Analysis on the economic effect of the egg grading system

Sang Gon Jeon; Gwangsik Oh; Sounghun Kim

doi:10.7744/kjoas.530312

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Management & Economics

Korean Journal of Agricultural Science. 1 September 2026. 445-457
https://doi.org/10.7744/kjoas.530312

Analysis on the economic effect of the egg grading system

Sang Gon Jeon¹

Gwangsik Oh²

Sounghun Kim²^*

¹Department of Food and Resource Economics (Institute of Agriculture and Life Science), Gyeongsang National University, Jinju 52828, Korea

²Department of Agricultural Economics, Chungnam National University, Daejeon 34134, Korea

^{*Corresponding Author}

License (open-access, https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/):

This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License (https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/) which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

ABSTRACT

In Korea, eggs serve as a critical source of daily protein. However, the egg industry has long faced market inefficiencies due to a lack of quality evaluation standards and reliance on post-settlement price discovery mechanisms. To address these issues, the government implemented the egg grading system. This study quantitatively evaluates the economic welfare impacts of introducing the egg grading system using an equilibrium displacement model (EDM), a comparative static analysis framework. Annual time-series data from 2005 to 2023 were utilized to estimate the price elasticities of egg demand and supply via regression analysis, yielding an inelastic price elasticity of demand (𝜂 = -0.222) and price elasticity of supply (𝜀 = 0.210). Market shifts were modeled by incorporating an estimated 1.74% increase in consumer willingness-to-pay resulting from enhanced quality information trust, alongside a 0.20% increase in distribution costs incurred by grading operations. The empirical results reveal that the introduction of the egg grading system generates a total annual social welfare gain of approximately 79.7 billion KRW, consisting of a 44.9 billion KRW increase in consumer surplus and a 34.8 billion KRW increase in producer surplus. These findings demonstrate that despite modest cost increases, the economic benefits stemming from improved consumer trust and market efficiency significantly outweigh the implementation costs, providing robust empirical justification for the mandatory expansion of the egg grading system.

Keywords

comparative static analysis

egg grading system

equilibrium displacement model (EDM)

MAIN

Introduction
Materials and Methods
이론적 방법론
모형 구축
사용자료 및 초기값 설정
Results and Discussion
탄성치 추정
시나리오 반영
경제적 효과 추정
Conclusion

Introduction

쇠고기, 돼지고기, 닭고기와 함께 우리나라 국민에 중요한 단백질을 공급하는 계란은 하루 평균 생산량이 5천만 개에 육박하고 있을 정도로 중요한 축산물이다. 그럼에도 불구하고, 계란을 생산하는 양계산업은 한우산업, 양돈산업, 육계산업과 달리 등급제 등을 적용한 상품의 품질 평가 및 관리 비중이 높지 않고, “후장기 가격”으로 불리는 사후정산 가격 발견 시스템이 주를 이루고 있어, 상대적으로 비효율적인 유통구조를 가지고 있다.

정부는 계란의 등급판정을 통한 유통구조 개선을 추진하고 있는데, 2001년 계란 등급판정 시범사업을 시작으로, 2003년 ｢축산법 시행규칙｣ 개정, 2004년 농식품부 고시 추가 등을 통한 계란 등급제도의 법제화, 2017년 계란에 대한 자체 품질평가 시범사업 도입, 2023년 12월 계란 품질등급 인증제의 시범사업 전환 등의 정책을 진행하였다. 계란의 등급제도 도입은 구매자에 대한 계란의 객관적인 품질 정보 제공, 계란 유통의 효율성 개선 등에 기여하고 있는 것으로 평가된다. 반면에, 생산자 단체 일부는 계란 등급제에 대한 타당성과 실효성에 문제를 제기하고 있어, 계란 등급제도에 대한 정량적인 경제효과를 검증할 필요성이 있다.

계란 또는 양계산업에 관한 연구는 지속적으로 진행되어 왔는데, Jeon (2012)은 육계와 계란 산업의 구조를 분석하기 위한 비교정태분석 모형을 개발한 다음 관련 정책에 대한 효과를 계측하였고, Kim과 Jeon (2020)은 계란유통센터(egg processing center, EPC)의 도입으로 발생할 수 있는 경제적 가치를 경제모형을 통해서 추정하였으며, Kim과 Jeon (2021)은 축산물품질평가원(Korea Institute for Animal Products Quality Evaluation, KAPE)의 축산물유통사업에 대한 사회적·경제적 가치를 모형을 통해 추정하였다. Chang 등(2022)은 계란에 적용된 동물복지 인증에 대한 소비자의 선호를 분석하였고, Song 등(2023)은 산란계 사육면적 규정에 대한 개정이 야기하는 파급효과를 분석하였으며, Kim 등(2025)은 가금류 가격정보 제공이 창출하는 경제적 가치를 추정하였다.

