한국 지방소멸 요인과 극복 방안에 관한 연구: 머신러닝 방법을 통한 탐색*

Abstract

본 연구는 한국의 시군구 지방자치단체(이하 지자체)의 소멸 위험을 탐색하고, 소멸 위험에 영향을 미치거나 지역의 매력도에 영향을 미치는 요인을 도출한다. 이 분석을 위해, 국가통계포털에서 변수 자료를 수집･구성하고, 각지자체의 인구이동을 반영한 개선 소멸위험지수 도출한다. 해당 소멸위험지수로부터 각 지자체의 소멸위험등급을생성한 후 해당 등급을 벡터 변환한 목표값(target value)과 지자체 별 독립변수를 활용하는 머신러닝 분석 모델을구축한다. 머신러닝 모델은 GBM, RF, XGB 등을 활용하며, 보팅(voting), 앙상블(ensemble) 등 모델의 성능을 향상시키는 방법으로 지자체의 소멸위험등급을 예측하고 분류한다. 이 결과를 통해 소멸위험이 높은 지자체를 도출하며, 해당 지자체의 소멸 위험에 영향을 주는 요인을 판별한다. 분석결과, 본 연구에서 구축한 머신러닝 모델의 예측(prediction) 성능은 약 90% 내외였으며, 68개의 지자체가 소멸 위험이 가장 높은 등급으로 측정되었다. 이러한 소멸위험에 영향을 주는 요인은 인구사회학적 요인, 경제･ 산업적 요인, 문화･의료 시설 등의 편의 요인 등이 영향을 주는 것으로 확인되었다. 결론적으로 본 연구를 통해 향후 소멸위험에 처한 지자체가 지방소멸을 극복하기 위해서는 이러한 경제･산업적요인에 먼저 집중이 필요하며, 해당 요인이 극복된다면 문화･의료시설을 확충하여 지역 매력도를 높이는 것이 중요하다고 볼 수 있다.