인구고령화는 세계적인 추세이며, 각 나라별로 정도와 속 도의 차이가 있기는 하지만 21세기 대부분의 선진 경제에서 맞 게 될 공통의 사회적 현상이다. 하지만 우리나라 인구고령화 문제는 세계에서 유례없는 속도로 빠르게 진행되고 있다는 점 에서 문제의 심각성이 더하다. 이러한 고령화의 원인으로는 의 료기술의 발달과 의료보험제도의 확충, 그리고 일인당 소득수 준의 상승에 따른 식생활 수준의 향상과 복지시설 확충 및 여 가생활의 향상 등에 기인한 것으로 볼 수 있다. 더욱이 우리나 라 농촌은 이촌향도 현상¹⁾과 출산율²⁾ 저하가 고령화율³⁾을 높 이는 계기가 된 것이다.

우리나라 도시의 65세 이상 고령 인구 비율은 2000년부터 2010년 동안 5.5%에서 9.2%로 상승해 고령화사회⁴⁾에 진입한 반면, 같은 기간 동안 농촌인구의 고령화율은 14.7%에서 20.9% 로 증가하여 농촌은 이미 고령사회에서 초고령사회를 진입하 였다. 그리고 농업경영주의 고령화율은 이미 2000년에 32.7% 였던 것이 2010년에는 46.4% 수준으로 상승했다. 이러한 고 령화 문제는 도시보다는 농촌에서, 농촌에서도 농업경영주의 고령화가 매우 심각한 것으로 나타났다⁵⁾.

농업경영주의 고령화가 우리농업에 미치는 영향에 관한 선 행연구들은 주로 고령농 정책에 대한 연구 혹은 고령화와 소 득양극화의 관계 등에 관한 현상과 지원 대책에 초점을 맞추 고 있다. 그러나 농업경영주의 고령화는 비단 소득양극화 문 제뿐만이 아니라 전반적인 농업구조 변화와 연관되어 있기 때 문에 고령화와 관련된 심층적 연구와 대책이 필요하다.

농촌인구의 고령화와 농업경영주의 고령화는 경영인력의 축소와 농가당 경영규모의 축소로 이어져 향후 우리농업의 전체 규모의 축소로 이어질 것이라는 견해가 일반적이다. 다 른 한편에서는 향후 질적으로 우수한 경영인력이 농촌으로 들어와 농가 당 경영규모를 확대한다면 고령화로 인한 문제 를 완화시킬 가능성이 있다고 한다. 또한 지속적인 영농교 육의 확대 역시 경영인력의 질적 향상을 가져와 고령화로 인한 경영규모 축소 문제를 완화시킬 가능성이 있다는 주장 이 있는 것도 사실이다. 하지만, 고령화와 관련된 농업부문 의 인력수급의 문제는 농촌지역의 인력감소 문제와 더불어 우리농업의 지속적인 성장에 당연히 부정적인 영향을 미칠 수밖에 없다. 따라서, 향후 농업부문 인력운영 정책의 방향 을 올바르게 설정하기 위해서는 농업경영주 고령화에 따른 영농형태별 고용인력 수요의 특징과 변화의 분석이 필요 하다.

고령화와 농업부문 고용인력 수요의 관계는 중요한 연구 주 제임에도 불구하고 이를 분석한 국내 연구는 대단히 희소하다. 이러한 연구의 희소성의 주요 원인은 분석 가능한 자료의 부 족에 기인하는 것으로 판단된다. 다행히 2010년에 수행된 농 림어업총조사⁶⁾에서는 가구당 고용실태에 관한 전수 조사가 이 루어졌다. 이를 기초로 농업경영주의 고령화에 따른 영농형태 별 고용인력 수요의 특징 분석이 가능하게 되었다.

이 연구의 목적은 농업경영주 고령화에 초점을 맞춰 영농형 태별 고용인력 특징과 고용인력 수요에 미치는 영향을 분석하 는 것이다⁷⁾.

