• 제목/요약/키워드: Demand-Supply Model

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기후변화를 고려한 안성천 유역의 미래 물 부족량 평가 (Evaluation of Future Water Deficit for Anseong River Basin Under Climate Change)

  • 이대웅;정재원;홍승진;한대건;주홍준;김형수
    • 한국습지학회지
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    • 제19권3호
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    • pp.345-352
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    • 2017
  • 지구온난화에 의해 지구의 평균 기온은 1880년 이후로 약 $0.85^{\circ}C$ 상승하였다. 이는 수문현상에 영향을 미치며 이로 인해 전 세계는 홍수 및 가뭄과 같은 자연재해에 어려움을 겪고 있다. 따라서 미래의 안정적인 물 공급을 위한 수자원 계획 수립을 위해 특히 물 부족 측면에서 기후의 불확실성을 고려한 물 수요의 정확한 예측이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 한국의 안성천 유역을 대상으로 기후변화를 고려하여 미래 물수지 및 물 부족량을 평가하였다. RCP 8.5 기후변화 시나리오를 이용하여 미래 강수량을 모의하였고, 준분포 강우-유출 모형인 SLURP 모형을 통해 유출량을 추정하였다. K-WEAP 모형을 통해 안성천 유역 소유역의 물수지 분석을 위한 시나리오 및 네트워크를 구축하였다. 또한 1965-2011년간 과거 자료로부터 계산된 용수이용량(생활, 공업, 농업용수)을 활용한 선형예측함수식을 통해 장래 물 수요 추정량을 산정하였다. 물 수지 분석 결과, 인구 증가, 급격한 도시화 및 지구온난화에 의한 기후변화로 인해 생활 및 공업용수 이용량은 증가하고, 반면 농업용수 이용량은 점차적으로 감소할 것으로 확인되었다. 전체적으로 안성천유역에서 미래 물 부족 문제가 심각해질 것으로 나타났다. 이에 유역 내 물 부족 문제를 해결하기 위한 사례연구로서 광역상수도 확충 및 제한급수의 두 가지 대안을 제시하였다.

1990년대 이후 한국경제의 성장: 수요 및 공급 측 요인의 문제 (The Economic Growth of Korea Since 1990 : Contributing Factors from Demand and Supply Sides)

  • 허석균
    • KDI Journal of Economic Policy
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    • 제31권1호
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    • pp.169-206
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    • 2009
  • 본 연구는 1990년대 이후의 한국경제의 성장패턴을 이해하기 위한 노력의 일환이다. 이를 위해, 본 연구에서는 Blanchard and Quah(1989)가 제시한 바와 같이 장기제약식하의 구조적 벡터자기회귀추정법(Structural Vector Auto Regression: SVAR)에 의거하여 우리나라의 경제를 오늘에 이르게 한 다양한 충격들을 식별하고 각각의 상대적 기여도를 구분하고자 하였다. 보다 구체적으로는 Blanchard and Quah의 2-변수 모형과 이를 확장한 3-변수 모형, 그리고 New Keynesian류의 선형모형을 변형시킨 두 개의 모형을 분석하였다. 특히, 후자의 두 모형은 1997년 외환위기 이후 있었던 외환시장체제(고정환율제도에서 변동환율제도)와 통화정책기조(통화총량제에서 물가목표제)의 변화를 반영하도록 구성되었다는 점에서 의의를 갖는다. 이러한 각 모형으로부터의 추정 결과를 충격반응 및 예측오차분해 분석의 형식으로 정리 비교한 결과 다음과 같은 두 가지 공통점을 발견할 수 있었다. 첫째, 경제성장률의 변동은 생산성의 충격에 주로 기인하며, 이와 같은 경향은 2000년대 이후 더 강해진 것으로 보인다. 이는 2000년대 이후 우리 경제의 성장이 잠재성장률과 밀접한 관계를 갖고 있음을 시사한다. 둘째, 2000년대 이후 충격반응의 크기나 지속성이 전반적으로 줄어드는 경향이 있다. 무역의존도가 높은 우리 경제상황에 비추어 2000년대의 전 세계적인 저(低)금리, 저(低)인플레이션 및 견실한 성장세, 그리고 중국경제의 부상이 자본 및 수출 수입 수요의 안정적인 확보를 도모하여 특히 각 부문 충격이 경제에 미치는 영향을 반감시켰을 개연성이 있다. 분석에 사용된 모형과 식별에 사용된 충격의 다양한 조합에도 불구하고 위의 두 가지 패턴은 일관되게 관측되고 있음에 비추어 볼 때, 2000년 이후 우려되고 있는 우리나라의 경제성장률 저하 현상은 잠재성장률 하락에 주로 기인하는 것으로 판단된다.

