정책변동 과정과 근거기반 정책의 관계에 대한 연구

Abstract

2020년 1월부터 시작된 국내 코로나19 상황은 불확실성과 변동성이 높은 대표적인 정책 난제(wicked problem)로 볼 수 있다. 코로나19 확산을 억제하기 위해 정부는 사회적 거리두기(social distancing)와 같은 코로나19 통제정책을 중심으로 대응을 하였다. 코로나19 유행 상황이 계속 변화하면서 코로나19 통제정책도 변화하고 있는데 이러한 정책변동이 근거에 기반해서 진행되어야 한다는 요구가 높아지고 있는 상황이다. 본 연구는 2020년 2월부터 2021년 6월까지 정부의 코로나19 통제정책의 변동을 크게 제1기(2020년 2월~2020년 10월)와 제2기(2020년 11월~2021년 6월)로 구분하여 정책변동의 과정을 살펴보고 정책변동의 유형과 원인을 검토하고자 하였다. 특히 정책변동 과정에서 진행된 토론회 및 공청회 자료를 바탕으로 정책변동을 위한 행위자 집단이 어떠한 근거를 바탕으로 정책변동을 주장하였는지를 비교 분석하여 각 행위자 집단의 신념체계에 따른 근거의 선택과 활용이 달라지는지를 살펴보고자 하였다. 정책변동과 관련된 연구는 크게 정책변동 유형에 관한 연구와 정책변동 원인에 관한 연구로 구분할 수 있다. 정책변동에는 정책 혁신 및 정책 종결과 같이 기존 정책과 차이가 크게 나타나는 단절적 변동도 있지만, 정책 유지 및 정책 승계와 같이 정책수단의 일부가 변화하는 점증적 변동으로도 구분할 수 있다. 분석결과 정부의 코로나19 통제정책 변동은 표면적으로는 점증주의적 변동이 진행되었지만 실질적으로는 다양한 정책목표와 수단의 변화가 있었음을 확인할 수 있었다. 외관상 가겹(layering) 형태의 정책 변화가 진행되는 것으로 보이지만 실제 정책 목표와 수단을 비교하여 분석하면 정책 변동의 유형을 다르게 규정할 수도 있었다. 이는 복잡한 정책변동을 특정 유형으로 단순하게 분류하려는 시도의 한계로 볼 수 있다. 다만 정책변동 유형의 검토를 통해 보다 효과적인 정책변동에 대한 사례를 축적할 수 있고 이를 통해 정책학습을 유도할 수 있다는 측면에서는 의의가 있다고 보인다. 정책변동의 원인은 크게 정책을 둘러싼 정책 환경적 요인과 행위자 요인으로 구분할 수 있다. 정책변동을 설명하기 위한 이론적 분석의 틀을 제공하고 있는 대부분의 모형들도 정책 환경적 요인과 행위자 요인을 분석모형에서 고려하고 있다. 본 연구에서는 코로나19 통제정책 변동의 원인 중에서 정책 환경적 요인은 머신러닝 방법을 활용한 분류 분석의 방법을 활용하였고, 행위자 요인은 정책 개편을 위한 공식 토론회 및 공청회 자료를 바탕으로 사례분석을 진행하였다. 코로나19 통제정책 변동은 Oxford의 Covid-19 Government Response Tracker (OxCGRT) 산출 방식을 국내조치 상황에 맞게 수정하여 활용하였다. 분석결과 제1기에는 신규 확진자수와 같은 정책 문제적 요인이 통제수준의 변화를 설명하는 주요 변수로 확인되었다. 이와 달리 제2기에는 인구 이동량과 같은 정책 산출적 요인의 피쳐 중요도(Feature importance)가 높은 것으로 나타났다. 이를 통해 코로나19 시기에 따라 통제정책 수준의 변화를 설명하는 정책 환경적 요인이 달라졌음을 확인할 수 있었다. 정책변동의 행위자 요인을 분석하기 위해서는 논의되고 있는 통제수준 변화에 대한 의견을 간접적으로 확인할 수 있는 공식 토론회 및 공청회 자료를 활용하여 행위자의 주장과 근거 등을 분석하였다. 토론회 및 공청회의 참석자는 크게 기존 통제수준의 완화를 선호하는 집단과 통제 완화에 신중해야 된다는 집단으로 구분된다. 이를 Sabatier & Jeckins-Smith(1993) 정책지지연합모형(Advocacy Coalition Framework, ACF)의 신념체계(belief system)로 구분하여 살펴보고 신념체계의 차이가 행위자들의 주장과 근거의 선택에 어떠한 영향을 주었는지를 살펴보았다. 