3.1. 가공식품 원재료 구성
가공식품의 소비자가격을 결정하는 요소는 인건비, 임차료 등 다양하지만 가장 중요한 요소의 하나는 원가를 형성하는 원재료의 가격변동이다. 가공식 품은 여러 가지 원재료를 배합·가공하는 식품이어서 원가에서 원재료가 차지 하는 비중이 높다. 가공식품에는 원료농산물을 가공하여 얻은 밀가루, 전분, 원당 등 1차 가공식품이 있고, 1차 가공식품을 원재료로 활용하여 소비자가 소비하는 2차 가공식품으로 구분할 수 있다. 원료농산물인 국제곡물은 1차 가 공식품에 원재료로 이용되고, 그 가공식품이 다시 최종 가공식품의 원재료로 이용되고 있다. 그에 따라 가공식품의 원재료로 주로 사용되는 국제곡물가격 의 상승은 1차 가공식품 및 2차 가공식품의 가격상승으로 전이되기 쉽다.
가공식품 품목별 원재료 비중을 보면 대체로 40～60% 수준에 이르고 있는 것으로 지적되고 있다(이용선 외 2011). 원재료 비중이 50% 이상인 가공식품 으로는 식용유, 오렌지주스, 제빵, 가공유 등이고, 50% 미만인 가공식품으로 는 라면, 육가공, 과자류, 빙과류 등이 있다. 밀가루, 전분, 대두유, 설탕 등은
품목명 원재료별 비중
품목 밀 잡곡 콩류 제분 원당 정제당 전분 당류 식물성유지
밀 0.0049 - - -
-- - -
-콩류 - 0.0000 0.0010 - - -
-- - (0.0001) - - -
-육가공품 - 0.0000 0.0001 0.0030 - 0.0007 0.0035 0.0004 0.0159
- - - (0.0001) - - (0.0025)
우유 - 0.0000 0.0000 0.0008 - 0.0047 - 0.0043 0.0003
- - - (0.0014) - -
-유제품 - 0.0000 0.0000 0.0008 - 0.0059 0.0006 0.0145 0.0108 - - - (0.0002) - (0.0010) - (0.0067) (0.0039) 아이스크림 - 0.0000 0.0016 0.0028 - 0.0356 0.0009 0.0177 0.0240
- - - (0.0004) - (0.0092) (0.0002) (0.0026) (0.0078)
-곡분과자빵 및 0.0000 0.0018 0.0070 0.0668 - 0.0232 0.0101 0.0099 0.0488 - (0.0016) (0.0030) (0.0022) - (0.0022) (0.0070) (0.0011) (0.0340) 국수류 - 0.0002 0.0000 0.1204 - 0.0007 0.0480 0.0025 0.1075
- (0.0002) - (0.0057) - - (0.0326) - (0.0919) 합성조미료발효 및 - - - - 0.2105 0.0954 0.0053 0.0242 0.0015
- - - - (0.2105) (0.0901) (0.0042) (0.0135) -조미료기타 - 0.0002 0.0003 0.0108 - 0.0100 0.0127 0.0158 0.0214
- (0.0001) (0.0001) (0.0007) - (0.0019) (0.0040) (0.0031) (0.0124) 장류 - - 0.0676 0.0195 - 0.0017 0.0055 0.0351 0.0126
- - (0.0470) - - - - (0.0078) (0.0014)
-두부 - - 0.2717 0.0193 - 0.0019 0.0071 0.0012 0.0072
- - (0.1879) (0.0105) - - - -
-식료품기타 0.0028 0.0106 0.0057 0.0265 - 0.0154 0.0047 0.0155 0.0436 (0.0028) (0.0085) (0.0022) (0.0017) - (0.0009) (0.0014) (0.0012) (0.0188) 표 3-7. 주요 가공식품의 투입계수(수입투입계수) 비중
( )는 수입투입계수, 자료: 한국은행, 2010년 산업연관표 .
산업분류 중간투입 합계
(A, 10억원) 수입 중간투입
(B, 10억원) 수입 중간투입 비중 (B/A, %)
밀 1,045 1,044 100.00
잡곡(옥수수) 444 424 95.6
구분 2010 2011
Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ 연평균 Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ 연평균
밀 182.5 171.8 239.6 259.5 213.3 290.1 274.4 253.2 225.8 260.9 (59.0) (59.8) (5.7) (-13.0) (22.3) 옥수수 145.9 139.8 166.1 220.9 168.2 263.7 288.0 274.1 244.1 267.5 (80.7) (106.1) (65.0) (10.5) (59.0) 대두 350.8 351.7 380.1 456.9 384.9 507.4 500.1 498.6 431.2 484.3 (44.6) (42.2) (31.2) (-5.6) (25.8) 원당 545.1 341.7 444.6 650.3 495.4 675.6 538.5 639.4 545.1 599.7 (23.9) (57.6) (43.8) (-16.2) (21.0) 주: 괄호 안의 수치는 전년 동기 대비 증감률을 나타냄.
