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ISSN : 1225-8857(Print)
ISSN : 2288-9493(Online)
Journal of Korean Society of Rural Planning Vol.24 No.3 pp.127-135
DOI : https://doi.org/10.7851/ksrp.2018.24.3.127

Migration Characteristics by the Regional Population Scale and Network Analysis of Population Movement Rate

Jimin Lee
Research Institute of Agriculture and Life Sciences, Seoul National University

Corresponding author : Lee, Jimin Tel : 02-880-4580 E-mail : habi1004@snu.ac.kr
31/07/2018 24/08/2018 28/08/2018

Abstract


In countries and regions population plays an important role. Recently the importance of population migration increased as population growth slowed. Researches on population migration are mainly focused on the analysis of the population movement factors and the regional structure analysis using the network analysis method. Analysis of regional structure through population movement is not enough to explain the phenomenon of migration of small cities and rural regions. In this study, to overcome the limit of previous studies the characteristics of the population movement rate according to the size of the population were analyzed. Also network analysis using the population movement OD (Origin and Destination) and population movement rate OD were conducted and the results of them were compared. As the results of analysis by the regional population scale, the population movement by population size showed a big difference in the areas with more than 100 thousand people and less than 100 thousand people. Migration to the outside of the province was the most frequent in regions with 30,000~50,000 people. The population migration rate network analysis result showed that the new area with large population inflow capacity was identified, which could not be found in the population movement network analysis because population movement number is small. The population movement rate irate is expected to be used to identify the central regions of the province and to analyze the difference in resident attractiveness.



인구 규모별 인구이동 특성과 인구이동률 네트워크 분석

이 지민
서울대학교 농업생명과학연구원

초록


    I. 서 론

    인구는 국가의 인적 자원으로 국가 경쟁력에 중요한 역할을 하고 있으며 사회를 구성하는 요소로 경제를 지 탱하는 소비력을 갖고 있다. 이러한 인구의 역할은 지역 경제 및 지역사회 유지에도 유사하게 적용된다. 특히 우 리나라는 최근 저출생과 고령인구 증가, 인구감소 시대 가 예상되는 등 인구 문제에 대한 관심과 중요성에 대한 인식이 늘어나고 있다. 인구 관련 지표로는 인구수와 인 구 구조를 기반으로 한 인구성장률, 인구밀도, 부양비, 노령화 지수, 출생률, 재생산률 등 다양한 지표가 존재하 며, 우리나라 뿐 아니라 전 세계에서 이러한 지표를 통 해 국가 정책 방향을 설정하거나 국가적 계획 수립에 활 용하고 있다.

    인구 증가의 둔화, 자연 출생 및 사망에 의한 인구변 화의 영향이 줄어들면서 인구 이동이 지역 인구에 미치 는 영향이 증가하였으며, 이와 관련된 다양한 연구가 진 행되어 왔다. Choi(2004)은 인구가 급격하게 증가하고 있 지 않은 국가에서 인구 이동은 지역의 역동성에 큰 영향 을 미치기 때문에(Pellegrini and Steward, 2002) 우리나라 의 인구 현상을 이해하기 위해서는 인구이동에 대한 분 석이 필수적이라고 지적하였다. Seong et al.(2015)은 인 구 이동은 지역의 인구, 경제, 사회 등 다양한 분야에 많 은 영향을 미치며 현재 자연적 인구증가가 거의 이루어 지지 않고 있어 사회적 증가가 그 지역의 인구 변화를 주도하고 있다고 인구이동의 중요성을 강조하였다.

