Management & Economics

Korean Journal of Agricultural Science. 1 December 2024. 887-897
https://doi.org/10.7744/kjoas.510436

ABSTRACT


MAIN

  • Introduction

  •   Literature Review

  • Materials and Methods

  • Results and Discussion

  • Conclusion

Introduction

글로벌 농산물시장은 과점 형태를 띠고 있다. 미국 농무부 통계(USDA, 2024)에 따르면 대표적인 국제곡물인 밀, 옥수수, 쌀의 2022년 기준 상위 수출 5개 국가의 시장집중도(concentrate ratio, CR5)1)는 각각 약 61.8%, 77.3%, 72.7%이다. 과일의 대표적인 품목인 사과, 포도, 오렌지의 CR5는 각각 약 59.5%, 56.0%, 72.0%이며, 감자와 파프리카의 CR5는 58.8%, 75.3% 등으로 주요 농산물의 수출시장은 일부 수출국에 집중되어 있다. 이러한 과점시장은 수출자로 하여금 독점 행태와 전략적 행위를 유발해 국제가격을 상승시킬 수 있다(Von Mises, 1998).

또한 농산물 교역에는 기후변화, 펜데믹, 정치경제적 등의 위기 발생시 농산물 수출제한조치의 문제도 발생할 수 있다. 2007 - 2008의 식량위기(food crisis) 시기에 러시아와 우크라이나가 밀 수출제한조치를 시행한 것(Götz et al., 2013)과 코로나19 대유행 시기와 러시아-우크라이나 전쟁 시 주요 농산물 수출국들이 팜유, 밀, 쌀 등 주요 농산물에 대해 수출제한조치를 취한 것이 대표적인 사례들이다. 국제 농산물 수출시장이 과점구조의 문제가 존재하는 상황에서 앞의 사례들과 같이 글로벌 위기 발생시 주요 수출국의 수출제한조치가 취해질 경우 세계 농산물 공급의 불안정성이 확대될 수 있다. 특히, 공급 사이드에서 발생한 글로벌 시장의 수급불안전성은 농산물의 순수입국에 장기간에 걸쳐 큰 영향을 유발할 수 있다. 기후변화로 인해 농업생산의 변동성이 커진 최근의 상황은 농산물의 수출제한조치로 인해 순수입국의 공급 불안정성을 증폭시킬 가능성이 크다.2)

결국, 과점구조의 글로벌 농산물시장과 기후변화로 인한 수출제한조치의 발동 확률 증가로 인해 농산물 순수입국 특히, 개방도가 높은 국가일 경우 농산물 가격 변동성이 커질 수 있다. 우리나라는 특히 농업 부문의 개방도3)가 급격히 증가되어 왔다. Chung 등(2024)에 따르면 2000년부터 2022년까지의 우리나라 전체 무역 개방도는 0.58에서 0.85로 완만하게 증가한 반면, 농업 개방도는 0.40에서 2.06으로 대폭 증가하였다. 또한, 국내 주요 농산물의 자급률도 1999년 이후 감소 추세에 있는 것을 보았을 때(Chung et al., 2024), 우리나라 농업 개방도의 확대는 수입 증가에 기인하였을 가능성이 높다. 이러한 농업 개방도의 확대로 인한 수입 불확실성의 증가와 기후변화로 인한 생산 불확실성의 증가로 인해 향후 국내 농산물 공급의 변동성은 확대될 가능성이 있으며, 이에 따라 농산물 가격 변동성은 더욱 커질 수 있다.

농산물의 가격 변동 즉, 물가 변동은 일반 국민 생활의 안정성과 직결된다. 왜냐하면, 일반적인 내구재의 경우에는 가격이 상승할 경우 현재 소비를 줄이는 대신 향후 가격이 안정될 때 소비를 늘릴 수 있지만, 농산물의 경우 필수재의 속성을 지니고 있어 현재 소비와 미래 소비가 서로 대체될 수 없는 특징이 있기 때문이다. 그러므로 과점구조의 글로벌 농산물시장에 대한 의존도가 높은 우리나라는 기후변화, 전쟁 및 국지적 분쟁으로 인한 글로벌 위기에 취약한 상황이다. 따라서 수출제한조치와 같은 글로벌 공급망 위기 및 기후변화 등으로 인한 국내 농산물 수급 불균형 상황에서 발생할 수 있는 국내 농산물 가격 변동성을 줄일 수 있는 정책적 수단 마련이 필요하다고 판단된다.

