# 검수 요청 — 아이가 줄어든 이유는 두 가지다 — 덜 태어났거나, 다른 곳에서 자라거나

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호: 2호_경기아이잔존비_2026-08
만든날: 2026-09-22
만든것: `py 근거화면.py 2호_경기아이잔존비_2026-08 --패킷` — **손으로 묶지 않았습니다.**
정지점: ③수치 ④초안
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## 0. 이 자료가 무엇인가 (사실만)

- 본문 수치는 전부 `수치대장.csv` 에 등록돼 있고, 아래 본문에서 `71.7[N04]` 처럼 **값 뒤에 대장 번호**가 붙어 있습니다.
- 관문 14개를 이미 지났습니다 — FAIL 0 · WARN 0. 관문은 «숫자가 맞나»와 «그 숫자가 주장을 받치나»를 재고, **추론이 옳은가는 재지 못합니다.**

## 1. 무엇을 물었나

- **질문 한 문장:** 0~4세 아이가 줄어드는 것은 어디서나 같은데, **줄어드는 «이유»도 같은가?**
- **그래서 무엇인가:** 「아이가 줄었다」는 한 문장이 성격이 정반대인 두 지역을 같은 칸에 넣는다.
  파주는 태어난 것보다 **많은** 아이가 살고, 군포는 태어난 아이의 4분의 1이 **다른 곳에** 산다.
  둘 다 「0~4세 감소」다. 보육 정원·초등 배치·주거 정책은 이 둘에 같은 처방을 쓸 수 없다.
- **소재 기사가 있다면**, 그 프레임을 그대로 쓰지 «않는» 이유:
  이 호는 기사에서 출발하지 않았다. **브리프 04**(경기 노령화 역전)가 「아이가 늘어난 시군 6곳」을
  찾아 놓고 «왜 늘었는지»는 말하지 못한 채 끝난 것이 출발점이다. 그 미완을 잇는다.

## 2. 방법 결정 — 이 아홉 줄이 이 호를 그 호로 만듭니다

| 결정 | 무엇으로 | 왜 그렇게 |
|---|---|---|
| **원자료** — 표 ID·기관, 파일이면 어디서 받았나 | 통계청 KOSIS 표 **둘**을 결합한다. ① `DT_1B04005N` 행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구 · itmId=T2 ② `DT_1B81A23` 시군구/출생아수, 합계출산율 · itmId=T1 ③ `DT_1B80A18` 시군구/성/연령별 사망자수 · itmId=T2 — **③은 본 분석이 아니라 「신뢰성 검토」 한 항목을 값으로 내기 위해서만 쓴다**(8절) | 이 호는 표 둘을 결합한다. ⚠ 2026-08-29 정정 — 처음에 「브리프 01~08 은 전부 표 하나」라고 적었는데 **거짓이다.** B03 이 `DT_1PL1502`+`DT_1IN1509` 를, B05 가 `DT_1YL20581`+`DT_1B04005N` 를 이미 붙였다. **2호는 세 번째 결합**이고, 새로운 것은 「표 둘」이 아니라 «코드 체계가 다른 두 계열(41↔31)»을 붙였다는 점뿐이다. 그마저도 시군 이름이 정확히 일치해 `kosis.codes_for` 가 대신 풀어 줬다 — 키가 안 맞아 `PAIRS` 대응표를 손으로 만들고 가드를 건 **B03 의 결합이 더 어렵다.** 표 하나로는 「줄었다」의 원인을 못 가른다는 것이 이 호의 출발점이다(`03_분석_고도화_방안.md` 한계 #3 · 사다리 L3). 있는 아이(주민등록)와 태어난 아이(인구동향)는 **다른 조사**라 한 표에 같이 없다 |
| **관측 단위** — 한 줄이 무엇인가 | **경기 시군 1곳 × 창 2개.** 도 전체는 기준선으로 «같이» 받아 `유형` 열로 가른다 | 시군이 이 질문의 정책 단위다. 읍면동으로 내리면 출생아수 표가 시군까지만 있어 결합 자체가 불가능하다 |
| **비교 축** — 무엇끼리 견주나 | ① 시군끼리(같은 창 안에서) ② 같은 시군의 두 창끼리 | ①만 하면 「한 해의 우연」과 「그 시군의 성질」을 못 가른다. ②가 있어야 잔존비가 지속되는 값인지 말할 수 있다 |
| **기간 · 절단점** | **2015~2024**. 창 둘로 자른다 — 2015~2019(2019년 0~4세)와 2020~2024(2024년 0~4세) | 0~4세는 «직전 5년생»이므로 5년이 자연스러운 창이다. ⛔ **2025는 안 쓴다** — 출생아수 2025는 잠정치이고 100명 단위로 반올림돼 시군 합이 도 전체와 54명 어긋난다(`sources.json` 함정) |
| **묶음 경계** — 청년·노년·권역 등 | 연령은 **0~4세 한 칸**만 쓴다. 권역 묶음은 하지 않는다 | 0~4세가 「직전 5년 출생아」와 정확히 대응하는 유일한 구간이다. 5~9세로 넓히면 초등 취학 이동이 섞인다 |
| **분모** — 비율을 쓴다면 | **직전 5개년 출생아 합.** 인구를 분모로 쓰지 않는다 | 「그 지역에서 태어난 아이」가 분모여야 「태어난 곳에 사는가」를 물을 수 있다. 인구를 분모로 하면 그냥 유소년 비중이 되어 다른 질문이 된다 |
| **기준선** — 도 전체 행을 같이 받나 | **받는다.** 경기도 행을 `유형=도전체`로 표시해 집계에서 가른다 | 시군 잔존비가 도 전체보다 높은지 낮은지가 이 글의 축이다. ⚠ 가르지 않으면 `aggmean:…:시군` 이 32번째 행을 빨아들인다(B04 에서 정립) |
| **지표 정의와 이름** | **잔존비 = 그 해 0~4세 주민등록인구 ÷ 직전 5년 출생아 합.** 1 초과 = 순유입, 1 미만 = 순유출 | 등록부·메타 어디에도 없는 **편집 판단**이다. 인구학의 코호트 성분법을 시군·5년으로 단순화한 것이고, 사망을 무시한다(6절) |
| **강조 대상** — 있다면, 근거 | 위 둘(양주·과천)과 아래 둘(군포·안산), 그리고 **두 창 사이 변화가 큰 다섯 곳**(하남·김포·시흥 ↓ / 양주·과천 ↑) | 전부 **데이터에서 고른 것**이다 — 최고·최저·변화폭 상위. 매체 연고(안산)는 이번에 강조 근거로 쓰지 않았고, 안산이 들어간 것은 아래에서 두 번째라서다 |