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신재생에너지 기술혁신 개발과 R&D성과 사업화 촉진 방안 (Innovation Technology Development & Commercialization Promotion of R&D Performance to Domestic Renewable Energy)

  • 이용석;노도환
    • 기술혁신학회지
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    • 제12권4호
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    • pp.788-818
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    • 2009
  • 신 재생 에너지는 석탄, 석유, 원자력, 및 천연가스가 아닌 태양에너지, 바이오매스, 풍력, 소수력, 연료전지, 석탄액화 가스화, 해양에너지, 폐기물 에너지 및 기타로 구분되고 있고, 이 외도 지열, 수소, 석탄에 의한 물질을 혼합한 유동성 연료를 의미한다. 세계 선진국들은 신 재생에너지 기술개발의 중요성을 인식하고 기술개발 및 상용화를 위하여 중장기적인 개발계획을 수립하고 과감한 정책적 재정적 지원을 하고 있는 상황이다. 정부에서 지금까지 추진해 온 신 재생에너지 기술개발사업 유형 및 분야별 성과관리 확산, 사업화 추진이 소기의 목적을 제대로 달성하고 있다는 실증적 효과분석이 필요하다. 신재생에너지와 관련된 연구는 대체에너지 및 태양열, 태양광, 바이오매스 등 각각의 기술에 대한 개발 보급 현황과 특수한 지역에 대한 타당성 검토 등의 연구가 주를 이루었다. 관련연구의 검토 결과는 신재생에너지 중에서 재생에너지 혹은 전체 에너지 공급과 수급의 문제 나아가 특정 분야의 공급능력 향상을 위한 대책 등에 중점을 두고 있고, 신재생에너지 기술개발 확대에 따른 관련 사업의 능력 증대나 사업화 측면의 심층연구는 아직 부족한 실정이라고 판단된다. 미국과 영국의 다양한 신재생에너지 개발 및 보급 지원정책 등은 우리나라도 유사하게 추진하고 있으며, 일본이 태양광 분야에서 주도적인 입장을 취할 정도로 전진한 배경은 정부주도지원, 기업참여, 사회적 이슈화 등을 들 수 있다. 신재생에너지 기술개발 및 사업화의 계량적 거시경제적 효과분석은 신재생에너지를 중심으로 하는 '에너지원별 비용/편익분석 모형'을 활용하여 신재생에너지 기술개발에 의한 관련 산업 생산 증대, 부가가치 향상 효과 등을 예측하는 기법을 적용한다. 신재생에너지 기술개발 투자와 신재생에너지 생산량 및 발전량의 관계는 각각 정비례하고, R&D총투자에 의한 신재생에너지 생산량 승수에 비해 에너지 발전량 승수가 상대적으로 약간 높았다. 이는 최종 소비재인 에너지 발전량에 대한 기술개발 영향이 크다는 의미이다. 신재생에너지 생산량에 대한 R&D총투자는 정(+)의 영향을 미치고 있는데, 정부지원금은 정(+)의 영향이지만 민간투자액은 역(-)의 영향관계로 나타났다. 이는 신재생에너지 생산량에 대한 연구개발 효과가 민간투자 보다 정부지원금에 의해 주도되고 있음을 시사한다. 반면 신재생에너지 발전량에 대한 R&D총투자는 정(+)의 영향을 미치고 있는데, 정부지원금과 민간투자 모두 영향관계가 없는 것으로 나타났다. 이는 신재생에너지 분야의 발전량에 대한 연구개발 효과가 정부지원금과 민간투자 모두 영향을 미치고 있지 못하고 있음을 시사한다. 본 연구의 분석 결과의 시사점으로는 신재생에너지 기술개발 및 사업화 추진에 있어서 정부 지원정책도 중요하지만 민간의 투자와 적극적인 참여가 사업 성공의 관건이라는 점을 감안할 필요가 있다.

