여성 연령별 출산율에 따른 지역 유형화 및 특성 진단 : 229개 시·군·구를 대상으로 (Characteristics of Fertility Rates by Female Age Based on Regional Types : Targeting 229 County-level Regions)

서지정보

· 발행기관 : 대한국토·도시계획학회
· 수록지 정보 : 국토계획 / 60권 / 1호 / 66 ~ 86페이지
· 저자명 : 김대환, 한효주, 이재홍, 권영상

초록

본 연구의 목표는 여성 연령대별 출산율(여성1,000명당 출생아 수) 시계열 데이터를 통해 군집화를 실시하여유형을 도출하고, 유형별로 속해 있는 지역의 특성을 살펴보고자한다. 연구의 시간적 범위는 2012년부터 2022년까지이며, 공간적 범위는 229개 기초지자체(시·군·구)를 대상으로 한다. 군집분석에는 여성의 연령별 출산율 시계열 데이터에 대해 비지도학습의일종인 Time-series K-means 클러스터링(Dinamic Time Warping 거리 기반)을 적용한다. 이후 도출된 지역별 유형을 종속변수로 다항 로지스틱회귀분석을 실시하여 각 유형의 특성을확인한다.
기존의 인구 기반 지역 유형화 및 출산율 분석 연구가 갖는 정적 데이터의 한계를 보완하기 위해 본 연구는 시계열·다층적 데이터(여성의 연령별 출산율)를 지역 유형화에 사용하였다. 또한통계청에서 제공하고 있는 공공데이터 위주로 분석 데이터를 설정하여, 분석 내용 및 결과의 범용성과 접근성을 제고하고자 했다. 본 연구를 바탕으로 출산율에 대한 다각적인 접근을 다루는연구가 활성화되길 바라며, 본 연구 결과가 출산 관점에서 각 지역의 특성과 현황을 토대로 한 효율적인 정책 개발의 기초자료로기능하길 기대한다.

영어초록

Population is the future of the region, and fertility is the backbone of the population. However, fertility in the Republic of Korea (RoK) is steadily declining, and policy efforts to address this issue have shown limited effectiveness. This study conducts in-depth analysis of new approaches to fertility. Accordingly, 11 years (2012-2022) of fertility data by female age (six age categories) for 229 regions (local governments) in the RoK were used and these regions were categorized by perspective of fertility power. The analysis utilized time-series K-means clustering, which is a type of unsupervised learning, and derived five clusters (types). Furthermore, the clusters were characterized using exploratory data analysis (trends and changes in fertility, local components within the clusters, etc.) and the following cluster characteristics consisting of economic, policy, socio-cultural, and demographic independent variables based on previous studies were identified through multinomial logistic regression. Significant differences were observed in the trend and rate of change of fertility by female age for each region type. This means that even in regions of similar size and conditions, one region experienced a rebound in fertility at all ages over the same time period, while another experienced a sharp decline. Spatial correlation in the formation of region type was also noteworthy. In addition, characteristics such as “population density,” “land price,” “number of childcare centers,” and “early marriage rate” differed by types, thus providing several implications. Consequently, we suggest the need for a thorough examination of regional fertility trends, and emphasize the importance of developing effective urban planning policies tailored to the unique fertility and population conditions of each region.

참고자료

· 없음