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2022 Vol.22, Issue 2

Research Article

31 August 2022. pp. 1-16
Abstract
The main purpose of this paper is to understand the regional-age-specfic population movement characteristics of Korea’s major cities. To this end, we intend to lay a methodological foundation for the region-age-specific migration research, attempting to define new spatial units for region-specific migration research, and utilizing the flow SSD to analyze the age specificity of migration flows. On this methodological basis, the research procedure was refined and analyzed for the 2020 population movement data of the seven major cities in Korea. The main analysis results are as follows. First, in the case of Seoul, the specialized out-migration flows appear evenly in all age groups, but spatial separation between age groups is remarkable. The specialized in-migration flows appear intensively at the age of 25 to 29, and the degree of specialization is higher than that of the out-migration flows. Second, Busan, Daegu, Gwangju, Daejeon, and Ulsan show similar trends. The specialized out-migration flows appear predominantly at the ages of 25 to 29, and are the least at the ages of 35 to 39. The specialized in-migration flows also appear predominantly at the ages of 25 to 29. Specialized out-migration flows for the ages of 25 to 29 tend to be mainly concentrated in the Capital Region, while those aged 65 to 69 tend to be limited to the surrounding areas. Although specialized areas by age group show some spatial consistency between the out-migration and in-migration flows, the number of specialized flows and the degree of specialization of the in-migration flows are relatively small and lower than that of the out-migration flows. Third, Incheon shows different characteristics from other metropolitan cities. In both the out-migration and in-migration flows, the age group tends to appear evenly without being concentrated at the ages of 25 to 29, especially the proportion of 35 to 39 years old is relatively high. Between the out-migration and in-migration flows, the spatial consistency of specialized areas by age group does not stand out. In the future, methodological refining and empirical analysis of more regions or more points of time are expected.
본 논문의 주된 연구 목적은 우리나라 대도시의 지역-연령-특수적 인구이동 특성을 파악하는 것이다. 이를 위해 지역-연령-특수적 인구이동 연구를 위한 방법론적 토대를 마련하고자 했는데, 지역-특수적 인구이동 연구를 위한 공간단위를 새롭게 규정하고, 인구이동 플로의 연령 특화도 분석을 위해 플로 SSD를 활용하였다. 이러한 방법론적 토대 위에서 연구 절차를 정련화하여 우리나라 7대 특별・광역시의 2020년 인구이동 데이터에 대한 분석을 실시하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 서울의 경우, 특화된 전출 플로는 모든 연령 그룹에서 골고루 나타나지만 연령 그룹 간에 공간적 분리가 현저하다. 특화된 전입 플로는 25~29세에 집중적으로 나타나며, 전출 플로에 비해 특화도도 높다. 둘째, 부산, 대구, 광주, 대전, 울산은 유사한 경향을 보여준다. 특화된 전출 플로는 25~29세에 지배적으로 나타나고, 35~39세에 가장 적다. 특화된 전입 플로 역시 25~29세에 지배적으로 나타난다. 25~29세에 특화된 전출 플로는 주로 수도권 지역에 집중되고, 65~69세는 주변의 시군 지역에 한정되는 경향이 있다. 연령 그룹별 특화 지역이 전입 플로와 전출 플로 사이에서 어느 정도의 공간적 일치성을 보이지만, 특화 플로의 수와 특화도는 전입 플로가 전출 플로에 비해 상대적으로 적고 낮다. 셋째, 인천은 다른 광역시와는 다른 특성을 보인다. 전출 플로와 전입 플로 모두에서 연령 그룹이 25~29세에 집중되지 않고 골고루 나타나는 경향이 있는데, 특히 35~39세의 비중이 상대적으로 높게 나타난다. 전입 플로와 전출 플로 사이에서 연령 그룹별 특화 지역의 공간적 일치성이 두드러지지 않는다. 향후에 방법론적 정련화와 보다 많은 지역 혹은 보다 많은 시점에 대한 실증적 분석이 이루어지길 기대한다.
References
  1. 김감영, 2010, “연령별 인구이동 특성에 대한 탐색적 공간 데이터 분석(ESDA) : 대구시를 사례로,” 한국지역지리학회지, 16(5), 590-609.
  2. 김감영・이상일, 2012, “Web GIS 기반 유선도 작성을 통한 인구이동통계의 지리적 시각화,” 대한지리학회지, 47(2), 268-281.
  3. 김지우・이건학, 2017, “웹기반 데이터 시각화 도구를 활용한 플로우 데이터의 지리적 시각화 기법 탐색,” 한국지도학회지, 17(1), 25-39. 10.16879/jkca.2017.17.1.025
  4. 박지희, 2018, “공간통계기법을 활용한 학령인구의 순이동 추정,” 한국지도학회지, 18(3), 77-90. 10.16879/jkca.2018.18.3.077
  5. 이상일, 2007, “거주지 분화에 대한 공간통계학적 접근 (I): 공간 분리성 측도의 개발,” 대한지리학회지, 42(4), 616-631.
  6. 이상일, 2008, “거주지 분화에 대한 공간통계학적 접근 (II): 국지적 공간 분리성 측도를 이용한 탐색적 공간데이터 분석,” 대한지리학회지, 43(1), 134-153.