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딥러닝을 활용한 위성영상 기반의 강원도 지역의 배추와 무 수확량 예측 (Satellite-Based Cabbage and Radish Yield Prediction Using Deep Learning in Kangwon-do)

  • 박혜빈;이예진;박선영
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권5_3호
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    • pp.1031-1042
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    • 2023
  • 인공위성은 시공간적으로 연속적인 지구환경 데이터를 제공하므로 위성영상을 이용하여 효율인 작물 수확량 예측이 가능하며, 딥러닝(deep learning)을 활용함으로써 더 높은 수준의 특징과 추상적인 개념 파악을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 Landsat 8 위성 영상을 활용하여 다시기 영상 데이터를 이용하여 5대 수급 관리 채소인 배추와 무의 수확량을 예측하기 위한 딥러닝 모델을 개발하였다. 2015년부터 2020년까지 배추와 무의 생장시기인 6~9월 위성영상을 이용하여 강원도를 대상으로 배추와 무의 수확량 예측을 수행하였다. 본 연구에서는 수확량 모델의 입력자료로 Landsat 8 지표면 반사도 자료와 normalized difference vegetation index, enhanced vegetation index, lead area index, land surface temperature를 입력자료로 사용하였다. 본 연구에서는 기존 연구에서 개발된 모델을 기반으로 우리나라 작물과 입력데이터에 맞게 튜닝한 모델을 제안하였다. 위성영상 시계열 데이터를 이용하여 딥러닝 모델인 convolutional neural network (CNN)을 학습하여 수확량 예측을 진행하였다. Landsat 8은 16일 주기로 영상이 제공되지만 구름 등 기상의 영향으로 인해 특히 여름철에는 영상 취득에 어려움이 많다. 따라서 본 연구에서는 6~7월을 1구간, 8~9월을 2구간으로 나누어 수확량 예측을 수행하였다. 기존 머신러닝 모델과 참조 모델을 이용하여 수확량 예측을 수행하였으며, 모델링 성능을 비교했다. 제안한 모델의 경우 다른 모델과 비교했을 때, 높은 수확량 예측 성능을 나타내었다. Random forest (RF)의 경우 배추에서는 제안한 모델보다 좋은 예측 성능을 나타내었다. 이는 기존 연구 결과처럼 RF가 입력데이터의 물리적인 특성을 잘 반영하여 모델링 되었기 때문인 것으로 사료된다. 연도별 교차 검증 및 조기 예측을 통해 모델의 성능과 조기 예측 가능성을 평가하였다. Leave-one-out cross validation을 통해 분석한 결과 참고 모델을 제외하고는 두 모델에서는 유사한 예측 성능을 보여주었다. 2018년 데이터의 경우 모든 모델에서 가장 낮은 성능이 나타났는데, 2018년의 경우 폭염으로 인해 이는 다른 년도 데이터에서 학습되지 못해 수확량 예측에 영향을 준 것으로 생각되었다. 또한, 조기 예측 가능성을 확인한 결과, 무 수확량은 어느 정도 경향성을 나타냈지만 배추의 경우 조기 예측 가능성을 확인하지 못했다. 향후 연구에서는 데이터 형태에 따라 CNN의 구조를 조정해서 조기 예측 모델을 개발한다면 더 개선된 성능을 보일 것으로 생각된다. 본 연구 결과는 우리나라 밭 작물 수확량 예측을 위한 기초 연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