### 놓고 견준 길 (고르지 «않은» 것 포함)

### 각도 A — 잔존비 (고른 것)
- 질문: 태어난 아이가 그 시군에 남아 있는가?
- 비교축: 시군 × 창 2개
- 나올 수 있는 결론: 「감소」가 출산 감소인 곳과 유출인 곳으로 갈린다

### 각도 B — 합계출산율과 맞대기
- 질문: 아이가 많이 태어나는 곳이 아이가 많은 곳인가?
- 비교축: 시군별 합계출산율 × 0~4세 비중
- 나올 수 있는 결론: 둘이 어긋나는 시군이 「이동으로 채워지는 곳」이다

## 4. 수치대장 전문 (71행)

```csv
id,구분,지표,대상,값,단위,기준일,정의,출처기관,자료명,URL,원문확인,원문위치,파생식,출처식,본문키워드,무시목록,비고,분모
N01,계산,시군수,경기도,31,개,2024-12-31,경기도의 시·군 수(일반구 제외),통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI A=41 하위 시군,aggcount::유형=시군,,,,,
N02,계산,0~4세인구,경기도(2024),387676,명,2024-12-31,0~4세 총인구수(itmId T2) · 각 연 12월 기준 · 내국인만,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI A=41 B=5 itm=T2 prd=2024,raw:인구0_4_2024:경기도,101/DT_1B04005N A=41 B=5 itm=T2 prd=2024 agg=one,,,,
N03,계산,0~4세인구,경기도(2019),525180,명,2019-12-31,0~4세 총인구수(itmId T2) · 각 연 12월 기준 · 내국인만,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI A=41 B=5 itm=T2 prd=2019,raw:인구0_4_2019:경기도,101/DT_1B04005N A=41 B=5 itm=T2 prd=2019 agg=one,,,,
N04,계산,0~4세증감,경기도(2019→2024),-137504,명,2024-12-31,2024년 0~4세 − 2019년 0~4세,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI A=41 B=5 itm=T2 prd=2019·2024,expr:N02-N03,,,,,
N05,계산,0~4세감소율,경기도(2019→2024),-26.18,%,2024-12-31,(2024년 − 2019년) ÷ 2019년 × 100,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI A=41 B=5 itm=T2 prd=2019·2024,expr:(N02-N03)/N03*100,,,,,
N06,계산,출생아수합,경기도(2020~2024),369301,명,2024-12-31,출생아수(itmId T1) · 5개 연도 합 · 시군 합이 도 전체와 일치함을 prep.py 가 확인,통계청(KOSIS),"시군구/출생아수, 합계출산율",https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B81A23,Y,OpenAPI A=31 itm=T1 prd=2020~2024,raw:출생합_2024:경기도,101/DT_1B81A23 A=31 itm=T1 prd=2020~2024 agg=sum,,,,
N07,계산,출생아수합,경기도(2015~2019),484599,명,2019-12-31,출생아수(itmId T1) · 5개 연도 합 · 시군 합이 도 전체와 일치함을 prep.py 가 확인,통계청(KOSIS),"시군구/출생아수, 합계출산율",https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B81A23,Y,OpenAPI A=31 itm=T1 prd=2015~2019,raw:출생합_1519:경기도,101/DT_1B81A23 A=31 itm=T1 prd=2015~2019 agg=sum,,,,
N08,계산,잔존비,경기도(2024창),1.05,배,2024-12-31,잔존비 = 그 해 0~4세 주민등록인구 ÷ 직전 5년 출생아 합. 1 초과는 태어난 수보다 많은 아이가 살고 있다는 뜻(순유입) · 분자 DT_1B04005N · 분모 DT_1B81A23,통계청(KOSIS),"행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~) ÷ 시군구/출생아수, 합계출산율",https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N · https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B81A23,Y,N02(주민등록) ÷ N06(출생아수) — 두 표를 이름으로 결합,expr:N02/N06,,,,결합 지표라 KOSIS 한 셀로는 재조회되지 않는다 — 분자·분모(N02·N06)가 각각 재조회된다,N06
N09,계산,잔존비,경기도(2019창),1.084,배,2019-12-31,잔존비 = 그 해 0~4세 주민등록인구 ÷ 직전 5년 출생아 합. 1 초과는 태어난 수보다 많은 아이가 살고 있다는 뜻(순유입) · 분자 DT_1B04005N · 분모 DT_1B81A23,통계청(KOSIS),"행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~) ÷ 시군구/출생아수, 합계출산율",https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N · https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B81A23,Y,N03(주민등록) ÷ N07(출생아수) — 두 표를 이름으로 결합,expr:N03/N07,,,,,N07
N10,계산,시군잔존비평균,경기 31개 시군(2024창),1.048,배,2024-12-31,31개 시군 잔존비의 산술평균,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,analysis/raw.csv 잔존비_2024 열,aggmean:잔존비_2024:시군,,,,,
N11,계산,시군잔존비중앙값,경기 31개 시군(2024창),1.044,배,2024-12-31,31개 시군 잔존비의 중앙값. 평균과 나란히 놓아야 «가운데»가 어디인지 보인다,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,analysis/raw.csv 잔존비_2024 열,aggmedian:잔존비_2024:시군,,,,,
N12,계산,최고잔존비,양주시(2024창),1.51,배,2024-12-31,잔존비 = 그 해 0~4세 주민등록인구 ÷ 직전 5년 출생아 합. 1 초과는 태어난 수보다 많은 아이가 살고 있다는 뜻(순유입) · 분자 N34(DT_1B04005N) · 분모 N35(DT_1B81A23),통계청(KOSIS),"행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~) ÷ 시군구/출생아수, 합계출산율",https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N · https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B81A23,Y,N34 ÷ N35,expr:N34/N35,,,,,N35
N13,계산,최저잔존비,군포시(2024창),0.764,배,2024-12-31,잔존비 = 그 해 0~4세 주민등록인구 ÷ 직전 5년 출생아 합. 1 초과는 태어난 수보다 많은 아이가 살고 있다는 뜻(순유입) · 분자 N36(DT_1B04005N) · 분모 N37(DT_1B81A23),통계청(KOSIS),"행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~) ÷ 시군구/출생아수, 합계출산율",https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N · https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B81A23,Y,N36 ÷ N37,expr:N36/N37,,,,,N37
N14,계산,잔존비범위,경기 31개 시군(2024창),0.746,배,2024-12-31,최고(양주) − 최저(군포). 도 전체 한 값이 덮고 있는 폭,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,analysis/raw.csv 잔존비_2024 열,expr:N12-N13,,,,,
N15,계산,잔존비1초과시군수,경기 31개 시군(2024창),20,개,2024-12-31,잔존비가 1을 넘은 시군 수,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,analysis/raw.csv 넘음 열,aggsum:넘음:시군,,,,,
N16,계산,잔존비1미만시군수,경기 31개 시군(2024창),10,개,2024-12-31,잔존비가 1을 밑돈 시군 수. 1초과와 더해도 31이 안 되는 것은 가평군이 정확히 1.000이기 때문,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,analysis/raw.csv 밑돎 열,aggsum:밑돎:시군,,,,,
N17,계산,경계시군수,경기 31개 시군(2024창),6,개,2024-12-31,잔존비가 1.0 에서 ±0.02 안에 있는 시군 수. 「1을 넘었나」 판정이 얼마나 흔들리는지를 재는 값,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,analysis/raw.csv 경계근접 열,aggsum:경계근접:시군,,,,⛔ 2026-08-29 — 이 «경계폭 0.02» 는 근거가 없는 편집 판단이라 기사의 결론·검증에서 뺐다. 대신 실제 거리(N71)를 쓴다. prep.py 가 계산은 계속 하므로 값은 대장에 남긴다.,
