김충실 이현근 2018-11-15T09:34:16Z 2018-11-15T09:34:16Z 2010-04 RE33-1-05 http://repository.krei.re.kr/handle/2018.oak/19339 지역농업의 특화실태를 파악하여 지역별 농업 전문성을 높이는 것은 생산단계의 생산성과 농산물 유통의 효율성을 높이는 기본요소이다. 지역농업의 특성을 과학적으로 분석하고 그 결과에 근거하여 정책을 수립·집행한다면 지역농업의 경쟁력을 보다 효율적으로 제고시킬 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 전국 농업생산액의 19%를 차지하는 대구·경북을 중심으로 지역농업 특화분석을 실시하였다. 분석자료는 2005년 실시된 농업총조사 자료 중 235개 읍·면의 72개 작물 재배면적 및 가축 사육두수 자료를 이용하였다. 분석기법은 측정된 변수가 가지고 있는 잠재적인 구조(latent structure)를 밝힐 수 있을 뿐만 아니라 많은 측정변수들을 공통인자로 묶어 자료의 복잡성을 줄이기 위해 사용되는 인자분석(factor analysis)을 이용하였다. 특화계수 분석결과 식량작물 중 벼의 특화계수가 가장 높은 지역은 고령군 운수면(1.72)으로 나타났고, 고추는 영양군 청기면(7.16)이 가장 높은 것으로 나타났다. 과실류 중 사과는 영주시 봉현면(3.54), 포도는 경산시 남천면(3.99), 복숭아는 영천시 북안면(4.19), 하우스 참외는 성주군 선남면(2.07)의 특화계수가 가장 높은 것으로 나타났다. 축산 중에서 한우는 경주시 양북면(4.87), 육우는 고령군 다산면(5.85), 돼지는 고령군 개진면(6.01), 산란계는 경주시 천북면(2.34)의 특화계수가 가장 높은 것으로 나타났다. 대구·경북 지역에서는 식량작물보다는 과실류가, 과실류보다는 축산의 특화정도가 더 높은 것을 알 수 있었다. 인자분석 결과 총 27개 인자가 추출되었으며 70.33%의 누적기여율을 나타내었다. 제1인자는 김장무, 양배추, 김장배추, 옥수수의 특화를 나타내고 봉화군 석포면(13.24)이 가장 높은 것으로 분석되었다. 콩, 판매작물 기타, 고추의 특화를 나타내는 제2인자는 문경시 농암면(4.90)의 점수가 가장 높은 것으로 분석되었다. 한우, 육우, 염소, 꿀벌, 사슴의 특화를 나타내는 3인자는 고령군 다산면(4.33)이 가장 높은 것으로 분석되었다. 제4인자는 노지포도, 하우스 포도의 특화정도를 나타내는데 영천시 금호읍(5.22)이 가장 높은 것으로 분석되었다. 실증분석 결과에 의하면 읍·면별 지역농업 특화가 분명하게 형성되고 있다. 이러한 지역별 농업의 특화수준에 근거한 정책을 마련하여 집행한다면 지역농업의 경쟁력을 보다 효율적으로 개선시킬 수 있을 것으로 기대된다. 특히, 최근 시행되고 있는 광역클러스터 사업의 지역 및 품목 선정에 대한 과학적인 근거 제시가 가능해짐으로써 지역농업의 발전과 소득증진을 기대할 수 있을 것이다. 또한 이러한 분석방법을 다른 지역으로 확대하여 본다면 각 지자체별 지역농업 특화수준을 진단하고 경쟁력 강화를 위한 전략을 마련할 수 있을 것이다. 한편, 지역농정의 역량을 선택과 집중의 강령에 입각하여 지역농업 특화전략을 전개하는 대책이 요망된다. 즉, 공통인자별 동일지역의 작부체계를 특화시킬 수 있는 투·융자 예산 마련과 해당되는 기술의 개발을 예로 들 수 있을 것이다. 본 연구는 작물의 식부면적 및 가축의 사육두수 등의 요인지표를 이용하여 인자분석을 시도하였다. 향후 각 작물 및 가축 등의 미래 경쟁력을 반영하거나 요인지표와 성과지표를 동시 반영한 종합지표를 반영한 연구가 필요할 것이다. This paper analyzes the specialization of regional agriculture in the Daegu and Gyeongbuk region in Korea. We derived specialization coefficients of 72 crops and livestock from the 2005 Census of Agriculture. In this paper, we used a factor analysis model and summarized variables to find common factors. It turns out that the factor analysis summarized 72 variables into 27 common factors, the accumulated contribution rate of which was 70.33%. The first common factor that consists of four vegetables has a high score in Seokpo-myeon, Bonghwa-gun (13.24). The high scores for the second, third, and fourth common factors were found in Nongam-myeon (Mungyeong-si, 4.90), Dasan-myeon (Goryeong-gun, 4.33), and Geumho-eup (Yeongcheon-si, 5.22), respectively. Empirical analyses show that the specialization of regional agriculture is evident at the eup/myeon district level. Implementing policies based on the level of specialization is expected to improve the competitiveness of regional agriculture more efficiently. 1. 서론 2. 특화분석 모델과 분석자료 3. 대구·경북 지역농업 특화분석 결과 4. 요약 및 결론 한국농촌경제연구원 대구·경북 지역농업의 특화분석 KREI 논문 지역농업(regional agriculture) 특화(specialization) 다변량분석(multivariate analysis) 인자분석(factor analysis) regional agriculture specialization multivariate analysis factor analysis