{
"형식": "brief",
"no": 8,
"slug": "b08-gg-population-shift",
"title": "경기도 인구는 늘었다. 시군 10곳은 줄었다",
"date": "2026-08",
"workdir": "analysis",
"steps": [
{
"name": "analyze",
"script": "prep.py"
}
],
"outputs": {
"ledger": "수치대장.csv",
"html": "브리프.html",
"raw": "analysis/raw.csv"
},
"sanity": {
"key": "시군",
"rows": 32,
"columns": [
"시군",
"유형",
"인구_2011",
"인구_2025",
"증감",
"증감률",
"최근증감",
"방향바뀜"
],
"no_nulls": true,
"drift_pct": 20
},
"brief": {
"관점": "비교",
"방법": {
"이름": "합계 분해",
"왜": "도 전체 증가 179만 명은 늘어난 21곳의 증가분(227만)에서 줄어든 10곳의 감소분(48만)을 뺀 값이다. 총량 하나만 보면 상쇄된 48만이 계산에서 사라진다. 기사가 한 것처럼 상위 몇 곳을 되읽으면 순위표가 되는데, 그건 데이터 전달이지 분석이 아니다. 합계를 두 덩어리로 갈라 보면 «총량이 무엇을 상쇄한 값인가»가 나오고, 시군 합이 도 전체와 정확히 맞는지로 스스로 검산된다. 여기에 구간을 나눠(2011→2025 전체 · 2020→2025 최근) 방향이 바뀐 곳을 갈랐다."
},
"dek": "14년 사이 경기도 인구는 179만 명 늘었다. 그런데 31개 시군 중 10곳은 줄었고, 늘어난 곳 가운데 4곳도 최근 5년만 보면 증가가 멈췄다.",
"chart": "analysis/chart.png",
"chart_cap": "경기 31개 시군의 주민등록인구 증감(2011년 12월 → 2025년 12월, 만 명). 파란색이 늘어난 21곳, 붉은색이 줄어든 10곳이다. 마름모는 15년 전체로는 늘었지만 2020년 이후로는 줄어든 4곳을 가리킨다.",
"chart2": "analysis/chart2.png",
"chart2_cap": "「경기도 인구가 늘었다」는 두 덩어리의 차액이다. 늘어난 21곳이 더한 227만 명에서 줄어든 10곳이 잃은 48만 명을 뺀 것이 순증가 179만 명이다.",
"body": [
"경기도 주민등록인구는 2011년 말 {{N02:,}}명에서 2025년 말 {{N03:,}}명이 됐다. 14년 사이 {{N05}}% 늘었다. 도 단위 총량만 보면 경기도는 커진 곳이다.",
"그런데 이 증가는 {{N01:,}}개 시군이 고르게 커져서 생긴 값이 아니다. 인구가 늘어난 시군은 {{N06:,}}곳, 줄어든 시군은 {{N07:,}}곳이다. 늘어난 {{N06:,}}곳의 증가분은 {{N08:,}}명이고, 줄어든 {{N07:,}}곳의 감소분은 {{N09:,}}명이다. 두 덩어리의 차액이 경기도의 순증가 {{N04:,}}명이다.",
"여기서 한 걸음 더 간다. 두 덩어리를 상쇄하지 않고 그냥 더하면 {{N28:,}}명이 된다 — 이것은 실제로 이사한 사람 수가 아니라 시군별 순증감의 절댓값을 더한 값이다. 도 전체 총량으로 보이는 {{N04:,}}명은 그중 {{N29}}%다. 나머지는 늘어난 곳과 줄어든 곳이 서로를 지우면서 총량에서 빠졌다. 시군 하나하나로 내려가면 쏠림이 더 뚜렷하다 — {{N01:,}}곳의 증감을 평균 내면 {{N30:,.0f}}명이지만, 딱 가운데에 선 시군은 {{N31:,}}명이다. 평균은 크게 는 몇 곳이 끌어올린 값이라, 절반의 시군은 평균 근처에도 없다.",
"늘어난 쪽도 고르지 않다. 화성시 한 곳이 {{N11:,}}명 늘어, 순증가(증가분에서 감소분을 뺀 값)의 {{N13:.1f}}%를 혼자 만들었다. 김포시({{N14:,}}명)와 용인시({{N15:,}}명)를 더하면 세 곳이 순증가의 {{N16}}%다. 화성시 인구는 이 기간 {{N12}}% 늘었다 — 거의 두 배가 됐다.",
"줄어든 10곳은 한 부류가 아니다. 감소 폭이 가장 큰 곳은 부천시로 {{N17:,}}명({{N18}}%)이고, 안산시 {{N19:,}}명, 성남시 {{N20:,}}명이 뒤를 잇는다. 여기에 포천시·동두천시·연천군 같은 경기 북부도 함께 들어 있다. 이 표로는 두 부류 가운데 어느 쪽도 감소의 원인을 가릴 수 없다.",
"14년을 한 덩어리로 보면 지워지는 것도 있다. 고양시는 그 기간 {{N21:,}}명 늘어 증가 시군에 들어가지만, 2020년 말 이후로만 보면 {{N22:,}}명이다. 이렇게 방향이 바뀐 곳이 늘어난 {{N06:,}}곳 가운데 {{N23:,}}곳 있다. 다만 그중 의정부시와 가평군은 감소라기보다 정체에 가깝다 — 5년 동안 각각 {{N26}}%, {{N27:.2f}}% 움직였다. 지금 늘고 있는 곳과 예전에 늘었던 곳은 다르다."
