인구증가 유형별 지역 특성 분석 : 비수도권 인구증가시군을 대상으로 Regional characteristics by type of population growth : regions experiencing population growth in non-metropolitan areas
우리나라는 저출산의 장기화와 수도권 인구 집중 현상으로 인하여 비수도권의 인구 감소 현상의 장기화가 예측된다. 이러한 상황에도 비수도권도 인구가 증가하는 시군이 다수 있기 때문에, 비수도권 활 성화를 위해서는 미시적인 관점에서 지역 특성과 그 요인을 분석할 필요가 있다. 그럼에도 불구하고 인구가 증가하는 시군을 중심으로 하는 연구는 거의 이루어지지 않았다. 따라서 본 연구에서는 비수도 권 시군을 대상으로 인구증가 시군의 지역 특성을 도출하기 위하여 우선 인구증가시군을 식별하고 인구증감패턴을 중심으로 유형을 3가 지로 분류하였다. 이후, 인구증가지역 대비 인구감소지역의 특성을 도출하기 위해어 우선 이변량 로지스틱 회귀분석(모형1)을 활용하여 인구증가지역의 특징을 도출하고, 이후 다중 로지스틱 회귀분석(모형 2)을 통해 인구 감소지역 대비 인구증가시군의 유형별 특성을 도출하 였다. 모형1의 분석 결과 인구증가지역은 청년인구비중, 대중교통접 근성, 승용차접근성, 기술혁신업 종사자수 변화율, 지식집약업 종사 자수 변화율이 유의하게 도출되었다. 모형2의 분석 결과, 지속증가형 (...
우리나라는 저출산의 장기화와 수도권 인구 집중 현상으로 인하여 비수도권의 인구 감소 현상의 장기화가 예측된다. 이러한 상황에도 비수도권도 인구가 증가하는 시군이 다수 있기 때문에, 비수도권 활 성화를 위해서는 미시적인 관점에서 지역 특성과 그 요인을 분석할 필요가 있다. 그럼에도 불구하고 인구가 증가하는 시군을 중심으로 하는 연구는 거의 이루어지지 않았다. 따라서 본 연구에서는 비수도 권 시군을 대상으로 인구증가 시군의 지역 특성을 도출하기 위하여 우선 인구증가시군을 식별하고 인구증감패턴을 중심으로 유형을 3가 지로 분류하였다. 이후, 인구증가지역 대비 인구감소지역의 특성을 도출하기 위해어 우선 이변량 로지스틱 회귀분석(모형1)을 활용하여 인구증가지역의 특징을 도출하고, 이후 다중 로지스틱 회귀분석(모형 2)을 통해 인구 감소지역 대비 인구증가시군의 유형별 특성을 도출하 였다. 모형1의 분석 결과 인구증가지역은 청년인구비중, 대중교통접 근성, 승용차접근성, 기술혁신업 종사자수 변화율, 지식집약업 종사 자수 변화율이 유의하게 도출되었다. 모형2의 분석 결과, 지속증가형 (유형1)은 청년인구비중, 수도권과의 거리, 승용차 접근성, 지식집약 업 종사자수 변화율, 대기업 종사자수 변화량이 유의한 변수로 도출 되었으며, 단기증가형(유형2)는 인구 대비 관광지출액, 지식집약업 종사자수 변화율이 유의한 변수로 도출되었다. 정체형(유형3)은 청년 인구비중, 대중교통접근성, 기술혁신업 종사자수 변화율이 유의하다. 연구 결과를 통해 비수도권 지자체의 인구 성장을 도모하기 위한 시 사점을 제공하고자 한다.
우리나라는 저출산의 장기화와 수도권 인구 집중 현상으로 인하여 비수도권의 인구 감소 현상의 장기화가 예측된다. 이러한 상황에도 비수도권도 인구가 증가하는 시군이 다수 있기 때문에, 비수도권 활 성화를 위해서는 미시적인 관점에서 지역 특성과 그 요인을 분석할 필요가 있다. 그럼에도 불구하고 인구가 증가하는 시군을 중심으로 하는 연구는 거의 이루어지지 않았다. 따라서 본 연구에서는 비수도 권 시군을 대상으로 인구증가 시군의 지역 특성을 도출하기 위하여 우선 인구증가시군을 식별하고 인구증감패턴을 중심으로 유형을 3가 지로 분류하였다. 이후, 인구증가지역 대비 인구감소지역의 특성을 도출하기 위해어 우선 이변량 로지스틱 회귀분석(모형1)을 활용하여 인구증가지역의 특징을 도출하고, 이후 다중 로지스틱 회귀분석(모형 2)을 통해 인구 감소지역 대비 인구증가시군의 유형별 특성을 도출하 였다. 모형1의 분석 결과 인구증가지역은 청년인구비중, 대중교통접 근성, 승용차접근성, 기술혁신업 종사자수 변화율, 지식집약업 종사 자수 변화율이 유의하게 도출되었다. 모형2의 분석 결과, 지속증가형 (유형1)은 청년인구비중, 수도권과의 거리, 승용차 접근성, 지식집약 업 종사자수 변화율, 대기업 종사자수 변화량이 유의한 변수로 도출 되었으며, 단기증가형(유형2)는 인구 대비 관광지출액, 지식집약업 종사자수 변화율이 유의한 변수로 도출되었다. 정체형(유형3)은 청년 인구비중, 대중교통접근성, 기술혁신업 종사자수 변화율이 유의하다. 연구 결과를 통해 비수도권 지자체의 인구 성장을 도모하기 위한 시 사점을 제공하고자 한다.
