The Korean Society Fishries And Sciences Education
[ Article ]
The Journal of the Korean Society for Fisheries and Marine Sciences Education - Vol. 36, No. 4, pp.684-694
ISSN: 1229-8999 (Print) 2288-2049 (Online)
Print publication date 31 Aug 2024
Received 03 Jun 2024 Revised 11 Jul 2024 Accepted 18 Jul 2024
DOI: https://doi.org/10.13000/JFMSE.2024.8.36.4.684

수산식품 소비 확대를 위한 공급망에 있어 수입의 효과에 관한 탐색적 연구

손재학
국립부경대학교(교수)
An Exploratory Study on the Effect of Import on Supply Chain to Expand Seafood Consumption
Jae-Hak SON
Pukyong National University(professor)

Correspondence to: 051-629-5646, gowithson@pknu.ac.kr

Abstract

Despite the excellence of seafood, there are voices of concern in both production and consumption in Korea. In addition to efforts to increase self-sufficiency, it is time to come up with countermeasures for food security. This point of view has been raised in previous studies, but it did not pay attention to the role of import as a source of seafood consumption. Focusing on this point, this study explored and analyzed the role of import in the consumption of seafood. Although the production and consumption of seafood continues to increase worldwide, they show different patterns by region, economic group, and country. Korea needs to come up with measures to stabilize the supply chain in terms of public health and food security. Therefore, it is necessary to recognize the function of import and broaden the scope of policies.

Keywords:

Fisheries, Seafood consumption, Import, Food security, Mediation effect

Ⅰ. 서 론

최근 발표된 자료에 의하면 2022년 세계 수산물 생산량은 수산동물 1억 8,540만 톤과 해조류 3,780만 톤을 합하여 사상 최고치인 2억 2,320만 톤(4,720억 달러)에 달했으며, 1인당 소비량(수산동물)은 약 20.7kg으로 이는 동물성 단백질 공급의 약 15%를 차지한다. 특이할 점은 잡는 어업의 생산은 수십년 동안 크게 변하지 않았지만 양식업은 계속 성장하여 2022년에는 드디어 해조류를 제외하고서도 잡는 어업의 생산량을 능가(51%)하는 최초의 기록적인 해가 되었고, 소비의 관점에서도 잡는 어업의 비중을 훨씬 능가(57%)하게 되었다. 또한 코로나19 팬데믹으로 인해 2020년 수산물 교역액이 6.7% 감소한 이후 빠른 회복세를 보여, 2022년 수산물 거래는 팬데믹 이전인 2019년에 비해 19%나 증가하였다(FAO, 2024). 그러나 지금의 이러한 성장세가 지속될 것인지에 대한 전망은 불투명하다.

세계식량농업기구의 2030년 전망에서 세계 수산업 생산량은 양식업의 생산 증가로 해조류를 제외하고도 2억 200만 톤에 이를 것으로 예상했다. 수산물 생산량의 90%는 식용으로 소비되고 수산물 교역도 확대될 것이지만 생산증가세 둔화, 가격 상승 등을 고려하면 지난 10년보다는 다소 완화된 증가세를 보일 것으로 전망했다(FAO, 2022).

그러나 최근의 세계경제협력기구와 세계식량농업기구 합동의 전망을 보면, 2022~2032년 10년간 세계 수산업 생산량은 10% 정도 증가할 전망이며, 이는 지난 2012~2022년 10년간 증가율(22%)의 절반에도 미치지 못하는 수준이다. 양식업도 계속 성장할 전망이지만 2022~2032년 동안의 연평균 성장률은 1.6%로 지난 2012~2022년 연평균 성장률(4%)의 절반에도 미치지 못할 전망이다. 특히 우리나라의 경우는 더 심각한 상황이다. 2022~2032년 우리나라의 수산업 생산량 증가 전망은 세계 평균의 절반에도 미치지 못하는 4.6%이며, 양식업 생산량 증가 전망은 세계 평균 17.4%보다 훨씬 낮은 6.4%에 불과하다(OECD/FAO, 2023; 해조류 제외).