하지만 기존 선행연구들은 식량안보를 구성하는 두 가지 요소4) 즉, 안정적인 식량공급(가용성)과 안정적인 가격관리(접근성) 중에서 주로 안정적인 식량공급의 측면에서만 연구를 주로 진행하였다. 예를 들어, Dithmer와 Abdulai (2017)는 151개 국가들의 패널자료를 기반으로 시스템 일반화적률법(system generalized method of moments, System GMM)을 활용하여 시장개방이 식량안보에 기여한다는 결론을 도출하였다. 유사하게 Fusco 등(2020)은 유럽 국가들을 대상으로 동적 패널분석을 GMM 방법으로 진행한 결과, 시장개방은 식량안보를 개선시킨다고 주장했다. 시장개방과 농산물 물가에 관한 연구는 주로 가격전이 위주로 진행되었기에, 개방이 농산물 물가에 미치는 영향으로 국한하면 Seok과 Kim (2023)의 연구가 거의 유일하다. 이 연구는 한국의 사례를 활용해 과일시장이 개방되면 초기에는 과일 가격이 떨어지다가 개방이 일정 수준에 이르면 과일 가격이 오히려 상승하게 된다는 것을 실증하였다.

국내에서 농산물 물가 관련 연구들은 주로 농산물 물가를 관리하는 측면에서 유통부문에 주로 관심을 가지고 진행되었다. 예를 들어, Park과 Kim (2017)은 농수산물의 복잡한 유통단계는 물류비 및 유통마진의 증가를 유발하고, 궁극적으로 식탁 물가 상승에 영향을 미친다는 점을 지적하다면서 ‘농산물 전용 온라인 직경매 시스템’을 통해 유통구조를 개선할 것을 제안하였다. Kim 등(2014)도 농산물 유통의 비효율성이 농산물 가격 불안정성과 연관되어 있다는 점을 지적하면서 유통경로 간 균형적 발전 및 경쟁, 유통 경쟁제한적 규제 철폐, 정보통신기술(ICT) 등을 활용한 유통구조 고도화를 통해 농산물 유통을 개선하여야 한다고 주장하였다.

하지만 기존의 선행연구들은 어떠한 요인이 농산물 물가의 안정성을 확보할 수 있는지에 대한 식별 등 실증분석을 거의 포함하지 않고 있다. 글로벌 농산물 시장의 과점구조와 높은 농산물 수입의존도는 우리나라 농산물 물가의 변동성을 확대시키는데 기여하였을 것으로 예상된다는 점에서 본 연구는 국내 농산물 생산의 안정이 농산물 물가의 변동성을 어느 정도 줄일 수 있는지를 분석하였다. 이를 위하여 공급 요인(국내 공급인 국내 생산, 해외 공급인 수입)과 수요 요인을 동시에 고려하여 공급 요인과 수요 요인이 농산물 물가 변동성에 어떠한 영향이 있는지를 검토하였다.

다시 말해, 본 연구는 국내 생산과 해외 공급 중 어떠한 요인이 우리나라 농산물의 물가 변동성에 더 큰 영향을 유발하지는 지를 식별하는 것을 주목적으로 한다. 구체적으로 농산물을 식료품 및 비주류음료, 식료품, 농축수산물로 나누어 각각 국내 생산과 해외 공급이 가격 변동성에 미치는 영향을 분석을 시행하였다. 이를 위해 1990년부터 2022년까지의 연별자료와 자기회귀시차분포모형(autoregressive distributed lag model, ARDL)을 활용하여 공급 및 수요 요인이 우리나라 농산물 물가 변동성에 장·단기에 어떠한 영향을 미쳤는지를 계측하였다.

