기존 복합정책의 분석방식은 정책군 공통 거시지표의 비계량적 모니터링과 개별사업 수준 효과성 분석결과의 단순 통합으로 이루어져왔다. 그러나 이런 방식은 목적이 다른 개별사업 간 성과 통합이 어렵고, 정책조합으로 인한 상호작용을 측정하지 못하여, 복합정책의 총효과 산출 및 시너지 효과를 확인하기에 적합하지 않다. 본 연구는 이러한 점에 착안, 수혜자 입장에서 복합정책의 영향을 분석하기 위한 방법론을 고안하고, 5가지 노인복지정책의 삶의 만족도 제고 효과를 사례로 실증하였다.
분석방법은 선행연구를 근거로 상호작용의 종류, 방향, 정도에 대한 분석틀을 구축하고, 패널이원고정효과모형을 활용하여 효과를 추정하였다. 시너지 효과의 도출은 복합정책유형별 더미코딩을 사용하여 총효과 추정 후, 동일모형에서 개별정책수혜 시 효과 합과의 차이를 이용하였고, 시너지 효과 정도 가늠을 위해 복수지표(SG, SI, AP)를 구성하였다. 정책 간의 상호작용은 개별정책의 지원논리를 중심으로 해석하였다.
분석결과, 수혜정책수가 많다고 반드시 시너지 효과가 큰 것은 아니었으며, 어떤 정책 간의 복합인가가 더 중요하였다. 수혜정책수가 적은 경우, 노인들의 우선적 수요를 해소하는 경제적 지원논리 정책 간의 복합유형만 시너지 효과가 나타났으며, 정책 효과의 적층을 통해 기본수요가 충족된 이후에 사회참여 지원논리 정책의 시너지 효과가 가시화되었다. 연구 결과는 추후 정책 포트폴리오 설계 및 관리, 효과 분석에 활용할 수 있다.
This study aims to build the evaluation framework for synergy effect analysis of the multiple programs and show its empirical application to elderly welfare programs. Under the current institutional settings, the effects of mixed policies designed to pursue the common goals in the overall perspective cannot be readily drawn within the governmental evaluation system using performance indexes. Furthermore, in public policy academia, existing policy evaluation researches usually focus on only one or a few treatments rather than multiple interventions.
To organize a theoretical foundation for analyzing interactions between programs, we explored several inter-disciplinary fields, including epidemiology, industrial engineering, biochemistry, and other applied policy areas. The basic concept to estimate the synergy effect of the policy set is to calculate a gap between a sum of individual policy effects and the merged effect of them. A technical methodology used for estimation was a two-way binary logit fixed-effect model that applied a 5-digits dummy variable, which digit represents each status of policy benefit. We interpreted results according to the expected policy working logic, called ‘the logical relation’ of a policy goal and tools.
The first step was to test a hypothesis by comparing the results of each method using different variable settings. Using individual policy dummies, count of provided benefits, and multi-digit mixed policy dummy, have resulted in different estimations, arising a necessity for multi-program analysis. Second, “the more, the better” did not always work in the case of the elderly welfare system. Though the number of services received is more numerous, total effects could be lesser based on the combination type of policies that determines synergy. The empirical analysis shows that the basic demands of the elderly should be first met, among other service purposes. Especially unless financial support meets their needs, the synergy effect with social participation logic can not work out to be visible. However, once satisfying basic policy needs, synergy with social participation programs becomes more noticeable than one with a similar logical relation.