축산물 시장의 가격전달채널 분석 및 가격안정화 방안 : 육계 및 계란시장을 중심으로

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(1)경제· 인문사회연구회 협동연구 총서. “물가안정을 위한 축산물과 축산식품 유통체계 개선 연구(2/4년차)” 1.. 협동연구 총서 시리즈 협동연구 총서. 연구보고서명. 일련번호. 연구기관 한국농촌경제연구원. 12-14-01. 물가안정을 위한 축산물과. 산업연구원. 축산식품 유통체계 구축 연구(2/4년차). 충북대학교 경상대학교. 축산물 시장의 가격전달채널 분석 및 가격 안정화 방안: 육계 및 계란시장을 중심. 12-14-02. 으로 육계/계란 비교정태분석 모형 개발과 12-14-03. 2.. 정책 효과 시뮬레이션. 산업연구원 충북대학교 경상대학교. 참여연구진 연구기관. 연구책임자. 참여연구진 이창범 초빙연구위원 우병준 연 구 위 원. 주관 연구. 한국농촌경제연구원. 정민국 연구위원. 송우진 부 연 구 위 원. 총괄책임자). 지인배 부 연 구 위 원. (. 기관. 이명기 연 구 위 원 남경수 연. 협력 연구 기관. 산업연구원. 원. 황선웅 부 연 구 위 원 박문수 부연구위원. 충북대학교 경상대학교. 구. 서상택 교수 전상곤 교수.

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(3) R678. 연구자료-1. | 2012. 12.. 축산물 시장의 가격전달채널 분석 및 가격안정화 방안. 육계 및 계란시장을 중심으로 박 문 수 황 선 웅 서 상 택. 연 구 위 원 부연구위원 충북대학교.

(4) 연구 담당. 박 문 수 연 구 위 원 제1장, 제2장, 제3장, 제4장, 제6장 집필 황 선 웅 부연구위원 제3장 집필 서 상 택 충북대학교 제5장 집필.

(5) i 요. 약. 지구 온난화와 기상 악화로 인한 농산물의 작황 부진에 따른 생산량 감소와 더불어 식용·사료용·에너지용 등에 곡물이 사용되면서 국제 곡물가격의 지속 적 인상을 가져오는 애그플레이션이 일반화되고, 구제역 및 조류인플루엔자와 같은 가축질병의 빈번한 발생은 국내 축산물 가격의 변동성을 높이는 주요 원 인으로 작용하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 축산물 시장의 중·장기적 가 격안정화 정책수립을 위한 기초연구를. 2011년부터. 수행하고 있다. 올해는 그. 동안 쇠고기 및 돼지고기 시장에 비해 상대적으로 연구가 부족했던 닭고기 및 계란시장을 중심으로 중·장기적 물가안정 정책수립에 기초 자료로 이용될 수 있는 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 닭고기 및 계란시장의 유통채널 상 인과관계 및 비대칭성을 검증하고, 가축질병과 같은 예상치 못한 외부충격의 경제적 효과를 검토하고 또한 축산물 가격변동이 물가에 미치는 영향에 관한 분석을 수행함으로써 축 산물의 중·장기적 물가안정 정책수립에 필요한 기초 자료를 제시하는 것을 목 적으로 한다. 본 보고서의 구성을 살펴보면 다음과 같다. 1장 서론에서는 연구의 필요성 과 목적, 연구 방법 및 범위 등을 제시하였다. 2장에서는 닭고기 및 계란 유통 단계 간 가격의 발견과정 및 가격 간 인과관계를 분석하였다. 3장에서는 닭고 기 및 계란의 유통단계 간 가격전달의 비대칭성의 존재여부를 검증하였다. 4장 에서는 가축질병 발생이 국내 축산물 가격 및 마진에 미치는 영향력을 분석하 였다. 5장에서는 설문조사 자료를 바탕으로 농축산물의 가격변동이 소비자물 가 및 소비자의 체감 물가에 어느 정도 영향을 미치는지를 분석하였다. 끝으로 6. 장에서는 분석결과에 대한 요약과 결론을 제시하였다. 본 연구의 주요 내용 및 결과를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 동시적 인과관. 계 분석결과, 닭고기 가격은 여타 대체육류인 쇠고기 및 돼지고기 가격에 영향 을 받지 않고 있음을 확인할 수 있었다. 또한, 닭고기 산지가격이 도매 및 소매.