부동산 정책과 주식시장의 연계성에 관한 실증연구 -건설업종 주식을 줌심으로- (An Empirical Analysis on the Relationship Between the Real Estate Policies and the Stock Market -Centering around the Stocks of Construction Industry-)

  • 조용대
    • 한국건설관리학회논문집
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    • 제9권2호
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    • pp.146-158
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    • 2008
  • 본 연구에서는 정부의 주택관련 부동산 정책의 발표에 따른 한국증권선물거래소의 유가증권시장에 상장된 건설업종 주식수익률의 변화를 분석함으로써 정부정책의 효과에 대한 논의의 계기를 마련하고자 하였다 본 연구는 정부의 주택관련 부동산 정책이 건설업종 주식시장의 변화에 어떠한 영향을 미칠 수 있는가를 분석함으로써 정부정책의 실효성에 대한 판단을 할 수 있는 근거를 제시하였다는 측면에서 그 경제적인 의미가 크다고 할 것이다. 본 연구에서는 2001년부터 2006년까지의 각 연도별로 사건일(event day)을 구분하여 사건연구(event study)를 실시하였다. 정부의 주택관련 부동산 정책의 공표일(event day)을 전후로 하여 시장지수인 종합주가지수(KOSPI)의 수익률과 비교하여 양(+)또는 음(-)의 초과수익률이 실현되는지의 여부를 살펴본 결과 정부의 부동산 정책 공표일 전부터 비정상 초과 수익률이 누적적으로 실현되고 있음을 알 수 있다. 본 연구의 실증분석 결과를 종합하면 2001년부터 2006년까지의 정부의 주택관련 정책 중에서 2001년의 경우에는 그 실효성이 상대적으로 낮은 편이었으나, 2002년부터 2006년까지는 한국증권선물거래소에 상장된 건설업종 주식의 수익률이 통계적으로 볼 때 유의적으로 나타남에 따라 건설경기에 큰 영향을 미쳤다는 사실을 확인할 수 있다. 게다가 2002년부터 2006년까지의 기간중에서 2004년을 제외한 전체기간에서 정부의 주택관련 부동산 정책이 건설업종 주식시장의 침체를 초래하였다는 점을 시사하고 있다.

기술혁신형 중소기업의 창업환경 조성방안 (A Study on the Regional Policy for Promoting the Creation of Technology Based Innovation Firms)

  • 이주헌;배병윤
    • 산학경영연구
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    • 제21권1호
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    • pp.91-117
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    • 2008
  • 20세기 후반 이후로 세계화와 정보기술 때문에 전 세계가 무한경쟁의 시대에 접어들었다. 중국, 러시아, 동유럽 등과 같은 개방된 공산권 국가들과 인도, 브라질 등과 같은 저개발 국가들이 그들의 값싼 노동력을 이용하여 세계의 생산기업들을 유치하였다. 그러므로, 우리나라는 선진국과 마찬가지로 고부가가치를 창출할 수 있는 지식기반 혁신위주의 경제체재로 변환할 수밖에 없는 다른 선택의 여지가 없었다. 지식기반 혁신위주 사회에서 경제발전과 고용증가는 전적으로 국가에 존재하는 기업들의 수와 경쟁력에 달려 있다. 본 연구에서는 국내 기술혁신형 중소기업의 현황을 살펴보고 이들의 창업과 성장 촉진을 위한 이론적 모형을 제시하였다. 본 연구에서 분석과 제안을 도출하는데 이용된 이론적 사고체계는 공급요건, 수요요건, 지원체계로 구성된 Schumpeter의 가치체계모형을 근거로 하고 있다. 본 연구에서는 저자는 더 많은 기술혁신형 중소기업의 창업과 성장을 위해 다음과 같은 사항들을 주장한다. 첫째, 전망 있는 신기술과 관련된 더 많은 기술개발이 제공되어야 한다. 둘째, 기술혁신형 중소기업에 대해 풍부한 R&D 자금이 정부로부터 지원되어야 한다. 셋째, M&A 거래 및 기술거래가 시장에서 경쟁적으로 거래되어야 한다. 넷째, 창업과 사업화지원을 제공하는 창업보육기관과 창업투자 및 벤처캐피탈이 더 많이 제공되어야 한다. 다섯째, 기업가정신과 혁신문화가 사람들에게 더 많이 알려지고 관례화 되어야 한다.

