모연 매거진 · MOYEON

아이가 줄어드는데, 어떤 곳은 벌어들인다

경기도의 0~4세 인구는 5년 만에 137,504명 줄었다. 그런데 «줄어든 이유»는 시군마다 반대였다. 태어난 아이보다 많은 아이가 사는 곳이 20곳, 적게 사는 곳이 10곳이다.

2호 ·
01

아이는 어디서나 줄었다

경기도의 0~4세 인구는 2019년 525,180명에서 2024년 387,676명이 됐다. 5년 만에 137,504명, 26.18% 가 사라졌다. 31개 시군 가운데 0~4세가 늘어난 곳은 2곳뿐이다.

여기까지는 표 하나로 알 수 있다. 그런데 줄었는지는 그 표에 없다. 아이가 덜 태어나서 줄어든 곳과, 태어난 아이가 다른 곳으로 옮겨 가서 줄어든 곳은 숫자가 같아도 다른 일이 벌어진 것이다. 보육 정원과 초등학교 배치는 그 둘에 같은 답을 쓸 수 없다.

그래서 이 호는 표를 하나 더 붙였다. 주민등록인구는 «지금 사는 아이»를 세고, 인구동향조사는 «태어난 아이»를 센다. 둘은 다른 조사라 한 표에 같이 없다.

잔존비 — 이 호가 만든 지표
잔존비
그 해 0~4세 주민등록인구 ÷ 직전 5년 출생아 합. 2024년 경기도는 1.05였다.
1을 넘으면
그 5년 동안 태어난 수보다 많은 아이가 살고 있다. 아이가 순유입된 곳이다.
1을 밑돌면
태어난 아이의 일부가 다른 곳에 산다. 순유출된 곳이다.
«순»이라는 말
들어온 아이와 나간 아이를 가르지 못한다는 뜻이다. 100명이 들어오고 100명이 나가도 1.0 이다.
02

1.0 을 사이에 두고 갈린다

잔존비 = 2024년 0~4세 인구 ÷ 2020~2024년 출생아 합. 막대는 1.0 에서 뻗는다. 회색은 1.0 에서 ±0.02 안에 있는 6곳이다. 자료: 통계청 KOSIS 주민등록인구현황 · 인구동향조사(출생)
잔존비 = 2024년 0~4세 인구 ÷ 2020~2024년 출생아 합. 막대는 1.0 에서 뻗는다. 회색은 1.0 에서 ±0.02 안에 있는 6곳이다. 자료: 통계청 KOSIS 주민등록인구현황 · 인구동향조사(출생)
03

같은 감소, 반대 원인

파주시의 0~4세는 5년 새 3,873명 줄었다. 군포시는 4,439명 줄었다. 표 하나만 보면 같은 일이 일어난 것처럼 보인다.

잔존비를 보면 갈린다. 파주는 1.228, 군포는 0.764이다. 파주에는 그 5년 동안 태어난 아이보다 많은 아이가 살고 있고, 군포에는 태어난 아이보다 적은 수가 산다.

파주의 감소는 «덜 태어나서»에 가깝고, 군포의 감소는 «덜 태어난 데다 빠져나가기까지 해서»다. 한쪽은 출산의 문제이고 다른 쪽은 정주의 문제다. 같은 이름으로 부르면 처방이 섞인다.

04

신도시가 채워지는 동안 올라갔다가, 다 채워지면 내려온다

왼쪽은 2015~2019년생(2019년 0~4세), 오른쪽은 2020~2024년생(2024년 0~4세) 기준. 굵은 선은 두 창 사이 변화가 큰 다섯 곳이다. 점선은 경기도 전체.
왼쪽은 2015~2019년생(2019년 0~4세), 오른쪽은 2020~2024년생(2024년 0~4세) 기준. 굵은 선은 두 창 사이 변화가 큰 다섯 곳이다. 점선은 경기도 전체.
05

잔존비가 움직인 자리

시군2019창2024창읽는 법
하남시1.6031.077입주가 끝나면서 내려왔다
양주시1.1971.510지금 채워지는 중이다
군포시0.8160.764두 창 모두 아래쪽에 있다
경기도1.0841.05도 전체는 조금 내려왔다
창 = 그 해 0~4세와 직전 5년 출생아 합. 시군마다 값이 크게 움직여도 «어느 편에 있는가»는 대체로 유지된다.
06

한 해의 사정인가, 그 시군의 성질인가

잔존비가 그때그때의 사정이라면 두 창에서 편이 자주 뒤바뀌어야 한다. 그렇지 않았다. 31개 시군 가운데 27곳이 두 창에서 같은 편이었다 — 두 번 다 1을 넘었거나, 두 번 다 밑돌았다.

