농업기상재해 위험 관리를 위한 농장별 조기경보서비스의 비용편익 분석 Cost-benefit Analysis of a Farmstead-specific Early Warning Service for Agrometeorological Disaster Risk Management원문보기
본 연구에서는 농업기상재해 조기경보시스템의 전국 확대 구축을 위한 기초자료를 제시하고자, 조기경보서비스를 활용하는 농가를 대상으로 만족도를 조사하였고, 시범사업 추진에 따른 비용편익을 분석하였다. 설문에 참가한 농가는 조기경보서비스에 대해서 대체로 만족하였고 농사에 잘 활용한다고 응답하였다. 그리고 조기경보서비스에 대한 월간 지불의사금액은 평균 8,833원으로 조사되었다. 조기경보서비스가 전국으로 확대되어 시 군 농가의 50%가 6개월간 이용한다고 가정하면, 편익대비 비용의 비가 2.2로 분석되어 전국 확대를 위한 사업추진의 타당성이 높은 것으로 평가되었다.
본 연구에서는 농업기상재해 조기경보시스템의 전국 확대 구축을 위한 기초자료를 제시하고자, 조기경보서비스를 활용하는 농가를 대상으로 만족도를 조사하였고, 시범사업 추진에 따른 비용편익을 분석하였다. 설문에 참가한 농가는 조기경보서비스에 대해서 대체로 만족하였고 농사에 잘 활용한다고 응답하였다. 그리고 조기경보서비스에 대한 월간 지불의사금액은 평균 8,833원으로 조사되었다. 조기경보서비스가 전국으로 확대되어 시 군 농가의 50%가 6개월간 이용한다고 가정하면, 편익대비 비용의 비가 2.2로 분석되어 전국 확대를 위한 사업추진의 타당성이 높은 것으로 평가되었다.
This study aims to suggest the basics for the implementation of the farmstead-specific early warning system (FEWS) for weather risk management nationwide. A survey by questionnaire was conducted to examine farmer's response, and a cost-benefit analysis was made to examine the effect of the FEWS on t...
This study aims to suggest the basics for the implementation of the farmstead-specific early warning system (FEWS) for weather risk management nationwide. A survey by questionnaire was conducted to examine farmer's response, and a cost-benefit analysis was made to examine the effect of the FEWS on the economy. The farmers who volunteered to participate in this survey responded that they were generally satisfied with the FEWS, and that they used it well for farming. Willingness to pay (WTP) for the early warning service was estimated to be 8,833 KRW per month by survey respondents. If the early warning service is extended to nationwide and 50% of farmers use it for six months, then the ratio of benefit to cost will be 2.2, indicating that nationwide expansion of the FEWS is very feasible.
This study aims to suggest the basics for the implementation of the farmstead-specific early warning system (FEWS) for weather risk management nationwide. A survey by questionnaire was conducted to examine farmer's response, and a cost-benefit analysis was made to examine the effect of the FEWS on the economy. The farmers who volunteered to participate in this survey responded that they were generally satisfied with the FEWS, and that they used it well for farming. Willingness to pay (WTP) for the early warning service was estimated to be 8,833 KRW per month by survey respondents. If the early warning service is extended to nationwide and 50% of farmers use it for six months, then the ratio of benefit to cost will be 2.2, indicating that nationwide expansion of the FEWS is very feasible.
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문제 정의
3. A survey on the improvement of the farmstead-specific early warning service for weather risk management.(unit: farmhouse)
따라서 본 연구에서는 농가맞춤형 기상재해 조기경보서비스를 이용한 농업인의 반응과 비용편익 분석에 의한 경제성 평가를 통해 조기경보서비스의 전국 확대를 위한 사업화 추진에 요구되는 기초자료를 제시하고자 하였다.
본 연구에서는 농업기상재해 조기경보시스템의 전국 확대 구축을 위한 기초자료를 제시하고자, 조기경보서비스를 활용하는 농가를 대상으로 만족도를 조사하였고, 시범사업 추진에 따른 비용편익을 분석하였다. 설문에 참가한 농가는 조기경보서비스에 대해서 대체로 만족하였고 농사에 잘 활용한다고 응답하였다.
