한국의 합계출산율 변화요인 분해

이철희(Chulhee Lee) 한국인구학회 2012 한국인구학 Vol.35 No.3

합계출산율의 변화를 분해한 분석결과는 1991년 이후 우리나라 합계출산율 감소가 주로 유배우 여성 비율의 감소에 의해 초래되었다는 것을 보여준다. 전체 여성을 대상으로 할 경우 유배우 비율의 감소는 합계출산율 감소의 100% 이상을 설명하며, 유배우 출산율의 증가가 그 효과의 일부를 상쇄한 것으로 나타났다. 2005년 이후에는 유배우 출산율 증가의 효과가 유배우 비율 감소의 효과를 압도함으로써 합계출산율이 약간 상승했던 것으로 분석된다. 학력을 나누어 학력변화의 효과를 제거하는 경우에도 유배우 비율의 변화는 합계출산율 감소의 대부분을 설명한다. 1992년~2005년 시군구별 유배우 여성 비율과 유배우 출산율 자료를 이용한 분석결과에 따르면 유배우 비율이 유배우 출산율과 약하지만 통계적으로 유의한 음의 관계를 보인다. 이 결과로 미루어 볼 때 지난 20년 동안 우리나라 합계출산율을 감소시킨 주된 요인이었던 유배우 여성 비율의 감소는 출산의 결정과 무관한 요인에 의해 초래되었을 가능성이 높다. 이 논문의 결과는 유배우 출산율 제고에 초점을 맞춘 현재의 정책만으로는 장기적으로 합계출산율을 높이는 데 한계가 있을 수 있다는 것을 시사한다. The result of this study’s decomposition analysis suggests that the decline in total fertility rate (TFR) in Korea since 1991 is attributed to decline in nuptiality (the fraction of women who are married). If the entire female population is concerned, the fall in TFR is more than fully accounted for by diminished nuptiality; and the effect of lowered nuptiality is partially offset by increased marital fertility. Even if the influence of changing educational attainment is eliminated, the nuptiality change explains a lion’s share of the fertility decline. Measures of nuptiality and marital fertility are negatively related across years and localities, implying that decline in nuptiality was probably caused by factors that are not related to marital fertility. This study suggests that current population policies focusing on encouraging marital fertility will have limitations in boosting total fertility rate in the long run.

주택가격과 사교육비가 합계출산율에 미치는 영향과 기여율 추정에 관한 연구

박진백 ( Park¸ Jinbaek ) 한국사회보장학회 2021 사회보장연구 Vol.37 No.4

본 연구는 2009~2020년까지 우리나라 16개 광역지자체를 대상으로 주택가격과 사교육비가 합계출산율에 미친 영향을 분석하였고, 각 변수들의 합계출산율 하락 기여율을 추정하였다. 합계출산율의 시계열 상관성을 고려한 동태패널모형으로 분석한 결과, 당해연도 합계출산율은 전년도 합계출산율에 양(+)의 영향을 받으며, 전년도 아파트 매매가격과 전세가격의 상승은 당해연도 합계출산율을 감소시키는 것으로 분석되었다. 또한, 모든 분석에서 일관되게 전년도 1인당 사교육비 증가는 합계출산율을 감소시키는 것으로 분석되었으며, 거시적으로 전년도에 경제가 성장할 경우 합계출산율은 개선되며, 실업이 증가한다면 합계출산율은 악화되는 것으로 분석되었다. 또한, 여성의 경제활동이 증가함에 따라 저출산이 심화되는 현상 역시 확인되었다. 사교육 고참여 그룹의 경우 저참여 그룹에 비해 사교육비 상승에 합계출산율 하락 반응이 강한 것으로 분석되었으며, 전세가격 상승에도 높은 반응을 보이는 것으로 분석되었다. 사교육 저참여 그룹은 고참여 그룹에 비해 매매가격과 전세가격에 더 강한 영향을 받아 출산을 기피하는 것으로 분석되었다. 샤플리 분해를 통해 합계출산율 변동에 대한 주요 변수들의 기여율을 추정한 결과, 전년도 합계출산율의 기여율은 23.2~27.4% 수준으로 추정되었으며, 전년도 사교육비의 기여율은 22.5~32.5%로 추정되었고, 주택가격의 기여율은 8.6~14.0% 수준으로 분석되었다. 이는 출산율 개선을 위해 사교육비 부담 해소가 시급한 과제이며, 주택가격 안정을 통한 주거안정 역시 중요한 과제임을 시사한다. This study analyzes the effects of housing prices and private education expenses on the total fertility rate for 16 metropolitan governments in South Korea from 2009 to 2020, and estimates the contribution rates of each variable to the decline in the TFR. As a result of analysis with the dynamic panel model, the current year's TFR is positive affected by the TFR for the previous year, and the increase in apartment sales and jeonse prices in the previous year is analyzed to reduce the TFR for the current year. Also, consistently in all analyses, it is analyzed that the increase in per capita private education expenses in the previous year decreased the TFR. Macroscopically, the TFR improves when the economy grew, and the TFR worsens when unemployment increased in the previous year. It is analyzed that the high participation group in private education shows a very strong response to the increase in private education expenses. The low participation group in private education is analyzed to avoid childbirth because it is more strongly influenced by the housing price than the high participation group. Through the Shapley decomposition, the impact of the previous year's TFR is 23.2~27.4%, and the impact of the previous year's private education expenses is 22.5~32.5%. The housing price is analyzed at a relatively small level of 8.6~14.0%, and it is analyzed that the influence of the jeonse price is greater than the housing sale price.

