지방자치단체 공공데이터로 분석하는 지역 청년 정책의 효과와 과제

정책은 말하고 있지만, 청년은 듣고 있는가

 

청년은 사회 변화의 상징이자, 가장 먼저 영향을 받는 계층이다.
고용, 주거, 교육, 복지 등 거의 모든 분야에서 청년이 직면한 문제는 복합적이며 빠르게 변하고 있다.
정부와 지자체는 이를 해결하기 위해 ‘청년정책기본법’을 제정하고, 각종 청년지원사업을 추진하며 예산을 확대해 왔다.
하지만 실제 정책이 현장의 청년들에게 도달하고 있는지, 그 효과가 수치로 드러나고 있는지는 여전히 불분명하다.

많은 청년은 여전히 ‘정책이 나와는 관계없는 이야기’라고 느낀다.
그 원인은 정책 홍보 부족이나 행정 절차의 복잡성도 있지만, 가장 근본적인 문제는 청년정책이 청년의 현실을 정확히 반영하고 있는지에 대한 데이터 기반 검증 부족이다.
예산은 확대되고 정책은 다양해졌지만, 지표로 나타나는 청년의 삶은 어떤 방향으로 변화했는가?

이 글에서는 공공데이터를 통해 지역 청년 정책의 효과를 수치로 분석하고,
어떤 지역이 실질적인 정책 성과를 거두었는지, 어떤 요소가 정책의 한계로 작용하는지를 구체적으로 살펴본다.
청년을 위한 정책이 진정으로 작동하기 위해서는 감각이 아닌 데이터, 추상적 슬로건이 아닌 정량적 근거가 필요하다.

 

 

 

 청년 정책 효과 분석에 활용 가능한 공공데이터 구조 

청년 정책의 효과를 객관적으로 평가하기 위해서는 청년 관련 지표를 종합적으로 분석할 수 있는 데이터 기반이 필요하다.
현재 활용 가능한 주요 공공데이터 출처는 다음과 같다.

● 통계청 국가통계포털(KOSIS)

• 청년 고용률, 실업률, 구직단념률
• 청년 인구 이동 통계
• 청년 주거 형태 및 1인 가구 비율
• 학자금 대출 상환 현황
• 혼인율, 출산율 등 사회지표

● 공공데이터포털(data.go.kr)

• 지자체별 청년정책 예산 집행 내역
• 청년 활동공간 등록 현황
• 청년 창업 지원사업 참여 건수
• 청년 정책 만족도 설문 결과 (일부 지자체)

● 행정안전부 청년정책 종합관리시스템

• 지자체 청년정책 종합현황표
• 정책유형별 수혜자 수
• 청년참여기구 운영실적
• 청년정책 평가보고서 데이터베이스

이 외에도 각 지방자치단체는 자체적으로 ‘청년정책백서’, ‘지역 청년 실태조사 보고서’, ‘청년패널조사’ 등을 발간하고 있다.
이들 자료는 청년 정책의 실제 운영 현황과 체감도, 불만족 원인을 파악하는 데 유용하다.

예를 들어, 부산시의 청년 실태조사에 따르면 전체 청년 중 74%가 "지자체의 청년정책을 모른다"고 답했고,
그중 32%는 “정책이 실질적인 도움이 되지 않는다”고 응답했다.
반면, 같은 시기에 진행된 청년일자리 지원 프로그램 참여자 중 58%는 “구직 성공에 도움을 받았다”고 답했다.

이처럼 정책 수혜자 데이터와 일반 청년 대상 지표를 함께 비교하면, ‘정책의 도달률’과 ‘정책의 효과성’을 입체적으로 분석할 수 있다.

 

 

 지역 청년 정책의 효과성과 한계를 드러내는 지표 해석 

청년 정책의 성과는 다양한 지표에서 확인할 수 있지만, 핵심은 정책 개입 이후 지표가 어떤 방향으로 변화했는지다.
단순히 예산 투입량이나 프로그램 수로는 정책의 실질 효과를 판단하기 어렵다.

● 청년 고용률과 실업률

경기도 A시는 2021년부터 청년 채용 연계형 기업 인턴제를 확대 시행했다.
같은 해 청년 고용률은 48.7%였으나, 2023년에는 53.2%로 상승했다.
그러나 같은 시기 전체 청년 인구가 4.1% 감소했기 때문에, 실제 취업자 수는 소폭 증가에 그쳤다.
이는 고용률 상승에도 불구하고 청년 유출이 지속되고 있음을 의미한다.

