The purpose of this study is to analyze the relationship between fertility rate and environment using a new empirical approach. The existing approach on the effect of low fertility rate policy has limitations in empirical analysis without distinguishing the effect of place-specific environment and the selection effect from individual heterogeneity. Therefore, this study tries to devise a quasi-experimental research methodology using the National health insurance big data and contribute to establishing a more effective policy through measuring the environment by considering permanent residents and examining how the birth rate of movers is affected by the environment. As a result, this study shows that the environment of regions(Si-Gun-Gu) has a significant effect on the fertility rate, but that about 60% of the effects of good environment for childbirth in early stage are due to the effect of collecting women with a high chance of giving birth, and the effect of actually raising the birth rate gradually appeared after that, reaching the peak in about 6 years and then stagnating. This study has significance as a preliminary analysis for specific policy analysis.
본 연구는 새로운 실증적 접근을 이용해 출산율과 환경의 관계에 대해 분석하는 것을 그 목표로 한다. 출산을 결정하는 요인으로서 환경에 대한 많은 연구가 존재하지만, 기존의 접근은 출산에 영향을 미치는 장소 특수적인(place-specific) 환경의 효과(Place Effect), 개인 간 이질성으로부터 나오는 선별효과(Selection Effect)를 구분하지 않고 실증적 분석을 하는 한계를 지닌다. 이에 국민건강보험 빅데이터를 이용하는 준실험적 연구방법론을 고안, 이주자(Mover)의 출생아 수가 환경에 어떤 영향을 받는지 살펴봄으로써 좀 더 효과적인 저출산정책을 수립하는 데 기여하고자 하였다. 실증 결과, 환경은 출산율 증가에 유의미한 영향을 미치기는 하지만 출산에 좋은 환경이 초기에 출산율을 상승시키는 부분 중 약 65% 정도는 선별효과에 의한, 즉 출산 가능성이 높은 세대를 모으는 효과에 의한 것이고 실제로 출산율을 상승시키는 효과는 그 이후에 서서히 나타나 6년 정도에 가장 정점에 도달했다가 이후 정체된다는 것을 알 수 있었다. 이 연구는 이후 구체적인 정책분석을 위한 예비적 분석으로서의 의미를 지닌다.