디지털화가 출생률에 미치는 시간가변적효과 = The Time-Varying Effects of Digitalization on Birth Rate

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 디지털화가 출생률에 미치는 영향에 대해 이론 모형을 만들 고 실증분석 결과를 해석하며, 장·단기 효과의 방향성을 탐구했다. 기존 연구는 주로 소득, 주택가격, 고용 등 전통적 경제 변수 중심으로 출생률 을 설명해왔으며, 디지털화의 시간에 따른 효과에 대한 분석은 제한적이 었기 때문에 그 공백을 채우고자 한다. 본 연구는 한국과 OECD 국가군에서 디지털화와 출생률 간의 관계가 상이하게 나타남을 확인하였다. 한국에서는 장기적 긍정 효과의 가능성이 관찰된 반면, OECD 국가군에서는 대체로 부정적인 영향이 나타났다. 특 히 한국의 동태적 분석 결과는 디지털화의 장기적 긍정 효과 가능성을 보 여준다. 디지털화와 출생률 간의 관계를 설명하기 위한 이론적 모형을 정태적, 동태적 관점에서 제시했다. 정태모형에서는 디지털화가 자녀 양육과 교육 의 효율성을 제고함으로써 자녀 수를 증가시킬 수 있는 가능성을 제시한 다. 또한 자녀 수에 대한 선호가 자녀의 자아실현 강도에 대한 선호와 교 육지출 파라미터의 결합 효과를 상회할 경우 출생이 이루어질 수 있음을 설명했다. 동태모형에서는 디지털화 수준을 나타내는 A（D）와 자녀 수 선호도 φ가 증가할수록 자녀 수 n이 증가를 가져오는 핵심 경로로 작용한다. 반면 교육투자의 효율성을 나타내는 α가 높아질수록 부모는 자녀 수보다 자녀 1인당 인적자본 투자에 집중하게 되어 자녀 수는 감소할 수 있다. 또한 미래 효용에 대한 할인요인 β와 세대 간 인적자본 지속성을 나타내는 ρ가 증가할수록 자녀의 미래 가치가 높아져 자녀의 자아실현에 대한 투자 가 강화되며 자녀 수는 감소하는 방향으로 작용할 수 있다. 이러한 결과 는 저출생 현상이 다양한 경제적 경로를 통해 발생할 수 있음을 이론적으 로 보여준다. 이는 디지털화가 단기적으로는 출산 지연 또는 감소를 유발 할 수 있으나, 장기적으로는 양육 생산성 향상과 시간비용 감소를 통해 출생률 제고에 긍정적으로 작용할 가능성이 있음을 시사한다. 디지털화는 시간의 흐름에 따라 출생률을 증가 또는 감소시키는 효과 를 보일 수 있다. 장기적으로는 사회·경제적 구조 변화에 대한 적응과 정 보 접근성 향상, 양육 비용 절감 등을 통해 출생률에 상이한 영향을 미칠 수 있다. 특히 한국과 같이 디지털화가 빠르게 진행된 국가에서는 이러한 동태적 효과가 더욱 복합적으로 나타날 가능성이 존재한다. 통계청에서 제공하는 2000년부터 2022년까지의 한국 시계열 자료를 이 용해 한국 단일국가 분석을 수행하였으며, 2000년부터 2024년 OECD 주 요 국가의 패널 자료를 세계은행이 발표하는 World Development Indicators를 통해 구축해 국가 간 패널분석을 실행했다. 한국 시계열 분석에는 VECM, ARDL 모형을 적용하여 변수 간에 장· 단기 관계를 비교 분석하였다. 또한 동태적 상호작용을 보다 정밀하게 파 악하기 위해 충격반응함수（IRF）, 예측오차 분산분해（FEVD）를 수행했다. 한편, 국가 패널분석에서는 국가와 연도 고정효과（Fixed Effects, FE） 모 형을 통해 기본적인 관계를 추정하였으며, 나아가 Pooled Mean Group（PMG） 및 Dynamic Fixed Effects （DFE） 모형을 적용하여 변수 간 장기 균형관계와 단기 조정 과정을 관찰했다. 마지막으로, 한국 단일 시계 열과 국가 패널 자료 각각에 대해 Local Projection Method를 적용함으로 써, 디지털화가 출생률에 미치는 충격의 시간 경로를 비교하고 정책적 시 사점을 도출하고자 하였다. 분석 결과, 디지털화의 효과는 단기와 장기에서 서로 다른 양상으로 나타났다. 한국 분석에서 장기균형계수가 양（+）의 값을 보였으나 통계적 유의성은 제한적이었다. 충격반응함수（IRF） 분석에서는 디지털화 충격에 대해 출생률이 전반적으로 양（+）의 반응을 보였으며, 예측오차 분산분해 에서도 디지털화는 출생률을 설명하는데 있어 높은 설명력을 보여주었다. 또한 가처분소득과 교육비 증가는 출생률에 대한 유의한 제약요인으로 나 타났다. OECD 패널 분석에서는 국가 및 연도 고정효과 모형에서 디지털 화의 효과가 유의하지 않았으나, 패널 ARDL（PMG） 분석에서는 디지털화 가 출생률에 음（−）의 영향을 미치는 것으로 나타났다. Local Projection 분석에서도 디지털화 충격은 전반적으로 음（−）의 반응을 보였으나 시간 이 경과함에 따라 그 영향이 점차 완화되는 경향이 확인되었다. 이러한 결과는 디지털화가 출생률에 대해 단일한 방향의 효과를 가지는 요인이 아니라, 국가별 환경과 시간 경로에 따라 상이하게 작용하는 동태적인 인 구 구조 변수임을 시사한다. 본 연구는 디지털화와 출생률 간의 관계가 단일 방향이 아닌, 단기와 장기에서 상이하게 나타나는 ‘시간적 비대칭성（Temporal asymmetry）’을 가질 수 있는 가능성을 보았다. 이러한 결과는 저출생 문제를 디지털 경 제 속 구조적 변화의 관점에서 이해할 필요성을 제기하며, 향후 정책 설 계에 있어 디지털 인프라와 가족 정책, 나아가 더 근본적으로는 개인의 선택문제를 함께 고려해 미시적 지원배분과 거시 경제적 관점을 통합적으 로 고려할 것을 제안한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study develops a theoretical framework and provides empirical
