[논문]청년농업인의 거주지역 선택 결정요인

황정임; 최윤지; 최정신; 정용경

doi:10.12653/jecd.2019.26.4.0181

청년농업인의 거주지역 선택 결정요인
Factors Influencing Young Farmers' Residential Location 원문보기

농촌지도와 개발 = Journal of agricultural extension & community development, v.26 no.4, 2019년, pp.181 - 191

황정임 (농촌진흥청 국립농업과학원) , 최윤지 (농촌진흥청 국립농업과학원) , 최정신 (농촌진흥청 국립농업과학원) , 정용경 (농촌진흥청 국립농업과학원)

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this study is to identify the characteristics of young farmers' residential location characteristics. Based on residential location theory and previous studies on the stated preference for residential environment of young farmers, this study develops a spatial econometrics model using housing and neighborhood variables, accessibility variables, natural environment variables and farm economics and management variables. The findings suggest that the higher rate of young farmers has a positive relationship with higher population density, higher housing price, closer distance to city centers and Eup districts compared to Myeon districts. In addition, areas which have higher rate of farmers with high sales and growing certain crops such as fruits and vegetables are revealed to have higher rate of young farmers. This study presents that maintaining rural vitality is also crucial for attracting young farmers to rural areas and remaining them in the farm as active agricultural workforce.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

김정섭, 신소희, & 구본경(2018)의 연구에서는 청년들이 지역을 탐색할 때 정착 기반, 지원 정책의 유무 등 구체적 조건보다 준거집단으로 삼을 만한 이주 선배 청년이나 관심사가 유사한 커뮤니티가 있는지를 더 중요하게 여긴다고 보고한 바 있다. 농림어업총조사 자료를 통해 이를 직접적으로 확인하기는 불가하기 때문에, 생산자조직 참여농가의 비율을 통해 간접적으로 생산자 커뮤니티의 활성화 정도 등의 영향력을 확인하고자 하였다. 마지막으로는 행정구역 더미 변인을 활용하여, 청년농업인이 선호하는 지역을 읍면동 수준에서 확인한다.
본 연구의 구성은 다음과 같다. 먼저 거주지 선택과 관련한 대표적인 이론인 주거입지이론(residential location theory)에 대해 고찰한다. 아울러 귀농⋅귀촌인 혹은 청년농업인들이 선호하는 거주지역과 관련된 선행 연구사례들을 종합적으로 살펴본다.
본 연구는 청년농업인의 급격한 감소를 배경으로, 청년농업인 비율이 높은 지역의 특성을 읍면동 단위에서 분석하였다. 분석결과 청년농업인은 인구밀도가 높고, 주택 가격이 높은 지역, 도심지와의 거리가 가까운 지역, 면 지역보다 읍 지역을 선호하는 것으로 나타났다.
청년농업인들이 선호하는 거주지역의 특성을 분석한 선행연구가 부족한 우리나라의 현실을 고려할 때, 본 연구의 관점과 접근방법은 뚜렷한 차별성을 갖는다. 본 연구는 청년농업인의 농업경영 지원에 초점을 맞춘 기존의 정책에 더해 주거환경적 측면의 지원방향을 모색하는데에 시사점을 제공할 수 있을 것이다.
민간에서 제공하는 자료는 한국체인스토어협회에서 구축해서 판매하고 있는 유통업체연감이 유일하다. 이 자료는 대형판매시설인 백화점 및 대형마트와 주거지 간의 평균적인 거리를 통제하기 위해서 활용하였다. 읍면동 단위에서 분석되는 만큼, 변인들은 읍면동의 평균값을 기반으로 구축되었다.

가설 설정

SEM은 종속변인의 공간적 의존도는 오차항에 존재한다고 가정하며, 이를 수식으로 나타내면 수식 (2)와 같다. 여기서 λ는 수량적(scalar) 공간 오차 계수이다.

