전남·광주 행정통합 영향분석(한국은행 2026.7)의 지표와 프레임으로 본 마산·창원·진해 통합(2010)의 성과
2010년 7월 1일 마산·창원·진해가 통합 창원시로 합쳐진 뒤, 경계가 바뀌지 않은 전국의 다른 기초 시들과 비교해 (통합 전 3개 시를 합산해 같은 경계로 맞춘) 창원의 사업체 종사자수·사업체수·제조업 종사자 비중·재정자립도가 한국은행 전남·광주 보고서가 통합의 목표로 둔 방향(고용·기업 유치 확대, 산업구조 고도화, 지방재정 확대)으로 달라졌는가?
아직은 '모르겠다'예요. 추정은 했지만 범위가 0을 포함하거나 조건이 약해서, 효과가 있었는지·얼마나인지 말할 수 없어요.
작성자 해석 종합 판정은 '판별 불가' — 추정한 11개 지표가 모두 ⚪(목표 방향 ✅ 0, 반대 ❌ 0)이고 공무원 1인당 주민수는 자료 없음입니다 (scorecard.md). 1차 지표인 사업체 종사자수(로그)의 통합 후 평균효과는 −0.147(약 −14%), 무작위화 추론 95% 구간 [−0.349, 0.059], p = 0.18 로 구간이 0을 포함하고, 사업체수 −0.097 [−0.325, 0.136], 제조업 비중 −1.4%p [−7.6, 4.9], 재정자립도 −1.4%p [−13.0, 9.8], 청년 비율 −0.1%p, 고령 비율 +0.3%p, 청년 순이동률 −0.7‰, 재정자주도 −2.7%p, 고용률 +0.1%p, 고부가 서비스 비중 +0.3%p 가 모두 같은 상태입니다. 사전추세 검정(p ≥ 0.10)은 실업률(p = 0.027)만 기각돼 그 지표는 방향을 읽지 않습니다. 가짜 시점(2008) 검정은 통과(p = 0.26)했습니다.
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요약(크기를 판별하지 못함): 추정치는 -0.15 log 명 (95% CI -0.35 ~ 0.06) 이지만 다음 위험 신호가 있어 단정하지 않고 범위로만 보고합니다: 처치 단위 수 부족(무작위화 추론 사용), 신뢰구간이 0을 포함. 신뢰구간이 0을 포함하므로 효과의 방향과 크기는 판별 불가입니다. 결론 전에 보완 분석이 필요합니다.
이 결과를 쓰려면
이렇게 쓰세요
- "이 자료로는 효과가 있었는지·얼마나인지 판별하지 못했다."
- 범위를 함께 쓰기: 사업체 종사자수(로그) -13.7%, 95% 범위 -29.5% ~ +6.1%
- 그래도 말할 수 있는 것(배제 범위) — 사업체 종사자수(로그): +6.1%보다 큰 증가나 -29.5%보다 큰 감소는 이 자료와 맞지 않습니다(설계 가정이 맞다는 전제).
이렇게 쓰면 안 됩니다
- '효과가 없다' — 판별하지 못한 것과 없는 것은 다릅니다
- 추정치 하나만 떼어 인용
전남·광주 행정통합 영향분석(한국은행 2026.7)의 지표와 프레임으로 본 마산·창원·진해 통합(2010)의 성과 — 판정: 크기를 판별하지 못함. 출처: 정책 효과 분석 플랫폼(가짜연구소 인과추론팀 오픈소스), 2026-10-22 실행, https://causalinferencelab.github.io/policy-effect-analytics-agent/answers/buildergarlic-changwon-jeonnam-frame.html · 공식 평가 아님
근거
| 결과 지표 | 추정 효과 | 95% 범위 | 판정 | 주의 |
|---|---|---|---|---|
| 사업체 종사자수(로그) 주 지표 | -13.7% | -29.5% ~ +6.1% | 크기를 판별하지 못함 | 처치 단위 수 부족(무작위화 추론 사용), 신뢰구간이 0을 포함 |
| 사업체수(로그) | -9.2% | -27.7% ~ +14.6% | 크기를 판별하지 못함 | 처치 단위 수 부족(무작위화 추론 사용), 신뢰구간이 0을 포함 |
| 제조업 종사자 비중 | -1.43% | -7.61 ~ +4.94% | 크기를 판별하지 못함 | 처치 단위 수 부족(무작위화 추론 사용), 신뢰구간이 0을 포함 |
| 재정자립도 | -1.35% | -13 ~ +9.85% | 크기를 판별하지 못함 | 처치 단위 수 부족(무작위화 추론 사용), 신뢰구간이 0을 포함 |
로그 지표는 %로 바꿔 보여 줍니다(대조 대비 변화). 95% 범위가 0을 포함하면 '변화 없음'과 구별되지 않습니다.
그래도 말할 수 있는 것
효과가 있었는지는 판별하지 못했지만, 95% 범위 밖의 큰 효과는 이 자료와 맞지 않습니다(배제 범위). '효과가 없다'는 뜻이 아닙니다.
- 사업체 종사자수(로그): +6.1%보다 큰 증가나 -29.5%보다 큰 감소는 이 자료와 맞지 않습니다(설계 가정이 맞다는 전제).
- 사업체수(로그): +14.6%보다 큰 증가나 -27.7%보다 큰 감소는 이 자료와 맞지 않습니다(설계 가정이 맞다는 전제).
- 제조업 종사자 비중: +4.94%보다 큰 증가나 -7.61%보다 큰 감소는 이 자료와 맞지 않습니다(설계 가정이 맞다는 전제).
