10년만에 한국 출산율 반등가능할까? 국회예산정책처가 전망한 2025년(feat. 파이썬)

10년간 지속된 한국의 저출산 문제. 2023년에는 역대 최저 수준인 0.72명까지 떨어졌었죠. 그런데, 최근 발표된 국회예산정책처(NABO)의 전망에 따르면 2024년에는 0.74명으로 소폭 반등할 거라고 해요.

반등이라니… 하지만 이게 정말 의미 있는 변화일까요? 아니면 일시적인 현상일까요?
이번 포스트에서는 출산율 반등이 실제로 가능할지, 그 전망의 근거와 실질적인 대책들을 함께 살펴볼게요!

2024년 한국 출산율 반등

한국의 출산율이 2024년 바닥을 찍고 다시 상승하는 모습이 나타나고 있습니다. 2015년의 1.24명 이후로 줄곧 하락세였던 한국의 출산율이, 2024년 들어서 0.74명으로 반등할 거라고 전망되고 있어요. 이는 10년 만에 처음 있는 일이죠. 그렇다면, 이 반등의 배경에는 무엇이 있을까요?

반등의 배경: 코로나19 이후 회복과 정책의 힘

  • 코로나19로 인한 출산 지연: 팬데믹으로 많은 가정에서 자발 및 비자발적으로 출산 계획이 지연되었고, 이제 그 출산이 일부 회복되며 반등으로 이어졌다는 설명이 있어요.
  • 정부의 저출산 대책: 정부가 저출산 문제 해결을 위해 출산 및 육아 지원 정책을 펼친 결과, 미약하긴 하지만 정책적 영향이 서서히 반영되고 있다는 평가도 나옵니다.
  • 육아 친화적 사회 분위기: 직장 내 육아휴직 확대, 다양한 복지 지원 등 육아를 보다 쉽게 할 수 있는 환경이 만들어지고 있다는 분석도 있어요. 물론 직장인들에게 아직까진 자유롭진 않긴 하지만요.

반등 가능성에 대한 의문: 실질적인 변화일까?

하지만 이 작은 반등이 과연 지속될 수 있을까요? 국회예산정책처의 보고서는 향후 5년간 출산율 반등이 크지 않을 것으로 내다봤어요. 2028년까지도 출산율은 0.74~0.77명 수준에서 머물 것으로 예상되거든요.

시계열 데이터로 보는 출산율

자, 여기서부터는 좀 더 데이터를 통해 살펴볼까요? 아래 파이썬 코드는 2014년부터 2025년까지의 출산율을 시계열로 시각화해볼 수 있어요.

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import font_manager, rc

# 한글 폰트 설정 (나눔 고딕)
font_path = 'C:/Windows/Fonts/NanumGothic.ttf'  # 자신의 환경에 따라 경로 설정 필요
font_name = font_manager.FontProperties(fname=font_path).get_name()
rc('font', family=font_name)

import numpy as np

# 연도별 출산율 데이터
years = np.array([2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022, 2023, 2024, 2025])
birth_rates = np.array([1.21, 1.24, 1.17, 1.05, 0.98, 0.92, 0.84, 0.81, 0.78, 0.72, 0.74, 0.75])

# 스타일 설정
plt.style.use('ggplot')  # 'ggplot' 또는 'fivethirtyeight' 사용 가능

# 그래프 그리기
plt.figure(figsize=(12, 7), dpi=100)

# 출산율 라인 그래프
plt.plot(years, birth_rates, marker='o', linestyle='-', color='#2a9d8f', linewidth=2.5, label="출산율")

# 2025년 예상선 강조
plt.axvline(x=2025, color='#e76f51', linestyle='--', linewidth=2, label="2025년 예상")

# 점 위에 레이블 표시
for i, rate in enumerate(birth_rates):
    plt.text(years[i], birth_rates[i] + 0.02, f'{rate}', ha='center', fontsize=10, color='#264653')

