문제
2022년 인구동향조사 2023. 2. 22. 통계청: 10년만에 신생아의 수가 절반이 되었다.
⇒ 인구 소멸 문제
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최근 10년간 한국은 출산율 세계 꼴지를 넘어 집단 자살 국가로 발돋움 하였다. 도대체 한국엔 무슨 일이 있었는가?
cf. 40년간 출생아 수 추이 89만명 → 25만명: Pasted image 20240318000401.png
많이 언급되는 저출산 요인들
-부동산 가격 상승 -남녀 갈등 격화와 갈라치기 -여성 지위 상승으로 인한 눈높이 문제 -수도권 과밀화 문제 (부동산 가격 상승 및 일자리 문제와 관련이지 않을까?) -생활비 등 물가 상승, 교육비 등 양육비 상승, 일자리 -문화적으로 서로 비교를 하는 비교사회
⇒ 왜 대한민국만?
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세계 인구는 현 80억에서 100억명까지는 꾸준히 증가할 것이다. Pasted image 20240317233740.png 그런데 인구 고점을 찍은 대한민국에는 무슨 일이 발생했는가?
특히 서울의 출산율은 0.59이다. Pasted image 20240318000059.png
문제 분석하기
01- 지난 21년간 20대 출산율이 크게 줄었다는 것.
→ 20대에 엄마가 되는 것이 너무 큰 부담이 되고 있다.
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추이: Pasted image 20240317234113.png
(출산 시기에 대한 인식 변화속도가 더 빠른 일종의 오버슈팅 가능성)
02- OECD 국가별 첫째아 출산연령 33세로 꼴지 (20년간 평균연령이 5세 올랐다.) Pasted image 20240317234918.png (첫째아 출산이 늦어지면 둘째아부터는 노산이다. 이는 매우 큰 부담으로 강한 억제력이 발생할 수 있을 가능성 ㅡ 즉, 경향성이 선형적이지 않을 수 있다는 것.ㅡ cf. 20년간 둘째이상 52% → 37%로 급락 Pasted image 20240317235337.png ㅡ 신생아 기준인지 현 가구 기준인지에 따라 해석이 크게 바뀔 수 있다. 자세히 찾아볼것.)
원인 후보
-gdp 대비 양육비 -양육비 상승 곡선 (1목과 연관) -물가상승률과 1인당 gdp 추이 비교 -중산층이라고 여기는 비율의 변화 추이 -양육비는 결혼을 막는 요소가 아니다. 결혼을 막는 요소는 집값이다. 부동산 가격조사하기
-돈적인 측면 외 요인은? 경제적 여건, 인식적 여건은 아주 밀접하게 맞닿아 있다. 사교육에 돈을 많이써서 양육비가 늘어난다면, 그것은 결국 인식적 여건과 연결된다. 인식적 여견은 평균의 통계에서 찾을 수 있지 않을까? 그게 대략적으로 우리 사회의 단면을 보여주는 것이라고 생각할 수 있다.
전제에 대해 생각해보자 전제1) 인식이 수요를 만든다. 전제2) 평균이 인식을 대표한다. (분산을 고려하는 것은 어렵다. 많이 중요할까?) 전제3) 모든 집단 문제는 구조적인 문제다. (무엇이 구조적 문제인가? 1. 법제적문제 2. 소득분포
3. 문화/ 문화적 특징 또한 어떠한 통계적 수치로 나타낼 수 있지 않을까?) 전제4) 원인이 되는 변수의 평균 수치로부터 이끌어 낼 수 있는 유의미한 다중선형회귀 해석이 존재한다. (국가간 비교 필요) 전제5) 출산은 결혼이 선행되어야 발생한다.
범례 : 1x = 교육비, 2x = gdp, 3x = 거주형태, 6x = 교육구조, 7x = 취업구조
90- 갈라파고스화 되는 한국 91- 2022년 학교 통일교육 실태조사 2023. 2. 17. 통일부: 통일이 필요없거나 관심 없다는 학생 7년 새에 20% → 42%로 증가 (2배가 됨.) // 세대 차이 92- 국민삶의 질 2022 보고서 2023. 2. 20. 통계청: OECD 삶의 만족도 순위 36위/38위 // 삶의 질과 출산율 비교 가능 Pasted image 20240316190026.png // 하지만 객관적 지표에서는 19/188(HDI)의 호 성적임. ⇒ 객관적 통계 지표만으로는 행복하지만 주관적 통계 지표로는 불행하다? → 해당 통계에서 사용한 객관적 지표를 분석하고, 주관적 지표와 근사할 수 있는 객관적지표를 고민해본다. 행복하지 않은 이유(2018 TheKoreaTimes) → 동아시아 문화권은 집이 비싸고 신분의 상징이다. 자녀의 성공을 행복으로 여긴다. 따라서 행복도 경쟁일 수 밖에 없기 때문이다. → 성공을 위한 경쟁을 덜 강조해야 한다. (하지만 경쟁사회가 심화되지 않는 나라가 얼마나 있는가.) 93- 전경련자료 // 산업 구조 (압도적 제조업 비중을 가진 선진국) → gdp 대비 노동생산성이 낮다. 고용률, 구직단념자 낮음.