자료 및 방법론

이 연구는 2010년 농림어업총조사(2010년)에서 수행한 우리 나라 1,177,182농가의 데이터를 이용하였다. 농업 고용인력 수 요에 영향을 미치는 요인들은 농업경영주 고령화 이외에도 경 영주의 일반적 특성, 경영상의 특징 등 다양한 미시적 요인들 을 분석 하였다. 또한 고용인력 수요에 영향을 미치는 주요 요인들을 파악하기 위하여 경영주 고령화 여부를 포함한 농가 및 경영주의 특성과 고용인력 수요와의 관계를 영농형태별로 분석하였다. 농가의 고용여부가 이변량 변수인 점을 감안하여 분석은 재귀적 이변량 프로빗(recursive bivariate probit)⁸⁾ 모 형을 이용하였다.

농가의 고용여부는 이변량 변수이며 농업경영주의 고령농 여부도 역시 이변량 변수라는 특징이 있다. 또한, 영농형태별 로 고용에 영향을 미칠 것으로 예상되는 변수가 동일하지 않 기 때문에 고려되는 변수는 영농형태별로 조금은 다르겠지만, 기본적인 분석모형은 다음과 같이 표현할 수 있다.

위의 식에서 Y_i^*은 관찰 불가능한 잠재변수(unobservable latent variable)이고 Y_i 는 고용여부를 나타내는 이변량 종속변 수이며, X_ki들은 고용여부에 영향을 미치는 것으로 판단되는 외생 독립변수들이다. Z_i는 고령농 여부를 나타내는 이변량 더미변수이며, Z_i가 오차항과 상관관계가 크지 않다면 외생 독립변수로 취급하고 일반적인 프로빗(probit) 혹은 로짓 (logit)모형⁹⁾을 이용할 수 있다.

그러나 농가의 고용여부는 경영주의 건강상태 등 관찰가능 하지 않은 요인에 의해 영향을 받을 가능성이 있다. 예를 들 어 경영주의 건강상태가 양호하다면 고용을 줄이고 건강상태 가 나쁘다면 고용을 늘릴 수 있기 때문이다. 그러나 건강상태 에 관련된 경영주의 개인적인 상황은 자료를 통해 측정할 수 없기 때문에 이러한 관찰 불가능한 생략된 요소(omitted factor)는 오차항(error term(υ_i))으로 전이되어 있을 가능성이 높다. 또한 경영주의 능력은(영농에 대한 전문적인 지식 등) 고용여부를 결정하는 중요한 요인이 될 수 있다. 예를 들어 같은 면적을 경작하는 경우는 경영주의 전문적 지식이 많은 경우가 그렇지 않은 경우에 비해 고용을 줄일 가능성이 있다. 이러한 관찰가능하지 않는 경영주의 능력은 역시 오차항에 전 이 되어 있을 가능성이 높다.

고령농인 경우 상대적으로 건강상태가 나쁠 가능성이 있으 며, 선행연구들에서 지적하였듯이 고령농의 경우 신기술의 습 득능력이나 그 성과가 낮다면 고령경영주 여부와 오차항이 상 관(correlated)되어 독립변수의 내생성 문제를 야기 시킬 가능 성이 높다. 이러한 경우 일반적인 단일방적식 프로빗 모형은 편이(bias)가 발생한다.

따라서, 독립변수의 내생성 문제를 해결하기 위한 많은 계 량경제학적 접근방식이 논의 되고 있으며(Newey 1987; Lewbel 2007; Lewbel Dong, and Yang 2013), 이 연구의 주요변수인 Z_i가 이변량 변수임을 감안하여 Maddala and Lee (1976)가 제안한 재귀적 이변량 프로빗(recursive bivariate probit) 모형을 이용하였다. 이 경우 분석 모형은 다음과 같이 표현할 수 있다.

위의 식에서 I_gi 는 고령농 여부와는 관련이 있지만 υ_i 와는 관련이 없다고 판단되는 도구변수들(instrumental variables)이 며, [u_iυ_i]는 이변량 정규분포를 하며 E(u_i) = E(ν_i) = 0, var(u_i) = var(ν_i) = 0, cov(u_iν_i) = ρ라고 가정한다. 모형은 최우 추정법(maximum likelihood estimator)을 이용하여 분석하였으 며, 실질적인 분석을 위해서는 STATA 12.0의 biprobit 모듈이 이용되었다.