제안 방법
또한, 농업기상재해 조기경보서비스의 전국 확대에 따른 경제적 효과 분석을 위해서 조기경보서비스의 비용편익 분석(cost-benefit analysis 또는 benefit-cost analysis) 방법을 이용하여 사업추진의 타당성을 평가하였다. 조기경보서비스에 대한 지불의사금액(Willingness to pay; WTP)은 서비스를 활용하고 있는 농가의 설문조사로 파악하였고, 조기경보시스템 설치에 필요한 전산 H/W, 운영 S/W, 설치비용 등은 산학연 공동연구에서 시스템 통합 및 구축 분야에 참여하고 있는 산업체 공동연구자의 자문을 통해서 산정하였다.
본 연구는 농촌진흥청 국립농업과학원 농업과학기술 연구개발사업(과제번호: PJ01000701)의 지원에 의해 이루어진 것으로 “기후스마트농업의 실태진단과 과제” 연구 보고서(Jeong et al., 2016)에서 농업기상재해 조기경보시스템 부분에 관한 내용을 재분석하여 학술논문으로 제출하였다.
본 연구에서는 조기경보시스템의 분석 기간을 30년으로 설정하여 비용과 편익을 산정하였으며, Table 5는 시나리오 1을 기준으로 한 비용과 편익의 현금 흐름을 나타내었다. 사회적 할인율을 5.
이에 조기경보서비스를 활용하고 있는 농가를 대상으로 서비스 만족도를 조사하고, ‘농가맞춤형 기상재해 조기경보시스템 구축’ 산학연 공동연구를 수행하고 있는 산업체 전문가의 자문을 통해서 시스템 구축 비용을 산정하였다.
또한, 농업기상재해 조기경보서비스의 전국 확대에 따른 경제적 효과 분석을 위해서 조기경보서비스의 비용편익 분석(cost-benefit analysis 또는 benefit-cost analysis) 방법을 이용하여 사업추진의 타당성을 평가하였다. 조기경보서비스에 대한 지불의사금액(Willingness to pay; WTP)은 서비스를 활용하고 있는 농가의 설문조사로 파악하였고, 조기경보시스템 설치에 필요한 전산 H/W, 운영 S/W, 설치비용 등은 산학연 공동연구에서 시스템 통합 및 구축 분야에 참여하고 있는 산업체 공동연구자의 자문을 통해서 산정하였다.
농업기상재해 조기경보서비스에 대한 농업인의 이해도 증진과 현장 농업인의 의견 청취를 위해서 농업인, 지자체 담당공무원, 농업인 단체 등이 참석한 현장 연시를 2016년 5월 26일에 전남 광양시 다압면사무소에서 개최하였다. 현장 연시에 참여한 농가 중 조기경보서비스를 1년 이상 이용하고 있는 11개 농가를 대상으로 농업기상재해 조기경보서비스의 만족도와 활용도 및 개선점 등에 관한 설문조사를 일대일 면접방식으로 진행하였다.
대상 데이터
농업기상재해 조기경보서비스에 대한 농업인의 이해도 증진과 현장 농업인의 의견 청취를 위해서 농업인, 지자체 담당공무원, 농업인 단체 등이 참석한 현장 연시를 2016년 5월 26일에 전남 광양시 다압면사무소에서 개최하였다. 현장 연시에 참여한 농가 중 조기경보서비스를 1년 이상 이용하고 있는 11개 농가를 대상으로 농업기상재해 조기경보서비스의 만족도와 활용도 및 개선점 등에 관한 설문조사를 일대일 면접방식으로 진행하였다.
조기경보서비스를 통해 실제기상재해를 회피하거나 줄일 수 있었다고 응답한 농가는 8농가(72.7%)이며, 이중 각각 2가구(25%)가 ‘가뭄’, ‘냉해’, ‘기타(강우)’를 실제 피할 수 있었던 기상재해로 응답했다(Fig. 2).
성능/효과
9가구(90%)가 농업기상재해 조기경보서비스를 농사에 활용하는 편으로 응답하였으며, 조기경보서비스가 제공하는 각종 기상정보(일 최고기온, 최저기온, 일사량, 강수량, 풍속)를 전반적으로 골고루 활용하고 있는 것으로 조사되었다. 조기경보서비스를 통해 실제기상재해를 회피하거나 줄일 수 있었다고 응답한 농가는 8농가(72.