evidence on the effects of digitalization on birth rates, with a particular focus
on the direction of its short-run and long-run effects. Existing studies have
primarily explained fertility behavior using traditional economic variables such
as income, housing prices, and employment conditions, while relatively limited
attention has been paid to the time-varying effects of digitalization. This study
aims to fill this gap in the literature.
The findings of this study reveal that the relationship between digitalization
and birth rate varies between South Korea and OECD countries. While the
Korean analysis suggests the possibility of a positive long-run effect of
digitalization on birth rate, the OECD country analysis generally shows a
negative association. In particular, the dynamic analyses for South Korea
indicate the potential for digitalization to exert a positive influence on birth
rate in the long run.
To explain the relationship between digitalization and Birth rate, both static
and dynamic theoretical models are proposed. In the static model, digitalization
is expected to increase the number of children by improving the efficiency of
childrearing and education. The model also suggests that childbirth occurs
when preferences for the number of children exceed the combined effect of
preferences for children's human capital and educational expenditure parameters.
In the dynamic model, the level of digitalization, represented by A（D）, and
preferences for children, represented by φ, constitute key channels through
which the number of children （n） increases. In contrast, a higher efficiency of
educational investment （α） encourages parents to concentrate more resources on
human capital investment per child rather than increasing the number of
children, thereby reducing birth rate. Furthermore, as the discount factor for
future utility （β） and the degree of intergenerational persistence in human
capital （ρ） increase, the future value of children rises, leading to greater
investment in children's human capital and a reduction in the number of
children. These findings theoretically demonstrate that low birth rate may arise
through multiple economic mechanisms. The model further suggests that
digitalization may delay or reduce birth rate in the short run, while potentially
exerting a positive effect in the long run through improved parenting
productivity and lower time costs.
