본 연구의 목적은 장래인구추계를 위하여 논리적이고 상대적으로 정확한 연령별 출산율의 가정치를 설정하는 것이다. 먼저 코호트별 출산순위별 연령별 출산율의 추정과 추계를 위하여 Coale-McNeil 모형을 일반화한 로그감마분포모형을 선택한다. 다음은 보정형의 연령별 출산율 모형을 재생산을 완료하지 않은 상대적으로 젊은 출생코호트를 포함하는 실적치 자료에 맞추기 위하여, 출산력 파라메터를 추정하는 방법을 설명한다. 본 연구는 일련의 출생코호트의 출생순위별 연령별 출산율을 역출하여, 장래의 특정연도 대하여 연령별 출산율을 추계한다. 가령, 2010년의 20세의 연령별 출산율은 1990년에 태어난 출생코호트의 20세에서의 연령별 출산율이고, 2010년의 21세의 연령별 출산율은 1989년에 태어난 출생코호트의 21세에서의 연령별 출산율에 해당한다. 결국 2010년에 태어난 코호트까지의 연령별 출산율의 추계치를 얻게 되면, 2055년도 까지의 기간별(연도별_령별 출산율에 대한 가정치를 설정할 수 있다. 본 연구의 출산력 가정치와 통계청의 2005년 장래인구 특별추계의 가정치 사이에 차이가 나는 것은 털 연구의 출산예측모형에서 혼인연령의 상승과 독신여성의 증가로 인한 출산력 저하의 최근 추세를 제대로 반영하였기 때문이라고 할 수 있으며, 이러한 점에서 본 연구의 출산력 가정치가 논리적이고 합리적이라고 주장할 수 있을 것이다. 그러나 장래인구추계와 관련하여, 출산력 가정치 설정을 위한 출산예측모형의 본질적 과제는 어떻게 기간효과(를 슬기롭게 다루느냐 하는 것이다. 코호트모형을 근간으로 하여, 최근의 실적치를 바탕으로 약간의 기간적 수정을 하는 것을 제외하고는 기간효과를 별도로 취급하기는 쉽지 않다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권6호
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pp.1145-1153
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2009
1998년부터 집계된 연령별 주민등록인구통계의 오류는 0세 혹은 출생아가 연령상승에 따라 인구수가 점점 늘어나서 6세 혹은 7세가 되는 해에 인구가 최대가 되고, 6세 혹은 7세 이후로부터 인구가 점차 감소하는 현상이 나타난다는 것이다. 본 연구는 장래의 인구추론에 가장 많은 영향을 미치는 0세-6세의 각 연령별 주민등록인구에서 미래에 1세-7세가 되는 인구를 예측하고, 최대치를 기준으로 0세-6세 인구를 '완전생명표'를 이용하여 0세-6세의 역순으로 역 추정 한다. 결론적으로 0세-6세까지의 제시된 역 추정 인구수는 기존의 인구통계데이터들 보다도 신뢰할 수 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제18권2호
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pp.419-427
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2007
Recently, Korean National Statistical Office submits the results of population projections for Korea from 1960 to 2050 year. The purpose of this paper is to suggest the reasonable assumptions for the survey of population, and then to detect the errors of the surveyed population (1960-2005) on Korean Information Statistical System.
