Journal Search Engine
Search Advanced Search Adode Reader(link)
Download PDF Export Citaion korean bibliography PMC previewer
ISSN : 1225-8504(Print)
ISSN : 2287-8165(Online)
Journal of the Korean Society of International Agricultue Vol.32 No.3 pp.231-238
DOI : https://doi.org/10.12719/KSIA.2020.32.3.231

Preference Analysis on ODA Project for Dairy Productivity Improvement for Uganda

Jong-San Choi
Dept. of Agri-Food Marketing & International Agricultural Development and Cooperation Center, Jeonbuk National University, Jeonju, 54896, Korea
Corresponding author (Phone) +82-63-270-4160 (E-mail) choijs@jbnu.ac.kr
August 5, 2020 September 7, 2020 September 10, 2020

Abstract


This study aims to prioritize the preference for Official Development Assistance (ODA) projects to improve dairy productivity for Uganda. Best-Worst Scaling (BWS) is employed to achieve research goals. The data were collected from March 4 to April 27, 2019 via the face to face interview among a total of 197 dairy farmers randomly selected. The target areas are located in south-western, central, and eastern regions which account for 70% of total milk production in Uganda. Seven items were chosen as ODA projects: 1) Increasing the number of dairy cows, 2) Building a better cow shed, 3) Producing high quality feed, 4) Controlling animal diseases, 5) Training on advanced management practices, 6) Making added-value dairy products, 7) Improving genetics. Based on results of BWS, ‘Improving genetics’ being shared 48.5% of total utility was overwhelmingly preferred as ODA projects. ‘Controlling animal diseases’ occupied 21.4% and the differences in the share of preference among remaining items were minimal. Hence, ‘Improving genetics’ and ‘Controlling animal diseases’ are prioritized as ODA projects. The BWS results are helpful to understand needs of dairy farms and expected to provide useful information to create ODA projects related to Uganda dairy.



우간다 낙농생산성 향상을 위한 ODA 사업 선호도 분석

최 종산
전북대학교 농경제유통학부 식품유통학 전공, 국제농업개발협력센터

초록


    서 론

    우간다는 농업 생산성이 낮고 인프라가 부족하지만 풍부 한 수자원, 넓은 경작가능면적, 생산활동에 적합한 기후를 가 지고 있어 성장 잠재력이 크다. 이에, 한국의 농업분야 해외공 적원조(Official Development Assistance, ODA)는 생산성 증 대와 농업 인프라 확충에 집중하고 있다. 한국국제협력단 (Korea International Cooperative Agency, KOICA)과 농촌진 흥청은 농산물 생산성 증대를 위한 재배기술 개발, 지역발전 을 위한 농촌종합개발사업, 가치사슬 창출을 위한 가공공장 설 립을 지원하였고 국내에서는 농촌개발 및 농촌지도사업 등의 ODA 지원 방향에 대한 학술적 논의가 진행되었다.

    Hwang et al.(2013)은 에티오피아와 우간다의 농업기술보급 체계 고찰을 통해 효과적인 개발원조 전략을 제시하였다. 우 간다의 경우, 농업기술보급 및 농촌지도 체계가 구축되어 있지 만, 연구기능에 편중되어 있음을 지적하였다. 따라서 현장에서 농업기술 활용도를 높이기 위해 공여국의 농업기술 전수사업 의 필요성을 강조하였다. Oumo & Cho(2014)는 우간다의 농 촌지도사업 발전과정을 분석하고 성공적인 농촌지도 및 농촌 개발 사업을 위한 발전방안(기술전문가 확보, 자원의 유용성 증가, 정부의 의지와 지역민의 적극적인 참여, 수요자 중심의 농촌지도사업 수행)을 제시하였다. Jee & Lee(2016)은 우간다 방문으로 수집한 자료와 관련문헌 검토를 통해 낮은 농업 생 산성이 농촌빈곤의 원인임을 지적하고 농경지의 토양관리를 생산성 증대방안으로 제시하였다. Yi et al.(2017)은 들녘경영 체 2곳에 대한 사례조사를 통해 한국의 6차 산업화 과정에서 농가조직의 역할 및 성과를 고찰하고 농산물 가치사슬 관점에 서 우간다 농산업 발전을 위한 정책적 시사점(농가조직 활성 화, 농업기계화, 농지이용계획 및 농업기발시설 확충)을 제시 하였다. Mucunguzi et al.(2017)은 확률적 변경생산함수를 이 용하여 관개시설이 없는 고지대와 관개시설이 있는 저지대의 미작농가의 기술적 효율성을 비교하였다. 두 지역 간의 통계 적으로 유의한 차이점은 없지만 두 지역 미작농가의 기술적 효율성 증가를 위해 농촌지도사업 개선, 농업융자금 활용, 토 지분할 제한을 제안했다.

