저출산이 계속되면 2070년 우리나라는?

합계출산율이 0.7 안팎에 머무는 채로 시간이 흐르면 한국의 인구 피라미드(나이별 인구를 쌓은 그림)는 어떤 모양이 될까요? 출산율, 이민, 오래 사는 정도를 바꿔 가며 2024년부터 2070년까지 한 해씩 지켜봅니다.

모델은 이렇게 움직입니다

0세부터 100세 이상까지 나이별 인구를 한 살 단위로 두고, 해마다 모든 사람이 한 살씩 나이를 먹습니다. 이것이 인구 추계의 기본 방식인 "코호트 요인법"입니다.
출산: 합계출산율(한 여성이 평생 낳는 아이 수)을 15~49세 여성의 연령별 출산율 곡선에 나누어 적용합니다. 남녀는 합쳐서 계산하고, 각 나이의 절반이 여성이라고 가정합니다.
사망: 나이가 많을수록 사망 확률이 커지는 곡선을 쓰고, 그 해의 기대수명이 나오도록 맞춥니다. 기대수명은 슬라이더로 10년마다 얼마나 늘지 정합니다.
이민: 해마다 정해진 수의 사람이 20~39세로 들어오거나(양수) 나갑니다(음수).
2024년 연령 구조는 공식 연령별 통계가 아니라 근사입니다. 공표된 연령대 비중(0~14세 약 10.6%, 15~64세 약 70.2%, 65세 이상 약 19.2%)에 맞춘 값이에요.

직접 돌려보기

합계출산율(여성 1명이 평생 낳는 아이 수) 2023년 한국은 약 0.72였고, 이 값이 계속된다고 가정한 것이 기본값입니다 (인구 유지 수준은 약 2.1)

들어오는 사람 − 나가는 사람(순이민) 해마다 늘거나 줄어드는 인원(천 명). 0은 오가는 사람이 없다는 가정

오래 사는 정도(기대수명) 증가 10년마다 늘어나는 기대수명(년). 2024년 기대수명은 83.5세로 시작

① 인구 피라미드가 바뀌는 모습

한 줄이 한 살입니다. 초록은 0~14세, 파랑은 15~64세, 금색은 65세 이상이고, 회색 선은 2024년의 모양이에요. 시간이 흐르며 아래(젊은 층)가 좁아지고 위(고령층)가 두꺼워지는지 보세요.

② 총인구의 변화

파란 선이 지금 설정, 점선은 같은 이민·기대수명에서 합계출산율이 0.7일 때(회색)와 1.5일 때(초록)입니다.

③ 나이 든 사람이 얼마나 늘까

노년부양비는 65세 이상 인구를 15~64세 인구로 나눈 값이에요. 100%면 일할 나이 한 명이 노인 한 명을 "떠받치는" 셈입니다.

④ 출산율이 달라지면 2070년은 어떻게 될까

가로는 합계출산율, 세로는 2070년의 값입니다. 파란 선은 2024년 인구 대비 2070년 인구, 금색 선은 2070년 65세 이상 비중이에요.

계산 중…

이 결과가 말하는 것, 말하지 않는 것

말하는 것:

출산율이 낮게 유지되면 크게 줄지만, 2.1로 회복돼도 한동안은 줄어요. 0.72는 2070년 약 2,940만 명, 2.1은 약 4,720만 명이었어요.
지금 태어나는 아이가 적으면 앞으로 부모가 될 사람도 적어요. 그래서 출산율 숫자는 바로 바뀌어도, 인구와 나이 구성은 수십 년에 걸쳐 천천히 따라와요.
0.72가 이어지면 2070년에 65세 이상이 54%예요. 고령화는 출산율 하나가 아니라 이미 태어난 세대의 크기와 오래 사는 정도가 함께 만든 결과로 볼 수 있어요.
그렇다면 2070년 숫자를 볼 땐 출산율 하나보다 이미 태어난 세대의 크기를 먼저 보면 돼요. 이 모델에선 1.5로 올려도 약 3,860만 명, 2.1이어도 약 4,720만 명으로 지금보다 적었어요.

상세 설명

말하는 것: 합계출산율이 0.72로 유지되면, 이 모델에서 2070년 총인구는 약 2,940만 명으로 줄고 65세 이상이 54%를 차지합니다. 출산율을 1.5까지 올려도 2070년 인구는 약 3,860만 명으로 지금보다 적고, 인구를 지금 수준으로 유지하려면 출산율 회복과 이민 같은 큰 변화가 함께 필요합니다. 고령화는 출산율만이 아니라 이미 태어난 세대의 크기와 기대수명이 함께 만드는 결과예요.