장래인구추계방법으로 코호트 요인법(cohort component method)을 적용하기 위해서는 장래출생, 사망, 이동을 정확하게 예측하여야 한다. 이 연구에서는 기존의 사망률예측방법을 검토하고, 다양한 모델 중에서 과거의 사망률 추세에 수학적 곡선을 적합시켜서 외삽 연장하는 대표적인 관계적 모형인 Lee-Carter법을 선택하여 우리나라의 성, 연령별 장래사망률을 추정하였다. 성, 연령별 생명표와 평균수명의 추세를 검토하고 기존 자료와 비교한 결과 lee-Carter 모형을 우리나라 사망력 예측에 적용하였을 경우 설명력이 매우 높았다. 실측자료와 lee-Carter 모형을 이용한 추정자료를 비교한 결과 남녀 모든 연령층에서 전 비교기간(1971-2003) 동안 모두 차이가 크지 않았다. Lee-Carter 모형을 이용하여 추정한 장래 평균수명은 2051년에 남여 각각 82.73년과 89.41년으로 그 차이는 2005년의 7.06년에서 6.68년으로 감소하였다. 다만, 우리나라 영아사망률자료의 제약으로 일본의 2050년 추계자료를 우리의 2051년 목표치로 사용하였다. 앞으로 충분한 시계열자료가 확보되면 우리나라의 자료를 직접 이용하여 장래예측이 가능하게 될 것이다. 그리고 성, 연령별 사망원인을 극복한다는 가정을 도입할 수 있다면 장래 사망률 예측에 설명력을 더욱 높일 수 있을 것이다. 이것은 우리나라 사망원인 통계의 정확성과 사망원인별 생명표의 시계열 확보가 이루어질 때 가능할 것이다.
저출산과 고령화 등의 인구구조의 변화는 미래 건강보험 재정의 안전성을 위협하고 있다. 이에 본 논문에서는 2002년부터 2013년까지 국민건강보험 표본코호트 DB를 이용하여 유병율 및 진료비에 대한 통계적 모형을 추정하고 인구구조와 경제상황의 변화에 대한 다양한 미래 가정들을 반영하여 건강보험 재정의 연도별 수입과 지출을 2060년까지 추계하였다. 지출 추계에는 건강보험공단 표본 코호트 DB를 이용하여 유병율 및 진료비를 추계하였다. 유병율 모형은 VECM-LC모형을 그리고 1인당 공단 부담 진료비에 대한 추계는 이중지수평활법에 근거 하였다. 두 모형 모두를 의료기관별, 질병별, 성별, 연령별로 적합하고 경제상황의 변화에 대한 국회와 정부의 여러 가정들을 반영하여 최종 추계치를 산출하였다. 수입 추계는 고령화 속도에 대한 두 개의 다른 가정에 근거한 두 개의 미래 인구구조를 반영한 두 개의 피부양률 가정에 근거하고, 지출 추계에서와 마찬가지로 경제 상황의 변화에 대한 여러 가지 가정을 반영하여 최종 추계치를 산출하였다. 그 결과 건강보험 재정적자는 2015년 불변가격으로 2030년에는 2030조 원, 2060년에는 4070조 원이 될 것으로 추계되었다.
이 연구에서는 한국의 사망력 추계를 위해 Li 와 Lee가 그룹 인구의 일관성 있는 사망력 추계를 위해 제안한 Coherent Lee-Carter방법을 일본, 타이완의 자료를 결합하여 적용하고, 이 방법의 적합을 검증하였으며, Lee-Carter방법을 각각 적용했을 때와의 결과를 비교하였다. 세 국가를 하나의 그룹으로 작성한 이 방법은 세 국가에 각각 Lee-Carter방법을 적용했을 때에 비해 타이완의 기대수명 증가를 가속시키고, 일본의 기대수명 증가를 감속시키면서, 2050년 세 국가의 기대수명 범위를 6.8세에서 3.0세로 감소시켰다. 한국의 경우는 남녀전체의 기대수명은 크게 변화시키지 않았으나, 65세 이상의 기대수명 증가를 가속화시키고, 65세 이하의 기대수명증가를 감속화 시켰으며, 남녀 기대수명 차이를 서서히 감소시켰다. 이 방법은 한 국가의 사망력 추계를 위해 사망환경이 유사한 국가의 사망력을 결합하는 것은 장기간의 사망력 수렴뿐만 아니라, 단기간의 사망력 추계의 적합도 향상, 연령별 사망력 감소 패턴의 보정 및 한 국가 내 세부 그룹 인구의 일관성 있는 사망력 추계에의 응용 등 여러 가지 장점이 있음을 시사한다.
