Structural analysis of the food processing industry

Gwangsik Oh; Sounghun Kim

doi:10.7744/kjoas.520312

Preview

Management & Economics

Korean Journal of Agricultural Science. 1 September 2025. 345-363
https://doi.org/10.7744/kjoas.520312

Structural analysis of the food processing industry

Gwangsik Oh¹

Sounghun Kim¹^*

¹Department 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

The food processing industry uses agricultural, livestock, and fishery products as raw materials to produce processed foods, serving as a major consumer of these products and a key contributor to their added value. Since 2008, the Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs has been fostering Korea’s food manufacturing industry, which now has a market size of 83.1 trillion Korean won. The food processing industry is subdivided into various sectors according to product categories, with each sub-sector exhibiting distinct structural characteristics. While certain sub-sectors are marked by a high degree of oligopoly, others are characterized by a competitive market structure involving a large number of firms. Given that the structural differences among sub-sectors of the food processing industry are critical factors in the formulation of relevant policies, it is necessary to conduct research that analyzes these structures and derives policy implications. The purpose of this study is to analyze the structural characteristics of sub-sectors within Korea’s food processing industry and to derive policy implications. Specifically, the study collects data on firm concentration, total sales, and total exports by sub-sector, and examines changes over time as well as interrelationships among key variables. The results derived from the econometric model analysis are as follows. First, the trend analysis of firm concentration across sub-sectors indicates that concentration levels have declined in most sub-sectors, while the overall industry size has increased. This suggests that Korea’s food processing sub-sectors are experiencing growth driven by the entry of new firms. Second, an econometric analysis was conducted to examine the correlation between industry concentration and total industry size (measured by sales). The results show that, in many sub-sectors, concentration levels and industry size tend to move in opposite directions. This provides more concrete evidence supporting the earlier observation. In conclusion, the growth structure of Korea’s food manufacturing sub-sectors can be evaluated as generally positive. This is because a weakening of market concentration reduces social losses associated with the excess profits of monopolistic or oligopolistic firms. Therefore, the government should strengthen policies that promote greater competition within the sub-sectors of the food manufacturing industry.

Keywords

CR_k

food processing industry

market structure

ordinary least squares

MAIN

Introduction
Materials and Methods
산업 집중도 분석
단순회귀 분석
분석 자료
Results and Discussion
세부산업별 성장 추이 분석 결과
산업 집중도 분석 결과
산업 집중도의 변화 분석 결과
Conclusion

Introduction

식품제조업은 1차산업인 농림축수산업의 생산물을 가공하여 시장에 공급하는 2차산업으로 농림축수산물의 수요산업임과 동시에 농림축수산물의 부가가치를 증대시키는 산업이다. 2008년 농림부에서 확대 개편된 농림수산식품부(현 농림축산식품부)는 식품제조업을 포함한 식품산업을 정책의 주요 대상으로 설정하고 산업 육성을 위한 다양한 정책을 시행하였다. 그 결과 우리나라 식품제조업은 산업 전체 매출액이 2008년 39.1조 원에서 2023년 176.6조 원으로 4.5배 증가하는 등 성장을 지속하고 있다(MFDS, 2002-2023).

식품제조업이 사회적 역할을 다하면서 안정적인 성장을 유지하기 위해서는 산업 구조가 이상적인 형태를 유지하는 것이 중요하다. 일례로, 소수의 대기업이 시장을 독점하는 경우에는 해당 기업은 초과 이윤을 창출할 수 있으나 소비자 후생이 잠식되게 되고, 지나치게 영세한 기업들이 산업을 구성하는 경우에는 기업간 경쟁으로 초과 이윤을 얻기 쉽지 않으나 R&D 등 기업과 산업 발전을 위한 재투자 여력이 부족한 경우가 많다. 특히, 식품제조업은 세부산업별 산업 구조가 달라서 독과점 구조를 가진 세부산업과 완전경쟁에 근접하는 구조를 가진 세부산업이 모두 존재하기에, 식품제조업 관련 정책을 기획하고 추진할 때 세부산업의 구조적 특성을 충분히 반영하여야 한다. 그럼에도 식품제조업의 세부산업별 구조를 막연하게 이해하는 경우가 많은데, 특히 세부산업의 구조적 특성이 시간에 따라 변화함에도 이를 간과하는 경우 잘못된 의사결정을 할 우려가 있다. 이상의 상황에서 우리나라 식품제조업의 세부산업별 구조를 분석하는 연구의 필요성이 제기된다.

우리나라의 식품제조업 관련 연구는 꾸준하게 진행되고 있는데, Kim (2008)은 식품가공산업의 집중도를 분석하여 세부산업간 구조 특성과 시사점을 논의하였고, Kim 등(2024)은 충청남도의 식품가공산업과 외식업 등을 분석하여 산업 발전을 위한 방향을 모색하였다.

식품산업 관련 이슈에 집중한 연구도 다수 있는데, Kim과 Han (2019)은 식품 소비자의 중요한 소비 기준이 된 식품 원산지 표시제 도입으로 인한 영향을 분석하였고, Yoon 등(2019)은 식품기업에 대한 사회적 이슈가 산업과 기업에 미치는 영향을 연구하였으며, Hwang과 Kim (2024)은 최근 이슈로 부각되고 있는 고령친화식품의 소비 실태를 분석하여 관련 산업 및 정책 발전을 위한 방향을 제안하였다.

이상의 선행연구들은 우리나라 식품제조업 또는 식품산업을 분석하거나 식품산업 관련 주요 이슈가 산업에 미치는 영향 등을 연구하여 다양한 시사점을 도출하였다. 그럼에도 불구하고, 우리나라 식품제조업의 구조적 특성과 변화를 최신 자료를 적용하여 구체적으로 분석하고 산업 발전을 위한 시사점을 도출하기에는 한계를 가지고 있다.

본 연구는 우리나라 식품제조업의 세부산업 구조를 분석하여 산업 발전을 위한 시사점을 도출하는 것을 주요 목적으로 한다. 보다 구체적으로는 식품제조업의 세부산업별 집중도 실태와 변화 추이, 집중도와 산업 규모 성장의 연관관계 등을 분석하여, 정책적 발전 방향을 모색하도록 한다.

Materials and Methods

산업 집중도 분석

식품제조업의 구조적 특성을 분석하는 방법론은 다양한데, 대표적으로 집중률(concentration ratio, CR_k), 허핀달 지수(Herfindahl index) 혹은 허핀달-허쉬만 지수(Herfindahl-Hirschman index, HHI), 엔트로피 지수(entropy index), 홀-타이드만 지수(Hall-Tideman index), 지니 지수(Gini index) 지수 등을 적용한 분석법이 있다. 본 연구에서는 집중률(CR_k)을 적용하여 식품제조업의 구조를 분석하도록 하는데, 이는 집중률이 상대적으로 확보하기 용이한 자료만을 가지고도 직관적인 산업구조 분석을 진행할 수 있기 때문이다. CR_k는 매출액이 가장 큰 순서로 1등부터 k등까지의 업체 매출액 합을 해당 업체가 속한 산업의 업체 총매출액으로 나눈 값인데, 수식으로 표현하면 다음 식(1)과 같다.