계란 등급제도에 대한 연구도 진행되고 있는데, Nam (2020)은 계란이 포함된 가금산물에 대한 품질평가 시스템의 효율성을 높이기 위한 방안을 모색하였고, Kim과 Ji (2021)는 당시 도입 논의가 시작된 등급제도에 대한 경제적 효과를 추정하였다.

이상의 선행연구들은 우리나라 계란 산업의 실태를 분석하고 시장 및 정책의 여건 변화에 따른 파급효과 등을 논의하였다. 그러나, 최근 의무화 논의가 본격적으로 진행되고 있는 계란 등급제도의 경제적 타당성을 현시점에서 실증적으로 분석하고 구체적인 시사점을 제시하기에는 한계를 가진다.

본 연구는 계란 등급제도를 도입하는 경우에 발생하는 경제적 효과를 경제모형으로 분석하여 시사점을 도출하는 것을 주요 목적으로 한다. 이를 위해 비교정태분석 모형의 하나인 균형변환모델(equilibrium displacement model, EDM)을 분석에 사용하였고, 관련 통계 자료를 수집하여 연구를 진행하였다.

Materials and Methods

이론적 방법론

계란 등급제도 도입의 경제적 효과를 추정하기 위해 등급제도를 도입하기 이전과 이후를 비교정태분석 모형을 적용하여 비교하였다. 보다 구체적으로, 축산물 시장에서 계란 등급제도의 시행이 시장 수급과 사회 후생에 어떠한 영향을 미치는 지를 Fig. 1과 같이 도식화할 수 있다. 먼저 제도 시행 이전을 초기 균형점으로 설정하는데, 제도 시행 이전에 수요와 공급은 $D_{0}$ 와 $S_{0}$ 로 표현되고 이때의 유통 및 거래비용은 $m_{0}$ 가 된다. 초기 균형점( $e_{0}$ )은 소비지에서의 수요곡선 $D_{0}$ 와 소비지에서의 최종 공급곡선 $S_{0} + m_{0}$ 가 만나는 점에서 형성되는데, 이때의 균형거래량은 $Q_{0}$ 이고, 소비지가격은 $P_{0}^{r}$ , 산지가격은 $P_{0}^{f}$ 로 설정된다.

계란 등급제도의 도입은 소비자 지불의향 증가와 등급판정에 수반되는 비용의 증가를 가져오게 되는데, 이러한 변화는 기존에 유지되고 있던 시장 균형에 영향을 주게 된다. 보다 구체적으로, 소비자 지불의향은 계란 등급제도 도입으로 소비자가 계란의 품질 정보를 보다 명확하고 객관적으로 알게 되는 경우 증가하게 되는데, 이에 따라 소비자가 추가로 더 비싼 가격을 지불하려고 하는 의향이 생긴다. 한편, 등급판정에 수반되는 비용은 제도 도입 및 운영을 위한 각종 비용을 포함한다.

Fig. 1에서 계란 등급제도의 시행으로 소비자 지불의향이 증가하면, 수요곡선은 $D_{0}$ 에서 $D_{1}$ 으로 이동한다. 한편, 계란에 대한 등급 판정제도의 시행으로 비용이 증가하면, 이는 $m_{0}$ 에서 $m_{1}$ 으로 증가되는 것으로 표현되며, 소비지에서의 최종 공급곡선이 $S_{0} + m_{0}$ 에서 $S_{0} + m_{1}$ 으로 상향 이동하게 된다.

결과적으로 계란에 대한 등급 판정제도의 도입으로 소비자 지불의향이 증가하고 비용이 증가하면 균형점이 초기 균형점( $e_{0}$ )에서 새로운 균형점( $e_{1}$ )으로 이동하게 되는데, 새로운 균형점에서의 균형거래량은 $Q_{1}$ , 소비지가격은 $P_{1}^{r}$ , 산지가격은 $P_{1}^{f}$ 이 된다.

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Fig. 1.

Changes in market equilibrium before and after policy implementation.

전술된 내용과 같이 계란 등급제도 도입으로 인한 계란 시장에서의 수요와 공급의 변화는 초기 균형점에서 새로운 균형점으로 시장이 변화하게 되는 것인데, 이 과정에서 발생하는 생산자와 소비자의 후생 변화의 크기를 각각 계측하여 제도 도입에 따른 경제적 후생 변화를 분석할 수 있다. 보다 구체적으로 계란 등급제도 시행에 따른 사회후생의 변화를 추정하는 과정을 Table 1과 같이 정리할 수 있다. Fig. 1에서 제도 도입으로 소비자 후생은 $(Δ P_{1}^{r} d e_{1} - Δ P_{0}^{r} a e_{0})$ 만큼 변화하게 되고, 생산자 후생은 $(Δ P_{1}^{f} g c - Δ P_{0}^{f} f c)$ 만큼 변화하게 된다. 최종적으로 제도 도입으로 변화되는 사회의 전체 후생은 소비자후생의 변화분과 생산자후생 변화분의 합만큼 변화하게 되는 것이다.