    다양한 인구 이동 연구들은 주로 인구 이동 현상의 공간적 특징이나 원인을 분석하거나, 네트워크 분석을 통해 중심지와 공간구조 분석하기 위해 이뤄졌다. Choi(2004)은 인구 성장 지역을 파악하고 거리 조락성과 수도권의 공간 확장성을 분석하였다. 인구이동 원인에 관한 연구로는 Kwon and Lee(1995), Han et al.(2005), Kim(2013), Lee(2002), Choi and Kim(2012) 등이 있으며, 이들 연구에서는 임금 격차, 일자리, 교육 문화와 같은 사회경제적 요인이 이주에 영향을 준다고 가정하였으며 세부적으로는 연령대별 이주 결정 요인에 대한 연구가 진행된 바 있다. 이러한 이동 요인에 대한 연구와 달리 인구이동의 네트워크 분석 연구는 인구이동 현상 자체를 중심으로 공간구조에 대한 연구가 진행되었다. Lee and Kim(2006)은 인구이동을 통해 수도권 공간구조 변화를 분석하였으며, Seong et al.(2015)은 세종시와 충청권 인 구이동 네트워크 구조를 분석하였다. Lee et al.(2016)은 귀농귀촌 데이터를 이용하여 네트워크 중심성 분석과 지 역 그룹화를 수행하였다. 최근 Lee(2017)는 지방 중심 도 시인 전남 순천시를 대상으로 인구이동 현상을 분석하여 공간구조 변화를 연구하였으며, Lee and Oh(2017)은 2000년에서 2015년까지 인구이동 특징과 연결중심성을 분석한 바 있다.

    인구이동과 관련된 연구는 주로 인구이동 데이터를 기반으로 이루어졌으며, 인구이동률을 통한 연구는 미비 한 실정이다. 인구이동률을 활용한 연구로는 Kim(2007) 은 대도시의 지속가능발전성을 평가하는 지표 중 하나로 인구이동률을 이용하였으며, Lee(2009)는 연령에 따른 이 동률의 변화를 분석하였다. Park(2012)은 변이할당 분석 을 통해 인구이동의 성격 변화 및 연령별 분류로서의 인 구이동의 현상을 분석함에 인구이동률을 이용하였다. 인 구이동률 중 순이동률은 인구이동의 현상을 설명할 때 이용되기도 하나(Lee and Moon, 2016) 주로 평가모델의 변수이거나 하나의 지역 수치로 이용되었다.

    최근 연구들은 인구이동을 전출지, 전입지 정보를 활 용하는 OD(Origin and Destination)분석 및 네트워크 분석 이 주로 이루어지고 있으나, 이러한 연구에 적용된 데이 터는 인구이동수를 기반으로 진행되어 왔다. 한편 인구 이동률을 이용한 연구는 이동률을 하나의 변수로 이용함 에 그쳤으며 인구이동률에 대한 연구는 부재한 실정이 다.

    인구 규모는 지역의 정적인 상태특성을 나타내는데 반해, 인구이동은 지역의 동적인 특성을 나타낸다. 또한 지역의 인구 규모와 인구이동은 연관성이 높은 특징을 보이므로 이 두 요소를 모두 고려한 연구가 필요할 것이 다. 인구이동수를 이용하여 전국단위 네트워크 분석을 수행한 경우 인구가 집중된 수도권 지역이나 일부 도심 지역의 인구이동 특성만 부각되는 한계를 보였으며, 인 구 규모를 고려한 인구이동률은 이러한 인구이동 분석을 보완할 수 있을 것으로 판단된다.

    따라서 본 연구에서는 인구이동률을 단순 변수가 아 닌 인구이동률 OD자료를 구축하여 분석하고자 한다. 먼 저 인구 규모와 인구이동의 관계를 분석하고, 인구이동 수 OD와 인구이동률 OD자료를 이용할 경우를 비교하여 인구이동률을 통한 지역 공간구조 분석의 유용함을 살펴 보고자 한다.

    II. 데이터 및 연구방법

    1. 데이터

    인구이동 자료는 통계청 마이크로데이터 통합서비스 (Korea Statistics Microdata Integrated Service)에서 제공하 는 2015년 전입전출 자료를 이용하였다. 원 자료에서 매 트랩(Matlab)을 이용하여 전입지, 전출지 코드, 세대원, 세대구성원 자료를 이용하여 인구이동수를 추출하여 OD 자료를 생성하였다. 인구이동 OD 행렬은 다음 식(1)과 같이 표현할 수 있다.

