농업부문 위험과 포트폴리오에 관한 연구

전체 글

(1)연구보고서 R671 | 2012. 12.. 농업부문 위험과 포트폴리오에 관한 연구 김 미 복 부연구위원 김창호 연 구 원.

(2) 연구 담당 김 미 복 부연구위원 김창호 연 구 원.

(3) i. 머 리 말 태풍·냉해 등의 자연재해와 구제역·조류인플루엔자 등의 가축질병과 같은 여러 형태의 위험으로부터 농업은 크게 위협받고 있다. 정부와 농업인은 이 러한 위험으로부터 벗어나기 위해 다양한 정책과 전략을 통해 위험관리를 하고 있다. 하지만 농업부문의 위험은 다른 산업에 비해 민감하고, 다양한 출처에서 복합적으로 발생하며, 위험의 지역별·농가별·시기별 발생 정도를 파악하기 힘든 비정형화된 위험인 까닭에 정부의 위험관리가 단편적이고, 농가의 위험전략 역시 체계적이지 못한 상황이다. 그러므로 농업이 직면한 여러 가지 위험에 대하여 지역별·품목별 이질적인 특성을 고려하고, 위험을 수치화하여 농가의 품목 포트폴리오의 위험수준을 평가하고, 지역과 국가 전체가 직면한 위험의 정도를 파악할 필요가 있다. 이 연구는 이질적 변동성을 가지는 위험에 적절하게 대응할 수 있도록 농 업부문의 지역별·품목별 위험지수를 측정하고, 적합한 포트폴리오를 구성하 기 위한 정책을 제시하고자 하였다. 이를 통해 농가의 위험관리 능력을 제고 하고 관련된 정책을 체계화하는 데 기초자료로 활용될 것으로 기대된다. 농 업분야 위험에 대한 최적 포트폴리오를 도출하고, 각 포트폴리오별로 위험 지수의 변화를 분석함으로써 개별 농가는 품목 포트폴리오에 따른 위험의 정도 변화, 최적 포트폴리오와 비교한 농가 포트폴리오의 위치 파악이 가능 하다. 또한 우리 농업 전체에서는 과거 위험의 정도와 추세를 측정할 수 있 고, 향후 농업환경 변화에 따른 위험손실을 예상할 수 있을 것으로 기대된 다. 연구에 참여해주신 외부 전문가들과 설문에 응해주신 농업인들께 감사 드린다. 2012. 12.. 한국농촌경제연구원장 이 동 필.

(4)

(5) iii. 요 약 연구의 배경. 태풍·냉해 등의 자연재해와 구제역·조류인플루엔자 등의 가축질병과 같은 여러 형태의 위험으로부터 우리의 농업은 크게 위협받고 있다. 정부와 농업 인은 이러한 위험으로부터 벗어나기 위해 다양한 정책과 전략을 통해 리스 크 관리를 하고 있다. 그러나 농업부문의 위험은 다른 산업에 비해 민감하 고, 다양한 출처에서 복합적으로 발생하며, 지역별·농가별·시기별 발생 정도 를 파악하기 힘든 비시스템적인 위험이 존재하는 까닭에 현재 정부의 위험 관리는 단편적이고, 농가의 위험전략 역시 체계적이지 못한 상황이다. 따라서 농업이 직면한 여러 가지 위험에 대하여 지역별·작물별 이질적인 특성을 고려하고, 위험을 수치화하여 농가의 작물별 포트폴리오의 위험수준 을 평가하고, 지역과 국가 전체가 직면한 위험의 정도를 파악해야 하는 현시 점에서 본 연구가 필요하다.. 연구방법. 본 연구는 이질적 변동성을 가지는 위험에 적절하게 대응할 수 있도록 농 업부문의 지역별·작물별 위험계수를 측정하였다. 농가경제조사 원자료, 품목 별 가격동향자료, 기상자료를 이용하여 위험지수를 추정하였다. 다양한 위험 척도가 있으나 농업의 특성에 맞는 지수를 적용하였다(Roy's Safety-first ratio, VaR). 또한 농업분야 위험에 대한 최적 포트폴리오를 도출하고, 각 포트폴리 오별로 위험지수의 변화를 분석하였다.. 연구결과 및 시사점. 품목별 생산부문 위험을 파악하기 위해 Roy의 SFratio 추정 결과 두류가.

(6) iv. 가장 높고, 서류, 특작, 미곡, 맥류, 화훼 순이었다. 반면 대동물과 소동물은 모두 낮은 Roy 값을 가지고 있었다. 또한 가격위험의 Roy의 SFratio 추정 결 과 두류, 서류, 채소류, 과일류가 높은 반면 맥류, 잡곡, 화훼 지수가 낮은 편 이었다. 결국 두류와 서류는 생산과 가격 부문 모두 Roy지수가 높았고, 축산 은 생산부문에서 위험대비수익률이 높은 품목은 아니지만 가격 면에서 위험 대비수익률이 높은 품목으로 나타났다. 그리고 맥류와 잡곡은 두 부문 모두 에서 낮은 것으로 나타났다. 그리고 농가별 품목 포트폴리오에 따른 포트폴리오 리턴과 위험수준을 분 석한 결과, 먼저 지역별 다각화 값을 살펴보면 강원, 전남, 전북의 농가들이 여러 품목을 재배하는 것으로 나타났다. 생산위험만 고려했을 때 포트폴리 오 리턴은 연도별로 점차 낮아지는 추세를 보였다. 농가의 포트폴리오와 생 산위험지수와 관계를 살펴보면 미곡의 비중이 늘어날수록 SFratio가 높아지 지만 미곡의 비중이 매우 높은 경우 오히려 SFratio가 낮아지는 것으로 나타 났다. 가격위험지수에서도 비슷한 결과를 나타냈다. 또한 우리나라 전체의 농업부문 포트폴리오에 따른 위험지수 분석에서는 생산위험만 고려하면 지난 20년간 우리 농업 포트폴리오는 최적 포트폴리오 조합에 비해 저리턴 고위험 구조였다. 가격위험만 고려했을 때 지난 20년간 우리 농업 포트폴리오는 안정성을 중시한 저위험 저리턴 구조를 유지하였다. VaR을 적용한 결과에서는 우리 농업은 지난 20년간 일방적으로 위험이 증대 되도록 품목 포트폴리오를 유지하지는 않은 것으로 나타났다. 기상변동에 따른 위험지수 변화 분석에서는 Hybrid VaR을 계산했을 때, 강수량 변화를 고려하면 13.65로 18%가 증가하고, 일조시간 변화를 고려했을 때 13.15로 16%가 증가하는 것으로 나타났다. 본 연구의 위험지수 분석 방법의 활용방안은 첫째, 위험의 계량화를 통한 각 포트폴리오별 현황 비교 가능하다는 데 있다. 따라서 농가에서 어떤 품목 을 얼마나 보유하는 것에 대한 성과를 최적 포트폴리오와 비교할 수 있고, 농업 전체로는 농업생산액 포트폴리오를 어떻게 변화시킬 것인지 하는 정책 방향에 대한 전망이 가능하다. 둘째, 생산·가격 위험에 대해 품목별 수익률.