그리고 조기경보서비스가 전국으로 확대되어 시⋅군 농가 50%가 6개월간 본 서비스를 이용한다고 가정하면,편익의 PV는 10a당 2만 6,342원, 비용의 PV는 1만1,967원으로 나타나 순현재가치는 1만 4,375원이 되는 것으로 분석되었다.
그리고 조기경보서비스가 전국으로 확대되어 시⋅군 농가 50%가 6개월간 본 서비스를 이용한다고 가정하면,편익의 PV는 10a당 2만 6,342원, 비용의 PV는 1만1,967원으로 나타나 순현재가치는 1만 4,375원이 되는 것으로 분석되었다. 따라서 편익(B)대비 비용(C)의 비인 B/C ratio가 2.2로 나타나 사업의 타당성이 높은 것으로 나타났다. 하지만, 본 연구의 설문에 참여한 농가의 샘플이 적고 시스템 구축 비용을 전문가 자문을 통해서 산정한 관계로 결과 해석에 유의할 필요가 있다고 하겠다.
본 연구에서는 조기경보시스템의 분석 기간을 30년으로 설정하여 비용과 편익을 산정하였으며, Table 5는 시나리오 1을 기준으로 한 비용과 편익의 현금 흐름을 나타내었다. 사회적 할인율을 5.5%로 가정하여 순현재가치를 계산한 결과, 편익의 현재가치(Present Value, PV)는 단위면적당 2만 6,342원, 비용의 PV는1만 1,967원으로 나타나 순현재가치(Net Present Value, NPV)는 1만 4,375원이 되었다. 정부가 조기경보시스템의 초기 투자비를 100% 지원한다고 가정하여 재무적 분석을 하면, NPV는 단위면적당 2만 410원으로 분석되었다(Table 6).
5%로 가정하여 순현재가치를 계산한 결과, 편익의 현재가치(Present Value, PV)는 단위면적당 2만 6,342원, 비용의 PV는1만 1,967원으로 나타나 순현재가치(Net Present Value, NPV)는 1만 4,375원이 되었다. 정부가 조기경보시스템의 초기 투자비를 100% 지원한다고 가정하여 재무적 분석을 하면, NPV는 단위면적당 2만 410원으로 분석되었다(Table 6).
조기경보서비스가 전국으로 확대되어 시⋅군 농가의 50%가 6개월간 이용한다고 가정하면, 편익대비 비용의 비가 2.2로 분석되어 전국 확대를 위한 사업추진의 타당성이 높은 것으로 평가되었다.
조기경보서비스의 ‘지역 및 농장 맞춤형 기상정보’가 가장 만족스럽다는 응답이 4가구(40.0%)로 가장 높았으며, 이어 ‘생육기별 기상정보’가 만족스럽다는 응답이 2가구(20.0%)로 나타났다(Fig. 1).
현재 제공되고 있는 조기경보서비스에서 개선되어야 할 사항의 1순위는 여러 항목에 걸쳐 두루 나타났는데 ‘정보의 정확성 제고’, ‘보다 정교한 생육기의 구분’, ‘보다 적합한 관리대책의 제공’, ‘조기경보에 대응할 시설이나 농자재의 지원’ 등이 비교적 높은 비중(각각 2가구, 20%)으로 나타났다(Fig. 3).
후속연구
본 연구와 같이 모집단 크기가 클 때(2015년 기준전국 농가 수는 1,088,518), 신뢰수준 95%에서 오차한계 10%를 유지하려면 최소 96개의 표본이 필요한데, 본 연구는 표본수가 적음으로 인해 오차한계가 클 것으로 사료되며, 향후 이를 보완하는 추가 연구가 필요하다고 하겠다.
이는 위치기반서비스(Location- Based Service; LBS)의 응용사례 가운데 농업-기상-ICT (Information & Communication Technology) 간 융합기술에 의해 실용화한 첫 사례이며, 최종연도까지는 조기경보서비스의 전국 확대를 위한 시범 사업화 계획 및 표준설계가 수립될 것이다.
