본 절에서는 앞서 산출한 총요소생산성(Total Factor Productivity: TFP) 과 지식스톡 등의 자료를 이용하여 농업 R&D 투자가 생산성 증대에 기 여한 효과를 정량적으로 분석하고 이를 통해 미래에 필요한 농업부문 R&D 투자 금액을 추정한다.
<그림 3-9> 농업생산 증대 경로 모식도
자료: Wang et al.(2015).
농업 R&D 투자는 혁신을 통해 기술 변화를 초래하고, 이는 농업 생산 방식과 투입재의 질을 변화시킴으로써 생산성(산출)의 증대를 가져다준 다<그림 3-9>. 그 외 농촌지도활동이나 농촌지역 기초 인프라의 변화 역 시 농업부문 생산성 증대에 기여하는 요인으로 작용한다.
Huffman(2015)은 농업부문 R&D 투자가 총요소생산성에 미치는 영향 을 계측하기 위해 농업부문 공공 R&D 투자, 민간 R&D 투자, 지도서비
농업 R&D의 생산성효과 분석 및 투자수요 전망 43
스, 시간 추세 등을 고려한 모형을 이용한 바 있다. 본 연구에서는 이 모 델을 참고하되, 구축된 자료가 농업부문 R&D 투자에 지도서비스까지 포 함하고 있으므로 지도서비스를 별도의 변수로 하지 않고 R&D 투자의 지 식스톡으로 함께 포함하여 아래와 같은 분석 모델을 구축하였다.
ln
ln
ln
단,
는 농업부문 공공 지식스톡,
는 민간 지식스톡,
는 시간 추세를 나타내는 변수이다.
지식스톡의 감모율별 분석 결과는 <표 3-8>과 같다. 공공부문 R&D 투 자를 통해 형성된 지식스톡은 모든 감모율 시나리오에 있어서 통계적으 로 유의한 것으로 나타났다. 추정 결과에 따르면 공공 R&D 지식스톡이 1% 증가 시, 총요소생산성이 약 0.15∼0.24% 증가하는 것으로 파악된다.
이에 비해 민간부문 R&D 투자의 영향은 통계적 유의성이 낮은 것으로 나타났으며, 민간부문 지식스톡 1% 증가 시 총요소생산성은 약 0.03∼
0.12% 증가하는 것으로 나타나 우리나라 농업부문에서 민간 R&D의 영 향력은 상대적으로 낮은 것으로 나타났다. 한편 시간 추세 역시 통계적 유의성이 낮으며, 파라미터 추정치의 절대값이 작게 나타나 총요소생산 성에 대한 영향력은 작은 것으로 나타났다. 파라미터 부호가 음의 값으로 추정되었는데 이것은 시간이 흐름에 따라 R&D 이외에 생산성에 영향을 미치는 변수가 생산성에 음의 효과를 초래하는 것을 의미하며, 이는 농가 고령화 등으로 인한 농업부문의 혁신역량이 미미하나마 감소한 것으로 해석된다.
<표 3-8> 총요소생산성에 대한 R&D 투자 효과 추정
<그림 3-10> 농업 R&D 투자 금액별 총요소생산성 변화
우리나라 농업부문 산출과 투입의 변화를 고려하여 2030년에 달성해야 할 총요소생산성을 추정하고, 이러한 총요소생산성을 달성하기 위해 필 요한 농업부문 R&D 투자 금액을 도출하였다.
먼저, 2030년에 달성해야 될 농업부문 산출 수준을 구하기 위해 우리 나라 주요 농산물의 소비량 전망치 자료를 이용하였다. 2015년 집계된 우리나라 주요 농산물의 국민 1인당 연간 소비량은 338㎏이었다. 이는
Var. 감모율 10% 감모율 30% 감모율 50%
추정치 t-값 추정치 t-값 추정치 t-값
Intercept -4.9926 -3.53*** -3.0684 -3.87*** -2.5172 -3.78***
lnRPUB 0.2385 2.73** 0.1558 3.00*** 0.1457 3.23***
lnRPRI 0.1237 2.30* 0.0654 1.22 0.0343 0.62
trend -0.0140 -1.86* -0.0044 -0.94 -0.0015 -0.37
No. obs 32 32 32
Adjusted R2 0.9345 0.9231 0.9134
Root MSE 0.03683 0.03606 0.03540
주: t-값은 각각 0.10(*), 0.05(**), 0.01(***)의 유의수준에서 유의함을 의미.
농업 R&D의 생산성효과 분석 및 투자수요 전망 45
전체 농산물 중에서 소비량이 많은 7대 곡물, 5대 채소, 3대 육류, 6대 과 일에 대해 집계한 수치이며 각각에 해당하는 품목은 다음과 같다.
