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ISSN : 1598-5504(Print)
ISSN : 2383-8272(Online)
Journal of Agriculture & Life Science Vol.53 No.4 pp.125-135
DOI : https://doi.org/10.14397/jals.2019.53.4.125

An Analysis of the Production Effects of Rice Direct Payment Program

Won Ho Chung*
Department of Food and Resource Economics, Pusan National University, Miryang, 50463, Korea
Corresponding author: Won Ho Chung Tel: +82-55-350-5576 Fax: +82-55-350-5579 E-mail: wchung@pusan.ac.kr
April 1, 2019 June 17, 2019 August 5, 2019

Abstract


This study analyzes the production effects of rice direct payment program by using three different data sources; KOSIS database on agriculture, forestry and fisheries, farm household economy survey, and database on agricultural management entities. In particular, we observe whether and how much rice fixed direct payments and variable direct payments of the previous year increase current rice planted areas for all farmers and each of the various farm household types. For this purpose we conducted regression analyses with rice planted areas as a dependent variable and several independent variables such as fixed direct payments, variable direct payments, rice prices, rural labor wage, rice planted areas of the previous year and so on. The results show that variable direct payments affect on planted areas of the next year positively and significantly while fixed direct payments are not statistically significant. For the analyses by farm household type, variable direct payments tend to increase the planted area next year for all types. In addition, the effects of variable direct payments on planted areas increase as the years go on. If the planted areas of rice increase, it will lead to a decline in the prices of rice. Once the prices decline, the government begins to reimburse the farmers with the variable direct payments they have not been able to receive. However, the government is not allowed to reimburse beyond the WTO’s limit. Therefore we propose that fixed direct payments should be expanded but variable direct payments need to be minimized and turned over to another methods such as revenue insurances.



쌀 소득보전직불제 생산연계효과 분석

정 원호*
부산대학교 식품자원경제학과

초록


본 연구는 통계청 농림어업통계자료, 농가경제조사, 농업경영체 DB 등 3개의 상이한 자료를 이용하 여 쌀 소득보전직불제의 생산연계효과를 분석한다. 구체적으로는 전년도 쌀 고정직불금과 변동직불금 수취액이 당년도 재배면적 증가를 유발하는지에 대하여 전체 농가와 다양한 농가유형으로 구분하여 검 정한다. 이를 위하여 쌀 재배면적을 종속변수로 하고 독립변수로 전년도 재배면적, 고정직불금, 변동직 불금, 쌀 가격, 농촌노임 등을 포함하여 회귀분석을 수행하였다. 분석결과, 고정직불금의 경우 통계적으 로 유의하지 않은 반면, 변동직불금은 통계적으로 유의하게 나타나 생산연계효과가 있는 것을 확인하였 다. 농가유형별 생산연계효과를 분석한 결과에서도 모든 유형의 농가에 대해서 변동직불금 지급이 쌀 재배면적 증대를 유발할 가능성이 높은 것으로 나타났다. 또한, 연도가 지날수록 변동직불금이 차년도 재배면적 증가에 미치는 영향은 점점 증가하는 것으로 나타났다. 재배면적의 증가는 쌀 가격의 하락으 로 이어지고 이는 정부의 차년도 변동직불금 지급액 증가를 가져와서 WTO한도를 초과할 우려가 있다. 따라서 향후 직불제는 생산유발효과가 없는 고정직불금을 확대하고 변동직불금은 축소하되 수입보장보 험 등 추가적인 소득안정제도의 도입을 제안한다.



    Pusan National University

    서론

    쌀 소득보전직접지불제(이하 ‘쌀 직불제’)는 시장 개방 이후 쌀 농가에 대한 소득보전 개념으로 도 입되었다. 쌀 직불제는 보유 면적에 대해 일정금액 (2018년 기준 110만원/ha)을 지급하는 고정직불금 과 쌀 시장가격이 목표가격(2018년 기준 188,000원 /가마)에 못 미치면 차액의 85%에서 고정직불금을 제외하고 지급하는 변동직불금으로 구분되어 운영 되고 있다.

