Abstract
It is necessary to determine the current and future energy consumption by farm households for the rational specification of energy related policy in the Korean agricultural sector. Especially, It is important to identify the consumption by source of energy and by the crops. On the other hand, the world has tried to reduce the production of greenhouse gases and, in line with this, the Korean government established related legislations to contribute to this reduction (30% reduction in emissionsby 2020). The reduction target of the agricultural sector is specified as 5.2% of the national total. This study focuses on sampling design to determine the energy consumption and emission of greenhouse gases, and suggests several alternatives to improve the confidence level and to make a dent survey and estimation errors. The population for the energy consumption survey of the agricultural sector was derived from agricultural census data. In the case of commodities with high skewness, we cut the sample range to within the statistical significant range. The number of samples in each class is specified using the Neyman allocation method and 95% significance level. The estimation results are compared with the population to verify the statistical significance and several management methods of sampling errors are suggested.
농업부문의 에너지 관련 정책의 합리적인 수립을 위해서 농업부문의 에너지 수급을 예측하고, 농가 에너지 소비현황을 파악해야 한다. 특히 에너지원별 및 작물별 소비량을 파악하는 것이 중요하다. 또한 최근 기후 온난화에 대응하여 세계는 온실가스를 의무적으로 감축하고자 하며, 우리나라도 2020년 까지 온실가스 배출 전망치의 30%를 감축하기로 하고, 관련법을 제정하였다. 국가 온실가스 감축목표 달성을 위해 농림어업부문은 5.2%의 감축목표를 설정하였다. 농업부문 온실가스 배출은 에너지 소비와 관련되어 있어 감축목표 이행을 위한 합리적인 정책 수립을 위해서 작물별 및 에너지원별 온실가스 배출량 수준을 파악하는 것이 필요하다. 이 연구는 농업부문 탄소배출량 및 에너지 소비량 수준을 파악하기 위해 기반이 되는 표본설계에 중점을 두고, 조사 및 추정 오차를 줄이고, 신뢰도를 높일 수 있는 설계 방안을 제안하고 있다. 농업부문 에너지 소비실태 조사를 위한 모집단을 농업총조사 자료를 기준으로 설정하였고, 왜도(Skewness)가 높은 품목과 전국적으로 재배가 분산된 품목들에 대해서는 주산지를 대상으로 표본 추출틀을 설정하는 등 통계적으로 유의한 범위에서 규모를 절사하였다. 표본의 수는 품목별 각 층의 경계를 결정한 이후 95% 신뢰수준을 활용하여 네이만 할당방식에 의해 설정되었다. 또한 이 연구는 품목별로 추출된 표본을 이용하여 도출된 추정결과와 모수를 비교 검정하고, 오차를 관리하는 방법을 제안하고 있다.
