농촌지역 인구감소 대응을 위한 지방자치단체 공공데이터 기반 이주 촉진 방안

지방소멸이라는 단어는 더 이상 과장이 아니다.
대한민국 농촌의 많은 읍·면 단위 행정구역은
이미 ‘인구 소멸 위기지역’으로 분류되었고,
아이의 울음소리조차 사라진 마을도 많다.
초등학교가 폐교되고, 보건지소가 문을 닫고,
버스는 하루 한 번만 다니며, 마을회관은 창고로 바뀌었다.

그러나 흥미로운 통계가 있다.
코로나19 이후 도시 탈출 현상이 늘며
귀농·귀촌 희망자 수가 꾸준히 증가하고 있고,
청년 농 창업, 디지털 노마드, 1인 자영업 형태로
‘도시를 떠나는 사람’도 서서히 늘고 있다.
문제는 이들의 이주가 정책이나 마을의 실상과 매끄럽게 연결되지 않는다는 점이다.

지금 필요한 것은 단순한 캠페인이 아니라
농촌 지역의 특성과 이주 희망자의 조건을 데이터로 매칭해주는 시스템이다.
예를 들어, 전라남도의 한 마을은 주거 공간은 있으나 일자리가 없고,
경상북도의 다른 마을은 일자리 자리는 있으나 정주 지원책이 약하다면,
이를 통합적으로 분석하여 도시민에게 가장 적합한 이주지를 안내할 수 있어야 한다.

이 글은 바로 그 전략을 다룬다.
공공데이터를 기반으로 농촌 인구감소를 정밀 진단하고,
이주를 유도하기 위한 데이터 기반 정주전략, 직업 매칭, 정책 설계를 함께 살펴볼 것이다.

 

 

 

지방자치단체 공공데이터를 통한 농촌 인구감소의 실제 규모와 구조적 원인 분석

대한민국의 농촌은 현재 진행형으로 인구를 잃고 있다.
이는 단지 출산율 저하의 문제가 아니라,
청년 이탈 + 고령화 + 외부 유입 부족이 겹친 복합적 인구 감소 현상이다.

● 전국적 인구소멸 위험 지역의 확산

• 2024년 행정안전부 발표에 따르면
  지방자치단체 228곳 중 117개 지역이 ‘소멸위험지역’으로 분류되었다.
  특히 경북, 전남, 강원 등 산간·내륙 농촌 지역에 집중되어 있다.

→ 10년 내 청년 인구 비율이 10% 미만인 마을이 전체의 62.4%에 달함

● 청년 이탈과 고령 인구 집중

• 농촌 고령화율(65세 이상)은 2023년 기준 43.2%로
  도시지역(15.9%)의 약 3배 수준이다.
  반면, 청년(20~39세)은 농촌 전체 인구의 8.6%에 불과하다.
  이는 농촌의 사회·경제적 재생산 능력이 급격히 저하되고 있음을 뜻한다.

● 외부 유입 유도 정책의 단절성

• 귀농·귀촌 정책은 각 지자체마다 다양하게 운영되고 있지만,
  주거, 일자리, 교육, 문화 인프라가 분절되어 제공되며
  귀촌자에게 생활 기반을 일관되게 제공하지 못하는 한계가 있다.

→ 귀촌 후 1년 내 도시로 복귀하는 비율이 28.3%에 달함 (국토연구원, 2023)

이러한 현실은
단순히 ‘사람이 안 오는 것’이 아니라
와도 정착하지 못하는 구조임을 말해준다.
이제 농촌은 단순한 공간이 아닌
‘누가, 어떻게, 얼마나 오래 살 수 있는가’를 분석하고 설계해야 할 정책대상 지역이다.

 

 

지방자치단체 공공데이터로 파악하는 이주 촉진 요소 분석

농촌 이주를 촉진하기 위해서는
이주자와 수용지역 간의 객관적인 데이터 기반 매칭 시스템이 필요하다.
다양한 공공데이터는 그 기반이 될 수 있다.