    쌀은 우리나라의 주요 식량작물임과 동시에 구조 적인 공급과잉 문제를 내포하고 있는 민감 품목이다. 이러한 공급과잉 기조에서 발생하는 쌀 가격의 하락 은 농가소득에 막대한 영향을 끼친다. 그동안 다양 한 선행연구들은 소득보전 측면에서 쌀 직불제의 효 과성을 입증하였다(Sa, 1999;Park et al., 2004;Kim et al., 2005;Lee, 2006;Oh et al., 2008). 한편, 쌀 직불제의 운영과정에서 2016년산 쌀의 수확기 산지가격이 129,808원으로 2015년산 가격 (150,659원) 대비 무려 14%나 하락하며 최저치를 기록한 바 있다. 이에 따라 2016년산 쌀 가격에 기초하여 지급하는 2017년 변동직불금은 전년의 7,257억원에서 1조 4,900억원으로 폭증하며 AMS 한도에 도달하였고, 향후에도 추가적 지원에 대한 제약 문제가 상존한다.

    이러한 문제점이 대두되자 쌀 직불제 특히, 변동직 불제의 역할에 대한 논란이 가속화되고 있다. 생산연 계와 관련해서 현행 직불제는 면적비례방식으로 설계 되어 있어 재배면적을 늘리면 직불금을 더 많이 받을 수 있다. 이처럼 쌀 직불제는 농가가 쌀 재배면적을 늘리게 하는 유인을 제공하여 공급과잉을 가져오고 이는 시장가격의 하락으로 이어질 수밖에 없다는 것 이다. 이러한 시각에서 변동직불제의 생산연계 효과 가 지적되어 현재 쌀 직불제 개편에 대한 논의가 진 행되고 있다. 그러나 고정직불제에 대한 생산연계효 과는 명확히 입증되지 않은 상황이다. 따라서 계량분 석을 통해 쌀 직불제의 생산연계성을 보다 명확하게 진단하고 대안을 제시할 필요가 있다고 판단된다.

    쌀 직불제의 생산연계 효과에 대한 선행연구들을 보면 변동직불제는 생산연계성을 가지며 쌀 공급과잉 의 원인을 제공하는 것으로 규명된다. Lee (2005), Kim (2006), Kim (2013), Ahn (2015), Chung et al. (2017)는 농식품부 자료를 이용하여 쌀 직불제의 디 커플링(생산중립성) 추정모형 분석을 통해 변동직불 제의 생산연계성을 지적하고 생산중립도를 높이기 위해서 고정직불을 늘리는 방안을 제안하였다. Kim (2006)은 한국의 쌀 직불제와 미국의 직접지불 및 경기대응보조(CCP)를 이론적 차원에서 비교 분석하 며 현행 변동직불제는 시장가격에 따라 수준이 결정 되고 생산과 연계가 있어 생산연계성을 가지는 것을 확인했다. Sa (2007)은 전국 표본 생산비 자료를 가 지고 기대효용 극대화 모형을 이용하여 가격별 시뮬 레이션 분석을 하였다. 분석결과 쌀 가격이 일정수 준(14만원 이하)에서 변동직불제의 생산연계 효과가 커지는 것을 확인하였다. Kim (2013)은 쌀 직불제 의 생산 비연계성 검토를 하였으며, Kim (2006)의 실증 분석을 활용하여 고정직불금이 증가하면 농가 의 생산의욕 저하로 인해 오히려 생산이 감소하는 효과가 있는 것을 주장하였다. Ahn (2015)은 쌀 재배면적 반응함수 추정을 통하여 재배면적은 가격 에 가장 큰 영향을 받으며, 변동직불제의 경우 영 향력은 있으나 모수의 크기가 크지 않음을 보였다. Goodwin & Mishra (2006)는 기대효용 극대화 가 정 하에 미국의 시장손실보전지불(MLA)와 같은 직 불제가 생산의 왜곡을 가져오는지 경험적인 평가를 하였다. 분석결과 MLA 지급으로 재배면적이 증가하 여 미국의 옥수수, 밀, 대두의 생산량이 증가할 수 있음을 지적하였다.

