인구감소지역의 인구 변화 특성과 향후 정책 방향

Ⅰ. 서 론

전국가적 인구 규모가 증가하고 있는 상황에서도 지역 인구 동태는 상당히 다양한 특성을 띠고 있는 바, 그 중에서도 인구가 감소하는 지역에 보다 관심을 기울일 필요가 있다. 이러한 맥락에서, 지난 2021년 10월 행정안전부의 인구감소지역 89개 시군구 지정 및 향후 관리 정책 추진 및 관계부처합동 인구정책 TF에서 지역 인구 감소, 인구 공동화에 선제적으로 대응하기 위한 정책 방향 제시는 이러한 지역 인구 감소에 적극적으로 대응하기 위한 중앙정부의 정책으로 해석되고 있다. 또한, 지난 2006년부터 추진되고 있는 저출산고령사회기본계획(2021년부터 제4차 기본계획과 시행계획이 추진되고 있음)에서도 지역 인구 변화에 따른 지역 위기에 보다 효과적으로 대응하기 위하여 지역 상생 기반 추진전략을 바탕으로 한 여러 세부과제가 추진되고 있다. 인구감소대응기금의 효과적인 활용에 대한 논의가 이번 4차 기본계획 내 시행계획에 포함되어 있다. 대한민국정부(2021)에서 확인할 수 있는 것과 같이 제4차 저출산고령사회기본계획 2021년도 중앙부처 시행계획에는 네 번째 추진전략인 인구구조 변화에 대한 적응 내 4-3-나 선별적 지원 강화 세부과제가 포함되어 있는데, 이 사업의 주된 내용은 인구활력, 경제회복, 공간혁신, 기타의 네 개 범주에 대한 인구감소지역 활성화 공모사업을 추진하는 것이며, 2021년부터 2025년까지 매년 상기 네 개 분야의 총 6개소에 대하여 5년 간 총 30,000백만 원(매년 6,000백만 원)이 매칭사업의 형태로 구성되어 있다. 지역 인구 감소로 대변되는 지역 인구 위기 대응을 위한 지역 주도적 사업 발굴을 지원한다는 본 사업은 지역 인구 감소에 대한 정책 대응이 보다 강화되었음을 직접적으로 지지하고 있다.

다만, 이러한 지역 인구 감소에 대한 다양한 정책 대응에도 불구하고, 다양한 지역 인구 동태 양상에 따른 지역 인구 감소는 여전히 지속적으로 심화되고 있다. 수도권의 인구 규모가 비수도권 인구 규모를 추월한 지난 2020년 이후 수도권과 비수도권 간 인구 규모의 격차는 더욱 심화되고 있고, 인구 고령화를 넘어선 인구 초고령화 양상의 지역 간 격차도 지속 심화되는 경향을 보이고 있다. 이러한 지역 간 인구 변화의 양극화 심화는 일차적으로 장인수, 우해봉, 박종서, 정찬우(2021)에서 지적하고 있는 것과 같이 인구 감소 지역은 인구 규모 감소와 인구 (초)고령화 양상의 상대적 심화를 복합적으로 경험하고 있는 데 적지 않게 기인하고 있다고 할 수 있다. 더 큰 문제는 인구감소지역이 경험하고 있는 인구 규모 감소와 인구 구조의 (초)고령화 특성이 최근 갑자기 급격하게 관측된 특성이라고 말하기 어렵다는 데 있다. 단적으로 89개 인구감소지역 대부분은 지난 2000년대 초반 내지는 그 이전부터 이미 지역 인구 규모 감소가 시작된 것으로 나타나고 있으며, 이러한 경향은 특히 자연적 증가에도 불구하고 이를 압도하는 사회적 감소에 크게 기인하고 있는 것으로 관측되고 있다. 상기의 인구 동태에 따른 지역 인구 위기에 따라 지역 측면에서는 다양한 정책을 추진하였을 개연성이 있지만, 결과적으로 정책의 실효성은 높지 않은 것으로 판단된다.

지역 인구 감소는 특정 지역의 인구 위기를 야기할 뿐만 아니라, 지역 인구 변화의 양극화에 따른 지역 간 사회경제적 여건 격차를 더욱 심화시켜 결과적으로 현재 두루 추진 중인 국가균형발전을 도모하기 위한 정책의 실효성을 저해할 가능성이 높기 때문이라는 점에서 문제가 있다. 지역 인구 감소에 대응하기 위한 중앙정부의 움직임의 중요성이 여기에 있다고 할 것이다. 이렇듯 지역 인구 감소가 사회적 당면 과제라는 점에 대해서는 대체적으로 공감대가 형성되어 있다고 보이지만, 정작 이들 지역의 인구 동태가 어떠한지, 특히 사회적, 자연적 변화가 어떻게 변화되어 왔는지에 대해서 심도 있는 논의는 다소 부족한 것으로 보인다. 인구감소지역에서 발생하고 있는 인구 동태에 대한 다각적인 접근의 필요성은 현재 및 미래 전개될 지역별 인구 동태의 특성과 맞물려 최근 급격하게 부각되고 있는 당면과제가 지역 인구 감소에 따른 지역 인구 위기라는 점에 크게 기인하고 있다고 할 것이다. 즉, 지속적으로 인구 감소가 나타나고 있는 지역과 관련하여, 상생하는 사회 구현에 보다 효과적인 정책 추진을 도모하기 위하여 우리가 주목하여야 할 이들 지역의 인구 변화 특성에 대해서 심도 있게 살펴볼 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 인구감소지역의 인구 이동 특성을 미시적으로 관측한다. 먼저, 국내 인구 이동과 지역 불균형 양상 간 연관성에 주목하는 사례들을 중심으로 살펴보고 본 절의 실증분석의 필요성을 탐색하고자 한다.

본 연구는 2장에서 관련 선행연구를 고찰하고, 3장에서 분석방법과 자료에 대해서 살펴본다, 4장에서 89개 인구감소지역의 공간적 분포, 인구감소지역의 사회적, 자연적 변화 특성, 89개 인구감소지역 중 사례지역의 인구 변화 특성, 인구감소지역의 인구 이동(떠나는 이들과 남는 이들) 특성을 살펴본다. 마지막 5장에서 주요 연구 결과를 제시함과 동시에 이를 바탕으로 향후 정책 방향을 제시하면서 마무리한다.

