[On-going] Data & Previous works

Data

1. 지자체별 출산장려금 현황 및 데이터의 한계

출산장려금은 출산과 양육을 위해 일시적 혹은 일정 기간 지급하는 모든 현금지원을 의미한다. 출산장려금 제도는 지방자치단체별로 도입시기와 지원 금액이 상이하다. (따라서  2005년부터 2024년까지 17개 지방자체단체 패널데이터를 활용하여 출산장려금 정책 현황을 살펴본다. 본 지자체 패널데이터 요약통계는 곽은혜(출산지원정책의 효과분석 2021)가 수집한 자료이다. ) (데이터 찾아야함 어떤거 보여줄지?)

 

출산장려금은 기본적으로 지방자치단체가 자율적으로 조례로 정하여 시행하기 때문에 지원 금액이나 지원 대상 및 지원요건 등이 지방자치단체마다 차이가 있을 뿐만 아니라 지급방식, 지급금액, 정책도입시점 모두 상이한 것이 특징이다(송헌재･김헌아, 2014). 따라서 출산장려금 데이터는 수집 단계 및 분석을 위한 변수 가공 단계 모두에서 한계가 발생한다.

 

첫째, 데이터 수집 단계를 살펴보면, 대부분의 선행연구가 "지방자치단체 인구정책사례집" 및 "출산장려정책사례집"을 토대로 출산장려금 정보를 추출하였다. 그러나 이 방법의 경우, 해당 조례 법규가 존재하지 않거나 실제 집행 내용과 상이한 경우를 발견하기도 한다. 이러한 오류를 수정하기 위하여 박창우․송헌재(2014)는 230개 기초자치단체의 출산장려금 정책 담당자와의 전화면담을 통해 지급 금액과 방식을 조사하여 자료를 구축하였다. 이러한 데이터 수집 과정의 어려움은 분석에 사용된 데이터의 정확성과 신뢰성에 위협 요소가 된다.

 

둘째, 변수 가공 단계를 살펴보면, 출산장려금 변수 산정에 모호함이 존재한다. 박창우.송헌재(2014) 는 광역자치단체와 기초자치단체를 합산하여 자료를 구성한 반면 이명석․김근세․김대건(2012)는 광역자치단체에서 지원하는 출산장려금 정책을 제외 하고 기초자치단체의 출산장려금 정책만을 조사하였다. 또한 출산지원금은 출생순위에 따라 차등지급되기 때문에, 대부분의 선행연구들은  출생순위에 따른 출생아수 구성비를 고려한 가중치를 보정한 가중평균을 구하여 이를 보정한 출산장려금 변수을 자치구별 출산장려금로 산출하였다.(최준옥･송헌재(2010), 김근세･김대건･이명석(2012), 김민곤 ･ 천지은(2016)) 그러나 최정미(2010)의 경우 출생순위별로 모두 합한 출산장려금 총합으로 설정였다. 그리고, 출산장려금은 각 자치구별로 다양한 명칭이 존재하며, 지급형태 또한 다양하다. 따라서 이를 동일선 상에서 비교하기에 어려움이 따르고 선행연구들은 비현금성 지원을 제외한 일시 및 분할형태로 지원되는 현금지원만을 고려하는 것으로 출산장려금으로 정의하여 산출하였다(송헌재･김헌아, 2014; 최준욱･송헌재, 2010, 김민곤 ･ 천지은(2016) ). 이는 출산장려금 변수 산출 방식에 따라 결과가 달라질 수 있음을 의미하므로 해석의 신뢰성을 저해하게 된다. 

2. 인천광역시 「1억 플러스 아이드림」

 

3. 합계출산율, 신생아 수 

000년부터 0000년까지 17개 지방자차단체의 합계출산율, 신생아수는 통계청(2005~2024)「인구동향조사」출생 자료를 이용하여 구축하였다. 

 

* 합계출산율(Total Fertility Rate), 신생아 수 정의

합계출산율은 여자 1명이 평생 동안 출산 가능하다고 예상되는 평균출생아수를 나타낸 지표로서 연령별출산율(ASFR)의 총합이며, 출산력 수준을 나타내는 대표적 지표이다. 그러나 합계출산율 자체는 여성의 모의 연령별 출산율을 합산한 것이므로 합계 출산율이 높다고 해서 출생아수 또한 반드시 증가하는 것은 아니라는 점에서 각 자치단체의 각 년도별 실제 출생아수(Number)도 아울러 종속변수로 추가 선정하여 분석하였다(석호원, 2011).

