2018년도 시험연구보고서224

과제구분 기관고유 수행시기 전반기

연구과제 및 세부과제명 연구분야 수행기간 연구실 책임자

농가경영 의사결정 정보제공 및 확산 경영정보 ‘18 농업기술원 작물연구과 이진홍

농산물 생산실태 조사 및 정보제공 경영정보 ‘18 농업기술원 작물연구과 이진홍

색인용어 벼, 콩, 율무, 포도, 농업관측, 재배면적 반응함수

ABSTRACTThis study was conducted to estimate acreage response model of rice, soybeans, adlay

and grape which are inelastic in demand and relatively fluctuating in annual supply

relative to demand. In order to adjust in advance the problem that occurs

overproduction or under-production, our approach used a method of estimating

model with the dependent variable in its current year’s acreage which is influenced

by own product price variable with time difference, acreage in the previous year

using previous studies based on Nerlove’s partial adjustment model. For this purpose,

we attempted to investigate factors affecting willingness for acreage three times a

year and the expected output once a year in 2018. Further, It also provided

information sheets to farmers and examined information satisfaction level. The major

results of the outlook are as follows : First, compared to 2017, the acreage of rice

and grapes was adjusted to be the negative sign(-), whereas acreage of soybeans

and adlay was adjusted to be the positive sign(+) three times a year in 2018.

Second, based on a five-point likert scale, the satisfaction level of information

service was followed by grape 4.0, rice 3.9, soybeans 3.8 and adlay 3.7. Third,

estimation result indicates that if acreage in the previous year is increased by 1

percent, its current year‘s acreage would be increased by 0.9732 percent in rice,

0.9522 percent in soybeans, 0.8824 percent in adlay and 0.9828 percent in grape.

Lastly, the price variables of last year and this year were not statistically significant

due to external factors such as government policy, the cost of production and crop

yields.

Key words : Rice, Soybean, Adlay, Grape, Agricultural Outlook, Acreage Response

Ⅰ. 작물연구 225

1. 연구목표

우리나라의 농산물 시장은 기상 조건, 대외 개방의 영향을 받은 수급 불안과 농산물 가격

의 급등락이 수시로 발생하고 있어 농가의 경영안정이 어려운 실정이다. 이에 한국농촌경제

연구원 농업관측본부는 주기적으로 발생하는 수급 불안정에 따른 농산물 가격의 급등락을 사

전에 조정할 수 있는 관측사업을 통해 농산물 수급 안정정책의 기초자료를 제공하고 있다.

뿐만 아니라 작목별 적정 재배면적 유도를 위해 영농 전 재배의향면적 정보를 작목별로 2~3

회 정도 제공하고 있다. 이와 같은 관측정보 제공은 수급의 과잉 및 과소가 예상될 때 자원

배분의 효율성 제고와 사회적 손실분 최소화를 도모할 수 있는 것으로 알려져 있다(이용선

외, 2001; 김관수 외, 2009). 현재까지 농업관측사업의 평가는 이용선 외(2001), 이용선 외

(2002), 김관수 외(2009) 등의 연구가 대부분이며 이 연구들도 국가농업관측사업에 그치고

있다. 이러한 사업의 당위성 아래 지역적 특성을 고려한 농업관측사업의 중요성은 지역 농가

의 경영계획 수립 및 경영 안정의 기초자료가 될 수 있다. 이에 경기도에서도 농업기술원 농

업분석팀 주관으로 작목별 재배의향면적과 예상생산량을 조사 분석하여 농가의 작목선택과

재배면적 결정의 기초자료로 제공하였다(이진홍 외, 2017). 2017년엔 2회(재배의향 1회, 예상

생산량 1회)에 걸쳐 시군농업기술센터와 농가, 농정부서 등에 정보를 제공 한 바 있으나, 농

업관측사업의 타당성 확보, 정보의 신뢰도 및 영농활동 기여도 제고를 위해서는 동 사업의

문제점을 보완하여 발전 방향을 모색할 필요성이 제기된다. 이에 본 연구는 기존 연구(이진

홍 외. 2017)와 차별화 되도록 수요가 비탄력적이며 공급은 수요에 비해 상대적으로 연도 간

변동이 큰 벼, 콩, 율무, 포도 등에 대한 재배면적 예측을 통해 적정 재배면적 유도 또는 과

잉생산이나 과소 생산을 사전에 조절하는데 그 의의를 두고자 하였다. 이와 같은 재배면적

반응함수의 추정과 관련된 선행연구는 쌀(안병일, 2015), 고추(홍승지 외, 2015), 무(조재환․이한성, 2011) 등이 대부분이며, 이들 연구는 당해년도의 가격과 전년도 가격, 전년도 재배면적

을 토대로 당해년도의 재배면적을 예측하기 위하여 Nerlove(196)의 부분조정모형(partial

adjustment model)이나 Cagan(1956)의 적응적 기대가설모형(adaptive expectation model)

을 이용하고 있다(김배성 외, 2010; 한석호 외, 2010; 김명환 외, 2007; 이용선․심송보, 2006;

김명환 외, 2000; 홍승지 외, 2015). 본 연구에서는 자기상관 문제를 해결하는 데 적합한

Nerlove(1956)의 부분조정모형을 본연구의 재배면적 함수추정에 사용하였다.

따라서 본 연구는 이러한 점을 반영하여 거미집형 단순 모형 가정 아래에서 2018년도에

작목별 생산실태(관측) 조사를 실시한 후 생산(관측)정보에 대한 영농이용실태 및 만족도를

평가하고, 나아가서 농가가 재배하는 작목의 적정 재배면적을 유도하기 위한 재배면적 결정

모델을 제시해보고자 한다. 이와 같은 경기도 농업관측사업을 통한 적정재배면적 결정모델에

대한 연구는 농가 경영계획 수립에 필요한 기초자료 제공 및 경영개선에 필요한 논거를 제공

할 것으로 기대된다.

2018년도 시험연구보고서226

2. 재료 및 방법

2017년 농림축산식품부 농업경영체 등록자료 중 경기도 벼, 콩, 율무, 포도 재배농가를 모집단

으로 하여 시군별 농가수를 고려한 비례할당추출(Quota Sampling)로 벼 200호, 콩 200호, 율무

200호, 포도 100호 각각의 표본농가를 대상으로 구조화된 설문지를 활용한 1:1 대면면접조사와

전화조사로 2018년도 농업관측조사를 실시하였다. 농가 조사시 예비표본은 본 표본의 2~3배 규모

로 확보하였으며 농가 조사가 어려울 경우 예비표본을 대상으로 현장에서 대체하여 조사하였다.

