초록 ▼

이 연구는 주요 채소 가격의 변동 패턴과 변동 요인을 분석하기 위해 수행되었다. 품목별 채소 가격의 추세성, 계절성 등의 시계열적 변동 특성을 밝히고 수급상의 변동 요인을 규명하는 것을 연구 목적으로 하였다.
채소가격의 변동은 변동 지표를 이용하는 방법과 시계열 모형을 추정ㆍ검정 하는 방법에 의해 분석되었다. 가격 변동을 나타내는 지표로 APC(평균변화백분율)와 변이계수(CV) 등이 사용되었다. 시계열 모형으로 ARIMA, GARCH 등이 응용되었다.
주요 분석대상 품목은 배추, 양파, 대파, 풋고추 등 4개 품목이며,

이 연구는 주요 채소 가격의 변동 패턴과 변동 요인을 분석하기 위해 수행되었다. 품목별 채소 가격의 추세성, 계절성 등의 시계열적 변동 특성을 밝히고 수급상의 변동 요인을 규명하는 것을 연구 목적으로 하였다.
채소가격의 변동은 변동 지표를 이용하는 방법과 시계열 모형을 추정ㆍ검정 하는 방법에 의해 분석되었다. 가격 변동을 나타내는 지표로 APC(평균변화백분율)와 변이계수(CV) 등이 사용되었다. 시계열 모형으로 ARIMA, GARCH 등이 응용되었다.
주요 분석대상 품목은 배추, 양파, 대파, 풋고추 등 4개 품목이며, 이 외에 무, 건고추, 마늘 등이 보완적으로 추가되었다. 분석을 위한 가격 데이터로 서울 농수산물공사의 가락동 농수산물도매시장 품목별 일별 거래금액을 거래량으로 나눈 단가가 이용되었으며, 이를 월별, 순별로 평균하여 분석에 활용하였다. 모든 가격은 생산자물가지수로 실질화하였다.
채소가격에서 추세성은 유의미하지 않는 반면, 계절성은 뚜렷하게 나타났다. 실질기준 채소 가격(지수)은 명목가격의 추세와 달리 뚜렷한 추세를 나타내지 않는다. 지표 분석에서는 일부 품목의 추세가 있는 것처럼 보이나 시계열모형 추정 결과 추세성은 유의미하지 않았다. 채소가격은 수요에 비해 공급이 달리는 단경기가 높고, 수요에 비해 공급이 많은 여름철에 낮은 뚜렷한 경향이 있다. 배추 가격은 9월이 가장 높고, 노지봄배추 출하기인 6월이 가장 낮으며, 대파 가격은 9월이 가장 높고 여름대파 수확기인 7~8월이 낮은 경향이 있다. 양파 가격은 2월과 11월이 높고 수확기인 5~7월이 낮으며, 건고추 가격은 2월이가장 높고, 8월이 가장 낮은 패턴을 나타낸다.
채소 월평균가격의 월간 진폭률은 배추 103.8%, 풋고추 237.4%, 양파 82.9%, 대파 63.7%로 풋고추가 가장 높고 대파가 가장 낮다. 대파, 양파 등 노지채소와 달리 풋고추는 시설채소로 노지재배에서 가온시설재배에 이르기까지계절에 따라 공급가격이 크게 달라지기 때문이다.
채소 가격의 총변동성은 배추 등 엽채류와 풋고추 등 시설채소가 크고, 양파등 양념채소가 작은 편이다. 배추와 풋고추의 월간 평균변동률은 각각 7.96%, 7.78%이며, 변이계수는 각각 0.46, 053으로서 전체 기간 평균변동률 대비 편차가 50% 내외로 계측되었다. 엽채류와 시설채소는 연간 여러 작형(작기)이 존재하나, 양파 등 양념채소는 재배작형이 단순하기 때문인 것으로 풀이된다.
