0.347***, TRUST +0.257**, RA +0.212* 가 intention to use 의 유의 결정요인 (R² = 0.305); IMG +0.378***, OQ +0.191* 가 PU 의 유의 결정요인 (R² = 0.272). PEOU 와 CP 는 무의미. Gartner (2007) 의 60% e-Government 실패 및 Heeks (2008) 의 35% total failure + 50% partial failure 의 LDC 위기 진단 위에서 Cambodia 의 첫 정량 evidence.

RQ: 캄보디아 공공부문에서 e-Government 의 user acceptance 를 결정하는 요인은 무엇이며, TAM · TAM2 · DOI · trust 의 어느 변수가 가장 큰 영향력을 가지는가? G2G (public officer adoption) 가 G2C/G2B 의 전제조건이라는 Seifert (2003) 관점 위에서.
방법론: 기술수용모형 (TAM, attitude 제외 parsimonious form), TAM2 extension (SN · IMG · JR · OQ), diffusion-of-innovation (DOI 의 RA + CP, complexity 제외), trust 모형 (Carter-Bélanger 2005, Bélanger-Carter 2008), 구조방정식 모형 의 2 단계 multiple regression (PCA + Varimax + Cronbach α)
데이터: Cambodia 10 부처 N=112 공무원 설문, 7-point Likert. Sample 81.2% 남성, 69.6% 26-35 세, 50.9% low-level, 65.2% office Internet 사용, 37.5% > 5 yr Internet 경험. 10 construct (24 item) 의 Cronbach α 0.710–0.957 (모두 ≥ 0.7)
주요 발견: (i) First regression (DV=PU, R² = 0.272): IMG +0.378*** (t=4.27), OQ +0.191* (t=2.16), JR +0.125 n.s. (t=1.50), SN excluded (PCA factor loading < 0.7). (ii) Second regression (DV=IUSE, R² = 0.305): PU +0.347*** (t=3.65), TRUST +0.257** (t=3.13), RA +0.212* (t=2.28), PEOU −0.146 n.s. (t=−1.67), CP +0.094 n.s. (t=1.02). (iii) H1·H3·H5·H12·H14 supported; H2·H4·H11·H13 not supported. (iv) Mean values: PU 5.62, IUSE 5.58, RA 5.68, PEOU 5.07 (대부분 moderately high 수용성)
시사점: (a) Government web portal 정확성·시간 절약·자주 update; (b) trust + security 의 6 단계 (prevention · detection · damage limit · recovery · correction · awareness) + 법적 framework; (c) image + output quality 의 training 강조; (d) RA 메시지 (efficiency 향상); (e) G2G adoption 우선 → G2C/G2B 확장의 implementation roadmap

Fig. 3 의 research model: TAM (PU + PEOU) + TAM2 (SN, IMG, JR, OQ → PU) + DOI (RA, CP) + Trust 의 4 이론을 통합한 nested 구조. 5 개 결정요인 (PU · PEOU · TRUST · CP · RA) 이 intention to use 의 직접 결정요인이고, PU 가 TAM2 의 4 외부 변수에 의해 결정. LDC e-Government adoption 의 심리적·사회적·기술적 요인 통합 framework.

요약

이 paper 는 이정동 · 이종수 라인의 캄보디아 e-Government 시리즈의 WEBIST conference 게재본. Sibling E-government adoption in ASEAN: the case of Cambodia (Internet Research 19(5)) 와 동일 N=112 설문 데이터 위에서 거의 같은 분석을 conference proceedings 으로 보고 (저자는 본 paper 에서 7-point Likert 명시, sibling 은 5-point Likert). Gartner (2007) 의 60% e-Government 실패 + Heeks (2008) 의 e-Government-for-development 35% total + 50% partial + 15% success 통계가 LDC 환경의 user adoption 결정요인 의 정책 시급성. G2G setting (Seifert 2003) 이 G2B/G2C 의 backbone 이라는 framing — 공공 직원 채택 이 시민 서비스 확장 의 전제조건.

방법론 — 4 이론 통합 + 2 단계 multiple regression. Stage 1: $\mathrm{PU} = f(\mathrm{IMG}, \mathrm{OQ}, \mathrm{JR}, \mathrm{SN})$ — TAM2 의 cognitive instrumental + social influence process 의 결정요인 회귀. Stage 2: $\mathrm{IUSE} = f(\mathrm{PU}, \mathrm{PEOU}, \mathrm{TRUST}, \mathrm{CP}, \mathrm{RA})$ — TAM + Trust + DOI 통합. Construct 측정: 7-point Likert (1 strongly disagree, 7 strongly agree); Davis (1989), Carter-Bélanger (2005), Gefen-Karahanna-Straub (2000), Venkatesh-Davis (2000) 의 기존 item 적용. Cronbach α 0.710 (OQ) – 0.957 (PEOU) — 모두 Hair et al (2006) 의 0.7 threshold 충족. PCA + Varimax rotation 으로 construct validity 평가; SN1·SN2·OQ2 의 factor loading < 0.7 → drop.

결과는 명확. PU regression (R² = 0.272): IMG 가 가장 강한 결정요인 (+0.378***), OQ 는 marginal (+0.191*), JR 무의미 (+0.125 n.s.), SN 은 PCA 에서 drop. IUSE regression (R² = 0.305): PU 가 가장 강한 driver (+0.347***), TRUST (+0.257**) 와 RA (+0.212*) 가 sub-driver. PEOU 는 음의 부호 + 비유의 (−0.146 n.s., p=0.098) — Legris-Ingham-Collerette (2003) 의 PEOU 약효과와 일치. CP 무의미 (+0.094 n.s.). 정책 4 leverage — (i) Web portal 의 정확성 + 시간 절약, (ii) Trust + Security 의 6 단계 (Gant 2008) 와 법적 framework (전자 문서 인정 + cyber laws + 전자 인증), (iii) Image 와 OQ 강조의 training (typing skill 아닌 system potential), (iv) RA 메시지 (efficiency 향상). 한계: (i) R² 0.27–0.31 의 unexplained variance — information quality · service quality · culture 추가 필요, (ii) Cambodia public sector 한정 — 다른 국가 generalizability 제한, (iii) cross-section design 의 dynamic 미관측.

