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2040년 장래인구 분포 전망 연구: 소지역(500m 격자) 단위 코호트 요인법을 적용한 국토의 장래인구 분포 전망

WP 19-08

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서울시 폭우 회복력 지수의 공간분포 분석

통권122권

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신용카드 데이터를 활용한 공간적 분포 특성 및 정책제언: 전주시, 코로나19 영향을 중심으로

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[2019년 국토교통부·국토연구원 정책연구협의회 주제발표1] 인구감소지역 전망 및 정책 이슈 ``2040년 대한민국 인구 분포``

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미분양주택 위기단계별 정책 대응방향

“미분양주택 위기단계별 정책 대응방향” 국토硏, 국토정책Brief 제948호 □  급격한 금리 인상과 유동성 축소에 따른 분양가 상승, 일부 지역은 공급 과잉 등의 요인으로 인해 2022년 하반기 이후 미분양주택은 준공후 미분양주택을 중심으로 증가 추세이며  국민경제에 미치는 부정적 영향을 고려하면 위험수준에 따라 제한적인 지원책이 필요하다. □ 국토연구원(원장 심교언) 주택·부동산연구본부 황관석 부연구위원과 연구진은 국토정책Brief 제948호 “미분양주택 위기단계별 정책 대응방향”을 통해 미분양주택의 시기별, 지역별 변동원인과 위험지표를 살펴보고 위기단계별 정책 대응방향을 제시하였다. ◦ 미분양주택 해소를 위한 정책의 기본방향은 첫째, 미분양주택에 대한 정책 대응은 위기단계(관심, 위험진입, 위험발생)별로 정책수단과 정책강도를 달리하는 방안을 고려하되 공급자 지원과 수요자 지원을 구분하여 접근   ◦ 둘째, 미분양주택의 규모별, 유형별 분포특성과 금융시장요인(공급 과잉, 유동성 등), 가격요인(높은 분양가 등) 등 미분양주택 변동원인에 따라 대응방안을 도출하는 방향으로 접근  □ 현재 미분양주택은 대부분 관리가 가능한 수준이나, 향후 경기 침체 여부 등에 따라 증가할 가능성이 있으므로 건설사의 자구책 마련을 전제로 위기단계별 선제적 대응전략이 필요하다. ◦ (관심단계: 전국 기준, 6.4만 호 이상) 기존 수요자 지원정책과 함께 유동성 지원을 통한 공급자 간접지원을 중심으로 정책 추진 ◦ (위험진입단계: 전국 기준, 9.9만 호 이상) 미분양주택 매입 시 취득세·양도세 감면 등 수요자 지원을 강화하고 특히 민간임대리츠의 경우 취득세, 종합부동산세 등의 과도한 세부담으로 사업 추진이 어려운 상황이기 때문에 세제 감면 정책 지원이 필요 ◦ (위험발생단계: 전국 기준, 13.4만 호 이상) 위험발생지역 또는 2,000호 이상의 미분양주택이 있는 시·군·구 지역을 대상으로 공공매입정책(매입임대, 환매조건부 등)을 부분적으로 적용 □ 황관석 부연구위원과 연구진은 위기단계별 정책대응과 함께 미분양주택의 분포특성과 변동원인을 고려하여 다음과 같은 정책방향을 제시하였다. ◦ 최근 중소형 면적의 미분양주택 분포비중이 높은 점을 고려하여 실수요 지원정책과 연계를 강화할 필요가 있으며, 악성 미분양으로 불리는 준공 후 미분양주택으로의 전환을 최소화 ◦ 미분양주택의 증가원인이 급격한 금리 인상과 분양가 상승, 일부 지역에서의 공급 과잉에 있는 점을 고려하여 건설사의 자구책을 전체로 한 PF유동성 지원과 지역별 공급관리정책을 병행하여 추진

