양산시 인구구조 분석

제3장 양산시 인구구조 분석

1. 인구구조와 지역성장 간 관계

(1) 지방소멸시대 도래

● 최근, 지방은 고령화의 심화와 청년 인구의 인근 대도시 및 수도권으로의 유출이 증가하면서 극심한 ‘인구절벽’현상으로 인한 ‘지방소멸’에 대한 우려의 목소리가 높아지고 있는 현실

미국의 경제학자 해리 덴트(Harry Dent, 2014)가 주장했던 이론으로 어느 순간을 기점으로 한 국가나 구성원의 인구가 급격히 줄어들어 인구 분포가 마치 절벽이 깎인 것처럼 역삼각형 분포가 된다는 내용임.. 주로 생산가능인구(만 15~64세)가 급격히 줄어들고 고령인구(만 65세 이상)가 급속도로 늘어나는 경우를 의미하는 것임(나무위키, https://namu.wiki/).

- 19세 이상 남녀 1,308명 대상의 설문조사한 결과에 따르면, 지방주민의 60.6%는 본인이 거주하고 있는 지역이 소멸될 것이라 생각하고 있으며, 이 중 60.6%는 ‘10년 이내에 소멸될 것’이라고 전망(시사워크, 2019. 12. 20)

- 한국고용정보원에 의하면, 2019년 10월 주민등록인구통계 기준으로 전국 228개 시·군·구 중 소멸위험지역은 97곳(42.5%)에 달하며, 이는 전년 대비 8개 시·군이 증가한 수치

● 지방소멸을 가늠하는 ‘지방소멸위험지수’는 해당 지역의 20~39세 가임여성 인구수를 65세 이상 인구수로 나눠 계산하는 수치

- 일본 전 이와테현(岩手県) 지사인 마스다 히로야(増田寛也, 2014) 가 처음 고안한 분석 방법으로, 그는 2014년 일본의 지방소멸에 대한 저서에서 896개의 기초지자체가 조만간 소멸될 수 있다고 주장하여 일본 전역이 충격(地方消滅 : 東京一極集中が招く人口急減, 2014)

- 우리나라의 경우는 한국고용정보원이 2016년 마스다 히로야의 분석법을 토대로 ‘지방소멸지수 보고서’를 내놓으면서 국내에 처음 소개

■ 광역시도 차원의 지방소멸 현황

● 한국고용정보원(2018)에 따르면, 2018년 기준의 경남 지방소멸위험지수는 0.70으로 17개 광역시도 중 10위를 기록하고 있으나, 이미 ‘주의단계(0.5~1.0 미만)’에 진입한 상황(<그림 Ⅲ-1> 참조)

- 경남은  도 지역 중에서는 제주를 제외하고는 소멸위험지수가 가장 높은 편

- 그러나 경남의 소멸위험지수는 울산(1.09)에 비해서는 소멸위험이 매우 높은 수준을 보이고 있으며, 부산(0.69)과는 유사한 수준

● 전국적으로는 세종시가 광역시도 중 유일하게 ‘소멸위험 매우 낮음(1.5 이상)’ 단계를 유지하고 있으며, 수도권과 대구·부산을 제외한 광역시의 경우도 ‘소멸위기 보통(1.0~1.5 미만)’ 단계에 진입(<그림 Ⅲ-1> 참조)

- 반면, 전남의 경우는 ‘소멸위험 진입 단계(0.2~0.5 미만)’에 들어선 유일한 지역

비수도권의 모든 도 지역은 ‘주의단계(0.5~1.0 미만)’이나, 경북 및 전북의 경우는 조만간 소멸위험 단계로3 진입할 것으로 전망

● 또한, 한국고용정보원(2018)으로부터 데이터 구득이 가능한 2013~2018년 기간을 대상으로 경남과 전국의 소멸위험지수를 비교해 보면, 경남의 소멸위험성이 전국에 비해 크게 나타나는 특징(<그림 Ⅲ-2> 참조)

- 전국은 2013~2016년 기간은 소멸위기 보통 단계에 위치하였으나, 그 이후의 2017년부터 주의단계에 진입한 상태

그러나 경남의 경우는 2013년부터 주의단계에 진입하였을 뿐만 아니라 매년 소멸위험지수가 낮아지고 있고 전국과의 격차도 줄어들지 않는 실정

<표 Ⅲ-1> 소멸위험지역의 명칭과 지수

명칭

소멸위험지수

소멸위험 매우 낮음

1.5 이상

소멸위기 보통

1.0~1.5 미만

주의단계

0.5~1.0 미만

소멸위험지역

소멸위험 진입 단계

0.2~0.5 미만

소멸고위험 지역

0.2 미만

자료 : 고용정보원(2018)을 토대로 작성

<그림 Ⅲ-1> 광역시도별 소멸위험지수

<그림 Ⅲ-2> 소멸위험지수 비교

자료 : 한국고용정보원(2018)을 토대로 작성

■ 경남 18개 시·군 및 양산시 유사지역의 지방소멸 현황

본 보고서에서 분석 시, 양산시와 비교하기 위하여 산업구조 및 인구 부문에서 유사한 도시 13개를 유사지역으로 선정하였음. 이에 대해서는 본 장의 보론을 참조할 것.

● (경남 시·군 차원) 양산시의 2018년 기준 소멸위험지수는 1.126으로 거제시, 김해시, 창원시와 함께 ‘소멸위험 보통’ 단계로 분류되어 경남 시·군 중에서는 견실한 인구구조를 보유(<그림 Ⅲ-3> 참조)

- 전반적으로 경남의 시 단위 지역의 경우는 소멸위험지수가 상대적으로 높은 편

- 하지만, 군 지역은 ‘소멸위험 진입단계’ 및 ‘소멸고위험 지역’으로 구분되어 인구구조 측면에서도 시 지역과 군 지역 간의 불균형 정도가 심화

● (유사지역과의 비교) 경남도내에서는 비교적 견실한 인구구조를 보였던 양산시의 경우, 제조업 중심의 산업구조를 가지면서 인구규모가 유사한 13개 유사지역과의 비교에서는 전혀 다른 양상 시현(<그림 Ⅲ-4> 참조)

- 양산시 및 유사지역을 포함한 14개 비교 대상 지역 중 9번째의 소멸위험지수를 나타내어 이들 지역과는 상대적으로 인구경쟁력이 약한 모습

양산시는 같은 도내의 김해시와 비교해도 지방소멸의 가능성이 매우 큰 지역

● 유사지역 중, 구미시(1.779)와 시흥시(1.635)의 경우는 소멸위험지수가 가장 높아 ‘소멸위험 매우 낮음’ 단계에 머물고 있는 상황(<그림 Ⅲ-4> 참조)

- 시흥시의 경우는, 소멸위험지수에 직접적인 영향을 미치는 젊은 여성(20~39세)이 지방에서 수도권으로 이동할 때 최근 서울의 부동산 압력에 의해 경기도로 집중되는 현상을 보이기 때문에 높은 지수를 나타내는 결과에 대해서는 일반적 현상으로 이해

- 그러나 구미시의 경우는 젊은 여성이 구미시에 일자리를 가지고 있다고 하더라도 인근 대도시인 대구에서 출퇴근하는 ‘직주불일치’ 현상으로 인해 거주의 가능성이 떨어질 것으로 예상됨에도 불구하고 높은 지수를 유지

- 이러한 구미시의 결과는 직주불일치에 의한 통근자의 수보다 일자리 제공에 의해 구미시에 거주하는 새로이 유입된 근로자 더 많을 것으로 판단

<그림 Ⅲ-3> 경남 시·군 소멸위험지수

<그림 Ⅲ-4> 양산시·유사도시 지수 비교

자료 : 한국고용정보원(2018) 자료를 토대로 작성

(2) 인구구조 변화와 지역성장 간 연관성

■ 국제기관이 바라보는 인구구조 변화와 한국경제 간의 관계

● 최근, 전 세계적인 이슈 중 하나는 고령화로의 인구구조 변화가 국가 및 지역의 경제성장과 밀접하게 연관되어 있는가? 하는 문제가 크게 부상 중

● 위와 같은 물음에 대해, 2010년대 이후 나타나기 시작한 우리나라의 경제성장 침체와 관련하여 많은 전문가와 국제기관들은 인구고령화 또는 인구구조 변화가 주요 요인이라고 지적(<그림 Ⅲ-5> 참조)

- Harry Dent(2015)는 우리나라는 2018년 이후 뚜렷한 저성장기조에 직면할 것이며, 이는 인구절벽에 기인한다고 주장

- David Colemon(2006)은 저출산으로 인해 세계에서 가장 빨리 소멸되는 국가로 한국을 지목하여 우리에게 큰 충격(보건복지부, 2010 .7. 14)

- 또한, OECD(2016)의 경우는 한국경제의 구조적 개혁과제로 서비스업의 저생산성과 급속한 고령화 대응 역량이 필요하다고 언급

- IMF(2016)는 고령화로 인해 한국 경제성장이 둔화될 것이며, 이는 생산가능인구의 감소에 기인하는 것이라고 분석

<그림 Ⅲ-5> 한국 인구고령화에 대한 전문가 및 국제기관의 경고

자료 : 허문구·김윤수(2017)

■ 인구구조 변화와 지역경제 간의 실증적 분석

● 앞서 많은 국제기관에서 고령화가 한국경제에 부정적 영향을 미친다는 주장을 소개하였으나, 여기에서는 실질적으로 두 요인 간에 어떠한 관계가 있는지에 대해 실증적 분석을 시도

● (인구구조 변화와 경제성장) 많은 기존연구에서는 급속한 인구조로현상은 국가경제 및 지역 경제의 기여도가 큰 생산가능인구의 감소에 따라 경쟁력을 약화시킨다고 주장

- 이는 연령대별 인구구조의 방향성과 속도 등의 변화 여부가 국가 및 지역 차원 경제성장의 결정요인으로 작용함을 함의하며, 이는 인구구조 변화와 경제성장 간의 관계를 통해 확인 가능

● (고령인구와 경제성장 간 관계) 급속한 고령화는 노동력 부족 및 근로자 평균연령 상승에 따른 노동생산성 저하를 야기함으로써 경제성장의 저해요인으로 작용

- OECD 회원국 및 우리나라 시도 16개 지역을 대상으로 분석한 결과, 고령화가 심화된 국가나 지역일수록 경제성장률이 하락하는 반비례관계가 성립

여기에서 나타나는 하나의 특징은, 고령인구와 지역내총생산(GRDP)의 추세선이 우리나라 광역시도가 OECD 회원국에 비해 원만한 경로를 보이고 있다는 점

이는 한국경제의 발전 과정에서 철강, 석유화학 등과 같은 중후장대형(重厚張大型) 산업이 지방에 입지하여 아직까지 그 영향이 남아있기 때문

● (생산가능인구와 경제성장 간 관계) 하지만 생산가능인구와 경제성장 간에는 명확한 두 요인 간의 비례관계가 관찰되어 이들 인구계층 비중이 높은 국가와 지역은 높은 경제성장을 구현

- 이러한 결과는 생산가능인구가 국가 및 지역의 경제활동에서 차지하는 기여도가 크고, 노동생산성이 상대적으로 높다는 것을 함의

각 국가나 지역에서 청년층 및 핵심 생산인구를 유입하기 위한 정책에 많은 노력을 투입하는 것도 경제성장 구현을 위한 목적

<그림 Ⅲ-6> 고령인구와 경제성장 간 관계

(A) OECD 회원국

(B) 광역시도 16개 지역

자료 : OECD(Family database) 및 통계청(KOSIS)을 이용하여 계산, 작성

<그림 Ⅲ-7> 생산가능인구와 경제성장 간 관계

(A) OECD 회원국

(B) 광역시도 16개 지역

자료 : OECD(Family database) 및 통계청(KOSIS)을 이용하여 계산, 작성

■ 그러나 인구고령화에 따른 경제성장의 부정적 영향은 정책 투입 여부에 의해 완화 또는 최소화가 가능한 구조

● 앞서 실증분석에서 확인한 바와 같이, 고령화는 전 세계적(특히 선진국), 그리고 지역의 경제성장의 장애요인으로 작용

● 급속한 고령화로의 인구구조 변화에 따른 지역경제의 부정적 영향을 상쇄·최소화하려면 중앙정부 차원의 획일적 정책추진보다 지역경제 성장특성과 부합하는 고령화 대응 전략의 모색이 요구

- 하지만, 인구문제는 중앙정부의 몫이라는 인식이 지방정부에 깊이 자리매김하여 ‘고령화와 지역성장’이라는 정책에 미온적인 입장을 견지하는 경우가 다수

● 인구문제의 대표적 학자인 Bloom 외(2011)는 “고령화는 피할 수 없는 시대적 흐름이지만 극복할 수 없는 난제는 아니다”라고 주장

- 이와 같은 논리에 대해서는 Solow 생산함수를 통해서도 설명 가능

● Solow 생산함수에 의하면, 지역의 생산성은 혁신(또는 기술, A), 노동력(L), 자본(K) 등의 요소에 크게 의존하는 구조(<그림 Ⅲ-8> 참조)

- 이때, 고령화로의 인구구조 변화에 의해 지역경제성장에 부정적인 영향을 미친다는 것은 노동력이 부족함을 의미

- 그러나 지역경제 차원에서 고령화로 인해 노동력 저하한 크기 이상으로 기술진보 및 자본의 투입이 상승한 경우에는 총생산성(Y)이 증가

● 이처럼 인구구조 변화에 의한 경제성장의 음(-)의 영향은 해당 지역에서 어떠한 정책을 투입하느냐에 따라서 그 충격을 완화 또는 최소화할 수 있는 방안이 존재

