1. 서론
지속적으로 급속하게 진행 중인 인구구조 변화, 인구구조 변화와 맞물 린 인구 감소의 양상은 이미 우리 사회의 주요 문제를 넘어서 심각한 당
면 과제이다. 앞서 언급한 바와 같이 이러한 인구 감소가 지역별로 다양
하여 탐색하고자 한다.
2. 인구고령화, 인구 감소 및 수도권으로의 인구 집중
지역별 차등적 인구 변화 양상 심화와 관련하여, 출산율 감소에 따른 출생인구의 감소 및 생산가능인구의 감소, 인구고령화, 인구 이동 등의 인구 변화 양상이 지역별로 상이하며, 이러한 지역별 다른 양상이 지역 간 불균형 양상을 심화시킬 가능성이 존재하고 있다. 특히 인구 고령화에 따른 지역별 고령인구비율 및 수도권 인구 집중과 비수도권 지역의 군 지 역 인구 감소에 따른 인구 규모 분포의 양극화는 더욱 심화되고 있다.
〔그림 3-2〕 고령인구비율, 인구 규모 분포(2006-2018년)
(단위: %, 명(로그 값))
<고령인구비율>
<인구 규모>
주: 1) 좌측부터 2006년, 2010년, 2014년, 2018년임.
2) 인구 규모는 log 를 적용한 값을 적용함(이하 해당사항 동일).
자료: 통계청(2020b). 고령인구비율(시도/시/군/구)[데이터파일]. http://kosis.kr/statHtml/stat Html.do?orgId=101&tblId=DT_1YL20631에서 2020. 4. 5. 인출한 자료; 통계청(2020i).
행정구역(시군구)별, 성별 인구수[데이터파일]. http://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?or gId=101&tblId=DT_1B040A3에서 2020. 4. 5. 인출한 자료를 바탕으로 저자 작성.
수도권으로의 인구 집중 심화와 관련하여, 특히 주민등록인구 분포의 양 극화와 수도권의 인구 집중 양상에 대하여 주목할 필요가 있는 바, 서울의 인구는 지속 감소하고 있으나, 경기, 인천의 인구가 지속 증가하고 있는 특 징이 그것이다. 2019년 수도권의 인구는 전국 인구의 50.0%에 해당하는 2,592.6만 명으로 비수도권 인구(2,592.4만 명)를 추월함에 따라(그림 3-3 참조, 통계청(2020h) 자료를 바탕으로 저자 계산) 수도권으로의 인 구 집중이 지속해서 심화되고 있다.
〔그림 3-3〕 17개 광역시도 인구 및 수도권-비수도권 인구(우측) 추세
(단위: 천 명)
자료: 통계청(2020h). 주민등록인구(시도/시/군/구)[데이터파일]. http://kosis.kr/statHtml/stat Html.do?orgId=101&tblId=DT_1YL20651E&vw_cd=MT_GTITLE01&list_id=101&se qNo=&lang_mode=ko&language=kor&obj_var_id=&itm_id=&conn_path=MT_GTI TLE01 에서 2020. 4. 5. 인출한 자료를 바탕으로 저자 작성.
수도권으로의 인구 집중 양상은, 인구 고령화 심화 지역이 대체적으로 비수도권을 아우르는 지역임을 상기할 때 지역별 차등적 인구구조 변화 에 따른 지역 격차가 더욱 심화될 가능성을 시사하고 있다.
3. 지역 인구 특성과 지자체 재정지표
재정지표란 지방자치단체의 다양한 재정여건과 운영상황을 객관적이 며 통일된 기준으로 표현한 것으로, 지방자치단체 간 재정상황 비교를 가 능하게 하고 보다 나은 재정상태로 발전하기 위한 방향과 목표를 제시하 는 데 활용되고 있다(국회예산정책처, 2018)
<표 3-1> 지방재정 주요 지표
지표 산출식
재정자립도 지방세세외수입지자체예산규모 ×
재정자주도
지자체예산규모
자체수입지방세세외수입지방교부세조정교부금×
자료: 국회예산정책처(2018). 2018 대한민국 지방재정. p. 67.의 내용을 일부 발췌하여 인용함.
본고에서는 지자체 재정자립도 추이 및 지역 인구 특성과 재정자립도, 재정자주도 간 연관성을 관찰하여, 인구구조 변화 양상 심화 및 지자체 재정 여건과 관련된 지자체 간 격차와 더불어 이러한 격차 양상이 인구 변화 양상과 맞물려 더욱 심화될 수 있음을 논의하고자 한다.