In Korea, it is predicted that the population decline in non-metropolitan areas will continue for an extended period due to the persistently low birth rate and the concentration of the population in the metropolitan area. Despite this situation, there are many cities and counties in non-metropolitan...
In Korea, it is predicted that the population decline in non-metropolitan areas will continue for an extended period due to the persistently low birth rate and the concentration of the population in the metropolitan area. Despite this situation, there are many cities and counties in non-metropolitan areas experiencing population growth. Therefore, it is necessary to analyze regional characteristics and factors from a detailed perspective in order to revitalize non-metropolitan areas. Nevertheless, little research has been conducted on cities and counties experiencing population growth. Therefore, in this study, in order to identify the regional characteristics of cities and counties experiencing population growth, with a specific focus on infrastructure and industry in non-metropolitan areas. Initially, cities and counties with population growth were identified and classified into three types based on population increase and decrease patterns. Afterwards, to determine the characteristics of the population decreasing area compared to the population increasing area, first, bivariate logistic regression analysis (Model 1) was used to identify the characteristics of the population increasing area, and then the population was calculated using multiple logistic regression analysis (Model 2). Characteristics of each population type were compared to those of areas experiencing population growth. The analysis of Model 1 revealed that areas experiencing population growth were significantly associated with the proportion of youth population, accessibility to public transportation, accessibility to passenger cars, rate of change in the number of employees in technological innovation industries, and rate of change in the number of employees in knowledge-intensive industries. The analysis of Model 2 revealed that the continuously increasing type (Type 1) was derived as significant variables in the proportion of youth population, distance from the metropolitan area, accessibility to passenger cars, rate of change in the number of employees in knowledge-intensive industries, and change in the number of employees in large corporations. For the short-term increase type (Type 2), significant variables included tourism expenditure relative to the population and the rate of change in the number of employees in knowledge-intensive industries. For the stagnant type (Type 3), the proportion of the youth population, accessibility to public transportation, and the rate of change in the number of employees in technological innovation industries are significant factors. Through the research results, we aim to provide insights for promoting population growth in non-metropolitan local governments.
In Korea, it is predicted that the population decline in non-metropolitan areas will continue for an extended period due to the persistently low birth rate and the concentration of the population in the metropolitan area. Despite this situation, there are many cities and counties in non-metropolitan areas experiencing population growth. Therefore, it is necessary to analyze regional characteristics and factors from a detailed perspective in order to revitalize non-metropolitan areas. Nevertheless, little research has been conducted on cities and counties experiencing population growth. Therefore, in this study, in order to identify the regional characteristics of cities and counties experiencing population growth, with a specific focus on infrastructure and industry in non-metropolitan areas. Initially, cities and counties with population growth were identified and classified into three types based on population increase and decrease patterns. Afterwards, to determine the characteristics of the population decreasing area compared to the population increasing area, first, bivariate logistic regression analysis (Model 1) was used to identify the characteristics of the population increasing area, and then the population was calculated using multiple logistic regression analysis (Model 2). Characteristics of each population type were compared to those of areas experiencing population growth. The analysis of Model 1 revealed that areas experiencing population growth were significantly associated with the proportion of youth population, accessibility to public transportation, accessibility to passenger cars, rate of change in the number of employees in technological innovation industries, and rate of change in the number of employees in knowledge-intensive industries. The analysis of Model 2 revealed that the continuously increasing type (Type 1) was derived as significant variables in the proportion of youth population, distance from the metropolitan area, accessibility to passenger cars, rate of change in the number of employees in knowledge-intensive industries, and change in the number of employees in large corporations. For the short-term increase type (Type 2), significant variables included tourism expenditure relative to the population and the rate of change in the number of employees in knowledge-intensive industries. For the stagnant type (Type 3), the proportion of the youth population, accessibility to public transportation, and the rate of change in the number of employees in technological innovation industries are significant factors. Through the research results, we aim to provide insights for promoting population growth in non-metropolitan local governments.
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