법안 발의자 특성이 국회 법안 가결에 영향을 미치는가?: 20대 및 21대 국회의원 발의 법안을 대상으로 한 로지스틱 회귀분석과 SHAP(SHapley Additive exPlanations) 분석의 통합적 접근

• 영문명: A Study on the Factors Influencing the Passage of Legislation in the 20th and 21st National Assembly: Focusing on Bill Sponsors
• 발행기관: 경인행정학회
• 저자명: 안성제(Sungje An) 박선춘(Sunchun Park) 이동규(Dongkyu Lee)
• 간행물 정보: 『한국정책연구』제25권 제1호, 115~136쪽, 전체 22쪽
• 주제분류: 사회과학 > 행정학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.03.31

국문 초록

국회에서는 매년 5,000건 이상의 법안이 발의되며, 이 중 평균 35%가 본회의를 통과하여 법률로 성립된다. 법안이 발의되고 본회의를 통과하기까지는 평균 1~2년이 소요되므로, 법안의 통과 가능성을 미리 예측하는 것은 법안을 발의한 국회의원과 관련 정책 이해관계자에게 중요한 정보를 제공할 수 있다. 이는 정책의 실효성과 입법 과정의 효율성을 높이는 데 기여할 수 있다. 본 연구에서는 20~21대 국회에서 발의된 총 45,248건의 법안에 대해 본회의 통과 결과에 영향을 미치는 요인을 법안을 발의한 국회의원 중심으로 분석하였다. 전통적인 선형 회귀 모형과 머신러닝 기법을 활용한 결과, 법안 발의자가 소속된 상임위원회와 법안의 소관 상임위원회가 일치할 경우 법안 가결에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 비례대표, 여당 소속, 재선 및 삼선 국회의원이 11명에서 20명의 동의를 얻어 발의하는 경우 법안 반영 가능성이 높아지는 것으로 분석되었다. SHAP 분석 결과, 법안 통과에 영향을 미치는 주요 요인은 동일 소관 상임위원회, 국회의원 선수, 공동 발의자 수, 여당·야당 소속 여부, 교섭단체 여부, 선출 방식 여부 순으로 나타났다. 이러한 분석 결과를 바탕으로, 국민의 대의기관인 국회의 민주적이고 효율적인 운영에 기여하고, 국민의 대표자를 선출하는 국회의원 선거에서 올바른 선택을 위한 정보를 유권자에게 제공하는 등의 정책적 시사점을 제시하였다.

영문 초록

The National Assembly introduces over 5,000 bills annually, with approximately 35% of these bills passing the final plenary session to become law. Given that the legislative process typically spans one to two years, predicting the likelihood of a bill’s passage can provide critical insights for sponsors and policy stakeholders, and enhancing policy effectiveness and legislative efficiency. This study examines the factors influencing the passage outcomes of 45,248 bills introduced in 20th and 21st National Assembly sessions, with a specific focus on the bill sponsors. Utilizing traditional linear regression models and machine learning techniques, the analysis reveals that alignment between the standing committee of the bill sponsor and the standing committee overseeing the bill significantly impacts the likelihood of passage. Additionally, bills sponsored by proportional representatives, member for the ruling party, and legislators in their second or third terms, who secure endorsements from 11 to 20 colleagues, are more likely to be enacted. The SHAP(SHapley Additive exPlanations) analysis identifies the following factors as influential: alignment with the relevant standing committee, the sponsor’s legislative experience, the number of co-sponsors, ruling and opposition parties, unionization status, and the type of election. These findings suggest several policy implications. They highlight the importance of contributing to the democratic and efficient operation of the National Assembly and provide valuable information for voters to make informed decisions in parliamentary election.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 이론적 논의

Ⅲ. 연구 설계

Ⅳ. 분석 결과

Ⅴ. 결론 및 시사점

참고문헌

키워드

국회의원 발의 법안 법안 가결 머신러닝 National Assembly Member Member-Initiated Bill Bill Passage Machine Learning