이변량 프로빗 분석 결과

우리나라 전체 농가의 고용여부와 고령농여부와 관계를 분 석하기 위하여 총조사자료 1,177,182 농가의 자료를 이용하였 으며, 다음의 변수들이 이용되었다.

먼저 내생변수로는 고령농여부, 외생독립변수로는 농가판매 액¹⁰⁾, 농기계보유여부, 생산자조직참여여부, 가구원수, 전업여부, 경영주의 교육정도, 지역더미변수, 영농형태더미변수 등이 이 용되었다.

분석의 핵심적인 어려움은 경영주의 고령농 여부와는 관련 이 크며 오차항(u_i)과는 연관성이 없는 도구 변수들을 주어진 자료에서 찾아내는 것이며 이 연구에서는 농가의 컴퓨터 활용 여부, 화물자동차 보유여부, 거처의 종류, 건축연도를 도구변 수로 이용하였다. 위에서 언급한 도구변수들은 농가의 고령여 부와는 관련성이 크지만 경영주의 건강상태, 경영주의 학습능 력 등과는 큰 관련이 없어 보인다. 예를 들어 거처의 종류의 경우 일반적으로 고령농은 단독주택을 선호하는 경향이 높고, 컴퓨터 활용을 하지 않는 경우가 많을 것으로 판단되지만 이 러한 변수들은 논리적으로 고용여부와의 상관관계는 크지 않 을 것으로 기대된다.

농가판매액의 경우 농가의 규모를 나타내는 대리변수로 사 용되었으며, 농가의 규모가 큰 경우 인력을 고용할 확률이 높 을 것으로 기대됨으로 변수간의 양(+)의 관계가 기대된다. 농 기계보유여부의 경우 만약 노동과 기계가 대체관계라면 부(–) 의 관계가 있을 것으로 기대되고 보완관계라면(+)의 관계가 기 대된다.

생산자조직에 참여한 농가의 경우 필요 노동력을 생산자조 직에서 충당할 가능성이 높다면 변수간의 부(–)의 관계가 생 산자조직 단위로 필요노동력을 고용할 확률이 높다면 정(+)의 관계가 있을 것으로 기대된다. 다른 조건이 일정할 때 가구원 이 많으면 가구내에서 노동력을 활용할 가능성이 높으므로 변 수간의 관계는 부(–)일 가능성이 높다. 또한 전업농의 경우 그 렇지 않는 경우보다 자가 노동력의 이용이 높아 고용인력에 대한 수요가 적다면 변수간의 관계는 부(–)일 것이며 겸업농 에 비해 더욱 적극적으로 영농활동을 수행하며 따라서 고용인 력에 대한 수요가 많다면 변수간의 관계는 정(+)일 것이다.

정규교육을 많이 받은 농가가 그렇지 않은 농가에 비해 더 욱 활발하게 영농활동을 한다면 변수간의 관계는 양(+)일 가 능성이 높다. 영농경력이 많을수록 같은 조건에서 고용을 적 게 한다면 변수 간의 관계는 음(–)일 가능성이 높다.

분석결과는 다음과 같다. 먼저 도구변수들의 경우 모든 변 수들이 1% 수준에서 통계적으로 유의한 것으로 나타나 경영 주의 고령화 여부를 잘 설명하는 것으로 나타났으며 대부분의 경우 그 계측치도 기대했던 부호를 나타내고 있다. 예를 들어 컴퓨터 활용 여부의 경우 z-값이 –228.66로 통계적 유의성이 크고 그 계측계수도 –0.80694로 기대했던 부(–)의 부호를 나 타내고 있다.

이연구의 주요변수인 고령농 여부는 그 추정계수가 모든 경 우에 음(–)의 부호로 나타나 모든 고용기간에서 고령농가는 그 렇지 않은 경우에 비해 고용확률이 낮은 것으로 나타났다.