11- 2022년 초중고사교육비조사 결과 2023. 3. 7. 통계청: 최근 2년간 34% 증가 Pasted image 20240316200454.png → 학생 1인당 월평균 사교육비 2년간 36.6% 증가: 41만원/월; 고딩 53만원/월 ㅡ하지만 사교육 참여율은 2022기준 초딩 85%, 고딩 66%로 고딩의 참여율이 더 낮다. Pasted image 20240316224404.png // 사교육 참여율 추이도 생각할것 Pasted image 20240316203113.png 고작 1년 만에 사교육 참여자 3% 증가 Pasted image 20240316225310.png // 사교육참여자 평균: 고딩 70만원/월 Pasted image 20240316225843.png (국가별 사교육 참여율 및 2023 보고서도 참고할것) 11.2- 인터넷 강의 확대의 역할 분석 필요. 2015년 이후 고등학교 사교육비 7년간 두배로 증가 (하지만 이것은 전체 평균이다.) ← 2015년 압도적 인강 1타강사의 등장 *참고 메가스터디 교육 매출액 추이 2015 ~ 2022년 동안 7배 증가 Pasted image 20240316201045.png (메가 대성 이투스 3사의 매출액 추이를 참고하고, 인강이 만들어낸 사교육 시장 소비 창출의 효과를 분석할 것. - 과연 안들을 수 있는가) // 비단 고딩만의 변화가 아니다. 초 중딩도 증가하는 추세를 갖는다. Pasted image 20240316230118.png 11.3- 사교육비 확대의 요인은 고등학생이 메인이 아니다. 2021년 대비 2022년 사교육비 증감률은 초등학생이 11%이다. (통계의 함정이 있다. 코로나 특수) Pasted image 20240317000407.png 초중고 사교육비 총액 비중 거의 균일Pasted image 20240317000957.png 94- 청년 삶 실태조사 2023. 3. 6. 국무조정실: 청년(만19~34세) 캥거루족57.5%, 이들 중 독립계획 없음 67.7%. 그 이유는 경제적 여건 56%. ⇒ 청년들이 독립을 하지 못하고 있다. // 정치관심없다 62.5% (정치관심도와 삶의 팍팍함이 관련있을까?) // 향후 결혼계획 있다. 75.3% (하고싶냐는 늬앙스였는지 아니면, 구체적 계획을 물었는지에 따라 천차만별로 답이 달라질 수 있을것이므로 주의 요망.) 아이계획있다 63.3% 미래실현 어느정도 가능하다 95%.
제언: 국가간 비교가 필요함.
13- 전국 영유아 인구추이(0~5세) -40%Pasted image 20240428171726.png 동시기 영어유치원 설립추이 증가중Pasted image 20240428172026.png (일반 유치원 수는 감소) 가격은 월평균 110만원 수준(대학교육보다 비쌈) Pasted image 20240428172242.png 유아교육 취원률 20년새 2배 Pasted image 20240428172401.png 2013vs2017영유아 사교육 통계 Pasted image 20240428172645.png 가구 소득별 사교육 참여율 Pasted image 20240428172818.png 14- 통계개발원, KOSTAT 통계플러스 2023년 가을호: 기준금리 1%p 인상시 소비 감소폭 Pasted image 20240428181239.png → 금리 및 유가 등도 factor로서 가치가 있을것.
21- 국가별 1인당 gdp 대비 양육비 지출 비중 Pasted image 20240430022450.png
31- 소득 대비 주택 가격(PIR) 추이 Pasted image 20240430022407.png
61- 수능 응시자 인원 추이 Pasted image 20240429000630.png + 수능 N수생 비율 Pasted image 20240429000647.png ⇒ 현대판 과거제 문화 ⇒ 사회 진출 시기를 늦춘다 62- 고등교육(대학이상)이수율 1위 Pasted image 20240429003317.png
71- 청년 취업률 조사하기, 청년 쉬는 사람 비율 Pasted image 20240429003451.png, 졸업했지만(15~29세) 미취업자 126만명/452만명
++취업늦는/안하는 원인: 6, 7, 9(산업구조) 하향 취업을 하지 않는다 ⇒ 구직기간 증가: 직종별 임금격차가 다른 나라에 비해 크다 Pasted image 20240430011007.png ⇒ 청년들은 취업난, 기업들은 인력난 ⇒ 청년들의 사회 진출 늦어짐.