먼저, 지자체 재정자립 여건 미개선 및 격차 양상과 관련하여, [그림 3-4]에서 확인할 수 있는 바와 같이 우리나라의 지자체 재정자립도는 개 선되고 있지 않으며, 유형별 지자체 재정자립도 역시 감소하거나 개선되 고 있지 않고 있다. 특히 낮은 재정자립도를 보이는 군 지역의 재정자립 도는 평균 20 미만이며, 시, 자치구의 재정자립도에 비하여 크게 낮은 수 준을 보이고 있음을 쉽게 관찰할 수 있다.
〔그림 3-4〕 우리나라의 지자체 유형별 재정자립도 추이(2000~2018년)
(단위: %)
주: 전국평균(순계규모), 특·광역시, 도, 시, 군, 자치구(총계규모)
자료: 행정안전부(2019b). 지방자치단체 재정자립도[데이터파일]. http://www.index.go.kr/potal/m ain/EachDtlPageDetail.do?idx_cd=2458 에서 2020. 3. 1. 인출한 자료를 바탕으로 저자 작성.
〔그림 3-5〕 재정자립도(y)와 인구 규모(좌), 65세 이상 인구비율(우) 간 연관성(2018년 기준) (단위: %, 명(로그 값))
<인구 규모(축)-재정자립도(축)> <65세 이상 인구비율(축)-재정자립도(축)>
주: 인구 규모는 log 를 적용한 값임(이하 해당사항 동일).
자료: 통계청(2020g). 재정자립도(시도/시/군/구)[데이터파일]. http://kosis.kr/statHtml/statHt ml.do?orgId=101&tblId=DT_1YL20921에서 2020. 4. 5. 인출한 자료; 통계청(2020b). 고 령인구비율(시도/시/군/구)[데이터파일]. http://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=1 01&tblId=DT_1YL20631에서 2020. 4. 5. 인출한 자료; 통계청(2020i). 행정구역(시군구)별, 성별 인구수[데이터파일]. http://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_
1B040A3에서 2020. 4. 5. 인출한 자료를 활용하여 저자 작성.
다음으로, 지자체 인구 특성과 재정지표 간 연관성과 관련하여, [그림 3-5]에서 확인할 수 있는 바와 같이 65세 이상 인구비율이 높은 지역일 수록 재정자립도는 낮아지는 소위 부적(-) 경향이 명확하게 나타나고 있 는 반면, 인구수가 많은 지자체일수록 재정자립도가 높은 양상이 나타나 고 있다. 상기의 양상은 고령인구비율이 높은 지자체일수록 세입 측면에 서 지방세와 세외수입이 낮아지는 반면, 인구수가 많을수록 재정자립도 가 높아질 가능성을 직접적으로 시사하고 있다.
〔그림 3-6〕 재정자주도, 재정자주도-재정자립도, 인구 규모, 65세 이상 인구비율 간 연 관성(2018년 기준)
(단위: %, 명(로그 값))
<인구 규모(축)-재정자주도(축)> <65세 이상 인구비율(축)-재정자주도(축)>
<인구 규모(축)-재정자주도-재정자립도(축)> <65세 이상 인구비율(축)-재정자주도-재정자립도(축)>
자료: 통계청(2019d). 재정자주도(시도/시/군/구). http://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId
=101&tblId=DT_1YL20891에서 2020. 4. 5. 인출한 자료; 통계청(2020g). 재정자립도(시도 /시/군/구)[데이터파일]. http://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1 YL20921에서 2020. 4. 5. 인출한 자료; 통계청(2020b). 고령인구비율(시도/시/군/구)[데이터 파일]. http://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1YL20631에서 20 20. 4. 5. 인출한 자료; 통계청(2020i). 행정구역(시군구)별, 성별 인구수[데이터파일]. http://k osis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B040A3에서 2020. 4. 5. 인출한 자료를 활용하여 저자 작성.
〔그림 3-6〕에서 확인할 수 있는 바와 같이 65세 이상 인구비율이 높은
부적(-) 연관성, 유입인구 및 인구, 지방교부세와 조정교부금과는 정적(+) 용한다(Belotti, Hughes, & Mortari, 2017). 이때, 공간자기상관패널모형(SAC: Spatial Auto Correlation Panel Model)은 종속변수의 공간시차, 공간오차 효과를 모두 추정하 는 모형이다(Belotti et al, 2017). 또한 공간더빈패널모형(SDM: Spatial Durbin Panel Model)은 종속변수의 공간시차뿐 아니라 독립변수의 공간시차를 함께 추정하는 모형이다
결과(부표 27, 28)는 이러한 양상을 보다 심도 있게 보여주고 있다.