    우간다 정부는 가치사슬 구축을 통한 소득증대 및 경쟁력 강화를 위해 우유를 포함한 12개 농산물을 우선지원 품목으로 선정하였다(Republic of Uganda, 2015;MAAIF, 2014). 우간 다의 우유생산은 오래전부터 소규모 농가의 젖소 사육을 통해 이루어지고 있으며 주식인 마토케 바나나, 카사바 다음으로 우 유는 우간다의 주요 농축산물 중 하나이다(Choi & Go, 2014). 하지만 우유 생산량은 2008년 1.3백만 톤에서 2018년 1.7백만 톤으로 10년간 큰 변화가 없었으며 인근 국가인 에티 오피아와 케냐보다 낮은 생산량을 기록하고 있다. 우유 소비 는 농가와 소비자 간의 직거래 또는 농가로부터 집유와 가공 한 후 시장에서 이루어진다. 2015년 기준으로 가공공장은 38 개로 전체 생산량의 20%가 가공과정을 거친 후 시장에서 판 매되고 있지만 가공·유통·저장을 위한 시설 부족으로 부가가 치 창출에 어려움을 겪고 있다. 인구의 70%가 적어도 1주일 에 한 번은 우유를 섭취하고 있으며 1인당 우유 소비량은 세 계보건기구의 권장량 200리터에 턱없이 부족한 수준으로 1986 년 25리터에서 2017년 62리터로 30년 동안 약 2~3배 증가에 그쳤다(Okwakol, 2018).

    우간다 정부는 정부의 정책적 지원과 노력을 통해 낙농업 발전을 꾀하고 있다. 1998년에 낙농산업법(Dairy Industry Act) 제정을 시작으로 2000년에 낙농진흥청(Dairy Development Authority, DDA)을 설립하였다. DDA는 준공공기관으로 민간 부문 협동조합 설립, 지도사업, 육종 및 제품개발, 수출관련 연 구 등 제도적 지원을 통해 우유에 대한 국내 수요를 유도하고 낙농가의 소득증대를 위해 노력하고 있다. 또한, 낙농업은 영 양(Nutrition)개선에 중요한 역할을 담당하고 있다. 특히, 우유 또는 유제품은 모유 수유를 하지 못하는 영·유아에게 모유 대 용으로 대체할 수 있어 영유아의 영양개선과 사망률 감소에 기여하고 있다.

    우간다에서 낙농업의 역할과 필요성이 커짐에 따라 낙농관 련 ODA 사업을 구체화하거나 확대할 필요가 있다. ODA 사 업계획 시 수혜자의 수요를 파악한 후 사업의 방향과 내용을 구성하는 것은 사업의 효과성, 적절성 및 지속가능성을 강화 하는데 실질적 도움이 된다. 따라서, 본 연구는 우선순위 결정 기법을 이용하여 낙농 생산성 향상을 위해 중점적으로 추진할 수 있는 ODA 사업이 무엇인지를 수혜자 관점에서 파악하고 낙농관련 ODA 사업의 기획단계에서 참고할 수 있는 유용한 기초정보를 제공하고자 한다.

    연구방법

    설문설계 및 자료수집

    우간다 낙농분야 ODA 사업의 우선순위는 최고-최저 조정 법(Best-Worst Scaling: BWS)을 이용하여 결정하였다. BWS 는 재화, 서비스 등 특정대상에 대한 개인 선호를 정량화하여 우선순위를 결정하며 Object Case, Profile Case, Multi- Profile Case로 분류된다(Louviere et al., 2015). 본 연구에서 사용하는 BWS Object Case는 한 설문에서 가장 중요한 항 목과 가장 중요하지 않은 항목을 각각 선택하고 항목 간 상대 적 중요성 측정으로 우선순위를 결정한다. BWS는 Finn & Louviere(1992)의 연구에 처음 적용된 후, 의료 및 보건 분야 에서 주로 활용(Flynn et al., 2008;Flynn et al., 2010;Louviere & Flynn, 2010)되고 있다. 국내연구는 농업(Chang & Lee, 2015;Chang & Kim, 2016;Choi, 2017;Chang, 2018)과 국제농촌개발(Choi & Yang, 2019)분야를 중심으로 적용사례가 늘고 있다.