- 재정자립도: +9.85%보다 큰 증가나 -13%보다 큰 감소는 이 자료와 맞지 않습니다(설계 가정이 맞다는 전제).
숫자 내려받기 (CSV) · 전체 결과 API (JSON) · 전체 결과 CSV
작성자가 적은 한계
- 경계 재구성의 근사: 개수(종사자·사업체·인구)와 분자·분모를 따로 받는 비율(제조업 비중, 청년·고령 비율, 청년 순이동률)은
- 측정 출처와 조사 방식 변경: 사업체·종사자는 고용노동부 사업체노동실태현황(산재보험 적용 사업체)이라 전국사업체조사보다
- 사전 기간이 짧은 지표: 지역별고용조사 고용률·실업률(2008~)은 통합 전 2년, 고부가 서비스 비중(2007~)은 3년뿐이라 사전추세
- 통합 패키지: 교부세 특례 등 인센티브를 통합과 분리하지 않습니다. 보고서도 재정지원을 통합의 일부로 봅니다.
이 결과를 얼마나 믿을 수 있나
판정과 별개로, 기록으로 확인되는 것만 적었습니다. 노란 항목은 결과가 틀렸다는 뜻이 아니라 아직 확인되지 않았다는 뜻입니다.
- 사전 등록 · 같은 날 커밋 — 사전 등록 기록 약함 plan.yaml 과 첫 결과가 하루 안에 커밋돼, 데이터를 보기 전에 계획을 정했는지 기록으로 구분되지 않습니다. 결과가 틀렸다는 뜻은 아닙니다.
- 교차 재현 · 아직 없음 작성자 외에 다시 돌려 본 사람이 아직 없습니다.
- 작성자 해석 · 있음 discussion.md 에 '결과를 한 문장으로'가 있습니다.
- 실행 상태 · 커밋 안 된 변경 실행 당시 작업 폴더에 커밋 안 된 변경이 있었습니다.
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쓴 공공데이터
| 데이터 | 이용 조건 |
|---|---|
| 시군구별(9개도)·산업별·규모별 사업체수 및 종사자수 — 사업체노동실태현황 2001~2001 (KOSIS DT_SAUP120, 확인됨, 산업분류 8차) 고용노동부 · KOSIS 국가통계포털 | 공공누리 1유형(출처표시) |
| 시군구별(9개도)·산업별·규모별 사업체수 및 종사자수 — 사업체노동실태현황 2002~2003 (KOSIS DT_118N_SAUP17, 확인됨, 산업분류 8차) 고용노동부 · KOSIS 국가통계포털 | 공공누리 1유형(출처표시) |
| 시군구별(9개도)·산업별·규모별 사업체수 및 종사자수 — 사업체노동실태현황 2004~2006 (KOSIS DT_118N_SAUP37, 확인됨, 산업분류 8차) 고용노동부 · KOSIS 국가통계포털 | 공공누리 1유형(출처표시) |
| 시군구별(9개도)·산업별·규모별 사업체수 및 종사자수 — 사업체노동실태현황 2007~2011 (KOSIS DT_118N_SAUP57, 확인됨, 산업분류 9차) 고용노동부 · KOSIS 국가통계포털 | 공공누리 1유형(출처표시) |
| 시군구별(9개도)·산업별·규모별 사업체수 및 종사자수 — 사업체노동실태현황 2012~2016 (KOSIS DT_118N_SAUP78, 확인됨, 산업분류 9차) 고용노동부 · KOSIS 국가통계포털 | 공공누리 1유형(출처표시) |
| 시군구별(9개도)·산업별·규모별 사업체수 및 종사자수 — 사업체노동실태현황 2017~2023 (KOSIS DT_118N_SAUPN78, 확인됨, 산업분류 10차) 데이터 지도 고용노동부 · KOSIS 국가통계포털 | 공공누리 1유형(출처표시) |
나머지 2개 출처 보기
| 데이터 | 이용 조건 |
|---|---|
| 재정자립도(시도/시/군/구) — e-지방지표 (KOSIS DT_1YL20921, 확인됨) 데이터 지도 행정안전부 · KOSIS e-지방지표 | 공공누리 1유형(출처표시) |
| 행정구역(시군구)별 성별 인구수 — 주민등록인구현황 (KOSIS DT_1B040A3, 확인됨) 데이터 지도 행정안전부 · KOSIS 국가통계포털 | 공공누리 1유형(출처표시) |
원자료는 레포에 올리지 않습니다. 아래 명령이 공개 창구에서 직접 받아 같은 결과를 만듭니다. 각 데이터의 단위·받는 법·키 필요 여부는 데이터 지도에 있습니다.
직접 돌려 보기
git clone https://github.com/CausalInferenceLab/policy-effect-analytics-agent.git
cd policy-effect-analytics-agent
pip install -e ".[dev,analysis]"
make flow CASE=cases/buildergarlic-changwon-jeonnam-frame실행 2026-10-22 · 코드 e75e823 · 데이터 해시 a06e2a3301b3 · 실행 당시 작업 폴더에 커밋 안 된 변경 있음
내 지역·정책에 적용하기
- 이 폴더를 복사합니다:
cp -r cases/buildergarlic-changwon-jeonnam-frame cases/<내ID>-<주제> plan.yaml의 처치(정책·시작일·대상)와 대조를 바꾸고, 데이터를 보기 전에 커밋합니다.- 작업 제안으로 올리면 리뷰 후 이 화면에 같은 형식으로 나옵니다.