서울 25개 자치구 출산지원금 변경과 출생등록 변화 비교
서울 25개 자치구를 조사 모집단으로 하여, 2023년 1월 1일 첫째아 자체 출산지원금을 증액한 구와 2022~2024년 해당 지원금의 금액·수급 조건을 유지한 구 사이에서 연간 출생등록 건수의 변화가 달랐는가?
이 비교로는 판정할 수 없어요. 정책 전부터 다르게 움직였거나 비교할 곳이 너무 적어서, 숫자를 효과로 읽으면 안 돼요.
작성자 해석 실자료 수집과 사전 계획에 따른 분석을 완료했다. 지원금 증액이 출생을 늘렸다고 결론 내릴 수 없다. 조사 모집단은 25개 구지만, 비교에는 증액 2개 구(중구·강남구)와 유지 3개 구(용산구·성동구·송파구)만 포함했다. 다른 적용일 2개 구와 전체 이력의 검증이 부족한 18개 구는 제외했다. 정책 검증 기록에 구별 근거·제외 사유를 남겼다.
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요약(판단 불가): 다음 사유로 이 설계에서는 정책 효과를 추정치로 보고하지 않습니다: 처치 단위 수 부족(무작위화 추론 사용), 클러스터 수 부족(표준오차 과소추정 위험). 표의 수치(+0.15 log 건/년)는 진단용이며 정책 효과로 해석하면 안 됩니다.
이 결과를 쓰려면
이렇게 쓰세요
- "이 설계로는 효과를 판단할 수 없다. 이유: 처치 단위 수 부족(무작위화 추론 사용), 클러스터 수 부족(표준오차 과소추정 위험)."
이렇게 쓰면 안 됩니다
- 표의 숫자·p값 인용 — 진단용입니다
- '효과가 있다' 또는 '없다'
서울 25개 자치구 출산지원금 변경과 출생등록 변화 비교 — 판정: 판단 불가. 출처: 정책 효과 분석 플랫폼(가짜연구소 인과추론팀 오픈소스), 2026-10-18 실행, https://causalinferencelab.github.io/policy-effect-analytics-agent/answers/ingyeoking13-seoul-birth-support.html · 공식 평가 아님
근거
| 결과 지표 | 추정 효과 | 95% 범위 | 판정 | 주의 |
|---|---|---|---|---|
| 연간 출생등록 건수의 로그 주 지표 | +16.3% | +9.5% ~ +20.3% | 판단 불가 | 처치 단위 수 부족(무작위화 추론 사용), 클러스터 수 부족(표준오차 과소추정 위험) |
판단 불가 결과의 숫자는 진단용입니다. 인용하지 마세요.
숫자 내려받기 (CSV) · 전체 결과 API (JSON) · 전체 결과 CSV
작성자가 적은 한계
- 2018~2024년 25개 구×84개월의 출생등록 2,100행을 수집했다. 원본 성별 합계·서울 총계·지역 코드·월 누락·중복 검사를 통과했다. 비교 패널은 5개 구×7년=35행이다.
- 출생등록은 주민등록 신고기준이다. 발생기준 출생아 수·출산율·지원금 수급자 수와 다르며 신고 지연·주소 이전·신규 주택 입주에도 영향을 받는다.
- 첫째아 자체 일시금으로 집단을 정의했지만 결과는 모든 출생순위를 합한 건수다. 첫째아만의 반응을 측정한 분석이 아니다.
- 중구는 2023-03-27 공포된 조례를 2023-01-01 출생아부터 적용했다. 출생 코호트 적용일과 주민이 정책을 알 수 있었던 시점은 다르며, 2023년 출생에는 발표 전 임신이 포함된다.
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 · 한 문장 없음 위 한 줄 답은 자동 판정 문장입니다.
- 실행 상태 · 커밋 안 된 변경 실행 당시 작업 폴더에 커밋 안 된 변경이 있었습니다.
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쓴 공공데이터
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|---|---|
| 행정안전부 주민등록기준 지역별 출생등록자수 (3033249) 행정안전부 | 기타 — 출처 페이지의 이용 조건 확인 |
| 서울시 출생·사망(신고기준)(동별) 통계 (OA-12408) 서울특별시 / 원천 행정안전부 | 공공누리 1유형(출처표시) |
| 한국사회보장정보원 지자체복지서비스 (15108347) 데이터 지도 한국사회보장정보원 | 기타 — 출처 페이지의 이용 조건 확인 |
| 강남구 2023년 출산양육지원금·산후건강관리 확대 발표 서울특별시 강남구 | 공공누리 2유형(출처표시·상업 금지) |
| 보건복지부 2022 지방자치단체 출산지원정책 사례집 보건복지부 | 공공누리 4유형(출처표시·상업 금지·변경 금지) |
| 보건복지부 2023 지방자치단체 출산지원정책 사례집 보건복지부 | 공공누리 4유형(출처표시·상업 금지·변경 금지) |
나머지 18개 출처 보기
| 데이터 | 이용 조건 |
|---|---|
| 보건복지부 2024 지방자치단체 출산지원정책 사례집 보건복지부 | 공공누리 4유형(출처표시·상업 금지·변경 금지) |
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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/ingyeoking13-seoul-birth-support실행 2026-10-18 · 코드 fe7780d · 데이터 해시 620969ed3821 · 실행 당시 작업 폴더에 커밋 안 된 변경 있음
내 지역·정책에 적용하기
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cp -r cases/ingyeoking13-seoul-birth-support 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.