인구구조 변화에 따른 지역경제 성장패턴 분석

(1)

허문구·Dai Erbiao·김동수·박형진

2014. 6.

인구구조 변화에 따른 지역경제

성장패턴 분석

(2)

(3)

제1장 서 론 ...9

1. 연구의 배경 및 필요성 ...9

2. 연구의 목적 ... 17

제2장 인구구조 현황분석 ...19

1. 국제비교를 통한 인구구조 변화 추이 ... 19

2. 우리나라 지역 간 인구구조 변화 비교 ... 30

제3장 인구구조 변화에 따른 지역경제 성장패턴 추적 ...41

1. 분석개요 ... 41

(1) 지역순환가설(Regional cycle) ... 41

(2) 본 연구에서의 분석방법론 ... 45

2. 지역성장과 생산가능인구 간 관계 ... 48

3. 소득 및 인구 요인분해를 통한 지역경제 성장패턴 추적 ... 53

(1) 요인별^·시기별 분석결과 ... 53

(2) 지역경제 성장패턴 시계열 분석결과 ... 61

제4장 지역경제 성장패턴별 정책과제 ...73

1. 지역경제 성장패턴과 정책과제 도출 ... 73

(1) 지역경제 이동경로와 성장패턴 ... 73

(2) 정책과제 도출 ... 77

2. 성장패턴별 6대 정책과제 ... 78

(1) 【정책과제1】 산업구조 고도화(대상 패턴 : A^·B) ... 78

(4)

(3) 【정책과제3】 창조산업화(대상 패턴 : C) ... 84 (4) 【정책과제4】 은퇴인력 유입과 활용 제고

(대상 패턴 : D, E, F) ... 86 (5) 【정책과제5】 생산인구 확보를 위한 정주기반 조성

(대상 패턴: D(강원^·제주)^·E(전북^·전남)^·F) ... 89 (6) 【정책과제6】 기업 세제지원 차별화

(대상 패턴 : E(전남^·전북)) ... 90

참고문헌 ... 92

(5)

<표 1-1> 단계별 고령화의 소요시간 ... 12

<표 2-1> OECD 국가의 연령별 인구구조 비중 및 순위 비교(2013년) ... 21

<표 2-2> 유소년 및 노년 부양비 비교 ... 30

<표 2-3> 지역별·연령별 비중 및 순위 비교(2013년) ... 31

<표 3-1> 소득 및 인구요인의 표준화지수 ... 55

<표 4-1> 지역성장 패턴별 해당지역 ... 77

<표 4-2> 패턴별 우선 정책과제 ... 78

(6)

<그림 1-1> 인구증가율 및 고령화율 추이와 전망 ... 13

<그림 1-2> 우리나라 인구구조 비교(1970년 vs 2012년) ...14

<그림 1-3> 연령별 인구구조 변화 추이 ... 16

<그림 2-1> OECD 주요국의 인구증가율 비교 ... 22

<그림 2-2> OECD 주요국 고령화율 비교 ... 23

<그림 2-3> 고령인구 상승 속도 추세(OECD 상위 10개국) ... 24

<그림 2-4> OECD 주요국 생산가능인구 비교 ... 25

<그림 2-5> OECD 주요국 중위연령 비교 ... 26

<그림 2-6> OECD 주요국의 합계출산율 비교 ... 27

<그림 2-7> OECD 주요국의 노령화지수 비교 ... 28

<그림 2-8> 지역별 인구증가율 비교 ... 32

<그림 2-9> 지역별 고령화율 비교(2013년) ... 33

<그림 2-10> 최근 10년간 지역별 고령화율 비교(2013년) ... 34

<그림 2-11> 지역별 고령화 진행 속도 비교(1970~2013년) ... 36

<그림 2-12> 최근 10년간 고령화 진행 속도 비교(2003~2013년) ... 37

<그림 2-13> 지역별 생산가능인구 비교(2013년) ... 38

<그림 2-14> 지역별 중위인구 비교(2013년) ... 38

<그림 2-15> 지역별 노령화지수 비교 ... 39

<그림 2-16> 지역별 노인 100명당 생산인구 비교(2013년) ... 40

<그림 3-1> 지역순환에 따른 지역성장 단계 ... 43

<그림 3-2> 지역순환의 시간적 진동 ... 44

<그림 3-3> 본 연구의 지역경제 성장패턴 개념도 ... 46

<그림 3-4> OECD 국가의 생산가능인구 증가율과 경제성장률 간 관계 ... 49

<그림 3-5> 생산가능인구 증가율과 지역경제성장률 간 관계 ... 50

<그림 3-6> 고령인구 증가율과 지역경제성장률 간 관계 ... 51

<그림 3-7> GRDP 및 인구 증가율의 자기 상관성 ... 52

<그림 3-8> 한국 경제성장률 추이(1985~2012) ... 53

<그림 3-9> 시기별 소득요인의 지역 간 비교 ... 57

(7)

<그림 3-12> 수도권의 지역성장 패턴 ... 63

<그림 3-13> 수도권의 소득^·인구요인 추이 ... 63

<그림 3-14> 충청권의 지역성장 패턴 ... 65

<그림 3-15> 충청권의 소득^·인구요인 추이 ... 65

<그림 3-16> 호남권의 지역성장 패턴 ... 67

<그림 3-17> 호남권의 소득^·인구요인 추이 ... 67

<그림 3-18> 대경권의 지역성장 패턴 ... 68

<그림 3-19> 대경권의 소득^·인구요인 추이 ... 69

<그림 3-20> 동남권의 지역성장 패턴 ... 70

<그림 3-21> 동남권의 소득^·인구요인 추이 ... 70

<그림 3-22> 강원^·제주권의 지역성장 패턴 ... 72

<그림 3-23> 강원^·제주권의 연도별 소득^·인구요인 추이 ... 72

<그림 4-1> 지역성장 패턴(제1기 : 1990~1997년) ... 74

<그림 4-2> 지역성장 패턴(제2기 : 1998~2012년) ... 75

<그림 4-3> 도 지역의 인구 순이동(2007~2012년 평균) ... 79

<그림 4-4> 충북^·충남의 연령별 인구이동 ... 79

<그림 4-5> 세계의 창조산업과 GDP 성장률 비교 ... 85

(8)

(9)

서 론

1. 연구의 배경 및 필요성

○ 지역경제에서 인구와 경제성장 간의 관계는 오래 전부터 중시되어 온 주요 논쟁 중 하나임.

- 1990년대 이전에는 인구의 규모나 질(인적자본)이 경제성장에 미 치는 영향에 대해 많은 연구자들이 관심을 가졌으나, 그 이후에 는 연령별 인구구조 변화와 경제성장 간의 관계가 주요 논쟁으 로 주목받고 있음(Maison, 1997; Bloom and Williamson, 1998).

○ 인구구조 변화가 경제성장에 큰 영향을 미친다는 주장은, 기본적 으로 라이프 사이클(life cycle) 관점에 기초하는 것으로 사람들의 소비와 생산 등의 경제행위가 연령별 단계에 따라서 변화한다는 사실로부터 도출된 것임.

- 예컨대, 생산 대비 소비의 비중은 생산인구(15~64세)에 해당하

(10)

는 기간에서 가장 낮게 나타나는 특징을 보이는 반면, 유소년 및 고령인구 시기에는 소비활동이 높아지는 경향을 보인다는 점임.