++결혼 안하는 원인: 1, 2, 3, 4, 5, 8 1위 돈(통계청, 사회조사, 청년 의식 변화) Pasted image 20240430010733.png
초혼 신혼부부 평균 소득 추이 Pasted image 20240430051643.png 결혼율: 2022년 기준 인구동태 코호트, 통계청: 83년생(40세) 혼인율 남65%, 여78% ⇒ 30%는 미혼 / 88년생(35세) 혼인율 남40%, 여60% ⇒ 50%가 미혼 ※결혼율 등 모든 통계는 여자 기준으로 계산할것. -연령별 혼인율 급감 Pasted image 20240430015908.png -02참고: 첫째아 출산연령 OECD 비교
취업을 못해서 결혼을 안하는가? 그건 아니다. 기혼자든 미혼자든 취업률은 72%로 차이x Pasted image 20240430020217.png ⇒ 충분한 돈의 부족이 원인이다: 신혼부부 평균소득 추이 Pasted image 20240430020305.png 무엇이 충분한 돈일까? 왜 돈을 부족하게 만들었는가? 초혼 신혼부부의 아파트 거주 비중 증가 Pasted image 20240430052219.png 예전에는 조금 저렴한 거주형태를 선택했으나, 요즘엔 아파트가 아니면 살지 않으려고 함.
++출산 안하는 원인 결혼구조: 신혼부부 맞벌이 >> 외벌이 Pasted image 20240430051310.png ⇒ 맞벌이는 출산이 더 힘들다. 맞벌이 출산율 따로 알아볼것.
유의미 원인 추출
해석
Structure & Reference
필요한 데이터
※모든 데이터는 최근 30년치 이용 (1990-2019) train set은 한국의 30년치 데이터 / test set은 해외 주요국 데이터를 이용하자. 물가 상승을 반영하자. (엥겔지수 활용하기 - 식료품비만으로는 안된다. 언택트혁명 이후 식비의 형태가 배달식비 등으로 많이 전환되었다) 기준금리도 반영하자. 데이터가 너무 부족하다. 전국 통합데이터와 각 도별 데이터를 쪼개서 활용하자. 필요하면 이탈리아, 일본, 영국, 독일 등의 자료를 활용하자.
Y결혼
-출산율 추이 -출생아수 추이 -신혼부부 평균연령 (엄마 기준) 추이 -연령별 혼인율 추이
Y출산
-모(母)의 연령별 출산율 추이 -첫째아 출산나이 추이 -첫째아 출산까지의 결혼생활 기간 + 신혼부부 나이 (매해 출생 통계에서 발췌)
X출산
-첫째아 출산까지의 결혼생활 기간 -맞벌이 비율 추이 및 맞벌이 출산율 추이 양육비 문제 -1인당 gdp 대비 양육비 비중 추이 ㄴ사교육비 ㄴㄴ영유아기, 초, 중, 고
X결혼
-신혼부부 평균 소득 추이 -가계 지출 구조(여기에 물가상승에 의한 생활수준 변화가 포함될 것이다.) 나이 -평균 졸업시기 추이 -평균 취업시기 추이
=통계청, 2022년 출생통계 2022년 출생아 수 (근 10년치) 모(母)의 연령별 출산율 및 합계 출산율 (근 40년치) Pasted image 20240430041926.png ^출산 순위별 출생아 수 및 비중 모(母)의 평균 출산연령(첫째아 출산시기 포함) (근 10년치) 출산 순위별 부모의 평균 결혼생활 기간 (근 10년치) ^OECD 국가별 합계 출산율 (10년전과 비교)
=통계청, 2023년 혼인이혼통계 ^혼인건수 및 조혼인율 ^평균 초혼연령 (30년치) 연령별 혼인률 (30년치) Pasted image 20240430043957.png
=통계청, 2022년 신혼부부통계 결과 보도자료 신혼부부 수 ^신혼부부 자녀유무 비중 ^혼인연차별 평균 자녀수 초혼 신혼부부의 맞벌이·외벌이 추이 초혼 신혼부부 평균소득 추이 ^초혼 신혼부부 특성별 평균소득 (1~5년차의 평균소득이 평이하게 비슷 + 1년차가 제일 높음)Pasted image 20240430051908.png ^초혼 신혼부부 아파트 거주 비중 추이 (근 7년치) ^초혼 신호부부 주택 소유 비중
=통계청, 2023년 4분기 및 연간지출 가계동향조사 결과 가계지출구조 (식료품·비주류 음료, 음식·숙박의 비중 사용하기) (근 10년치)
=통계청, 2023년 12월 및 연간 고용동향 ^연령별 경제활동참가율 추이 (4년치) 25~39세 실업률 동향 (2달치)
=통계청, 2022년 초중고사교육비조사 결과 초중고연령별 사교육비 평균
연구방법개요
대한민국의 2023년도 합계 출산율이 0.78명에 다다랐고, 10년전과 비교해 신생아 수가 절반이 되며 대한민국 소멸위기가 붉어지고 있다. 장래인구추계: 2022~2072년에 따르면, 2072년 중위연령은 63.4세가 된다. 대한민국은 세계에서 가장 늙은 나라가 될 것이다. 이처럼 인구 문제는 대한민국의 단연코 가장 중요하고 심각한 문제라고 할 수 있다. 본 연구는 왜 대한민국이 집단자살국가로 향하고 있는지 그 이유와 각각의 이유의 시급함에 대해 조명하고 정책적으로 나아가야 할 향방을 제시하고자 한다. 우선 중요하다고 생각되는 원인 변수들을 지정하고, 해당 변수들의 데이터를 바탕으로 출산율 감소의 원인에 대해 기계학습을 통해 분석하고자 한다.
