인구이동 현상을 분석하기 위한 국내 연구에서 사용되어온 분석방법론은 접근 방법과 그 목적에 따라 다양하게 나타나고 있다. 우선 지역인구의 변동과 지역간 이동량에 초점을 두고 있는 연구에서는 추세연장법(박종화, 1993; 안건혁, 1997), 조성법(김태헌 외, 1999; 정남수 외, 2006), 중력모형(한국토지공사, 1996), 비례조 정법(서종국 외, 2000) 등이 사용되어왔다. 또한 인구이동의 결정요인을 밝히려 는 연구에서는 다양한 계량경제학 방법들이 사용되고 있으며, 가장 많이 사용되
고 있는 방법론은 회귀분석(김성태 외, 1997; 부산개발연구원, 1999; 오재화, 2001; 하상근, 2005; 김진유, 2007; 정성기 외, 2008)이다. 회귀분석을 이용한 연구 는 꾸준히 사용되고 있으며, 연구대상지역이나 인구이동 흐름에 맞추어 선정된 변수들은 매우 다양하다. 그러나 회귀분석에서는 변인간 상호연관관계 또는 환 류(feed back) 효과를 파악하기 어려운 점을 고려하여 연립방정식(김갑성, 2003), 경로분석(김미희, 1983; 곽인숙, 1989), 구조방정식(형시영, 2006)등이 사용되기도 하였다. 더 나아가 인구이동에 영향을 미친 요인을 밝히기 위한 연구에서는 판별 분석(김정호, 1990; 김홍배, 2007; 손승영, 1990), 요인분석(정성기 외, 2008), 그랜 저 인과분석(오정일, 2006) 등도 함께 사용되었다. 1990년대 후반부터 최근까지 의 인구이동 연구에서 공간계량경제모형들도 활용되고 있다(박헌수 외, 2003; 한 이철외, 2005).
(1) 중력모형을 이용한 분석
국내 연구 가운데 중력모델을 이용한 대표적인 연구는 한국토지공사(1996)에 서 도시별 주거공간 수요예측을 위해 도농간 인구이동량 예측을 위한 연구라고 볼 수 있다. 1985-90년의 인구주택센서스 인구이동 자료를 사용하였고 대상도시 는 1990년 전체 211개 시군을 출발지로 하고 도착지는 서울권, 남부권, 경북권, 강원권과 전북권등 5개권역으로 나누어 2010년까지 5년단위 인구이동량을 예측 하였다. 중력모형에서 인구규모가 일정할 경우 인구이동량에 대한 영향은 거리 조락계수(distance decay coefficient)에 의한 것으로 간주하였다.
중력모델의 추정 결과 모든 시군에서 거리조락계수 값은 2이하의 계수값이 산 출되어 전통적 중력모형에서보다 거리의 영향이 작은 것으로 나타났다. 지역별 로 보면 서울과 인천, 경기, 충남, 전북, 전남, 경남의 대부분의 지역에서는 거리 의 영향이 이외 지역에서는 거리의 영향이 큰 것으로 나타났다. 2005년에서 2010 의 도착지 예측모형에서는 인구이동 권역의 수가 축소되면서 서울과 경기중심의 인구이동이 일어날 것이며 따라서 지방 대도시들이 주변의 중소도시들과는 간접 적인 상호작용을 하면서 서울과 직접 연계되는 이원적 인구이동 패턴이 나타날
것으로 예측하였다.
(2) 회귀모형을 이용한 분석
① 다중회귀분석
다중회귀분석방법은 인구이동에 영향을 미치는 경제적, 사회적 요인들을 독립 변수를 통하여 종속변수인 인구이동을 설명하려는 것이다. 회귀모형을 사용하는 경우 독립변수들 간에 다중공선성을 갖지 않아야 하기 때문에 유사한 변수들을 고려하지 못한다는 한계점이 있지만, 독립변수들 가운데 종속변수에 미치는 영 향력 또는 독립변수의 상대적 중요성을 도출할 수 있다는 장점도 있다.
다중회귀모형을 이용한 대표적인 연구로 김성태 외(1997)는 지역간 인구이동 요인을 밝히기 위해 Todaro 모형과 Tieout모형을 고려한 다중회귀분석을 통해 인 구이동에 영향을 주는 결정요인을 도출하였다. 독립변수로는 이주자의 효용을 기대소득, 공공재의 공급수준, 환경쾌적도로 정의하고 두 지역간의 각 변수들의 비율을 독립변수로 사용하였다.