- 이는 경제성장을 견인하는 한 나라(또는 지역) 전체의 노동공급, 저축, 생산성, 소비 등의 형태가 사회 구성원의 연령구조에 따라 변화한다는 것을 의미함.

○ 따라서 다른 요인이 동일하다면, 생산인구의 비중이 높은 나라는 유소년 및 고령인구의 비중이 높은 국가에 비해 상대적으로 높은 경제성장을 시현할 가능성이 크다는 것을 뜻하는 것임(일본 경제 산업성, 2005).

○ Bloom and Williamson(1998)은 이와 같은 개념을 기초로 20세기 후반에 나타난 동아시아의 현저한 경제성장에 미치는 변수 중 하 나로 연령별 인구구조 변화의 영향을 계량적으로 검증하였음.

- 동 연구에 따르면, 동아시아 지역에서 유아사망률의 급속한 감 소는 1940년대 후반부터 시작되었으나 출생률의 감소는 이보다 조금 늦은 시점에 나타나 1950년 인구 1,000명당 40명 이상에서, 1980년에는 20명 수준으 로 하락한 것으로 나타남.

- 유아사망률 감소와 출산율 하락의 시간적 차이는 ‘베이비 붐’의 배경으로 작용하였고, ‘다산소사(_多産少死)’ 시기에 태어난 인구 규모는 그 이전에 나타난 ‘다산다사(_多産多死)’ 및 그 이후에 나 타난 ‘소산소사(_少産少死)’의 규모보다 크게 나타났음.

○ 이들이 노동인구 연령에 이르면 생산인구의 규모와 저축률을 크게 상승시키는 역할을 함.

(11)

- 1965~90년 기간에 아시아의 부양인구(유소년인구와 고령인구) 연평균 증가율은 0.8%에 불과했지만, 생산인구의 연평균 증가율 은 2.4%에 달했음.

- 생산인구가 부양인구보다 빠르게 증가하는 인구구조의 동태적 특징은 ‘인구 보너스(Demographic dividend 또는 Demographic bonus)’라고 불리며, 이는 1965~90년간의 동아시아 경제성장의 약 1/3을 설명하는 것으로 추정됨(Bloom and Williamson, 1998;

Bloom, Canning, and Malaney, 2000).

○ Bloom and Williamson(1998)의 연구가 발표된 이후, 인구구조 와 경제성장 간의 관계에 대한 관심의 증가와 함께 인구보너스라 는 용어가 자주 사용되어 왔음(Bloom, Canning, and Sevilla 2003;

World Bank, 2003).

- 그러나 최근의 연구에서는 경제성장에 대한 인구보너스의 기여 보다 저출산^·고령화에 의해 인구보너스가 점차 사라지고 있다는 점이 강조되고 있음.

- 즉, 새로운 인구구조 변화가 경제성장에 부정적인 영향을 미치고 있다는 점에 주목하고 있음(The World Economic Forum, 2004;

The European Union’s Economic Policy Committee, 2010).

○ 이와 같이 인구구조 변화와 경제성장 간의 관심이 높아지고 있는 가운데, 최근 전 세계적으로 고령화가 급속히 진행되고 있으며 우 리나라는 세계 최저수준의 출산율과 세계 최고수준의 고령화 진행 속도로 인해 향후 경제성장 저하에 대한 우려의 목소리가 높아지 고 있는 상황임(허문구 외, 2013).

(12)

- 우리나라의 2010~15년간의 연평균 합계출산율은 1.4명으로 세계 평균인 2.5명에 크게 뒤져 세계 최하위 수준을 기록할 것으로 전 망되었음(UNFPA, 2012).

- 평균연령 추이도 2000년 33.0세에서 2010년 37.7세로 10년간에 무려 4.7세나 상승하였으며, 65세 이상의 고령화 진행 속도는 세 계 최초로 초고령사회에 진입한 일본을 2003년에 제치고 OECD 국가 중 최고 수준에 도달한 실정임.

○ 뿐만 아니라 우리나라는 세계적으로 전례가 없는 최단 시간에 초고령사회에 진입할 것으로 전망되어(UN, 2011) 우리 사회의

‘조로(_早老)현상’을 야기하고, 이로 인해 세계에서 가장 빠른 속도 로 ‘늙어가는 국가’에 직면해 있음(허문구 외, 2013).

- 우리나라는 이미 2000년에 고령화사회(7~14% 미만)에 접어들었 고 2018년에는 고령사회(14~20% 미만)에 진입할 것으로 전망되 고 있음.

<표 1-1> 단계별 고령화의 소요시간

도달 연도 소요 연도

고령화사회 (7-14%미만)

고령사회 (14-20%미만)

초고령 사회 (20%이상)

고령화사회 에서 고령사회

도달

고령사회에서 초고령사회

도달

한국 2000 2018 2026 18 8

미국 1942 2014 2032 72 18

일본 1970 1994 2005 24 11

독일 1929 1975 2028 46 53

프랑스 1864 1979 2018 115 39

자료 : 김주영·조진환(2012), CBS 노컷뉴스(2013.9.30)

(13)

- 이는 프랑스가 115년, 미국이 72년 걸린 데 비해 우리나라는 단지 18년 만에 도달하는 것임.

○ 인구구조 변화에 대한 국내적 추세를 보면, 인구증가율의 급속한 감소와 고령화율의 급격한 증가 추세로 요약됨(허문구 외, 2013).

- 통계청(2013)의 추계인구에 의하면, 인구증가율은 1970~82년간 의 1.5%p 이상 증가에서 1996년부터는 1.0%p 이하로, 그리고 2031년부터는 마이너스 증가를 기록함으로써 실질적인 인구감 소 시대로 전환될 전망임.

- 반면, 고령화 비중은 매년 가파른 증가 경향을 보이면서 2000년 에는 고령화율이 7%가 넘는 고령화사회로 이미 진입하였으며, 2017년 및 2025년에는 각각 고령사회, 초고령사회에 진입할 것

<그림 1-1> 인구증가율 및 고령화율 추이와 전망

단위 : %

자료 : 통계청(2013), 추계인구를 토대로 작성(http://kosis.kr).

인 구 증 가 율

고 령 화 율

-0.5

1970 1972 1974 1976 1978 1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 2018 2020 2022 2024 2026 2028 2030 2032 2034 2036 2038 2040

0.5 1.0 1.5 2.0 2.5

0.0

0.0 5.0 10.0 15.0 20.0 25.0 30.0 35.0

인구증가율 고령화율

고령화사회(2000년)

고령화사회(2017년) 초고령화사회(2025년)

(14)

으로 예상되고 있음.¹⁾

○ 우리나라 인구변화 형태는 1970년의 증가형인 피라미드형에서 2012년 감소형인 방추형으로 전환되었음.

- 1970년에는 유소년층이 큰 비중을 차지했으나, 2012년에는 출생 률의 격감으로 나타나는 방추형(항아리) 인구구조로 변화된 것 을 <그림 1-2>에서 확인할 수 있음.

- 방추형 인구구조는 유소년층에 대한 부양비를 낮추지만 노동력 부족에 따른 경제성장 저하의 문제에 직면하게 됨.

1) <표 1-1>과 <그림 1-1>에 나타난 고령화사회 및 초고령사회 진입 예상 연도가 1년씩 차이가 나는 이유는 사용 통계가 상이한 것에 기인함.

<그림 1-2> 우리나라 인구구조 비교(1970년 vs 2012년)

자료 : 통계청, 추계인구를 토대로 작성(http://kosis.kr).

