[논문]수도권 권역별 특성이 인구이동에 미치는 영향 분석

김희재; 김근영

doi:10.15683/kosdi.2020.09.30.479

수도권 권역별 특성이 인구이동에 미치는 영향 분석
Analysing the Influence of Regional Characteristics on the Migration of Population in the Seoul Metropolitan Area 원문보기

한국재난정보학회논문집 = Journal of the Society of Disaster Information, v.16 no.3 = no.49, 2020년, pp.479 - 492

김희재 (Smart City Research Center, Kangnam University) , 김근영 (Department of Real Estate and Construction, Kangnam University)

초록
AI-Helper

연구목적: 본 연구의 목적은 우리나라 수도권을 대상으로 권역별 특성이 인구이동에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 연구방법: 이를 위해 수도권의 66개 기초지자체는 2010~2016년 인구이동자료 분석을 통해 3개의 권역으로 구분하고, 단계적 회귀분석기법을 적용하여 권역 내부의 인구이동 결정요인과 권역 간 인구이동 결정요인을 파악하였다. 연구결과: 주요 분석결과로 수도권 전 지역에서의 인구이동에서는 지역의 아파트 수 증가율, 단독·다세대주택 증가율, 고용자 수 증가율, 제조업체 증가율, 지식·문화·여가산업 증가율, GRDP증가율, 지하철역 신규개통이 중요하다는 것이 확인되었다. 특히 아파트 수 증가율, 지식·문화·여가산업 증가율, GRDP 증가율, 지하철 역 신규개통은 인구유입을 늘리는데 긍정적으로 작용하였다. 결론: 권역별로 지식·문화·여가산업 증가율이 1권역의 인구유입에 크게 기여했으며, 2권역에서는 지하철역 신규개통과 GRDP증가율이 주요 요인인 것으로 나타났다. 아파트 수 증가율과 지하철역 증가율은 3권역에서 주요 요인으로 작용하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Purpose: The purpose of this study is to analyze the impact of regional characteristics on population movement on the Seoul metropolitan areas. Method: To this end, 66 basic entities in the Seoul metropolitan area were divided into three regions by analyzing the demographic movement data from 2010 to 2016 and the factors for determining population movement within and between regions were identified by applying a stepwise regression technique. Result: The major analysis confirmed that the increase in the number of apartments in all areas of the Seoul metropolitan area, the increase in the number of single-family homes, the increase in the number of employees, the increase in manufacturers, the growth rate of knowledge, culture, and leisure industries, the increase rate of GRDP, and the opening of new subway stations. In particular, the growth rate of the number of apartments, the growth rate of the knowledge, culture and leisure industries, the increase rate of GRDP, and the opening of new subway stations played a positive role in increasing population inflow. Conclusion: The result showed that by region, the growth rate of knowledge, culture and leisure industries contributed greatly to the inflow of population in the first region, and that the opening of new subway stations and the increase of GRDPs were the main factors. The increase in the number of apartments and subway stations were the main factors in the three areas.

주제어

표/그림 (9)

표 Table 1. Data description
그림 Fig.1. Classification of Housing Market Areas in Seoul Metropolitan Area ※ Source: Korea Research Institute for Human Settlements (2013), p. 41
그림 Fig.2. Results of Classification of Metropolitan Areas for Analysisp
표 Table 2. Results of classification of metropolitan areas for analysis
표 Table 3. Basic statistics
표 Table 4. Results of population migration determinants analysis in Seoul metropolitan area
표 Table 5. Results of population migration determinants analysis in the first region
표 Table 6. Results of population migration determinants analysis in the second region
표 Table 7. Results of population migration determinants analysis in the third region