(6) ii 가격에 직접적인 영향을 미치는 것으로 나타나 산지가격이 닭고기 유통단계별 시장 가격 결정에 가장 중요한 역할을 하고 있음이 확인되었다. 또한 닭고기 및 계란 가격은 국제 옥수수가격, 국내 등유가격, 사료가격 등에 영향을 받지 않는 것으로 나타났다.. 둘째, 닭고기 및 계란의 유통단계 간 가격전달의 비대칭성 분석결과, 닭고기. →. 시장에서는 첫째, 산지가격 도매가격 간 가격 전이는 장·단기 모두 대칭적인. →. 것으로 나타났다. 또한 롤링 회귀분석 결과 산지가격 도매가격 간 대칭성은. →. 그동안 대체로 일관되게 유지된 것으로 나타났다. 둘째, 도매가격 소매가격의. 가격 전이는 장단기 모두 양(+)의 비대칭성이 존재하는 것으로 나타났다. 이는 단기적으로나 장기적으로나 소매가격이 도매가격의 하락보다 상승에 더 민감 하게 반응하는 것을 의미한다.. →. 계란 시장의 경우, 닭고기 시장과는 반대로 산지가격 도매가격 간 가격 전. →. 이에서 장단기 모두 양(+)의 비대칭성이 관찰되고 있다. 반면, 도매가격 소매. 가격의 가격 전이는 장단기 모두 대칭적으로 나타나고 있으나 최근에는 단기 적 반응과 장기적 반응 모두에서 소매가격이 도매가격의 하락보다 상승에 더 민감하게 반응하는 양(+)의 비대칭성이 상당히 빠른 속도로 강화되고 있음이 확인되었다.. 셋째, 가축질병이 축산물 유통가격 및 마진에 미치는 영향을 분석한 결과를 보면,. 1) 2000년 구제역으로 인해 쇠고기와 돼지고기의 경우 단기적으로는 예. 측가격 대비 실제가격 수준이 하락한 반면 대체 육류인 닭고기 가격은 상대적 으로 상승한 것으로 파악되었다.. 2) 2003년 고병원성 조류인플루엔자 발생 후 닭고기의 가격은 단기적으로는 하락하였으나 대략 3개월 이후에는 정상적인 가격 변동 추이를 보이는 것으로 나타났다. 반면 돼지고기는 국내에서 발생한 조류인플루엔자 및 해외에서 발생한 광우병에 대한 반사효과로 인해 모든 유 통단계별 가격에 있어 비교적 크게 상승한 것으로 나타났다.. 3) 2008년의 조류. 2008년 2월에 미국에서 발생한 광우병의 여파로 돼지고기 유통시장의 경우에만 질병발생으로 인한 반사효과를 얻는 것으로 확인되었다. 인플루엔자 발생은. 반면 닭고기의 경우에는 유통단계별 차이는 존재하지만 단기적으로는 가격하.

(7) iii 락 효과가 나타나고 그 이후에는 전 유통단계에 상승 추이가 뚜렷하였다.. 2010년. 4). 구제역 발생으로 구제역 발생에 직접적인 영향을 받는 쇠고기와 돼지. 고기의 가격은 서로 상반된 반응을 보이고 있는 반면 대체육류인 닭고기의 가 격은 상승한 것으로 나타났다. 넷째, 농축산물의 가격변동이 소비자물가 및 소비자의 체감 물가에 미치는 영향을 분석한 결과, 소비자는 최근의 가격상승에 대한 경험이나 가격변동폭에 민감하게 반응하였다. 또한 1회당 지출금액과 지출빈도에도 반응하였다. 체감. 물가에 대한 파급영향은 품목별 구입횟수, 1회 평균 구입금액, 인구통계학적 변수 등에 의해 영향을 받으나 반응하는 정도가 다르고 통계적 유의성에도 차 이가 있었다. 공공요금을 비교품목으로 포함시킨 1년차의 연구와 비교했을 때, 경제적 부호는 일관된 반응을 보였으나 통계적 유의성은 일관되게 나타나지 않았다. 우리는 축산물 가격변화의 양태 및 가격충격의 전개과정, 물가에 미치는 영 향 등 다양한 축산물 가격 안정화에 필요한 기초연구를 수행하였다. 따라서 이 러한 연구결과를 기반으로 축산물 가격의 변동을 근본적으로 완화시킬 수 있 는 다양한 정책대안들의 개발에 노력을 기울여야 할 것이다..

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(9) v 차. 례. 제1장 서론 1. 2. 3.. 연구 필요성 및 목적 ···················································································· 1 연구내용 및 방법 ························································································· 2 연구 범위 및 대상 ······················································································· 4. 제2장 닭고기 및 계란 유통단계 간 인과관계 분석 1. 2. 3. 4.. 서론 ················································································································ 5 분석 모형 및 자료 ······················································································· 8 분석 결과 ···································································································· 16 요약 및 결론 ······························································································· 28. 제3장 닭고기와 계란 가격의 비대칭적 조정과정 분석 1. 2. 3. 4. 5.. 서론 ·············································································································· 30 선행 연구 ···································································································· 32 분석 방법 ···································································································· 38 분석 결과 ···································································································· 43 요약 및 결론 ······························································································· 62. 제4장 가축질병이 육계 유통시장에 미치는 파급효과 분석 1. 2. 3. 4.. 서론 ·············································································································· 63 분석 자료 및 모형 ····················································································· 67 분석 결과 ···································································································· 69 요약 및 결론 ······························································································· 84.

(10) vi. 제5장 농축산물 가격변동이 소비자물가에 미치는 파급영향 분석 1. 2. 3. 4.. 서론 ·············································································································· 85 소비자물가지수를 이용한 물가파급영향 분석 ········································ 88 소비자의 체감물가에 미치는 파급영향 분석 ·········································· 97 결론 ············································································································ 127. 제6장 요약 및 결론. ·····························································································. 부록: 소비자설문 조사표 참고 문헌. 129. ·················································································. 133. ··················································································································. 139.