본 연구는 기존 선행연구에 크게 두 부분에서 기여할 것으로 판단된다. 첫째, 수요와 공급 요인 모두 고려하여 우리나라 농산물 물가의 변동성을 분석한 거의 최초의 연구이다. 앞서 제시한 대로 기존의 선행연구들은 개방과 식량안보 혹은 농산물 물가에 영향을 주는 유통구조에 주로 초점을 두고 진행되었다는 점에서 본 연구는 차별성을 가지고 있다. 둘째, 농업 시장개방도가 높아지고, 이에 따라 농산물 수출시장의 과점구조로 인한 가격 변동성에 노출이 확대되는 가운에 본 연구를 통해 국내 농업생산이 농산물 물가 변동성을 줄일 수 있는지를 파악할 수 있다. 그리고 농산물 수입 측면과의 파급효과 비교를 통해 국내 공급과 해외 공급 중 어떠한 요인이 우리나라 농산물 물가안정에 기여하는지도 검증할 수 있다.

Literature Review

앞서 제시한 대로 식량안보는 크게 두 가지 요소에 의해 담보될 수 있다. 첫째, 식량 공급의 안정성 확보 혹은 식량의 안정적인 섭취이다. 둘째, 식량 가격의 안정적인 유지이다. 식량안보의 첫 번째 요소인 식량 공급의 안정성 혹은 식량의 안정적 섭취에 관련된 연구들은 주로 개방과 식량안보의 관점에서 분석을 진행하였다. 무역을 통한 개방은 적어도 단기에는 식량안보를 달성하는데 기여할 수 있다(Gnedeka and Wonyra, 2023). 경제이론에서도 제시하였듯이 식량 공급이 부족한 국가에서는 식량의 공급을 해외 수입을 통해 충당하려는 경향이 있다. 이 경우 무역 개방도가 높다면 해외에서의 식량 공급을 좀 더 효율적으로 추진할 수 있기 때문이다(Gnedeka and Wonyra, 2023).

Gnedeka와 Wonyra (2023)는 사하라 이남의 아프리카 국가들을 대상으로 무역 개방도와 식량안보와의 관계를 분석하였다. 구체적으로 식량안보를 네 가지 지표(평균적인 식이 에너지 공급 적정성, 평균 단백질 공급, 1인당 식품 공급 변동성, 식이 에너지 공급 비중)로 나누어 분석을 진행하였다. 2004년부터 2018년까지의 37개의 사하라 이남 국가의 패널자료를 가지고 System GMM 방법을 활용한 실증분석 결과, 무역개방도는 식량안보를 개선시키는 것으로 나타났다.

Fusco 등(2020)은 유럽 국가들을 대상으로 무역개방도가 식량안보에 미치는 영향을 동적 패널분석인 GMM 방법을 통해 계측하였다. 구체적으로 식량안보를 평균 단백질 공급과 평균 식이 에너지 공급 적정성 지표를 통해 측정하고, 무역 개방도를 GDP 대비 무역액, 관세, 글로벌화를 통해 측정하여 실증분석한 결과, 무역개방도와 경제성장은 유럽 국가들의 식량안보를 개선시키는 것으로 나타났다.

Sun과 Zhang (2021)은 중앙아시아 국가들을 대상으로 무역 개방도와 식량안보와의 관계를 규명하였다. 구체적으로 식량안보를 이용 가능성, 접근성, 안정성, 활용성으로 구분하고 2001년부터 2018년까지의 중앙 아시아 국가들의 패널자료를 활용해 동적 패널분석을 GMM 방법으로 수행하였다. 분석결과, 무역개방도와 식량안보는 U자 형태의 관계를 가지는 것으로 나타났다. 즉, 중앙아시아에서 무역개방도는 일정 수준까지 식량안보에 부정적인 영향을 미치나, 일정수준 이상에서는 무역개방도가 상승할 때 식량안보가 강화된다는 의미이다. 이와 함께 1인당 GDP, GDP 성장률은 중앙아시아 국가들의 식량안보에 기여하는 것으로 분석되었다.

Fathelrahman 등(2021)은 인도, 이집트, 파키스탄, 사우디아라비아, UAE를 대상으로 식품 무역자유화가 후생에 미치는 영향을 분석하였다. 부분균형모형을 이용하여 분석을 진행한 결과, 관세 감축은 해당 국가들의 식품 관련 소비자의 후생을 증가시키는 것으로 나타났다. 게다가 특정 품목에 대한 관세 감축은 직접적으로 식품 에너지 및 단백질 이용가능성을, 특히 저소득층에서, 개선하는 효과가 큰 것으로 나타났다.