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

따라서 대부분의 연구에서 수도권 내 지역적 특성이 간과되었다. 따라서 본 연구는 기존 연구에서 관심을 두지 않은 수도권의 지역별 특성을 고려한 인구이동에 대해 다음의 분석틀을 중심으로 인구이동 요인을 탐구하였다. 첫째, 본 연구는 우리나라 수도권 66개 기초지자체를 대상으로 권역을 구분하고, 시계열 자료를 이용하여 인구이동에 미치는 요인에 대해 분석한다.
본 연구는 우리나라 인구이동의 절반을 점유하는 수도권 지역을 대상으로 권역별 특성이 인구이동에 미치는 영향을 분석하는 것을 연구의 목적으로 한다. 이를 위해 수도권 66개 기초지자체를 기반으로 2010~2016년 인구이동자료 분석을 통해 수도권지역을 3개의 권역으로 구분하고, 단계적 회귀분석기법을 적용하여 각 권역별 내부의 인구이동 결정요인과 권역 간 인구이동 결정요인을 파악한다.
본 연구는 인구이동에 미치는 요인을 수도권 권역별로 구분하여 분석하는 것에 목적이 있다. 수도권 권역을 설정하는 것은 권역별 도시계획의 비전과 목표를 위해 사용하기도 하며, 주택시장 측면에서 주택 하위시장을 구분하기 위하여 사용한다.
본 연구의 목적은 우리나라 수도권을 대상으로 권역별 특성이 인구이동에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 이를 위해 수도권의 66개 기초지자체를 3개 권역으로 구분하였고, 2010~2016년 인구이동자료를 이용하여 단계적 회귀분석기법을 적용하여 권역 내부의 인구이동 결정요인과 권역 간 인구이동 결정요인을 분석하였다.

제안 방법

고용 및 서비스 특성은 인구이동의 주요 요인 중 하나인 고용자 수 증가율을 변수로 사용하였다. Min et al.
금융 및 보험서비스업체 수 증가율은 해당지역의 고용뿐만 아니라 서비스 증가를 대표하는 변수로 사용하였으며, 교육서비스 업체 수는 해당지역의 학원 등 교육업체의 증가에 따른 인구 이동 요인으로 사용하였다.
둘째, 인구이동에 미치는 요인을 동일 권역내 이동과 타 권역에서의 이동이라는 두 가지의 이동으로 구분하여 각각에 미치는 요인이 어떻게 다른지 분석한다.
따라서 독립변수로 사용된 주택 특성은 각 지역별 2010년에서 2016년 사이 아파트 수 증가율, 단독·다세대주택 증가율, 신규주택 건설 증가율을 변수로 사용하였다.
본 연구에서는 총 4개의 인구이동 결정 요인을 설명하는 모형을 각각 구축하였다. 종속변수는 각 권역 내부에서 인구유입량, 권역 외부에서 인구유입량을 사용하였으며 설명변수로는 이론 및 선행 연구 검토 결과를 통해 주택 특성, 고용 및 서비스 특성, 경제 특성, 교통 특성 등을 사용하였다.
둘째, 인구이동을 결정하는 요인 중 일자리가 주요 요인으로 확인되었다. 셋째, 분석 대상으로 전국, 수도권 및 특정 지역을 대상으로 분석하였으며, 분석 자료는 한 시점 또는 시계열 자료를 이용하여 인구이동의 패턴을 분석하였다. 넷째, 선행 연구들은 수도권을 하나의 주택시장으로 간주하여 분석을 실시하였다.
둘째, 분석자료의 기초통계분석을 실시하고 권역내부 및 권역 외부에서의 인구 이동 결정 요인을 분석한다. 셋째, 분석결과를 바탕으로 본 연구에 대한 정책적 시사점을 제시한다.
셋째, 인구이동에 미치는 요인들을 이론과 선행연구 검토를 통해 도출된 고용, 교통, 개발, 주택, 재정, 서비스 등의 다양한 요인들을 고려하여 기존연구와 차별화된 연구결과를 제시한다. 본 연구를 통해 수도권 인구이동과 관련해 정책적 시사점을 도출할 수 있다.
본 연구는 우리나라 인구이동의 절반을 점유하는 수도권 지역을 대상으로 권역별 특성이 인구이동에 미치는 영향을 분석하는 것을 연구의 목적으로 한다. 이를 위해 수도권 66개 기초지자체를 기반으로 2010~2016년 인구이동자료 분석을 통해 수도권지역을 3개의 권역으로 구분하고, 단계적 회귀분석기법을 적용하여 각 권역별 내부의 인구이동 결정요인과 권역 간 인구이동 결정요인을 파악한다. 본 연구는 다음과 같은 방법으로 수행된다.
본 연구의 목적은 우리나라 수도권을 대상으로 권역별 특성이 인구이동에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 이를 위해 수도권의 66개 기초지자체를 3개 권역으로 구분하였고, 2010~2016년 인구이동자료를 이용하여 단계적 회귀분석기법을 적용하여 권역 내부의 인구이동 결정요인과 권역 간 인구이동 결정요인을 분석하였다. 분석결과를 요약하면 다음과 같다.
본 연구에서는 총 4개의 인구이동 결정 요인을 설명하는 모형을 각각 구축하였다. 종속변수는 각 권역 내부에서 인구유입량, 권역 외부에서 인구유입량을 사용하였으며 설명변수로는 이론 및 선행 연구 검토 결과를 통해 주택 특성, 고용 및 서비스 특성, 경제 특성, 교통 특성 등을 사용하였다. 본 연구에 사용된 모형은 다음 식과 같으며 각 모형에 대한 분석결과는 Tables 4~7과 같다.
지자체의 인구 이동에 미치는 요인을 설명하는 설명변수는 선행연구에서 사용되었던 변수들을 참고하여 Table 1과 같이 지역의 주택 특성, 고용 및 서비스 특성, 경제 특성, 교통 특성으로 구분하였다. 설명변수는 교통 특성을 제외하고 모두 2010년에서 2016년 사이의 증가율을 사용하였다.
따라서 본 연구는 기존 연구에서 관심을 두지 않은 수도권의 지역별 특성을 고려한 인구이동에 대해 다음의 분석틀을 중심으로 인구이동 요인을 탐구하였다. 첫째, 본 연구는 우리나라 수도권 66개 기초지자체를 대상으로 권역을 구분하고, 시계열 자료를 이용하여 인구이동에 미치는 요인에 대해 분석한다.
본 연구는 다음과 같은 방법으로 수행된다. 첫째, 본 인구이동과 연구와 관련된 이론과 선행 연구들을 검토하여 인구이동을 결정하는 요인들을 추출한다. 둘째, 분석자료의 기초통계분석을 실시하고 권역내부 및 권역 외부에서의 인구 이동 결정 요인을 분석한다.