N18,계산,두창같은편시군수,경기 31개 시군,27,개,2024-12-31,2019창과 2024창에서 잔존비가 «같은 쪽»(둘 다 1 초과 또는 둘 다 1 미만)이었던 시군 수,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,analysis/raw.csv 같은편 열,aggsum:같은편:시군,,,,,
N19,계산,0~4세증가시군수,경기 31개 시군(2019→2024),2,개,2024-12-31,0~4세 인구가 2019년보다 늘어난 시군 수,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,analysis/raw.csv 인구늘어남 열,aggsum:인구늘어남:시군,,,,,
N20,계산,잔존비,파주시(2024창),1.228,배,2024-12-31,잔존비 = 그 해 0~4세 주민등록인구 ÷ 직전 5년 출생아 합. 1 초과는 태어난 수보다 많은 아이가 살고 있다는 뜻(순유입) · 분자 N38(DT_1B04005N) · 분모 N39(DT_1B81A23),통계청(KOSIS),"행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~) ÷ 시군구/출생아수, 합계출산율",https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N · https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B81A23,Y,N38 ÷ N39,expr:N38/N39,,,,,N39
N21,계산,0~4세증감,파주시(2019→2024),-3873,명,2024-12-31,2024년 0~4세 − 2019년 0~4세,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI A=41480,raw:인구증감:파주시,,,,,
N22,계산,0~4세증감,군포시(2019→2024),-4439,명,2024-12-31,2024년 0~4세 − 2019년 0~4세,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI A=41410,raw:인구증감:군포시,,,,,
N23,계산,잔존비,하남시(2019창),1.603,배,2019-12-31,잔존비 = 그 해 0~4세 주민등록인구 ÷ 직전 5년 출생아 합. 1 초과는 태어난 수보다 많은 아이가 살고 있다는 뜻(순유입) · 분자 N40(DT_1B04005N) · 분모 N41(DT_1B81A23),통계청(KOSIS),"행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~) ÷ 시군구/출생아수, 합계출산율",https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N · https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B81A23,Y,N40 ÷ N41,expr:N40/N41,,,,,N41
N24,계산,잔존비,하남시(2024창),1.077,배,2024-12-31,잔존비 = 그 해 0~4세 주민등록인구 ÷ 직전 5년 출생아 합. 1 초과는 태어난 수보다 많은 아이가 살고 있다는 뜻(순유입) · 분자 N42(DT_1B04005N) · 분모 N43(DT_1B81A23),통계청(KOSIS),"행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~) ÷ 시군구/출생아수, 합계출산율",https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N · https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B81A23,Y,N42 ÷ N43,expr:N42/N43,,,,,N43
N25,계산,잔존비,양주시(2019창),1.197,배,2019-12-31,잔존비 = 그 해 0~4세 주민등록인구 ÷ 직전 5년 출생아 합. 1 초과는 태어난 수보다 많은 아이가 살고 있다는 뜻(순유입) · 분자 N44(DT_1B04005N) · 분모 N45(DT_1B81A23),통계청(KOSIS),"행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~) ÷ 시군구/출생아수, 합계출산율",https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N · https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B81A23,Y,N44 ÷ N45,expr:N44/N45,,,,,N45
N26,계산,잔존비,가평군(2024창),1.0,배,2024-12-31,잔존비 = 그 해 0~4세 주민등록인구 ÷ 직전 5년 출생아 합. 1 초과는 태어난 수보다 많은 아이가 살고 있다는 뜻(순유입) · 분자 N46(DT_1B04005N) · 분모 N47(DT_1B81A23),통계청(KOSIS),"행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~) ÷ 시군구/출생아수, 합계출산율",https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N · https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B81A23,Y,N46 ÷ N47,expr:N46/N47,,,,,N47
N27,계산,잔존비,안산시(2024창),0.844,배,2024-12-31,잔존비 = 그 해 0~4세 주민등록인구 ÷ 직전 5년 출생아 합. 1 초과는 태어난 수보다 많은 아이가 살고 있다는 뜻(순유입) · 분자 N48(DT_1B04005N) · 분모 N49(DT_1B81A23),통계청(KOSIS),"행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~) ÷ 시군구/출생아수, 합계출산율",https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N · https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B81A23,Y,N48 ÷ N49,expr:N48/N49,,,,,N49
N28,계산,잔존비,군포시(2019창),0.816,배,2019-12-31,잔존비 = 그 해 0~4세 주민등록인구 ÷ 직전 5년 출생아 합. 1 초과는 태어난 수보다 많은 아이가 살고 있다는 뜻(순유입) · 분자 N50(DT_1B04005N) · 분모 N51(DT_1B81A23),통계청(KOSIS),"행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~) ÷ 시군구/출생아수, 합계출산율",https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N · https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B81A23,Y,N50 ÷ N51,expr:N50/N51,,,,,N51
N29,계산,0~4세감소폭,경기도(2019→2024),137504,명,2024-12-31,2019년 0~4세 − 2024년 0~4세 (감소폭이므로 양수),통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI A=41 B=5 itm=T2 prd=2019·2024,expr:N03-N02,,,,,
N30,계산,0~4세감소율,경기도(2019→2024),26.18,%,2024-12-31,(2019년 − 2024년) ÷ 2019년 × 100 (감소율이므로 양수),통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI A=41 B=5 itm=T2 prd=2019·2024,expr:(N03-N02)/N03*100,,,,,
N31,계산,0~4세감소폭,파주시(2019→2024),3873,명,2024-12-31,2019년 0~4세 − 2024년 0~4세 (감소폭이므로 양수),통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI A=41480,expr:0-N21,,,,,
N32,계산,0~4세감소폭,군포시(2019→2024),4439,명,2024-12-31,2019년 0~4세 − 2024년 0~4세 (감소폭이므로 양수),통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI A=41410,expr:0-N22,,,,,
N33,계산,경계폭,잔존비 문턱 판정,0.02,배,2024-12-31,"잔존비 1.0 을 「경계」로 볼 때 그 양옆 폭. prep.py 의 상수이자 편집 판단이며, 이 값을 넓히거나 좁히면 N17(경계 시군 수)이 바뀐다",통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,analysis/raw.csv 경계폭 열 — prep.py 의 `경계` 상수,raw:경계폭:경기도,,,,나눗셈의 몫이 아니라 판정 문턱의 «폭»이다(1.0 ± 0.02). 단위가 「배」라 C9 가 비율로 보지만 분모가 존재하지 않는다. · ⛔ 2026-08-29 — 이 «경계폭 0.02» 는 근거가 없는 편집 판단이라 기사의 결론·검증에서 뺐다. 대신 실제 거리(N71)를 쓴다. prep.py 가 계산은 계속 하므로 값은 대장에 남긴다.,해당없음
N34,계산,0~4세인구,양주시(2024),10059,명,2024-12-31,0~4세 총인구수(itmId T2) · 각 연 12월 기준 · 내국인만,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI A=41630 B=5 itm=T2 prd=2024,raw:인구0_4_2024:양주시,,,,,
N35,계산,출생아수합,양주시(2020~2024),6663,명,2024-12-31,출생아수(itmId T1) · 5개 연도 합 · 시군 합이 도 전체와 일치함을 prep.py 가 확인,통계청(KOSIS),"시군구/출생아수, 합계출산율",https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B81A23,Y,OpenAPI A=31 itm=T1 prd=2020~2024,raw:출생합_2024:양주시,,,,,