Ⅱ. 관련 선행연구 검토

(국외 이주를 제외한) 일국 내 인구 이동 관련 사례는 대체적으로, 계층 분화에 따른 분리된 이주 양상으로 인한 지역, 사회, 정치적 불균형의 심화에 주목하는 경향을 띠고 있다(Frey, 1996; Johnson, 2000; Franklin, 2003; Gunderson, & Sorenson, 2010; Fratesi, & Percoco, 2014). 관련하여, Frey(1996)는 소득 및 교육수준으로 대변되는 계층별 분리된 이주 양상이 결과적으로 지역 불균형을 넘어서 전입인구가 전입지역에서의 동화가 쉽지 않고, 사회적 정치적 분열이 더욱 심화되는 결과를 유발됨을 언급하고 있다(Frey, 1996).

1995-2000년 간 미국의 인구 이동 양상을 분석하고 있는 Franklin(2003)은 주(state) 간 이동 인구의 규모가 2,200만 명이지만, 출발지역과 도착지역 간 이동의 규모는 전국적으로 다양한 양상을 보였음을 언급하고 있다. 이는 국내 인구 이동이 결과적으로, 지역 인구 분포의 불균형을 유발하여 사회경제적 불균형 양상으로 이어질 개연성을 시사하고 있다는 점에서 의미가 있다. 또한, Fratesi, & Percoco(2014)는 이탈리아의 기술 선택적인(skill-selective) 인구 이동이 지역의 경제 성장과 지역 인구의 질적 수준 양극화를 심화시키는 요인으로 작용하였음을 실증하고 있다. 이 연구는 인구 규모와 같은 인구의 양적 측면에서의 지역 불균형이 아니라, 인적자본과 같은 인구의 질적 측면에서도 지역 간 인구 이동이 지역 간 불균형을 유발할 수 있음을 시사하고 있다.

또 다른 관련 사례로서, Johnson(2000)은 미국 캘리포니아 주의 인구 이동 특성이 본래 순전입 양상이었으나, 1990년대 순유출로 변화된 양상에 주목하면서 캘리포니아로부터 다른 지역으로 이동한 이들은 캘리포니아로 전입한 이들에 비하여 교육수준이 낮고 빈곤에 처할 개연성이 높음을 지적하고 있다. 이러한 개연성과 관련하여, 캘리포니아 주 자체의 경제적 불황과의 연관성 및 전체 전출자 중 취업을 희망하는 청년들의 높은 비중을 제시하고 있다(Johnson, 2000). 이는 지역 특성이 인구 이동의 흡인, 배출 요인으로 작용할 수 있으며, 특히 청년 인구 이동과 직업 사유 간 높은 연관성을 제시하고 있다는 점에서 의미가 있다. 유사한 맥락에서, Gunderson, & Sorenson(2010) 역시 1990년대 이후의 캘리포니아 주의 지속적인 순전출 양상에 대하여 높은 주거 비용과 경제적 불황, 편의시설의 질적 저하와 이에 따른 삶의 질 저하가 영향을 미쳤음을 언급하고 있다.

국내 사례 역시 인구 이동의 지역 간 불균형적 양상에 주목하는 경향이 다분하다(권상철, 2005; 박우식, 박상우, & 엄창옥, 2011; 김리영, & 양광식 2013; 이찬영, & 문제철, 2016; 이찬영, 2018; 정성호, 2019). 즉, 상기 사례가 공통적으로 제시하고 있는 논의는 특정 지역에서는 인구 유출이 지속되는 반면, 다른 지역에서는 인구 유입이 일어나며, 이러한 불균형적 양상은 인구 특성, 가령 연령과 인구사회학적 특성별로 상이하다는 것이다. 특히, 관련 사례는 지방의 젊은층 인구의 유출 특성에 주목하는 경향이 다분한 바, 이는 지역 인구 위기를 더욱 심화시키는 요인으로서 두루 지적된 젊은층의 인구 이동 양상에 주목하기 위한 목적에 기인하고 있다고 할 수 있다.

지금까지 살펴본 선행연구 사례는 공통적으로 인구 이동과 지역 불균형 측면에서 실증적인 논의를 제시하고 있는 바, 이러한 논의를 종합하여 본 연구에서는 우리나라의 인구감소지역의 인구 이동 특성을 살펴봄으로써, 이들 지역의 인구 감소에 대한 보다 심층적인 분석을 수행하고 향후 인구감소지역 지원 정책 관련 시사점을 제시하고자 한다. 특히, 89개 인구감소지역의 인구 이동 특성을 심층적으로 분석한다는 점에서, 이들 지역에 대한 정책 방향이 이들 지역에서 나타나고 있는 인구 동태 특성, 특히 사회적 변화 특성과 밀접하게 연관될 필요성에 주목하고 있다는 점에서 본 연구의 의의가 있다.

Ⅲ. 분석방법과 자료

앞서 살펴본 선행연구 사례는 공통적으로 인구 이동과 지역 불균형 측면에서 실증적인 논의를 제시하고 있는 바, 본 장에서는 우리나라의 인구감소지역의 인구 이동 특성을 살펴봄으로써, 이들 지역의 인구 규모 사회적 감소에 대한 보다 심층적인 분석을 수행하고자 한다.

본 연구에의 실증분석은 크게 3가지 범주로 구분된다. 첫째는 89개 인구감소지역 인구 이동에 대한 집계분석으로 상기 인구감소지역 중 사회적 변화가 상대적으로 두드러진 사례 지역의 연령대별 인구 이동 특성과 이와 맞물린 자연적 변화의 특성을 함께 살펴본다. 둘째, 인구감소지역 인구 이동에 대한 미시적 분석으로, 보다 심층적인 측면에서 인구감소지역으로부터 떠나는 이들과 남는 이들의 주요 사회경제적 특성에 대해서 살펴본다. 또한, 인구감소지역으로부터 떠나는 이들의 주된 연령대가 젊은층인 특성을 상기하여, 인구감소지역과 비인구감소지역으로부터 각각 떠나는 이들의 평균 연령 차이와 이에 영향을 미치는 요인에 대해서 살펴본다.