<그림 Ⅲ-8> Solow 생산함수에 의한 고령화와 생산성

<보  론>

- 양산시와 비교를 위한 ‘유사지역’ 선정 -

● 양산시의 인구부문 뿐만 아니라 산업경제 분야에 있어서 타 지역과 비교하여 그 특징을 도출하기 위해서는 유사지역 선정이 전제될 필요

● 일반적으로 특정 지역과 유사한 지역을 선정하기 위해서는 비교 기준이 요구되며, 본 보고서에서는 양산시를 인재 집적의 최적지로 전환하여 최종적으로 질적 지역성장을 도모하는 것이 주요 목적이므로, 이를 근거로 유사지역을 선정

● 제2장에서 언급한 바와 같이, 많은 지역에서 경제성장을 견인하기 위해서는 산업 및 인구의 규모와 구성이 매우 중요하게 작용

- 산업구조 측면에서는 특정 산업(예컨대, 1~3차 산업)의 규모에 의해 일자리 창출 능력이 상이하게 나타나며, 산업 구성(예컨대, 고기술 및 저기술 산업)에 의해 역내 부가가치의 크기가 달리 나타나는 특성

예를 들어, 제조업의 비중이 높은 지역의 경우는 일자리 창출 능력은 높지 않지만 고용의 안정성과 임금수준은 높은 수준이기 때문에 지역성장에 크게 기여하는 반면, 서비스업은 고용 불안정성과 낮은 임금수준에 불과하지만 제조업에 비해 거의 2배 정도의 고용 창출 능력을 가지는 특성

- 인구 측면에서는 어느 정도 규모가 형성되어야 집적의 경제로 인한 총량경제가 증대되고, 인구의 질적 구성(예컨대, 청년층 및 생산가능인구, 또는 전문인력)에 의해 노동생산성이 결정되는 구조

● 본 장에서는 이러한 점을 고려하여 양산시와 유사한 지역을 다음과 같은 절차에 따라 채택

● 첫째, 양산시 경제의 가장 큰 특징 중 하나는 제조업 중심의 산업구조를 형성하고 있다는 점

- 통계청의 「전국사업체조사」기반의 2018년 양산시 제조업 종사자 비중은 41.7%를 차지하여 전국 시·군 중에서 32위의 높은 수준

● 이와 같은 결과를 토대로 유사지역은 종사자 기준 제조업 비중이 전국 100위 이내에 포함되는 지역을 1차로 선정

- 이때, 제조업의 비중을 부가가치 또는 산출량 등으로 하지 않고 종사자 기준으로 설정한 이유는, 보고서 전체 목적이 인재 유인에 관한 인적 자본 확충이므로 이와 일관성을 유지하기 위해서임.

- 이 경우, 제조업 비중 분포는 최소 17.9%(전남 완도군)에서 65.6%(경남 함안군)까지 존재

● 둘째, 1차적으로 추출된 100개 지역에 대해 양산시와 인구 규모가 유사한 지역으로 압축

- 통계청의 2020년 11월 기준의 「주민등록인구」에 의하면, 양산시의 인구는 32.5만 명이며, 유사지역 도출위한 인구규모는 25~50만명으로 설정

이 기준에 해당하는 지역은 총 24개 시·군으로, 범위는 최소 25.3만 명(경북 경주시)에서 49.8만 명(경기 시흥시)까지 분포

<그림 Ⅲ-9> 유사지역 선정 절차

● 셋째, 산업 및 인구 부문의 조건을 충족하는 지역을 유사지역으로 선정

- 제1단계 및 제2단계의 기준을 충족하는 지역은 모두 14개 지역이 도출

- 이들 지역 중 경산시의 경우는 학술도시의 특성이, 경주시는 관광도시의 성격이 강하여 향후 지역발전의 기본방향이 양산시와 다를 것으로 전망되어 유사지역에서 제외

그러나 비록 기본적인 기준을 충족하지 못하였으나 양산시와 인접하고 있으며 제조업 중심의 산업구조를 가지고 있어 산업 간 연계가 강하게 작동하는 김해시를 정책적 관점에서 유사지역으로 포함

<표 Ⅲ-2> 양산시 유사지역 기본통계

지역명

제조업 비중

인구

지역명

제조업 비중

인구

시흥시

51.6

497,925

익산시

27.4

282,582

김포시

50.1

469,340

여수시

22.1

280,549

파주시

46.3

464,453

군포시

29.2

274,309

구미시

52.0

416,279

군산시

28.0

267,911

광주시

40.1

381,324

경산시(제외)

38.8

262,988

아산시

58.7

315,279

달성군

55.1

258,945

광명시

19.1

300,092

경주시(제외)

41.2

253,468

김해시(정책)

46.6

542,350

● 최종적으로 선정된 13개 유사지역의 제조업 평균 비중은 40.5%, 인구평균은 36.6만 명으로 양산시(각각 41.7%, 35.2만 명)와 거의 비슷한 산업구조와 인구규모

- 본 보고서의 각 장의 분석에서는 양산시와 이들 유사지역 간의 비교를 통해 각 지역의 특징을 도출하고 그 원인에 대해 규명

<그림 Ⅲ-10> 양산시·유사지역 산업·인구 비교

2. 국가 및 지역 간 인구구조 변화 비교

(1) OECD 회원국 간 비교

■ 전 세계적으로 인구증가 둔화 현상 발현 및 2010년대 이후 경제활동 기여도가 높은 생산가능인구 비중 감소

● (인구증가율 추이) 전 세계적으로 인구증가 둔화현상이 뚜렷이 나타나고 있으며, 그 중에서도 OECD 회원국과 같은 선진국에서의 감소현상이 크게 발현

- 세계적 입장에서의 1970년 인구증가율은 2.06%를 나타내었으나, 2018년에는 1.09%로, OECD 회원국의 경우도 동 기간 각각 1.07%에서 0.55%로 약 절반 수준으로 둔화

- 한국의 경우는 2.21%에서 0.37%로 크게 줄어들어 세계 및 OECD 평균에 비해 월등하게 큰 폭으로 인구증가율이 둔화하는 모습

<그림 Ⅲ-11> 인구증가율 추이

<그림 Ⅲ-12> 생산가능인구 비중 추이

자료 : OECD. Stat를 토대로 산출, 작성(https://stats.oecd.org/#, 접속일 : 2021. 1. 4)

● (생산가능인구 비중 추이) 세계 및 OECD, 한국 모두 2010년대 이후 생산가능인구 비중이 감소하면서 각국의 경제성장에 마이너스 영향

- 세계적 관점에서는 1970년 이후 가파르게 생산가능인구가 증가하는 추세를 보였으나, 2014년 처음으로 그 비중이 감소하기 시작하여 지속적으로 감소 패턴이 유지

- OECD의 경우도 2000년대 이전에는 세계 수준에 비해 높은 비중을 보였으나, 2010년대 이후에는 세계와 유사한 수준에 근접했으며, 한국도 유사한 패턴

■ 하지만, OECD 회원국 중 우리나라는 생산가능인구의 비중이 가장 높은 반면, 고령인구 비중은 낮은 수준을 유지하여 그 동안 국가 및 지역의 경제성장의 원동력 역할 수행

● 우리나라의 국가 및 지역의 경제활동에서 가장 기여도 큰 생산가능인구 비중은 72.8%(2018년 기준)로 37개 OECD 가맹국 중 1위를 차지하여 견실한 인구구조 시현 중(<그림 Ⅲ-13> 참조)

- 이와 더불어, 고령인구 비중의 경우는 14.3%(2018년)로 회원국 중 30위로 낮은 수준을 유지

● 이러한 고령화율 및 생산가능인구의 수치로 확인했을 경우에는 우리나라의 인구경쟁력은 다른 나라에 비해 비교우위에 있는 것으로 해석 가능

- 앞서 언급한 바와 같이, 생산가능인구의 비중이 높다는 사실은 한 국가 또는 특정 지역의 경제성장에 긍정적 요인으로 작용

<그림 Ⅲ-13> OECD 회원국 고령화율 및 생산가능인구 비중 추이(2018년)

자료 : OECD. Stat를 토대로 산출, 작성(https://stats.oecd.org/#)

● 고령화율 및 생산가능인구의 비중을 OECD 및 세계 평균과 비교해 보면, 우리나라의 인구경쟁력이 얼마나 견실한지 그 정도를 가늠 가능(<그림 Ⅲ-14> 참조)

- 고령인구 비중을 세계 평균(8.9%)과 비교했을 경우(K-W)는 5.4%p가 낮은 수준을 보이지만, OECD 평균(17.2%)과 비교하면(K-O) 2.9%p가 낮은 수준

생산가능인구 비중을 세계 평균과 비교하면 7.5%p, OECD 평균과 비교 시에는 7.7%p나 높은 수준을 유지

<그림 Ⅲ-14> 한국·OECD·세계 고령화율 및 생산가능인구 비교(2018년)

자료 : OECD. Stat를 토대로 산출, 작성(https://stats.oecd.org/#)

■ 우리나라는 세계에서 유례를 찾아볼 수 없을 정도의 인구조로 현상에 직면하여 성장잠재력 저하 우려

● 2000~2018년 기간 동안 우리나라 고령인구 비중은 1.98배나 증가하여 고령화 증가 속도 측면에서 OECD 국가 중 최고 수준을 기록(<그림 Ⅲ-15> 참조)

- 이에 비해, 고령인구 비중이 28.1%(2018년)로 세계 최고 수준이 일본은 동 기간 1.62배 증가하여 우리나라보다 고령화 진행 속도는 늦은 편

또한 OECD 37개국의 고령화 평균 진행속도는 1.31배에 불과하여 우리나라의 인구조로 현상이 두드러지고 있음이 관찰

● 우리나라의 인구조로 현상의 가장 큰 이유는 의료기술의 발달로 인한 기대수명의 연장과 세계 최저 수준의 낮은 출산율이 주요 요인

- 우리나라는 20년 이상에 걸쳐 초저출산(합계출산율 1.3명 이하)이 이어지고 있으며, 2018년의 합계출산율은 0.98명으로 세계 최초로 0명대에 진입

<그림 Ⅲ-15> OECD 주요국 고령화 진행속도(2000~2018년)

자료 : OECD. Stat를 토대로 산출, 작성(https://stats.oecd.org/#)

● 우리나라는 OECD 주요국에 비해 고령화 단계별 소요 연도가 매우 짧은 주기를 보여 단기간에 빨리 늙어가는 인구조로 국가로 전락(<표 Ⅲ-3> 참조)

- 고령화사회에서 고령사회로의 전환(고령화율 7% → 14%)에 프랑스 및 미국이 각각 115년과 72년, 일본이 24년이 소요된 반면, 우리나라는 18년 만에 도달

UN은 단계별 고령화 분류기준에 대해 고령화사회는 전체 인구 중 65세 이상 고령인구 비중이 7% 이상~14% 미만, 고령사회는 14% 이상~20% 미만, 초고령사회는 20% 이상인 사회로 정의

- 고령사회에서 초고령사회로의 전환(고령화율 14% → 20%)은 영국 44년, 프랑스 40년, 일본이 12년이 걸렸으나, 우리나라는 단지 8년 만에 진입 예상

● 이러한 우리나라의 인구조로 현상은 향후 노동력 부족과 근로자의 평균 연령 상승으로 인해 노동생산성 저하를 유발하여 잠재성장률 감소를 초래할 가능성 내재

<표 Ⅲ-3> 주요국 고령화 단계별 소요연도

구 분

고령자 비율 도달 년도

소요 기간(년)

고령화사회

고령사회

초고령사회

7%→14%

14%→20%

한국

2000

2018

2026

18

8

일본

1970

1994

2006

24

12

미국

1942

2014

2030

72

16

영국

1929

1976

2020

47

44

프랑스

1864

1979

2019

115

40

자료 : 허문구(2019) 및 통계청(KOSIS), 장래추계인구를 토대로 작성

(2) 광역시도 간 비교

■ 경남의 고령화는 전국을 상회하는 수준이면서 고령화 진행속도 측면에서도 비수도권 도 지역 중에서는 빠른 편

● 우리나라 17개 광역시도 모두가 고령화율 7% 이상의 고령화지역 이상의 단계로 분류되는 가운데, 경남의 고령인구 비중은 16.3%(2019년 기준)로 전국에서 7위를 기록(<그림 Ⅲ-16 : A>  참조)

- 이 수치는 수도권 3개 지역과 광역시를 제외하면 제주(15.0%)를 제외하면 지방의 도 지역 중에서는 가장 낮은 고령인구 비중을 가지는 지역

인근의 부산(18.2%)과 비교하면 19.%p가 낮은 수준이나, 울산과 비교하면 4.8%p나 높은 고령인구 비중을 나타내는 구조

● 광역시도별 차원에서 고령화 추세의 특징 중 하나는 비수도권의 도 지역이 심화된 반면, 수도권과 부산을 제외한 광역시가 낮은 수준을 보여 상반된 인구구조를 형성하고 있다는 점

- 전국 평균(15.5%)를 상회하는 지역은 부산과 대구를 제외하면 모두 비수도권 도 지역으로 구성

- 전국 평균 이하의 수준을 보이는 비수도권 도 지역은 제주가 유일

- 이에 비해, 수도권 및 광역시의 고령화는 상대적으로 낮은 수준에 머물러 하위 6위까지를 이들 지역들이 독차지하여 비수도권과는 다른 양상

● 그러나, 고령화 진행속도 측면에서는 수도권 및 광역시의 인구조로 현상이 뚜렷하게 관찰되고 있으나, 비수도권의 도 지역은 더딘 진행속도를 보여 고령화 수준과는 전혀 다른 모습을 시현(<그림 Ⅲ-16 : B>  참조)

