불확실성이 출산율에 미치는 영향 분석 : 경제학적 접근, Python과 ChatGPT를 활용하여

Abstract

본 연구는 높은 주택가격과 노동시장의 고용 불안정성이라는 불확실성이 출산율에 미치는 영향을 경제학적으로 분석하였다. 이를 위해 시차(2시점)가 있는 극대화 모형을 이용하여 경제이론적으로 살펴보고, 이를 모형화하여 계량 분석하였다. 분석도구로는 파이썬(Python)을 사용하고 ChatGPT를 활용하였다.

Eric Sims(2012; Yoo, Dongwoo(2018)에서 재인용)의 시차(2시점)가 있는 극대화 모형을 이용하여 분석한 결과는 다음과 같다. 개인의 미래소득에 불확실성이 존재하면 개인은 미래에 대한 대비를 위해 현재소비를 줄이고 저축을 늘리는데, 경제학에서는 이를 예비적 저축 효과라고 한다. 미래소득이 불확실하면 현재시점의 개인은 많은 비용이 드는 출산과 양육을 피하는 선택으로 예비적 저축을 늘린다는 것이다. 이를 계량 분석한 결과, 불확실성 요인 중 주택가격의 상승이 출산율 하락에 영향을 미친다는 것을 확인하였다.

연구 결과를 종합하면, 한 개인과 가계가 출산이라는 결정을 할 때 주거비용 부담 등 불확실성을 포함한 경제적 요인을 중요하게 고려하기 때문에 현실에 맞는 주거 지원과 여러 관점에서의 돌봄 지원 등 불확실성에 대한 부담을 줄일 수 있는 실질적인 정책 지원이 필요하다.

실증분석에 사용된 파이썬(Python)과 분석에 도움을 준 ChatGPT 활용 결과는 다음과 같다. 파이썬(Python)은 다양한 라이브러리를 활용하여 데이터 수집 및 전처리, 분석을 보다 효율적으로 수행 가능하며, 파이썬(Python) 사용 중 오류 발생 등 문제점에 대해서는 ChatGPT를 활용하여 빠르고 명확한 답변을 얻을 수 있다. 다양한 분야에서의 ChatGPT 활용 확장 가능성을 고려하여, 변화하는 시대상황에 대한 반응으로 경제학분야에서의 적극적 활용이 필요하다는 점을 제안한다.