첫 번째 집계분석은 통계청에서 구축, 집계하고 있는 시군구 5세 단위 연령별 인구 이동 특성, 각 연도 주민등록연앙인구, 또한 각 연도 출생아 수, 사망자 수 자료를 활용한다. 보다 구체적으로, 상기 자료를 활용하여 각 연도별 89개 시군구의 5세 단위 연령별 순이동 특성과 자연적 변화 특성을 종단적으로 살펴보고, 둘 간 인과적 개연성에 대해서 논의하고자 한다. 다음으로, 인구감소지역으로부터 떠나는 이들과 남는 이들의 주요 사회경제적 특성 분석을 위하여 2015년, 2020년 인구주택총조사 인구 자료 20% 표본자료를 활용한다. 본 자료는 1년전, 5년전 거주지 정보를 시군구 단위에서 파악할 수 있기 때문에, 개인 수준의 인구 이동의 양상을 파악하는 데 용이한 특성을 띠고 있기 때문이다. 즉, 5년 전 거주지가 현재의 인구감소지역과 동일한 경우 비이동(=0), 5년 전 인구감소지역 거주지가 현재의 거주지와 상이한 경우(현재 살고 있는 집이 아닌 경우) 이동(=1)으로 한다. 상기 유형별 이동의 분포 특성과 더불어 이동 여부와 사회경제적 특성 간 연관성에 대하여 살펴본다. 인구 이동에 영향을 미치는 예측변수로서 본 연구에서는 성, 연령, 교육수준, 종사상지위, 유배우, 경제활동상태, 직종을 고려한다. 연령은 5세 단위(19세 이하/20-29세/30-39세/40-49세/50-59세/60-69세/70-79세/80세 이상)로 구분하여 총 8개 범주 변수로 구성하였다. 교육수준은 중학교 졸업 이하(무학-초등학교 졸업 포함)-2년제 대학교 졸업 이하(고등학교 졸업 포함)-4년제 대학교 졸업 이상(대학원 졸업 포함)의 3개 리커트형 척도 변수로 구성하였다. 또한 종사상지위는 임금근로자-고용원이 없는 자영업자-고용원이 있는 자영업자-무급가족종사자-무직의 5개 범주 변수로, 다음으로 유배우 변수는 현재 배우자 여부로 구분하여 배우자가 있는 경우와 없는 경우의 이분 변수로 구성하였다. 경제활동상태는 주로 일하였음-틈틈이 일하였음-일시휴직-일하지 않았음의 4범주 리커트형 척도 변수로 구성하였다. 직업은 직업 대분류의 9개 분류를 준용하여, 관리자/전문가 및 관련종사자/사무 종사자/서비스 종사자/판매 종사자/농림어업 숙련 종사자/기능원 및 관련 기능 종사자/장치기계 조작 및 조립 종사자/단순노무종사자-무직의 10개 범주형 변수로 구성하였다. 또한, 직업이 있는 이들 중 현직종근무연수를 추가적으로 고려하였으며, 이는 12개월 미만/1년~3년 미만/3년~5년 미만/5년~10년 미만/10년~15년 미만/15년~20년 미만/20년 이상의 일곱 개 범주형 변수로 구성하였다.

또한 분석방법과 관련하여 인구감소지역으로부터 떠나는 이들과 남는 이들의 주요 사회경제적 특성 분석은 이동 여부에 영향을 미치는 상기 예측변수의 영향을 살펴보기 위하여 이항로짓모형을 적용한다. 추가적으로, 인구감소지역-비인구감소지역 간 떠나는 이들의 평균 연령 차이와 이에 영향을 미치는 요인을 살펴보기 위하여, 성별 임금 격차 분석 및 집단 간 평균 관측변수의 차이를 분석하는 데 적용되어 온 Oaxaca-Blinder 분해 기법(Oaxaca-Blinder decompostion)(Blinder, 1973)을 적용하고자 한다. 이는 다음과 같은 형태의 수식으로 표현할 수 있다.

(A, B는 각각 인구감소지역과 비인구감소지역을 의미하며, Y_i는 각 지역의 i번째 떠나는 이들의 연령을 나타내며, X_ji는 i번째의 j번째 독립변인, β_j는 설명변인의 추정계수, u_i는 잔차(Residual)를 각각 의미함.)

본 절에서의 다각적인 실증분석은 지금까지의 인구 이동 연구가 띠고 있었던 집계 수준에서의 접근이 가지는 한계점을 보완하는 측면에서 인구감소지역을 떠나는 이들과 남는 이들, 또한 인구감소지역으로 유입되는 이들의 구체적 특성에 대한 정보를 살펴봄으로써, 인구감소지역에서 나타나고 있는 사회적 증감 측면의 인구 동태 특성을 보다 미시적으로 분석한다는 점에서 의미가 있다. 또한, 2015년, 2020년 자료를 활용함으로서 이들 인구감소지역의 인구 이동 특성에 대한 시점 간 비교분석한다는 점에서도 의미가 있다.

Ⅳ. 분석결과

1. 기초적 특성

1) 89개 인구감소지역¹⁾의 공간적 분포

89개 인구감소지역의 분포를 살펴본 결과, 전남/경북/강원/경남/전북 지역 내 시군이 전체 89개 중 65개(73.03%)인 것으로 나타났으며, 부산과 대구, 인천과 같은 광역시에서도 인구감소지역이 지정되었다.

<그림 1>

89개 인구감소지역의 공간적 분포 현황자료 : 행정안전부. (2021.10.18.). '인구감소지역’ 89곳 지정, 지방 살리기 본격 나선다! - 행안부, 89개 지역을 인구감소지역으로 지정, 행정·재정적 지원 추진. 행정안전부 지역균형발전과 보도자료. https://www.mois.go.kr/frt/bbs/type010/commonSelectBoardArticle.do?bbsId=BBSMSTR_000000000008&nttId=87782 (검색일: 2021.10.18.)

