[논문]가구 특성에 따른 김치 소비량 차이에 관한 연구

박성훈

doi:10.7318/kjfc/2019.34.2.159

[국내논문] 가구 특성에 따른 김치 소비량 차이에 관한 연구
A Study on the Differences of Kimchi Consumption according to Household Characteristics 원문보기

韓國食生活文化學會誌 = Journal of the Korean Society of Food Culture, v.34 no.2, 2019년, pp.159 - 167

박성훈 (세계김치연구소)

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this study is to provide basic information to improve understanding of contemporary kimchi culture in Korea. Many Koreans are now purchasing kimchi at markets, while the proportion of self-preparation is gradually decreasing. This commodification tendency of kimchi is considered to be associated with changes in consumer's behavior and attitude. In this study, a linear regression and a logistic regression model were used to identify relationships between kimchi consumption behavior and household characteristics. The results showed that the probability of kimjang activity was positively related with family size, possession of a kimchi refrigerator, self-preparation practice, and the intensity of sharing behavior. I also found that kimchi consumption volume per capita of 'purchasing' household was greater than that of 'self-preparing ' or 'sharing-dependent' households, and that the number of family members was inversely related with kimchi consumption volume per capita. The inverse relationship between family size and kimchi consumption volume per capita is considered to be contrary to the widespread thoughts in Korea, which have been developed while experiencing kimchi preparation and consumption in traditional extended families. I think that the relationship comes from differences in menu varieties, which appear to vary with family size. This issue will be investigated in subsequent studies.

주제어

표/그림 (9)

표 Trend of kimchi consumption in Korea
그림 Structure of kimchi consumption in Korea estimated from survey data Source: 2017 Trend of Kimchi Industry. Note: In this figure, columns represent places of consumption and rows represent methods of acquiring kimchi. And the parenthesized percentages in the lowest line indicate the proportion of commodity kimchi at each place of consumption, i.e. sectoral commodification ratio.
표 Summary statistics of variables used in estimation
표 Overview of sampled households
그림 Predictive margins of kj18y2 (kimjang activity) over mtdy (principal method of acquiring kimchi) at various values of ratiobs (share of the sliced in baechu kimchi consumption) with 95% confidence intervals Note: Probabilities of kimjang incident of all household groups were slightly decreasing with increasing share of sliced baechu kimchi, and the probability of self-preparing group is enormously greater than the other groups.
그림 Predictive margins of kj18y2 (kimjang activity) over mtdy (principal method of acquiring kimchi) at various values of tcon (kimchi consumption per capita) with 95% confidence intervals Note: Probabilities of kimjang incident of all groups were slightly increasing with the increasing kimchi consumption volume per capita.
그림 Predictive margins of tcon (kimchi consumption per capita) over mtdy (principal method of acquiring kimchi) at each category of fsizex (number of family members) with 95% confidence intervals Note: Kimchi consumption volume per capita is decreasing with the increase of family size, and the volume of purchasing group is greater than the other groups.
그림 Predictive margins of tcon (kimchi consumption per capita) over kj18y2 (kimjang activity) at each category of mtdy (principal method of acquiring kimchi) with 95% confidence intervals Note: Kimchi consumption volume per capita of purchasing group is greater than the other groups as showed in , and kimjang activities of all household groups are positively related with kimchi consumption volume. In this figure, consumption volume of self-preparing group is smaller than that of sharing-dependent group. It is seemingly contradictory to the relationship suggested in , but it could happen because the predictions were executed at the mean values of other variables (Long & Freese 2014).
표 Results of estimation of linear and logistic regression model

AI 본문요약
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문제 정의

이 논문은 우리 시대의 김치 문화를 있는 그대로 이해하는 데 필요한 기초 정보를 생산하기 위한 것이다. 오늘날 많은 한국인들이 시장에서 김치를 구입하고 있으며 자가 조제 비율은 점차 감소하고 있다.
오늘날 많은 한국인들이 시장에서 김치를 구입하고 있으며 자가 조제 비율은 점차 감소하고 있다. 이하에서는 최근의 소비자 조사 자료로부터 김치 소비 행태의 특징적인 양상을 몇 장면 끌어내 보고, 그것을 상품화와 연접하여 발생하는 문화 변동의 관점에서 해석하고자 한다.
이 연구의 주제는 첫째, 가구원 1인당 김치 소비량(tcon)이 가구 특성 변수들과 어떠한 함수관계를 갖는가를 이해하는 것이다.
소비자 가구에 대한 조사 자료로부터 얻은 통계량을 기초로 21세기 한국의 김치 문화를 이해하는데 필요한 정보를 생산하는 것이 이 연구의 목적이다. 우리가 직면하고 있는 김치 소비 행동으로부터 특징적 변화 양상을 도출하기 위해, 가구원 1인당 김치 소비량 및 최근 2년간 연속된 김장 활동이 가구 특성 변수들과 어떻게 관계하고 있는지 계량경제 모형을 통해 추정하였다.

