효과적인 개발계획 수립을 위한 변이할당효과를 고려한 중소도시 인구변화 분석

국문 초록 (Abstract)

‘국계법’에 기초하여 각 시·군에서 20년 단위로 수립하는 도시·군 기본계획은 계획대상 지역 내 인구의 추정을 포함하고 있다. 추정된 인구는 기본계획에서 전체 내용의 출발점이자 이후 계획의 기준점으로 기능(김준형, 2012)을 하고 있지만, 충청남도 15개 시군 중 8개 시군의 2020 도시·.군 기본계획에서 작게는 19%에서 많게는 122% 과다하게 설정되어 효과적인 계획수립이 이루어지지 않고 있다.
본 연구에서는 효과적인 도시계획 수립을 위하여 변화할당모형을 활용하여 전국 및 시도단위의 인구수, 인구구조 변화분석을 통해 국가통계포털에서 제공되지 않는 시군구 이하의 인구수와 인구구조를 예측하였다.
변화할당모형의 기본식과 국가통계포털에서 제공되는 주민등록인구통계와 추계인구 자료를 활용하여 인구예측 적용 가능성을 파악하였으며 전국 17개 시도 중 충청남도의 인구수와 인구구조를 추계인구와 비교를 실시하여 시군구 이하의 인구수 및 인구구조 예측 가능성을 파악하였다.
충청남도 시군구 이하의 인구수 및 인구구조를 예측하고 인구감소에 따른 지방소멸 지수를 읍·면 단위로 세분화하여 예측하여 변화 결과를 고찰하였다.

1. 변이할당모형 활용 가능성
변이할당모형의 j지역 i산업에 대한 총고용변화의 세 가지 효과인 고용성장효과, 산업구조효과, 지역할당효과를 활용하여 j지역 i5세별 인구구조에 대한 인구분석 및 예측을 위해 인구성장효과, 인구구조효과, 지역할당효과로 식을 재정리 하였다.
변이할당모형은 시간의 흐름에 따라 i산업들 간의 상호 이동이 발생하지 않지만 본 연구에서 산업을 5세별 인구구조로 대입하여 시간의 흐름에 따라 인구이동이 발생하게 된다. 통계자료만을 활용하여 분석하기 위해 지역의 주거환경이 시간의 흐름에 따라 바뀌지 않고 계속 유지된다는 전제조건을 가정하였다. 시간이 지나면 인구집단이 변화하므로 인구구조의 변화는 가임여성과 출생률을 바탕으로 출생인구를 고려하였고 연간 해당 인구집단에서 80%, 이전 인구집단에서 20%를 영향받는 것으로 하였으며, 0에서 4세 구간의 이전집단 20%는 장래 추계 출산율과 성비를 활용하여 별도로 반영하였다. 100세 이상은 본 연구의 범위에서 제외하였다.
2012년부터 2018년까지 전국 추계인구자료를 분석하여 2019년 충청남도 인구를 예측한 결과 0.003%오차를 나타냈다. 예측된 2019년 인구자료를 활용하여 1개년씩 동일한 방법으로 2045년까지 전국의 인구예측을 실시하였으며 2020년부터 2045년까지 5년 단위로 추계인구와 예측인구를 비교한 결과 작게는 2020년 예측치에서 –0.57%의 오차를 나타냈으며 많게는 2045년 –6.05%로 나타났다.
변이할당모형을 활용한 분석모델에서 국가 인구추계 중 중위시나리오를 활용하여 예측한 자료는 시도 추계자료 고위, 중위, 저위, 무이동 시나리오 중에서 저위시나리오를 활용하여 예측한 자료와 유사하였으며, 적합도 검증방법인 RMSPE(Root Mean Square Percent Error)를 사용한 결과 최고 8.0%로 나타났다.
변이할당모형을 활용하여 인구이동의 변동요인에 제한을 두고 예측함에 있어 장래 인구예측이 가능한 것으로 판단된다.