<2008년과 2012년 국제곡물 가격변동 비교>
◇ 2008년 곡물가격 급등은 주로 수요충격에 기인한 반면, 최근의 곡물가 격 상승은 공급요인에 의해 발생
▪ 2008년 곡물가격 동향
- 바이오연료 수요 확대, 신흥국 수요 증가 등 수요충격에 의해 큰 폭으 로 상승
- 2000년 이후 바이오연료 시장이 빠르게 성장하면서 주원료인 옥수수, 대두 등 곡물에 대한 수요기반이 확대된 가운데, 중국·인도 등 신흥 시장국의 곡물 소비가 증가세를 지속
- 2009년 9월 이후 경기침체 등으로 곡물 수요가 둔화되면서 국제 곡물 가격은 안정세
그림 3-2. 원재료 수입물가지수 추이
단위: 2010=100
<중국의 곡물수급 추이> <곡물가격 추이>
1979/1980 1986/1987 1993/1994 2000/2001 2007/2008 0
08.1 08.7 09.1 09.7
옥수수
국제곡물수급 여건은 단기간 내 해소가 어려울 전망이다. 이에 따라 국제 곡물가격은 내년 상반기까지도 높은 수준이 유지될 것으로 전망되고 있어 가공식품 물가상승으로 이어질 것으로 전망된다. 세계 전체 곡물 재고율이 2008년 이후 가장 낮은 수준(18.5%)으로 전망되어 국제 곡물가격은 강세가 전망되고 있다. 최근 기상관측은 향후 곡물 작황에 더욱 불리할 것으로 전망 되어 곡물 수급 여건이 개선될 여지는 낮을 전망이다. 또 달러화 가치 하락 등으로 인한 투기적 자본의 국제선물시장 투자확대까지 고려한다면 당분간 국제 밀, 옥수수, 대두 가격은 강세가 지속될 전망이다.
1. 식품물가에 대한 거시경제변수 영향분석
1.1. 분석모형 및 분석과정
식품물가와 거시경제 변수와의 관계를 분석하기 위하여 벡터 오차수정 모 형(Vector Error Correction Model: VECM)을 이용하여 추정하였다4. 식품물가 와 거시경제변수 간의 영향관계 분석을 위해서 본 연구에서 선택한 변수는 1991년 1월부터 2011년 12월까지 월별단위 자료가 제공되는 총식품가격지 수, 환율, 통화량, 이자율, 생산자물가지수, 1인당 GDP 등이다.
모형 분석에 앞서 이들 변수가 안정적인 시계열인지를 파악하기 위해 단 위근을 검정하였는데, <표 4-1>에서 보는 바와 같이 모든 변수가 유의수준 5%에서 단위근 검정을 통과하지 못하여 불안정 시계열인 것으로 판명되었 다. VAR 모형 추정시 변수가 불안정 시계열로 판명될 경우 선택할 수 있는 분석 방법은 첫째, 각 변수를 차분하여 안정시계열로 전환한 후 추정하는 방 법이 있으며, 둘째는 각 변수가 그 자체로는 불안정적이나 변수 간의 선형결
4 모형에 대한 구체적인 설명은 부록을 참조.
