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문제 정의
- 인구이동현상과 인구이동요인에 대해 수도권 전역에 대한 연구 분석은 많았지만, 도시유형 등 지역을 세분화해서 분석한 사례는 부족하였다. 그래서 본 연구는 인구 이동의 영향요인을 규명하기 위해 먼저 수도권 도시유형을 분석하였고, 도시 유형별 인구이동 영향요인을 파악하였다. 분석결과는 다음과 같이 정리할 수 있다.
- 본 연구는 사회적 인구증가가 점차 둔화되고 있는 수도권을 대상으로 시ㆍ군ㆍ구간 내부 순이동인구 현황을 살펴보고, 그에 대한 실증적 분석을 통해 인구이동의 원인을 규명하고자 한다. 또한 도시 유형을 세분화하며, 유형별 인구이동의 영향요인을 분석하여 해당 유형별 지방정부에 정책적 제언을 제시하고자 한다. 이를 위해 우선 인구와 관련된 문헌고찰을 통해 인구이동에 영향을 미치는 요인을 검토하고, 인구이동 현황과 도시유형을 구분 한다.
- 본 연구는 사회적 인구증가가 점차 둔화되고 있는 수도권을 대상으로 시ㆍ군ㆍ구간 내부 순이동인구 현황을 살펴보고, 그에 대한 실증적 분석을 통해 인구이동의 원인을 규명하고자 한다. 또한 도시 유형을 세분화하며, 유형별 인구이동의 영향요인을 분석하여 해당 유형별 지방정부에 정책적 제언을 제시하고자 한다.
- 본 연구는 최근 지역간 인구이동보다는 내부 인구이동이 증가하고 있는 수도권을 대상으로 전출입 인구현황을 파악하고, 도시유형을 분석한 후 유형별 인구이동 영향요인을 분석하였다.
- 인구이동 현황은 통계청 전출입자수 자료를 활용하여 수도권 시ㆍ군ㆍ구간 순이동인구를 분석하며, 도시 유형은 인구밀도와 고용밀도를 기준으로 도시유형을 분류한다. 이러한 과정을 거쳐 본 연구에서는 도시유형별 인구이동 영향요인을 도출하여 수도권 내부 인구이동에 대한 정책적 시사점을 제시한다.
제안 방법
- 인구지표 및 산업․경제지표를 통해 도시를 유형화[11]한 연구와 인구학적 범주, 환경ㆍ구조적 범주, 경제적 범주 등으로 나뉜 연구[12]가 대표적이다. 공통적으로 인구학적 지표는 총인구나 인구밀도를 활용하였으며, 산업경제 지표는 고용자 수, 사업체수 등을 활용하였다. 그래서 본 연구에서는 인구학적 측면은 인구밀도를 경제학적 측면은 고용밀도를 활용하여 도시유형을 분류하였다.
- 조정을 통해 총 14개 변수를 설정하였으며, 매년 인구 이동의 원인을 파악하기 위해 변수의 데이터도 1년 단위 변화데이터를 구축하였다. 그래서 경제적인 측면에서 총소득 증가율은 1인당 GRDP 증가율을 고려하였고, 사업체밀도와 고용밀도는 매년 밀도 증가율을 적용하였다. 주거적 측면에서 도심과 거리는 수도권 상권 중심지역인 서울시청과 강남역을 대상으로 각 시ㆍ군ㆍ구청과의 최단 거리를 적용하였다.
- 공통적으로 인구학적 지표는 총인구나 인구밀도를 활용하였으며, 산업경제 지표는 고용자 수, 사업체수 등을 활용하였다. 그래서 본 연구에서는 인구학적 측면은 인구밀도를 경제학적 측면은 고용밀도를 활용하여 도시유형을 분류하였다. 분류는 결과 값의 해석이 쉬운 의사결정나무의 CHAID 알고리즘을 이용하였다.