･ 7대 곡물: 쌀, 보리, 밀, 콩, 옥수수, 감자, 고구마
･ 5대 채소: 배추, 무, 마늘, 고추, 양파
･ 3대 육류: 소, 돼지, 닭
･ 6대 과일: 사과, 배, 복숭아, 포도, 감귤, 단감
한국농촌경제연구원 KASMO 모형 전망치에 따르면 이상의 주요 농산 물에 대한 소비량은 2030년 1인당 연간 315㎏ 수준으로 2015년 대비 약 6.8% 감소할 것으로 전망된다. 부류별로는, 쌀 소비 감소 등 식생활 패턴 의 변화로 곡물 소비량이 14.1%로 가장 크게 감소할 전망이다. 6대 과일 소비량은 8.1% 감소할 것으로 전망되는데 이는 국내에서 생산되지 않는 수입 과일로 소비가 대체되기 때문이며, 채소 소비량은 김치 소비량 감소 등에 따라 6.5% 감소할 전망이다. 반면 육류는 1인당 소비량이 15.1% 증 가할 것으로 전망된다<표 3-9>.
이에 더하여, 국가 전체 소비량 변화를 전망하기 위해 OECD가 전망한 우리나라 인구수를 적용하였다. OECD 전망치에 따르면 2015년 현재 5,062만 명인 우리나라 인구수는 2030년 5,216만 명에 이를 전망이다. 따 라서 1인당 소비량과 인구 변화를 함께 고려할 때, 우리나라 전체 주요 농산물 소비량은 2015년에서 2030년 사이 약 2.5% 감소할 것으로 전망 된다.
<표 3-9> 부류별 농산물 소비량 전망
<그림 3-11> 우리나라 인구 및 농산물 소비량 전망
자료: 한국농촌경제연구원 KASMO(Korea Agricultural Simulation Model); OECD 인구 전망치 (https://stats.oecd.org/Index.aspx?DataSetCode=POP_PROJ: 2017. 8. 21.).
구 분 2015 2020 2025 2030
1인당 (kg)
7대 곡물 137.7 131.1 124.3 118.4
5대 채소 110.6 108.2 105.4 103.4
3대 육류 46.9 48.9 50.9 54.0
6대 과일 43.0 41.0 40.4 39.5
계 338 329 321 315
인구(천 명) 50,617 51,436 51,972 52,160
전체 (천 톤)
7대 곡물 6,972 6,744 6,459 6,174
5대 채소 5,597 5,565 5,479 5,392
3대 육류 2,373 2,514 2,646 2,815
6대 과일 2,177 2,110 2,101 2,062
계 17,119 16,933 16,686 16,443
주: KASMO는 곡물 소비량 전망 모형에서 식용 목적 이외의 가공용과 사료용 곡물 소비량을 제외한 전 망치를 제공하고 있으며, 본 연구에서는 해당 전망치를 이용하였음.
자료: 한국농촌경제연구원 KASMO(Korea Agricultural Simulation Model); OECD 인구 전망치 (https://stats.oecd.org/Index.aspx?DataSetCode=POP_PROJ: 2017. 8. 21.).
농업 R&D의 생산성효과 분석 및 투자수요 전망 47
한편, 앞서 구축한 농업부문 투입물 수량지수<부표 3>의 변화를 볼 때, 농업부문에서 자본과 중간재의 투입은 증가하지만 노동과 토지의 투입은 지속적으로 감소하여 전체적인 투입은 감소 추세임을 확인할 수 있다. 본 분석에서는 비교적 일정한 추세를 보이는 2000년 이후의 투입물 수량지 수 변화율인 연평균 5.5%의 감소율을 향후 농업부문 투입물 감소 추세치 로 적용하였다.
투입의 감소를 고려할 때, 2030년 농산물 소비량 전망치를 달성하기 위해서는 총요소생산성의 지속적인 증가가 필요한 것으로 나타났다. 구 체적으로는, 2015년 이후 연평균 0.28%의 총요소생산성 증가가 필요할 것으로 추정된다.
앞서 추정한 농업부문 R&D 투자액과 총요소생산성 간 상관관계를 바 탕으로 추정할 때, 2030년에 필요한 총요소생산성을 달성하기 위해서는 매년 약 2.6∼3.5%의 R&D 투자액(명목) 증가가 필요할 전망이다. 이러 한 증가율을 농림식품 분야 공공 R&D 예산 규모(2016년 기준 9,531억 원)에 반영하면 2030년까지 R&D 투자액(명목)을 연간 약 1조 3천억∼1 조5천억 원 수준까지 증가시켜야 함을 의미한다.
본 연구에서 추정한 미래 R&D 투자 수요액 전망치는 총요소생산성 달 성 목표치를 기준으로 산출된 것이다. 농업부문의 투입물 감소 추세를 고 려할 때, 2030년 기준 우리나라 주요 농산물 소비량 전망치를 생산하기 위한 총요소생산성을 산출하고, 이러한 총요소생산성 수준을 달성하기 위한 R&D 투자액을 추정한 것이다. 따라서 앞서 제시된 R&D 투자 수요 액은 생산성 증대와 관련되지 않은 분야의 R&D 투자 수요까지 반영하지 는 못 하였다. 물론 대부분의 R&D 투자가 국가 단위의 생산성 증대에 직간접적인 기여를 하지만, 일부 생산성과 무관한 기술 개발에 대한 투자 수요까지 모두 포함하지는 않고 있음을 고려하고 해석할 필요가 있다. 따 라서 실제 농업부문 R&D 투자 수요는 위에서 제시한 금액보다 높을 것 으로 전망된다.