● 청년 인구 순이동률

충청북도 B군은 청년정책 전담부서를 설치하고 창업공간을 제공했지만,
청년 인구 순이동률은 3년 연속 마이너스를 기록했다.
이는 정책 수단이 청년이 실제로 원하는 조건(교통, 문화, 주거, 네트워킹 등)을 충족시키지 못한 결과로 볼 수 있다.

● 정책 참여율 대비 만족도

서울시의 청년청 운영 프로그램 참여자 수는 2022년 기준 약 9만 명이었으며, 그중 청년 예산학교, 청년정책 아카데미 등의 참여자는 2천 명 수준이었다.
그러나 만족도 조사에서는 정책 내용보다 ‘접근 방식’, ‘일정의 유연성’, ‘실효성 있는 후속 지원 부족’이 불만 요소로 나타났다.

이러한 지표들은 ‘얼마나 많은 정책이 있는가’보다 ‘정책이 청년의 요구와 어떻게 연결되고 있는가’가 핵심임을 보여준다.
즉, 청년 정책은 양이 아니라 방향의 문제다.

 

 

 

 공공데이터를 기반으로 한 정책 개선 전략 수립 방식 

공공데이터를 기반으로 한 청년 정책 분석은 문제를 진단하는 데서 멈추지 않고, 개선 방향을 제시하고, 구조를 재설계하는 도구로 활용되어야 한다.

① 대상별 분류 정책 설계

청년을 하나의 집단으로 보지 않고, 청년 내 세부 그룹(청년 구직자, 창업 준비자, 돌봄 청년, 학업 청년 등)을 기준으로 데이터를 분류하면 정책도 세분화 가능하다.
예: 주거 정책 → ‘대학생 대상 월세 보조’ / ‘구직 중 청년 대상 단기 임대 연계’ 등

② 정책-지표 연동형 설계

각 정책이 구체적으로 어떤 사회 지표와 연계되는지 명확히 설계해야 한다.
예를 들어 ‘청년 창업 지원사업’은 단순 참여율이 아니라, 지원 후 1년 이내 폐업률, 고용 창출 수, 매출 증감률 등과 연결되어야 한다.

③ 참여 기반 피드백 구조 강화

공공데이터 분석 결과를 바탕으로 청년 대상 정책 설문, 인터뷰, 워크숍 등을 운영하여 정량 + 정성 데이터를 병행한 정책 설계가 가능해야 한다.
이때 수집된 피드백은 다음 정책 집행 시점의 핵심 근거가 된다.

④ 지자체 간 비교 분석 도입

동일한 정책을 시행한 여러 지자체의 데이터를 비교하면
정책 설계 방식, 예산 운용, 참여자 만족도 차이를 확인할 수 있다.
이로써 성공한 정책의 조건과 실패 원인을 구조적으로 분석할 수 있다.

이러한 방식은 청년정책을 ‘퍼주기’나 ‘이벤트성 지원’에서 벗어나
지표에 근거한 정책 설계 체계로 전환하게 만든다.

 

 

 데이터 기반 청년정책 리포트 및 공론화 전략 

공공데이터로 분석한 청년정책은 단순 행정 평가를 넘어, 정책 제안서, 커뮤니티 리포트, 참여 콘텐츠로 확장되면서 공론화되어야 한다.

① 정책 효과 보고서 제작

지자체는 연도별 청년정책 예산과 수혜자 데이터를 종합해 “2024 지역 청년정책 성과 및 과제 리포트”를 정기 발간할 수 있다.
이 보고서는 외부 감사 목적뿐 아니라, 정책 방향 수정, 시민 공감대 형성에 기여한다.

② 데이터 기반 시민 제안 플랫폼 운영

공공데이터 기반으로 지역의 청년 문제(주거, 고용, 이동 등)를 시각화하고, 시민과 청년이 정책 아이디어를 제안하고 평가하는 플랫폼을 만들 수 있다.
예: “청년이 떠나는 이유는 무엇인가?” → 데이터 기반 의견 투표

③ 정책 실험실 및 파일럿 사업 유도

데이터로 특정 정책이 효과가 낮다고 판단되면, 작은 단위에서 대안 정책 실험(예: 청년 이동수당, 비대면 면접장 지원 등)을 파일럿으로 시행하고
그 결과를 다시 데이터로 검증하는 순환형 정책 구조를 설계할 수 있다.

④ 콘텐츠 확장: 청년정책 이야기화

데이터 분석 결과를 바탕으로 청년의 삶을 다룬 카드뉴스, 인터뷰, 다큐 콘텐츠를 제작하면 정책이 숫자 너머의 삶과 연결된다.
예: “청년 인구가 줄고 있는 이유, 데이터가 말하는 현실”
이런 콘텐츠는 정책에 대한 공감도와 참여도를 동시에 높인다.