N36,계산,0~4세인구,군포시(2024),5691,명,2024-12-31,0~4세 총인구수(itmId T2) · 각 연 12월 기준 · 내국인만,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI A=41410 B=5 itm=T2 prd=2024,raw:인구0_4_2024:군포시,,,,,
N37,계산,출생아수합,군포시(2020~2024),7445,명,2024-12-31,출생아수(itmId T1) · 5개 연도 합 · 시군 합이 도 전체와 일치함을 prep.py 가 확인,통계청(KOSIS),"시군구/출생아수, 합계출산율",https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B81A23,Y,OpenAPI A=31 itm=T1 prd=2020~2024,raw:출생합_2024:군포시,,,,,
N38,계산,0~4세인구,파주시(2024),15880,명,2024-12-31,0~4세 총인구수(itmId T2) · 각 연 12월 기준 · 내국인만,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI A=41480 B=5 itm=T2 prd=2024,raw:인구0_4_2024:파주시,,,,,
N39,계산,출생아수합,파주시(2020~2024),12933,명,2024-12-31,출생아수(itmId T1) · 5개 연도 합 · 시군 합이 도 전체와 일치함을 prep.py 가 확인,통계청(KOSIS),"시군구/출생아수, 합계출산율",https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B81A23,Y,OpenAPI A=31 itm=T1 prd=2020~2024,raw:출생합_2024:파주시,,,,,
N40,계산,0~4세인구,하남시(2019),13679,명,2019-12-31,0~4세 총인구수(itmId T2) · 각 연 12월 기준 · 내국인만,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI A=41450 B=5 itm=T2 prd=2019,raw:인구0_4_2019:하남시,,,,,
N41,계산,출생아수합,하남시(2015~2019),8535,명,2019-12-31,출생아수(itmId T1) · 5개 연도 합 · 시군 합이 도 전체와 일치함을 prep.py 가 확인,통계청(KOSIS),"시군구/출생아수, 합계출산율",https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B81A23,Y,OpenAPI A=31 itm=T1 prd=2015~2019,raw:출생합_1519:하남시,,,,,
N42,계산,0~4세인구,하남시(2024),11279,명,2024-12-31,0~4세 총인구수(itmId T2) · 각 연 12월 기준 · 내국인만,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI A=41450 B=5 itm=T2 prd=2024,raw:인구0_4_2024:하남시,,,,,
N43,계산,출생아수합,하남시(2020~2024),10477,명,2024-12-31,출생아수(itmId T1) · 5개 연도 합 · 시군 합이 도 전체와 일치함을 prep.py 가 확인,통계청(KOSIS),"시군구/출생아수, 합계출산율",https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B81A23,Y,OpenAPI A=31 itm=T1 prd=2020~2024,raw:출생합_2024:하남시,,,,,
N44,계산,0~4세인구,양주시(2019),8510,명,2019-12-31,0~4세 총인구수(itmId T2) · 각 연 12월 기준 · 내국인만,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI A=41630 B=5 itm=T2 prd=2019,raw:인구0_4_2019:양주시,,,,,
N45,계산,출생아수합,양주시(2015~2019),7111,명,2019-12-31,출생아수(itmId T1) · 5개 연도 합 · 시군 합이 도 전체와 일치함을 prep.py 가 확인,통계청(KOSIS),"시군구/출생아수, 합계출산율",https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B81A23,Y,OpenAPI A=31 itm=T1 prd=2015~2019,raw:출생합_1519:양주시,,,,,
N46,계산,0~4세인구,가평군(2024),1122,명,2024-12-31,0~4세 총인구수(itmId T2) · 각 연 12월 기준 · 내국인만,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI A=41820 B=5 itm=T2 prd=2024,raw:인구0_4_2024:가평군,,,,,
N47,계산,출생아수합,가평군(2020~2024),1122,명,2024-12-31,출생아수(itmId T1) · 5개 연도 합 · 시군 합이 도 전체와 일치함을 prep.py 가 확인,통계청(KOSIS),"시군구/출생아수, 합계출산율",https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B81A23,Y,OpenAPI A=31 itm=T1 prd=2020~2024,raw:출생합_2024:가평군,,,,,
N48,계산,0~4세인구,안산시(2024),13410,명,2024-12-31,0~4세 총인구수(itmId T2) · 각 연 12월 기준 · 내국인만,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI A=41270 B=5 itm=T2 prd=2024,raw:인구0_4_2024:안산시,,,,,
N49,계산,출생아수합,안산시(2020~2024),15888,명,2024-12-31,출생아수(itmId T1) · 5개 연도 합 · 시군 합이 도 전체와 일치함을 prep.py 가 확인,통계청(KOSIS),"시군구/출생아수, 합계출산율",https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B81A23,Y,OpenAPI A=31 itm=T1 prd=2020~2024,raw:출생합_2024:안산시,,,,,
N50,계산,0~4세인구,군포시(2019),10130,명,2019-12-31,0~4세 총인구수(itmId T2) · 각 연 12월 기준 · 내국인만,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI A=41410 B=5 itm=T2 prd=2019,raw:인구0_4_2019:군포시,,,,,
N51,계산,출생아수합,군포시(2015~2019),12410,명,2019-12-31,출생아수(itmId T1) · 5개 연도 합 · 시군 합이 도 전체와 일치함을 prep.py 가 확인,통계청(KOSIS),"시군구/출생아수, 합계출산율",https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B81A23,Y,OpenAPI A=31 itm=T1 prd=2015~2019,raw:출생합_1519:군포시,,,,,
N52,계산,기준연도뒤집힌시군수,경기 31개 시군,6,개,2024-12-31,기준 연도를 2022·2023 으로 옮겼을 때 1.0 을 기준으로 «편»이 바뀌는 시군 수. 이 글의 「20곳이 넘었다」가 전처리 선택에 얼마나 걸려 있는지를 재는 값,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,analysis/raw.csv 기준연도뒤집힘 열,aggsum:기준연도뒤집힘:시군,,,,,
N53,계산,경계밖뒤집힌시군수,경기 31개 시군,3,개,2024-12-31,N52 중 1.0 에서 ±0.02 «밖»에 있는데도 뒤집힌 시군 수. 「경계라서 흔들린 것」으로 설명되지 않는 자리다,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,analysis/raw.csv 경계밖뒤집힘 열,aggsum:경계밖뒤집힘:시군,,,,⛔ 2026-08-29 — 이 «경계폭 0.02» 는 근거가 없는 편집 판단이라 기사의 결론·검증에서 뺐다. 대신 실제 거리(N71)를 쓴다. prep.py 가 계산은 계속 하므로 값은 대장에 남긴다.,
N54,계산,기준연도흔들림,양주시,0.265,배,2024-12-31,기준 연도를 2022~2024 로 옮겼을 때 잔존비 최댓값 − 최솟값. 이 글이 최고로 든 시군이 전처리 선택 하나에 이만큼 움직인다,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,analysis/raw.csv 기준연도흔들림 열,raw:기준연도흔들림:양주시,,,,잔존비 «차이»이지 나눗셈의 몫이 아니다 — 단위가 「배」라 C9 가 비율로 보지만 분모가 없다.,해당없음
N55,계산,기준2023_1초과시군수,경기 31개 시군,18,개,2023-12-31,기준 연도를 2023 으로 옮겼을 때 잔존비가 1을 넘은 시군 수. 발행판(N15)과 견준다,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,analysis/raw.csv 넘음_2023 열,aggsum:넘음_2023:시군,,,,,
N56,계산,시군합_0~4세인구,경기 31개 시군(2024),387676,명,2024-12-31,31개 시군 0~4세 인구의 합. N02(도 전체)와 «정확히» 같아야 두 표를 이름으로 붙인 것이 어긋나지 않았다는 뜻이다,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,analysis/raw.csv 인구0_4_2024 열,aggsum:인구0_4_2024:시군,,,,,