2) 인구감소지역의 사회적, 자연적 변화 특성

다음으로, 인구감소지역의 인구 감소 특성을 집계적으로 살펴본 결과, 전체 관측기간인 2000-2020년 간 평균적으로 이들 지역의 인구 감소 양상에 대하여 사회적 감소가 자연적 감소에 비하여 더 크게 기여한 것으로 나타남. 이들 지역은 평균 17,026.46명 감소하였으며, 자연적으로는 평균 4,501.65명, 사회적으로는 12,524.81명 감소한 것으로 나타났다. 다만, 관측기간 초반인 2000-2009년에는 평균적으로 사회적 감소가 지역 인구 감소를 크게 견인하는 반면, 이후 2010-2020년에는 자연적 감소가 사회적 감소보다 더 큰 기여도를 보였다. 자연적 감소의 상대적인 큰 기여도는 최근으로 올수록 더욱 커지는 경향이 관측되었다.²⁾

<표 1>

전체 지역과 인구감소지역의 인구 규모 변화(단위: 명)

2. 89개 인구감소지역 중 사례지역 인구의 사회적, 자연적 변화 특성

다음으로, 89개 인구감소지역 중 사례 분석을 통하여, 인구감소지역에서 나타나고 있는 자연적, 사회적 감소의 구체적인 양상에 대해서 살펴보고자 한다. 사례는 총 두 가지 범주를 설정하였는데, 구체적으로, 첫째, 1, 2기간 모두 사회적 감소 기여도가 100% 이상인 지역, 둘째, 1, 2기간³⁾ 평균 사회적 감소 기여도⁴⁾가 100% 이상인 두 범주이다. 사례 지역을 관측하기 위한 범주의 설정은 89개 인구감소지역 중 특성이 있는 지역에 대하여 보다 심도 있게 살펴볼 필요성에 기인하고 있다. 즉, 앞서 살펴본 것과 같이, 89개 인구감소지역의 인구 감소는 사회적 감소에 크게 기인하고 있음을 고려하여, 기간별 사회적 감소의 특성을 보다 면밀하게 살펴보기 위함이다.

아울러 각 사례별 관측은 공통적으로, 사회적/자연적 감소 특성을 각각 보다 구체적으로 살펴보기 위한 관측기간(2000-2020년) 5세 단위 연령대별 순이동 인구의 추이, 출생아 수와 사망자 수의 추이 및 자연적 변화의 종단적 특성을 각각 검토하는 형식을 취한다.

1) 사례 1 지역 : 1기간, 2기간 사회적 감소 기여도 최상위 지역

먼저, 사례 1 지역은 1기간, 2기간 사회적 감소 기여도가 89개 인구감소지역 중 가장 큰 특징을 띠고 있는 두 개 지역을 선정하였다. 이들 지역의 1, 2기간 평균 사회적 감소의 기여도는 각각 108.89%, 109.80%인데, 이는 이들 지역의 인구 규모 감소 이상으로 사회적 감소가 나타났음을 의미하는 것이다. 이들 지역의 연령대별 순이동 추이는 모든 연령대에서 관측기간 내내 지속적인 순유출의 특성이 나타나고 있지만, 특히 다른 연령대에 비하여 20대 연령대의 순유출 정도가 관측기간 내 상대적으로 두드러진 경향을 보이고 있다. 또한, 이들 지역의 자연적 변화와 관련하여, 출생아 수는 공통적으로 관측기간 내 급격한 감소가 나타나는 반면, 사망자 수의 경우 큰 변화 없이 대체적으로 일정하다가 최근 시점에서 미미하게 증가하는 경향이 관측되고 있다. 특히 이들 지역의 급격한 출생아 수 감소와 미미한 사망자 수 증가는 관측기간 내 자연적 증가의 양상을 띠다가, 최근 시점에서 자연적 감소를 유발하고 있다는 점에 주목할 필요가 있다. 사례 1 지역의 사회적 감소 기여도는 두 지역 모두 2기간에 비하여, 1기간에 높은 특성을 보이고 있는 바(121.37% > 96.41%; 119.66% > 99.94%), 이는 이들 지역에서의 1기간의 자연적 증감에도 불구하고 1기간에 이미 사회적 감소가 상당 부분 진행되었으며, 특히 이러한 사회적 감소를 주도한 연령층이 20-30대의 젊은 연령층으로 나타났고, 이는 2기간 말미에서 관측되고 있는 출생아 수 감소와 맞물리고 있다는 것이다. 사례 1 지역의 분석은 앞서 논의한 젊은 연령층의 사회적 감소에 따른 출생아 수 감소 및 자연적 감소 개연성을 실증하고 있다는 점에서 의미가 있다.

<그림 2>

사례 1 지역의 연령대별(5세 단위) 순이동 인구 추이(2000-2020년)(단위: 명)자료 : 통계청(2021d). 시군구/성/연령(5세)별 이동자수 [데이터파일 ]. https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B26001에서 2021. 6.22. 인출한 자료를 바탕으로 저자 작성. 1기간 사회적 감소 기여도: 121.37%

<그림 3>

사례 1 지역의 출생아 수, 사망자 수, 자연적 변화 추이(2000-2020년)(단위: 명)자료 : 통계청(2021a). 시군구/성/연령(5세)별 주민등록연앙인구[데이터파일]. https://kosis.kr/statHtml/statHtmldo?orgId=101&tblId=DT_1B040M5에서 2021. 4.25. 인출한 자료; 통계청(2021b). 출생아수(시도/시/군/구)[데이터파일]. https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=INH_1B81A01&conn_path=I2에서 2021. 10.10. 인출한 자료; 통계청(2021c). 시군구/성/연령(5세)별 사망자수(1997~), 사망률(1998~)[데이터파일]. https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B80A18&conn_path=I3에서 2021. 10.10. 인출한 자료를 바탕으로 저자 작성.

2) 사례 2 지역: 1기간 사회적 감소 기여도는 100% 이상, 2기간 사회적 감소 기여도는 100% 미만인 지역

사례 2 지역은 앞선 사례 1 지역을 모두 포함하고 있지만, 중복 지역을 제외하여 살펴보기로 한다. 두 사례 지역을 비교하여 볼 때, 모두 사회적 감소의 기여도가 크다는 점에서 공통점이 있지만, 기간별 사회적 감소의 기여도에서 차이가 나타나고 있다. 구체적으로 사례 1 지역은 1, 2기간 공히 사회적 감소 기여도가 100%에 가까운 특징이 있지만, 사례 2 지역은 1, 2기간 사회적 감소 기여도의 차이가 사례 1 지역에 비하여 크고, 1기간의 사회적 감소 기여도가 2기간 사회적 감소 기여도에 비하여 크게 나타나고 있다는 점에서 다르다.