    BWS 연구는 우선순위 항목으로 구성된 선택집합(Choice Sets) 설계가 필요하다. 항목 선정을 위해 문헌고찰을 수행하 였으며 우간다 낙농업 분야에 대한 국내연구가 없어 국외연구 를 참고해 <Table 1>과 같이 항목을 선정하였다. 우간다에서 산유능력이 우수한 젖소가 부족하기 때문에 기본적으로 젖소 개체의 증가가 우유 생산량 증가를 견인한다는 Mobwa et al.(2012)의 주장에 근거하여젖소 개체 수 확대(Item 1)를 선정하였다. 가축사육시설의 현대화는 안전한 사육환경을 통 해 생산성을 향상할 수 있으며 노동력 절감으로 경쟁력을 강 화할 수 있고 양질의 우유생산으로 소비자의 신뢰를 제고 (Atuhaire et al., 2014a;Lunner-Kolstrup & Ssali, 2016)할 수 있기 때문에선진 가축사육시설 구축(Item 2)을 선정하 였다. Atuhaire et al.(2014b)는 설문조사를 통해 낮은 생산성 은 저질 사료의 공급으로 인한 젖소의 열악한 영양상태에 기 인한 것을 발견하고 고품질·고영양 사료의 중요성을 강조함에 따라고품질 사료 생산(Item 3)을 채택하였다. Ekou(2014) 는 재래종 젖소 사육, 사료 자원의 부족, 가축 질병을 낙농 생산성의 제약요인으로 지목하였다. 연구자는 하루 우유 생산 량이 2~3리터에 불과한 재래종과 하루 10~12리터를 생산하는 순수 외래종(World Bank, 2011)을 교배한 교잡종의 개발, 사 료작물 재배 확대, 동물질병 예방 및 통제 강화를 제안함에 따라 고품질 사료 생산(Item 3),가축질병 관리(Item 4), 젖소개량(Item 7)을 선정하였다. 우간다의 유제품 중 모든 사회계층에서 소비되고 있는 요구르트를 제외하면 버터는 인 구의 약 7%, 치즈는 인구의 약 4%가 소비하고 있다. 하지만 앞으로 우간다 및 인근국가의 경제성장으로 국내·외 수요 증 가가 예상(Tijjani & Yetisemiyen, 2015)되므로고부가가치 낙농제품 생산(Item 6)을 선정하였다. Wolff et al.(2017)는 재래종 젖소 사육, 저질 사료의 사용, 우수 육종 보급 부족, 동물 의약품 부족으로 인한 각종 동물 질병 감염, 품종개량 시스템 부재를 생산성 저하의 주요 원인으로 지적하였다. 이 들 중 유사항목을 통합하여 상위개념으로고품질 사료 생산 (Item 3),가축질병 관리(Item 4),젖소개량(Item 7)으 로 구성하였다. 산유능력과 번식능력은 생산성에 영향을 미치 는 중요한 요인이다. Bigirwa et al.(2019)는 영양부족, 낙농관 리 미흡, 전염성 생식기 질환과 같은 동물질병이 젖소의 번식 능력을 쇠퇴시키는 원인으로 주목하였다. 이러한 문제는고 품질 사료 생산(Item 3),선진 경영기법 교육(Item 5), 가축질병 관리(Item 4)를 통해 개선할 수 있어 해당항목을 선정하였다.

    선택집합 설계는 균형불완비블록설계(Balanced Incomplete Block Design: BIBD)를 이용하였다. BIBD는 실험계획법 (Design of Experiment)의 하나로 통계적 분석이 가능하도록 최소한의 선택집합을 도출한다. <Table 2>는 BIBD에 의한 선 택집합과 항목을 보여준다. 선택집합은 총 7개로 각 선택집합 은 4개 항목(×로 표시)으로 구성된다.

    <Fig. 2>는 BWS 설문의 예시로 <Table 2>의 첫 번째 선 택집합을 BWS 설문지로 작성된 것을 보여준다. 선택집합 수 와 같은 7개 설문에서 응답자는 가장 중요한 항목과 가장 중 요하지 않은 항목을 선택하고 분석모형을 통해 항목 간 상대 적 중요성을 추정하게 된다.

    우간다의 남서·중앙·동부지역에서 생산되는 우유는 전체 생 산량의 70%를 차지한다(DDD, 2010). 본 연구는 해당지역에 서 낙농업에 종사하는 197 농가를 대상으로 자료를 수집하였 다. 설문에 앞서, 현지 조사원은 응답자에게 본 연구의 목적 및 설문기재 방법을 설명하였다. 응답자는 설문에 스스로 기 재하는 방식(Self-administered questionnaire)으로 응답하였으며, 일부 설문지를 이해하지 못한 응답자는 조사원의 도움을 받아 작성하였다. 조사는 2019년 3월 4일부터 4월 27일까지 이루 어졌으며 약 8주가 소요되었다.

    연구모형

    BWS 자료와 같이 선택실험법을 적용하여 수집한 자료의 분 석모형은 확률효용모형(Random Utility Model)으로 정형화되 며 개별 응답자의 간접효용함수(Indirect Utility Function)를 정의하는 것부터 시작된다. 선택집합 내에 있는 항목 i를 선택 한 응답자 n의 간접효용함수는 다음과 같이 표현된다.

    U i n = V i n + e i n
    식(1)

    간접효용함수 Uin 는 관측이 가능한 확정적 성분 (Deterministic Component)인 Vin 과 설명되지 않는 확률적 성분(Stochastic Component)인 ein 으로 구성된다. 따라서, 확 정적 성분을 모형화하거나 확률적 성분의 분포에 대한 가정에 따라 응답자 선택을 모형화할 수 있다. 응답자 n 이 선택집합 S 내의 모든 대안들에 대해 U i n > U i n ( i j ) 을 성립한다면, 응 답자 n 이 대안 i 를 선택할 확률은 식(2)와 같다.