∙∙ 추정계수 오차항
: t연도 i지역에서 j지역으로의 순전입인구 비율
EY : 각 개인의 미래의 기대소득 ED : 교육기회
RO : 도로보급율 LT : 지방세 POPD : 인구밀도
여기서 개인의 기대소득은 지역의 1인당 실질소득(GRP)와 취업기회의 함수이 며, 공공재 공급수준은 교육기회, 도로보급율, 상하수도 보급률로 나타내었으며,
환경쾌적도는 인구밀도 변수를 사용하였다. 분석결과를 보면 인구이동에 영향을 주는 요인을 보면 민간부문요인이 공공부문요인보다 약 1.47배 큰 비중을 차지하 는 것으로 나타났다. 각 요인들을 보면 이주 대상지역의 기대소득이 현거주지 기 대소득만큼 더 높아지면 이주확률은 약 0.192%증가하는 것으로 나타났으나 공공 재 공급수준 요인들 중 세금과 지가는 가설적 전제와는 달리 반대의 영향을 나타 내었다.
이러한 회귀모형을 통한 분석은 설명변수들간의 상호작용을 고려하지 못하기 때문에 설명변수들의 간접영향을 무시하게 된다는 점과 변수들간의 피드백효과 (feedback effect)를 고려하지 않는다는 문제점을 안고 있다.
② 연립방정식을 이용한 분석
회귀모형이 안고 있는 문제들 가운데 환류(feed back) 효과가 존재하거나 인과 관계 모형이 순환하지 않을 때(nonrecursive) 연립방정식 모형을 적용할 수 있다.
특히 인구이동에 영향을 미치는 요인들간의 인과관계가 있거나 환류를 갖게 되 는 경우 회귀모형으로는 그 효과를 파악할 수 없다.
김갑성(2006)은 비수도권지역에서 수도권으로의 인구이동과 그 결정요인 들간 의 인과관계를 파악하기 위하여 결정요인들을 선택한 후, 이들 변수들간의 관계 를 그랜저-심즈 인과관계 검정을 통하여 분석하였다. 또한 인과관계 검정을 통해 밝혀진 인과관계를 바탕으로 인구이동에 미친 효과를 파악하기 위하여 연립방정 식을 이용하여 모형을 설정하고 분석하였다. 또한 각각의 방정식에서 종속변수 는 전분기의 값에 영향을 받기 때문에 자기회귀모형의 형태를 갖도록 방정식을 수립하였다. 이 연구에서 사용된 연립방정식은 아래와 같다.
SPOP : 12개 기타지역에서 수도권으로의 인구이동(명) DJOB : 취업자수의 차이
DCON : 주택건설 차이 SDEV : 수도권 택지개발 DEDU : 대학생수 차이
DGDP : 수도권과 기타지역의 1인당 지역내 총생산 차이(천원) DEMP : 수도권과 기타지역의 2,3차 산업 종사자수 차이(명) ELAN : 기타지역의 지가변동율(%)
DLDV : 수도권과 기타지역의 경제개발비 차이(백만원) DCLA : 수도권과 기타지역의 대학 학과수 차이(개소) : 1996-1999년 자료의 더미변수(Dummy variable)
이러한 연립방정식을 이용한 분석결과 수도권의 택지개발이 인구유입에 영 향을 주는 것으로 나타났다. 즉 주택난을 해소하기 위해 공급하는 대규모의 택지 개발이 다시 인구를 유입하게 되는 원동력이 되고 있음을 말해준다. 산출된 연립 방정식 계수를 바탕으로 풀이하면 주택공급이 현재보다 1%늘어날 경우 수도권 인구는 0.11%가 증가하는 것으로 나타나, 주택공급이 늘어난다면 수도권으로 비 수도권의 인구가 유입될 것으로 예측할 수 있음을 시사해준다.
(3) 공간계량경제모형을 이용한 분석
인구이동 요인을 추출하기 위해 종속변수와 독립변수를 통한 일반적인 회귀모 델(OLS)의 경우 공간효과를 무시하기 때문에 추정된 인구이동 모형의 계수와 모 형의 적합성에 문제를 일으킬 수 있다. 이에 따라 인구이동 자료가 구시군을 대 상으로 집계되는 특성상 공간적 의존성(Spatial dependence)과 공간적 이질성 (spatial heterogeneity)을 갖게 되므로 이를 해결하기 위한 시도로 공간계량경제모 형이 활용되고 있다.