1. 분석의 목적 및 주요 내용
본 장에서는 한국 농업의 다양한 생산 및 소비 관련 자료를 이용하여 그동안 시행된 농업 R&D 투자가 농가 유형별로 농업소득에 어떤 차별화 된 기여를 하였는지를 실증 분석하고자 한다. 농가그룹별로 R&D의 효과 가 차등화되는 경로를 품목 선택의 차이, 요소편향성(투입요소별 사용 비 중)의 차이 등을 통해 나타내고자 한다. 이를 위해 아래와 같은 순서로 분석을 진행하였다.
① R&D 투자가 농산물 부류별 가격과 투입요소별 가격에 미치는 영향 계량분석
② 비용함수 추정을 통한 R&D 투자의 수량변화 효과 추정
③ 농가유형별 생산구조를 반영하여 요소편향성과 품목선택 차이로 인 해 발생하는 R&D 투자의 농업이윤 변화 효과 분석
17
본 장은 서울대학교 권오상 교수의 위탁연구 결과를 재정리한 내용이다.
농업 R&D의 소득분배 효과 분석
17제 4 장
2. 자료의 구축
본 장에서는 R&D 스톡이 미치는 영향을 농가 유형별로 분석하고자 하므 로 투입･산출자료를 농가 유형별 각각 구축하였다. 또한 투입물과 산출물 가 격함수 추정에 이용하기 위해 수입개방지수를 구축하여 분석에 활용하였다.
2.1. 농가 유형별 투입･산출자료 구축
R&D 투자가 농가 유형별 농업이윤에 미치는 영향을 분석하기 위해 농가 유형별로 투입･산출자료를 구축한다. 이때 모든 농가들이 같은 가격지수를 직면한다고 가정되기 때문에 가격지수를 우선적으로 구축하고, 이를 이용하 여 농가유형별 암묵적 수량지수를 도출한 것이 앞서 2장에서 구축한 투입･산 출지수와 차별화되는 점이다.
가. 농가 유형별 가액자료
농가 유형별 가액자료의 구축은 농가경제조사에서 분류하는 농가 유 형 중 <표 4-1>에 제시된 네 가지 유형에 따라 구축하였다.
자료: 통계청. 농가경제조사.
전･겸업별 주･부업별 영농형태 경지규모
1 전업 전문 논벼 0.5ha 미만
2 1종겸업 일반 과수 0.5~1.0ha 미만
3 2종겸업 부업 채소 1.0~1.5ha 미만
4 - 자급 특용작물 1.5~2.0ha 미만
5 - - 화훼 2.0~3.0ha 미만
6 - - 전작 3.0~5.0ha 미만
7 - - 축산 5.0~7.0ha 미만
8 - - 기타 7.0~10.0ha 미만
9 - - - 10.0ha 이상
<표 4-1> 농가 유형의 분류
농업 R&D의 소득분배 효과 분석 51
(계속)
0.5~1.0ha 미만 27,491 6,237 18,242 -12,138
1.0~1.5ha 미만 29,849 11,387 26,008 -14,492
1.5~2.0ha 미만 31,178 15,621 31,649 -16,326
2.0~3.0ha 미만 34,168 19,235 38,769 -19,700
3.0~5.0ha 미만 39,921 24,941 50,962 -26,207
5.0~7.0ha 미만 45,599 30,934 62,632 -32,172
7.0~10.0ha 미만 57,384 46,353 92,629 -46,575
10.0ha 이상 62,776 46,886 93,579 -47,368
평균21 35,910 16,851 37,416 -20,810
농업 R&D의 소득분배 효과 분석 53
록 미곡 수입의 비중이 커지고 축산 수입의 비중이 작아지는 것을 확인할 수 있다.
주･부업별로 살펴보면 전문농가의 농업이윤이 크게 계측되었으며, 반면 에 부업농가나 자급농가의 경우 큰 폭의 음의 이윤을 기록하였다. 이는 한 국 농업이 갖고 있는 규모의 경제성(권오상 외 2015)에 기인하는 것으로 추측되며, 실제로 전문농가가 자급농가에 비해 더 큰 수입과 비용을 기록 하면서 더 높은 이윤을 나타내었다. 특히 자급농가의 경우 노동과 중간재
주･부업별로 살펴보면 전문농가의 농업이윤이 크게 계측되었으며, 반면 에 부업농가나 자급농가의 경우 큰 폭의 음의 이윤을 기록하였다. 이는 한 국 농업이 갖고 있는 규모의 경제성(권오상 외 2015)에 기인하는 것으로 추측되며, 실제로 전문농가가 자급농가에 비해 더 큰 수입과 비용을 기록 하면서 더 높은 이윤을 나타내었다. 특히 자급농가의 경우 노동과 중간재