농가의 규모를 대표하는 판매액의 경우 그 추정계수가 모든 경우에 양(+)의 부로 나타나 농가의 규모가 증가할수록 고용 확률이 높아지는 것으로 나타나 일반 상식과 부합하는 결과를 보였다.

농기계보유여부는 모든 경우 부호가 양(+)의 관계로 나타나 변수간의 보완관계가 있는 것으로 나타났으나, 3 ~ 6개월 고용 에서는 통계적으로 유의하지 않는 것으로 나타났다.

생산자조직 참여 여부는 모든 경우에 양(+)의 부호로 나타 나 생산자조직에 참여할수록 고용확률이 높아지는 것으로 나 타났다. 가구원수의 경우는 1개월 미만, 6개월 이상의 고용에 서 음(–)의 부호로 나타난 반면, 3 ~ 6개월 고용에서는 양(+)의 부호로 나타났으며, 1 ~ 3개월 고용에서 통계적으로 유의하지 않는 것으로 나타나 고용기간별, 영농형태별로 차이가 있을 것 으로 판단된다.Table .1

전업여부의 경우도 모든 경우에 양(+)의 부호로 나타나 전 업농의 경우 겸업농가에 비해 다른 조건이 같다면 고용확률이 높은 것으로 나타났다.Table .2

경영주의 교육정도는 추정계수가 모든 경우에 양(+)의 부호 로 나타나 교육정도가 높을수록 고용을 할 확률이 높아지는 것으로 나타났다. 경영주의 영농경력의 경우는 1개월 미만 고 용에서 양(+)의 부호로 나타났으나 고용기간이 길어질수록 음 (–)의 부호로 나타나 영농경력에 따른 고용확률은 영농형태별 로 차이가 있을 것으로 판단된다.

프로빗 모형의 경우 그 계측치가 변수간의 한계효과를 나타 내지 않기 때문에 경제학적 해석에 어려움이 있다. 따라서 경 제학적 해석을 위해 한계효과를 계산하였으며 Table 3는 그 결과를 보여주고 있다. 한계효과를 해석하는데 유의할 점은 전 체농가 대비 고용농가 수는 고용기간이 길어질수록 큰 폭으로 줄어드는 경향이 있다는 것이다. 예를 들어 논벼의 경우 1개 월 미만의 고용의 경우는 고용비중이 약 18.5%였던 것이 6개 월 이상의 고용의 경우는 비중이 0.266%로 하락한다. 따라서 프로빗 분석에서 고령농가와 비고령농가 간에 고용확률의 차 이가 있다고 하더라도 고용기간이 길어짐에 따라 그 고용확률 이 절대적으로 작아짐으로 인해 고용기간이 길어질수록 그 차 이는 작아지게 될 것이다. 이러한 현상은 다른 변수들에서도 비슷한 경향을 보이게 된다. 예를 들어 판매액이 100만원 증 가하는 경우 1개월 미만의 고용확률은 상대적으로 크게 증가 하는 반면 6개월 이상의 고용의 경우 상대적으로 적게 증가하 게 된다.

Table 3에 나타난 것처럼 고령농 여부의 경우는 1개월 미만 의 고용에서 고령농은 비고령농에 비해 고용확률이 약 4.01%, 1 ~ 3개월 미만의 고용의 경우는 0.67%, 3 ~ 6개월 미만의 고 용의 경우는 0.46%, 6개월 이상의 고용의 경우는 0.62% 낮은 것으로 나타났다.

농가의 규모를 나타내는 농가판매액의 경우 판매액이 100만 원 상승할 때 1개월 미만의 경우 고용할 확률은 0.033%, 1 ~ 3개월 미만의 고용의 경우는 0.004%, 3 ~ 6개월 미만의 경 우는 0.005%, 6개월 이상의 고용의 경우는 0.004% 증가하는 것으로 나타났다. 농가판매액의 증가가 실질적으로 고용확률 에 미치는 영향은 그리 크지 않은 것으로 판단된다.

