1 인구수

행정안전부 주민등록 인구 및 세대현황 인구 데이터를 바탕으로 연도별 대학수학능력 시험 및 지원인원을 살펴보자. 2022년 12월말 기준 1세기준 인구수다.

Code

library(tidyverse)
library(readxl)
library(gt)
library(gtExtras)

pop_raw <- read_excel("data/suneung/202212_202212_연령별인구현황_연간.xlsx", skip=3)

pop_tbl <- pop_raw %>% 
  janitor::clean_names(ascii = FALSE) %>% 
  select(-연령구간인구수, -행정기관코드) %>% 
  pivot_longer(cols = `x0세`:`x100세_이상`, names_to = "나이", values_to = "인구수") %>% 
  rename(시도=행정기관, 총인구수=총_인구수) %>% 
  mutate(총인구수 = parse_number(총인구수),
         나이 = parse_number(나이),
         인구수 = parse_number(인구수))

Code

pop_tbl %>% 
  filter(시도 == "전국") %>% 
  ggplot(aes(x=나이, y=인구수)) +
    geom_col() +
    labs(title = "2022년 말 기준 연령별 인구수") +
    scale_y_continuous(labels = scales::comma) +
    geom_vline(xintercept = 19, color="red") +
    geom_label(label = "수능나이", aes(x = 24, y = 900000))

2 수능응시 출생년도

학교 입학·졸업 연도 계산기를 통해 수능응시생 출생년도를 확인할 수 있다.

한국 나이 및 한국 나이 8세 입학 기준.

2.1 2023년 시점기준

Code

go3 <- read_excel("data/suneung/202212_202212_연령별인구현황_연간.xlsx", sheet= "고3_2023년")

go3 %>% 
  gt::gt() %>% 
    gtExtras::gt_theme_538() %>% 
     gt_highlight_rows(
     rows = str_detect(학년, pattern = "고등학교 3학년"),
     fill = "lightgrey",
     bold_target_only = TRUE,
     target_col = everything()
   )

학년	출생연도	그때	현재
초등학교 1학년	2016년	8세	8세
초등학교 2학년	2015년	9세	9세
초등학교 3학년	2014년	10세	10세
초등학교 4학년	2013년	11세	11세
초등학교 5학년	2012년	12세	12세
초등학교 6학년	2011년	13세	13세
중학교 1학년	2010년	14세	14세
중학교 2학년	2009년	15세	15세
중학교 3학년	2008년	16세	16세
고등학교 1학년	2007년	17세	17세
고등학교 2학년	2006년	18세	18세
고등학교 3학년	2005년	19세	19세
대학교 1학년	2004년	20세	20세

2.2 2027년 시점기준

Code

go3_2009 <- read_excel("data/suneung/202212_202212_연령별인구현황_연간.xlsx", sheet= "고3_2027년")

go3_2009 %>% 
  gt::gt() %>% 
    gtExtras::gt_theme_538() %>% 
     gt_highlight_rows(
     rows = str_detect(학년, pattern = "고등학교 3학년"),
     fill = "lightgrey",
     bold_target_only = TRUE,
     target_col = everything()
   )

학년	출생연도	그때	현재
초등학교 1학년	2020년	8세	4세
초등학교 2학년	2019년	9세	5세
초등학교 3학년	2018년	10세	6세
초등학교 4학년	2017년	11세	7세
초등학교 5학년	2016년	12세	8세
초등학교 6학년	2015년	13세	9세
중학교 1학년	2014년	14세	10세
중학교 2학년	2013년	15세	11세
중학교 3학년	2012년	16세	12세
고등학교 1학년	2011년	17세	13세
고등학교 2학년	2010년	18세	14세
고등학교 3학년	2009년	19세	15세
대학교 1학년	2008년	20세	16세

3 4년후 인구비교

Code

pop_ttl <- pop_tbl %>% 
  filter(시도 == "전국") %>% 
  mutate(나이_2027 = 나이 + 4) %>% 
  mutate(인구수_2027 = lag(인구수, n = 4)) %>% 
  drop_na() 

pop_now <- pop_ttl %>% 
  select(나이, 인구수) %>% 
  mutate(시점 = "현재")

pop_future <- pop_ttl %>% 
  select(나이 = 나이_2027, 인구수 = 인구수_2027)  %>% 
  mutate(시점 = "4년후")

proj_tbl <- bind_rows(pop_now, pop_future)

proj_tbl %>% 
  ggplot(aes(x = 나이, y = 인구수, fill = 시점)) +
    geom_col(position = "dodge") +
    scale_fill_manual(values = c("현재" = "gray20",
                                 "4년후" = "blue")) +
    theme(legend.position = "top") +
    ## 대입
    geom_vline(xintercept = 19, color="red") +
    geom_text(aes(x = 25, y = 900000, label = "수능나이", color = "red"), 
               show.legend = FALSE) +
    ## 정년
    geom_vline(xintercept = 60, color="red") +
    geom_text(aes(x = 67, y = 950000, label = "법적 정년", color = "red"), 
               show.legend = FALSE) +
    scale_y_continuous(labels = scales::comma) +
    labs(title = "대한민국 4년 후 인구구조 변화",
         subtitle = "2023년 현재와 4년후(2027년) 인구구조변화")