(11) vii 표 차례. 제2장 표 표 표 표 표 표 표 표 표 표 표 표. 2-1. 기초 통계량 ······················································································ 14 2-2. 기초 통계량 ······················································································ 14 2-3. 단위근 검정 결과: 대체육류 고려 ················································· 17 2-4. 최적시차(k) 결정: 대체육류 고려 ·················································· 18 2-5. Johansen 공적분 검정 결과(Trace test): 대체육류 고려 ············· 18 2-6. 오차항 상관계수 행렬 ····································································· 20 2-7. 그랜저 인과성 검정 결과 ······························································· 22 2-8. 단위근 검정 결과: 닭고기/계란시장 가격 및 생산비 ·················· 23 2-9. 최적시차(k) 결정: 닭고기/계란시장 가격 및 생산비 ··················· 24 2-10. Johansen 공적분 검정 결과(Trace test): 닭고기/계란시장 및 생산비 ····························································· 24 2-11. 직교화된 오차항 상관계수 행렬 ···················································· 25 2-12. 그랜저 인과성 검정 결과 ······························································· 27. 제3장 표 표 표 표 표 표. 3-1. 3-2. 3-3. 3-4. 3-5. 3-6.. 기존 연구들과 본 연구의 비교 ······················································ 36 닭고기 가격에 대한 단위근 검정 결과 ········································ 44 닭고기 가격에 대한 공적분 검정 결과 ········································ 44 닭고기 가격의 비대칭. ARDL. 모형 추정 결과:. 대칭적 공적분 관계를 가정할 경우 ··············································· 46 닭고기 가격의 동태적 누적동태승수함수 추정결과:. 대칭적 공적분 관계를 가정할 경우 ··············································· 48 닭고기 가격의 비대칭. ARDL. 모형 추정 결과:. 비대칭적 공적분 관계를 허용할 경우 ··········································· 49.

(12) viii 표 표 표 표 표 표 표. 3-7. 3-8. 3-9. 3-10. 3-11. 3-12. 3-13.. 닭고기 가격의 동태적 누적동태승수함수 추정결과:. 비대칭적 공적분 관계를 허용할 경우 ··········································· 51 계란 가격에 대한 단위근 검정 결과 ············································ 54 계란 가격에 대한 공적분 검정 결과 ············································ 54 계란 가격의 비대칭. ARDL. 모형 추정 결과:. 대칭적 공적분 관계를 가정할 경우 ··············································· 55 계란 가격의 동태적 누적동태승수함수 추정결과:. 대칭적 공적분 관계를 가정할 경우 ··············································· 57 계란 가격의 비대칭. ARDL. 모형 추정 결과:. 비대칭적 공적분 관계를 허용할 경우 ········································· 58. 계란 가격의 동태적 누적동태승수함수 추정결과:. 비대칭적 공적분 관계를 허용할 경우 ········································· 60. 제4장 표. 4-1. 2000년 FMD. 발병으로 인한 실제가격과. 예측가격 차이 변화율 ····································································· 72. 표 표 표. 4-2. 2003년 AI 발병으로 인한 실제가격과 예측가격 4-3. 2008년 AI 발병으로 인한 실제가격과 예측가격 4-4. 2010년 FMD 발병으로 인한 실제가격과. 차이 변화율 ···· 75 차이 변화율 ···· 78. 예측가격 차이 변화율 ····································································· 81. 제5장 표 표 표 표 표. 5-1. 5-2. 5-3. 5-4. 5-5.. 기본분류지수 분류내역 및 품목수 ················································ 89 주요 농축산물 및 식료품의 물가지수 가중치(2010년 기준) ····· 90 소비자물가 변동률 및 품목별 물가변동 기여도(최근 3개년) ···· 95 응답자의 인구통계학적 특성(n=550) ··········································· 104 응답자의 농축산물 연평균 구매 빈도 및 지출현황 ·················· 106.

(13) ix 표 표 표 표 표 표 표 표 표 표 표 표 표 표. 5-6. 5-7.. 물가파급영향이 큰 품목에 대한 선택빈도. (최근 3년간. 구매경험에 기초할 경우) ········································ 107. 물가파급영향이 큰 품목에 대한 선택빈도. (모든 품목의 가격이 30%씩 상승할 경우) ································· 108 5-8. Bradley-Terry 모형 추정 결과 (최근 3년간 구매경험에 기초할 경우) ········································ 109 5-9. Bradley-Terry 모형 추정 결과 (모든 품목의 가격이 30%씩 상승할 경우) ································· 110 5-10. 왈드 카이제곱 검정결과 (최근 3년간 구매경험에 기초할 경우) ······································ 111 5-11. 왈드 카이제곱 검정결과 (모든 품목의 가격이 30%씩 상승할 경우) ································· 112 5-12. 로지스틱회귀모형 추정결과 (최근 3년간 구매경험 - 쇠고기 기준) ········································ 116 5-13. 로지스틱회귀모형 추정결과 (최근 3년간 구매경험 - 돼지고기 기준) ····································· 117 5-14. 로지스틱회귀모형 추정결과 (최근 3년간 구매경험 - 닭고기 기준) ········································ 118 5-15. 로지스틱회귀모형 추정결과 (최근 3년간 구매경험 - 달걀 기준) ············································ 119 5-16. 로지스틱회귀모형 추정결과 (가격 30% 상승시 - 쇠고기 기준) ·············································· 120 5-17. 로지스틱회귀모형 추정결과 (가격 30% 상승시 - 돼지고기 기준) ··········································· 121 5-18. 로지스틱회귀모형 추정결과 (가격 30% 상승시 - 닭고기 기준) ·············································· 122 5-19. 로지스틱회귀모형 추정결과 (가격 30% 상승시 - 달걀 기준) ·················································· 123.