2012 6,000,000

100세이상 95~99세 95세이상 90~94세 85~89세 80~84세 75~79세 70~74세 65~69세 60~64세 55~59세 50~54세 45~49세 40~44세 35~39세 30~34세 25~29세 20~24세 15~19세 10~14세 5~9세 0~4세

4,000,000 2,000,000 0 2,000,000 4,000,000 6,000,000

1970

(15)

○ 이러한 저출산^·고령화의 추세는 이미 많은 선진국에서 나타나는 인구변천의 보편적인 현상이지만, 우리나라와 같이 급격한 고령화 의 진행은 향후 사회^·경제적으로 부정적 영향을 미칠 것으로 예상 됨(허문구 외, 2014).

- 즉, 경제활동에서 중추적인 역할을 하는 생산가능인구의 감소와 취업자의 평균연령 상승으로 인한 노동생산성의 저하로 국가 및 지역의 경제성장 둔화를 초래할 것으로 지적되고 있음.

- 이뿐만 아니라 국가 및 지역 차원의 경제성장 저하에 따른 세입 감소, 복지지출 확대에 따른 재정부담 증가, 고령인구 부양비 증 대에 따른 세대 간 갈등 등 많은 문제점을 야기할 것으로 예상됨.

○ 1960년대 이후 우리나라의 고도경제성장은 생산인구의 지속적인 증가가 원동력이 되었음(허문구 외, 2013).

- 우리나라의 베이비 붐 세대(1955~63년생)는 약 710만 명으로 전 체 인구의 약 15%를 차지하고 있으나, 임박한 이들의 은퇴시기와 맞물린 노동시장의 갑작스런 공백은 우리 경제 전체에 부정적 영 향을 미칠 가능성이 있음.

- 생산인구는 2012년 73.1%를 정점으로 이미 실질적인 감소로 전 환됨으로써 경제성장 저하에 대한 우려가 더욱 높아지는 상황임.

○ 또한 고령화로의 인구구조 변화가 지역경제에 미치는 중요한 영향 으로는 노동생산성 저하 유발로 인한 지역경제성장률 격차의 확대 가능성이 존재한다는 점임.

○ 우리나라의 경우, 지역별 인구 증가 및 감소는 출산율보다 인구이

(16)

동에 의해 결정되는 경향이 강하게 나타나며, 지역경제성장에는 생산인구 이동이 큰 영향을 미침(허문구 외, 2013).

- 유소년인구 및 생산가능인구의 도시권으로의 이동으로 인해 고 령화율이 높아진 지역의 경우 노동생산성 저하로 지역경제성장 둔화의 직접적 요인으로 작용하는데 비해, 인구유입이 많은 지역 의 경우는 노동력 증가로 인해 생산성 향상에 기여하게 될 것임.

○ 위와 같이 지역별 생산인구 변화는 시간의 경과에 따라 지역 간 성 장격차를 수렴하기보다는 오히려 누적적 과정을 반복함으로써 확 대 가능성에 대한 우려의 목소리가 높은 실정임.

○ 따라서 지역경제를 견인하는 생산인구의 비중이 어떻게 구성되어 있느냐에 따라 해당지역의 경제성장 패턴도 달리 나타날 수밖에

<그림 1-3> 연령별 인구구조 변화 추이

단위 : %

자료 : 통계청, 추계인구를 토대로 작성(http://kosis.kr).

1970 0.0 10.0 20.0 30.0 40.0 50.0 60.0 70.0 80.0 90.0 100.0 3.1

54.4

42.5

1980 3.8

62.2

34.0

1990 5.1

69.3

25.6

2000 7.2

71.7

21.1

2010 11.1

72.8

16.1 2020

15.8

71.0

13.2 2030

24.5

62.9

12.6 2040

32.5

56.3

11.2

14세 미만 15~64세 65세 이상

(17)

없음.

○ 그럼에도 불구하고 인구구조와 지역경제성장에 관한 선행연구는 대다수 수도권 및 특정 지역에 한정되어 분석이 이루어져 왔을 뿐, 전국적인 차원에서 이루어진 연구는 찾아보기 어려움.

2. 연구의 목적

○ 본 연구에서는 인구구조 변화에 따른 많은 문제점 중에서 지역경 제와 관련된 이슈를 다루고자 함.

- 특히 생산인구 변화에 의해 지역경제 성장패턴이 어떻게 변동하 고 있는지를 중심으로 분석함.

○ 일반적으로 국가 및 지역의 경제성장은 노동력 및 자본 투입, 기술 진보로 인한 생산성 향상에 따라 결정됨(김동수 외, 2013).

Y = A • f(L, K) (식 1-1) A : 기술진보로 인한 생산성 향상, L : 노동력, K : 자본

- 이때, 자본 투입이 고정되고 생산성이 향상되지 않는다고 가정할 경우, 고령화 진전으로 인해 노동력(생산인구) 투입이 감소하면 경제성장도 저하하는 결과를 초래함.

○ 인구구조 변화에 따라 지역경제도 성장과 쇠퇴의 과정을 끊임없이 경험하게 되며 지역성장을 위해서는 다양한 분야의 경제환경이 뒷 받침되어야 하지만, 특히 노동력을 대표하는 생산가능인구의 규모

(18)

와 질 등이 해당지역의 생산성에 크게 기여함.

○ 본 연구에서는 인구구조(특히 생산인구) 변화에 따라 지역경제 성 장패턴이 어떻게 변화하고 있는지를 검증함으로써 이에 대한 패턴 별 정책방안을 제시하는 것이 주요 목적임.

○ 주요 연구내용은 아래와 같이 크게 3가지 관점에서 분석함으로써 고령화로의 인구구조에 대응하는 정책방안을 제시하고자 함.

○ 첫째, 한국의 인구구조, 특히 고령화로의 인구구조에 대해 OECD 주요국 및 우리나라 지역 간 비교를 통해 장기간에 걸친 추세를 파 악하고, 그 원인에 대해 규명함.

○ 둘째, 지역경제 활력을 결정하는 소득과 생산인구의 요인분해를 통해 지역성장패턴을 추적하는 것임.

- 즉, 지역소득 개념의 지역내총생산(GRDP) 및 지역경제 기여도 가 가장 큰 생산가능인구의 증가율을 시계열적으로 분석함으로 써 각 지역의 인구구조 변화가 지역 간의 누적적 성장 또는 쇠퇴 를 야기하는지에 대한 성장패턴을 확인하는 것임.

○ 셋째, 위의 소득 및 생산인구의 요인분해를 통해서 나타난 결과를 토대로 지역경제 성장패턴별 정책과제를 제안하는 것임.

(19)

인구구조 현황분석

1. 국제비교를 통한 인구구조 변화 추이

○ 여기서는 국가 간 비교를 위해 OECD 회원국 34개국을 대상으로 최근의 통계인 2013년을 토대로 인구구조 추이를 개관함.

○ 인구구조를 명확히 파악하기 위해서는 현재의 상태를 나타내는

‘수준’ 뿐만 아니라 세대 간의 연속성이라는 인구의 특징을 반영하 여 미래에 대한 ‘지속가능성’ 부분도 고려함이 타당함.

- 따라서 고령화 현황분석 시에는 미래잠재력을 의미하는 지속 가능성을 ‘인구구조의 고령화 진행 속도’로 정의하여 살펴보기 로 함.

