산업경제이슈

산업경제이슈

요약

제18 ^호

| 2017-18 |

2017.5.15.

우리나라는 세계 최고수준의 인구조로(人口早老) 국가로 전락하여 향후 우리 경제 저성장 기조의 가속화가 우려되는 상황

● 지역적 차원의 인구구조는 비수도권 도(道)지역(수도권·광역시)의 고령화 수준은 높지만 (낮지만), 고령화 진행속도는 느린(빠른) 특징

고령화가 심화되었음에도 높은 지역성장을 구현하는 ‘초고성장·초고령지역’은 전국 205개 시군구 중 35개 지역이 존재하여 일반적 인식과 괴리

● 초고성장·초고령지역은 산업·인구·공간의 특성에 따라 ‘제조업기반 농림어업 존속형’,

‘서비스업·제조업 동반성장형’, ‘농림어업 특화형’ 등 3개 유형으로 분류 가능

● 이들 지역의 성장특성은 고령지역 및 저성장지역에 성장 촉진을 위한 가이드라인 역할

기초지자체는 미래 10~20년을 위한 중장기 지역발전계획을 통한 발전비전 및 정책목표 의 명확한 제시와 실행계획 수립으로 지방소멸의 위기에서 탈피가 긴요

고령지역의 고성장 구현을 위해 전통제조업 구조고도화 중심의 제조업 성장촉진 정책의 우선적 추진 및 기존산업 가치사슬의 광역적 연계에 의한 R&D역량 강화를 통한 고부가 가치화를 지향할 필요

비수도권 고령지역의 경우, 귀농·귀촌인구 확대를 통한 제조업의 고용 없는 성장 상쇄 및 농촌융복합산업 활성화에 의한 역내의 산출물 부가가치 증대 등의 농촌·농업 부문의 가치 제고를 위한 정책 추진이 효과적

인구고령화를 극복하는 지역들, 성장 원천은 무엇인가?

- 초고성장·초고령지역의 유형별 성장특성과 시사점 -

한국, 세계 최고수준의 인구조로(人口早老) 국가로 전락하여 향후 성장 잠재력 저하가 우려되는 상황에 직면

1970~2015년간 우리나라 고령인구 비중은 무려 4.3배나 증가하여 3.9배를 기록한 일본을 2004년에 제치고 증가속도 측면에서 OECD 국가 중 최고 수준

● 특히, 2000년대 이후 2배 증가에도 미치지 못하는 주요국과 차이가 매년 크게 확대되는 양상

우리나라의 고령화 단계별 도달 소요연도 역시 주요국과 견줄 수 없을 정도로 단기간에 진행 되어 급속한 고령화 추세가 진행 중인 상황

● 고령화사회에서 고령사회로의 전환에 프랑스 및 미국은 각각 115년과 72년, 일본은 24년이 소요된 반면, 우리나라는 18년 만에 도달할 것으로 전망^01]

● 고령사회에서 초고령사회로의 전환은 주요국들이 길게는 53년(독일), 짧게는 11년(일본)이 걸렸으나, 우리나라는 단지 8년 만에 진입할 것으로 예상

이러한 인구조로현상은 향후 우리 경제의 성장잠재력을 약화시켜 저성장기조를 가속화하는 요인으로 작용할 가능성

01] UN은 단계별 고령화 분류기준을 다음과 같이 정의. 고령화사회는 전체 인구 중 65세 이상 고령인구 비중이 7% 이상~14% 미 만, 고령사회는 14% 이상~20% 미만, 초고령사회는 20% 이상인 사회.

02] 김주영·조진환(2012), 「제조업 인력 고령화와 정년연장」, 이슈페이퍼, 2012-291, 산업연구원.

그림 2 ] 주요국 고령화 단계별 소요연도 그림 1 ] 주요국 고령화 진행속도

자료 : OECD(Family database)를 이용하여 계산, 작성.

주 : 1970년 고령인구 비중을 1.0으로 설정했을 때 의 수치.

자료 : 김주영·조진환(2012) 토대로 작성.^02]

1970197319761979198219851988199119941997200020032006200920122015 한국 일본 스페인 이탈리아 OECD 독일 미국 영국 4.5

4.0 3.5 3.0 2.5 2.0 1.5 1.0

고령화사회→고령사회 고령사회→초고령사회

프랑스

미국

독일

일본

한국

(115년)

(72년)

(46년)

(24년)

(18년) (40년)

(18년)

(53년)

(11년)

(8년)

지역적 차원의 인구구조는 비수도권 도(道)지역(수도권·광역시)이 고령 화 수준은 높지만(낮지만), 고령화 진행속도는 느린(빠른) 특징

지역별 고령화의 정도는 비수도권 도지역이 심화된 반면, 수도권과 부산을 제외한 광역시가 낮은 수준을 보여 상반된 인구구조 형성

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● 전남의 고령화율은 22.4%(2016년)로 우리나라 광역시도 중 유일하게 초고령지역으로 진 입한 상황이며, 전북 및 경북의 경우도 18.9%로 초고령지역 진입을 목전에 두고 있는 실정

● 이에 비해, 수도권 및 광역시의 고령화는 상대적으로 낮은 수준에 머물고 있으며, 특히 울 산의 경우는 9.0%로 전남과 비교하면 13.4%포인트나 낮은 수준을 유지

그러나 고령화 진행속도 측면에서는 수도권 및 광역시의 인구조로현상이 뚜렷하게 관찰되고 있으나, 비수도권 도지역은 더딘 진행속도를 보여 고령화 수준과는 전혀 다른 양상

● 2000년 이후 전국의 고령인구 비중은 1.9배 증가하였으나, 수도권과 광역시의 모든 지역이 전국 평균을 상회하는 초고속 고령화 추세

● 특히, 서울, 부산, 대구 등 우리나라 고도경제성장의 거점 역할을 수행한 대도시가 가장 빠른 고 령화 진행속도를 보이고 있으며, 전국에서 고령화율이 가장 낮은 울산도 빠른 인구조로현상 발현