(14) x 그림 차례. 제2장 그림 그림 그림 그림. 1985.01∼2012.06 ········ 13 닭고기/계란 가격 및 생산비 관련 변수 추이: 1985.01∼2012.06 ········································································· 15 2-3. 육류가격 상호 간 동시적 인과성 결과 ····································· 21 2-4. 동시적 인과성 결과 ····································································· 26 2-1. 2-2.. 쇠고기, 돼지고기, 닭고기 가격 추이:. 3-1.. 닭고기 가격의 동태적 조정 과정:. 제3장 그림 그림 그림 그림 그림 그림. 3-2. 3-3. 3-4. 3-5. 3-6.. 대칭적 공적분 관계를 가정할 경우 ··········································· 47 닭고기 가격의 동태적 조정 과정:. 비대칭적 공적분 관계를 허용할 경우 ······································· 50 닭고기 가격 장·단기 비대칭성 추이:. 비대칭적 공적분 관계를 허용할 경우 ······································· 53 계란 가격의 동태적 조정 과정:. 대칭적 공적분 관계를 가정할 경우 ··········································· 56 계란 가격의 동태적 조정 과정:. 비대칭적 공적분 관계를 허용할 경우 ······································· 59 계란 가격의 장·단기 비대칭성 추이:. 비대칭적 공적분 관계를 허용할 경우 ······································· 61.

(15) xi. 제4장 그림 그림 그림 그림 그림 그림. 4-1. 4-2. 4-3. 4-4. 4-5. 4-6.. 가축질병에 따른 육류가격 반응 ················································ 68. 2000년 FMD 발병 이후 실제가격 및 예측가격의 변화추이 ···· 71 2003년 AI 발병이 가격에 미친 영향 ········································ 74 2008년 AI 발병이 가격에 미친 영향 ········································ 77 2010년 FMD 발병이 가격에 미친 영향 ··································· 80 조류인플루엔자(HPAI) 발생으로 인한 닭고기 유통마진 변화 ··············································································· 83. 제5장 그림 그림. 5-1. 5-2.. 주요 농축산물의 소비자물가지수 가중치 변화추이 ················ 90 주요 농축산물의 소비자물가지수 변화 추이 ··························· 93.

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(17) 제. 1. 장. 서 론. 1.. 연구 필요성 및 목적. 지구 온난화와 기상 악화로 인한 농산물의 작황 부진에 따른 생산량 감소와 더불어 식용·사료용·에너지용 등에 곡물이 사용되면서 국제 곡물가격의 지속 적 인상을 가져오는 애그플레이션(agflation)이 일반화되고 있다. 이러한 애그 플레이션의 발생은 곡물을 수입해서 만드는 가공식품 및 국내 가축 사료가격 의 상승을 유발시켜 국내 축산물 가격의 변동성을 높이고 있다. 또한 구제역과 같은 가축질병의 빈번한 발생 또한 국내 축산물 가격의 안정화를 저해하는 요 인으로 작용하고 있다. 이와 같은 외부 축산환경의 급격한 변화는 기존의 가격 안정화정책의 한계점을 여실히 드러내고 있어 생산·유통·소비단계를 포괄하는 중·장기적 가격 안정화 정책에 대한 필요성이 절대적으로 요구되고 있다. 더불 어 기존의 물가불안 요소의 영향에 대한 대책은 주로 쇠고기와 돼지고기에 집 중되고 있어 닭고기 및 계란시장에서 발생하는 물가변동 요인에 대해서는 상 대적으로 관심이 소홀했던 것이 사실이며, 그에 따른 닭고기 및 계란시장을 중 심으로 한 연구는 매우 미흡한 실정이다. 이에 따라 본 연구에서는 닭고기 및 계란시장을 중심으로 중·장기 물가안정 정책수립에 기초 자료로 이용될 수 있 는 네 가지 주제를 가지고 연구하고자 한다. 특히 가격 간 인과성, 가격전달의.