- 2000~2019년간 전국의 고령인구 비중은 2.2배 증가하였으나, 수도권과 광역시의 모든 지역이 전국 평균을 상회하는 초고속 고령화 추세

- 다시 말해 서울, 부산, 대구 등 우리나라 고도경제성장의 거점 역할을 수행한 대도시가 가장 빠른 고령화 진행속도 발현

- 전국에서 세종 다음으로 고령화율이 낮은 울산(2.9배 증가)도 전국에서 두 번째로 빠른 인구조로현상이 나타나고 있는 실정(세종은 2012년 특별자치시로 승격하여 본 연구에서는 제외)

- 부산 3.0배, 서울 2.8배, 대구 2.6배 등 대도시의 인구조로 현상이 두드러지는 추세가 확인

- 비수도권 8개 지역은 모두 전국 평균보다 낮은 수치를 기록하여 상대적으로 고령화 진행속도가 늦은 편

● 경남의 경우는 동 기간 1.9배 증가하여 전국 수준에는 미치지 못하지만 비수도권의 지역 중에서는 강원(2.1배), 전북(2.0배)에 이어 세 번째로 빠른 고령화 추세를 시현하고 있다는 점에서 유념할 필요

- 경남은 고령화 수준도 전국을 상회하는 수준이면서 비수도권 지역 중에서 고령화의 진행속도도 빠른 편이어서 수준과 속도 모두에서 고령화가 빠르게 진행되는 모습

<그림 Ⅲ-16> 광역시도 간 인구구조 비교

(A) 고령화율(2019년)

단위 : %

(B) 고령화 진행속도(2000~2019년)

단위 : 배

자료 : 통계청(KOSIS), 인구통계를 이용하여 계산, 작성(https://kosis.kr/statisticsList/)

■ 경남은 고령지역까지는 전국보다 4년 늦은 연도에 진입하나, 초고령지역 진입은 전국과 같은 연도가 소요되어 빠른 고령화 진행 가능성

● 단계별 고령화에 걸린 소요 연도를 통해 고령화 진행속도를 관찰해 보면, 경남의 고령화지역(7~14% 미만)에서 고령지역(14~20% 미만)까지의 소요 연도는 1994년에서 2016년으로 22년이 소요(<표 Ⅲ-4> 및 <그림 Ⅲ-17> 참조)

- 이는 전국에 비해 4년이 늦은 편이고 비수도권 중에서는 충북(22년)과 함께 가장 더디게 고령화가 진행되고 있으며, 전남(13년)과 비교하면 무려 9년의 차이

- 부산이 12년으로 가장 짧은 시간이 소요되었으며, 전반적으로 대도시권의 서울(14년), 대구(14년), 울산(13년)과 고령화 수준이 매우 높은 전남(13년)이 비교적 짧은 시간에 고령지역에 진입

● 그러나, 경남의 고령지역에서 초고령지역으로의 소요시간은 8년이 걸릴 것으로 전망되어 비수도권 지역 중에서는 전남과 함께 가장 단기간에 진입할 예정

- 경남은 2024년에 초고령지역에 진입될 것으로 전망되어 전국에서 7번째로 빠른 시기에 진입할 예정

<표 Ⅲ-4> 단계별 고령화 도달연도 및 소요연도

도달 연도

소요 연도

고령화지역

(7-14% 미만)

고령지역

(14-20% 미만)

초고령지역

(20% 이상)

고령화 →

고령지역

고령지역 →

초고령지역

전국

2000

2018

2026

18

8

서울

2005

2019

2027

14

8

부산

2003

2015

2022

12

7

대구

2004

2018

2025

14

7

인천

2006

2022

2028

16

6

광주

2006

2021

2029

15

8

대전

2006

2022

2029

16

7

울산

2011

2024

2030

13

6

경기

2005

2023

2030

18

7

강원

1992

2008

2021

16

13

충북

1990

2012

2024

22

12

충남

1988

2006

2023

18

17

전북

1990

2006

2020

16

14

전남

1989

2002

2010

13

8

경북

1987

2005

2019

18

14

경남

1994

2016

2024

22

8

제주

1997

2015

2026

18

11

자료 : 통계청(KOSIS), 추계인구를 토대로 작성

<그림 Ⅲ-17> 지역별·단계별 고령화 도달연도

자료 : 통계청(KOSIS), 추계인구를 토대로 작성

● 지역별 고령화 소요 연도의 특징으로는 대체적으로 대도시권의 진입 연도가 빠르고 비수도권이 늦은 시간에 진입하는 패턴(<그림 Ⅲ-18> 참조)

- 고령화지역에서 고령지역으로의 진입은 전국 평균(18년) 소요 연도 이내인 경우는 수도권 및 광역시, 그리고 전남, 강원, 전북 등이 혼재

- 그러나 고령지역에서 초고령지역으로의 진입은 전국 평균(8년)보다 이른 연도에 진입하는 지역은 수도권 및 광역시로 구성되며, 도 지역은 전남과 경남은 전국과 같은 연고가 소요

<그림 Ⅲ-18> 지역별·단계별 고령화 소요 연도

(A) 고령화지역 → 고령지역

단위 : 년

(B) 고령지역 → 초고령지역

단위 : 년

자료: 통계청(KOSIS), 추계인구를 토대로 작성

3. 양산시 인구구조 동향 분석

(1) 총인구

■ (양산시·경남·전국 비교) 양산시 인구는 매년 가파른 증가 추세를 보이고 있으며, 증가율 또한 전국 및 경남에 비해 매우 높은 편

● 양산시 인구는 2001년에 20만 명을 초과한 후 점진적인 증가 추세를 보이다가 특히 2008년 이후에는 큰 폭으로 증가하는 양상

- 인구 규모 : 20.1만 명(2001년) → 30.1만 명(2015년) → 35.1만 명(2019년)

● 2001~2019년 기간 동안의 양산시 인구증가율은 3.2%를 기록하고 있으며, 0.4%에 불과한 전국 및 경남에 비해 인구 쏠림현상이 관찰

- 2001~2010년간은 3.4%의 증가율을 기록했으며, 경남과 전국은 각각 0.6%에 비해 5배 이상의 증가율 시현 (2011~2019년간은 3.4%를 기록)

인구증가 현상은 역내 일자리 창출 역량과 밀접한 관련성

<그림 Ⅲ-19> 양산시 총인구·인구증가율 추이(2000~2019년)

(A) 총인구·대경남 비중

단위 : 명, %

(B) 인구증가율

단위 : %

자료 : 통계청(KOSIS), 인구통계를 이용하여 계산, 작성(https://kosis.kr/statisticsList/.)

■ (경남 18개 시·군 비교) 양산시 인구 규모는 경남 시·군 중에서 3위, 인구증가율은 압도적인 1위의 높은 인구경쟁력 보유

● 양산시의 2019년 기준의 인구는 35.1만 명으로 경남 18개 시·군 중 3위의 규모

- 창원시가 104.4만 명으로 인구 규모가 가장 크게 나타나고 있으며, 김해시 54.2만 명으로 2위, 진주시 34.7만 명으로 4위, 거제시 24.8만 명으로 5위 등으로 시 단위의 지역이 상위권을 차지

- 반면, 의령군(2.7만 명), 산청군(3.5만 명), 함양군(4.0만 명), 남해군(4.4만 명) 등으로 군 지역이 하위권을 형성

● 2000~2019년간의 양산시 인구증가율은 81.2%로 타 지역에 비해 압도적 강세를 보이며 1위를 기록

- 그 뒤를 이어 김해시(57.9%), 거제시(41.9%), 진주시(1.6%), 함안군(1.3%) 등이 인구가 증가하고 있으나, 기타 13개 지역은 2000년 대비 인구가 감소하는 지역

<그림 Ⅲ-20> 양산시·타 시·군 인구 규모 및 인구증가율 추이(2000~2019년)

(A) 인구규모

단위 : 명

(B) 인구증가율

단위 : %

자료 : 통계청(KOSIS), 인구통계를 이용하여 계산, 작성(https://kosis.kr/statisticsList/)

■ (양산시·유사지역 비교) 양산시 인구 규모는 유사지역 중에는 중위권 정도이나, 인구증가율은 상위권 유지

● 양산시를 포함한 14개 유사지역 중에서 인구 규모는 7위로 중위권으로 분류되고 있으며, 유사지역 평균 인구(36.1만 명)에 근접

- 김해시(54.2만 명), 시흥시(47.4만 명), 파주시(45.4만 명), 김포시(43.7만 명), 구미시(42.0만 명) 등이 상위 1~5위를 차지

전반적으로 수도권의 경기지역들의 인구 규모가 큰 반면, 호남권(익산시, 여수시, 군산시 등) 지역의 규모가 상대적으로 작은 편

● 한편, 인구증가율 측면에서 양산시는 4위로 상위권을 차지하여 수도권 이외의 지역 중에서는 가장 높은 증가율을 기록

김포시(168.2%), 광주시(143.8%), 파주시(136.8%) 등의 수도권 지역이 상위권을 독점하고 있으나, 광명시 및 호남권 지역은 인구증가율이 감소하는 패턴

<그림 Ⅲ-21> 양산시·유사지역 인구 규모 및 인구증가율 추이(2000~2019년)

(A) 인구규모

단위 : 명

(B) 인구증가율

단위 : %

자료 : 통계청(KOSIS), 인구통계를 이용하여 계산, 작성(https://kosis.kr/statisticsList/)

(2) 연령대별 인구구조

■ (양산시·경남·전국 비교) 양산시 3대 인구구조는 유소년인구 및 생산가능인구의 비중이 경남 및 전국보다 높은 반면, 고령인구 비중은 낮은 견실한 인구구조

● 역내의 미래인재를 대표하는 유소년인구(0~14세) 비중은 15.4%로 전국(12.7%) 및 경남(13.4%)에 비해 2%p 이상 높은 수준

- 유소년인구 비중이 높다는 사실은 전국 및 경남에 비해 출산율이 상대적 높다는 것을 의미

● 경제활동에서 기여도가 큰 생산가능인구 비중은 72.3%로 전국(72.2%)과는 유사한 수준을 보이나, 경남(70.7%)보다 1.5%p가 높은 수치

- 이 같은 결과는 역내의 생산성 제고와 향후 성장잠재력이 크다는 것을 함의

● 한편, 고령인구 비중은 12.3%로 전국(15.0%) 및 경남(15.9%)보다 훨씬 낮은 수준을 유지

- 이는 지역경제 사회복지 측면에서의 부담이 경감된다는 것을 시사

● 이 뿐만 아니라, 고령인구를 예비고령인구(55~64세), 전기고령인구(65~74세), 후기고령인구(75세 이상)로 구분하여 살펴보아도 전국 및 경남에 비해 낮은 비중

<그림 Ⅲ-22> 양산시·경남·전국 3대 인구구조 비교

단위 : %

자료 : 통계청(KOSIS), 인구통계를 이용하여 계산, 작성(https://kosis.kr/statisticsList/)

■ (경남 18개 시·군 비교) 양산시 유소년인구 2위, 생산가능인구 4위, 고령인구 16위로 18개 시·군 중 비교우위 유지

● 양산시의 유소년인구 비중은 15.4%를 기록하여 17.6%의 거제시 다음의 2위 수준이며, 김해시가 15.4%로 3위를 차지

- 고용의 안정성이 높은 제조업  중심의 산업구조를 가진 지역들이 출산율이 높아 상위권을 독식하는 상황

● 생산가능인구 비중의 경우도 김해시, 창원시, 거제시, 양산시 등이 1~4위를 기록하여 제조업 일자리 창출 역량이 높은 지역에서 출산율이 향상될 가능성

● 이와 더불어, 고령인구 비중의 경우는 12.3%를 기록하여 거제시(9.7%), 김해시(10.3)의 뒤를 이어 매우 낮은 수준을 유지

- 양산시의 단계별 고령인구(예비, 전기, 후기) 비중의 경우도 모두 거제시와 김해시 다음으로 낮은 수치

<표 Ⅲ-5> 경남 18개 시·군 3대 인구구조 및 단계별 고령인구 비교(2019년)

단위 : %, 순위

3대 인구구조

단계별 고령인구

유소년인구

(0~14세)

생산가능인구

(15~64세)

고령인구

(65세 이상)

예비고령인구

(55~64세)

전기고령인구

(65~74세)

후기고령인구

(75세 이상)

비중

순위

비중

순위

비중

순위

비중

순위

비중

순위

비중

순위

경남

13.4

-

70.7

-

15.9

-

16.0

-

8.7

-

7.1

-

창원시

13.2

6

73.9

2

12.9

15

16.4

13

7.9

15

5.0

15

진주시

13.5

4

70.7

5

15.7

14

15.4

15

8.8

14

7.0

14

통영시

13.5

5

68.9

6

17.6

13

17.4

12

10.3

13

7.4

13

사천시

12.8

7

66.8

7

20.4

12

16.2

14

10.7

12

9.7

12

김해시

15.4

3

74.4

1

10.3

17

13.8

17

6.1

17

4.2

17

밀양시

9.3

11

64.3

9

26.4

9

20.6

2

13.9

9

12.5

10

거제시

17.6

1

72.7

3

9.7

18

13.0

18

5.7

18

4.0

18

양산시

15.4

2

72.3

4

12.3

16

14.5

16

7.4

16

5.0

16

의령군

7.1

16

57.7

16

35.3

3

20.1

6

14.9

4

20.3

3

함안군

11.9

8

65.4

8

22.7

11

18.1

10

11.4

11

11.4

11

창녕군

8.9

12

62.1

11

29.0

8

20.3

3

14.0

8

15.0

7

고성군

9.4

10

61.5

12

29.2

7

19.2

8

14.3

6

14.9

8

남해군

6.9

17

56.6

17

36.5

2

19.6

7

16.0

2

20.5

2

하동군

7.8

14

60.3

13

31.9

6

20.2

4

14.6

5

17.3

6

산청군

7.5

15

58.1

15

34.4

4

20.8

1

15.3

3

19.1

4

함양군

8.7

13

59.3

14

32.0

5

19.1

9

14.1

7

17.9

5

거창군

10.9

9

62.8

10

26.3

10

17.6

11

12.1

10

14.3

9

합천군

6.6

18

55.7

18

37.7

1

20.2

5

16.1

1

21.6

1

자료 : 통계청(KOSIS), 인구통계를 이용하여 계산, 작성(https://kosis.kr/statisticsList/)

