3.1. 분석 모형
2차 설문조사 결과를 바탕으로 계약재배를 선택하는 요인에 대한 분석 을 실시하였다. 구체적으로는 계약재배 횟수에 대한 결정요인을 분석하였 으며 이를 위해 가산자료 모형(count data model)을 설정하였다.13
평균보다 분산이 커지는 과대산포(over-dispersion)의 문제가 발생하는 경우에 포아송 회귀모형을 적용하면 모형의 효율성이 떨어진다. 음이항 회 귀모형은 이분산성(heteroskedasticity)을 허용하는 분산함수로 정의되어 평 균과 분산이 크게 다른 경우에도 적용할 수 있어 포아송 회귀모형의 단점 을 보완할 수 있다.
가산자료에서 ‘0’이 가정된 분포에 비해 과다하게 많이 포함되는 경우가 있 다. 이와 같은 경우 영과잉(zero inflation)이 반영된 포아송 회귀모형이나 음이 항 회귀모형을 설정하는 것이 적합하다(Cohen et al. 2003; Allison 2004).
계약재배 횟수 결정요인 분석을 위한 최적의 가산모형을 선택하기 위해, 포아송 분포 가정의 적절성은 Deviance 적합도(Deviance goodness-of-fit) 와 피어슨 적합도(Pearson goodness-of-fit) 검정을 실시하고, 영과잉 존재 여부에 대해서는 Vuoug 검정통계량을 도출하였다.
13 본 분석에서 이용된 모형과 자료에 대해서는 <부록 2>에 보다 자세하게 수록 하였다.
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3.2. 분석 결과
최근 5년간 채소농가의 계약재배 횟수에 영향을 미치는 요인을 분석하 기 위해 가산자료 모형을 추정하였다. 종속변수는 가산변수인 계약재배 횟 수이며 설명변수는 경영주 연령, 재배면적, 계약 특성변수(면적기준 계약 여부, 가격변동 시 분담방법의 계약서 명시 여부), 계약거래 출하처, 계약 재배 작목 등이다.
영과잉 포아송 회귀모형의 경우는 계약재배 횟수의 결정식을 추정할 때 계약재배 여부(계약재배가 ‘0’)를 구분한 계약재배 여부 결정식을 포함하 여 두 모형을 동시에 추정하였다. 즉 이 모형의 종속변수는 계약재배 횟수 가 ‘0’이면 1, 아니면 0인 이산선택형 변수이며, 설명변수로는 작목반 또는 공선출하회 가입 여부, 작물보험 가입 여부, 농가의 위험선호 태도 등을 설 정하였다. 즉, 계약과 관련된 변수라기보다는 농가로 하여금 계약재배에 참여할지 안 할지에 영향을 미치는 변수들을 설정하였다.
포아송 분포 가정의 적절성을 검증하기 위해 Deviance와 Pearson의 모 형적합성을 가설검정한 결과, 두 가지 검정통계량 모두 유의확률 p값이 0 으로 나타나 귀무가설을 기각할 수 없다. 즉 포아송 분포 가정이 적절한 것으로 나타났다. 또한 Vuong 검정을 통해 일반적인 포아송 모형보다는 계약재배 여부에 관한 농가의 선택을 고려할 수 있는 영과잉 포아송 모형 이 적합하다는 것을 확인하였다.14
본 연구는 최종모형으로 영과잉 포아송 모형을 선택하였다. 모형의 비교 를 위해, 포아송 회귀모형을 추정한 결과는 <표 3-17>에 정리하고, 최종모 형인 영과잉 포아송 회귀모형 추정 결과는 <표 3-18>에 제시되었다. 모형 의 적합도를 판단하기 위해 로그 우도(Log likelihood) 수치를 검증한 결과 도 통계적으로 적합한 모형으로 나타났다.
14 영과잉 포아송 모형과 일반 포아송 모형 간의 적합성 검증을 위해 Vuong test 결과, 1.16(Pr>z = 0.0993)으로 나타났다.
표 3-17. 포아송 회귀모형 분석 결과
Deviance goodness-of-fit=644.50 (Prob > chi2(406) = 0.0000) Pearson goodness-of-fit=644.52 (Prob > chi2(406) = 0.0000) Log likelihood = -810.9985
LR chi2(27) = 456.87 (Prob > chi2 = 0.0000) 주 1) *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
2) 추정상 제외된 더미 변수는 연령대가 ‘60세 미만’, 출하처가 ‘기타’, 작목은 ‘마늘, 양파’.
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LR chi2(24) = 51.90 (Prob > chi2 = 0.0005) 주 1) *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
2) 추정을 위해 제외된 연령 더미변수는 ‘60세 미만’, 계약거래 출하처 더미변수는
‘기타’, 계약재배 작목 더미변수는 ‘마늘, 양파’.
계약재배 여부(계약재배가 ‘0’인 경우)에 영향을 미치는 요인을 추정한 결과, 농가가 작목반·공선출하회 등 생산자조직에 가입하거나 작물보험에 가입하거나 위험에 대한 선호가 회피형일 경우에 계약재배에 참여할 확률 이 높은 것으로 나타났다. 이 추정결과는 계약재배가 작목반 또는 공선출 하회를 중심으로 이루어지는 경우가 많고, 작물보험에 가입하는 등 생산위 험에 대한 회피형 태도를 가진 농가일수록 계약재배를 선호하는 반면, 가 격위험에 대해 농가가 위험선호형 태도를 나타낼수록 계약재배에 참여하 지 않을 가능성이 많다는 사실을 뜻한다.
계약재배 횟수에 영향을 미치는 요인에 대한 분석 결과, 경영주 연령이 60세 미만인 농가보다는 60대 농가의 계약재배 참여 횟수가 많은 것으로 나타났다. 계약특징 변수로 가격변동 시 조정·분담방법을 계약서에 명시할 수록 계약재배 횟수가 많은 것으로 나타났다.
계약상대인 사업자 유형 중 산지유통인과 광역단위 유통업자·식자재업 자와 거래할 경우에 농가의 계약재배 횟수는 감소한 반면, 농협과 김치·식 품업체와 거래하면 계약재배 횟수가 증가하는 것으로 나타났다. 이는 농협 이나 김치·식품업체가 보다 안정적인 계약체계를 갖추고 있어 농가가 선호 하는 계약거래처인 것으로 해석된다.
계약재배 작목의 경우, 마늘·양파에 비해 고랭지배추와 고추의 계약재배 횟수가 유의하게 많게 나타난 반면, 봄무는 마늘, 양파에 비해서는 계약재 배 횟수가 상대적으로 적은 것으로 나타났다.15
15 이는 계약재배에 참여해 본 농가 중 참여 빈도가 많은 품목과 적은 품목을 나 타내므로 참여 경험농가의 지속적 참여 정도라는 측면에서 이해되어야 한다.
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