(18) 2 비대칭성 검증 분석 및 소비자 물가에 미치는 영향을 분석하는 사항은 1년차 연구의 연속선상에서 육계 및 계란유통시장을 대상으로 다뤄지고 있다. 또한 올해 연구에서는. AI와 같이 육계 및 계란 시장에 직접적인 부정적 영향을 미치. 는 질병뿐 아니라 구제역 등과 같은 긍정적 방향으로 영향을 미칠 수 있는 질 병의 영향력을 고려하여 각 축종 간에 발생하는 가축질병이 육계 및 계란 시장 에 미치는 경제적 효과를 분석한다.. 2.. 연구내용 및 방법 올해 수행된 네 가지 주제의 연구를 보다 자세히 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 현재 축산물 유통채널상 가격에 대한 인과관계(causal. relationship). 검. 정에서 주로 다뤄졌던 쇠고기 및 돼지고기 시장을 닭고기 및 계란 유통시장까 지 확장하여 두 시장에서 가격을 결정하는 주도가격 및 핵심변수에 대한 확인 을 하고자 한다. 즉, 축산물 유통채널상 가격들 중 주도가격의 대한 확인이 불 확실한 상황에서 가격 간 인과관계에 대한 사전 검정이 없을 경우에는 축산물 유통시장에서 발생하는 가격 불안정의 원인이 유통채널 중 어떤 부문에서 발 생하는가를 확인하는 데에 어려움을 겪게 된다. 따라서 유통단계별 가격 전달 의 인과관계를 파악하는 것은 축산물 가격의 안정화를 위한 중·장기 정책수립 에 있어 가장 기초적인 과정이라 할 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 인과성 분석을 수행함에 있어 2단계의 과정을 거쳐 분석하고자 한다. 즉, 닭고기와 대 체재의 관계에 있는 축산물을 동시에 고려하여 닭고기 가격이 대체관계에 있 는 축산물의 가격변화에 의해서 반응하는지를 먼저 확인한다. 이어서 닭고기 및 계란 유통단계 가격에 영향을 미칠 수 있는 요인들을 동시에 고려하여 이들 변수와 가격 사이의 인과관계 및 영향력의 정도를 파악하여 공급사슬상 가격 변동 체계를 보다 구체적으로 살펴보고자 한다. 방법론적으로는 1년차 연구에 서 수행된 전통적인 그랜저 인과성(Granger. causality). 검정과 동시적 인과성.

(19) 3 (contemporaneous causality). 검정방법을 통해 기존의 자의적이고 선험적 경험. 을 통해 수행된 인과성 검정의 단점을 극복하고자 한다.. 둘째, 우리나라의 닭고기 및 계란 시장에서 유통단계별 가격 조정이 비대칭. 적인 방식으로 이루어지고 있는지를 실증적으로 확인하고자 한다. 일반적으로. 축산물 시장의 주요 특징 중 하나는 상품의 유통이 산지-도매-소매로 이어지는 수직적 구조 속에서 이루어진다는 것이다. 이와 같은 구조를 갖는 시장에서는. 이전 단계의 가격 조정이 다음 단계의 가격 조정에 미치는 효과가 가격 상승 시와 하락 시에 다르게 관찰되는 경우가 많다. 이러한 현상의 주된 이유는 시. 장지배력, 생산요소의 조정비용, 정보의 비대칭성, 정부 개입의 강도 등이 각각 의 유통단계별로 서로 다르기 때문이다. 이러한 비대칭적 가격전달 현상의 존. 재는 불합리한 유통구조로 인하여 가격의 왜곡이 나타날 가능성이 있음을 시 사한다. 그동안 석유 가격과 쇠고기 및 돼지고기 가격 등을 대상으로 가격 전 이의 비대칭성을 분석하는 연구가 활발히 진행되어 왔으나 닭고기 시장과 계 란 시장에 대한 실증분석은 다른 분야에 비해 상대적으로 적다. 따라서 닭고기 및 계란 유통시장 가격의 비대칭적 전달현상을 검정하는 것은 현재의 유통시 장구조를 파악하고 이를 바탕으로 축산물 유통정책 수립에 필요한 정보를 제 공할 수 있다는 측면에서 볼 때 매우 중요하다고 할 수 있다.. 셋째, 가축질병(예: 조류독감, 구제역, 광우병)과 같은 예상치 못한 외부충격. 의 경제적 효과를 시계열 모형을 통해 유통가격 및 마진에 미치는 충격의 크기 및 기간을 분석하고자 한다. 일반적으로 축산물 가격의 결정은 시장의 기본적 인 수급요인인 가축 사육두수 증감에 의한 축산물 공급과 소비자의 수요에 따 라 결정된다. 하지만 최근에는 가축 사육두수가 늘어나는 경우에도 축산물 가 격이 크게 떨어지지 않거나 오히려 높은 가격을 형성하고 있는 경우가 빈번히 발생하고 있는데, 이는 예상하지 못한 각종 가축 질병발생이 그 주요 원인 중. 하나로 작용하고 있다. 이와 같이 가축 질병의 발생은 축산물 수급 및 유통가 격의 변동성에 영향을 미치는 주요한 변수로 작용하고 있기 때문에 가축질병 이 축산물 유통시장에 미치는 영향을 분석하는 것은 매우 중요한 연구주제로 다뤄질 수 있다..