■ (양산시·유사지역 비교) 양산시 인구구조를 유사지역들과 비교한 결과, 유사지역 평균치에 근접하고 있으며 6~8위의 중위권 수준

● 양산시의 유소년인구 비중은 최상위권으로 분류되었으나, 제조업 및 산업구조가 유사한 지역들과의 비교에서는 6위를 기록

- 유사지역의 유소년인구 비중이 14.8%로 앞서 살펴본 전국의 12.7%에 비해 2.1%p가 높은 수치, 이는 언급한 바와 같이 제조업에서 고용안정성이 확보된 것이 주요 요인으로 판단

● 생산가능인구 및 고령인구의 비중에 있어서도 양산시는 각각 7위의 중간 정도의 위상

- 유사지역의 생산가능인구 비중의 평균은 72.5%로 전국의 72.2%보다 소폭 상회하는 수준인 반면, 고령인구 비중의 평균은 12.8%로 전국의 15.0%에 비해 상당히 낮은 수준

<표 Ⅲ-6> 양산시·유사지역 3대 인구구조 및 단계별 고령인구 비교(2019년)

단위 : %, 순위

3대 인구구조

단계별 고령인구

유소년인구

(0~14세)

생산가능인구

(15~64세)

고령인구

(65세 이상)

예비고령인구

(55~64세)

전기고령인구(65~74세)

후기고령인구

(75세 이상)

비중

순위

비중

순위

비중

순위

비중

순위

비중

순위

비중

순위

광명시

13.4

11

74.1

5

12.5

5

14.9

6

7.5

5

5.0

7

광주시

14.3

9

73.6

6

12.1

8

15.1

5

7.5

4

4.6

11

구미시

15.8

4

75.5

2

8.7

13

12.6

13

4.9

13

3.7

13

군산시

13.5

10

69.2

14

17.3

3

15.6

3

9.8

2

7.5

3

군포시

13.2

12

75.0

3

11.8

9

15.3

4

6.6

10

5.2

6

김포시

17.6

1

70.8

10

11.7

10

12.8

12

7.0

8

4.7

10

김해시

15.4

7

74.4

4

10.3

12

13.8

9

6.1

12

4.2

12

달성군

16.6

3

71.8

8

11.7

11

14.1

8

6.9

9

4.8

9

시흥시

15.1

8

76.4

1

8.5

14

13.3

10

4.9

14

3.6

14

아산시

17.1

2

70.5

11

12.4

6

12.2

14

6.6

11

5.8

5

양산시

15.4

6

72.3

7

12.3

7

14.5

7

7.4

6

5.0

8

여수시

12.5

13

69.6

13

17.9

2

16.5

1

10.2

1

7.7

2

익산시

12.1

14

69.8

12

18.0

1

16.2

2

9.6

3

8.4

1

파주시

15.6

5

71.4

9

13.0

4

13.1

11

7.0

7

6.0

4

평   균

14.8

-

72.5

-

12.8

-

14.3

-

7.3

-

5.5

-

주 : 지역은 가나다 순으로 정리한 것임.

자료 : 통계청(KOSIS), 인구통계를 이용하여 계산, 작성(https://kosis.kr/statisticsList/)

(3) 연령대별 고용구조

■ (경남 18개 시·군 비교) 양산시 고용구조는 핵심 생산가능인구 중심으로 일자리가 제공되고 있으나, 과거에 비해 이들 계층과 청년층 일자리는 감소 추세

● 양산시 고용구조 중 가장 큰 특징은 30~49세 구간의 핵심 생산가능인구의 취업자 비중이 매우 높은 반면, 50세 이상의 중·고령계층의 비중은 매우 낮다는 점(<표 Ⅲ-7> 및 <그림 Ⅲ-26 : A> 참조)

- 30~49세 인구의 역내 취업자 비중은 50.4%로 거제시(54.5%)에 이어 경남 18개 시·군 중 2위를 기록

- 그러나 50~64세 및 65세 이상 구간의 경우는 각각 33.1%, 6.7%를 차지하여 16위와 17위의 매우 낮은 수준에 불과

<표 Ⅲ-7> 경남 18개 시·군 연령별 고용구조 비교(2020년)

단위 : %, 순위

15 ~ 29세

30 ~ 49세

50 ~ 64세

65세 이상

비중

순위

비중

순위

비중

순위

비중

순위

창원시

11.7

3

45.7

4

34.8

13

7.9

15

진주시

11.7

2

43.3

6

33.7

15

11.3

14

통영시

8.0

7

44.1

5

35.2

12

12.5

13

사천시

7.2

10

39.5

8

34.5

14

18.8

11

김해시

12.6

1

48.8

3

32.7

17

5.9

18

밀양시

7.4

9

31.4

10

41.9

1

19.4

10

거제시

11.1

4

54.5

1

27.2

18

7.3

16

양산시

9.8

5

50.4

2

33.1

16

6.7

17

의령군

6.8

11

23.6

14

37.9

6

32.3

5

함안군

7.6

8

39.5

7

36.3

10

16.6

12

창녕군

8.1

6

30.3

11

38.6

5

23.1

9

고성군

5.9

16

28.6

12

36.9

8

28.6

7

남해군

5.9

15

22.5

16

36.8

9

34.8

2

하동군

4.9

17

22.7

15

39.0

4

33.3

3

산청군

6.6

12

21.2

17

39.6

2

32.5

4

함양군

6.6

13

25.4

13

37.3

7

30.7

6

거창군

6.3

14

31.7

9

36.0

11

25.9

8

합천군

4.9

18

20.1

18

39.3

3

36.1

1

경남 평균

8.0

-

34.6

-

36.2

-

21.3

-

주 : 각 지역별 총취업자 대비 연령별 취업자의 비중을 나타냄.

자료 : 통계청(KOSIS), 지역고용통계를 이용하여 계산, 작성(https://kosis.kr/statisticsList/)

● 2013~2020년간의 양산시 고용구조의 변천 과정을 살펴보면, 청년층(15~29세) 및 핵심 생산가능인구(30~49세)의 고용은 큰 폭으로 감소한 데 비해, 중·고령계층의 고용은 크게 증가하는 상황(<그림 Ⅲ-23 : B> 참조)

- 청년층의 취업자 비중은 2003년 13.5%를 기록했으나, 2020년에는 9.8%로 3.7%p가 감소하여 경남 평균인 2.2%p 감소보다 큰 폭으로 고용이 줄어드는 양상

더불어 핵심 생산가능인구의 경우도 동 기간 57.0%에서 50.4%로 6.7%p가 감소하여 경남 평균인 6.5%p를 상회

반면, 50~64세의 중·고령 취업자의 경우는 6.7%p의 증가, 그리고 65세 이상의 고령자 고용도 3.6%p 의 증가를 나타내어 경남 평균을 웃도는 상황

● 즉, 2020년 현재 청년층 및 핵심 생산가능인구의 고용은 경남 평균에 비해 높은 수준을 유지하고 있으나, 추세적으로는 이들 계층의 고용이 크게 감소하는 패턴

반대로 50대 이상의 중·고령 고용의 경우는 2020년 현재 경남 평균에 비해 낮은 수준의 고용을 보이나, 추세적으로는 확대되는 모습

<그림 Ⅲ-23> 양산시· 경남 시·군 고용구조 특징

(A) 연령별 고용구조(2020년)

단위 : %

(B) 시기별 고용구조(2013~2020년)

단위 : %

주 : (B)의 경우는 2013년과 2020년의 지역별·연령대별 취업자 비중의 차이를 의미함.

자료 : 통계청(KOSIS), 지역고용통계를 이용하여 계산, 작성(https://kosis.kr/statisticsList/)

● 이러한 양산시의 고용구조 변천은 다음과 같은 두 가지 원인에 기인하는 결과

- 첫째, 저출산·고령화로 인해 청년층 인구가 크게 줄고 고령층 인구가 크게 증가하여 고용구조에도 이러한 현상이 반영된 결과

- 둘째, 양산시 산업구조 측면에서 청년층 및 핵심 생산가능인구가 선호하는 일자리가 정체되거나, 고령자에 적합한 일자리가 증대되는 경우

■ (양산시·유사지역 비교) 청년층 고용이 매우 취약한 반면, 기타 연령대에서는 높은 수준 유지

● 유사지역들과 비교에서 양산시의 두드러지는 특징 중 하나는 청년층의 고용이 매우 취약하다는 사실(<표 Ⅲ-8> 및 <그림 Ⅲ-24> 참조)

- 경남 시·군과의 비교에서도 양산시의 청년층 고용은 시·군 평균에 근접하였으나, 13개 유사지역과의 비교에서는 군산시(9.5%) 다음으로 낮은 순위인 12위에 불과한 실정

<표 Ⅲ-8> 양산시·유사지역 연령별 고용구조 비교(2020년)

단위 : %

15-29세

30-49세

50-64세

65세이상

비중

순위

비중

순위

비중

순위

비중

순위

광명시

12.3

8

47.9

10

33.7

3

6.1

8

광주시

14.5

3

49.9

7

30.8

9

4.8

11

구미시

12.5

7

50.0

5

30.7

10

6.9

5

군산시

9.5

13

44.8

11

31.6

7

14.2

3

군포시

13.9

4

49.2

8

32.7

6

4.1

13

김포시

12.0

9

55.3

1

27.2

12

5.5

10

김해시

12.6

6

48.8

9

32.7

5

5.9

9

시흥시

14.7

2

49.9

6

31.1

8

4.3

12

아산시

15.6

1

50.4

2

26.1

13

7.8

4

양산시

9.8

12

50.4

3

33.1

4

6.7

6

여수시

10.5

11

37.9

12

35.5

2

16.2

1

익산시

11.2

10

37.5

13

36.2

1

15.2

2

파주시

13.5

5

50.1

4

29.8

11

6.6

7

평  균

12.5

-

47.8

-

31.6

-

8.0

-

주 : 각 지역별 총취업자 대비 연령별 취업자의 비중을 나타냄.

자료 : 통계청(KOSIS), 지역고용통계를 이용하여 계산, 작성(https://kosis.kr/statisticsList/)

- 유사지역 평균과는 2.7%p, 1~2위를 차지한 아산시 및 시흥시와는 무려 5.8%p, 4.9%p의 차이가 발생하여 양산시 역내에 청년층의 일자리가 부족함을 의미

- 인근 지역의 김해시의 청년층 취업자 비중도 12.6%를 기록하여 유사지역 중에서 중위권의 6위를 차지하여 양산시와는 큰 격차가 관찰

● 그러나 30~49세 및 50~64세의 핵심 생산가능인구와 중·고령층의 고용은 유사지역 평균보다 각각 2.5%p, 1.5%p를 웃도는 수준

- 65세 이상의 고령자 취업자 비중은 6.7%로 6위를 차지하고 있으나, 유사지역 평균과는 1.3%p차이가 발생하여 고령층을 위한 일자리 부족은 경남 시·군 비교에서와 마찬가지 현상이 발견

● 2013~2020년간의 연령대별 고용구조 추이는 청년층에서 큰 폭의 감소가 두드러지고 있으며, 50대 이상의 연령대에서 고용이 증가하는 패턴

- 청년층 취업자 비중의 감소는 역내에 질이 높은 일자리 부족으로 그들이 양산시를 떠나 수도권 및 인근 대도시로 이동한다는 것을 함의

<그림 Ⅲ-24> 양산시·유사지역 고용구조 특징

(A) 연령별 고용구조(2020년)

단위 : %

(B) 시기별 고용구조(2013~2020년)

단위 : %

주 1 : (B)의 경우는 2013년과 2020년의 지역별·연령대별 취업자 비중의 차이를 의미함.

주 2 : 유사지역 중 대구 달성군의 경우는 지역고용통계에서 구득이 불가능하여 제외함.

자료 : 통계청(KOSIS), 지역고용통계를 이용하여 계산, 작성(https://kosis.kr/statisticsList/)

(4) 인구고령화

■ (양산시·경남·전국 비교) 양산시의 고령인구 비중은 전국 및 경남에 비해 낮은 수준을 보이나, 고령화 진행속도 측면에서는 매우 빠르게 진행되는 양상

● 2000~2020년 기간 동안 양산시의 고령화 수준은 <그림 Ⅲ-25 : A>에서 확인할 수 있듯이 전국과 경남에 비해 매우 낮은 수준을 장기간 유지하는 패턴

- 2000년 기준으로 양산시의 고령인구 비중은 전국과는 1.4%p, 경남과는 2.8%p가 낮았으나, 2020년에는 각각 2.6%p, 3.6%p의 격차가 발생하여 완만한 고령화가 진행 중

● 그러나 고령화 진행속도 차원에서는 전국 및 경남에 비해 훨씬 빠른 초스피드로 고령화가 진행되고 있어 향후 이에 대한 시책이 요구되는 상황

- 2010년까지는 전국과 유사한 진행속도를 보였으나 그 이후 전국을 상회하여 2000~2020년간 2.4배가 증가한 반면, 경남의 경우는 2.1배로 낮은 수준

<그림 Ⅲ-25> 양산시·전국·경남 고령화 수준 및 진행속도(2000~2020년)

(A) 고령인구 비중

단위 : %

(B) 진행속도

단위 : 배

주 : 진행속도는 2000년의 고령인구 비중을 1로 설정했을 때의 수치를 나타냄.

