[논문]한국 친환경농업의 공간적 확산 양상과 그 지리적 함의

현기순; 이금숙

doi:10.23841/egsk.2011.14.3.377

문제 정의

농업시장의 개방화에 따른 농업공간의 위축과 안전한 먹거리에 대한 소비자 수요의 증대 같은 최근의 상황은 친환경농업을 더욱 중요하게 부각시키고 있다. 본 연구는 2000년 이후 5년 동안 우리나라 친환경농업의 분포패턴을 파악하고 친환경농업의 공간적 차이를 야기시키는 지리적 요인과의 관계를 파악하기 위하여 농가 및 농가 경영주의 특성과 관련된 변수를 이용하여 다중회귀분석을 시행하였다.
본 연구의 목적은 우리나라 농업공간에 나타나는 변화의 공간적 특징을 파악하는 것이다. 특히 세계화에 따라 가속화되고 있는 농산물 시장개방과 함께 안전한 먹거리와 지속가능성에 대한 수요 증가에 따라 부상하고 있는 친환경농업의 공간적 확산 양상을 분석하고자 한다.
자료를 기준으로 지역의 총 농가에서 친환경농가가 차지하는 비중을 살펴보았다(표 1). 친환경농업의 공간적 특성을 파악하는 데 있어 친환경농업의 재배면적, 인증농가, 출하량, 실천농가 등을 지표로 이용할 수 있겠으나 본 연구에서는 자료구축이 용이한 친환경 실천농가를 기준으로 친환경농업의 공간변화를 파악하였다.
본 연구의 목적은 우리나라 농업공간에 나타나는 변화의 공간적 특징을 파악하는 것이다. 특히 세계화에 따라 가속화되고 있는 농산물 시장개방과 함께 안전한 먹거리와 지속가능성에 대한 수요 증가에 따라 부상하고 있는 친환경농업의 공간적 확산 양상을 분석하고자 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 우리나라 농가와 친환경농가의 공간적 분포 양상에 나타나는 변화를 분석하고, 특히 친환경농가의 공간적 특성을 파악하기 위하여 입지계수(LQ: Location Quotient)와 LISA(Local Indicator of Spatial Association)분석을 적용하였다.