다만 값 자체는 크게 움직인다. 하남은 1.603에서 1.077로 내려왔고, 양주는 1.197에서 1.510로 올라갔다. 대규모 입주가 진행되는 동안 잔존비가 솟았다가, 입주가 끝나면 제자리로 돌아온다.

그래서 잔존비는 순위표가 아니라 시계에 가깝다. 지금 어디에 아이가 모이고 있는지, 그 지역이 그 국면의 어디쯤인지를 읽는 값이다.

07

도 전체 한 숫자가 덮는 것

경기도 전체 잔존비는 1.05다. 도 단위로만 보면 «태어난 만큼 살고 있다»에 가까워 별일이 없어 보인다. 시군 중앙값도 1.044으로 그와 가깝다.

그런데 가장 높은 양주 1.510와 가장 낮은 군포 0.764의 차이는 0.746이다. 가운데가 비슷하다고 폭이 좁은 것이 아니다. 도 전체 한 값이 덮은 것은 평균이 아니라 이다.

「아이가 줄었다」는 한 문장은, 성격이 반대인 두 지역을 같은 칸에 넣는다.
이 글이 한 주장과, 그것을 받치는 계산
  1. 문턱

    잔존비 1.0 을 기준으로 경기 시군은 두 편으로 갈린다

    1을 넘은 곳이 20곳, 밑돈 곳이 10곳이다. 둘을 더해도 31이 되지 않는 것은 가평군이 1.000으로 정확히 경계에 있기 때문이다. 그리고 1.0 에서 ±0.02 안에 있는 시군이 6곳이라, 경계를 조금만 옮기면 이 셈은 바뀐다. 문턱으로 나눈 개수는 그만큼 무른 값이고, 그래서 이 글은 개수보다 «어느 편에 얼마나 떨어져 있는가»를 앞세웠다.

    N15N16N17견고성

  2. 분포

    도 전체 잔존비 한 값은 시군 사이의 폭을 덮는다

    경기도는 1.05이고 시군 중앙값은 1.044이라 가운데는 도 전체와 가깝다. 그런데 최고와 최저의 차이는 0.746이다. 가운데가 가깝다는 것과 폭이 좁다는 것은 다른 말이고, 도 단위 수치 하나로는 그 폭이 보이지 않는다. 그래서 중앙값과 범위를 값으로 함께 냈다.

    N08N11퍼짐N14퍼짐

번호는 이 글의 수치대장 행이다. 회색 꼬리표는 그 값이 맡은 역할을 뜻한다.

그래서

0~4세가 줄어드는 것은 경기 31개 시군에서 거의 예외가 없다. 그러나 «왜 줄었는가»는 정반대로 갈린다. 아이가 덜 태어나 줄어든 곳과, 태어난 아이가 다른 곳에서 자라 줄어든 곳은 필요한 것이 다르다. 「아이가 줄었다」는 한 문장으로 묶으면 그 차이가 보이지 않는다.

데이터 · 한계
출처
통계청 KOSIS · 주민등록인구현황 「행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~)」 DT_1B04005N(itmId T2, 각 연 12월 기준) · 인구동향조사 「시군구/출생아수, 합계출산율」 DT_1B81A23(itmId T1). 기간 2015~2024. 조회 2026-08-29. 원자료·분석 코드는 저장소에 함께 공개한다.
한계
① 잔존비는 «순»이동이라 들어온 아이와 나간 아이를 가르지 못한다. ② 영유아 사망을 계산에 넣지 않았으므로 이동분을 아주 조금 낮게 잡는다. ③ 주민등록은 내국인만 세므로 외국인 주민 비중이 큰 안산(0.844)은 실제 거주 아동과 이 값이 벌어질 수 있다. ④ 이것은 지역의 값이지 사람의 값이 아니다 — 「어느 지역에서 태어난 아이가 이사한다」는 개인 수준 주장을 이 데이터로 할 수 없다. ⑤ 두 표는 행정구역 코드 체계가 달라(주민등록 41 · 인구동향 31) 이름으로 결합했다. 검산은 창마다 «시군 합 = 도 전체»를 확인한 것이고, 네 번 모두 정확히 일치했다. ⑥ 2025년은 출생아수가 잠정치라 쓰지 않았다.
이 호의 모든 수치는 발행 전 데이터 검증 관문을 통과했습니다. 본문 수치는 전부 수치대장에 등록되고, 인용 수치는 원문에서 직접 확인한 위치가 기록된 것만 싣습니다.
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