자료 : 통계청(KOSIS), 인구통계를 이용하여 계산, 작성(https://kosis.kr/statisticsList/)

■ (경남 18개 시·군 비교) 양산시는 경남 타 시·군과의 비교에서도 고령화 수준은 낮으나, 고령화 진행속도는 매우 빠른 특성 관찰

● 2020년 기준의 양산시의 고령인구 비중은 13.7%로 경남 평균 17.3%에 비해 매우 낮은 수치를 보이며 경남 18개 시·군 중에서 세 번째로 낮은 수준

- 거제시(10.8%), 김해시(11.3%) 등이 최상위의 1~2위를 차지하여 제조업에서 창출되는 안정된 일자리가 생산가능인구를 유인한다는 사실을 뒷받침

● 고령화 진행속도 측면에서 2000~2020년 기간 동안 양산시는 무려 2.4배나 증가하여 창원(2.6배 증가) 다음으로 빠른 고령화가 진행

- 고령화 수준이 낮은 거제시(1.6배 증가) 및 김해시(2.1배 증가)보다 빠른 고령화가 관찰되어 일자리 제공을 통한 생산가능인구 흡인력은 이들 지역에 비해 약한 것으로 판단

● 경남 전체적인 특징으로는 시 단위 지역들이 고령화 수준은 낮은 반면, 진행속도는 매우 빨라서 향후 도내 경제성장에 부정적 영향을 미칠 가능성 내재

<그림 Ⅲ-26> 경남 18개 시·군 고령화 수준 및 진행속도(2000~2020년)

(A) 고령화 수준(2020년)

단위 : %

(B) 진행속도

단위 : 배

자료 : 통계청(KOSIS), 인구통계를 이용하여 계산, 작성(https://kosis.kr/statisticsList/)

■ (양산시·유사지역 비교) 인구 규모 및 제조업 중심의 산업구조를 가진 유사지역과의 비교에서는 고령화 수준은 중하위권, 고령화 진행속도는 하위권을 기록

● 양산시의 고령화 수준은 유사지역 평균(13.9%)과 유사한 수준을 유지하고 있으나, 14개 지역 중 9위를 기록

- 양산시를 시흥시(9.3%) 및 구미시(9.5%)와 비교하면 4.0%p 정도의 격차 발생

- 군산시(18.9%), 여수시(19.4%), 익산시(19.8%)등의 호남권 지역에서 고령인구 비중이 높아 유사지역 평균을 끌어올리는 역할을 하고 있으나, 이들 지역을 제외하면 양산시 고령화 수준은 실질적으로 하위권으로 분류

● 2000~2020년간의 고령화 진행속도의 경우, 양산시는 2.4배가 증가하여 유사지역 평균 2.1배를 크게 상회하는 공통적인 특징 발현

- 아산시(1.4배 증가) 및 파주시(1.5배 증가) 등과는 큰 차이가 확인

<그림 Ⅲ-27> 양산시·유사지역 고령화 수준 및 진행속도(2000~2020년)

(A) 고령화 수준(2020년)

단위 : %

(B) 진행속도

단위 : 배

자료 : 통계청(KOSIS), 인구통계를 이용하여 계산, 작성(https://kosis.kr/statisticsList/)

4. 양산시 자연적 및 사회적 인구요인 특성

(1) 인구구조 변화 요인

● 지역이 가장 중요시하는 지역성장을 구현하기 위해서 가장 시급히 선결되어야 할 생산요소는 인구규모라는 지적에는 이론이 없는 상황

- 왜냐 하면, 특정 지역의 인구증가는 노동력 확대를 유발함으로써 총량적인 경제성장을 촉진시킬 뿐만 아니라 수요 확대로 인한 구매력 증대를 통해 추가적인 성장을 유도하기 때문

- 어느 지역이든 일정 규모 이상의 인구가 확보되어야 규모의 경제를 구현할 수 있으며, 내수시장 형성과 생산인력의 공급을 통한 지역경제성장이라는 관점에서 인구의 중요성은 더욱 강조되는 시점

● 지역의 인구구조 변화에 크게 영향을 미치는 요인은 출생과 사망에 의한 자연적 요인과 인구이동(유입 및 유출)으로 나타나는 사회적 요인으로 구분

- 결국 지역의 인구구조를 결정하는 요인은 출생과 사망, 그리고 유입과 유출의 크기에 의해 결정되는 구조

<그림 Ⅲ-28> 인구구조 변화 요인 및 요인 간 조합

자료: 허문구 외(2016) 토대로 작성

● 우리나라 지역의 인구구조 변화에서 두드러지는 특징 중 하나는 출산력보다 인구이동이 보다 큰 영향을 미친다는 점

- 즉, 경남의 2000년에는 자연적 증감(2만 1,425명, 출생아 수 – 사망자 수)이 사회적 증감(-8,512명, 유입 - 유출)을 크게 웃돌아 총인구가 증가하였으나, 2019년에는 인구유출로 인한 사회적 요인이 더 크게 작용하여 총인구가 감소하는 결과

● 경남 18개 시·군 중에서 2019년 기준으로 자연적 및 사회적 요소가 동시에 증가(출생+유입)한 경우는 양산시와 김해시 2개 지역만 존재

- 이외 대다수의 지역들은 사망자 수가 출생아 수를 상회하고 인구유출까지 더해지면서 총인구가 감소하는 패턴

- 다만, 창원시, 거제시 등은 자연적 증가를 보이고 있으나, 인구유출의 폭이 더욱 크게 나타나 총인가 감소하는 양상

<표 Ⅲ-9> 경남 시·군별 자연적 및 사회적 요인별 인구증감 요인

단위 : 명

2000년

2019년

인구변동

요인

자연증감

사회증감

인구증감

자연증감

사회증감

인구증감

경남

21,425

-8,512

12,913

-2,855

-9,310

-12,165

사망+유출

창원시

7,506

-8,242

-736

776

-9,819

-9,043

유출

진주시

2,299

-2,103

196

-192

1,463

1,271

유입

통영시

531

-2,768

-2,237

-458

-1,902

-2,360

사망+유출

사천시

654

-947

-293

-465

-1,504

-1,969

사망+유출

김해시

3,838

13,556

17,394

1,006

7,629

8,635

출생+유입

밀양시

26

-2,197

-2,171

-708

-553

-1,261

사망+유출

거제시

2,248

-457

1,791

524

-2,799

-2,275

유출

양산시

2,225

7,261

9,486

1,079

942

2,021

출생+유입

의령군

-239

-682

-921

-350

-156

-506

사망+유출

함안군

-44

-1,124

-1,168

-345

-1,008

-1,353

사망+유출

창녕군

-211

-1,487

-1,698

-482

-590

-1,072

사망+유출

고성군

-283

-1,285

-1,568

-475

-499

-974

사망+유출

남해군

-324

-1,760

-2,084

-584

215

-369

사망

하동군

-86

-1,217

-1,303

-415

-548

-963

사망+유출

산청군

-199

-1,015

-1,214

-359

-200

-559

사망+유출

함양군

-134

-1,122

-1,256

-385

-19

-404

사망+유출

거창군

-20

-1,228

-1,248

-431

159

-272

사망

합천군

-451

-1,695

-2,146

-591

-121

-712

사망+유출

주 : 자연증감 = 출생아 수- 사망자 수, 사회증감 = 인구유입 - 인구유출

자료 : 통계청(KOSIS), 인구동향조사 통계를 이용하여 계산, 작성(https://kosis.kr/statisticsList/)

2) 자연적 요인 : 출생 및 사망

1) 출생·사망에 의한 자연 증감 추이

■ (양산시·경남 비교) 양산시의 자연적 요인은 경남과 달리 출생아 수가 사망자 수를 크게 증가하는 추세를 보여 총인구 증가에 기여

● 경남의 경우는 사망자 수가 점진적인 증가 추세 속에서 2012년부터 출생아 수가 크게 감소하면서 뒤에서 설명하는 데드크로스(Dead cross)현상이 발현

- 2018년 및 2019년에는 처음으로 각각 1,495명, 2,855명의 자연적 감소가 나타나기 시작

● 이에 비해, 양산시의 경우는 사망자 수가 증대하고 있으나, 출생아 수가 사망자 수를 크게 상회하여 약 1,000명대의 자연적 증가가 지속되는 상황

그러나 2018년까지는 출생아 수가 매년 3,000명대에 근접하거나 그 이상의 수치를 나타내었으나, 2019년 들어 2,678명으로 크게 감소

<그림 Ⅲ-29> 양산시·경남 출생·사망·자연 증감 추이 비교(2000~2019년)

(A) 경남

단위 : 명

(B) 양산시

단위 : 명

자료 : 통계청(KOSIS), 인구동향조사 통계를 이용하여 계산, 작성(https://kosis.kr/statisticsList/)

■ (경남 18개 시·군 비교) 양산시는 높은 출산력을 바탕으로 2019년 자연적 증가가 18개 시·군 중에서 가장 높은 편

● 양산시는 2010년 이후 꾸준히 1,000명대의 자연적 증가를 기록하고 있으며, 2019년에는 1,079명으로 경남 18개 시·군 중에서 최고 수준을 유지

- 김해시(1,006명) 및 창원시(776명), 거제시(524명)가 양산시의 뒤를 이어 2~4위를 기록

그러나 이들 지역을 제외한 모든 시·군은 출생아 수보다 사망자 수가 많아 자연 증가는 마이너스 수치를 나타내는 실정

특히, 진주시와 통영시, 사천시의 경우는 최근 2~4년 전까지는 자연 증가에서 감소로 전환되어 출산력에 대한 시책이 요구되는 시점

<표 Ⅲ-10> 경남 시·군별 자연 증감 추이 비교

단위 : 명

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

2019

경남

12,701

12,943

12,792

9,510

9,524

8,224

5,945

2,215

-1,495

-2,855

창원시

6,119

6,447

6,695

5,330

4,695

4,240

3,280

2,153

1,307

776

진주시

1,070

1,102

939

684

782

665

525

222

-62

-192

통영시

638

642

646

274

379

274

112

-87

-380

-458

사천시

213

242

297

167

116

20

-12

-230

-389

-465

김해시

3,594

3,362

3,473

2,936

3,161

2,959

2,521

1,702

976

1,006

밀양시

-382

-459

-449

-485

-588

-505

-497

-467

-730

-708

거제시

2,361

2,401

2,574

2,283

2,363

2,548

2,190

1,498

971

524

양산시

1,626

1,814

1,688

1,462

1,734

1,641

1,520

1,428

1,381

1,079

의령군

-152

-211

-225

-291

-224

-293

-315

-283

-307

-350

함안군

3

-105

-71

-83

-109

-112

-174

-237

-357

-345

창녕군

-400

-335

-414

-370

-342

-485

-389

-330

-468

-482

고성군

-161

-139

-183

-239

-281

-358

-403

-428

-487

-475

남해군

-447

-440

-582

-501

-487

-555

-582

-591

-626

-584

하동군

-258

-308

-338

-356

-379

-407

-416

-464

-447

-415

산청군

-229

-209

-256

-222

-250

-234

-300

-293

-366

-359

함양군

-193

-240

-287

-285

-264

-285

-299

-399

-405

-385

거창군

-267

-196

-217

-279

-279

-332

-265

-402

-453

-431

합천군

-434

-425

-498

-515

-503

-557

-551

-577

-653

-591

자료 : 통계청(KOSIS), 인구동향조사 통계를 이용하여 계산, 작성(https://kosis.kr/statisticsList/)

■ (양산시·유사지역 비교) 양산시의 자연적 증가는 유사지역 중에서 10위권을 유지하다가 2015년부터 순위 상승을 시작하여 2019년에는 중상위권을 유지

● 2019년 기준의 양산시 자연적 증가는 5위를 차지하여 유사지역 중에서 출산력이 높은 편이나, 상위권의 시흥시 , 달성군, 김포시 등과 비교하면 낮은 수준

- 매년 의 순위를 보면 구미시 및 김해시가 1~2위를 차지하였으나, 2018년부터 하락 추세를 보이나, 양산시는 2016년부터 상승 추세

<표 Ⅲ-11> 양산시·유사지역 자연 증감 추이 비교

단위 : 명

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

2019

광명시

2,611

3,178

2,940

2,313

2,024

1,991

1,492

967

696

401

광주시

1,400

1,620

1,845

1,650

2,018

1,971

1,741

1,439

1,290

1,064

구미시

3,375

3,626

3,833

3,288

3,433

3,327

2,760

2,077

1,638

1,211

군산시

815

949

951

837

725

731

309

-46

-381

-568

군포시

2,552

2,701

2,658

2,255

2,266

2,184

1,844

1,149

886

796

김포시

1,129

1,206

1,683

1,738

2,280

2,350

1,941

1,606

1,562

1,424

김해시

3,594

3,362

3,473

2,936

3,161

2,959

2,521

1,702

976

1,006

달성군

1,131

1,077

1,087

943

858

825

1,211

1,505

1,570

1,452

시흥시

3,078

2,917

2,777

2,133

1,906

1,932

1,573

1,278

1,527

1,604

아산시

2,522

2,592

2,568

2,248

2,085

2,254

1,892

1,481

985

615

양산시

1,626

1,814

1,688

1,462

1,734

1,641

1,520

1,428

1,381

1,079

여수시

757

876

592

557

431

543

344

-26

-281

-337

익산시

724

666

703

348

289

261

-36

-232

-456

-828

파주시

2,026

2,097

2,402

2,015

1,891

1,988

1,688

1,250

909

653

자료 : 통계청(KOSIS), 인구동향조사 통계를 이용하여 계산, 작성(https://kosis.kr/statisticsList/)

<그림 Ⅲ-30> 양산시·유사지역 자연 증감 수 및 순위 추이(2000~2020년)

(A) 자연 증감 수(2019년)

단위 : 명

(B) 순위 추이(2000~2019년)

단위 : 순위

자료 : 통계청(KOSIS), 인구통계를 이용하여 계산, 작성(https://kosis.kr/statisticsList/)

2) 합계출산율

■ 경남의 데드크로스(Dead cross)는 전국(2020년)보다 빠른 2018년에 이미 도래한 상황

광역시도별 출생과 사망에 관한 데이터는 통계청에서 공표하고 있으나, 시·군구 단위에서는 출생(합계출산율 전망치) 데이터는 구득 가능하나 사망에 관한 데이터를 공표하지 않아 시·군구별 데드크로스를 산출할 수 없기 때문에 여기에서는 전국과 경남을 비교함.