이러한 사례 2 지역의 특성은 이들 지역의 1기간에서는 자연적 증가가 나타났지만, 2기간에서는 사회적, 자연적 감소가 공통적으로 나타났음을 시사하고 있다. 특히 사례 2 지역은 특히 관측기간 초반, 즉 1기간 내의 25-29세, 30-34세 연령대의 순유출이 상대적으로 크게 관측되고 있다. 이들 지역 1기간의 높은 사회적 감소 기여도는 이후 2기간의 출생아 수와 사망자 수의 추세에서도 반영되고 있는 바, 대체적으로 1기간과 2기간 구분 전후를 기점으로 자연적 감소가 나타나고 있는 점이 바로 그것이다. 이러한 특징은 사례 2 지역의 자연적 감소가 사례 1 지역의 자연적 감소 시점보다 다소 빠르게 이루어진 특성과도 맞물려 있다. 무엇보다도 사례 2 지역 분석 역시 관측기간 초반의 사회적 감소에 기인한 출생아 수 감소와 자연적 감소 개연성을 보여주고 있다는 점에서 의미가 있다 할 것이다.

<그림 4>

사례 2 지역의 연령대별(5세 단위) 순이동 인구 추이(2000-2020년)(단위: 명)자료 : 통계청(2021d). 시군구/성/연령(5세)별 이동자수[데이터파일]. https://kosis.kr/statHtml/statHtmldo?orgId=101&tblId=DT_1B26001에서 2021. 6.22. 인출한 자료를 바탕으로 저자 작성.

<그림 5>

사례 2 지역의 출생아 수, 사망자 수 추이(2000-2020년)(단위: 명)자료 : 통계청(2021a). 시군구/성/연령(5세)별 주민등록연앙인구[데이터파일]. https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B040M5에서 2021. 4.25. 인출한 자료; 통계청(2021b). 출생아수(시도/시/군/구)[데이터파일]. https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=INH_1B81A01&conn_path=I2에서 2021. 10.10. 인출한 자료; 통계청(2021c). 시군구/성/연령(5세)별 사망자수(1997~), 사망률(1998~)[데이터파일]. https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B80A18&conn_path=I3에서 2021. 10.10. 인출한 자료를 바탕으로 저자 작성.

3. 인구감소지역으로부터 떠나는 이들(이동)과 남는 이들(비이동)의 특성

다음으로 인구감소지역으로부터의 떠나는 이들(이동)과 남는자(비이동)들의 세부 예측변수 범주별 분포의 특성을 살펴보기로 한다. 본 분석은 2015년 자료와 2020년 자료를 동일한 형태로 비교하는 방식으로 이루어진다. 구체적으로, 2015년 자료에서는 2010년과 2015년이 각각 이동 시작과 이동 종착 시점으로, 2020년 자료에서는 2015년, 2020년이 각각 이동, 종착 시점으로 설정되어 있으며, 각각의 두 시점 간 이동 여부에 따른 특성을 관측하는 형식을 취하게 된다.

1) 기초적 특성

인구감소지역으로부터 떠나는 이들(이동)과 남는 이들(비이동)의 특성과 관련하여, 전반적으로 2015, 2020년 간 비교 분석 결과는 각 세부범주별로 이동자의 비율이 증가한 것으로 나타나고 있다는 점이다. 이는 시간이 지남에 따라 이들 지역에서의 인구 규모 대비 유출 인구 비율이 증가하고 있음을 직접적으로 보여주고 있다.

예측변수별 이동과 비이동의 특성을 살펴보면 다음과 같다. 먼저 성별 특성과 관련하여 여성보다는 남성이 이동하는 비율이 조금 더 높지만 큰 차이는 아닌 것으로 나타나고 있다. 다음으로, 교육수준이 높아질수록 이동하는 비율이 높아지는 경향이 비교적 뚜렷하게 나타나고 있다. 무직이 포함된 종사상 지위 범주에서 이동 비율이 가장 높은 세부 구분 범주는 임금근로자로, 각 시점별 전체 임금근로자 중 2015년 자료 기준 15.76%, 2020년 기준 19.11%의 임금근로자가 인구감소지역으로부터 떠난 것으로 나타났다. 또한 고용원이 있는 자영업자, 무직의 경우에도 각각 7.30%, 7.09%(2015년 자료 기준), 11.68%, 10.31%(2020년 자료 기준)가 이동한 것으로 도출되었다. 직업이 있는 이들을 대상으로 한 현직업근무연수별 특성은 이동 비율과 대체적으로 부적(-) 연관성이 있는 것으로 나타나고 있다. 즉, 현직업근무연수가 짧을수록 이동 비율이 높은 경향이 뚜렷하게 나타나는 바, 2015년 자료 기준 12개월 미만, 1년-3년 미만의 범주에서는 각각 22.57%, 20.29%가, 2020년 기준 21.51%, 24.45%가 인구감소지역을 떠나는 것으로 나타나고 있다. 연령의 경우 19세 이하, 20대, 30대의 경우 상대적으로 이동 비율이 다른 연령대에 비하여 크게 높은 특성이 나타난 바, 구체적으로, 2015년 자료 기준 19세 이하는 30.64%, 20대 32.51%, 30대 19.99%가, 2020년 기준 42.43%, 36.00%, 32.37%가 이동한 것으로 나타났다. 특히 연령 범주와 관련된 이러한 관측 결과는 연령층이 낮을수록 이동 비율이 높은 특성은 이들 지역에서 관측되는 젊은층의 사회적 감소가 이후의 자연적 감소를 더욱 심화시킬 개연성과 사회적 감소가 자연적 감소를 견인하여 인구 감소의 악순환, 인구 위기가 더욱 가중될 개연성이 높음을 직접적으로 시사하고 있다. 경제활동 상태의 경우, 일시휴직자 중 이동비율이 2015년 기준 13.49%. 2020년 기준 20.75%로 다른 세부 범주에 비하여 높은 것으로 나타나고 있다. 또한 배우자가 있는 경우에 비하여 없는 경우 이동 비율이 높은 것으로 나타났다. 직종의 경우 전문가 및 관련종사자의 이동 비율이 다른 세부 직종 범주에 비하여 높은 것으로 나타난 반면(2015년 기준 22.15%, 2020년 기준 28.84%), 농림어업 숙련 종사자와 단순노무종사자의 경우 각각 0.75%, 3.58%만이 이동하는 반면 99.25%, 96.42%는 이동하지 않고 남아 있는 것으로 나타나고 있어, 직종 간 이동과 비이동의 특성은 명확한 차이가 도출되었다. 이러한 관측 특성은 이들 인구감소지역의 전반적인 노동시장 특성이 1차 산업 중심으로 구성되어 있는 동시에, 교육수준과 맞물린 전문직 종사자들이 안정적으로 직장 생활을 하기 위한 기반이 부족한 데 기인하는 것으로 이해되고 있다. 이러한 특성은 인구감소지역에 대한 대기업 중심의 집적 경제를 유발할 수 있는 중장기적 인프라 구축과 개선 방안의 필요성을 시사하고 있다는 점에서도 의미가 있다.