(1)

C R_{k} = \frac{\sum_{i = 1}^{k} S_{i}}{\sum_{i = 1}^{n} S_{i}} = \sum_{i = 1}^{k} M S_{i}

여기서, $S_{i}$ 는 특정 산업에 있는 업체를 매출액 기준으로 1등부터 k등까지 배열하였을 때, $i$ 번째 순위에 위치한 업체의 매출액이며, $n$ 은 해당 산업의 업체 수, $M S_{i}$ 는 $i$ 번째 순위에 위치한 업체의 시장 점유율이다.

CR_k의 값은 0과 1 (또는 값에 100을 곱하여 0%와 100%)사이에 있는데, 값이 0 (또는 0%)에 가까우면 해당 업체들의 매출액이 전체 산업에 차지하는 비중이 매우 작은 완전경쟁 구조에 가까운 것으로 평가되고, 값이 1 (또는 100%)에 가까우면 해당 업체들의 매출액이 전체 산업에 차지하는 비중이 매우 높은 독과점 구조에 가깝게 되는 것으로 평가된다. 따라서, 식품제조업의 하위 세부산업별 집중률을 산출하면, 해당 세부산업의 산업 구조가 특정 업체에 집중된 독과점적인 구조인지 아니면 산업 집중도가 다수의 업체로 분산된 완전경쟁력 구조인지를 판단할 수 있게 된다.

CR_k는 일반적으로 CR₃와 CR₁₀을 각각 계측하는데, 이는 CR₃는 공정거래법에 의거한 시장지배적 사업자를 판정하기 위한 기준의 하나로 사용되기 때문이고, CR₁₀은 시장에서 통상적으로 상위 10대 기업들의 점유율이 논의되기 때문이다. 여기서 시장지배적 사업자는 ｢독점규제 및 공정거래에 관한 법률(공정거래법)｣에서 규정하고 있는데, 하나의 사업자의 시장점유율이 100분의 50 이상이거나 셋 이하의 사업자의 시장점유율의 합계가 100분의 75 이상인 경우(단, 이 경우 시장점유율이 100분의 10 미만인 사업자는 제외한다.)이고, 연간 매출액 또는 구매액이 80억 원 이상인 사업자를 시장지배적 사업자로 규정하고 추가적인 관리를 하고 있다.

단순회귀 분석

단순회귀분석은 시계열 자료 등 연속형 변수들에 대해 종속변수와 독립변수간의 상관관계를 분석하는 계량 모형이다. 일반적으로 통상최소제곱법(ordinary least squares, OLS)을 사용하는데, 회귀모형의 적합성을 판단하기 위해 t 검정을 통해 회귀 계수들이 유의미한 값을 갖는지 검토하고, 결정계수(R²)를 도출한다.

본 연구에서는 다음 식(2)와 식(3)을 단순회귀분석 모형으로 설정하여 연구를 진행하였다. 또한, 용이한 해석을 위해 Log-Level과 Level-Log 함수식을 설정하여 회귀분석을 진행하였다. 먼저, 식(2)는 해당 산업의 시장집중도와 수출액의 변화에 따른 매출액의 변화를 분석하기 위한 것이고, 식(3)은 매출액과 수출액의 변화에 따른 시장집중도의 변화를 분석하기 위한 것이다.

(2)

T_{t} = a_{0} + a_{1} C R_{k, t} + a_{2} E X_{t} + u_{T t}

여기서, $T_{t}$ 는 해당 산업의 매출액, $C R_{k, t}$ 는 해당 산업의 시장집중도, $E X_{t}$ 는 해당 산업의 수출액, $t$ 는 시간, $k$ 는 해당 산업의 1위, 3위, 10위 기업을 뜻하며, 이에 따라 $C R_{1}$ , $C R_{3}$ , $C R_{10}$ 을 뜻한다.

(3)

C R_{k, t} = b_{0} + b_{1} T_{t} + b_{2} E X_{t} + u_{C R_{k, t}}

여기서, $C R_{k, t}$ 는 해당 산업의 시장집중도, $T_{t}$ 는 해당 산업의 매출액, $E X_{t}$ 는 해당 산업의 수출액, $t$ 는 시간, $k$ 는 해당 산업의 1위, 3위, 10위 기업을 뜻하며, 이에 따라 $C R_{1}$ , $C R_{3}$ , $C R_{10}$ 을 뜻한다.

분석 자료

우리나라 식품제조업의 세부산업별 구조 특성을 분석하기 위해서는 세부산업의 전체 매출액과 매출액 상위 기업의 매출액 자료가 필요한데, 해당 자료를 식품의약품안전처가 매년 발표하는 “식품 및 식품첨가물 생산 실적” 통계에서 확보할 수 있다. 식품의약품안전처는 우리나라 식품업체의 생산 및 판매 현황을 조사하여 관련 통계를 발표하고 있는데, 조사 대상을 식품위생법(제42조 제2항)에서 규정하는 영업자 중 식품, 식품첨가물, 기구·용기·포장지 및 옹기류를 제조 또는 가공하는 업체 및 식품조사처리업체로 정하고 있다.

한편, “식품 및 식품첨가물 생산 실적” 통계에서는 조사 대상 품목을 현재 24개 품목으로 구분하고 있지만, 분석 기간(2002 - 2023년) 동안 세부 품목 분류가 크게 2번(2007 - 2008년, 2017 - 2018년) 변화하여 세부 품목군의 품목들이 바뀐 경우가 있다. 이에 본 연구에서는 이를 2023년 기준으로 재분류하여 총 10개 품목군으로 선정하여 분석에 적용하였다. 보다 구체적으로 과자류, 빵 또는 떡류에 잼류와 코코아가공품류가 통합되었으며, 음료류에 다류와 커피가 통합되었다. 또한, 특수영양식품에 특수의료용도식품이 포함되었다.

Results and Discussion

세부산업별 성장 추이 분석 결과

우리나라 식품제조업의 성장 추이를 세부산업별로 분석한 결과를 Fig. 1로 나타낼 수 있다. 먼저 2002년부터 2023년의 기간 동안 특수영양식품 산업을 제외한 9개의 산업이 모두 국내 매출액이 증가하였음을 알 수 있다. 그중 식용유지류 산업은 2023년의 매출액이 2002년에 비해 333.6% (연평균 6.9%) 이상 크게 증가하였고, 두부류 또는 묵류산업은 같은 기간 318.4% (연평균 6.7%) 증가하였으며, 식품첨가물 산업은 292.3% (연평균 6.4%) 증가하였다. 조미식품 산업은 2023년의 매출액이 2002년에 비해 286.4% 증가하였고, 절임류 및 조림류 산업은 같은 기간 257.7% 증가하였다. 그 외에 과자류, 빵 또는 떡류 산업(177.7%), 음료류 산업(156.4%), 당류 산업(147.2%) 순으로 매출액이 증가하였다. 반면, 특수영양식품 산업은 24.9% (연평균 1.3%) 감소하여 차이를 보인다.

https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/kjoas/2025-052-03/N0030520312/images/kjoas_2025_523_345_F1.jpg

Fig. 1.