● 출생과 사망이 실질적으로 인구규모에 어떠한 영향을 미치는지에 대해서는 데드크로스(Dead Cross, 출생아 수 – 사망자 수)를 통해 확인 가능

- 데드크로스는 사망자 수가 출생아 수를 넘어서는 현상을 말하며, 이 경우 출산율이나 인구이동과 같은 요인들이 일정하다고 가정한다면 실질적인 인구감소 시대를 맞이하게 된다는 것을 의미

● 경남 차원에서의 데드크로스 현상은 이미 2018년에 발현되었으며, 이는 전국의 2020년에 비해 2년 앞선 시기

- 제주를 제외한 비수도권 도 지역의 데드크로스는 모두 전국보다 빠른 2013~2018년에 이미 경험하고 중이나, 수도권 및 광역시의 경우는 전국보다 늦은 시기에 데드크로스에 직면할 전망

<그림 Ⅲ-31> 광역시도별 데드크로스 도래 시기

(A) 경남

(B) 광역시도

자료 : 통계청(KOSIS), 인구동향조사 통계를 이용하여 계산, 작성(https://kosis.kr/statisticsList/)

■ (양산시·전국·경남 비교) 양산시의 합계출산율은 장기간에 걸쳐 전국 및 경남의 수준을 상회하고 있으나, 2015년 이후 큰 폭으로 감소하는 추세

● 양산시 합계출산율은 2000년 1.668명에서 2019년 1.178명으로 크게 줄어드는 양상을 보이지만 전국 및 경남과 비교하면 높은 수준을 유지(<그림 Ⅲ-32> 참조)

- 전국 : 1.480명(2000년) → 0.918명(2019년), 경남 : 1.586명(2000년) → 1.0486명(2019년)

전국 합계출산율은 2002년부터 1.30명 이하의 늪에서 탈피하지 못하여 장기간 초저출산 단계에 진입했으며, 양산시의 경우도 2019년 이후 유사한 패턴

● 출산율 추세는 양산시뿐만 아니라 전국, 경남 모두 경기불황기인 2015년 이후에 크게 감소하여 출산력과 경제성장 간 밀접한 연관성(<그림 Ⅲ-33> 참조)

- 양 요인은 추세선(점선)은 유사하게 나타나고 있으며, 특히 2015년 이후 큰 폭의 감소현상이 발현

<그림 Ⅲ-32> 합계출산율 비교

단위 : 명

<그림 Ⅲ-33> 합계출산율·경제성장률 비교

단위 : 명, %

자료 : 통계청(KOSIS), 인구동향조사(https://kosis.kr/statisticsList/) 및 한국은행 경제통계시스템(ecos), 경제성장률(http://ecos.bok.or.kr/) 을 이용하여 계산, 작성

■ (경남 18개 시·군 비교) 양산시 합계출산율은 4위로 높은 편이며, 감소율은 12위로 낮은 수준

● 2019년 기준의 양산시 합계출산율은 경남 도내에서 네 번째로 높은 수준을 보이며, 경남 평균(1.046명)을 크게 상회하는 모습(<그림 Ⅲ-34 : A> 참조)

- 2000~2010년간의 합계출산율은 1.374명으로 6위에서 2011~2019년 기간은 1.399명으로 4위를 기록하여 순위는 두 단계 상승

- 1~2위를 차지한 지역은 의외로 창녕군(1.326명)과 산청군(1.324명)으로, 이들 지역은 2000~2010년간 각각 17위, 10위에서 2011~2019년 기간 3위, 2위로 상승한 사례 지역

반대로 하위 3위권에 포함되는 통영시(0.836명), 고성군(0.869명), 사천시(0.975명) 등의 지역은 주력산업 위기로 인한 경제적 불안정성이 크게 영향을 미친 것으로 예상

<그림 Ⅲ-34> 경남 시·군 합계출산율 추이

(A) 합계출산율(2019년)

단위 : 명

(B) 증감율(2000~2019년)

단위 : %

자료 : 통계청(KOSIS), 인구동향조사 통계를 이용하여 계산, 작성(https://kosis.kr/statisticsList/)

● 한편, 2000년 대비 2019년의 합계출산율의 증감율을 살펴보면, 양산시의 경우 29.4%가 감소하여 경남 평균(30.4%)과 유사한 수준을 보여 도내에서는 낮은 수준을 시현(<그림 Ⅲ-34 : B> 참조)

- 그러나 거제시 및 통영시의 경우는 동 기간 각각 48.3%, 43.5%의 감소를 기록하여 가장 높은 감소율

- 이러한 결과는 앞서 언급한 경제성장과 합계출산율 간의 관계를 고려하면 2015년 말부터 시작된 경남지역의 조선업 및 자동차 관련 산업의 위기가 2019년까지 회복하지 못하고 있다는 사실에 기인

- 특히, 거제시의 경우는 2000~2010년, 2011~2019년, 2000~2019년 기간 모두 합계출산율 1위를 유지하였으나, 2018년부터 출산율이 급속하게 저하(<표 Ⅲ-12> 참조)

<표 Ⅲ-12> 경남 시·군 시기별 합계출산율 추이(2000~2019년)

단위 : 명

2000~2010년

2011~2019년

2000~2019년

출산율

순위

출산율

순위

출산율

순위

경남

1.347

-

1.324

-

1.336

-

창원시

1.346

8

1.259

12

1.307

10

진주시

1.229

13

1.213

14

1.221

14

통영시

1.364

7

1.316

9

1.343

9

사천시

1.383

5

1.379

5

1.381

5

김해시

1.441

3

1.352

7

1.401

3

밀양시

1.171

16

1.181

16

1.176

16

거제시

1.741

1

1.672

1

1.710

1

양산시

1.374

6

1.399

4

1.385

4

의령군

1.340

9

1.355

6

1.347

8

함안군

1.407

4

1.327

8

1.371

7

창녕군

1.167

17

1.411

3

1.277

12

고성군

1.233

12

1.278

10

1.253

13

남해군

1.162

18

1.026

18

1.101

18

하동군

1.194

15

1.211

15

1.202

15

산청군

1.326

10

1.598

2

1.448

2

함양군

1.466

2

1.261

11

1.374

6

거창군

1.307

11

1.252

13

1.282

11

합천군

1.215

14

1.109

17

1.167

17

자료 : 통계청(KOSIS), 인구동향조사 통계를 이용하여 계산, 작성(https://kosis.kr/statisticsList/)

■ (양산시·유사지역 비교) 유사지역 간 비교에서 양산시는 합계출산율 최상위권, 감소율 최하위권에 속해 높은 인구경쟁력 시현

● 양산시의 2019년 합계출산율은 달성군(1.517명)의 뒤를 이어 2위 차지하여 유사지역 중에서도 높은 수준(<그림 Ⅲ-35 : A> 참조)

- 상위 5위 안에 포함된 지역은  모두 비수도권 시·군으로 최근 인구가 많이 집중되는 수도권 지역의 저출산 현상 예상 가능

● 합계출산율의 2000년 대비 2019년의  증감율 차원에서는 양산시(29.4% 감소)가 달성군(13.8%) 다음으로 낮은 수준(<그림 Ⅲ-35 : B> 참조)

- 하지만 광명시(47.2% 감소) 및 구미시(45.8%)의 경우는 2000년에 비해 2019년 합계출산율이 약 절반 정도의 수준으로 하락하는 추세

● 시기별 합계출산율 추이에서는 양산시의 경우 2000~2010년 기간은 9위의 중하위권으로 분류되었으나, 2011~2019년간은 3위로 급부상하는 모습(<표 Ⅲ-13> 참조)

<그림 Ⅲ-35> 양산시·유사지역 합계출산율 추이

(A) 합계출산율(2019년)

단위 : 명

(B) 증감율(2000~2019년)

단위 : %

자료 : 통계청(KOSIS), 인구동향조사 통계를 이용하여 계산, 작성(https://kosis.kr/statisticsList/)

- 아산시의 경우는 2000~2010년, 2011~2019년 모두 1위를 기록하여 높은 출산력 시현

김해시의 경우도 같은 기간 각각 3위 및 5위를 차지하여 안정적인 출산력을 보이고 있는 추세

● 하지만 수도권의 일부 지역에서는 큰 폭의 합계출산율 감소가 관찰되어 가임여성들의 경제활동이 큰 영향을 미친 것으로 해석 가능

- 시흥시는 2000~2010년 기간은 1위를 차지하였지만 2011~2019년간은 12위로 큰 폭의 출산력 저하

군포시의 경우도 시흥시와 유사하게 같은 기간 5위에서 10위로 급속한 출산력 감소가 두드러지는 지역

● 반대로 호남권의 여수시는 동 기간 10위에서 4위, 군산시는 13위에서 7위로 순위가 크게 상승

<표 Ⅲ-13> 유사지역 시기별 합계출산율 추이(2000~2019년)

단위 : 명

2000~2010년

2011~2019년

2000~2019　년

출산율

순위

출산율

순위

출산율

순위

광명시

1.276

14

1.139

14

1.214

14

광주시

1.407

8

1.311

9

1.364

10

구미시

1.413

7

1.312

8

1.368

9

군산시

1.330

13

1.332

7

1.331

11

군포시

1.425

5

1.307

10

1.372

8

김포시

1.344

11

1.293

11

1.321

12

김해시

1.441

3

1.352

5

1.401

4

달성군

1.440

4

1.567

1

1.497

2

시흥시

1.552

1

1.249

12

1.416

3

아산시

1.548

2

1.543

2

1.546

1

양산시

1.374

9

1.399

3

1.385

5

여수시

1.370

10

1.375

4

1.372

7

익산시

1.334

12

1.219

13

1.283

13

파주시

1.414

6

1.343

6

1.382

6

자료 : 통계청(KOSIS), 인구동향조사 통계를 이용하여 계산, 작성(https://kosis.kr/statisticsList/)

(3) 사회적 요인 : 인구이동

1) 인구이동

■ (경남 18개 시·군 비교)

● 지역적 차원에서의 인구이동은 당해 지역의 고령화 정도에 영향을 미칠 뿐만 아니라 고용구조의 변화를 필연적으로 야기

- 예컨대, 청년층의 유입이 많은 지역의 경우 고령화 진전의 둔화 및 지역 전체 생산성 제고 등을 통해 지역산업 구조고도화에 기여하면서 역내의 견실한 고용구조로 변화시키는 촉매제 역할 수행

- 이 같은 변화는 또 다른 역외 청년층의 유입을 증대시키는 선순환 구조를 형성하는 계기로 작용

● 양산시 인구 유출입의 경우 오랜 기간에 걸쳐 지속적 및 안정적으로 인구가 유입되는 지역으로 정착

- 적은 경우는 약 2,000명, 많은 경우는 약 20,000명 정도의 인구가 양산시 역내로 꾸준히 유입(<그림 Ⅲ-36 : A> 참조)

● 양산시 인구 유출입 추세에서 외부환경 변화에 대해 크게 두 가지 관점에서 작용하고 있는 것이 특징

- 하나는 1998년에 발생한 외환위기의 시기를 기준으로 그 이후 2년간 가파른 인구유입 현상이 관찰된다는 점

- 이는 외환위기로 인한 양산시 경제에 대한 충격의 여파가 상대적으로 적어 양적 일자리 제공으로 역외 인구가 유입된 것으로 예상

- 다른 하나는 2008년의 글로벌 금융위기 때는 약 4년간에 걸쳐 인구 유입의 규모가 크게 축소되었다는 점

이는 제2장에서 언급한 바와 같이 글로벌 금융위기가 양산시 경제에 크게 충격을 주었다는 것을 함의

이처럼 외부충격에 대해서도 양산시 경제의 흡수 여부에 따라 인구 유입의 정도가 상이하게 나타나는 특징

● 또 하나의 큰 특징은 경남지역에 산업위기가 야기된 2015년부터 양산시의 인구유입 흐름은 ‘역U자형’ 패턴을 보이고 있다는 점

- 2015년 7,182명 유입에서 2017년에는 1만 9,960명으로 정점을 기록한 후 2019년에 942명으로 급속한 하락 추세

이는 양산시의 경우도 주변지역의 주력산업 위기의 영향을 시차를 두고 상당 부분 받고 있다는 것을 의미

● 인구이동의 경우 특정 지역에서 민감한 경제환경 변화가 발생했을 경우 큰 변동을 야기할 가능성이 있기 때문에 이를 제거하기 위해 2017~2019년 평균치로 살펴볼 필요

