[ Article ]

The Korean Journal of Community Living Science - Vol. 35, No. 4, pp.701-719

ISSN: 1229-8565 (Print) 2287-5190 (Online)

Print publication date 30 Nov 2024

Received 15 Nov 2024 Revised 25 Nov 2024 Accepted 26 Nov 2024

DOI: https://doi.org/10.7856/kjcls.2024.35.4.701

관계인구 개념을 적용한 농촌 유형화 연구

이채완 ; 임창수^†^{, 1)}

농촌진흥청 국립농업과학원 전문연구원
1)농촌진흥청 국립농업과학원 농업연구관

Classification of Rural Areas Based on the Related Population Concept

Chae-Wan Lee ; Chang-Su Lim^†^{, 1)}

Post-Doc. Researcher, National Institute of Agricultural Sciences, Rural Development Administration, Wanju, Korea
1)Senior Researcher, National Institute of Agricultural Sciences, Rural Development Administration, Wanju, Korea

Correspondence to: ^†Chang-Su Lim Tel: 82-63-238-2653 E-mail: visioninjn@korea.kr

This is an Open-Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0) which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

Abstract

The forms of tourism that build deep relationships with communities are rising as more individuals seek the value of experiences. Community-based tourism (CBT) is a process of sharing locality between the community and visitors, which provides for the spontaneous development of the community and a deeper understanding of the region by visitors. As the number of people with lasting connections to rural areas increases, the government has made efforts to attract different types of related populations. On the other hand, policies associated with related populations have been applied uniformly across regions without sufficiently reflecting the conditions of rural areas. Therefore, this study classified rural areas across the country according to the characteristics of the related population and suggested strategies tailored to each region. Hence, indicators were constructed to estimate the related population and rural conditions, and the types were derived through cluster analysis. The rural areas were categorized into five regions. Cluster 1 had a relatively high proportion of industrial base, inflow population, and potential related population, while cluster 2 had a large number of people with a relatively long relationship with the region, but the inflow of external population and living space were somewhat poor. Cluster 3 was characterized by various types of relationships with a specific purpose, such as a strong cultural infrastructure and industrial base. Cluster 4 had the best role in terms of external population and local conditions, and cluster 5 was identified as a traditional rural area with a declining industrial base and resident vitality along with the influx of related populations. These results are expected to contribute to formulating effective related population policies with an approach by region.

Keywords:

rural areas, related population, classification, indicators, characteristics

Ⅰ. 서론

지역사회기반 관광(Community-Based Tourism: CBT)은 특정 집단에서 추구하는 대안관광이 아닌 보편적인 관광형태로 자리잡고 있다. 2023년 코로나19 엔데믹(endemic) 단계에 들어서면서, 개인의 여가향유 방식은 경험의 가치를 추구하는 경향으로 전환된다. 2023년 국민여가활동조사는 여가활동의 주된 목적을 개인의 즐거움 추구로 분석하고 있으며(Ministry of Culture, Sports and Tourism 2023a), 연장선상에서 경험의 가치를 좇는 형태도 증가한다(Korea Tourism Organization 2023). 이러한 수요는 공동체가 외부인과 지역성(locality)을 공유하는 지역사회기반 관광과 연계되면서(Park & Woo 2018), 지역주민의 삶의 질을 향상하는 내발적 발전의 관광으로 확장된다. 동시에 외부인은 양질의 관광경험과 지역에 대한 깊은 이해를 바탕으로 관계를 형성하게 된다(Jee et al. 2019). 이때, 개인은 여행경험이 축적될수록 다수의 지역보다 한 지역과 관계를 맺는 경향을 보이고(Lim & Lee 2010, as cited in Elliott 1991), 특정 지역사회와 지속적인 관계맺음을 통한 경험의 가치를 추구하는 것이다.

지역사회기반 관광이 비도시지역을 중심으로 다수 전개되는 배경에는 농촌이 직면한 상황에 기인한다. 비도시지역인 농산어촌은 인구감소와 고령화 현상, 청년 인구의 수도권 집중 등을 겪으며, 정부는 근원적인 문제를 해결하고자 농촌여건 개선정책과 인구정책 등을 시행하기에 이른다(Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs 2024). 전자는 일반농산어촌 개발사업 등으로 주민 소득 및 기초생활 수준을 높이고, 농촌다움자원(rural amenity) 증진과 계획적 개발을 모색한다. 동 제도는 사업추진과정에서 지역사회가 구심적 역할을 하는 내발적 형태를 강조함으로써 지역별 특화발전을 도모하려는 목적을 지닌다. 후자는 농촌관광 활성화, 관계인구 형성 지원 등 인구이동을 통한 균형발전 전략을 띠는데(Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs 2024), 총인구가 감소하는 상황에서 출산율 제고 등의 인구증대정책은 단기간 효과성을 도출하기 어렵기 때문이다(Kim & Kim 2018). 종합해보면 상기 정책이 궁극적으로 기대하는 가치가 공동체의 자생력 확보와 더불어 지역과 반복적인 관계를 형성하는 관계인구를 통해 농촌의 지속가능성을 담보한다는 측면에서 지역사회기반 관광과 맥락을 같이 한다.

국내에서 관계인구가 지역사회 활력과 인구지탱 측면에서 중요한 전략으로 여겨지는 근거는 해당 인구가 지역 활성화의 단초로 작용하기 때문이다. 예컨대, 한국관광공사는 인구감소로 인한 경제 손실의 공백을 관광인구가 메울 수 있다고 분석하는데(Korea Tourism Organization 2022), 지역과 장기적인 관계를 형성하는 관계인구의 잠재력은 더욱 클 것으로 유추할 수 있다. 한편 농촌관광 실태조사는 농촌 관계인구 규모를 28.7%로 추정하고 있으며(Rural Development Administration 2023), 관계 활동을 경험한 농촌은 경상남도(25.7%), 전라남도(14.3%), 경기도(13.9%) 등으로 구분된다. 이와 유사하게 통계청은 인구감소지역 7개소를 중심으로 생활인구를 산정한 결과, 지역별로 관광, 군인, 외국인, 통근, 통학 등의 유형이 구분되었다(Statistics Korea 2024). 즉, 관계인구 및 생활인구는 활동에 따라 그 유형이 분화되고, 유형화의 기저에는 지역의 보유자원 및 여건이 작용하고 있음을 유추할 수 있다. 현행 관계인구 정책은 흥미, 활동, 기여처럼 지역과의 단계적 관계를 증진하도록 설계되지만, 농촌의 다양한 지리적 특성, 인구구조 등에 의해 관계인구는 상이하게 분포될 수 있음을 간과한 한계가 있다. 이처럼 농촌유형별로 관계인구의 특성을 고찰하는 연구가 수행되지 못했기 때문에 단위 지역에 대한 개발 수준 및 여건 등을 종합적으로 고려하지 못한 채 단일화된 관계인구 정책이 시행되는 것이다. 그동안 추진된 선행연구도 관계인구의 기초연구(Song et al. 2023; Park et al. 2023; Lee et al. 2024)와 농촌 유형화(Kim et al. 2007; Kim et al. 2016; Jin & Li 2020) 등 분절적으로 수행되었다.

