[소비자칼럼] 정책데이터로 한걸음 더, 소비자 체감정책 만들기

황미진 한국소비자원 정책연구실 소비자시장연구팀장.

생성형 AI(인공지능)가 연일 화두다. 바야흐로 생성형 AI의 대표격인 챗GPT를 탑재한 'AI 돌봄로봇 효돌이'가 쌍방향 대화로 당진시 독거 어르신들의 행복한 삶을 돕는 시대다. 이쯤 되면 궁금하다. 과연 AI는 소비자정책을 어떻게 풀어가야 한다고 대답할까? 챗GPT가 대답했다. "소비자정책의 미래는 혁신기술과 데이터로 소비자편의와 만족도를 높이는 지역경제 활성화에 있습니다." 그렇다면 그 해법은? "정부, 기관 등의 신뢰성있는 데이터를 활용하는 것이 중요합니다."

AI의 조언처럼 신뢰할 수 있는 조사데이터로 소비생활 만족도를 높이는 정책을 만들 수 있다면, 그 데이터는 소비자후생 및 편익 향상의 소중한 증거가 된다. 이것이 '증거기반 정책수립(EBPM, Evidence Based Policy Making)'이 중요한 이유다.

증거기반 정책수립이란 신뢰할 수 있는 정책도구로 행정 통계, 조사데이터, 빅데이터 등을 분석해 보다 효과적인 정책을 수립하고, 합리적인 의사결정을 지원하는 방식이다. OECD 소비자정책위원회(CCP, Committee on Consumer Policy)는 증거기반 정책수립 강화를 소비자후생 증진의 중요한 추진 목표로 삼고 있다. 일본의 경우에도 미래 도시 개발의 핵심성과지표(KPI)인 웰빙(Well-being)을 주관지표로 삶의 쾌적성 등을 조사했고, 최근에는 소비자행정 분야에서의 증거기반 정책수립 강화를 위한 프로젝트를 추진 중이다.

우리나라는 어떨까? 정부 소비자 시책의 종합추진 기관인 한국소비자원은 소비생활, 소비자시장, 소비자역량을 주제로 '3대 소비자정책지표' 데이터를 2013년부터 매년 생산·공표해, 중앙 정부와 지자체의 증거기반 소비자정책 수립을 지원하고 있다. 특히 '2023 한국의 소비생활지표'는 정부·지자체·산업계로 구성된 '소비생활지표협의체'를 통해 라이브 커머스, 디지털 헬스케어, 돌봄서비스 등을 새롭게 조사에 포함하고, 고령자 기준을 세분화(60-64세, 65-74세, 75세 이상)했다. 이를 바탕으로 한 지역별·세대별·소비자교육수준별 소비자문제와 만족, 디지털 소비현황, 지속가능소비 방해요인 등 총 65개 지표를 조사해 그 결과를 정책수립자에게 제공할 예정이다. 뿐만 아니라 OECD 소비자정책위원회 및 일본 소비자청-노무라연구소도 제공해 증거기반 소비자정책 컨설팅 자료로 활용케 할 계획이다.

상품의 비교부터 시작해 선택·구매, 대금결제, 수령·폐기에 이르기까지 소비흐름의 전반이 디지털로 변화한 상황에서 새로운 취약 소비 분야를 발견하고, 디지털화에 따른 불균형한 소비 여건 개선을 위한 정책을 만들기란 쉽지 않은 일임에 틀림없다.

그러나 정책데이터는 지역별 소비자정책 수요에 맞는 시책 발굴 및 성과 모니터링, 소비자지향적 제도가 미비하고 신뢰확보가 필요한 소비자시장에의 대응, 취약소비자의 역량 향상 등 소비여건 개선 정책 개발을 위한 강력한 도구가 된다.

정책데이터로 소비생활의 변화를 꾸준히 탐지한다면 시급한 단기 현안 대응에서부터 든든한 중기 정책의 마련은 물론, 새로운 미래 정책 전망에 이르기까지 소비생활 향상을 위한 여건이 만들어질 것으로 기대된다. 황미진 한국소비자원 정책연구실 소비자시장연구팀장.