(20) 4 마지막으로, 축산물 가격변동이 물가에 미치는 영향에 관한 분석을 수행한다. 현재 우리나라는 국민소득의 증가와 함께 축산물과 축산식품에 대한 소비가 증가하고 있으며, 소비자물가에서 축산물이 차지하는 비중 역시 늘어나고 있는 추세이다. 또한 최근 잦은 가축질병 발생 및 소비자 선호도의 변화로 인해 축. 산물 수급 및 가격의 변동가능성이 크게 증가하고 있다. 하지만 축산물의 가격 변동이 소비자물가에 어느 정도 영향을 미치는지, 축산물 가격의 변동이 소비. 자의 체감 물가에 어느 정도 영향을 미치는지 체계적으로 조사한 연구는 본 과 제의 1년차 연구가 거의 유일한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 소비자 체감. 물가를 농축산물의 가격변동 경험에 기초한 소비자 체감물가와, 모든 품목의 가격이 동일하게 상승할 경우에 체감하게 되는 소비자 체감물가 등 두 가지로 나누어 분석하고자 한다. 이와 같이 축산물 가격변동이 물가수준에 미치는 영 향을 정량적 분석뿐 아니라 심리적 요인까지 고려하는 연구는 축산물을 비롯 한 농산물가격이 물가수준의 불안정을 선도한다는 인식에 대한 대응논리 제시 에 중요한 자료로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.. 3.. 연구 범위 및 대상 본 연구는 가용한 자료의 구성상 축산업 유통단계를 산지, 도매, 소매로 단순. 화한 3단계 유통구조로 파악하여 분석하고 있으며 쇠고기 시장과 돼지고기 시 장뿐 아니라 닭고기 및 계란 시장으로 분석대상을 확대하여 분석을 수행한다..

(21) 제. 2. 장. 닭고기 및 계란 유통단계 간 인과관계 분석. 1.. 서 론. 축산물 유통가격을 결정하는 변수들 간 인과관계 검정을 통해 가격결정에 있어 가장 중심이 되는 주요 변수를 파악하는 것은 유통의 효율성을 제고하고 축산물 가격정책을 수립하는 데 매우 중요한 연구주제로 인식되고 있다. 이는 축산물의 각 유통단계별 가치사슬에 위치한 여러 부문들 간 정보흐름의 메커 니즘이 보다 명확히 밝혀질 경우 유통단계별 가격에 미칠 파급효과에 대한 분 석 및 각 유통단계별 시장가격 예측에 보다 높은 신뢰도를 제공할 수 있어 축 산물 가격변동성 완화에 상당한 도움을 줄 수 있기 때문이다. 따라서 축산물. 시장에서의 인과관계 탐색에 관한 연구는 축종별, 유통단계별 가격을 연결하는 가격정보의 전달채널 메커니즘을 이해하고, 축산물 가격의 결정과정을 이해하 는 데 중요한 정보를 제공한다.. 기존의 축산물 유통시장 내 인과성을 분석한 연구는 주로 쇠고기 및 돼지고 기 유통시장에서의 가격변수 간 인과관계를 살펴보는 것에 초점이 맞춰져 있 었다(권용덕 외,. 1998;. 정민국 외,. 2000; 이정희, 2001; 박문수 외, 2012). 하지 만 기존연구의 결과는 데이터의 빈도, 분석기간, 시계열 방법론, 모형에 포함된 변수 개수 등 분석환경의 차이로 인하여 일치된 결과보다는 상이한 결론들이.

(22) 6 제시되어 왔다. 한편, 축산물 가격변수 이외의 생산비에 영향을 미치는 비용변 수 역시 축산물 유통가격의 변동성에 영향을 미칠 수 있음에도 불구하고 이들 변수와 가격변수를 동시에 고려하여 분석한 인과성 연구는 상대적으로 많지 않다(이병기,. 2001;. 양승룡,. 2003).. 또한 방법론 측면에서 기존 연구를 살펴보면, 축산물 시장에서의 인과성 검. 증에 대한 대부분의 연구는 그랜저 인과관계(Granger. causality) 방법론을 바탕 으로 변수들의 시간상 인과관계 분석에 집중하는 경향을 보이고 있다. 따라서 변수 간 직접적인 영향을 분석하는 VAR 혹은 VECM 모형에서 요구되는 변수 의 나열순서에 관한 충분한 정보를 제공하는 데에는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 시계열 분석방법을 바탕으로 우리나라의 닭고기 및 계란 유통단계별 가격과 유통가격에 영향을 미치는 비용요인들 사이의 인과성 을 살펴보고, 이를 통해 닭고기 및 계란 유통시장의 가격결정에 가장 중요한 역할을 하는 변수를 확인하여 닭고기 및 계란 가격의 동향 파악 및 예측 시 효 율적 수행방안을 제시하는 데에 그 목적이 있다. 본 연구와 기존 연구의 차별 점을 살펴보면 다음과 같다.. 첫째, 본 연구는 닭고기 및 계란시장의 인과성 분석을 수행함에 있어 닭고기. 와 대체관계에 있는 쇠고기 및 돼지고기시장을 동시에 고려한 후 이들과의 인 과성을 살펴본다.1) 일반적으로 닭고기가 육류소비에 있어 중요한 한 축을 담당 하고 있지만 쇠고기와 돼지고기 간 수요의 교차탄력성에 비해 타 육류와 닭고 기 간 교차탄력성은 상대적으로 낮은 것으로 알려져 있기 때문이다(박환재,. 2007).. 이처럼 닭고기와 쇠고기 및 돼지고기 시장 간 교차탄력성이 낮은 것이. 사실이라면, 육류 공급사슬상 가격에 미치는 충격은 쇠고기와 돼지고기 시장과 는 차별적으로 나타날 가능성이 높다. 따라서 본 연구에서는 육계 및 계란 시. 장의 인과성을 살펴보기 전에 육계와 대체관계에 있는 쇠고기 및 돼지고기를. 1). 축산물의 가격은 유통단계상에서 뿐만 아니라 대체·보완 관계에 있는 축산물의 가 격변화에도 반응한다. 하지만 기존의 축산물 유통에 관한 대부분의 연구는 해당 축 산물과 대체 관계에 있는 축산물 유통시장을 동시에 고려하지 않고 각각의 시장을 분리하여 분석하고 있다..