총 4차에 걸쳐 시행한 벼, 콩, 율무, 포도의 조사내용은 1~2차 조사에는 작목별 재배의향 면적을,

3차 조사에서는 식부면적 및 예상생산량을, 4차 조사에서는 2019년 재배의향 및 정보 만족도 조

사를 실시하였다. 이 조사에서에 작목별 조사시기와 표본오차는 다음 표 1과 같다.

표 1. 작목별 조사설계 및 표본오차

구분 1차 조사 2차 조사 3차 조사 4차 조사

조사개괄 2018년 재배의향조사 2018년 재배면적 및 예상 생산량 조사

2019년 재배의향 및 정보만족도 조사

조사대상 경기도 소재 쌀, 콩, 포도, 율무 재배 농가

표본추출 시군별 농가 수를 고려한 비례할당추출 (Quota Sampling)(*농림축산식품부 농업경영체 등록정보 기준)

표본 및 조사농가수

쌀(200) 211 212 200 200

콩(200) 207 206 207 207

포도(100) 100 101 100 101

율무(200) - 204 201 200

표본오차

쌀 95%±6.74%p 95%±6.74%p 95%±6.92%p 95%±6.92%p콩 95%±6.80%p 95%±6.82%p 95%±6.80%p 95%±6.80%p

포도 95%±9.72%p 95%±9.67%p 95%±9.72%p 95%±9.67%p율무 - 95%±6.17%p 95%±6.23%p 95%±6.25%p

조사방법 구조화된 설문지를 활용한 1:1 대면 면접 및 전화 면접조사

조사기간

쌀04.10~04.20

05.02~05.11

08.27~09.10

10.08~10.24콩 10.01~10.16

포도 08.01~08.14율무 - 08.27~09.07

한편, 전년도 수확기가격, 당해연도 파종기 농가기대가격, 전년도 재배면적이 당해연도 재

배면적에 미치는 영향을 실증분석하기 위해 2018년 5월 2일부터 5월 11일까지 전화 조사한

관측조사(2차 조사) 표본농가 723호 중 미응답 농가를 제외한 585호를 실증분석에 사용하였

다. 여기서 실증분석 작목 및 농가수는 벼 165호, 콩 135호, 율무 192호, 포도 93호 등이다.

Ⅰ. 작물연구 227

3. 결과 및 고찰

가. 2018년 작목별 생산실태

1) 2018년 작목별 재배의향면적

작목별 표본농가의 2018년 재배의향면적과 식부면적 조사결과를 기초로 단기 전망한 결과,

표 2와 같이 2017년 대비 벼, 포도는 재배의향면적과 식부면적이 감소하고 콩, 율무는 증가

하는 것으로 조사되었다. 작목별로 살펴보면, 첫째, 벼는 4월 –5.5%, 5월 –3.6%, 8월 –0.5%

로 전년 대비 감소율이 낮아지는 것으로 나타났다. 이는 논 타작물 재배정책으로 벼는 콩, 율

무와 상호 대체관계 속에 있지만 산지 쌀 가격과 생산비에 따라 면적 변화가 있었던 것으로

판단된다. 둘째, 콩은 4월 9.9%, 5월 14.3%, 10월 12.5%로 전년 대비 증가율이 보합세로 수

렴되었으며, 율무는 5월 6.3%, 8월 2.8%로 증가율이 낮아지는 것으로 조사되었다. 이는 산지

가격이나 소비에 일부 영향을 받았지만 대체로 콩과 율무의 대체관계의 영향이 컸던 것으로

판단된다. 셋째, 포도는 4월 –2.4%, 5월 –2.4%, 8월 –4.8%로 감소율이 커지는 것으로 조사되

었다. 이는 도매가격의 영향에 의해 재배면적 조정이 이루어진 것으로 판단된다.

표 2. 작목별 조사재배면적 변화

구 분

벼 콩 율무 포도

2017(A)

2018(B)

B/A2017(A)

2018(B)

B/A2017(A)

2018(B)

B/A2017(A)

2018(B)

B/A

식부면적(c) 892.5 888.2 -0.5 328.8 369.9 12.5 382.0 392.5 2.8 98.2 93.5 -4.8

재배의향 2차(b) 931.7 897.9 -3.6 323.2 369.5 14.3 382.0 406.1 6.3 96.9 94.5 -2.4

재배의향 1차(a) 877.1 828.9 -5.5 324.1 356.3 9.9 - - - 96.6 94.2 -2.4

증감율b/a 6.2 8.3 -0.3 3.7 0.0 -3.3 0.3 0.3

c/b -4.2 -1.1 1.7 0.1 - - 1.4 -1.1

주 : 조사시기별로 재배의향 1차 4월, 재배의향 2차 5월, 식부면적 8월 (콩 10월)임

2018년 작목별 추정면적은 표 3과 같이 우리원 전망치, 통계청 전망치, 한국농촌경제연구

원(이하 농경연) 전망치 간에 다소 상이하게 나타났다. 먼저 벼의 우리원 전망치는 78,108ha

로 통계청 확정치 78,018ha보다 90ha(0.1%) 많게 추정되었다. 다음으로 콩의 우리원 전망치

는 4,886ha로 통계청 확정치 4,231ha보다 655ha(13.4%) 많게 추정되었다. 이어서 율무의 우

리원 전망치는 392.5ha로 추정되었으며 통계청과 농경연에서의 재배면적 발표는 이루어지지

않고 있다. 마지막으로 포도의 우리원 전망치는 1,799ha로 통계청 확정치 1,746ha보다

53ha(2.9%) 많게 추정되었다.