국가 및 지역의 경제성장은 인구구조 변화에 크게 의존하는 경향

급속한 인구조로현상은 국가경제 및 지역경제의 기여도가 큰 생산가능인구의 감소에 따라 경쟁력을 약화하는 요인

● 즉, 급속한 고령화는 노동력 부족 및 근로자 평균연령 상승에 따른 노동생산성 저하를 야기 함으로써 경제성장의 저해요인으로 작용^03]

그림 4 ] 지역별 고령화 진행속도(2000~2016) 그림 3 ] 지역별 고령인구 비중(2016)

자료 : 통계청(KOSIS) 인구통계를 이용하여 계산, 작성. 자료 : 통계청(KOSIS) 인구통계를 이용하여 계산, 작성.

주 : 2000년 고령인구 비중을 1.0으로 설정했을 때 의 수치.

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

22.4 18.9 18.9 17.5 16.8 15.5 15.3 14.6 14.6 13.3 12.6 11.6 11.0 10.9 10.6

9.0 (전국 : 13.5%) 0.0 5.0 10.0 15.0 20.0 25.0

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

2.5 2.3 2.3 2.3 2.1 2.0 2.0 1.9 1.8 1.8 1.7 1.7 1.7 1.6 1.6

1.4 (전국 : 1.9) 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0

03] 허문구 외(2013)는 고령화는 서비스업보다는 제조업에, 또한 제조업 중에서도 지식기반제조업보다는 주력기간산업에 더 큰 부 정적 영향을 미친다고 주장. 이는 생산성 제고 과정에서 요구되는 기술적 요소가 지식기반제조업의 경우는 독점적 경쟁우위를 유지 할 수 있는 특화된 기술진보에 의존적인 반면, 주력기간제조업은 시간이 지남에 따라 경쟁적 지위를 상실할 수 있는 범용적 기술진 보에 의존하는 경향이 있기 때문이라고 설명[허문구 외(2013), 「고령화가 지역경제에 미치는 경제효과 분석」, 연구보고서, 2013- 667, 산업연구원].

연령대별 인구구조의 방향성과 속도 등의 변화 여부가 국가 및 지역 차원 경제성장의 결정요 인으로 작용함을 함의하며, 이는 인구구조 변화와 경제성장 간의 관계를 통해 확인 가능

● OECD 34개국 및 우리나라 시도 16개 지역을 대상으로 분석한 결과, 고령화가 심화된 국 가나 지역일수록 경제성장률이 하락하는 반비례관계가 성립

● 반면, 생산가능인구 비중이 높은 국가와 지역은 높은 경제성장을 구현하는 비례관계가 관찰

고령화는 추세적 흐름이며 직면해야 할 현실이나, 정책적 수단을 통해 지역성장 둔화 완화 및 상쇄 가능

고령화가 지역경제성장에 부정적 영향을 미침에도 불구하고 지역정책 수단에 따라 고령화를 극복할 수 있는 방안 존재

● 고령화로의 인구구조 변화는 노동력(L) 저하를 야기하지만, 노동력 감소분 이상으로 기술 진보(A) 또는 자본(K) 등의 요소가 증가하면 총생산(Y)도 증가하는 구조

04] Bloom et al.(2011)에 따르면, 고령화는 우리가 직시해야 할 끔찍한 현실이지만 효율적인 정책수단을 통해 고령화의 부정 적 영향을 최소화하고 경제성장을 도모할 수 있다고 주장[Bloom, D. E., Canning, D. and Fink, G.(2011), “Implications of Population Aging for Economic Growth”, Program on the Global Demography of Aging, Working Paper, No. 64, Harvard University].

그림 6 ] 생산인구와 경제성장 간 관계 그림 5 ] 고령인구와 경제성장 간 관계

자료 : OECD(Family database) 및 통계청(KOSIS)을 이용하여 계산, 작성.

(A) OECD 34개국

고령인구(65세 이상) 비중 9.0

8.0 7.0 6.0 5.0 4.0 3.0 2.0 1.0 0.0 -1.0 G D P 증 가 율 (%)

0.0 5.0 10.0 15.0 20.0 25.0 30.0

(A) OECD 34개국

생산가능인구(15~64세) 비중 9.0

8.0 7.0 6.0 5.0 4.0 3.0 2.0 1.0 0.0 -1.0 G D P 증 가 율 (%)

55.0 60.0 65.0 70.0 75.0

(B) 광역시도 16개 지역

고령인구(65세 이상) 비중 12.0

10.0 8.0 6.0 4.0 2.0 0.0 G R D P 증 가 율 (%)

5.0 10.0 15.0 20.0 25.0 30.0

(B) 광역시도 16개 지역

생산가능인구(15~64세) 비중 12.0

10.0 8.0 6.0 4.0 2.0 0.0 G R D P 증 가 율 (%)

50.0 60.0 70.0 80.0 90.0

그림 7 ] Solow 생산함수에 따른 고령화와 생산성

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실제 고령화가 매우 심화되었음에도 높은 지역경제성장률을 구현하는 ‘초고성장·초고령지 역’의 시군구가 상당수 존재(<부표 1> 참조)

● 이들 지역의 경우, 지역 특성에 부합하는 정책수단과 지역 특유의 자원이 유효하게 작동하여 경제성장을 도모했을 가능성

‘초고성장·초고령지역’은 35개 시군구가 존재하며, 이 중 82.9%가 비 수도권의 군(郡)지역으로 구성되어 일반적 인식과 괴리

지역성장(1인당 GRDP 증가율^05])이 전국 평균의 1.5배 이상이면서 고령인구 비중^06]이 20%

를 상회하는 초고성장·초고령지역은 205개^07] 시군구 중 35개 지역이 존재^08]