<표 2>

인구 감소지역의 인구이동 특성(2015년, 2020년 센서스 자료 기준): 각 세부변인별 이동여부에 따른 분포(단위: %)

2) 인구감소지역의 인구 이동 영향요인 분석

다음으로, 인구감소지역의 인구 이동에 영향을 미치는 사회경제적 특성에 대하여 분석하기로 한다. 구체적으로 인구감소지역으로부터의 이동(떠나는 경우) 여부에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위한 이항로짓모형이며, 전체 지역을 포함하여 인구감소지역으로부터의 도착지를 수도권과 비수도권으로 구분하여 살펴본다.

주요 분석결과에 대해서 살펴보면 다음과 같다. 하기 <표 3>에서 확인할 수 있는 것과 같이 2015년과 2020년의 분석결과는 대체적으로 유사하며, 세부변인별로 큰 차이를 보이지 않았다. 이에 공통적으로 세부예측변수별 분석결과에 대하여 살펴보면 다음과 같다.

<표 3>

인구감소지역으로부터의 이동과 사회경제적 특성 간 연관성 분석 결과

먼저, 인구감소지역으로부터 이동은 교육수준이 높을수록 점차 유의한 것으로 나타나고 있다. 구체적으로, 참조집단 무학에 비하여, 중학교 졸업 이상의 범주에서는 교육수준이 높아질수록 이동 확률도 유의하게 높아지는 경향이 뚜렷하게 관측되고 있다. 이는 앞서 살펴본 인구감소지역으로부터의 이동/비이동 분포 특성과 그 궤를 같이 하고 있다. 무직 포함 종사상 지위와 관련하여, 참조집단인 무직에 비해서는 다른 세부범주들은 임금근로자를 제외하고 모두 이동하지 않을 확률이 높은 것으로 나타났으며, 특히 무급가족종사자, 고용원이 없는 자영업자의 비이동확률이 높게 도출되었다. 임금근로자는 참조집단인 무직에 비하여 인구감소지역을 떠날 확률이 높은 것으로 나타났다. 현직업근무연수가 길수록 이동확률이 낮은 것으로 나타났다. 연령의 경우, 19세 이하 참조집단에 비하여, 다른 연령대는 비이동확률이 높은 것으로 나타났으며, 40대 이후 연령대가 높을수록 크게 이러한 비이동확률이 높아지는 것으로 나타났다. 직종과 관련하여, 단순노무종사자 및 무직을 참조집단으로 설정한 결과 농림어업 숙련 종사자만이 유의하게 비이동확률이 크게 높은 것으로 도출되었다.

추가적으로 도착지가 수도권(인구감소지역으로부터 떠난 이들이 수도권으로 도착하였을 경우), 비수도권(인구감소지역으로부터 떠난 이들이 비수도권으로 도착하였을 경우)인 경우로 구분하여 분석한 결과에 대해서 살펴본다.

교육수준과 관련하여, 도착지가 수도권인 경우에는 비수도권에 비하여 대졸이상의 이동 확률이 더 높은 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 교육수준이 높은 이들이 비수도권보다는 수도권으로의 진입 유인이 높을 개연성을 시사하고 있으며, 또한 인구감소지역 인근 광역시에 대한 정책 방향을 시사하고 있다는 점에서 의미가 있다. 직종과 관련된 분석결과 역시 도착지별로 상이한 결과가 도출된 바, 구체적으로 도착지가 수도권인 경우에는 참조집단에 비하여 농림어업 숙련종사자의 이동 확률이 크게 낮은 반면, 도착지가 비수도권인 경우 농림어업 숙련종사자의 비이동 확률이 상대적으로 낮은 것으로 도출되었다. 도착지가 비수도권인 경우 농림어업 숙련종사자의 이동 확률이 상대적으로 낮은 양상은 비수도권에서의 1차 산업에 대한 육성정책이 보다 활발하게 전개되고 있거나, 이들의 유입에 보다 주목하고 있는 정책 방향에 기인하고 있을 개연성을 시사하고 있다. 또한, 인구감소지역의 분석결과와 관련하여 농림어업 숙련 종사자만이 이동 확률이 참조집단과 비교하여 부적(-)으로 도출된 특성은 인구감소지역의 산업 구조가 이러한 농림어업에 특화되어 있을 개연성을 시사하고 있다는 점에서 의미가 있다.

4. 인구감소지역과 비인구감소지역으로부터 떠나는 이들의 평균 연령 차이와 차이를 설명하는 요인 분석

추가적으로, 인구감소지역-비인구감소지역 간 떠나는 이들의 평균 연령 차이와 이에 영향을 미치는 요인을 살펴본다. 보다 구체적으로, 인구감소지역으로부터 각각 떠나고 남아 있는 이들의 평균 연령의 차이 및 이들의 평균 연령의 차이를 설명하는 데 있어 앞서 살펴본 예측변수들의 기여도가 어떻게 나타나고 있는지 살펴본다. 이는 앞서 살펴본 바와 같이, 인구감소지역의 사회적 변화를 가장 크게 견인하고 있는 젊은층의 특성이 어떠한 사회경제적 특성과 크게 맞물려 있는지 보다 심층적으로 살펴보기 위한 의도에 기인하고 있다.