1. 충청남도 시군구 이하 읍면동 인구예측

국가통계포털에서 제공되지 않는 시군구 이하의 중소도시 추계인구를 예측하기 위하여 시군구 이하의 인구통계 자료가 제공되는 주민등록인구통계 자료를 변이할당모형을 활용하여 충청남도 15개 시군과 각 시군의 읍면동 인구수 및 인구구조의 변화를 파악하고자 하였다. 분석방법은 충청남도 인구예측과 동일하게 적용하였으며 국가통계포털에서 시군구 이하의 출생율 및 성비 추계자료는 제공되지 않아 0에서 4세 구간의 이전집단 20% 산출에서 충청남도 장래 추계 출산율과 성비를 활용하여 15개 시군구 이하의 읍·면·동에 동일하게 적용하여 분석을 실시하였다.
충청남도 15개 시군의 예측가능성을 파악하게 위해 2012년부터 2018년까지의 주민등록인구통계를 분석하여 2019년 충청남도 15개 시군의 인구를 예측한 결과 15개 시군의 총합계인 충청남도의 총인구수 오차는 –0.78%로 나타났으며 앞서 분석을 통해 예측되었던 충청남도 2019년도 인구예측 오차율 0.003%와 차이가 발생한 부분은 국가통계포털에서 제공되는 추계인구 자료와 주민등록인구통계자료의 동일지역 동일기간에 대한 통계자료 오차량에서 발생된 것으로 판단된다. 2019년 충청남도 0에서 99세 추계인구 기준 주민등록인구통계와의 오차율은 3.53%로 분석되었다.
충청남도 15개 시군에서의 오차는 총인구수 기준 0.8%에서 –10.2%의 오차를 나타냈으며 207개의 읍면동 인구예측에서 최고 –10.37%에서 14.92%의 오차를 나타냈다.
충청남도의 인구변화분석에서 세종특별자치시의 출범에 따라 충청남도 연기군과 공주시의 인구가 행정구역 개편에 따라 변동이 일어나 2012년부터 2018년까지 7개년의 자료를 활용하여 변이할당모형의 지역할당효과 산술평균값을 산정함에 따라 규모가 작은 지역에서의 산술평균값 변동에 따른 오차율이 높아진 것으로 판단된다. 변이할당모형에서 산술평균 값을 활용함에 따라 분석자료의 수가 낮을수록 오차율이 높아진다는 한계가 있다.
충청남도 15개 시군 중 인구수가 비교적 많은 8개 시중 인구구조에서 천안시, 아산시, 서산시, 계룡시, 당진시의 경우 2020년 인구피라미드 구조에서 20대에서 50대 인구의 비중이 높은 별형에서 2045년 인구피라미드에서 방추형의 모양으로 인구가 감퇴되는 형태를 나타내었다.
당진, 서산, 아산의 경우 지역내 특화된 산업이 발달되어 있어 인구구조의 변화가 천천히 나타나는 것으로 판단되며 천안의 경우 충남내 수도권과 인접해 있으며 교통이 가장 발달되어 인구구조 변화가 크게 변하지 않은 것으로 판단된다. 계룡시의 경우 인구규모가 가장 작은 시단위 이지만 지역내 군사시설이 밀집되어 있어 인구구조가 유지되는 것으로 판단된다.
공주시, 보령시, 논산시의 경우 2020년 별형에서 방추형의 모양으로 변화되고 있는 것으로 나타났으며 2045년 역피라미드형으로 변화될 것으로 예측되었으며, 홍성군을 제외한 6개 군의 경우 방추형에서 역피라미드로 변화가 빠르게 변하고 있는 것으로 예측되었다.
군단위에서의 인구구조변화는 농촌지역의 특성인 시단위에 비해 고령화가 높아 인구구조가 빠르게 변화되는 것으로 판단되며 홍성군의 경우 충남도청이전에 따른 주거지역이 밀집된 홍북읍의 영향을 받아 인구구조의 변화가 6개 군에 비해 느리게 변화되는 것으로 판단된다.
지방소멸지수에서 충청남도 207개의 2020년 기준 읍면동을 분석 및 예측해본 결과 소멸 보통이상(1.5이상)의 읍면동 개수는 총 31개로 약 15.5%로 나타났으며 주의단계 23개로 11.1%, 소멸위험지역이 152개로 약 73.5%를 나타냈다. 2020년의 소멸 보통이상의 지역은 시단위에 해당하는 읍면동이였으며 군단위에서 유일하게 홍성군의 홍북읍이 소멸위험이 낮은 것으로 나타났다. 앞서 인구구조변화에서 나타났듯이 신도시개발에 따른 영향이 큰 것으로 판단된다. 향후 시군구 이하의 인구수 및 인구구조에 대한 변화요인과 예측 연구가 지속된다면 효율적인 종합계획이 이루어질 수 있을 것으로 판단된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Comprehensive plans for cities and regions, established in 20-year increments by respective cities and counties based on the act on law on planning and utilization of national territory, including estimates of the population within the target area. The estimated population as a starting point for the entire contents in the comprehensive plan and as a reference point for future plans (Kim Joon-hyeong, 2012). However, out of 15 cities in Chungcheongnam-do province, 8 cities have overestimated populations in varying degrees from 19% to 122% in their 2020 comprehensive plan, which is hindering effective planning.
In this study, the population and population structure of cities at submunicipal level that are not provided by KOSIS were predicted for effective establishment of city planning through the analysis of population and population structure changes across the country and at the municipal level using the shift-share model.
The basic formula of shift-share model was used along with the population registration demographics and estimated population data provided by KOSIS to determine its applicability to population forecast. The possibility of predicting population and population structure at the submunicipal level was determined by comparing the population and population structure of cities in Chungcheongnam-do province among the 17 municipal level cities.
The population and population structure of small cities and regions at submunicipal level in Chungcheongnam-do province were predicted, and local extinction index according to population decline was predicted in segments of town and township for consideration of change results.

