지역의 성별 연령별 인구구조와 산업구조의 인과관계 분석에 관한 연구

Abstract

우리나라는 1960년대 이후 경제개발 5개년 계획으로 수도권 및 몇몇 대도시를 제외한 지역들은 낙후와 정체를 겪어 왔다. 이에 정부에서는 수도권 인구분산 및 지역경제 활성화를 촉진하기 위해 지역 산업육성 정책을 시행하고 있다. 이러한 지역성장정책을 추진하기 위해서는 인구구조와 산업구조 사이에 존재하는 관계에 대한 이해가 우선되어야 한다. 왜냐하면 이러한 이해가 없이 정책을 수립하고 시행한다면 정책의 효율성과 효과성이 떨어지기 때문이다.

선행연구에서도 인구구조와 산업구조의 관계를 규명하기위해 지속적인 연구가 이루어지고 있다. 하지만 지역을 세분하지 못하고 인구구조를 단순하게 연령층으로만 구분하여 분석하고 있는 한계점을 가지고 있다. 인구구조를 단순하게 연령층으로만 구분하여 분석할 경우 지역의 특성이 반영되지 못하는 한계점을 가지고 있다. 또한 자원의 배분이 효율적으로 발생하지 못하는 한계점을 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 지역을 16개시․도로 구분하고 성별 8 Cohort, 16개 산업으로 구분하여 인구구조와 산업구조의 인과관계를 분석하였다.

분석결과 산업-남성인구 모형에서 정준상관계수가 0.541로 분석되었으며, 남성인구- 산업 모형에서는 0.609으로 지역의 남성인구가 지역 산업구조에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 특히 Cohort 5(40-49세)에서 가장 높은 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 여성의 경우 산업-여성인구 모형에서 정준상관계수 0.568로 분석되었고 여성인구-산업의 경우 0.951로 지역의 여성인구가 지역 산업구조에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 여성의 경우 Cohort 7(60-69세)에서 가장 큰 영향력을 나타내는 것으로 분석되었으며, 이는 고령화 인구구조에 영향을 미친 것으로 판단된다.

남성인구구조와 산업구조의 인과관계를 분석한 결과 지역의 남성인구구가 지역의 산업구조에 영향을 주는 것으로 분석되었다. 남성인구구조 중 산업에 가장 많은 영향을 주는 Cohort는 Cohort5(40-49세)로 분석되었다. 그 다음으로는 Cohort 2(10-19세), Cohort 6(50-59세), Cohort 4(30-39세), Cohort 8(70세 이상) 등의 순으로 나타났다. 반면 남성인구구조에 영향을 가장 많이 주는 산업으로는 운수업이 가장 크게 나타났다. 그 다음으로는 제조업, 교육서비스업, 보건 및 사회복지사업, 숙박 및 음식점업 등의 순으로 분석되었다.

여성인구구조와 산업구조의 인과관계 결과는 지역의 여성인구가 지역의 산업구조에 영향을 주는 것으로 분석되었으며, 남성보다 여성이 더 많은 영향력을 주는 것으로 분석되었다. 여성인구구조 중에 가장 많은 영향력을 주는 Cohort는 Cohort 7(60-69세)인 것으로 분석되었으며, 그 다음으로는 Cohort 6(50대), Cohort8(70세 이상), Cohort5(40대), Cohort1(0-9세), Cohort3(20대), Cohort4(30대), Cohort2(10대) 순으로 나타났다. 여성인구구조에 가장 큰 영향력을 주는 산업은 교육서비스산업으로 분석되었으며, 그 다음으로는 보건 및 사회복지사업, 부동산업 및 임대업, 숙박 및 음식점업, 도매 및 소매업, 제조업 순으로 분석이 되었다.

분석결과를 바탕으로 지역경제 활성화 정책이 보다 효과성 제고를 위해 크게 2가지 정책방안을 제시하고자 한다. 첫째, 젊은 계층의 경제활동참가율 제고할 수 있는 정책을 마련해야한다. 둘째, 고용보조금 지원 제도를 통해 고령층의 지원제도 정책을 마련해야 한다. 산업에 영향을 많이 주는 계층과 작게 주는 계층에 대해 정책적 지원이 강화된다면 보다 효과적인 정책이 될 것이다,