    P n ( i ) = P r { V i n + e i n > V j n + e j n } = P r { V i n V j n > e j n e i n }
    식 (2)

    일반적으로 확률적 성분인 오차항의 분포는 응답자와 대안 과 관계없이 독립적(Independent)이며 일치적(Identical)인 Gumbel 분포 또는 제1종 극단값 분포(Type I Extreme Value Distribution)를 따른다고 가정하기 때문에 확정적 성분에 대한 함수화 문제만 남는다. 이때, 응답자 n 이 대안 i 를 선택할 확률은 식(3)과 같이 조건부 로짓모형(Conditional Logit Model)으로 나타낼 수 있다.

    Pr n ( i ) = exp ( V i n ) j S exp ( V j n )
    식 (3)

    선택집합 내에 여러 항목 중 항목 i를 가장 중요한 항목으 로, 항목 j를 가장 중요하지 않은 항목으로 선택된 두 항목간 의 차이는 응답자의 효용을 나타낸다. 이 때, 확률은 식(4)와 같은 조건부 로짓모형으로 구할 수 있다(Aizaki et al., 2014;Louviere et al., 2015).

    Pr ( i , j ) = exp ( V i V j ) k = 1 m l = 1 m exp ( V k V l ) , ( k l )
    식(4)

    BWS 설문에 대한 응답은 응답자의 효용극대화(Utility Maximization)를 위한 선택의 결과이다. 각 선택집합에서 가장 중요한 항목과 가장 중요하지 않은 항목으로 구성된 최고-최저 쌍(Pair)의 응답자의 선택결과는 1이 되고, 그 외 경우는 0가 된다. 따라서 로그우도함수는 식(5)와 같이 표 현된다.

    In L = i = 1 N j = 1 J m i j · ln [ Pr ( i , j ) ]
    식(5)

    mij 는 지시함수(indicator function)로 최고-최저 쌍을 선택하 면 1을 취하고, 그렇지 않으면 0을 취하며 모수(Parameter)는 최대우도추정법(Maximum Likelihood Estimation)으로 추정된 다. 한편 간접효용함수의 확정적 성분은 다음과 같이 항목 간 효용 차이를 나타내는 방정식(Utility Difference Equation)으로 정형화할 수 있다.

    U d i f f = β 1 I T E M 1 + β 2 I T E M 2 + + β j 1 I T E M j 1
    식(6)

    β는 각 항목의 효용을 의미하며 가변수 함정(Dummy Variable Trap)을 피하기 위해 j개 항목 중 1개 항목을 제외한 (j-1)개가 추정된다. 제외된 항목의 추정계수는 0으로 고정되며 참조항목(Reference Item)이 된다. 추정된 계수는 항목 간 상 대적 중요도를 보여주는 선호도 공유율(Share of Preference) 을 산출하는데 이용되며 개별 항목 i에 대한 선호도 공유율 계산식은 다음과 같다.

    S P i = exp ( β ^ i ) j = 1 J exp ( β ^ j )
    식(7)

    본 연구는 R 통계프로그램(R Development Team, 2017)을 이용하여 BWS 설문자료를 분석하였으며 사용된 패키지는 DoE.base(Groemping, 2017), crossdes(Sailer, 2013), support. BWS(Aizaki, 2015), survival(Therneau, 2015)이다.

    분석 결과

    <Table 3>은 응답자의 일반적인 특성으로 남성이 82.7%, 여성이 17.3%였으며, 대부분 기혼(90.9%)이었다. 교육수준은 대졸이 44.7%로 가장 많았으며 중·고교 졸업 28.9%, 초졸 12.2%, 직업교육(Vocational Training) 10.7%, 교육을 받은 적 이 없는 응답자는 3.6%로 나타났다. 가족구성원은 평균 8명이 고 응답자의 평균나이는 52세 이다.