제안 방법

전국의 248개 시·군·구를 대상으로 구축된 농가의 특성 및 농가 경영주의 특성과 관련된 22개 변수를 독립변수로 사용하였다. 구체적으로 농가의 특성과 관련된 독립변수는 컴퓨터 보유농가, 홈페이지 개설농가 등과 같은 농가정보화 현황과 관련된 변수, 농업관련 사업여부⁶⁾, 생산자 조직 참여여부, 시설농가, 영농승계자 동거여부 등을 사용하였고 농가 경영주의 특성과 관련된 독립변수는 경영주의 연령, 교육정도, 농사경력기간 등의 변수를 이용하였다.
분석모형 구성에 있어서는 농가의 특성 이외의 변수인 농가 경영주의 연령과 교육정도 등은 절대빈도에 추가적으로 전국농가대비 구성비율과 지역농가대비 구성비율을 독립변수에 포함시켜 농업지역 규모의 차이에서 비롯되는 영향력을 제거시켜 주면서 3개의 모델을 구성하였다(표 4). 독립변수의 설명변수가 다른 설명변수에 큰 영향을 주어 통계적 신뢰성을 떨어뜨리는 것을 통제하기 위해 다중공선성(Multicollinearity) 진단을 하였으며 변수선택 방법으로는 단계적방법(Stepwise method)을 적용하였다.
우리나라 친환경농업의 공간적 특성을 분석하기 위하여 먼저 우리나라 시군구의 친환경 농가수를 바탕으로 입지계수(Location Quotient)를 이용한 특화도 분석을 실시하였다. 다음 그림 3은 지역별 친환경 농가의 LQ 값을 지도화 한 것이다.
본 절에서는 지역마다 차이가 존재하는 친환경농업의 공간분포 패턴에 영향을 주는 요인을 알아보기 위해 다중회귀분석을 실시하였다. 우선 친환경농업의 공간분포는 친환경농가수를 기준으로 파악하였으므로 친환경농가수를 종속변수로 볼 때 이를 결정하는 독립변수는 여러가지 지역변수를 적용할 수 있으나, 본 연구에서는 농가를 단위로 분석하였기 때문에 농가의 특성과 관련된 변수들을 중심으로 분석하였다. 전국의 248개 시·군·구를 대상으로 구축된 농가의 특성 및 농가 경영주의 특성과 관련된 22개 변수를 독립변수로 사용하였다.
이러한 친환경농가의 분포에 공간적 자기상관(Spatial autocorrelation)이 있는지 여부를 파악하고, 공간적 집적의 양상을 탐색하기 위해 LISA(Local Indicatior of Spatial Association)⁴⁾ 분석을 실시하였다. 공간적 자기상관(Spatial autocorrelation)은 한 지역의 변수와 그 주변지역의 변수와의 상관관계를 의미하는 것으로 Global Moran’s I 값을 통하여 연구 지역 전체를 대상으로한 공간적 집중도 패턴을 검정할 수 있으며, Local Moran’s I_i를 이용한 LISA를 통하여 국지적 차원에서의 공간 연계성을 파악할 수 있다.
특히 세계화에 따라 가속화되고 있는 농산물 시장개방과 함께 안전한 먹거리와 지속가능성에 대한 수요 증가에 따라 부상하고 있는 친환경농업의 공간적 확산 양상을 분석하고자 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 우리나라 농가와 친환경농가의 공간적 분포 양상에 나타나는 변화를 분석하고, 특히 친환경농가의 공간적 특성을 파악하기 위하여 입지계수(LQ: Location Quotient)와 LISA(Local Indicator of Spatial Association)분석을 적용하였다. 특히 우리나라에서 친환경농업이 본격적으로 확산되기 시작한 것은 2000년대 들어서면서 나타나는 현상이므로 본 연구에서는 2000년과 2005년 사이의 변화 양상을 집중적으로 분석한다.
특히 변화가 큰 친환경농업의 공간적 특성을 파악하기 위해 먼저 2000년과 2005년의 전국의 친환경농가수³⁾자료를 기준으로 지역의 총 농가에서 친환경농가가 차지하는 비중을 살펴보았다(표 1). 친환경농업의 공간적 특성을 파악하는 데 있어 친환경농업의 재배면적, 인증농가, 출하량, 실천농가 등을 지표로 이용할 수 있겠으나 본 연구에서는 자료구축이 용이한 친환경 실천농가를 기준으로 친환경농업의 공간변화를 파악하였다.
이를 위하여 본 연구에서는 우리나라 농가와 친환경농가의 공간적 분포 양상에 나타나는 변화를 분석하고, 특히 친환경농가의 공간적 특성을 파악하기 위하여 입지계수(LQ: Location Quotient)와 LISA(Local Indicator of Spatial Association)분석을 적용하였다. 특히 우리나라에서 친환경농업이 본격적으로 확산되기 시작한 것은 2000년대 들어서면서 나타나는 현상이므로 본 연구에서는 2000년과 2005년 사이의 변화 양상을 집중적으로 분석한다.²⁾ 또한 다중회귀분석을 이용하여 친환경농가 분포에 작용하는 지리적 변수들과의 관계를 분석하였다.

대상 데이터

전국의 248개 시·군·구를 대상으로 구축된 농가의 특성 및 농가 경영주의 특성과 관련된 22개 변수를 독립변수로 사용하였다.

데이터처리

특히 우리나라에서 친환경농업이 본격적으로 확산되기 시작한 것은 2000년대 들어서면서 나타나는 현상이므로 본 연구에서는 2000년과 2005년 사이의 변화 양상을 집중적으로 분석한다.²⁾ 또한 다중회귀분석을 이용하여 친환경농가 분포에 작용하는 지리적 변수들과의 관계를 분석하였다.
전국 친환경농업의 공간분포 분석결과 수도권, 호남권, 경상권, 충청권 등의 특정 시·군 지역에 집중 분포하는 경향이 있다. 본 절에서는 지역마다 차이가 존재하는 친환경농업의 공간분포 패턴에 영향을 주는 요인을 알아보기 위해 다중회귀분석을 실시하였다. 우선 친환경농업의 공간분포는 친환경농가수를 기준으로 파악하였으므로 친환경농가수를 종속변수로 볼 때 이를 결정하는 독립변수는 여러가지 지역변수를 적용할 수 있으나, 본 연구에서는 농가를 단위로 분석하였기 때문에 농가의 특성과 관련된 변수들을 중심으로 분석하였다.

이론/모형

분석모형 구성에 있어서는 농가의 특성 이외의 변수인 농가 경영주의 연령과 교육정도 등은 절대빈도에 추가적으로 전국농가대비 구성비율과 지역농가대비 구성비율을 독립변수에 포함시켜 농업지역 규모의 차이에서 비롯되는 영향력을 제거시켜 주면서 3개의 모델을 구성하였다(표 4). 독립변수의 설명변수가 다른 설명변수에 큰 영향을 주어 통계적 신뢰성을 떨어뜨리는 것을 통제하기 위해 다중공선성(Multicollinearity) 진단을 하였으며 변수선택 방법으로는 단계적방법(Stepwise method)을 적용하였다.