Industries with increased or decreased domestic sales (10 industries).

세부산업별 수출액 추이를 보면 Fig. 2와 같은데, 10개의 모든 산업에서 수출액은 2002년에 비해 2023년 증가하는 것으로 나타났다. 특히, 식용유지류 산업은 2023년의 수출액이 2002년에 비해 2,884.6% (연평균 16.7%)로 가장 크게 증가하였다. 면류 산업은 같은 기간 수출액이 887.7% (연평균 11.0%) 증가하였고, 음료류 산업은 수출액이 848.2% (연평균 10.8%) 증가하였으며, 과자류, 빵 또는 떡류 산업은 2023년 수출액이 2002년에 비해 287.0% (연평균 6.3%) 증가하였다. 조미식품 산업은 같은 기간 283.4% (연평균 6.3%) 증가하였고, 특수영양식품 산업은 같은 기간 동안 233.3% (연평균 5.6%) 증가하였다. 그 외에 당류 산업(232.4%), 식품첨가물 산업(219.7%), 두부 또는 묵류 산업(109.8%), 절임류 및 조림류 산업(36.2%) 순으로 수출액이 증가하였다.

https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/kjoas/2025-052-03/N0030520312/images/kjoas_2025_523_345_F2.jpg

Fig. 2.

Industries with increased or decreased export volume (10 industries).

산업 집중도 분석 결과

우리나라 식품제조업의 산업 집중도를 분석하기 위해 하위 세부산업별 CR₁, CR₃와 CR₁₀을 각각 측정하여 분석하였다, 식품의약품안전처가 2024년에 발표한 2023년 기준 “식품 및 식품첨가물 생산실적” 통계를 활용하여 CR₁, CR₃, CR₁₀을 분석한 결과가 Figs. 3, 4, 5로 제시될 수 있다.

먼저, CR₁이 증가한 산업은 특수영양식품 산업이 유일한데, 2002년에 비해 2023년 시장집중도가 60.1% 증가하였다. 이는 특수영양식품 산업이 시간이 경과함에 따라 1위 기업의 독점화가 강화된 것으로 보여준다. CR₁의 감소 산업은 두부류 또는 묵류 산업, 과자류 산업, 빵 또는 떡류 산업, 절임류 및 조림류 산업, 면류 산업, 식품첨가물 산업, 음료류 산업, 식용유지류 산업, 조미식품 산업, 당류 산업인데, 특히 CR₁의 값이 50% 이상 감소한 산업은 두부류 또는 묵류 산업, 과자류 산업, 빵 또는 떡류 산업이다. 보다 구체적으로 보면, 두부류 또는 묵류 산업은 2002년에 비해 2023년 시장집중도가 59.2% 감소하였으며, 과자류, 빵 또는 떡류 산업은 같은 기간 55.5% 감소하였다. 절임류 및 조림류 산업은 2002년에 비해 2023년 시장집중도가 44.7% 감소하였고, 면류 산업은 같은 기간동안 36.7% 감소하였으며, 식품첨가물 산업은 23.5% 감소하였다. 그 외에 음료류 산업(16.5%), 식용유지류 산업(14.4%), 조미식품 산업(9.6%), 당류 산업(3.9%) 순으로 시장 집중도가 감소하였다.

https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/kjoas/2025-052-03/N0030520312/images/kjoas_2025_523_345_F3.jpg

Fig. 3.

CR₁ increase or decrease industry (10 industries).

CR₃의 증가 산업은 특수영양식품 산업, 당류 산업, 식품첨가물 산업이며, CR₃의 감소 산업은 과자류, 빵 또는 떡류 산업, 조미식품 산업, 두부 또는 묵류 산업, 절임류 및 조림류 산업, 면류 산업, 식용유지류 산업, 음료류 산업이다. 먼저, 특수영양식품 산업은 2002년에 비해 2023년의 시장집중도가 13.2% 증가하였다. 당류 산업은 같은 기간 시장집중도가 7.8% 증가하였으며, 식품첨가물 산업은 3.2% 증가하였다. 반면, 과자류, 빵 또는 떡류 산업은 2002년에 비해 2023년의 시장집중도가 48.0% 감소하였다. 조미식품 산업은 같은 기간 시장집중도가 39.5% 감소하였고, 두부 또는 묵류 산업은 34.8% 감소하였으며, 절임류 및 조림류 산업은 34.2% 감소하였다. 그 외에 면류 산업(17.9%), 식용유지류 산업(10.5%), 음료류 산업(6.2%) 순으로 시장집중도가 감소하였다. 이를 통해, 10개 산업 중 대부분의 산업이 시간이 경과함에 따라 1 - 3위 기업 중심의 경쟁 구조로 변화되었음을 알 수 있다.

https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/kjoas/2025-052-03/N0030520312/images/kjoas_2025_523_345_F4.jpg

Fig. 4.

CR₃ increase or decrease industry (10 industries).

CR₁₀의 증가 산업은 식품첨가물 산업과 특수영양식품 산업인데, 식품첨가물 산업의 2023년 시장집중도는 2002년에 비해 12.8% 증가하였으며, 특수영양식품 산업은 같은 기간 0.4% 증가하였다. 반면, CR₁₀의 감소 산업은 조미식품 산업, 과자류, 빵 또는 떡류 산업, 음료류 산업, 절임류 및 조림류 산업, 식용유지류 산업, 당류 산업, 두부 또는 묵류 산업, 면류 산업이다. 조미식품 산업은 2002년에 비해 2023년 시장집중도가 47.5% 감소하였고, 과자류, 빵 또는 떡류 산업은 같은 기간 43.2% 감소하였으며, 음료류 산업은 22.5% 감소하였고, 절임류 및 조림류 산업은 21.3% 감소하였다. 그 외에 식용유지류 산업(18.3%), 당류 산업(11.5%), 두부 또는 묵류 산업(9.4%), 면류 산업(7.6%) 순으로 감소하였다. 이를 통해, 시장집중도가 증가하는 산업은 시간이 경과함에 따라 산업의 순위 또는 위치가 고착화되고, 감소하는 산업은 시간에 따라 해당 기업간의 경쟁 관계가 강화되고 산업의 순위 변동이 일어나는 것으로 판단된다.

https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/kjoas/2025-052-03/N0030520312/images/kjoas_2025_523_345_F5.jpg

Fig. 5.

CR₁₀ increase or decrease industry (10 industries).