    <Table 4>는 조건부 로짓모형의 결과이다. 추정된 계수 (Coefficient)는 7개 낙농분야 ODA 사업의 상대적 효용을 의 미한다. 우선, 우도비 검정(Likelihood Ratio Test)을 통해 분 석모형의 적합도를 검정하였다. 조건부 로짓모형의 우도비 검 정은 회귀모형(Regression Model)의 F-검정과 같다. 검정결과, 유의수준 5%에서 통계적 유의성이 확인되어 분석모형은 적합 하였다(p<0.001). 선진 경영기법 교육(Item 5)은 참조항목 으로 다른 항목의 효용과 비교할 수 있는 기준이 되며 효용은 0으로 고정된다. 다른 항목의 계수가 통계적 유의성을 가지면 참조항목과 유의미한 차이가 있고 통계적 유의성을 확보하지 못하면 참조항목과 유의미한 차이가 없다. 유의성을 가진 항 목의 계수가 (+)부호이면, 참조항목보다 효용이 크다고 해석하 며 (-)부호이면 참조항목보다 효용이 작다고 해석한다. 이와 같 은 계수에 대한 해석과정을 통해 항목 간 상대적 효용의 크기 를 판단할 수 있으며 이를 근거로 항목 간 우선순위를 결정한 다. 항목 중가축질병 관리(Item 4)젖소개량(Item 7) 은 유의수준 5%에서 통계적으로 유의하며 계수에 (+)부호가 있다. 두 항목의 효용은 참조항목의 효용보다 유의미하게 크 다고 해석한다.젖소개량(Item 7)의 계수가가축질병 관 리(Item 4)보다 크기 때문에젖소개량(Item 7)의 효용이 가축질병 관리(Item 4)효용 보다 크다.고품질 사료 생산 (Item 3)의 계수는 참조항목의 계수값과 다르지만 유의수준 5%에서 통계적으로 유의하지 않아 통계적으로 두 항목의 효 용은 같다고 해석한다. 젖소 개체 수 확대(Item 1),선 진 가축사육시설 구축(Item 2)고부가가치 낙농제품 생 산(Item 6)은 유의수준 0.5%에서 통계적으로 유의하고 (-)부 호의 계수를 가지는 항목이다. 이들 항목의 효용은 참조항목 의 효용보다 유의미하게 작다. 따라서, 항목 간 우선순위는 1 순위젖소개량(Item 7), 2순위가축질병 관리(Item 4), 3순위 참조항목인선진 경영기법 교육(Item 5)고품질 사료 생산(Item 3), 4순위젖소 개체수확대(Item 1), 5순위 고부가가치 낙농제품 생산(Item 6), 6순위 선진 가축사 육시설 구축(Item 2)으로 결정된다.

    <Fig. 3>은 선호도 공유율로 앞서 제시한 식(7)을 이용하여 도출된다. 선호도 공유율은 전체 효용에 대한 각 항목의 효용 의 크기를 시각적으로 표현한 것이다. 이를 통해 우간다 낙농 농가의 각 항목에 대한 선호도의 크기를 쉽게 비교할 수 있다. 1순위인젖소개량(Item 7)은 전체 효용에서 48.5%를 차지 하였다. 응답자는 낙농 생산성 향상에 기여할 수 있는 ODA 사업으로 젖소개량을 압도적으로 선호하였다. 2순위인가축 질병 관리(Item 4)은 전체효용에서 21.7%를 차지하였고 크 기는 1순위의 절반에 불과하였다. 상위 두 항목을 제외한 나 머지 다섯 항목의 선호도 크기는 전체 효용에서 약 30%를 차 지하였고 각 항목의 선호도는 10% 미만으로 나타나 다섯 항 목 간 선호도 차이는 크지 않았다.

    결론 및 논의

    해외원조 사업의 사전조사 단계에서 현지주민의 수요는 포 커스그룹 면담과 같은 정성적 방법(Qualitative Method)으로 파악한다. 이 방법은 전체 주민의 공통되고 일반화된 수요를 파악하기 어려운 단점이 있다. 이를 극복하기 위해 본 연구는 ODA 사업의 우선순위를 결정하기 위해 정량적 방법 (Quantitative Method)인 BWS를 이용하였다. 우선순위에 기반 한 ODA 사업 선정은 현지 주민이 상대적으로 중요하지 않게 생각하는 후순위 사업은 보류하고 우선순위가 높은 사업에 집 중할 수 있어 사업의 효과를 높이는데 도움을 준다.

    한국을 비롯한 여러 선진 공여국은 ODA 사업의 효과성을 극대화하고 효율적인 자금 집행을 위해 ‘선택과 집중’ 원칙을 유지하고 있다. 한국은 여러 지원대상 국가를 대상으로 중점 협력국을 선정하고, 해당 국가에 여러 분야에 균등하게 지원 하는 것보다 중점분야를 선정하고 지원하는 방법을 적용하고 있다. 본 연구는 이와 같이 한국 공여기관이 우간다 ODA 지 원 정책 수립시 수혜자의 선호도를 참고하여 종합적으로 판단 할 수 있는 정보를 제공할 수 있다.

    우간다 낙농관련 선행연구 검토를 통해 낙농 생산성 향상에 영향을 미치는 항목을 선정하고 197 낙농가를 대상으로 BWS 설문을 수행하였다. 1순위는젖소개량(Item 7), 2순위는 가축질병 관리(Item 4)이었고, 다음으로선진 경영기법 교육(Item 5),고품질 사료 생산(Item 3), 젖소 개체 수 확 대(Item1 ),고부가가치 낙농제품 생산(Item 6),선진 가 축사육시설 구축(Item 2)순이었다. 선호도 공유율에서 1순위 는 전체 효용에서 48.5%, 2순위는 21.7%로 나타났다.