성능/효과

오히려 교육수준이 낮은 농가에서 새로운 농업기술과 정보를 받아들이는데 적극적일 수 있음으로 효과적인 친환경농업 교육 프로그램을 통해 친환경농업 집적지역 확대에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 농가 경영주 연령이 60대 이상인 농가의 절대 수 및 전국 60대 이상 농가대비 개별지역 60대 이상 농가의 비율이 높은 지역에서 친환경농업이 집적되고 있다는 사실은 친환경농업이 농촌인구 감소 및 노령화 등으로 인해 위축되고 있는 농업공간에 활력을 불어넣을 수 있는 방안이 될 수 있다는 것을 보여준다. 즉, 노령인구가 친환경농업을 실천하는 리더로서 부족한 농업 인력의 중심축 역할을 하면서 친환경농업이 노령화 사회의 새로운 대안으로 제시될 수 있다는 것이다.
모델1의 경우에 60대 이상인 농가수가 많은 지역일수록 친환경농업의 공간분포에 많은 영향을 미치는 것으로 나타나는 반면, 농가 경영주의 교육수준이 고졸이상의 농가가 많은 지역일 경우에는 친환경농업의 공간적 집적에 부(-)의 상관관계를 갖는 것으로 나타난다. 모델 2의 경우에는 홈페이지 개설 농가수에 더하여 농업지역 정보화 수준의 지표가 되는 컴퓨터 보유 농가수가 정(+)의 상관관계를 가지면서 친환경농업의 공간분포에 영향을 미치고 있는 것으로 나타났으며, 지역농가 대비 고졸이상의 농가비율은 부(-)의 상관관계를 나타내고 있다. 지역농가의 교육수준과 연령층을 전국 수준과 비교한 비율을 변수로 사용한 모형 3의 경우에서도 고졸이상 농가비율은 친환경농업의 공간적 집적에 부(-)의 상관관계를 갖는 것으로 나타났으며 60대 이상 농가의 비율은 정(+)의 상관관계를 갖는 것으로 나타났다.
분석결과 3개의 모델에서 유의확률(p-value) 값이 모두 0.05 이하로 변수의 이분산성이 존재하였고 수정결정계수(Adjusted-R²)은 모든 모델에서 최종적으로 선택된 4개의 독립변수가 종속변수 전체 변이 가운데 약 50%를 설명하고 있다. 설정한 3개의 모델은 공통적으로 농가의 정보화수준을 보여주는 홈페이지 개설 농가수와 농업관련 사업의 경영농가가 많은 지역일수록 친환경농업이 집적된 공간분포를 나타내는 것을 보여주고 있다.
05 이하로 변수의 이분산성이 존재하였고 수정결정계수(Adjusted-R²)은 모든 모델에서 최종적으로 선택된 4개의 독립변수가 종속변수 전체 변이 가운데 약 50%를 설명하고 있다. 설정한 3개의 모델은 공통적으로 농가의 정보화수준을 보여주는 홈페이지 개설 농가수와 농업관련 사업의 경영농가가 많은 지역일수록 친환경농업이 집적된 공간분포를 나타내는 것을 보여주고 있다.
이상의 3개의 모델에 대한 분석결과를 종합하면 친환경농업의 공간분포에 긍정적인 영향을 미치는 요인은 농가의 정보화 수준, 농가의 사업여부, 경영주 연령이 60대 이상인 경우로 알 수 있다. 결국 우리나라의 친환경농업은 유통분야의 정보화를 바탕으로 성장하고 있으며 농가 경영소득 향상에 대한 의지는 친환경농업의 실천을 유도하고 있다고 이해된다.
모델 2의 경우에는 홈페이지 개설 농가수에 더하여 농업지역 정보화 수준의 지표가 되는 컴퓨터 보유 농가수가 정(+)의 상관관계를 가지면서 친환경농업의 공간분포에 영향을 미치고 있는 것으로 나타났으며, 지역농가 대비 고졸이상의 농가비율은 부(-)의 상관관계를 나타내고 있다. 지역농가의 교육수준과 연령층을 전국 수준과 비교한 비율을 변수로 사용한 모형 3의 경우에서도 고졸이상 농가비율은 친환경농업의 공간적 집적에 부(-)의 상관관계를 갖는 것으로 나타났으며 60대 이상 농가의 비율은 정(+)의 상관관계를 갖는 것으로 나타났다.