제안 방법

지역 간 청년농업인 분포의 체계적인 비교를 위해서 읍면동별 전체 농가수 대비 청년경영주 농가수를 적용한다. 독립변인은 자료구득 상의 제약을 고려하는 동시에 선행연구를 참조하여 선정한다. 이에, 독립변인의 선택에는 청년농업인의 생애주기적 특성과 직업적 특성을 동시에 고려한다.
농림어업총조사 자료를 통해 이를 직접적으로 확인하기는 불가하기 때문에, 생산자조직 참여농가의 비율을 통해 간접적으로 생산자 커뮤니티의 활성화 정도 등의 영향력을 확인하고자 하였다. 마지막으로는 행정구역 더미 변인을 활용하여, 청년농업인이 선호하는 지역을 읍면동 수준에서 확인한다.
먼저 개별 변인들의 시설의 위치를 점 자료(point data)로 추출한 후, 해당 시설의 위치로 부터 전 분석대상지(2,308개의 읍면동)까지의 거리(유클리디언 거리 기준)를 100×100m의 셀 단위에서 계산한다.
먼저 주택⋅근린 특성에 있어서는 주택 가격, 주택 건축년도, 인구밀도를 변인으로 사용한다.
본 연구는 청년농업인의 정착과 관련하여 주거입지이론을 적용하여 조명하였다는 점에서 영농정착에 초점을 맞춘 기존 연구들과 차별성을 지닌다. 한편, 주거입지이론 관점에서는 지역의 농업경제⋅경영 특성을 고려하였다는 점에서 기여도를 찾을 수 있다.
아울러 귀농⋅귀촌인 혹은 청년농업인들이 선호하는 거주지역과 관련된 선행 연구사례들을 종합적으로 살펴본다.
모형의 선택은 집계자료의 특성에 근거한다. 이 연구에서 적용하는 종속변인은 청년농업인 비율이다. 읍면동 단위 청년농업인의 비율에서 공간적 의존성(spatial dependency)이 발생하게 되면, 전통적인 회귀분석모형인 OLS(ordinary least square)는 최량선형불편추정량(BLUE, best linear unbiased estimator)을 제공할 수 없다.
아울러 귀농⋅귀촌인 혹은 청년농업인들이 선호하는 거주지역과 관련된 선행 연구사례들을 종합적으로 살펴본다. 집계자료의 특성을 고려하여 적합한 회귀분석모형을 구축하고, 전국의 농촌을 대상으로 청년농업인이 거주하고 있는 주거환경 특성을 실증분석한다. 마지막으로 분석결과를 요약하고, 청년농업인을 위한 주거환경 조성에 대한 정책 방향에 대해 제언한다.
회귀분석의 종속변인은 전체 농가 중 40세 미만 청년이 경영주인 농가의 비율이다. 지역 간 청년농업인 분포의 체계적인 비교를 위해서 읍면동별 전체 농가수 대비 청년경영주 농가수를 적용한다.

대상 데이터

본 연구의 분석 단위는 읍면동이다. 이는 공간적으로 가장 미시적인 수준에서 다양한 통계자료가 제공되는 단위가 읍면동이기 때문이다.
지금까지의 논의를 통해 구축된 변인들은 <표 1>과 같다. 분석의 기준년도는 2015년이며, 청년농업인이 거주하는 전국의 2,308개의 읍면동이 분석의 대상이다. <표 1>의 자료출처에서 확인할 수 있듯이, 변인 구축에 활용된 자료의 대부분은 국가에서 공식적으로 구축및 제공되는 자료들이다.

데이터처리

SLM과 동일하게 SEM도 λ의 통계적 유의성 검정을 통해 공간적 의존성의 영향을 확인할 수 있다.

