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마틴 선임연구원은 출산율을 높이기 위한 정책 설계, 분석은 국가 단위보다 지역별로 이뤄지는 경우가 많다고 설명한다. 각 지역마다 가족 형성에 영향을 미치는 조건·배경이 다르기 때문이다.
하지만 이러한 지역별 분석은 한 국가 내에서 거주지를 옮기는 이른바 ‘내부 이주’로 인한 변수가 반영되지 않아 실제 출산 행태를 제대로 반영하지 못하는 문제가 발생한다.
마틴 선임연구위원은 “지역 간 데이터 불일치, 정치적 해석 차이 때문에 출산 장려 정책이 오히려 사회적 분열을 일으킬 수 있다”며 “이러한 통계 분석의 정밀도를 높이려면 성별, 연령별 인구 이동 추이를 반영하는 작업이 필수적”이라고 설명했다.
일례로 한국에서는 지방에서 거주하는 청년층이 대학 진학이나 취업을 이유로 수도권으로 이동하는 경우가 많다. 이 때문에 특정 지역에 30대 인구가 많아 보일 수 있지만, 실제로는 외부에서 유입된 인구일 수 있다. 이 지역의 출산율이 높게 나타나더라도 이를 해당 지역 출산율 정책의 성과로 단정할 수 없다는 의미다.
이러한 문제를 보완하기 위해 마틴 선임연구원은 ‘이주 유형별 지역 분류’라는 새로운 분석 방식을 제안했다. 지역을 ‘20대 유입형’, ‘20대 유출형’ 등으로 분류하고, 같은 유형에 속한 지역들끼리 출산율과 아동 순이동률 요소를 비교하는 방식이다.
그는 “단순히 출산율이라는 결과값 뿐만아니라, 그 배경이 되는 개인의 삶의 조건과 이주 동기도 함께 이해해야한다”며 “첫째 자녀와 둘째 자녀 출산 간의 부담 차이도 크다. 이러한 요소들을 함께 고려해야 보다 정확한 정책 설계가 가능하다”고 강조했다.
이 방식은 복잡한 통계 모델이나 비용이 많이 드는 정밀한 자료가 없어도 이주 영향을 반영한 출산 동향을 파악할 수 있다는 장점도 있다. 아울러 정책 입안자나 지방 공무원들이 손쉽게 실용적으로 활용할 수 있고, 대학원 수업 과제로도 적용할 수 있을 만큼 단순하다는 설명이다.
다만 이 분석 방식은 같은 이주 유형 간 비교에만 적합하고, 강원도처럼 인구 밀도 차가 큰 지역을 하나의 분석 단위로 묶으면 정확성이 떨어진다는 한계가 있다. 또한 한국은 지역 간 출산율 격차 자체가 크지 않고 전반적으로 낮게 나타나기 때문에 통계적으로 유의미한 차이를 잡아내기 어렵다는 점도 한계로 지적된다.
그럼에도 이주 패턴을 반영한 분석은 실효성 있는 출산 정책을 만드는데 중요한 참고자료가 될 수 있다는 게 마틴 선임연구원의 설명이다.
그는 “출산 정책의 성공 여부는 지역 실정에 맞는 이주 흐름 분석과, 그에 기반한 정책의 일관성·지속성에 달려있다”며 “이주와 출산 사이의 관계를 정밀하게 해석할 수 있는 이 분석 방식이 한국에도 적용 가능한지 검토해야 한다”고 강조했다.

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