(7) v. 과 리스크를 계량화 할 수 있기 때문에 품목별 비교가 가능하다. 셋째, 농가 경제조사를 이용하여 농가단위 위험지수를 구했기 때문에 지역별 차이가 반 영되었으며, 이를 종합하여 지역별 위험관리에 대한 접근이 가능하다. 예를 들어 강원도는 생산 단수를 높이거나 변동성을 낮추는 것보다는 가격 변동 성을 낮추는 것에 정책의 초점을 맞추는 것이 효율적이라는 결과를 정책적 으로 이용할 수 있다. 넷째, 정부의 농가소득보전과 경영안정정책의 성과평 가에 유용하게 활용할 수 있다. 그리고 마지막으로 최적 포트폴리오를 인지 하고 농정방향 설정에 적극 활용할 수 있다..

(8)

(9) vii ABSTRACT. A Study on the Risk and Portfolio in Agriculture Background of Research The domestic agricultural industry is faced with great challenges due to various risks, thus highlighting the importance of risk management by farmers and the government. Under these circumstances, this study aims to quantify the risks faced by the domestic agriculture on the production side and provide new insights into the risks.. Method of Research This study conducted a literature review to understand the relationship between the risks and production portfolios, and the risks in agriculture, such as changes in yield and price, are categorized to help understand the risks.. Research Results and Implications In chapter 3, we quantify the risks in production and price. After summarizing the theoretical background of risk indices, Roy’s safety-first ratio (SF ratio) is examined to quantify the risks. Several data sets are used, including the yields and prices of crops and livestock. In chapter 4, we analyze the risk index of farm household’s portfolios using all information. Roy’s SF ratio is non-linearly related to the share of rice production in farm household's portfolio. However, Roy’s SF ratio is negatively related to the share of livestock. In chapter 5, we also evaluated the risks of Korean agriculture. In the last 20 years, Korean agriculture has kept certain portfolios composed of rice, vegetables, fruits, livestock, etc. In order to quantify the risks of these portfolios, we employed the Value at Risk and considered changes in quantified risks due to weather variations..

(10) viii Finally, five adaptations of the risk quantification are suggested. Even though there is difficulty of modifying a financial method to agricultural products, this study underscores importance of information and quantified risks for farm households and the government.. Researchers: Meebok Kim, Changho Kim Research period: 2012. 1. - 2012. 11. E-mail address: [email protected].

(11) ix. 차 례 제1장 서 론 1. 연구의 필요성과 목적 ·········································································· 1 2. 선행연구 검토 ························································································ 5 3. 연구방법 및 연구내용 ········································································ 11 제2장 농업부문 위험 현황 1. 농업부문 위험의 유형과 현황 ··························································· 13 2. 농업부문 위험관리 실태 ····································································· 19 제3장 농업부문 위험지수 1. 위험지수의 이론적 배경 ····································································· 23 2. 생산·가격 위험지수 현황 ··································································· 27 제4장 농가 품목 포트폴리오와 위험지수 1. 농가 품목 포트폴리오 현황 ······························································· 41 2. 농가단위 위험지수 도출 ····································································· 49 3. 사례 농가 포트폴리오와 효율적 투자선 ·········································· 57 제5장 정부의 지수이용 위험관리 1. 농업 포트폴리오 현황 ········································································ 61 2. 농업부문 포트폴리오와 위험지수 추이 ············································ 65 3. 농업환경 변화와 포트폴리오 ····························································· 70 제6장 농업부문 위험지수 활용방안 1. 농업부문 위험지수의 의의 ································································· 75.

(12) x. 활용방안 ······························································································· 76 제7장 요약 및 결론 1. 요약 ······································································································· 85 2. 결론 ······································································································· 92 2.. 부록 ················································································································ 93 참고문헌 ······································································································ 114.

(13) xi. 표 차 례 제2장 표 2- 1. 표 2- 2. 표 2- 3. 제3장 표 3- 1. 표 3- 2. 표 3- 3. 표 3- 4. 표 3- 5. 표 3- 6. 표 3- 7. 표 3- 8. 표 3- 9. 제4장 표 4- 1. 표 4- 2. 표 4- 3. 표 4- 4. 표 4- 5. 표 4- 6. 표 4- 7.. 위험영향 범위에 따른 농업위험 분류 ································· 14 농업 위험관리 정책의 주체별 분류 ····································· 20 주요 OECD 국가의 위험관리 정책 PSE 비중 ··················· 22 위험분석 방법 요약 비교 ···················································· 26 품목별 생산부문 변수 요약 ·················································· 28 품목별 생산부문 위험지수(Roy의 SFratio) ························· 29 품목별 생산위험 상관관계 ···················································· 31 품목별 생산위험을 고려한 최적 포트폴리오 ······················ 32 품목별 가격부문 변수 요약 ·················································· 34 품목별 가격부문 위험지수(Roy의 SFratio) ························· 36 품목별 가격위험 상관관계 ···················································· 38 품목별 가격위험을 고려한 최적 포트폴리오 ······················ 39 다각화지수 현황 ····································································· 43 연도별 품목수입이 있는 농가비중 ······································· 43 지역별 평균 다각화 수치 ······················································ 44 농가의 평균 포트폴리오 리턴 ·············································· 46 다각화지수와 포트폴리오 리턴(생산) ·································· 47 다각화지수와 포트폴리오 리턴(가격) ·································· 48 연도별 SFratio(생산위험, 가격위험) 현황 ··························· 50.

