농축산물 선행관측 시범사업 연구 - 채소류를 중심으로 -

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(1)C2010-3 | 2010. 1.. 농축산물 선행관측 시범사업 연구 - 채소류를 중심으로 -. 원 내 김 김 신 한 김 윤 박 원 외 김 안 조. 정 배 용 석 재 종 미 관 동 재. 호 성 광 호 환 열 성 수 환 환. 선임연구위원 연 구 위 원 부연구위원 부연구위원 전문연구원 연. 구. 원. 연. 구. 원. 교수( 서울대) 교수( 서울대) 교수( 부산대).

(2) 연구 담당 김정호 김배성 신용광 한석호 김재환 윤종열 박미성 김관수 안동환 조재환. 선임연구위원 연구위원 부연구위원 부연구위원 전문연구원 연구원 연구원 서울대 교수 서울대 교수 부산대 교수. 연구 총괄, 제 7장 집필 제 1-3장, 7장 집필 제 4장 집필 제 5장 집필(양파와 월동 배추) 제 4장 자료 수집 및 정리 제 4장 자료 수집 및 정리 제 1-7장 자료 수집 및 집필 제 6장 집필 제 6장 집필 제 5장 집필(월동 대파와 월동 무).

(3) i. 머 리 말. 이 연구보고서는 농림수산식품부가 의뢰하여 농협중앙회의 연구용역으로 수행한 “농축산물 선행관측 시범사업”의 최종 연구결과이다. 정부는 2009년 9월에 생활물가 안정대책의 일환으로 농축산물 수급안정을 위한 농업관측을 강화하여 ‘선행관측’을 추진하기로 발표하였다. 현행 농업관측사업은 주요 농축산물의 재배, 작황, 생산, 출하, 재고, 소비 동 향 및 해외시장 정보 등을 분석하여 품목별 수급 및 가격 예측 정보를 제공하 고 있다. 이러한 관측 정보는 주로 출하기 1∼2개월 전의 단기관측을 통해 수 급안정에 기여해 왔으나, 재배면적이나 사육규모 조정에 활용하는데는 한계가 있어 공급 조절과는 연계가 미흡하였다. 따라서 최근 국가적으로 물가 안정이 강조됨에 따라 농축산물의 생산 및 공 급 조절을 가능하게 하기 위한 선행관측의 필요성이 대두되었다. 중기선행관측 이란 차기 생산(정식 또는 입식)이 시작되기 전에 출하기 가격을 예측하고 그 수준을 지수화하여 제공함으로써, 수급 불안이 예상되는 경우에는 생산자의 재 배면적 조정 또는 정부의 긴급 수입조치 등을 통해 적극적으로 공급 조절을 도 모하기 위한 것이다. 정부는 2010년에 양파, 배추, 대파, 무, 돼지, 육계 등 6개 품목을 대상으로 선행관측 사업을 실시하기로 하였으며, 이 연구는 본 사업을 효율적으로 수행 하기 위한 사전 준비작업에 해당한다. 이 연구에서는 특히 양파와 월동 배추를 시범사업 품목으로 선정하여 모니터링시스템을 구축하고, 월별 수급모형 및 조 기예보지수를 개발하였다. 짧은 기간 동안에 충실하게 연구를 수행한 연구자들의 노고를 치하하며, 이 연구 결과가 현재 운영 중인 농업관측시스템과 더불어 농산물 수급안정대책의 기초자료로 활용될 수 있기를 기대한다. 2010. 1. 한국농촌경제연구원장 오 세 익.

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(5) iii. 차. 례. ABSTRACT ··········································································································· 1 요 약 ······················································································································ 3 제1장 서론 1. 연구의 배경 및 필요성 ·············································································· 53 2. 연구의 목적 ································································································· 55 3. 연구의 기대효과 ························································································· 55 제2장 연구 범위 및 방법 1. 연구 범위 ···································································································· 57 2. 연구 방법 ···································································································· 58 3. 연구 추진 체계 ··························································································· 59 제3장 중기선행관측의 필요성과 의의 1. 채소류 가격변동 실태 ················································································ 61 2. 중기선행관측의 필요성 ·············································································· 71 3. 중기선행관측의 개념과 의의 ···································································· 73 제4장 중기선행관측 모니터링 시스템 구축 1. 양파 ·············································································································· 75 2. 월동 배추 ···································································································· 79.