대상 데이터

본 연구의 목적은 수도권의 권역별 인구이동에 미치는 요인을 분석하는 것으로 시간적 범위는 분석 데이터들의 시간적 일치를 고려하여 2010년과 2016년으로 하고, 공간적 범위는 우리나라 수도권 66개 지자체로 선정하였다. 종속변수는 두 가지가 사용되었다.

데이터처리

첫째, 본 인구이동과 연구와 관련된 이론과 선행 연구들을 검토하여 인구이동을 결정하는 요인들을 추출한다. 둘째, 분석자료의 기초통계분석을 실시하고 권역내부 및 권역 외부에서의 인구 이동 결정 요인을 분석한다. 셋째, 분석결과를 바탕으로 본 연구에 대한 정책적 시사점을 제시한다.
수도권 권역별 인구이동이 미치는 요인 분석을 위해 단계적 회귀분석 모형(Stepwise regression analysis)을 사용하였다. 회귀분석은 종속변수를 결정하는 요인을 설명하는데 가장 대표적으로 사용하는 모형이며, 단계적 회귀분석은 회귀모형에 사용되는 변수들을 하나씩 선택하고 제거하며 가장 적합한 모형을 찾아 선택하는 방법으로 널리 사용되는 방법 중 하나이다.

이론/모형

최근 해당 산업의 증가는 고용기회와 지역 서비스 향상에 도움을 주기에 이를 변수로 사용하였다. 경제 특성은 Kim(2008)의 연구에서와 같이 지역간 재원의 차이가 인구이동을 발생시킨다는 결과를 바탕으로 해당 지역의 경제 규모를 대리하는 GRDP(지역내 총생산)을 이용하였다. 마지막으로 교통특성은 고용과 연관되는 변수로 해당지역의 교통특성이 인구의 유입을 결정하는 기존의 연구결과를 참고하여 2010년 이후 신규로 설치되어 개통된 지하철 또는 경전철 역의 개수를 변수로 사용하였다(Lee et al.
따라서 본 연구는 기존의 수도권 권역 구분에 관한 연구 중 시·군·구 단위의 인구이동을 Intramax 알고리즘을 이용하여 권역을 구분한 Korea Research Institute for Human Settlements(2013)의 권역 설정 결과와 서울시·인천시·경기도의 각 종합계획에서 구분한 생활권역 관련 계획을 참고하였다.