월별 연도간 변동성 수준은 배추, 대파, 양파, 풋고추 순으로 엽채류가 높고 시설채소가 낮다. 연도 내 월간 변동성이 높은 배추와 대파는 10월 등 특정월의 연도 간 변동성이 타 품목에 비해 매우 높게 나타난다. 예를 들어 배추 가격변동 최고월(10월)의 연도 간 평균변동률은 30.8%이며, 풋고추가격 변동 최고 월(12월)의 연도간 평균변동률은 15.5%로 배추 가격 변동률이 풋고추 가격 변동률의 2배 수준이다.
월별 연도간 가격변동수준은 배추, 대파는 주 작형 출하 직전 및 초기인 10월이 높고, 양파는 조생종 출하 직전 및 초기인 4월이 높다. 한편 풋고추는 겨울인 12월이 높다. 채소 가격의 연도간 변동성이 낮은 시기는 여름철인 6~8월이다. 예를 들어 10월 배추 가격의 연도간 변동률은 30.8%로 8월 변동률 9.4%의 3배 수준이다.
전월 대비 변동성과 월별 연도 간(전년 대비) 변동성의 계절적 패턴은 비슷하게 나타나다. 특히 변동성이 높은 시기가 비슷하다. 전월 대비 변동성이 낮은 시기는 배추는 겨울배추 출하시기인 1~4월, 양파는 저장양파 출하기인 9~12월, 풋고추는 여름과 가을 사이다.
채소가격 변동성의 중장기적 추세는 뚜렷이 나타나지 않는다. ARIMA 모형추정 결과, 배추는 매우 완만한 하락 추세가 나타났으나, 2010년 이후는 다시증가하였다(지표분석에 의하면 혼조세). 순별 가격은 변동성(분산)이 집적되는 현상, 즉 시기에 따라 집중적으로 나타나는 이분산성(heteroscedasticity)이 뚜렷이 나타나지 않는다. 다만 양파 가격 및 가격변동률에서 이분산성이 발견된다.
채소가격의 변동에 대한 수급요인의 기여도를 분해하여 계측한 결과, 대부분의 채소 품목에서 가격 변동(분산)은 생산, 수요, 수입 등 수급 요인의 직접적인 영향(효과)과 요인간 교차효과의 간접적인 영향이 모두 일정 크기 이상으로 나타났다. 두 효과가 모두 채소가격의 변동에 영향을 미치는 것으로 보이지만, 직접효과가 간접(교차) 효과에 비해 보다 큰 것으로 계측되었다.
배추와 무의 가격변동은 겨울과 봄에 수요 요인의 영향이 크게 나타났으며, 여름철과 가을철에는 생산측 요인의 영향이 보다 크게 나타나는 등 계절에 따라 주요 변동 요인이 달라진다. 대파, 마늘, 고추 등 양념채소의 가격변동은 생산측 요인의 영향력이 수요 요인 또는 수입 요인보다 큰 것으로 나타났다. 한편 양파와 시설채소인 풋고추는 생산측과 수요측 요인의 영향력이 비슷한 것으로 나타났다.
수입 요인은 대체로 채소가격의 변동에 그다지 큰 영향을 미치지 않는다. 그러나 수입 요인은 고추와 마늘의 가격 변동에 유의할만한 영향을 미친다. 배추가격은 여름철에 한해 수입 요인의 영향을 받아 변동된다.
연대에 따라 요인별 영향력은 배추, 대파, 고추, 풋고추가 비슷하게 유지되지만 무, 양파, 마늘에서는 2000년대(후반)에 강화되는 것으로 나타났다. 이상의 연구결과에서 다음과 같은 시사점이 도출되었다. 첫째, 채소가격 수준(평균)의 계절성이 뚜렷하므로 가격 예측 및 수준 판단을 위해 이를 적극 활용해야 한다.
