농업 소득 변동성과 기상 리스크의 상관관계 분석

개요

농업은 기상 조건에 민감하게 반응하는 산업으로, 강수량·기온·일조시간 등의 기상 변수가 농가 소득 변동성에 큰 영향을 미칩니다. 본 연구는 국내 주요 작물 재배 농가의 패널 데이터를 활용하여 기상 변수와 소득 변동성 간의 계량적 관계를 추정하고, 스마트팜 도입이 해당 리스크를 어느 정도 완화하는지 측정합니다.

데이터 및 방법론

데이터

• •기간: 2015–2024년 (10년)
• •대상: 전국 1,200개 농가 패널
• •기상 데이터: 기상청 AWS 관측소 일별 기온·강수·일조 데이터
• •소득 데이터: 농림축산식품부 농가경제조사

추정 모형

고정효과 패널 모형(Fixed Effects Panel Model)을 기본 설정으로 사용하며, 기상 충격의 비선형성을 포착하기 위해 2차항 및 임계값 회귀(Threshold Regression)를 보조 분석으로 활용합니다.

$$Y_{it} = \alpha_i + \beta_1 T_{it} + \beta_2 T_{it}^2 + \beta_3 P_{it} + \gamma S_{it} + \epsilon_{it}$$

여기서 $Y_{it}$는 농가 $i$의 $t$기 소득, $T_{it}$는 평균기온, $P_{it}$는 강수량, $S_{it}$는 스마트팜 도입 여부(이진 변수)입니다.

주요 결과

1. •기온 비선형 효과: 평균기온이 23°C를 초과하면 소득 변동성이 급격히 증가하는 임계 효과가 확인되었습니다.
2. •강수량 충격: 월 강수량이 장기 평균 대비 ±40% 이상 벗어날 경우 소득이 평균 18.3% 감소합니다.
3. •스마트팜 완화 효과: 스마트팜 도입 농가는 동일한 기상 충격 하에서 소득 변동성이 약 31% 낮게 나타났습니다.

시사점

기상 리스크 관리 측면에서 스마트팜의 환경 제어 기능은 단순한 생산성 향상을 넘어, 농가의 소득 안정성 확보에 실질적 기여를 합니다. 향후 연구에서는 작물별 이질성과 지역별 기후 차이를 반영한 보다 세분화된 분석이 필요합니다.

참고문헌

• •Dell, M., Jones, B. F., & Olken, B. A. (2014). What do we learn from the weather? Journal of Economic Literature, 52(3), 740–798.
• •농림축산식품부 (2024). 스마트팜 도입 실태 및 성과 분석.