N57,계산,시군합_출생아수,경기 31개 시군(2020~2024),369301,명,2024-12-31,31개 시군 출생아 합. N06(도 전체)과 «정확히» 같아야 한다 — 코드 체계가 다른 두 표를 이름으로 붙였을 때 유일한 검산이다,통계청(KOSIS),"시군구/출생아수, 합계출산율",https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B81A23,Y,analysis/raw.csv 출생합_2024 열,aggsum:출생합_2024:시군,,,,,
N58,계산,영유아사망,경기도(2020~2024),1039,명,2024-12-31,0~4세 사망자 합(itmId T2). ⚠ 이 표는 0~4세가 한 칸이 아니라 「0세」+「1 - 4세」 두 칸이다,통계청(KOSIS),시군구/성/연령(5세)별 사망자수,https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B80A18,Y,OpenAPI S=31 SBB=0 YRE=0세+1~4세 itm=T2 prd=2020~2024,raw:영유아사망_도:경기도,101/DT_1B80A18 SBB=0 YRE=520+040 S=31 itm=T2 prd=2020~2024 agg=sum,,,이 호의 본 분석에는 쓰지 않는다 — 「보정하면 얼마나 움직이나」를 값으로 내려고만 받았다,
N59,계산,사망보정잔존비,경기도(2024창),1.0527,배,2024-12-31,숨진 아이를 분모에서 뺀 잔존비 = 0~4세 인구 ÷ (출생아 합 − 영유아 사망). 분자 DT_1B04005N · 분모 DT_1B81A23 − DT_1B80A18,통계청(KOSIS),"행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~) ÷ 시군구/출생아수, 합계출산율",https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N · https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B81A23,Y,N02 ÷ (N06 − N58),expr:N02/(N06-N58),,,,,
N60,계산,사망보정움직임,경기도(2024창),0.0027,배,2024-12-31,N59 − N08. 영유아 사망을 보정했을 때 잔존비가 움직이는 폭. 경계(N33)보다 작으면 이 보정은 판정을 뒤집지 못한다,통계청(KOSIS),"행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~) ÷ 시군구/출생아수, 합계출산율",https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N · https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B81A23,Y,N59 − N08,expr:N59-N08,,,,잔존비 «차이»이지 나눗셈의 몫이 아니다 — 단위가 「배」라 C9 가 비율로 보지만 분모가 없다.,해당없음
N61,계산,초과분,경기도(2024창),18375,명,2024-12-31,0~4세 주민등록인구 − 직전 5년 출생아 합. 태어난 수보다 «더» 살고 있는 아이의 수 — 잔존비의 분자에서 분모를 뺀 값이라 «비율»이 아니라 «규모»다,통계청(KOSIS),"행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~) ÷ 시군구/출생아수, 합계출산율",https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N · https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B81A23,Y,N02(주민등록) − N06(출생아수),expr:N02-N06,,,,,
N62,계산,초과분,경기도(2019창),40581,명,2024-12-31,2019년 창의 초과분. 2019년 0~4세 주민등록인구 − 2015~2019년 출생아 합,통계청(KOSIS),"행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~) ÷ 시군구/출생아수, 합계출산율",https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N · https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B81A23,Y,N03 − N07,expr:N03-N07,,,,,
N63,계산,초과분감소율,경기도(2019창→2024창),54.72,%,2024-12-31,(2019창 초과분 − 2024창 초과분) ÷ 2019창 초과분 × 100. 감소폭이므로 양수,통계청(KOSIS),"행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~) ÷ 시군구/출생아수, 합계출산율",https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N · https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B81A23,Y,(N62 − N61) ÷ N62 × 100,expr:(N62-N61)/N62*100,,,,같은 기간 잔존비는 N64 밖에 안 움직였다 — 비율과 규모가 다르게 움직인 자리,
N64,계산,잔존비내림폭,경기도(2019창→2024창),0.034,배,2024-12-31,N09 − N08. 두 창 사이 도 전체 잔존비가 내려온 폭(내림폭이므로 양수),통계청(KOSIS),"행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~) ÷ 시군구/출생아수, 합계출산율",https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N · https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B81A23,Y,N09 − N08,expr:N09-N08,,,,잔존비 «차이»이지 나눗셈의 몫이 아니다 — 단위가 「배」라 C9 가 비율로 보지만 분모가 없다.,해당없음
N65,계산,분모감소율,경기도(2019창→2024창),23.79,%,2024-12-31,잔존비의 «분모»인 직전 5년 출생아 합이 두 창 사이에 줄어든 비율. (N07 − N06) ÷ N07 × 100,통계청(KOSIS),"행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~) ÷ 시군구/출생아수, 합계출산율",https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N · https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B81A23,Y,(N07 − N06) ÷ N07 × 100,expr:(N07-N06)/N07*100,,,,이 값이 N63(초과분 감소율)과 함께 읽혀야 잔존비가 왜 제자리처럼 보였는지 설명된다,
N66,계산,초과분고정시잔존비,경기도(2024창),1.110,배,2024-12-31,2024년 창의 출생아 합에 2019년 창의 초과분(N62)이 그대로 남아 있었다면 나왔을 잔존비. (N06 + N62) ÷ N06. 실제값 N08 과의 차이가 «분모가 줄어 가려진 몫»이다,통계청(KOSIS),"행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~) ÷ 시군구/출생아수, 합계출산율",https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N · https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B81A23,Y,(N06 + N62) ÷ N06,expr:(N06+N62)/N06,,,,반사실 계산이다 — 관측값이 아니라 «초과분이 유지됐다면»의 값,
N67,계산,기준연도뒤집힘,파주시,0,,2024-12-31,기준을 2022·2023 으로 옮겼을 때 1.0 을 사이에 둔 판정이 뒤집히는가(1=뒤집힘). 본문이 이름을 들어 인용하는 시군이라 값으로 등록한다,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,analysis/raw.csv 기준연도뒤집힘 열,raw:기준연도뒤집힘:파주시,,,,0/1 표시값 — 비율이 아니다,해당없음
N68,계산,기준연도뒤집힘,군포시,0,,2024-12-31,위와 같음,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,analysis/raw.csv 기준연도뒤집힘 열,raw:기준연도뒤집힘:군포시,,,,0/1 표시값 — 비율이 아니다,해당없음
N69,계산,기준연도뒤집힘,양주시,0,,2024-12-31,위와 같음,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,analysis/raw.csv 기준연도뒤집힘 열,raw:기준연도뒤집힘:양주시,,,,0/1 표시값 — 비율이 아니다,해당없음
N70,계산,잔존비,오산시(2024),1.140,배,2024-12-31,기준 연도를 옮겼을 때 판정이 뒤집힌 시군 가운데 1.0 에서 «가장 멀리» 있던 곳,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,analysis/raw.csv 기준연도뒤집힘 열,raw:잔존비_2024:오산시,,,,1.0 으로부터의 «거리»라 나눗셈의 몫이 아니다.,해당없음
N71,계산,뒤집힘최대거리,경기 31개 시군,0.140,배,2024-12-31,뒤집힌 시군이 1.0 에서 떨어져 있던 거리의 최댓값(오산 N70 − 1.0). ⛔ 임의의 «경계폭»(N33) 대신 이 값을 쓴다 — N33 은 근거 없는 편집 판단이다,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,analysis/raw.csv 기준연도뒤집힘 열,expr:N70-1,,,,1.0 으로부터의 «거리»라 나눗셈의 몫이 아니다.,해당없음
```