    한편, 고정직불금의 생산연계성을 지적한 연구들도 다수 진행되었으나 이에 대해서는 논란이 있다. Park et al. (2010)Sa (2007)은 고정직불금이 쌀 농가 들의 기대수익에 영향을 주므로 재배면적 증가에 영 향을 준다고 분석결과를 제시하였다. Hennesy (1998) 는 농가가 DARA (Decreasing Absolute Risk Aversion) 효용함수를 갖는 가정 하에서 고정직불금이 농가의 소득을 증대시켜 생산연계성을 가질 수 있다고 주장 하였다. Young & Westcott (2000)Roe et al. (2002)도 고정직불제로 인한 농가들의 부의 효과로 고정직불금이 생산에 연계될 수 있음을 설명하였다. 반면, Lee (2005), Kim (2006), 그리고 Ahn (2015) 은 각각 이론모형, 시뮬레이션 모형, 회귀모형 분석 을 통하여 고정직불금이 생산에 영향을 주지 않음을 보였다.

    본 연구의 목적은 쌀 고정직불금과 변동직불금이 각각 재배면적의 증대에 어떠한 영향을 미치는지 확 인함으로써 생산연계 효과를 계측하는 것이다. 생산 연계 효과를 계측하기 위해서 회귀모형을 설정하여 종속변수는 쌀 재배면적, 독립변수는 전년도 고정직 불금, 변동직불금, 그리고 재배면적에 영향을 미칠 수 있는 다양한 변수들을 포함하였다. 본 연구는 통 계청 농림어업통계자료, 농가경제조사, 농업경영체 DB 등 다양한 자료를 활용하여 회귀분석을 실시한 점에서 의의가 있다. 또한, 농업경영체DB에 대해서 는 2016년 3월 정부에서 발표한 경영체 유형 구분 에 기초하여 유형별 분석을 실시해 보았다. 본 연구 는 전체 농가를 대상으로 농가유형별 생산연계 효과 를 분석하였다는 점에서 기존의 선행연구와 차별성 이 있다. 이러한 분석결과는 쌀 직불제의 개편방향 에 있어 유용한 참고자료가 될 것으로 기대된다.

    재료 및 방법

    1 분석자료

    본 분석은 통계청KOSIS 농림어업통계자료, 농가 경제조사, 농업경영체DB 등 세 개의 상이한 자료 를 활용하였다. 통계청KOSIS 농림어업통계자료는 총량 자료로서 매년 품목별 생산 자료와 가격 지수 등을 제공하며 쌀 직불제가 도입된 2005년의 전년 인 2004년부터 2015년까지 총 12년간의 자료를 활 용하였다. 농가경제조사는 전국 2,800개의 표본 농 가를 대상으로 5년 단위로 농가 수입 및 지출과 자 산 및 부채 등을 조사한 패널자료이다. 본 연구에 서는 2003~2007년, 2008~2012년의 5개년 패널 자료 2가지를 기초로 분석하였다. 농업경영체DB는 2008년 6월부터 2009년 12월까지 전체 농가를 대 상으로 일괄등록기간을 거쳐 일반 현황, 농축산물 생산 현황, 농업경영 관련 각종 현황을 조사한 전 수조사 자료이다. 경영체DB의 경우 각종 농림지원 사업과 연계되며 비교적 정확하게 관리되기 시작한 2014~2015년의 2개년 자료를 이용하여 분석하였 다. 이러한 자료들을 기초로 쌀 직불제가 생산면적 증대에 미친 영향을 분석하였다.

    2 농가유형 구분

    계량분석을 위하여 정부에서 제시한 농업경영체 유형 구분1)에 기초하여 농업경영체DB의 자료를 분 류하였다. 자료 분류는 농업경영체DB(2015년 12월 기준)에 등록된 158만개인 농가를 대상으로 의사결 정구조(Decision Tree)를 이용하였다. 분류기준으 로는 농가특성(연령, 품목(군), 영농경력) 및 경영 특성(전겸업, 신고조수입, 판매액, 추정농업소득)을 반영하였다. 분류과정을 통해 전문농, 일반농(예비 전문농, 6차농, 일반농), 고령농(고령농, 은퇴농), 취업농, 취미농으로 구분하였다. Table 1을 보면 영농경력 5년 미만 농가는 취업농(경영주 연령 65세 미만)과 취미농(65세 이상)으로 구분된다. 영농경력 5년 이상 농가의 경우 경영주 연령이 65~74세이면 고령농으로, 75세 이상이면 은퇴농으로 분류된다. 영농경력 5년 이상이며 경영주 연령 65세 미만인 농가가 정부의 주요 정책대상에 해당되는데 이 중 품목(군)별 재배면적이 상위 30% 이상이며 농업조 수입이 5,000만원 이상이면 전문농, 농업조수입만 5,000만원 이상이면 예비전문농, 5,000만원 미만이 면서 6차 산업에 연관되면 6차농, 연관되지 않으면 기타 일반농으로 구분하였다.

