복지정책의 효율성 향상을 위한 이질적 정책효과분석 연구: 서울시 내 고령자 지하철 무임승차 정책을 중심으로
Research on Heterogeneous Policy Effect Analysis to Improve The Efficiency of Welfare Policies - Focusing on the free subway ride policy for the elderly in Seoul -
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초록
사람들이 추구하는 삶의 가치가 크게 변화되어 인구·사회적 변화가 불가피하다. 초고령화 및 저출산과 이로 인한 지방소멸 문제는 대부분의 선진국에서 지속 가능성을 저해하는 가장 큰 문제가 되고 있다. 초고령화 사회는 변화된 삶의 가치를 만족시키며, 세대 간 갈등을 최소화할 수 있는 정책적 대응이 필요하다. 예를 들면, 고령자 무임승차 정책은 단순히 고령자의 이동성 확보 외에도 경제활동의 증가, 도시 활력도 상승, 인구 분포의 다양성 확보 등에 큰 장점이 있다. 이러한 복지정책은 수혜 집단의 특성에 따라 효과가 고르게 나타나지 않는다. 본 연구는 장래 여건 변화에 대응할 수 있는 정책 효과 연구 방법론을 제시하는 것이 주된 목적이다. 기존에 활용되어 온 평균처지효과가 가지는 편향성을 최소화하고, 개인 혹은 계층별로 지니고 있는 다양한 특성을 세밀하게 분석하였다. 이를 위해 고령화 사회에서 이슈가 되고 있는 교통복지정책인 고령자 지하철 무임승차 정책의 이질적 정책 효과를 서울시 사례를 중심으로 분석하였다. 특히, 이질적 처치 효과 분석 시 정책 효과와 처치 과정에 영향을 미칠 수 있는 요인 간의 복잡한 관계를 추정하고자 머신러닝과 인과성이론을 결합한 인과 앙상블 모형을 활용하여 분석을 수행하였다. 분석 결과, 주거 비율이 높은 일부 원도심 지역의 경우, 고령자가 많음에도 불구하고 고령자 지하철 무임승차 정책의 혜택을 누리지 못하는 것으로 나타났다. 또한 대중교통 인프라 조건 외 삶의 만족도, 보행환경 만족도, 문화예술 예산의 여건이 정책 효과와 양(+)의 상관성이 존재하는 것을 확인하였다. 본 연구는 이질적 처치 효과를 산출하고, 개인 및 계층이 가진 특성 분석을 통해 포용적이고 도시 전체의 사회적 후생을 극대화할 수 있는 정책 로드맵 구축을 위한 정책 효과 분석 방안을 제시함에 있어 큰 의의가 있다.
Abstract
The values that people pursue in life have significantly changed, making demographic and social transformations inevitable. The issues of super-aging, low birth rates, and the resulting regional depopulation are becoming major obstacles to sustainability in most developed countries. In a super-aging society, it is necessary to implement policy responses that satisfy the changed values of life and minimize intergenerational conflicts. For example, the free transportation policy for the elderly not only ensures mobility for senior citizens but also has significant advantages such as increasing economic activity, enhancing urban vitality, and securing diversity in population distribution. Such welfare policies do not exhibit uniform effectiveness due to the varying characteristics of the beneficiary groups. The main objective of this study is to propose a research methodology for policy effectiveness that can respond to future environmental changes. Minimizing the biases inherent in the traditionally used average treatment effects, this study conducted a detailed analysis of the diverse characteristics of individuals or different social strata. To this end, the study analyzed the heterogeneous policy effects of the elderly free subway ride policy, a transportation welfare policy that has become a significant issue in an aging society, focusing on the case of Seoul. In particular, to estimate the complex relationships between factors that can influence policy effects and the treatment process in the analysis of heterogeneous treatment effects, the study utilized a causal ensemble model combining machine learning and causal inference theory. The analysis revealed that in some old urban areas with a high residential rate, elderly individuals did not benefit from the free subway ride policy despite their large numbers. Additionally, it was confirmed that conditions such as life satisfaction, walking environment satisfaction, and cultural and arts budget, besides public transportation infrastructure, had a positive correlation with policy effects. This study is significant in that it calculates heterogeneous treatment effects and suggests a policy effectiveness analysis approach to build a policy roadmap that is inclusive and maximizes social welfare across the city by analyzing individual and class characteristics.
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