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주택가격에 의한 주거지 분리와 정책적 시사점

“주택가격에 의한 주거지 분리와 정책적 시사점” 국토硏, 국토정책Brief 제945호 □  주택가격에 의한 주거지 분리란 한 도시 내에 고가주택으로 구성된 주거지와 저가주택으로 구성된 주거지가 뚜렷하게 서로 구분되어 분포하는 현상임 ◦ 사회경제적 계층 혹은 주택가격에 의한 주거지 분리가 발생하면, 한 가정의 계층 혹은 주택구매능력에 따라 누릴 수 있는 주거지 환경수준이 달라지고, 심할 경우 사회경제적 지위의 대물림을 유발할 수도 있음 ◦ 주택가격에 의한 주거지 분리는 균등성과 군집성 차원으로 나누어질 수 있는데, 균등성은 지니계수, 군집성은 Moran’s I로 측정하며, 최근에는 균등성과 군집성을 통합한 공간지니계수로도 측정 □ 국토연구원(원장 심교언) 주택·부동산연구본부 이윤상 부연구위원 등 연구진은 국토정책Brief 제945호 “주택가격에 의한 주거지 분리와 정책적 시사점”을 통해 주택가격에 의한 주거지 분리 수준을 측정하고 사례지 분석결과의 시사점과 활용방안을 제시하였다. □ 서울, 부산, 대구, 인천, 대전의 국가기초구역별 평균 주택공시가격 데이터를 사용하여 세 시점(2011, 2016, 2021년)의 주거지 분리 수준을 측정한 결과 ◦ 서울의 지니계수, Moran’s I, 공간지니계수는 모두 2011~2016년 기간에는 감소했다가, 주택가격 상승기인 2016~2021년 기간에 다시 증가 ◦ 부산, 대구, 인천의 모든 지수는 지속적으로 증가 ◦ 대전의 지니계수와 공간지니계수는 2011~2016년 기간에는 거의 변화가 없었으나, 2016~2021년 기간에 증가했고, Moran’s I는 2011~2016년 기간에는 감소했다가, 2016~2021년 기간에 다시 증가했음 □ 표적집단 심층토의 등의 방법을 통해 서울과 대전의 주거지 분리 변화 사례지역을 분석한 결과를 살펴보면, ◦ 단독주택, 다가구주택, 다세대주택 등으로 구성된 지역이 대규모 신규 아파트단지 건설과 그에 따른 주거환경의 변화 없이 유지될 때, 이 지역은 도시 내에서 저가주택의 군집지역이 될 가능성이 큼  ◦ 주거환경을 개선하는 재건축·재개발에 따른 아파트단지의 건설은 해당 지역과 그 주변에 주택가격 상승을 초래하여 주택가격에 의한 주거지 분리에 영향을 미치는 요인으로 작용  ◦ 교통 및 생활환경 수준도 주거지 분리 변화에 영향을 미치는 요인으로 파악되었는데, 정부가 개입할 여지가 있는 교통환경 개선에 대한 정책적 관심이 필요할 것으로 파악  □ 이윤상 부연구위원과 연구진은 분석결과의 시사점과 활용방안을 다음과 제시하였다. ◦ 5개 대도시를 조사한 결과 2021년의 경우 주택가격에 의한 높은 공간적 군집수준이 나타나며, 고가주택과 저가주택의 군집지역이 견고하게 구축되어 있음 ◦ 5개 대도시는 주택가격에 의한 주거지 분리가 존재하고, 최근 5년 동안 주거지 분리수준은 더욱 심화되었으며, 서울은 이미 ‘심각한 주거지 분리수준’에 근접 ◦ 저가주택 군집지역에 재개발·재건축을 통한 대규모 신규 아파트단지 건설을 촉진하면, 젊은 층 인구 유입, 쇼핑·편의시설 입점을 유발하여 주거지 분리 완화와 생활환경 개선이 가능 ◦ 저가주택 군집지역의 환경 개선과 이에 따른 주택가격 상승은 저렴한 주택재고를 감소시킬 수 있으므로, 공공임대주택을 지역별로 고르게 공급하는 주거복지정책 추진과 병행할 필요 ◦ 본고에서 소개한 주거지 분리 측정방법과 고가주택/저가주택 군집지역 지도는 대도시의 주거지 분리수준에 대한 지속적 모니터링과 정책대상지역의 구체화를 위한 활용에 도움

