정책변화과정과 증거기반정책의 관계를 연구한다. 본 연구에서는 코로나19 감염병 관리정책의 변화를 분석사례로 삼아 정책변화의 유형과 원인, 행위자가 사용하는 근거를 분석하고자 하였다.
정책변동의 유형
2차적 변화는 정책목표에는 변화가 없으나, 사용된 정책수단을 변화시키는 수준의 정책변화를 말한다. 목표의 소멸 정치적 목표와 정치적 도구에는 거의 변화가 없습니다.
정책변동의 과정
이 정책은 연합의 신념 체계와 정신 모델을 지원합니다. 정책 중심 학습과 권력 중심 학습.
정책의 합리성과 정치성의 관계
따라서 정치과정은 정책문제가 협상과 타협을 통해 해결되는 과정으로 볼 수 있다. 이는 여러 면에서 일반적인 정책 문제와 다릅니다.
근거기반 정책의 의미와 등장 배경
이것이 바로 본 연구에서 증거 기반 정책이라는 용어를 사용하는 이유입니다. 따라서 증거 기반 정책은 인간의 합리성에 국한됩니다.
근거기반 정책변동과 정책 학습
증거 기반 정책 학습은 정책 목표와 정책 구현 결과 간의 격차를 줄이는 데 유용합니다. 이런 점에서 증거 기반 정책 학습은 정책 분석 과정에서 사회적 상호 작용을 촉진하는 역할을 할 수 있습니다.
난제(wicked problem) 대응 정책에서의 근거의 활용
증거 기반 정책 학습이 사회적 상호작용을 위한 토론과 심의 과정에 도움이 된다면 더 나은 정책 개선을 기대할 수 있을 것이다. 변동성이 크고 불확실성, 복잡성, 모호성이 높은 '악질 문제'의 경우 정책 결정의 근거 유형과 수가 바뀔 가능성이 높다.
근거기반 정책의 한계
반면, 정책 행위자들과 관련된 인식의 비대칭성과 규범적 증거를 선택하려는 충동이 결합되면 '비난 회피' 정책 기반 증거 현상이 나타난다고 한다. 코로나19 방역 정책 방안에 대한 인식의 비대칭이 있을 경우, 여야 간 논의에서 블랙박스나 지나치게 단순화된 정책 기반 증거 현상이 나타날 수 있다.
코로나19 감염병의 특성
A: 재인쇄 버전에서는 7개 조직의 시뮬레이션을 얻을 수 있습니다. 뼈아픈 비판이지만 코로나19 상황은 예측할 수 없다.
코로나19 확진자 수
코로나19 상황의 불확실성은 중앙사고수습본부 방역단장의 회고적 언론 인터뷰 자료에서도 확인할 수 있다. 이번 인터뷰를 통해 정부가 코로나19 유행 상황을 예측하기 위해 7개 기관으로부터 시뮬레이션을 받아 종합적인 판단을 내릴 수 있었으나 코로나19 상황을 예측하기 어려웠음을 확인할 수 있다.
코로나19 사망자 수
코로나19 중환자 수
중증환자가 늘어날 것으로 예상됐다. 그러나 3차 유행기가 최고조에 달한 이후에는 백신 접종과 변이 바이러스의 영향으로 중증 환자 수가 확진자 수에 비해 크게 늘지 않았다.
코로나19 치명률
이는 앞서 사망자 수에서 보았듯이 코로나19 문제 자체의 상황이 바뀌고 있다는 뜻이다. 사망률의 변화는 감염병 위기 자체에 대한 정책 이슈의 변화가 있음을 의미하며, 이러한 정책 이슈의 변화는 코로나19 방역 정책의 변화에도 영향을 미칠 수 있다.
코로나19 대응 정책과 통제정책의 구성
이는 '정치적 복합체'로 볼 수 있다. 따라서 코로나19 방역정책의 변화를 검토하는 과정에서는 인접한 다른 대응정책의 영향을 받는 점을 고려할 필요가 있다.
사회적 거리두기 정책
코로나19 통제 정책의 핵심인 '사회적 거리두기' 정책은 시민의 집합과 이동을 제한하는 규제 성격을 띤다. 사회적 거리두기 정책 시행에 따른 비용과 편익의 분산 정도는 정책의 강도와 지속기간에 따라 달라지는 특성을 갖는다.
코로나19 통제정책의 변동
4단계 사회적 거리두기 정책 개편안, 다중목적시설 규제 제한. 5단계 대비 사적 모임 금지 규정은 최소화, 강화됐다.
코로나19 통제 정책변동의 유형
영업시간 제한은 2차 유행이 지나간 뒤 사회적 거리두기 개혁 5단계 정책의 일환으로 포함됐다. '계층화된' 정책 변화가 있는 것으로 보입니다.
코로나19 통제정책 결정 근거의 변화
따라서 정책변화 유형에 관한 연구가설 1의 검증 결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. 사회적 거리두기 조치에 대한 정책 결과 지표.
