수의직렬 공무원 적정 수 추정에 관한 베이지안 방법론의 적용 (The Application of Bayesian Methodology for Estimating the Optimal Number of Veterinary Officers)

서지정보

· 발행기관 : 한국정책분석평가학회
· 수록지 정보 : 정책분석평가학회보 / 34권 / 4호 / 113 ~ 140페이지
· 저자명 : 박성대, 김정학

초록

기술발전과 사회경제적 변화에 따라 인수공통감염병 및 국경을 넘나드는 동물전염병의 예방, 사람･동물･환경의 원헬스, 동물보호 및 복지 등 수의직렬 공무원의 업무범위와 역할이 증대되고 있으나, 수의직렬 공무원의 수는 2021년 이후 감소하고 있다. 효과적인 국가 수의서비스 제공을 위해서는 향후 필요한 수의직렬 공무원의 적정 인력 수를 추정해 볼 필요가 있다. 본 연구는 베이지안 방법론을 활용하여 수의직렬 공무원의 적정수를 추론하였다. 베이지안 방법론은 점 추정치를 결과로 보여주는 빈도주의 방법론과 달리 결과를 확률적으로 보여주기 때문에 유연하고 신뢰성 있는 해석이 가능하고, 표본의 크기가 작아도 적절한 사전분포 설정을 통해 의미 있는 결과를 도출할 수 있으며, 모형 선택 과정에서 발생할 수 있는 불확실성을 반영하기 때문에 공무원의 적정 인력 규모 추정과 같은 연구에 활용도가 높다고 판단된다. 실무를 담당하는 전국 5급 이하 수의직렬 공무원수를 종속변수로 하고, 수의직렬의 업무와 관련되어 있는 가축전염병 발생 건수, 축산농가 수, 동축산물 검역 건수, 가축의 도축 마리 수, 국가 수의서비스 예산액, 동물병원 수, 국내 동물약품 시장 규모를 독립변수로 활용하였다. 훈련 데이터는 2011년부터 2022년까지의 데이터를 이용하였으며, 표본 외 예측 방식으로 2023년 데이터를 검증데이터로 활용하였다. 모형의 사후예측 P값의 평균과 분산은 각 0.5, 0.69로 모형적합성에 문제가 없었다. 2023년 5급 이하 수의직렬 수의직렬 수 예측결과, 95% 신용구간에서 최소 1446.7명에서 최대 2143.2명으로 확인되었고, 중위값은 1,796.1명이었다. 2023년 5급이하 수의직렬 공무원의 실제 현원은 1,645명으로 베이지안 예측으로 구한 95% 신용구간 범위 내에 위치하였으나, 중위값에 미치지 못하고 있는 점은 인력공급이 수요를 충족하지 못하고 있음을 반영한다고 볼 수 있다. 또한, 베이지안 모델 평균(BMA) 분석 결과, 본 연구에서 적용된 독립변수 중 동물약품 시장규모와 수의서비스 관련 예산액의 사후포함확률(PIP)이 각각 0.5362와 0.3375로 높게 확인되어, 이들 변수는 향후 후속 연구에서도 적용할 필요가 있음을 확인하였다.

영어초록

The scope of work and roles of veterinary officers have expanded due to technological advancements and socio-economic changes, encompassing the prevention of zoonotic and transboundary animal diseases, One Health, and animal protection and welfare. However, the number of veterinary officers has been decreasing since 2021. To ensure the effective provision of national veterinary services, it is essential to estimate the optimal number of veterinary officers needed in the future. This study employed the Bayesian methodology to infer the appropriate number of veterinary officers.
Unlike frequentist methodologies that provide point estimates, the Bayesian approach presents probabilistic results, enabling flexible and reliable interpretations. It can yield meaningful outcomes even with small sample sizes through appropriate prior distribution settings and accounts for uncertainties in model selection, making it highly applicable for studies like estimating the optimal workforce size of public officials.
The study utilized the number of veterinary officers below grade 5 as the dependent variable. Independent variables included the number of livestock infectious disease outbreaks, the number of livestock farms, the number of animal & animal products quarantine cases, the number of livestock slaughtered, the national veterinary service budget, the number of animal hospitals, and the domestic animal pharmaceutical market size. Training data from 2011 to 2022 were used, and the 2023 data served as the validation dataset in an out-of-sample prediction approach. The model's posterior predictive p-value had a mean and variance of 0.5 and 0.69, respectively, indicating no issues with model fit.
The prediction results for the number of veterinary officers below grade 5 in 2023 showed a 95% credible interval ranging from 1,446.7 to 2,143.2, with a median value of 1,796.1. The actual number of veterinary officers below grade 5 in 2023 was 1,645, falling within the 95% credible interval but below the median, reflecting a gap between supply and demand.
Additionally, Bayesian Model Averaging (BMA) analysis revealed that among the independent variables applied in this study, the posterior inclusion probabilities (PIPs) of the animal pharmaceutical market size and veterinary service-related budget were relatively high, at 0.5362 and 0.3375, respectively. This finding underscores the need to include these variables in future research.

참고자료

· 없음