많은 인구 통계 수치가 조작되어 있다

1 week ago 5

  • 파푸아뉴기니와 나이지리아 등 여러 국가의 인구 통계가 실제와 크게 다르며, 정부조차 정확한 수치를 알지 못함
  • 파푸아뉴기니의 경우 2000년 인구조사 자료를 단순 추정해 2022년 인구를 940만 명으로 발표했으나, UN 보고서는 약 1,700만 명으로 추정
  • 나이지리아는 정치적 이해관계와 석유 수익 배분 때문에 인구조사가 반복적으로 조작되어 왔으며, 2006년 이후 공식 조사 없음
  • 위성 이미지 기반 인구 추정도 오차가 최대 80% 이상에 달해 신뢰하기 어려움
  • 전 세계적으로 많은 국가의 인구 수치가 불확실하며, 이는 경제·정책 통계 전반의 신뢰성에 영향을 미침

파푸아뉴기니의 인구 통계 혼란

  • 파푸아뉴기니 정부는 2022년 인구를 940만 명으로 발표했으나, 이는 2000년 인구조사(550만 명) 를 기반으로 한 단순 추정치
    • 2011년 인구조사는 실패로 간주되어 결과가 폐기됨
  • UN 위임 보고서는 실제 인구가 약 1,700만 명에 달한다고 분석, 농촌 지역의 심각한 과소 집계를 지적
  • 보고서 공개 후 정부는 보도 금지령을 내리고, UN은 기존 수치를 그대로 인정
  • 2024년 새 인구조사도 심각한 누락 의혹이 제기되어, 여전히 실제 인구는 불명확한 상태

‘가짜 인구’ 주장과 그 반박

  • 트위터 사용자 Bonesaw는 중국과 인도의 인구가 과장되었으며, 전 세계 실제 인구가 10억 명 미만이라고 주장
  • 글에서는 이 주장을 “명백히 터무니없다” 고 평가
    • 수십만 명의 정부·국제기구 인력이 공모해야 하는 불가능한 음모론으로 설명
  • 다만 일부 국가는 실제 인구를 정확히 모른다는 점에서 일부 진실의 단서가 존재함

나이지리아의 인구 조작 역사

  • 나이지리아는 공식적으로 2억4천만 명으로 아프리카 최대 인구국으로 분류되지만, 신뢰할 만한 인구조사 부재
  • 인구조사는 의회 의석수와 석유 수익 배분에 직접 연결되어, 지역별 과장과 조작이 반복됨
    • 1962년 조사에서 남부 인구가 많자, 1년 뒤 재조사로 북부 인구가 800만 명 증가
    • 1973년 조사는 조작이 명백해 결과 미공개, 이후 18년간 조사 중단
    • 2006년 조사 후 라고스 주가 자체 조사를 실시해 정부 수치보다 800만 명 많다고 발표
  • 현 인구 수치는 2006년 결과를 단순 추정한 것으로, 공식 통계위원장조차 신뢰하지 않음
  • 낮은 유권자 등록률·SIM 등록률·출산율 급감 등은 인구 과대 추정 가능성을 시사

다른 국가들의 불확실한 인구 통계

  • 콩고민주공화국은 1984년 이후 인구조사 없음, 남수단·에리트레아·아프가니스탄·차드·소말리아 등도 수십 년간 미실시
  • CIA·세계은행 등은 공식 수치를 발표하지만, 신뢰 가능한 근거 부재
    • 예: DRC의 2020년 인구 추정치는 7,300만~1억400만 명으로 편차 큼
  • 일부 국가는 조사원이 급여 미지급·데이터 미제출·허위 보고로 정확도 저하
  • 남아프리카공화국 2022년 인구조사도 최대 31% 과소 집계로 평가됨

위성 데이터의 한계

  • 위성은 지리적 접근성 문제를 해결하지만, 가구 내 인원 수 파악 불가
  • MetaWorldPop의 위성 기반 추정치는 같은 지역에서도 두 배 차이 발생
    • 예: 나이지리아 바우치의 5세 미만 아동 수를 Meta는 12.7만 명, WorldPop은 25.4만 명으로 추정
  • Nature 게재 연구에 따르면, 위성 기반 인구 추정은 실제보다 최대 84% 과소 집계
    • 특히 중국·브라질·호주·폴란드·콜롬비아 등에서 큰 오차 발생
  • 위성 기술은 향후 개선 가능성이 있지만, 현재로선 신뢰할 수준 아님

결론: 인구 통계의 불확실성과 인식의 한계

  • 전 세계 인구 총합은 대체로 정확하겠지만, 개별 국가 단위의 오차는 심각
  • 나이지리아는 과대, 수단은 과소 추정되는 등 상쇄 효과가 있을 수 있으나, 체계적 편향 여부는 불명확
  • 인구 통계는 경제·정책 판단의 기초 데이터로, 부정확할 경우 국가 평가 전반이 왜곡
  • 이러한 사례는 우리가 세계에 대해 알고 있다고 믿는 것보다 훨씬 적게 알고 있음을 보여줌
  • 통계 수치의 생성 과정을 이해하고, 데이터에 대한 인식적 겸손(epistemic humility) 을 유지하는 것이 중요함

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