1. Applicability of shift-share model
For population analysis and forecast of population structure by five-year age groups in j-region, the formula were rearranged into population growth effect, population structure effect, and regional share effect applying employment growth effect, industry structure effect and regional share effect, which are the three effects of total employment change for i-industry in j-region according to the shift-share model.
According to the shift-share model, there was no mutual migration between i-industries over time. In this study, however, population migration occurred when industry was substituted with population structure by five-year age groups. For an analysis using only statistical data, it was assumed that the residential environment in the region is maintained continuously over time without any change. Because population groups change over time, changes in the population structure were considered in terms of birth population based on fertile women and birth rate and to be affected annually by population groups at 80% from current groups and at 20% from previous groups. The 20% influence from the previous group of 0 to 4 year-old group was reflected separately using estimated future fertility rate and sex ratio. Population group over 100 years of age were excluded from the scope of this study.
As a result of forecasting the population of Chungcheongnam-do province in 2019 by analyzing the estimated nationwide population data from 2012 to 2018, 0.003% error was observed. Using the estimated population data for 2019, a nationwide population forecast was conducted for each year until 2045 in the same way. As a result of comparing the estimated population and the predicted population in 5-year increments from 2020 to 2045, errors were observed at varying degree from as little as -0.57% for the 2020 forecast to as much as -6.05% for the 2045 forecast.
In the analysis using the shift-share model, the data predicted applying the medium scenario among the national population projection scenarios were similar to the data predicted using the low scenario among the high, medium, low and nomigration scenarios for cities and provinces projection data. The results from using the suitability verification RMSPE (Root Mean Square Percent Error) showed up to 8.0%.
Future population prediction is possible in making predictions with limitations set on the factors of population migration factors using the shift-share model.