후속연구

다만 본 연구는 통계자료 이용과 모형적용의 용이성 등을 이유로 친환경농업 공간의 확산에 영향을 미치는 요인으로 농가 경영주나 농가의 특성만을 고려하였으므로 친환경농업 집적지역의 특징을 보다 정교하게 살펴보는데 한계가 있다. 그러나 전국을 시·군구 단위로 세분화하여 친환경농업 공간의 변화를 분석함으로써 최근의 사회적 현안에 대응하는 친환경농업이 우리나라 전역으로 확대될 가능성을 검토했다는 점에서 의의가 있다고 본다.
특히 우리나라 친환경농업¹⁾을 확산시키는 동인으로 작용하면서 앞으로 우리나라 농업공간에 많은 변화를 이끌어 나갈 것으로 예측할 수 있다. 따라서 이러한 농업공간의 변화와 친환경농업의 공간적 확산 양상을 파악하여 우리나라 농업의 변화 양상을 정확히 이해하고, 이러한 변화와 관련된 지리적 변수들과의 관계 및 그 지리적 함의를 파악하여 우리나라 농업과 친환경농업의 생산 공간을 보다 바람직한 방향으로 변화시켜나가기 위한 계획과 정책수립이 이루어져 나가야 할 것이다.
이러한 결과는 비록 소득수준의 향상과 함께 안전하고 고품질의 농산물에 대한 수요가 증가하고는 있으나 농업 생산 공간에서 농가의 교육수준은 친환경 농업을 실천하고자 하는 의지와는 관련이 없음을 시사한다. 오히려 교육수준이 낮은 농가에서 새로운 농업기술과 정보를 받아들이는데 적극적일 수 있음으로 효과적인 친환경농업 교육 프로그램을 통해 친환경농업 집적지역 확대에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 농가 경영주 연령이 60대 이상인 농가의 절대 수 및 전국 60대 이상 농가대비 개별지역 60대 이상 농가의 비율이 높은 지역에서 친환경농업이 집적되고 있다는 사실은 친환경농업이 농촌인구 감소 및 노령화 등으로 인해 위축되고 있는 농업공간에 활력을 불어넣을 수 있는 방안이 될 수 있다는 것을 보여준다.

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	우리나라 농업은 어떤 구조적 문제를 안고 있나요?	우리나라 농업은 국토면적이 좁고 지가가 높아 영농규모가 상대적으로 적고, 고도의 화학비료와 살충제 사용으로 농산물 단위 생산비가 높으며, 농촌인구의 노령화 등과 같은 구조적 문제를 안고 있다(곽노성, 2001). 이러한 상태에서 1993년 우루과이라운드(UR)가 타결되고 1995년 세계무역기구(World Trade Organization: WTO)체제가 출범한 이후 DDA협상, FTA 등 다양한 시장개방 상황에 노출되면서 우리나라에서 생산되는 대부분의 농산물이 국내·외 시장에서 가격 경쟁력을 갖기 어려운 실정이기에 우리 농산물의 경쟁력을 확보하기 위한 방안 모색이 절실한 상황이다(이금숙·최훈, 2002; 이금숙, 2002).
	공간적 자기상관은 무엇을 의미하나요?	이러한 친환경농가의 분포에 공간적 자기상관(Spatial autocorrelation)이 있는지 여부를 파악하고, 공간적 집적의 양상을 탐색하기 위해 LISA(Local Indicatior of Spatial Association)4) 분석을 실시하였다. 공간적 자기상관(Spatial autocorrelation)은 한 지역의 변수와 그 주변지역의 변수와의 상관관계를 의미하는 것으로 Global Moran’s I 값을 통하여 연구 지역 전체를 대상으로한 공간적 집중도 패턴을 검정할 수 있으며, Local Moran’s Ii를 이용한 LISA를 통하여 국지적 차원에서의 공간 연계성을 파악할 수 있다. Local Moran’s Ii의 경우 특정 지역의 값이 인접한 주변 지역들이 갖는 값의 가중 평균값과 유사하면 정(+)의 자기상관에 있는 것으로, 반대면 부(-)의 자기 상관으로 검정한다(김동현·임업, 2010: 221).
	Local Indicatior of Spatial Association분석을 이용하여 특정지역의 무엇을 검정 할 수 있으며, 개별지역에서 무엇을 찾을 수 있습니까?	Local Moran’s Ii의 경우 특정 지역의 값이 인접한 주변 지역들이 갖는 값의 가중 평균값과 유사하면 정(+)의 자기상관에 있는 것으로, 반대면 부(-)의 자기 상관으로 검정한다(김동현·임업, 2010: 221). 따라서 LISA를 이용하여 특정 지역 주변에 유사한 값을 갖는 공간적 군집의 유의성을 검정할 수 있으며, 개별지역에서 한 변수의 공간적 자기상관이 높게 나타나는 지역인 hot spots 을 찾을 수 있다(Getis & Ord, 1992; Anselin, 1995).

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