Table 1.

Changes in market equilibrium after policy implementation.

Classification			Initial equilibrium point	New equilibrium point	Change in social welfare (change in willingness to pay + cost increase)
Market equilibrium	Equilibrium price	Consumer	$P_{0}^{r}$	$P_{1}^{r}$
	Equilibrium price	Farmgate	$P_{0}^{f}$	$P_{1}^{f}$
	Equilibrium quantity		$Q_{0}$	$Q_{1}$
Change in social welfare	Consumer				$(Δ P_{1}^{r} d e_{1} - Δ P_{0}^{r} a e_{0})$
Change in social welfare	Producer				$(Δ P_{1}^{f} g c - Δ P_{0}^{f} f c)$
Unit cost			$m_{0}$	$m_{1}$

생산자 후생 변화의 크기 추정은 시장의 수요와 공급 변화로 발생하는 생산자 잉여(producer surplus, PS)의 변화 크기를 계측하는 방법으로 진행되는데, 탄성치를 이용하여 공급곡선을 선형으로 근사할 경우에는 절편값이 음(-)의 값을 갖게 되어 측정이 곤란한 상황이 발생한다. 이를 해결하기 위해 Fig. 2와 같이 가정하도록 한다.

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Fig. 2.

Assumptions for estimating the magnitude of change in producer surplus.

모형 구축

계란 등급제도의 성과를 계측하기 위해 적용하는 비교정태분석은 제도 시행 전의 특정 시점과 제도 시행 이후의 시점을 상호 비교하고 두 시점 간의 변화의 내용과 변화 크기를 분석하기에 유용한 경제모형이다. 비교정태분석은 일종의 스냅샷(snapshot) 처럼 특정 시점에 초점을 두어 변화 이전과 이후를 상호비교하는데, 시간의 흐름에 따라 지속적인 변화를 추적하여 분석하는 동태분석에 비해 한계가 있기는 하지만 상대적으로 모형이 직관적이고 변화 이전과 이후를 바로 비교할 수 있는 장점이 있기에 경제학자들이 자주 사용하는 모형 중의 하나이다. 비교정태분석 모형 중에서 경제학자에 의해 많이 사용되는 모형인 EDM 모형을 본 연구에 적용하는데, EDM 모형은 모든 내생변수를 모수 값과 계수 값의 연립함수로 구성한 다음 외생적 충격(계란 등급제도 도입)에 따라 각 내생변수가 어떻게 변하는지를 계측하는 모형으로 모형식이 상대적으로 간편하고 유연하게 활용할 수 있는 장점이 있다.

계란 등급제도의 성과를 분석하는 EDM 모형은 계란의 수요함수와 공급함수, 농가 수취가격과 소비자 지불가격의 연계식, 계란의 수급 균형식으로 구성된다. 이중 계란에 대한 수요함수를 식(1)과 같이 설정한다.

(1)

Q^{D} = Q^{D} (P^{r} | Z)

여기서, $Q^{D}$ : 소비자들의 계란 수요량

$P^{r}$ : 계란 소비자 지불가격

$Z$ : 수요함수를 이동(shift)시키는 요인들

계란의 공급함수는 식(2)와 같이 설정하게 된다.

(2)

Q^{S} = Q^{S} (P^{f} | Y)

여기서, $Q^{S}$ : 농장에서 출하되는 계란의 공급량

$P^{f}$ : 농가 계란 수취가격

$Y$ : 공급함수를 이동(shift)시키는 요인들

농가에서 출하된 계란은 몇 개의 유통단계를 거쳐 최종 소비지 시장으로 이동되는데, 이에 대한 농가 수취가격과 소비자 지불가격의 연계식은 식(3)과 같이 표현된다.

(3)

P^{r} = P^{f} + m

여기서, $m$ : 계란에 대한 유통 및 거래비용

$P^{r}$ : 소비자 지불가격

$P^{f}$ : 농가 수취가격

마지막으로 계란에 대한 시장 수요량과 공급량을 일치시키는 수급균형식은 식(4)와 같다.

(4)

Q^{D} = Q^{S}

다음으로, 구축된 함수 방정식을 전미분하여 각 내생변수를 모두 변화율의 형태로 유도하게 된다. 이를 통해 각 내생변수는 여러 탄성치와 모수값의 선형방정식의 형태로 유도되는데, 먼저, 계란의 수요함수를 변화율의 형태로 유도하면 식(5)와 같다.

