[논문]농업인 대학 교육이 농업인 소득에 미치는 효과

임형백; 박지영; 이금옥

[국내논문] 농업인 대학 교육이 농업인 소득에 미치는 효과
Effect of Educational Program for Farmers on the Farmer's Income 원문보기

농촌지도와 개발 = Journal of agricultural extension & community development, v.16 no.1, 2009년, pp.69 - 98

임형백 (성결대학교) , 박지영 (뉴욕주립대학교(버팔로)) , 이금옥 (농촌진흥청)

Abstract ▼ AI-Helper

This study empirically studies the effects of Agricultural Technology Service Center's educational program for farmers on their incomes. The educational program for farmers has widely been managed in discourse and policy in Korea. In 2008, Agricultural Technology Service Center managed 88 educational program for farmers, where 6,409 farmers received a certificate. While there are important studies, most of them have concentrated on qualitative analysis and noneconomic effects to an educational program for farmers. This study tried to analyze whether or not there is an economic effect of an educational program for farmers, focusing on the relationship between the educational program for farmers and their income status. Multilevel models (or hierarchical linear models) were applied to this study. Multilevel model is a quantitative model of parameters that vary at more than one level and show hierarchical structures between levels. This study particularly accentuates that an educational program for farmers is more meaningful when it can raise farmers' incomes by region and by educational program for farmers.

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문제 정의

현재 한국의 농업인력의 문제를 두 가지 측면에서 고찰하여 보자. 첫째, 인구유지의 측면이다.
이후 산업화가 진행되면서 값싼 노동력을 유지시키기 위하여 저가의 농산물을 공급할 것이 요구 되었다. 따라서 농촌은 저가 농산물과 저임금 노동력을 공급하는 것을 목표로 하였다. 이 당시의 농촌문제는 생산성 증가를 통한 농업확장주의(agricultural expansionism)를 통하여 쉽게 해결될 수 있었다.
본 연구는 농업인력 양성 효과에 대한 기존의 연구가 정성적 평가와 비경제적 평가에 치중되어 있는 데 비하여, 농업인 대학을 사례로 교육 이 농업인의 소득증가에 미치는 영향을 계량적으로 평가함으로써, 농업 인력양성의 경제적 효과를 측정하였다. 또 농업인 대학의 지역과 과정에 따른 차이를 분석하였다.
우선 농업인 대학 교육이 소득변화에 미치는 영향을 분석하였다. 즉 농업인 대학 교육을 받기 이전과 받은 이후의 소득의 차이를 비교하였다.
주어진 표본을 바탕으로 본격적인 다층모형의 응용에 대한 결과가 다음에 제시되어 있다. 본 연구는 두 가지 측면에서 농업인 대학 교육에 대한 분석을 실시하였다. 즉, 농업인 대학 교육을 받은 농업인에 대하여, 농업인 대학 교육이 농업인의 소득증가에 어떠한 영향을 미치는 지에 대해 i)(농업인 대학)지역별로 ii)(농업인 대학)과정별로 관찰되지 않는 특성을 고려하여 추정하였다.
본 연구는 농업인력 양성 효과에 대한 기존의 연구가 정성적 평가와 비경제적 평가에 치중되어 있는 데 비하여, 농업인 대학의 교육이 농업인의 소득증가에 미치는 영향을 평가함으로써 농업인 대학의 경제적 효과를 측정하는 것을 목표로 하였다.

가설 설정

이때, 1수준의 오차항 εij는 평균이 0이고, 분산이 σ2ε인 정규분포를, 2수준의 오차항 γ1j는 평균이 0이고, 분산이 σ2γ인 정규분포를 이루며, εij과 γ1j의 공분산은 0임을 가정한다.

