요약
- 세분화된 데이터 생산을 위한 다양한 접근법 탐색(박영실 사무관)

데이터 세분화(data dissagregation)은 ‘아무도 뒤처지지 않게 한다(Leaving No One Behind)’는 SDGs 포용성 원칙을 지지하는 통계전략이다. UN 통계처 및 국제기구, 각국 통계청은 데이터 세분화를 위한 역량강화에 위해 힘을 쏟고 있다. 이러한 흐름에 발맞추기 위해 통계청 통계개발원은 한국의 데이터 세분화 전략을 수립하고 이에 따라서 순차적으로 이행하고자 한다. 먼저 국내외 환경분석을 통해 향후 중점적으로 추진해야 할 세분화 영역으로 장애, 이주상태, 지역(도시)을 선정하였다. 성이나 연령에 비해 장애, 이주상태, 지역 등에 따른 데이터 세분화는 매우 취약한 편이기 때문이다. 해당 분야에서 데이터 가용성을 높이기 위해서는 표준화된 개념에 근거한 데이터 수집이 선행되어야 하므로, 금년에는 먼저 글로벌 수준에서 정의된 장애와 도시 개념이 국내에도 적용 가능한지를 검토해 보았다. 통계개발원은 세분화된 데이터 생산 역량을 확장시키기 위해서는 다양한 데이터 소스를 활용하여 기존에 가용하지 않았던 지표 생산을 위한 연구도 병행할 계획이다. 이 차원에서 빅데이터를 활용하여 대중교통 접근성 지표를 생산하였다. 데이터 세분화는 그동안 숨겨져 있던 취약집단을 통계상으로 가시화하고 이는 정책적 지원을 위한 중요한 근거가 될 것으로 기대한다.


- 통계기반 정책평가 표준화 연구(이동수 사무관)

본 연구는 통계기반정책평가제도 담당자의 정책평가 업무 수행에 있어 정책의 전문성, 신속성, 통일성이 제고될 수 있도록 정책평가 과정 및 방법에 대한 표준화를 검토하고, 그 방안을 제시하는 것이다. 이를 위하여 정책에 대한 이론적 배경을 검토하고, 기존의 업무매뉴얼을 보완하고, ‘법령과 정책에 대한 분류’ 기준 설정 및 ‘실질평가 면제’ 기준을 보완하였다. 또한 ‘실질평가 면제’ 기준을 정책유형별(지원정책, 규제정책, 정보정책, 자원정책)로 재분류하여 업무에서 정책평가 대상여부 판단을 보다 용이하게 하고, 실질평가 면제기준의 중복을 제거하기 위하여 ‘평가대상 제외법령’ 재분류를 실시하였다. 정책에 활용하기 위한 통계지표 제시를 위하여, 정책구성요소별(정책대상, 정책목표, 정책수단)로 통계지표 선정기준을 제시할 뿐 아니라, 기존에 실시한 통계기반 정책평가 사례를 검토하여 통계지표 선정 시 주의사항, 통계지표 선정 우수 사례와 그 반대의 사례를 제시하여 실무에 반영할 수 있도록 하였다. 예비평가 신청(예비평가요청서 등) 단계에서 통계기반정책평가 대상여부를 1차적(자체적)으로 판단할 수 있는 체크리스트(‘실질평가 면제’와 ‘평가대상 제외법령’)를 작성하여 업무처리의 신속성과 효율성을 제고하도록 하였다. 이외에도 유사제도 비교표를 작성하여 업무에 참조하도록 하였다.