산업 집중도의 변화 분석 결과

우리나라 식품제조업의 세부산업별 산업 구조 변화를 살펴보기 위해 2002 - 2023년 기간의 CR₁, CR₃, CR₁₀을 각각 계측하여 모형분석을 진행하였다. 모형의 종속변수를 시장집중도( $C R_{k}$ )로 설정하여 회귀분석을 진행하였으며, 분석 결과에 대한 해석이 용이한 Level-Log 형태로 추정하였다. 또한, Level-Log 형태를 %로 해석하기 위해 계수값에 100을 나누어 분석하였는데, 구체적인 분석 결과는 Tables 1, 2, 3과 같다.

CR₁에 대해 분석한 결과가 Table 1에 정리되었는데, 매출액과 수출액 추정 결과 모두 통계적으로 유의한 산업은 과자, 빵 또는 떡류 산업, 조미식품 산업, 면류 산업이다. 해당 산업의 추정결과는 모두 음(-)의 값으로 나타났는데, 이는 매출액이 증가하면 해당 산업의 시장집중도가 감소하는 것이기에, 이들 산업에서는 시장 규모가 커질수록 시장독점화가 약화되는 것으로 보인다. 보다 구체적으로 보면, 과자류, 빵 또는 떡류 산업의 매출액 계수가 -15.16으로 추정되어, 매출액이 1% 증가하면 1순위 기업의 시장집중도가 0.15% 감소함을 알 수 있다. 면류 산업은 매출액 1% 증가에 따른 1순위 기업의 시장집중도가 0.12% 감소하였고, 조미식품 산업은 0.06% 감소하였다. 수출액 계수는 과자, 빵 또는 떡류 산업과 조미식품 산업에서 양(+)의 값으로 나타나, 수출액이 증가하면 시장집중도가 증가하는 것으로 나타났다. 반면, 면류 산업은 추정치가 음(-)의 값으로 나타나 달랐는데, 이는 매출액 1순위 기업의 수출 경쟁력의 차이에 따른 것으로 판단된다.

절임류 및 조림류 산업과 식용유지류 산업의 매출액 추정 계수는 통계적으로 유의하지 않았으나, 수출액 계수는 통계적으로 유의하였다. 절임류 및 조림류 산업의 수출액 계수는 2.95로 수출액이 1% 증가하면 1위 기업의 시장집중도가 0.03% 증가하였다. 한편, 식용유지류 산업은 수출액이 1% 증가하면 1위 기업의 시장집중도가 0.02% 감소하였고, 두부 또는 묵류 산업의 매출액 계수는 -6.88로 매출액이 증가하면 1위 기업의 시장집중도가 0.07% 감소하였으나, 수출액 계수는 통계적으로 유의하지 않았다.

Table 1.

Estimation results of the market concentration ratio function of 1 major company.

Dependent variable: $C R_{1}$
Variable		Coefficient	Standard error	t-statistic
Pastry, bread and rice cake	C	97.633***	9.822	9.940
	Log( $T_{C R_{1}}$ )	-15.159***	3.053	-4.964
	Log( $E X_{C R_{1}}$ )	4.247**	1.996	2.128
	Adjusted R-squared	0.868
	Durbin-Watson statistic	1.243
Sugar	C	80.007***	22.000	3.637
	Log( $T_{C R_{1}}$ )	2.406	4.082	0.589
	Log( $E X_{C R_{1}}$ )	-3.901	2.865	-1.362
	Adjusted R-squared	0.173
	Durbin-Watson statistic	0.763
Pickles and stews	C	-38.756	27.539	-1.407
	Log( $T_{C R_{1}}$ )	-0.913	1.162	-0.786
	Log( $E X_{C R_{1}}$ )	2.946**	1.392	2.117
	Adjusted R-squared	0.122
	Durbin-Watson statistic	0.681
Beverages	C	39.705**	17.02	2.333
	Log( $T_{C R_{1}}$ )	1.378	4.139	0.333
	Log( $E X_{C R_{1}}$ )	-1.807	1.808	-0.999
	Adjusted R-squared	0.107
	Durbin-Watson statistic	1.479
Food additives	C	28.411	21.585	1.316
	Log( $T_{C R_{1}}$ )	-1.359	2.199	-0.618
	Log( $E X_{C R_{1}}$ )	0.107	0.520	0.205
	Adjusted R-squared	0.021
	Durbin-Watson statistic	0.917
Special nutritional food	C	62.553	56.156	1.114
	Log( $T_{C R_{1}}$ )	-7.788	5.007	-1.555
	Log( $E X_{C R_{1}}$ )	2.008	2.665	0.754
	Adjusted R-squared	0.035
	Durbin-Watson statistic	0.637
Seasoned foods	C	-5.477	23.812	-0.230
	Log( $T_{C R_{1}}$ )	-6.027**	2.686	-2.243
	Log( $E X_{C R_{1}}$ )	4.315*	2.452	1.760
	Adjusted R-squared	0.137
	Durbin-Watson statistic	1.785
Tofu or Korean jelly (muk)	C	84.809***	21.317	3.978
	Log( $T_{C R_{1}}$ )	-6.888***	1.950	-3.533
	Log( $E X_{C R_{1}}$ )	-0.869	1.309	-0.663
	Adjusted R-squared	0.398
	Durbin-Watson statistic	1.717
Noodles	C	313.157***	48.677	6.433
	Log( $T_{C R_{1}}$ )	-12.881*	7.205	-1.788
	Log( $E X_{C R_{1}}$ )	-6.877***	2.046	-3.361
	Adjusted R-squared	0.732
	Durbin-Watson statistic	1.041
Edible oils	C	11.774	14.103	0.835
	Log( $T_{C R_{1}}$ )	3.728	2.814	1.325
	Log( $E X_{C R_{1}}$ )	-1.625*	0.908	-1.790
	Adjusted R-squared	0.085
	Durbin-Watson statistic	0.791

***, **, * represents the level of significance at 1, 5, and 10% levels respectively.

Table 2는 CR₃에 대해 추정한 결과를 보여주는데, 매출액과 수출액 계수 모두 통계적으로 유의한 산업은 과자, 빵 또는 떡류 산업, 절임류 및 조림류 산업, 조미식품 산업이다. 이들 산업의 매출액 추정 계수는 모두 음(-)의 값이었고 수출액 추정 계수는 양(+)의 값으로 분석되었는데, 이는 1 - 3위 기업의 매출액이 감소하는 경우 또는 수출액이 증가하는 경우에 시장집중도가 증가하는 것을 의미한다. 과자, 빵 또는 떡류 산업의 매출액 계수는 32.68로 매출액이 1% 증가하면 1 - 3위 기업의 시장집중도가 0.3% 감소하였고, 수출액은 1% 증가하면 시장집중도가 0.1% 증가하였다. 조미식품 산업은 매출액이 1% 증가하면 1 - 3위 기업의 시장집중도가 0.2% 감소하였고, 수출액이 1% 증가하면 시장집중도가 0.1% 증가하였다. 절임류 및 조림류 산업은 매출액과 수출액이 1% 증가하면 시장집중도가 각각 0.02%, 0.04% 증가하였다.