(6) iv. 제5장 중기선행관측 기본모형 개발 1. 선행연구 검토 ····························································································· 84 2. 월동 대파와 월동 무 기본모형 ································································· 90 3. 양파와 월동 배추 기본모형 ···································································· 121 제6장 조기예보지수 개발 1. 조기예보지수 개념 및 연구 방법 ··························································· 141 2. 국내외 연구 동향 ····················································································· 144 3. 조기예보지수의 구축 모형 ······································································ 147 4. 양파의 조기예보지수 산출 ······································································ 160 5. 월동 배추의 조기예보지수 산출 ····························································· 176 제7장 중기선행관측 향후 계획 1. 수급모형 및 조기예보지수 개발 현황 ··················································· 184 2. 2010년 중기선행관측사업 추진 계획 ····················································· 185. 부록 1: 양파 중기선행관측 월별 조사항목 및 발표내용 ···························· 188 2: 배추 중기선행관측 월별 조사항목 및 발표내용 ···························· 190 참고 문헌 ··········································································································· 193.

(7) v. 표 차 례. 제2장 표 2-1. 중기선행관측 업무 흐름 및 주요내용 ·········································· 60 제3장 표 3-1. 주요 부문별 소비자물가지수 변화(2005=100) ····························· 62 표 3-2. 주요 부문별 전월비 물가상승률의 변동성(표준편차, ’01.01∼’09.11) · 63 표 3-3. 한국과 일본의 월별 배추 도매가격 변이계수(2005∼08) ··········· 65 표 3-4. 한국과 일본의 월별 무 도매가격 변이계수(2005∼08) ··············· 66 표 3-5. 한국과 일본의 월별 대파 도매가격 변이계수(2005∼08) ··········· 67 표 3-6. 한국과 일본의 월별 양파 도매가격 변이계수(2005∼08) ··········· 68 표 3-7. 한국과 일본의 월별 당근 도매가격 변이계수(2005∼08) ··········· 69 제4장 표 4-1. 양파 생육 주기 ················································································ 75 표 4-2. 양파 재배면적 및 가격 ··································································· 76 표 4-3. 양파 지역별 재배면적(2008년) ······················································ 76 표 4-4. 양파(조생종) 농가 표본 설계 ························································· 78 표 4-5. 양파(중만생종) 농가 표본 설계 ····················································· 78 표 4-6. 양파 모니터 확대 방안 ··································································· 79 표 4-7. 월동 배추 정식 및 출하시기 ························································· 80 표 4-8. 월동 배추 재배면적 및 출하기 가격 ············································ 80 표 4-9. 월동 배추 농가 표본 설계 ····························································· 82 표 4-10. 배추 모니터 확대 방안 ··································································· 83.

(8) vi. 제5장 표 5-1. 대파 작형별 정식ㆍ출하시기 및 재배지역 ··································· 91 표 5-2. 대파 작형별 출하시기 중복 구간 ·················································· 91 표 5-3. 무 작형별 정식ㆍ출하시기 및 재배지역 ······································· 92 표 5-4. 무 작형별 출하시기 중복 구간 ······················································ 93 표 5-5. 대파 작형별ㆍ지역별 재배면적 구분 ·········································· 100 표 5-6. 월동 대파 재배면적 결정모형 추정결과 ··································· 101 표 5-7. 무 작형별 지역별 재배면적 구분 ················································ 102 표 5-8. 월동 무 재배면적 결정모형 추정결과 ········································ 103 표 5-9. 대파 작형별ㆍ주산지 기후 구분 ·················································· 104 표 5-10. 월동 대파 단수함수 추정결과 ······················································ 105 표 5-11. 무 작형별ㆍ주산지 기후 구분 ···················································· 105 표 5-12. 월동 무 단수함수 추정결과 ························································· 106 표 5-13. 월동 대파 월별 반입량 비중 분포 ·············································· 107 표 5-14. 월동 대파 월별 출하분포 모형 추정결과⑴ ······························· 108 표 5-15. 월동 대파 월별 출하분포 모형 추정결과⑵ ······························· 109 표 5-16. 작형별 대파 월별 출하비중 분포 ················································ 110 표 5-17. 작형별 무 월별 출하비중 분포 ···················································· 111 표 5-18. 가락동 도매시장 대파 가격결정함수 추정결과 ························· 113 표 5-19. 월별 가락동 도매시장 무 가격결정함수 추정결과 ···················· 116 표 5-20. 모형의 예측력 검정 결과: 대파 가격 ········································· 119 표 5-21. 양파 월별 출하량 계산방법 ························································· 125 표 5-22. 수입산 제품에 따른 모형구조비교 ·············································· 134 제6장 표 6-1. 선행지표의 위기신호 및 실제 위기구간의 식별 관계 ·············· 155 표 6-2. 위기구간의 통계적 의미와 경제적 의미 ····································· 159.

