다변량 분석방법을 이용한 농가 유형 구분

Abstract

본 연구는 2004년 농가경제조사 자료상의 3,050 농가를 유형화하기 위해 인자분석과 군집분석을 이용하였다. 우선 농가 유형을 구분하는 기준이 되는 21개 변수를 선정하였다. 이런 변수들을 가지고 인자분석을 실시한 결과 고유치가 1.0 이상의 공통인자 7개가 선정되었다. 인자분석에 의해 구해진 7가지 공통인자를 가지고 군집분석을 실시한 결과, 전체 농가는 6가지 유형으로 분류되었다. 제 1유형에 속한 농가들은 경영주가 젊고 농업부가가치와 농업소득이 높고 쌀 수입이 농업 총수입에서 차지하는 비중이 70%이상인 쌀 전업농의 특징을 갖는다. 제 2유형에 속한 농가들은 채소수입 비중이 57%로 원예 전업농의 특징을 나타내었다. 제 3유형에 속한 농가들은 평균 농업부가가치와 농업소득이 타 유형에 비해 가장 높고 축산 수입 비중이 80%이상인 축산 전업농의 특징을 나타내었다. 제 4유형에 속한 농가들은 경영주 연령이 높고 복합 영농형태를 나타내는 고령 복합경영농의 특징을 갖고 있다. 제 5유형에 속한 농가들은 경영주 평균 연령은 가장 높고 교육수준은 가장 낮고 쌀 수입 비중은 76%인 영세고령농의 특징을 나타내고 있다. 제 6유형에 속한 농가들의 평균 경작면적, 농업노동시간, 농업부가가치, 농업소득은 유형들 중 가장 낮으나 농외활동으로 벌어들이는 임금소득이 가장 높아 농촌에 거주하나 임금소득이 주 소득원인 부업농의 특징을 나타내었다. 다항로짓모형 분석 결과, 위의 6가지의 농가유형의 주요 분류 기준은 경지면적, 농업수입, 농외소득, 경영주 연령, 영농형태 등으로 나타났다. 따라서 기존의 경지규모와 농업수입에 의해 구분했던 농가유형화에는 한계가 있음을 알 수 있다. 이러한 분류 기준들을 종합적으로 고려하여 농가유형을 재정립하고 이를 맞춤형 농정의 추진 대상으로 설정할 수 있다. 그 다음단계로 농가 유형별 특징을 고려하여 각 농가유형에 적합한 다양한 정책프로그램을 추진할 수 있다. 먼저 품목별 전문성을 보여주는 쌀 전업농, 원예 전업농, 축산 전업농에 대해서는 생산기반정비, 재해보험, 경영컨설팅 지원 등의 산업적 기능의 농업정책을 적용하면서 선택과 집중에 의한 경쟁력 강화 정책을 지속적으로 지원한다. 동시에 품목별 특성에 맞는 개별 지원정책프로그램을 제공한다. 고령복합농과 고령영세농에 대해서는 고령 농업인에게 적용되는 사회보장프로그램을 제공하고, 경영이양에 인센티브가 될 수 있는 정책을 지원한다. 특히 고령영세농에 대해서는 기초생활수급농으로서 사회 복지적 지원을 받으면서 은퇴할 수 있는 은퇴프로그램을 개발한다. 부업농은 원칙적으로 직불제 등 농업생산 및 소득정책의 대상에서 제외하나 농촌인구를 유지하는 농촌정책적 대상은 되도록 정책적 메뉴를 제공할 수 있다. 실효성 있는 농가유형 구분을 위해서는 각 농가의 특성에 관한 보다 구체적이고 정확한 자료들이 필요하다. 따라서 농가특성에 대한 정확한 정보 수집을 위한 제도적 기반으로서 농가등록제 도입 및 농업통계 개편 등이 필요하다. 농가등록제가 갖추어져야 농가특성에 대한 정보 파악뿐만 아니라 농가진단 및 필요한 정책수요 파악, 가능한 정책 사업의 설계가 가능할 것이다. 또한 각종 농업통계도 농가유형별 특성이 잘 나타나도록 통계항목과 통계기준 등의 대폭 개편이 필요하다(김수석 외. 2006). 본 연구는 농가경제 표본 농가를 대상으로 농가의 유형을 구분하고 유형 구분에 이용된 주요 변수들에 대한 정보를 제시하였지만, 각 유형을 구분 짓는 지표들의 임계값을 설정하지는 못했다. 따라서 정책집행의 용이성을 위해 농가 유형을 구분하는 단일화된 지표와 유형을 구분 짓는 지표의 임계치 설정에 대한 차후 연구가 필요할 것이다.

This study aims to classify Korean farms by using the multivariatee techniques of factor and cluster analysis. These methods are applied to farm-level cross sectional data from 2004, allowing firstly, the identification of underlying constructs characterizing farms within the sample, and secondly, the categorizing of relatively homogeneous farms in terms of farm characteristics, production performance index, farming type, and farm operator's human capital. The results of a cluster analysis indicate the presence of six clusters by a cluster analysis. The classification of sample farms thus results in six distinctively different types. The six identified types can be characterized as follows: specialized rice farms, specialized horticulture farms, specialized livestock farms, diversified farms with old operators, small income farms with old operators, and farms with off-farm income as a major income. Also, the results show that the clustering is influenced mainly by agricultural income, operator age, and farming type. These findings highlight important farm typology differences to be considered in agricultural policy formulation.