성능/효과

1권역 내 지자체에서 지식·문화·여가산업 증가율이 한 단위 증가할 때 1권역 외부에서 약 1만7천여명이 유입되는 것으로 분석결과 확인되었다.
1권역 외부에서 유입하는 인구에 미치는 요인을 살펴보면 지식·문화·여가 산업 증가율, GRDP증가율, 신규지하철역이 긍정적인 요인으로 작용하였으며, 부정적인 요인은 모두 통계적으로 무의미한 변수로 나타났다.
1권역의 인구유입요인은 지식·문화·여가산업 증가율이 주요 요인으로 분석되었으며, 2권역은 신규지하철역 개통과 GRDP 증가율이 인구유입에 주요 요인인 것으로 확인되었다.
이는 인접지역에서의 인구이동이 더 활발하게 나타나는 것을 의미한다. 2010년에서 2015년 사이 평균 아파트 수 증가율은 14%에 해당하는 것으로 나타났으며 지역별로 최소 24% 감소한 지역에서 최고 85% 증가한 지역이 있는 것으로 확인되었다. 단독·다세대 가구는 수도권 평균 1% 감소하였으며, 25% 감소한 지역에서 최고 51% 증가한 지역이 있는 것으로 나타났다.
2권역 외부에서 유입되는 인구의 경우 GRDP 증가율이 해당 권역 내 인구유입에 긍정적인 요인으로 작용하였으나, 단독· 다세대주택의 증가율, 제조업체 증가율, 신규지하철역 증가는 모두 인구유입에 부정적인 요인으로 확인되었다.
따라서 1권역 외부에서 해당산업의 증가가 인구유입에 긍정적인 요인으로 작용하고 있다. GRDP증가율과 신규지하철역의 경우 모두 통계적으로 무의미한 결과가 나타났다. 1권역 내 지자체에서 지식·문화·여가산업 증가율이 한 단위 증가할 때 1권역 외부에서 약 1만7천여명이 유입되는 것으로 분석결과 확인되었다.
먼저 제 1권역은 수도권 한강 북부지역으로 수도권 서북지역과 동북지역이 포함되는 지역이다. Table 5와 같이 권역 내 유입인구에 미치는 요인으로 GRDP 증가율과 신규지하철역 설치가 긍정적인 요인으로 나타났으며, 부정적으로 나타나는 요인은 모두 통계적으로 무의미한 변수인 것으로 나타났다. 1권역은 지자체의 경제규모를 대리하는 GRDP가 증가하는 지역일수록 인구유입이 증가한다.
각 지역별 전체 고용자수는 2010년에 비해 평균 21% 증가하였으며, 최고 69% 증가한 지자체도 있는 것으로 확인되었다. 제조업체는 수도권 평균 26% 증가하였으며, 금융 및 보험 서비스업체는 14% 증가한 것으로 확인되었다.
신도시 개발에 따른 신규 지하철역이 개통되었다. 각 지역의 신규 지하철역 1개 개통할 때 약 1,160명의 인구유입 영향이 있는 것으로 분석결과 확인되었다. 그러나 3권역 외부에서 유입되는 인구는 신규지하철역 개통에 긍정적으로 작용하지만 변수 모두 통계적으로 무의미한 것으로 분석되었다
다음으로 지역 내 1개의 신규 지하철역이 개통할 때 약 1,200여명의 인구 유입 효과를 갖고 있는 것으로 분석결과 확인되었다. 교육서비스업체의 증가율 또한 수도권 권역 내 이동에서 긍정적인 요인을 갖고 있지만 통계적으로 유의미하지 않은 결과가 나타났다. 반면 단독·다세대주택의 증가율이 높아질수록 인구유입에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
권역 외부에서 유입인구에 미치는 요인으로는 지식·문화·여가산업의 증가율, 신규지하철역의 설치가 긍정적인 요인인 것으로 나타났으며, 권역 내 요인과 같이 단독·다세대 주택의 증가율은 부정적인 요인인 것으로 확인되었다.
권역 외부에서 이동의 경우 지식·문화·여가산업의 증가율이 인구유입에 긍정적으로 나타났다.