(14) xii. 표 4- 8. 표 4- 9. 표 4-10. 표 4-11. 표 4-12. 표 4-13. 표 4-14. 제5장 표 5- 1. 표 5- 2. 표 5- 3. 표 5- 4. 제6장 표 6- 1. 표 6- 2.. 미곡비중에 따른 생산 SFratio 변화 ····································· 53 축산비중에 따른 생산 SFratio 변화 ····································· 53 다각화지수와 위험지수(생산) ················································ 54 미곡비중에 따른 가격 SFratio 변화 ···································· 56 축산비중에 따른 가격 SFratio 변화 ···································· 56 다각화지수와 위험지수(가격) ················································ 57 단일 품목비중이 80% 이상인 농가 현황 ···························· 58 농업 포트폴리오와 위험지수 ················································ 65 U.S. Bank의 위험분포 ··························································· 72 품목별 리턴(실질생산지수) 분포 ·········································· 73 통합적 VaR ············································································· 74 재해보상금 여부에 따른 농가의 포트폴리오 리턴 현황 ··· 81 사례농가 포트폴리오 현황 ···················································· 82.

(15) xiii. 그림 차례 제1장 그림 1- 1. 그림 1- 2. 제2장 그림 2- 1. 그림 2- 2. 그림 2- 3. 그림 2- 4. 그림 2- 5. 그림 2- 6. 그림 2- 7. 제3장 그림 3- 1. 그림 3- 2. 그림 3- 3. 그림 3- 4. 그림 3- 5. 그림 3- 6. 그림 3- 7. 그림 3- 8.. 지역별 농업생산량과 비중(2010년 기준) ··························· 3 지역별 주요 기상지표 변화(2009~2010) ···························· 3 주요 곡물과 과실류 단수 동향 ········································· 15 주요 채소와 과채류 단수 동향 ········································· 15 경종작물 가격 ··································································· 16 축산물 가격 동향 ······························································· 16 지역별 쌀 생산량 손실변동 ·············································· 18 쌀 생산량 손실변동과 위험 ·············································· 19 농업위험 관리에서 정부의 잠재적 역할 ·························· 21 효율적 투자선과 무차별 곡선 ·································· 25 품목별 생산부문 위험과 리턴 ··········································· 28 품목별 생산부문 위험지수(Roy의 SFratio) ······················ 30 효율적 투자선(node=20) ···················································· 33 품목별 가격변동위험 ·························································· 35 품목별 가격부문 위험과 리턴 ··········································· 35 품목별 가격부문 위험지수(Roy의 SFratio) ······················ 37 효율적 투자선(node=20) ···················································· 37 E-V.

(16) xiv. 제4장 그림 4- 1. 그림 4- 2. 그림 4- 3. 그림 4- 4. 그림 4- 5. 그림 4- 6. 그림 4- 7. 제5장 그림 5- 1. 그림 5- 2. 그림 5- 3. 그림 5- 4. 그림 5- 5. 그림 5- 6. 제6장 그림 6- 1. 그림 6- 2. 그림 6- 3. 그림 6- 4. 그림 6- 5. 그림 6- 6. 그림 6- 7. 그림 6- 8.. 농가의 생산 비중 변화(2003~2010) ································· 42 지역별 농작물·축산물 수입여부에 따른 비중 ················· 45 생산 SFratio와 가격 SFratio의 분포 ································ 50 연도별 SFratio 추이 ··························································· 51 미곡·축산 비중과 생산 위험지수(2010년) ······················· 54 미곡·축산 비중과 가격 위험지수(2010년) ······················· 56 단일품목 농가와 효율적 투자선 ······································· 59 농업부문 생산액 비중 10년간 변화(2001~2010) ············ 62 농업부문 생산액 비중 변화 ·············································· 63 농업 포트폴리오 효율적 투자선(1990~2011) ·················· 64 농업 포트폴리오의 SFratio 추이 ······································ 66 연도별 Value at Risk 추이 ··············································· 69 연평균 강수량·일조시간 추이 ··········································· 71 포트폴리오 구성별 리턴과 리스크 ··································· 76 품목별 생산부문 위험과 리턴 ··········································· 77 품목별 가격부문 위험과 리턴 ··········································· 78 품목별 생산·가격 Roy의 SFratio ······································ 78 지역별 SFratio 현황 ··························································· 79 사례농가 포트폴리오와 효율적 투자선 ···························· 82 품목 비중 변화에 따른 효율적 투자선 변화 ·················· 83 효율적 투자선 변화와 농업 포트폴리오 ·························· 83.