## 5. 본문 전문

> 경기도의 0~4세 인구는 5년 만에 **137,504[N29]**명 줄었다. 그런데 «줄어든 이유»는 시군마다 반대였다. **2024년 기준**으로 태어난 아이보다 많은 아이가 사는 곳이 **20[N15]**곳, 적게 사는 곳이 **10[N16]**곳이다 — 기준을 한 해만 옮겨도 앞의 수는 **18[N55]**곳이 된다.

### 01 — 아이는 어디서나 줄었다

경기도의 0~4세 인구는 2019년 **525,180[N03]**명에서 2024년 **387,676[N02]**명이 됐다. 5년 만에 **137,504[N29]**명, **26.18[N30]**% 가 사라졌다. 31개 시군 가운데 0~4세가 늘어난 곳은 **2[N19]**곳뿐이다.

여기까지는 표 하나로 알 수 있다. 그런데 **왜** 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

### 02 — 1.0 을 사이에 두고 갈린다

*(그림) 잔존비 = 2024년 0~4세 인구 ÷ 2020~2024년 출생아 합. 막대는 1.0 에서 뻗는다. 회색은 1.0 에서 ±0.02[N33] 안에 있는 **6[N17]**곳이다. 자료: 통계청 KOSIS 주민등록인구현황 · 인구동향조사(출생)*

### 03 — 같은 감소, 반대 원인

파주시의 0~4세는 5년 새 **3,873[N31]**명 줄었다. 군포시는 **4,439[N32]**명 줄었다. 표 하나만 보면 같은 일이 일어난 것처럼 보인다.

잔존비를 보면 갈린다. 파주는 **1.228[N20]**, 군포는 **0.764[N13]**이다. 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

*(그림) 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

### 06 — 한 해의 사정인가, 그 시군의 성질인가

잔존비가 그때그때의 사정이라면 두 창에서 편이 자주 뒤바뀌어야 한다. 그렇지 않았다. 31개 시군 가운데 **27[N18]**곳이 두 창에서 같은 편이었다 — 두 번 다 1을 넘었거나, 두 번 다 밑돌았다.

다만 값 자체는 크게 움직인다. 하남은 **1.603[N23]**에서 **1.077[N24]**로 내려왔고, 양주는 **1.197[N25]**에서 **1.510[N12]**로 올라갔다. 대규모 입주가 진행되는 동안 잔존비가 솟았다가, 입주가 끝나면 제자리로 돌아온다.

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

### 07 — 도 전체 한 숫자가 덮는 것

경기도 전체 잔존비는 **1.05[N08]**다. 도 단위로만 보면 «태어난 만큼 살고 있다»에 가까워 별일이 없어 보인다. 시군 중앙값도 **1.044[N11]**으로 그와 가깝다.

그런데 가장 높은 양주 **1.510[N12]**와 가장 낮은 군포 **0.764[N13]**의 차이는 **0.746[N14]**이다. 가운데가 비슷하다고 폭이 좁은 것이 아니다. 도 전체 한 값이 덮은 것은 평균이 아니라 **폭**이다.

덮는 것이 하나 더 있다. 도 전체 잔존비는 2019년 창 **1.084[N09]**에서 2024년 창 **1.050[N08]**으로, **0.034[N64]** 내려오는 데 그쳤다. 그런데 «태어난 수보다 더 사는 아이»의 수는 같은 기간 **40,581[N62]**명에서 **18,375[N61]**명으로 **54.7[N63]**% 줄었다. 분모인 5년치 출생아 합이 **23.8[N65]**% 함께 줄었기 때문이다 — 초과분이 그대로 남아 있었다면 잔존비는 오히려 **1.110[N66]**으로 올랐어야 한다.