특히 고용자수 증가율이 한 단위 증가할 때 인구의 유입은 약 2만3천여명이 증가하여 수도권 인구 이동에 중요한 요인으로 확인되었다. 다음으로 지역 내 1개의 신규 지하철역이 개통할 때 약 1,200여명의 인구 유입 효과를 갖고 있는 것으로 분석결과 확인되었다. 교육서비스업체의 증가율 또한 수도권 권역 내 이동에서 긍정적인 요인을 갖고 있지만 통계적으로 유의미하지 않은 결과가 나타났다.
단독·다세대 가구는 수도권 평균 1% 감소하였으며, 25% 감소한 지역에서 최고 51% 증가한 지역이 있는 것으로 나타났다.
둘째, 수도권 권역별 분석결과 1권역의 인구유입요인은 지식·문화·여가산업 증가율이 주요 요인이었으며, 2권역은 신규지하철역 개통과 GRDP증가율이 인구유입 증가에 크게 영향을 미쳤다.
첫째, 인구이동을 결정하는 요인은 대규모 개발, 일자리, 교통, 교육, 주택가격, 지자체 재정, 공공서비스 등인 것으로 나타났다. 둘째, 인구이동을 결정하는 요인 중 일자리가 주요 요인으로 확인되었다. 셋째, 분석 대상으로 전국, 수도권 및 특정 지역을 대상으로 분석하였으며, 분석 자료는 한 시점 또는 시계열 자료를 이용하여 인구이동의 패턴을 분석하였다.
지역의 경제 수준을 나타내는 GRDP의 경우 34% 감소한 지역에서 최고 105% 성장한 지역까지 있는 것으로 나타나 편차가 큰 것으로 나타났다. 마지막으로 2010년 이후 새롭게 개통된 지하철 및 경전철 역의 경우 지역별 평균2.2개가 개통되었으며, 지역 경전철 건설 등으로 최고 한 지역에서 21개까지 증가한 것으로 나타났다.
둘째, 수도권 권역별 분석결과 1권역의 인구유입요인은 지식·문화·여가산업 증가율이 주요 요인이었으며, 2권역은 신규지하철역 개통과 GRDP증가율이 인구유입 증가에 크게 영향을 미쳤다. 마지막으로 3권역은 아파트 수 증가율과 지하철역 증가율이 인구유입 증가의 요인이었다
회귀분석은 종속변수를 결정하는 요인을 설명하는데 가장 대표적으로 사용하는 모형이며, 단계적 회귀분석은 회귀모형에 사용되는 변수들을 하나씩 선택하고 제거하며 가장 적합한 모형을 찾아 선택하는 방법으로 널리 사용되는 방법 중 하나이다. 모형의 각 변수별 다중공선성 검증 결과 설명 변수들의 VIF(Variance Inflation Factor)는 모두 10 이하로 나타나 다중공선성의 문제는 없는 것으로 확인되었다.
반면 단독·다세대주택의 증가율이 높아질수록 인구유입에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
반면 수도권 전체모형과 유사한 결과로 단독·다세대 주택이 한 단위 증가할 때 유입 인구는 약 3만 3천여명이 감소하는 것으로 나타났다.
보건 및 사회복지 서비스업체의 경우 평균 8% 증가에 그쳤으며 지식·문화·여가 산업의 경우 평균 30% 증가한 것으로 확인되었다.
수도권에서는 이와 관련된 일자리의 수요가 빠르게 증가하고 있다. 본 연구의 분석 결과에서도 제조업보다 지식·문화·여가산업이 인구유입에 더 큰 영향을 미친다. 4차 산업혁명이라는 산업발전의 흐름에 따라 적합한 일자리를 창출한다면 인구 유입에 긍정적인 효과를 갖게 될 것으로 기대된다.
김현아(2008)는 전국 지역 간 인구이동의 요인을 분석하였다. 분석결과 기대소득, 주택가격, 교육, 공공재혜택, 지방재정 등이 인구이동의 주요 요인인 것으로 나타났다. Min et al.