2018년도 시험연구보고서228

표 3. 2018년 작목별 추정면적

작목별

2017년재 배면 적(ha)

2018년 재배면적(ha) 2017년 재배면적 대비 기관별 증감률 비교 (%)

우리원 전망치통계청확정치

우리원

통계청

농촌경제연구원(전국)

재배의향1차(4월)

재배의향2차(5월)

식부면적

(8월 또는 10월)

재배의향1차(4월)

재배의향2차(5월)

식부면적

(8월 또는 10월)

재배의향1차

재배의향2차

벼 78,484 74,173 75,637 78,108 78,018 -5.5 -3.6 -0.5 -0.6 -2.7 -4.7

콩 4,343 4,773 4,964 4,886 4,231 9.9 14.3 12.5 -2.6 17.0 16.8

율무 382 　 406.1 392.5 미발표 - 6.3 2.8 미발표 - -

포도 1,889 1,843 1,843 1,799 1,746 -2.4 -2.4 -4.8 -7.6 -1.4 -1.4

주 : 우리원과 통계청의 전망치는 경기도 지역이며 농촌경제연구원 전망치는 전국을 대상으로 조사한 결과임

2) 2018년 작목별 예상 생산량

작목별 생육정도를 도내 작목별 표본농가 대상으로 논벼 8. 27~9. 10, 콩 10. 1~10. 16, 율무

8. 27~9. 7, 포도 8. 1~8. 14 등에 따라 시기별로 달리하여 전화조사 하였다. 먼저 벼는 ‘비슷’이

나 ‘좋음’ 응답비율이 전체 농가의 90.5%로 중부권 지역의 적절한 기상여건이 유지되어 전년과

비슷한 생육 수준을 보였다. 다음으로 콩은 ‘나쁨’이나 ‘비슷’ 응답비율이 전체 농가의 82.1%로

나타나 콩 개화기인 7월 하순부터 8월 상순까지 폭염․가뭄과 등숙기(9월이후) 저온 등의 영향으

로 전년대비 생육이 저조한 것으로 판단되었다. 또한 율무도 개화기인 7월 하순부터 폭염․가뭄

등의 영향으로 생육정도가 ‘나쁨’이나 ‘아주 나쁨’ 응답비율이 전체 농가의 91.6%로 나타났다. 마

지막으로 포도는 7~8월 지속된 폭염과 가뭄으로 포도알 비대가 좋지 못하고 일소 피해가 전년보

다 증가하여 생육정도가 나쁨이나 아주 나쁨으로 응답한 비율이 전체농가의 66.0%로 나타났다.

표 4. 작목별 생육정도

작목별빈도

(N)

전년 대비 생육수준 응답비율(%)평균아주

나쁨(a)나쁨(b)

비슷(c)

좋음(d)

아주좋음(e)

나쁨(a+b)

비슷(c)

좋음(d+e)

벼 247 0.5 9.0 58.0 30.0 2.5 9.5 58.0 32.5 3.3

콩 207 9.7 29.5 43.0 15.5 2.4 39.1 43.0 17.9 2.7

율무 201 57.6 34.0 7.3 1.0 0.0 91.6 7.3 1.0 1.5

포도 100 27.0 39.0 14.0 20.0 0.0 66.0 14.0 20.0 2.3

앞서 살펴본 작목별 생육정도를 바탕으로 한 2018년 작목별 단위당 예상 수량은 다음 표 5와 같

이 추정하였다. 여기서 단위당 예상 수량은 전년대비 생육 수준에 의해 추정된 가중치를 2018년 단

위당 수량에 적용하여 수량을 추정하였다. 먼저 경기도 소재 벼 농가의 10a당 예상 수량은 통계청

Ⅰ. 작물연구 229

확정치보다 1kg 적은 499kg으로 전년대비 3.1% 증가한 것으로 나타났다. 다음으로 경기도 소재 콩

농가의 10a당 예상수량은 전년대비 1.8% 감소한 161kg으로, 농경연 전국전망과 유사한 경향을 보였

다. 또한 율무 농가의 10a당 예상수량은 전년대비 9.8% 감소한 781kg, 포도 농가의 10a당 예상수량

은 전년대비 10.4% 감소한 1,397kg으로 농경연 전국전망(전년대비 –12.7%)과 유사한 경향을 보였다.

표 5. 단위당 예상 수량

작목별

10a당 수량(kg) 기관별 증감율 전망치 비교(%)

2017년확정치

2018년우리원 통계청 농촌경제연구원

(전국)우리원전망치

통계청확정치

쌀 484 499 500 3.1 3.3 -1.5 ~ -0.6콩 164 161 155 -1.8 -5.5 -12.4

율무* 866 781 미발표 -9.8 미발표 작목 없음포도 1,559 1,397 미발표 -10.4 미발표 -12.7

주 : 율무의 2017년 10a당 수량은 조사치임

따라서 작목별 예상 생산량은 통계청 2018년 확정면적과 단위당 예상 수량에 의해 아래

표 6과 같이 추정하였다. 먼저 2018년 쌀 예상 생산량은 재배면적이 전년 대비 0.6% 감소하

고 예상 단수가 3.1% 증가하여 통계청 기준 생산량 389,974톤보다 0.16% 낮은 389,327톤으

로 추정되었다. 다음으로 2018년 콩 예상 생산량은 재배면적이 2.6% 감소하고 예상단수가

1.8% 감소하여 통계청 기준 생산량 6,561톤보다 252톤 많은 6,813톤으로 추정되었다. 또한

율무의 2018년 예상 생산량은 재배면적이 5.3% 감소하고 예상단수가 9.8% 감소하여 전년

경기도 전체 생산량보다 1,023톤 적은 6,014톤으로 추정되었다. 마지막으로 포도의 2018년

예상 생산량은 재배면적이 7.6% 감소하고 예상단수가 10.4% 감소하여 전년 경기도 전체 생

산량보다 5,066톤 적은 24,396톤으로 추정되었다. 전국 기상여건과 차이를 보인 벼를 제외한

콩과 포도는 농경연 전망치와 유사한 경향을 보였다.