이러한 인식을 바탕으로 본 연구에서는 관계인구 개념을 적용하여 농촌지역을 유형화하였으며, 전국의 농촌을 대상으로 세부 관계인구 특성에 따른 시사점을 제시하고자 한다. 이를 위해 첫째, 문헌검토를 통해 관계인구와 농촌여건을 추정할 수 있는 지표를 구성하고, 둘째, 전문가 자문을 통해 지표의 타당성을 검증한 후 공공 자료를 수집하며, 셋째, 군집분석을 통해 지역을 유형화하고자 한다. 그동안 수행된 선행연구는 기초연구로서 전국을 대상으로 관계인구의 규모를 추정한 반면 본 연구는 지역유형별 관계인구를 세분화하여 지역 맞춤형 전략을 제언한다는 점에서 차별성을 지닌다.

Ⅱ. 이론적 고찰

1. 농촌과 관계인구

관계인구는 ‘다양한 활동을 통해 경제, 사회, 문화 등 여러 영역에서 상호교류하는 사람’으로 정의된다(Park et al. 2023). 이들은 관광 등의 계기로 장소에 대한 경험을 축적하며 관계인구로 발전하는 경향이 있고(Song et al. 2023), 고향 납세, 자원봉사, 두 지역 거주 등 다양한 형태로 지역과 관계를 형성한다(Odagiri 2019; Tanaka 2021). 초기 관계인구 개념을 도입한 학자(Takahashi 2016)는 관계인구를 관광과 정주의 중간 영역으로 기술하며, 진입장벽이 높은 이주에 비해 비교적 현실적인 선택지임을 논의한다(Rye 2020). 국외에서는 2014년 일본의 ‘지방창생법’을 시작으로 2019년 「제2기 마을ㆍ사람ㆍ일자리 창생종합전략」에 관계인구 개념이 도입되면서 정책의 변화가 이루어진다. 이후 2023년 우리나라 행정안전부는 「인구감소지역 지원 특별법」을 법제화하고, 「제1차 인구감소지역 대응 기본계획」에 동 개념을 포함하면서 지역소멸에 대한 대응책이 지속적으로 마련된다(Ministry of the Interior and Safety 2023b). 이처럼 국내외에서 관계인구를 제도화하는 기저에는 지역사회에 미치는 파급효과가 있다. 예컨대, 한국관광공사는 1명의 정주인구를 대체하기 위해서는 숙박 여행객 14명과 당일 여행객 81명을 합산한 소비 규모가 필요함을 기술한다(Korea Tourism Organization 2022, p.9). 다시 말해, 정주인구 감소를 관광인구가 대체할 수 있다는 것인데, ‘문화, 사회 등 다양한 영역에서 지역과 상호교류하고 반복적인 관계를 형성’하는 관계인구의 기여도는 더욱 크다는 점을 유추할 수 있다. 실제로 선행연구(Lee et al. 2024)는 농촌 관계인구의 규모를 도시민의 19.7%로 추산하고 있으며, 또 다른 학자(Park et al. 2023)는 섬ㆍ어촌 관계인구를 11.3%, 그리고 향후 관계인구로 발전 가능한 잠재집단을 34.5%로 분석하는 등 인구감소지역에 대한 관계인구의 가치를 엿볼 수 있다.

한편, 다수의 부처에서 추진되는 관계인구와 관련된 정책은 크게 세 가지로 구분할 수 있는데, 이는 흥미, 활동, 기여 등 단계적 발전을 유도한다(Table 1). 첫째, 고향사랑기부제 및 디지털 관광주민증은 지역과의 접점을 구축하는 대표적인 연계 강화 정책이다. Lee et al.(2024)은 농촌 관계인구의 특성을 규명하고자 국민 3,000명을 대상으로 설문조사를 진행하였는데, 과거 농촌 거주경험이 없는 응답자는 과반수(53.5%)로 도출된다. 따라서 농촌에 대한 연결고리를 구축하는 형태로 여러 온라인 플랫폼을 활용하는 정책이 추진된다. 둘째, 농촌유학 지원사업과 워케이션(Workation) 활성화 지원사업 등은 농촌 문화를 경험하고 지역주민과 교류할 수 있는 새로운 형태의 기회를 제공한다(Ministry of Culture, Sports and Tourism 2023b). 셋째, 귀농귀촌 유치 지원사업이나 청년마을 만들기 지원사업 등은 일정기간 지역에 거주함으로써 정착을 유도하는 정책이 주를 이룬다. 관계인구의 지향점이 정주로 귀결하지는 않으나, 기존 정책은 농촌 관계인구의 단계적 유입을 위한 경향성을 띤다. 하지만 현행 관계인구 정책은 농촌지역의 다양성을 충분히 고려하지 못한 한계를 내포한다. 관계인구의 유형 및 분포는 농촌의 지리적 특성, 인구구조, 경제구조 등으로 상이하게 나타남에도 단편적인 인구유입정책이 시행된다. 예를 들면, 워케이션 사업은 업무공간 외에도 접근성, 지역 콘텐츠, 지역사회 역할 등이 핵심요인으로 작용하는데(Kwon et al. 2023; Lee & Park 2023), 지역별 접근성, 유ㆍ무형의 관광자원, 인구구조 등은 동일하지 않으므로 이를 고려한 정책 추진이 중요하다.

Table 1.

Policies related to the ‘related population’

국내 연구를 살펴보면 관계인구의 개념, 규모 및 특성, 사례연구 등 기초연구(Rye 2020; Lee & Kim 2021; Song et al. 2023; Lee & Park 2024)가 중점적으로 수행된다. 이러한 연구들은 인구감소지역을 공간적 대상으로 삼아 관계인구의 가치를 분석한 측면에서 의의가 있으나, 관계인구의 다양성과 지역사회의 여건을 반영한 연구가 필요하다.

이러한 맥락에서 관계인구 정책의 확장을 위해서는 농촌지역의 특수성을 고려한 다각화된 접근이 필요하다. 특히, 장기적인 관점에서 관계인구의 분포와 이들과 상호작용하는 농촌의 여건과 특성에 대한 기초자료를 수립할 때 보다 세분화한 전략을 마련할 수 있을 것이다.