하지만 식량안보와 관련된 또 다른 요인인 농산물 가격에 대해서는 거의 연구가 이루어지지 않았다. Seok과 Kim (2023)의 연구만이 무역개방도와 농산물 가격의 관계에 대한 분석을 시행하였다. Seok과 Kim (2023)은 농업부문 개방이 한국의 과일 소비자물가지수에 미치는 영향을 분석하였다. 구체적으로 1988년부터 2019년까지의 연별자료와 ARDL 모형을 적용해 분석한 결과, 시장개방과 과일 물가지수의 관계는 U자 형태를 보이는 것으로 나타났다. 즉, 개방 수준이 높아지면서 과일 가격이 처음에는 하락하다가, 일정 수준의 개방도에 이른 이후에는 추가적인 개방이 오히려 과일 가격을 상승시킨다는 의미이다.

국내의 식량안보 관련 연구는 주로 유통구조의 문제로 발생하는 산지가격과 소매가격의 차이를 규명하고, 이를 해결하는데 초점이 맞추어져 있다. 예를 들어, Park과 Kim (2017)의 연구는 식탁물가의 상승이 도매시장 중심으로 이루어져 있는 농산물 유통구조와 경매 시장의 복잡성으로 유발된 물류비·유통마진 증가에 있다고 판단하고 이를 해결하기 위한 방법을 제시하였다. 농업인과 소상공인간의 직거래를 유도할 수 있는 “농산물 전용 온라인 직경매 시스템”을 제안하면서, 이를 통해 유통 경로가 짧아지면서 가격을 낮출 수 있을 뿐 아니라 스마트 기기를 통한 경매로 시공간 제약의 문제점을 해결할 수 있다는 점도 제시하였다.

Kim 등(2014)은 농산물 유통 및 수급정책 혁신 방안을 제시하였다. 첫 번째 방안으로서 유통경로간 경쟁 및 균형적 발전 유도이다. 이 중에서도 특히 유통과정의 경쟁 제한 규제를 철폐하는 것이 요구된다고 주장하였다. 또한 정보통신기술(ICT) 등을 활용하여 유통구조 자체의 고도화도 중요하다고 제시하였다.

Yang과 Lee (2013)는 농산물 유통의 문제를 해결하기 위한 방안으로서 우선 정가수의매매 발전을 주장하였다. 또한, 위험관리시스템을 보험제도의 형식으로 발전시키면서 선물거래소 및 선도거래 청산소 도입을 추진하여야 한다고 주장하였다. 등급 표준화 및 표시제 등 소비자에게 정보를 제공하는 시스템을 안정화기 위해 표시제 확립·감시 등에 역점을 두어야 한다고 제시하였다. 추가적으로 농림축산식품부가 농가, 유통업체, 계열화 업체 등의 공정거래를 촉발할 수 있는 규범 정비가 필요하다고 주장하였다.

하지만 식량안보와 관련된 주요 요인 중 하나가 가격 안정성 즉, 변동성을 최소한으로 유지하는 것임에도 불구하고, 농식품 가격 안정성에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 이에 본 연구는 농식품 가격 안정성에 영향을 미치는 요인을 수요 요인(GDP)과 공급 요인(국내공급, 해외공급)으로 나누어 실증분석을 진행하였다.

Materials and Methods

본 연구는 가격은 수요와 공급에 의해서 결정된다는 경제이론에 근거하여 가격변동성도 수요와 공급 요인에 의하여 결정된다고 가정하였다. 수요 요인으로는 GDP를 고려하였는데, 이는 GDP가 소득 수준 및 일국의 경제규모를 대변하는 변수이기 때문이다. 공급 요인은 국내 생산을 통한 부분과 수입을 통한 부분을 고려하여 농업생산액과 농산물 수입액을 변수로 상정하였다. 이를 종합하면 다음의 식(1)과 같이 정리될 수 있다.

(1)
V=f(GDP,D,IM)

여기서, V는 농산물 가격의 변동성(당해년도 12개월 농산물 가격의 표준편차), GDP는 실질 GDP, D는 농림업생산지수 그리고 IM는 농식품 수입지수이다.