둘째, 채소가격의 변동(성) 수준이 품목 특성에 따라 다르므로 이를 감안하여 평소 변동 정도에 대한 판단 기준으로 활용해야 한다. 변동성은 계절에 따라 편차가 50% 내외 크게 발생하며, 계절성이 뚜렷하므로 이를 고려하여 판단하여야 한다. 품목이나 계절에 따라 변동하는 정도(변동성 수준)가 다르므로 이를 고려하여 해당 품목과 시점의 변동 상태를 판단하여야 한다. 예를 들어 배추와 풋고추는 총변동성이 비슷하게 크지만 (특정 월의) 연간 변동성은 배추가 2배 수준으로 나타났으며, 대파와 양파는 총변동성이 풋고추보다 작지만(특정 월의) 연간 변동성은 더 크게 나타났다. 따라서 안정화 대책도 양념채소는 연도간 변동성을 축소하고 풋고추와 같은 시설채소는 계절간 편차를 줄이며, 엽근채소는 연도 및 계절간 변동성 모두를 축소하는 방향으로 추진하는 것이 바람직하다.
셋째, 2010년 이후 배추와 풋고추 가격의 변동성은 그 이전에 비해 증가한 것으로 나타나 향후 이들 가격 변동성의 패턴과 원인에 대해 보다 면밀하게 분석하고 대응방안을 강구할 필요가 있다.
넷째, 채소가격 변동의 주 요인은 양념채소가 생산 측면으로 나타났으나 시설채소는 생산과 수요 요인이 골고루 중요하게 나타나, 수급안정을 위한 대책도 주 변동 요인을 중심으로 수립하여야 한다. 배추, 무 등 엽근채소는 겨울과 봄에는 수요 요인(대책)이, 여름과 가을 작형에는 생산 요인(대책)이 보다 중요하며, 마늘과 고추는 수입 요인(대책)도 중요하다.
결론적으로 채소가격의 변동은 엽근채소와 양념채소 등 품목간 수급특성의 차이와 계절적 차이에 의해 초래되므로, 안정화 대책도 품목부류와 계절성을 고려하여 수립하는 것이 바람직하다.

Abstract ▼

This study was conducted to analyze fluctuating vegetable price patterns and factors. This study aimed to identify time series fluctuation features including trends and seasonality of each vegetable item, and to investigate the factors of fluctuating supply and demand.
Fluctuating vegetable price

This study was conducted to analyze fluctuating vegetable price patterns and factors. This study aimed to identify time series fluctuation features including trends and seasonality of each vegetable item, and to investigate the factors of fluctuating supply and demand.
Fluctuating vegetable prices were analyzed by means of a method of using fluctuation indicators and a method of estimating and examining time series models. APC(average percentage of change) and CV(coefficient of variation) were used as indicators for showing fluctuating prices. ARIMA and GARCH were applied as time series models.
Major items for analysis in this study were napa cabbage, onion, green onion, and green chilli. In addition to the major items, an analysis was given of white radish, dried chilli and garlic. The unit prices were obtained by dividing the daily amount of transactions for each item in Garak-Dong Agricultural and Marine Products Wholesale Market in Seoul operated by Seoul Agricultural & Marine Products Corporation by a trading volume as price data for analysis. The unit prices were used to take monthly and 10-day averages for the analysis. All prices were substantialized as producer price indices.
The analysis revealed an insignificant trend but an obvious seasonality of vegetable prices. Unlike the trend of nominal prices, the real standard vegetable prices (index) do not show obvious trends. In indicator analysis, some items seemed to have a trend but the result of time series model estimation showed an insignificant trend. Vegetable prices tend to be high between seasons while they tend to be low during summer with more supply than demand. Napa cabbage price is the highest in September and the lowest in June when field-cultivated spring napa cabbage is available in the market. green onion price is the highest in September and is low in June and August when green onion is harvested. Onion price is high in February and November and low in May, June and July when onion is harvested. Dried chilli price is the highest in February and the lowest in August.