(23) 7 동시에 고려한 모형을 구성하여 실제 데이터를 바탕으로 상호 인과성을 먼저 검토한다. 이어서, 닭고기 및 계란시장으로 그 분석대상을 한정한 후 이들의 가 격변수와 생산비에 영향을 주는 국내외 사료 및 석유가격을 모형 내에 고려하 여 그 변수들 간 인과관계를 살펴본다. 축산물 가격의 동태적 조정은 대체·보 완 관계에 있는 축산물의 가격뿐 아니라 생산요소의 가격에 영향을 받을 수 있 기 때문이다.. 둘째, 인과성 검정수행 시 기존의 그랜저 인과관계(Granger. causality)에 기반. 을 둔 동태적 인과성뿐만 아니라 그래프 이론을 이용한 동시적 인과성. (contemporaneous causality)을 더불어 고려한다. 인과성을 검정한 기존 연구의 대부분은 그랜저 인과관계(Granger causality)를 기반으로 수행되어 왔다. 그랜 저 인과성의 기본개념은 시간상의 인과성(temporal causality)으로서 어떤 원인 (cause)이 효과(effect)에 대해 시간적으로 선행하는 것을 의미한다. 반면 동시 적 인과성은 시간의 흐름에 따른 인과관계를 의미하지 않고 동일한 시간대에 서 인과관계의 흐름을 의미한다. 본 연구에서 동시적 인과성을 고려한 이유는 특정 축산물 가격의 변동은 대체 축산물 가격에 거의 동시에 영향을 미치기 때 문이다. 이러한 동시적 인과성을 분석하기 위해 본 연구에서는 방향지시 비순 환성 그래프(DAG:. directed acyclic graph) 방법을 이용한다. 이러한 동시적 인 과성 분석을 통한 결과는 VAR 모형이나 VECM 모형에서 문제가 되는 인과순 위의 자의적 배열문제를 해결하는 대안으로서 인정되고 있어 확률충격분석. (innovation analysis)의 있다.. 객관성을 높일 수 있다는 점에서 유용하게 사용될 수. 이후 본 연구의 구성은 다음과 같다. 제Ⅱ절에서는 분석 모형인 오차수정모. DAG를 소개하고, 분석에 사용된 자료를 설명한다. 제Ⅲ절에서는 단위근, 공적분 및 오차수정모형의 결과를 설명하고 이를 바탕으로 한 DAG결과를 제 시한다. 또한 그랜저 인과성을 기반으로 한 변수 간 동태적 관계를 살펴본다. 제Ⅳ절에서는 연구의 요약 및 결론을 제시한다. 형과.

(24) 8. 2.. 분석 모형 및 자료. 2.1. 모형설정 2.1.1. VECM 모형. Johansen(1988)의 공적분 관계를 바탕으로 한 식(1)과 벡터오차수정모형(Vector Error Correction Model: VECM)을 이용한다. 본 연구에서는.  . ∆     .   ∆. . .     . 같은. (1). 여기서          는 단기 조정과정,          는 변. 수 간의 장기적 관계를 각각 설명하는 행렬이다. 만약, 공적분 검정을 통해  의 공적분 위수(cointegration. rank:.     )가 0인 경우는 변수들 간에 장. 기적 관계가 존재하지 않기 때문에 1차 차분(differencing) 후 추정을 한다.. 한편, 일반적으로. VAR. 혹은. VECM. VAR. 모형으로. 모형은 추정할 계수의 수가 많고 계수. 의 직관적 해석이 쉽지 않기 때문에 외생적인 확률충격(innovation)이 내생변수 에 미치는 영향 등을 살펴보기 위해서는 충격반응함수(impulse. response function)나 예측오차분산분해(forecast error variance decomposition) 등의 방법을 활용한다.2) 하지만 VAR 혹은 VECM 모형과 같은 다변량 시계열모형은 오차 항 간 동시상관(contemporaneous correlation) 문제가 상존하므로 오차항의 동 시적 구조(contemporaneous structure)가 독립적이되도록 오차항 벡터의 직교화 (orthogonal)가 요구된다. 2). 본 연구에서는 변수들의 인과성 분석에 초점을 두고 있어 충격반응함수나 예측오차 분산분해 결과는 제시하지 않는다..