2. 지역별 관계인구 유형화를 위한 선행연구 고찰

본 연구는 다양한 유형의 관계인구가 지역별로 동일하게 분포하지 않을 것이라는 기본가정에서 시작한다. 따라서 농촌 유형화 및 관계인구와 관련된 선행연구를 유형화의 준거로 삼고, 세부 지표를 검토하였다. 전자는 농촌여건을 종합적으로 진단할 수 있는 지표체계를 구성하고, 이를 활용하여 농촌을 유형화한 연구가 주를 이룬다. 먼저, Song et al.(2022)은 지역 여건을 종합적으로 평가하기 위해 지역발전지수(RDI: Regional Development Index)를 활용하고, 각 시ㆍ군의 여건 변화를 연도별로 분석한다. 종합진단지표인 지역발전지수는 삶터, 일터, 쉼터, 공동체의 터로 구성되며, 통계자료로 구축이 가능한 21개 변수를 활용하고 있다. 가령, 공동체의 터는 인구증가율, 고령화율, 조출생율 등 주민의 활력을 나타내는 지표로 구성되는데, 전체 영역별 지표를 종합하여 전국 159개 기초지자체의 자생적 성장을 위한 기초자료로 활용한다. 다음으로 문화체육관광부에서는 관광발전 정도를 판단하는 지역관광발전지수를 산출하여 지자체 스스로 발전 정도를 점검하고, 효율적인 관광개발정책을 수립하도록 유도한다(Ministry of Culture, Sports and Tourism 2022). 총 17개의 광역지자체와 152개 기초지자체를 대상으로 관광공급 능력, 관광소비 여건, 정책역량 등을 평가할 수 있는 34개 세부 지표를 활용하고 있다. Lee et al.(2023)은 인구감소지수 및 국가균형지표를 활용하여 지방소멸 위기 지역 89개소를 분류한다. 이는 지역별로 인구 및 여건의 이질성을 확인하고, 집단별 특성, 공간분포, 지역 여건의 강점과 약점 등을 분석하여 정책적인 제언을 도출하는 목적을 지닌다. 또한, Kang & Choi(2022)는 89개 인구감소지역의 관광여건을 분석하고자 관광자원과 관광인프라 등의 분석지표를 이용하여 지역을 4개로 유형화하는데, 자연생태자원 중심형, 역사문화자원 중심형, 자연생태자원ㆍ레저휴양시설자원 혼합형, 역사문화자원ㆍ레저휴양시설자원 혼합형으로 구분된다. 이처럼 지역을 유형화하는 연구는 전국의 농촌 또는 인구감소지역을 대상으로 삼고 있으며, 종합지표를 활용하여 지역 스스로 발전 정도를 진단하고 맞춤형 대안을 수립하는데 기여한다.

한편, Park et al.(2023)은 관계인구의 유형을 생활ㆍ경제, 공동체 교류, 문화ㆍ관광, 기여ㆍ지원, 교육, 온라인ㆍ비방문 활동의 6개 유형과 23개의 세부 활동으로 구분하고 있다. 이를 통해 농촌과 상호작용하는 인구를 세부적으로 규명하고, 관계인구의 실체를 명확히 했다는 의의를 지닌다. 특히 관계인구의 비방문계 활동인 고향납세, 온라인 활동 등을 포괄하고 있어서 기존 연구가 방점을 두고 있는 관계인구의 방문계 활동에서 확장한 연구로 평가된다. Min & Choi(2023)는 생활인구를 구성하는 지표를 등록인구, 통근통학, 관광방문인구 등 3개의 영역으로 구분하여, 세부 지표를 선정하고 있다. 예컨대, 관광방문 지표는 외부방문자 수, 관광소비액, 숙박방문자 비율, 평균 체류시간, 그리고 검색건수 등 공식 통계자료로 구성된다. 해당 지표로 전국의 시군구를 6개의 군집으로 분류하고 세부 특징을 분석하였다. Seo & Bae(2023)는 생활인구 유입에 영향을 미치는 결정요인을 규명하는 연구에서 생활인구와 관련된 변수를 방문자 수, 신용카드 소비액, 체류시간, SNS 언급량 등의 통계자료로 측정하고 있다.

종합하면 기존의 연구는 지역을 유형화할 때 인구 및 지역여건과 관련한 지표를 활용한다. 또한, 연구목적에 따라 전국 또는 일부 시ㆍ군부터 마을단위에 이르는 다양한 농촌 범위를 유형화하고, 구성지표에 따라 유형화 결과는 상이하게 도출된다. 본 연구는 농촌유형별 관계인구의 특성을 분석하기 위해 지역과 관계맺음 시 중요한 경제, 사회, 주민 등 여건 지표와 관계인구 추정지표를 구성하고자 한다. 이 과정에서 농촌지역을 공간적 대상으로 한 선행연구를 토대로 삼고, 개별 지표의 시ㆍ군별 자료 구득가능성을 판단하였다. 예를 들면, 일부 선행연구(Cabinet Secretariat 2021; Jang et al. 2022; Park et al. 2023)는 관계인구를 추정할 수 있는 지표로 5도(都) 2촌(村) 등 두지역 거주자를 기술하고 있지만, 해당 지표의 시ㆍ군 자료는 구득이 불가능하므로 제외시켰다. 이러한 과정을 요약하면 Table 2와 같다.

Table 2.

Previous studies

Ⅲ. 연구방법

1. 연구문제

본 연구는 관계인구 개념을 적용하여 농촌 지역을 유형화하고, 농촌별 관계인구의 특성과 여건에 맞는 맞춤형 정책을 도출하려는 목적을 가진다. 기존 선행연구는 관계인구의 개념과 특성, 그리고 활동을 기반으로 한 유형화(Song et al. 2023; Park et al. 2023; Lee & Park 2024)와 농촌 지역 유형화(Kim et al. 2007; Kim et al. 2016; Jun & Li 2020) 등 연구 범위가 이원화된 특징을 보인다. 상기 선행연구는 지역소멸 대응방안으로 관계인구 도입의 당위성을 규명하거나 농촌의 세분화를 통한 농촌진흥전략의 수립 측면에서 의미가 크다. 그렇지만 다양한 동기를 가진 관계인구는 농촌 지역이 보유한 자원을 기반으로 지속적인 관계맺음 형태를 보이기 때문에 농촌유형별로 관계인구의 특성을 고찰하는 기초연구의 수행이 중요하다. 농촌을 중심으로 기존에 추진되어 오던 한 달 살기, 워케이션, 농촌 유학 등 단일화된 제도를 확대하고, 관계인구의 특성과 유동성, 지역 여건을 반영한 보다 구체적인 전략 수립이 필요한 것이다. 이에 따라 연구문제는 다음과 같이 두 가지로 설정하였다.

연구문제 1: 관계인구의 특성과 지역 여건에 따라 농촌은 어떻게 유형화되는가?
연구문제 2: 농촌유형별 특성 및 관계인구 확대 전략은 무엇인가?

2. 연구대상 및 지표도출

농촌은 「농업ㆍ농촌 및 식품산업 기본법」 제3조제5호에 따라 읍ㆍ면 지역과 그 외 지역 중 농업, 농업 관련 산업, 농업인구 및 생활여건 등을 고려하여 고시된 지역으로 정의된다. 본 연구에서는 농촌을 139개 시ㆍ군으로 한정하였는데, 이는 분석자료인 공식 통계자료의 구득 가능성을 감안하여 읍ㆍ면 지역을 포함하는 57개 도농복합시와 82개 군을 선정한 결과이다. 연구의 시간적 범위는 2020~2023년이며, 분석자료의 수집 연도에 근거한다. 우선, 관계인구와 농촌여건 지표는 13개의 선행연구를 토대로 수집하였다. 본 연구의 지향점은 관계인구의 정확한 수를 산출하는 것이 아닌 농촌지역별 관계인구의 상대적 분포와 특징을 살펴보려는 목적이 있다. 따라서 관계인구의 다면적인 특성을 망라하고자 주요 선행연구(Park et al. 2023)를 참고하여, 생활ㆍ경제, 공동체 교류, 문화ㆍ관광, 기여ㆍ지원, 교육, 온라인ㆍ비방문 활동 등 대분류를 구성하였다. 더불어 관계인구 및 생활인구의 지표와 관련된 선행연구(Lee & Kim 2021; Cha et al. 2022; Min & Choi 2023; Seo & Bae 2023; Jo et al. 2023)를 토대로 세부 지표를 구성하였다. 예컨대, Min & Choi (2023)는 생활인구를 파악하기 위해서 정주인구, 통근통학, 관광방문의 구성지표를 설정하고, 세부 자료를 구축하고 있다. 가령, ‘관광방문’ 지표는 한국관광공사의 한국관광 데이터랩이 공표하는 데이터를 활용하는데, 해당 기관에서는 모바일 이동통신데이터(KT)를 활용한 지역별 방문인구 데이터를 제공하고 있다. 또한, 농촌여건 지표는 선행연구(Kang & Choi 2022; Ministry of Culture, Sports and Tourism 2022; Song et al. 2022; Min & Choi 2023; Ministry of the Interior and Safety 2023a; Seo & Bae 2023; Lee et al. 2023)를 토대로 관계인구가 지역과 상호작용하는 과정에 영향을 받는 주민, 문화, 사회, 경제 등의 영역으로 구성하였다. 한편 구성지표의 선정기준은 연구목적과의 정합성, 적절성, 적시성, 구득가능성 등을 고려하였다(Ministry of Culture, Sports and Tourism 2023c).