핵심 결과

Sample 인구통계 (N=112, Table 1)

차원	분포
Gender	남 81.2% / 여 18.8%
Age	18-25: 11.6% / 26-35: 69.6% / 36-45: 17.9% / 46-55: 0.9%
Education	TAFE 3.5% / Bachelor 59.8% / Master 34.8% / Doctor 1.8%
Position	Top 4.5% / Middle 36.6% / Low 50.9% / Others 8.0%
Internet 장소	Office 65.2% / Cafe 17.9% / Both 13.4% / Home 3.6%
Internet 경험	< 1 yr: 10.7% / 1-3: 26.8% / 4-5: 25.0% / > 5: 37.5%

First regression — Perceived Usefulness (R² = 0.272)

Variable	Coefficient	t	Sig.	Supported
IMG (image)	+0.378	4.266	.000	YES (H12)
OQ (output quality)	+0.191	2.162	.033	YES (H14)
JR (job relevance)	+0.125	1.496	.138	NO (H13)
SN (subjective norm)	n/a	n/a	n/a	n/a (H11)

Second regression — Intention to Use (R² = 0.305)

Variable	Coefficient	t	Sig.	Supported
PU	+0.347	3.650	.000	YES (H1)
PEOU	−0.146	−1.670	.098	NO (H2)
TRUST	+0.257	3.125	.002	YES (H3)
CP (compatibility)	+0.094	1.017	.311	NO (H4)
RA (relative advantage)	+0.212	2.275	.025	YES (H5)

정량 결론. Cambodia 공무원 의 e-Government acceptance 의 dominant driver 3 종 — PU (+0.347, p<.001), TRUST (+0.257, p<.01), RA (+0.212, p<.05); IMG (+0.378, p<.001) 와 OQ (+0.191, p<.05) 가 PU 의 driver. PEOU 와 CP 는 LDC 환경에서 효과 없음 — ease of use 향상 보다 usefulness + trust + relative advantage 우선의 정책 함의.

방법론 노트

본 paper 의 2 단계 nested multiple regression. Stage 1 — PU 의 결정요인 회귀:

\mathrm{PU} = \beta_0 + \beta_{1} \mathrm{IMG} + \beta_{2} \mathrm{OQ} + \beta_{3} \mathrm{JR} + \beta_{4} \mathrm{SN} + \varepsilon_1

Stage 2 — IUSE 의 결정요인 회귀:

\mathrm{IUSE} = \gamma_0 + \gamma_{1} \mathrm{PU} + \gamma_{2} \mathrm{PEOU} + \gamma_{3} \mathrm{TRUST} + \gamma_{4} \mathrm{CP} + \gamma_{5} \mathrm{RA} + \varepsilon_2

여기서 각 construct 는 multiple Likert item 평균 (예: PU = 4 item 평균 5.62, std 0.96; IUSE = 2 item 평균 5.58). Cronbach α 모두 ≥ 0.7 (Hair et al 2006 의 threshold). PCA + Varimax 로 construct validity 확인 — SN1·SN2·OQ2 의 loading < 0.7 → drop. PEOU 의 negative coefficient 는 PU 와의 multicollinearity (TAM2 의 path: PEOU → PU → IUSE 의 mediation 효과 흡수) 신호. 식별은 (i) N=112 cross-section, (ii) construct 간 pairwise variation, (iii) PU 의 2 stage estimate-then-substitute. Endogeneity (예: experienced user 가 useful 라고 응답) 미통제 — author 가 한계로 인정.

연구 계보

본 paper 의 IT adoption theory lineage: TAM (Davis 1989 MIS Quarterly) → TAM2 (Venkatesh-Davis 2000 Management Science) → TAM3 + UTAUT 이후 확장. Trust in e-government lineage: Carter-Bélanger (2005 Information Systems Journal), Bélanger-Carter (2008 Journal of Strategic Information Systems), Gefen-Karahanna-Straub (2000 MIS Quarterly). DOI lineage: Rogers (2003 5th ed.), Moore-Benbasat (1991 Information System Research), Agarwal-Prasad (1998 Information Systems Research). LDC e-Government 실패율 lineage: Heeks (2008) 의 Manchester Institute for Development Policy and Management 보고서, Gartner (2007), Jeffrey Seifert (2003) 의 G2G primer.

TEMEP 내 sibling: (i) E-government adoption in ASEAN: the case of Cambodia — Internet Research 19(5):517-534, 동일 N=112 데이터 + 거의 같은 분석의 journal full-paper 버전. (ii) Adoption of E-Government Services: The Case of Electronic Approval System — IJEA, 동일 데이터 + EAS 특정 분석. (iii) A Conceptual Model of e-Government Acceptance in Public Sector — ICDS 2009, 21 hypothesis conceptual framework 의 broader 시각 (본 paper 가 그 framework 의 subset 검증). (iv) E-government adoption in Cambodia - a partial least squares approach — PLS-SEM 방법론 확장 sibling. (v) Sira Maliphol 라인의 개도국 ICT 정책 계보. 본 paper 는 기술경영경제정책전공 의 ITPP (International IT Policy Program) 의 LDC e-Government 첫 정량 study 군집의 한 축.

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