(2018)은 분당과 일산신도시를 대상으로 주거이동 패턴을 분석하였다. 분석결과 분당의 높은 주거비용으로 주변지역인 용인시 수지구, 성남시 수정구, 광주시 등으로 인구이동이 발생했다. 일산에서는 파주시, 김포시 등으로 인구이동이 발생하였다.
Cho(2018)은 주택가격과 인구이동의 연관성을 분석하였다. 분석결과 수도권 전세가격과 시군구의 순 이동률은 서로 부(-)의 관계를 갖고 있는 것으로 나타났으며 높은 전세가격이 인구의 유출 또는 유입억제 요인이 되지만 강도는 그리 강하지 않다고 주장하였다
수도권 인구이동 결정요인을 분석한 결과 지역의 아파트 수 증가율, 단독·다세대주택 증가율, 고용자 수 증가율, 제조업체 증가율, 지식·문화·여가산업 증가율, GRDP 증가율, 신규지하철역개통은 수도권 인구 이동에 영향을 주고 있는 것으로 나타났다.
인구이동에 미치는 요인들을 이해하기 위한 기초 통계 분석은 Table 3와 같다. 수도권 전체 66개 지자체의 기초통계 분석 결과를 살펴보면 수도권 내에서는 동일 권역 내 유입인구가 타 권역에서 유입한 인구보다 더 높은 것으로 나타났다. 이는 인접지역에서의 인구이동이 더 활발하게 나타나는 것을 의미한다.
수도권 전체 모형을 먼저 살펴보면 권역 내 유입인구에 미치는 요인으로 고용자수 증가율, 교육서비스업체 증가율, 신규지하철역이 긍정적인 요인으로 작용하였으며 부정적인 요인으로는 단독·다세대 주택의 증가율인 것으로 나타났다.
(2008)은 수도권 1기 신도시 개발이 인구이동과 통근통행 패턴에 미친 영향을 분석하였다. 신도시 개발의 결과로 서울의 모든 자치구의 순 이동량이 마이너스(-) 순 이동인 것으로 나타났으며, 주거이동의 패턴이 신도시 개발이후 이동 폭이 넓어진 것을 확인할 수 있었다. Kim et al.
이는 타 권역과는 다르게 3권역 내부에서 신도시 건설로 인한 인구유입 요인으로 아파트 증가율이 긍정적으로 나타났다. 아파트 증가율이 한 단위 증가할 때 약 6만 6천여명의 인구가 유입되는 것으로 분석결과 확인되었다. 신도시 개발에 따른 신규 지하철역이 개통되었다.
이 중에서 아파트 수 증가율, 지식·문화·여가산업 증가율, GRDP 증가율, 신규지하철역 개통은 인구유입에 긍정적으로 작용하며, 단독·다세대 주택, 제조업체 증가율 등은 인구유입에 부정적인 관계를 가지고 있었다.
이는 단독·다세대 주택이 증가하는 지역은 유입인구가 감소하는 것을 의미하며, 증가율이 한 단위 증가할 때 유입인구는 28,140이 감소하는 것으로 확인되었다.
(2013)은 전국을 대상으로 인구의 유입과 유출을 결정하는 지역 특성 요인을 분석하였다. 인구의 유입을 결정하는 요인은 분석결과 사업체 수, 교육시설, 주택가격, 대중교통 서비스 등인 것으로 나타났다. 특히 일자리의 증가가 인구유입의 중요한 요인으로 작용한다고 주장하였다.
2권역 외부에서 유입되는 인구의 경우 GRDP 증가율이 해당 권역 내 인구유입에 긍정적인 요인으로 작용하였으나, 단독· 다세대주택의 증가율, 제조업체 증가율, 신규지하철역 증가는 모두 인구유입에 부정적인 요인으로 확인되었다. 제조업체 증가율의 경우 한 단위 증가할 때 약 1만 4천여명의 인구유입이 감소하는 것으로 나타났다. 2권역의 경우 타 권역에 비해 인천, 구로, 금천, 안산, 부천, 군포, 안양 등에 수도권 공업지역 및 제조업체가 밀집되어 있다.
각 지역별 전체 고용자수는 2010년에 비해 평균 21% 증가하였으며, 최고 69% 증가한 지자체도 있는 것으로 확인되었다. 제조업체는 수도권 평균 26% 증가하였으며, 금융 및 보험 서비스업체는 14% 증가한 것으로 확인되었다. 교육 서비스업체는 모든 지역에서 증가하였으며 지역별 10~215% 증가한 것으로 나타나 수도권 평균 34%가 증가하였다.