    결과 및 고찰

    1 통계청 농림어업통계자료 분석결과

    1.1 분석개요

    2004~2015년까지 통계청(KOSIS) 총량 데이터 를 이용하여 쌀 재배면적에 영향을 미치는 요인들 에 대한 회귀분석을 수행하였다. 종속변수는 쌀 재 배면적, 독립변수는 전년도 쌀 생산자가격(생산자 물가지수로 실질화, 2010년=100), 전년도 고정직 불금(지급총액, 양정자료), 전년도 변동직불금(지급 총액, 양정자료), 전년도 농촌노임(생산자물가지수 로 실질화, 2010년=100)을 포함하였다.

    분석을 실시함에 있어서 직불금 1% 증가에 따른 재배면적 증가율을 추정하기 위해 log-log 모형을 이 용하였으며, 회귀모형의 기본가정에 대한 적합도 검 정을 시행하였다. 이분산성 검정을 위하여 Breusch- Pagan 검정과 자기상관관계 검정을 위하여 Durbin- Watson 검정을 실시하였다. 또한, 다중공선성 문제 검정을 위하여 VIF(Variance Inflation Factor)를 측정하고 누락변수 여부 검정을 위하여 Ramsey RESET 검정을 수행하였다.

    1.2 분석결과

    고정직불금을 제외한 모든 독립변수들이 쌀 재배 면적에 통계적으로 유의하게 영향을 미친 것으로 추정되었다(Table 2). 전년도 변동직불금이 1% 증가 함에 따라 당해 재배면적은 0.006% 증가하는 것으 로 나타나 증가율은 크지 않으나 5% 수준에서 통계 적으로 유의하게 나타났다. 전년도 쌀가격이 1% 증 가할수록 당해 재배면적은 0.33% 증가하고, 전년도 농촌노임이 1% 증가할수록 당해 재배면적은 0.67% 감소하는 것으로 경제이론과 부합하였다. 고정직불 금의 경우 추정계수는 정(+)으로 추정되었으나, 통 계적으로 유의미하지는 않아 생산연계 효과가 거의 없다고 판단된다. 결정계수도 0.928로서 모형의 설 명력이 대단히 높게 나타났다. (Table 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11 and 12)

    회귀모형에 대한 적합도 검정결과 추정모형이 적 합한 것으로 확인되었다. 이분산 검정(B-P) 결과 귀무가설(동분산성)을 기각할 수 없는 것으로 나타 났다. 자기상관 검정(D-W) 결과 D-W 통계량이 2.02로 나와 귀무가설(자기상관 없음)을 기각할 수 없었다. 다중공선성 검정(VIF) 결과 개별 VIF 값이 10 이하이고, 평균 VIF 값이 1에 가까워 독립변수 간 선형관계가 없음을 확인하였다. 누락변수 여부 검정(RESET) 결과 10% 유의수준에서 귀무가설(누 락변수 없음)을 기각할 수 없는 것으로 나타났다2).

    2 농가경제조사자료 분석결과

    2.1 분석개요

    쌀 재배면적에 영향을 미치는 요인들에 대해서 패 널 기간별(2003-2007년, 2008-2012년)로 회귀분석 을 수행하였다. 종속변수는 당해 재배면적, 독립변 수는 전년도 순자산비율((자산-부채)/자산), 전년도 농가소득, 전년도 재배면적, 전년도 고정직불금, 전 년도 변동직불금, 경영주연령, 가구원규모를 포함하 였다. 직불금 1% 증가에 따른 재배면적 증가율을 추 정하기 위해 log-log 모형을 이용하였다.

    2.2 2003~2007년 패널농가 분석결과

    전체 패널농가에 대한 분석 결과 F값이 6,759.4로 1% 유의수준에서 통계적으로 유의하여 모든 추정계 수가 0이라는 귀무가설을 기각하였으며, R2도 0.955 로 대단히 높게 나타났다. 추정계수들을 살펴보면, 상수항, 전년도 순자산비율, 전년도 농가소득, 전년 도 재배면적, 전년도 변동직불금액, 경영주 연령 등 이 통계적으로 유의하게 당해 재배면적에 영향을 미 치는 것으로 분석되었다. 전년도 순자산비율이 낮을 수록, 전년도 농가소득과 재배면적이 높을수록 당해 재배면적이 증가하는 것으로 나타났다. 경영주 연령 에 대한 추정계수는 (-)로 나타나 경영주 연령이 낮 을수록 재배면적을 증가시키는 것으로 추정되었다.