그래서 잔존비는 «수준»을 재는 값이지 «규모»를 재는 값이 아니다. 분모가 같이 줄어드는 시기에는 비율이 제자리처럼 보여도 실제 규모는 그렇지 않을 수 있다. 앞 절에서 이 값을 시계라고 불렀는데, 그 시계는 지금 몇 시인지를 알려 줄 뿐 어제보다 몇 사람이 줄었는지는 알려 주지 않는다.

### 08 — 이 결론은 얼마나 흔들리나

여기까지는 기준 연도를 **2024년**으로 잡고 쓴 글이다. 그건 자료가 정한 것이 아니라 **우리가 고른 것**이다. 그래서 그 선택만 바꿔 봤다 — 기준을 2023년과 2022년으로 옮겨 같은 계산을 다시 했다.

1을 넘은 시군이 **20[N15]**곳에서 **18[N55]**곳으로 바뀐다. 1.0 을 사이에 두고 **편이 뒤집히는 시군이 6[N52]곳**이다. 그중 오산시는 2024년에 **1.140[N70]** — 1.0 에서 **0.140[N71]**이나 떨어져 있었는데도 기준을 옮기면 1 아래로 내려간다. 「경계라서 흔들렸다」로 설명되지 않는 자리다.

이 글이 가장 높다고 든 양주도 기준 연도에 따라 **0.265[N54]**만큼 움직인다. 그래서 이 글은 **판정이 기준 연도에 따라 뒤집히는 시군을 이름으로 들지 않는다.** 본문에 이름을 든 파주·군포·양주는 2022·2023·2024 세 기준에서 모두 같은 편이라, 뒤집힌 **6[N52]**곳에 들어 있지 않다. 말할 수 있는 것은 「같은 감소가 서로 다른 이유로 일어난다」는 것과, 그 셋이 어느 기준에서도 같은 편에 있다는 것까지다.

약점을 적어 두는 것과 **그 약점의 크기를 값으로 내는 것**은 다른 일이다. 아래 표가 이 글이 스스로를 흔들어 본 결과다.

## 6. 주장 ↔ 근거 (필자가 적은 것)

**잔존비 1.0 을 기준으로 경기 시군은 두 편으로 갈린다** 〔문턱〕

- 근거 행: N15, N16, N52:견고성, N70, N71
- 1을 넘은 곳이 **20[N15]**곳, 밑돈 곳이 **10[N16]**곳이다. 둘을 더해도 31이 되지 않는 것은 가평군이 **1.000[N26]**으로 정확히 경계에 있기 때문이다. 「넘었다」는 문턱 판정이라 «얼마나 무른가»를 함께 대야 한다 — 기준 연도를 옮기면 **6[N52]**곳의 판정이 뒤집히고, 그중에는 1.0 에서 **0.140[N71]**이나 떨어져 있던 오산시도 있다. 임의의 «경계폭»으로 세지 않고 실제로 뒤집힌 수로 잰다.

**도 전체 잔존비 한 값은 시군 사이의 폭을 덮는다** 〔분포〕

- 근거 행: N08, N11:퍼짐, N14:퍼짐
- 경기도는 **1.05[N08]**이고 시군 중앙값은 **1.044[N11]**이라 가운데는 도 전체와 가깝다. 그런데 최고와 최저의 차이는 **0.746[N14]**이다. 가운데가 가깝다는 것과 폭이 좁다는 것은 다른 말이고, 도 단위 수치 하나로는 그 폭이 보이지 않는다. 그래서 중앙값과 범위를 값으로 함께 냈다.

## 7. 한계와 «흔들림을 값으로 댔는가»

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[N27]**)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. ⑦ **기준 연도를 2024년으로 잡은 것은 편집 선택이다** — 다른 해로 잡으면 일부 시군의 판정이 바뀐다(아래 「이 글의 약점과, 그 약점의 크기」에 값으로 실었다). ⑧ **잔존비는 비율이라 규모의 위축을 가린다** — 분모(출생아 합)가 함께 줄면 비율은 제자리처럼 보인다. 그래서 초과분을 원수로 07절에 함께 실었다.