제안 방법

김치 소비 행동의 특징적 양상을 도출하기 위해 2018년 11월부터 12월까지 전국의 3,000여 가구를 대상으로 세계김치연구소가 전문기관에 의뢰하여 조사한 자료를 이용하였다. 조사 자료가 가급적 모집단을 대표할 수 있도록 하기 위해 가구원 수(5그룹)와 거주지(16 광역 시, 도)를 기준으로 80개의 표본 추출 단위를 설정하고, 모집단 분포(장래가구추계, 통계청)에 따라 추출 단위별로 표본을 할당하였다.
따라서 표본집단의 분포는 모집단의 분포와 정확히 일치하지 않는다. 조사 자료의 모집단 대표성을 확보하기 위해 가중치를 이용하여 통계량을 조정(adjustment) 하기도 하는데, 이 연구에서는 표본 통계량이 가중치를 적용한 통계량에 근사하므로 표본 통계량을 중심으로 논의를 전개하였다.
가구 특성 변수에는 가구의 고유 특성(가구원 수 fsizex, 김치냉장고 보유 nrkx)과 행동 특성(김치 나눔 sharex, 조달 방법 mtdy, 김장활동 kj18y2, 썬 김치 비율 ratiobs)을 나타내는 변수들을 포함하였다. 그 밖에 월평균 가구 소득, 가구 구성원의 연령 구조, 배추김치의 비율, 그리고 [Table 2]에서 제시한 가구 특성 변수들은 위에 열거한 변수들과의 선형 종속(linear dependency) 또는 종속변수와의 낮은 상관성으로 인해 분석에서 제외하였다.
김치 소비량 및 김장 확률이 가구 특성 변수에 따라 어떠한 차이를 나타내는가를 직관적으로 이해하기 위하여 추정된 함수에 기초한 추측 통계량(predictive margins)을 그래프로 제시하였다.
소비자 가구에 대한 조사 자료로부터 얻은 통계량을 기초로 21세기 한국의 김치 문화를 이해하는데 필요한 정보를 생산하는 것이 이 연구의 목적이다. 우리가 직면하고 있는 김치 소비 행동으로부터 특징적 변화 양상을 도출하기 위해, 가구원 1인당 김치 소비량 및 최근 2년간 연속된 김장 활동이 가구 특성 변수들과 어떻게 관계하고 있는지 계량경제 모형을 통해 추정하였다.

대상 데이터

김치 소비 행동의 특징적 양상을 도출하기 위해 2018년 11월부터 12월까지 전국의 3,000여 가구를 대상으로 세계김치연구소가 전문기관에 의뢰하여 조사한 자료를 이용하였다. 조사 자료가 가급적 모집단을 대표할 수 있도록 하기 위해 가구원 수(5그룹)와 거주지(16 광역 시, 도)를 기준으로 80개의 표본 추출 단위를 설정하고, 모집단 분포(장래가구추계, 통계청)에 따라 추출 단위별로 표본을 할당하였다.
이 연구에서 이용한 자료는 불성실 응답과 이상치를 제외한 2,927표본이다. 따라서 표본집단의 분포는 모집단의 분포와 정확히 일치하지 않는다.
1인당 김치 소비량(tcon)은 가구별 김치 소비량을 가구원 수로 나눈 값과 같다. 가구별 김치 소비량은 김장 또는 평소 담근 김치의 양(나누어 준 것 제외), 얻은 김치의 양, 구입한 김치의 양 등 조사 자료의 값을 합산하여 구하였다.
모형의 추정과 그래프 작성에 이용한 통계 소프트웨어는 스타타(Stata/MP 14.2 for windows, SN 501406294629)이다.

