행정학에서의 베이지안 방법론의 유용성 탐색: 공무원 적정 정원 수 추정을 중심으로

Abstract

베이지안 방법론은 행정학에서의 주류 과학적 사고방식인 빈도주의적 방법론과는 전혀 다른 관점에서의 분석과 그의 결과 해석을 통해, 기존의 빈도주의 방법론에서는 얻을 수 없는 정보를 제공할 수 있다. 특히 이를 행정 현상의 관리에 이용하는 경우, 행정 실무 차원에서 도움이 될 수 있는 새로운 정보를 제공하는 것 역시 가능하다. 본 논문에서는 행정학 분야에서 아직 생소한 베이지안 방법론을 이론적 논의와 함께 서울시의 공무원 적정 수 추정이라는 사례를 들어 자세히 설명한다. 사례를 통해 베이지안 회귀분석은 표본 수가 적은 하나의 행정기관에 대하여도 적용이 가능하고, 공무원 수와 연관 있는 변수들에 대한 여러 가설을 직접적으로 검정할 수 있으며, 점 추정치의 하나가 아닌 여러 가능한 수치들의 확률분포 형태로 정원관리 예측치를 산정하게 해줌으로써, 실제 공무원 정원관리를 개선하는 데 실무적인 도움을 줄 수 있음을 보여주고자 한다.

The Bayesian methodology is completely different from the mainstream frequentist methodology. Bayesian analysis and its distinctive result interpretation can provide further information that we would not be able to obtain from the frequentist approach. This advantage of the Bayesian methodology, affluent information, can be utilized in the public administration field, especially for practically efficient management. This paper tries to introduce the basics of Bayesian methodology, as a primer, to public administration population who may not be familiar with the methodology yet. For that purpose, we explore not only theoretical differences from the frequentist methodology but also an empirical example on how to accurately estimate and predict a proper size of public workforce in a public organization. In the empirical analysis, we show that the Bayesian regression method can be used even for one pubic organization with a small sample size, that various hypotheses on the factors associated with the workforce size can be directly tested, and that the workforce size is predicted not in a single point but in a range in the probability distribution.