- 인구이동의 영향요인 분석하기 위한 변수구성은 일차적으로 기존 문헌에서 분석된 유의한 변수를 정리하였다. 다음으로 정리된 변수 중 중복되거나 유사한 변수 등을 조정하였다. ‘총인구수’, ‘인구밀도’, ‘인구집중도’ 등과 같이 변수명은 다르나 의미가 유사한 변수는 하나의 변수로 조정하는 방법과 ‘지하철 접근성’과 같이 데이터 확보가 어려운 변수는 정량적인 데이터 확보가 가능한 변수로 변경하였다.
- 교육시설은 학교 수보다는 초ㆍ중ㆍ고등학교 학급 수를 반영하여 수치로 인한 오류를 최소화하였으며, 문화시설은 통계연보에서 제공한 문화관련 시설을 데이터화하였다. 마지막으로 지하철역 수는 인터넷에서 제공하고 있는 연도별 지도에서 지역별 지하철 역 수를 산출하여 적용하였다.
- 주택보급률, 주택공급, 인구밀도는 통계연보에서 제공한 매년 데이터를 적용하였으며, 주택가격, 전세가격은 국민은행 부동산에서 제공한 매년 12월 데이터를 이용하였다. 시설적 측면에서 도로는 면적당 도로율을 적용하였으며, 공원면적은 1인당 공원면적을 산정하여 반영하였다. 교육시설은 학교 수보다는 초ㆍ중ㆍ고등학교 학급 수를 반영하여 수치로 인한 오류를 최소화하였으며, 문화시설은 통계연보에서 제공한 문화관련 시설을 데이터화하였다.
- 영향요인 분석은 각 요인별 영향정도를 파악하기 위해 회귀분석을 통해 실시하였다. 앞서 실시한 4개 유형별로 인구이동의 영향요인을 분석하였다. 결과값 중 p는 유의확률, R2은 독립변수에 의해 설명되는 종속변수의 비율을 의미하며, Collinearity와 Durbin-Watson 통계량은 독립변수간 상관관계(다중공선성)을 진단한다.
- 그러나 최근 주택보급률이 향상 되고, 시ㆍ도간 인구이동 보다는 내부 인구이동에 의한 인구증가가 커지고 있다는 점에서 기존 인구이동의 영향 요인에 대한 재검증이 필요한 시점이다. 이를 위해 도시 유형을 세분화하며, 선행연구에서 검증된 회귀분석을 통해 유형별 인구이동 영향요인을 살펴본다.
- 또한 도시 유형을 세분화하며, 유형별 인구이동의 영향요인을 분석하여 해당 유형별 지방정부에 정책적 제언을 제시하고자 한다. 이를 위해 우선 인구와 관련된 문헌고찰을 통해 인구이동에 영향을 미치는 요인을 검토하고, 인구이동 현황과 도시유형을 구분 한다. 인구이동 현황은 통계청 전출입자수 자료를 활용하여 수도권 시ㆍ군ㆍ구간 순이동인구를 분석하며, 도시 유형은 인구밀도와 고용밀도를 기준으로 도시유형을 분류한다.
- 인구와 관련된 초기 연구는 국가 및 지역의 총량적 인구를 예측하는 연구나 인구예측 방법론 연구가 주를 이룬다. 이후 정밀한 인구예측을 위해서 변수ㆍ요인 발굴이나 이를 검증할 수 있는 방법론(영향관계 규명 짓기)으로 확대되었다. 이중 장래인구예측은 도시기본계획을 비롯한 환경, 주택, 교통 등 관련분야의 법정계획에 영향을 미치고 있으므로, 계획인구의 정확성을 향상시키는 방법론이나 운영은 매우 중요하게 다루어지고 있다[3-5].
- 이를 위해 우선 인구와 관련된 문헌고찰을 통해 인구이동에 영향을 미치는 요인을 검토하고, 인구이동 현황과 도시유형을 구분 한다. 인구이동 현황은 통계청 전출입자수 자료를 활용하여 수도권 시ㆍ군ㆍ구간 순이동인구를 분석하며, 도시 유형은 인구밀도와 고용밀도를 기준으로 도시유형을 분류한다. 이러한 과정을 거쳐 본 연구에서는 도시유형별 인구이동 영향요인을 도출하여 수도권 내부 인구이동에 대한 정책적 시사점을 제시한다.