# 그래프 제목과 축 설정
plt.title("2014-2025년 한국 출산율 추이", fontsize=16, fontweight='bold', color='#264653', pad=20)
plt.xlabel("연도", fontsize=12, labelpad=10, color='#264653')
plt.ylabel("합계출산율 (명)", fontsize=12, labelpad=10, color='#264653')

# 눈금 설정
plt.xticks(years, fontsize=10)
plt.yticks(np.arange(0.6, 1.4, 0.1), fontsize=10)

# 범례 설정
plt.legend(loc='upper right', fontsize=11)

# 그리드와 스타일 조정
plt.grid(True, which='major', linestyle='--', linewidth=0.7, alpha=0.7)

# 그래프 상단과 하단 여백 조정
plt.tight_layout()

# 그래프 출력
plt.show()

위 코드를 실행하면, 2014년부터 2025년까지의 한국 출산율이 어떻게 변화했는지를 한눈에 볼 수 있어요. 2025년 예상 출산율(0.75명)은 빨간 점선으로 강조되어 있습니다. 데이터를 보면 알겠지만, 이 반등은 일시적일 가능성이 커 보이죠.

출산율 반등 - 추이 그래프

초보자도 쉽게 이해할 수 있는 코드 설명

1. import 및 한글 폰트 설정

• matplotlib.pyplot을 plt라는 별칭으로 가져와서 그래프를 그릴 준비를 합니다.

• font_manager와 rc는 한글 폰트를 사용하기 위해 필요합니다. 시스템에 설치된 NanumGothic.ttf 폰트를 경로에서 불러와 사용하도록 설정합니다.

• rc(‘font’, family=font_name)는 모든 그래프에서 지정한 폰트를 사용하게 해줍니다.

2. 데이터 배열 생성

• np.array() 함수를 사용해 연도(years)와 출산율(birth_rates) 데이터를 배열로 생성합니다.

• years: 2014년부터 2025년까지의 연도를 담은 배열입니다.

• birth_rates: 해당 연도의 합계출산율 데이터를 담은 배열입니다.

3. 그래프 스타일 설정

• plt.style.use(‘ggplot’): matplotlib에서 제공하는 ‘ggplot’ 스타일을 사용합니다. 이 스타일은 깔끔한 디자인을 제공해, 초보자도 보기 쉽게 그래프를 꾸며줍니다.

4. 그래프 크기 설정

• plt.figure(figsize=(12, 7), dpi=100): 그래프의 크기를 설정합니다.

• figsize=(12, 7): 가로 12인치, 세로 7인치 크기의 그래프를 그립니다.

• dpi=100: 그래프의 해상도를 100으로 설정하여, 선명하게 보이도록 합니다.

5. 출산율 라인 그래프 그리기

• plt.plot(years, birth_rates, marker=’o’, linestyle=’-‘, color=’#2a9d8f’, linewidth=2.5, label=”출산율”)

• years와 birth_rates 데이터를 사용해 라인 그래프를 그립니다.

• marker=’o’: 각 데이터 포인트를 동그라미 모양으로 표시합니다.

• linestyle=’-‘: 선을 직선으로 연결합니다.

• color=’#2a9d8f’: 그래프의 색상을 청록색 계열로 설정합니다.

• linewidth=2.5: 선의 두께를 2.5로 설정해 두껍게 표현합니다.

• label=”출산율”: 범례에 ‘출산율’이라는 이름을 지정합니다.

6. 2025년 예상선 강조

• plt.axvline(x=2025, color=’#e76f51′, linestyle=’–‘, linewidth=2, label=”2025년 예상”)

• x=2025: 2025년을 기준으로 세로선(vertical line)을 그립니다.

• color=’#e76f51′: 이 세로선의 색상을 오렌지색으로 설정합니다.

• linestyle=’–‘: 선을 점선으로 표시합니다.

• linewidth=2: 선의 두께를 2로 설정해 강조합니다.

• label=”2025년 예상”: 이 선을 범례에 ‘2025년 예상’이라고 표시합니다.

7. 점 위에 레이블 표시

• plt.text() 함수를 사용해 각 데이터 포인트 위에 출산율 값을 표시합니다.

• years[i]: 각 데이터 포인트의 x축 좌표(연도).