(25) 9 통상적으로 오차항의 동시상관문제의 해결은 촐레스키 분해(Choleski. de-. composition)방법을 이용하고 있으나, 이 방법은 변수의 나열순서에 따라 충격 반응 및 예측오차분산분해의 결과가 달라지는 문제점을 안고 있다. 이와 같은 변수의 임의적 배열문제 해결을 위해 Sims(1986)와 Bernanke(1986)는 구조적 VAR(structural VAR) 모형을 제시하고 있으나, 구조적 VAR 모형은 본 연구의 경우처럼 닭고기 및 계란시장 유통단계별 가격의 인과관계에 대한 뚜렷한 객 관적 혹은 이론적 근거가 확실하지 않은 경우에는 변수의 나열순서가 연구자 의 자의적 판단에 의해 결정되기 때문에 촐레스키 분해와 마찬가지로 분석결 과의 신뢰성에 문제가 발생할 수 있다. 따라서 이론적 혹은 경험적 근거가 부 족하여 사전적으로 뚜렷한 인과관계를 정하기 어려워 연구자의 주관적인 판단 에 인과관계를 설정할 수밖에 없는 경우, 그래프이론에 기반한. DAG(directed. acyclic graph) 모형을 활용한 인과순위 결정방법은 객관적인 통계자료에 근거 하여 동시적 인과순위(causal ordering)를 결정할 수 있기 때문에 다양한 시계 열 분석에 활용되고 있다.3) 2.1.2. 인과성 모형 인과관계 분석에 있어 기존 연구에서 가장 일반적으로 사용되는 그랜저 인 과성(Granger. causality)분석은. 변수들 간 원인(cause)과 결과(effect)를 의미하. 기보다는 한 변수가 다른 변수에 대해 ‘시간적 차이를 두고 발생하는 인과성 (temporal causality)’을 나타낸다.4) 반면, 그래프이론을 활용한 DAG 모형의 인 과성 결과는 변수 간 ‘동시적 인과성(contemporaneous. causality)’을. 나타낸다.. 3) Swanson and Granger(1997), Bessler and Lee(2002), Bessler and Yang(2003), Haigh and Bessler(2004), Hoover(2005), Awokuse(2006), Park, Jin and Bessler(2011). 4) Granger(1969). ‘x는 y의 그랜저 원인이 된다(x Granger causes y)’라는 그랜저 인과 관계는 다음과 같은 식으로 정의된다.      ∈       ≠     ∈     즉, 최 소한 정보 집합   가 주어져 있을 경우 있을 때 시계열   를 예측함에 있어 정보집 합에 시계열  를 포함하는 것이 더 낳은 예측력을 보일 때 x는 y의 그랜저 원인이 된다고 할 수 있다..

(26) 10 DAG 그래프이론은 기 편상관계수(partial correlation). 본 연구에서 동시적 인과순위 결정에 이용하고 있는 본적으로 변수들 간의 상관계수(correlation) 및. 를 이용하여 인과흐름(causal flow)을 그림을 통해 간결하게 보여주는 방법이 라고 할 수 있다.5) DAG에서는 세 변수(X, Y, Z)의 인과관계 설정에 있어 만약 두 변수(예를 들어. X와 Y)가 상관관계를 갖는다면 X가 Y를 인과하는지 Y가 X를 인과하는지 혹은 Z에 의해 인과관계를 갖는지 확인할 수 없다. 세 변수(X, Y, Z)의 인과관계 설정에는 다음과 같은 3개의 핵심 구조를 이용한다. 먼저 인과사슬(causal chain)로서 X → Y → Z로 나타낼 수 있다. 즉, 변수 X와 Z는 비조건부 서로 상관관계를 가지고 있으나 변수 B 조건하에서는 상호 독립적인 경우를 지칭한다. 두 번째로, X ← Y → Z로 나타낼 수 있는 인과분기(causal fork)이다. 이는 인과사슬에서와 같이 변수 X와 Z는 비조건부 서로 상관관계를 가지고 있으나 변수 Y 조건하에서는 상호 독립적인 경우를 의미한다. 마지막 으로 인과분기(causal inverted fork)로 명명되는 개념으로서, 앞의 두 개념과는 반대로 변수 X와 Z는 비조건부 상관관계를 가지고 있지 않으나 변수 Y 조건하 에서는 상관관계를 가지는 경우를 나타낸다(X → Y ← Z). 이러한 3개의 구조 를 관통하는 DAG의 핵심적인 개념은 차단(screen-off)현상이라고 알려진 d-분 리(d-seperation)이다.6) 이를 통해 세 변수(X, Y, Z)의 인과관계는 식(3)에서와 같이 인과관계(causal relationships)가 조건부 독립조건(conditional independence conditions)을 통해 일반화될 수 있다.7) . Pr         . 5) Pearl(2000)과 Hoover(2005) 6) 7). Pr    . . . (3). 등은 최근에 그랜저 인과관계 개념을 보완하거나 확장 하는 인과관계 개념을 논의하고 있고, Pearl(2000)과 Spirtes et al.(2000)은 구체적으로 방향지시 비순환성 그래프(directed acyclic graphs: DAG) 분석법을 제시하고 있음. Pearl(2000)은 ‘두 변수 X와 Z 간의 모든 경로를 Y가 차단하면 Y는 X와 Z를 d-분 리(d-seperation)한다’라고 정의. DAG에 대한 보다 자세한 내용은 Pearl(2000), Bessler & Yang(2003); 박호정. 윤원 철(2003, 2006)을 참조..