변 수 분석결과
ADF test statistic 유의수준 5% 임계치 최적시차
총식료품가격 -0.897267 -3.424875 15
환율 -2.2627 -3.424875 2
통화량 -1.7421 -3.424875 2
이자율 -3.2002 -3.424875 1
생산자물가지수 -3.0142 -3.424875 1
1인당 GDP -2.0768 -3.424875 4
표 4-1. 식품물가 및 거시경제변수에 대한 단위근 검정 결과
표 4-2. 오차수정 VAR 모형의 최적 차수 분석 결과
lag 1 lag 2 lag 3 lag 4 lag 5
Akaike AIC 18.59266 16.33077 16.24938 16.30135 16.51375 Schwarz SC 19.75477 18.27708 18.9876 19.83933 20.85947
표 4-3. Trace 통계량을 기준으로 한 공적분 검정 결과 (공적분 벡터 수)귀무가설 위수
(Eigenvalue) Trace
통계량 5% Critical
Value P-value
None* 0.555416 173.5792 95.75366 0
At most 1 0.179816 64.95664 69.81889 0.1149 At most 2 0.138485 38.39432 47.85613 0.2851 At most 3 0.088157 18.41992 29.79707 0.5352 At most 4 0.037845 6.053462 15.49471 0.6892 At most 5 0.006573 0.883734 3.841466 0.3472
표 4-4. Max-Eigenvalue 통계량을 기준으로 한 공적분 검정 결과 (공적분 벡터 수)귀무가설 위수
(Eigenvalue) Max-Eigenvalue
통계량 5% Critical
Value P-value
None* 0.555416 108.6225 40.07757 0
At most 1 0.179816 26.56232 33.87687 0.2875 At most 2 0.138485 19.9744 27.58434 0.3429 At most 3 0.088157 12.36646 21.13162 0.5119 At most 4 0.037845 5.169727 14.2646 0.7203 At most 5 0.006573 0.883734 3.841466 0.3472
1.2. 분석결과
VECM 모형을 추정한 결과, 현시점의 식품물가는 과거 식품물가의 영향을 가장 크게 받은 것으로 추정되었다<표 4-5 참조>. 환율의 경우에는 과거 환 율과 이자율, 그리고 1인당 GDP의 영향을 크게 받는 것으로 분석되었다. 통 화량의 경우 과거 통화량, 환율, 이자율 및 생산자 물가에 영향을 크게 받는 것으로 분석되었으며, 이자율은 과거 이자율과 환율로부터 크게 영향을 받 는 것으로 분석되었다. 생산자 물가는 과거 생산자 물가와 환율, 이자율, 식 품물가에 영향을 크게 받는 것으로 나타나며, 1인당 GDP는 과거 1인당 GDP 와 식품물가, 환율 및 통화량에 영향을 받는 것으로 나타났다.
이와 같은 VECM 모형 추정 결과를 이용하여 식품물가와 거시경제변수 상호 간 단기적으로 인과관계를 검정하였다. 인과관계를 분석하기 위하여 사용한 방법은 그랜저 인과관계 검정법(Granger causality test)이다. 그랜저 인 과관계 검정법은 두 변수 간의 선행 후행관계를 도출하는 계량경제학적인 기법으로서 VECM 모형에서 추정한 분석 결과를 이용하여 수행할 수 있다.
VECM 모형을 기초로 한 그랜저 인과관계 검정 결과는 <표 4-6>에 제시되어 있다. 유의확률이 0.05 이하인 것은 95% 수준에서 귀무가설을 기각할 수 있 다는 것을 의미하기 때문에 이자율 및 1인당 GDP는 환율에, 환율은 통화량 에, 환율은 이자율에, 환율 및 이자율은 생산자물가에, 식품물가 및 환율은 1 인당 GDP에 95% 신뢰수준에서 선행한다고 할 수 있다.
즉, 식품물가의 경우 거시변수가 특별히 유의한 선행관계에 있지 않는 것 으로 분석되었다. 이러한 분석결과는 단기적으로는 거시경제 변수가 식품물 가에 영향을 주지 않는 것으로 해석할 수 있다.
표 4-5. VECM 모형 추정 결과
Excluded 검정통계량
(Chi-sq) 자유도(df) 유의확률
D (식품물가)
D(환율) 0.3226 2 0.8511
D(통화량) 2.9235 2 0.2318
D(이자율) 0.8235 2 0.6625
D(생산자물가) 1.5109 2 0.4698
D(1인당 GDP) 0.0898 2 0.9561
All 6.7699 10 0.7470
표 4-6. 식품물가와 거시변수 간 Granger 인과관계 검정 결과
추정계수 표준오차 T-value
식품물가(-1) 1 -
-환율(-1) -0.02596 -0.00376 -6.90108
통화량(-1) 6.54E-05 -1.50E-05 4.27712
이자율(-1) 0.024046 -0.14989 0.16043
생산자물가(-1) -0.93802 -0.20221 -4.63891
1인당 GDP(-1) -12286.9 -2319.75 -5.29665
상수항 47.04601 -
그림 4-1. 1단위 표준편차가 식품물가에 미치는 충격-반응 분석결과
물가, 1인당 GDP등의 경제변수는 장기균형관계에서 식품물가와 양의 상관 관계를 맺고 있는 반면, 통화량은 식품물가와 장기균형관계에서 식품물가와 음의 상관관계를 맺고 있는 것으로 분석되었다.