- 이때 양산시는 타 지역과 압도적인 차이로 경남 도내에서 1위(9,850명 유입)를 기록하고 있으며, 그 뒤를 이어 김해시가 2위(2,990명)를 차지

<그림 Ⅲ-36> 양산시· 경남 시·군 인구 유출입 추이

(A) 양산시(1996~2019년)

단위 : 명

(B) 경남 시·군(2017~2019년)

단위 : 명

자료 : 통계청(KOSIS), 국내인구이동 통계를 이용하여 계산, 작성(https://kosis.kr/statisticsList/)

■ (양산시·유사지역 비교) 인구 유출입의 고착화현상이 발현되는 가운데 양산시는 지속적 인구유입 지역으로 자리매김

● 유사지역과의 비교에서 양산시는 14개 지역 중 5위의 안정된 인구유입 지역으로 자리매김

- 1~3위의 상위권은 김포시(2만 2,889명), 시흥시(2만 1,844명), 광주시(1만 3,549명)의 순으로 수도권 지역들이 독점하는 양상

- 그러나 동일한 수도권 지역인 광명시의 경우는 오히려 8,449명이 감소하여 유사지역 중 감소폭이 가장 크게 나타나는 바, 이는 서울과 인접한 지리적 특성으로 부동산 가격의 압력과 상대적으로 낮은 제조업 비중(19.1%)이 영향을 미친 것으로 판단

● 2000년 대비 2019년의 인구 유출입을 살펴보면, 인구유입 지역의 경우는 시흥시를 제외하고는 대부분 과거에 비해 인구유입의 폭이 크게 나타나 지속적인 인구유입 현상이 관찰

- 반면, 유출지역에서는 과거에 비해 더욱 큰 유출이 발생하여 유입·유출 지역이 고착화되는 현상을 초래

<그림 Ⅲ-37> 양산시· 유사지역 인구이동 추이

(A) 인구 유출입(2017~2019년)

단위 : 명

(B) 인구 유출입 비교(2000 vs 2019년)

단위 : 명

자료 : 통계청(KOSIS), 국내인구이동 통계를 이용하여 계산, 작성(https://kosis.kr/statisticsList/)

2) 인구이동 유형

■ (경남 18개 시·군 비교) 양산시는 모든 연령층에서 인구유입이 이루어지고 있으며, 특히 청년층에서는 경남 시·군 중 유일하게 유입

● 양산시는 모든 연령대에서 가장 큰 폭의 인구유입이 발생하고 있어 경남 시·군 중에서 가장 인구흡인력이 강한 지역(<표 Ⅲ-14> 참조)

- 최근 대부분의 비수도권 지역에서는 청년층의 수도권 및 인근 대도시로의 이동이 이어지는 가운데, 양산시의 청년층은 오히려 유입되고 있다는 사실은 향후 인재 집적지 형성의 토대로 작용할 가능성 내재

● 양산시와 산업구조가 유사하고 제조업의 연계가 강하게 작동하는 김해시의 경우도 인구가 유입되는 지역이나, 청년층의 유출이 양산시와 다른 점

● 경남 관점에서는 청년층의 유출이 워낙 심화되어 기타 연령대 모두에서 유입이 발생하고 있지만 전체적으로 인구가 유출되는 실정

<표 Ⅲ-14> 경남 시·군별·연령별 인구 유출입 추이(2017~2019년)

단위 : 명

유소년

(0~14세)

청년

(15~29세)

핵심생산

(30~49세)

중고령

(50~64세)

고령

(65세이상)

유출입

경  남

772

-12,751

2,498

4,111

1,657

-3,714

창원시

-321

-5,012

-1,577

-1,140

27

-8,023

진주시

597

-942

434

66

7

161

통영시

-315

-1,002

-663

11

5

-1,964

사천시

-204

-437

-135

144

8

-625

김해시

831

-1,215

2,423

525

425

2,990

밀양시

-59

-667

-107

456

66

-311

거제시

-728

-1,748

-1,434

-172

48

-4,034

양산시

1,424

1,213

4,281

1,996

937

9,850

의령군

-63

-113

-26

213

-19

-7

함안군

-159

-476

-270

90

37

-777

창녕군

-72

-423

6

314

35

-139

고성군

-74

-297

-238

214

48

-347

남해군

41

-200

32

210

3

86

하동군

-80

-444

-190

172

-38

-580

산청군

-63

-170

-15

292

63

107

함양군

-15

-162

51

276

35

186

거창군

97

-363

75

214

28

52

합천군

-65

-294

-150

230

-58

-337

자료 : 통계청(KOSIS), 국내인구이동 통계를 이용하여 계산, 작성(https://kosis.kr/statisticsList/)

● 양산시와 김해시의 연령별 인구이동 현황을 비교해 보면, 연령대별 큰 차이가 발생하고 있는 추이 확인 가능

- 청년층에서 유입과 유출이 상반되는 모습을 보이며, 핵심 생산인구 및 중·고령인구에서도 큰 차이

이는 양산시가 김해시에 비해 산업구조의 폭이 넓어 다양한 연령층을 흡수할 수 있음을 시사(반면, 지역을 견인하는 대표산업이 부재함도 함께 시사하는 대목)

<그림 Ⅲ-38> 연령별 인구 유출입의 양산시·김해시 비교(2017~2019년)

단위 : 명

자료 : 통계청(KOSIS), 국내인구이동 통계를 이용하여 계산, 작성(https://kosis.kr/statisticsList/)

● 양산시의 인구이동 유형은 ‘전 연령대 유입형’으로 경남 도내에서는 자석과 같은 흡인력이 강한 특성

- 청년 유출형 :  진주시, 김해시, 남해군, 거창군

중고령(고령) 유입형 : 창원시, 통영시, 사천시, 밀양시, 거제시, 의령군, 함안군, 하동군, 고성군, 산청군, 합천군 등 11개 지역

유소년·청년 유출형 : 창녕군, 함양군

<표 Ⅲ-15> 경남 시·군 인구이동 유형

유형

해당 지역

특성

전 연령 유입형

양산시

모든 연령대 유입

청년 유출형

진주시, 김해시, 남해군, 거창군

타 연령대 모두 유입

중고령(고령) 유입형

창원시, 통영시, 사천시, 밀양시, 거제시, 의령군, 함안군, 하동군, 고성군, 산청군, 합천군

타 연령대 모두 유출

유소년·청년 유출형

창녕군, 함양군

타 연령대 모두 유입

■ (양산시·유사지역 비교)

● 2017~2019년 평균치를 살펴본 양산시 인구 유출입은 김포시(2만 2,889명), 시흥시(2만 844명), 광주시(1만 3,549명), 달성군(1만 1,180명) 다음의 5위 규모

- 경기권의 지역들이 많은 유입을 보이고 있으나, 광명시(-8,449명)와 군포시(-4,060명)는 유출이 많은 지역

- 또한 호남권의 익산시(-3,781명), 군산시(-2,199명), 여수시(-1,917명) 등은 모두 유출이 유입을 상회하는 지역

<표 Ⅲ-16> 경남 시·군별·연령별 인구 유출입 추이(2017~2019년)

단위 : 명

유소년

(0~14세)

청년

(15~29세)

핵심생산

(30~49세)

중고령

(50~64세)

고령

(65세 이상)

유출입

광명시

-1,683

-1,233

-3,210

-1,517

-805

-8,449

광주시

1,361

2,733

5,315

3,124

1,016

13,549

구미시

-34

-1,350

-315

-189

94

-1,794

군산시

-262

-1,421

-631

37

77

-2,199

군포시

-1,534

-289

-1,938

-372

73

-4,060

김포시

4,751

3,170

10,507

3,097

1,365

22,889

김해시

831

-1,215

2,423

525

425

2,990

달성군

1,614

1,900

4,855

2,084

727

11,180

시흥시

4,759

3,132

9,856

2,861

1,236

21,844

아산시

-113

603

1,059

810

318

2,677

양산시

1,424

1,213

4,281

1,996

937

9,850

여수시

-268

-1,379

-234

46

-82

-1,917

익산시

-576

-1,663

-1,307

-234

-2

-3,781

파주시

891

1,274

2,541

1,241

737

6,685

자료 : 통계청(KOSIS), 국내인구이동 통계를 이용하여 계산, 작성(https://kosis.kr/statisticsList/)

● 연령대별 유출입의 경우는 경남 시·군 비교 시와는 달리 ‘전 연령대 유입형’ 또는 ‘전 연령대 유출형’이 많은 편

- 전 연령대 유입형 : 광주시, 김포시, 달성군, 시흥시,  양산시, 파주시

- 전 연령대 유출형 : 광명시, 익산시

- 중고령(고령) 유입형 : 구미시, 군산시, 군포시, 여수시

- 청년 유출형 : 김해시

- 유소년 유출형 : 아산시

● ‘전 연령대 유입형’은 양적 및 질적 일자리가 제공되는 반면, ‘전 연령대 유출형’은 그 반대의 고용 상황에 기반한 결과

- ‘중고령(고령) 유입형’의 경우는 저부가가치 일자리 제공 또는 귀농·귀촌에 의한 인구유입 가능성이 높은 지역

‘청년 유출형’은 질 좋은 일자리가 부족한 지역

‘유소년 유출형’은 교육환경이 타 도시에 비해 열악한 지역

<표 Ⅲ-17> 유사지역 인구이동 유형

유형

해당 지역

특성

전 연령 유입형

광주시, 김포시, 달성군, 시흥시, 양산시, 파주시

모든 연령대 유입

전 연령 유출형

광명시, 익산시

모든 연령대 유출

중고령(고령) 유입형

구미시, 군산시, 군포시, 여수시

타 연령대 모두 유출

청년 유출형

김해시

타 연령대 모두 유입

유소년 유출형

아산시

타 연령대 모두 유입

<그림 Ⅲ-39> 연령별 인구 유출입의 양산시·유사지역 비교(2017~2019년)

단위 : 명

유소년인구(0~14세)

청년인구(15~29세)

핵심 생산가능인구(30~49세)

중·고령인구(50~64세)

고령인구(65세 이상)

5. 정책적 시사점

(1) 양산시 인구구조 동향 분석 기반의 정책과제 도출

● 양산시 인구구조 동향 분서결과를 토대로 향후 견실한 인구구조 확보를 위한 ‘3대 정책과제’를 도출(<그림 Ⅲ-40> 도출)

● (정책과제 1 : 기술사업화·기업유치) 앞서 분석에서 지적한 바와 같이, 양산시의 인구구조는 인구증가율이 높고 고령인구가 적어 매우 강건한 모습을 보이고 있으나, 경남 시·군 및 유사지역과의 비교에서 나타났듯이 타 지역에 비해 훨씬 빠른 속도의 인구조로 현상이 관찰되는 특징

- 이와 더불어 또 다른 문제점으로, 양산시는 모든 연령대에서 인구유출보다 인구유입이 많은 것으로 나타나고 있으나, 최근 들어 ‘역U자형’의 패턴을 보여 인구유입이 가파르게 감소하는 추세

- 이 같은 결과는 향후 ‘노동력 감소 → 경제성장 저하 → 인구유출’이라는 악순환이 지속될 가능성 내재

이러한 인구조로 및 역U자형 인구 패턴의 문제를 해결하기 위해 Solow 생산함수를 적용하여 혁신(기술사업화)과 자본(기업유치)을 확충할 필요(Solow 생산함수에 대해서는 <그림 Ⅲ-8> 참조)

● (정책과제 2 : 고부가가치 업종 전략산업화) 청년 및 핵심 생산인구의 증가가 확인되지만, 이들 연령대의 고용이 큰 폭으로 감소(<그림 Ⅲ-23 : B> 참조)

- 이는 ‘일자리가 사람을 부른다’는 전통적인 지역경제의 공리가 적용되는 것으로, 좋은 일자리 제공을 통해 고용을 확대할 필요

이 문제를 해결하기 위해 양산시에서 상대적으로 부가가치가 높은 새로운 업종을 선정하여 전략산업화를 통해 추진(고부가가치 업종 선정은 제7장 참조)

● (정책과제 3 : 마이스터고 설립) 모든 지역은 미래인재 육성을 통해 향후 인구구조를 개선하는 것이 일반적이나, 양산시는 15~19세 연령층 유출이 심화되고 있으며, 이는 교육환경에 의한 결과(<그림 Ⅲ-41> 참조)

- 마이스터고 설립을 통해 양산시 주력 및 미래신산업의 인력을 배출

● 양산시의 인구구조 개선을 위한 정책대안은 타 지역으로의 유출이 많은 15~39세  연령층의 청년층 및 핵심 생산인구를 우선순위로 하여 추진하는 것이 효율적

<그림 Ⅲ-40> 양산시 인구구조 기반의 3대 정책과제 도출

<그림 Ⅲ-41> 양산시 연령별 전출률

단위 : %

주 : 전출률(%) : 인구 백명당 전출자 수 = 전출자 수/연령별 연앙인구*100

자료 : 통계청(KOSIS), 국내인구이동 통계를 이용하여 계산, 작성(https://kosis.kr/statisticsList/)

(2) 정책과제 1 : 기술사업화 및 기업유치 확충

● 양산시는 높은 인구증가율과 인구유입을 나타내지만 핵심 인력의 유출 심화와 타 지역으로부터의 유입 대폭적인 감소를 보이는 인구구조 착시현상을 해결하기 위해서는 혁신 및 자본에 해당하는 기술사업화 확대, 기업유치를 통해 인구문제를 해결할 필요

