“이 정책이 없었다면?” 반사실 분석 AI

농정AI 제안 보고 · 정책분석·시뮬레이션·디지털트윈 · No. 003

“이 정책이 없었다면?” 반사실 분석 AI 도입 제안

제안 구분	정책분석·시뮬레이션·디지털트윈 / 허브 AI + 데이터 연결형
제안 요지	시행된 정책의 실제 효과를 그 정책이 없었을 경우와 비교해 분석합니다. 다른 요인과 뒤섞여 정책 성과가 과대평가되는 오류를 줄일 수 있습니다.

1. 추진 배경

• 정책 성과를 평가할 때 시행 전후의 변화를 그대로 정책 효과로 읽으면, 같은 시기의 기상, 가격, 경기 변화 효과가 섞여 효과가 부풀려지거나 가려질 수 있습니다.
• 정책 효과의 정확한 크기를 모르면 예산 확대, 유지, 폐지 중 어느 쪽이 맞는지 판단하기 어렵습니다.
• 비교 대상이 되는 비수혜 집단을 찾고 분석하는 일은 전문 역량이 필요하여 실무에서는 단순 전후 비교에 그치는 경우가 많습니다.

2. 제안 내용

• 비교집단 구성: 정책 수혜 대상과 특성이 비슷하지만 수혜를 받지 않은 집단을 자동으로 찾아 비교 기준으로 삼습니다.
• 반사실 추정: 정책이 없었다면 나타났을 결과를 통계 기법으로 추정하여 실제 결과와의 차이를 효과로 제시합니다.
• 외부 요인 분리: 기상, 가격, 지역 여건 같은 요인을 통제 변수로 넣어 효과와 분리합니다.
• 해석 지원: 결과의 불확실성과 한계를 평이한 문장으로 설명하여 보고서에 쓸 수 있게 합니다.

3. 활용 예시

• 특정 직불금 도입 이후 소득이 올랐을 때, 같은 시기 가격 상승분을 분리하여 정책 고유 효과를 가려냅니다.
• 시범 지역에서만 시행한 사업에서, 비슷한 조건의 비시범 지역을 비교집단으로 삼아 성과를 확인합니다.
• 효과가 일부 농가 유형에만 나타나는지 집단별로 나누어 살펴봅니다.

4. 필요한 데이터(상세)

이 제안의 성패는 모형보다 데이터 연결에 달려 있습니다. 필요한 데이터와 확인이 필요한 사항은 다음과 같습니다. 보유기관은 예시이며 실제 제공 여부와 접근 권한은 협의가 필요합니다.

데이터	내용·용도	주 보유기관(예)	확인 필요 사항
수혜 이력(비식별)	수혜 집단과 비수혜 집단 구분	사업 운영기관	개인정보 보호와 연계 방식
농가 경영 자료	소득, 경영 규모, 작목 등 결과 지표와 특성 변수	통계청, 농림축산식품부	표본 대표성과 갱신 주기
지역·기상 자료	외부 요인 통제	기상청, 통계청	지역 단위 맞춤
가격·수급 자료	시장 요인 통제	한국농수산식품유통공사 등	품목 분류 표준화
정책 시행 시점·범위 이력	시행 전후 구분	농림축산식품부	시행일 기록의 정확성
기존 평가보고서	분석 설계 참고와 결과 대조	한국농촌경제연구원 등	평가 방식의 차이

데이터 정비 선결 과제

• 정책별 시행 시점과 대상 범위를 정리한 이력 데이터를 먼저 갖추어야 합니다.
• 비수혜 집단 데이터를 확보할 수 있는지 정책 유형별로 확인해야 합니다.
• 분석 기법의 가정과 한계를 문서화하여 결과와 함께 제시해야 합니다.

5. 필요한 기반

허브 AI + 데이터 연결형 — 허브 AI에 해당 데이터 접근권만 연결하면 처리 가능

• 데이터 연결 계층: 수혜 이력, 경영 자료, 지역 자료를 비식별 상태로 연결하는 분석 공간
• 분석 계층: 비교집단 구성과 효과 추정 기능
• AI 계층: 분석 설계 제안과 결과 설명
• 통제 계층: 분석 과정 기록, 결과 재현성 확인, 담당자 검토

6. 추진 방안(안)

단계	내용
시범	자료가 정비된 한두 개 사업을 골라 분석 절차를 만듭니다.
검증	이미 평가가 끝난 사업에 적용하여 기존 평가 결과와 비교합니다.
확대	분석 대상 사업을 넓히고 정기 평가 절차에 연결합니다.
정착	효과 추정 결과를 예산 편성 참고자료로 쓰는 절차를 마련합니다.

※ 단계별 기간과 예산은 데이터 협의 결과에 따라 정해야 하므로 이 글에서는 제시하지 않습니다.

7. 기대 효과

• 정책 성과의 과대평가와 과소평가를 줄여 예산 판단의 근거가 선명해집니다.
• 효과가 없거나 일부 집단에만 있는 사업을 구분하여 개선 방향을 찾을 수 있습니다.
• 평가 보고서의 설명력이 높아집니다.

8. 검토 필요 사항

• 비교집단이 완전히 같을 수 없으므로 추정 결과는 범위와 한계를 함께 제시해야 합니다.
• 자료가 부족한 사업은 분석이 어렵고, 억지로 결론을 내지 않아야 합니다.
• 분석 결과를 정책 종료 판단에 곧바로 쓰지 않고 전문가 검토를 거쳐야 합니다.

9. 건의 사항

자료가 정비된 사업 중 평가 수요가 큰 한두 개를 골라 시범 분석을 하고, 기존 평가와의 차이를 확인한 뒤 적용 범위를 넓힐 것을 건의합니다.

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이 글은 AI가 제시한 아이디어를 보고서 형식으로 정리한 것으로, 농림축산식품부의 공식 입장이나 추진 계획이 아닙니다.