Table 1을 통해 본 연구에서 활용한 변수와 자료 출처를 제시하고 있으며, Fig. 1은 네 변수의 시계열 추이를 보여준다. 농산물 가격 변동성을 측정하기 위해 식료품 및 비주류음류 소비자물가지수, 식료품 소비자물가지수, 그리고 농축수산물 소비자물가지수를 활용하였는데, 세 가격 변동성이 유사한 흐름을 보이는 것을 확인할 수 있다. 수입과 국내생산을 비교하여 보면, 수입은 지속적으로 상승하는데 비해 국내생산은 상대적으로 정체되어 있다는 점이 확인 가능하다.

Table 1.

Description of variables.

Variable Period Data source Description
V Price volatility 1985 - 2022 KOSIS Standard deviation of 12-month agricultural prices
GDP Real GDP 1985 - 2022 World Bank Constant 2015 US$
D Domestic production 1985 - 2022 KOSIS Agricultural production index (2020 = 100)
IM Agri-food imports 1985 - 2022 FAO Import value index (2014 - 2016 = 100)

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Fig. 1.

Time series of dependent and explanatory variables: (A) agricultural price volatility (V), (B) GDP, (C) domestic production (D), and (D) imports (IM).

본 연구는 식(1)을 추정하기 위한 방법으로서 ARDL 모형을 활용하였다. 우선 ARDL 모형은 설명변수들이 I(1)이거나 I(0)이거나 관계없이 활용 가능하다는 장점이 있다(Pesaran and Pesaran, 1997). 그러므로 본 연구에서는 설명변수들의 integrated order를 파악하기 위해 augmented Dickey-Fuller (ADF) 그리고 Phillips-Perrron (PP) 단위근 검정을 시행하였다. 검정 결과 최대 integrated order가 1을 초과하는 변수가 존재한다면 ARDL 모형 적용이 불가능하고, 1을 초과하지 않는다면 ARDL 모형 적용이 가능하다. 게다가 공적분 검정 시 발생할 수 있는 내생성(endogeneity) 문제 또한 해결할 수 있는데(Pesaran and Pesaran, 1997; Pesaran et al., 2001), 내생성 문제도 별도의 도구변수(instrumental variable) 대신에 시차변수를 활용함으로써 해소할 수 있다(Narayan, 2005).

식(1)을 ARDL 형태로 변환하기 위해 양변에 자연로그를 취하면 식(2)와 같이 표현될 수 있다.

(2)
lnVt=β0+i=1p1β1ilnVt-i+i=1q1β2ilnGDPt-i+i=1q2β3ilnDt-i+i=1q3β4ilnIMt-i+εt

여기서, 이동 평균과 오차항(error term)은 각각 β0εt로 표현되었다. 식(2)를 변환하여 오차수정항(error correction term)이 포함된 식으로 나타내면 식(3)이 도출된다. 식(3)에서 β1, β2, β3, β4는 각각 농산물 가격 변동성, GDP, 국내 농업생산, 농식품 수입의 단기 계수 값을 의미한다. 그리고 ECT는 오차수정항을 의미한다.

(3)
ΔlnVt=β0+i=1p1-1β1iΔlnVt-i+i=1q1-1β2iΔlnGDPt-i+i=1q2-1β3iΔlnDt-i+i=1q3-1β4iΔlnIMt-i+σECTt-1+εt

여기서, 오차수정항의 계수인 σ는 장기 균형으로 수렴해가는 조정 속도를 의미한다. 본 연구는 추정된 계수의 구조적 불안정성을 판정하기 위해 Brown 등(1975)에 의해 소개된 CUSUM (cumulative sum) 검정과 CUSUMSQ (cumulative sum of square) 검정을 활용하였다.

Results and Discussion

앞서 제시한 대로 본 연구는 각 변수들의 안정성을 검정하기 위해 ADF 그리고 PP 단위근 검정을 실시하였다(Table 2). 앞서 제시하였듯이 ARDL 모형은 I(0)이거나 I(1)이거나 관계없이 활용이 가능하기 때문에(Pesaran and Pesaran, 1997), 단위근 검정을 통해 최대 integrated order가 1 이하인지 파악하여야 한다. 본 연구에서 활용한 모든 변수들은 1% 유의수준에서 최대 integrated order가 1인 것으로 판정되었으므로 ARDL 모형 활용이 가능하다. 본 연구에서 농산물 가격 변동성은 세 가지로 나누어서 분석하였다. All은 식료품 및 비주류음류 소비자물가지수, Food는 식료품 소비자물가지수, 그리고 Aglive는 농축수산물 소비자물가지수의 변동성을 각각 나타낸다.