Examination of monthly fluctuation for the monthly average price of vegetables covered in this study revealed 103.8% for napa cabbage, 237.4% for green chilli (the highest), 82.9% for onion, and 63.7% for green onion (the lowest). Unlike vegetables that are cultivated in unprotected fields, such as green onion and onion, green chilli is cultivated in protected facilities. Green chilli supply prices greatly vary with seasons depending on cultivation in unprotected fields or in protected facilities with heaters.
The total fluctuation of vegetable prices of leafy and root vegetables like napa cabbage and vegetables cultivated in protected facilities like green chilli is high while that of spice vegetables like onion is low. The monthly average fluctuation was 7.96% for napa cabbage and 7.78% for green chilli.
The CV was 0.46 for napa cabbage and 0.53 for green chilli. The deviation against average fluctuation over the whole period was about 50%. This result may be contributed by the fact that there are a plurality of cropping periods (cropping seasons) annually for leafy and root vegetables and vegetables cultivated in protected facilities while the cropping patterns are not diversified for spice vegetables like onion.
The year-to-year monthly fluctuation level is high for leafy and root vegetables including napa cabbage (the highest), green onion, and green chilli (the lowest), and low for the vegetables cultivated in protected facilities. Napa cabbage and green onion which have high monthly fluctuations in a year show much higher year-to-year fluctuation in a certain month, for example, October, than other items. For instance, the average year-to-year fluctuation for the napa cabbage price is 30.8%, the highest in October, and for green chilli price fluctuation 15.5%, the highest in December. This implies that napa cabbage price fluctuation approximately doubles the green chilli price fluctuation.
The monthly year-to-year price fluctuation level for napa cabbage and green onion is high in October which is the time just before and of the early stage of major harvest, and that of onion is high in April which is the time just before and of the early stage of harvesting early maturing green onion varieties. The level of green chilli is high in December which is winter.
Summer is the season of the low year-to-year vegetable price fluctuation, for example, June, July and August. For example, the year-to-year fluctuation of napa cabbage in October is 30.8% which is almost a triple 9.4% in August.
Fluctuations in comparison with those in the last month and monthly year-to-year fluctuations (in comparison with those in the last year) showed similar seasonal patterns. They are especially similar with respect to high fluctuation periods. For napa cabbage, a period which has a low fluctuation in comparison with the value in the last month is January to April when the
winter napa cabbage variety is available in the market. For onion, a period which has a low fluctuation in comparison with the value in the last month is September to December when harvested onion is available in the market. For green chilli, a period which has a low fluctuation in comparison with the value in the last month is between summer and autumn.
The mid and long term trend with respect to fluctuating vegetable prices is not obvious. According to estimation with the ARIMA model, napa cabbage showed a very slow decline but showed an increase since 2010 (mixed trend according to index analysis). Heteroscedasticity that means fluctuation (deviation) is concentrated, that is, concentrated fluctuation, is not obvious, with respect to the 10-day prices. Heteroscedasticity is found in onion prices and price fluctuations thereof.
Analysis of a contribution of supply and demand factors to fluctuating vegetable prices revealed that fluctuating prices (deviation) of most vegetable items were affected directly by supply and demand factors including production, demand and import and indirectly by cross effects between factors to the extent greater than a given value. It seems that both the direct and the indirect (cross) effects have an impact on fluctuating vegetable prices, but it was analyzed that the direct effect is more significant than the indirect (cross) effect.
It was shown that the factor of demand has a greater impact on fluctuating napa cabbage and white radish prices in winter and spring while the factor of production has a greater impact on fluctuating napa cabbage and white radish prices in summer and autumn. This implies that major fluctuation factors vary with seasons. With respect to the fluctuating prices of spice vegetables such as green onion, garlic and chilli, it was shown that the factor of production has a greater impact than the factor of demand or import. With respect to onion and green chilli cultivated in protected facilities, the factor of production was similar to the factor of demand.