합계출산율 변화에 대한 재이해: 연령별 출산율 변동 방향성 분석을 중심으로

최성은 한국정책학회 2020 한국정책학회 춘계학술발표논문집 Vol.2020 No.-

합계출산율은 15-49세 모의 연령별 출산율의 합이라고 할 수 있다. 모의 연령별 출산율은 15-49세 여성 연앙 인구 수와 출생아 수의 조합으로 계산된다. 우리나라 지방자치단체의 가장 공통된 고민은 인구감소와 저출생 문제라고 해도 과언이 아니다. 그러니, 여성 인구와 출생아 수 모두 증가하는 것이 모두가 바라는 ‘결과’일 것이다. 흥미롭게도, 우리가 마주하는 공표된 합계출산율 내 연령별 출산율의 증감은 ‘모두가 바라는’ 결과와 일치하지는 않았다. 전년 대비 연령별 출산율이 증가되었지만 출생아수와 여성 인구수는 전년 대비 감소하였다면, 우리는 무엇을 기준으로 정책적 대응을 해야 할 것인가? 본 연구는 연령별 출산율의 변동 방향성 유형 분석을 통해 각 지방자치단체의 연령별 출산율의 증감변동유형에 대한 기초자료를 축적함으로써, 합계출산율 증감 변화에 대한 보다 정확한 근거 자료를 제공하는데 그 목적을 두고 진행하였다. 먼저, 연령별 출산율 계산식을 고려하여 전년대비 연령별 출산율의 변동을 일으키는 모든 경우의 수를 증가, 감소 각 5개 유형(총 10개)으로 도출하였다. 둘째, 논문 지면의 한계상 17개 시·도의 분석 결과를 담지 못하고, 대신 2012-2018년 합계출산율 평균 상위 10% 광역자치단체인 세종, 전남과 하위 10%에 속하는 부산, 서울의 2012년부터 2018년까지의 변동 방향성 유형 분석을 실시하였다. 분석 결과, 연령별 출산율의 변동 방향성 유형 분석 결과를 통해 각 지자체별로 합계출산율의 증감변화를 단순하게 인식하지 말아야 한다는 것을 알 수 있었다. 합계출산율 지표의 정책적 활용은 국가 간의 비교와 전국 차원에서 인구 규모를 논의할 때 가장 적합한 지표이다. 그러나 지방자치단체별로 합계출산율이 전년 대비 ‘증가’하고, ‘감소’하였다는 것은 분자 요인인 출생아수 뿐만 아니라 분모 요인인 여성 연앙인구수 변동에 영향을 받으므로, 합계출산율이 각각의 지방자치단체의 저출생 정책 대응 수준을 평가하는 잣대로 여겨지지 않도록 해야 할 것이다.