표 6. 작목별 예상 생산량

작목별재배면적(ha) 생산량(톤) 기관별 증감율

2017년 2018년 2017년2018년

우리원 통계청농경연(전국)우리원 통계청

쌀 78,484 78,018 379,989 389,327 389,974 2.5 2.6 -3.6 ~ -2.7

콩 4,343 4,231 7,114 6,813 6,561 -4.2 -7.8 -2.4

율무* 816 773 7,064 6,041 미발표 -14.5 미발표 작목 없음

포도 1,889 1,746 29,462 24,396 미발표 -17.2 미발표 -14.7

주 : 율무재배면적과 생산량은 우리원 조사치임

2018년도 시험연구보고서230

3) 2019년 작목별 재배의향면적

작목별 표본농가의 2019년 재배의향 면적 조사결과를 기초로 2019년 재배면적을 다음 표

7과 같이 추정하였다. 첫째, 벼는 산지가격과 기상여건, 정부정책의 영향으로 2018년 대비

2.3%(1,758ha분) 감소한 76,260ha로 추정하였다. 둘째, 밥밑용 콩 재배면적이 농가판매 기대

가격 상승으로 2018년 대비 약 21.5% 증가할 것으로 예상되지만, 산지가격, 기상여건 등의

영향으로 두부 장류용 콩 재배면적이 2018년 대비 3.1% 감소가 예상되어 경기도 전체 2019

년 콩 재배의향면적은 2018년 대비 약 2.3%(97ha분) 감소 한 4,134ha로 추정하였다. 셋째,

산지가격과 기상여건의 영향으로 상강율무와 조현율무 등 주품종 재배예상면적이 각각 7.0%,

13.0% 감소할 것으로 예상되는 가운데 경기도 전체 2019년 율무 재배의향면적은 2018년 대

비 약 9.1%(35ha분) 감소한 349ha로 추정하였다. 넷째, 소비자 선호도가 높은 새로운 포도

품종 도입으로 유목면적은 2018년 대비 8.5% 증가가 예상되지만 산지 포도 가격의 하락 및

타작목 전환 등으로 성목면적이 2018년 대비 4.9% 감소할 것으로 예상되어 경기도 전체

2019년 포도재배의향면적은 2018년 대비 2.5%(44ha분) 감소한 1,702ha 추정되었다.

표 7. 2019년 재배의향면적 전망

작목별2019년 조사면적(ha) 증감율

(%)

2019년 재배면적 추정

2018년 2019년(예상) 2018년 2019년(예상)

벼 891.3 871.2 -2.3 78,018 76,260

콩 369.9 361.4 -2.3 4,231 4,134

율무 384.0 349.0 -9.1 384.0 349.0

포도 92.6 90.3 -2.5 1,746 1,702

나. 2018년 생산정보의 농가이용 실태 및 만족도

앞서 조사 분석한 경기도 생산정보(또는 관측정보)에 대한 농가 이용실태 및 만족도를 조사하기

위하여 2018년 4월과 5월에 작목별 경기도 생산정보지를 각각 월별로 발간 배포하였으며1), 정보

지를 수령한 표본농가 708호에 대해 2018년 10월 8일부터 10월 24일까지 전화조사를 실시하였

다. 조사내용은 인구사회적 특성, 생산정보 이용경험, 정보이용후 영농활동변화, 생산정보 이용 만

족도 및 이용의향, 재배면적 결정 고려사항 등이다.

1) 생산정보지의 수록내용은 가격동향, 생산동향, 기상정보, 정책정보, 작목별 재배의향 전망 등이며 쌀, 콩, 율무, 포도 등 4작목(4종), 2회, 10,500부를 발간 배포하였다

Ⅰ. 작물연구 231

쌀 콩 율무 포도

그림 1. 경기도 작목별 생산정보지

1) 응답자의 인구사회적 특성응답자의 인구사회적 특성에 대한 기본사항은 다음 표 8과 같다. 작목별 조사 농가수는 벼

200호, 콩 207호, 율무 200호, 포도 101호이다. 기초통계 분석결과, 응답자의 연령대는 61세 이상에서 벼 71.0%, 콩 66.2%, 율무 56.5%, 포도 68.3%로 높은 비율을 차지하고 있는 것으로 나타났다. 재배경력은 율무에서 ‘10년 이하’ 50.5%로 가장 큰 비율을 차지했고, 다음으로 벼 ‘31~40년 이하’ 31.0%, 포도 ‘21~30년 이하’ 29.7%, 콩 ‘11~20년 이하’ 27.5% 순으로 높게 나타났다. 또한 경영형태는 벼와 포도에서 전문경영 형태로, 콩과 율무에서 복합경영형태로 나타났다. 마지막으로 영농교육 이수는 벼 83.5%, 콩 79.2%, 율무 79.5%, 포도 90.1%로, 조사농가 대부분이 영농교육을 이수한 것으로 나타났다.

표 8. 작목별 인구사회적 특성

구 분논벼(n=200) 콩(n=207) 율무(n=200) 포도(n=101)빈도 백분율 빈도 백분율 빈도 백분율 빈도 백분율

성 별 남 193 96.5 188 90.8 180 90.0 91 90.1여 7 3.5 19 9.2 20 10.0 10 9.9

연 령

31~40세 0 0.0 2 1.0 4 2.0 2 2.041~50세 16 8.0 16 7.7 12 6.0 8 7.951~60세 42 21.0 52 25.1 71 35.5 22 21.861~70세 71 35.5 77 37.2 66 33.0 37 36.671세이상 71 35.5 60 29.0 47 23.5 32 31.7

합계 200 100 207 100 200 100 101 100

재배경력

10년 이하 13 6.5 53 25.6 101 50.5 21 20.811~20년 이하 23 11.5 57 27.5 55 27.5 26 25.721~30년 이하 32 16.0 44 21.3 25 12.5 30 29.731~40년 이하 62 31.0 31 15.0 8 4.0 17 16.841~50년 이하 42 21.0 18 8.7 4 2.0 6 5.9

51년 이상 28 14.0 4 1.9 7 3.5 1 1.0합계 200 100 207 100 200 100 101 100

경영형태 전문경영 151 75.5 17 8.2 6 3.0 58 57.4복합경영 49 24.5 190 91.8 194 97.0 43 42.6

합계 200 100 207 100 200 100 101 100영농교육

이수여부

이수 167 83.5 164 79.2 159 79.5 91 90.1미이수 33 16.5 43 20.8 41 20.5 10 9.9합계 200 100 207 100 200 100 101 100

2018년도 시험연구보고서232

2) 생산정보 이용실태2018년 경기도 생산정보 이용경험 여부에 대해 다음 표 9와 같이 조사하였다. 전체 조사

응답자 708호 중 48.0%의 농가가 이용경험 있으며, 작목별로 벼 재배농가가 58.5%로 가장 높고, 다음으로 포도 53.5%, 콩 42.0%, 율무 40.0% 순으로 나타났다.