    낙농 생산성 증대를 위한 ODA 사업을 추진한다면, 1·2순위 와 관련된 분야에서 한국이 보유하고 있는 강점이나 우수성을 확인하고 현지에서 적용 가능성을 파악해야 한다. 한국의 낙 농환경은 낙농선진국에 비해 사육환경이 취약하지만 1995년 부터 한국형 젖소 보증 씨수소를 개발하는 등 정부와 농협의 꾸준한 젖소개량사업으로 세계 최고 수준의 우유생산성을 가 지고 있다. 한국산 젖소정액은 2011년부터 국제유전평가에 참 여하여 상위 1%에 선발되는 등 국제 신뢰도를 높이고 있다. 우간다의 우유생산은 재래종 젖소에 의지하며 생산성이 높은 개량된 교잡종 활용은 극소수에 불과하다. 우간다는 교잡종을 체계적으로 생산하기 위한 우수 정액확보 및 암소선정, 혈통 관리 등의 기본적인 품종개량 체계가 갖춰져 있지 않다. 따라 서 한국의 젖소개량사업에 대한 경험을 공유하고 정부 차원에 서 젖소개량사업을 추진하도록 인적·물적 지원이 가능하다. 젖 소 품종개량을 위해 한국산 우수정액 보급하고 인공수정 수태 율을 높이기 위한 기술 지원 및 교육을 수행할 수 있다.

    가축질병은 생산, 유통, 시장 활동을 위축시키고 국가 간 무 역, 식량안보, 국민 영양, 의료 등 사회 모든 분야에서 경제적 피해를 준다. 한 국가에서 발생한 전염성 가축질병은 국경을 넘어 전 세계로 확산 가능성이 있어 해당 국가만의 문제가 아 니라 범국가적인 문제가 되었다. 이에, 가축질병 관리는 ODA 핵심 사업으로 부상하였으며 수혜국, 선진 공여국, 국제기구와 의 연구 및 정보 교류를 통한 양자 및 다자간 협력이 요구되 고 있다. 한국의 동물질병 관련 ODA 사업은 농림축산식품부 가 중심이 되어 2011년부터 시작되었다. 라오스를 대상으로 국경검역시스템 구축지원 사업을 시작으로 2014년에는 베트 남 수의사를 대상으로 질병진단 및 검역 역량강화 연수와 국 립가축질병진단센터를 건립하였다. 2017년에 몽골 동물질병 자료관리 및 방역기술지원사업을 완료하였으며, 세계동물보건 기구(OIE) 회원국의 동물질병 진단인력을 대상으로 연수사업 을 지속해서 진행하고 있다(MAFRA, 2019).

    우간다에서 젖소 등 가축은 사람의 생활과 밀접한 환경에 있어 우유, 물, 토양 또는 직접 접촉을 통해 가축과 인간 사이의 인수공통감염병(Zoonotic Infections)이 발생할 가능 성이 높다. 또한 자격을 갖춘 수의사의 부족, 가축질병관리 에 관한 지도사업 부족, 동물의약품 부족, 전통요법에 의한 치료 등으로 가축질병관리를 더욱 어렵게 하고 있다(Wolff et al., 2017). 오랜 기간 동안 축적한 한국의 질병방역경험 은 질병 통제를 위한 추적시스템 구축에 활용될 수 있다. 한국이 보유한 높은 수준의 가축질병 진단 및 관리기술은 전문가 파견 교육과 초청 연수사업으로 공유할 수 있다. 우 간다에서는 모기, 진드기, 체체파리를 매개로 발생하는 질병 이 많아 진드기 퇴치, 구충, 약제 사용법, 위생관리에 대한 농가교육이 가능하다. 장기적인 관점에서 가축전염병 예방 차원과 신선한 우유생산을 위해 친환경 낙농시스템 구축사 업을 수행할 수 있을 것이다.

    본 연구의 분석기법 및 결과는 사업 초기인 기획단계에서 활용가치가 있지만 다음과 같은 연구의 한계점이 존재한다. 첫 째, 낙농분야 ODA 사업으로 추진할 수 있는 다양한 분야(가 격과 생산비용, 유통 및 마케팅, 시장 접근성 등)가 있음에도 본 연구는 7개 항목만을 선정하였다. 둘째, 성공적인 ODA 사 업을 이끌기 위해서는 현지 농가의 적극적 참여가 중요하다. 공여국의 무상원조를 통해 지원할 수 있는 항목에만 집중하고 농가의 자발적 참여와 노력으로 낙농 생산성을 증가시킬 수 있는 항목은 반영하지 못하였다. 셋째, 공여국의 ODA사업 수 행은 주로 국가단위에서 이루어져 정부기관 또는 협동조합 형 태의 단체를 대상으로 수요조사를 수행하는 것이 타당하지만 농가단위 수준에서 수요조사를 수행하였다. 본 연구는 계층적 의사결정(Analytic Hierarchy Process, AHP) 기법과 같은 비 모수적 방법대신 모수적 계량분석법을 적용하여 응답자의 선 호를 반영하였으며 우간다의 주요 낙농지역에서 표본을 수집 하고 일반화된 결과를 도출하였다. 우선순위 결과에 기반한 낙 농분야 ODA 사업의 실행은 수혜자의 만족도를 높이고 낙농 생산성 향상에 실질적 효과를 줄 것으로 기대한다.