Table 2.

Results of unit root test.

Variables ADF PP
Intercept and trend Intercept Intercept and trend Intercept
Level lnGDP -2.479 -4.068*** -3.415** -13.615***
lnAll -3.182*** -1.349 -6.218*** -3.608***
lnFood -3.190* -1.278 -6.343*** -3.563***
lnAglive -5.078*** -2.325 -6.057*** -3.083**
lnAP -0.469 -2.029 -2.099 -1.483
lnImport -3.497** -1.239 -2.642 -0.806
1st difference lnGDP -6.787*** -6.787*** -6.787*** -4.137***
lnAll -7.121*** -7.246*** -10.684*** -10.854***
lnFood -7.176*** -7.303*** -10.859*** -11.030***
lnAglive -7.537*** -7.667*** -9.284*** -9.421***
lnAP -7.060*** -7.087*** -7.064*** -7.087***
lnImport -5.128*** -5.167*** -5.128*** -5.167***

Time-lag was chosen by Schwarz information criterion (SIC).

ADF, augmented Dickey-Fuller; PP, Phillips-Perrron.

* p < 0.1, ** p < 0.05, *** p < 0.01.

Table 3에 제시된 ARDL 공적분 검정 결과는 Pesaran 등(2001)에 기초하였다. Akaike information criterion (AIC) 기준에 의거 모형 1, 모형 2, 모형 3에 대한 최적시차는 모두 (1 0 0 0)인 것으로 나타났다. 세 가지 모형 모두에서 1% 상위 임계값보다 F-통계량이 더 큰 것으로 나타났는데, 이는 장기 균형관계가 존재하지 않는다는 귀무가설을 기각한다는 의미이다. 즉, 식료품 및 비주류음료, 식료품, 농축수산물 소비자물가지수의 변동성과 수급요인들(lnGDP, lnImport, lnD) 간에는 장기적 균형관계가 존재한다.

Table 3.

Results of autoregressive distributed lag model (ARDL) bound test.

Estimated model F-value
Model 1: Food & Non-alcohol drink F(lnAll/lnGDP, lnD, lnIM) 15.710***
Model 2: Food F(lnFood/lnGDP, lnD, lnIM) 15.031***
Model 3: Agricultural/Livestock/Fish products F(lnAglive/lnGDP, lnD, lnIM) 17.135***
ARDL bound test
Critical value (%) Lower Upper
1 4.29 5.61
5 3.23 4.35
10 2.27 3.77

* p < 0.1, ** p < 0.05, *** p < 0.01.

Table 4에는 모형 1, 모형 2, 모형 3에 대한 ARDL 장기 추정결과가 제시되어 있다. 세 모형 모두에서 GDP의 장기 계수 값은 1% 유의수준에서 양(+)인 것으로 분석되었다. 이는 GDP가 증가하면 장기에 농식품 물가의 변동성이 확대된다는 의미이다. 이와 같은 결과는 GDP의 증가가 한국의 과일 물가를 상승시키는 역할을 한다는 Seok과 Kim (2023) 연구와 일맥상통한다. 또한, 국내 농산물 공급과 해외 농산물 공급을 각각 나타내는 DIM의 장기 계수 값은 세 모형 모두에서 5% 유의수준에서 음(-)인 것으로 분석되었다. 이 결과는 장기에 국내 및 해외 공급 충격으로 인해 공급이 줄어들 경우 농산물 가격 변동성이 확대될 수 있다는 의미이다. 세 모형 모두에서 장기계수값(절대값)은 국내 공급이 해외 공급에 비해 7.5배 이상인 것으로 나타났는데, 이러한 결과는 국내 공급 충격으로 인한 농산물 가격변동성이 해외 공급 충격으로 인한 농산물 가격변동성에 비해 상당히 높다는 의미이다.

Table 4.