○ 인구구조를 연령별에 따라 구분할 경우에는 유소년인구(0~14세), 생산가능인구(15~65세), 고령인구(65세 이상) 등으로 대별할 수 있으며, OECD 국가의 인구구조를 구성하는 연령별 비중 및 순위

(20)

는 <표 2-1>과 같이 나타남.

○ 먼저, 2013년 기준의 우리나라 유소년인구 비중은 14.7%로 OECD 평균의 17.4%에 비해 2.7%p나 낮은 수준으로 26위를 차지하고 있음.

- 1위를 차지한 멕시코의 28.4%에 비해 무려 13.7%p나 낮게 나타 나 최근의 초저출산 정도를 가늠할 수 있음.

○ 경제활동에 가장 긍정적 영향을 미치는 생산인구의 경우는 73.1%

로 OECD 평균인 66.6%보다 6.5%p나 상회하여 우리나라가 OECD 34개국 중에서 1위를 기록하였음.

- 앞서 언급한 바와 같이, 1960~1980년대 기간 우리나라 생산인구 의 지속적인 증가는 고도경제성장의 토대가 되었으나, 곧 다가올 베이비 붐 세대의 은퇴시기 도래와 2012년부터 시작된 생산인구 의 실질적인 감소로 인해 우리의 미래를 더욱 불안하게 만드는 요 인으로 작용하고 있음.

○ 고령인구 비중은 12.2%로 OECD 평균 16.1%보다 낮은 수준으로 30위를 차지하였으며, 1위인 일본의 25.1%와 비교하면 절반에도 못 미쳐 상대적으로 매우 양호한 수준으로 나타났음.

○ 우리나라의 인구구조는 수준 측면에서는 유소년인구 비중만 OECD 평균에 미치지 못할 뿐, 기타 지표는 양호한 편으로 나타 남으로써 인구구조 문제의 심각성은 대수롭지 않게 여길 수도 있음.

(21)

<표 2-1> OECD 국가의 연령별 인구구조 비중 및 순위 비교(2013년) 단위 : %

　 유소년인구

(0~14세)

생산가능인구 (15~64세)

고령인구 (65세 이상)

　 비중 순위 비중 순위 비중 순위

Australia 18.7 9 66.6 15 14.7 23

Austria 14.4 28 67.4 11 18.2 9

Belgium 17.1 16 65.1 27 17.8 13

Canada 16.4 19 68.4 7 15.2 21

Chile 14.7 25 68.6 6 16.7 19

Czech Republic 21.5 4 68.7 5 9.8 32

Denmark 17.8 12 65.4 25 18.1 10

Estonia 16.0 20 66.9 13 17.1 16

Finland 16.4 18 64.8 29 18.8 6

France 18.3 10 63.7 31 18.0 11

Germany 12.9 33 66.0 21 21.1 3

Greece 14.2 31 66.1 20 19.7 5

Hungary 14.9 24 67.8 8 17.3 15

Iceland 20.7 6 66.4 17 12.9 28

Ireland 20.9 5 66.3 18 12.7 29

Israel 28.1 2 61.2 34 10.7 31

Italy 13.9 32 64.6 30 21.5 2

Japan 12.8 34 62.1 33 25.1 1

Korea 14.7 26 73.1 1 12.2 30

Luxembourg 17.3 14 67.6 10 15.1 22

Mexico 28.4 1 65.1 28 6.5 34

Netherlands 17.1 15 65.8 23 17.0 17

New Zealand 19.6 7 66.0 22 14.4 25

Norway 18.1 11 65.7 24 16.2 20

Poland 15.0 22 70.3 3 14.6 24

Portugal 14.9 23 66.3 19 18.7 7

Slovak Republic 14.6 27 71.7 2 13.7 27

Slovenia 14.4 29 68.7 4 16.9 18

Spain 15.4 21 66.7 14 17.9 12

Sweden 16.5 17 63.6 32 19.9 4

Switzerland 14.4 30 67.2 12 18.5 8

Turkey 24.7 3 67.7 9 7.6 33

United Kingdom 17.4 13 65.1 26 17.5 14

USA 19.5 8 66.4 16 14.1 26

　OECD 17.4 　 66.6 　 16.1 　

자료 : OECD, OECD’s Statistical Data Warehouse(http://stats.oecd.org)를 토대로 재작성.

··

(22)

○ 이하에서는 인구구조에 영향을 미치는 각 지표에 대해 구체적으 로 살펴보고자 함.

○ OECD 주요국을 대상으로 인구증가율의 추이를 비교해 보면, 다른 국가에 비해 우리나라와 일본의 인구감소율 폭은 OECD 국가 중에 서 가장 두드러지는 실정임.

- 1970~75년과 2008~2013년의 평균 증가율로 보면, 1970년대의 경 우 우리나라는 세계 평균인 1.96%와 비슷한 1.82%의 인구증가 율을 나타냈지만, 2000년대 이후는 세계 평균인 1.16%의 절반 수 준에도 미치지 못하는 0.51%에 머물러 매우 낮은 증가율을 보이 고 있음.

- 일본의 경우도 우리나라와 거의 유사한 경향을 나타내어 1970년

<그림 2-1> OECD 주요국의 인구증가율 비교

단위 : %

-2.0 -1.6

-1.3

-0.8 -0.8 -0.2

-0.2 -0.4 -0.1

Japan France

0.2 1.5 1.8

0.5 -0.1

0.8 1.0

0.6

1.0 0.7 0.6

0.1-0.3

1.3 1.2 1.0 0.8

-0.2 0.2

-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5

1970~1975 2008~2013 증가율

Korea United Italy Spain Germany Canada USA Kingdom

(23)

대의 인구증가율은 세계 평균에 조금 못 미치는 1.54%를 유지하 였으나, 2000년대 이후에는 0.07%의 마이너스 증가를 기록하여 세계 최저 수준에 머물고 있음.

- 특히, 두 기간 동안의 양국의 인구감소율은 한국 1.30%, 일본 1.61%를 기록하여 세계 평균인 0.80%을 크게 밑돌고 있음.

○ 다음으로 65세 이상의 고령인구 추이를 비교해 보면, 우리나라의 고령화율은 12.2%(2013년 기준)로 주요국 중 가장 낮은 수준을 보 이고 있음.

- 반면, 일본은 25.1%를 기록하여 이들 국가 중 최고 수준을 나타내 었으며, 이탈리아(21.5%), 독일(21.1%) 등의 국가도 고령화율이 20%를 상회하는 높은 나라로 분류되고 있음.

<그림 2-2> OECD 주요국 고령화율 비교

단위 : %

증 가 율 고

령 화 율

Japan 7.1

0.0 0.0

5.0 10.0 15.0 20.0

5.0 10.0 15.0 20.0 25.0 30.0

Korea 3.1

United Kingdom

17.5

Italy 10.9

21.5

Spain 9.6

France 12.9

18.0

Germany 13.7

21.1

Canada 7.9

15.2

USA 9.8

14.1 7.4 7.3

4.3 17.9

13.0

4.5 5.1 12.2

10.6 8.3

1970 2013 증가율

9.1 18.125.1

(24)

○ 또한 1970년 대비 2013년의 고령화율의 증가 폭은 일본이 18.1%

로 압도적으로 높은 가운데, 이탈리아 10.6%, 한국 9.1%, 스페인 8.3%, 독일 7.4%의 순으로 나타났음.

○ 그러나 고령인구의 상승 속도 측면에서 보면 위에서 살펴본 것과 는 다른 결과를 보여 우리나라는 세계 최초로 초고령사회에 진입 한 일본을 2003년에 제치고 OECD 국가 중 최고 수준에 이르는 실 정임.