- 인구이동의 영향요인 분석하기 위한 변수구성은 일차적으로 기존 문헌에서 분석된 유의한 변수를 정리하였다. 다음으로 정리된 변수 중 중복되거나 유사한 변수 등을 조정하였다.
- 조정을 통해 총 14개 변수를 설정하였으며, 매년 인구 이동의 원인을 파악하기 위해 변수의 데이터도 1년 단위 변화데이터를 구축하였다. 그래서 경제적인 측면에서 총소득 증가율은 1인당 GRDP 증가율을 고려하였고, 사업체밀도와 고용밀도는 매년 밀도 증가율을 적용하였다.
대상 데이터
- 그래서 경제적인 측면에서 총소득 증가율은 1인당 GRDP 증가율을 고려하였고, 사업체밀도와 고용밀도는 매년 밀도 증가율을 적용하였다. 주거적 측면에서 도심과 거리는 수도권 상권 중심지역인 서울시청과 강남역을 대상으로 각 시ㆍ군ㆍ구청과의 최단 거리를 적용하였다. 주택보급률, 주택공급, 인구밀도는 통계연보에서 제공한 매년 데이터를 적용하였으며, 주택가격, 전세가격은 국민은행 부동산에서 제공한 매년 12월 데이터를 이용하였다.
- 주거적 측면에서 도심과 거리는 수도권 상권 중심지역인 서울시청과 강남역을 대상으로 각 시ㆍ군ㆍ구청과의 최단 거리를 적용하였다. 주택보급률, 주택공급, 인구밀도는 통계연보에서 제공한 매년 데이터를 적용하였으며, 주택가격, 전세가격은 국민은행 부동산에서 제공한 매년 12월 데이터를 이용하였다. 시설적 측면에서 도로는 면적당 도로율을 적용하였으며, 공원면적은 1인당 공원면적을 산정하여 반영하였다.
데이터처리
- 영향요인 분석은 각 요인별 영향정도를 파악하기 위해 회귀분석을 통해 실시하였다. 앞서 실시한 4개 유형별로 인구이동의 영향요인을 분석하였다.
이론/모형
- 분류는 결과 값의 해석이 쉬운 의사결정나무의 CHAID 알고리즘을 이용하였다. 다소 보수적인 방법을 적용하고자 의사결정나무 결정트리는 카이제곱과 Bonferroni 방법을 사용하였다.
- 그래서 본 연구에서는 인구학적 측면은 인구밀도를 경제학적 측면은 고용밀도를 활용하여 도시유형을 분류하였다. 분류는 결과 값의 해석이 쉬운 의사결정나무의 CHAID 알고리즘을 이용하였다. 다소 보수적인 방법을 적용하고자 의사결정나무 결정트리는 카이제곱과 Bonferroni 방법을 사용하였다.
성능/효과
- 그리고 쾌적한 도시공원은 인구증가의 원인이 되지만 저밀도지역에서는 반대의 효과를 보였다. 그리고 유형에 관계없이 인구증가에 가장 긍정적인 영향을 미치는 변수로 주택보급률로 나타났다.
- 정책적으로 인구증가를 위해서는 지역의 주택보급률 향상에 노력을 기울려야 하며, 도시공원의 확충과 지하철과 같은 간선교통망의 신설도 효과가 큰 것으로 나타났다. 더불어 도시화가 진행중이거나 교외지역의 경우는 주택공급 효과가 지역 인구증가에 가장 긍정적인 변수로 나타났다.
- 유형별 영향관계를 종합해 보면, 교통여건이 좋아지고 주택보급률이 향상되면 도심 인구보다는 주변지역의 인구가 증가한다는 기존 원리를 재확인 할 수 있었다. 더불어 인구밀도가 높고, 전세가격 상승은 기존 도심 거주자들을 주변지역으로 이동시키는 현상도 확인 할 수 있었다. 그러나 기존 문헌고찰에서 인구이동 주요 변수로 거론된 교육시설은 유형4를 제외하고는 유의하지 않는 것으로 분석되었다.