 

 ※ 통계청의 e-지방지표와 보건복지부의 임신육아종합포털사이트 - 전국 226개 기초자치단체의 (2018년 기준 75개 시, 82개 군, 69개 구으로 구성). e-지방지표에서는 합계출산율, 임신육아종합포털사이트에서는 첫째 자녀에서부터 다섯째 자녀까지의 출산장려금에 관한 자료를 수집

 

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Previous works

1. 국내선행연구

한국의 출산장려금의 효과에 대한 선행연구는 분석 기간, 범위, 방법, 분석결과에 따라 다양하다. 이는 분석 결과를 해석할 시, 앞서 언급한 데이터 처리 방법과 더불어 분석 기간, 범위 및 분석 방법을 포괄적으로 고려하여야 함을 의미한다. 

(1) 출산장려금이 출산율에 미치는 영향에 대한 견해

한국의 출산장려금의 효과에 대한 상반된 연구결과들은 다음과 같다. 먼저 출산장려금의 출산율에 대한 긍정적 인과관계를 발견한 연구로는 곽은혜(2021), 김우영․이정만(2018),  박창우․송헌재(2014), 이명석․김근세․김대건(2012), 최정미(2010),  Kim(2024)이 있다. 반면 출산장려금과 출산율 간에 상관관계를 발견할 수 없다고 판단한 연구로는 김민곤․천지은(2016), 석호원(2011)이 있다. 

 

(2) 분석의 범위

이들 연구는 분석의 대상이 된 지자체의 범위가 동일하지 않다. 전국 230개 지방자치단체를 모두 포함하기도 하고, 분석의 용이성이나 해석의 유의미함을 고취하기 위해 특정 지역을 대상으로 하기도 한다. 곽은혜(2021), 박창우․송헌재(2014), 이명석․김근세․김대건(2012), 최정미(2010)가 전국 230개 지방자치단체를 대상으로 한 것과 달리, 김민곤.천지은(2016), 석호원(2011)은 서울시 25개 자치구를 대상으로 하였으며, 김우영․이정만(2018)은 충청남도의 16개 시군과 충청북도의 12개 시군을 대상으로 하였다. 

 

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(3) 분석의 기간 

이들 연구는 분석의 기간 또한 상이하다. 곽은혜(2021)가 2007년부터 2019년까지, 김민곤․천지은(2016)이 2012년에서 2014년까지, 김우영․이정만(2018)가 2000년부터 2016년까지, 박창우․송헌재(2014)가 2005년부터 2010년까지, 석호원(2011)이 2005년부터 2009년까지, 이명석․김근세․김대건(2012)이 2005년부터 2009년까지를 분석 기간으로 삼았으며 최정미(2010)는 2008년, 2009년 출생아수와 2010년 1월 출산장려금 자료를 활용하였다. 한편 Kim(2024)는 2000년부터 2015년까지의 자료를 이용하였다. 

 

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(4) 분석 방법

선행연구들에서 출산장려금의 출생아수, 합계출산율에 대한 인과적 효과를 추정하기 위해 사용한 방법은 고정효과모형(곽은혜(2021), 박창우․송헌재(2014), 이명석․김근세․김대건(2012)), 다중회귀분석(김민곤․천지은(2016), 석호원(2011))이 주를 이룬다. 그러나 인구이동을 고려하기 위해 구조방정식모형(김우영․이정만(2018))을 사용하기도 한다. 동일한 분석 방법을 사용하였더라도 이들 연구는 각기 다른 모형 설계를 보여주므로 해석에 신중을 기하여야 한다. 

 

저출산 문제가 가지는 심각성에 비해, 지자체별 정책 시행 내역의 통합적 데이터가 부재하다는 사실은 놀라울 정도이다. 이러한 상황에서 선행연구들이 지자체별 패널 데이터를 구축하고 다양한 분석기법을 활용하여 정책 효과를 검증하였다는 것은 고무적이다. 그러나 선행연구가 가지는 한계점을 인식할 필요가 있다. 첫번째로, 앞서 데이터 절에서 살펴본 바와 같이, 분석에 사용된 지자체별 출산지원금 현황 데이터는 수집 단계 및 변수 가공 단계에서 한계점을 가진다. 둘째, 본 절에서 살펴본 바와 같이, 선행연구가 분석한 기간과 지역적 범위가 제각각이다. 이는 선행연구 결과를 동일선 상에서 비교하기 어렵게 한다. 셋째, 선행연구의 결과는 출산장려금의 효과에 대해 합의되지 않은 견해를 보인다. 마지막으로, 가장 중요한 점은, 출산지원금 정책의 긍정적 효과를 발견한 다수의 연구에도 불구하고, 지난 20년간의 출산정책은 출산율 하락을 막기에 역부족이었다는 것이다. 이는 향후 출산정책 수립의 이정표가 될 새로운 연구가 필요함을 의미한다.