],
"sowhat": "「경기도 인구가 늘었다」는 문장은 {{N01:,}}개 시군 중 {{N06:,}}곳의 이야기이고, 그중에서도 세 곳이 순증가의 절반을 만든 이야기다. 나머지 {{N07:,}}곳에서는 주민등록인구가 {{N09:,}}명 줄었다. 총량은 이 두 덩어리를 상쇄해 하나의 숫자로 보여주기 때문에, 도 단위 지표만 보고 지역 수요를 가늠하면 줄어드는 곳이 계산에서 사라진다. 방향이 바뀐 {{N23:,}}곳처럼 지금 어디로 가고 있는지는 구간을 나눠 봐야 보인다. 다만 총인구 하나로는 어떤 수요도 직접 말할 수 없다 — 연령 구조와 생활인구가 함께 있어야 한다.",
"정합": [
{
"말": "구성",
"주장": "「경기도 인구가 늘었다」는 총량은, 늘어난 곳과 줄어든 곳이 서로를 지우고 남은 값이다",
"근거": [
"N08",
"N09",
"N28",
"N29:몫"
],
"한마디": "증가분 {{N08:,}}명과 감소분 {{N09:,}}명을 상쇄하지 않고 더하면 실제로 움직인 인구는 {{N28:,}}명이다. 총량 {{N04:,}}명은 그중 {{N29}}%다. 크기 두 개를 나란히 적는 것과 «몫»을 내는 것은 다른 일이고, 총량이 얼마를 지웠는지는 몫으로만 보인다."
},
{
"말": "분포",
"주장": "시군을 평균 하나로 묶으면 그 안의 격차가 보이지 않는다",
"근거": [
"N30",
"N31:퍼짐"
],
"한마디": "{{N01:,}}개 시군 증감의 평균은 {{N30:,.0f}}명인데 중앙값은 {{N31:,}}명이다. 평균이 중앙값보다 세 배 이상 크다는 것은 소수의 큰 증가가 평균을 끌어올렸다는 뜻이고, 절반의 시군은 평균 근처에도 없다는 뜻이다. 「늘어난 곳이 21곳」이라는 «개수»로는 이 폭이 안 나온다."
},
{
"말": "구성",
"주장": "순증가의 절반은 세 시가 만들었다",
"근거": [
"N11",
"N13:몫",
"N16:몫"
],
"한마디": "화성시 한 곳이 순증가의 {{N13:.1f}}%, 김포·용인을 더한 세 곳이 {{N16}}%다. 늘어난 시군을 세는 것으로는 이 쏠림이 안 보인다 — 몫을 값으로 내야 「고르게 늘었다」와 갈린다."