- <그림 2-3>과 같이, 1970년에 비해 2013년 고령인구는 4.0배나 증가하여 OECD 평균 1.6배보다 두 배 이상 빠른 속도로 고령화 가 진행 중임.

<그림 2-3> 고령인구 상승 속도 추세(OECD 상위 10개국)

단위 : 배

주 : 각국의 1970년 고령인구 비중을 1로 설정했을 경우의 수치를 나타냄.

1970 1971 1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

0.50 1.00 1.50 2.00 2.50 3.00 3.50 4.00 4.50

Japan Italy Germany Swden Greece Finland Portugal Switzerland Austria Denmark Korea

(25)

- OECD 회원국 중 고령인구 비율이 가장 높은 상위 10개국 중에서 도 우리나라와 일본의 고령화 진행 속도가 가장 빠른 것으로 나 타났으며, 이와 함께 1980년 중반 이후부터 다른 국가와의 격차 도 큰 폭으로 확대되는 양상을 보이고 있음.

○ 한편, 경제활동에 대한 기여도가 가장 큰 생산가능인구 비중은 한 국이 1970년 54.4%에서 2013년 73.1%로 무려 18.7%나 증가하여 주요국 중 가장 높은 수준을 보임.

- 이 같은 결과는 1950년 한국전쟁과 1970년대 베트남전쟁에 따른 베이비 붐 세대가 생산연령인구로 진입한 것에 기인함.

- 이에 비해 일본의 경우는 같은 시기에 69.0%에서 62.1%로 6.9%

나 감소하여 주요국 중 유일하게 생산가능인구의 감소 추세를 보

<그림 2-4> OECD 주요국 생산가능인구 비교

단위 : %

증 가 율 생

산 가 능 인 구

Japan 62.1

0.0 -10.0

-5.0 0.0 5.0 10.0 15.0 20.0

10.0 20.0 30.0 40.0 50.0 60.0 70.0 80.0 90.0

Korea 54.4

United Kingdom

65.1

Italy 64.564.6

Spain 62.6

France 62.363.7

Germany 63.166.0

Canada 62.1

68.4

USA 61.966.4 66.7

62.9

69.0 73.1

1970 2013 증가율

18.7

6.3 4.5 1.4 2.9

4.1 0.1 2.2

-6.9

(26)

이고 있음.

○ 또한 현재의 노동력과 생산성을 반영할 수 있는 중위연령 분포를 보면, 우리나라는 37.9세로 주요국 중에서는 미국(36.9세) 다음으 로 낮은 수준을 유지하고 있음.

- 일본이 44.7세로 가장 높게 나타났으며, 그 뒤를 이어 독일 44.3 세, 이탈리아 43.2세, 스페인 40.1세의 순임.

- 그러나 1970~2010년간의 중위연령 증가 폭을 보면, 우리나라와 일본이 각각 18.9세, 15.8세가 늘어나 주요국 중 가장 빠르게 늙 어가는 조로(_早老)국가로 변화하였음.

- 그 뒤를 이어 캐나다 14.0세, 이탈리아 10.2세, 독일 10.0세의 순 으로 이들 국가 간에는 큰 차이를 발견할 수 있음.

<그림 2-5> OECD 주요국 중위연령 비교

단위 : 세, %

자료 : UN, World Population Prospects: The 2012 Revision.

증 가 율 중

위 연 령

Japan WORLD

29.2

0.0 0

18.0 16.0 14.0 12.0 10.0 8.0 6.0 4.0 2.0 20.0

5.0 10.0 15.0 20.0 25.0 30.0 35.0 40.0 45.0 50.0

Korea United

Kingdom Italy Spain France Germany Canada USA 22.1

1970 2010 증가율

7.1 44.7

28.9 15.8 37.9

19.0 18.9

39.8 34.2

5.6 43.2

33.0

10.2 40.1

30.2

9.9 39.9

32.4

7.5 44.3

34.3

10.0 39.9

25.9 14.0

36.9 28.2

8.7

(27)

- 이는 우리나라와 일본의 저출산현상이 빠른 속도로 진행되어 유 소년인구가 감소한 데 기인하는 결과임.

○ 위에서 언급한 고령화로의 인구구조 변화에 대한 근본적인 원인 은 저출산에 기인하며 대부분의 국가에서 합계출산율이 감소하는 가운데, 최근 우리나라의 감소율은 최저 수준을 벗어나지 못하고 있음.

- 2001~2010년간의 우리나라의 평균 합계출산율은 1.17명으로 세 계 평균인 2.52명의 절반 수준에 지나지 않으며 일본의 1.34명보 다도 낮은 수준임.

- 특히 1970년의 합계출산율을 1로 환산했을 경우의 진행 속도로 보면, 우리나라는 1980년 이후 30년 이상에 걸쳐서 OECD 주요국 중 가장 빠른 속도로 감소하고 있음.

<그림 2-6> OECD 주요국의 합계출산율 비교

단위 : 배

주 : 1970년을 1로 설정했을 경우의 수치를 나타냄.

0

1970 0.20

0.40 0.60 0.80 1.00

Japan Italy

Germany Spain

United Kingdom

France Canada

Korea

1980 1990 2000 2001~2010

평균

(28)

- 이는 여성의 고학력화에 따른 경제활동 참가 증대, 만혼 및 독신 자의 증가, 자녀들에 대한 교육비용 부담 등이 주요 원인으로 작 용한 결과임.

○ 유소년인구와 고령인구 간의 관계를 파악할 수 있는 노령화지수²⁾ 는 우리나라와 미국, 프랑스, 캐나다를 제외하고는 모든 국가들이 1 이상을 기록하여 저출산^·고령화의 영향을 크게 받고 있음을 확 인할 수 있음.

- 특히 일본의 노령화지수는 1.96을 기록하여 65세 이상 인구가 0~14세 인구보다 약 2배나 많은 것으로 나타났음.

- 1970년의 일본의 노령화지수는 0.30으로 타 국가에 비해 낮은 편 이었으나 2013년에는 세계 최고 수준을 기록 중이며, 이외 독일,

2) 노령화지수는 고령인구를 유소년인구로 나눈 값을 의미함. 노령화지수 = 65세 이상 인구÷ 0~14 세 인구

<그림 2-7> OECD 주요국의 노령화지수 비교

Japan 0.30

0.07 0.83

0.54 1.96

0.0 0.50 1.00 1.50 2.00 2.50

Korea United Kingdom

1.01

Italy 0.44

1.55

Spain 0.35

France 0.52

0.99

Germany 0.59

1.63

Canada 0.26

0.93

USA 0.35

0.73 1.16

1970 2013

(29)

이탈리아 등의 노령화지수도 1.5~1.9를 나타내어 높은 수준의 나 라에 속함.

○ 생산가능인구와의 관계로 파악할 수 있는 유소년부양비³⁾는 2013 년 기준의 세계 평균이 40.8명인데 비해 OECD 국가들은 상당히 낮 은 수준을 보여주고 있음.

- 주요국 중 가장 높은 미국이 29.3명, 프랑스와 영국이 각각 28.7 명, 26.7명으로 세계 평균과 비교하면 많은 차이를 보임.

