DC Field Value Language
dc.contributor.author이정환-
dc.contributor.other김경덕-
dc.contributor.other김태훈-
dc.contributor.other조재환-
dc.contributor.other김완배-
dc.contributor.other안동환-
dc.contributor.other조웅제-
dc.contributor.other장종근-
dc.contributor.other구원회-
dc.date.accessioned2018-11-15T07:42:33Z-
dc.date.available2018-11-21T01:19:33Z-
dc.date.issued1998-10-
dc.identifier.otherC1998-07-
dc.identifier.urihttp://repository.krei.re.kr/handle/2018.oak/13239-
dc.description.tableofcontents(1) 연구 필요성과 목적1990년대 들어 한국농업의 여건은 WTO 체제의 출범과 OECD 가입으로 시장개방과 보조금 감축이 급진전되는 등 거시경제 여건이 급격히 변화되고 있다. 농업관련 주체들이 이러한 여건변화에 성공적으로 대응하도록 하기 위해서는 각 농업관련 주체의 경제활동 범위를 모두 포함하는 거시적 농업부문 분석에 의거하여 농업 내·외 여건 변화 및 정책 선택의 영향과 결과에 관한 신뢰할 수 있는 정보를 공급하여야 한다. 따라서 이 연구는 농업 안팎의 여건 변화 및 정책이 농업부문에 미치는 장·단기 영향을 예측할 수 있는 종합예측모형을 개발하여 중앙정부, 지방자치단체, 농업생산자 및 단체, 농업관련 산업체의 합리적 의사결정에 필요한 예측정보를 제공할 수 있도록 하는 것을 목적으로 하였다.(2) 연구 범위와 방법연구분야는 크게 3부분으로 구성되는데, 우선 쌀의 국제수급과 가격을 예측할 수 있는 국제 미곡 수급모형을 개발하였다. 둘째로 거시적 국내·외 여건 변화, 정책 변화에 따른 농업부문의 변화를 예측할 수 있는 농업부문 시뮬레이션 모형을 개발하였다. 농업부문 시뮬레이션 모형은 경종모형, 축산모형, 총량모형 부문으로 구성하였다. 경종 및 축산모형에서는 각 농축산물 수급과 가격이 결정되도록 프로그램화하였으며, 총량모형은 농업생산, 소득, 비용 등을 산출하도록 하였다. 마지막으로 농산물별, 지역별 최적입지 변화를 예측할 수 있는 농산물별 최적입지 결정모형을 개발하였다. 총 생산량의 각 도별 입지를 예측하는 전국 모형과 그 중 경기도 생산량의 시군별 입지를 예측하는 경기도 모형을 개발하였다.(3) 국제 쌀 수급모형 개발 국제 쌀 수급모형은 주요 쌀 생산국 및 소비국별 생산, 소비, 수출입을 연계시켜 국제 교역 및 가격을 예측하는 계량경제 모형이다. 인디카와 자포니카를 구분하여 각 국별 생산, 소비 및 국제가격을 예측하였다. 국제 쌀수급모형에서 산출된 국제가격이 농업부문모형에 투입되어 쌀의 수출입량이 결정되며, 농업부문모형은 그밖에 국내외 외생변수를 받아 농산물별 수급량과 가격을 결정하고, 그 결과를 받아 최적입지예측모형에서 농산물별 지역별 생산량이 결정되도록 하였다.(4) 농업부문 모형 개발 농업부문모형은 품목별 수요, 공급, 가격을 결정하는 계량경제 모형으로서 농산물별 가격과 요소가격을 받아 생산량을 결정하는 생산모형과 농산물별 가격 및 수요량을 결정하는 수요모형, 품목별 생산량과 가격을 통합하여 농업소득, 농업부문 부가가치 등 농업부문 총량지표를 산출하는 총량계정부문으로 구성하였다. 경종작물 공급량은 전년도 가격에 따라 결정되지만, 가축 도축두수와 가격은 동시에 결정되도록 하였다. 왜냐하면 가축두수는 도축두수에 따라 변화하고, 도축두수는 당시의 가격조건에 영향을 받기 때문이다. 이 모형에서 산출된 농산물별 생산량이 입지예측모형에 투입된다. 농업부문모형의 구조는 농업 생산요소 가격결정 부문, 농산물별 수급결정 부문, 농업부문 총량지표 산출부문 등 3개 부문이 연결되어 농업경제 지표가 예측되도록 설계되었다. 농산물별 수급결정 모형은 경종작물 수급결정 모형과 축산물 수급모형으로 구성된다. 경종부문 모형은 공급모형, 수요모형, 각종 관련 가격결정 모형, 비용·소득결정모형, 농업취업자 모형을 중심으로 구성되는데, 경종작물 공급모형은 경지면적결정모형, 경지배분모형, 단수모형을 포함한다. 축산부문은 육우부문, 양돈부문, 유우부문, 양계부문으로 구성되며, 각 부문의 도축량과 가격이 동시에 결정된다. 유우의 경우에는 협정가격에 의해 유우가격이 결정되고, 그에 따라 소비자 가격도 조정되므로 가격을 외생변수로 처리하였다. 거시경제여건 변화를 반영하는 거시경제 지표 전망치가 주어지고, UR 농산물 협정이행 계획에 따라 농산물 시장 개방 조건이 투입되면, 농산물 수급결정 부문과 농업생산요소 가격결정 부문사이의 상호 영향 아래서 농산물 수급과 농업투입재 가격 전망치가 각각 산출된다. 