- 변수별 기초통계량 분석결과, 종속변수인 인구이동의 최소값은 –27,796명, 최대값은 66,532명이며, 평균통계량은 내부간 인구이동이므로 0으로 나타났다. 독립변수 중 경제적 측면의 총소득 증가율, 사업체밀도 증가량, 고용밀도 증가량 변수는 왜도가 부적 비대칭(Negative Skew) 형태를 보였으며, 첨도가 0보다 매우 커서 정규분포보다 뾰족한 분포를 보였다. 주거적 측면의 도심과 거리, 주택보급률, 주택가격, 전세가격, 인구밀도 변수는 정규분포를 따르는 것으로 나타났으나, 주택공급 변수의 경우 왜도 4.
- 675로 잔차들 간의 상관관계가 없어 회귀모형으로 적합한 것으로 나타났다. 독립변수 중에는 사업체밀도 증가량, 주택보급률, 주택공급, 지하철역 수, 교육시설은 정(+)의 영향, 인구 밀도, 도시공원, 문화시설은 음(-)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 사업체밀도 증가율은 유형4에서만 유의한 것으로 나타났으며, 인구전입에 긍정적 효과로 나타났다.
- 221로 가장 낮은 설명력을 보였다. 독립변수 중에는 주택보급률과 도시공원은 정(+)의 영향, 전세가격, 인구밀도는 음(-)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 유형1과 유형2가 고용 밀도가 높은 지역임을 감안할 때, 주거목적이 강한 유형 3에서는 도시공원 면적이 인구증가에 긍정적인 변수인 점은 기존 유형과 차별화를 지니고 있었다.
- 521으로 잔차들 간의 상관관계는 없으나, 유형1보다는 설명력이 낮게 나타났다. 독립변수 중에는 총소득 증가율, 주택보급률, 도로는 정(+)의 영향, 인구밀도, 문화시설은 음(-)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 유형1과 비교시도로 변수만 긍정적인 영향을 미치고 있었다.
- 유형 3은 인구밀도는 높으나 고용밀도가 낮은 주거형 유형이며, 유형4는 인구밀도, 고용밀도가 상대적으로 낮은 도농형 유형으로 분류되었다. 둘째, 도시유형별 인구이동 영향요인은 유형별 4～8개 변수가 유의한 것으로 나타났다. 이중 주택보급률과 인구밀도는 유형1을 제외한 모든 유형에서 영향을 보였으나 주택보급률은 전입인구, 인구밀도는 전출인구에 영향을 주었다.
- 첫째, 기존 연구의 한계점으로 지적된 지역별 영향요인의 차이를 분석하고자 수도권 66개 자치단체를 유형화 한다. 둘째, 우리나라는 주택부족으로 주택공급에 따라 인구가 증감하는 현상이 발생하고 있었다. 그러나 최근 주택보급률이 향상 되고, 시ㆍ도간 인구이동 보다는 내부 인구이동에 의한 인구증가가 커지고 있다는 점에서 기존 인구이동의 영향 요인에 대한 재검증이 필요한 시점이다.
- 이중 주택보급률과 인구밀도는 유형1을 제외한 모든 유형에서 영향을 보였으나 주택보급률은 전입인구, 인구밀도는 전출인구에 영향을 주었다. 반면 지하철역 수, 도로 확충은 유형1에선 전출인구에 영향을 준 반면 유형2, 유형4에서는 인구유입에 긍정적인 변수로 나타났다.
- 변수별 기초통계량 분석결과, 종속변수인 인구이동의 최소값은 –27,796명, 최대값은 66,532명이며, 평균통계량은 내부간 인구이동이므로 0으로 나타났다.
- 분석결과, 유형1은 인구밀도보다 고용밀도가 높은 지역으로 도심형 유형이며, 유형2는 고용과 주거가 적절히 조화를 이루는 자족형 지역으로 분류됐다. 유형3은 고용보다는 주거 목적이 강한 주거형 유형으로 분류되었고, 유형4는 주거 및 고용밀도 모두가 상대적으로 낮은 교외도농형 지역이다.