- 우리나라의 유소년부양비는 20.1명으로 낮은 편에 속하나, 1970 년(78.2명)에 비해 58.1명이나 감소하여 세계 평균인 24.7명을 두 배 이상 상회하고 있으며, 이는 약 40년 동안의 기간에 걸쳐서 저 출산의 정도가 매우 심각하다는 것을 보여주는 반증임.

○ 한편, 생산가능인구와 고령인구 간의 관계를 알 수 있는 노년부양 비⁴⁾는 미국, 캐나다, 프랑스 등의 국가를 제외하고 많은 나라에서 유소년부양비를 상회함.

- 특히, 일본은 1970년 10.2명에서 2013년 40.5명으로 30.3명이나 증가하여 세계 평균 증가가 2.2명인 것을 감안하면 일본은 10배 이상 늘어난 수치임.

- 이에 비해 우리나라는 16.7명으로 주요국 중 가장 낮은 수준을 보임.

3) 유소년부양비 = (0~14세 인구/15~64세 인구)×100 4) 노년부양비 = (65세 이상 인구/15~64세 인구)×100

(30)

2. 우리나라 지역 간 인구구조 변화 비교

○ 여기에서는 한국의 16개 지역을 대상으로 인구구조 변화에 대한 지역 간 비교를 통해 그 특징을 파악하고자 함.

○ 유소년인구는 서울 및 부산, 대구 등 대도시권을 제외한 광역시에 상대적으로 많이 분포되어 있음.

- 이는 교육환경 등의 이유로 비수도권에서 인접한 광역시로의 이 동에 기인하지만, 서울과 부산, 대구 등 대도시권의 경우는 여성 의 경제활동참가율 증가로 인한 출산율 저하로 유소년인구 비중 은 최하위권을 형성하고 있음.

<표 2-2> 유소년 및 노년 부양비 비교

단위 : 명 　

유소년 부양비 노년 부양비

1970 (A)

2013 (B)

증가분 (C=B-A)

1970 (D)

2013 (E)

증가분 (F=E-D) Japan 34.7 20.6 -14.1 10.2 40.5 30.2 Korea 78.2 20.1 -58.1 5.7 16.7 11.1 United Kingdom 38.3 26.7 -11.6 20.7 26.9 6.2

Italy 38.1 21.5 -16.6 16.9 33.3 16.4 Spain 44.4 23.0 -21.3 15.3 26.8 11.5 France 39.8 28.7 -11.2 20.7 28.3 7.6 Germany 36.8 19.5 -17.2 21.6 31.9 10.3

Canada 48.2 23.9 -24.3 12.7 22.2 9.5 USA 45.6 29.3 -16.3 15.8 21.3 5.4 자료 : OECD, OECD’s Statistical Data Warehouse(http://stats.oecd.org)를 토대로 재작성.

(31)

- 부산의 유소년인구 비중은 12.8%로 전국 최하위에 머물고 있으 며, 그 뒤를 이어서 서울 13.1%로 15위, 대구 14.9%로 12위에 불 과한 실정임.

- 반면, 제주의 유소년인구 비중이 17.9%로 전국에서 가장 높게 나 타나고 있으나, 이는 비수도권의 도 지역과는 달리 지리적인 환

<표 2-3> 지역별^·연령별 비중 및 순위 비교(2013년)

단위 : % 　

유소년인구 (0~14세)

생산가능인구 (15~64세)

고령인구 (65세 이상)

비중 순위 비중 순위 비중 순위

서울 13.1 15 76.6 1 10.4 11 부산 12.8 16 74.7 4 12.6 9 대구 14.9 12 74.2 6 11.0 10 인천 15.5 7 75.2 3 9.3 14 광주 17.1 2 73.2 8 9.7 12 대전 16.2 5 74.5 5 9.3 15 울산 16.7 4 75.8 2 7.5 16 경기 16.8 3 73.9 7 9.3 13 강원 14.6 13 69.4 11 16.1 4 충북 15.4 9 70.5 10 14.2 6 충남 15.4 8 69.0 13 15.7 5 전북 15.3 10 67.7 15 17.1 3 전남 14.9 11 64.2 16 21.0 1 경북 14.0 14 69.0 12 17.1 2 경남 16.0 6 71.1 9 12.9 8 제주 17.9 1 68.7 14 13.5 7

전국 평균 15.4 　 71.7 　 12.9 　

자료 : 통계청, 추계인구를 토대로 재작성(http://kosis.kr).

(32)

경으로 타 지역으로의 인구이동이 적기 때문으로 판단됨.

○ 생산가능인구는 수도권 및 광역시에서 높은 비중을 보이나, 이 같 은 결과는 이들 지역에서 상대적으로 많은 일자리가 창출됨으로써 다른 지역에서 일자리를 찾는 인구가 유입되었기 때문임.

○ 지역별 고령화율은 비수도권의 도 지역이 압도적으로 높게 나타난 반면, 서울을 제외한 수도권과 부산 및 대구를 제외한 광역시가 가 장 낮은 수준을 보이고 있음.

○ 이하에서는 각 지역의 인구구조에 영향을 미치는 각 지표에 대해 살펴보고자 함.

○ 먼저, 1970년대와 2000년대 이후의 각 지역별 인구증가율을 살펴 본 결과, 다음과 같은 점을 발견할 수 있음.

<그림 2-8> 지역별 인구증가율 비교

단위 : %

자료 : 통계청, 추계인구통계를 토대로 작성.

-8.0 -6.0

서울 부산 대구 인천 광주 대전 울산 경기 강원 충북 충남 전북 전남 경북 경남 제주 전국 4.3

-0.1 -0.5 5.1

3.6 4.1

1.1 2.9

-4.0 -2.0 0.0 2.0 4.0 6.0 8.0

1970~1975 2008~2013 증가율

-0.1 0.7

5.8

0.7 3.5

1.5 0.3 0.8

-0.2 -0.3 -1.9

-5.2 -2.2-2.9 -3.6-3.0

-5.6 -4.3

3.5

0.6 0.60.4 0.4

1.41.7 0.10.1

0.1 -0.9-0.4

0.50.1 0.0-0.1

0.20.7 0.40.5

-1.8 -1.7 2.3 2.2

0.5

(33)

- 1970~75년과 2008~13년의 연평균 인구증가율 추이는 1970년대 의 수도권과 광역시로의 인구집중에서 2000년대 이후의 서울과 부산, 대구 등 대도시권의 인구감소와 광역시로의 집중현상이 나 타난다는 점임.

- 이 기간 동안 수도권과 광역시의 인구감소율은 부산 5.6%, 울산 5.2%, 서울 4.3%, 대구 3.6% 등의 마이너스 증가를 보임으로써 전국에서 감소율이 가장 크게 나타났음.

- 반면, 경북(-0.1%)과 제주(-1.8%)를 제외한 비수도권의 모든 지역 은 소폭 증가하였음.

○ 다음으로 지역별 고령화 수준은 <그림 2-9>에 나타난 바와 같이, 우리나라의 모든 지역은 고령화율이 7%를 상회하는 고령화지역 이상으로 이미 진입한 상황임..

<그림 2-9> 지역별 고령화율 비교(2013년)

단위 : %

0.0

서울 부산 대구 인천 광주 대전 울산 경기 강원 충북 충남 전북 전남 경북 경남 제주 10.9

13.3 11.5

9.8 10.1 9.7 7.9

9.7 16.5

14.6 16.1 17.6

21.5

17.6

13.3 14.0

5.0 10.0 15.0 20.0

(초고령지역: 20% 이상)

(고령지역: 14~20% 미만)

(고령화지역: 7~14% 미만) 25.0

(34)

- 이 중에서도 전남(21.5%)이 전국에서 유일하게 고령화 비중이 20%를 상회하여 초고령지역으로 분류되었으며, 전북, 경북, 강 원, 충남, 충북 등 비수도권의 5개 도 지역은 17.6~14.6%를 기록 하여 고령지역으로 분류되었음.