VECM 모형 추정 결과를 바탕으로 거시경제 변수의 충격이 식품물가에 미치는 영향을 충격-반응(Impulse-response)분석을 통해 알아 본 것이 <그림 4-1>이다. 현재 시점에서 식품물가가 식품물가의 1단위 표준편차만큼 상승 하였을 경우 이의 영향은 1기 이후에는 자체 식품물가를 0.8단위의 표준편차 만큼 증가시키는 충격으로 나타나며, 2기 이후에는 약 0.94단위의 표준편차 만큼 증가시키는 충격으로 나타나다가 5기 이후에는 식품물가를 약 0.55단 위 내외의 표준편차만큼 증가시킨 충격을 주는 것으로 나타나고 있다.
<그림 4-1>에서 확인할 수 있는 바와 같이 1인당 GDP 및 생산자 물가, 통 화량은 현재시점에서 각 변수가 각 변수의 1단위 표준편차만큼 상승하는 충 격이 발생하였다고 하더라도 이의 영향은 매우 제한적이어서 10기 이후에도 식품물가에 미치는 영향이 0.1단위 미만인 것으로 나타나고 있다. 반면, 환율
시간(월) 표준 오차
분산에 대한 설명비율(%)
식품물가 환율 통화량 이자율 생산자물가 1인당
GDP 1 0.797 100.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 2 1.239 99.133 0.157 0.466 0.063 0.160 0.020 3 1.415 97.463 0.816 0.364 1.175 0.142 0.042 4 1.528 95.001 1.774 0.434 2.586 0.167 0.039 5 1.652 92.629 2.525 0.531 4.112 0.163 0.040 6 1.784 90.341 3.146 0.570 5.748 0.144 0.051 7 1.907 87.931 3.907 0.617 7.368 0.128 0.049 8 2.023 85.321 4.886 0.676 8.953 0.114 0.050 9 2.139 82.623 5.836 0.723 10.659 0.102 0.056 10 2.254 79.977 6.660 0.769 12.447 0.092 0.054 표 4-8. VECM 추정 결과를 바탕으로 한 식품물가에 대한 분산분해 결과
1.3. 식품물가와 거시경제변수 변동성 간의 연관관계 분석
식품물가와 거시경제변수의 조건부 이분산이 상호 어떤 영향관계를 주고 받는 것인가를 분석하였다. 이는 한 변수의 변동이 다른 한 변수의 변동성으 로 연계되는 정도를 파악하는 것이다. 이의 분석은 다변량 GARCH (Multivariate GARCH: MGARCH) 모형을 이용하여 분석하였다5.
MGARCH 모형에서의 평균방정식 추정 결과를 보여주고 있는 것이 <표 4-9>이다. 모든 추정계수가 신뢰수준 99% 이상에서 유의한 것으로 나타나며, 설명변수도 모두 0.95를 넘고 있는 것으로 나타나 선택된 AR 모형이 각 시 계열 변수의 변동성을 잘 반영하고 있는 것을 알 수 있다.
표 4-9. MGARCH 모형에서 평균방정식 추정 결과
변수 식품물가 환율 1인당 GDP
추정계수 z-통계치 추정계수 z-통계치 추정계수 z-통계치
상수항 0.0740 64.8367 15.6071 78.3049 0.0000 120.4672 AR(1) 1.0032 70823.63 1.5927 1154.778 0.1501 76.6694
AR(2) -0.9520 -294.648 0.0438 24.1951
AR(3) 0.3441 153.3253 0.8124 536.0616
R2 0.9958 0.9587 0.9835
변수 이자율 통화량 생산자물가
추정계수 z-통계치 추정계수 z-통계치 추정계수 z-통계치
상수항 0.1134 1119.115 2277.630 23.3101 -0.1184 -7.1585 AR(1) 1.4226 13254.19 1.0048 7807.416 1.0037 4727.680
AR(2) -0.4407 -4408.61
R2 0.9998 0.9979 0.9980
주: 변수가운데 환율은 원화의 대미환율이며, 이자율은 연리기준이며, 1인당 GDP와 통 화량은 10억원 단위임.
5 분석모형에 대한 구체적인 설명은 부록 참조.
MGARCH 모형에서의 조건부 이분산 추정 결과 변수상호 간의 조건부 분 산을 나타내는 추정계수인 및 은 거의 대부분 99% 이상 유의한 것
MGARCH 모형에서의 조건부 이분산 추정 결과 변수상호 간의 조건부 분 산을 나타내는 추정계수인 및 은 거의 대부분 99% 이상 유의한 것