제안 방법

본 연구는 농업인력 양성 효과에 대한 기존의 연구가 정성적 평가와 비경제적 평가에 치중되어 있는 데 비하여, 농업인 대학을 사례로 교육 이 농업인의 소득증가에 미치는 영향을 계량적으로 평가함으로써, 농업 인력양성의 경제적 효과를 측정하였다. 또 농업인 대학의 지역과 과정에 따른 차이를 분석하였다.
본 연구에서는 농업인 대학의 교육을 받은 농업인의 소득증가에 대하여 보다 기본적인 모형에 기초하여 다층모형을 응용하였으며, 임의효과 모형(Random Effect Model)과 임의절편모형(Random Intercept Model)을 주 분석모형으로 채택하였다. 다층모형이 전통적 일반최소자승법(Ordinary Least Square: OLS)에 비해 모형적으로 보다 엄밀하 며 우수한 결과를 보여준다는 연구결과는 다양하다(강상진, 1995; 이성우, 윤성도, 박지영 & 민성희, 2003; Bryk & Raudenbush, 1998; Duncan et al.
다만 동일한 시 · 군내의 농업인 대학에서는 유사한 교육효과를 나타내리라 예상할 수 있으므로, 본 연구에서는 시 · 군수준의 지역적 효과를 상수항에 반영하였다.
본 연구에서는 상위차원의 효과를 두 가지 형태로 제안하였다. 하나는 시 · 군 수준의 지역변인을 상위차원으로 설정하였으며, 다른 하나는 기술교육과정을 상위차원으로 놓아 소득변화에 대한 분석을 실시하였다.
하나는 시 · 군 수준의 지역변인을 상위차원으로 설정하였으며, 다른 하나는 기술교육과정을 상위차원으로 놓아 소득변화에 대한 분석을 실시하였다.
우선 농업인 대학 교육이 소득변화에 미치는 영향을 분석하였다. 즉 농업인 대학 교육을 받기 이전과 받은 이후의 소득의 차이를 비교하였다. 본 연구에 사용된 변인 및 이에 대한 기초 통계자료는 다음의 <표9>와 <표 10>에 제시되어 있다.
본 연구에 사용된 변인 및 이에 대한 기초 통계자료는 다음의 <표9>와 <표 10>에 제시되어 있다. 소득변화를 종속변인으로 채택하는 대신, 이명박 정부 이후의 경제상황이 악화되기 전까지의 소득만을 선택하여 그 변화(d1_inc)를 채택하였다.
주요 분석 독립변인은 농업인 대학 교육과정 동안의 교육수행 과정에 대한 변인이다. 최종 모형에서는 통제변인들을 설정하였는데, 이는 영농 형태, 나이, 교육수준, 성별, 인터넷 사용여부 등이 이러한 통제변인으로 사용되었다. 또한, 지역을 전라도, 경기도, 충청도, 경상도, 강원도, 그리고 제주도의 6개 지역으로 분류하였다.
본 연구를 위해 총 145 표본을 전국적으로 수집하였다. 이 중 주요 변인인 소득에 대한 응답이 없는 18표본을 제외한 총 127개의 표본을 바탕으로 아래에서 제시되어 있듯이, 먼저 소득변화의 변화추세를 살펴보았다. <그림 2>를 보면, 전 지역(표본 전체)에 대하여 농업인 대학의 교육전후의 소득변화 추이를 살펴보면, 농업인 대학 교육이 소득증가를 가져오는 것으로 나타났다.
즉, 농업인 대학 교육을 받은 농업인에 대하여, 농업인 대학 교육이 농업인의 소득증가에 어떠한 영향을 미치는 지에 대해 i)(농업인 대학)지역별로 ii)(농업인 대학)과정별로 관찰되지 않는 특성을 고려하여 추정하였다.
마지막으로, 모형 3을 통해 지역적으로 농업인 개인적으로 통제된 상황 하에서 추정된 개인의 소득변화를 실제 주어진 표본의 개인 소득변화와 비교하였다. 비록 표본의 제한이 있다고는 하나, 여러 변인들을 통제한 환경상황에서 현재 주어진 농업인의 개인적 특성이 그대로 유지될 때, 추정되어지는 소득은 보다 표준화된다는 측면에서 현재의 표본에 현시된 농업인의 소득이 보다 과대하게 혹은 과소하게 나타나고 있는 지를 파악할 수 있다.

대상 데이터

(1970)의 표본수 결정방식을 이용하여 연구의 목적에 적합한 표본의 크기를 계산하였다⁵⁾. 이 연구에서는 이를 기초로 6,409명의 연구대상에서 5%의 유의수준을 유지하기 위하여 650명을 추출하여 설 문지를 우편으로 발송하여 회수하였다. 650개의 설문지 중 145개의 설문지가 회수되었다.
이 연구에서는 이를 기초로 6,409명의 연구대상에서 5%의 유의수준을 유지하기 위하여 650명을 추출하여 설 문지를 우편으로 발송하여 회수하였다. 650개의 설문지 중 145개의 설문지가 회수되었다. 이 145매의 설문지를 분석에 사용하였다.
650개의 설문지 중 145개의 설문지가 회수되었다. 이 145매의 설문지를 분석에 사용하였다. 그러나 세 가지 소득 중 2가지 이상의 소득에 대하여 응답하지 않은 설문지 18개를 제외한 127개 설문지를 소득증감비교분석과 다층모형 분석에 사용하였다.
이 145매의 설문지를 분석에 사용하였다. 그러나 세 가지 소득 중 2가지 이상의 소득에 대하여 응답하지 않은 설문지 18개를 제외한 127개 설문지를 소득증감비교분석과 다층모형 분석에 사용하였다.
본 연구를 위해 총 145 표본을 전국적으로 수집하였다. 이 중 주요 변인인 소득에 대한 응답이 없는 18표본을 제외한 총 127개의 표본을 바탕으로 아래에서 제시되어 있듯이, 먼저 소득변화의 변화추세를 살펴보았다.