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인공지능기법을 적용한 1km 격자단위 장래인구 예측 방법론 개발

“인공지능기법을 적용한 1km 격자단위 장래인구 예측 방법론 개발” 국토硏, 국토정책Brief 제933호 □  인구감소시대에 국가와 지자체의 지속가능한 운영을 위해서는 데이터를 활용한 적정한 계획과 정책 수립이 필요하다.  ◦ 시・군・구 및 읍・면・동보다 더 작은 소지역단위 장래인구를 활용하면, 공간의 관점에서 지속가능성이 위협받고 있는 곳이 어디인지 탐색하고 대응할 수 있는 방안 마련이 가능 □ 국토연구원(원장 심교언) 공간정보사회연구본부 이보경 부연구위원은 국토정책Brief 제933호 “인공지능기법을 적용한 1km 격자단위 장래인구 예측 방법론 개발”을 통해 인공지능기법을 적용한 ‘격자단위 장래인구 예측 AI 모델(Gridded Population Forecast with AI, 이하 GPAI)’을 개발하고 향후 국토정책 및 계획에서의 활용방안을 제언하였다. □ 고해상도 소지역단위 장래인구를 활용하면 앞으로 어느 공간이 인구감소시대에 가장 취약할지 전망하고, 이들을 정밀하게 타기팅한 장소기반·증거기반 정책을 수립할 수 있을 것으로 기대된다.   ◦ 공공과 민간 부문에서 공간 빅데이터 생산과 공개가 증가하고 있고, 분석 컴퓨팅 환경이 발전함에 따라 소지역단위 장래인구 예측이 가능해진 상황  ◦ 1km 격자단위 장래인구 예측 방법인 ‘격자단위 장래인구 예측 AI 모델(Gridded Population Forecast with AI, 이하 GPAI)’을 개발 □ 이보경 부연구위원은 ‘GPAI를 적용하여 2025년부터 2050년까지 우리나라 격자단위 장래인구를 5년 단위로 예측  ◦ 2020년도 인구분포와 2050년 장래인구 분포를 비교하였을 때 일부 수도권과 광역지자체를 제외하고 전체적으로 인구밀도가 감소할 것으로 전망  ◦ 2050년까지 수도권, 충남 북부-세종-대전 및 일부 광역시의 외곽지역에 인구가 증가하는 곳도 있지만, 대부분의 국토공간에서 인구가 감소할 것으로 전망  ◦ 비수도권 내 지자체 중 2021년 말 행정안전부가 인구 감소지역으로 지정한 곳과 지정되지 않은 곳의 장래인구 변화 패턴을 비교한 결과 2050년까지 비수도권에 위치한 인구감소 지정지역과 비(非)지정지역 모두 인구밀도 감소, 인구감소 지정지역의 평균 인구밀도는 114명/km2, 인구감소 비지정지역은 795명/km2으로 전망 □ 이보경 부연구위원은 소지역단위 장래인구 예측 방법론(GPAI)의 활용하면 데이터 기반의 과학적 정책 및 계획 수립이 가능하다고 말하며 이를 위해서는 이끌어 나갈 권한과 역량 있는 조직이 필요하다고 제언하였다.  ◦ 격자를 포함한 소지역단위 장래인구 예측 모델이 신뢰성 있게 실무에서 활용되기 위해서는 방법론 고도화를 위한 후속 연구 수행과 함께 활용 확산을 위한 인센티브 부여 방법, 전문조직 및 제도 마련방안 등에 대한 논의가 필요

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[지도로 보는 우리 국토 70]노후계획도시정비법 적용 대상 단일 사업지구 분포 현황

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[지도로 보는 우리 국토 60] 지도로 보는 우리나라 저숙련 이주노동자 분포 현황