선행연구에서 도출된 지표를 검토하고자 농촌 및 관광, 그리고 관계인구 전문가 13명을 대상으로 지표 타당성을 검증하였다. 전문가는 학계 및 연구원에서 근무하는 2~37년 사이의 경력자로 구성하였고, 2024년 7월 3일부터 16일까지 총 2회에 걸쳐 자문을 진행하였다. 지표의 내용 타당도는 관계인구와 해당 인구가 상호작용하는 농촌여건을 추정할 수 있는 지표인지를 평정하여 적합성을 확인하였다. 가령, 개별 지표를 ‘매우 타당’은 5점, ‘대체로 타당’은 4점, ‘보통’은 3점, ‘대체로 부당’은 2점, ‘매우 부당’은 1점 등의 리커트(Likert) 5점 척도로 점수화하였고, Lynn(1986)의 내용타당도(Content Validity Index, CVI) 지수로 타당도를 검증하였다. 학자마다 CVI 값을 산출하기 위한 척도 간격과 절단점(Cut-off score) 기준은 상이하지만, 전문가가 9명 이상이면 CVI 값이 0.78을 기준치로 판단한다(Yusoff 2019; Lee 2021). 본 연구는 최종 CVI 값이 0.78을 상회하는 28개의 지표를 도출하였으며, 전문가 자문 과정에서 지표를 수정ㆍ보완 및 삭제, 신규 지표의 추가가 이루어졌다(Table 3).

Table 3.

Indicators of the ‘related population’ and ‘rural conditions’

3. 자료수집 및 분석방법

자료수집은 국가통계포털(KOSIS)과 한국관광 데이터랩 등 공공기관이 생성 및 관리하는 자료를 구득하였으며, 총 139개 시ㆍ군을 목록화하여 원자료를 수집하였다. 전국 139개 시ㆍ군을 대상으로 농촌지역을 유형화하고 집단의 성격을 분석하고자 SPSS 28.0 통계 프로그램을 활용하여 다음의 분석을 수행하였다. 첫째, 다양한 지표를 동질성이 높은 일정한 공통 요인으로 그룹화하고, 타당도를 검증하고자 요인분석을 시행하였다. 군집분석을 수행하기 이전에 요인분석을 실시하는 근거는 군집분석에 사용되는 변수들이 높은 상관관계를 맺을 때 발생하는 다중공선성 문제를 일정 부분 불식시키기 위함이다(Min & Choi 2023). 둘째, 일반적으로 군집분석은 계층적 군집분석 후 비계층적 군집분석을 실시하는 2단계 방식을 사용한다(Hair et al. 2009, p.509). 우선, 계층적 군집분석으로 군집대상 간 적절한 거리를 산정하여 군집 수를 정하게 되며, 주로 유클리디안 제곱거리를 이용하는 와드(Ward)방식이 활용된다(Yoon et al. 2011). 이후 비계층적 군집분석으로 분석의 적절성과 유형별 특징을 살펴보았다. 마지막으로 군집 간 세부 지표의 차이가 유의한지 검증하는 분산분석(ANOVA)과 집단 간 세부 특성의 차이를 알아보는 사후검정(Scheffe)을 수행하였다.

Ⅳ. 결과 및 고찰

1. 측정지표의 구성타당도

군집분석에 앞서 농촌 유형화를 위해 선정한 지표의 구성타당도를 확인하고자 요인분석을 실시하였다. 우선, 타당도(Validity)는 ‘도구가 측정하고자 하는 개념을 얼마나 정확하게 나타내는지’를 의미하며, 크게 내용타당도, 구성타당도, 준거타당도로 구분된다(Kang 2013). 이 가운데 요인분석은 구성타당도의 검증을 위함이며, 여러 측정변수를 소수의 공통된 잠재변수로 도출하게 된다. 군집 분석과정에 여러 지표를 그대로 분석하지 않고 유사한 성질의 하위변수를 사용하는 근거는 결과분석 시 명료한 유형화가 가능하다는 이점 때문이다(Song & Chang 2010). 최종적으로 수집된 지표를 대상으로 KMO 검정 및 Bartlett의 구형성 검정을 수행한 결과 요인분석이 적합한 것으로 나타났다. 다음으로 전체 지표에서 공통성 및 요인적재량의 기준치(각각 0.4)를 충족하지 못한 문항을 제외하고, 고유값이 1 이상인 8개의 잠재요인을 도출하였다. 세부적으로 요인 1은 조출생률, 고령화율, 인구증가율 등 지역에 대한 활력과 관련된 지표로 구성되므로 ‘주민활력’으로 명명하였으며, 요인 2는 외부방문자 수, 지역소비액, 네비게이션 검색 건수 등 지역에 대한 유동인구의 수요를 나타내므로 ‘외부인구’로 판단하였다. 요인 3의 경우 고향사랑기부제와 자매결연 현황 등이 포함되어 공동체 중심의 잠재적 관계인구인 ‘잠재인구’로 명명하였다. 다음으로 요인 4는 숙박방문자와 평균체류시간을 포함하고 있어 ‘체류인구’로 분석하였다. 한편, 요인 5는 사업체 수, 의료기반시설, 지역총생산 등 ‘산업기반’으로 나타났으며, 요인 6은 고용기회, 교통 인프라 등을 포괄하여 ‘지역기능’으로 명명하였다. 또한, 요인 7은 문화기반시설 수 등의 ‘문화인프라’, 요인 8은 녹색 휴양공간 및 지정 관광지수를 포괄하고 있으므로 ‘자연자원’으로 명명하였다(Table 4).

Table 4.

Factor analysis results

2. 군집분석

요인분석을 통해 추출된 8개 요인에 대해 계층적 군집분석과 비계층적 군집분석을 차례로 시행하였다. 계층적 군집분석으로 적절한 군집 수를 결정할 수 있으며, 다양한 방법 중에서 와드방식을 이용하였다. 다음의 Fig. 1은 와드방식으로 묶은 덴드로그램(Dendrogram) 결과이다. 해당 방식은 최적 군집의 수를 4개 또는 5개일 때 가장 적합한 것으로 판단하고 있으며, 이는 군집화 일정표(Agglomeration schedule)를 통해 계수의 변화량을 확인한 결과이다.

Fig. 1.

Hierarchical clustering.