    적 요

    본 연구는 우간다 낙농업에 종사하는 197 농가를 대상으로 낙농 생산성 향상을 위해 선호하는 ODA 사업이 무엇인지를 파악하였다. 최고-최저 조정법(Best-Worst Scaling, BWS)을 이 용하여 낙농분야 ODA 사업에 대한 우선순위를 결정하였다. 7개 항목 중 1순위와 2순위는 각각 젖소개량가축질 병 관리로 전체 효용에서 차지하는 1순위와 2순위의 효용은 각각 48.5%와 21.7%로 나타났다. 우리나라의 선진 기술과 지 식을 활용하여 농가 선호도가 높은젖소개량가축질 병 관리는 낙농분야 ODA 사업으로 실행할 가치가 있다. 본 연구는 ODA 사업 계획 수립에 필요한 기초적인 정보를 제공 하며 정량적 우선순위 결과를 고려한 우간다의 낙농분야 ODA 사업은 효율적으로 현지 주민 만족도 및 낙농 생산성 향상에 기여할 것이다.

    Figure

    KSIA-32-3-231_F1.gif

    Milk quantity among 3 East-Africa countries in the last decade

    KSIA-32-3-231_F2.gif

    Example of best-worst scaling questionnaire

    KSIA-32-3-231_F3.gif

    Share of Preference

    Table

    Item selection and references

    Choice Sets by balanced incomplete block design

    Demographic Characteristics

    Result of Conditional Logit Model

    Likelihood Ratio Test: x<sup>2</sup> (<i>df</i>)=1431(6), p-value= <0.001

    Reference

    1. Aizaki, H. 2015. support.BWS: Basic Functions for Supporting an Implementation of Best-Worst Scaling. R package version 0.1-4, https://CRAN.R-project.org/package=support.BWS.
    2. Aizaki, H. , Nakatani, T. , and Sato, K. 2014. Stated Preference Methods using R: CRC Press.
    3. Atuhaire, A. M. , Mugerwa, S. , Kabirizi, J. , Okello, S. and Kabi, F. 2014a. Production Characteristics of Smallholder Dairy Farming in the Lake Victoria Agro-ecological Zone Uganda. Frontiers Science. 4(1): 12-19.
    4. Atuhaire, A. M. , Mugerwa, S. , Okello, S. , Lapenga, K. O. , Kabi, F. and Kabirizi, J. M. 2014b. Prioritization of crop residues for improving productivity on smallholder dairy farming households in the Lake Victoria Crescent, Uganda. Open Journal of Animal Sciences. 4: 103-111.
    5. Bigirwa, G. , Acai, J. O. , Bogere, P. , Im, S. K. , Kim, H. , Kwon, D. J. , Lee, H. K. and Song, K. D. 2019. Suboptimum reproductive performance among dairy herds in Uganda. International Journal of Livestock Production. 10(4): 94-100.
    6. Chang, J. B. and Lee, Y. H. 2015. Determination of Priorities in the Forest Carbon Sink Enhancement Policies in the Republic of Korea. Journal of Agriculture and Life Science. 49(4): 95-104.
    7. Chang, J. B. and Kim, M. K. 2016. An Analysis of the Determinants of Beef Consumption and Consumer Preference Using BWS. Journal of Rural Development. 39(2): 128-146.
    8. Chang, J. B. 2018. Strategies and Priorities for Developing Beef Cattle Industry. Korean Journal of Agricultural Managment and Policy. 45(2): 315-331.
    9. Choi J. H. and Go Y. G. 2014. Agricultural Status in Uganda, World Agriculture. Korea Rural Economic Institute(KREI). 166: 1-20.
    10. Choi, J. S. 2017. Research on Priorities of Purchasing Factors of Local Food Usin Best-Worst Scaling Method. Journal of Regional Studies and Development. 26(3): 127-151.
    11. Choi, J. S. and Yang, Y. R. 2019. Priority of Educational Aid Preference of High School Teachers in Cambodia Rural Areas: Using Best-Worst Scaling. Journal of Korean Society of International Agriculture. 31(1): 90-97.
    12. Dairy Development Authority(DDA).2010. https://www.dda.or.ug/d_data.html.
    13. Ekou, J. 2014. Dairy production and marketing in Uganda: current status, constraints and way forward. African Journal of Agricultural Research 9(10):881-888.
    14. Finn, A. and Louviere, J. J. 1992. Determining the Appropriate Response to Evidence of Public Concern: the Case of Food Safety. Journal of Public Policy and Marketing. 11(2): 12-25.
    15. Flynn T. N , Louviere J. J , Peters T. J and Coast, J. 2008. Estimating Preferences for a Dermatology Consultation using Best-Worst Scaling: Comparison of Various Methods of Analysis. BMC Medical Research Methodology. 8(1): 1-12