표 9. 경기도 생산정보 이용경험

구 분　 2018년 생산정보 이용경험합 계

있다 없다벼 117(58.5) 83(41.5) 200(100.0)콩 87(42.0) 120(58.0) 207(100.0)

포도 54(53.5) 47(46.5) 101(100.0)율무 80(40.0) 120(60.0) 200(100.0)전체 338(48.0) 370(52.0) 708(100.0)

다음으로 생산정보 이용행태(표 10)는 판매 출하시기 결정> 모내기․파종 등 결정> 재배면적결정 및 작목선택 순으로 조사되었다. 생산정보 이용형태별로 살펴보면 판매 및 출하시기 결정은 포도(91.9%), 콩(86.8%), 벼(85.6%), 율무(81.5%) 순, 모내기․파종 등 결정은 벼(8.5%), 율무(6.2%), 콩(3.8%), 포도(3.5%) 순, 재배면적 결정은 콩(5.8%), 율무(5.2%), 벼(2.6%), 포도(2.5%) 순, 작목선택은 율무(7.0%), 콩(3.6%), 벼(3.3%), 포도(2.2%) 순으로 조사되었다.

표 10. 경기도 생산정보 이용행태(다중응답)

작목별로 생산정보의 만족도, 신뢰도, 필요성, 이용의향을 아래 표 11과 같이 조사하였다. 조사 응답자들은 경기도 생산정보의 만족도에 있어서 5점 만점에 포도 4.0, 벼 3.9, 콩 3.8, 율무 3.7 순으로 응답하였으며 신뢰도에 있어서 5점 만점에 콩 3.8, 벼․율무․포도 3.6 순으로 응답하였다. 또한 필요성에 있어서 5점 만점에 벼․율무 4.2, 포도 4.1, 콩 3.9 순으로, 이용의향에 있어서 5점 만점에 벼 4.5, 율무․포도 4.3, 콩 4.0 순으로 각각 응답하였다.

표 11. 생산정보 만족도 및 이용의향

주 : 5점 리커트 척도임

구 분　 작목선택 재배면적결정

모내기,파종 등 결정

판매 및 출하시기 결정 합 계

벼 29(3.3) 23(2.6) 74(8.5) 750(85.6) 876(100.0)콩 22(3.6) 35(5.8) 23(3.8) 525(86.8) 605(100.0)

율무 35(7.0) 26(5.2) 31(6.2) 405(81.5) 497(100.0)포도 13(2.2) 15(2.5) 21(3.5) 555(91.9) 604(100.0)

구 분　 빈도(N)만족도 신뢰도 필요성 이용의향

평균 표준편차 평균 표준

편차 평균 표준편차 평균 표준

편차벼 117 3.9 0.77 3.6 0.94 4.2 0.83 4.5 0.76콩 87 3.8 0.61 3.8 0.55 3.9 0.63 4.0 0.54

율무 80 3.7 0.76 3.6 0.94 4.2 0.79 4.3 0.78포도 54 4.0 0.63 3.6 0.78 4.1 0.66 4.3 0.72

Ⅰ. 작물연구 233

다음으로 생산정보 이용 후 영농변화(표 12)는 영농계획수립> 병해충․기상정보 활용> 가격변화대비 출하시기 조절> 작목반, 영농조합, 농협 등 출하에 관심> 계약재배 참여> 농작물 재해보험 가입 순으로 조사되었다. 영농변화 형태별로 살펴보면 영농계획 수립은 콩(70.2%), 포도(69.8%), 벼(67.4%), 율무(66.2%)순, 병해충․기상정보 활용은 콩(14.3%), 포도(10.5%), 벼(8.8%), 율무(7.7%) 순, 가격변화 대비 출하시기 조절은 포도(11.4%), 콩(10.0%), 율무(7.9%), 벼(7.3%) 순, 작목반 등 출하에 관심은 율무(12.4%), 벼(6.8%), 포도(5.7%), 콩(2.4%) 순, 계약재배 참여는 벼(5.9%), 율무(4.1%), 포도(2.4%), 콩(1.6%) 순, 농작물 재해보험 가입은 벼(3.8%), 율무(1.8%), 콩(1.6%), 포도(1.4%) 순으로 조사되었다.

표 12. 생산정보 이용후 영농변화(다중응답)

구분　 계약재배 참여

농 작 물 재해보험가 입

가격변화 대비 출하시기조절

병해충,기상정보활용

작목반, 영농조합, 농협 등 출하에 관심

영농계획수립 합계

벼 36(5.9) 23(3.8) 45(7.3) 54(8.8) 42(6.8) 414(67.4) 614(100.0)

콩 6(1.6) 6(1.6) 37(10.0) 53(14.3) 9(2.4) 261(70.2) 372(100.0)

율무 14(4.1) 6(1.8) 27(7.9) 26(7.7) 42(12.4) 225(66.2) 340(100.0)

포도 5(2.4) 3(1.4) 24(11.4) 22(10.5) 12(5.7) 144(68.6) 210(100.0)

전체 61(4.0) 38(2.0) 133(9.0) 155(10.0) 105(7.0) 1,044(68.0) 1,536

3) 재배면적 의사결정시 고려사항농가의 재배면적 의사결정시 고려사항에 대한 중요도를 아래 표 13과 같이 조사하였다. 작목별

로 살펴보면, 5점 만점에 벼는 기상여건(4.4)> 산지가격(4.3)> 정부정책(3.9)> 종자확보(3.7)> 수입(3.4)> 농가재고(3.1) 순으로 응답하였으며 콩은 기상여건(4.5)> 종자확보(4.0)> 산지가격(3.9)> 수입(3.8)> 정부정책(3.7)> 농가재고(2.7) 순으로 응답하였다. 또한 율무에 있어서 5점 만점에 산지가격(4.2)> 기상여건(4.1)> 종자확보(3.7)> 농가재고․정부정책(3.6)> 수입(3.5) 순으로, 포도는 5점 만점에 기상여건(4.8)> 산지가격(4.5)> 종자확보(4.2)> 정부정책(3.9)> 수입(3.7)> 농가재고(2.3) 순으로 각각 응답하였다. 이처럼 재배면적 결정시 기상여건이나 산지가격, 종자확보 등이 중요한 재배면적 의사결정 요인으로 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다.