(5)

E Q^{D} = η (E P^{r} - β)

여기서, $E Q^{D}$ : 계란의 수요량 변화율

$E P^{r}$ : 계란의 소비자 지불가격 변화율

𝜂 : 계란의 수요의 가격탄력성

𝛽 : 계란 등급제도 시행에 따른 소비자들의 계란에 대한 지불의향 가격 변화율(탄성치가 음의 값을 가지므로 변수 𝛽의 부호가 음의 값 설정)

계란의 공급함수를 변화율의 형태로 유도하면 식(6)과 같다.

(6)

E Q^{S} = ε (E P^{f} - α)

여기서, $E Q^{S}$ : 계란의 공급량 변화율

$E P^{f}$ : 계란 농가 수취가격 변화율

𝜀 : 계란 공급의 가격탄력성

𝛼 : 계란 공급량에 영향을 주는 요인들

계란 시장에서 생산단계에서 소비단계까지의 유통단계는 식(7)과 같이 변화율의 형태로 유도된다.

(7)

E P^{r} = R^{f r} E P^{f} + R^{m r} E m, R^{f r} = \frac{P^{f}}{P^{r}}, R^{m r} = \frac{m}{P^{r}}

여기서, $R^{f r}$ : 계란의 농가 수취가격이 계란 소비자지불가격에서 차지하는 비중

$R^{m r}$ : 계란의 유통비용이 계란 소비자지불가격에서 차지하는 비중

$E m$ : 계란의 유통 및 거래비용 변화율

계란의 수요와 공급을 일치시키는 수급균형식을 변화율의 형태로 유도하면 식(8)과 같다.

(8)

E Q^{D} = E Q^{S}

사용자료 및 초기값 설정

계란의 등급제도 도입에 대한 효과를 추정하기 위해, 축산물품질평가원이 제공하는 계란 수급 및 가격 자료를 적용하였다. 이를 초기 시장 균형점( $e_{0}$ )에 대한 초기값으로 적용하였는데, 구체적인 내용은 Table 2와 같다.

Table 2.

Initial equilibrium point (as of 2023).

Commodity	Equilibrium price		Equilibrium quantity (egg production) ( $Q_{0}$ )^z
	Egg producer price ( $P_{0}^{f}$ )^x	Egg consumer price ( $P_{0}^{r}$ )^y
Egg	4,701 KRW / 30 eggs (1 carton)	7,752 KRW / 30 eggs (1 carton)	571,441 thousand cartons

^x Farmgate prices are weighted averages calculated using the production volume of all egg grades as weights.

^yConsumer prices are weighted averages for a 30-egg carton (extra-large grade), calculated using the distribution shares of various retail channels.

^zThe equilibrium volume was calculated by dividing the total production in 2023 (17,143,323 thousand units) by 30 units (1 carton).

Source: KAPE (2024).

계란의 가격 중 생산자가격(원/30개 기준)은 Table 3과 같이 산란계 농가 계란의 난별 출하 비중을 기준으로 생산자 가격을 가중평균하여 산출하였다. 계란 소비자가격(원/30개 기준)은 Table 4와 같이 계란 등급제도가 적용된 등급란과 등급화되지 않은 일반란을 각각 구별하여 난별 소매 유통처별 출하비중과 해당가격을 가중평균하여 산출하였다. 특히, 등급란의 가중평균가격은 “9,571원/특란 30개 기준”이고 일반란의 가중평균가격은 “7,617원/특란 30개 기준”으로 적용하였는데, 이를 전체 생산량에서 등급란이 차지하는 비중 6.9% (일반란은 93.1%)를 적용하여, 최종적으로 소매유통 기준가격 “7,752원/특란 30개 기준” (= 0.069 * 9,571 + 0.931 * 7,617)을 산출하였다. 한편, 이용 가능한 소비자 가격 자료는 특란 30개 기준으로 제시되어 차이가 존재한다. 하지만, 자료의 가용성을 고려하여 유통 가격 및 유통 마진 등의 가격 단위를 원/30개로 통일하여 표기하였다.

Table 3.

Calculation process of egg producer prices (as of 2023).