The factor of import does not have a great impact on fluctuating vegetable prices. However, the factor of import has a significant impact on fluctuating chilli and garlic prices. The factor of import has an impact on fluctuating napa cabbage prices only in summer.
The impact of each factor in each year has been similar with respect to napa cabbage, green onion, chilli and green chilli, but the impact has increased in 2000 (in the second half of 2000) with respect to white radish, onion, and garlic.
The findings of this study are as follows. First, because seasonality of vegetable price levels (average) is obvious, it is necessary to use the result to predict prices and examine price levels.
Second, since fluctuating vegetable price levels vary with features of items, it should be considered and used as a standard for examining fluctuation. Since the deviation of seasonal fluctuation is about 50% and seasonality is obvious, this should also be considered. Since the degree of fluctuation (fluctuation level) varies with items or seasons, it should be considered to examine fluctuating prices of applicable items and periods. For example, total price fluctuations of napa cabbage and green chilli are similar but the annual fluctuation in a certain month for napa cabbage is a double the fluctuation of green chilli. Total fluctuations of green onion and onion are smaller than that of green chilli but fluctuations in a certain month for green onion and onion are greater than that of green chilli. Therefore, it is desirable to develop a stabilization scheme that annual fluctuation is decreased for spice vegetables; the seasonal deviation is decreased for vegetables cultivated in protected facilities such as green chilli; and both annual and seasonal fluctuations are decreased for leafy and root vegetables.
Third, napa cabbage and green chilli prices have fluctuated more than in previous years since 2010, and it is thus necessary to closely analyze the pattern and reason for the fluctuating prices and take measures.
Fourth, a main factor of fluctuating spice vegetable prices is revealed production while the main factors of vegetables cultivated in protected facilities are production and supply. This suggests that measures for stabilized supply and demand should be taken in consideration of the main fluctuation factors. The demand (measure) is more important in winter and spring while the factor (measure) of production is more important in summer and autumn for leafy and root vegetables such as napa cabbage and white radish. The factor (measure) of import is also important for garlic and chilli.
In conclusion, since fluctuating vegetable prices result from a difference in the feature of supply and demand and seasonal differences of each item, for example, between leafy and root vegetables and spice vegetables, it is thus desirable to develop stabilization schemes in consideration of items and seasonality.

목차 Contents

• 표 지 ... 1
• 머리말 ... 3
• 요 약 ... 5
• ABSTRACT ... 9
• 차 례 ... 13
• 표 차례 ... 15
• 그림 차례 ... 17
• 제1장 서론 ... 19
• 1. 연구의 필요성과 목적 ... 19
• 2. 선행연구 검토 ... 21
• 제2장 가격변동성 측정지표 ... 26
• 1. 가격 변동성 측정지표 비교 ... 27
• 2. 변동성 측정지표 선택을 위한 기준 ... 31
• 3. 데이터 유형별 가격 변동성 ... 32
• 제3장 지표에 의한 채소가격 변동패턴 분석 ... 34
• 1. 배추 ... 35
• 2. 양파 ... 39
• 3. 풋고추 ... 42
• 4. 대파 ... 45
• 5. 소결 ... 49
• 제4장 시계열모형에 의한 채소가격 변동의 시계열 특성 분석 ... 51
• 1. 개요 ... 51
• 2. 추정모형의 설정 ... 52
• 3. 데이터 ... 57
• 4. ARIMA 모형에 의한 가격 변동의 시계열 특성 분석 ... 60
• 5. GARCH 모형에 의한 가격 변동의 시계열 특성 분석 ... 69
• 6. 소결 ... 71
• 제5장 채소가격 변동의 수급요인 분해 ... 73
• 1. 개요 ... 73
• 2. 분석 모형 ... 73
• 3. 데이터 ... 75
• 4. 분석결과 ... 77
• 제6장 결론 ... 86
• 1. 요약 ... 87
• 2. 시사점 ... 92
• 참고 문헌 ... 95
• 끝페이지 ... 97