우리나라 출산율에 대한 재고찰- 합계출산율 지표의 한계와 완결출산율 분석을 중심으로 -

손호성 한국정책학회 2023 韓國政策學會報 Vol.32 No.4

1,000만 명과 100만 명의 무작위 표본 자료인 2015년(20%)과 2020년(2%) 인구센서스 자료를 토대로 본 연구에서는 크게 세 가지 분석 결과를 도출하였다. 첫째, 출산율과 관련한 논의를 할 때 주로 사용되는 합계출산율(Total Fertility Rate) 지표를 토대로는 우리나라의 실제 출산율과 관련하여 타당한 결론을 도출하기 어렵고 합계출산율이 아닌 완결출산율(Completed Fertility Rate) 지표를 토대로 우리나라의 출산율을 분석하는 것이 좀 더 타당하다는 점을 보였다. 둘째, 완결출산율 지표로 우리나라의 출산율을 분석해보면, 우리나라의 실제 출산율은 1.4명에서 1.6명 수준으로 합계출산율이 가리키는 것만큼 지나치게 낮은 수준(예: 1명 미만)이 아닐 확률이 높은 것으로 추정되었다. 셋째, 하위집단별 완결출산율을 분석해본 결과, 우리나라의 완결출산율은 소득수준이나 교육수준, 그리고 경제활동 상태에 따라 크게 다르지 않은 것으로 추정되었다. 반면 출산율과 초혼시점 간에는 매우 강한 상관관계가 나타났다. 정책이론에 따르면 출산율 제고 정책의 능률성(Efficiency)을 확보하고 사중손실(Deadweight Loss)을 줄이기 위해서는 출산율을 타당하게 분석하고 정책 대상자 집단을 올바로 설정하는 것이 중요하다. 향후, 출산율 제고 정책의 실효성을 확보하기 위해 우리나라 상황 하에서 좀 더 타당한(Validity) 지표라고 할 수 있는 완결출산율과 같은 지표를 활용하여 출산율을 분석하고 빅데이터와 같은 대표본 자료를 토대로 하위집단별 분석결과의 신뢰성(Reliability)을 확보하는 노력을 기울여야 한다고 판단된다. This study draws three conclusions based on analyzing the 2015 and 2020 census data that consist of random samples of 10 million and 1 million observations. First, I show that total fertility rate⎯a widely used indicator for analyzing a country’s fertility level⎯is misleading and argue that completed fertility rate should be used for analyzing Korea’s fertility level as completed fertility rate is a more valid indicator in the context of South Korea. Second, analysis of completed fertility rate shows that Korea’s fertility level is around 1.4 and 1.6, which implies that the actual fertility level is not as low as that indicated by the total fertility rate (i.e., less than 1). Third, based on subgroup analyses, I find that Korea’s completed fertility rate does not vary to a great extent by years of education, status of economic activity, and average earnings at the local level. Note, however, that a strong negative correlation is observed between age at first marriage and completed fertility rate. According to theories in policy sciences, securing the validity and reliability of the fertility level analysis result and identifying appropriate policy targeting groups are critical for ensuring efficiency and reducing deadweight loss of natalist policies. I therefore argue that future studies should focus more on completed fertility rate as this is a more valid indicator in the context of Korea. Furthermore, more efforts must be devoted to analyzing completed fertility rate by various subgroups so that we can promote efficiency and reduce deadweight loss of natalist policies.