표 13. 재배면적 의사결정 요인별 중요도

구 분 산지가격 기상여건 농가재고량 종자확보 수입 정부정책벼

(N=200)평균 4.3 4.4 3.1 3.7 3.4 3.9

표준편차 0.91 0.76 1.03 1.36 1.18 0.98 콩

(N=207)평균 3.9 4.5 2.7 4.0 3.8 3.7

표준편차 1.08 0.78 1.23 1.05 1.06 0.98 율무

(N=200)평균 4.2 4.1 3.6 3.7 3.5 3.6

표준편차 0.96 1.01 1.02 0.97 1.13 1.06 포도

(N=101)평균 4.5 4.8 2.3 4.2 3.7 3.9

표준편차 0.86 0.38 0.99 0.96 1.08 0.91 주 : 5점 리커트 척도임

2018년도 시험연구보고서234

다. 작목별 재배면적 결정모형

1) 분석모형농가가 재배하는 작목의 재배면적을 어느 정도 늘리거나 줄일 것인 지 파악하기 위해서는 우선

적으로 전년도 재배면적이 다음연도 재배면적에 어느 영향을 미치는 지를 파악할 수 있어야 할 것이다. 다음으로 시장가격이 변동됨에 따라 각각의 작목 재배농가들이 어느 정도 반응을 보이고, 그리고 주산지 입지 여부와 함께 농가의 재배비중에 따른 주작목과 부작목의 경영조건에 따라 어느 정도 영향을 받는 지를 파악할 수 있도록 모형을 설계할 필요가 있다.

이를 위해 본 연구에서는 독립변수에 대한 내생변수들의 시차값을 종속변수로서 취하고 있는 이론적 모형인 Nerlove의 부분조정모형을 적용하여 자기상관의 문제를 초래하지 않는 장단기 재배면적 반응함수를 설계하였다. 이에 따르면 농가가 년도의 작목을 어느 정도 재배( )할 것

인가는 년도 재배면적( )에 따라 영향을 받게 된다. 뿐만 아니라 년도 농가수취가

격( 년도 작목 농가수취가격, )과 년도 파종 또는 이앙 전 기대가격(년도 작목의

농가기대가격, ) 역시 에 영향을 미친다.

먼저 년도의 작목 재배면적( )의 적정수준 ( )이 있다고 아래 (식 1)과 같이 가정한다.

(식 1)

여기서 적정수준의 는 관측할 수 없으므로 이를 해결하기 위해 다음과 같은 (식 2)을 사용

하였다.

(식 2)

여기서, 는 재배면적의 실제 변화를 나타내고 는 재배면적의 적정수준

의 변화를 나타낸다. 그리고 는 조정계수를 의미한다. 따라서 (식 1)를 (식 2)의 방정식에 대입하면 다음 (식 3)과 같다.

(식 3)

따라서 년도 작목의 재배면적은 다음 (식 4)와 같다.

(식 4)

(단, ≤ )

여기서 각각의 는 년도 농가수취가격( 년도 작목 농가수취가격, )과 년

도 파종 또는 이앙 전 기대가격(년도 작목의 농가기대가격, )의 단기 탄력성을,

는 장기 탄력성을 각각 나타낸다.

Ⅰ. 작물연구 235

이와 같은 재배면적 반응함수의 기본적 가정 아래 본 연구에서는 년도 재배면적( )

년도 농가수취가격( ), 년도 농가기대가격( )에 대한 년도 재배면적( )에 대

한 탄성치가 직접적으로 도출될 수 있도록 (식 4)에 대해 더블로그log log 형태로 실증분석을 다음과 같이 설정하였다. 또한 작목의 주산지 여부와 주․부작목 여부에 따라서도 재배면적 변화에 어느 정도 영향을 주는지를 파악할 수 있도록 더미 변수( )를 추가로 추정하였다.

(식 5) ln ln ln ln

단, 주산지 더미변수 은 주산지=1, 비주산지=0을, 작목형태 더미변수 는 주작목=1, 부작

목=0을 각각 의미

2) 분석자료실증분석을 위해 경기도 소재 벼, 콩, 율무, 포도 재배농가를 대상으로 2018년 5월 2일부터 5

월 11일까지 전화조사한 관측조사 자료를 활용하였다. 5월 관측조사 기초통계량은 다음 표 14와 같다. 2017년 농림축산식품부 농업경영체 등록 자료를 모집단으로 하여 시군별 농가수를 고려한 비례할당으로 추출된 표본농가를 대상으로 2017년 재배면적, 2018년 5월 재배의향면적, 2017년 수확기 농가수취가격, 2018년 5월 농가 기대가격에 대한 관측농가수 723호 중 무응답 농가를 제외한 585호가 실증분석에 사용되었다. 여기서 실증분석 작목 및 농가수는 벼 165호, 콩 135호, 율무 192호, 포도 93호 등이다.

표 14. 작목별 재배면적 분석자료 기초통계량 (단위 : ㎡, 원/kg)

분 석 자 료 평균 표준편차

벼(n=165)

2017년 재배면적 43,509.5 70,676.8

2018년 재배의향면적 43,224.1 70,376.8

2017년 수확기 농가수취가격 1,431.0 431.5

2018년 농가기대가격 1,453.6 423.2

콩(n=135)

2017년 재배면적 15,534.8 31,508.7

2018년 재배의향면적 17,756.0 38,203.1

2017년 수확기 농가수취가격 4,680.4 1,581.6

2018년 농가기대가격 4,722.4 1,585.3

율무(n=192)

2017년 재배면적 18,538.1 20,893.3

2018년 재배의향면적 19,707.9 38,840.0

2017년 수확기 농가수취가격 3,091.5 366.5

2018년 농가기대가격 3,091.6 410.5

포도(n=93)

2017년 재배면적 9,498.1 5,883.6

2018년 재배의향면적 9,265.7 5,764.8

2017년 수확기 농가수취가격 3,899.6 2,947.1

2018년 농가기대가격 3,999.6 3,404.7

2018년도 시험연구보고서236

3) 분석결과

앞서 분석방법에 대한 이론적 설명에서 밝힌 바와 같이 본 연구는 시차변수가 독립변수로서 모

형 내 포함될 경우 나타나는 오차항의 자기상관문제 한계를 극복하기 위해 Cochrane-Orcutt 반

복추정법을 이용하여 변형시킨 Nerlove의 수정된 부분조정모형인 벼, 콩, 율무, 포도 등 4작목의

재배면적 함수를 추정한다. 즉, 수확기 년도 작목의 농가수취가격, 파종기 년도 작목의 농

가기대가격, 년도 작목의 재배면적, 주산지 더미(dummy), 작목형태 더미(dummy) 각각에

대한 년도 작목의 재배면적을 추정한다.