2로 나타나 사업의 타당성이 높은 것으로 나타났다. 하지만, 본 연구의 설문에 참여한 농가의 샘플이 적고 시스템 구축 비용을 전문가 자문을 통해서 산정한 관계로 결과 해석에 유의할 필요가 있다고 하겠다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
UNISDR에서 재해경감을 위한 정부 간의 협력을 유도하기 위해 채택한 2단계는 무엇인가?
국제연합(United Nation; UN)에서는 UNISDR(UN International Strategy for Disaster Reduction)를 설립하여 재해경감을 위한 정부 간의 협력을 유도하고 있다. UNISDR(2017)는 1단계로 예방과 준비에 의해서 위험가능성을 포착하고 이를 정량화하는 기술, 즉 조기경보체계(early warning system) 개발의 필요성을 강조한 Hyogo 실행계획(Hyogo Framework for Action 2005-2015)을 채택하였고, 2단계로 복합위험(Multi-Hazard)에 대한 조기경보체계 개발이 포함된 Sendai 기본계획(Sendai Framework for Disaster Risk Reduction 2015-2030)을 채택하여 재해위험 저감을 위한 국제적 공조를 강화하고 있다.
재해발생 여부와 규모를 결정하는 요인은 무엇인가?
재해발생 여부나 그 규모는 위험기상의 발생확률과 강도뿐 아니라 위험에 노출된 대상(공동체, 식물군락 등)의 취약성에 의해 결정된다(Yun et al., 2015).
농가 맞춤형 기상위험 관리기술의 핵심은 무엇인가?
, 2013). 이 기술의 핵심은 동일 시군구 내 위치와 장소(필지)에 따른 고도, 지형, 지표피복 등 국지공간특성에 맞게 기상청의 각종 정보(기상실황, 동네예보, 중기예보)를 상세화 한 것이다. 나아가 필지별로 재배중인 작물의 속성(작목-품종, 생육단계)을 미리 파악하여, 상세화 된 기상정보에 의해 알려진 위험기상이 실제 재배중인 작물에 어떤 피해를 입힐 것인지 농업기상학적 위험지수로 표현한 것이다. 이들 정보는 등록된 휴대폰과 인터넷을 통해 해당농가에게 전달되는데, 이때 위험회피 및 경감을 위해 해당농가에서 쓸 수 있는 관리대책도 함께 전달된다(Shim et al.
참고문헌 (7)
IPCC, 2011: Special report on managing the risks of extreme events and disasters to advance climate change adaptation, New York, Cambridge University Press, 582pp.
Jeong, H. K., Y. A. Lim, H. J. Lee, and C. G. Kim, 2016: Current status of climate-smart agriculture and policy directions (ISBN: 978-89-6013-968-8 93520), Korea Rural Economic Institute, 184pp. (In Korean)
Shim, K. M., Y. S. Kim, M. P. Jung, I. T. Choi, H. Kim, and K. K. Kang, 2017: Implementation of agrometeorological early warning system for weather risk management in South Korea. Journal of Climate Change Research 8(2), 171-175.
UNISDR, 2017: Sendai Framework for Disaster Risk Reduction 2015-2030, 35pp. (Available through the UNISDR Website at the following weblink: http://www.unisdr.org/files/43291_sendaiframeworkfordrren.pdf)
WMO, 2010: Guidelines on Early Warning Systems and Application of Nowcasting and Warning Operations. PWS-21, WMO / TD No. 1559, 22pp. (Available through the WMO Website at the following weblink: http://www.wmo.int/pages/prog/amp/pwsp/documents/PWS-21.pdf)
Yun J. I., S. O. Kim, J. H. Kim, and D. J. Kim, 2013: User-specific agrometeorological service to local farming community: A case study. Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology 15(4), 320-331. (in Korean with English abstract)
Yun J. I., S. O. Kim, K. M. Shim, and Y. S. Shin, 2015: A field-specific service for agrometeorological hazards early warning (ISBN 979-11-954603-0-493520), Korean Society of Agricultural and Forest Meteorology, 155pp. (In Korean)
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