모수, 비모수, 베이지안 출산율 모형을 활용한 합계출산율 예측과 비교

오진호 한국통계학회 2018 응용통계연구 Vol.31 No.6

The total fertility rate of Korea was 1.05 in 2017, showing a return to the 1.08 level in the year 2005. 1.05 is a very low fertility level that is far from replacement level fertility or safety zone 1.5. The number may indicate a low fertility trap. It is therefore important to predict fertility than at any other time. In the meantime, we have predicted the age-specific fertility rate and total fertility rate by various statistical methods. When the data trend is disconnected or fluctuating, it applied a nonparametric method applying the smoothness and weight. In addition, the Bayesian method of using the pre-distribution of fertility rates in advanced countries with reference to the three-stage transition phenomenon have been applied. This paper examines which method is reasonable in terms of precision and feasibility by applying estimation, forecasting, and comparing the results of the recent variability of the Korean fertility rate with parametric, non-parametric and Bayesian methods. The results of the analysis showed that the total fertility rate was in the order of KOSTAT's total fertility rate, Bayesian, parametric and non-parametric method outcomes. Given the level of TFR 1.05 in 2017, the predicted total fertility rate derived from the parametric and nonparametric models is most reasonable. In addition, if a fertility rate data is highly complete and a quality is good, the parametric model approach is superior to other methods in terms of parameter estimation, calculation efficiency and goodness-of-fit. 최근 2017년 우리나라 합계출산율은 1.05명로 2005년 1.08명 수준으로 회귀하는 현상을 보이고 있다. 1.05명은 인구대체선(2.1명), 안전선(1.5명)과도 거리가 먼 초저출산 수준이고 마치 초저출산 덫에 빠질 우려가 있다. 이에 합계출산율의 합리적인 예측과 이를 통한 출산정책에 유용한 자료를 제공하는 것은 그 어느 때 보다도 중요하다. 그동안 다양한 통계적 방법으로 합계출산율 추이를 예측하였는데, 데이터 완비성이 높고 품질이 좋은 경우 모형 접근인 모수적 방법, 데이터 추이가 단절되거나 변동이 심한 경우 평활과 가중치를 적용한 비모수적 방법, 데이터 부족과 품질 등으로 선진국의 출산율 3단계 전이현상을 참고하여 이들의 사전분포를 활용하는 베이지안 방법 등이 적용되어 왔다. 본 연구는 최근 변동이 심한 우리나라 출산율에 모수, 비모수, 그리고 베이지안 방법을 적용하여 추정과 예측을 실시하고 도출된 결과 비교를 통해 적합성과 타당성 측면에서 어떤 방법이 합리적인지 모색하고자 한다. 분석결과 합계출산율 예측값 순위는 통계청 합계출산율이 가장 높고, 베이지안, 모수, 비모수 순으로 나타났다. 2017년 TFR 1.05명 수준을 감안할 때 모수, 비모수모형으로 도출된 합계출산율 예측값이 합리적이다. 또한 출산율 자료 완비성이 높고 품질이 우수할 경우 계산 효율성과 적합도 관점에서 모수적 추정과 예측 접근 방법이 타 방법보다 우수한 것으로 도출되었다.