● 초고성장·초고령지역의 고령인구 평균 비중은 25.4%에 이르고 있으나, 1인당 GRDP 증 가율은 7.5%를 기록하여 오히려 사회적 인프라가 우수한 수도권 및 광역시 중심의 비고령지 역보다 높은 지역성장을 도모

05] 일부에서는 지역성장의 대표변수로 지역 전체의 지역내총생산 증가율(지역경제성장률)이 타당하다고 주장할 수 있으나, 이는 다 음과 같은 세 가지 관점에서 비판에 직면할 가능성 존재. 첫째, 지역 간 인구이동에 따른 인구의 유출입이라는 문제를 전혀 반영하지 못한다는 점이며, 특히 우리나라의 경우는 다른 나라에 비해 상대적으로 지역 간 인구이동이 활발하기 때문에 인구유입(유출)이 많은 지역에서 지역내총생산이 크게 증가(감소)할 가능성이 존재. 둘째, 특정 지역에서 지역경제성장률이 빠른 속도로 크게 증가하여도 인 구증가율이 이보다 더 빠르고 크게 증가한다면 1인당 지역내총생산의 성장률은 감소하며, 이로 인해 지역민의 지역성장에 대한 체감 도는 오히려 저하하는 현상 발생. 셋째, 현재 시점에서 높은 1인당 소득수준을 유지하는 지역일지라도 장기간에 걸쳐 성장률의 감소 추세를 보이는 지역을 성장지역으로 정의하기 어렵기 때문.

06] 고령화 측정을 위한 지표로서 중위연령 및 평균연령도 널리 이용되나, 본 연구와 같이 기초지자체를 대상으로 하는 경우 수도권 과 비수도권 간 연령대별 분포가 확연히 구분되기 때문에 이들 지표를 사용하는 것은 의미가 없으므로 UN이 제시한 고령인구 비중 을 사용.

07] 서울시의 25개 구(區)지역의 경우 지역내총생산을 공표하지 않아 데이터 구득이 불가하여 본 연구의 대상에서 제외.

08] 서울시를 제외한 모든 시군구의 지역내총생산 데이터는 2013년까지 구득 가능하여 2011~2013년간의 평균치를 사용하여 지 역분류를 실시

지역분류 GRDP 성장률

고령인구

비중 지역 수 수도권 광역시 시 지역 군 지역 초고성장·

초고령지역 7.5 25.4 35 (17.1)

0 (0.0)

0 (0.0)

6 (17.1)

29 (82.9) 고성장·

고령지역 6.5 15.6 52 (25.4)

4 (7.7)

9 (17.3)

22 (42.3)

17 (32.7) 고성장·

비고령지역 6.5 8.9 34 (16.6)

15 (44.1)

10 (29.4)

8 (23.5)

1 (2.9) 저성장·

고령지역 1.4 17.0 52 (25.4)

7 (13.5)

10 (19.2)

6 (11.5)

29 (55.8) 저성장·

비고령지역 0.5 8.8 32 (15.6)

15 (46.9)

10 (31.3)

7 (21.9)

0 (0.0) 표 1 ] 행정구역별 분포

그림 8 ] 지역분류별 분포

자료 : 통계청(KOSIS)을 이용하여 계산, 작성.

주 : 2011~2013년간의 1인당 GRDP증가율과 고령화율의 전국 평균을 기준으로 구분.

자료 : 통계청(KOSIS)을 이용하여 계산, 작성.

주 : ( ) 안의 수치는 각 지역분류 내에서의 비중.

고령화율(%) 20.0

15.0 10.0 5.0 0.0 -5.0 -10.0 -15.0 1 인 당 G R D P 증 가 율

(%)

5.0 10.0 15.0 20.0 25.0 30.0 35.0 (저성장

비고령지역) (고성장 비고령지역)

(고성장 고령지역)

(저성장 고령지역) (초고성장·초고령지역) - 고령화율 : 20% 이상 - GRDP : 5.6% 이상(전국 평균

1.5배 이상)

● 초고성장·초고령지역 중, 29개 지역(82.9%)이 비수도권의 군(郡)지역으로 구성되어 고령화 가 심화된 군지역(주로 농촌지역)의 지역성장이 침체할 것이라는 사회적 통념과 상반된 결과

반면, 비고령지역의 경우 수도권과 광역시에 속한 시군구가 상당수 포함되어 있는데, 지역성장 측면에서는 고성장지역과 저성장지역 간 격차가 크게 확대되는 양상

● ‘고성장·비고령지역’과 ‘저성장·비고령지역’은 각각 73.5%, 78.2%의 지역이 수도권 및 광역시로 분류되어 유사한 수준을 보이나, 1인당 GRDP 증가율은 6.5%와 0.5%로 5%포인 트의 차이

초고성장·초고령지역은 산업·인구·공간의 특성에 따라 다양한 유형의 지역성장을 실현

초고성장·초고령지역을 대상으로 K-평균 군집분석(K-means clustering)^09]을 실시한 결과,

‘제조업기반 농림어업 존속형’, ‘서비스업·제조업 동반성장형’, ‘농림어업 특화형’ 등 3개 유 형이 관찰(<그림 9> 및 <표 2> 참조)

(유형Ⅰ : 제조업기반 농림어업 존속형) 대도시와 지리적으로 인접하고 있음에도 불구하고 제조업과 1차산업이 혼재하는 양상

● 과거 대도시에 입지했던 제조업체들이 지가 상승 등에 의한 외부불경제의 압력으로 인해 인근지역으로의 이전에 기인한 결과

● 제조업의 경우 상대적으로 저렴한 지가 이외에도 배후시장이 중요하기 때문에 대도시 인근 지역을 선호하는 경향을 반영

제조업에서 나타나는 강한 특성인 고용안정성이 확인되며, 제조업 중심의 산업구조와 지역 투자 간 비례관계가 성립

● 일반적으로 제조업은 서비스업에 비해 상용근로자의 비중이 높은 수준을 보이며 동 유형에 서도 이를 입증하는 결과

● 대도시에 입지한 혁신기관(연구소, 대학, 공공 지원기관 등)과의 연계 용이성 등의 이유로 인근지역 제조업에 대한 R&D투자가 타 유형에 비해 상대적 우위