식품첨가물 산업과 특수영양식품 산업의 매출액 계수는 통계적으로 유의하게 나타났지만, 수출액 계수가 통계적으로 유의하지 않았다. 식품첨가물 산업은 매출액이 1% 증가하면 1 - 3위 기업의 시장집중도가 0.05% 증가하였으며, 특수영양식품 산업은 매출액이 1% 증가하면 시장집중도가 0.3% 감소하였다. 두부 또는 묵류 산업과 면류 산업은 매출액 추정 계수가 통계적으로 유의하지 않았지만, 수출액 계수는 통계적으로 유의하였는데 모두 음(-)의 값으로 추정되었다.

Table 2.

Estimation results of the market concentration ratio function of 3 major companies.

Dependent variable: $C R_{3}$
Variable		Coefficient	Standard error	t-statistic
Pastry, bread and rice cake	C	175.890***	19.981	8.803
	Log( $T_{C R_{3}}$ )	-32.683***	6.212	-5.261
	Log( $E X_{C R_{3}}$ )	11.150**	4.060	2.746
	Adjusted R-squared	0.845
	Durbin-Watson statistic	1.664
Sugar	C	98.418**	45.618	2.157
	Log( $T_{C R_{3}}$ )	15.468	8.464	1.827
	Log( $E X_{C R_{3}}$ )	-9.723	5.941	-1.637
	Adjusted R-squared	0.063
	Durbin-Watson statistic	1.188
Pickles and stews	C	-37.108	34.137	-1.087
	Log( $T_{C R_{3}}$ )	-2.347*	1.441	-1.629
	Log( $E X_{C R_{3}}$ )	3.909**	1.725	2.266
	Adjusted R-squared	0.204
	Durbin-Watson statistic	1.125
Beverages	C	76.302***	14.431	5.287
	Log( $T_{C R_{3}}$ )	-3.669	3.510	-1.045
	Log( $E X_{C R_{3}}$ )	0.310	1.533	0.202
	Adjusted R-squared	0.189
	Durbin-Watson statistic	2.106
Food additives	C	-17.99	19.377	-0.928
	Log( $T_{C R_{3}}$ )	4.968**	1.974	2.517
	Log( $E X_{C R_{3}}$ )	0.394	0.467	0.844
	Adjusted R-squared	0.212
	Durbin-Watson statistic	1.271
Special nutritional food	C	394.818***	62.391	6.328
	Log( $T_{C R_{3}}$ )	-31.472***	5.563	-5.657
	Log( $E X_{C R_{3}}$ )	-4.564	2.961	-1.541
	Adjusted R-squared	0.625
	Durbin-Watson statistic	0.525
Seasoned foods	C	77.274	49.659	1.556
	Log( $T_{C R_{3}}$ )	-23.012***	5.602	-4.108
	Log( $E X_{C R_{3}}$ )	10.115*	5.114	1.978
	Adjusted R-squared	0.582
	Durbin-Watson statistic	1.587
Tofu or Korean jelly (muk)	C	146.257***	39.670	3.687
	Log( $T_{C R_{3}}$ )	-4.450	3.628	-1.226
	Log( $E X_{C R_{3}}$ )	-5.551**	2.436	-2.278
	Adjusted R-squared	0.258
	Durbin-Watson statistic	1.184
Noodles	C	229.908***	33.733	6.816
	Log( $T_{C R_{3}}$ )	-6.896	4.993	-1.381
	Log( $E X_{C R_{3}}$ )	-4.612***	1.418	-3.253
	Adjusted R-squared	0.689
	Durbin-Watson statistic	1.171
Edible oils	C	36.703	28.747	1.277
	Log( $T_{C R_{3}}$ )	4.978	5.735	0.868
	Log( $E X_{C R_{3}}$ )	-2.206	1.850	-1.192
	Adjusted R-squared	0.087
	Durbin-Watson statistic	0.480

***, **, * represents the level of significance at 1, 5, and 10% levels respectively.

Table 3에 제시된 CR₁₀에 대한 추정 결과를 보면, 절임류 및 조림류 산업, 음료류 산업, 특수영양식품 산업은 매출액과 수출액 계수 모두 통계적으로 유의하였다. 매출액 계수는 음(-)의 값으로 나타났기에, 이들 산업의 매출액이 증가하면 1 - 10위 기업의 시장집중도가 감소하는 것을 알 수 있다. 특히, 특수영양식품 산업의 매출액 계수는 -25.01로 매출액이 1% 증가하면 시장집중도가 0.3% 감소하였고, 음료류 산업은 매출액이 1% 증가하면 시장집중도가 0.1% 감소하였으며, 절임류 및 조림류 산업은 매출액이 1% 증가하면 시장집중도가 0.02% 감소하였다. 수출액의 경우, 특수영양식품 산업과 음료류 산업은 음(-)의 값으로 나타났으며, 절임류 및 조림류 산업은 양(+)의 값으로 나타났다.

과자, 빵 또는 떡류 산업, 조미식품 산업, 식품첨가물 산업의 경우, 매출액 추정 계수는 통계적으로 유의하게 나타났지만, 수출액 추정 계수는 통계적으로 유의하지 않았다. 과자, 빵 또는 떡류 산업과 조미식품 산업은 매출액의 계수가 음(-)의 값으로 매출액이 증가하면 시장집중도가 감소하였으나, 식품첨가물 산업은 매출액 계수가 양(+)의 값으로 추정되어 매출액이 증가하면 시장집중도가 증가하였다. 두부 또는 물류 산업과 면류 산업은 매출액 추정 결과 통계적으로 유의하지 않았으나 수출액 추정 계수는 음(-)의 방향으로 유의하게 나타났다.

Table 3.

Estimation results of the market concentration ratio function of 10 major companies.