(9) vii 표 6-3. 연산별 월별 양파 가격 ································································· 160 표 6-4. 양파 일일가격의 월별 분포 ························································· 166 표 6-5. 양파의 일일가격 변동성지수 분포의 월별 정규성 검정 결과 · 168 표 6-6. 월별 양파 가격 변동성지수의 위기구간 추정 ··························· 169 표 6-7. 계절성을 고려한 양파 가격의 위기구간 식별 ··························· 170 표 6-8. 계절성 고려한 2010년 양파 가격예측치 조기예보 단계 ········ 175 표 6-9. 월별 월동 배추 가격 ····································································· 177 표 6-10. 월동 배추 일일가격의 월별 분포 ················································ 178 표 6-11. 월동 배추 일일가격 변동성지수 분포의 월별 정규성 검정 결과 ··· 180 표 6-12. 월별 월동 배추 가격 변동성지수의 위기구간 추정 ·················· 180 표 6-13. 계절성을 고려한 월동 배추 가격의 위기구간 식별 ·················· 181 제7장 표 7-1. 중기선행관측 수급모형 및 조기예보지수 개발 현황 ················ 185 표 7-2. 2010년 월별 계획 ·········································································· 187.

(10) viii. 그 림 차 례. 제2장 그림 2-1. 중기선행관측 추진 체계 ····························································· 60 제3장 그림 3-1. 소비자물가지수와 농축수산물물가지수 추이(2005=100) ········· 63 그림 3-2. 한국과 일본의 월별 배추 도매가격 변이계수 비교(2005∼08) ········· 64 그림 3-3. 한국과 일본의 월별 무 도매가격 변이계수 비교(2005∼08) ········ 65 그림 3-4. 한국과 일본의 월별 대파 도매가격 변이계수 비교(2005∼08) ········ 66 그림 3-5. 한국과 일본의 월별 양파 도매가격 변이계수 비교(2005∼08) ········· 67 그림 3-6. 한국과 일본의 월별 당근 도매가격 변이계수 비교(2005∼08) ········ 68 그림 3-7. 가을 배추 재배면적과 생산량 추이 ·········································· 70 그림 3-8. 가을 배추 재배면적과 도매가격 추이 ······································· 70 그림 3-9. 중기선행관측 체계도 ··································································· 73 제5장 그림 5-1. 중기선행관측모형: 대파․무 ······················································· 95 그림 5-2. 가락동 도매시장 월별 대파 가격 트랙킹 테스트 ·················· 114 그림 5-3. 가락동 도매시장 월별 무 가격 트랙킹 테스트 ······················ 117 그림 5-4. 모형의 예측력 검정: 도매시장 대파 월별가격 ······················ 120 그림 5-5. 엑셀에서의 시장균형가격도출 알고리즘 ································· 122 그림 5-6. 양파모형 흐름도 ········································································· 135 그림 5-7. 배추모형 흐름도 ········································································· 135.

(11) ix. 제6장 그림 6-1. 양파 가격의 변화 추이 ····························································· 161 그림 6-2. 월별가격과 평균으로부터의 거리를 적용한 양파 가격 불안정성지수와 위기구간 ························································· 162 그림 6-3. 월별가격 및 평균으로부터의 거리를 적용한 양파 가격의 위기구간 식별 ············································································ 163 그림 6-4. 월별 양파 가격 불안정성지수의 실증 분포 ··························· 164 그림 6-5. 월별가격과 중앙값 기준의 확률밀도를 적용한 양파 가격의 위기구간 식별 ············································································ 165 그림 6-6. 양파 일일가격의 실증 분포 ······················································ 167 그림 6-7. 일일가격과 중앙값을 기준으로 계절성을 고려할 경우 양파 가격의 위기구간 ········································································ 172 그림 6-8. 월별가격과 평균값 기준 양파 가격예측치 조기예보 단계 ··· 173 그림 6-9. 월별가격과 중앙값 기준 양파 가격예측치 조기예보 단계 ··· 174 그림 6-10. 일일가격을 이용한 계절성 반영 및 중앙값 기준 양파 가격예측치 조기예보 단계 ······················································· 176 그림 6-11. 월동 배추 가격의 변화 추이 ···················································· 178 그림 6-12. 월동 배추 일일가격의 실증 분포 ············································ 179 그림 6-13. 일일가격과 중앙값을 기준으로 계절성을 고려할 경우 월동 배추 가격의 위기구간 ······························································ 182 그림 6-14. 일일가격을 이용한 계절성 반영 및 중앙값 기준 월동 배추 가격 예측치 조기예보 단계 ······················································ 183.