통제 완화 신중 그룹은 의료계 중에서 감염내과 전문의들과 정부에서 방역을 직접 담당하고 있는 중앙방역대책본부 질병관리청 담당자들로 구성되었다. 통제 완화 선호 그룹은 신중 입장의 그룹을 제외한 대부분의 참여자로 구성되었다. 통제 완화 신중 그룹과 통제 완화 선호 그룹 모두 방역과 경제의 균형과 조화가 필요하다는 규범적 핵심 신념은 일치하지만 이를 실현하기 위한 정책 핵심 신념에는 차이가 있었다. 통제 완화 신중 그룹은 통제 수준 강화를 통해 코로나 확산을 억제하여 빠르게 경제 활동을 회복하기 위한 정책수단을 선호하지만, 통제 완화 선호 그룹은 코로나19 통제 기간에도 적정한 수준의 통제를 해야 경제적 피해가 최소화 된다는 정책 신념을 가지고 있는 것으로 나타났다. 사회적 거리두기 등 통제정책을 강화하고자 하는 토론자들은 주로 신규 확진자 수를 근거로 하여 확진자 수가 증가하면 의료체계의 감당능력이 떨어지기 때문에 통제 강화가 필요하다는 주장을 하였다. 이와 달리 통제수준을 완화하고자 하는 입장의 참여자 그룹은 소상공인 자영업자의 매출이 감소하는 경제적 피해를 고려하여 통제정책의 완화가 필요하다는 주장을 하였다. 정책변동의 행위자들이 주장한 근거들을 살펴보면 통제 완화 신중 그룹은 앞서 분석한 정책변동의 정책 환경적 요인 중에서 제1기의 주요 요인으로 나타난 정책 문제적 근거를 주로 활용하여 주장하였다는 것을 확인할 수 있었다. 이와 달리 통제 완화 선호 그룹은 제2기의 주요 요인으로 나타난 정책 산출적 근거를 주로 사용하여 주장하였다는 점이 특징이라고 할 수 있다. 토론회 및 공청회에서는 Strassheim & Kettunen(2014)이 제시한 정책기반 근거(policy-based evidence) 현상들도 나타났다. 코로나19 역학조사 및 임상적 자료 등에 대한 방역당국의 지식독점 현상에 대한 비판이 제기되었으며, 다중이용시설 집단감염비율 관련 자료에서는 1차 토론회에서의 비판을 반박하기 위한 비난회피 행태와 지나친 단순화 유형도 확인되었다. 동일한 주제에 대한 근거를 제시하는 경우에도 정책지지연합에 따라 다른 내용의 근거가 제시되었다. 다중이용시설 영업제한 규제가 적정한지에 대한 근거로 통제 완화를 선호하는 집단에서는 식당, 카페 등에서 발생한 집단감염발생 비율이 높지 않다는 근거를 제시하였으나, 통제 완화 신중 그룹에서는 다중이용시설 전체를 기준으로 집단감염 발생 건수의 비중을 계산하였으며 해당 자료의 수집 기간도 달랐다. 다만, 이러한 제시 근거의 차이에도 불구하고 다중이용시설의 집단감염 비율이 감소하는 추세라는 점에는 양쪽 집단 모두 공동인식이 형성되어 다중이용시설 영업 규제는 기존에 비해 다소 완화되는 방향으로 정책 개편이 진행되었다. 이와 달리 의료지원 역량 확보 추세에 대해서는 정책지지연합 간의 공동인식이 형성되지 않아 합의에 이르기가 어려웠다. 본 연구는 코로나19 통제정책 변동의 요인이 정책 문제적 근거에서 정책 산출적 근거로 변화하였음을 실증 분석을 통해 확인하였고, 실제 토론회 및 공청회 자료를 바탕으로 한 사례분석에서도 정책선호 집단에 따라 활용하는 근거에 차이가 있음을 확인하였다. 또한 의료역량 강화와 소상공인 손실보상 등과 같은 정책 자원적 요인에 대해서는 참여자 모두 필요하다는 의견이 일치되었다는 점도 확인할 수 있었다. 사회적 거리두기 개편을 위한 토론회와 공청회에서 지속적으로 제기된 소상공인 손실보상과 의료역량 강화는 코로나19 통제정책과 연관되어 있는 정책으로 볼 수 있는데, 향후 코로나19 통제 정책이 아닌 코로나19 대응 정책으로 정책이 통합적으로 변동하여 통제와 지원이 유기적으로 연계될 수 있도록 개선할 필요가 있을 것으로 보인다.