    M i g r a t i o n f r o m i t o j = M i j i : o r i g i n r e g i o n j : d e s t i n a t i o n r e g i o n
    (1)

    대상 지역은 전국으로 시군구 단위로 자료를 구축하 였다. 2015년 기준 전국 기초지방자치단체수는 226개이 나 경기도 수원시, 안양시, 안산시, 고양시, 용인시, 충북 청주시 등의 일반구를 포함하여 252개 시군구를 대상으 로 데이터를 구축하였다. 또한 인구이동률을 계산하기 위해 각 시군구의 인구는 2015년 말 기준 주민등록인구 를 이용하였다.

    2. 연구방법

    가0" 인구이동 지표

    인구이동 지표로는 지역의 연앙 인구 Pk 및 인구이 동 자료 Mij를 기반으로 전입률(식 2), 전출률(식 3), 총 이동률(식 4), 순이동률 등 이 존재한다. 본 연구에서는 식 (2) ~ 식 (4)의 지표를 이용하여 인구이동 특성을 분 석하였다.

    m o v e i n r a t e o f k r e g i o n = i M i k P k P k : P o p u l a t i o n o f k r e g i o n
    (2)

    m o v e o u t r a t e o f k r e g i o n = j M k j P k
    (3)

    m o v e r a t e o f k r e g i o n = i M i k j M k j P k
    (4)

    나0" 공간적 인구이동 분석

    이동 범위에 따른 인구이동 특성을 분석하기 위해 이 동 범위를 같은 지역인 시군구내 이동, 인접 시군구와의 이동, 해당 광역시도 내 이동 및 광역시도 외 이동으로 구분하였다(식 (5) ~ 식 (7)). 지역 내 이동과 광역시도내 이동은 행정구역 코드를 이용하여 데이터를 구축하였으 며, 인접 시군구와의 이동은 행정구역도 GIS자료를 이용 하였다. GeoDa 프로그램 이용하여 인접한 시군구를 파 악하여 인접인 지역은 1, 아닌 지역은 0인 인접행렬 Aij (식7)을 이용하여 인접 시군구로의 인구이동 OD행렬을 구축, 분석하였다. 지역 내 인구이동은 지역의 주거의 불 안정성을 나타내기도 하나 지역의 거주 매력도와 지역 활력도를 나타낸다고 가정하였다.

    i n s i t e m o v e r a t e o f k r e g i o n = M k k P k
    (5)

    i n z o n e m o v e r a t e = M K k + M k K M k k P k K : r e g i o n s i n t h e z o n e w h e r e k i s
    (6)

    m o v e t o a d j a v e n r e g i o n s = i M i k · A i j + j M k j · A i j P k A d j a c e n c y = A i j w h e n j i s a d j a c e n t t o i : A i j = 1 o t h e r s : 0
    (7)

    다0" 이동률 네트워크 중심성 분석

    네트워크 분석 방법은 그래프 이론에 따라 각 객체를 결절점으로 보고 결절점과 결절점을 연결하는 연결선을 구축하고 네트워크상의 각종 흐름을 분석하는 것이다 (Lee and Kim, 2006). 본 연구에서는 252개의 시군구가 각 결절점이 되며, 인구의 이동이 흐름에 해당한다. 네트 워크 분석에는 Gephi 0.9.2 프로그램을 이용하였으며, 입 력 자료는 전출지 코드가 시작 결절점과 전입지 코드가 도착 결절점, 이동수와 인구이동률(전출률)1)을 가중치로 구성하였다.

    사회네트워크 분석에서 각 결절점의 중심성을 측정하 는 방법은 연결중심성, 근접중심성, 매개중심성, 고유벡 터 중심성 등 다양하나 본 연구에서는 연결중심성을 이 용하였다. 연결중심성은 한 점에 얼마나 많은 다른 점들 이 관계를 맺고 있는지를 기준으로 그 점이 중심에 위치 하는 정도를 계량화한 것이다. 보통 결절점의 연결수 (degree)를 기준으로 분석되나, 본 연구에 사용된 네트워 크 자료는 방향성을 가진 가중 네트워크로 결절점에서의 유입량, 유출량, 총 이동량(유입량+유출량, weighted degree(Opsahl, T, 2010))이 존재하며, 지역에 유입되는 인 구이동을 살펴보기 위해 weighted indegree를 중심으로 분석하였다. 인구이동 네트워크에서 유입인구수인 weighted indegree는 다음 식 (8)과 같이 나타낼 수 있다.