- 나머지 10개 지역은 고령화지역으로 분류되었지만, 이 중에서 수 도권 및 광역시의 고령화율이 낮은 특징을 보이고 있으며, 이는 전국 각 지역에서 수도권으로의 인구이동과 주변지역에서 광역 시로의 인구이동에 의한 결과로 풀이됨.

○ 최근 10년간의 지역별 고령화율 추이는 위의 고령화 수준과 유사 한 결과를 보이고 있음(<그림 2-10> 참조).

- 즉, 비수도권의 도 지역이 10% 이상의 고령화율을 나타내는 반면, 수도권 및 광역시의 모든 지역은 10% 이하의 비중을 보이고 있음.

<그림 2-10> 최근 10년간 지역별 고령화율 비교(2013년)

단위 : %

자료 : 통계청, 추계인구를 토대로 작성.

1.0 3.0

서울 부산 대구 인천 광주 대전 울산 경기 강원 충북 충남 전북 전남 경북 경남 제주

8.3 9.0

7.8 8.0 7.8 6.1

7.9 14.0

12.7 14.6 15.1

18.7

15.3

11.5 11.5

5.0 7.0 9.0 11.0 13.0 15.0 17.0 19.0 21.0

10.0

(35)

- 특히, 16개 시^·도 중 유일하게 울산만이 7% 미만의 고령화율을 나타내어 최근 10년 동안 고령화지역에 속하지 않는 유일한 지 역으로 나타남.

○ 그러나 지역별 고령화 진행 속도는 고령화 수준과는 전혀 다른 양 상을 보이는 특징이 관찰됨(<그림 2-11> 참조).

- 즉, 서울, 부산, 대구 등의 대도시권의 고령화 속도가 가장 빠르게 나타난다는 점임.

- 1970년 대비 2013년의 고령화 비중을 산출했을 경우, 부산의 고 령인구는 약 40년 만에 7.1배나 증가하여 전국에서 가장 빠른 속 도로 고령화가 진행되고 있음.

- 이어 서울 6.2배, 강원 6.0배, 대구 5.3배의 순으로 고령인구가 늘 어난 반면, 울산(2.2배), 제주(2.6배), 경기(3.1배) 등은 타 지역 에 비해 상대적으로 고령화의 속도는 가장 느리게 진행되는 것 으로 나타났음.

○ 대도시권의 고령화 속도가 빠르게 진행되는 가운데, 수도권의 3개 지역은 각각 다른 진행 패턴을 보이는 것으로 나타남.

- 경기의 고령화 진행 속도는 서울의 약 1/2 수준이며 인천은 전국 평균과 유사한 수준인 반면, 서울은 전국 최고의 수준(2위)을 보 이고 있다는 점임.

○ 최근 10년간 지역별 고령화 진행 속도에 대해 살펴본 결과, 서울과 광역시 6개 지역이 선두그룹을 형성하고 있음(<그림 2-12> 참조).

- 부산의 고령화 진행 속도는 최근 10년 동안 1.8배나 증가하여

(36)

전국에서 가장 높게 나타났으며, 그 뒤를 이어 서울(1.72), 울산 (1.69), 대구(1.67)의 순으로 나타났음.

- 이에 비해, 충남(1.22), 경남(1.35), 충북(1.36) 등이 상대적으로 고령화가 느리게 진행되는 것으로 파악되었음.

- 또한 1인당 지역내총생산(GRDP)가 가장 높은 울산은 1970년과 비교했을 경우는 전국에서 가장 느린 속도로 고령화가 진행되었 지만, 최근 10년간은 전국에서 세 번째로 빠른 속도로 진행되고 있음.

○ 이처럼 지역별 고령화에 대한 수준은 비수도권의 도 지역이 높은 반면, 진행 속도 면에서는 서울과 광역시 등에서 빠르게 나타나는 특징을 확인할 수 있음.

<그림 2-11> 지역별 고령화 진행 속도 비교(1970~2013년) 단위 : 배

자료: 통계청, 추계인구를 토대로 작성.

주: 1970년을 1로 설정했을 때의 수치를 나타냄.

1 2

5.3

4.3 3.7 4.1

2.2 3.1

6.0

3.9 4.1 4.7 4.9

4.4

3.3 3 2.6

4 5 6 7 8

7.1

(37)

- 이 같은 결과는 비수도권의 65세 이하에 속하는 많은 인구가 취업 이나 자녀들의 교육문제 등으로 수도권 또는 주변의 광역시로 이 동했기 때문에 비수도권의 고령화율이 높게 나타남.

- 더불어 수도권 및 광역시의 고령화 진행 속도가 빠르게 나타나는 이유로는 비수도권 지역이 상대적으로 65세 미만의 인구가 적게 분포되어 있는 점을 들 수 있음.

○ 지역경제의 원동력인 생산가능인구 추이는 다른 지표와 유사하게 수도권 및 광역시 지역에 집중하는 분포를 보이고 있으며, 최고지 역인 서울과 최소지역인 전남 간은 12.1%p 격차가 존재하고 있음 (<그림 2-13> 참조).

○ 지역별 중위연령은 부산(42.0세), 대구(40.1세)를 제외한 광역시 와 수도권이 40세 미만의 지역으로 분류된 반면, 비수도권 지역

<그림 2-12> 최근 10년간 고령화 진행 속도 비교(2003~2013년) 단위 : 배

1.0 1.1

서울 부산 대구 인천 광주 대전 울산 경기 강원 충북 충남 전북 전남 경북 경남 제주

1.7 1.7

1.6 1.6 1.6 1.7

1.5 1.5 1.4

1.2

1.4 1.4 1.4 1.4 1.5

1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9

1.8

(38)

<그림 2-13> 지역별 생산가능인구 비교(2013년)

단위 : %

<그림 2-14> 지역별 중위인구 비교(2013년)

60.0 62.0

74.2 75.2 73.3

74.5 76.0

74.0

69.5 70.6

69.0 67.7

64.4 69.0

71.2 68.9

64.0 66.0 68.0 70.0 72.0 74.0 76.0 78.0

74.4

20.0 25.0

35.0 40.0 45.0 50.0

0.0 2.0 4.0 6.0 8.0 10.0 12.0

2000 중

위 연 령 (세)

증 가 (세)

2013 증가분 31.3 32.4

31.2 31.1

29.1 29.9 30.3 31.0 33.8

32.3 34.0 33.2 35.5

34.0 32.6 31.2 32.1 38.9

42.0 40.1

38.7 36.9

37.2 38.7

38.1 42.5

40.5 40.3 42.1

45.2 42.9

40.539.9 40.3

(39)

은 제주(39.9세)를 제외하고 모든 지역이 40세를 상회하였음(<그 림 2-14> 참조).

- 중위연령이 가장 높게 나타나는 지역은 전남으로 45.2세, 다음으 로 경북 42.9세, 강원 42.5세의 순이며, 광역시 중에서 유일하게 40세 이상인 부산이 42.0세로 상위 3위에 포함되어 조로현상이 두드러지는 지역으로 나타났음.