(12) 1 ABSTRACT. The Pilot Study on Midterm Outlook of Agricultural Products - the Case of Vegetables in Korea -. The main purpose of this study is to execute pilot project of Agricultural Outlook which will be provided with information about acreage, production, expected price before farmers' decision making on seeding or planting. In 2009, the commodities on pilot project of 2010 agricultural outlook was determined with two items(onion, chinese cabbage). Onion and chinese cabbage's pilot outlook projects have been published from last winter. The research scopes can be divided by three. First, it is to enhance the monitoring system on onion and chinese cabbage for mid-term preceding outlook. Second, it is to build the monthly demand and supply model systems on onion, chinese cabbage, green onion and white radish in order to predict acreage, production, expected price etc. before farmers' decision making on seeding or planting. Third, it is to develop an early warning index on onion and winter chinese cabbage. It was essential to enhance the monitoring system of onion and chinese cabbage for efficient mid-term preceding outlook. Agricultural outlook & information center in KREI expanded sample size on farm households, and regional advisory committee such as experts work in nursery company, kimchi processing plants, storage company, foreign trade company etc. We also built the monthly outlook models on onion, chinese cabbage, green onion and white radish which were produced in last winter. To reduce prediction error and to access realistic forecasting, commodities were subdivided by a various species. Onion was separated by precocious species and mid-late ripening species. Chinese cabbage was also divided by five kinds(winter, green house, spring, summer, autumn species). The item director can conveniently control statistic data and outlook result because the monthly model is formed by MS-Excel for item director to control easily and also possible to simulate the various scenarios. If the data has been changed in the model, the model automatically calculate the outlook result and revise the graph again. And item director can compare the forecasting result and survey data in model system. Model system also give item director the choice.

(13) 2 between outlook result and short-term data result. The models of green onion and white radish were built only for winter season due to sample size problem. however, it is essential to build the demand and supply model of other kinds(spring, summer, autumn etc.) for green onion and radish. It is necessary to give outlook information's consumers a criterion to decide how the predicted price from outlook model is higher or lower than the fair price. We developed early warning index on onion and winter chinese cabbage in this project. Following the result of model analysis, the level of the early warning was respectively divided in five steps(normal, attentive, cautious, alert, serious) in two sections of over level and less level than the fair price. All of them mentioned above is main difference between precedent studies and this research. Researchers: Jungho Kim, Baesung Kim, Yongkwang Shin, Sukho Han, Jaehwan Kim, Jongyeol Yoon, Misung Park, Kwansoo Kim, Donghwan An, Jaehwan Cho Research period: 2009. 11. - 2010. 1. E-mail address: [email protected], [email protected], [email protected], [email protected], [email protected], [email protected], [email protected], [email protected], [email protected], [email protected].

(14) 3. 요. 약. 1. 연구의 배경 및 목적. ○. 농축산물 가격의 불안정성은 생산자인 농가 소득의 감소 또는 불안정성의 증 대 뿐만 아니라 도시 소비자의 후생 불안정을 초래하므로 정부는 기존의 농 업관측사업을 개선하여 1999년 한국농촌경제연구원에 농업관측센터를 설치 하고 주요 농축산물에 대하여 관측정보를 제공하도록 하였음.. ○. 현행 농업관측 사업은 주요 농축산물의 재배, 작황, 생산, 출하, 재고, 소비 동향 및 해외시장 정보 등을 종합적으로 분석하여 단기·장기 수급 및 가격 예측 정보를 제공하고 있으나, 주로 출하기 1～2개월 이전 산지 및 유통정보 를 조사·분석·제공하는 단기관측에 주력하여 단기 농축산물 수급안정에 기 여해 옴.. ○. 그러나 최근 수급불안정에 따른 농축산물의 가격 변동으로 인한 물가불안 이 심화됨에 따라 농축산물의 생산 및 공급 조절을 가능하게 하는 중기선행 관측 시스템 도입과 농축산물 수급대책의 효과 제고를 위한 품목별 조기예 보지수 개발의 필요성이 대두되고 있음.. ○. 본 연구는 2010년 추진예정인 “농축산물의 선행관측 및 조기예보체계 구축” 에 대한 사전 시험 실시로 업무개선, 인력절감, 정확도 향상 등 효율적 방안 을 강구하기 위해 양파와 월동 배추에 대해 시범사업을 실시하는 것을 목적 으로 함..

(15) 4 - 양파와 월동 배추의 단경기와 출하기 수급 및 가격 전망 시범 생산으로 양파의 단경기와 월동 배추 출하기 수급안정 대책 수립 기초자료로 활용 ○. 연구의 범위는 크게 3가지로 나눌 수 있음. - 첫째, 양파와 월동 배추의 중기선행관측 모니터링 시스템 구축 - 둘째, 양파, 월동 배추, 월동 대파, 월동 무의 중기선행관측 수급모형 개발 - 셋째, 양파와 월동 배추의 조기예보지수 개발. 2. 중기선행관측의 필요성과 의의. 2.1. 채소류 가격변동 실태 ○. 2005∼09년 농축수산물가격 연평균 변화율은 2.2%로 소비자물가총지수 3.0%보다 낮지만, 채소류는 5.3%로 높은 편임. - 2005∼09년 연평균 변화율: 농축수산물(2.2%) < 농산물(2.8%) < 채소류(5.3%). ○. 월별 소비자물가지수를 기준으로 전월대비 평균 변화율을 살펴보면, 소비자 물가지수를 비롯한 다른 주요 부문들의 변화율은 각각의 연평균 변화율에 비 해 1/7～1/10 정도 작아진 반면, 채소류의 월별 가격 변화는 연평균 변화율을 상회할 정도로 큼. - 채소류 월평균 변화율은 7.53%로 연평균 변화율(5.3%)보다 더 큼. - 소비자물가지수를 비롯한 다른 주요 부문들은 월별 변화는 그리 크지 않지만, 연별로 보았을 때 물가상승으로 인한 변화가 크다는 것을 알 수 있음..