빅데이터 분석을 통한 COVID-19 대유행이 합계출산율에 미치는 영향 분석: OECD 국가 간 비교를 중심으로

임굉건,공현승 사단법인 한국융합기술연구학회 2023 아시아태평양융합연구교류논문지 Vol.9 No.5

This study aims to examine the impact of the COVID-19 outbreak on fertility across countries. To achieve this, fertility decline rates were calculated for each country before and after the COVID-19 epidemic, and the correlation between these rates and various demographic and socioeconomic variables was analyzed. The study data were obtained from multiple sources and subjected to rigorous cleaning procedures to ensure data quality. Pearson correlation and linear regression models were used to analyze the relationships between the five variables of interest, including GDP, GDP per capita, fertility decline rate, cumulative case rate, and cumulative death rate. The results of the correlation analysis showed a statistically significant negative correlation (r = -0.440, p-value = 0.007) between the fertility decline rate and cumulative death rate. It suggests that countries with high fertility decline rates during the COVID-19 pandemic tended to have lower cumulative death rates. Moreover, this study inferred that countries with lower fertility decline rates tended to have relatively low mortality rates due to the presence of solid social controls. Stringent social rules and norms, such as restrictions on social gatherings and mobility, were found to reduce the willingness and demand for marriage and childbearing, which may have contributed to lower fertility rates. Overall, this study contributes to understanding the impact of the COVID-19 outbreak on fertility rates and highlights the role of social controls in shaping demographic outcomes during a pandemic. Further research is needed to understand the underlying mechanisms driving these relationships and develop effective policies to address the demographic implications of pandemics. 본 연구의 목적은 COVID-19 발생이 합계출산율에 미치는 영향을 분석하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해 COVID-19 발생 전후의 국가별 합계출산율 감소율 변화를 분석하고 합계출산율 감소율과 다양한 변수 간의 상관관계를 분석하였다. 데이터의 단계별 분류를 통해 여러 출처의 데이터를 통합하였으며, 피어슨 상관분석과 선형회귀모형을 통해 각 변수 간 관계를 분석하였다. 5개 변수(GDP, 1인당 GDP, 합계출산율 감소율, 누적 확진자 비율, 누적 사망자 비율) 간의 상관관계를 분석한 결과, 합계출산율 감소율과 누적 사망자 비율 사이에는 음의 상관관계(r=-0.440)가 유의하게(p-value=0.007) 높게 나타났다. 이는 COVID-19 이후 합계출산율 감소율이 높게 나타난 국가들에서는 누적 사망자 비율이 낮은 요인과 관련이 있는 것으로 해석할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 합계출산율 감소율이 낮은 국가에서 강력한 사회통제가 이루어졌기 때문에 COVID-19로 인한 사망률이 비교적 낮았고, 또한 강력한 사회통제 하에서 결혼 및 출산에 대한 의지 및 수요가 줄어드는 결과를 도출할 수 있었다.

인구규모에 따른 지역 간 출산율 차이 및 결정요인에 관한 연구 : 대도시, 중소도시, 농촌 비교 분석

박관태(Park, Kwan-Tae),전희정(Jun, Hee-Jung) 한국지역개발학회 2020 韓國地域開發學會誌 Vol.32 No.4

본 연구는 함계출산율과 조출생률 지표를 통해 도시규모에 따른 출산율 차이와 결정요인을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 도시를 인구규모에 따라 대도시, 중소도시 농촌으로 구분하였으며, 도시규모에 따른 출산율 차이와 결정요인을 분석하기 위해 국가통계포털(KOSIS), 지자체 출산장려정책사례집 등의 자료를 활용하였다. 본 연구에서는 t-검정을 통해 도시규모에 따라 출산율과 출산율 결정요인의 차이를 분석하였으며, 회귀분석을 통해 도시규모에 따라 출산율 결정요인이 출산율에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구의 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 합계출산율에서는 농촌의 출산율이 대도시보다 높은 것으로 나타났으며, 조출생률에서는 대도시의 출산율이 농촌보다 높은 것으로 나타났다. 둘째, 대도시와 중소도시에서는 비용요인(공공임대주택비율, 여성경제활동참가율, 취업률)이 합계출산율과 조출생률에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로, 농촌에서는 정책재정요인(사회복지예산), 비용요인(여성경제활동참가율, 취업률), 사회문화교육요인(의료시설 수)이 합계출산율과 조출생률에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 앞으로 지역의 인구정책을 추진하기에 앞서 도시규모와 도시의 특성에 맞춘 유형별 정책수립이 필요하다는 시사점을 제공한다. This study aims to analyze local fertility rate and its determinants varying by population size. For the empirical analysis, we divided localities across the country into large cities, medium and small-sized cities, and rural areas based on population size. Then, we analyzed total fertility rates and crude birth rates and their determinants between the three types of localities by using t-test and ridge regression analyses. The main findings of the empirical analysis are as follows: First, the total fertility rate in rural areas was found to be higher than in large cities while the crude birth rate in large cities was higher than that in rural areas; Second, in large cities and medium and small-sized cities, economic factors (i.e., housing cost, ratio of public housing, women’s employment rate, general employment rate) and policy and financial factors (i.e., social welfare budget) have the greatest impact on the total fertility rate and the crude birth rate; Finally, in rural areas, policy and financial factors (i.e., social welfare budget), economic factors (i.e., women s employment rate, general employment rate) and social·cultural·educational factors (i.e., the number of medical facilities) were found to have the greatest impact on the total fertility rate and crude birth rate. These findings suggest that differential approach is needed to enhance fertility in cities of different sizes.