Dependent variable: $C R_{10}$
Variable		Coefficient	Standard error	t-statistic
Pastry, bread and rice cake	C	284.858***	41.673	6.836
	Log( $T_{C R_{10}}$ )	-39.271***	12.956	-3.031
	Log( $E X_{C R_{10}}$ )	10.644	8.468	1.257
	Adjusted R-squared	0.714
	Durbin-Watson statistic	0.814
Sugar	C	227.678***	52.371	5.302
	Log( $T_{C R_{10}}$ )	-7.069	9.717	-0.727
	Log( $E X_{C R_{10}}$ )	-6.269	6.820	-0.919
	Adjusted R-squared	0.519
	Durbin-Watson statistic	1.423
Pickles and stews	C	-16.781	33.776	-0.497
	Log( $T_{C R_{10}}$ )	-2.441*	1.426	-1.712
	Log( $E X_{C R_{10}}$ )	3.411*	1.707	1.998
	Adjusted R-squared	0.178
	Durbin-Watson statistic	1.463
Beverages	C	255.025***	19.774	12.897
	Log( $T_{C R_{10}}$ )	-10.624**	4.809	-2.209
	Log( $E X_{C R_{10}}$ )	-3.902*	2.100	-1.858
	Adjusted R-squared	0.877
	Durbin-Watson statistic	1.601
Food additives	C	-28.262*	15.863	-1.782
	Log( $T_{C R_{10}}$ )	7.661***	1.616	4.741
	Log( $E X_{C R_{10}}$ )	0.550	0.382	1.437
	Adjusted R-squared	0.539
	Durbin-Watson statistic	1.251
Special nutritional food	C	375.877***	56.238	6.684
	Log( $T_{C R_{10}}$ )	-25.008***	5.015	-4.987
	Log( $E X_{C R_{10}}$ )	-5.167*	2.669	-1.936
	Adjusted R-squared	0.583
	Durbin-Watson statistic	0.885
Seasoned foods	C	273.423***	51.289	5.331
	Log( $T_{C R_{10}}$ )	-26.982***	5.786	-4.663
	Log( $E X_{C R_{10}}$ )	2.541	5.282	0.481
	Adjusted R-squared	0.807
	Durbin-Watson statistic	1.371
Tofu or Korean jelly (muk)	C	124.228***	33.141	3.748
	Log( $T_{C R_{10}}$ )	-3.676	3.031	-1.213
	Log( $E X_{C R_{10}}$ )	-3.362*	2.035	-1.652
	Adjusted R-squared	0.16
	Durbin-Watson statistic	1.055
Noodles	C	155.383***	22.427	6.928
	Log( $T_{C R_{10}}$ )	1.927	3.319	0.580
	Log( $E X_{C R_{10}}$ )	-4.573***	0.943	-4.852
	Adjusted R-squared	0.69
	Durbin-Watson statistic	1.597
Edible oils	C	156.069***	35.043	4.454
	Log( $T_{C R_{10}}$ )	-4.020	6.991	-0.575
	Log( $E X_{C R_{10}}$ )	-2.246	2.256	-0.996
	Adjusted R-squared	0.407
	Durbin-Watson statistic	0.614

***, **, * represents the level of significance at 1, 5, and 10% levels respectively.

다음으로, 종속변수를 매출액( $T_{t}$ )으로 설정하여 추가 분석을 진행하였는데, 결과는 Tables 4, 5, 6과 같다. 이전 분석과 동일하게 Log-Level 형태로 추정하였는데, Log-Level 형태를 %로 분석하기 위해 계수값에 100을 곱하여 분석을 진행하였다.

매출액에 대해 시장집중도와 수출액 계수가 통계적으로 유의한 산업은 과자, 빵 또는 떡류 산업과 조미식품 산업인데, 두 산업 모두 시장집중도 계수 값의 추정치가 음(-)의 값이었고, 수출액 계수 값 추정치가 양(+)의 값이었다. 이는 시장집중도가 증가하면 매출액이 감소하고, 수출액이 증가하면 매출액이 증가하는 것을 의미한다. 특히, 과자, 빵 또는 떡류 산업은 1위 기업의 시장집중도가 1% 증가하면 매출액이 3.7% 감소하며, 1 - 3위 기업의 시장집중도가 1% 증가하면 매출액이 1.8% 감소하였고, 1 - 10위 기업의 시장집중도가 1% 증가하면 매출액이 0.8% 감소하였다. 또한, 수출액이 1% 증가하면 매출액이 0.4% 이상 증가하였다.

조미식품 산업은 1위 기업의 시장집중도가 1% 증가하면 매출액이 3.5% 감소하였고, 1 - 3위 기업의 시장집중도가 1% 증가하면 매출액이 2% 감소하였으며, 1 - 10위 기업의 시장집중도가 1% 증가하면 매출액이 1.9% 감소하였다. 그리고, 수출액이 1% 증가하면 매출액이 0.4% 이상 증가하였다.

절임류 및 조림류 산업과 특수영양식품 산업, 두부 또는 묵류 산업은 매출액에 대한 시장집중도 계수가 음(-)의 값으로 추정되었다. 특히, 두부 또는 묵류 산업은 1위 기업의 시장집중도가 1% 증가하면 매출액이 5.8% 감소하였는데, 이는 시장집중도가 증가하면 매출액 규모가 감소하는 것으로 매출 규모 1위 기업의 매출액의 비중이 전체 매출액의 대부분을 차지하는 것으로 나타났다. 또한, 절임류 및 조림류 산업은 1 - 10위 기업의 시장집중도가 1% 증가하면 매출액이 5.5%로 감소하였고, 특수영양식품 산업은 1 - 10위 기업의 시장집중도가 1% 증가하면 매출액이 2.3% 감소하였다.

당류 산업의 경우, 매출액에 1위 기업의 시장집중도 계수는 양(+)의 값으로 추정되었는데, 분석 대상 매출액 상위 기업의 수가 늘수록 추정치가 음(-)으로 변화하였다. 이는 극소수의 상위 기업이 해당 산업의 매출 대부분을 차지하고 있기 때문으로 판단된다. 또한, 매출액에 대한 수출액 계수를 분석한 결과, 수출액이 1% 증가하면 매출액이 0.6% 이상 증가하였다.

음료류 산업과 식용유지류 산업 또한 당류 산업과 유사한 모습을 보였는데, 매출 상위 극소수의 기업이 매출액을 대부분 차지하고 있으면서, 매출액이 증가할수록 기업들의 경쟁이 심화되는 것으로 분석된다. 보다 구체적으로 보면, 음료류 산업은 1위 기업의 시장집중도가 1% 증가하면 매출액 0.4% 증가하였으나, 1 - 10위 기업의 시장집중도가 1% 증가하면 매출액이 1.9% 감소하였다. 식용유지류 산업 또한 1위 기업의 시장집중도가 1% 증가하면 매출액이 2.3% 증가하였지만, 1 - 10위 기업의 시장집중도가 1% 증가하면 0.4% 감소하였다. 이들 산업의 매출액에 대한 수출액 계수의 추정치는 모두 양(+)이고 통계적으로 유의하였는데, 수출액이 1% 증가하면 매출액이 0.3% 이상 증가하였다.

식품첨가물 산업은 매출액에 대한 시장집중도 계수 추정치가 분석 대상 상위 기업수가 늘어날수록 음(-) 값에서 양(+) 값으로 변하였다. 보다 구체적으로 보면, 1위 기업의 시장집중도가 1% 증가하면 매출액이 1.4% 감소하였으나, 1 - 10위 기업의 시장집중도가 1% 증가하면 매출액이 7.1% 증가하였다. 이를 통해서, 식품첨가물 산업은 모든 기업이 매출이 증가할수록 경쟁을 강화하여 독과점화가 진행되지 않은 것으로 보인다.

Table 4.

Estimation results of sales function of 1 major company.

