본 논문의 주된 연구 목적은 우리나라 소지역 인구 추계 방법론으로서 추세외삽법이 가지는 가능성과 한계를 검토하는 것이다. 추세외삽법은 크게 단순외삽법, 복잡외삽법, 비율외삽법으로 범주화되며, 활용되는 과거 정보의 양과 미래 경향성의 형태에 대한 가정에 따라 모두 11개의 세부 기법으로 나눠진다. 세부 기법의 실행성을 평가하기 위해 서울시 노원구와 송파구에 대한 미래 인구 추계를 실행하였다. 중요한 결과는 다음과 같다. 첫째, 미래로 갈수록 추계 기법간 편차가 증가한다. 둘째, 매우 빠르게 인구가 증가하거나 감소하는 지역의 경우 다항곡선적합법이나 로지스틱곡선적합법은 상대적으로 그 적절성이 떨어진다. 셋째, 상위 공간단위의 인구 증감과 그 방향이나 정도에서 다른 특성을 보이는 하위 지역의 경우는 비율외삽법에 속하는 기법의 적절성이 상대적으로 낮다. 넷째, 과거인구 변화 패턴이 복잡한 지역의 경우, ARIMA 모형의 장점이 가장 잘 드러난다. 소지역 인구 추계를 위한 추세외삽법의 가능성을 극대화하기 위해서는 다음의 두 가지가 고려될 필요가 있다. 첫째, 특정 추계 기법의 결과에 전적으로 의존할 것이 아니라 여러 추계 기법의 결과에 대해 일종의 절충적 관점을 채택할 필요가 있다. 둘째, 추세외삽법에 의한 소지역 인구 추계값은, 독립적인 차상위 공간단위의 추계값을 통한 통제 과정을 반드시 거쳐야 한다

The main objective of this paper is to provide a detailed discussion on possibilities and limitations of various trend extrapolation methods for small area population projections. Trend extrapolation methods are grouped into three categories, simple extrapolation, complex extrapolation, and ratio extrapolation, and are subdivided into 11 techniques in terms of how much past information is utilized and how to depict the future trend. Those 11 techniques are applied to a case study for two districts in Seoul, Nowon-gu and Songpa-gu. Main findings are as follows. First, the more distant future the population projection is done for, the more variable results the different extrapolation techniques yield. Second, polynomial curve fitting and logistic curve fitting techniques appear to be relatively less efficient for small areas having experienced a rapid population increase or decrease. Third, some ratio extrapolation methods seem to be relatively less suitable for small areas which have been largely deviated from their higher-level areas in terms of the amount and direction of population growth. Forth, ARIMA models work better than any other methods for small areas having experienced a complex population growth pattern. The study offers two lessons to improve the extrapolation methods’ practicability for small area population projections. One is that an eclectic perspective is needed to harness projection results from multiple methods rather than depending exclusively upon a single method. Second, small area population projections from any extrapolation method need to be controlled in accordance with projection results for higher-level areas.