    직불금에 있어서는 전년도 변동직불금이 1% 증가 할수록 재배면적이 0.0092% 증가하는 것으로 나타 나 통계청 총량 데이터를 이용한 분석과 유사하게 나타났다. 고정직불금의 경우는 통계청 자료를 이용 한 분석과 마찬가지로 통계적으로 유의하지 않은 것 으로 확인되었다.

    통계적으로 유의한 추정계수 중에서 표준화계수 를 통한 변수별 영향력을 살펴보면 전년도 농가소 득이 당해 재배면적에 가장 큰 영향을 미쳤다. 다 음으로 전년도 재배면적, 전년도 변동직불금 순으 로 나타났다.

    2.3 2008~2012년 패널농가 분석결과

    2008-2012년 패널농가의 회귀분석 추정결과도 2003-2007 패널 분석 결과와 대체로 유사하게 나 타났다. 단, 전년도 순자산비율은 통계적으로 유의 미하지 않았다. 특히, 전년도 변동직불금의 경우 1% 증가함에 따라 당해 재배면적을 0.0219% 증가 시키는 것으로 나타나 그 증가효과가 2003-2007 패널에 비해 크게 나타났다. 이는 농가들이 변동직 불제에 익숙해 져서 이전 패널에 비해 변동직불제 에 보다 민감하게 반응함을 의미한다. 이번에도 고 정직불금은 재배면적에 유의미한 영향을 미치지 않는 것이 확인되었다.

    3 농업경영체DB자료 분석결과

    3.1 분석개요

    2014년과 2015년 2개 년도의 농업경영체DB를 이 용하여 전체농가 및 농가유형별로 재배면적에 영향 을 미치는 요인을 분석하기 위해 회귀분석을 실시하 였다. 종속변수는 당해 재배면적, 독립변수는 전년 도 순자산비율((자산-부채)/자산), 전년도 조수입, 전년도 재배면적, 전년도 고정직불금, 전년도 변동 직불금, 경영주연령, 가구원수를 포함하였다. 또한, 직불금 1% 증가에 따른 재배면적 증가율을 추정하 기 위해 log-log 모형을 이용하였다.

    3.2 전체 농가 분석결과

    농가경제조사 자료를 이용한 분석결과와 대체로 유사한 결과를 보이는 것으로 추정되었다. 전년도 재배면적, 전년도 변동직불금, 경영주 연령, 가구원 수가 통계적으로 유의하게 나타났다. 단, 전년도 변 동직불금의 경우 1% 증가함에 따라 당해 재배면적 이 0.9428% 증가하며 통계청 총량자료나 농가경제 자료에 비해 그 효과가 대단히 크게 나타났다. 표준 화계수를 이용한 변수별 영향도 변동직불금이 여타 변수들에 비해 재배면적에 미치는 영향이 압도적으 로 큰 것으로 확인되었다.

    2003~2007년 농가경제조사 자료에 기초할 때 변동직불금 수령액이 1% 증가할수록 차년도 재배 면적은 0.0092% 증가하였다. 2008~2012년 농가 경제조사 자료에 기초할 때 변동직불금 수령액이 1% 증가할수록 차년도 재배면적은 0.0219% 증가 하였다. 2014~2015년 농업경영체DB 자료에 기초 한 회귀분석 결과 변동직불금 수령액이 1% 증가할 수록 차년도 재배면적은 0.9428%나 증가하는 것 으로 나타났다3). 비록 자료의 성격은 상이하지만 해가 갈수록 변동직불금이 차년도 재배면적 증가 에 미치는 영향이 점점 증가하는 것으로 분석되었 다. 반면, 고정직불금의 경우는 연도나 자료의 종 류와 무관하게 재배면적에 통계적으로 유의한 영 향을 미치지 않는 것으로 분석되어 생산중립성을 가지고 있는 것으로 판단된다.