2. Population forecast for small and medium-sized regions below city level in Chungcheongnam-do province
In order to predict the estimated population of small and medium-sized regions below city level that are not provided by KOSIS, the changes in the population and population structure for 15 cities and regions and the submunicipal level regions such as eup (towns), myeon (townships), and dong (neighborhood) in Chungcheongnam-do province were investigated by applying the shift-share model and using resident registration demographic data that provide demographic data below the municipal level of si (cities), gun (counties), and gu (districts). The analysis method was applied in the same way as the population forecast for Chungcheongnam-do province. Since birth rate and sex ration estimates below the municipal level are not provided by KOSIS, the future birth rate and sex ratio in Chungcheongnam-do were used in calculating 20% influence from the previous population group of 0 to 4 year-old group. Analysis was conducted by applying this to the submunicipal level eup, myeon, and dong.
In order to determine the predictability of 15 cities and regions in Chungcheongnam-do province, the population of 15 cities and regions in Chungcheongnam-do province in 2019 were predicted by analyzing resident registration demographics from 2012 to 2018. As a result, the total population of Chungcheongnam-do from the aggregate population of 15 cities and regions showed -0.78% error. The discrepancy in error rate with that of 0.003% found in the population prediction for Chungcheongnam-do in 2019 analyzed earlier occurred due to the error amount between the estimated population data provided by KOSIS and the statistical data for the same period in the same area of ​​the resident registration demographics. Based on the estimated population between the ages of 0 to 99 in Chungcheongnam-do province in 2019, the error rate with the resident registration demographics was analyzed to be 3.53%.
Based on the total population, the error rate from population prediction for 15 cities and regions in Chungcheongnam-do ranged from 0.8% to -10.2%, and the error rate from population prediction for 207 towns, townships, and neighborhoods ranged from -10.37% to 14.92%.
In the analysis of population changes in Chungcheongnam-do, the population of Yeongi-gun and Gongju-si showed fluctuations due to administrative division reorganization with the launch of the Sejong Metropolitan Autonomous City. As the arithmetic mean value of regional share effect in the shift-share model is calculated using data from 2012 to 2018, the error rate increased due to the fluctuation of arithmetic mean values for the small sized regions. Thus, the use of arithmetic mean values in the shift-share model entails the limitation that the fewer number of analysis data, the higher the error rate.
With respect to the population structure of eight cities with relatively large populations among the 15 cities and regions in Chungcheongnam-do, Cheonan, Asan, Seosan, Gyeryong, and Dangjin indicated a change from the star-shaped population pyramid in 2020 with high proportion of population between the 20s and the 50s to the spindle-shaped population pyramid in 2045 with population decline.
In the case of Dangjin, Seosan, and Asan, the changes in population structure appeared slowly because of the developed specialized industries in the region. As for Cheonan, which is adjacent to the metropolitan area in Chungnam and is most developed in transportation, population structure change is judged to be insignificant. Despite the fact that Gyeryong is a city that has the smallest population, its population structure is maintained because military facilities are concentrated in the region.
In the case of Gongju, Boryeong and Nonsan, it was found that the population structure is changing from the star-shaped population pyramid in 2020 to the spindle-shaped and is expected to change to the inverted pyramid structure by 2045. As for the six regions except for Hongseong-gun, it was predicted that the population structure is changing rapidly from the spindle-shaped pyramid to the inverted pyramid.
The population structure change at the regional level occurs more rapidly compared to the cities due to the higher aging population, which is the characteristic of rural areas. In the case of Hongseong-gun, the population structure occured more slowly than the other six regions because of the influence of Hongbuk-eup, where residential areas are concentrated due to the relocation of Chungnam Provincial Government Office.
According to the analysis and prediction results for 207 submunicipal level regions in Chungcheongnam-do as of 2020 in reference to local extinction index, a total of 31 regions (15.5%) were found to be at above normal level risk for extinction (1.5), 23 regions (11.1%) at warning level, and 152 regions (73.5%) at risk of extinction. The regions that were found to be at above normal level risk of extinction in 2020 were submunicipal level regions applicable to city level. Among submunicipal level regions corresponding to county level, Hongbuk-eup of Hongseong-gun was the only region that indicated low risk of extinction.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서 론 1
• 1. 연구 배경 및 목적 1
• 2. 연구 내용 및 방법 4
• Ⅱ. 연구사 6
• 1. 인구지표 6
• 2. 변이할당모형 11
• 3. 국토계획 17
• 4. 도시계획 20
• 5. 농촌계획 28
• 6. 인구추정과 인구지표 38
• Ⅲ. 인구 변이할당모형 개발 49
• 1. 변이할당모형 기본식 49
• 2. 변이할당효과를 고려한 인구예측 모델 51
• 3. 전국 및 시도 인구분석 55
• 4. 추계인구와 비교분석 73
• Ⅳ. 충남지역 시군 및 읍면동 인구 및 구조예측 84
• Ⅴ. 결론 129
• 참고문헌 133
• ABSTRACT 143
• 부 록 149
• 1. 도시계획 유형 149
• 2. 일반농산어촌개발사업 유형 152
• 3. 인구추정방법 160
• 4. 인구통계자료 168

참고문헌 (Reference)

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