대도시와의 교통접근성(평균 45.0km)이 양호하여 직주(직장·주거)불일치에 의한 취업자의 대도시 유출(통근)이 다른 유형에 비해 압도적으로 높은 수준

09] K-평균 군집분석은 군집의 개수를 미리 정한 다음 관찰 값을 정해진 수의 군집으로 할당하는 방법. 즉, 평균값을 이용한 군집의 중심 값과의 거리를 유클리드거리(euclidean distance)를 이용하여 계산하고, 군집의 중심 값을 수정하여 다시 반복함으로써 필요 한 수만큼의 군집을 찾아내는 일련의 과정을 거치는 방법.

(유클리드거리) 간 거리, 지수

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● 총취업자 대비 타 지역 통근 취업자 비중은 유형Ⅰ 6.9%, 유형Ⅱ 4.3%, 유형Ⅲ 2.8%의 순으로 나타나 대도시와의 공간적 거리가 가까울수록 증가하는 추세

(유형Ⅱ : 서비스업·제조업 동반성장형) 타 유형에 비해 인구 구성 자체가 우위에 있다는 점이 가장 두드러지는 특성

● 경제활동 기여도가 높은 청년인구 및 핵심생산인구, 가임여성이 동 유형에 집중하는 이유는 서비스업과 제조업의 두 부문에서 일자리가 동시에 제공되기 때문

● 특히, 청년 및 여성의 경우 제조업에서 자신들의 눈높이에 부합하는 일자리가 제공되지 않을 경우 서비스업으로 전입될 가능성

대도시에 종속되지 않는 독자적인 서비스 상권을 형성하고 있는 것이 특징적

● 대도시와의 공간적 거리(평균 93.9km)로 인해 독립된 서비스업의 영역을 구축하면서 외곽의 인근지역들의 수요를 흡수하고 있는 것으로 해석 가능

● 다만, 의료, 교육 등과 같은 고부가가치 중심의 서비스업이 아닌 도소매, 숙박 등과 같은 생활 서비스가 주류

● 이에 비해, 대도시와 인접한 유형Ⅰ의 서비스업은 중심도시에 상권이 흡수됨으로써 그 특 성이 관찰되지 않는 상황

제조업의 경우 유형Ⅰ과 유사한 수준을 유지하고 있으나 고용안정성 측면에서는 매우 낮은 수준

● 동 유형에 속한 지역의 근로자들의 취업 행태가 제조업보다 상대적으로 일자리가 많이 창출 되는 서비스업에 의존하고 있기 때문으로 추론

그림 9 ] 산업·공간·인구 구조의 유형별 분포 특성

주 : 각 구조별 수치는 <표 2>의 군집 중심값이며, 공간구조는 각 시군구청~광역시도청(중심도시 접근성) 간 의 거리를 나타내는 군집 중심값.

농림어업 제조업 서비스업 산

업 1.00 0.90 0.80 0.70 0.60 0.50 0.40 0.30 0.20 0.10 0

0 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 0.60

(A) 산업구조와 공간구조

공간 제조업기반의

농림어업 존속형

서비스업·제조업 동반성장형

농림어업 특화형

핵심생산인구 청년인구 가임여성 중고령인구 상용근로자 인

구 1.00 0.90 0.80 0.70 0.60 0.50 0.40 0.30 0.20 0.10 0

0 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 0.60

(B) 인구구조와 공간구조

공간 제조업기반의

농림어업 존속형

서비스업·제조업 동반성장형

농림어업 특화형

10] 군집분석을 위한 변수 선정은 지역성장 및 인구와 관련한 38개 변수를 대상으로 다중공선성의 문제가 발생하지 않는 14개 변수 를 최종적으로 추출.

유형 유형 Ⅰ(7개) 유형 Ⅱ(7개) 유형 Ⅲ(21개)

제조업기반의 농림어업 존속형 서비스업·제조업 동반성장형 농림어업 특화형

군집 중심값

중심도시 접근성 0.8971 청년인구 0.9024 농림어업 0.7785

상용근로자 0.8322 서비스업 0.8356 중고령인구 0.6358

제조업 0.8186 가임여성 0.8339 중심도시 접근성 0.5027

핵심생산인구 0.7989 핵심생산인구 0.8270 제조업 0.4834

타 지역 통근 0.7106 제조업 0.7767 핵심생산인구 0.3962

청년인구 0.6953 인구 규모 0.6481 서비스업 0.3940

가임여성 0.6830 중심도시 접근성 0.5319 상용근로자 0.3887

유형자산 0.6724 상용근로자 0.4512 조출생률 0.3523

농림어업 0.6675 유형자산 0.4292 가임여성 0.3331

조출생률 0.5770 조출생률 0.4239 청년인구 0.2844

인구 규모 0.5155 타 지역 통근 0.3758 유형자산 0.2204

R&D투자 0.4625 R&D투자 0.2871 인구 규모 0.1958

서비스업 0.3599 농림어업 0.2422 타 지역 통근 0.1827

중고령인구 0.3162 중고령인구 0.1690 R&D투자 0.0899

산업 특성

제조업

- 취업자 대도시 유출(통근) - 기업투자 및 R&D 양호

서비스업 우위의 제조업 성장형 - 고용안정성 낮은 수준

농림어업 - 타 산업 기반 미흡 - 기업성장 촉진요인 부재 인구

특성

인구구조 양호 (상용근로자/핵심생산인구/청년)