출산순위별 출산율 확률적 예측 연구

오진호 한국인구학회 2024 한국인구학 Vol.47 No.1

1970년 100만 명 출생아수, 4.53명의 합계출산율에서 52년이 지난 2022년에는 출생아수가 1970년 수준의 1/4수준인 25만 명이 깨진 24만9천명, 합계출산율은 3.75명이 감소한 0.78명을 나타냈다. 최근 통계청의 2023년도 월별 인구동향 출생통계에 따르면 합계출산율이 0.7명이 깨질 수 있다는 우려도 있다. 이런 통계에서 알 수 있듯이 우리나라는 저출산 덫에 놓인 상황이고 급격한 고령화를 함께 겪고 있으므로 국가경쟁력을 제고할 수 있는 정책이 시급하여 사회 동향을 올바르게 반영되고 신뢰성과 재현성이 답보되는 통계에 기초한 정책마련이 필요하다. 이에 본 연구는 기간 연령별출산율과 합계출산율을 1아, 2아, 3아, 4아 이상의 출산순위별로 나누어 세부적으로 살펴보고, 미래 불확실성을 반영하지 못하는 시나리오 기반 결정적 출산율이 아닌 확률적 출산율 예측을 도출하여 미래 출산율의 정량적 범위와 수준 및 활용법을 제안한다. 분석결과 출산순위별 TFR의 5%, 95% 분위수 기준 확률적 신뢰구간으로 살펴볼 때 1아는 2025년 0.39~0.43명에서 2062년은 0.24~0.28명, 2아는 2025년 0.24명(0.247~0.249명)에서 2062년 0.24명(0.244~0.246)명, 3아와 4아는 2062년까지 각각 0.05~0.054명, 0.009~0.011명 범위로 나타난다. 따라서 미래 불확실성을 내포하는 TFR의 확률적 신뢰구간은 2025년 0.68~0.73명, 2040년 0.66~0.70명, 2062년 0.54~0.60명이다. In 2022, 52 years after the total fertility rate of 1 million births and 4.53 births in 1970, the number of births broke by 250,000 or a quarter of the 1970 level, and the total fertility rate decreased by 3.75 to 0.78 person. According to the recent monthly population trend birth statistics of Statistics Korea in 2023, there are concerns that the total fertility rate may drop by 0.7 person. As we can be seen from these statistics, our country is in a low fertility trap and is also experiencing rapid aging, so policies that can improve national competitiveness are urgently needed, so it is urgent to prepare policies based on statistics that properly reflect social trends and reply reliability and reproducibility. Therefore, this study examined in detail the age-specific fertility rate and total fertility rate by dividing them by birth-order of first child, second child, third child, and fourth child or more, and derived a probabilistic fertility rate prediction rather than a scenario-based deterministic fertility rate that does not reflect future uncertainty. As a result of the analysis, when looking at the probabilistic confidence interval, 5% and 95% percentile , of TFR by birth order, first child increases from 0.39 to 0.43 person in 2025 to 0.24 to 0.28 person in 2062, second child increases 0.24person(0.247~0.249) in 2025 and from 0.244 to 0.246 person in 2062, and third child and fourth child or more range from 0.05 to 0.054person and 0.009 to 0.011person, respectively, by 2062. Therefore, the probabilistic confidence interval of TFR, which implies future uncertainty, is 0.68 to 0.73 person in 2025, 0.66 to 0.70 person in 2040, and 0.54 to 0.60 person in 2062.