(16) 5 <소비자물가지수와 농축수산물물가지수 추이(2005=100)> 115. 소비자물가 총지수 110. 105. 100. 농축수산물 소비자물가 지수. 95. 90. 1 3 5 7 9 11 1 3 5 7 9 11 1 3 5 7 9 11 1 3 5 7 9 11 1 3 5 7 9 11 2005년 2009년 2006년 2007년 2008년. 자료: 통계청.. ○. 2001년 1월부터 2009년 11월까지 전월비 물가상승률의 변동성을 살펴보면, 소비자물가 전체는 0.39인 반면, 농축수산물은 2.57로 다른 주요 부문별 물가 상승률 변동성에 비해 높음. 농축수산물 중 농산물은 3.94, 채소는 11.34임. <주요 부문별 전월비 물가상승률의 변동성(표준편차, ’01.01∼’09.11)> 전체 0.39. 농축 수산. 농산물. 2.57. 3.94. 채소 11.34. 공업 제품. 석유류. 0.58. 2.59. 주: 월별 물가지수의 전월대비 증감률의 표준편차임. 자료: 통계청.. 집세. 공공 서비스. 개인 서비스. 0.19. 0.50. 0.42.

(17) 6. ❐ 한국과 일본의 가격 변동성 비교 ○. 농축수산물 중 가격변동이 가장 심한 채소류 중 중기선행관측 시범사업 품 목인 양파와 배추의 가격변동을 살펴보고, 한국과 농업 여건이 비슷한 일본 과 가격 변이계수를 비교함.. ○. 2005∼08년 월별 배추 도매가격 변이계수의 평균은 한국이 0.44, 일본이 0.29로 한국이 일본보다 배추 가격 변동이 더 큼. 월별로 변이계수를 살펴보 면, 한국(0.63)과 일본(0.41) 모두 3월의 변이 계수가 가장 크게 나타났음. <한국과 일본의 월별 배추 도매가격 변이계수 비교(2005∼08)>. 변이계수. 0.7 한국 일본. 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0.0 1월. 2월. 3월. 4월. 5월. 6월. 7월. 8월. 9월. 10월. 11월. 12월. 주: 한국의 월별 배추 가격은 가락도매시장의 상품, 2005년 가격은 5톤을 10kg으로 환산함. 일본의 월별 배추 가격은 동경도 오타도매시장의 高値임. 자료: 서울특별시 농수산물공사, 동경도 중앙도매시장.. <한국과 일본의 월별 배추 도매가격 변이계수(2005∼08)> 1월. 2월. 3월. 4월. 5월. 6월. 7월. 8월. 9월. 10월. 11월. 12월. 평균. 한국. 0.49. 0.56. 0.63. 0.60. 0.46. 0.26. 0.30. 0.34. 0.33. 0.53. 0.46. 0.29. 0.44. 일본. 0.29. 0.35. 0.41. 0.28. 0.27. 0.22. 0.20. 0.37. 0.15. 0.33. 0.27. 0.30. 0.28.

(18) 7. ○. 월별 양파 도매가격 변이계수의 평균은 한국이 0.34, 일본이 0.18로 한국이 일본보다 양파 가격 변동이 더 큼. 한국은 12월 변이계수가 0.46로 가장 높 으며, 일본은 6월 변이계수가 0.24로 가장 높게 나타남.. ○. 양파와 배추 모두 한국의 가격 변동성이 일본에 비해 크게 나타남. <한국과 일본의 월별 양파 도매가격 변이계수 비교(2005∼08)>. 변이계수. 0.5. 한국 일본. 0.4. 0.3. 0.2. 0.1. 0.0 1월. 2월. 3월. 4월. 5월. 6월. 7월. 8월. 9월. 10월. 11월. 12월. 주: 한국의 월별 양파 가격은 가락도매시장의 상품임. 일본의 월별 양파 가격은 동경 도 오타도매시장의 高値임. 자료: 서울특별시 농수산물공사, 동경도 중앙도매시장.. <한국과 일본의 월별 양파 도매가격 변이계수(2005∼08)> 1월. 2월. 3월. 4월. 5월. 6월. 7월. 8월. 9월. 10월. 11월. 12월. 평균. 한국. 0.36. 0.25. 0.26. 0.32. 0.31. 0.32. 0.39. 0.32. 0.32. 0.39. 0.41. 0.46. 0.34. 일본. 0.10. 0.11. 0.21. 0.23. 0.23. 0.24. 0.18. 0.12. 0.23. 0.20. 0.18. 0.18. 0.18.

