노인이 아이보다 많아진 해는 시군마다 다르다

노령화지수는 65세 이상 인구를 0~14세 인구로 나눈 값이다. 100을 넘으면 그 지역에 노인이 아이보다 많다는 뜻이다. 경기도 전체는 2011년 52.2에서 2025년 156.7로 3.0배가 됐고, 100을 넘어선 해는 2021년이다.

도 전체의 한 해는 시군의 사정을 가린다. 31개 시군 중 30곳이 이미 넘었고 남은 곳은 화성시 하나다. 넘어선 시점은 2011년 이전부터 2025년까지 흩어져 있는데, 2019년 한 해에만 7곳이 몰렸다. 2025년 지수는 가평군 479.1과 화성시 76.1로 6.3배 벌어져 있다.

경기 31개 시군의 노령화지수(65세 이상 인구를 0~14세 인구로 나눈 뒤 100을 곱한 값)가 처음 100을 넘어선 해. 점 옆 숫자는 2025년 지수다. 2011년에 이미 넘어 있던 4곳은 왼쪽 「2011 이전」 칸에, 아직 넘지 않은 화성시는 오른쪽 「아직」 칸에 두었다 — 두 칸은 연도가 아니라 범주다.

지수가 오르는 길은 둘이다 — 노인이 늘거나, 아이가 줄거나. 경기도는 둘 다였다. 65세 이상이 1,072,462명에서 2,434,194명으로 2.27배가 되는 동안 0~14세는 2,054,914명에서 1,553,679명으로 24.4% 줄었다. 지수배율은 두 배율의 나눗셈이라 2.27 ÷ 0.756 = 3.0으로 정확히 맞아떨어진다.

그런데 아이가 늘어난 시군도 6곳 있다. 아직 넘지 않은 화성시가 그중 하나다. 화성의 65세 이상은 2.87배로 경기 평균(2.27배)보다 오히려 빠르게 늘었다 — 넘지 않은 것은 노인이 안 늘어서가 아니라 0~14세가 32.7% 늘었기 때문이다. 하남시는 아이가 2.044배가 되고도 2024년에 넘었다. 같은 기간 노인이 3.72배가 됐기 때문이다.

한 번 넘으면 되돌아오지 않는가. 31곳 중 과천시만 예외였다. 2018년 103.5로 넘었다가 2020년 110.6까지 오른 뒤 다시 내려가 2024년 96.1이 됐고, 2025년 100.6으로 재역전했다. 과천도 아이가 늘어난 6곳 중 하나다(1.053배).

그래서

「경기도가 늙고 있다」는 한 문장은 2011년 이전에 이미 넘은 곳과 아직 넘지 않은 곳을 같은 칸에 넣는다. 가평군의 노령화지수는 화성시의 6.3배다. 도 단위로 대책을 설계하면 두 곳이 같은 시점에 있다고 가정하게 된다.

이 글이 한 주장과, 그것을 받치는 계산

문턱
경기 31개 시군 중 30곳이 노령화지수 100을 넘었고 남은 곳은 화성 하나다
넘어선 시군을 시기별로 갈라 세면 4 + 13 + 13 = 30곳이다. 「넘었다」는 문턱 판정이라 «아직 안 넘은 쪽»이 얼마나 여유가 있는지도 함께 대야 한다 — 화성은 76.1 으로 100 에서 멀다. 2019년 한 해에 7곳이 몰린 것도 시기별 개수로 확인된다.
N15N12N13N14N18견고성N16
구성
지수가 오른 것은 노인이 늘어서만이 아니라 아이가 줄어서이기도 하다
지수배율 3배는 노년배율 2.27배 ÷ 유소년배율 0.756배로 갈린다(검산 3배). 아이는 24.4% 줄었다. 두 몫을 따로 두지 않으면 「노인이 3배 늘었다」로 잘못 읽힌다.
N06N09N03N11몫N10

번호는 이 글이 쓴 값의 일련번호다. 아래 「출처」에서 어느 표의 어느 칸인지 볼 수 있다. 회색 꼬리표는 그 값이 맡은 역할을 뜻한다.