국토 2023년 12월호(통권 506호) 지도로 보는 우리 국토 지도로 보는 우리나라 저숙련 이주노동자 분포 현황 일반고용허가제(E-9) 이주노동자 전국 및 수도권 분포 현황(2021년 12월 기준) -수도권 남부 측심으로 한 선도도시지역 소규모 제조업체를 중심으로 이주노동자가 집중적으루 본푸 -경기 화성시가 압도적으로 높은 집중도를 보여주고 있으며, 경기 김포시, 경기 포천시, 경남 김해시, 경기 광주시 등이 그 뒤를 이음 주민등록인구 대비 일반고용허가제(E-9) 이주노동자의 전국 및 수도권 분포 현황(2021년 12월 기준) 주민등록인구 대비 일반고용허가제(e-9) 이주노동자 비율을 기준으로 한 경우, 상위 20개 시군구 중 12개가 인구감소지역에 포함 -충북 음성군, 경기 포천시, 전남 영암군, 전남 완도군, 경북 고령군 순으로 주민등록인구대비 일반고용허가제(e-9) 이주노동자 비율이 높음 특례고용허가제(H-2) 이주노동자 전국 및 수도권 분포 현황(2021년 12월 기준) 특례고용허가제(H-2) 이주노동자는 대부분 한국계 중국인으로, 주로 서울과 수도권에 집중적으로 분포 -상위 20개 시군구 중 충남 아산시를 제외하고는 모두 서울과 수도권으로, 서울 영등포구, 구로구, 금천구, 경기 시흥기, 화성시 순으로 분포하고 있음 -수도권 지역에서도 인구밀도가 높고, 서비스업과의 연계성이 높은 지역에 주로 밀집하여 분포 주민등록인구 대비 특례고용허가제(H-2) 이주노동자의 전국 및 수도권 분포 현황(2021년 12월 기준) 주민등록인구 대비 특례고용허가제(H-2) 이주노동자 비율을 기준으로 한 경우, 서울과 경기를 포함한 수도권 지역이 우위를 보이며, 비수도권의 경우도 수도권과의 연계가 높은 지역(충북 음성,진천 등)을 중심으로 분포 작성: 유희연 국토연구원 부연구위원hyyou@krihs.re.kr 자료: 법무부, 2022, 2021년 출입국외국인정책통계연보유면 202 우리나라 저속관 이주노동자 자격분포 현황과 특성. 세종:국토연구원에서 재인용

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[지도로 보는 우리 국토 59] 카토그램으로 보는 2035년 인구 분포 전망

국토 2023년 11월호(통권 505호) 지도로 보는 우리 국토 국토연구원 KRIHS 카토그램으로 보는 2035년 인구 분포 전망 2035년도 전체 인구 대비 수도권 인구의 비중은 49.991%로 예측되어 현 수준의 과밀화된 수도권 중심의 인구 분포가 계속될 것으로 전망됨 추정 인구수 (명) 인천 1,559588-3205714 고양 894,052-1,559,587 광주 894,052-1,559,587 수원 894,052-1,559,587 용인 894,052-1,559,587 대전 894,052-1,559,587 성남 894,052-1,559,587 울산 894,052-1,559,587 서울 3,205,715-9264,390 대구 1,559588-3205714 부산 1,559588-3205714 창원 894,052-1,559,587 카토그램 특정한 데이터 값의 변화에 따라 지도의 면적이 왜곡되는 그림 특정 통계 수치에 따라 면적을 표현하기 때문에, 만약 어떤 지역의 통계 수치가 크면 실제 면적이 작더라도 지도상에서는 크게 표현되고, 반대로 통계 수치가 작으면 실제 면적이 크다려도 지도심에서는 작게 표현두산백과 따라서 표현하는 주제의 상대적 공간적 분포를 사각적인 연에서 효과적으로 전달할 수 있음 자료: 국가통계포OSS) 인구총조사 자료를 활용하여 작성 출처: 국토연구원 2020, 미래 인구 및 국토공간구조 전망(2005년) 8 [균형발전 모니터링&이슈 제3호] 인구 및 국토공간구조의 변화와 전망, 세종 국토연구원 작성 신휴식 국토연구원 부연구위원(heshin@krihsje.kr)

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