이론/모형

자료: 강무섭 등, 1983; 곽영우, 김명수, 반상진 & 최준렬, 2003을 참고하여 작성.
자료: 곽영우, 김명수, 반상진 & 최준렬, 2003; 김흥주, 2001; 최청일, 2001을 참고하여 작성.
자료: Raudenbush & Bryk, 2002; 이성우, 윤성도, 박지영 & 민성희, 2006을 참고하여 작성.
이 연구의 목적을 달성하기 위하여 2008년도 전국 88개 농업인 대학, 153개 과정, 6,409명을 연구대상으로 표본의 대표성(representativeness of samples)을 유지하면서 중요한 변수에 대하여 한정된 범위의 표본을 추출하는 동질적 유의표집법(purposive sampling)을 적용하였다. 연구의 목적에 적합한 표본의 적정성(adequacy of samples)을 위하여 Luck et al.
연구의 목적에 적합한 표본의 적정성(adequacy of samples)을 위하여 Luck et al.(1970)의 표본수 결정방식을 이용하여 연구의 목적에 적합한 표본의 크기를 계산하였다⁵⁾. 이 연구에서는 이를 기초로 6,409명의 연구대상에서 5%의 유의수준을 유지하기 위하여 650명을 추출하여 설 문지를 우편으로 발송하여 회수하였다.

성능/효과

다층모형은 위계를 고려하지 않는 분석에 비하여 아래와 같은 장점을 가진다. 첫째, 개인수준에서의 회귀계수를 보다 효율적으로 추정할 수 있다. 둘째, 서로 다른 수준의 변수들 사이의 영향을 파악할 수 있다.
(1995)은 각 산업 내에 속한 노동자들의 소득에 대한 효과를 두 가지 수준에서 측정하였다. 즉, 노동자들 개개인을 대상으로 하여 독립변인인 학력수준이 노동임금에 대한 미치는 영향을 살펴본 결과 긍정적으로 관계를 가짐을 발견하였다. 그런 후, 산업별로 집단화 (aggregated)된 평균값을 통해, 거시적인 산업수준에서 교육의 효과가 소득에 미치는 영향을 분석한 결과, 미시적 수준의 결과분석과는 달리 산업의 교육수준이 높을수록 그 산업의 소득이 낮아지는 정반대의 결과를 얻게 되었다.
즉, 노동자들 개개인을 대상으로 하여 독립변인인 학력수준이 노동임금에 대한 미치는 영향을 살펴본 결과 긍정적으로 관계를 가짐을 발견하였다. 그런 후, 산업별로 집단화 (aggregated)된 평균값을 통해, 거시적인 산업수준에서 교육의 효과가 소득에 미치는 영향을 분석한 결과, 미시적 수준의 결과분석과는 달리 산업의 교육수준이 높을수록 그 산업의 소득이 낮아지는 정반대의 결과를 얻게 되었다. 이는 다시 말하면, 다음의 <표 6>과 같이 널리 알려진 로빈슨 효과(Robison effect)로 일컬어지는 생태학적 오류(ecological fallacy)가 발생하게 됨을 의미한다.
반면, 경기도의 경우 다른 지역에 비해 평균적으로 교육수행이 낮음에도 불구하고, 실제적으로 소득증가가 통제된 추정소득보다 높은 것으로 나타났다. 이는 농업인 대학 교육 이외의 요인이 소득증가에 긍정적으로 작용한 것으로 해석할 수 있다.

후속연구

이는 실제 표본에 보고된 소득변화가 개인이 가지고 특성에 비해 더욱 다양하게 일어나고 있음을 의미하는 것으로, 지역평균을 살펴보면 부(-)의 경우였던 강원도나 경상도의 경우 소득변화에 있어 각각 약 377만원과 100만원에 이르는 긍정적인(+) 방향으로 움직이고 있다. 따라서 개인이 가질 수 있는 수 많은 다른 요소들을 배제하고 선택된 변인만으로 통제할 경우, 농업인 대학 교육이 소득증가에 가져오는 효과에 대하여 보다 구조적인 분석이 가능하고, 향후 농업인 대학 교육에 대한 정책적 방향성을 담보할 수 있다.
또 보다 정확한 분석을 위하여는 농업인 대학에서 교육을 받는 개별 농업인이 이러한 자료를 축적하도록 하는 것이 필요하다. 농업인 개개인 수준에서의 정확한 자료의 축적이 이루어져야만, 다양한 분석이 가능할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	산업화과정에서 나타나는 인구이동의 전형적인 유형은 무엇인가?	선진국과 개발도상국을 불문하고 산업화과정에서 나타나는 인구이동의 전형적인 유형은 이촌향도(移村向都)다. 이러한 변화는 산업화에 따른 집적의 이익을 구현할 수 있는 도시의 성장과, 1차 산업인 농산업의 비중 감소에 따른 농촌의 쇠퇴로 귀결되는 것이 일반적이다.
	농업인 대학의 교육은 어떻게 분류할 수 있는가?	농업인 대학의 교육은 아래와 같이 일반 농업인 교육, 특수 농업인 교육, 절충형 농업인 교육으로 분류할 수 있다. 농업인 대학의 교육의 형태는 주로 특수 농업인 교육에 해당된다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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