이론/모형

이에 본 연구에서는 가장 대표적인 거리가중행렬인 역거리가중행렬(inverse distance weight)을 적용한다. 분석에는 다양한 통계패키지 중 무료로 접근이 가능한 GeoDa 1.14를 활용하였다.
여러 독립변인들 중 접근성 특성 변인들은 ArcGIS 9.6.1의 공간분석 도구를 활용하여 구축되었다. 먼저 개별 변인들의 시설의 위치를 점 자료(point data)로 추출한 후, 해당 시설의 위치로 부터 전 분석대상지(2,308개의 읍면동)까지의 거리(유클리디언 거리 기준)를 100×100m의 셀 단위에서 계산한다.
공간계량경제모형은 공간적 의존성을 회귀모형에 적극적으로 반영하는 기법으로서 지금까지 다양한 모형들이 개발되고 있다(LeSage, 1999). 이 연구는 가장 대표적인 선형의 공간계량경제 모형인 Spatial Lag Model(SLM)과 Spatial Error Model(SEM)을 이용한다. 두 모형은 공간적 의존성을 모형에 반영한다는 점에서는 동일하지만, 공간적 의존성의 통제 방법에 있어서 차이가 존재한다.
따라서 인접성의 기준보다는 거리 기준의 가중행렬이 적합하다. 이에 본 연구에서는 가장 대표적인 거리가중행렬인 역거리가중행렬(inverse distance weight)을 적용한다. 분석에는 다양한 통계패키지 중 무료로 접근이 가능한 GeoDa 1.
따라서 공간적 의존성 혹은 상관성을 고려할 수 없는 OLS의 결과는 모수추정의 신뢰성에 심각한 문제를 발생시킬 수 있다(Anselin, 1995). 이에, 공간적 의존성을 고려할 수 있는 공간계량 경제모형(spatial econometrics model)을 활용한다.