Results of autoregressive distributed lag model (ARDL) long-run estimation.

Variables Model 1 Model 2 Model 3
lnGDP 1.9993*** (0.4319)z 1.9861*** (0.4495) 2.5454*** (0.4380)
lnD -4.8242*** (1.4323) -4.8830*** (1.4941) -5.7684*** (1.4154)
lnIM -0.5541** (0.2441) -0.5533** (0.2536) -0.7493*** (0.2507)

z Standard errors.

* p < 0.1, ** p < 0.05, *** p < 0.01.

Table 5는 우리나라 농식품 물가변동이 GDP 및 국내 공급·해외공급에 의해 단기적으로 어떠한 영향을 받는지를 추정한 결과를 나타낸다. 장기 추정치와 유사하게 모든 모형에서 1% 유의수준에서 GDP의 증가는 가격의 변동성을 확대시키는 것으로 나타났다. 세 모형 모두에서 장기 추정치와 유사하게 국내 공급 및 해외 공급의 증가는 5% 유의수준에서 변동성을 줄이는 것으로 나타났다. 다시 말해, 세 모형 모두에서 단기에 국내 및 해외 공급 충격은 국내 농산물 가격변동성을 확대시킬 수 있다는 의미이다. 그리고 장기와 유사하게 국내 공급 충격이 가격 변동성에 미치는 영향이 해외 공급에 비해 매우 높은 것으로 분석되었다. Table 5는 또한 오차수정항에 대한 추정결과도 나타내는데, 1% 유의수준에서 모든 모형에서 -1과 -2 사이의 값을 갖는 것으로 나타났다. 이 결과는 장기 균형으로의 수렴이 진동하면서 이루어진다는 것을 의미한다(Narayan and Smyth, 2006).

Table 5.

Results of autoregressive distributed lag model (ARDL) short-term and error correction term estimation.

Variables Model 1 Model 2 Model 3
lnGDP 2.3525*** (0.5287)z 2.2894*** (0.5346) 2.9550*** (0.5316)
lnD -5.6765*** (1.6576) -5.6289*** (1.6823) -6.6966*** (1.6577)
lnIM -0.6521** (0.2836) -0.6379** (0.2885) -0.8699*** (0.2765)
Constant -36.2327*** (9.1042) -34.8059*** (9.2083) -46.9764*** (9.0350)
ECTt-1 -1.1767*** (0.1543) -1.1527*** (0.1551) -1.1609*** (0.1494)
R2 0.66 0.65 0.68
Adj-R2 0.62 0.61 0.64

z Standard errors.

* p < 0.1, ** p < 0.05, *** p < 0.01.

Table 6에는 ARDL 모형 추정결과에 대한 시계열 상관(serial correlation), 이분산(heteroskedasticity), 모형 적합성(ramsey reset test)에 대한 진단 검정(diagnostic test) 결과가 제시되어 있다. 진단 검정 결과, 시계열 상관, 이분산, 그리고 모형 적합성에 문제가 없는 것으로 나타났다.

Table 6.

Diagnostic test results.

Test Model 1 Probability Model 2 Probability Model 3 Probability
Serial correlation 1.60 0.21 1.19 0.28 1.60 0.21
Heteroskedasticity 11.73 0.63 19.41 0.15 11.73 0.63
Ramsey reset test 1.22 0.32 1.14 0.35 1.22 0.32

Fig. 2에는 본 연구에서 활용한 세 가지 모형에 대한 안정성을 검정한 결과가 제시되어 있다. 안정성 검정을 위해 cumulative sum (CUSUM)과 cumulative sum of square (CUSUMSQ) 검정방법을 활용하였다. Brown 등(1975)에서 소개된 두 안정성 검정방법에 기반하였을 때, 세 모형 모두 95% 신뢰수준에서 안정적인 것으로 분석되었다.

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Fig. 2.

Stability test results: (A) Model 1, (B) Model 2, and (C) Model 3. CUSUM, cumulative sum; CUSUMSQ, cumulative sum of square.