    3.3 농가유형별 분석결과

    농업경영체DB의 경우 전체 농가를 대상으로 하 므로 자료가 충분하여 농가유형별로도 재배면적에 영향을 미치는 요인을 분석하는 회귀분석을 수행 하였다4). 유형별 회귀분석 결과 전체 농가에 대한 분석결과와 대체로 유사하게 나타났다. 모든 농가 유형에 대하여 전년도 변동직불금이 1% 증가할수 록 당해 연도 재배면적은 약 0.90~0.95% 증가하 고 통계적으로 1% 수준에서 유의한 것으로 추정되 었다. 아울러 경영주 연령이 감소할수록 재배면적 이 증가하는 것으로 나타났다. 고정직불금의 경우 는 일반농을 제외한 모든 유형에서 통계적으로 유 의하지 않은 것으로 나타나 생산연계 효과가 거의 없는 것으로 보인다.

    전문농의 경우 전년도 변동직불금이 1% 증가 시 당해 재배면적이 0.9562% 증가하는 것으로 나타났 다. 다른 농가유형에 비해서 가장 높은 수치를 기록 하고 있어 전문농에 대한 변동직불금의 생산연계 효 과가 크다는 것을 알 수 있다. 또한, 수치는 미미하 지만 경영주 연령이 낮을수록 재배면적이 증가하는 패턴을 보이고 있다.

    예비전문농도 전문농에 비해 수치의 차이만 있을 뿐 분석의 결과는 동일한 패턴을 보이고 있다.

    일반농의 경우 전년도 재배면적, 전년도 고정 및 변동직불금, 가구원수가 통계적으로 유의하게 나타 났다. 전년도 변동직불금이 1% 증가하면 당해 재 배면적이 0.9228% 증가하는 것을 알 수 있다. 전 문농과 달리 가구원수가 증가할수록 재배면적이 증가하는 것으로 나타났다. 특이한 점은 전년도 고 정직불금이 1% 증가할 때 당해 재배면적은 오히려 0.0105% 만큼 감소하는 것으로 추정되었다.

    고령농과 은퇴농의 경우 분석의 결과가 서로 유사하 며 전년도 변동직불금, 경영주연령, 가구원수에 대 해서 1%의 유의수준에서 통계적으로 유의하게 나타 났다. 변동직불금 1%의 증가가 0.91~0.94%의 재배 면적 증가를 가져오는 것을 알 수 있다.

    창업농 또한 전년도 변동직불금, 경영주연령, 가 구원수가 재배면적에 영향을 끼친다는 것을 알 수 있다. 또한, 다른 농가유형들에 비해서 변동직불금 이 재배면적이 영향을 끼치는 정도가 가장 낮게 나 타났다.

    4 결과 및 고찰

    현재 쌀 직불제 개편 논의는 생산연계를 유발하지 않으면서 농가소득을 효과적으로 지원하는 방향으로 진행되고 있다. 대부분의 선행연구들에서 변동직불 금이 생산연계를 유발한다는 데는 대체로 동의하는 반면, 고정직불금에 대해서는 명확히 입증되지 않은 상황이다. 이러한 맥락에서 본 연구는 다양한 통계 자료를 이용하여 쌀 고정 및 변동직불금 지급이 익 년 쌀 재배면적에 어떠한 영향을 미치는지 회귀분석 을 수행하였다. 분석 결과 변동직불금은 선행연구 결과와 마찬가지로 재배면적 증대에 통계적으로 유 의한 영향을 미친 반면, 고정직불금은 별다른 영향 을 미치지 않는 것으로 나타났다. 농가유형별 회귀 분석 결과도 전체 농가에 대한 분석결과와 대체로 유사하게 나타나 유형별 특성이 쌀 재배면적에 미치 는 영향은 크지 않은 것으로 판단된다.