보건 및 사회복지 서비스업체의 경우 평균 8% 증가에 그쳤으며 지식·문화·여가 산업의 경우 평균 30% 증가한 것으로 확인되었다. 지역의 경제 수준을 나타내는 GRDP의 경우 34% 감소한 지역에서 최고 105% 성장한 지역까지 있는 것으로 나타나 편차가 큰 것으로 나타났다. 마지막으로 2010년 이후 새롭게 개통된 지하철 및 경전철 역의 경우 지역별 평균2.
첫째, 수도권 전 지역에서의 인구이동은 지역의 아파트 수 증가율, 단독·다세대주택 증가율, 고용자 수 증가율, 제조업체 증가율, 지식·문화·여가산업 증가율, GRDP 증가율, 신규지하철역으로부터 통계적으로 유의미하게 영향을 받았다.
선행연구들을 종합한 결과 다음과 같은 공통점을 찾을 수 있다. 첫째, 인구이동을 결정하는 요인은 대규모 개발, 일자리, 교통, 교육, 주택가격, 지자체 재정, 공공서비스 등인 것으로 나타났다. 둘째, 인구이동을 결정하는 요인 중 일자리가 주요 요인으로 확인되었다.
수도권 전체 모형을 먼저 살펴보면 권역 내 유입인구에 미치는 요인으로 고용자수 증가율, 교육서비스업체 증가율, 신규지하철역이 긍정적인 요인으로 작용하였으며 부정적인 요인으로는 단독·다세대 주택의 증가율인 것으로 나타났다. 특히 고용자수 증가율이 한 단위 증가할 때 인구의 유입은 약 2만3천여명이 증가하여 수도권 인구 이동에 중요한 요인으로 확인되었다. 다음으로 지역 내 1개의 신규 지하철역이 개통할 때 약 1,200여명의 인구 유입 효과를 갖고 있는 것으로 분석결과 확인되었다.
특히 아파트 수 증가율, 지식·문화·여가산업 증가율, GRDP 증가율, 신규지하철역 개통은 인구유입을 늘리는데 긍정적으로 작용하였다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	지역의 인구 구조를 결정하는데 중요한 3가지 요인은?	지역의 인구 구조를 결정하는데 중요한 3가지 요인은 출생과 사망, 인구이동이다. 우리나라의 인구구조 변화에 급속하게 영향을 미치고 있는 저출산, 고령화 현상은 행정당국과 학계의 관심 속에서 다양한 정책과 연구를 통해 핵심 정책과제로 다루어지고 있으나 인구이동 관련정책과 연구들은 아직도 상대적으로 소홀하게 다루어지고 있다(Choi et al.
	생애주기 이론이란?	개인 효용 극대화를 기반으로 하는 경제이론과 달리 인구이동을 사회학 요소에 적용한 생애주기(Life Cycle) 이론도 있다(Rossi, 1955). 생애주기 이론은 인구이동 행태가 가족 구성원 또는 개인의 생애주기와 관련하여 결정된다는 것 이다. 생애주기 이론에 따르면 생애주기에 따른 독립, 결혼, 자녀들의 교육, 개인의 노후 등에 따라 개인 또는 가족의 인구이동 행태가 결정된다.
	인구구조에 대한 선행연구들을 종합한 결과로 얻은 공통점은?	선행연구들을 종합한 결과 다음과 같은 공통점을 찾을 수 있다. 첫째, 인구이동을 결정하는 요인은 대규모 개발, 일자리, 교통, 교육, 주택가격, 지자체 재정, 공공서비스 등인 것으로 나타났다. 둘째, 인구이동을 결정하는 요인 중 일자리가 주요 요인으로 확인되었다. 셋째, 분석 대상으로 전국, 수도권 및 특정 지역을 대상으로 분석하였으며, 분석 자료는 한 시점 또는 시계열 자료를 이용하여 인구이동의 패턴을 분석하였다. 넷째, 선행 연구들은 수도권을 하나의 주택시장으로 간주하여 분석을 실시하였다.