Conclusion

본 연구는 국내 농산물 공급과 해외 공급이 우리나라 농산물 물가 변동성에 미치는 영향을 1990년부터 2022년까지의 연별자료를 활용하여 분석하였다. 장·단기 효과를 모두 분석하기 위해 ARDL 모형을 활용하였으며, 국내 농산물 물가 변동성을 식료품 및 비주류음료, 식료품, 농축수산물로 나누어 세 가지 모형을 추정하였다. 설명변수로는 수요를 대리하는 GDP, 국내 농산물 공급인 농업 생산, 그리고 해외 농산물 공급인 농산물 수입 자료를 활용하였다.

분석결과 모든 모형에서 농산물 물가 변동성, 국내 공급, 해외 공급, 그리고 GDP 간에는 장기적인 균형관계가 발견되었다. 장·단기 모두에서 GDP의 상승은 농산물 물가 변동성을 확대시키는 영향력이 있는 것으로 나타났으며, 국내 농산물 생산과 수입의 확대는 농산물 물가 변동성을 축소시키는 것으로 나타났다. 이는 역으로, 국내 또는 해외 공급 충격(감소)이 발생할 경우 농산물 물가 변동성이 확대된다는 의미이다. 특히, 장·단기 그리고 세 가지 모형 모두에서 공급 충격에 따른 우리나라 농산물 물가 변동성의 확대는 국내 요인이 해외 요인에 비해 매우 크게 나타났다. 이 결과는 세 가지 모형 모두에서 국내 공급의 증가가 해외 공급의 증가보다 우리나라의 농산물 물가변동성을 축소시키는데 더 기여한다는 의미이다.

본 연구는 우리나라 농산물 물가의 안정적인 관리 부분에서 단기, 중기, 장기 측면에서 시사점이 존재한다. 첫째, 단기적으로는 매년 작물별 파종면적을 기반으로 평년 대비 작물별 국내 생산 변화를 선제적으로 파악할 필요성이 존재한다. 이를 기반으로 당해 수급전략을 작물별로 구축하여 국내 생산 변화로 인한 농산물 가격 변동성을 제어할 수 있다. 둘째, 중기에는 주요 농산물별로 최소 또는 적정 재배면적을 유지하도록 정책을 기안할 필요성이 존재한다. 하지만 「농수산물 유통 및 가격안정에 관한 법률 시행규칙」 제8조에 따라 운영되는 농산물수급조절위원회는 사후 수급조절의 특성을 지니고 있기 때문에 가격 상승에 따른 조정을 상대적으로 용이하나, 가격 하락에 따른 조정은 어렵기 때문에 농민들이 피해를 볼 가능성이 높다. 그러므로 중기에 주요 농산물별로 파종시기에 명확하게 농민들의 재배면적 조정을 시행할 수 있는 정책적인 지원이 요구된다고 판단된다. 셋째, 장기에는 국내 농산물 생산 증가가 물가 변동성을 축소시킨다는 점에서, 국내 농산물 생산을 증진시킬 수 있는 정책적인 지원이 요구된다. 가장 필요한 부분은 생산성 향상을 위한 기술개발 그리고 농지면적 감소현상을 억제할 수 있는 정책적 지원일 것이다.

Conflict of Interests

No potential conflict of interest relevant to this article was reported.

Footnotes

[9] 1) 특정 시장에서의 시장집중도(시장지배율)을 측정하는 지표이며, 이 지표가 높으면 시장구조가 독점적이고 낮으면 경쟁적이라고 할 수 있다. CR은 상위 국가의 시장점유율 합계를 의미하며, CR1, CR3, CR5 등으로 표기한다. 즉 CR5는 상위 1 - 5위 국가의 시장점유율의 합이다.

[10] 2) 기후변화로 인한 가뭄과 홍수 빈도 및 위력 증가는 식품 생산의 안정성을 위협할 수 있고(Gomez-Zavaglia et al., 2020), 이는 다시 농산물 수출국의 수출제한조치의 시행 가능성을 높이기 때문이다.

[11] 3) 무역개방도는 (교역액(수출+수입) / GDP)로 계측되며, 농업부문 무역개방도는 (농업부문 교역액 / 농업 GDP)로 계산된다(Frankel and Romer, 1999; Dithmer and Abdulai, 2017).

[12] 4) FAO에서는 식량안보의 4요소를 가용성, 접근성, 활용성, 안정성으로 구분하고 있다(FAO, 2006; An and Han, 2012).

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