(17) xv. 용어 해설 리스크(risk): 위험의 사전적 의미는 손실 또는 재난의 불확실성이 개인의 후생에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 사건의 발생 가능성을 말하는데 이 연구에서는 두 가지 용도로 사용하였다. 첫째는 위험관리, 위험지수 등 위 험의 일반적인 의미를 포함하는 용도로 사용하였고, 다른 한 가지는 분석 과정에서 리턴과 대응되는 값인 변동성을 나타내는 용어로 사용하였다. 2. 리턴(return): 일반적으로 수입을 의미한다. 이 연구의 분석에서 생산부분 은 단수를, 가격부문은 가격지수를 리턴으로 사용하였고 농가·농업전체의 품목 구성에 따라 리턴이 변하게 된다. 이는 엄밀하게 수입과는 다른 의 미이므로 ‘리턴’이라는 용어를 그대로 사용하였다. 3. 포트폴리오(portfolio): 금융시장에서 투자자들이 투자자금을 여러 종류의 자산에 분산 투자하게 될 때, 투자자가 소유하는 여러 종류의 자산의 집 합(combination of assets)을 포트폴리오라고 부른다. 어떤 투자자의 포트폴 리오는 부동산, 금, 골동품 등의 실물자산과 주식, 회사채, 국채, 전환증권 등의 다양한 금융자산으로 구성될 수 있다. 이 연구에서는 포트폴리오 개 념을 농가 혹은 농업전체의 품목 구성에 차용하였다. 농가의 경우 어떠한 품목을 얼마나 하고 있는지를 그 농가의 품목 포트폴리오로 보고 품목 위 험에 따른 포트폴리오가 직면하는 위험도 변한다고 보았다. 4. 효율적 투자선(efficient frontier): 여러 개의 개별 주식이 있을 때, 이들 위 험이 있는 개별 주식으로 구성되는 포트폴리오는 수없이 많다. 자산의 구 성비가 다름에 따라 얼마든지 다른 투자안이 될 수 있는 것이다. 투자기 회 집합에 나타나 있는 수많은 개별자산과 포트폴리오 중에서 효율적인 포트폴리오는 동일한 위험 수준을 가지는 투자대상 가운데 기대수익률이 가장 높은 투자안을 찾으면 그 투자안이 해당 위험 수준에서 가장 효율적 인 투자안이 되는 것이다. 이와 마찬가지로, 동일한 기대수익률을 가지는 1..

(18) xvi. 투자대상 가운데 위험 수준이 가장 낮은 투자안을 선택하면, 그것이 해당 기대수익률에서 가장 효율적인 투자안이 되는 것이다. 이러한 효율적인 투자안들을 연결한 선이 효율적 투자선이다. 5. SFratio(safety first ratio): Roy(1952)의 안전최우선 접근방법(safety first approach)으로 도출한 위험지수로 Roy 기준으로부터 정규분포를 가정했을 때 도출되는 지수이다. Roy 기준은 어떠한 자산의 실제 리턴이 최악의 리 턴보다 작을 확률을 최소화하는 것이다. 정식 명칭은 안전우선비율이지 만, 보고서에는 SFratio라는 약칭으로 사용하였다. 6. VaR(Value at Risk): 선택한 목표기간의 특정 신뢰구간하에서 정상적인 시 장조건일 때 발생할 수 있는 포트폴리오의 최대손실액에 대한 추정치이다. 7. Hybrid VaR: 한 기업이 직면하는 위험의 종류는 여러 가지이므로 이들 위 험에 대한 통합 위험관리가 필요하다. 통합위험을 측정하기 위한 방법으 로 Rosenberg and Schuermann(2006)은 Hybrid VaR이라는 개념을 제시하였 다. Hybrid VaR은 1~n까지의 위험종류에 대한 VaR이 존재할 때 다음의 식을 이용한 것이다.     .       ⋯              ⋯                 . . 일반적으로는 copula를 이용하지만, 본 연구에서는 위험종류 간의 상관관 계가 매우 복잡하기 때문에 좀 더 간단한 hybrid VaR을 적용하였다..

(19) 서 론. 1.. 연구의 필요성과 목적. 최근 농업은 태풍, 냉해 등의 기상 이변과 구제역, 조류인플루엔자 등의 가축질병에 따른 피해를 겪으면서 위험관리의 중요성이 부각되고 있다. 또 한 기상이변·재해·시장가격 등의 불확실성에 따라 가격과 산출량의 변동성 이 발생하고 있다. 이에 따라 농가와 정부는 다양한 전략과 정책을 통해 농 업분야의 위험을 관리하고 있다. 하지만 위험 수준에 따라 발생하는 리턴이 다르기 때문에 이를 적절하게 조정하는 포트폴리오를 구성해야 위험에 따른 손실을 최소할 수 있다. 일반적으로는 각각의 위험에 대응할 수단은 차별화되어 있다. 위험발생 가능성이 높지만 농가파산 정도로 피해가 크지 않은 통상적 위험은 농가의 위험관리 능력과 기반을 마련해 줌으로써 위험이 관리될 수 있고, 태풍 등 발생확률은 낮으나 그 손실이 광범위하고 큰 위험은 정부의 개입을 통해 관 리되어 왔다. 위험 발생빈도가 통상적인 위험보다 낮지만 손실은 더 심각한 중간단계인 경우에는 보험 등 시장 위험관리수단을 활용한다(OECD, 2010). 농가는 생산계획, 물적·인적 자본 구성, 보험, 선물계약 등 시장수단, 품목 다각화, 농외수입원 발굴, 정부지원정책 등을 위험관리 수단으로 활용한다. 그 외에도 정부 정책은 농가의 소득뿐 아니라 농가의 위험관리 전략 자체에 도 직·간접적으로 영향을 미친다. 정부는 위험관리를 위한 시장 수단의 발전 및 농가의 관리전략에 미치는 효과를 평가하여 정책을 수립할 필요가 있다.. 제1장.