이후 비계층적 군집분석인 K-평균(K-means) 군집분석으로 각 군집의 통계적 타당성을 확인하였다. 즉, 분산분석(ANOVA)에서 군집 수를 3개부터 6개로 변화시킬 때, 5개의 군집화가 지표별 t값이 높은 수준임을 볼 수 있다(Table 5). 또한, 각 군집 간 모든 요인이 통계적 유의수준에서 차이를 보이므로(p<0.000), 최종 군집 수를 5개로 판단하였다.

Table 5.

ANOVA results

총 5개의 군집에 대한 특징을 분석하면, Table 6에 제시된 바와 같다. 군집1은 ‘자립형’ 지역으로서 고향사랑기부제, 도농교류 등 공동체 기여의 관계인구 비중이 높으나 지역에 비교적 장시간 체류하며 관계를 맺는 인구는 가장 낮은 편에 속한다. 다음으로 통근통학 인구 등 외부인구는 중간 정도로 분포하고 있으며, 지역의 산업기반과 기능, 그리고 문화인프라 등의 여건도 양호한 지역이다. 해당 유형에는 호남지방과 일부 충청남도 지역이 다수 포함되는데, 남원시, 익산시, 순천시, 완주군 등 대도시권이거나 혁신도시 개발 등이 진행된 곳이다. 따라서 해당 군집을 농촌지역 중에서도 산업기반과 지역으로의 유입인구, 잠재적 관계인구 등이 높은 자립형 유형으로 정의했다.

Table 6.

Rural typologies

군집2는 숙박방문자 등 지역과 비교적 긴 시간 관계 맺는 인구가 가장 많고, 관계인구와 상호작용할 수 있는 지역의 주민 활력도 양호한 지역이다. 이는 지역 공동체와 유대 관계 측면이 강세인 지군집2는 숙박방문자 등 지역과 비교적 긴 시간 관계 맺는 인구가 가장 많고, 관계인구와 상호작용할 수 있는 지역의 주민 활력도 양호한 지역이다. 이는 지역 공동체와 유대 관계 측면이 강세인 지역으로 해석할 수 있으나 통근통학 및 문화관광의 성향을 띠는 외부인구의 유입이 낮고, 문화인프라와 자연자원 등 삶의 여유공간은 비교적 열악하여 ‘혼합형’ 지역으로 분석된다. 동 유형에는 행정안전부가 지정한 인구감소지역 일부가 포함되고, 국토외곽지역이 상당수 해당된다.

다음으로 군집3은 지역과 장시간 관계맺는 체류인구를 포함하여, 통근통학 인구 등 다양한 관계인구의 유형이 도출되고 있으며, 주민 활력과 문화인프라, 산업기반 등이 강세를 보이는 목적형 지역이다. 특히, 지역에 대한 특정한 목적을 가진 인구가 방문하는 형태로 볼 수 있다. 가령, 동 군집에는 강릉시, 춘천시, 제주시, 서귀포시 등의 문화관광형 기반시설이 뚜렷한 지역이 포함되고, 목적지로서 매력도가 높아 다양한 형태의 관계인구가 분포한 ‘목적형’으로 명명하고자 한다.

한편, 군집4는 외부방문자와 지역소비 등 외부인구의 역할이 가장 크고, 이들과 관계를 형성하는 주민 활력도 좋은 지역으로 볼 수 있다. 또한, 고용기회, 접근성으로 대별되는 지역기능과 산업기반이 강세를 보이면서 지역 여건이 가장 좋으나, 장기 체류보다는 단기 체류 형태를 보이는 ‘거점형’ 지역으로 분석할 수 있다. 거점형 유형에는 도농복합시가 포함되어 있고, 경기도 및 부산 인근 지역으로 구성된 특성을 보인다. 해당 군집은 향후 농촌 관계인구를 적극적으로 유치하기에 용이한 지역으로 보인다.

마지막으로 군집5는 재정자립도, 지역 총생산 등 산업기반 및 주민 활력, 그리고 다양한 형태의 관계인구 유입이 열악한 전통적인 ‘과소형’ 농촌지역으로 분류된다. 해당 군집에는 인구감소지역 다수가 포함되어 있고, 지리적으로도 대부분 내륙에 위치한다. 사후검정(Scheffe) 결과, 군집5와 군집2는 산업기반과 외부인구 및 잠재인구의 유입이 현저히 떨어진다는 공통점이 있으나, 군집2과 비교하여 지역과 지속적인 관계를 맺는 체류인구(0.000) 및 주민활력(0.046)이 상대적으로 약하다는 점에서 차이를 보인다. 그 외, 군집별 주요 특징을 상세히 살펴보기 위해 상ㆍ하위 지표를 요약한 결과는 Table 7과 같다.

Table 7.

Rural characteristics based on ‘related population’ concept

이처럼 농촌은 문화기반 시설 등 삶의 여유공간, 산업기반 및 재정 등 지역 경제력과 주민 활력과 관련된 전반적인 여건에 따라 관계인구의 유형과 유입량 등이 달리 구성된다. 기초연구로서 관계인구 특성을 분석하는 것은 한국적 관계인구의 개념도입 시 가치가 크나, 농촌의 여건과 보유자원에 따라 지역별 관계인구의 특성은 상이할 수 있다. 따라서 전술한 농촌 지역별 관계인구의 특성을 반영하고, 단일 차원의 관계인구 정책이 아닌 농촌유형별 정책을 세분화할 필요가 있다.

각 군집의 공간적 분포 및 요인별 군집의 특징을 도식화하면 아래의 Fig. 2와 같다. 구체적으로 각 군집으로 분류된 139개 농촌은 Table 8과 같으며, 진한 표시는 「지방자치분권 및 지역균형발전에 관한 특별법」 제2조 및 동법 시행령 제2조에 의해 인구감소지역으로 지정된 곳이다. 전술한 바와 같이 인구감소지역 대부분은 군집5인 과소형에 포함된 특징을 보이며, 군집2인 혼합형에도 일부 지역이 해당하고 있음을 알 수 있다.

Fig. 2.

Spatial distribution and characteristics by clusters.

Table 8.

Classifying regions by clusters

V. 요약 및 결론

본 연구는 인구감소에 대응하는 새로운 개념으로 도입된 관계인구가 지역별로 동일하게 분포하지 않을 것이라는 가정에서 출발한다. 기초연구에서 확장하여 농촌지역별 관계인구의 특성 및 이질성을 분석하고, 맞춤형 전략을 제언하고자 하였다. 문헌검토와 전문가 자문을 바탕으로 관계인구 및 농촌여건을 추정하는 지표를 도출하고, 두 가지 연구문제를 설정하였다. 연구문제를 검증하기 위해 총 139개 시ㆍ군을 대상으로 공식 통계자료를 수집하고, 실증분석을 수행하였다. 주요 연구결과인 지역별 관계인구의 유형과 특성은 다음과 같으며, 관계인구 확대를 위한 지역별 전략도 함께 제시하였다.