The effects of digitalization on birth rate may vary over time. In the long
run, adaptation to socio-economic structural changes, improved access to
information, and reductions in childrearing costs may generate heterogeneous
effects on birth rate. Such dynamic effects may be particularly complex in
countries such as South Korea, where digitalization has progressed rapidly.
A single-country analysis of Korea was conducted using time-series data
covering the period from 2000 to 2022 obtained from Statistics Korea.
Furthermore, a cross-country panel analysis was carried out using panel data
for major OECD countries from 2000 to 2024, constructed from the World
Bank's World Development Indicators （WDI）.
For the Korean time-series analysis, the VECM and ARDL models were
employed to examine and compare the long-run and short-run relationships
among the variables. In addition, Impulse Response Functions （IRF） and
Forecast Error Variance Decomposition （FEVD） were conducted to more
precisely identify the dynamic interactions among the variables. For the
cross-country panel analysis, the Fixed Effects （FE） model with country and
year fixed effects was first employed to estimate the baseline relationships.
Furthermore, the Pooled Mean Group （PMG） and Dynamic Fixed Effects
（DFE） models were applied to examine the long-run equilibrium relationships
and short-run adjustment processes among the variables. Finally, the Local
Projection Method was applied to both the Korean single-country time-series
data and the cross-country panel data in order to compare the dynamic
response paths of birth rate to digitalization shocks and to derive policy
implications.
The empirical results indicate that the effects of digitalization differ
between the short run and the long run. In the Korean analysis, the long-run
equilibrium coefficient of digitalization was positive, although its statistical
significance was limited. The Impulse Response Function （IRF） analysis
showed that birth rate generally responded positively to digitalization shocks,
while the Forecast Error Variance Decomposition （FEVD） results indicated that
digitalization had substantial explanatory power in accounting for variations in
birth rate. In addition, increases in disposable income and educational
expenditure were identified as significant constraints on birth rate. In the
OECD panel analysis, the effect of digitalization was not statistically
significant in the model controlling for country and year fixed effects;
however, the panel ARDL （PMG） analysis revealed that digitalization exerted a
negative effect on birth rate. The Local Projection analysis also showed an
overall negative response of birth rate to digitalization shocks, although the
magnitude of this effect gradually diminished over time. These findings suggest
that digitalization is not a factor that exerts a uniform effect on birth rate.
Rather, it represents a dynamic demographic factor whose effects vary across
countries and over time depending on national circumstances and adjustment
paths.
This study suggests that the relationship between digitalization and birth
rate is not characterized by a single directional effect, but rather may exhibit
temporal asymmetry, with differing effects in the short run and the long run.
These findings raise the need to understand low birth rate from the perspective
of structural changes in the digital economy. In terms of policy implications,
future policy design should take into account digital infrastructure, family
policies, and, more fundamentally, individual choice, while integrating
micro-level support allocation with macroeconomic perspectives.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서 론 1
• 제1절 연구의 필요성과 목적 1
• 제2절 연구의 방법 및 범위 4
• 제3절 연구의 구성 5
• 제2장 역사적 배경 7
• 제1절 디지털화의 전개 7
• 제2절 디지털 정책 9
• 제3절 디지털화로 인한 구조적 변화 15
• 제3장 문헌조사 17
• 제1절 디지털화와 출생률 17
• 제2절 주택 가격과 출생률 21
• 제3절 가처분소득과 출생률 27
• 제4절 교육비와 출생률 29
• 제5절 고용률과 출생률 32
• 제4장 이론 모델 37
• 제1절 정태적 모형 37
• 제2절 동태적 모형 43
• 제3절 기존 문헌들과의 차이 50
• 제5장 실증분석 방법 52
• 제1절 한국 단일국가 연구 52
• 제2절 OECD 국가군 패널 연구 70
• 제6장 실증연구결과 79
• 제1절 한국데이터 실증결과 79
• 제2절 OECD 국가군 패널 실증결과 106
• 제3절 Local Projection을 활용한 동태적 분석 119
• 제7장 결 론 127
• 참고문헌 133