농업부문 전망모형 KREI-ASMO 2004 운용·개발연구 } : 한국농촌경제연구원

페이지 확대 100% 페이지 축소

연구보고서

농업부문 전망모형 KREI-ASMO 2004 운용·개발연구

2004.12.01 19303

과제성격

토의용논문(W25)
저자

조성열, 김배성; 이병훈
등록일

2004.12.01
연구주제

농업정책일반

차 례
제1장 서론 1
1. 연구의 필요성 1
2. 연구 목적 2
3. 연구 방법 2
제2장 KREI-ASMO 구조 개요 3
제3장 KREI-ASMO 2004 모형의 주요 특징 및 가정 7
1. KREI-ASMO 2004 주요 특징 및 개선사항 7
2. KREI-ASMO 2004 기본 가정 8
3. KREI-ASMO 2004 도입 품목 9
4. 주요 거시경제 변수 및 농업 생산요소가격 10
5. 수입가격, CMA/MMA, 관세 12
제4장 경지배분모형의 추정 및 탄력성 계측결과 14
1. 하계 1차 작물 경지배분모형 추정 및 탄력성 계측결과 14
2. 하계 2차 작물 경지배분모형 추정 및 탄력성 계측결과 19
3. 동계작물 경지배분모형 추정 및 탄력성 계측결과 22
제5장 쌀 생산비용함수 구성 및 추정결과 27
1. 생산비용함수 구성 개요 27
2. 생산비용함수 추정방정식의 구성 28
3. 생산비용함수 SURE 추정 결과 29
제6장 KREI-ASMO 2004 품목 및 총량모듈의 구조 30
1. 거시변수 및 농업 생산요소가격 등 30
2. 경지배분모형 (acrege allocation model by Dr. Jung-Hwan Lee 1989, 1990) 31
3. 쌀 (11) / baseline 전망구조 34
4. 두류 (13) 35
5. 기타곡물 (14) 36
6. 특용작물 (40) 38
7. 고추 (2101) 39
8. 배추 (2102) 40
9. 무 (2103) 41
10. 기타하계노지채소 (2104) 42
11. 하계노지채소 (21) 42
12. 맥류 (12) 44
13. 마늘 (211) 45
14. 양파 (212) 47
15. 기타동계채소 (213) 48
16. 사과 (31) 49
17. 배 (32) 50
18. 포도 (33) 51
19. 감 (34) 53
20. 감귤 (35) 54
21. 복숭아 (37) 55
22. 과수 전체 (30) 57
23. 농판가격지수 전망 (COUTPUTP) / 축산물 제외 58
24. 하계휴경면적 (LDID) 59
25. 동계휴경면적 (LDIDW) 59
26. 총식부면적 60
27. 한육우 (51) 60
28. 낙농 (52) 63
29. 양돈 (53) 65
30. 육계 (541) 66
31. 산란계 (542) 67
32. 축산물 가격지수 전망, 2000=100 67
33. 총량모듈 70
제7장 KREI-ASMO 2004 안정성 평가 90
제8장 KREI-ASMO 2004 추가 보완사항 및 향후과제 97
부록 1. KREI-ASMO 2004 도입 변수설명 99
2.개별 행태방정식 추정결과 114
참고 문헌 155

요약문

요 약
한국 농업 부문 연간 전망모형인 KREI-ASMO(Korea Rural Economic Institute - Agricultural Simulation Model)는 1996년 연구원(KREI)에서 개발된 동태적 시뮬레이션 모형으로 매년 자료갱신과 더불어 개별 행태방정식 및 모형구조에 대한 지속적인 유지ㆍ보완이 필요하다.
이 연구의 목적은 한국 농업 부문 전망과 정책실험 및 분석을 위해 KREI-ASMO를 견고히 유지ㆍ발전시키는 데 있으며, 특히 당해 연도 연구는 최근 거시경제변수 및 농업 부문 자료의 기준 연도 개편에 따라 모형의 기준 연도 1995년을 2000년으로 개편하는 작업을 수행하는 데에 있다.
연구의 내용은 8개 장으로 구분하였다. 제1장에서는 이 연구의 필요성, ASMO 운용 및 당해 연도 연구 목적, 그리고 연구에 적용된 방법에 대해 소개하였다. 제2장에서는 모형구조에 대한 이해를 돕기 위해 모형의 전체구조와 연계구조를 간략히 소개하였다(김배성 등(2003)의 발췌ㆍ요약). 제3장에서는 기존 선행모형과 구별되는 ASMO 2004의 주요 특징 및 개선 사항, ASMO 2004에 도입된 기본가정, 도입품목에 대한 소개, 거시경제변수 등 주요 외생변수에 대한 가정, 품목별 수입가격, 적용관세율, MMA/CMA 도출 과정에 대해 소개하였다. 제4장에서는 기준 연도 개편과 자료갱신에 따라 새로 추정되어 도입된 하계 1차 작물, 하계 2차 작물, 그리고 동계작물에 대한 경지배분모형의 구조, 추정 결과, 탄력성 계측 결과를 소개하였고, 제5장에서는 ASMO 2004에서 새로이 보완된 쌀 생산비용함수 모듈의 추정 결과를 소개하였다. 제6장은 이 연구의 핵심인 ASMO 2004의 전체모형의 세부구조를, 제7장에서는 ASMO 2004의 안정성평가 결과를 소개하였다. 제8장에서는 ASMO 2004의 추가 보완사항 및 향후과제를 도출하여 정리하였다. 그리고 부록에서는 ASMO 도입변수명과 개별 행태방정식 추정 결과를 제시하였다.

ABSTRACT
A Study on Modelling and Management of the Korea Agricultural Outlook Model, KREI-ASMO 2004
KREI-ASMO (Korea Agricultural Simulation Model) was developed by the Korea Rural Economic Institute (KREI) in 1995, and has been used to produce mid- and long-term outlooks of the Korean agriculture and to come up with various alternative policies. KREI-ASMO is a partial equilibrium model as well as a dynamic ex-anti simulation model for the Korean agricultural sector.
Especially, the model has been applied as a useful quantitative analysis tool to forecast demand-supply situation by commodity, to make agricultural outlook, and to estimate and analyze various policies.
KREI renews the statistical data-sets and improves the structure of the model every year to ensure the proper functionality of KREI-ASMO. In this context, this study is carried out annually.
KREI-ASMO can be divided into five sub-modules as follows:
1) the module for forecasting macro-economic variables;
2) the module for forecasting input-prices;
3) the module for cultivating sector outlook;
4) the module for livestock sector outlook; and
5) the module for forecasting agricultural total product value and total added value in agriculture.
Also, the model covers the imported commodities, such as rice, pulses, miscellaneous grains, oilseeds, red peppers, Chinese cabbage, white radishes, barley, garlic, onions, other vegetables, apples, Asian pears, grapes, tangerines, peaches, persimmons, beef cattle, dairy products, pigs, and chickens.
The main points of this study are as follows. First of all, the reference year of the model changes according to the change of reference year in the national accounting system. And, according to renewed statistical data-set and change of reference year, each individual equation and module, such as acreage allocation module, rice production cost module, agricultural GDP and income module, and each commodity module, is re-estimated.
Researchers: Sung-Yeol Jo, Bae-Sung Kim and Byong-Hoon Lee
E-mail Address: itch0sy@krei.re.kr, bbskim@krei.re.kr, shopper@krei.re.kr