참고문헌 (22)

Alonso, W. ( 1964). Location and Land Use: Toward a General Theory of Land Rent. Harvard University Press, Cambridge.
Cho, D.-H. (2018). "A spatial analysis on the relationships between housing prices and migration: Focusing on rental prices in the capital region." Journal of the Association of Korean Geographers, Vol. 7, No. 3, pp. 449-462.

상세보기
Choi, J.-H. (2008). "Selectivity and reasons for move of inter_provincial migrants in Korea: With special reference to the capital region." Korea Journal of Population Studies, Vol. 31, No. 3, pp. 159-178.
Choi, S.-H., Lee, B.-H., Park, J.-H. (2016). A Study on Effects of Internal Migration in Seoul Capital Area on Employment Structure of Local Labour Markets. Basic Research 2016-14, Gyeonggi Research Institute.
Gyeonggi-Do (2012). Gyeonggi-Do Comprehensive Plan 2012-2020. Gyeonggi-Do, 71-6410000-000510-01, Suwon, Gyeonggi.
Hong, S.-H., Yu, S.-Y. (2012). "Determinants of interregional migration by age cohort among Korean cities, counties or wards." Seoul Studies, Vol. 13, No. 1, pp. 1-19.
Incheon Metropolitan City (2015). 2030 Incheon City Master Plan. Incheon Metropolitan City, Incheon.
Jun, S.-J, Kang, M.-N., Park, J.-E. (2016), The Patterns of Residential Mobility and New Housing Supply in the Capital Region and the Countermeasures of Urban Management. Seminar report from Korea Research Institute for Human Settlements, Anyang, Gyeonggi.
Kim, H.-A. (2008). "An empirical analysis of interregional migration." Korea Review of Applied Economics, Vol. 10, No. 2, pp.75-103.
Kim, H.-J., Kim, G.-Y. (2018). "Analyzing impacts of urban characteristics to employments of knowledge, culture and leisure industries in South Korea." Journal of The Korean Regional Development Association, Vol. 30, No. 3, pp. 65-86.
Kim, L.-Y., Yang, K.-S. (2013). "Empirical analysis of regional characteristic factors determining net inflow and outflow of the population." Journal of The Korean Regional Development Association, Vol. 25, No. 3, pp. 1-20.

상세보기
Korea Research Institute for Human Settlements (2013). Microdynamic Analysis and Policy Simulation Model on Real Estate Market in Korea(I). Korea Research Institute for Human Settlements, KHRIS2013-29, Korea.
Lee, H.-Y., Lee, S.-M. (2008). "The influence of new town development on the changes of the migration and commuting patterns in the capital region." Journal of the Korean Geographical Society, Vol. 43, No. 4, pp. 561-579.
Lee, S.-I., Kim, K.-Y., Jaegal, Y. (2012). "A geocomputational approach to the delineation of housing market areas: An application to the capital region in South Korea." Journal of the Korean Urban Geographical Society, Vol. 15, No. 3, pp. 59-75.
Lee, W.-H. (2010). A Study on the Selectivity and Residential Characteristics of Migration in Gyeonggi-Do, Basic Research 2010-15, Gyeonggi Research Institute, Suwon, Gyeonggi.
McFadden, D. (1978). Modelling the choice of residential location. In: Karlqvist, A., Lundqvist, L., Snickars, F., Weibull, J. ( eds.) Spatial Interaction Theory and Planning Models, North Holland, Amsterdam, pp. 75-96.
Min, B.-G., Park, M.-j. (2018). "Regional development implications based on residential mobility analysis in Bundang and Ilsan." Gri Review, Vol. 20, No. 43, pp. 47-68.
O'Sullivan, A. (1993). Urban economics. 2d ed. Homewood: Irwin, Boston
Rossi, P.H. (1955). Why Families Move: A Study in the Social Psy chology of Urban Residential Mobility. Free Press, Glencoe.
Seoul City (2018). 2030 Seoul Community Plan, Seoul City, Seoul
Wiseman, R.F. (1980). "Why older people move theoretical issues." Research on aging, Vol. 2, No. 2, pp. 141-154.

상세보기
Yun, K.-S. (2015). "An analysis of migration characteristics in Dong-nam economic region and its implication for regional development policy." Journal of The Korean Regional Development Association, Vol. 27, No. 2, pp. 1-16.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증