농기계보유 농가의 경우 보유하지 않는 농가보다 1개월 미 만의 경우 고용할 확률은 0.889%, 1 ~ 3개월 미만의 고용의 경우는 0.117%, 3 ~ 6개월 미만의 경우는 0.008%, 6개월 이 상의 고용의 경우는 0.118% 증가하는 것으로 나타나 농기계 가 고용인력을 대체하기 보다는 상호 보완적인 관계인 것으로 나타났다.

생산자조직에 참여한 농가의 경우 참여하지 않은 농가보다 1개월 미만의 경우 고용할 확률은 1.270%, 1 ~ 3개월 미만의 고 용의 경우는 0.268%, 3 ~ 6개월 미만의 경우는 0.145%, 6개월 이상의 고용의 경우는 0.264% 증가하는 것으로 나타났다.

가구원수의 경우 1 ~ 3개월, 6개월 이상의 고용에서 계측치 가 통계적으로 유의하지 않고 1개월 미만과 3 ~ 6개월 고용에 서는 계측치의 부호가 다르지만 특정한 영향이 있다고 결론내 리기 어렵다.

전업농가의 경우는 전업농이 아닌 농가보다 1개월 미만의 경우 고용할 확률은 0.138%, 1 ~ 3개월 미만의 고용의 경우는 0.035%, 3 ~ 6개월 미만의 경우는 0.033%, 6개월 이상의 고용 의 경우는 0.030% 증가하는 것으로 나타났다.

경영주 교육정도의 경우는 경영주의 정규 교육수준이 1년 늘어날 때 1개월 미만의 경우 고용할 확률은 0.037%, 1 ~ 3개 월 미만의 고용의 경우는 0.005%, 3 ~ 6개월 미만의 경우는 0.012%, 6개월 이상의 고용의 경우는 0.005% 증가하는 것으 로 나타났다. 모든 계측치는 1% 수준에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났으나 그 절대적 효과는 크지 않은 것으로 계측 되었다.

경영주의 영농경력은 경영주의 영농경험이 1년 늘어날 때 1 개월 미만의 경우 고용 확률은 0.002% 높은 것으로 나타났으 나, 1 ~ 3개월 미만의 고용의 경우는 –0.001, 3 ~ 6개월 미만의 고용의 경우는 -0.001%, 6개월 이상의 고용의 경우는 - 0.001% 낮은 것으로 나타났다.

한계효과 분석 결과

영농형태별로 고용에 영향을 미칠 것으로 예상되는 변수가 동일하지 않기 때문에 분석을 위해 고려되는 변수는 영농형태 별로 조금은 다르며 같은 종류의 분석 결과를 나열하는 것은 각 변수들의 영농형태별 영향을 비교 분석하는 데에는 적절하 지 않다고 판단되어 영농형태별로 고령농여부, 판매액 등 주 요 변수들의 한계효과 만을 선별하여 비교 분석한다.

첫째, 이 연구의 주요 변수인 농업경영주 고령화 여부의 영 농형태별 한계효과는 Table 4에 나타나 있다.

Table 4에서 쉽게 알 수 있듯이 농업경영주 고령화는 거의 모든 경우에 한계효과가 음(–)의 부호를 보여 비고령농가에 비 해 고용확률을 낮은 것으로 나타났다. 1개월 미만의 고용의 경 우는 특용작물·버섯, 화초·관상작물에서 영향이 큰 것으로 나 타났으며, 1 ~ 3개월 미만의 고용의 경우는 특용작물·버섯, 약 용작물에서 부(–)의 영향이 큰 것으로 나타난 반면, 3 ~ 6개월 미만의 고용의 경우는 채소·산나물, 특용작물·버섯, 축산 등에 서 영향이 크고, 6개월 이상 장기고용의 경우는 화초·관상작 물, 축산에서 영향이 큰 것으로 나타나, 고용기간별, 영농형태 별로 영향이 서로 다르게 나타났다.