    C i n d e g r e e w ( k ) = i M i k
    (8)

    한편 전출률 OD 행렬은 인구이동 OD를 전출지 인구 수로 나눈 행렬로 나타낼 수 있으며, 전출률 네트워크의 weighted indegree는 식 (9)로 나타낸다. 전출률은 유입지 역과 연결된 지역에서 유입지역으로 이동하는 인구의 비 율을 의미하며, 전출률 네트워크의 weighted indegree는 k 지역으로 유입되는 각 지역의 전출률의 합계로, k 지역 의 인구유입능력을 파악할 수 있는 중심성 지수이다.

    C i n d e g r e e w ( k ) = i R i k R a t e o f M i g r a t i o n = R i j = M i j P i
    (9)

    III. 인구규모와 인구이동 특성

    1. 도별 시군구 인구 규모 현황

    2015년 주민등록인구 기준으로 252개 시군구를 인구 규모 기준으로 인구 50만 이상, 30만 이상 50만 미만, 10 만 이상 30만 미만, 5만 이상 10만 미만, 3만 이상 5만 미만, 3만 명 미만 지역으로 구분하여 살펴보았다. 이러 한 인구규모 단계는 지방자치법 제3조와 제7조의 일반 구, 시와 읍 설치 기준을 참고하여 인구 50만 명, 10만 명, 5만 명 기준을 결정하였으며, 30만 명과 3만 명을 중간 단계로 선정하였다(Table 1).

    인구 규모별 지역수 분포를 살펴보면, 252개 지역 중 36%인 90개 지역이 인구 10만 이상 30만 미만으로 나타 나 가장 많은 분포를 보였으며, 10만 이상 50만 명 이하 의 인구가 거주하는 지역의 수는 총 지자체 중 58%를 차지하는 145개 지역으로 나타났으며, 5만 명 이하가 거 주하는 지역이 50개 지역으로 20%로 차지하였다. 광역 시 및 도 지역별 분포를 살펴보면 광역시는 대부분 인구 10만 이상의 시군구로 구성되어 있었으며, 도 중에서는 경기도가 광역시와 유사한 분포를 보였다. 서울특별시는 인구 10만 미만 구가 존재하지 않았다. 이와 대조적으로 강원도와 전라남도는 인구 5만 미만인 행정구역 수가 가 장 많이 분포하는 것으로 나타났다. 경상북도의 경우에 는 10만 이상 30만 미만 지역의 수가 10개, 5만 미만 지 역이 10개로 시군구별 인구 분포가 양극화된 형태로 나 타났다(Table 2).

    2. 인구 규모별 인구이동 규모

    2015년 전입 인구와 전출 인구의 계는 21,162천 명이 며 이러한 인구이동량을 지역 인구 규모별로 살펴보면 (Table 3), 지역수에서는 5.2%에 해당하는 인구 50만 명 이상인 지역의 인구이동량이 3,274천 명으로 15.47%를 차지하였으며, 지역수에서 27%를 차지하는 인구 30만 이상 지역은 인구이동의 58%를, 인구 10만 이상 지역은 지역수는 62.69%를 차지하나 인구이동량의 92%를 차지 하는 것으로 나타났다. 인구 10만 명 미만 지역은 지역 수에서는 37.3%를 차지하지만 인구이동수에서는 8%에 그치고 있다. 이를 통해 대부분의 인구이동은 대도시 및 인구가 집중된 수도권에서 이루어지고 있는 것을 알 수 있다. 따라서 전국단위 인구이동에서 이러한 인구이동수 를 기반으로 분석할 경우, 지방에 존재하는 중소도시 및 농촌 지역의 인구이동 특성이나 수도권 이외 지역의 중 심지 등 지역 구조를 파악하기 어려운 특성을 보이게 된 다.

