주1: reference, scenario1, scenario2는 각각 참조 시나리오, 시나리오(1), 시나리오(2)를 의미함. rice는 미곡을 barley는 맥류 및 잡곡류를 나 타내며, q는 생산량을 의미함.
주2: 시나리오 (1)의 미곡 생산량은 제약 대상이므로 예측 구간을 제시하 지 않음.
<부도 III-1> 시나리오별 생산량 예측 구간 (미곡, 맥류 및 잡곡류)
주: reference, scenario1, scenario2는 각각 참조 시나리오, 시나리오(1), 시나리오(2)를 의미함. bean은 두류를 potato는 서류를 나타내며, q 는 생산량을 의미함.
<부도 III-2> 시나리오별 생산량 예측 구간 (두류, 서류)
주: reference, scenario1, scenario2는 각각 참조 시나리오, 시나리오(1), 시나리오(2)를 의미함. vegetable은 채소류를 fruit는 과실류를 나타 내며, q는 생산량을 의미함.
<부도 III-3> 시나리오별 생산량 예측 구간 (채소류, 과실류)
주: reference, scenario1, scenario2는 각각 참조 시나리오, 시나리오(1), 시나리오(2)를 의미함. etc는 기타 작물류를 livestock은 축산물을 나 타내며, q는 생산량을 의미함.
<부도 III-4> 시나리오별 생산량 예측 구간 (기타 작물류, 축산물)
주: reference, scenario1, scenario2는 각각 참조 시나리오, 시나리오(1), 시나리오(2)를 의미함. rice는 미곡을 barley는 맥류 및 잡곡류를 나 타내며, p는 실질 가격을 의미함.
<부도 III-5> 시나리오별 가격 예측 구간 (미곡, 맥류 및 잡곡류)
주: reference, scenario1, scenario2는 각각 참조 시나리오, 시나리오(1), 시나리오(2)를 의미함. bean은 두류를 potato는 서류를 나타내며, p 는 실질 가격을 의미함.
<부도 III-6> 시나리오별 가격 예측 구간 (두류, 서류)
주: reference, scenario1, scenario2는 각각 참조 시나리오, 시나리오(1), 시나리오(2)를 의미함. vegetable은 채소류를 fruit는 과실류를 나타 내며, p는 실질 가격을 의미함.
<부도 III-7> 시나리오별 가격 예측 구간 (채소류, 과실류)
주: reference, scenario1, scenario2는 각각 참조 시나리오, 시나리오(1), 시나리오(2)를 의미함. etc는 기타 작물류를 livestock은 축산물을 나 타내며, p는 실질 가격을 의미함.
<부도 III-8> 시나리오별 가격 예측 구간 (기타 작물류, 축산물)
주: reference, scenario1, scenario2는 각각 참조 시나리오, 시나리오(1), 시나리오(2)를 의미함. rice는 미곡을 barley는 맥류 및 잡곡류를 나 타내며, import는 수입액을 의미함.
<부도 III-9> 시나리오별 수입액 예측 구간 (미곡, 맥류 및 잡곡류)
주: reference, scenario1, scenario2는 각각 참조 시나리오, 시나리오(1), 시나리오(2)를 의미함. bean은 두류를 potato는 서류를 나타내며, import는 수입액을 의미함.
<부도 III-10> 시나리오별 수입액 예측 구간 (두류, 서류)
주: reference, scenario1, scenario2는 각각 참조 시나리오, 시나리오(1), 시나리오(2)를 의미함. vegetable은 채소류를 fruit는 과실류를 나타 내며, import는 수입액을 의미함.
<부도 III-11> 시나리오별 수입액 예측 구간 (채소류, 과실류)
주: reference, scenario1, scenario2는 각각 참조 시나리오, 시나리오(1), 시나리오(2)를 의미함. etc는 기타 작물류를 livestock은 축산물을 나 타내며, import는 수입액을 의미함.
<부도 III-12> 시나리오별 수입액 예측 구간 (기타 작물류, 축산물)
주: reference, scenario1, scenario2는 각각 참조 시나리오, 시나리오(1), 시나리오(2)를 의미함. rice는 미곡을 barley는 맥류 및 잡곡류를 나 타내며, stock은 연말 재고량을 의미함.
<부도 III-13> 시나리오별 재고량 예측 구간 (미곡, 맥류 및 잡곡류)
주: reference, scenario1, scenario2는 각각 참조 시나리오, 시나리오(1), 시나리오(2)를 의미함. bean은 두류를 나타내며, stock은 연말 재고 량을 의미함.