인구구조 우위 (청년/가임여성/핵심생산인구)

인구구조 열악 (중고령인구) 공간

특성

대도시 인근 (시·군 지역 혼재)

중간 (시·군 지역 혼재)

대도시 외곽 (군 지역)

해당 지역

충남 금산군 강원 횡성군 충남 청양군 경북 군위군

전북 김제시 충남 홍성군 충남 태안군 경북 청송군

전남 나주시 충남 예산군 전북 진안군 경북 영양군

전남 장성군 전북 정읍시 전북 무주군 경북 영덕군

경북 영천시 경북 문경시 전북 장수군 경북 청도군

경북 성주군 경남 밀양시 전북 순창군 경북 봉화군

경남 창녕군 경남 거창군 전북 고창군 경남 의령군

전북 부안군 경남 산청군

　 전남 구례군 경남 함양군

전남 고흥군 경남 합천군

전남 함평군

Cronbach’s α 계수(신뢰성 검증) 0.777

주 : 군집 중심값이 클수록 각 유형의 해당 변수 특성이 높은 수준임을 의미.

표 2 ] 초고성장·초고령지역 유형화 및 산업·인구·공간 특성^10]

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(유형Ⅲ : 농림어업 특화형) 전형적인 1차산업의 특성을 나타내고 있으며, 산업적으로는 농림 어업을 제외하고는 제조업 및 서비스업의 기반이 매우 미흡한 환경

● 인구 구성의 측면에서도 중고령인구에 의존하고 있으며, 지역생산에 기여할 수 있는 인구 계층이 매우 열악한 상황

산업적 기반이 미약함에도 농림어업 부문의 부가가치 제고와 6차산업 활성화를 통해 지역성 장을 견인하는 특성

고령화 대응 및 지역성장을 위한 지역경제 중장기발전전략 제시해야

인간이 생로병사의 과정을 경험하듯이 지역도 성장과 정체, 쇠퇴의 과정을 끊임없이 반복 하는 특성

● 특히, 기초지자체의 경우 대내외 환경변화에 큰 영향을 받으며 외부충격에 대한 길항력의 여부가 지역성장을 결정하는 주요 요인

● 그러나 길항력은 장기적 관점에서 대내외 환경변화에 대한 예측을 통해 해당 지역이 지향 하는 지역발전의 기본방향을 설정하고 그에 따른 정책추진이 뒷받침되어야 실질적인 지역성장 에 기여

우리나라는 급속하게 고령화가 진전되고 있으나, 대응 전략은 중앙정부 차원에서 강구되고 있을 뿐 대부분의 경우 광역시도 차원에서조차 제시하지 못하고 있는 실정

● 더욱이 비수도권의 기초지자체의 경우는 현실적으로 고령화의 체감도가 가장 높음에도 불구 하고 고령화 대응 및 지역성장을 위한 기본계획은 부재한 상황

모든 기초지자체는 고령화 및 지역성장의 정도가 크게 상이하기 때문에 지역 특성과 고령화 대응 전략을 반영한 지역경제 중장기 발전계획을 제시할 필요

● 단기적 성과가 아닌 미래 10~20년을 위한 지역발전계획 수립을 토대로 미래 산업과 연계한 기업유치 및 인재양성을 통해 지역성장을 가속화

● 최근 비수도권 군지역들은 고령화 심화로 지방소멸^11]의 위험에 노출되어 있는바, 이런 지 역일수록 지역발전 비전과 정책목표 등을 명확히 제시하고 이를 달성하기 위한 실행계획 수립 이 요구

11] 이상호(2016)의 연구에 따르면, 우리나라 3,482개 읍면동 중 1,383개가 30년 후 소멸위험 지역으로 분류되었으며, 이 중 709 개 읍면동을 소멸고위험 지역으로 분류[이상호(2016), “한국의 지방소멸에 관한 7가지 분석”, 「지역 고용동향 브리프」, 한국고용정 보원].

제조업 성장 촉진을 통한 지역경제 성장사다리 구축 필요

(초)고성장을 구현하는 모든 지역분류에서 제조업의 GRDP 증가율이 다른 산업에 비해 월등한 차이로 우위

● 저성장에 그친 경우는 고령지역 또는 비고령지역과 무관하게 제조업의 증가율이 서비스업과 유사한 수준 또는 낮은 수준을 보인 지역

● 전국적 차원에서의 산업별 노동생산성 수준도 제조업이 타 산업에 비해 월등히 높게 나타나 경제성장을 견인하는 패턴

● 이 같은 결과는 산업별 구성 여부가 지역성장의 주요 요인임을 함의

그러나 (초)고성장을 실현하는 많은 유형의 지역에서 식료품 및 비금속, 섬유제품 등과 같은 업종의 특화도^12]가 높게 나타나, 저부가가치 제조업종이 지역성장을 견인

● 지역성장에 대한 제조업의 기여도는 크지만 저부가가치 업종에 머물고 있는 이유는 해당 지역의 R&D역량 미흡이 주요 요인

향후 고령지역이 지속가능한 고성장을 구현하기 위해서는 제조업 성장 촉진 정책의 우선적 추진 및 R&D역량 강화를 통한 고부가가치화를 지향할 필요

(전통제조업의 구조고도화) 고령지역의 경우 인적 자본 부재와 관련 인프라 부족으로 첨단 제조업 특화는 오히려 지역성장에 기여하지 못한다는 실증분석 결과가 도출

