All Issue

2022 Vol.22, Issue 2 Preview Page

Research Article

31 August 2022. pp. 51-67
Abstract
Despite the recent increase in interest in population projections for small-areas such are si-gun-gu level units in South Korea, methodological studies on related matters are being conducted very limited. Therefore, the main objective of this study is to compare and analyze the characteristics of various methodological alternatives for small-area population projections using observation data. To this end, based on a review of previous studies on population projections for small areas, major methodologies were selected. In performing population projections for the selected methodologies, 20 execution-level methods are derived according to the applicable detailed plans or settings. For each method, population projections were performed targeting for year 2020 based on data from 2001-2010 at the si-gun-gu level in South Korea, and the results were analyzed. First, the compromise-share method and the biregional cohort-component method turned out to be almost equally superior in terms of the overall performance for the total population projection. Second, other characteristics were revealed when the estimation results were further examined in terms of population structure and spatio-temporal heterogeneity. The results of the biregional cohort-component method were excellent except for the population aged 0-4 and 25-34. In the short-term projections (5 years), the compromise-share method was the best, but the increase in error due to the increase in the estimation period was the lowest in the biregional cohort-component method. Areas with an error of more than 10% accounted for about 25%. They often experienced a great migration pattern change or a serious fluctuation in population growth rate during the estimation period. This study is expected to be a major reference in conducting population projections for various small-areas by presenting an empirical basis for the small-area population projections.
최근 시군구와 같은 소지역 수준의 인구추계에 대한 관심이 증대하고 있음에도 불구하고 방법론적 연구는 매우 제한적이다. 따라서 본 연구의 주된 목적은 관찰 데이터를 이용해 다양한 소지역 인구추계 방법의 특성을 비교 분석하는 것이다. 이를 위해 선행연구에 대한 검토를 바탕으로 소지역 인구추계로 활용될 수 있는 주요 방법론을 선정하였다. 선정된 방법론을 대상으로 인구추계를 수행함에 있어 적용 가능한 세부 사항을 고려하여 20여 가지의 실행 방법으로 구분하였다. 각 방법에 대해 우리나라 시군구 단위로 2001-2010년의 데이터를 바탕으로 2020년까지의 인구를 추계하고, 그 결과를 분석하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 총인구를 대상으로 전반적인 추계 수행성을 비교한 결과 절충 할당법과 이지역 코호트-요인법이 상당히 유사한 정도로 가장 우수한 것으로 나타났다. 둘째, 추계 결과를 인구구조 및 시공간적 이질성의 측면에서 세부적으로 따져본 결과 다른 특성들도 드러났다. 대체로 이지역 코호트-요인법의 결과가 우수하였지만 0-4세, 25-34세 인구에 대한 오차는 상대적으로 크게 나타났다. 추계 기간이 짧은 단기 추계(5년)에서는 절충 할당법이 가장 우수했지만 추계 기간 증가에 따른 오차 증가 폭은 이지역 코호트-요인법이 가장 낮았다. 개별 시군구의 오차 간에 편차가 있는데, 10% 이상의 오차를 가진 시군구는 약 25%였다. 이들은 인구 이동의 시계열 변이가 크거나 추계기간 중 인구성장율이 달라진 경우가 많았다. 이 연구는 소지역 인구추계 방법의 경험적 근거를 제시하여 향후 수행될 다양한 소지역 인구추계에서 주요한 참고가 될 것으로 기대된다.
References
  1. 고문익・김걸, 2021, “한국 지방소멸위험의 공간분포 변화분석,” 한국지도학회지, 21(1), 65-74. 10.16879/jkca.2021.21.1.065
  2. 김영우・문영기, 2008, “도시기본계획상 토지이용계획 수립의 한계와 개선방안,” 국토연구, 58, 95-114. 10.15793/kspr.2008.58..006
  3. 김제국・안수민・박성구・좌승희, 2006, 「도시기본계획 인구지표의 설정실태와 관리방안에 관한 연구: 경기도 시군 도시기본계획을 중심으로」, 경기개발연구원.
  4. 김태헌・김동회・정구현, 2006, “코호트 요인법을 이용한 시군구별 장래인구추계,” 통계연구, 11(2), 1-39.
  5. 민성희・변필성・김선희・차은혜・이철호・안용진, 2016, 「국토계획 수립지원을 위한 인구분석 방법 연구」, 국토연구원.
  6. 박주석, 2020, “도시기본계획 인구지표와 통계인구 비교분석,” 한국농공학회지, 62(3), 40-45. 10.15713/ins.bhj.09
  7. 심창섭・김오석・한지현・송슬기・나건수・김기환, 2019, 「출산・고령화를 고려한 폭염 노출위험인구 전망 및 지역별 대응전략」, 한국환경정책・평가연구원.
  8. 우해봉・양지윤・조성호・안형석, 2016, 「인구추계 방법론의 현황과 평가」, 한국보건사회연구원.