(20) 2. 제1장 서론. 농업생산에 직접적으로 영향을 미치는 자연재해는 최근 60년 동안 세계적 으로 발생 빈도와 피해 규모가 증가하는 추세이다(Munich Re, 2010). 특히 1994년과 2005년의 경우 총피해액이 2,000억 달러를 초과하였다. 한국에서도 자연적 요소에 있어 농산물 생산의 기상요소 영향력은 계속 커지고, 한국 농 업의 주요 농산물의 주산지 역시 변하고 있다(김창길 외, 2009). 따라서 품목 별 위험관리와 지역적 차이를 고려한 위험관리가 필요하다. 하지만 농업부분의 위험은 다른 산업에 비해 오히려 민감함에도 불구하고 위험관리에 대한 연구는 총괄적이기보다는 품목별, 특정 농가단위로 세분화 되어 연구되어 왔다. 특히 농업분야 위험의 특징은 다양한 출처에서 발생하 며 복잡하게 상호작용을 하고 있음에도 불구하고 위험의 지역별·농가별·시 기별 발생 정도에 대한 정보를 구하기가 어렵다는 비시스템적 위험이 존재 한다는 점, 위험관리에 기반이 되는 정보에 대해 비대칭성이 존재한다는 점 때문에 정부의 위험관리 또한 단편적이었고 농가의 위험전략 역시 체계적이 지 못하였다. 또한 농가단위의 위험관리와 특정 품목의 위험관리에 대한 연구는 설문조 사를 통하여 수행된 것이 대부분이다. 따라서 지역별·작목별 이질적 특성을 고려하고 위험수치화(risk quantification)를 통해 농가의 작목별 포트폴리오의 위험수준을 평가하고, 지역단위, 국가 전체가 직면하고 있는 위험의 정도에 대한 연구가 필요하다. 지역별 품목의 구성, 자연재해의 피해 정도, 품목별 농업생산에서 차지하는 비중이 모두 다르기 때문에 지역별 특성을 고려한 위험지수를 구하는 것이 효율적일 것이다. <그림 1-1>과 같이 지역별 농업 생산량과 농업부문이 그 지역에서 차지하 는 비중은 각기 다르다. 생산량이 많은 지역이 농업 비중도 높은 것은 아니 었다. 강원과 경기 지역의 농업 생산량은 두 지역 모두 적은 편이지만 비중 은 확연히 차이가 난다. <그림 1-2>의 ID(지역번호)를 <그림 1-1>과 연관 지 어보면, 2009년에서 2010년의 변동률로 본 각 기상변동의 지역적 차이도 나 타나고 있다..

(21) 제1장 서론 3. 그림 1-1. 지역별 농업생산량과 비중(2010년 기준) 농업생산량. 비중. 100%. 700,000. 90% 600,000 80% 500,000. 70% 60%. 400,000. 50% 300,000. 40% 30%. 200,000. 20% 100,000 10% 0%. 0. ratio. GRDP. 주: 1~18 강원, 19~49 경기, 50~61 충북, 62~77 충남, 78~100 경북, 101~114 전북, 115~134 경남, 135~156 전남, 157 제주 자료: 시·군별통계자료, KOSIS. 그림 1-2. 지역별 주요 기상지표 변화(2009～2010). 주: <그림 1-1>과 같은 ID를 적용하였음. 자료: 시·군별통계자료, KOSIS.

(22) 4. 제1장 서론. 본 연구에서는 이질적 변동성을 가지는 위험에 적절하게 대응할 수 있도 록 농업부문 품목별·지역별 위험지수를 측정하고, 이를 고려한 포트폴리오 를 구성하기 위한 정책을 제시하고자 한다. 경작 장소와 품목에 따라 농업인 들이 마주하는 위험의 정도가 다르기 때문에 개별 농가의 위험관리와 더불 어 농업 전체의 위험관리를 위해 위험의 종류를 파악하고 그 크기를 평가·수 치화(evaluate&quantify)한 후 전체 위험의 크기를 측정하는 것이 필요하다 (risk measurement index).. 도출된 위험지수를 통해 위험 손실을 최소화하기에 적합한 포트폴리오를 유지하는 것은 품목의 전환이 자유롭지 않은 농업의 특수성 때문에 한계점 이 있지만 유용한 수단이다. 기존의 연구에서 주로 다루어진 품목 위험, 재 정적 측면의 위험 등과는 별개로 경영의 전문성을 제고하고 정보를 제공한 다는 면에서 농가의 포트폴리오 구성에 대한 분석이 필요하다. 특히 위험수 치화에서 분석되어지는 품목 간의 상관관계(dependency)는 농가단위 의사결 정에 중요한 정보가 될 수 있다. 농가단위의 위험손실을 최소화하는 품목 포트폴리오와 우리 농업 전체의 위험을 최소화하는 포트폴리오 관리에 대한 인식은 포트폴리오 구성에 대한 강제성은 없다 하더라도 장기적·합리적인 영농계획에 도움을 줄 수 있다. 농 업인들의 영농계획은 단순히 전기의 수익에 의존하는 경향이 강하지만, 전 문적인 농업경영을 위해서는 포트폴리오를 구성하고, 경작지역, 예상되는 시 장가격 변동성을 고려하는 의사결정이 필요하다. 위험에 관한 정보는 품목 별 포트폴리오를 결정하는 데 도움을 준다. 또한 위험에 대한 정보는 정책입안자들에게 농업재해보험, 영농지원 등에 있어 기초 자료가 되고 정책 방향 설정에 도움을 줄 수 있다. 정부 입장에서 도 농업 전체의 현재 품목 구성에 따른 위험 정도를 파악하고, 포트폴리오 변화를 통해 예상되는 위험 손실에 대해 수치화함으로써 정책 방향 결정에 유용한 정보가 될 것이다. 이제까지 농가단위, 농업전체의 위험관리에 대한 중요성이 강조되어 왔지만, 실제적으로 측정 수단을 가지고 지수를 추정한 연구는 부족하기 때문에 위험수치화(risk quantification) 측면에서 본 연구의.