분해 추정결과를 살펴보면, 인구감소지역을 떠나는 이들의 평균 연령은 2015년 자료 기준 약 43.9세이고, 인구감소지역에 남아있는 이들의 평균 연령은 60.2세인 것으로 나타났으며, 두 집단 간 평균 연령의 차이는 약 16.35세인 것으로 나타났다. 2020년에는 각각 47.6세, 62.0세, 14.4세인 것으로 나타났다. 이동한 이들과 남아 있는 이들의 연령 차이가 2015년에 비하여 2020년 다소 감소하였는데, 이러한 감소가 이동하는 이들의 연령 증가에 기인하고 있다. 이는 점차적으로 인구감소지역에 남아있는 이들의 연령층이 증가하고, 지속적인 인구 유출의 특성이 이러한 연령층 증가 특성과 맞물려 나타난 것으로 해석할 수 있다. 이러한 차이에 대해서 연령을 제외한 상기 예측변수들에 의해 설명되는 부분은 2015년 기준 약 10.4세, 설명되지 않는 부분은 약 6.0세, 2020년 기준 약 8.6세, 5.8세인 것으로 나타났다. 설명되는 부분 중 가장 큰 기여도를 보인 예측변수는 대졸이상 교육수준 변인(2015년 기준 약 4.40세, 2020년 기준 약 4.66세를 설명), 무직 포함 종사자 지위 중 임금근로자 변인(2015년 기준 약 3.34세, 2020년 기준 약 2.01세를 설명)인 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 인구감소지역을 떠나는 이들과 남아있는 이들의 연령의 차이가 상기 두 변수에 의해 크게 견인됨을 직접적으로 보여주고 있는 점에서 의미가 있다. 상기 제시한 식을 바탕으로 대졸이상 교육수준 변인의 결과를 보다 직관적으로 해석하면, 대졸이상인 경우 인구감소지역을 떠나는 비중이 상대적으로 높으며, 교육수준이 높을수록 인구감소지역을 떠나는 비율이 높은 특성이 결합되어 두 집단 간 연령의 차이를 상대적으로 크게 설명하는 것으로 해석할 수 있다. 이러한 분석결과는 인구감소지역을 각각 떠나고 남는 이들의 평균 연령의 차이와 이를 설명하는 요인을 분석함으로써, 인구감소지역을 떠나는 이들의 (상대적으로 젊은) 연령 특성이 다른 높은 교육수준과 임금근로자 특성과 복합적으로 밀접하게 연관되어 있음을 시사하고 있다. 즉, 이러한 분석결과는 향후 인구감소지역 지원을 위한 법, 제도 개선이 이러한 인구 동태에 주목하고, 이들을 유출을 방지할 수 있는 사회경제적 인프라 조성 정책과 이러한 정책의 실효성을 담보할 수 있는 사후평가 체계, 그리고 법, 제도적 기반이 조속히 이루어질 필요성을 함께 시사하고 있다는 점에서도 의미가 있다.

<표 4>

Blinder-Oaxaca 분해 추정결과(1)

<표 5>

Blinder-Oaxaca 분해 추정결과(2)

Ⅴ. 결 론

1. 연구의 주요 결과 요약

본 연구는 지난 2021년 지정된 인구감소지역의 정책 방향을 보다 구체적으로 탐색하기 위하여 이들 지역의 인구 동태를 보다 심층적으로 살펴보는 것을 목적으로 하고 있다. 이를 위하여 이들 89개 인구감소지역 중 인구의 사회적 변화 특성이 두드러지는 지역을 사례 분석 지역으로 하여 이들 지역의 인구 동태를 집계적으로 살펴보고, 추가적으로 이들 지역을 떠나는 이들과 남는 이들의 특성을 보다 심층적으로 살펴보았다.

먼저, 앞서 살펴본 인구감소지역 사례 분석 결과는 인구감소지역의 인구 변화와 관련하여, 기간별 자연적 감소와 사회적 감소가 밀접하게 연관되어 있으며, 특히 20-30대 초반 연령층의 사회적 감소가 이들 지역의 인구 감소에 주요 영향요인으로 작용하였음을 보여주고 있다. 보다 구체적으로, 사례로 살펴본 인구감소지역의 인구 감소는 사회적 감소가 크게 주도하였다고 할 수 있다. 특히, 이들 지역의 이러한 사회적 감소를 연령대로 나누어 살펴보면 특히 20-24세, 25-29세, 30-34세의 순유출 특성이 다른 연령층에 비하여 큰 특징이 공통적으로 나타나고 있다. 또한, 사회적 감소가 크게 나타나는 지역은 자연적 증가가 나타났음에도 사회적 감소가 굉장히 크게 일어나 결과적으로 인구가 감소한 특징이 관측되고 있다. 이러한 지역의 공통적인 특징 중 하나는 관측기간 전반기 즉 2000년부터 2009년의 약 10년 간 이미 사회적 감소가 상당 부분 진행되었으며, 특히 이러한 사회적 감소를 주도한 연령층이 20-30대의 젊은 연령층으로 나타났고, 이는 이후 2010년부터 2020년까지 관측기간 후반기에서의 출생아 수 감소와 남는 층의 고령화에 따른 사망자 수 증가로 이어지고 있다는 것이다. 젊은 연령층의 사회적 감소가 2000년대 초반에 이미 상당히 크게 나타나고 있어, 이후 2000년대 중후반부터 데드크로스가 일어나고 있는 특징에 주목할 필요가 있다. 또 다른 유형으로 자연적 감소가 상대적으로 크게 나타난 지역 역시, 관측기간 초반에 젊은 연령층의 사회적 감소, 순유출 특성이 두드러지게 나타나고 있다는 점에서, 이들 지역 역시 사회적 감소 이후의 자연적 감소 양상이 공통적으로 나타나고 있다고 할 수 있다. 지금까지의 사례 분석 결과는 지속적인 인구 감소 양상에 따라 인구 감소 특성이 고착화되었다고 할 수 있는 인구감소지역의 사회적, 자연적 인구 변화 특성을 간명하게 보여줌과 동시에, 향후 인구감소지역에 대한 대응책이 혁신도시 정책과 같은 젊은 연령층을 타겟팅(targeting)하여, 이들의 사회적인 증가를 도모하거나 유출을 방지하는 성격을 심도 있게 고려할 필요성을 시사하고 있다는 점에서 의미가 있다. 또한, 지속적인 젊은 연령층 유출에 따라 해당 지역에 남아 있는 중고령 연령층 역시 주된 정책 수혜 대상으로서 심도 있게 살펴볼 필요가 있다.