}
],
"과정": "소재가 된 기사는 「화성·평택 웃고 수원·성남 울었다」로 네 곳을 들었다. 그 네 곳을 되읽으면 순위표가 된다 — 그건 데이터 전달이지 분석이 아니다. 그래서 31개 시군을 전부 받아 도 전체 증가가 어떻게 만들어진 값인가를 분해하는 쪽으로 방향을 잡았다. 증가분 합에서 감소분 합을 뺀 것이 순증가라는 항등식이라, 시군 합이 도 전체와 정확히 맞는지로 스스로 검산된다.\n\n처음에는 기사 제목대로 「경기도 인구 1422만 돌파」를 축으로 삼으려 했다. 그런데 표를 받아 보니 2025년 말 값이 달랐다 — 기사는 외국인을 포함한 총인구를 쓴 것으로 보이고 이 표는 내국인만 센다. 총량을 제목에 두는 것을 포기하고 그 총량이 무엇으로 이루어졌는지로 방향을 틀었다.\n\n버린 각도도 적어 둔다. 연령별 분해는 같은 표로 가능하지만 브리프 04가 이미 그 축을 썼다. 외국인을 포함한 실거주 규모는 이 표로 불가능하고, 등록외국인 표는 지역코드 체계가 달라 이번엔 접었다. 증감의 원인(전입·전출)은 인구이동통계가 따로 있어야 한다.\n\n차트는 처음에 증감률(%)로 그렸다가 절대 인원으로 바꿨다. 비율로 그리면 하남·과천처럼 작은 도시가 화면을 지배해 「어디서 사람이 늘었나」가 안 보인다.",
"source": "통계청 KOSIS 「행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~)」(tblId DT_1B04005N, 항목 T2 총인구수, 연령 「계」, 경기도 및 31개 시군, 2011~2025 각 연 12월 기준) · 2026-08-24 수집",
"limit": "이 표는 내국인만 센다. 등록외국인이 많은 도시는 실제 거주 규모와 벌어지는데, 특히 안산시의 감소 폭은 내국인 기준이라는 점을 빼고 읽으면 안 된다. 주민등록은 실제 거주지가 아니라 등록지 기준이라 대학가·군부대처럼 등록과 거주가 어긋나는 지역은 값이 실제와 다르다. 증감의 원인(출생·사망·전입·전출)은 이 표로 가를 수 없다 — 이 글은 얼마나 어디서까지만 말한다. 일반구(수원 장안구 등)와 북부출장소는 빼고 시·군 단위로만 봤고, 2013년 승격한 여주시는 2011~2012년의 「여주군」을 이어 붙였다. 시군 31곳의 증감을 더한 값과 도 전체 증감은 정확히 같았다({{N10:,}}명). 이 글은 2011년 말과 2025년 말 두 시점(그리고 2020년 말)을 견준 것이고, 그 사이 해마다 어떻게 움직였는지는 이 글의 원자료에 담지 않았다 — 「해마다 늘었다」처럼 매년의 방향을 말하려면 연도별 값을 함께 실어야 한다.",
"chart_card": "analysis/chart2.png",
"chart_card_cap": "늘어난 21곳이 더한 227만 명에서 줄어든 10곳이 잃은 48만 명을 뺀 것이 경기도의 순증가 179만 명이다.",
"검증": [
{
"한계": "두 시점(2011·2025)만 견줬다 — 그 사이 해마다 어떻게 움직였는지는 이 글에 없다",
"방향": "내려간다",
"크기": [
"N05",
"N39",
"N23",
"N26",
"N27"
],
"판정": "결론을 좁혔다",
"왜": "그래서 «중간 한 점»(2020년)을 넣어 구간을 갈라 봤다. 14년 전체로는 도 전체가 {{N05}}% 늘었는데, 최근 5년만 보면 {{N39}}% 다 — 방향은 같지만 속도가 다르다. 시군 단위로는 {{N23}}곳이 앞 구간과 최근 구간의 «방향이 뒤바뀌었고», 의정부({{N26}}%)·가평({{N27}}%)처럼 0에 붙어 있는 곳도 있다. 그래서 이 글은 「해마다 늘었다」처럼 매년의 방향을 말하지 않고, 두 시점 사이의 «순증감»과 «어디서»까지만 쓴다."
},
{
"한계": "원자료의 «증감률» 칸을 그대로 쓰면 그 칸이 틀렸을 때 같이 틀린다",
"방향": "모른다",
"크기": [
"N05",
"N12",
"N18",
"N26",
"N27"
],
"판정": "결론이 선다",
"왜": "본문에 실은 증감률 다섯 개는 원자료에서 «베끼지 않고» 각각의 분자·분모로 다시 계산한 값이다. 그렇게 해도 값은 하나도 달라지지 않았다 — 즉 원자료의 증감률 칸과 우리가 다시 계산한 값이 소수 둘째 자리까지 일치한다. 베낀 값은 「대장에 있다」는 것만 보증하지 「맞다」는 것을 보증하지 않는다."
},
{
"한계": "이 표는 내국인만 센다 — 등록외국인이 많은 도시는 실제 거주 규모와 벌어진다",
"방향": "모른다",
"크기": [],
"판정": "말하지 않는다",
"왜": "특히 안산의 감소 폭은 내국인 기준이라는 점을 빼고 읽으면 안 된다 — 안산 한 곳만 놓고 보면 외국인 주민이 빠진 만큼 실제 거주 규모보다 «적게» 잡히는 쪽이다. 그러나 이 글은 31개 시군을 함께 놓고 «어디가 늘고 줄었나»를 말하므로, 도시마다 외국인 증감이 서로 달랐다면 순위와 방향이 어느 쪽으로 움직일지 정해지지 않는다. 이 표에 외국인 칸이 없고 다른 표는 집계 정의와 시점이 달라 크기를 못 낸다."