- 독립변수 중에는 사업체밀도 증가량, 주택보급률, 주택공급, 지하철역 수, 교육시설은 정(+)의 영향, 인구 밀도, 도시공원, 문화시설은 음(-)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 사업체밀도 증가율은 유형4에서만 유의한 것으로 나타났으며, 인구전입에 긍정적 효과로 나타났다. 주택보급율과 인구밀도는 유형2, 유형3과 동일한 형태를 보이고 있으며, 지하철역 수는 유형1과 달리 역수 증가시 인구가 전입하는 효과를 보였다.
- 수도권 내부 순이동인구 현황을 종합해 보면, 서울시는 서울시 내부 인구이동과 함께 경기도로 이동하는 인구도 높은 순위를 보였으나, 인천시와 경기도는 시ㆍ도간 인구이동보단 내부 시ㆍ군ㆍ구간 인구이동이 잦았다. 인구이동의 전반적인 경향은 인접 시ㆍ군ㆍ구로 이동하는 패턴을 보이고 있다.
- 94로 경제적 측면의 변수와 유사하게 부적 비대칭 형태에 매우 뾰족한 분포로 나타났다. 시설적 측면에서도 도로, 지하철역 수, 공원면적, 교육시설은 정규분포와 유사한 형태를 보였고, 문화시설 변수만 부적 비대칭에 조금 뾰족한 분포를 보였다.
- 유형1은 인구밀도는 낮으나 고용밀도가 매우 높은 도심형 유형이며, 유형2은 인구밀도와 고용밀도가 높은 자족형 유형으로 분석되었다. 유형 3은 인구밀도는 높으나 고용밀도가 낮은 주거형 유형이며, 유형4는 인구밀도, 고용밀도가 상대적으로 낮은 도농형 유형으로 분류되었다. 둘째, 도시유형별 인구이동 영향요인은 유형별 4～8개 변수가 유의한 것으로 나타났다.
- 첫째, 고용 밀도와 인구밀도를 변수로 한 도시유형분석에서는 4개의 도시유형으로 분류되었다. 유형1은 인구밀도는 낮으나 고용밀도가 매우 높은 도심형 유형이며, 유형2은 인구밀도와 고용밀도가 높은 자족형 유형으로 분석되었다. 유형 3은 인구밀도는 높으나 고용밀도가 낮은 주거형 유형이며, 유형4는 인구밀도, 고용밀도가 상대적으로 낮은 도농형 유형으로 분류되었다.
- 유형별 영향관계를 종합해 보면, 교통여건이 좋아지고 주택보급률이 향상되면 도심 인구보다는 주변지역의 인구가 증가한다는 기존 원리를 재확인 할 수 있었다. 더불어 인구밀도가 높고, 전세가격 상승은 기존 도심 거주자들을 주변지역으로 이동시키는 현상도 확인 할 수 있었다.
- 둘째, 도시유형별 인구이동 영향요인은 유형별 4～8개 변수가 유의한 것으로 나타났다. 이중 주택보급률과 인구밀도는 유형1을 제외한 모든 유형에서 영향을 보였으나 주택보급률은 전입인구, 인구밀도는 전출인구에 영향을 주었다. 반면 지하철역 수, 도로 확충은 유형1에선 전출인구에 영향을 준 반면 유형2, 유형4에서는 인구유입에 긍정적인 변수로 나타났다.
- 도심 내 산재한 국공유지를 활용하여 공공임대주택 확대나 도시정비사업 시행시 공공임대주택 건설 의무화 등을 통해 저렴한 주택공급 정책이 필요하다. 일자리, 주거, 쇼핑 및 문화 시설 등이 갖춰진 자족형 지역(유형2)에서는 총소득 증가율, 주택보급률, 도로연장이 증가할 때 인구유입이 발생하고, 인구밀도, 문화시설이 추가 증가하면 인구감소 현상이 나타나는 것으로 분석되었다. 유형2에서는 산업체 유치나 교통체증을 해소할 수 있는 기반시설 확충과 함께 주거안정 정책을 추진하는 것이 바람직하다.