● 따라서 고령지역의 현재 강점을 기반으로 하는 산업의 고부가가치로의 이행이 시간과 비용 적인 측면에서 효율적

초고성장·고령지역 고성장·

고령지역 고성장·

비고령지역 저성장·

고령지역 저성장·

비고령지역

유형Ⅰ 유형Ⅱ 유형Ⅲ

농업 4.39 4.81 3.79 4.55 1.44 0.57 1.46 0.44

식료품 제조업 2.75 2.90 2.29 3.01 1.40 0.68 1.34 0.66 섬유제품 제조업 1.25 2.36 1.04 0.55 1.63 1.20 0.46 0.65 의복, 의복 액세서리 0.35 0.29 0.28 0.44 1.15 1.21 1.15 0.72 화학물질 및 화학제품 1.00 1.91 0.63 0.57 1.05 1.01 1.13 0.87 의료용물질 및 의약품 0.58 0.65 1.16 0.07 1.13 1.47 0.81 0.60 고무제품 및 플라스틱제품 1.05 2.31 0.79 0.27 0.73 1.15 0.50 1.25 비금속광물제품 2.34 2.53 2.29 2.24 1.48 0.59 1.00 0.92 금속가공제품 0.57 1.02 0.50 0.28 0.80 1.18 0.51 1.25 1차금속 제조업 0.92 1.16 1.10 0.61 1.06 0.67 0.48 1.57 전자부품, 컴퓨터, 통신장비 0.08 0.09 0.12 0.03 0.39 1.16 0.12 1.77 기타 기계 및 장비 0.40 0.76 0.39 0.12 0.71 1.21 0.37 1.37 12] 지역·유형별 농업과 제조업 부문의 특화계수

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(기존산업 가치사슬의 광역적 연계 강화) 고령지역의 경우 인적 자본의 제약요인을 극복하는 방안 중 하나는 기존산업 가치사슬을 중심으로 혁신역량을 강화

● 시군구의 경우 다양한 혁신자원을 포괄하는 공급체계 구축은 한계가 있어 네트워킹의 광역적 연계를 통한 혁신체계의 외연적 확장이 중요

농촌 및 농업 부문의 가치 제고를 통한 고부가가치화 실현

농촌·농업 부문의 가치 제고는 (초)고령지역에 농업 부문 종사자가 가장 많아 지역민의 체감 도가 높은 방안 중 하나^13]

초고성장·초고령지역의 경우, 농산물 가공을 통한 부가가치 제고가 지역성장의 핵심 요인이 며, 특히 식료품제조업의 특화도가 모든 제조업 중에서 가장 높은 것으로 나타나 농산물의 고부가가치화를 뒷받침^14]

비수도권의 군지역 중 고령지역이 고성장을 구현하기 위해서는 농촌 및 농업 부문의 가치 제 고를 실현하는 정책을 추진할 필요

(귀농·귀촌 확충을 통한 고용 없는 성장 상쇄) (초)고성장 (초)고령지역의 성장은 제조업의 노 동생산성 증가에 기인하는 바가 크나, 설비투자 현대화로 인해 고용 없는 성장 패턴이 발현

13] 초고성장·초고령지역의 농림어업 종사자 비중은 45.5%에 이르며, 저성장·고령지역 및 고성장·고령지역의 경우도 27.5%, 20.0%

에 달하여 비고령지역에 비해 매우 높은 수치. 특히 초고성장·초고령지역 중 ‘농림어업 특화형’의 경우는 50.5%, ‘제조업기반 농림어업 존속형’은 45.6%를 차지.

14] 초고성장·초고령지역의 식료품제조업 특화도(종사자 기준)는 2.75이며, 이 중 ‘제조업기반 농림어업 존속형’ 2.90, ‘제조업·서 비스업 동반성장형’ 2.29, ‘농림어업 특화형’ 3.01로 나타나 타 제조업종에 비해 매우 높은 수준.

자료 : 통계청(KOSIS)을 이용하여 계산, 작성.

그림 10 ] 산업별 GRDP 추이

농림어업 제조업 서비스업 농림어업 제조업 서비스업

초고성장 초고령지역 고성장

고령지역 고성장 비고령지역 저성장

고령지역 저성장 비고령지역 14.0

12.0 10.0 8.0 6.0 4.0 2.0 0.0 -2.0 -4.0 (%)

11.7 9.5

12.5

3.4

-3.1 7.9

3.3 3.9

-1.9 -1.1

2004 20052006 2007 20082009 2010 2011 2012 2013 2014 120.0

100.0 80.0 60.0 40.0 20.0 0.0 (백만원)

(A) 지역분류별 GRDP 증가율 (B) 취업자 1인당 GRDP

● 반면, 귀농·귀촌인구의 유입은 지역의 일자리 창출 및 경제성장에 정(+)의 효과를 나타내어 지역발전의 소중한 자산으로 편입

* 귀농·귀촌인구의 6차산업 관련 기업의 경영 비율은 13.2%에 이르러, 농업 부문의 고부가가치화 를 통해 지역민 소득증대 → 역내 소비 확대 → 고용 창출 등의 지역경제 선순환 과정에 기여

(농촌융복합(6차)산업 활성화) (초)고령지역의 대다수는 농림어업 중심의 경제구조를 가진 지역들로 이들 지역이 경제성장을 구현하려면 산업 간 연계를 강화하여 역내의 산출물 부가 가치 증대를 통한 지역민의 소득수준을 제고하는 것이 중요한 과제

● 농업융복합산업의 성공적인 추진을 위해 (초)고령지역이 강점을 갖고 있는 1차산업을 바탕 으로 1차~3차 산업의 융복합을 통해 6차산업으로 발전하는 것이 바람직^15]