  7. 이상일・김현미, 2021, “인구이동 플로의 연령-특수적 패턴 분석을 위한 방법론 연구 - 우리나라 시군구 단위 인구이동에의 적용 -,” 대한지리학회지, 56(5), 537-550. 10.22776/kgs.2021.56.5.537
  8. 이상일・이소영, 2019, “우리나라 센서스 지리의 고도화를 위한 제언: 메조-스케일 공간단위의 다양화,” 지리교육논집, 63, 1-14. 10.46329/LLF.2019.11.28.63
  9. 이상일・이소영, 2021, “인구이동 플로의 지리적 시각화를 위한 개념적 명료화: 우리나라 2020년 인구이동에 대한 주제도 제작,” 한국지도학회지, 21(3), 23-42. 10.16879/jkca.2021.21.3.023
  10. 이상일・조대헌, 2012, “지역간 인구이동의 예측을 통한 우리나라 시도별 장래 인구 추계: 다지역 코호트-요인법의 적용,” 대한지리학회지, 47(1), 98-120.
  11. 통계청, 2021, “2020년 국내인구이동통계 결과,” 보도자료, 1월 26일.
  12. Bell, M., Blake, M., Boyle, P., Duke-Williams, O., Rees, P., Stillwell, J., and Hugo, G., 2002, Cross-national comparison of internal migration: Issues and measures, Journal of the Royal Statistical Society A, 165(2), 1-30. 10.1111/1467-985X.t01-1-00247
  13. Bernard, A., Bell, M., and Charles-Edwards, E., 2014, Improved measures for the cross-national comparison of age profiles of internal migration, Population Studies, 68(2), 179-195. 10.1080/00324728.2014.890243
  14. Black, W.R., 1973, Towards a factorial ecology of flows, Economic Geography, 49(1), 59-67. 10.2307/142745
  15. Coll, A.G. and Stillwell, J., 1999, Inter-provincial migration in Spain: Temporal trends and age-specific patterns, International Journal of Population Geography, 5(2), 97-115. 10.1002/(SICI)1099-1220
  16. Davies, W.K.D. and Thompson, R.R., 1980, The structure of interurban connectivity: A dyadic factor analysis of Prairie commodity flows, Regional Studies, 14(4), 297-311. 10.1080/09595238000185261
  17. Dennett, A. and Stillwell, J., 2010, Internal migration patterns by age and sex at the start of the 21st century, in Stillwell, J., Duke-Williams, O., and Dennett, A., eds., Technologies for Migration and Commuting Analysis: Spatial Interaction Data Applications, New York: Business Science Reference, 153-174. 10.4018/978-1-61520-755-8.ch008
  18. Fotheringham, A. S., 1981, Spatial structure and distance-decay parameters, Annals of the Association of American Geographers, 71(3), 425-436. 10.1111/j.1467-8306.1981.tb01367.x
  19. Johnson, K.M., Voss, P.R., Hammer, R.B., Fuguitt, G. V., and McNiven, S., 2005, Temporal and spatial variation in age-specific net migration in the United States, Demography, 42(4), 791-812. 10.1353/dem.2005.0033
  20. Karachurina, L. and Mkrtchyan, N., 2018, Age-specific net migration patterns in the municipal formations of Russia, GeoJournal, 83(1), 119-136. 10.1007/s10708-016-9757-4
  21. Lee, 2001, A spatial statistical approach to migration studies: Exploring the spatial heterogeneity in place-specific distance parameters, Journal of the Korean Association of Regional Geographers, 7(3), 107-120.
  22. Morrill, R., 1994, Age-specific migration and regional diversity, Environment and Planning A: Economy and Space, 26(11), 1699-1710. 10.1177/0308518X9402601102
  23. Nystuen, J.D. and Dacey, M.F., 1961, A graph theory interpretation of nodal regions, Papers and Proceedings of the Regional Science Association, 7(1), 29-42. 10.1007/BF01969070
  24. Plane, D.A. and Heins, F., 2003, Age articulation of U.S. inter-metropolitan migration flows, Annals of Regional Science, 37(1), 107-130. 10.1007/s001680200114
  25. Plane, D.A. and Rogerson, P.A., 1994, The Geographical Analysis of Population with Applications to Planning and Business, New York: John Wiley & Sons.
  26. Plane, D.A., 1992, Age-composition change and the geographical dynamics of interregional migration in the U.S., Annals of the Association of American Geographers, 82(1), 64-85. 10.1111/j.1467-8306.1992.tb01898.x
  27. Rogers, A., 1995, Multiregional Demography: Principles, Methods and Extensions, New York: John Wiley & Sons.
  28. Rogers, A., 2008, Demographic modeling of the geography of migration and population: A multiregional perspective, Geographical Analysis, 40(3), 276-296. 10.1111/j.1538-4632.2008.00726.x
  29. Rogers, A., 2015, Applied Multiregional Demography: Migration and Population Redistribution, New York: Springer. 10.1007/978-3-319-22318-6
  30. Stillwell, J., 1991, Spatial interaction models and the propensity to migrate over distance, in Stillwell, J. and Congdon, P., eds., Migration Models: Macro and Micro Approaches, New York: Belhaven Press, 34-56.
  31. Tiefelsdorf, M. and Braun, G.O., 1997, The migratory system of Berlin after the unification in the context of global restructuring, Geographia Polonica, 69, 23-44.
  32. Tiefelsdorf, M., 2003, Misspecifications in interaction model distance decay relations: A spatial structure effect, Journal of Geographical Systems, 5(1), 25-50. 10.1007/s101090300102
  33. Xu, Z., 2014, Spatial and longitudinal patterns in county age-specific net migration in the United States 1950-2010, The Professional Geographers, 66(4), 641-652. 10.1080/00330124.2013.868690
Information
  • Publisher :The Korean Cartographic Association
  • Publisher(Ko) :한국지도학회
  • Journal Title :Journal of the Korean Cartographic Association
  • Journal Title(Ko) :한국지도학회지
  • Volume : 22
  • No :2
  • Pages :1-16