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SSAE 알고리즘을 통한 2003-2016년 남한 전역 쌀 생산량 추정 (Rice Yield Estimation of South Korea from Year 2003-2016 Using Stacked Sparse AutoEncoder)

  • 마종원;이경도;최기영;허준
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제33권5_2호
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    • pp.631-640
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    • 2017
  • 쌀 생산량 예측 및 조사는 농가 소득 보전 및 농업 분야 기관에 영향을 주고 수급 조절과 가격 예측 등 정부의 정책 수립과 관련하여 중요한 의미를 갖는다. 이에 따라 작황 추정 모델의 구축이 필요하며 과거로부터 기상 자료 및 위성 자료를 통해 경험적 통계 모델 또는 인공신경망 알고리즘을 기반으로 한 연구가 다수 진행되었다. 현재 인공신경망 모델을 기반으로 개발된 딥 러닝 알고리즘이 패턴 인식, 컴퓨터 비전, 음성 인식 등의 분야에서 폭넓게 사용되며 뛰어난 성능을 보이고 있다. 최근 다양한 딥 러닝 알고리즘 중 SSAE 알고리즘이 시계열 자료를 통한 예측 분야에서 적용 가능성이 확인되었으며 본 연구에서는 SSAE를 통해 남한 전역에 대한 쌀 생산량 추정 연구를 진행하였다. 입력 변수로 기상자료와 위성자료를 사용하였으며 남한 벼의 생육 기간을 고려하여 입력 자료를 기간별로 나누고 최적의 입력 자료롤 찾고자 하였다. 실험 결과, 5월부터 9월까지의 위성 자료와 16일 평균값을 사용한 기상 자료와의 조합을 사용하였을 경우 평균 연도별 %RMSE, 시군구 %RMSE 각각 7.43%, 7.16%로 가장 좋은 성능을 보였으며 이를 통해 쌀 생산량 추정 분야에 대한 SSAE 알고리즘의 적용 가능성을 확인할 수 있었다.

농업재해보험의 생산량 및 가격 효과에 관한 실증분석 (An Empirical Analysis on the Production and Price Effect by Agricultural Disaster Insurance)

  • 한성민
    • KDI Journal of Economic Policy
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    • 제36권4호
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    • pp.135-169
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    • 2014
  • 본 연구는 농업재해보험으로 인한 농업인들의 생산양식 변화 여부를 실증적으로 분석하였다. 농업재해보험은 자연재해 발생 시 보험가입자에게 보험금을 지급함으로써 농가경영의 안정을 이루고자 함이 주된 목적이라고 할 수 있다. 그러나 생산자들의 경영안정을 도모하고자 시작된 본 사업은 생산자들의 작물 생산량을 증대시키는 방향으로 예기치 않은 생산양식의 변화를 발생시켰고, 생산량 증가에 따른 가격하락 현상이 나타나면서 작물시장에 변화가 일어났다. 이는 재해보험을 통해 생산자들이 자연재해 발생에 따른 위험을 완화시킬 수 있기 때문으로 설명할 수 있다. 본 연구의 실증분석은 도구변수를 이용한 2단계 최소자승법을 바탕으로 이루어졌다. 재해보험 시행 여부를 도구변수로 이용한 이중차분분석 방법론 1단계 실증분석 결과, 재해보험 가입대상 작물의 경우 비가입대상 작물보다 통계적으로 유의한 수준에서 평균적으로 약 80,000톤 정도의 생산량 증가효과가 발생하였다. 또한 일반적인 수요 공급 모형에서 발생하는 내생성 문제를 해결하고자 1단계 분석의 추정치를 이용한 2단계 분석에서는 생산량이 10,000톤 증가함에 따라 작물의 가격지수가 약 2.3% 정도 하락하는 효과가 발생하였다. 그리고 다양한 방법의 강건성 점검을 통해서 결과의 신뢰성도 확보할 수 있었다. 본 연구의 결과는 정부가 정책 결정을 하는 데 있어서 생산자 측면뿐만 아니라 소비자 측면에 대한 분석도 포함하는 전체 경제 분석의 필요성에 대한 시사점을 제공해 준다고 볼 수 있다. 이에 더해, 예기치 않은 효과에 대응하기 위해 새로운 시장을 개척하려는 정부의 노력이 필요하다는 점을 시사한다.