● 지역별 인구구조 및 정주지수 데이터 (통계청, 행안부)

• 연령별 인구구성, 가구수 변화, 고령화율
• 전입·전출률, 1인가구 비율, 평균 거주 기간 등

→ 예: 충북 옥천군은 고령인구 47%, 평균 거주기간 24.1년
→ 경북 예천군은 청년층 이주 비율 3.7%로 전국 최저

● 농촌 정주여건 데이터 (국토부·한국농촌경제연구원)

• 주택공급률, 보건시설 접근성, 교육시설 분포
• 상하수도 보급률, 통신망 품질, 대중교통 접근성

→ 전남 해남군은 임대형 귀촌주택 보급률 63%
→ 경북 영양군은 보건소 접근성 최하위 (읍면 간 평균 거리 14km 이상)

● 귀농·귀촌 프로그램 참여 데이터 (지자체 + 농정원)

• 교육 프로그램 이수율, 창업 전환율, 이탈률
• 귀농 후 농업창업 지속률

→ 교육 이수자 중 창업 전환율 34.5%
→ 2년 이상 지속 농업 종사자 비율은 12%에 그침

● 지역 일자리 정보 (워크넷 + 지방고용노동청)

• 농업 외에도 농촌형 서비스 일자리, 사회적경제 일자리, 돌봄직, 스마트팜 관리직 등
  → 지역별 일자리 수요와 근무환경을 비교 분석 가능

이러한 데이터는
‘어떤 도시민에게 어떤 마을이 적합한지’
또는 ‘이 마을은 어떤 사람이 와야 정착할 수 있는지’를
정량적 매칭 모델로 구성할 수 있는 핵심 자원이다.

 

 

이주 유도 정책 설계를 위한 맞춤형 데이터 기반 전략

단순한 홍보가 아닌 이주자 정착률을 높이기 위한 전략은 다음과 같은 방향으로 설계 가능하다.

① 지역 특성 기반 맞춤형 이주자 추천 시스템 구축

• ‘도시 청년 A는 IT 재택 근무 가능 → 통신망 우수한 농촌 추천’
• ‘은퇴한 부부 B는 주거·의료가 핵심 → 보건소 밀집 지역 우선 제안’
  → 거주자 특성과 지역 조건을 데이터로 매칭하는 알고리즘 설계

→ 예: 강원도는 2024년부터 ‘귀촌 추천지 알고리즘 시범 도입’
→ 청년창업 매칭 성공률 42% → 2023년 대비 11%p 상승

② 이주 전환률을 높이기 위한 정주인프라 연계 설계

• 귀농교육 이수자 → 지역 주택 자동 매칭
• 창업 대상자 → 지역 빈 점포 데이터 자동 연결
• 아이 동반 이주자 → 인근 초중고 등하교 시스템 분석 후 배치

→ 이주자의 ‘삶 전반’을 연결하는 데이터 기반 시스템

③ 정착 후 사후관리 체계 고도화

• 이주 후 6개월/1년/2년 단위 정착도 설문 + 데이터 축적
  → 불만족 요소 분석 → 정책 피드백으로 순환

→ 경북 문경시는 ‘귀촌자 모니터링 전담팀’ 운영
→ 2023년 기준 정착률 81.2%로 전국 최고 수준

이와 같은 전략은 단순한 이주 유도가 아닌 정주 지속성 확보에 초점을 둔다.
‘살러 오는 사람’이 아니라, ‘머무는 사람’을 만드는 과정이다.

 

 

지속 가능한 농촌 인구 유지 체계 구축을 위한 제도 설계

농촌 인구 회복은 단기 이벤트가 아닌 국가 전략적 과제다.
따라서 아래와 같은 지속 가능한 구조 설계가 필요하다.

● ‘농촌 정주전략 센터’ 설립 및 전국 확대

• 농림축산식품부 주관, 통계청·행안부 연계
  → 전국 이주 희망자 DB와 지역 농촌 수요 DB 통합 관리

→ 농촌형 HR 플랫폼으로 기능

● 디지털 정주지수 공개 시스템 구축

• 모든 농촌 읍·면 단위 마을의
  주거·일자리·문화·교통·보건 지표를 공개
  → 시민이 직접 비교하고 이주지 선택 가능

→ LH·국토정보플랫폼과 연계 가능

● 이주 인센티브 + 로컬 거버넌스 연계

• 마을 단위에서 ‘이주자 맞춤형 돌봄/생활 도움단’ 구성
  → 마을공동체에 이주자 지원 예산 연동
  → 공동체 참여율 제고

→ 제주 A읍은 이주자 가족 정착률 92% 유지 중

이처럼 농촌은 더 이상 ‘비어 있는 공간’이 아니라,
정책과 데이터를 통해 ‘사람을 부를 수 있는 가능성 있는 공간’이 되어야 한다.