<부도 III-14> 시나리오별 재고량 예측 구간 (두류)
주1: reference, scenario1, scenario2는 각각 참조 시나리오, 시나리오(1), 시나리오(2)를 의미함. g는 미곡 가격지지 변수를 나타냄.
주2: 시나리오(2)의 미곡 가격지지 변수는 제약 대상이므로 예측 구간을 제시하지 않음.
<부도 III-15> 시나리오별 미곡 가격지지 변수 예측 구간
주: reference, scenario1, scenario2는 각각 참조 시나리오, 시나리오(1), 시나리오(2)를 의미함. k는 자본 가격을 l은 노동 가격을 나타냄.
<부도 III-16> 시나리오별 자본 및 노동 가격 예측 구간
주: reference, scenario1, scenario2는 각각 참조 시나리오, 시나리오(1), 시나리오(2)를 의미함. a는 토지 가격을 m은 중간재 가격을 나타냄.
<부도 III-17> 시나리오별 토지 및 중간재 가격 예측 구간
Abstract
Impact of Rice Market Stabilization Policy on Korean Agricultural
Sector: A GVAR Model for Cross-Commodity Linkages
Hyunkyoung Cho Dept. of Agricultural Economics and Rural Development The Graduate School Seoul National University
Rice, traditionally a staple food in Korea, has long been experiencing an imbalance in supply and demand. Due to the improved rice productivity and the Minimum Market Access volume increase, the rice supply has significantly risen, whereas its demand has decreased steadily since the 1980s. In recent years, rice production has also been on a downward trend, but the decline in the demand remains higher. As a result, rice has been in excess supply since 2000.
Despite the continuing overproduction of rice, the rice price
support policy is thought to hinder its amelioration by guaranteeing rice’s minimum price. In response to this evaluation, the government is making efforts to reorganize rice-related direct payments and to implement rice production control that encourages the cultivation of other crops. In this context, it is necessary to analyze empirically whether such policies can be an effective solution for overcoming the imbalance in the rice market.
The purpose of this study is to predict the production, price, and import amount of various agricultural commodities and the change of rice price support size depending on rice market stabilization policies. The rice market stabilization policies considered in this study are (i) to control rice production directly, and (ii) to adjust the level of rice price support. To achieve the objective, the procedure of the study is twofold. First is to construct the Korean agricultural sector model incorporating a rice price support variable as well as commodity-specific output, price, import amount and ending stock. Second is to analyze the impact of the rice market stabilization policies using the model created.
This study offers three distinct advantages over existing studies.
First, this study analyzes different commodities simultaneously rather than only analyzing the rice market. Second, the Global Vector Autoregressive (GVAR) model is adopted instead of the computable general equilibrium model which has been widely used to analyze various commodities. The GVAR methodology which is a type of time series model, allows for the linkages among commodities and derives forecasts reflecting the volatility of economic variables.
Lastly, the rice price support variable in this study includes the rice total rice price support.
The data used in this study are annually generated for 41 years from 1975 to 2015 and there are eight commodity classifications:
rice, barley, beans, potatoes, vegetables, fruit, other crops and livestock. Production quantity, price, import amount and ending-stock are used for the commodity-specific variables, whereas the rice price support variable and the input price index, including capital, labor, land and intermediate goods are taken for the commodity-common variables.
This study found as follows: (i) It is necessary to consider the linkages across commodities when analyzing their output and price.
In particular, when modeling the output of rice and vegetables, it is would be predominantly attributed to the rice production decrease,
not its price increase. (iii) Lowering the rice price support to rice. Nevertheless, the probability of production increases in these commodities is not particularly high, compared to the reference scenario without any constraints.
Although this study contributes to the literature in several aspects, there remain a few caveats. First, the time series analysis approach adopted by this study is helpful to derive realistic projections, but the approach is not based on the economic theory, so a structural interpretation of the estimation results is impossible.
Second, this study cannot deal with the seasonality issue of prices in agricultural commodities because it uses annual data even though the time series technique is chosen for the analysis. Third, because the indices for the input price in the model are not commodity-specific but commodity-common, they only capture the
changes in the overall conditions of the agricultural sector.
keywords : Rice Market Stabilization, Rice Price Support, Global Vector Autoregressive Model
Student Number : 2014-30369