- **잔존비는 «순»이동이라 들어온 아이와 나간 아이를 가르지 못한다** — 방향 모른다 · 판정 **말하지 않는다**
  - 가르려면 시군·연령별 총전입/총전출이 필요한데, 그 표에는 «시군구 내» 이동이 섞여 있어(경기 총전입의 상당 부분) 도시끼리 수준을 견주는 순간 오염된다. 그래서 이 글은 「순유입」이라고만 쓰고 「이사 왔다」로 단정하지 않았다.
- **영유아 사망을 계산에 넣지 않았다 — 보정하면 잔존비는 조금 올라간다** — 방향 올라간다 · 판정 **결론이 선다** · 크기 N58, N59, N60, N54
  - 사망 표(DT_1B80A18)를 받아 값으로 냈다. 2020~2024년 경기 0~4세 사망은 1,039[N58]명이고, 이를 분모에서 빼면 도 전체 잔존비가 1.05[N08] → 1.0527[N59] 로 +0.0027[N60] 올라간다. 이 폭은 «기준 연도를 한 해 옮겼을 때» 양주가 움직인 폭(0.265[N54])의 100분의 1 남짓이다 — 임의로 정한 경계와 견주지 않고, 이 글이 실제로 겪은 흔들림과 견준다. 다만 이것은 «도 전체» 값이다 — 시군별 사망 자료를 받지 않았으므로 «시군 판정이 하나도 안 뒤집힌다»고는 말하지 않는다. 도 단위에서 이 보정이 결론을 흔들지 않는다는 것까지가 이 값으로 서는 결론이다.
- **주민등록은 내국인만 센다 — 외국인 주민이 많은 안산은 실제와 벌어질 수 있다** — 방향 모른다 · 판정 **말하지 않는다**
  - 외국인 아동은 분자(주민등록 인구)에도 분모(인구동향 출생아)에도 안 들어간다. 둘 다 빠지므로 잔존비가 어느 쪽으로 틀리는지조차 단정할 수 없다. 그래서 안산의 순위를 그대로 읽지 말라고 본문에 적었다. 시군별 외국인 아동 자료를 붙이는 것이 다음 과제다.
- **이것은 지역의 값이지 사람의 값이 아니다** — 방향 모른다 · 판정 **말하지 않는다**
  - 개인을 따라가는 자료가 없다. 「어느 지역에서 태어난 아이가 이사를 간다」는 문장을 이 자료로 만들 수 없다. 그래서 제목과 본문의 주어를 모두 «지역»으로 묶었고, 사람을 주어로 쓴 문장은 한 곳도 두지 않았다.
- **행정구역 코드 체계가 다른 두 표(주민등록 41 · 인구동향 31)를 이름으로 붙였다** — 방향 모른다 · 판정 **결론을 좁혔다** · 크기 N56, N57, N02, N06
  - 이름이 같고 실체가 다른 행정구역이 있으면 조용히 어긋난다. 그래서 창마다 «시군 합 = 도 전체»를 확인했고 네 번 모두 정확히 일치했다(387,676[N56] = 387,676[N02] · 369,301[N57] = 369,301[N06]). 이 검산이 잡는 것은 **누락과 중복**이다. 두 시군의 값이 «서로 바뀌어» 들어가도 합계는 그대로이므로, 「각 시군에 옳게 붙었다」는 이 검산에서 나오지 않는다. 그래서 이 글은 시군 하나의 값을 단독으로 인용하지 않고 «갈리는 방향»을 말하는 데 쓴다.
- **2025년을 뺐다 — 가장 최신 한 해를 보지 못한다** — 방향 모른다 · 판정 **말하지 않는다**
  - 2025년 출생아는 잠정치이고 100명 단위로 반올림돼 있어 시군 합이 도 전체와 어긋난다. 넣으면 위 ⑤의 검산 자체가 깨진다. 뺀 대가는 최신 한 해를 못 본다는 것이고, 그 대가의 크기는 아래 ⑦이 대신 말해 준다.
- **기준 연도를 2024년으로 잡은 것은 자료가 아니라 «우리»가 고른 것이다** — 방향 모른다 · 판정 **결론을 좁혔다** · 크기 N52, N54, N55, N70, N71, N67, N68, N69
  - 기준을 2023·2022 로 옮기면 1을 넘은 시군이 **20[N15]**곳에서 **18[N55]**곳이 되고, 판정이 뒤집히는 시군이 **6[N52]**곳이다. 「경계라서 흔들렸다」로는 설명되지 않는다 — 그중 오산시는 1.0 에서 **0.140[N71]**이나 떨어져 있었는데도 뒤집힌다. 가장 높은 양주도 **0.265[N54]**만큼 움직인다. 그래서 **뒤집히는 시군은 이름으로 들지 않는다.** 본문이 이름을 든 파주·군포·양주는 세 기준 모두에서 같은 편이고(뒤집힘 파주 0[N67] · 군포 0[N68] · 양주 0[N69]), 그 사실을 값으로 등록해 두었다.
- **잔존비는 «비율»이라, 분모가 함께 줄어드는 시기에는 규모의 위축을 가린다** — 방향 내려간다 · 판정 **결론을 좁혔다** · 크기 N61, N62, N63, N64, N65, N66
  - 두 창 사이에 도 전체 잔존비는 **0.034[N64]** 내려오는 데 그쳤는데, 초과분은 **54.7[N63]**% 줄었다. 분모인 출생아 합이 **23.8[N65]**% 함께 줄었기 때문이고, 초과분이 유지됐다면 잔존비는 실제값 **1.050[N08]** 이 아니라 **1.110[N66]** 이었어야 한다 — 분모가 줄었기 때문에, 초과분만 그대로여도 «비율은 오른다». 그래서 이 글은 잔존비를 «규모» 지표로 쓰지 않는다 — «어느 편인가»와 «어느 국면인가»를 읽는 데까지만 쓰고, 규모는 초과분을 원수로 따로 실었다.

## 8. 관문이 이미 본 것

| 등급 | 관문 | 말 |
|---|---|---|
| OK | C0 | 구분 값 이상 없음 (계산·인용·해석) |
| OK | C1 | 인용행 메타 이상 없음 (원문위치·URL·기준일까지 확인) |
| OK | C2 | 파생값 71건 원자료와 일치 |
| OK | C3 | '0~4세감소율/경기도(2019→2024)' 값 차이를 정의로 구분하고 본문에 병기함 |
| OK | C4 | 본문 통계 수치가 모두 대장에 등록됨 |
| OK | C5 | 해석 주장에 유보 표현이 붙어 있음 |
| OK | C6 | 렌더링 이상 없음 (태그 유출·자리표시자·본문량·viewport·문서구조) |
| OK | C7 | N02 0~4세인구: 대장 387,676.0 = KOSIS 재조회 387,676.0 (셀 1개) |
| OK | C7 | N03 0~4세인구: 대장 525,180.0 = KOSIS 재조회 525,180.0 (셀 1개) |
| OK | C7 | N06 출생아수합: 대장 369,301.0 = KOSIS 재조회 369,301.0 (셀 5개) |
| OK | C7 | N07 출생아수합: 대장 484,599.0 = KOSIS 재조회 484,599.0 (셀 5개) |
| OK | C7 | N58 영유아사망: 대장 1,039.0 = KOSIS 재조회 1,039.0 (셀 10개) |
| OK | C7 | 원본 재조회 5건 일치 (대장 71행 중 출처식 5행) |
| OK | C8 | 주장 2건이 모두 계산으로 받쳐집니다 (역할이 붙은 근거 3개) |
| OK | C9 | 비율성 행 28건이 모두 분모를 짚습니다 (그중 «해당없음» 선언 3건) |
| OK | C10 | 한계 8건이 모두 값 또는 이유를 갖췄습니다 · 값을 댄 것 4건 · 「말하지 않는다」 4건 |
| OK | C11 | 개인 수준 전이 주장 없음 (낱말 14개 · 인용부호 안과 부정문은 세지 않음) |
| OK | C12 | 원자료가 호 폴더 안에 있습니다 — 중간층이 없어 해당 없음 |
| OK | C13 | 사람이 본 인과 2건 — 「이유는」 근거있음 · 「이유는」 근거있음 |
| OK | C13 | 인과 표현 6건이 모두 근거를 짚거나 유보를 선언합니다 (변수 59개와 대조) |

## 9. 이 패킷에 «없는» 것

- **원자료 파일 자체** — 크기 때문입니다. 위 지문으로 대조하실 수 있습니다.
- `prep.py` · `대장만들기.py` 원문 — 필요하시면 따로 보내겠습니다 (각 20KB · 0KB).
- **우리가 이미 약하다고 보는 자리** — 일부러 뺐습니다. 적어 두면 그 자리만 보시게 됩니다.

## 10. 답해 주십시오

1. **제목이 본문보다 큽니까?**
2. **계산이 받치지 못하는 문장**을 찾아 주십시오 — 문장을 그대로 인용해서.
3. **방법 결정 아홉 줄 가운데 이 자료에 맞지 않는 것**이 있습니까?
4. **정제 규칙**이 결과를 한쪽으로 밀 수 있습니까?
5. **한계 가운데 본문의 주장을 실제로 위협하는 것**은 무엇입니까? 그리고 **적히지 않은 한계**가 있습니까?
6. 독자가 이 글을 읽고 **틀리게 행동할 수 있는 방식**이 있습니까?

지적하실 때 **원문·원자료와 대조한 결과인지, 추론인지 갈라 적어 주십시오.** 저희는 받은 지적을 전부 되돌려 보고 맞은 것만 채택합니다.