성능/효과

가장 일반적으로 활용되는 global Moran’s I를 통해서 청년농업인 비율의 공간적 의존성을 분석한 결과, Moran’s I는 0.4722(p<0.01)로 나타났다.
긍정적인 측면에서 우리나라 청년농업인의 주거지 선택에 가장 큰 영향을 미친 변인은 ‘인구밀도’와 ‘고소득농가 비율’이 었다.
지역의 농가수와 농산업체 종사자수는 청년농업인의 거주지 선택을 유인하지 못하는 것으로 나타났다. 농가수가 많은 지역이라고 해서 더 많은 청년농업인들을 유인하는 것은 아닌 것으로 분석되었으며, 농산업체 종사자수는 청년농업인 비율과 유의미한 관련성이 없었다. 이론적인 관점에서 보자면, 농업의 집적지일수록 농업기술이나 정보의 전수에 유리하고, 6차산업화 등을 통한 농산업의 활성화에 유리한 까닭에 청년농업인들을 유인할 수 있는 요인으로 고려할 수 있다.
농업경제⋅경영 특성 중에서는, 현재 지역이 보유하고 있는 농가수가 지속적인 후계 인력의 유입을 담보하지 못하고 있음을 확인할 수 있었다.
마지막으로 행정구역 구분 변인에서 면 지역 대비 읍 지역일수록 청년농업인 비율이 높은 것으로 나타났다. 동지역의 통계적 유의성은 낮게 나타나, 행정구역 더미에서 유의미한 지역은 읍 지역으로 한정된다.
먼저, 주택⋅근린 특성에서 주택 가격은 청년농업인 비율과정(+)의 관계를 나타냈다.
주택 건축년도는 청년농업인의 주거지에 영향력을 보이지 못하는 것으로 나타났다. 반면, 청년농업인들은 상대적으로 높은 인구밀도를 가진 지역을 선호하는 것으로 드러났다. 인구밀도가 높은 농촌일수록 다양한 생활서비스를 제공받기에 유리하고, 빈집 등 농촌의 주거지 축소문제로부터 상대적으로 자유로울 수 있는 등의 장점으로 인해 인구밀도가 높은 농촌지역을 선호하는 것으로 풀이할 수 있다(김현중, & 정일훈, 2017).
본 연구는 청년농업인의 급격한 감소를 배경으로, 청년농업인 비율이 높은 지역의 특성을 읍면동 단위에서 분석하였다. 분석결과 청년농업인은 인구밀도가 높고, 주택 가격이 높은 지역, 도심지와의 거리가 가까운 지역, 면 지역보다 읍 지역을 선호하는 것으로 나타났다. 이는 지역의 활력과 다양한 기회에의 접근성이 비교적 열려 있고, 주택및 근린의 질이 양호한 지역에 대해 청년농업인들이 선호를 나타냄을 시사한다.
따라서 독립변인들 간의 다중공선성 문제는 발생하지 않았다고 평가할 수 있다. 분석에 활용된 세 가지의 회귀분석 모형 중에서는 SEM의 설명력이 가장 높았다. SEM의 R²는 0.
고소득 농가 비율이 높은 지역일수록 청년농업인들에게 고소득 창출에 대한 높은 기대를 갖도록 하여 이들 지역을 선호하는 결과를 보인 것으로 풀이할 수 있다. 소득과 밀접한 관계를 지니는 작목 선택에 있어서, 청년농업인들은 채소, 과수, 축산 농가 비율이 높은 지역을 선호한 반면, 특용작물 농가가 많은 지역들은 선호하지 않는 것으로 드러났다. 작목과 청년농업인의 주거 선호 간의 관련성에 대해서는 다양한 해석이 가능하다.
이상의 분석결과는 대도시와 직접적으로 근접해있지 않더라도 자족성을 담보할 수 있는 일정 수준 이상의 인구밀도와 양호한 주택및 근린 환경의 중요성과 함께, 안정적인 농업소득, 더불어 농업 외 일자리나 소득 창출 기회가 청년농업인의 유입에 있어 유의미한 요인이 됨을 시사한다. 앞서 언급한 국외 선행연구에서도 도시나 부유한 지역에의 우수한 접근성, 그로 인한 일자리 기회는 청년들을 유인하는 주된 요인으로 강조되고 있었다(Aldanondo Ochoa, Casanovas Oliva, & Almansa Sáez, 2007; Bjarnason, & Thorlindsson, 2006 ; Cavicchioli, Bertoni, & Pretolani, 2018; May, Arancibia, Behrendt, & Adams, 2019).
농업경제⋅경영 특성 중에서는, 현재 지역이 보유하고 있는 농가수가 지속적인 후계 인력의 유입을 담보하지 못하고 있음을 확인할 수 있었다. 전업농가의 비율은 청년농업인의 비율과 음(-) 의 관계를 지니는 것으로 나타났으며, 농업관련사업 참여농가의 비율에서도 동일한 결과를 보였다. 이는 농업이나 관련 사업이 아닌, 농업 이외의 일자리나 소득 창출 기회에 대한 청년농업인들의 선호도를 나타내는 것으로 해석할 수 있다.
지역의 농업경제⋅경영 특성이 청년농업인의 주거지의 선택에 미친 영향력은 흥미롭다. 지역의 농가수와 농산업체 종사자수는 청년농업인의 거주지 선택을 유인하지 못하는 것으로 나타났다. 농가수가 많은 지역이라고 해서 더 많은 청년농업인들을 유인하는 것은 아닌 것으로 분석되었으며, 농산업체 종사자수는 청년농업인 비율과 유의미한 관련성이 없었다.
도심지에서 제공되는 다양한 편의서비스에 대한 청년농업인들의 선호를 반영한 결과라 할 수 있다. 청년농업인의 생애주기상 학령기 자녀와 함께 거주할 가능성을 고려하여 포함한 초등학교와의 거리 변인에 대해서는 거리가 먼 지역을 선호하는 것으로 나타났다. 즉, 본 분석결과에서는 초등학교 서비스가 청년농업인의 주거지 선택에 실질적인 영향을 미치지 못하는 것으로 볼 수 있다⁵⁾.
특히, 공간적 의존성의 통계적 유의도를 나타내는 λ와 ρ의 결과에서도 SEM의 우수한 설명력이 확인되었다.
기타 대도시와의 거리, 대형판매시설과의 거리, 고속도로 IC와의 거리는 청년농업인의 주거지 선택에 영향을 미치지 못하였다. 한편, 표고, 경사 등 자연환경 특성은 청년농업인의 거주지 선택에 유의미한 영향력을 끼치지 못하는 것으로 나타났다.