- Solow 생산함수에서 열악한 인구구조는 노동력 부족을 야기하지만, 그 이상으로 혁신 및 자본이 투입될 경우 지역생산성은 증대

- 또한 핵심 인력을 확대하기 위해서는 기술사업화 및 고부가가치 기업 유치를 통한 좋은 일자리 제공이 필수적

- 특히 기술사업화 부문은 역내 혁신역량 제고가 전제되지만 양산시가 소규모 중심의 사업체가 대부분을 차지하고 있어 기업 차원에서는 무엇보다 선결되어야 할 문제

● (기술사업화) 전국적인 차원에서 정부 R&D 예산 지원에 따른 중소기업의 기술개발 성공률은 96%로 조사되고 있으나, 사업화 성공률은 48%로 나타나 정부 R&D 예산 지원에 따른 사업화 추진 성과가 미흡한 것으로 평가(산업연구원, 2017)

● 한편, 경제·산업발전의 패러다임이 산업경제에서 지식기반경제를 거쳐 4차 산업혁명 시대로 진입

- 향후 양산시가 4차 산업혁명 시대에 효과적으로 대응해 나가기 위해서는 그 핵심 역할을 담당할 창업·중소기업의 기술개발에 따른 사업화 성공률을 제고하는 것이 필요

● 양산시가 R&D자금 지원(국비 또는 도비 포함)에 따른 개발기술의 사장화를 방지하고, 개발된 기술을 시장 수요에 부응하여 제품화하도록 지원하는 것이 중요

- 역내 중소기업 보유기술의 사업화 성공률을 향상시키기 위해서는 무엇보다 R&D 기획-기술개발-사업화 단계 간 전주기적 지원체계 구축이 요구

- 중소기업 기술개발자금 지원 시 ‘기술적 타당성과 시장 수요가 뒷받침될 기획기능’을 강화함과 아울러, 기술개발 성공판정 기업에 대한 사업화 지원기능 확대가 필요

- 이를 위해 중소기업 R&D 예산 배분 시, 현재 기술개발 단계에 상당 부분(통상 90% 이상)의 재원을 집중하여 지원하는 방식에서 벗어나 R&D 기획 단계와 사업화 단계에 대한 지원을 확대하는 것이 요구

● 이와 함께 기술개발 이후 사업화 전문인력 양성·지원, 판로 개척 및 글로벌화 지원 등이 상호 연계성을 갖고 이루어질 수 있도록 중소기업 지원 양산시 행정조직의 수평적 연계 협력체계 구축도 필요

- 양산시의 중소기업이 아무리 좋은 기술을 개발하더라도 시장성이 없거나 사업화가 제대로 이루어지지 못하면 무용지물이 되기 때문

- 미국의 SBIR 프로그램은 기술적 실현가능성을 검증하는 1단계에서 사업성과 시장성이 입증된 기술을 대상으로 본격 R&D를 지원하는 2단계를 거쳐, 3단계로 성공적 기술개발 프로젝트에 대해 사업화를 지원하는 등 체계적으로 운용되고 있다는 점을 참고할 필요

● 또한, 양산시의 창업·중소기업에 대한 R&D자금 지원이 사업화 성과로 연계될 수 있도록 사업화 생태계 구성요소인 사업화 정책자금, 전문인력 양성·활용, 지원기관 등이 유기적으로 기능할 체계를 구축하는 것이 중요

- 특히, 창업기업은 R&D 성공과제를 사업화하는 과정에서 사업화 전문인력 부족으로 어려움을 겪게 되므로, 사업화 전문인력 양성 및 활용 체계 구축이 필수적

- 정부가 중소기업기술정보진흥원, 산업기술평가관리원과 같은 기술개발 지원 전담기관은 운영하고 있으나, 함.

- 대부분의 기초지자체의 경우 기중소기업 기술사업화 지원을 위한 기관이 부재하가 때문에 창업진흥원·중소기업진흥공단 등에 기술사업화 지원 전담조직과의 연계를 통해 기술사업화 진단 및 기획, 사업화 제품에 대한 인증·평가·컨설팅, 투자자준비프로그램 등을 운영하는 것이 바람직

● R&D의 기술사업화 기능이 강화되면, 양산시 내의 창업·중소기업에서 개발된 기술의 사장화를 방지하고, 해당 기업의 사업화 능력을 제고함으로써 결국 창업·중소기업의 경영능력을 제고하는 데 기여하는 효과

● (기업유치) 특정 지역의 인구 구성은 역내에 어떤 기업들이 입지하느냐에 크게 의존하는 특성

- 예컨대, 첨단산업 중심의 산업구조를 가진 지역의 경우는 청년층 및 핵심 생산인구의 비중이 높으며, 그렇지 않은 지역은 이들 계층의 비중이 낮아 인재를 유인할 수 없는 환경에 처하는 것이 일반적

● 양산시가 청년층 및 핵심 인력의 유출을 방지하고, 외부로부터 유입을 위해서는 수준 높은 일자리 창출이 가장 중요한 과제

- 이를 위해 양산시에서는 고부가가치 업종을 사전에 선정하고, 이와 관련된 기업들이 역내에 입지할 경우 혜택을 부여하는 방안을 고려할 필요

- 고부가가치 업종(또는 양산시 미래전략산업) 선정에 대해서는 7장에서 제시하는 양산시 미래유망산업을 검토하는 것이 타당

- 7장에서는 양산시 미래유망산업을 기존산업의 매개 역할이 강하고 연관다양성이 높은 산업을 중심으로 선정할 예정

● 역내에 신증설을 할 경우, 고용보조금 및 부지에 대한 지원금 혜택이 이루어지고 있으나, 고부가가치 기업이 양산시에 입지할 때에는 이러한 지원을 확대할 필요

- 고부가가치 기업에 대한 지원 확대는 논란의 여지가 있을 수 있으나, 지역 내 생산성 증대 및 고용 창출 측면에서 양산시 지역경제 및 질 좋은 일자리를 창출한다는 점에서는 면밀한 검토 대상

- 지원의 법적 근거로는 양산시 특례법(또는 조례) 제정 등을 통해 추진 여부를 판단할 수 있을 것으로 전망

● 이와 더불어 고부가가치 기업들이 연구개발 부문을 확장할 경우에도 지원을 대폭 증대하는 방안을 검토

- 이는 양산시뿐만 아니라 지방 기업들의 연구개발 활동은 전문인력 부족으로 대부분 수도권으로 기능을 이전하고 있어 지원 확대는 불가피한 상황

● 따라서 청년층 및 핵심 인력이 양산에 머물게 하는 유인책으로 고부가가치 기업의 신증설 및 이전, 그리고 기존 기업의 R&D 부문 확대 시 지원을 확충

(3) 정책과제 2 : 고부가가치 업종 전략산업화

● 청년층 및 핵심 인력의 인구이동 결정요인은 일자리의 질에 크게 의존하는 경향

- 양산시가 이들 계층의 유출을 방지하기 위해서는 그들이 원하는 고용을 창출해야 하나, 지역 제조업은 자동차 및 기계, 조선 등의 소재‧부품, 장비업이 40% 이상을 차지하고 있고 전통산업 위주의 하청업체가 대부분을 차지하는 실정

- 기업의 양적인 팽창에도 불구하고 질적 성장을 주도해 온 고성장기업은 감소 추세에 있으며, 대기업과 중소기업 간의 불균형 구조도 고착화되어 좋은 일자리 창출이 한계에 직면

● 이러한 문제를 타개하기 위해 양산시는 고부가가치 업종의 전략산업화를 도모하는 것이 바람직

- 이는 기업 규모와는 상관없이 소규모의 창업기업할지라도 높은 부가가치를 창출하는 첨단업종인 경우에는 전략산업으로 지정 가능

- 기존의 주력산업은 구조고도화를 통해 부가가치를 제고시키고, 새로운 부가가치가 높은 업종을 발굴, 육성할 필요

● 양산시에 좋은 일자리를 제공하는 고부가가치 기업이 입지하기 위해서는 지역 내 기업하기 좋은 환경 조성이 필요

● 이들 고부가가치기업을 종합적으로 지원하기 위해서는 동 업종을 새로운 전략산업으로 지정하여 양산시, 중앙정부 및 경남도가 큰 규모의 예산을 투입

- 2020년부터 추진되는 “시도별 지역혁신전략산업”이 이와 유사한 개념이나, 미래 환경변화에 대응하고 첨단 분야의 창업을 유도하기 위해 산업의 범위를 세분류까지 확대하여 더 많은 중소기업이 혜택을 받을 수 있는 시스템을 정비

● 신기술 기반의 고부가가치 업종의 경우는 창업의 기회가 많을 뿐 아니라, 정부 주도의 공모사업을 통해 역내 정착 가능성을 높일 수 있다는 점에서 검토 대상

- 이들 업종은 산업통상자원부 주관의 “스마트 특성화 기반구축사업” 등을 통해 지원을 받을 수 있으며, 현재 토대는 약하지만 미래 양산시의 전략산업으로 발전할 가능성이 높은 산업

(4) 정책과제 3 : 마이스터고 설립

● 제조업은 국가 및 지역의 고도경제성장 사다리 역할을 수행하여 많은 지역에서는 경제성장 도모를 위해 제조업의 발전을 우선시하는 전략을 추진 중

- 지역경제 발전단계와 산업구조 간의 관계를 보면, 대다수의 지역에 있어 경제발전 초기단계에서는 농림어업 중심으로 산업구조가 형성되어 있어 낮은 소득수준에 머물고 있는 실정

- 그러나, 제조업 비중이 확대됨에 따라 지역 내 생산성이 큰 폭으로 증대하게 되고, 지역주민의 소득수준도 이에 비례하여 증대하면서 성장단계에 진입

● 양산시의 경우는 상대적으로 높은 제조업 비중으로 인해 인구유입 및 지역성장을 견인하고 있으나, 저부가가치 업종 중심으로 구성되어 있어 청년층 및 핵심 생산인구의 이탈이 발생하는 실정

- 산업구조 개편 시 저부가가치 산업구조를 가진 지역에서 갑작스런 첨단제조업 특화는 오히려 지역성장에 부정적 영향을 미친다는 점을 고려할 필요(허문구 외, 2016)

- 이러한 점을 감안하여 양산시의 현재 강점을 기반으로 하는 주력산업(전통산업) 중심의 고부가가치로의 이행이 시간과 비용적인 측면에서 효율적으로 작동할 가능성

- 즉, 양산시가 장기간에 걸쳐 육성한 전통제조업을 기반으로 구조고도화를 통해 고용의 질과 고부가가치화를 제고하는 방안을 검토

● 전통제조업에서 첨단제조업으로의 구조고도화에 성공한 사례는 일본의 교토시가 대표적

- 예컨대, 교토시의 경우는 불교문화가 발달하여 전통 불상에 사용되는 금박기술이 발전하였으며, 이를 기초로 첨단기술인 금속미립자 및 금속진공 등과 융합을 통해 구조고도화를 실현

- 이를 통해 OKE, FUKUDA와 같은 지역기업이 세계적인 대기업으로 성장하게 된 사례

<그림 Ⅲ-42> 전통제조업에서 첨단제조업으로 발전과정(교토시 사례)

자료 : 허문구·송하율(2015), 해외출장보고서

● 양산시가 기존산업의 구조고도화와 미래인재 육성의 관점에서 ‘양산 마이스터고’를 설립하여 전문인력을 공급하는 체계가 요구

- 앞서 살펴본 바와 같이, 향후 양산시의 미래인재로서의 역할을 수행할 15~19세 연령층의 유출은 11.5%(남자 12.1%, 여자 10.8%)에 이르고 있는 실정

동 연령층의 유출현상은 양산시 교육환경이 열악함과 향후 역내에서 일자리에 대한 우려로 인해 떠나가는 이유가 상당 부분 차지할 것으로 전망

- 마이스터고는 맞춤형 고등학교로 정의하고 있으며 구체적으로 전문적인 직업교육의 발전을 위하여 산업계의 수요에 직접 연계된 맞춤형 교육과정 운영을 목적으로 하는 고등학교로 제시

● 2021년 현재 경남도내에 34개의 특성화(30개)고 및 마이스터고(4개)가 있으나, 제조업 비중이 높은 양산시는 부재한 상황

- 이로 인해 양산시와 김해시 등의 인근지역은 전통제조업의 산업인력 부족으로 기업들의 애로가 가중되고 있는 실정에 직면

● ‘양산 마이스터고’의 설립은 다음과 같은 두 가지 측면에서 양산시 및 도내 타 지역의 전통제조업 고부가가치화 및 산업인력 부족을 해소하는데 기여

● 첫째, 양산시 전통제조업별 전문인력 양성을 통해 기존산업 구조고도화를 실현함으로써 좋은 일자리 창출에 기여

- 양산시의 산업적 특성을 마이스터고등학교 프로그램에 반영하여 실습, 교육함으로써 기존산업의 고부가가치화를 지향

- 전통제조업 전문인력 양성을 통해 양산시의 동일 산업 내 구조고도화와 기존산업 간 융·복합에 의한 구조고도화 달성 가능

● 둘째, ‘양산 마이스터고’는 산업인력이 부족한 제조업 비중이 높은 김해시, 함안구 등과 같은 도내 지역의 기존산업 인력 공급지로서의 역할 수행

● ‘양산 마이스터고’는 양산시 및 인근 지역의 전통제조업 구조고도화에 필요한 인력을 양성하기 위해 각 지역의 산업적 특성을 파악하여 그에 부합하는 차별화된 프로그램을 개발, 운영할 필요

● 양산시의 마이스터고 설립은 향후 전통제조업과 미래신산업의 산업맞춤형 인력 육성과 함께 미래인재의 타 지역 유출을 방지하는 데 기여할 것으로 전망

<그림 Ⅲ-43> ‘양산 마이스터고’ 기능

제3장 양산시 인구구조 분석

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