데이터처리

선형 회귀 모형 yi = x'iβ + ui에서 특정 관측치 i의 오차항(error) ui의 제곱 합(sum of squared errors)을 최소화하는 방법(ordinary least square, OLS)을 이용하여 회귀 계수(coefficient)를 추정하였다.
1인당 김치 소비량(tcon)과 가구 특성 변수들 간의 관계에 대해서는 다중 선형 회귀(multiple linear regression) 모형을 이용하여 추정하였다.

이론/모형

김장활동(kj18y2)은 이선선택형(dichotomous) 변수이므로 로지스틱(logistic) 회귀 모형을 이용하였고, 추정 결과를 승산비(odds ratio)로 출력하였다.

성능/효과

0% 증가하였다. 결과적으로 김치 상품화율은 27%에서 38%로 크게 상승하였다[Table 1].
이 연구에서 이용한 표본이 전국의 인구 또는 가구 분포를 대표할 수 있도록 설계되지 못했고, 실현된 값이 아니라 ‘의향’만을 질문함으로써 연구의 의의를 반감시켰으나, 1~2인 가구의 비중과 김치 상품화율이 동반 상승할 미래를 암시하였다고 평가할 수 있다.
2%로 나타났다(Kim 2013). 조사 지역이 동일하지 않았고, 복수응답 여부가 일관되지 않아 두 연구 결과를 연관지어 해석할 수 없으나, 약 10년 전에 김치를 구입하는 가구의 비율이 현재보다 매우 낮았음을 알 수 있다. 그리고 상품화율도 그러했을 것으로 유추할 수 있다.
김장활동(kj18y2)과 가구 특성 변수들 간의 관계에 대한 로지스틱 회귀 모형의 추정 결과를 보면, 나눔행동(sharex)의 제2 범주(Taking)를 제외한 모든 변수들의 승산비가 1% 수준에서 통계적으로 의미있는 것으로 나타났다.
변수별로 추정 결과를 보면 우선, 가구원 수가 많을수록 김장 확률이 높은 것으로 나타났다. 1인가구에 비해 2인가구는 2.
Note: Probabilities of kimjang incident of all household groups were slightly decreasing with increasing share of sliced baechu kimchi, and the probability of self-preparing group is enormously greater than the other groups.
둘째로 주목할만한 결과는 ‘가구원 1인당 김치 소비량’이 많을수록 김장 확률이 높다는 점이다.
가구원 1인당 김치 소비량(tcon)과 가구 특성 변수들 간의 관계에 대한 선형 회귀 모형의 추정 결과를 보면, 썬 김치의 비중(ratiobs)을 제외하고 모든 변수들의 계수 추정치가 1%수준에서 통계적으로 의미있는 것으로 나타났다.
김치 소비량과의 관련성이 큰 변수를 중심으로 추정 결과를 보면, 우선 가구원 수(fsizex)의 경우, 2인가구 및 그 이상의 가구원 수 범주에 대한 계수 추정치가 모두 마이너스 값이었고, 가구원 수가 클수록 그 값은 커졌다. 즉 1인가구의 김치 소비량이 가장 많고, 가구원 수가 증가할수록 1인당 김치 소비량이 감소했다는 것이다.
김치 소비량과의 관련성이 큰 변수를 중심으로 추정 결과를 보면, 우선 가구원 수(fsizex)의 경우, 2인가구 및 그 이상의 가구원 수 범주에 대한 계수 추정치가 모두 마이너스 값이었고, 가구원 수가 클수록 그 값은 커졌다. 즉 1인가구의 김치 소비량이 가장 많고, 가구원 수가 증가할수록 1인당 김치 소비량이 감소했다는 것이다. 1인가구에 비해 2인가구는 7.
조달방법(mtdy)과 김치 소비량의 관계를 보면, 구입 가구 (Purchase)에 비해 담그는 가구(Preparation), 얻는 가구 (Sharing) 모두 1인당 김치 소비량이 작았다. 담그는 가구에 비해 구입하는 가구는 17.
김장활동(kj18y2)과 1인당 김치 소비량은 긍정적인 관계를 갖는 것으로 나타났다. 김장하는 가구와 하지 않는 가구의 1인당 김치 소비량 차이는 13.
김장 확률과 김치 소비량에 대한 분석 결과를 종합하면, ‘상품김치 소비량 증가’ 또는 ‘상품화의 진전’으로 귀결된다.
상품화의 진전은 담금과 나눔 활동의 약화, 썬 김치 비중의 증가, 김장 확률의 하락, 그리고 그 결과로 상품화의 가일층 진전을 초래하는 ‘선순환’ 구조를 낳을 것으로 판단된다.
김치 소비량에 대한 분석에서 주목할만한 점은, 첫째로 가구원 수가 적을수록 1인당 김치 소비량이 증가한다는 점이다. 그것이 김치 소비량의 절대적인 증가 때문인지, 다른 가구 그룹에 비해 김치 소비량 감소 폭이 작았기 때문인지는 시계열 자료가 없으므로 확인할 수 없다.
김장 확률에 대한 로지스틱 회귀 모형의 추정 결과에 의하면, 가구원 수, 김치 냉장고 보유, 나눔행동의 강도, 김치의 가내조제, 김치 소비량의 크기 등이 김장 확률과 양의 관계를 갖는 것으로 나타났다. 썬 김치의 소비 비중은 김장 확률과 음의 관계를 갖는 것으로 나타났다.
가구원 1인당 김치 소비량에 대한 다중 선형 회귀 모형의 추정 결과에 의하면, 김치냉장고 보유, 나눔행동의 강도, 김치의 구입, 김장 활동 등이 1인당 김치 소비량과 긍정적인 관계를 갖는 것으로 나타났다. 가구원 수는 1인당 김치 소비량에 대해 부정적인 관계를 갖는 것으로 나타났다.
김치를 직접 담그는 가구(Preparation)에 비해 구입하는 가구(Purchase)는 98%, 얻는 가구(Sharing)는 99% 가량 김장 확률이 낮았다. 또한 썬 김치 비중이 높은 가구일수록 김장 확률이 낮았다. 썬 김치 소비 비중(ratiobs)의 1% 상승에 대하여 김장 확률은 평균적으로 0.
1인당 김치 소비량(tcon)이 많을수록 김장 확률이 높았다[Figure 3]. 가구원 1인당 김치 소비량이 1 kg 증가할 때 김장 확률은 평균적으로 4.5% 증가하는 것으로 나타났다. 1인당 김치소비량 1 kg은 표본집단 평균 1인당 김치 소비량 26.