먼저, 중요하다고 여겨지는 원인 변수들을 논하기에 앞서, 본 연구의 전제는 결혼 없이 출산이 없다고 가정하는 것이다. 이는 이상치를 제외하여 모델의 성능을 끌어올리고 연구의 편의성을 더하기 위한 것이다. 따라서 먼저 혼인율에 대해 따지고, 그 다음 출산율에 대해 따지게 된다.
연령별 결혼율에서 주요하게 고려할 변수는 신혼부부 평균 소득과 가계 지출 구조를 통한 생활 수준이다. 이는 신혼부부의 실질적 소득 수준을 변형 엥겔지수와 함께 계산하기 위함이다. 또한 평균 초혼연령의 상승도 중요하다. 결혼 연령이 늦춰진 이유에는 치열한 경쟁과 대학의 고교화 등을 통해, 일반적으로 사회진출 시기가 늦어진것과 관련있다. 일반적으로 결혼에는 안정적 소득이 필요하며, 이는 사회진출 시기와 연관된다. 하지만 치열한 입시로 인한 재수생의 증가, 고시 등 현대판 과거제 문화로 인해 사회진출 시기는 점점 더 늦어지고 있다.
출산율에는 결혼율이 지대한 영향을 미친다. 가장 첫 번째로 결혼율 그 자체가 출산가능 인구와 관련된다. 본 연구에서는 가임기 여성을 바탕으로 한 출산율이 아닌 출산가능 여성을 바탕으로 한 수정 출산율을 정의하고, 이에 대한 변인을 따로 구하여, 결혼율과 출산율의 변수의 독립성을 만들어 더 정확한 회귀분석이 가능하도록 할 것이다. 초혼 신혼부부의 연령은 평균 첫째아 출산시기와 첫째아 출산시 평균 결혼생활기간과 연관될 것이다. 대한민국의 평균 첫째아 출산시기는 33세이다. 그 결과 노산으로 인한 둘째아 출산에 대한 부담이 증가하게 되었으며, 이는 여성의 사회진출 시기가 늦어진 결과이다. 또한 출산율에도 결혼과 마찬가지로 돈이 영향을 미친다. 가장 큰 문제는 지나친 양육비이다. 2015년 이후 7년간 고등학생 수는 28% 감소했지만, 동시기 사교육비는 두배로 증가했다. 이처럼, 교육에 대한 경쟁 과열은 지나친 양육비를 낳았고, 이는 출산에 대한 부담으로 이어졌다.
본 연구는 이처럼 결혼과 출산에 대한 순차적 상관관계 분석을 통해, 현 대한민국의 시급한 문제인 출산율의 해결방안을 연구한다. 분석 자료는 다양한 국가승인통계자료를 사용한다. 통계청의 연도별 출생 통계, 혼인·이혼 통계, 경제활동 인구 조사(고용동향), 인구동향조사, 가계동향조사, 초중고사교육비조사를 이용할 예정이다.
추가 및 수정
-소득수준 엥겔지수 대신 실질임금 추이 이용 대기업 / 중소기업 구분 (국내 근로자의 81%는 중소기업 소속)
데이터요청
신혼부부 데이터: 부(父) 소득 및 모(母) 소득, 가계 집 소유 유무, 부부 부채 수준, 모(母)의 연령, 모(母)의 최종학력 졸업 연령
출생아 부모 데이터: 부부소득, 총 아이 수, 직전 출산이 몇년 전인지, 첫째아 출산 나이, 혼인연차
기타 데이터: 신혼 부부뿐만 아니라 전체 결혼한 부부 중 모(母)의 연령 데이터. (결혼 여성의 연령별 총 수 데이터가 필요한 것.)