(19) 8. ❐ 농산물 가격변동 원인 ○. 농산물 가격의 높은 변동성은 수요는 안정적인 반면 재배면적, 기상여건 등 공급측 변동폭이 큰 데 기인함. 수요측 영향은 비교적 그 효과가 오랜기간 동안 완만하게 나타남.. ○. 농산물의 재배면적, 생산량 및 가격의 상관관계를 살펴보면, 재배면적과 생산 량은 밀접한 양(+)의 상관관계를 갖고 있음. 기상여건, 병충해 등으로 인한 작황 영향이 있으나 재배면적과 생산량 변동은 밀접한 관련이 있다는 것임. - 주요 채소작물의 재배면적과 생산량의 상관계수(2000∼08년)를 보면, 가을 무는 0.93, 가을 배추는 0.97, 대파는 0.99, 양파는 0.78, 감자는 0.92임.. ○. 재배면적과 도매가격은 명확한 부(-)의 상관관계를 갖고 있음. 재배면적이 늘어나면 주 출하시기동안 가격 하락이 발생함을 알 수 있음. - 주요 채소작물의 재배면적과 도매가격의 상관계수(2000∼08년)를 보면, 가을 무는 △0.66, 가을 배추는 △0.85, 여름 대파는 △0.54, 양파는 △0.59임.. ○. 결국 농산물의 가격변동을 완화시키기 위해서는 농산물의 재배면적을 일정 하게 유지하는 것이 가격 안정의 핵심 요인임. 농산물의 생산량을 결정하는 주 요인은 재배면적과 작황이지만, 작황은 그 해의 기상여건이라는 불확실 변수에 의해 결정되므로 가격 안정을 위해 1차적으로 할 수 있는 것은 적정 재배면적을 유도하는 것이라 할 수 있음..

(20) 9. 2.2. 중기선행관측의 개념과 의의 ❐ 중기선행관측으로 생산규모 조절 유도 ○. 현행 농업관측은 출하기 1～2개월 이전의 단기관측 중심으로 유통물량 조절 에 중점을 둠으로써 차기 작형의 재배 및 생산조절 기능은 취약. ○. 농축산물의 출하기 수급 및 가격 전망을 사전에 제공(예: 채소 성출하기 3～ 4개월 전)함으로써 생산규모 조절을 유도할 수 있음. ❐ ｢단기관측 - 소비관측 - 중기선행관측｣ 연계를 통해 관측 정확도를 제 고하고 조기예보지수를 개발하여 수급안정 정책에 활용. ○. 단기관측 모형에서 산출된 월별 예상 출하량, 수입량, 재고량 및 도매가격 등을 중기선행관측 모형에 도입. ○. 소비관측의 소비의향지수, 소비패턴 및 선호 등이 중기선행관측 모형에 연결. ○. 중기선행관측 모형에서 산출된 도매가격 및 소비자가격 예측치를 이용하여 품목별 조기예보지수 산출. ○. 주요 농축산물의 가격 급등락 정보를 사전에 제공하는 조기예보시스템 (EWS) 구축으로 농축산물 수급안정대책 수립에 활용.

(21) 10 <단기․중기선행관측과 소비관측의 연계 체계>. ❐ 중기선행관측 사업은 ｢계획수립 → 표본농가․모니터조사 → 분석․가공 → 자문회의 → 조기예보 발표｣ 순으로 진행 ① 계획 수립: 전월 예측치에 대한 리뷰를 토대로 사업계획 수립 ② 자료수집․조사: 표본농가, 해외모니터, 수입업체, 저장업체, 유통업체 조사 및 통계청, 기상청 등의 자료 수집 - 농협 및 민간부문 계약재배면적 및 저장비축 물량 조사체계 보강 필요 ③ 분석․가공: 중기선행관측 모형 예측작업과 더불어 현지조사를 실시하여 수집된 정보 및 분석결과의 타당성 검토 - 중기선행관측 수급모형 및 조기예보지수 개발 필요 ④ 전문가 자문회의: 수급 및 가격예측 정보, 조기예보지수의 타당성 검토를 위해 전문가 자문위원회 개최 ⑤ 조기예보 발표: 중기선행관측 결과 및 조기예보지수를 기존 월보에 축약 제공하되, 상세정보는 농식품부 유통정책과 등 관련부서에 별도 제공.

(22) 11 <중기선행관측 추진 및 활용체계>. 3. 중기선행관측 모니터링 시스템 구축. 3.1. 양파 ❐ 양파 선행관측 목표와 조사체계 ○. 양파는 8∼11월까지 파종과 정식이 이루어져 이듬해 4월부터 6월까지 생산 되는 1년 주기 연산 채소임.. ○. 출하는 조생종이 3월말부터 4월까지, 중만생종이 5월부터 익년 4월까지 출 하되며 9월부터는 저장양파(중만생종)가 출하됨..