말하지 않는 것:

통계청의 공식 추계도 미래 예측도 아니고, 어떤 정책이 옳은지도 말하지 않아요.
출산율을 고정했고 이민·정책 효과는 평가하지 않아서, 공식 추계와 숫자가 달라요. 가정은 공식 추계와 비교하며 따로 확인해야 해요.

상세 설명

말하지 않는 것: 통계청의 공식 인구 추계가 아니고 미래를 예측하는 것도 아닙니다. 출산율이 고정되어 있다는 가정, 남녀를 합친 계산, 근사한 2024년 연령 구조 때문에 공식 추계와 숫자가 다릅니다. 이 모델은 어떤 정책이 옳은지에 대해 말하지 않으며, 이민이나 출산 정책의 효과를 평가하지도 않습니다.

이론적 근거와 구현 메모

모델의 뿌리: 인구 추계의 표준 방법인 코호트 요인법입니다. 같은 해에 태어난 집단(코호트)을 해마다 한 살씩 옮기며 출생·사망·이동을 더하는 방식으로, Whelpton (1936)이 정리했다고 알려져 있습니다. 나이별 인구를 행렬 곱으로 다루는 수학은 Leslie (1945, Biometrika)의 연구가 대표적이고, 나이가 들수록 사망 확률이 지수적으로 커진다는 생각은 Gompertz (1825)로 거슬러 올라갑니다.
핵심 가정과 수식: P(a+1, t+1) = P(a, t)·S(a, t) + M(a), 출생은 B(t) = TFR × Σ f(a)·(여성 수 P(a, t)/2)입니다. S는 생존율, M은 이민, f(a)는 15~49세 출산 연령 분포(합이 1)입니다. 슬라이더는 TFR, M의 크기, 해마다 기대수명이 늘어나는 정도를 정합니다.
이 프로젝트의 단순화: 남녀를 합쳐 절반을 여성으로 가정하고, 출산 연령 곡선(평균 32.5세, 표준편차 4.5)과 사망 곡선의 모양, 이민이 20~39세로만 들어오는 것은 이 프로젝트가 정한 값입니다. 2024년 한 살 단위 인구는 공식 자료가 아니라 공표된 세 연령대 비중에 맞춘 근사이고, 출산율은 2070년까지 고정입니다.
이론값과 시뮬레이션: 이 모델의 숫자는 검증 스크립트 출력입니다. 합계출산율 2.1이어도 2070년 인구는 4,720만 명으로 2024년(약 5,170만 명)의 91%인데, 이미 태어난 세대가 작아 출산율을 회복해도 한동안 줄기 때문입니다. 비교 대상으로 통계청 2023년 12월 장래인구추계(중위, 보도 기준)는 2072년 약 3,600만 명, 65세 이상 47.7%이고 출산율이 0.65에서 1.08로 회복한다고 가정합니다. 이 모델은 0.72 고정으로 2,820만 명, 54.6%로, 출산율 가정이 다른 만큼 차이가 납니다.
더 읽을거리: Preston, Heuveline, Guillot (2001), 『Demography: Measuring and Modeling Population Processes』, Blackwell. Leslie (1945), "On the use of matrices in certain population mathematics", Biometrika. 한국의 공식 수치는 통계청(KOSTAT)의 장래인구추계 원자료를 직접 확인하세요.
확인한 수치(언론 보도로 확인, 통계청 원자료는 직접 보지 못함): 2023년 합계출산율 0.72(2022년 0.78), 2024년 연령별 비중 15~64세 70.2%·65세 이상 19.2%, 총인구 약 5,170만~5,200만 명, 2023년 기대수명 83.5세(OECD 보건통계).
연령별 인구(한 살 단위)는 공식 값이 아닙니다. 연도별 출생아 수(대략값)와 생존율로 모양을 만들고 세 연령대 합계를 공표 비중에 맞췄습니다. 그래서 2024년 중위연령은 모델에서 약 47.5세로, 실제와 차이가 있을 수 있습니다.
출산은 15~49세 여성의 연령별 출산율 곡선(평균 32.5세, 표준편차 4.5)에 합계출산율을 나눠 적용하고, 사망은 지수적으로 커지는 사망확률을 기대수명에 맞춰 보정합니다. 검증은 node tools/validate-population.js로 할 수 있습니다.
②번 그래프의 기준선(합계출산율 0.7, 1.5)과 ④번 그래프는 현재 이민·기대수명 설정을 그대로 두고 출산율만 바꿔 계산합니다.