코로나19 통제정책 수준의 변화 측정
OxCGRT에서 계산된 지표에는 정부 대응 지수, 봉쇄 및 보건 지수, 엄격성 지수, 재정 지원 지수가 포함됩니다. 옥스포드 지수에 따르면 두 번째 전염병 동안 사회적입니다.
의료체계 대응능력의 변화
이를 위해 정부는 처음부터 확진자 검출을 위한 검사 역량을 강화하는 노력을 기울여 왔다. 3차 유행 당시에는 의심 증상이 없더라도 익명으로 검사를 받아 지역사회에 숨은 감염자를 찾아낼 수 있도록 '임시 선별진료소'도 운영했다.
방역정책에 대한 국민 인식
이는 방역정책에 대한 후향적 평가를 바탕으로 방역정책에 대한 국민인식 연구가 진행되고 있음을 시사한다고 할 수 있다. COVID-19 통제 정책 설정 및 변경 시 검역에 대한 대중의 인식.
인구 이동량의 변화
소상공인 자영업자의 경제적 피해
브론: 한국 통계포털(KOSIS), 질병관리청.
정책결과에 대한 연구
국내 연구에서 유성훈·김이연(2021)은 사회적 거리두기가 이동성 감소에 미치는 영향이 민주주의 국가와 권위주의 국가 모두에서 높다고 분석했다. Ashraf(2020)는 사회적 거리두기 정책이 경제에 부정적인 영향을 미치는 반면, 확진자 수를 줄여 경제를 살리는 간접적인 효과도 있다고 밝혔다.
정책변동에 대한 연구
사회적 거리두기 정책 이행에 영향을 미치는 정치적 요인에 대해 Cronert(2020)는 민주주의 국가가 권위주의 국가에 비해 사회적 거리두기 조치를 더 빠르게 이행한다고 분석했다. '관계부처 및 17개 시·도 장관들과 협의·의결한다'는 표현이 자주 등장하면서 사회적 거리두기 정책 변경은 중앙재난안전대책본부 관계장관 회의에서 결정되는 것으로 볼 수 있다.
인과 기재를 분석하는 방법론
의사결정나무모형(Decision Tree) 분석
이처럼 신규 사망자 수는 코로나19 방역정책 수준을 설명하는 가장 중요한 설명변수로 나타났다. 분석변수인 코로나19 방역정책 수준은 상반기와 동일하게 정책시차를 1주로 설정하였다.
랜덤 포레스트(Random Forest) 분석
특히 인구이동변수의 경우 코로나19 정책 시행 이후 나타나는 결과자료이기 때문에 2기 통제정책 수준의 변화는 다음과 같은 사실로 설명할 수 있다. 정책 시행 후 나타나는 정책 산출 요인의 기반도 중요한 고려 사항이었다. 부트스트랩 집계 방법이 제안되었습니다. 이는 배깅 방법에 비해 의사 결정 트리 모델 간의 상관 관계를 줄여 예측 오류를 더욱 줄입니다.
설명변수의 중요도(Feature importance) 분석
코로나19 방역정책 수준에 가장 유의미한 영향을 미친 변수는 신규 사망자 수, 인구이동, 중증환자 수였다. 정책 시행 이후 발생한 인구이동량 역시 중요한 설명변수로 나타났다.
XAI 방법론의 등장 배경
LIME
모형에 사용된 설명변수의 지역적 범위는 그래프의 Y축 내용을 통해 확인할 수 있다. Y축의 변수는 설명변수 값의 특정 범위를 나타내며, 이러한 설명변수의 지역적 특성을 고려한 예측변수의 설명력의 크기를 막대그래프로 표시합니다.
SHAP(Shapley additive explanations) 분석
코로나19 2단계에 대한 SHAP 분석을 통한 변수 중요도 계산. 변수 중요도는 의 순서로 높은 것으로 나타났다.
분석 결과의 종합
이를 통해 코로나19 기간에 따라 정책변화 기반의 중요성이 달라짐을 평가할 수 있었다. 섹션 4 증거 기반 정책 변화에 대한 사례 연구.
정책변동의 행위자 현황
방역이 경제라는 말은 반은 맞고 반은 거짓이다. 다중이용시설 집단감염률은 11월과 12월에 높았으나, 1월에는 집합금지, 운영제한 등으로 크게 감소했다.
코로나19 통제 정책지지연합의 구성
정책변동 과정의 토론회 및 공청회 발언 분석
증거에 기반한 사회적 거리두기 정책이 필요합니다. 그러나 사회적 거리두기 정책의 비용은 상당히 과소평가되어 왔습니다.
정책 자원과 관련된 다른 정책과의 통합적 변화의 필요성
중환자실 및 기타 분야의 확보가 제대로 이루어지지 않고 있어 앞으로 다가올 대규모 전염병에 대한 준비가 충분히 되어 있지 않다고 생각합니다. 정부가 코로나19에 대응해 사회적 거리두기라는 통제정책을 시행하기 위해서는 이와 관련된 여러 정책자원이 필요하다.
사례분석 결과의 종합
둘째, 정책 주장에 사용되는 증거의 선택에 차이가 있었습니다. 셋째, 정책 기반 증거 현상의 여러 유형을 식별할 수 있습니다.