Classification	Jan	Feb	Mar	Apr	May	Jun	Jul	Aug	Sep	Oct	Nov	Dec	Average price	Shipment share (%)	Weighted average price
Jumbo	4,970	4,430	4,659	4,899	5,309	5,239	5,114	5,192	5,741	5,666	5,420	5,310	5,162	1.1	56
Extra large	4,731	4,217	4,457	4,670	5,068	4,981	4,747	4,657	5,130	5,202	5,120	5,088	4,839	55.8	2,700
Large	4,411	3,885	4,140	4,405	4,829	4,722	4,488	4,167	4,578	4,849	4,923	4,889	4,524	41.2	1,865
Medium	3,963	3,305	3,734	4,163	4,606	4,561	4,329	3,976	4,110	4,351	4,630	4,680	4,201	1.9	79
Small	2,711	2,516	-	3,602	3,886	4,184	4,230	3,470	2,873	-	4,265	3,869	3,561	0.0	-
Total															4,701

Unit: KRW / 30 eggs

Source: KAPE (2024).

Table 4.

Calculation process of egg consumer prices (as of 2023).

Classification		Department store	Hypermarket	Supermarket	Total
Price by distribution channel & egg type	Graded eggs	11,604	9,716	9,396	-
Price by distribution channel & egg type	Standard eggs	9,028	7,330	7,720	-
Shipment share by distribution channel (%)		2.0	26.0	44.9^z	72.9
Recalculated shipment share (scaled to 100%) (%)		2.7	35.7	61.6	100.0
Weighted average price	Graded eggs	318.4	3,465.2	5,787.1	9,571
Weighted average price	Standard eggs	247.7	2,614.3	4,754.8	7,617
Retail distribution weighted average price (national average for 30 extra large eggs)					7,752

Unit: KRW / 30 extra large eggs

^z The shipment share for supermarkets (44.9%) is the combined total of general supermarkets (33.1%) and Hanaro Mart (11.8%).

Source: KAPE (2024).

이상의 계란의 유통단계별 가격 등을 도출하기 위해 Fig. 3에 제시된 계란 유통경로와 비용 자료를 참고하였다. 또한, 이상의 가격 자료를 이용하여 계란 가격비율 모수 값을 계산하면 Table 5와 같은데, 계란 소비자가격 대비 생산자가격이 차지하는 비중( $P_{0}^{f} / P_{0}^{r}$ )은 0.606으로 계산하였고, 유통비용이 차지하는 비중( $m_{0} / P_{0}^{r}$ )은 0.394로 계산하여 적용하였다.

https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/kjoas/2026-053-03/N0030530312/images/kjoas_2026_533_445_F3.jpg

Fig. 3.

Egg distribution channels and proportions by stage. Source: 4KAPE (2024).

Table 5.

Parameter values of price ratios relative to egg consumer price.

Category		Value
Egg producer price ( $P_{0}^{f}$ , KRW / 30 eggs)		4,701
Egg consumer price ( $P_{0}^{r}$ , KRW / 30 extra large eggs)		7,752
Distribution cost ( $m_{0} = P_{0}^{r} - P_{0}^{f}$ , KRW / 30 eggs)		3,051
Price ratio	$R_{0}^{f r} = \frac{P_{0}^{f}}{P_{0}^{r}}$	0.606
	$R_{0}^{m r} = \frac{m_{0}}{P_{0}^{r}} = 1 - R_{0}^{f r}$	0.394

Results and Discussion

탄성치 추정

계란 등급제도 시행을 위한 경제적 효과를 분석하는 과정에 필요한 계란 수요와 공급의 가격탄성치를 회귀분석으로 각각 추정하였다. 탄성치 추정에 활용된 자료는 2005년부터 2023년까지의 연별자료로 자료들의 기초 통계량은 Table 6과 같다.

Table 6.

Descriptive statistics for data used in estimating price elasticity of egg demand and supply.

Variable	Description	Unit	Mean	Max	Min	SD
QEGG	Egg production	Ton	613,991.9	701,458.0	514,862.0	59,131.9
NINC	Per capita gross disposable income (nominal)	10,000 KRW	1,845.5	2,545.0	1,201.0	419.8
GDPDEF	GDP deflator	(2020 = 100)	92.3	107.0	78.0	9.0
PR	Egg consumer price index	(2020 = 100)	94.8	141.3	60.2	24.0
CPI	Consumer price index	(2020 = 100)	92.5	111.6	74.4	10.4
PF	Farmgate price index (eggs)	(2020 = 100)	110.8	159.8	71.2	26.1
PPI	Producer price index	(2020 = 100)	98.6	117.1	83.5	8.9
FEED	Farm input price index (feed cost)	(2020 = 100)	96.0	138.4	54.7	21.6

SD, standard deviation.

Sources: Egg production: KAPE (2024), NACF (2024); Other data: ECOS (2024), KOSIS (2024).

계란 수요함수를 추정한 결과는 Table 7과 같은데, 계란에 대한 수요의 소득탄력성은 0.624로 추정되었고, 가격탄력성은 -0.222로 추정되어 둘 다 비탄력적인 것으로 나타났다. 한편, 계란 공급함수를 추정한 결과는 Table 8과 같은데, 계란에 대한 공급의 가격탄력성은 통계적 유의성이 다소 낮지만 0.21로 추정되어 비탄력적인 것으로 나타났다.