박헌수 외(2003)은 수도권 시군구별 인구 및 고용변화에 대한 실증분석을 통해 공간계량경제모형을 인구추정에 활용하는 방법을 제시하였다. 이 연구에서는 연 립방정식 체계의 공간계량모형을 구축하고 지역의 교통접근성과 환경 어메너티, 그리고 주변지역의 인구 및 고용잠재력이 인구와 고용변화에 영향을 미치는 독 립변수로 선정하였다. 인구와 고용변화를 추정하기 위한 공간계량모형의 연립방 정식은 아래와 같다.
여기서 는 인구변화이며, 는 고용변화이다. 과 는 인구와 고용변화 에 영향을 미치는 교통접근성, 어메너티, 과거의 인구 및 고용수준을 나타내는 설명변수 행렬이며 W는 공간거리가중행렬(spatial weighted matrix)을 나타낸다.
16개의 독립변수를 통한 모형의 추정 결과 다양한 사회․경제적 요인이 인구와 고용의 변화에 영향을 주고 있는 것으로 나타났으며, 인구와 고용은 상호간에 서 로 종속변수와 설명변수로 영향을 주고 있음을 보여주었다. 도심으로부터의 거 리가 인구변화와 고용변화에 미치는 영향을 추정한 결과는 서울 도심에서 45km 지점으로 이는 수원, 용인, 화성등 인근 경기도에서 택지개발이 활발하게 이루어 진 지역들이다. 반면 고용증가가 큰 지역은 도심에서 57km지역으로서 인근 지역 인 오산, 화성, 평택 등 수도권정비계획상 성장권리권력에 해당하는 지역에서 고 용자수가 크게 증가한 것으로 나타났다. 변인들의 효과를 보면 자가용 보유자수
는 인구변화에 양의 효과를 미치지만 아파트 비율이 높은 지역은 인구변화가 낮 은 것으로 분석되었다. 그러나 5년전 인구와 인근지역 고용변화 포텐셜은 통계적 으로 유의성이 없는 것으로 나타났다. 고용변화를 보면 5년전 고용수준은 고용변 화에 부의 영향을 미치는 것으로 나타났으며 5년전의 인구수준 포텐셜과 인근지 역 포텐셜은 고용변화에 양의 효과를 갖는 것으로 분석되었다.
한편 한이철 외(2005)는 2000년 인구이동통계조사를 토대로 연령대별 인구이 동 결정요인 분석을 위해 SAC(spatial lagged term with spatially correlated error structure models)를 사용하였다. 종속변수는 순이동인구수이며 독립변수로는 4개 부문(경제, 사회, 환경, 지방행정변인)의 27개 변수를 사용하였으며, 연령대에 따 라 변인들의 영향을 비교하였다. 그가 사용한 SAC모형은 아래와 같다.
∼
여기서 y는 순이동인구수, X는 독립변인인 지역특성자료이다. 과 는 각 각 공간 가중치행렬(spatial weighted matrix)을 나타내며 Rook 공간인접방법에 따 라 두 지역의 경계선이 공유되면 =1, 인접하지 않으면 =0으로 코드가 부 여되었다.
와
는 각각 공간 가중치 행렬의 계수로 공간종속성(spatial dependence)척도를 제공한다.
는 종속변인의 공간시차(spatial lagged) 계수이며,
는 잔차들의 공간시차(spatial lagged) 계수이다. 따라서
가 유의미하게 나타나 면 인구이동은 인접지역의 영향을 크게 받음을 의미한다. 연구결과를 보면 연령 대가 높아질수록 분석모형의 이 낮아지는 경향을 보였다. 연구자는 이와 같은 경향을 통해 20-30대에는 뚜렷한 동기를 가지고 이주하지만, 연령대가 높아질수 록 지역적 요인이나 동기보다는 개인적 상황 등 복합적인 요인에 의해 이주를 결정하기 때문이라고 분석하였다. 공간적 종속성의 판단에 있어서는
와
가 모두 유의미하다는 결과가 나옴으로써 인구이동은 해당지역의 상황뿐만 아니라 인접지역의 영향을 크게 받는 것으로 볼 수 있다. 연령별로 보면 모든 연령에 있 어 건설업 종사자수는 인구유출요인으로, 도로연장과 주택증가율은 인구유입요인으로 분석되었다. 20-30대의 인구이동은 인구규모가 가장 중요한 요인이었으 나 40-50대는 3차산업의 종사자수, 60대 이후 노년층은 도로연장이나 주택수와 같은 사회적 변인이 가장 중요한 요인으로 분석되었다.