Dependent variable: Log( $T_{C R_{1}}$ )
Variable		Coefficient	Standard error	t-statistic
Pastry, bread and rice cake	C	3.235***	0.959	3.375
	$C R_{1}$	-0.037***	0.008	-4.964
	Log( $E X_{C R_{1}}$ )	0.434***	0.047	9.208
	Adjusted R-squared	0.97
	Durbin-Watson statistic	1.206
Sugar	C	-3.666***	1.356	-2.703
	$C R_{1}$	0.007	0.013	0.590
	Log( $E X_{C R_{1}}$ )	0.680***	0.060	11.381
	Adjusted R-squared	0.884
	Durbin-Watson statistic	1.536
Pickles and stews	C	6.747	5.403	1.249
	$C R_{1}$	-0.034	0.044	-0.786
	Log( $E X_{C R_{1}}$ )	0.171	0.298	0.574
	Adjusted R-squared	0.035
	Durbin-Watson statistic	0.053
Beverages	C	2.855***	0.842	3.391
	$C R_{1}$	0.004	0.013	0.333
	Log( $E X_{C R_{1}}$ )	0.418***	0.036	11.575
	Adjusted R-squared	0.883
	Durbin-Watson statistic	1.125
Food additives	C	8.989***	1.083	8.299
	$C R_{1}$	-0.015	0.023	-0.618
	Log( $E X_{C R_{1}}$ )	0.029	0.053	0.546
	Adjusted R-squared	0.034
	Durbin-Watson statistic	0.136
Special nutritional food	C	7.294***	1.859	3.924
	$C R_{1}$	-0.015	0.009	-1.555
	Log( $E X_{C R_{1}}$ )	0.084	0.115	0.733
	Adjusted R-squared	0.033
	Durbin-Watson statistic	0.309
Seasoned foods	C	-3.915**	1.572	-2.490
	$C R_{1}$	-0.035**	0.015	-2.243
	Log( $E X_{C R_{1}}$ )	0.796***	0.084	9.498
	Adjusted R-squared	0.825
	Durbin-Watson statistic	1.533
Tofu or Korean jelly (muk)	C	8.255***	1.837	4.494
	$C R_{1}$	-0.058***	0.016	-3.533
	Log( $E X_{C R_{1}}$ )	0.075	0.120	0.623
	Adjusted R-squared	0.396
	Durbin-Watson statistic	0.794
Noodles	C	8.466***	1.662	5.093
	$C R_{1}$	-0.011*	0.006	-1.788
	Log( $E X_{C R_{1}}$ )	0.111	0.072	1.552
	Adjusted R-squared	0.621
	Durbin-Watson statistic	1.154
Edible oils	C	3.901***	0.674	5.789
	$C R_{1}$	0.023	0.017	1.325
	Log( $E X_{C R_{1}}$ )	0.309***	0.028	10.933
	Adjusted R-squared	0.853
	Durbin-Watson statistic	0.960

***, **, * represents the level of significance at 1, 5, and 10% levels respectively.

Table 5.

Estimation results of sales function of 3 major companies.

Dependent variable: Log( $T_{C R_{3}}$ )
Variable		Coefficient	Standard error	t-statistic
Pastry, bread and rice cake	C	2.816***	0.842	3.347
	$C R_{3}$	-0.018***	0.003	-5.261
	Log( $E X_{C R_{3}}$ )	0.460***	0.041	11.320
	Adjusted R-squared	0.972
	Durbin-Watson statistic	1.836
Sugar	C	-3.609***	0.966	-3.735
	$C R_{3}$	0.010*	0.005	1.827
	Log( $E X_{C R_{3}}$ )	0.658***	0.049	13.527
	Adjusted R-squared	0.899
	Durbin-Watson statistic	1.709
Pickles and stews	C	5.385	5.099	1.056
	$C R_{3}$	-0.052	0.032	-1.629
	Log( $E X_{C R_{3}}$ )	0.267	0.283	0.941
	Adjusted R-squared	0.034
	Durbin-Watson statistic	0.156
Beverages	C	4.006***	1.111	3.605
	$C R_{3}$	-0.015	0.014	-1.045
	Log( $E X_{C R_{3}}$ )	0.395***	0.036	10.956
	Adjusted R-squared	0.889
	Durbin-Watson statistic	1.338
Food additives	C	7.467***	1.021	7.314
	$C R_{3}$	0.050**	0.020	2.517
	Log( $E X_{C R_{3}}$ )	0.001	0.048	0.026
	Adjusted R-squared	0.183
	Durbin-Watson statistic	0.227
Special nutritional food	C	10.554***	1.342	7.864
	$C R_{3}$	-0.020***	0.004	-5.657
	Log( $E X_{C R_{3}}$ )	-0.068	0.077	-0.875
	Adjusted R-squared	0.594
	Durbin-Watson statistic	0.474
Seasoned foods	C	-0.916	1.557	-0.588
	$C R_{3}$	-0.020***	0.005	-4.108
	Log( $E X_{C R_{3}}$ )	0.639***	0.081	7.926
	Adjusted R-squared	0.883
	Durbin-Watson statistic	1.849
Tofu or Korean jelly (muk)	C	7.590***	2.640	2.875
	$C R_{3}$	-0.016	0.013	-1.226
	Log( $E X_{C R_{3}}$ )	0.099	0.166	0.602
	Adjusted R-squared	0.073
	Durbin-Watson statistic	0.182
Noodles	C	8.313***	1.971	4.219
	$C R_{3}$	-0.013	0.009	-1.381
	Log( $E X_{C R_{3}}$ )	0.139*	0.071	1.964
	Adjusted R-squared	0.597
	Durbin-Watson statistic	1.025
Edible oils	C	4.098***	0.705	5.812
	$C R_{3}$	0.008	0.009	0.868
	Log( $E X_{C R_{3}}$ )	0.304***	0.028	10.716
	Adjusted R-squared	0.846
	Durbin-Watson statistic	0.929

***, **, * represents the level of significance at 1, 5, and 10% levels respectively.

Table 6.

Estimation results of sales function of 10 major companies.