    인구 규모가 클수록 인구이동수가 증가하므로 인구 규모의 영향을 배제한 인구이동 특성을 파악하기 위해 인구이동률 데이터를 분석하였다. 인구이동률은 전입인 구와 전출인구의 합계를 해당지역 인구로 나눈 지표이 다. 인구 규모별 평균 인구이동률을 살펴보면(Figure 1), 인구 50만 이상인 지역은 44.35%로 높은 인구이동률을 보였으며, 인구 30-50만 지역은 42.47%, 인구 10만- 30만 지역은 39.59%로 전체 인구이동률 평균(41.07%)과 유사 하나 인구 규모가 줄어들수록 이동률도 함께 줄어드는 것으로 나타났다. 인구 5만-10만 지역의 인구이동률과 3 만-5만, 3만 미만 지역의 인구이동률은 33%에서 34%로 큰 차이를 보이지 않았다.

    3. 이동 범위와 인구이동률

    인구이동의 범위를 같은 시군구내, 해당 지역에 인접 한 시군구, 해당 지역이 존재하는 광역시 및 도지역 내, 도경계를 넘은 이동으로 각각 구분하여(Figure 2) 살펴본 결과, 인구 규모에 따라 다른 특성2)을 보였다(Table 4).

    50만 이상 인구가 거주하는 시군구의 인구이동률을 살펴보면, 평균 이동률은 44.35%로 가장 크게 나타났으 며, 이 중 10.28%가 도경계를 넘은 이동이었으며, 약 34%가 같은 광역시(혹은 도)내 이동하는 것으로 나타났 으며, 시군구내 이동률이 12.13%로 다른 인구규모 지역 들 보다 높게 나타났다. 이러한 이동 범위별 인구이동률 분포는 10만-30만과 30만-50만 지역에서도 유사하게 나 타났다. 50만 인구 이상 지역보다 총 인구이동률은 다소 감소한 형태를 띄었으나, 이동 범위별 비율은 인접시군 구의 이동이 조금 증가하는 것 이외 유사한 형태로 나타 났다. 인구 10만 이상의 지역은 도시지역으로 유사한 패 턴이 보인 것으로 판단된다.

    인구 10만 미만 지역의 인구이동률은 도시지역에 비 해 낮게 나타났으며, 인구이동 범위별 인구이동률의 패 턴도 다르게 나타났다. 인구 10만 이상의 도시지역의 경 우 이동의 77%가 동일한 광역구역 내 이동인데 반해, 인구 10만 이하 지역의 경우 이동의 62~69%가 동일 광 역 구역 내 이동으로 나타나서 광역 행정구역 외의 이동 비중이 큰 것으로 나타났다. 광역시도 외 이동은 인구 3 만 ~ 5만 명의 지역이 3만 면미만 지역보다 더 높게 나 타나 인구 유출 여력이 있는 지역에서 유출이 지속적으 로 일어나고 있음을 예상되었다. 또한 광역구역 외 인구 이동이 큰 비중을 차지하는데 비해 같은 시군구나 인접 시군구내 이동률은 낮은 특징을 가지며, 특히 인구 5만 미만의 경우 인접 시군구내 인구이동률은 1.79%로 매우 낮게 나타났다. 이는 거주하는 지역의 매력도 및 인구이 동을 통한 지역의 활력도가 매우 떨어진 상태임을 알 수 있다.

    IV. 인구이동 네트워크 분석과 인구이동률 네트워크 분석 결과 비교

    네트워크 분석법을 이용하여 인구이동 네트워크와 인 구이동률 네트워크의 Weighted indegree를 비교하였다. 인구이동 네트워크 분석에서 Weighted indegree는 전입인 구수를 나타내며, 인구이동률 네트워크에서 Weighted indegree는 각 지역에서 유출되는 인구비율의 합계를 나 타낸다. 인구이동 OD와 인구이동률 OD에서의 유입력이 높은 중심지를 살펴보기 위해 상위 지역 리스트를 뽑아 비교하였다. 또한 각 OD에서 지역 내 인구이동수와 인 구이동률을 각각 제외했을 경우 순위도 함께 비교하였 다.