표 15. 작목별 재배면적 반응함수 추정결과

구 분벼 콩 율무 포도

ln 년 ln 년 ln 년 ln 년상수 0.2551

(0.86)0.9105(0.96)

-2.8382(-1.28)

-0.0235(-0.06)

t-1년도 수확기 농가수취가격(ln )0.0096(0.13)

-0.2681(-0.46)

-0.3659(-0.84)

0.0190(0.33)

t년도 파종 전 농가기대가격(ln )-0.0121(-0.15)

0.1906(0.33)

0.8378**

(2.12)-0.0045(-0.08)

주산지 더미변수 (1=주산지, 0=비주산지) -0.0079(-0.24)

0.2220**

(2.44)-0.0388(-0.37)

0.0016(0.04)

작목형태 더미변수

(1=주작목, 0=부작목)0.0216(0.59)

0.0276(0.24)

0.6921***

(2.61)0.0424(0.83)

t-1년도 재배면적(ln 년 ) 0.9732***

(62.99)0.9522***

(28.4)0.8824***

(24.4)0.9828***

(37.92)

AR(1) -0.0339(-0.39)

-0.0778(-0.83)

0.0108(0.15)

0.0406(0.37)

결정계수( ) 0.9635 0.9048 0.7848 0.9489

DW 1.9916 2.0788 1.9841 1.9968

관측치수(N) 165 135 192 93

주 : ***, **, *는 각각 1%, 5%, 10% 수준에서 유의함

따라서 각 작목별 재배면적 반응함수에 대한 분석결과는 표 15와 같다. 첫째, 벼 재배면적의 경

우, 최근 논이 타작물 재배 등에 이용되기도 하나 논의 주된 용도는 벼 재배라는 점을 감안 할 때

쌀 가격에 탄력적으로 재배면적이 결정되는 데는 한계가 있다(안병일, 2015). 이러한 점 때문에

수확기 년도 농가수취가격과 및 년도의 기대가격에 대한 벼 재배면적의 탄성치는 각각

0.0096, -0.0121로 비탄력적으로 도출되었다. 이는 기존 연구의 탄성치 범위를 크게 벗어나지 않

는 값을 보이면서 크게 차이나지 않는 결과이다. 여기서 년도의 기대가격 탄성치가 –0.0121로 도

출 되었는데 이는 파종기 기대가격의 상승에도 불구하고 논 타작물 재배 정책의 영향으로 농가

기대가격과 벼 재배면적 간 음의 상관관계가 있음을 유추할 수 있다. 또한 년도 벼 재배면적

Ⅰ. 작물연구 237

이 년도 벼재배면적에 1년차의 시차를 두고 양의 상관관계로 보이고 있다는 점에서 볼 때

Nerlove의 부문조정과정이 수용되어 년도 벼 재배면적이 1% 증가할 때 년도 벼 재배면적

은 0.9732% 증가하는 단위탄력성에 근접하고 탄성치가 1% 유의수준에서 통계적으로 유의하여 모

형 내에서 실제적으로 발생하는 현상임을 보여주고 있다. 이외에도 주산지 더미 영향을 나타내는

탄성치는 주산지 여부와 벼 재배면적 간에는 음의 상관관계로 나타나 주산지 일수록 벼 재배면적

의 감소가 비탄력적으로 완화되는 효과가 존재하는 것으로 도출되었다. 그리고 작목형태 더미 영

향을 나타내는 탄성치는 벼 재배가 주작목 일수록 벼 재배면적과 양의 상관 효과가 존재하는 것

으로 분석되었다.