첫째, 관계인구 특성과 지역 여건에 따라 농촌은 총 5개의 군집으로 구분되었다. 첫째, 자립형(군집1)은 높은 잠재적 관계인구 및 공동체 기여인구의 분포와 달리 지역에 장시간 관계를 맺는 인구는 가장 낮았다. 해당 지역은 통근통학 인구나 외부방문자 등의 유입은 비교적 양호한 편인데, 이는 산업기반과 지역기능, 그리고 문화인프라 등의 농촌여건이 갖춰진 결과로 분석된다. 해당 유형에는 호남지방과 일부 충청남도 지역이 포함되는데, 주로 대도시권이나 혁신도시개발 등이 진행된 지역적 특징을 보인다. 따라서 해당 유형과 같이 잠재적 관계인구가 다수 분포된 지역은 실제 방문을 촉진할 수 있는 정책을 모색할 필요가 있다. 가령, 지역 소식지 발송, 농촌의 공간적 이미지 홍보 등 진입장벽을 완화하는 방안이 중요한데, 선행연구(Yoon & Jang 2021)는 반복적인 활동의 결과가 장기적인 관계 형성을 촉진한다고 기술하기 때문이다. 특히, 실제 지역에 방문할 시 다양한 혜택을 제공하는 디지털 관광주민증 등 다부처 사업과 연계하여(Ministry of Culture, Sports and Tourism 2024), 관계인구를 확장하는 것이 중요하다.

혼합형(군집2)은 농촌과 비교적 장시간 관계맺는 인구가 많은데, 이들 집단이 상호작용할 수 있는 지역 공동체의 활력도 좋은 편이다. 선행연구(Lee et al. 2022)는 ‘관계 경험’을 통해 특정 지역을 반복적으로 방문한다고 기술하는데, 지역사회와 상호작용을 통해 장기 체류하는 관계인구가 다수임을 유추할 수 있다. 다만, 문화ㆍ관광의 성향을 보이는 외부인구는 적고, 지역의 문화인프라 등 삶의 여유공간은 비교적 열악한 것으로 나타났다. 혼합형 지역은 주로 국토 외곽에 위치하여 농촌여건이 열악한 편으로 핵심 관계인구를 수용할 거점공간과 공동체와의 연계방안 마련이 중요하다. 일본은 농촌의 유휴시설인 폐교를 주거, 업무, 창업, 교류 등 공동체와의 거점공간으로 활용하여 지속가능성을 담보하는 정책을 추진하고 있다(Kim 2017). 또한, 지역 공동체와 심층적 유대관계를 구축할 수 있는 교류 프로그램을 개발하는 방안이 중요한 것으로 보인다. 예컨대, 의령군은 ‘홍의별곡’이라는 프로그램을 통해서 지역의 전통자원과 개인의 자아탐색의 기회를 연계하고, 지역과 지속적인 관계맺음을 유도한다.

다음으로 목적형(군집3)은 온라인ㆍ비방문 관계인구, 문화ㆍ관광형 외부인구, 관계인구 등 다양한 인구유형이 도출되는데, 이는 문화인프라, 산업기반 등 특정한 목적을 가진 것으로 보인다. 동 군집에는 강릉시, 춘천시, 제주시 등 목적지로서 매력도가 높고, 교통 접근성이 양호한 지역이 포함된다. 따라서 높은 지역 매력도에 기반해 학술ㆍ교육 목적 등 다양한 형태의 관계인구를 유치하고, 선도적으로 관계인구 확대 시범사업 등을 추진할 수 있는 지역으로 분류된다. 실제로 일본은 주거구독 서비스인 ‘ADDress’를 통해 농촌의 빈집문제 해결과 다거점 거주라는 수요를 충족하는 사업을 추진한다(Park et al. 2022). 특히, 자아실현, 원격근무, 두 지역 거주 등 다양한 목적을 지닌 관계인구는 일정한 구독료로 공간을 소비하는데, 뚜렷한 목적을 지닌 관계인구의 분포가 높은 동 유형에 선도적으로 활용할 수 있는 사례로 분석된다. 이에 워케이션 사업에서 파생하여 학술연구(Research)와 쉼(Vacation)을 병행하는 새로운 근무형태 등을 시범적으로 적용할 수 있는 지역으로 판단된다.

한편, 거점형(군집4)은 통근통학이나 관광 등 비교적 유동성이 높은 인구의 유입이 활발하고, 이들과 상호작용하는 지역 공동체의 활력도 좋은 지역이다. 또한, 지역기능과 산업기반 등의 지역 여건은 가장 좋은 것으로 나타났는데, 장시간 지역과 관계를 맺는 인구는 미약한 특성을 보였다. 해당 유형에는 경기도 및 부산 인근의 도농복합시가 포함된 거점지역으로서 입지적 낙수효과의 결과로 분석된다. 거점형은 피상적인 관계인구가 높은 지역이므로 지역의 매력도를 유지할 수 있는 정책 및 인근 과소지역과의 연계역할을 수행하는 네트워크를 형성하는 것이 중요하다.

마지막으로 과소형(군집5)은 다양한 형태의 관계인구 유입이 저조하고, 지역의 재정자립도 및 지역 총생산 등 산업기반과 주민 활력도 한계를 보이는 지역이다. 해당 유형은 행정안전부가 지정한 인구감소지역 대부분이 포함되어 있으며, 주로 내륙 지역에 분포하고 있어 입지적 불리성이 나타난다. 반대로 문화인프라가 양호한 점은 농촌체험휴양마을, 문화기반시설 구축 등으로 해당 지역에 외부인구를 유입하려는 지방자치단체의 노력으로 해석된다. 해당 유형은 가장 적극적인 관계인구 정책이 추진될 필요가 있으나, 그 방향성은 단순한 하드웨어 구축에서 벗어나 다양한 자아실현과 교류장소로 변화가 필요하다. 예를 들면, 강화도의 ‘강화 유니버스’는 입지적 불리성에도 청년의 쉼과 교류장소로 기능하는데, 지역활동가가 구심적 역할을 하고 있다. 실제로 활동가는 지역에 대한 매력도를 증대시켜 관계인구를 확보하는 역할을 하므로(Lee & Park 2024), 지역에 대한 이해도가 높은 활동가를 양성하고, 인구유입 기반을 마련하는 방안이 필요할 것이다.

본 연구는 지역유형별 관계인구를 세분화하여 지역별 특성을 분석하였다는 점에서 학문적 의의가 있다. 특히 관계인구와 상호작용하는 다양한 농촌의 여건에 따라 지역별로 추진해야 할 정책을 다르게 구성할 필요가 있고, 지역별 출발점도 다르게 설정될 필요가 있다. 그럼에도 관계인구의 개념적 특성상 명확한 인구 규모를 추정하는 것이 어렵고, 지표 간 일부 과대추정의 한계가 있다. 이에 따라 향후 연구에서는 특정한 사례지를 중심으로 심층 분석을 수행하고, 확대방안을 연계할 필요가 있다.

Acknowledgments

This paper was supported by the RDA Fellowship Program(Project No. PJ01721102) of the National Institute of Agricultural Sciences, Rural Development Administration, Republic of Korea.