(23) 12 <양파 생육 주기> 월 생육. 출하. ○. 8. 9. 10. 파종 및 정식 햇 양파 출하. 11. 12. 1. 2. 정식 월동 및 잎 신장기. 3. 4. 5. 6. 7. 구비대기. 저장양파 출하. 햇양파 출하. 양파 중기선행관측의 사업목표를 정리하면 다음과 같음. - 내년산 수확기(4∼6월) 양파의 수급 및 가격 전망으로 구체적으로는 품 종별(조생종, 중만생종) 수급 및 가격 전망 - 재배의향 증감에 따라 재배 자제 및 활성화를 유도하여 잔여 정식 면적의 조절 - 재고량과 부패율 조사를 통한 익년 단경기 수급 및 가격 전망. ○. 세부 조사내용은 출고 및 재고량 조사, 익년산 생산량 추정, 익년산 소비량 조사임. 출고 및 재고량 조사는 출고 및 재고량을 기존 통합 조사에서 주산 지별로 세분화하여 정보 제공하고, 출고 가격의 손익분기점 조사로 시장 형 성 가격과의 합리성을 비교하며, 12월∼익년 3월의 저장업체 출고량을 통합 적으로 조사하여 단경기 가격을 추정하는 것임.. ○. 익년산 생산량 추정은 재배의향면적을 바탕으로 익년산 생산량 전망, 정식 시기 조사를 통해 익년산 생산 및 출하시기를 파악하고, 저장양파 재고에 따 른 수확기 저장양파와 햇양파의 동시 출하 가능성 파악 및 단위당 최소농가 수취희망 가격 조사를 통해 수확기 적정 도매가격을 산출하는 것임.. ○. 익년산 소비량 조사는 소비관측 조사 실시에 따라 익년산 생산량과 소비량 의 관계를 점검하여 산지의 생산량을 조절하는데 기여하는 것임..

(24) 13. ❐ 양파 모니터링 시스템 구축 ○. 재배의향 면적조사의 정확성 제고 및 조사 정밀도 제고를 위해 조생종과 중 만생종으로 나누어 농가 표본 설계를 함. 기존 290명보다 62명 확충됨. - 표본농가 설계는 2005년 농업총조사를 기준으로 진행하였음.. ○. 종자보급 상황을 통해 재배면적 및 품종 재배면적을 파악하고자 종묘상 모 니터 신규 추가 - 종묘상 : 도별 2명 × 6개도 = 12명. ○. 중앙자문위원 및 지역모니터 미확보 지역 추가 - 중앙자문위원 3명 추가하여 7명 운영, 지역모니터 10명 추가하여 30명 운영 - 지역모니터: 주산 시군별 1명 × 10개 시군 = 10명. ○. 수출입 자료의 신뢰성 제고를 위해 해외 산지 및 수출 상황을 파악하는 해외 주산지 모니터 보완 - 해외모니터의 정보 신뢰성 제고를 위한 재평가 실시 - 재한국인 해외모니터 1명 추가. ○. 저장량 및 입출고 동향 파악을 위해 저장업체 모니터 확충 - 저장모니터: 도별 6개소 × 3개도(영·호남·충청) = 18개소 <양파 모니터 확대 방안> 구분 중앙자문위원 지역모니터 표본농가 저장모니터 종묘상 해외모니터 계. 현행. 추가 4명 20명 290명 110명 0명 4명 428명. 총계 3명 10명 62명 18명 12명 1명 106명. 7명 30명 352명 128명 12명 5명 534명.

(25) 14. 3.2. 월동 배추 ❐ 월동 배추 선행관측 목표와 조사체계 ○. 월동 배추는 8월 하순∼9월 하순에 정식되어 다음연도 1월 상순∼3월 하순 (노지), 저장 배추 3월 중순∼5월 상순(저장 배추)에 출하됨.. ○. 월동 배추는 전남(해남, 진도, 무안)과 제주가 주산지이며 5,000ha로 추정됨. - 월동 배추는 통계상 봄작형에 포함되어 생산 자료가 존재하지 않지만, 농업관측정보센터 조사결과 5,000∼5,500ha로 추정됨. <월동 배추 정식 및 출하시기> 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 정식 출하. ○. 노지 저장. 배추는 행정통계상 봄, 고랭지, 가을로 구분되어 월동 배추를 별도로 구분하 고 있지 않지만, 관측은 봄, 고랭지, 가을, 월동 배추로 구분하여 실시하고 있음. 작형별로는 3개월 내외의 출하시기를 가지며, 생육주기도 정식기와 생 육기를 고려할 경우 80∼90일(월동 배추는 120일) 내외임. 이러한 특성을 고 려하여 배추는 다음 작기의 재배의향면적, 생산량, 3∼6개월후의 가격 전망 을 제공할 필요성이 있음.. ○. 월동 배추는 재배면적과 기상에 따른 단수 변화로 생산량 변동이 커 출하기 가격도 1～2년을 주기로 급등락하고 있음. 저장성이 낮고, 수입되는 물량이 많지 않아 수급조절이 어려우므로 재배의향 조사를 통해 출하기 수급 정보 를 예측하여 월동 배추 정식 이전에 제공하는 선행관측이 필요함..