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주요산지 양파 작형별 가격간 인과관계 분석 (A Causality Analysis of the different types of onion prices)

  • 양진석;김배성;김화년
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제21권2호
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    • pp.440-447
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    • 2020
  • 본 연구는 극조생종, 조생종, 중·만생종 양파가격을 개별 변수로 설정하여 벡터오차수정모형을 기초로 하여 Granger 인과관계를 검정하고, 충격반응분석 및 분산분해분석 및 예측을 실시하였다. 분석결과 전기 중만생종 양파생산량은 후기의 극조생종 및 조생종 양파가격에 영향을 주며, 양파와 대체관계에 있는 마늘 또한 극조생종 및 조생종 양파가격에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면 중만생종 양파가격은 극조생종과 조생종 양파가격에 영향을 받으며, 조생종 양파가격 또한 극조생종 양파가격에 영향을 받는 것으로 나타났다. 즉, 전국에서 양파가 가장 먼저 생산되며, 극조생종 주산지인 제주도 양파가격이 다른 요인에 의해 가격이 변동되면, 향후 생산되는 조생종 및 중·만생종 주산지인 전남, 경남 지역 양파가격이 영향을 받는다는 것을 의미한다. 이에 따라 전기 중만생종 양파 생산이 어떠한 요인에서 생산량이 증가 혹은 감소할 때, 전국에서 가장 먼저 수확되는 제주지역 극조생종 양파가격에 대해 선제적으로 대응해야하며, 또한 어떠한 요인으로 인해 극조생종 양파가격이 상승, 혹은 하락할 때 선제적인 수급대책을 통해 향후 조생종 및 중만생종 양파가격 안정을 도모해야 할 것으로 사료된다.

미국 탄저린 수입이 감귤산업에 미치는 경제적 파급효과의 시뮬레이션 분석 (A Simulation Analysis on the Economic Impact of U.S. Tangerine Importing in the Korean Citrus Industry)

  • 김배성;김화년;김만근;고성보
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제21권7호
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    • pp.303-311
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    • 2020
  • 미국의 탄저린 감귤귤 재배면적은 2009년 19,000ha에서 2016년 27,000ha로 급격히 증가하여 7년 동안 42% 증가했다. 최근 일본으로의 수출이 급증함에 따라 향후 약 6 ~7천 톤의 수출량이 증가할 가능성이 높다. 따라서, 본연구의 목적은 미국 탄저린 수입이 감귤산업에 미치는 경제적 파급효과를 다양한 시나리오를 통해 시뮬레이션 분석을 하는데 있다. 미국 탄저린감귤의 수입 가능성을 조사하기 위해 미국 감귤이 수입된 적인 없기 때문에 미국 탄저린 감귤의 일본 수출 단가가 사용되었다. 감귤류는 재배 방법과 품종에 따라 노지감귤, 하우스감귤, 한라봉 등 만감류(월동 온주 포함)로 분류하였다. 노지와 하우스감귤의 생산시즌을 고려해 보면, 미국 탄저리감귤의 수입량은 2021년 약 4,700 톤에서 2027년에는 10,000톤으로 증가할 것으로 예상된다. 미국 탄저린감귤의 수입은 국내산 노지와 하우스감귤의 생산량과 품질뿐만 아니라 미국산 탄저린감귤의 생산량에 따라 변동될 수 있다. 그렇지만, 미국 탄저린감귤의 관세율이 50% 이하로 떨어지는 2021년 이후에는 수입될 수 있다는 점을 명심해야 한다.