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No.	Department	Policy name	Content
Sources: Ministry of the Interior and Safety(2024) and Jo et al.(2023)
1	Ministry of agriculture, food and rural affairs	Study abroad program in rural areas	Urban children and youth attend schools in rural areas and live in rural areas with local communities for at least six months. Business types are divided into farm, center, and complex.
2		Support for urban-to-rural migration	Policies to support rural migration of urban people. Business type is divided into homestay, rural living, and farming.
3		Using unused spaces to support Startups	A project to support the remodeling of rural idle facilities to utilize them as startup spaces for youth and provide the spaces as social services.
4		Rural recreation services industry development (related population support)	Supporting the establishment of public-private partnerships for the expansion of related population. Providing various experiential opportunities for urban residents to participate directly or indirectly in rural activities. Provide workstation infrastructure, help build public-private partnerships, etc.
5	Ministry of culture, sports and tourism	Digital tourist ID cards	Introducing digital tourism residency cards to build ties between localities and visitors. Revitalize local communities and boost local economies by offering discounts on lodging, food, and activities when traveling,
6		Support for workation activation	Presenting the new staycation and helping it get off the ground. Promoting workation and developing a foundation for settlement, enhancing workation DB and providing information, and attracting overseas tourists to workation.
7		Support for community-based tourism	Develop and operate long-stay lifestyle tourism content.
8	Ministry of SMEs and startups	Discover local creators	Creating local-based innovative startups by supporting the commercialization and advancement of local value entrepreneurs
9	Ministry of oceans and fisheries	Fisheries revitalization	A pilot project to create jobs and housing stability to prevent depopulation and attract new residents. Pilot project to expand the related population and realize carbon neutrality for coastal areas.
10	Ministry of the interior and safety	Hometown donation program	A system that allows individuals to donate to their hometown and collectively use the money for local welfare, with the local government receiving gifts and tax credits in return.
11		Providing jobs for youth	Supporting localized jobs and wages to help youth stay in the workforce Classified into regional innovation, win-win-based response, and regional inclusion for unemployed youth under the age of 39.
12		Support for rural community building by youth	Initiatives to prevent rural youth population outflow and support urban youth to settle in local areas, creating new life opportunities and regional vitality

No.	Indicators	①	②	③	④	⑤	⑥	⑦	⑧	⑨	⑩	⑪	⑫	⑬		This study
Note: Related population and rural condition indicators are based on the following studies. ①Cabinet Secretariat (2021) ②Lee & Kim(2021) ③Jang et al.(2022) ④Cha et al.(2022) ⑤Min & Choi(2023) ⑥Park et al.(2023) ⑦ Seo & Bae(2023) ⑧Jo et al.(2023) ⑨Kang & Chio(2022) ⑩Ministry of Culture, Sports and Tourism(2022) ⑪ Song et al.(2022) ⑫ Lee et al.(2023) ⑬ Ministry of the Interior and Safety(2023a)
1	Residents of both regions	○		○			○
2	Commuter population				○	○	○		○						▶	○
3	Days of stay						○								▶	○
4	External visitors	○	○		○	○		○	○						▶	○
5	Local spending		○			○		○							▶	○
6	Percentage of overnight visitors	○				○									▶	○
7	Average stay time					○		○	○						▶	○
8	Number of navigation searches		○			○			○						▶	○
9	Homecoming alumni						○
10	Establishing sisterhood relationship		○				○								▶	○
11	Volunteers	○			○		○								▶	○
12	Agricultural training	○					○
13	Number of donations to hometown	○					○								▶	○
14	Online search volume	○			○			○	○						▶	○
15	Digital Tourist ID	○													▶	○
16	Number of homepage visits	○
17	Population growth rate					○						○	○	○	▶	○
18	Aging rate					○						○	○	○	▶	○
19	Crude birth rate					○						○	○	○	▶	○
20	Youth migration rate					○							○	○
21	Number of businesses									○	○	○			▶	○
22	Business growth rate											○			▶	○
23	Employment opportunities											○			▶	○
24	Financial independence							○					○	○	▶	○
25	GRDP											○			▶	○
26	Cultural Infrastructure									○	○	○	○		▶	○
27	Health and welfareconditions											○	○
28	Transportation infrastructure									○	○		○		▶	○
29	Tourism resources										○	○			▶	○
30	Number of rural Experience Recreation Villages		○

Sectors		Indicators	Source	Sectors		Indicators	Source
Note: Bold text is new indicators, content validity was reviewed with a second expert consultation.
Population attributes	Life & Economy activities	Commuter population	Census	Region attributes	Resident vitality	Population growth rate	Census
	Life & Economy activities	Days of stay	Korea tourism data lab			Aging rate	Census
	Culture and tourism activities	External visitors	Korea tourism data lab			Crude birth rate	Census
		Local spending	Korea tourism data lab		Region economic power	Number of businesses	National business survey
		Percentage of overnight visitors	Korea tourism data lab			Business growth rate	Business labor survey
		Average stay time	Korea tourism data lab			Employment opportunities	Census, Census of agriculture and fisheries, National business survey
		Number of navigation searches	Korea tourism data lab			Financial independence	Resources by attempt
	Communities engagement activities	Establishing sisterhood relationship	Census of agriculture and fisheries			GRDP	Resources by attempt
	Contributions and support activities	Volunteers	Department of homeland security internal resources		Life space	Cultural infrastructure	National culture Infrastructure overview
	Contributions and support activities	Urban-rural exchange	Census of agriculture and fisheries			Athletic facilities	City planning status
	Online Non-visiting activities	Number of donations to hometown	Department of homeland security internal resources			Healthcare infrastructure	Public healthcare organizations
		Number of donations to hometown	Department of homeland security internal resources			Green spaces	Geostatistics
		Online search volume	Korea tourism data lab			Recreation spaces	City planning status
		Digital tourist ID	Korea tourism rrganization			Transportation infrastructure	Road conditions report
			Internal resources			Tourism resources	National tourist information standard data
			Internal resources			Number of rural community experience villages	Rural community experience management system

Sectors	Factors	Indicators	Commonality	Factor loading	Eigenvalues	Variance explained
Note: Extraction method(principle component method), rotation method(varimax)
Populati on attributes	Factor 1 (resident vitality)	Crude birth rate	0.801	0.865	3.506	25.044
		Aging rate	0.857	−0.834
		Days of stay	0.701	0.816
		Population growth rate	0.687	0.682
	Factor 2 (external population)	External visitors	0.920	0.896	3.409	24.348
		Local spending	0.913	0.887
		Number of navigation searches	0.899	0.851
		Commuter population	0.738	0.709
	Factor 3 (potential population)	Urban-rural exchanges	0.799	0.870	1.933	13.804
		Establishing sisterhood relationship	0.714	0.802
		Number of donations to hometown	0.408	0.599
	Factor 4 (resident population)	Percentage of overnight visitors	0.828	0.878	1.421	10.152
	Factor 4 (resident population)	Average stay time	0.852	0.664	1.421	10.152
	KMO(0.792), χ²(1403.123), Degrees of freedom(91), Probability of significance(0.000)
Region attributes	Factor 5 (Industrial base)	Number of businesses	0.951	0.975	3.905	39.049
		Healthcare infrastructure	0.906	0.949
		GRDP	0.846	0.886
		Financial independence	0.779	0.876
	Factor 6 (Local functions)	Employment opportunities	0.748	0.851	1.279	12.787
	Factor 6 (Local functions)	Transportation infrastructure	0.558	0.621	1.279	12.787
	Factor 7 (Cultural infrastructure)	Rural experience recreation village	0.784	0.833	1.179	11.792
	Factor 7 (Cultural infrastructure)	Cultural Infrastructure	0.688	0.600	1.179	11.792
	Factor 8B(Natural resources)	Recreation spaces	0.671	0.784	1.142	11.423
	Factor 8B(Natural resources)	Tourism resources	0.575	0.713	1.142	11.423
	KMO(0.727), χ²(853.492), Degrees of freedom(45), Probability of significance(0.000)