    비록 상이한 분석자료를 이용한 결과이지만 연도 가 지날수록 변동직불금이 차년도 재배면적 증가에 미치는 영향은 점점 증가하는 것으로 나타났다. 따 라서 생산과 연계되지 않으면서 은퇴농, 고령농, 일 반농 등 대다수 고령영세농에 대한 농업경영 및 소 득지원을 위한 정책으로 쌀 고정직불제가 적절하다 고 판단된다. 쌀 변동직불제의 경우 생산연계 효과 를 가지고 있어 변동직불금을 늘릴수록 생산량의 증 대를 가져오므로 WTO 감축대상보조에도 해당되어 단계적으로 축소하고 고정직불금으로 전환하는 것이 바람직할 것이다. 그러나 변동직불금을 축소할 경우 쌀 가격 급등락에 따른 농가의 소득안정이 우려될 수 있으므로 이에 대한 대응방안은 고려할 필요가 있다. WTO 허용대상이며 소득안정 효과가 있는 다 양한 제도들(예컨대, 쌀 수입보장보험 등 시장친화 적인 제도)에 대한 검토가 향후 안정적인 농가소득 정책 수립에 도움이 될 것이다.

    감사의 글

    이 논문은 2018년도 부산대학교 인문사회연구기 금의 지원을 받아 연구되었음.

    Figure

    Table

    Farm household types based on database on agricultural management entities

    Regression analysis result by using KOSIS database for 2004-2015

    Goodness of Fit Test Result for the Regression Model by using KOSIS Database

    Regression analysis result by using farm household economy survey for 2003-2007

    Regression analysis result by using farm household economy survey for 2008-2012

    Regression analysis result by using DB on agricultural management entities for 2014-2015

    Regression analysis result for professional farmer type for 2014-2015

    Regression analysis result for preliminary professional farmer type for 2014-2015

    Regression analysis result for general farmer type for 2014-2015

    Regression analysis result for elderly farmer type for 2014-2015

    Regression analysis result for retired farmer type for 2014-2015

    Regression analysis result for start-up farmer type for 2014-2015

    Reference

    1. Ahn BI. 2015. Analysis of the Influence of Direct Payment Policy on the Rice Acreage. Korean Journal of Agricultural Management and Policy. 42: 467-486.
    2. Chung WH , Lim CR and Hong SP. 2017. An Analysis of Income Stabilization Effects of Direct Payment Program. Korea Rural Economic Institute.
    3. Diao X , Roe T and Somwaru A. 2002. Developing country interests in agricultural reforms under the World Trade Organization. American Journal of Agricultural Economics. 84: 782-790.
    4. Goodwin B and Mishra AK. 2006. Are “Decoupled” farm program payments really decoupled? An empirical evaluation. American Journal of Agricultural Economics. 88: 73-89.
    5. Hennessy DA. 1998. The production effects of agricultural income support policies under uncertainty. American Journal of Agricultural Economics. 80: 46-57.
    6. Kim TK , Cho JH and Park JH. 2005. A study on rice farm income stabilization policy. National Research Foundation of Korea.
    7. Kim YJ. 2013. Farm Income Stabilization Policy. D352. Korea Rural Economic Institute.
    8. Kim YS. 2006. An analysis of production decoupling of rice direct payment programs in Korea and U.S. J. Rural Development. 29: 19-32.
    9. Lee YG. 2005. Direct payment program in Korea’s rice industry and decoupling. The Korean Journal of Agricultural Economics. 46: 215-233.
    10. Lee YG. 2006. Production and income effects of direct payment program for rice industry. The Korean Journal of Agricultural Economics. 47: 51-67.
    11. Oh NW , Chae GS and Lee MH. 2008. Agriculture Restructuring and Direct Payment Program Reform Strategies. Korea Rural Economic Institute.
    12. Park DG , Kim CG , Lim SS , Song MR , KIM BS and Park KC. 2004. A Study on Medium and Long-term Development Strategies for Direct Payment Programs. C2004-6. Korea Rural Economic Institute.
    13. Park DG , Sung MH , Kim YH , Park MS , Sa GY and Lee JH. 2010. The Evaluation and Tasks of the Rice Policy Reform. Korea Rural Economic Institute.
    14. Roe T , Somwaru A and Diao X. 2002. Do Direct Payments have intertemporal Effects on U.S. Agriculture. ERS, USDA.
    15. Sa GY. 1999. Rice Income Direct Payment Program. Sogang Economic Papers. 28: 133-149.
    16. Sa GY. 2007. Measuring the degree of decoupling of direct payment program. An evaluation of simulations considering the different production costs among farms. The Korean Journal of Agricultural Economics. 48: 1-22.
    17. Young E and Westcott P. 2000. How decoupled is US agricultural support for major crops? American Journal of Agricultural Economics. 82: 762-767.
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