후속연구

집계자료의 특성을 고려하여 적합한 회귀분석모형을 구축하고, 전국의 농촌을 대상으로 청년농업인이 거주하고 있는 주거환경 특성을 실증분석한다. 마지막으로 분석결과를 요약하고, 청년농업인을 위한 주거환경 조성에 대한 정책 방향에 대해 제언한다.
본 연구에서 개인 또는 가구 특성을 회귀분석 모형에 반영하지 못한 것은 주요한 한계점으로 지적될 수 있다. 또한, 단년도의 분석결과에 의존하여 보다 일반화된 결과를 제공하는 못한 점 역시 한계라 할 수 있다.
거주지를 결정함에 있어서는 이처럼 주택이나 근린, 자연환경 특성에 대한 개인의 선호뿐만 아니라, 직장과의 지리적 위치 관계, 가족 구성, 생애주기 등 다양한 요인들이 영향을 미치게 된다. 본 연구의 대상인 청년농업인의 경우에도 주거선택의 기본적인 요소들은 동일하게 적용될 수 있을 것이다. 그렇지만 선행연구에서 강조한 ‘직장과의 관계’는 ‘농업’이라는 특수성으로 인해 다소 다른 양상을 나타낼 것으로 예상된다.
이들 작목들이 청년농업인들의 선호도를 직접적으로 반영할 것일 수도 있으며, 이들 작목들을 재배하는 지역적인 특성들이 청년농업인들의 주거에 영향을 미쳤을 수도 있다. 이러한 분석 결과는 청년농업인들의 거주지 선택과 작목 간에 밀접한 관련성이 있음을 시사하는 것으로서, 향후 작목 유형의 관점에서 청년농업인들의 거주지역을 세부적으로 탐색할 필요도 있을 것이다. 한편, 생산자조직 참여농가 비율 변인에서는 유의미한 영향력을 확인하지 못했다
또한, 단년도의 분석결과에 의존하여 보다 일반화된 결과를 제공하는 못한 점 역시 한계라 할 수 있다. 후속 연구를 통해 거시적인 모형과 미시적인 모형을 동시에 고려할 수 있는 다계층 모형(multi-level model)을 적용하거나, 다양한 지역과 시점을 대상으로 청년농업인의 주거환경적 특성을 탐색한다면 보다 풍성한 시사점을 얻을 수 있을 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	주거입지란?	주거입지란 주거지로서의 유용성을 분석하는 것 또는 주거장소 그 자체를 의미하는 것으로서, 대표적인 이론으로 생태학적접근과 경제학적 접근이 있다. 도시생태학자들은 자연 생태계에서와 같이 생물들 간의 침입, 계승, 분화 등의 과정으로 주거입지의 공간적 패턴이 변화되는 과정을 설명하고자 한 반면, 도시경제학자들은 의사결정주체의 합리성 가정에 근거하여 개별 가구가 효용을 극대화하는 방향으로 주거입지가 결정되는 것으로 간주한다(이창효, 2012; 이호병, 2004).
	주거입지를 분석하기 위한 대표적인 이론은?	주거입지란 주거지로서의 유용성을 분석하는 것 또는 주거장소 그 자체를 의미하는 것으로서, 대표적인 이론으로 생태학적접근과 경제학적 접근이 있다. 도시생태학자들은 자연 생태계에서와 같이 생물들 간의 침입, 계승, 분화 등의 과정으로 주거입지의 공간적 패턴이 변화되는 과정을 설명하고자 한 반면, 도시경제학자들은 의사결정주체의 합리성 가정에 근거하여 개별 가구가 효용을 극대화하는 방향으로 주거입지가 결정되는 것으로 간주한다(이창효, 2012; 이호병, 2004).
	청년농업인의 정착 과정에서 주로 느끼는 어려움은?	청년농업인의 정착 과정에서 승계농과 귀농⋅귀촌한 경우의 경험은 사뭇 다른 것으로 보고되고 있다(마상진, 정은미, & 김경인,2017). 창농 초기 시점에서 승계농은 ‘가족의 이해’를 어려움으로 꼽은 비율이 상대적으로 더 높았으나, 신규농은 ‘경영자금확보’나 ‘농지 확보’의 어려움을 호소한 비율이 더 높았다. 삼선복지재단(2015)의 연구에서는 귀농⋅귀촌한 청년의 경우 주거, 일자리, 자금 등 기본적인 삶의 기반이 부족하다는 점에서 더욱어려움을 겪는다고 했다. 그런데 청년농업인이 일단 정착한 이후의 결과를 살펴보면, 설비자금, 경영자금 등 자본 측면의 어려움이나 힘든 노동으로 인한 애로사항 못지않게 ‘생활여건 불편’의비율도 상당히 높은 수준(34.

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저자의 다른 논문 :

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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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