(23) 제1장 서론 5. 차별성이 있다. 이 연구의 목적은 농업이 직면하고 있는 위험 요인을 분류하고, 우리 농업 의 품목 포트폴리오에 따른 위험지수를 구하고자 하는 것이다. 이를 통해 농 가의 위험관리능력을 제고하고 관련된 정책의 체계화에 기초 자료를 제공하 고자 한다. 농업분야의 위험에 대한 최적 포트폴리오를 도출하고 각 포트폴 리오별로 위험지수(risk index)의 변화를 분석하고자 한다. 2.. 선행연구 검토. 2.1. 위험의 정의에 관한 연구. 위험1의 사전적 의미는 ‘달성하고자 하는 목표에 영향을 미칠 수 있는 사 건들의 발생 가능성 즉, 손실 또는 재난의 불확실성이 개인의 후생에 부정적 인 영향을 미칠 수 있는 사건의 발생 가능성’이다(강혜정, 2008). 농업에서 위험이란 농업경영 성과 및 생산 결정에 영향을 미칠 수 있는 다양한 불확실 성 요인들의 발생가능성으로 정의할 수 있다. 위험을 정의하는 방법은 여러 가지이다. 첫째, 농업경영에 부정적인 영향 을 미치는 사건들이 발생할 가능성 또는 객관적 확률의 크기로 정의되고, 둘 째, 그러한 사건에 의해 초래되는 손실의 크기와 규모로 정의된다. 셋째는 잠재적 손실의 기대가치로 정의하는 것이다. 이는 위험요인의 발생확률과 위험발생에 따라 나타나는 손실의 크기를 함께 고려하는 접근방법이다(황의 1. 위험은 불확실성과는 구별되는 개념이지만, 실제로는 구분하지 않고 혼용되어 쓰 이고 있고 서로 통하는 의미로 사용된다. 한편 Knight(1921)는 위험이 “숫자로 나 타낸 객관적인 확률”이며, 불확실성은 “결과들이 불확실하고 그 확률들은 알려지 지 않은 상태”라고 정의하였다..

(24) 6. 제1장 서론. 식 외, 2008).. OECD(2000)의. 위험을 분류하는 방식 중 대표적인 것은 농업부문의 위험 요인에 의한 분류이다. 가격 및 시장위험은 농가가 수취하고 지불하는 가격 에서 불확실성이 나타나는 것이다. 이 위험은 농산물시장뿐 아니라 생산요 소 시장에서도 나타나는 것으로 국내적·국제적 요인이 있다. 생산위험은 작 물·가축의 자연적 성장과정에서 나타나는 불확실성에 의해 나타나는 위험이 다. 기상조건, 병충해, 질병 등 자연적 조건, 생산관련 기술, 신품종 개발 도 입 등의 기술적 요인이 상품 생산량과 품질에 영향을 미친다. 재무적 위험은 농가의 재무부문에 영향을 미치는 위험으로 금리상승, 유동성 부족, 신용도 변화, 현금흐름의 변화 등으로 인해 나타난다. 제도적 위험은 농업 정책이나 규제의 변화가 농업경영방식의 변화를 가져오는 위험으로 화학비료의 사용, 분뇨처리 규정, 보조금제도 변화, 무역관련 규제 등에서의 변화를 말한다. Hurine et al.(2000)과 Hardaker et al.(2004)은 농업위험을 크게 경영위험 (business risk)과 재무위험(financial risk)으로 분류하였다. 경영위험에는 생산 위험, 시장위험, 제도위험, 개인위험(사망, 이혼, 질병)이 포함된다. 재무위험 은 농업경영에 있어 다양한 방법으로 파이낸싱을 하는 데에 따른 위험으로, 농업경영에 있어 차입을 할 경우 필연적인 이자 부담이 있기 때문에 수익이 나기 전에 부채가 급격히 늘어날 수 있다. 또한 이자율이 높아지거나 대출이 더는 가능하지 않을 수 있다. Musser and Patrick(2001)과 Barquet et al.(1997)은 생산위험, 마케팅위험, 재 무위험, 법·환경위험, 인적자원위험의 다섯 가지로 분류하였다. 법·환경위험 은 다른 산업이나 개인으로부터 발생할 가능성이 있는 소송과 환경문제와 연관된 정부제도가 변함으로써 발생하는 위험을 말한다. Moschini and Henessy(2001)는 농업부문의 불확실성의 원인에 대해 단적으 로 분류하였는데, 생산불확실성, 가격불확실성, 기술불확실성, 정책불확실성 이 그 네 가지이다. 농업부문이 아닌 일반적으로 분류하면, 대표적으로 World Bank(2000)와 Holzmann and Jorgensen(2001)은 자연적 위험, 건강적 위험, 사회적 위험, 경.

(25) 제1장 서론 7. 제적 위험, 정치적 위험, 환경적 위험의 여섯 가지로 분류하였다. Newbery and Stiglitz(1981)는 위험의 성격에 따라 체계적 위험과 비체계적 위험으로 구분하였다. 체계적 위험은 발생하는 사건이 반복되거나 확률적 패턴을 가지고 있어서 이를 분석할 수 있고 이러한 분석을 통해 좋은 추정치 를 가질 수 있다. 이에 반해 비체계적 위험은 매우 단기적이고 불완전한 기 록을 가지고 있기 때문에 확률과 분포에 대한 객관적 패턴을 추정하기가 매 우 힘든 위험을 말한다. 비체계적 위험은 예를 들면 농업인 개인적 질병이 개인 농장과 농장주에 영향을 미치는 것이기 때문에 오히려 체계적 위험보 다 오히려 농업활동에 직접 영향을 미치므로 더욱 중요하다. 거시경제와 관 련된 위험들은 대부분 체계적 위험이다. 위험 영향의 크기에 따라 분류하면 발생가능성과 피해의 정도가 영향이 크지 않은 통상적 위험과 사건의 영향이 매우 심각한 거대위험으로 구분할 수 있다. 통상위험은 위험발생 가능성이 낮지는 않지만, 피해의 정도가 농가 가 파산할 만큼 크지는 않다. 거대위험의 경우 발생할 확률은 낮지만, 발생 하면 그 손실이 광범위하다. 태풍 등 자연재해가 여기에 포함된다. 한편 거대위험과 위기(crisis)를 구분하려고 노력했는데(Cafiero et al., 2007; European Commission, 2005), 위기는 예전에는 보지 못한 것을 의미한다. 즉, 개인이 대처할 수 있는 능력의 범위를 벗어나는 것으로 사전적으로 적용하 는 것이 불가능하다. 이는 사후적 대책일 수밖에 없고, 한번 일어난 위기는 이제 사전적으로 대처가 가능하다. 2.2. 위험수치화 방법론에 관한 연구. 주로 금융수학에서 발전된 위험 측정(risk measure) 기법의 발전은 크게 4 단계로 나눌 수 있다(Mitra and Ji, 2010). 첫 번째 단계는 마코비츠 이전 리스 크 척도이고, 두 번째 단계는 마코비츠 포트폴리오 이론에 기초한 리스크 척 도, 세 번째 단계는 Value at Risk(VaR)와 관련된 리스크 척도, 마지막으로.