후속연구

조사 자료의 분석 결과를 기초로 판단할 때, 앞으로 썬 배추김치의 비중이 높아지고 1인당 김치 소비량이 감소한다면, 김장 풍속의 해체 또는 주변화가 촉진될 것으로 전망된다. 또한 김치 상품화가 진전되고 1~2인 가구 비율이 계속 상승한다면, 국내 김치 시장 규모는 국민 1인당 소비량 감소에도 불구하고 당분간 성장할 것으로 전망된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	국내 김치 소비량은?	국내 김치 소비량은 2018년 182만 톤으로 추정되며, 2010년 이래 연평균 1.3% 감소하는 추세를 나타내고 있다. 그러나 그 중 상품김치 소비량은 같은 기간에 54만 톤에서 69만톤으로 연평균 3.0% 증가하였다. 결과적으로 김치 상품화율은 27%에서 38%로 크게 상승하였다[Table 1]
	21세기 한국의 김치 문화에 큰 영향을 주는걸로 보이는 것은?	21세기 한국의 김치 문화에 큰 영향을 주고 있는 것으로 보이는 사회경제적 변화는 ‘김치의 상품화’라고 할 수 있다. 상품(commodity)은 일반적으로 ‘시장에서의 교환 대상이 되는 재화 goods that are subject to market exchange’ (Patico 2015)로 이해되고 있다.
	김장 풍속의 해체 또는 주변화가 촉진될 것으로 전망으로 전망 되는데 어떤 전망을 예상하는가?	조사 자료의 분석 결과를 기초로 판단할 때, 앞으로 썬 배추김치의 비중이 높아지고 1인당 김치 소비량이 감소한다면, 김장 풍속의 해체 또는 주변화가 촉진될 것으로 전망된다. 또한 김치 상품화가 진전되고 1~2인 가구 비율이 계속 상승한다면, 국내 김치 시장 규모는 국민 1인당 소비량 감소에도 불구하고 당분간 성장할 것으로 전망된다. 김치 상품화는 우리가 과거로부터 물려받은 김치 문화를 변형함과 동시에 스스로 그 추세를 더욱 가속화하는 구조를 형성하게 될 것으로 보인다.

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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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