• birth_rates[i] + 0.02: 출산율 값을 그래프 위쪽에 조금 띄워서 표시합니다.

• f'{rate}’: 각 출산율 값을 문자열로 변환하여 표시합니다.

• ha=’center’: 텍스트를 점의 가운데에 정렬합니다.

• fontsize=10: 텍스트 크기를 10으로 설정합니다.

• color=’#264653′: 텍스트 색상을 짙은 청록색으로 설정해 잘 보이게 만듭니다.

8. 그래프 제목과 축 설정

• plt.title(“2014-2025년 한국 출산율 추이”, fontsize=16, fontweight=’bold’, color=’#264653′, pad=20)

• 그래프의 제목을 지정하고, 글자 크기(16), 굵기(굵게), 색상(짙은 청록색)을 설정합니다.

• pad=20: 제목과 그래프 사이의 여백을 20으로 설정해 간격을 줍니다.

• plt.xlabel(“연도”, fontsize=12, labelpad=10, color=’#264653′): x축(연도)의 라벨을 설정하고, 글자 크기(12)와 색상, 라벨과 축 사이의 여백(10)을 설정합니다.

• plt.ylabel(“합계출산율 (명)”, fontsize=12, labelpad=10, color=’#264653′): y축(출산율)의 라벨도 동일한 방식으로 설정합니다.

9. 눈금 설정

• plt.xticks(years, fontsize=10): x축에 표시될 연도와 폰트 크기를 설정합니다.

• plt.yticks(np.arange(0.6, 1.4, 0.1), fontsize=10): y축에 0.6명부터 1.4명까지 0.1씩 간격을 둔 눈금을 설정합니다.

10. 범례 설정

• plt.legend(loc=’upper right’, fontsize=11): 그래프의 범례를 설정하고, 오른쪽 상단에 표시되도록 위치를 조정합니다.

11. 그리드와 스타일 조정

• plt.grid(True, which=’major’, linestyle=’–‘, linewidth=0.7, alpha=0.7): 그래프에 점선 형태의 그리드를 추가합니다. 그리드는 주로 주요 눈금에 표시됩니다.

12. 그래프 여백 조정

• plt.tight_layout(): 그래프의 상하좌우 여백을 자동으로 조정하여 레이블과 그래프가 겹치지 않도록 만듭니다.

13. 그래프 출력

• plt.show(): 설정한 모든 그래프를 화면에 출력합니다.

이 설명을 통해, 그래프의 각 요소와 시각적으로 깔끔하고 트렌디한 스타일을 어떻게 설정하는지 쉽게 이해할 수 있을 것입니다.

출산율 반등을 이어갈 실질적 묘안

그렇다면 어떻게 해야 이 반등을 지속적으로 이어갈 수 있을까요? 다음과 같은 대안들이 제시되고 있어요.

  • 육아휴직 확대 및 유연근무제 강화: 많은 부모들이 육아와 일을 병행하는 데 어려움을 겪고 있어요. 육아휴직 제도를 더 확대하고, 근무 시간의 유연성을 강화하는 것이 필요합니다.
  • 주택 및 경제적 지원 강화: 아이를 키우기 위한 경제적 부담을 줄이는 것은 출산을 결정하는 데 중요한 요소죠. 주거 지원, 양육비 지원을 강화할 필요가 있어요.
  • 교육비 부담 완화: 교육비 문제도 출산율에 큰 영향을 미칩니다. 사교육비 경감을 위한 공교육 강화 등도 검토할 필요가 있죠.

결론: 2025년 출산율 반등, 일시적이지만 시작점이 될 수 있을까?

출산율이 10년 만에 소폭 반등할 것이라는 전망, 이 자체는 고무적입니다. 하지만, 단기적인 반등에 그칠 가능성도 배제할 수 없어요.

정부의 지속적인 정책적 노력과 경제적 지원이 없다면 이 반등은 오래가지 않을 수 있습니다. 출산율, 앞으로도 이 문제에 대한 전국민적인 관심과 참여가 필요할 때입니다.

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