Table 7.

Estimation results of the egg demand function.

Dependent variable: LOG(QEGG/POP)
Sample period (adjusted): 2005 - 2023
Variable	Coefficient	SE	t-statistic	p-value
C	-1.21511	0.52708	-2.30536	0.03
LOG(NINC/GDPDEF*100)	0.624319	0.093829	6.653818	0.00
LOG(PR/CPI*100)	-0.22191	0.083393	-2.66101	0.017
R-squared	0.76196	Mean dependent variable		2.494937
Adjusted R-squared	0.732205	SD dependent variable		0.075731
SE of regression	0.03919	Akaike information criterion		-3.49686
Sum squared residuals	0.024573	Schwarz criterion		-3.34774
Log likelihood	36.22017	Hannan-Quinn criterion		-3.47162
F-statistic	25.60785	Durbin-Watson statistic		1.523178
p-value (F-statistic)	0.00001

SE, standard error; SD, standard deviation.

Table 8.

Estimation results of the egg supply function.

Dependent variable: LOG(QEGG/POP)
Sample period (adjusted): 2005 - 2023
Included observations: 18 after adjustments
Variable	Coefficient	SE	t-statistic	p-value
C	1.378087	0.652378	2.112405	0.05
LOG(PF/PPI100+PF(-1)/PPI(-1)100)	0.209611	0.121113	1.730701	0.10
D2017	-0.12432	0.071464	-1.73959	0.10
R-squared	0.236484	Mean dependent variable		2.501942
Adjusted R-squared	0.134682	SD dependent variable		0.071312
SE of regression	0.066336	Akaike information criterion		-2.43715
Sum squared residuals	0.066007	Schwarz criterion		-2.28876
Log likelihood	24.93435	Hannan-Quinn criterion		-2.41669
F-statistic	2.322974	Durbin-Watson statistic		0.995958
p-value (F-statistic)	0.132171

SE, standard error; SD, standard deviation.

시나리오 반영

계란 등급제도의 후생효과 분석을 위해 2개의 시나리오를 설정하였다. 구체적으로, 계란 등급제도의 도입 시 시장 균형에 미치는 영향을 소비자 지불의향 증가와 (등급판정에 따르는) 비용의 증가로 구분하여 설정하였는데, 본 연구에서 반영한 최종 시나리오는 Table 9와 같다.

Table 9.

Details of the egg grading system scenarios.

Commodity	Implemented system: Egg grading system
Commodity	Consumer willingness-to-pay growth rate (𝛽, %)	Cost change rate ( $E m$ , %)
Egg	1.74	0.2

소비자 지불의향 변화율(𝛽 = 1.74%)에 대한 근거 자료

계란 등급제도는 계란에 대한 소비자지불의향에 긍정적인 영향을 미치게 되는데, 계란의 품질을 등급으로 구분하여 표시하여 소비자가 축산물의 품질에 대한 정보를 쉽게 얻을 수 있도록 하여 소비자의 축산물의 품질에 대한 신뢰가 높아져서 가격의 지불의향을 높이는 효과가 있기 때문이다.

유통처별로 가중 환산된 소매가격과 산지가격 사이의 마진폭을 각각 계산하면 Table 10과 같은데, 등급란은 4,870원/30개 기준이고 일반란은 2,916원/30개 기준이다. 분석 결과, 등급란이 일반란에 비해 마진폭이 1,954원 큰 것으로 나타나는데, 해당 마진폭은 소매 가중평균가격의 25.2%에 해당한다. 이를 시장 전체로 적용하기 위해 등급란 출하비중이 6.9%인 점을 반영하여 분석하면, 등급제도 시행에 따라 등급란에 대한 소비자 지불의향은 약 1.74% 증가한 것으로 해석될 수 있다.

Table 10.

Rate of change in willingness to pay due to the implementation of the egg grading system (𝛽 = 1.74%).

Category		Department store	Hypermarket	Supermarket	Result
Graded eggs (KRW / 30 extra large eggs)		11,604	9,716	9,396	-
Standard eggs (KRW / 30 extra large eggs)		9,028	7,330	7,720	-
Shipment share by channel & egg type (%)		2.0	26.0	44.9	72.9
Normalized shipment share (100% basis) (%)		2.7	35.7	61.6	100.0
Calculation of weighted average retail price
Average price of graded eggs		318	3,465	5,787	9,571 (A)
Average price of standard eggs		248	2,614	4,755	7,617 (B)
Farmgate price					4,701 (C)
Margin	Graded eggs				4,870 (D = A−C)
	Standard eggs				2,916 (E = B−C)
Margin difference					1,954 (F = D−E)
Retail weighted average price					7,752 (G)
Margin difference ratio relative to retail weighted average price (%)					25.2 (H = F/G)
Shipment share of graded eggs (%)					6.9 (I)
Rate of change in willingness to pay (%)					1.74 (= H*I)

Unit: KRW / 30 eggs

비용 증가율( $E m$ = 0.2%)에 대한 근거 자료

계란 등급제도는 계란 등급에 대한 정보를 소비자에게 정확하게 전달하고 계란 가격 형성과 유통을 원활하게 하는 데 기여하지만, 해당 제도 도입을 통해 추가적인 비용이 발생하게 된다.