둘째, 농가의 규모를 추정하는 판매액의 경우 대부분의 경 우 고용확률과 정(+)의 관계에 있는 것으로 나타났으며 1개월 미만의 경우는 그 영향이 논벼에서 가장 크게 나타났으며, 1 ~ 3개월 미만의 고용의 경우는 과수에서 영향이 가장 큰 것 으로 나타났다.

3 ~ 6개월 미만의 고용의 경우는 화초·관상작물, 채소·산나물, 약용작물 등에서 영향이 크게 나타난 반면 6개월 이상의 경우 는 화초·관상작물, 축산에서 그 한계효과가 가장 큰 것으로 나 타났다.

셋째, 일반적으로 고용인력은 농기계와 대체관계에 있을 것 으로 생각할 수 있으나, 농가의 고용이 농기계를 운용할 수 있는 인력과 관련되어 있다면 상호보완적인 관계일 가능성도 배제할 수 없다.Table 5

Table 6에서 알 수 있듯이 채소·산나물을 제외하고는 대부 분의 영농형태에서 한계효과는 양(+)의 부호를 나타내어 농기 계보유여부는 고용확률을 증가시키는 것으로 타나났다. 6개월 이상의 고용의 경우는 식량작물, 특용작물·버섯, 약용작물, 축 산, 기타작물에서 한계효과가 통계적으로 유의하지 않은 것으 로 나타나 고용기간이 길어질수록 변수 간의 관계는 약화되는 것으로 판단된다.

넷째, 경영주의 정규교육 수준이 고용확률에 미치는 한계효 과를 영농형태별로 나타내고 있다(Table 7). 대부분의 경우에 경영주의 교육수준과 고용확률은 정(+)의 관계에 있는 것으로 나타났으며 1개월 미만의 고용의 경우는 화초·관상작물에서 1 ~ 3개월 미만의 고용의 경우는 과수에서 그 영향이 큰 것으 로 나타났으며 3 ~ 6개월 미만의 고용은 특용작물·버섯, 과수 에서 영향이 큰 것으로 나타났다. 6개월 이상의 고용의 경우 는 특이하게 축산의 경우가 그 영향이 가장 큰 것으로 나타났 으며 화초·관상작물 역시 영향이 큰 것으로 나타났다.Table .8

다섯째, 경영주의 영농경력의 경우 고용기간별로 그 영향이 상이하게 나타났다. 1개월 미만의 고용의 경우는 통계적으로 유의하고 그 한계효과가 양(+)으로 나타난 경우가 많은 반면 6개월 이상의 고용의 경우는 음(–)으로 나타나는 경우가 많아 영농경력이 많아질수록 단기고용확률이 높은 반면 장기고용확 률은 낮아지는 것으로 판단된다.

영농형태별로 주요변수들의 한계효과를 비교해본 결과 고령 농의 경우 모든 고용기간에 대해 비고령농에 비해 상대적으로 고용확률이 낮은 것으로 나타났다. 그리고 영농형태별 고용수 요에 영향을 미치는 중요 변수는 농가의 판매규모, 교육정도, 영농경험 등 인 것으로 계측되었으나 그 영향은 고용기간별로 상이한 것으로 나타났다.

적 요

고령화에 따른 농업고용 인력수급 문제는 농촌지역의 인력 감소 문제와 더불어 향후 우리농업의 성장과 지속가능성에 좋 지 않는 영향을 미칠 것은 너무도 당연하다. 그러므로 농업고 용 인력수급을 위한 효율적인 정책방향을 설정하기 위해서는 농업경영주 고령화에 따른 영농형태별 고용인력 수요의 특징 파악이 매우 필요한 상황이다. 따라서 이 연구에서는 농림어 업총조사(2010년) 자료를 이용하여 농업경영주 고령화와 고용 인력 수요분석을 위한 미시적 접근방법으로 종속변수의 특징 을 감안한 프로빗(probit)분석을 이용하여 영농형태별, 고용기 간별 고용확률을 분석하였으며, 분석한 결과는 다음과 같이 요 약할 수 있다.