합계출산율 변화에 대한 재이해: 연령별 출산율 변동 방향성 분석을 중심으로

최성은 ( Choi Seong Eun ),최영준 ( Choi Young Jun ) 동의대학교 지방자치연구소 2022 공공정책연구 Vol.39 No.1

본 연구는 연령별 출산율의 변동 방향성 유형 분석을 통해 각 지방자치단체의 연령별 출산율의 증감변동유형에 대한 기초자료를 축적함으로써, 합계출산율 증감변화에 대한 보다 정확한 근거 자료를 제공하는데 그 목적을 두고 진행하였다. 먼저, 연령별 출산율 계산식을 고려하여 전년 대비 연령별 출산율의 변동을 일으키는 모든 경우의 수를 증가, 감소 각 5개 유형(총 10개)으로 도출하였다. 둘째, 논문 지면의 한계상 17개 시·도의 분석 결과를 담지 못하고, 대신 2012-2018년 합계출산율 평균 상위 10% 광역자치단체인 세종, 전남과 하위 10%에 속하는 부산, 서울의 2012년부터 2018년까지의 변동 방향성 유형 분석을 실시하였다. 분석 결과, 연령별 출산율의 변동 방향성 유형 분석 결과를 통해 각 지자체별로 합계출산율의 증감변화를 단순하게 인식하지 말아야 한다는 것을 알 수 있었다. 그 수치의 증감은 분자요인인 출생아 수뿐만 아니라 분모요인인 여성 연앙인구수 변동에 영향을 받으므로, 합계출산율이 각각의 지방자치단체의 저출생 정책 대응 수준을 평가하는 잣대로 여겨지지 않도록 해야 할 것이다. If the birth rate by age has increased while the number of births and women’s population has decreased compared to the previous year, what policy responses should be followed? In this study, we analyze the demographic profile of each local government through the analysis of the direction type of the birth rate by age. The purpose is to provide more accurate evidence of changes in the total fertility rate by accumulating the basic data of the fluctuation types of the birth rate. Taking the formula of the age-specific fertility rate into account, we create 10 fluctuation types of the fertility rate. Then, we analyze the types of local governments with the top 10% and bottom 10% fertility rates from 2012 to 2018. We found that the increase or decrease in the total fertility rate for each local government should not be simply interpreted. The fact that the total fertility rate ‘increased’ and ‘decreased’ year-on-year for each local government is affected not only by the number of newly-born babies but also by the change in the number of female population, which is a denominator. Therefore, we argue that the total fertility rate should not be considered a simple yardstick for assessing the level of low birth rate policies of each local government.

출산율 하락 추이에 대한 분석

최경수(Kyungsoo Choi) 한국인구학회 2004 한국인구학 Vol.27 No.2

본 연구는 우리나라의 출산율 하락 현상을 경제학적 관점에서 분석한다. 우리나라의 출산율 하락은 출산연령의 상승 및 출산여성의 고학력화를 수반하고 있다. 합계출산율의 하락을 유발하는 두 요인인 완결출산율의 하락과 출산시기의 연장 중 완결출산율은 완만히 하락하고 있는 것으로 추정되며 최근의 급속한 출산율 하락세를 설명하기에는 부족하다. 출산여성의 고학력화에 따른 출산시기의 연장은 합계출산율의 변화 방향과는 일치하나 역시 최근의 급속한 출산율 하락을 설명하기에는 충분하지 않다. 다만 이 요인은 향후 합계출산율의 반등 가능성을 시사한다. 그러므로 최근의 급속한 출산율 하락은 출산시기의 연장에 기인하였을 가능성이 높으며 그 중요한 요인은 여성 노동시장의 변화일 것으로 추정된다. 이 부분에 관한 본 연구의 분석은 충분하지 않으나 고학력 여성의 취업률 증가, 임금-연령 곡선의 상승에 의한 출산시기 지연의 가능성을 제시하였다. This paper analyzes causes of the recent fertility drop in Korea from an economic viewpoint. The fertility drop in Korea is accompanied by a rise in childbirth age and educational upgrading of childbearing mothers. Among the two causes of fertility drop-a drop in the completed fertility rate and delay of childbirth timing, the former does not seem to be the major one, since the drop is modest whereas the fertility drop is very rapid. The delay in childbearing age due to the educational upgrading is also not sufficient to explain the speed of fertility drop, although the direction of fertility change coincides with that implied by the educational composition change and a rebound of the fertility rate can be predicted. Hence future research needs to be directed towards analysis of the causes of delay in childbirth timing, among which the female labor market condition change, especially the rise of working mothers and their wages among the highly educated, seems to be the most probable.