(26) 8. 제1장 서론. VaR의 단점을 극복한 일관적 리스크 척도 단계로 나눌 수 있다. 마코비츠(Markovitz) 포트폴리오 이론이 나오기 이전에는 다각화할. 수있 는 리스크를 마켓리스크로 보고 다각화할 수 없는 리스크는 시스템적 리스 크로 보았다. Bernoulli(1738)는 기대효용이론을 기초로 하여 위험에 대한 의 사결정을 하여야 한다고 주장했다. 여기서의 다각화 의미는 리턴의 감소 없 이 리스크를 줄이는 자산 포트폴리오를 말한다. Fisher(1906)는 분산을 이용 하였다. 마코비츠 포트폴리오 이론은 처음으로 수학적 기호를 사용하여 포트폴리 오의 리스크, 다각화, 자산 선택 등을 정형화하였다. 기본 개념은 효율적인 투자선상의 자산들을 선택함으로써 포트폴리오 선정을 최적화하는 것이다. 즉, 기대수익은 고정한 상태에서 자산들의 가중치를 조정함으로써 리스크(분 산)를 최소화하는 것인데 이와 관련된 리스크 척도는 Sharpe ratio, Sortino ratio, Roy's measure가 있다. VaR 리스크 척도는 포트폴리오 중심의 리스크 척도 연구에서 방향을 전환 시킨 중요한 것으로 이를 통해 개별 포트폴리오 이외에 전체 기관의 위험을 측정할 수 있게 되었다. VaR은 얼마나 손실을 볼 것인가를 측정하는 것으로 예를 들면 ‘A라는 포트폴리오는 하루에 90%의 확률로 1,000만 달러의 VaR 을 가진다’라고 표현할 수 있다. 표준편차와 VaR의 단점을 모두 극복한 일관적 리스크 척도(coherent risk measure)는 최근 가장 선호되는 방법으로 4가지의 수학적 정리를 모두 만족 한다. 여기서 4가지 정리는 단조성, 동조성, 이행불변성, 준가법성을 말한다 (이기형 외, 2005). 일관적 리스크 척도와 관련된 리스크 척도는 TVaR, WCE, CVaR 등이 있다. 위험지수 연구에 대한 관심이 매우 높아지고 있는데 이는 위험의 정도를 정확하게 추정하고 이를 이용하여 대비하는 위험관리에 관심이 높아지고 있 기 때문이다. 예를 들면 일반 손해보험업계는 최근 이상 기후에 의한 물적 손해를 담보하는 기상대재해 날씨보험뿐만 아니라 일상적인 날씨변동으로 인한 수익감소 등 재무적 손실을 담보하는 신상품 개발로의 상품영역을 확.

(27) 제1장 서론 9. 대하고 있다. 일상적인 날씨변동으로 인한 피해에 대해서는 농업부문의 민 감성이 높을 것은 명확하다(보험개발원, 2005). 2.3. 농업부문 위험관리에 관한 연구. 대내외의 환경 변화에 따라 농업부문 위험이 증가하고 있다. 이 중 기후변 화는 큰 부문을 차지하고 있는데, 농업부문의 기후와 관련된 위험에 대하여 설명하고 있는 Gommes(1998)의 연구에서는 기후와 관련한 위험과 특히 그 러한 위험에 대해 농업부문이 취약하다는 이슈를 농업 생산에 적용하였고, 이를 계량화하였다. 즉, 불안정하게 변동하는 기후 덕분에 발생하는 농업부 문의 손실을 국내수준과 국제수준으로 구분하여 수치화하였다. 또한 이러한 위험관리는 개발도상국과 선진국들 사이에 차이점이 있음을 밝혔다. Manfredo(1999)는 이미 파이낸스 부문에서 VaR의 역할이 중요함을 강조하 고 농업부문에의 VaR 이용 가능성에 대하여 언급하였다. 물론 파이낸스 부 문에서 발전된 VaR을 농업부문에 직접적으로 적용하는 것은 직접 생산 단계 의 위험보다는 농업관련산업 부문에서 더욱 수월하게 일대일로 연계될 수 있다. 생산단계의 VaR 추정을 예를 들면, 축산업자 입장에서는 생산이윤(수 입에서 비용을 제한 것)을 관찰하는 것이 첫 번째 단계이고, 두 번째 단계는 이윤의 변동성을 예상하는 것이다. 마지막 단계에서 일정한 신뢰도를 적용 하여 VaR을 계산할 수 있다. 농업분야에서는 전통적으로 영농다각화(multiproduct, portfolio)가 주된 위 험관리 방법으로 이용됐고 이에 대한 많은 연구가 수행되었다. Fackler et al. (1993)은 다각화를 이용한 위험헤지 연구에서 최적헤지의 효율성을 테스트 하기 위하여 일리노이주 대두생산업자들의 자료를 이용하였고, Garcia et al. (1995)은 시간에 따라 동시에(simultaneously) 변하는 헤지비율(hedge ratio)의 효율성을 테스트하기 위하여 대두생산업자 자료를 적용하였다. 이들은 일반 적으로 적용되는 MGARCH 모델이 아닌 JP Morgan의 Risk Metrics를 사용하.