  9. 이보경, 2019, 「2040년 장래인구 분포 전망 연구」, 국토연구원.
  10. 이상림・조영태, 2005, “H-P 기법을 이용한 기초자치단체의 장래인구추계,” 한국인구학, 28(1), 149-172.
  11. 이상일, 2014, 「시나리오 기반의 시군구 단위 인구추계 모형 개발」, 국토연구원.
  12. 이상일・조대헌, 2012, “지역간 인구이동의 예측을 통한 우리 나라 시도별 장래 인구 추계: 다지역 코호트-요인법의 적용,” 대한지리학회지, 47(1), 98-120.
  13. 이상일・조대헌, 2020, “우리나라 소지역 인구 추계를 위한 방법론 연구: 추세외삽법을 중심으로,” 지리교육논집, 64, 1-19.
  14. 이상호, 2018, 「한국의 지방소멸 2018」, 한국고용정보원.
  15. 임석회, 2018, “인구감소도시의 유형과 지리적 특성 분석,” 국토지리학회지, 52(1), 65-84.
  16. 조대헌, 2021, “우리나라 도시 축소의 인구 요인 및 특성 분석,” 한국도시지리학회지, 24(1), 29-44. 10.21189/JKUGS.24.1.3
  17. 조대헌・이상일, 2011, “이지역 코호트-요인법을 이용한 부산광역시 장래 인구 추계,” 대한지리학회지, 46(2), 212-232.
  18. 조진우, 2021, “도시기본계획에서 인구추정의 적정성 확보 방안 연구,” 토지공법연구, 96, 75-102. 10.30933/KPLLR.2021.96.075
  19. 최재헌・박판기, 2020, “한국 축소도시의 지역적 특성과 도시정책의 방향,” 한국도시지리학회지, 23(2), 1-13. 10.21189/JKUGS.23.2.1
  20. 최현정・최석환・홍성조, 2019, “읍면동 단위 장래인구 추정모형 개발에 관한 연구,” 부동산분석, 5(3), 67-87. 10.30902/jrea.2019.5.3.67
  21. 통계청, 2015, 보도자료: 시군구 장래인구추계 프로그램 개발 및 보급.
  22. 통계청, 2017, 보도자료: 시군구 장래인구추계 프로그램 개편 및 지자체 보급.
  23. Breidenbach, P., Kaeding, M., and Schaffner, S., 2019, Population projection for Germany 2015–2050 on grid level (RWI-GEO-GRID-POP-Forecast), Journal of Economics and Statistics, 239(4), 733-745. 10.1515/jbnst-2017-0149
  24. Chen, Y., Li, X., Huang, K., Luo, M., and Gao, M., 2020, High‐resolution gridded population projections for China under the shared socioeconomic pathways, Earth’s Future, 8(6), e2020EF001491. 10.1029/2020EF00149132999892PMC7507788
  25. Christison, S., 2021, Evaluating small area population estimates and projection for sub-council areas in Scotland, Ph. D. Dissertation, The University of Edinburgh.
  26. Hartt, M.D. and Woudsma, C.G., 2014, How many and how do we know: Assessing population projection methods in Ontario, Canada, Canadian Journal of Urban Research, 23(1), 83-97.
  27. Hauer, M.E., 2019, Population projections for US counties by age, sex, and race controlled to shared socioeconomic pathway, Scientific Data, 6(1), 1-15. 10.1038/sdata.2019.530720801PMC6362894
  28. Isserman, A.M., 1993, The right people, the right rates: making population estimates and forecasts with an interregional cohort-component model, Journal of the American Planning Association, 59(1), 45-64. 10.1080/01944369308975844
  29. Rayer, S., 2015, Demographic Techniques: Small-area estimates and projections, in Wright, J.D. ed., International Encyclopedia of the Social & Behavioral Sciences (2nd ed.), 162-169, Waltham: Elsevier. 10.1016/B978-0-08-097086-8.31015-7
  30. Smith, S.K., Tayman, J., and Swanson, D.A., 2013, A Practitioner’s Guide to State and Local Population Projections, Dordrecht: Springer. 10.1007/978-94-007-7551-0
  31. Swanson, D.A. and Tayman, J., 2012, Subnational Population Estimates, New York: Springer. 10.1007/978-90-481-8954-0
  32. Wilson, T., 2015, New evaluations of simple models for small area population forecasts, Population, Space and Place, 21(4), 335-353. 10.1002/psp.1847
  33. Wilson, T., 2016, Evaluation of alternative cohort-component models for local area population forecasts, Population Research and Policy Review, 35(2), 241-261. 10.1007/s11113-015-9380-y
  34. Wilson, T., Grossman, I., Alexander, M., Rees, P., and Temple, J., 2022, Methods for small area population forecasts: State-of-the-art and research needs, Population Research and Policy Review, 41, 865-898. 10.1007/s11113-021-09671-634421158PMC8365292
  35. 국가통계포털, http://kosis.kr (2022.8 검색)
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 :51-67