Factors	3 Clusters		4 Clusters		5 Clusters		6 Clusters
Factors	t	p	t	p	t	p	t	p
Note: Bold text in the table shows the highest value.
Factor 1	41.092	0.000	48.946	0.000	17.214	0.000	37.040	0.000
Factor 2	78.163	0.000	67.209	0.000	48.359	0.000	54.051	0.000
Factor 3	2.911	0.058	15.831	0.000	19.690	0.000	13.572	0.000
Factor 4	12.558	0.000	7.117	0.000	7.153	0.000	25.135	0.000
Factor 5	134.237	0.000	111.645	0.000	56.826	0.000	53.703	0.000
Factor 6	29.713	0.000	36.211	0.000	26.317	0.000	14.003	0.000
Factor 7	4.135	0.018	3.867	0.011	41.394	0.000	20.789	0.000
Factor 8	1.666	0.193	1.850	0.141	13.003	0.000	11.215	0.000

Factors	Cluster 1 (n=15)	Cluster 2 (n=33)	Cluster 3 (n=11)	Cluster 4 (n=10)	Cluster 5 (n=70)	F	Probability of significance
H: The highest value, M: The median value, L: The lowest value
Factor 1	0.31245	0.50447(M)	1.21989	1.63152(H)	−1.08358(L)	17.214	0.000^***
Factor 2	0.84196(M)	−1.06453(L)	2.24968	2.82109(H)	−0.27313	48.359	0.000^***
Factor 3	6.30046(H)	−1.83860(L)	1.02036(M)	0.41812	−0.55240	19.690	0.000^***
Factor 4	−0.92936(L)	5.21635(H)	3.28884	−0.35604(M)	−0.53994	7.153	0.000^***
Factor 5	1.54265(M)	−0.72442	2.22249	4.98642(H)	−0.76881(L)	56.826	0.000^***
Factor 6	−0.09202(M)	−1.86419	−2.20451(L)	3.00441(H)	1.62168	26.317	0.000^***
Factor 7	−0.74647(M)	−1.47309(L)	3.40567(H)	−0.78562	2.03330	41.394	0.000^***
Factor 8	−0.12935	−1.20449(L)	−0.21657(M)	−0.55137	4.90916(H)	13.003	0.000^***
Cluster name	Self-sustaining type	Mixed type	Objective type	Base region type	Undersized type

Cluster	Features		Content
Cluster	Strengths	Weakness	Content
Cluster1	Potential population (6.30) Industrial base (1.54)	Resident population (−0.93)	Areas with a high proportion of potential or community contributors, but a low proportion of people who stay in the area for long periods. High industrial base, including local fiscal independence, gross regional product, etc.
Cluster2	Resident population (5.22) Resident vitality (0.50)	Local functions (−1.86) Potential population (−1.84)	Areas with a relatively high resident population and resident vitality, but low demand from out-of-towners and potential relatives. Industrial-based, which can be analyzed as areas with low local functionality but high community interaction.
Cluster3	Cultural infrastructure (3.41) Resident population (3.29)	Local functions (−2.20)	Typical cultural tourism-type area with good overall cultural infrastructure, industrial base, etc., and good overall external population, resident population, and resident vitality
Cluster4	Industrial base (4.99) Local functions (3.00)	Cultural infrastructure (−0.79) Natural resources (−0.55)	Areas with good local economic conditions and local functions, and have high resident vitality as a target for influx and interaction with outsiders. Includes many rural cities near large metropolitan areas that serve as hubs
Cluster5	Natural resources (4.91) Cultural infrastructure (2.03)	Resident vitality (−1.08) Industrial base (−0.77)	It is an area with low demand from outsiders, residents, and potential employees, and it has a relatively low industrial base in addition to resident vitality. As a countermeasure, it is analyzed as a region that strives to establish cultural infrastructure and regional functions, and includes many areas with a declining population.

Type		Region
Notes: Bold text indicates depopulated areas by the Ministry of the Interior and Safety.
Cluster 1	Urbanization	Chungnam(Asan, Seosan, Dangjin), Jeonbuk(Iksan, Namwon), Jeonnam(Suncheon, Naju, Gwangyang), Gyeongbuk(Pohang)
Cluster 1	County	Jeonbuk(Wanju), Jeonnam(Damyang, Gokseong, Yeongam, Yeonggwang), Ulsan(Ulju)
Cluster 2	Urbanization	Gyeonggi(Gwangju, Yangju), Chungnam(Gyeryong), Jeonbuk(Gunsan), Jeonnam(Yeosu), Gyeongbuk(Gimcheon, Gumi, Yeongju, Gyeongsan), Gyeongnam (Jinju, Tongyeong, Sacheon, Geoje, Yangsan), Sejong(Sejong)
Cluster 2	County	Gyeonggi(Yeoncheon), Gangwon(Cheorwon, Hwacheon, Yanggu, Goseong), Chungbuk(Jeungpyeong), Jeonnam(Gurye, Muan, Wando, Sinan), Gyeongbuk(Yeongnyeong, Yeongdeok, Yecheon, Uljin, Ulleung), Gyeongnam(Ueryeong), Daegu(Dalsung), Incheon(Ongjin)
Cluster 3	Urbanization	Gangwon(Wonju, Gangneung, Samcheok, Chuncheon), Gyeongbuk(Andong), Jeju (Jeju, Seogwipo)
Cluster 3	County	Gyeonggi(Yangpyeong), Gangwon(Yeongwol, Pyeongchang, Inje)
Cluster 4	Urbanization	Gyeonggi(Pyeongtaek, Namyangju, Yongin, Hwaseong, Gimpo, Paju), Chungbuk(Cheongju), Chungnam(Cheonan), Gyeongnam(Changwon, Gimhae)
Cluster 4	County	-
Cluster 5	Urbanization	Gyeonggi(Icheon, Anseong, Yeosu, Pocheon), Chungbuk(Chungju, Jecheon), Chungnam(Gongju, Boryeong, Nonsan), Jeonbuk(Jeongeup, Kimje), Gyeongbuk(Gyeongju, Yeongcheon, Sangju, Mungyeong), Gyeongnam(Milyang)
Cluster 5	County	Gyeonggi(Gapyeong), Gangwon(Hongcheon, Hwaseong, Jeongseon, Yangyang), Chungbuk(Boeun, Okcheon, Yeongdong, Jincheon, Goesan, Eumseong, Danyang), Chungnam(Geumsan, Buyeo, Seocheon, Cheongyang, Hongseong, Yaesan, Taean), Jeonbuk(Jinan, Muju, Jangsu, Imsil, Sunchang, Gochang, Buan), Jeonnam(Goheung,Boseong, Hwasun, Jangheung, Gangjin, Haenam, Hampyeong, Jangseong, Jindo), Gyeongbuk(Uisung, Cheongsong, Cheongdo, Goryeong, Seongju, Chilgok, Bonghwa), Gyeongnam(Haman, Changnyeong, Goseong, Namhae, Hadong, Sancheong, Hamyang, Geochang, Hapcheon), Busan(Gijang), Daegu(Gunwi), Incheon(Ganghwa)