정책과제와 산업·인구·공간 간 연계 강화를 통한 지역성장 구현

우리나라의 (초)고성장 (초)고령지역의 가장 큰 성장특성은 인구 구성 및 공간적 여건도 중요 하나 산업 구성에 의해 크게 좌우되는 패턴

● 이 중에서도 고부가가치의 산업 구성을 가진 지역에서 빠른 경제성장을 경험

(초)고령지역에서 산업적 특성에 대한 활용도를 극대화할 경우 인구구조 및 공간구조에도 긍 정적인 파급효과 발현

농업·농촌지역 가치 제고를 통해 해당 지역의 노동생산성 증대 및 새로운 일자리 창출, 그리고 소멸지역으로부터 탈피를 도모할 계기 마련

● 6차산업화를 통해 고용의 질이 높은 일자리를 제공함으로써 역내의 청년 및 핵심 생산인구의 타 지역 유출을 방지하여 지역 생산 증가에 기여

● 귀농·귀촌인구 유입을 통해 급속한 고령화 완화 및 농촌융복합산업 확충으로 제조업의 고용 없는 성장을 상쇄

● 지역축제와 같은 지역자원을 활용한 서비스업 확대로 가임여성 대상의 고용을 창출함으로써 지역 내 활력 제고 및 인구의 지속성을 유지하여 소멸지역의 위기에서 탈피

혁신활동 강화를 통한 제조업 성장 촉진 정책도 인구경쟁력을 강화하는 계기로 작용

● 학력 수준이 높은 청년층 및 핵심 생산인구들이 원하는 일자리를 창출함으로써 고급인력 부 족과 일자리 부족이 동시에 발생하는 인력수급 불일치현상(역내 구직·구인의 미스매치)을 해소

15] 초고성장·초고령지역에 속한 6차산업의 성공사례 지역으로는 오미자를 활용한 경북 문경시와 한방과 연계해 한우의 브랜드를 강화한 강원도 횡성군이 대표적.

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● 특히, 경제활동참가율이 높은 여성 대상의 전문직 일자리 제공을 통해 역외 유출을 사전에 방지하여 출산율 제고에 기여

산업과 인구구조 간 선순환과정이 작동하면 인구의 자연증가와 역외 유출 감소로 해당 지역 의 인구규모가 증대

● 인구 집적은 산업의 다양성으로 이어져 양질의 고용 창출을 가능하게 함으로써 타 지역 통근 취업자의 감소에 따라 지역의 총생산 증대에 기여

그림 11 ] 정책과제의 산업·인구·공간 연계

청년·핵심생산인구 유출 방지 (노동생산성 증대) 농촌·농업 부문

고부가가치화 (정책과제)

귀농·귀촌인구 유입 (신규 일자리 창출) (지역 특성 고려한 지역발전)

가임여성 유출 방지 (소멸지역 탈피) 제조업 성장 촉진

(R&D)

(인구·공간 구조 파급효과)

인구규모 증대 (타 지역 통근자 감소)

지역경제중장기발전계획수립

양질의 일자리 창출로 청년, 생산인구 유출 방지 중고령층 일자리 증대

고용의 질이 높은 일자리 창출 젊은 가임여성 일자리 제공 인구규모 증대 및 타 지역 통근자 감소 1

2 3 4 5

1 3 2

4 4

산업 인구

공간 5

허 문 구

(선임연구위원·지역발전연구센터) [email protected]

044-287-3219

송 하 율

(연구위원·지역발전연구센터) [email protected]

044-287-3256

·

부표 1 ] 지역성장 및 고령화에 따른 지역분류

초고성장·초고령(35) 고성장·고령(52) 고성장·비고령(34) 저성장·고령(52) 저성장·비고령(32)