- 정책적으로 인구증가를 위해서는 지역의 주택보급률 향상에 노력을 기울려야 하며, 도시공원의 확충과 지하철과 같은 간선교통망의 신설도 효과가 큰 것으로 나타났다. 더불어 도시화가 진행중이거나 교외지역의 경우는 주택공급 효과가 지역 인구증가에 가장 긍정적인 변수로 나타났다.
- 독립변수 중 경제적 측면의 총소득 증가율, 사업체밀도 증가량, 고용밀도 증가량 변수는 왜도가 부적 비대칭(Negative Skew) 형태를 보였으며, 첨도가 0보다 매우 커서 정규분포보다 뾰족한 분포를 보였다. 주거적 측면의 도심과 거리, 주택보급률, 주택가격, 전세가격, 인구밀도 변수는 정규분포를 따르는 것으로 나타났으나, 주택공급 변수의 경우 왜도 4.51, 첨도 27.94로 경제적 측면의 변수와 유사하게 부적 비대칭 형태에 매우 뾰족한 분포로 나타났다. 시설적 측면에서도 도로, 지하철역 수, 공원면적, 교육시설은 정규분포와 유사한 형태를 보였고, 문화시설 변수만 부적 비대칭에 조금 뾰족한 분포를 보였다.
- 사업체밀도 증가율은 유형4에서만 유의한 것으로 나타났으며, 인구전입에 긍정적 효과로 나타났다. 주택보급율과 인구밀도는 유형2, 유형3과 동일한 형태를 보이고 있으며, 지하철역 수는 유형1과 달리 역수 증가시 인구가 전입하는 효과를 보였다. 반면 도시공원과 문화시설은 인구전입에 부정적 영향을 미쳤다.
- 분석결과는 다음과 같이 정리할 수 있다. 첫째, 고용 밀도와 인구밀도를 변수로 한 도시유형분석에서는 4개의 도시유형으로 분류되었다. 유형1은 인구밀도는 낮으나 고용밀도가 매우 높은 도심형 유형이며, 유형2은 인구밀도와 고용밀도가 높은 자족형 유형으로 분석되었다.
후속연구
- 본 연구는 수도권 시ㆍ군ㆍ구를 대상으로 내부 이동 인구 영향요인을 파악했다는 점에서 연구의 의의는 존재하지만 보다 높은 연구결과를 위해서는 정성변수의 데이터 정밀화와 가계 소득과 같은 구체적 인적 변수 등은 추가하지 못하였다. 더불어 최근 주택․부동산 정책 변화 및 가격 변동에 의한 이동인구의 변화를 추가적으로 고려하지 못한 점은 본 연구의 한계로 지속적인 추가 연구가 진행되어야 할 것이다.
- 본 연구결과는 주택정책이나 도시개발정책도 지역 유형에 따라 보다 세밀하게 달리 적용할 필요가 있음을 말해준다. 사회적 인구 증가를 위해서 도심지역(유형1)에서는 전세가격 상승, 도로 확충, 지하철역 수 증가는 인구감소 현상이 발생되기 때문에 기반시설 확충보다는 주택공급 및 관리의 중요함을 일깨워준다.
- 본 연구는 수도권 시ㆍ군ㆍ구를 대상으로 내부 이동 인구 영향요인을 파악했다는 점에서 연구의 의의는 존재하지만 보다 높은 연구결과를 위해서는 정성변수의 데이터 정밀화와 가계 소득과 같은 구체적 인적 변수 등은 추가하지 못하였다. 더불어 최근 주택․부동산 정책 변화 및 가격 변동에 의한 이동인구의 변화를 추가적으로 고려하지 못한 점은 본 연구의 한계로 지속적인 추가 연구가 진행되어야 할 것이다.
- 따라서 본 연구에서는 선행연구의 시사점을 통해 다음과 같이 연구를 진행하고자 한다. 첫째, 기존 연구의 한계점으로 지적된 지역별 영향요인의 차이를 분석하고자 수도권 66개 자치단체를 유형화 한다. 둘째, 우리나라는 주택부족으로 주택공급에 따라 인구가 증감하는 현상이 발생하고 있었다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.