후쿠오카 사례 분석 기반 포항시 산업별 인구예측

프로젝트 개요

본 프로젝트는 후쿠오카시의 산업별 일자리와 인구 순이동 데이터를 분석하여 포항시에 적용 가능한 인구 순이동 예측 모델을 사용했다. 후쿠오카의 실제 사례에서 효과적인 산업구조적 요인을 추출하고 포항시의 미래 인구 순이동 예측 및 정책적 시사점을 도출함.

프로젝트 배경

• 포항시는 최근 10년간 청년층 중심의 인구 순유출이 심각한 도시라는 기사를 보게 됨
• 일본 후쿠오카는 산업구조 개편과 정책을 통해 인구 유입에 성공한 대표적 사례
• 후쿠오카의 실제 데이터와 사례를 분석해 포항시에 효과적으로 적용할 수 있는 산업별 인구 유입 전략을 제시하고자 했음

데이터 소개

• 후쿠오카현 데이터 (2010~2020)

  • 산업별 취업자수
  • 연령별 취업자수
  • 고용률
  • 인구이동지표(순이동수 등)
  • 반기별 집계

• 포항시 데이터 (2015~2024)

  • 산업별 취업자수
  • 연령별 취업자수
  • 고용률
  • 인구이동지표(순이동수 등)
  • 반기별 집계

분석 및 모델링 과정

1. 데이터 수집 및 정제

   • 일본 통계포털, 국가통계포털, 포항통계연보 등에서 직접 수집
   • 연도별/반기별 정렬, 결측치 보간, 변수명 통일

2. 탐색적 데이터 분석(EDA)

   • 시계열 시각화, 변수 간 상관관계 분석
   • 정책 전후(2014년 기준) 변화 탐색

3. 인사이트 및 가설 도출
   
   

   • 도소매·숙박음식업, 농업 등 특정 산업 일자리와 인구 순유입의 상관관계 발견
   • 외국인 노동자수 변수는 데이터 한계로 추가하지 않았음. 추후 진행한다면 유의미한 결과를 보일 것

4. 모델링

   • OLS(최소자승법) 회귀분석
   • 다중공선성 해소를 위한 PCA(주성분분석) 기반 산업지수 생성
   • 포항시 데이터에 모델 적용, 미래 순이동수 예측

주요 결과

• 도소매·숙박음식업 일자리 증가가 인구 순이동수에 유의미한 긍정적 영향
• 농업 변수는 통계적으로 유의하지 않아 최종 모델에서 제외
• PCA 기반 산업지수 모델로 다중공선성 해소 및 해석력 향상
• 포항시 미래 순이동수 예측 가능

정책적 시사점

• 포항시는 인구 유입을 위해 도소매·숙박음식업 등 서비스 산업 일자리 창출에 집중해야 함
• 단순 고용률 상승보다는 실제 인구 유입으로 이어지는 산업 구조 개편이 효과적
• 외국인 노동자수 등 추가 변수 포함시 더 정교한 정책 설계 가능

사용 라이브러리

pip install pandas numpy matplotlib scikit-learn statsmodels

팀원

• 김지윤
• 이한석
• 안세림