통계청 장래인구 추계에 따르면 생산가능인구는 2019년을 정점으로 2030년까지 350만명 이상 감소할 것으로 예상하고 있다. 또한 우리나라는 2020년 합계출산률이 0.84명으로 OECD국가 중 가장 낮은 수준을 보이고 있다. 우리나라의 인구감소 현상은 고령화와 함께 큰 문제로 제시되고 있다. 그러나 수도권 일부 지역에서는 인구수가 증가하고 있는 지역도 확인되고 있다. 이에 본 연구에서는 인구수 변화에 영향을 주는 요인을 중요한 순으로 확인하고자, 머신러닝을 통해 분석하였다. 영향요인은 5세 연령대별 인구구성요인 및 지역사회의 고용, 주택, 문화, 보건, 복지 등의 사회적 요인으로 구분하여 분석하였다. 분석결과, 50~54세, 45~50세 연령대의 인구수 변화가 지역의 인구수 변화에 영향력의 중요도가 높은 것을 확인하였다. 해당 인구는 우리나라 인구구성비가 높은 연령대이며, 경제활동이 활발하게 이루어지는 생산가능연령대이기 때문에 큰 것으로 판단된다. 반대로 고령의 연령대에서는 인구수 변화에 영향력이 적은 것을 확인하였다. 인구증감에 대한 지역특성요인 분석결과 주택(아파트) 공급량이 영향력이 높은 것을 확인하였다. 아파트의 공급이 많았다는 것은 단순히 주택공급 외에도 개발로 인한 편의시설 증가, 일자리 창출 등이 함께 이루어 졌기 때문일 것으로 판단된다. 임대가격은 음(-)의 방향으로 영향을, 매매가격은 양(+)의 방향으로 영향을 주는 것으로 확인되었다. 본 연구에서는 인구증감의 요인을 복합적으로 알아보고자 하였으나 향후 지역 특성에 따라 유형을 나누어 분석한다면 보다 개선된 연구 결과를 도출할 것으로 판단된다.
According to the population projections by Statistics Korea, the working-age population is expected to decline by over 3.5 million people from its peak in 2019 to 2030. Additionally, Republic of Korea has the lowest total fertility rate of 0.84 births per woman among OECD countries. The population decline in Korea is a significant challenge accompanied by population aging. However, there are some regions in the metropolitan area where population growth is observed. In this study, we aim to identify the key factors influencing population change using machine learning analysis. The factors consider include population composition by age group and various social factors such as employment, housing, culture, health-care, and welfare at the community level. The analysis results show that changes in population size in the age groups of 50∼54 and 45∼50 had a high degree of influence on the change in the population of the region. These age groups have a high proportion in the population composition of Korea and are associated with active economic activities in the working-age population. On the other hand, age groups with older individuals have less influence on population change. In terms of regional characteristics, the analysis reveals that the supply of housing, particularly apartments, had a strong impact on population change. The availability of apartments indicates not only increases housing supply but also the development of convenient facilities and job creation. Rental prices are found to have a negative influence, while property prices have a positive influence on population change. Although this study aims to examine multiple factors affecting population change, further analysis based on regional characteristics and typologies could yield more improved research outcomes.
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행연구
Ⅲ. 분석자료 및 머신러닝 결과
Ⅳ. 결론
Reference