},
{
"한계": "주민등록은 실제 거주지가 아니라 등록지 기준이다",
"방향": "모른다",
"크기": [],
"판정": "말하지 않는다",
"왜": "대학가·군부대처럼 등록과 거주가 어긋나는 지역은 값이 실제와 다르다. 어긋난 폭을 재려면 거주 실태 조사가 필요한데 시군·연도 단위로 그런 표가 없다. 이 한계는 개별 시군 값에 걸리고, 「도 전체는 늘었는데 10곳은 줄었다」는 대비 자체를 뒤집지는 않는다."
},
{
"한계": "증감의 원인(출생·사망·전입·전출)은 이 표로 가를 수 없다",
"방향": "모른다",
"크기": [],
"판정": "말하지 않는다",
"왜": "이 글은 «얼마나 어디서»까지만 말한다. 자연증가와 사회증가를 가르려면 인구동향과 이동통계를 붙여야 하고, 그러면 코드 체계가 다른 표를 결합하는 문제가 새로 생긴다. 원인을 적지 않은 것은 빠뜨린 것이 아니라 이 자료로 할 수 없어서다."
},
{
"한계": "일반구·북부출장소를 빼고 시·군 단위로만 봤고, 여주는 2013년 승격 전의 「여주군」을 이어 붙였다",
"방향": "모른다",
"크기": [
"N01",
"N10"
],
"판정": "결론을 좁혔다",
"왜": "묶음을 잘못 잡으면 합이 안 맞는다. {{N01}}개 시군의 증감을 더한 값이 도 전체 증감과 정확히 같았다({{N10:,}}명). 이 검산이 잡는 것은 누락과 중복이다. 잡지 못하는 것도 분명하다 — 두 시군의 값이 «서로 바뀌어» 들어가도 합계는 그대로다. 그래서 「31곳을 빠짐없이 한 번씩 셌다」까지가 이 값으로 서는 결론이고, 「각 시군에 옳게 배정됐다」는 여기서 나오지 않는다."
},
{
"한계": "「움직인 인구」를 순증감의 절댓값 합으로 잰다 — 실제 이동자 수가 아니다",
"방향": "모른다",
"크기": [
"N28",
"N08",
"N09"
],
"판정": "결론을 좁혔다",
"왜": "각 시군 안에서 전입과 전출은 이미 상쇄된 뒤의 값이라, 같은 수가 들어오고 나간 도시는 0으로 잡힌다. 그래서 실제 이동자 수는 {{N28:,}}명 이상이다 — 이 값은 «하한»이지 이동량 자체가 아니다(늘어난 몫 {{N08:,}} + 줄어든 몫 {{N09:,}}). 실제 이동자를 재려면 인구이동통계를 붙여야 하고, 그 표는 시군구 «내부» 이동이 섞여 있어 또 다른 보정이 필요하다. 그래서 이 글은 「얼마나 이동했나」가 아니라 「도 전체 한 값이 얼마나 상쇄된 결과인가」까지만 말한다."
}
]
},
"_주석": {
"rows": "31개 시군 + 경기도 전체 = 32행",
"★유형": "raw.csv 의 「유형」 열이 시군(31)과 도전체(1)를 가른다. 대장의 aggsum:<열>:시군 이 도 전체를 빨아들이지 않게 하는 장치다 — B04 에서 정립.",
"★항등식": "증가분 합 − 감소분 합 = 순증가. 이 글의 뼈대이고, 시군 합(1,792,720)이 도 전체 증감과 정확히 일치하는 것으로 검산했다."
},
"고친이력": [
{
"때": "2026-09-06",
"무엇": "약점 표에서 검수 날짜표 세 곳을 걷어내고, 「다시 계산하게 «바꿨다»(2026-08-29)」를 「다시 계산한 값이다」로 고쳤다",
"왜": "발행되는 것은 글이지 작업 일지가 아니다. 방법 서술은 남기고 변경 이력만 뺐다",
"찾은곳": "우리"
},
{
"때": "2026-09-06",
"무엇": "글에 쓰던 내부 메모 기호(경고 표시)를 빼고, 「대장에 등록했다」처럼 우리끼리 쓰던 말을 독자의 말로 바꿨다. 소스 주석에 남아 있던 작업 메모도 걷었다",
"왜": "매거진은 밖으로 나가는 글인데 내부 작업 문서의 표기가 그대로 실려 있었다 — 수치와 주장은 바뀌지 않았다",
"찾은곳": "우리"
}
]
}