Dependent variable: Log( $T_{C R_{10}}$ )
Variable		Coefficient	Standard error	t-statistic
Pastry, bread and rice cake	C	1.743*	1.053	1.655
	$C R_{10}$	-0.008***	0.003	-3.031
	Log( $E X_{C R_{10}}$ )	0.515***	0.050	10.389
	Adjusted R-squared	0.954
	Durbin-Watson statistic	0.986
Sugar	C	-1.975	1.866	-1.059
	$C R_{10}$	-0.004	0.005	-0.727
	Log( $E X_{C R_{10}}$ )	0.621***	0.078	7.999
	Adjusted R-squared	0.885
	Durbin-Watson statistic	1.596
Pickles and stews	C	6.311	4.881	1.293
	$C R_{10}$	-0.055*	0.032	-1.712
	Log( $E X_{C R_{10}}$ )	0.249	0.275	0.904
	Adjusted R-squared	0.046
	Durbin-Watson statistic	0.226
Beverages	C	7.324***	2.020	3.625
	$C R_{10}$	-0.019**	0.009	-2.209
	Log( $E X_{C R_{10}}$ )	0.253***	0.078	3.256
	Adjusted R-squared	0.907
	Durbin-Watson statistic	1.341
Food additives	C	6.007***	0.901	6.664
	$C R_{10}$	0.071***	0.015	4.741
	Log( $E X_{C R_{10}}$ )	-0.026	0.038	-0.680
	Adjusted R-squared	0.501
	Durbin-Watson statistic	0.505
Special nutritional food	C	11.639***	1.574	7.395
	$C R_{10}$	-0.023***	0.005	-4.987
	Log( $E X_{C R_{10}}$ )	-0.090	0.085	-1.055
	Adjusted R-squared	0.528
	Durbin-Watson statistic	0.574
Seasoned foods	C	3.211	2.066	1.554
	$C R_{10}$	-0.020***	0.004	-4.663
	Log( $E X_{C R_{10}}$ )	0.431***	0.105	4.124
	Adjusted R-squared	0.897
	Durbin-Watson statistic	1.746
Tofu or Korean jelly (muk)	C	7.616***	2.666	2.857
	$C R_{10}$	-0.020	0.016	-1.213
	Log( $E X_{C R_{10}}$ )	0.126	0.156	0.807
	Adjusted R-squared	0.071
	Durbin-Watson statistic	0.190
Noodles	C	4.295	2.712	1.584
	$C R_{10}$	0.009	0.016	0.580
	Log( $E X_{C R_{10}}$ )	0.257***	0.076	3.364
	Adjusted R-squared	0.565
	Durbin-Watson statistic	1.448
Edible oils	C	5.139***	1.125	4.566
	$C R_{10}$	-0.004	0.007	-0.575
	Log( $E X_{C R_{10}}$ )	0.283***	0.038	7.501
	Adjusted R-squared	0.843
	Durbin-Watson statistic	1.134

***, **, * represents the level of significance at 1, 5, and 10% levels respectively.

Conclusion

이 연구는 우리나라 식품제조업의 하위 세부산업별 구조를 분석하였다. 특히, 세부산업별 시장집중도를 최근 20여년의 기간 동안 분석하여 식품제조업의 구조적 변화를 살펴보았다. 나아가 집중도와 산업 전체 규모(매출액)의 상관관계를 계량경제모형을 적용하여 분석하였는데, 다수의 세부산업에서 산업 구조의 집중수준과 산업 규모가 서로 반대로 움직이는 것을 확인할 수 있었다. 이는 우리나라 식품제조업의 세부산업 대부분이 보다 많은 기업의 시장 진입을 통해서 산업이 성장하고 있음을 의미한다. 즉, 특정 대기업이 해당 산업의 지배하면서 산업 규모를 성장시키는 것이 아니라, 다양한 신규 기업들의 시장 진입 또는 기존 기업들의 성장을 통해서 산업이 발전하는 것으로 볼 수 있다.

이러한 우리나라 식품제조업 세부산업의 성장 구조는 국가 전체적 시각에서 볼 때 긍정적인데, 산업의 독과점화가 약화될수록 독과점기업의 초과이윤 창출로 인한 사회적 손실이 줄어들기 때문이다. 정부는 식품제조업의 세부산업의 경쟁구조가 확대될 수 있도록 정책을 강화할 필요가 있다. 일례로, 중소규모 식품제조업체의 경쟁력을 높이기 위한 각종 지원정책들을 매년 시행하고 있는데, 세부산업별 집중 구조에 따라 중견 식품제조업체에 초점을 두고 중점 육성하는 정책과 영세 식품제조업체의 역량을 전반적으로 강화하는 정책 등을 선택적으로 추진할 수 있을 것이다. 또한, 매출액 상위의 소수 대기업의 집중화가 심한 세부산업은 공정거래위원회 등과 협력하여 지나친 과점구조를 완화하기 위한 규제 정책을 도입하는 방안을 검토할 수 있을 것이다. 특히, 공정거래위원회는 식품산업을 육성이 아닌 규제의 대상으로 보고 관련 독과점 규제를 강하게 진행하는 모습을 보이기에, 농식품부의 식품육성 정책과 공정거래위원회의 규제 정책을 사전에 조율하기 위한 별도의 노력도 요구된다.

이 연구는 제한된 통계자료에 기반하여 우리나라 식품제조업의 산업 구조 분석에 초점을 두었기에, 연구 대상과 논의 결과가 제한적인 한계가 있다. 그럼에도, 이 연구에서 식품제조업의 세부산업별 구조 특성에 대한 분석을 통해 보다 미시적인 연구의 출발점을 제공하였다고 볼 수 있다. 향후 후속연구에서는 식품제조업의 세부산업별 구조가 소비자 후생에 미치는 영향 분석, 세부산업별 정책 도입의 영향 분석 등이 진행될 수 있기를 희망한다.

Conflict of Interests

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

Acknowledgements

본 연구는 충남대학교 학술연구비에 의해 지원되었음.

References

Hwang SS, Kim SH. 2024. Analysis of consumption status for expanding consumption of elderly-friendly foods: Using a survey. Korean Journal of Agricultural Science 51:839-855. [in Korean]

10.7744/kjoas.510432

Kim SH, Han JH. 2019. Measuring the social effects of the origin labeling of beef in the Korean food service sector. Korean Journal of Agricultural Science 46:323-333. [in Korean]

10.7744/kjoas.20190018

Kim SH, Oh GS, Kim GE. 2024. Study for the development of policy through a survey on the current status of food industry in Chungnam area. Korean Journal of Agricultural Science 51:733-750. [in Korean]

10.7744/kjoas.510424

Kim SH. 2008. Market concentration of the processed food in Korea. Journal of Rural Development 31:25-47.

10.36464/JRD.2008.31.5.002

MFDS (Ministry of Food and Drug Safety). 2002-2023. Statistics on Production Performance of Food, etc. [in Korean]

Yoon CB, Hong SG, Kim SH. 2019. Analysis of the influence of food-related social issues on corporate management performance using a portal search index. Korean Journal of Agricultural Science 46:955-969. [in Korean]

10.7744/kjoas.20190078

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

Preview

Structural analysis of the food processing industry

ABSTRACT

MAIN

(1)

(2)

(3)

Fig. 1.

Industries with increased or decreased domestic sales (10 industries).

Fig. 2.

Industries with increased or decreased export volume (10 industries).

Fig. 3.

CR1 increase or decrease industry (10 industries).

Fig. 4.

CR3 increase or decrease industry (10 industries).

Fig. 5.

CR10 increase or decrease industry (10 industries).

Table 1.

Estimation results of the market concentration ratio function of 1 major company.

Table 2.

Estimation results of the market concentration ratio function of 3 major companies.

Table 3.

Estimation results of the market concentration ratio function of 10 major companies.

Table 4.

Estimation results of sales function of 1 major company.

Table 5.

Estimation results of sales function of 3 major companies.

Table 6.

Estimation results of sales function of 10 major companies.

Conflict of Interests

Acknowledgements

References

CR₁ increase or decrease industry (10 industries).

CR₃ increase or decrease industry (10 industries).

CR₁₀ increase or decrease industry (10 industries).