20년 이상 지속된 저출산으로 인한 학령인구의 급감은 대학들의 무더기 미충원 결과로 나타났다. 대학들의 미충원은 수도권 소재 일반대학보다는 지방 소재 일반대학이, 일반대학보다는 2년제 전문대학이 더욱 심각한 것으로 나타나고 있다. 대학 신입생 미충원 원인을 학령인구의 감소, 수도권 집중화 등 여러 가지 원인이 있겠지만 그 중 내신 등급제에 따라 대학을 선택하고 있는 점에 착안하여 내신 등급제와 대학서열화가 대학 신입생 미충원에 어떤 영향을 미치고 있는지 연구하고자 한다. 통계청 제공 2015~2021년은 실제 데이터를 바탕으로 하였고, 2022~2040년 고3 학생수 추계 데이터를 바탕으로 내신별 학생수를 예측하고 대학서열에 따라 신입생이 충원된다는 가정하에 대학의 충원율을 서로 비교하였다.
본 논문은 K-지방소멸지수를 바탕으로 지역 성장에 초점을 두어 지방소멸 대응 방향성을 제시한다. 연령별 추계인구 데이터와 총 요소 생산성 데이터를 비교하여 청년층의 감소가 지역 성장에 미치는 영향을 보여준다. 이에 따라 연도별 청년이 가장 많이 유출되는 지역을 샘플링하여 전출 사유를 알아보고 지역별 차별화된 대응 방향성을 제시한다.
이 연구는 코호트 변화율법을 이용하여 우리나라 산촌지역 인구변동의 특성을 분석하고 장래 산촌인구를 추계한 것이다. 분석대상이 되는 산촌은 산림청에서 지정한 산촌진흥지역으로, 산림면적 비율 70% 이상, 인구밀도 111인/$km^2$, 경지면적 비율 21% 이하인 읍 면으로 정의한다. 산촌의 인구변동 특성을 살펴보면 지난 20년 간 산촌 인구는 급격히 감소하였고 노령화 지수는 상승하였다. 연령별로는 10~30대 젊은 층의 인구 유출이 많고 40대 이상 장년층의 유입이 증가하였다. 젊은 세대 인구가 감소하는 것은 교육과 취업을 위해 도시로 이동하는 경우가 많기 때문이며, 장년층 인구 증가는 귀농 귀촌에 대한 관심 증대의 영향으로 생각된다. 이러한 추세가 지속된다면 산촌인구는 2030년에 68만 명, 산촌의 노령화 지수는 1,035로 상승하여 국토의 균형 발전과 산림의 지속가능한 경영에 문제를 초래할 것이다. 따라서 산촌경제 활성화와 안정화를 위한 정책적 개입이 필요하다.
장래의 가구변동은 인구의 규모와 구조에 영향을 미치는 출생, 사망의 변동뿐만 아니라 가족에 대한 사회적인 가치관의 변화에서 오는 동거구조 등 가구 자체의 변동과 밀접한 관련이 있다. 이 논문의 목적은 기존의 국내외에서 적용되고 있는 여러 가지 가구추계방법을 검토한 후, 우리 나라에 가장 적합한 가구추계방법을 찾고 이를 적용해보는 데 있다. 추계방법의 선정에 있어서 주의해야 할 점은 우리 나라와 같이 급격한 사회변동을 겪을 경우 장래가구 추계시 사용되는 원자료가 심한 기복을 보이기 때문에 이를 감안하여야 한다는 점이다. 기존 추계방법의 검토 결과 우리 나라에 적합한 가구추계방법으로서 연령별로 이원화된 방법, 즉 가구주의 연령이 34세 이하에 대해서는 지수함수법을, 그리고 35세 이상에 대해서는 순천이율법이 가장 타당한 것으로 나타났으며, 이를 장래 가구추계에 적용해보았다. 그 결과 우리 나라의 가구규모는 1995년 12,956천 가구에서 2030년에는 54%가 증가한 20,006천 가구가 될 것으로 전망되며, 평균가구원수는 1995년 3.3명에서 2030년에는 2.5명 수준으로 낮아질 것으로 전망된다. 우리 나라 장래 가구형태는 1인가구의 급격한 증가와 3세대 이상의 다세대가구는 감소하는 특징을 보이고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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