둘째, 콩 재배면적의 경우, 정부의 논 타작물 재배정책의 영향으로 밭콩에서 논콩으로 전환하는

농가가 증가 추세이지만 콩 생산비나 작황 불안정성으로 년도 수확기 가격 상승이 이루어져

도 년도 파종기 콩 재배면적을 줄일 수 있는 한계가 있다. 이러한 점을 고려하면 수확기 년

도 농가수취가격에 대한 벼 재배면적의 탄성치는 각각 –0.2681이며 비탄력적으로 도출되었다. 하

지만 년도 파종기 콩 재배면적은 기대가격 상승으로 탄성치가 0.1906으로 완만하게 증가하는 것

으로 도출되었으나 그 영향은 유의하게 나타나지 않았다. 또한 년도 콩 재배면적이 년도 콩

재배면적에 1년차의 시차를 두고 양의 상관관계로 보이고 있다는 점에서 볼 때 Nerlove의 부문조

정과정이 수용되어 년도 콩 재배면적이 1% 증가할 때 년도 콩 재배면적은 0.9522% 증가하

는 단위탄력성에 근접하고 탄성치가 1% 유의수준에서 통계적으로 유의하여 모형 내에서 실제적

으로 발생하는 현상임을 보여주고 있다. 이외에도 주산지 더미 영향을 나타내는 탄성치는 주산지

여부와 콩 재배면적 간에는 양의 상관관계로 나타나 주산지 일수록 콩 재배면적의 증가에 완화효

과(비탄력성)가 존재하는 것으로 도출되었다. 그리고 작목형태 더미 영향을 나타내는 탄성치는 콩

재배가 주작목 일수록 콩 재배면적과 양의 상관 효과가 존재하는 것으로 분석되었다. 셋째, 율무

재배면적의 경우, 콩과 유사한 조정모형을 보여주고 있지만 시장반응에 민감하지 않은 벼와 콩과

는 달리 년도 파종기 율무 기대가격은 단위탄력성에 근접하며 년도 율무 재배면적을 증가시켜

탄성치(0.8378)가 1% 유의수준에서 통계적으로 유의하여 모형 내에서 실제적으로 발생하는 현상

임을 보여주고 있다. 또한 년도 율무 재배면적이 년도 율무 재배면적에 1년차의 시차를 두

고 양의 상관관계로 보이고 있다는 점에서 볼 때 Nerlove의 부문조정과정이 수용되어 년도

율무 재배면적이 1% 증가할 때 년도 율무 재배면적은 0.8824% 증가하는 단위탄력성에 근접하고

탄성치가 1% 유의수준에서 통계적으로 유의하여 모형 내에서 실제적으로 발생하는 현상임을 보

여주고 있다. 이외에도 주산지 더미 영향을 나타내는 탄성치는 주산지 여부와 율무 재배면적 간에

는 음의 상관관계로 나타나 주산지 면적이 감소하면 전체 율무 재배면적이 완만하게 감소하는 효

과(비탄력성)가 존재하는 것으로 도출되었다. 그리고 작목형태 더미 영향을 나타내는 탄성치는 율

무 재배가 주작목 일수록 율무 재배면적과 양의 상관 효과가 존재하는 것으로 분석되었다. 마지막

으로, 포도는 재배면적은 포도 가격에 탄력적으로 반응하지 않는 특징을 가지고 있다. 특히 포도

성목은 유목과 달리 FTA 폐업지원정책과 연계되지 않는 한 포도 가격에 탄력적으로 재배면적을

2018년도 시험연구보고서238

결정되는 데는 한계가 있다. 이러한 점 때문에 수확기 년도 농가수취가격과 년도의 기대가

격에 대한 포도 재배면적의 탄성치는 각각 0.0190, -0.0045로 비탄력적으로 도출되었다. 여기서

년도의 기대가격 탄성치가 –0.045로 도출 되었는데 5~6월 매년 포도가격이 높게 형성되다가 10월

까지 하락하는 추세를 가지고 있다는 점을 고려하면 농가 기대가격과 포도 재배면적 간에 음의

상관관계가 있음을 유추할 수 있다. 또한 년도 포도 면적이 년도 포도 면적에 1년차의 시차

를 두고 양의 상관관계로 보이고 있다는 점에서 볼 때 Nerlove의 부문조정과정이 수용되어

년도 포도 재배면적이 1% 증가할 때 년도 포도 재배면적은 0.9828% 증가하는 단위탄력성에 근

접하고 탄성치가 1% 유의수준에서 통계적으로 유의하여 모형 내에서 실제적으로 발생하는 현상

임을 보여주고 있다. 이외에도 주산지 더미 영향을 나타내는 탄성치는 주산지 여부와 포도 재배면

적 간에는 양의 상관관계로 나타나 주산지 면적이 증가하면 전체 포도 재배면적이 완만하게 증가

하는 효과(비탄력성)가 존재하는 것으로 도출되었다. 그리고 작목형태 더미 영향을 나타내는 탄성

치는 포도 재배가 주작목 일수록 포도 재배면적과 양의 상관 효과가 존재하는 것으로 분석되었다.

4. 적 요

본 연구에서는 농가의 경영계획 수립에 필요한 기초자료 제공을 위하여 거미집형 단순 모

형 가정 아래에서 2018년도에 작목별 생산실태(관측) 조사를 실시한 후 생산(관측)정보에 대

한 영농이용실태 및 만족도를 조사․분석하였다. 그리고 농가가 재배하는 작목의 적정 재배면

적을 유도하기 위한 재배면적 결정모델을 제시하였다.

가. 먼저 조사정보 제공을 통한 작목별 적정 재배면적 유도를 위하여 영농 전 재배의향면

적(2회)과 식부면적(1회) 조사를 실시하였다. 재배의향(또는 식부)면적은 2017년 대비

벼와 포도는 부(-)의 부호로, 콩과 율무는 정(+)의 부호로 나타났으며 4월, 5월, 8월

조사 시기별로 식부면적이 작목별 조정되었다.

나. 전년대비 증감율의 부호가 부(-)인 작목(벼, 포도)은 논 타작물 재배정책, 포도 도매가

격의 영향에 의해, 부호가 정(+)인 작목(콩, 율무)는 산지가격 및 소비, 콩과 율무의

대체관계의 영향에 의해 재배면적 조정이 이루어졌다.

다. 2018년 예상 생산량 증감율은 전년 대비 쌀 2.5%, 콩 –4.2%, 율무 –14.5%, 포도

-17.2% 각각 나타났다. 전국 기상여건과 차이를 보인 벼를 제외한 콩과 포도는 농촌

경제연구원 전국관측정보 전망치와 유사한 경향을 보였다.

라. 2019년 재배의향 면적의 증감율은 2018년 재배면적 및 농가수취가격, 2019년 기대가

격의 영향으로 전년 대비 벼 2.5%, 콩–4.2%, 율무–14.5%, 포도 –17.2% 각각 나타났다.

마. 이와 같은 조사결과에 대한 정보 이용은 조사응답자 708호 중 48.0%가 농가의 생산

의사결정에 활용하는 것으로 나타났으며, 작목별로는 벼 58.5%, 포도 53.5%, 콩

42.0%, 율무 42.0% 순으로 나타났다.

Ⅰ. 작물연구 239

바. 정보이용 후 영농의 변화 행태로는 영농계획수립(68.0%)이 가장 비중이 높았으며, 다음으로 병

해충․기상정보 활용(10.0%), 가격변화 대비 출하시기 조절(9.0%), 작목반 등 출하에 관심

(7.0%), 계약재배 참여(4.0%), 재해보험 가입(2.0%) 순으로 나타났다.

사. 정보에 대한 만족도는 5점 리커트 척도로, 포도 4.0, 벼 3.9, 콩 3.8, 율무 3.7 순이었

으며 향후 이용의향은 벼 4.5, 율무 4.3, 포도 4.3, 콩 4.0 순으로 나타났다

아. 한편 작목별 재배면적 변화에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위하여 재배면적 반응

함수를 추정하였다.

자. 4작목 모두 전년도(t-1) 재배면적이 당해연도(t) 재배면적에 단위 탄력적(=1)으로 영향

을 미치는 Nerlove의 부분조정이 이루어지는 것으로 나타났다.

차. 율무를 제외한 벼, 콩, 포도는 정부정책의 영향과 생산비, 작황 등 외생적으로 주어지

는 요인에 의해 가격변수(수확기 농가수취가격 또는 파종 전 농가기대가격)가 유의한 영

향을 주지 못하는 것으로 분석되었다.

카. 이외에도 주산지와 주/부작목 형태는 벼, 포도를 제외한 콩, 율무에서 재배면적 변화

에 유의한 영향을 주는 것으로 분석되었다.

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6. 연구결과 활용제목

○ 재배면적 결정 우선순위 및 중요도(‘18년 영농활용)

○ 쌀, 콩, 율무, 포도 생산정보지 제1호, 제2호(‘18년 자료발간)

○ 경기도 주요작목 생산정보 자료집(‘18년 자료발간)

7. 연구원 편성

과제 구 분 소 속 직 급 성 명 수행업무 참여년도농산물

생산실태 및

정보제공

책임자 작물연구과 농업연구사 이진홍 과제수행 총괄 ’18공동연구자 〃 농업연구관 정구현 분석자료 검토 ’18

〃 〃 농업연구사 전명희 자료수집 ’18〃 〃 농업연구관 지정현 시험수행자문 ’18〃 환경농업연구과 농업연구사 주옥정 기상정보분석 ’18〃 기술보급과 농촌지도관 한재수 포도 조사지원 ’18〃 〃 농촌지도사 김시열 벼 조사지원 ’18〃 〃 〃 전미리 콩, 율무 조사지원 ’18