또한 농업부문 총량지표 산출부문에서는 농산물 수급결정 부문과 농업 생산요소 가격결정 부문에서 산출된 전망치들을 기초로 하여 농업성장률 등의 농업부문 총량지표가 산출된다.(5) 최적입지 예측모형 개발 입지예측모형은 국내외 여건변화에 따른 도별·작목별 최적생산규모를 결정·예측할 수 있는 수리계획모형(Mathmatical Programming Model)으로 되어 있다. 이 모형은 농업부문에서 결정된 농산물별 총생산량을 각 지역별로 배분하여 각 농산물의 생산입지가 어떻게 변화될 것인가를 예측한다.(6) 농업부문 예측시스템 개발 개발된 예측시스템은 국제 미가를 예측하는 국제 쌀 수급모형, 농산물별 수급 및 가격을 예측하는 농업부문모형, 농산물별 입지변화를 예측하는 최적입지예측모형으로 구성된 농업시뮬레이션 모형이다. 그러나 농업부문모형, 국제 쌀수급모형, 최적입지예측모형이 각각 독립적 시뮬레이션을 할 수 있도록 구성하였다. 농업부문 모형을 구성하는 경종모형 부분과 축산모형 부분도 각각 독립적인 시뮬레이션이 가능하도록 하였다. 예측기간은 전년도 계산 결과를 받아 다음 연도 변화를 계산하는 과정을 반복하여 1∼10년 정도의 장·단기 변화를 예측하는 것을 목표로 하여 개발되었다.(7) 모형의 적합도 검정 이와 같이 구성된 각 부문별 모형의 적합도를 검정한 결과 다음과 같다. 경종부문 모형의 경우 적합도가 낮은 변수도 상당수 포함되어 있는 것으로 나타나 앞으로 개선의 여지가 많은 것으로 나타났다. 그러나 이 검정은 1989년을 기준으로한 동적 테스트(dynamic test)이므로 8년간(1989∼97년) 오차가 누적되는 강도 높은 검정이란 것을 생각하면 이용 가능한 결과라고 생각된다. 축산부문모형은 전체적으로 평가할 때 문제점이 없는 것은 아니지만, 중·단기 전망과 정책 시뮬레이션 분석을 위해 사용하더라도 큰 문제는 없을 것으로 판단된다. 단지, 우육부문 모형은 추가적인 데이터가 확보되는 대로 모형을 재추정하고 우유의 가공용 수요를 내생화하는 등 모형의 조율(tuning) 과정이 필요할 것으로 본다.(8) 활용방안 및 기대효과 이 연구에 이용된 국내·외 농업관련 변수들의 Data Base를 구축하고 D/B를 시계열로 정리하여 매년 up-date 한다. 그리고 개발된 모형의 지속적인 수정작업을 통하여 예측력을 향상시킨다. 모형을 구성하는 개별함수식들을 시계열 검정법으로 검정하여 그 결과에 따라 VAR모형, ECM모형 등으로 변형하여 예측력을 향상하고자 한다. 모형에서 산출된 전망결과는 농경연 홈페이지 중「농업전망」이라는 독립된 게시판에 예측정보를 게시하며, 농업전망은 총량전망, 곡물전망, 채소전망, 과수전망, 축산전망으로 구분하고 다시 세부 품목별로 예측정보를 제공하고자 한다. 그리고 게시된 정보외에 이용자의 요구에 따라 추가적인 정보제공을 할 수도 있다. 기대되는 효과는 크게 세 가지로 요약할 수 있다. 첫째, 국내외 여건변화에 따른 농업의 변화를 경지이용, 생산, 소비, 가격, 비용 등 모든 측면에서 파악할 수 있으므로 농업관련 경제주체들의 의사결정에 큰 도움을 줄 수 있다. 특히 최근의 경제위기와 그에 따른 거시경제 변수의 변화에 의한 농업부문의 영향을 상세히 규명할 수 있으므로 대책수립의 방향을 설정하는 데 도움을 주고 대비책을 마련할 시간적 여유를 갖을 수 있다. 둘째, 국제 쌀 수급모형을 통해 국제 쌀 수급과 가격을 전망할 수 있으므로 우리 나라 식량문제에 대하여 새로운 정보를 제공할 수 있다. 셋째, 각 도별로 생산입지가 어떻게 변동해 나가게 될 것인가를 보여줌으로써 관련 지자체는 물론 생산자에게 의사결정에 중요한 정보를 제공할 수 있다.-
dc.title농업부문 장단기 예측정보시스템 개발-
dc.title.alternativeDevelopment of Long/Short-term Prediction Information System in the Agricultural Field-
dc.typeKREI 보고서-
dc.contributor.alternativeNameLee, Junghwan-
dc.contributor.alternativeNameKim, Kyeongduk-
dc.contributor.alternativeNameKim, Taehun-
dc.contributor.alternativeNameCho, Jaehwan-
dc.contributor.alternativeNameKim, Wanbae-
dc.contributor.alternativeNameAn, Donghwan-
dc.contributor.alternativeNameKoo, Wonwhe-
dc.embargo.terms9999-12-31-
dc.embargo.liftdate9999-12-31-
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연구보고서 > 수탁보고서 (C)
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