Table 11과 같이, 계란 산지가격과 소매가격 사이의 총 유통비용은 3,051원/30개 기준으로 추정된다. 이 과정에서 등급판정에 따라 추가적으로 발생하는 비용이 약 3원/1개(90원/30개 기준)인데, 전체 유통비용 3,051원에서 약 2.95%를 차지하는 수치이다. 보다 구체적으로, 등급란 출하비중이 약 6.9% (2023년 기준)이기 때문에 전체적으로 약 0.2%의 비용이 증가하였을 것으로 추정된다.

Table 11.

Rate of change in distribution and transaction costs due to the implementation of the egg grading system ( $E m$ = 0.2%).

Category	Value
Egg farmgate price (KRW / 30 eggs) (A)	4,701
Egg retail price (KRW / 30 extra large eggs) (B)	7,752
Distribution cost from farmgate to retail (KRW / 30 eggs) (C = B−A)	3,051
Additional cost of grading (KRW / 30 eggs basis) (D)	90
Rate of change in distribution cost (%) (E = D/C)	2.95
Shipment share of graded eggs (%) (F)	6.9

Source: KAPE (2024).

계란 등급판정사업에 소요되는 예산은 Table 12와 같은데, 2023년 기준 총 13억 2천만 원의 예산이 투입된 것으로 분석된다. 추가로, 계란 등급판정란과 전체 계란 생산량은 Table 13과 같이 정리될 수 있다.

Table 12.

Budget size (input cost) of the egg grading project by the Korea Institute for Animal Products Quality Evaluation.

Department	Item	2022	2023	2024
Quality Evaluation Division	Egg grading equipment maintenance and repair	13,090,000	9,000,000	12,760,000
Quality Evaluation Division	Egg grading equipment purchase	115,000,000	93,410,000	153,430,000
Operations Support Division	Egg grading business travel expenses	26,115,510	28,674,520	30,182,470
HRD Division	Egg grading education and training expenses	2,221,576	1,434,590	2,756,056
ICT Division	Egg grading equipment development	-	99,900,000	179,904,860
Customer Communication Division	Media PR (broadcast, SNS, etc.)	14,500,000	2,081,500	14,112,200
HRD Division	Labor costs for egg quality evaluators	943,375,593	953,756,831	915,553,221
HRD Division	Labor costs for business travel egg quality evaluation	129,255,260	135,272,912	145,663,616
Quality Evaluation Division	Research services	97,500,000	-	37,681,810
Quality Evaluation Division	Support for revitalizing the egg grading project	-	-	11,540,400
Total		1,341,057,939	1,323,530,353	1,503,584,633

Unit: KRW

Source: Internal data, Korea Institute for Animal Products Quality Evaluation (KAPE).

Table 13.

Graded eggs and total egg production.

Weight grade	Number of graded eggs
Jumbo	12,954
Extra large	664,078
Large	490,626
Medium	22,387
Small	-
Total graded eggs (A)	1,190,044
Total egg production (B)	17,143,323
Proportion of graded eggs (%) (= A/B)	6.9

Unit: Thousand units

Source: KAPE (2024).

경제적 효과 추정

전술한 자료를 기반으로 계란 등급 판정제도의 시행으로 변화되는 경제적 후생효과는 Table 14와 같이 크게 증가하는 것으로 분석되는데, 계란 산업의 전체 사회 후생은 연간 약 797억 원 증가하는 것으로 추정된다. 세부적으로 보면, 소비자 후생은 약 449억 원 증가하고, 생산자 후생은 약 348억 원 증가하는 것으로 분석된다.

경제모형을 통해 추정된 계란 등급제의 경제적 후생효과는 시범사업이 진행 중인 시장 상황을 적용하여 분석한 결과로, 사업이 확대되는 경우에는 사회후생 효과 추정치가 변동될 가능성이 있다. 그럼에도 불구하고, 계란 등급제는 경제적 타당성이 있는 점은 기본적으로 유지될 것으로 판단된다.

Table 14.

Social welfare effect analysis of the egg grading system.