(28) 10. 제1장 서론. 였다. Peterson and Leuthold(1987)는 축산업자의 마진을 이용하여 최적헤지를 위한 포트폴리오에 관한 연구를 하였다. 실증 기법이 발전하고 농산물 가격 데이터를 GARCH 모델 등에 사용하기 시작하면서 일반 파이낸스 부문의 자산 가격의 결과와는 차이점이 있는 농 업부문의 VaR 연구는 더욱 발전하게 되었다(Garcia et al. 1995; Kroner et al., 1994; Yang and Brorsen, 1992; 1993).. 국내의 농업부문의 위험관리 연구는 주로 농가의 위험에 대한 태도를 분 석하는 등 개별 농가의 위험관리 방안에 대해 제시하거나, 특정 작목을 대상 으로 가격변동 등에 대한 위험관리 방안 연구가 주를 이루고 있다. 김창길 외(2010)는 기후변화와 농업부문 대응 전략에서 기후변화로 인한 농작물 피 해를 예측하고, 이를 최소화하는 방안을 모색하고 농업부문의 적응 대안 및 정책을 제시하였다. 이 연구에서 기후변화가 각 재해종류별로 농작물에 어 떤 영향을 미치는지 분석하기 위하여 재해 종류별 피해율과 기후변수를 이 용한 회귀분석과 농업인들의 기후 변화에 대한 인지도와 적응조치에 대한 반응을 보기 위한 설문조사를 수행하였다. 이를 통해 기후변화에 대한 역량 강화를 기초로 안정적인 농업생산 체제 구축을 위한 전략 수립의 기본 방향 다섯 가지를 설정하였다. 황의식 외(2008)는 전업농 위험관리방안 연구에서 전업농가의 농업경영에 부정적인 영향을 미치는 위험요인을 분류하고, 이를 대처하고 관리하는 방 안들을 유형화하여 제시하고자 하였다. 이 연구에서는 농가의 위험관리에 있어 특정 위험요소만을 대상으로 해서는 안 되며 전체적인 경영적 관점에 서 실질적 위험관리의 필요성과 정부의 개입에 의한 위험관리 대책뿐 아니 라 농가 스스로의 위험관리에 대하여 강조하였다. 안병일, 김정호(2001)의 연구에서는 채소경영의 위험요소와 재배면적 변 동, 생산변동으로 인한 가격 등락과 기상변동, 자연재해로 인해 채소경영의 불안정성이 높아짐에 따라 위험요소를 파악하고 위험에 대한 대응형태를 규 명하고자 하였다..

(29) 제1장 서론 11. 3.. 연구방법 및 연구내용. 3.1. 연구방법. 본 연구에서 사용할 주요 연구방법은 첫째, 위험을 계량화하기 위한 위험 지수(risk index)를 도출하고자 자료 분석에 초점을 둔다. 농가경제조사 원자 료, 품목별 가격동향자료, 기상자료를 이용한 위험지수를 추정한다. 다양한 위험척도가 있으나 농업의 특성에 맞는 지수를 적용하고자 한다(Roy의 Safety-First ratio, VaR). 이를 토대로 실제 포트폴리오, 품목별 비중을 초기값 으로 한 시뮬레이션을 진행할 것이다. 두 번째 연구방법으로는 실제로 보여지는 위험관리에 대해 조사하기 위하 여 출장 조사를 통해 농업 현장에서 심층 면접을 수행하였다. 또한 실제 사 례농가의 포트폴리오를 조사하여 이를 그룹화하여 시사점을 찾고자 한다. 마지막으로 위험분포의 현황 점검, 위험지수의 현실성 제고, 조사결과의 해석, 관련 정책 개선방안의 모색을 위해 수시로 전문가 협의회 및 정책 협 의회를 실시하였다. 3.2. 연구내용 및 범위. 제1장 서론 부분에서는 농업환경 변화와 위험관리 방법으로 위험지수의 제시에 대해 연구의 필요성을 강조하였다. 즉, 농업이 직면하고 있는 위험이 증가함에 따라 막연하게 위험대응책을 강구할 것이 아니라 농업활동에 따른 농업위험 변화를 계측할 필요에 대해 설명하였다. 제2장에서는 농업부문 위험을 분류하고, 특히 생산·가격 위험에 대해 최근 동향을 살펴보았다. 현재 농업부문 위험관리 방법에 대한 실태를 간략하게 정리하였다..

(30) 12. 제1장 서론. 본격적인 위험지수 도출에 앞서 이용할 위험지수의 이론적 배경, 정의, 계 산법 등에 대해 제3장에서 살펴본다. 포트폴리오 위험지수를 구하기에 앞서 품목별 생산·가격 위험지수를 제시하고 효율적 투자선을 구할 것이다. 재4장에서는 농가단위 위험지수로 농가의 포트폴리오 현황과 위험지수를 도출하고 제5장에서는 정부의 위험지수로 농업전체의 포트폴리오 현황과 위 험지수를 계산한다. 마지막으로 제6장에서는 도출한 위험지수를 바탕으로 어떻게 활용할 수 있을 것인지, 위험지수를 이용하여 위험관리 방안을 발전시킬 것인지에 대 해 정리한다..

(31) 농업부문 위험 현황. 1.. 농업부문 위험의 유형과 현황. 1.1. 농업부문 위험의 유형. OECD(2000)에. 따르면 농업부문이 직면하는 위험의 종류는 크게 다섯 가 지로 구분할 수 있다. 작물, 가축의 생산 과정에서 나타나는 불확실성 즉, 기 후변화 등에 따른 생산위험이 있고, 농가가 수취하고 지불하는 가격에서 불 확실성이 나타나는 시장 및 가격위험이 대표적이다. 이외에도 농가가 운용 하는 자금과 관련하여 금리상승, 유동성 부족, 신용도 변화, 현금흐름의 변화 에 따른 재무적 위험과 세제, 보조금, 환경 규제 등 규제와 관련된 제도적 위 험, 노동력의 변화를 가져오는 인적 위험이 있다(표 2-1). 1.2. 농업부문 위험의 현황 1.2.1.. 생산 가격 위험의 증가 ·. 기후변화에 따른 생산위험 현황을 간단히 살펴보기 위해 통계청 농작물 생산조사를 이용하여 곡물(쌀, 콩), 과실(사과, 배), 채소(마늘, 배추), 과채(딸 기, 토마토) 등 주요 농산물을 대상으로 단위당 생산수량을 살펴보았다.. 제2장.