year 연도 1,575 2010 2016
srr 재정자주도 1,572 60.73 11.10 28.30 91.80 aged 65세 이상
인구비율 1,575 17.22 7.71 5.30 37.50
grdp 지역 내 총생산 1,572 6.04 7.80 0.32 55.14
inmig 전입인구 1,575 3.37 3.51 0.13 20.20
pop 주민등록인구 1,575 2.23 2.16 0.18 11.94
area 면적 1,570 43.23 38.03 0.28 182.01
fintrans
교부세, 교부금
(재정자주도-재정자립도)
1,572 33.80 14.68 1.40 64.20
자료: 통계청(2020i). 행정구역(시군구)별, 성별 인구수[데이터파일]. http://kosis.kr/statHtml/sta tHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B040A3에서 2020. 4. 5. 인출한 자료; 통계청(2020e).
시군구별 이동자 수[데이터파일]. http://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblI d=DT_1B26001_A01에서 2020. 4. 5. 인출한 자료; 통계청(2020b). 고령인구비율(시도/시/
군/구)[데이터파일]. http://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1YL2 0631에서 2020. 4. 5. 인출한 자료; 통계청(2020g). 재정자립도(시도/시/군/구)[데이터파일].
http://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1YL20921에서 2020. 4.
5. 인출한 자료; 통계청(2019d). 재정자주도(시도/시/군/구). http://kosis.kr/statHtml/stat Html.do?orgId=101&tblId=DT_1YL20891에서 2020. 4. 5. 인출한 자료; 통계청(2020a).
GRDP(시/군/구)[데이터파일]. http://kosis.kr/statHtml/statHtml.doorgId=101&tblId=
DT_1C65_03E&vw_cd=MT_GTITLE01&list_id=109&seqNo=&lang_mode=ko&langu age=kor&obj_var_id=&itm_id=&conn_path=MT_GTITLE01에서 2020. 4. 5. 인출한 자 료; 통계청(2019e). 행정구역 현황[데이터파일]. http://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?or gId=315&tblId=TX_315_2009_H1009에서 2020. 4. 5. 인출한 자료를 바탕으로 저자 작성.
변수 FE MODEL SAC MODEL SDM MODEL
aged -0.6136*** -0.7441*** 0.1032 -0.1833*** -0.6485*** -0.6135***
grdp -0.4492*** -0.5661*** 0.0077 -0.1739 -0.1899 -0.3120**
inmig 1.4038*** 1.0814*** 1.1149***
pop 3.0053*** 3.9635*** 3.7099***
area 0.0722* 0.0535 0.0363 0.0073 0.0525* 0.0158 fintrans 0.6860*** 0.6799*** 0.6713*** 0.6442*** 0.6826*** 0.7215***
상수항 43.0147*** 44.9917***
1.1121*** .9686*** -1.0419** -1.2958***
-2.6477*** -2.6049***
F-stat. 129.62*** 112.20*** 797.65*** 725.12*** 89.82*** 78.34***
N 1,575 1,575 1,575 1,575 1,575 1,575
Hausman 검정 139.41*** 154.03***
<표 3-3> 재정자주도 영향요인 모형 분석결과
주: *, **, ***은 각각 통계적 유의수준 10,5,1%에서 유의함을 뜻함.
자료: 통계청(2020i). 행정구역(시군구)별, 성별 인구수[데이터파일]. http://kosis.kr/statHtml/statHt ml.do?orgId=101&tblId=DT_1B040A3에서 2020. 4. 5. 인출한 자료; 통계청(2020e). 시군구별 이동자 수[데이터파일]. http://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B260 01_A01에서 2020. 4. 5. 인출한 자료; 통계청(2020b). 고령인구비율(시도/시/군/구)[데이터파일].
http://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1YL20631에서 2020. 4. 5. 인 출한 자료; 통계청(2020g). 재정자립도(시도/시/군/구)[데이터파일]. http://kosis.kr/statHtml/s tatHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1YL20921에서 2020. 4. 5. 인출한 자료; 통계청(2019d). 재 정자주도(시도/시/군/구). http://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1YL 20891에서 2020. 4. 5. 인출한 자료; 통계청(2020a). GRDP(시/군/구)[데이터파일]. http://kosi s.kr/statHtml/statHtml.doorgId=101&tblId=DT_1C65_03E&vw_cd=MT_GTITLE01&list_
id=109&seqNo=&lang_mode=ko&language=kor&obj_var_id=&itm_id=&conn_path=M T_GTITLE01에서 2020. 4. 5. 인출한 자료; 통계청(2019e). 행정구역 현황[데이터파일]. http://k osis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=315&tblId=TX_315_2009_H1009에서 2020. 4. 5. 인 출한 자료를 바탕으로 저자 분석하여 작성.