시군구 G A 시군구 G A 시군구 G A 시군구 G A 시군구 G A

강원 횡성군 6.2 22.6 부산 서구 4.0 16.9 부산 북구 4.9 9.5 부산 중구 0.1 17.0 부산 동래구 2.3 11.5 충남 금산군 9.2 23.7 부산 영도구 10.9 16.3 부산 해운대구 4.1 10.6 부산 동구 1.7 17.8 부산 사하구 2.6 10.3 충남 청양군 6.1 29.3 부산 진구 5.8 12.7 대구 수성구 5.7 10.3 부산 남구 2.7 12.7 부산 사상구 -3.9 9.5 충남 홍성군 9.9 21.0 부산 강서구 9.2 14.1 대구 달서구 4.6 8.2 부산 금정구 -0.5 12.3 대구 북구 3.5 9.3 충남 예산군 7.0 22.9 부산 연제구 8.5 12.1 대구 달성군 5.8 10.2 부산 기장군 1.4 12.9 인천 남구 -0.9 11.4 충남 태안군 7.3 22.9 부산 수영구 6.3 13.7 인천 연수구 7.3 7.3 대구 중구 2.9 17.1 인천 남동구 2.4 8.2 전북 정읍시 6.5 21.5 대구 동구 9.8 13.1 광주 북구 5.9 9.6 인천 중구 -1.5 12.5 인천 부평구 1.8 8.9 전북 김제시 8.0 24.8 대구 서구 7.8 12.2 대전 서구 5.1 7.9 인천 동구 3.2 14.1 인천 계양구 -3.4 7.0 전북 진안군 5.9 28.0 대구 남구 7.0 15.0 대전 대덕구 5.1 9.1 인천 강화군 0.4 25.5 인천 서구 -2.0 7.0 전북 무주군 8.1 27.4 경기 안성시 5.4 12.8 울산 중구 12.0 8.4 인천 옹진군 -10.3 19.8 광주 서구 2.7 9.0 전북 장수군 7.3 27.8 경기 양평군 3.9 19.1 울산 남구 5.2 6.4 광주 동구 2.0 16.3 광주 광산구 2.1 6.9 전북 순창군 6.2 29.3 경기 동두천시 4.0 13.8 경기 성남시 5.1 9.1 광주 남구 1.4 11.8 대전 유성구 1.2 6.4 전북 고창군 5.7 27.4 경기 포천시 5.5 13.5 경기 부천시 3.7 7.9 대전 동구 2.0 12.1 울산 동구 -3.3 5.9 전북 부안군 9.3 25.8 강원 춘천시 4.2 13.7 경기 광명시 8.8 8.5 대전 중구 3.1 12.1 울산 북구 -1.2 5.5 전남 나주시 6.8 24.3 강원 강릉시 4.1 15.1 경기 안산시 7.3 6.8 경기 여주시 1.1 15.8 울산 울주군 3.3 10.3 전남 구례군 8.6 28.3 강원 동해시 5.4 13.9 경기 오산시 13.4 6.5 경기 연천군 0.4 20.3 경기 수원시 0.1 7.3 전남 고흥군 6.5 33.4 강원 태백시 5.1 15.4 경기 시흥시 5.6 6.6 경기 가평군 2.6 19.7 경기 안양시 2.6 8.4 전남 함평군 5.7 30.6 강원 삼척시 14.0 18.3 경기 하남시 4.8 10.1 강원 속초시 2.2 13.5 경기 평택시 1.0 10.3 전남 장성군 6.9 25.2 강원 영월군 3.9 22.4 경기 이천시 8.5 10.6 강원 홍천군 2.7 19.6 경기 과천시 0.9 9.9 경북 영천시 8.4 21.7 강원 철원군 7.4 17.3 경기 화성시 10.0 7.9 강원 평창군 3.3 20.3 경기 군포시 0.6 8.2 경북 문경시 11.3 22.8 강원 화천군 6.1 18.2 경기 의정부시 6.6 10.4 강원 정선군 1.0 19.9 경기 의왕시 -0.4 8.7 경북 군위군 6.2 32.9 강원 양구군 4.2 17.1 경기 고양시 4.1 9.5 강원 양양군 1.8 22.5 경기 용인시 1.6 9.3 경북 청송군 14.3 29.8 강원 인제군 5.0 16.4 경기 구리시 6.5 8.6 충북 제천시 2.3 15.5 경기 김포시 -0.8 10.3 경북 영양군 6.7 30.9 강원 고성군 4.9 21.7 경기 남양주시 7.3 9.7 충북 보은군 -0.5 28.1 경기 광주시 0.0 9.3 경북 영덕군 6.3 30.0 충북 충주시 10.1 15.0 경기 양주시 5.0 10.9 충북 옥천군 2.7 22.3 경기 파주시 2.5 11.0 경북 청도군 5.8 28.8 충북 청원군 8.5 14.3 강원 원주시 3.8 11.5 충북 영동군 1.9 25.1 충남 아산시 -2.4 10.6 경북 성주군 6.4 24.2 충북 증평군 8.4 15.6 충북 청주시 7.8 8.5 충북 진천군 3.3 28.2 전남 목포시 3.1 11.0 경북 봉화군 7.0 29.1 충북 단양군 5.3 13.5 충남 천안시 4.2 8.2 충북 괴산군 -3.3 16.2 전남 광양시 -3.7 9.5 경남 밀양시 6.6 20.6 충남 공주시 5.0 18.5 충남 계룡시 16.4 7.5 충북 음성군 2.2 23.0 경북 포항시 0.8 10.5 경남 의령군 6.6 30.8 충남 보령시 5.4 19.0 전북 전주시 5.1 10.3 충남 서천군 3.1 27.6 경북 구미시 0.3 6.4 경남 창녕군 7.2 25.0 충남 서산시 6.9 14.7 경북 칠곡군 5.5 11.5 충남 연기군 2.3 15.6 경남 창원시 2.3 8.6 경남 산청군 8.3 30.1 충남 논산시 4.0 20.1 경남 김해시 5.1 7.5 전북 완주군 3.2 18.8 경남 양산시 0.8 9.3 경남 함양군 8.1 28.3 충남 당진시 12.3 15.6 경남 거제시 6.2 7.4 전북 임실군 1.7 29.8

경남 거창군 10.9 22.9 충남 부여군 5.3 26.0 제주 제주시 4.2 11.5 전남 여수시 1.3 13.3 경남 합천군 6.5 32.2 전북 군산시 4.4 12.9 전남 순천시 3.3 11.9 전북 익산시 4.9 13.5 전남 담양군 0.9 25.7 전북 남원시 3.7 21.6 전남 곡성군 -1.4 30.4 전남 화순군 4.6 21.2 전남 보성군 2.3 30.8 전남 무안군 11.2 19.3 전남 장흥군 1.9 28.5 경북 경주시 5.7 16.0 전남 강진군 2.1 27.6 경북 김천시 8.2 18.7 전남 해남군 2.4 26.1

(계속)

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초고성장·초고령(35) 고성장·고령(52) 고성장·비고령(34) 저성장·고령(52) 저성장·비고령(32)

시군구 G A 시군구 G A 시군구 G A 시군구 G A 시군구 G A

경북 안동시 4.0 18.6 전남 영암군 -1.7 21.5 경북 영주시 4.3 19.3 전남 영광군 3.5 24.1 경북 경산시 7.2 12.0 전남 완도군 2.2 27.2 경북 고령군 5.3 22.9 전남 진도군 1.0 29.3 경북 예천군 4.1 30.5 전남 신안군 2.6 29.8 경남 통영시 5.3 12.5 경북 상주시 2.4 24.6 경남 사천시 6.5 16.3 경북 의성군 3.6 33.0 경남 함안군 6.8 18.7 경북 울진군 -1.2 23.5 경남 고성군 4.4 23.6 경북 울릉군 1.2 18.4 경남 남해군 5.5 31.3 경남 진주시 3.7 12.3 제주 서귀포시 8.3 16.5 경남 하동군 -0.4 26.5

주 : 1) G는 1인당 지역내총생산 증가율, A는 고령인구 비중을 나타내며, 전국 평균은 각각 3.7%, 11.8%.

2) 지역별 G와 A는 2011~2013년의 3년간의 평균값을 이용하여 산출.

발행인 유병규 ^/ 편집인 주현 ^/ 편집·교정 조계환

30147 세종특별자치시 시청대로 370 세종국책연구단지 경제정책동 Tel:044-287-3114 Fax:044-287-3333 www.kiet.re.kr

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