    Table 5를 살펴보면 경기도 화성시가 가장 유입인구가 많고, 전입 인구 비율도 가장 높은 것으로 나타났다. 이 는 화성시 건축연도별 주택수를 살펴보면 2015년도에 아파트 공급이 2만 2천 여 호가 공급됨에 따른 것으로 판단된다. weighted indegree 기준에서는 상위 20위 지역 은 대부분 경기도, 인천, 서울지역이 차지하였으며, 세종 특별자치시가 20위로 나타났으나 지역 내 이동인 self-loop를 제외한 결과에서는 세종특별자치시가 3위로 나타났다. 서울 및 수도권의 인구유입력은 지역 내 이동 이 큰 비중을 차지하며, 이는 지역의 활력 정도를 나타 내고 있다. 이동 인구수 기준에서는 서울, 경기 및 도시 지역이 높은 순위를 보이는 것으로 파악되었으나 세부적 으로는 지역 내 이동을 제외하느냐에 따라 순위가 매우 달라졌다.

    서울 관악구와 강동구, 경기도 파주시와 평택시, 대구 달서구와 경남 김해시는 지역 내 이동을 제외한 상위 20 개 순위에 나타나지 않았다. 이들 지역은 인구이동에서 지역 내 이동이 활발한 지역으로 거주 불안전성이 높으 나 거주의사가 높은 지역으로 예상되었다. 지역 내 이동 을 제외한 순위에서는 경기도 남양주시, 서울 마포구와 동작구, 경기도 용인시 기흥구와 수원시 권선구, 대전 유 성구가 상위 지역으로 나타났으며, 이들 지역은 인구이 동에서 타 지역에서의 인구 유입이 큰 지역으로 인구유 입력이 크고 주거 선호 지역일 가능성이 높을 것으로 예 상할 수 있다.

    인구이동률 네트워크의 weighted indegree 높은 값을 갖는 지역을 살펴보면 인구이동 OD 분석 결과와는 달리 서울 및 수도권 이외의 지역이 다수 나타났다. 인구 규 모의 효과를 제외하였기 때문에 각 지역 권역에서의 인 구 유입 영향력이 큰 지역을 파악할 수 있다. 또한 지역 내 인구이동 비율을 제외한 경우의 상위 20위 지역을 비 교하였을 경우 강원도 춘천시, 경북 구미시, 경남 진주시 3개 지역 이외 지역이 20위 안에 동일하게 존재하여 지 역 내 인구이동비율에 의한 변화는 크지 않았다. 인구이 동 OD에서 20위 순위에 들지 못하였으나 이동률 분석에 서 높은 순위의 지역은 광주광역시(광산구, 서구, 북구) 로 나타났으며, 대전광역시 서구, 전북 전주시 완산구, 경기도 평택시, 강원도 원주시가 이동수에서 누락되었던 인구유입 중심지로 나타났다. 인구이동수 기준으로 전국 을 분석하였을 경우 인구가 집중된 수도권이 중심으로 부각되었으나 이동률에서는 각 지역 권역에서 인근 지역 의 인구를 유입하고 있는 지역들을 살펴볼 수 있었다.

    네트워크 분석 결과를 상위권 지역뿐만 아니라 전국 분포를 살펴보기 위해 0.5 표준편차 기준으로 인구이동 OD와 인구이동률 OD 두 네트워크의 Weighted indegree 를 비교한 주제도는 Figure 3과 같다. 지역 내 이동은 제 외한 Weighted indegree를 지도로 나타내었으며, 인구이 동 OD와 인구이동률 OD 두 가지 경우 모두 평균-0.75표 준편차 이하 그룹이 각각 85개 지역, 81개 지역으로 가 장 많은 수의 지역이 분포하는 것으로 나타났다. 구간별 지역 수 분포를 비교하면, 인구이동률 OD에서 평균-0.75 표준편차 이상 평균+0.75표준편차 이하인 지역수가 113 개 지역에서 118개 지역으로 늘어나 인구이동률이 인구 이동수가 적은 지역에서도 인구유입력을 비교하기에 적 합한 것으로 나타났다. 지역별로는 강원도의 경우 기존 인구이동 OD 결과에 비해 높은 중심성을 보인 지역들은 춘천시와 원주시로 나타났으며, 경북에서는 구미시, 경남 에서는 진주시, 전남에서는 목포시와 광주광역시 북구, 전북에서는 전주시, 충청지역에서는 세종특별자치시로 나타났다.