(26) 15. ○. 월동 배추의 중기선행관측사업의 목표는 2010년 2월 이후의 배추 수급안정화 임. 월동 배추 재배면적과 겨울철 기상에 따른 단수 변화를 모니터링하여 생 산량 및 가격을 전망하며, 다음 작기인 봄 배추의 재배의향면적 및 가격을 전 망하는 것임.. ○. 세부 조사내용은 월동 배추 출하면적 및 저장량 전망, 봄 배추 재배의향면적 전망, 배추와 밀접한 관계가 있는 중국의 김치 수입량을 전망하는 것임.. ❐ 배추 모니터링 시스템 구축 ○. 재배의향 면적조사의 정확성 제고 및 조사 정밀도 제고를 위해 봄, 고랭지, 가을, 월동으로 나누어 농가 표본 설계를 함. - 월동 배추 표본농가는 기존 44명보다 72명 확충된 116명임.. ○. 종자보급 상황을 통해 재배면적 및 품종 재배면적을 파악하고자 종묘상 모 니터 신규 추가 - 종묘상 : 시군별 2명 × 4개 시군 = 8명(업체 또는 지역별 섭외). ○. 중앙자문위원 및 지역모니터 미확보 지역 추가 - 중앙자문위원 모니터 6명 섭외(종가집, 산이농협 등 김치공장) - 김치공장 지역모니터 섭외(해남지역 김치공장) - 월동 배추 지역모니터를 12명으로 확충(기존 8명). ○. 수출입 자료의 신뢰성 제고를 위해 해외 산지 및 수출 상황을 파악하는 해외 주산지 모니터 보완 - 해외모니터의 정보 신뢰성 제고를 위한 재평가 실시 - 수입업자 등 모니터 확충으로 기존 모니터와의 Cross-Checking 강화.

(27) 16 - 해외모니터 4명을 추가하여 7명 운영 ○. 저장량 파악을 위해 저장업체 모니터 확충 - 저장업체 3명을 추가하여 5명 운영 <배추 모니터 확대 방안> 구분. 현행. 추가. 총계. 중앙자문위원. 2명. 6명. 8명. 봄. 27명. 5명. 32명. 고랭지. 25명. 5명. 30명. 가을. 35명. 5명. 40명. 월동. 8명. 4명. 12명. 소계. 95명. 19명. 114명. 봄. 102명. 145명. 247명. 고랭지. 238명. 95명. 333명. 가을. 347명. 220명. 567명. 월동. 44명. 72명. 116명. 소계. 731명. 532명. 1,263명. 저장모니터. 2명. 3명. 5명. 김치 가공공장. 0명. 5명. 5명. 종묘상. 0명. 8명. 8명. 해외모니터. 3명. 4명. 7명. 833명. 577명. 1,410명. 지역 모니터. 표본 농가. 계.

(28) 17. 4. 중기선행관측 기본모형 개발. 4.1. 분석 모형 검토 ○. 중기선행관측 모형은 구조모형의 흐름도와 같이 작형별 재배면적 결정모형, 단수결정모형, 월별․작형별 출하분포모형, 월별 가격결정모형 등이 포함되 어 있음. 연도별․작형별 재배면적과 생산량, 월별 출하량과 월별 가격을 산 출하기 위한 개별 모형 내의 함수식 설정과 보조식에 대한 구체적인 내용은 다음과 같음.. ○. 작형별 재배면적 결정모형 - 농가가 t년도에  작형 대파(또는 무)를 어느 정도 파종(  )할 것인가는 t-1년도에 어느 정도 재배지(    )를 조성했는가에 따라 영향을 받으며, - t-1년도에 농가가 수취했던 가격(      )과 t년도 파종전 대파(또는 무) 시세(  작형 대파 또는 무 가격,    )가 어느 정도 좋은가에 따라 영향을 받는 것으로 가정하여 식(1)과 같이 함수식을 설정 (1). ○. ln      ln       ln     ln   . 작형별 단수결정모형 - t년도  작형 대파(또는 무)의 단위면적당 생산량, 즉 단수   의 경우  작형 대파 주산지기후(생육기, 비대기, 월동기 기온 또는 강수량,    ) 에 의해 영향을 받는 것으로 가정하여 식(2)와 같이 함수식을 설정. (2). ○.      . 작형별 생산량 산출식 - 식(1)∼(2)에 의해 재배면적과 단수가 결정되면 t년도  작형 대파(또는 무).