Commodity	Elasticity	Change in consumer welfare (A)	Change in producer welfare (change in revenue) (B)	Change in total social welfare (= A+B)
Egg	𝜂 = -0.222, 𝜀 = 0.21	449	348	797

Unit: Hundred million KRW

Conclusion

계란산업은 우리나라 주요 축산업의 하나로 한우, 양돈, 육계산업과 함께 우리나라 소비자에 중요한 단백질을 공급하고 있다. 그러나, 계란 산업은 계란의 등급 시스템 등이 도입되지 않아 유통 비효율 문제가 제기되고 있어, 등급제도 도입이 본격적으로 추진되고 있다. 다만, 일부 생산자는 계란 등급제에 대한 타당성 또는 실효성 관련한 문제를 제기하고 있기에, 계란 등급제도 도입에 따른 경제적 효과를 정량적으로 분석하여 시사점을 도출하였다.

본 연구에서는 비교정태분석 모형인 EDM을 적용하여, 우리나라 계란에 대한 등급제도 도입의 경제적 후생효과를 추정하였다. 통계자료와 모형을 활용한 분석 결과, 계란 등급제도를 도입하면 소비자 후생이 연간 약 449억 원 증가하고, 생산자 후생이 연간 약 348억 원 증가하여 전체 사회후생은 연간 약 797억 원 증가하는 것으로 추정되었다. 이는 계란의 등급제도 도입을 통해 소비자가 계란 품질에 대한 정보를 쉽게 얻을 수 있어, 소비자의 축산물의 품질에 대한 신뢰가 높아져서 가격에 대한 지불의향을 높이는 효과가 발생하기 때문이다. 물론, 계란 등급제도 도입에 따른 비용도 일부 증가하기는 하지만, 소비부문에서 발생하는 긍정 효과의 규모가 비용 규모보다 크게 발생하여 전체 순효과는 후생 증가로 도출된다. 이상의 연구결과를 통해서 우리나라 계란산업에 등급제도를 도입하는 것이 타당한 것으로 나타났기에 해당 정책사업을 확대할 필요가 있다. 다만, 계란 등급제도의 성과를 극대화하기 위해서는 계란등급제에 대한 소비자 홍보를 확대하여 소비자의 지불가격 의향을 더욱 높이고, 계란등급제도 도입에 소요되는 비용을 절감하기 위한 노력을 강화하는 것이 중요하다.

본 연구에서 분석된 결과는 계란 등급제도의 시범사업에 근거한 것으로 향후 등급제도 의무화 등의 확대 상황과 다를 수 있다. 또한, 등급란의 비중이 약 7%로 높지 않은 상황에서 연구가 진행되었고, 모형 분석과정에 적용된 공급탄력성 추정수치의 통계적 유의성이 다소 낮은 등 일부 연구의 한계가 있다. 그럼에도 불구하고, 본 연구의 결과는 기본적인 방향성을 제시하여 후속 연구의 출발점이 될 수 있을 것으로 기대된다.

Conflict of Interests

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

Acknowledgements

본 연구는 2024년도 축산물품질평가원의 재원으로 수행되었다.

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Korean Journal of Agricultural Science ISSN:2466-2402(Print) 2466-2410(Online) 농업과학연구

Preview

Analysis on the economic effect of the egg grading system

ABSTRACT

MAIN

Fig. 1.

Changes in market equilibrium before and after policy implementation.

Table 1.

Changes in market equilibrium after policy implementation.

Fig. 2.

Assumptions for estimating the magnitude of change in producer surplus.

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

Table 2.

Initial equilibrium point (as of 2023).

Table 3.

Calculation process of egg producer prices (as of 2023).

Table 4.

Calculation process of egg consumer prices (as of 2023).

Fig. 3.

Egg distribution channels and proportions by stage. Source: 4KAPE (2024).

Table 5.

Parameter values of price ratios relative to egg consumer price.

Table 6.

Descriptive statistics for data used in estimating price elasticity of egg demand and supply.

Table 7.

Estimation results of the egg demand function.

Table 8.

Estimation results of the egg supply function.

Table 9.

Details of the egg grading system scenarios.

Table 10.

Rate of change in willingness to pay due to the implementation of the egg grading system (𝛽 = 1.74%).

Table 11.

Rate of change in distribution and transaction costs due to the implementation of the egg grading system (Em = 0.2%).

Table 12.

Budget size (input cost) of the egg grading project by the Korea Institute for Animal Products Quality Evaluation.

Table 13.

Graded eggs and total egg production.

Table 14.

Social welfare effect analysis of the egg grading system.

Conflict of Interests

Acknowledgements

References

Rate of change in distribution and transaction costs due to the implementation of the egg grading system ( $E m$ = 0.2%).