데이터가 말하지 않는 것들
사회정책 지표를 수치로 환산해 주기적으로 발표하겠다는 교육부 방침에 대해
교육부가 사회정책 지표를 구체적인 수치로 환산해 주기적으로 발표하기로 했다고 한다. 사회정책 과제를 성과 중심으로 관리하고, 객관적인 데이터를 활용해 정책을 수립하고 결정하기 위해서라는 것이다. 그동안 다소 추상적이었던 사회정책 과제를 객관화시켜 정책의 실효성을 빠르게 파악할 수 있도록 하겠다는 것이다. 정책수행자의 입장에서 보면 자기 책무성을 높이는 방안이고, 선언이 아니라 실천으로 말하겠다는 점이니 환영할 일이다.
그런데, 사회정책을 경제지표처럼 수치화하는 과정에서 생각해야 할 것들이 있다. 지표 중심 정책은 대표적인 GDP 접근법 중 하나이다. 아마티아 센이나 토드 로즈는 이렇듯 성과를 양화 하는 과정이 정작 개인의 삶을 개선하는 데는 한계를 가지고 있음을 지적한다.
교육부가 객관적 데이터를 활용해 정책을 수립하고 결정하기로 한 것에 관해 딴죽을 걸고 싶어 이 말을 하는 것이 아니다. 합당한 복지 철학과 방향 속에서 정책을 추진하는 것은 필요하고, 정책의 추진 결과를 모니터링하고 이를 다시 이후 정책 수립 과정으로 피드백하는 것은 기본이다. 그러나 사회정책 지표를 내걸고 마치도 그것이 달성해야 할 목표처럼 여겨지게 되면 예상하지 못했던 많은 문제들이 발생한다.
수치상 개선과 개인의 실제적 삶의 개선은 항상 일치할까? 통계나 평균에는 함정이 있다. 한 사람의 상태가 획기적으로 개선되면 나머지 구성원의 삶은 그대로이거나 나빠지더라도 평균은 상승하는 경우가 있다. 이 경우 우린 사회정책의 결과로 질이 좋아졌다고 말할 수 있을까. 이것이 데이터 혹은 평균이 말해주지 않는 것들이다. 쉽게 말하여 백 명 중 한 사람의 극단적 부자가 있다면 나머지 99명은 극단적 저소득청이라 할지라도 집단의 평균은 중산층이라고 나오는 현상 말이다.
사회정책을 보다 세밀하게 챙겨 시민들의 삶에 더 가까이 다가서겠다는 정책 방향을 반대하지 않는다. 하지만 사회정책에 도입된 지표가 어느새 달성해야 할 목표가 되어 시민이 동원의 대상이 되는 것은 바람직하지 않다. 물론, 사회정책에서도 지표를 활용할 수 있지만 그것은 정책 시행의 결과로써 기능하는 것이 맞다.
우리 주변에는 데이터를 유난히 중시하는 사람들이 많고, 그들의 주장에도 귀담아 들어야 할 것이 많다. 그러나 교육을 포함하는 사회정책에서 데이터 기반의 양화 된 수치들을 가지고 정책을 추진할 땐 얻는 것만큼 심각하게 잃는 부분이 있다. 그것은 개개 시민이 가진 개별성과 고유성의 맥락을 무시하고 그저 수치의 개선이나 평균의 상승 등에 집중하게 되는 정책의 역작용을 불러온다는 것이다. 일단 한 번 수치를 목표로 잡게 되면 그 이후는 실질적 삶을 개선하는 것이 아닌 목표 달성을 위한 여러 수단이 동원될 수밖에 없다.
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* 커버 이미지 출처
http://www.leanhealthcareexchange.com/leading-the-way-with-leading-indicators/