이 글은 어떻게 만들어졌나

출처 — 어느 표의 어느 칸인가

통계청 KOSIS 「행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~)」 · 주민등록 · 각 연 12월 기준 · OpenAPI orgId 101 · tblId DT_1B04005N · itmId T2(총인구수) · 2026-08-03 수집

한계 — 이 숫자가 말하지 않는 것

주민등록 인구라 내국인만 센다 — 안산·시흥처럼 외국인 비중이 큰 곳은 실제 거주 구성과 벌어진다. 통계표가 2011년부터라서 그 해에 이미 100을 넘어 있던 가평·연천·양평·여주 4곳은 「2011년 이전」이라고만 적을 수 있고 실제로 넘은 해는 알 수 없다. 노령화지수는 분자와 분모가 함께 움직이므로 노인이 늘지 않아도 아이가 줄면 오른다 — 그래서 두 배율을 따로 적었다. 과천시가 되돌아간 원인은 이 자료로 가릴 수 없다. 정비사업으로 젊은 가구가 들어왔을 가능성이 있다고 추정할 뿐이다. 2025년 값은 2025년 12월 기준이며, 여주군이 여주시로 승격(2013년)해 2011~2012년은 옛 행정구역 코드로 받았다.

이 글의 약점과, 그 약점의 크기

결론이 선다? 모른다
「30곳이 넘었다」는 100 을 문턱으로 센 개수다 — 아직 안 넘은 곳과의 거리를 함께 봐야 한다
남은 한 곳 화성은 76.1 으로 100 에서 멀어, 「30곳」이라는 개수는 경계에서 무르지 않다. 다만 «되돌아온» 사례가 하나 있다 — 과천은 103.5(2018) → 110.6(2020) → 96.1(2024) 로 내려갔다가 100.6(2025)로 다시 넘었다. 그래서 이 글은 「한 번 넘으면 되돌아오지 않는다」고 쓰지 않는다.
N15N18N27N24N25N26
결론을 좁혔다? 모른다
과천의 지수 세 해(2018·2020·2024)는 분자·분모를 받아 오지 않아 다시 계산되지 않는다
이 브리프의 원자료는 2011년과 2025년만 65세이상·0~14세 인구를 함께 받았다. 그래서 그 두 해의 지수(N01·N02·N17·N18·N20·N27)는 분자·분모로 다시 계산되지만, 과천의 2018·2020·2024 값은 KOSIS 가 낸 지수를 그대로 실은 것이다. 재역전한 2025년 값(100.6 = 12,737 ÷ 12,655)은 검산되므로 「과천이 2025년에 다시 넘었다」는 선다. 「2024년에 96.1 까지 내려갔다」는 받은 값을 그대로 옮긴 것이고, 그 사실을 여기 적어 둔다.
N27N39N40
말하지 않는다? 모른다
주민등록 인구라 내국인만 센다 — 안산·시흥처럼 외국인 비중이 큰 곳은 실제 구성과 벌어진다
이 표에 외국인 칸이 없어 크기를 낼 수 없다. 방향도 단정하지 않는다 — 외국인 주민은 청년층이 두터운 편이라 넣으면 지수가 내려갈 «가능성»이 있으나, 시군별 연령 구성을 주는 표가 없어 확인되지 않는다.
결론을 좁혔다? 모른다
통계표가 2011년부터라, 그 해에 이미 100을 넘어 있던 4곳은 실제로 넘은 해를 알 수 없다
가평·연천·양평·여주 4곳이 여기 해당한다. 그래서 이 글은 「언제 넘었나」를 30곳 전체에 대해 말하지 않고, 표가 시작된 뒤에 넘은 곳에 대해서만 시점을 적는다. 「2011년 이전」이라는 칸은 «모른다»의 다른 이름이다.
N12N15
말하지 않는다? 모른다
과천이 되돌아간 원인은 이 자료로 가릴 수 없다
정비사업으로 젊은 가구가 들어왔을 가능성이 있다고 추정할 뿐이다. 주택 준공·전입 자료를 붙여야 확인되는데 이 글에 없다. 값으로 낼 수 있는 것은 «아이가 늘었다»는 사실(유소년배율 1.053배)까지다.

보정하지 않은 것을 적기만 하지 않고, 보정하면 결론이 얼마나 흔들리는지를 값으로 냈습니다 — 5건 중 3건에 수치를 댔습니다. 번호는 이 글이 쓴 값의 일련번호입니다.

✓ 이 브리프의 모든 수치는 발행 전 데이터 검증 관문을 통과했습니다. 본문 수치는 전부 수치대장에 등록되고, 인용 수치는 원문에서 직접 확인한 위치가 기록된 것만 싣습니다. 정규 호와 같은 관문입니다.

이 글은 낸 뒤 1번 고쳤습니다 — 무엇을 고쳤는지는 근거 화면에 한 줄씩 적혀 있습니다.