다음으로, 인구의 사회적 변화 중심으로 살펴본 인구감소지역을 떠나는 이들과 남는 이들에 대한 2015년, 2020년 자료를 활용한 미시적 분석 결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. 인구감소지역을 떠나는 이들의 특징은 젊은층, 고학력자이며, 인구감소지역에 머무는 이들은 중고령층, 농림어업 숙련 종사자의 비율이 상대적으로 높은 것으로 나타나고 있다. 앞서 살펴본 인구감소지역 인구 변화에 대하여 사회적 감소 기여도가 자연적 감소 기여도에 비하여 더 크게 나타나고 있음을 상기하면, 젊은층과 고학력자가 이들 지역 인구 감소에 적지 않게 기여하고 있는 것으로 해석할 수 있다. 반면, 머무는 이들의 연령대가 적지 않은 특성 역시 출생아 수보다 사망자 수가 증가하여 자연 감소가 심화될 개연성을 시사하고 있다. 추가적으로 살펴본 인구감소지역을 떠나는 이들과 남는 이들 간 평균 연령의 차이와 이를 설명하는 요인 역시 상기 논의를 직접적으로 뒷받침하고 있다. 즉, 상대적으로 높은 학력의 젊은층의 떠나는 비율을 감소시키는(이들을 머물게 하는) 정책과 더불어, 남아 있는 1차 산업 종사자 중심의 중고령층에 대한 지원 정책의 복합적인 고려가 매우 중요한 의미를 띠고 있다. 인구감소지역의 인구 이동 특성을 관측하기 위하여 본 연구에서 설정한 성, 교육수준, 직업 특성 등의 세부범주별 이동자(인구감소지역을 떠나는 이들)의 비율은 전반적으로 2015년에 비하여 2020년에 크게 증가한 것으로 나타나고 있으며, 보다 구체적으로 대졸이상(20.87%→26.73%), 19세 이하 연령층(30.64%→42.43%), 30-39세 연령층(19.99%→32.37%), 일시휴직자(13.49%→20.75%). 미혼을 포함한 무배우자(10.39%→15.92%), 전문가 및 관련종사자(22.15%→28.84%) 등의 비율 변화가 상대적으로 큰 것으로 나타나고 있다. 인구감소지역을 떠나는 이들의 비율이 상대적으로 크게 증가한 세부범주의 특성은 종합적으로 이들 지역의 인구 감소를 크게 견인하는 이들인 동시에, 지역 활력을 저하시키고 지역 위기를 가중시키는 양상과 밀접하게 연관되어 있음을 쉽게 추론할 수 있다는 점에서 관련 정책 방향을 시사하고 있다 할 것이다.

<표 6>

연구의 주요 결과 요약

Acknowledgments

본고는 장인수, 우해봉, 박종서, 정찬우(2021). 2021년 인구변동 모니터링과 정책과제. 세종: 한국보건사회연구원. 제6장의 일부 내용을 수정, 보완하여 작성하였음을 밝힌다.

References

• 권상철(2005). “우리나라 수도권으로의 인구이동: 시기별 유출지역 특성과 이주자 선별성의 상대적 중요도 평가”. 『한국지역지리학회지』, 11(6): 571-584.
• 김리영·양광식(2013). “인구 유입과 유출을 결정하는 지역 특성 요인에 관한 연구”. 『한국지역개발학회지』, 25(3): 1-19.
• 대한민국정부(2021). 『제4차 저출산·고령사회 기본계획 2021년도 시행계획』. 서울: 저출산고령사회위원회.
• 박우식·박상우·엄창옥(2011). “지역인재 유출에 의한 경제력 유출 분석: 대구 경북지역을 중심으로”. 『산업경제연구』, 24(4): 2247-2274.
• 이찬영, & 문제철(2016). “광주· 전남 지역의 연령별· 이동지역별 인구이동 결정요인 분석”. 『산업경제연구』, 29(6): 2239-2266.
• 이찬영(2018). “연령대별 인구유출입 결정요인 분석”. 『산업경제연구』, 31(2): 707-729.
• 장인수·우해봉·박종서·정찬우(2021). 『2021년 인구변동 모니터링과 정책 과제: 지역 인구 감소를 중심으로』, 세종: 한국보건사회연구원.
• 정성호(2019). “강원도 인구변화와 지역소멸 위험”. 『사회과학연구』, 58(1): 3-22.
• 통계청(2021a). “시군구/성/연령(5세)별 주민등록연앙인구[데이터파일]」”, https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B040M5, (검색일: 2021. 4.25)
• 통계청(2021b). “출생아수(시도/시/군/구)[데이터파일]」”, https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=INH_1B81A01&conn_path=I2, (검색일: 2021. 10.10)
• 통계청(2021c). “시군구/성/연령(5세)별 사망자수(1997~), 사망률(1998~)[데이터파일]」”, https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B80A18&conn_path=I3, (검색일: 2021. 10.10)
• 통계청(2021d). “시군구/성/연령(5세)별 이동자수[데이터파일]」”, https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B26001, (검색일: 2021. 6.22)
• 통계청(2021e). “마이크로데이터통합서비스(MDIS) 2015년 인구주택총조사 표본조사 20%(원자료)」”, https://mdis.kostat.go.kr/index.do, 에서 인가용 서비스(원격접근 서비스 (RAS))로 분석, 인출.
• 통계청(2022). “마이크로데이터통합서비스(MDIS) 2020년 인구주택총조사 표본조사 20%(원자료)”, https://mdis.kostat.go.kr/index.do, 에서 인가용 서비스(원격접근 서비스 (RAS))로 분석, 인출.
• 행정안전부(2021.10.18.). “인구감소지역’ 89곳 지정, 지방 살리기 본격 나선다! - 행안부, 89개 지역을 인구감소지역으로 지정, 행정·재정적 지원 추진”, 행정안전부 지역균형발전과 보도자료, https://www.mois.go.kr/frt/bbs/type010/commonSelectBoardArticle.do?bbsId=BBSMSTR_000000000008&nttId=87782, (검색일: 2021.10.18.)
• Blinder, A. S. (1973) “Wage discrimination: reduced form and structural estimates”, Journal of Human resources, 8(4): 436-455. [https://doi.org/10.2307/144855]
• Franklin, R. S. (2003). “Domestic Migration Across Regions, Divisions, and States, 1995 to 2000”, US Department of Commerce, Economics and Statistics Administration, US Census Bureau.
• Fratesi, U., & Percoco, M. (2014). “Selective migration, regional growth and convergence: evidence from Italy”, Regional Studies, 48(10): 1650-1668. [https://doi.org/10.1080/00343404.2013.843162]
• Frey, W. H. (1996). “Immigration, domestic migration, and demographic balkanization in America: new evidence for the 1990s”, Population and Development Review, 741-763. [https://doi.org/10.2307/2137808]
• Gunderson, R. J., & Sorenson, D. J. (2010). An examination of domestic migration from California counties, Journal of Regional Analysis and Policy, 40: 1100-2016-89677.
• Johnson, P. (2000). Movin’Out: Domestic Migration to and from California in the 1990s, In California Counts.