The COVID-19 situation in Korea, which started in January 2020, can be viewed as a wicked problem policy challenge with high uncertainty and volatility. In order to contain the spread of COVID-19, the government has responded with a focus on COVID-19 control policies such as Social Distancing. As the COVID-19 epidemic situation continues to change, the COVID-19 response policy is also changing. This study mainly examines the changes in the government's COVID-19 control policy from February 2020 to June 2021. The purpose of this study is to analyze the types and causes of policy changes. It was also analyzed whether the importance of policy evidence changed according to the time of the COVID-19. In particular, this analysis was conducted based on the data discussed in the official discussion and public hearings. In the policy debate, it was analyzed whether the selection and use of evidence were different due to the difference in the belief systems between the policy advocacy coalitions. This research results can be summarized as follows. First, it was confirmed that the government's COVID-19 control policy change was a incremental change, but in reality there were changes in various policy goals and instruments. It seems that policy changes appeared in a multi-layered pattern, but if the analysis level was different, it could be viewed as an integrated change. This can be seen as a problem caused by simplifying the type of policy change. Second, The importance of environmental factors in policy changes has changed according to the COVID-19 period in South Korea. To measure the level of policy change, the calculation method of the Oxford's Covid-19 Government Response Tracker (OxCGRT) was modified to suit the domestic situation. As a result of using machine learning analysis, it was found that the number of new COVID-19 cases was an important factor in the first period (February 2020 to October 2020). In contrast, in the second period (November 2020 to June 2021), policy outcome variables were found to be important variables. Third, the differences in the belief systems between the Policy Advocate Coalitions were confirmed through the speeches of the participants in the discussion. The pro-regulation group was mainly composed of infectious disease doctors and the Korea Centers for Disease Control and Prevention. The anti-regulatory group is a coalition of economic and social experts and small business stakeholders. The Deep core belief of both sides were the same in that quarantine and the economy needed to be harmonized. However, there were differences in policy beliefs about whether quarantine or the economy should be prioritized. Fourth, differences in beliefs among policy advocacy coalitions caused differences in the selection and use of evidences. In particular, there were differences in the selection and interpretation of evidence related to the regulation of multi-use facilities. The anti-regulatory group used data on the group infection rate of each multi-use facilities. The pro-regulation group group used data on the collective infection rate of all multi-use facilities. Cherry-picking of evidence for avoidance of blame appeared. There was also a difference in the perception of the causal relationship in which the evidence appeared among the Policy Advocate Coalitions. The anti-regulatory group recognized that the regulations were strict despite the low rate of group infection in multi-use facilities. The pro-regulation group recognized that the reason for the low rate of group infection in multi-use facilities was due to preemptive social distancing regulations. It was argued that the effect of regulations on multi-use facilities was over-simplified. In addition, a knowledge monopoly was confirmed in which the government did not disclose various data related to COVID-19. Summarizing the theory and policy implications of this study, it is confirmed that the selection and utilization of evidence in policy change can also be an important channel for policy change process. There are differences in the selection and interpretation of evidence according to the belief system of the policy advocacy coalitions. However, provisional policies are decided through the use of evidence in the process of discussion. The result of this changed policy output evidence again acts as a factor of policy change. In addition, different opinions due to differences in belief systems among the policy advocacy coalitions may be evaluated differently as the importance of the evidence changes. Therefore, in the process of selecting evidence, it is necessary to be careful about the Policy-based evidence and to pursue efforts to change the Evidence-based Policy.