○ 지역별 유소년인구에 대한 고령인구 비중을 나타내는 노령화지수 는 수도권 3개 지역과 부산을 제외한 모든 광역시에서 1 이하를 나 타낸 반면, 비수도권 지역은 경남과 제주를 제외하고는 모든 지역 이 1 이상을 나타내어 대조적인 결과를 보임(<그림 2-15> 참조).

- 이 결과는 수도권 및 광역시에 0~14세의 유소년 인구가 많이 분

<그림 2-15> 지역별 노령화지수 비교

0.0

0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6

0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6

1970 노

령 화 지 수

증 가 분

2013 증가분

0.046

0.649 0.610 0.614

0.487 1.175

0.977 1.067

1.195 1.502

1.298

0.857 0.814

0.894

0.046 0.040 0.054 0.064 0.055 0.086 0.071 0.059 0.079 0.083 0.080 0.091 0.087 0.090 0.117 0.072 0.855

0.533 1.072

0.596

(40)

포하고 있다는 것을 의미함.

○ 지역별 노인 100명당 생산가능인구(15~64세 인구/65세 이상 인구) 는 고령화율이 높은 지역에서 높게 나타나는 경향을 보임.

- 전국적으로는 생산가능인구 100명이 고령인구 18.4명을 부양해 야 하나 전남 및 전북과 같은 지역에서는 26명을 부양해야 하는 것으로 나타난 반면, 울산의 경우는 10.3명에 그쳐 이들 지역 간 격차가 매우 큰 것을 알 수 있음.

- 전반적으로 부산과 대구를 제외한 광역시의 부양비가 적고, 다음 으로 서울, 부산, 대구 등의 대도시, 비수도권 지역의 순으로 나 타났음.

<그림 2-16> 지역별 노인 100명당 생산인구 비교(2013년)

0

10.0 15.0 20.0 25.0 30.0

0.0 2.0 4.0 6.0 8.0 10.0 12.0 14.0 16.0 18.0 20.0

1970 노

인 부 양 비 (명)

증 가 분 (명)

2013 증가분 17.9

14.2 15.5

13.0 13.8 13.0 10.3

13.1 23.8

20.7 23.3

26.0 26.0 25.4

18.7 20.4 18.4

5.8 10.2 7.6 7.3 7.5 7.6 7.3 7.2 5.6 5.2 6.1 4.6 4.0 3.5 3.7 3.0 2.7

(41)

인구구조 변화에 따른 지역경제 성장패턴 추적

1. 분석개요

(1) 지역순환가설(Regional cycle)

○ 지역경제에서 지역성장은 가장 중요한 정책과제 중 하나이며, 모 든 지역은 이를 추구하고 달성하기 위해 노력하고 있음(허문구, 2006).

○ 인간이 생로병사의 과정을 경험하는 것과 마찬가지로 지역은 경제 환경의 변화에 따라 끊임없이 변동하고 있음.

- 오랜 시간에 걸쳐서 번영을 누린 지역이라 할지라도 급변하는 대 내외 환경에 효과적으로 대응하지 못할 경우에는 쇠퇴 또는 침체 의 길로 들어서는 현상을 막을 수는 없음.

○ 앞서 언급한 바와 같이, 우리나라는 급속한 고령화로의 인구구조

(42)

변화로 인해 지역경제에도 큰 부정적 영향을 미칠 것으로 예상되 고 있음.

- 즉, 고령화로의 인구구조는 생산인구 감소, 취업자 평균연령 상승 등으로 인해 지역의 노동력 부족을 야기하며, 이는 곧 지역의 노 동생산성을 저하하는 결과를 초래하기 때문임.

○ 따라서 지역의 경제활동 중에서 노동력에 대한 기여도가 가장 큰 생산인구의 증가 혹은 감소의 변화율에 의해 그 지역의 생산성이 결정된다고 볼 수 있음.

- 예컨대, 어느 지역에서 노동생산성에 큰 영향을 미치는 요소인 자본장비율, 취업자의 교육수준, 외국인 노동자의 유입 등이 일 정하고 후술하듯이 생산인구와 생산성 간에 비례관계가 성립한 다면, 지역경제 성장패턴은 생산인구의 변화에 따라 다르게 나타 나기 때문임.

○ 여기에서는 이러한 문제의식을 토대로 생산가능인구의 변화와 생 산성 간에는 어떠한 관계가 있는지, 그리고 이들 양 요인을 지수화 하는 것에 의해 각 지역이 오랜 시간에 걸쳐서 어떤 지역성장패턴 을 경험해 왔으며, 현재는 어떠한 지역성장 수준을 나타내는지에 대해 분석하는 것이 주요 목적임.

○ 각 지역의 장기간에 걸친 지역경제 성장패턴을 검증하기 위한 분석방법론으로는 클라센(Klaassen, 1981)의 ‘지역순환가설’을 사 용함.

- 클라센은 1인당 지역소득의 수준과 성장률을 사용하여 시계열상

(43)

으로 변동하는 지역을 대상으로 동태적 관점에서 지역성장 변동 경로를 분석하는 지역순환가설을 제시하였음.

- <그림 3-1>과 같이, 각 지역의 1인당 지역소득 수준(A)과 성장률 (B)을 전국평균과 비교하면 성장지역(①), 정체지역(②), 쇠퇴지 역(③), 잠재적 성장지역(④) 등 4개의 지역으로 유형화할 수 있 으며, 지역의 발전단계는 ① → ② → ③ → ④의 방향으로 순환 한다는 가설임.

- 가설에 대한 정의로서 1인당 지역소득 수준에 대한 전국평균 상 대비율을 ‘소득격차율’, 1인당 소득의 성장률에 대한 전국평균 상 대비율을 ‘성장률격차’라는 용어를 사용하였음.

<그림 3-1> 지역순환에 따른 지역성장 단계

자료 : 山田浩之·綿貫伸一郞(1985)

주 : 전국평균은 1로 나타나지만, 본 연구의 실증분석에서는 가독성을 높이기 위해 전국평균을 0으로 환산하였음. 따라서 양의 지수는 전국평균 이상을, 음의 지수는 전국평균 이하의 지역을 의미함.

1 인 당 지 역 소 득 성 장 률 (B)

전 국 평 균 이 상

④ 잠재적 성장지역 ( A < O, B > O )

① 성장지역 ( A > O, B > O ) 전

국 평 균 이 하

③ 쇠퇴지역 ( A < O, B < O )

② 정체지역 ( A > O, B < O )

전국평균 이하 전국평균 이상

1인당 지역소득 수준(A)

(44)

○ 어느 지역이 가설과 동일한 방향으로 순환할 경우, 소득격차율과 성장률격차의 순환에 대한 시간적 진동은 <그림 3-2>와 같이 변 화함.

- 성장지역 : 소득격차율과 성장률격차 모두 전국평균을 상회하 는 지역

- 정체지역 : 소득격차율은 전국평균을 웃돌지만 성장률격차는 밑 도는 지역

- 쇠퇴지역 : 두 요인 모두 전국평균에 못미치는 지역

- 잠재적 성장지역 : 성장률격차는 전국평균을 상회하는데 비해 소 득격차율은 낮게 나타나는 지역

<그림 3-2> 지역순환의 시간적 진동

자료 : 山田浩之·綿貫伸一郞(1985)

① 성장 ② 정체 ③ 쇠퇴 ④ 잠재적 성장

소 득 격 차 율

>0 0

<0 A

성 장 률 격 차

>0 0

<0 B

시 간