    16. Flynn, T. N. , Louviere, J. J. , Peters, T. J. , and Coast, J. 2010. Using Discrete Choice Experiments to Understand Preferences for Quality of Life. Variance-scale Heterogeneity Matters. Social science and medicine. 70(12): 1957-1965.
    17. Food and Agriculture Organization(FAO).2020. http://www.fao.org/faostat/en/#data.
    18. Groemping, U. 2017. DoE. base: Full Factorials, Orthogonal Arrays and Base Utilities for DoE Packages. Version 0.30, http://www. rproject.org/package=DoE.base.
    19. Hwang, J. H. , Woo, S. G. and Lee, S. W. 2013. Agricultural Technology Dissemination System in Africa and the ODA Implication for Korea. Journal of Agricultural Extension & Community Development. 20(4): 1045-1078.
    20. Jee, H. J. and Lee, H. J. 2016. A Study on the Agricultural Status and Development Policy of Uganda. Journal of Korean Society of International Agriculture. 28(1): 1-6.
    21. Louviere, J. J. and Flynn, T. N. 2010. Using Best-Worst Scaling Choice Experiments to Measure Public Perceptions and Preferences for Healthcare Reform in Australia. The Patient: Patient- Centered Outcomes Research. 3(4): 275-283.
    22. Louviere, J. J. , Flynn, T. N. and Marley, A. A. J. 2015. Best-Worst Scaling: Theory, Methods and Applications. Cambridge University Press.
    23. Lunner-Kolstrup, C. and Ssali. T. K. 2016. Awareness and Need for Knowledge of Health and Safety among Dairy Farmers Interviewed in Uganda. Frontiers in public health. 4:137.
    24. Mbowa, S. , Shinyekwa. I. and Lwanga, M. M. 2012. Dairy sector reforms and transformation in Uganda since the 1990s. Research Reoport No. 4. Economic Policy Research Centre (EPRC).
    25. Ministry of Agriculture, Animal Industry and Fisheries(MAAIF).2014. Agriculture Sector Strategic Plan 2015/16~2019/20.
    26. Ministry of Agriculture, Food and Rula Affairs(MAFRA).2019.11.29. Press Release. http://www.qia.go.kr/viewwebQia-Com.do?id=48585&type=6_18_1bdsm.
    27. Mucunguzi. C. , Kwon, O. S. and Yeo, J. H. 2017. A Comparative Analysis of Technical Efficiency of Non Irrgiated Upland and Irrigated Lowland Rice Smallholder Farmers in Uganda. Joural of the Korean Association of African Studies. 52: 221-258.
    28. Oumo, F. I. and Cho, G. R. 2014. Present and Future of Agriculture Extension System in Uganda. Journal of Agricultural Extension & Community Development. 21(1): 245-272.
    29. Okwakol. S. 2018.6.25. Milk Production in Uganda Hits 2.08 Billion Litres. EABW NEWS. https://www.busiweek.com/milk-production-in-uganda-hits-2-08-billion-litres/.
    30. R Development Team.2017. R: A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria.
    31. Republic of Uganda.2015. Second National Development Plan (NDP II) 2015/16–2019/20
    32. Sailer, M. 2013. crossdes: Construction of Crossover Designs. R package version 1.1-1, https://CRAN.R-project.org/package=crossdes, 1.0-9.
    33. Therneau, T. 2015. A Package for Survival Analysis in S. version 2.38, https://CRAN.R-project.org/package=survival.
    34. Tijjani, K. I. and Yetisemiyen. A. 2015. Dairy cattle and dairy industry in Uganda: trends and challenges. Research Journal of Agriculture and Forestry Sciences 3(10):14-18.
    35. Wolff, C. , Boqvist, S. , Ståhl, K. , Masembe, C. and Sternberg-Lewerin, S. 2017. Biosecurity aspects of cattle production in Western Uganda, and associations with seroprevalence of brucellosis, salmonellosis and bovine viral diarrhoea. BMC veterinary research. 13(1):382.
    36. World Bank.2011. Uganda Dairy Supply Chain Risk Assessment. https://openknowledge.worldbank.org/bitstream/handle/10986/27385/775940WP0Ugand0Box0342041B00PUBLIC0.pdf;jsessionid=B441A2BB422F85B0A9B5934E3C38F7C1?sequence=1.
    37. Yi, H. M. , Guma, A. P. and Lee, S. J. 2017. Operating Cases of Farmer Organizations in the Rice Industry of Korea and Its Implication for Uganda. Journal of Korean Society of International Agriculture. 29(3): 217-225.