데이터기반행정 실태평가 지표의 정책도구적 진화: 기능별 시계열 분석과 정책 메시지의 내재화
The Policy-Instrument Evolution of Data-Driven Administration Evaluation Indicators: Function-Specific Time-Series Analysis and Policy-Message Internalization
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초록
본 연구는 데이터기반행정 실태평가가 정부의 전략적 정책 목표를 공공조직에 전달하고 조직의 제도적 변화를 유도하는 정책수단으로 기능한다는 점에 착안하였다. 이를검증하기 위해 평가가 처음 시행된 2021년부터 2024년까지 4개년간 행정안전부의 실태평가 편람을 전수 수집하고 각 연도별 평가 지표와 설명문을 INF(기반)･MGT(관리)･ USE(활용)･GOV(거버넌스) 네 가지 정책기능으로 분류한 후, 정량 분석(지표 구조, 배점, 평가방식)과 정성 분석(텍스트 마이닝 기반 키워드 분석)을 결합한 혼합방법을 적용하여 분석하였다. 그 결과, 실태평가는 기반･관리 중심에서 활용성과･거버넌스 중심으로 정책 우선순위를 전환하고 있었으며 정량화된 평가 기준과 세부항목의 재설계는 공공조직이 데이터 활용을 업무 표준으로 수용하고 제도화하게 만드는 유인 장치로 작동하고 있었다. 아울러 지표 설명문에 나타난 핵심 키워드의 변화는 행정조직 내에서 규칙적･규범적･인지적 제도화가 단계적으로 촉진되고 있음을 보여주었다. 본 연구는 실태평가 지표가 정보 기반의 연성 정책도구로서 공공조직의 행정 구조, 전략, 조직문화에 실질적인 영향을 미치고 있다는 사실을 실증적으로 규명함으로써 평가체계를 통한데이터기반 행정의 제도화 경로를 이론적으로 해명하고 나아가 실천적으로 설계할 수있는 토대를 제시한다.
Abstract
This study investigates how the Data-Driven Administration (DDA) Evaluation not only diagnoses administrative performance but also serves as a soft policy instrument that conveys the central government’s strategic goals to public organizations and induces institutional change. We collected the full Evaluation Manuals issued by Korea’s Ministry of the Interior and Safety from 2021 (the first year of implementation) through 2024 and classified every evaluation indicator and its explanatory text into four policy functions—INF (Infrastructure), MGT (Management), USE (Utilization), and GOV (Governance). Employing a mixed-methods design that combines quantitative analysis of indicator structures, weightings, and scoring rules with qualitative text-mining of explanatory keywords, we find a clear shift in policy priorities from an infrastructure- and management-oriented focus toward utilization and governance. Re-engineering of quantified criteria and sub-items has functioned as an incentive mechanism, encouraging agencies to adopt data use as an organizational standard and to institutionalize it in routine practice. Keyword dynamics further reveal that regulative, normative, and cognitive forms of institutionalization have progressed in stages within administrative organizations. By empirically demonstrating the Evaluation’s influence on administrative structures, strategies, and organizational culture, this study theorizes the institutionalization pathway of data-driven administration through an information-based policy tool and offers a foundation for practitioners to (re)design evaluation systems that embed data use more deeply in the public sector.