    인구이동 OD를 통한 네트워크 분석은 인구이동수를 기반으로 하고 있어 인구가 집중되고 인구이동이 활발히 이루어지는 서울 및 수도권의 인구이동이 특징적으로 나 타나고 있는데 비해, 인구이동률의 경우 인구이동수에서 살펴볼 수 없는 수도권 이외 지역에서 인구 유입을 주도 하는 인구유입력이 높은 중심지역을 살펴보기에 보다 효 과적이라 생각된다.

    V. 결 론

    본 연구에서는 인구이동 연구에서 인구 규모와 이동 범위를 고려하고자 인구 규모별, 이동 범위별 인구이동 특성을 분석하고 인구 규모 효과를 제외한 인구이동 네 트워크 특성을 파악하기 위해 인구이동률 OD를 구축하 여 인구이동 OD 네트워크 분석 결과와 비교 분석하였 다.

    인구 규모별 인구이동 특성에서는 인구이동의 대부분 인 92%가 인구 10만 명 이상인 도시 지역에서 나타나고 있었으며, 인구 10만 명 미만의 94개 지역은 인구이동의 8%를 차지하고 있었다. 이를 통해 전국단위 인구이동 분석에서 인구 규모가 작은 지역의 인구이동 특성 파악 이 어려운 점을 확인할 수 있었다. 인구이동률에서는 인 구 규모가 클수록 인구이동률이 높게 나타났으나, 인구 10만 명 이하 지역에서는 큰 차이를 보이지 않았으며, 인구이동률에서 도시 지역에서의 인구 규모에 따른 이동 률 차이가 크게 나타났다.

    인구 규모별 이동 범위에 따른 이동률 분석에서도 인 구 10만 명을 기준으로 차이점이 나타났다. 인구 10만 명 이상 지역에서는 지역 내 혹은 인접 지역으로의 이동 의 이동률이 전체 평균 이동률에서 차지하는 비율이 42~43%로 높게 나타났으나, 인구 10만 명 이하 지역에 서는 급격히 낮아지는 것으로 나타나 이들 지역민들의 지역에 대한 거주 매력도가 낮게 나타나고 있음을 알 수 있었다. 인구 규모 3만 이상 5만 이하 지역에서 도외 이 동률이 다른 인구 규모 지역보다 높게 나타나 이들 지역 에서 원거리 이동이 주로 이뤄짐을 예상할 수 있었다.

    인구이동수 네트워크 분석과 인구이동률 네트워크 분 석을 비교한 결과, 인구이동수 OD 분석에서는 인구규모 가 큰 지역의 인구이동이 주로 부각되고 있었으며, 인구 이동률 OD분석 결과에서는 인구이동수 OD에서 파악하 기 어려웠던 지역 권역의 인구 유입 중심지 파악이 용이 하였다. 지역별로는 강원도 춘천시와 원주시, 경북 구미 시, 경남 전주시, 전남 목포시와 광주광역시 북구, 전북 전주시, 세종특별자치시 지역이 인구유입력이 큰 지역으 로 파악되었다.

    본 연구에서는 인구의 규모가 인구이동에 미치는 역 할과 이를 배제한 인구이동률을 이용하여 네트워크 분석 의 효과성을 알아보고자 하였으며, 연구 결과 인구유입 력 분석에 인구이동률 활용이 유용함을 알 수 있었다. 그러나 과소화 지역 및 지방 소멸 등의 연구를 위해서는 다년도 누적 데이터를 이용해야 할 것이며, 향후 권역별 인구이동 구조 및 지자체 유형별 세분화 연구 등이 필요 할 것으로 판단된다.

    본 연구는 2017년도 정부(미래창조과학부)의 재원으 로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 기초연구사 업임(NRF-2015R1C1A2A01052421)

    Figure

    KSRP-24-127_F1.gif

    Movement rate of regions by the scale of population

    KSRP-24-127_F2.gif

    Scopes of migration

    KSRP-24-127_F3.gif

    Weighted indegree distribution maps

    Table

    Groups by the population scale

    Number of regions by the scale of the population in each province

    Migration of regions by the scale of population (unit: person)

    Movement rate of regions by the scope of move and by the scale of population (unit: %)

    Top 20 regions from the result of network analysis in migration OD and Movement rate OD

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