 

따라서 본 연구에서는 선행연구와 다르게, ....을 검증한다. 또한 본 연구의 분석 범위는 ...이며 분석 기간은 0000년부터 0000년이다. 이는 ...이다. (이유) 분석 방법은 ...을 사용하였는데 이는 ...의 장점이 있다. 

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2. 해외선행연구 

(1) 출산장려금이 출산율에 미치는 영향에 대한 견해

출산장려금 같은 현금지원의 출산율 제고 효과에 대한 해외선행연구 또한 혼재된 견해를 보인다. 먼저 현금지원 등의 출산정책과 출산율 간의 인과관계를 발견한 연구는 다음과 같다. Drago(2009)는 2004년 호주 정부가 도입한 "베이비 보너스(Baby Bonus)"정책(주석 - 출산 여성에게 자녀 한 명당 3,000호주달러 지급)이 출산율 소폭 상승 효과를 가져온 것으로 추정하였다. Milligan.K(2002) 또한  1988년에 시행된 캐나다 퀘벡의 베이비 보너스 정책이 출산율에 긍정적 영향을 미쳤다고 판단하였으며, Gauthier, A. H., & Hatzius, J. (1997)와 Anna Christina D'Addio & Marco Mira d'Ercole(2005), Joëlle E. Sleebos (2003)는 OECD 국가를 대상으로 분석한 결과, 현금지원이 출산율에 유의미한 영향을 미침을 보였다. Anders Bjorklund, (2006)는 1960년대 중반부터 1980년에 이르기까지 유급출산휴가, 보육지원, 자녀수당 등을 큰 폭으로 증가시킨 스웨덴의 정책이 출산율 제고 효과로 이어졌다고 보았다. 반면 유의미한 효과를 발견하지 못한 연구는 다음과 같다. Kalwij A. (2010)는 1980년∼2003년 기간 동안 서유럽 16개국을 대상으로 분석한 결과 가족수당은 출산에 효과가 없다고 보았다. Synøve N. Andersen, Nina Drange, Trude Lappegård (2018)는 1998년 노르웨이에서 도입된 현금보육(CFC: Cash-for-Care) 정책에 따른 출산 행동을 분석하였고, 단기 출산율의 증가는 관찰되지 않았다. 

(2) 분석 방법

분석 방법은 difference-in-differences () 가 주를 이룬다. Milligan, K. (2005)은 시기, 관할 지역, 가족 유형에 따라 처치 집단과 통제 집단을 구성하여 캐나다 퀘벡 주의 출산 장려 현금 지원 정책(주석 - C$8,000 to families having a child)이 출산율에 미친 영향을 분석하였다. Boccuzzo et al.(2008)은 2000년부터 2003년까지 이탈리아 FVG 지역에 지급된 출산 보너스가 출산율에 유의미한 영향을 미쳤는지를 금전적 지원의 영향을 받은 여성과 그렇지 않은 여성의 출산율 추세의 차이를 통해 살펴보았다. Cohen, A. et al. (2013) 1999년부터 2005년까지 개인 수준 패널 데이터를 사용하여 아동 수당 수준의 변화가 개인의 출산 결정에 미치는 영향을 조사, Riphahn, R. T. et al. (2017) 1996년 독일 아동수당 제도의 개혁 이후, 가구의 소득 수준과 자녀 수에 따른 아동수당의 이질성을 이용하여 출산율에 대한 인과적 영향을 식별.

 

반면 González, L. et al. (2021)은 regression discontinuity design을 통해 스페인에서 아동수당이 출산에 미치는 긍정적인 영향을 파악하였다. 구체적으로는 아동수당 정책의 도입과 폐지 시점을 활용하여 이질성 분석을 수행하여 출산율에 영향을 미치는 증거를 발견하였다. 

 

panel fixed effect model, event study

* Hong, S. C., Y.-I. Kim, J.-Y. Lim, and M.-Y. Yeo (2016). Pro-natalist cash grants and fertility: A panel analysis. The Korean Economic Review. 

- 추가

 

* Kim, W (2024). Baby Bonus, Fertility, and Missing Women, Journal of Human Resources Vol. 60, Issue 3

-  추가

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