소비의 관점에서 보면, 영양학적 측면에서 수산식품의 소비를 확대하는 것이 바람직하다는 사실은 더 이상 논쟁의 여지가 없다. 수산식품의 우수성과 위험성에 관한 오래된 논쟁은 2010년 1월 25-29일 이태리 로마에서 개최된 세계식량농업기구와 세계보건기구의 합동 전문가협의회(Joint FAO/WHO Expert Consultation on the Risks and Benefits of Fish Consumption)에서 결론을 내렸는데, 수산식품 소비의 입증된 이점이 가능한 위험보다 훨씬 크다고 하였다(David James, 2013). 또한 Ryota Hosomi et al.(2012)도 수산식품에서 파생된 성분에 초점을 맞추어 수산식품이 건강 유지 및 증진에 중요한 역할을 하는지에 대해 조사한 결과, 수산식품에서 추출한 생리 활성 성분의 소비 증가가 전 세계 사람들의 건강에 긍정적인 영향을 미칠 수 있다는 증거가 있다고 하였다.

수산물과 수산식품의 관계에 대하여 「수산식품산업 육성 및 지원에 관한 법률」 제2조(정의)에 의하면 ‘수산물’은 수산업 활동으로 생산되는 산물을 말하고, ‘수산식품’은 사람이 직접 먹거나 마실 수 있는 수산물 또는 수산물을 주원료 또는 주재료로 하는 모든 음식물을 말한다. 하지만 아직도 정확한 구분없이 수산식품을 수산물로 언급하는 경우가 많다.

정부는 2020년 수산식품 산업의 발전을 위하여 「수산식품산업의 육성 및 지원에 관한 법률」 (약칭: 수산식품산업법)을 제정하고, 2021년 「제1차 수산식품산업 육성 기본계획(2021~2025년)」을 만들고, ‘수산식품산업의 양적·질적 성장’과 ‘수산식품 소비·수출 확대’라는 두가지 목표를 수립하였는데, 전반적인 계획이 우리나라 수산업 및 수출 경쟁력 강화 차원이고 수입에 관한 계획이나 언급은 없다. 이것은 정부가 수산식품의 우수성을 인식하고 국민 소비 확대를 위해 공급망을 안정적으로 관리하기 위한 정책적 접근이 이루어지지 않고 있다는 반증이다.

Han et al.(2022)은 수산식품 소비 관련 연구는 연구자의 관심 영역에 따라 부문별(소비 동향 및 전망, 소비 이슈, 소비 확대 정책, 소비 결정요인 분석, 소비 경로 분석)로 이루어지고 있다고 선행연구들을 분류하였다. 그러나 본 논문 관련 선행연구 중에서 수입에 초점을 맞춘 연구는 거의 없다. 다만, Hur et al.(2023)는 식량안보의 관점에서 시나리오별로 나타난 영향을 식량안보지수로 환산한 결과, 생산량 및 수입량 감소 시나리오에서는 기준전망치 대비 식량안보가 악화된다고 하였다. 또한 Park et al.(2023)은 국내 수산물 생산 감소 및 수입이 확대되는 가운데, 특정 수산물에 대해서는 공급망 확보가 중요하다고 하였다.

따라서 본 연구는 수산식품 소비에 관한 현황을 분석하고, 수산식품 소비 확대의 필요성 인식하에 수산식품 공급망에서 수입의 역할(효과)을 찾는 것을 목적으로 한다. 다만, 부족한 선행연구를 고려하여 탐색적인 방법으로 생산과 소비 등 주요 변인과 수입의 관계를 파악하여 이를 통하여 정책적 시사점을 도출하고, 후속 연구의 방향을 제시하고자 한다.


Ⅱ. 연구 방법

1. 수산식품 소비 현황 분석

수산식품의 수요는 전 세계적으로 증가하고 있다. 1961년부터 2019년까지 전 세계 수산식품 소비(해조류 제외)는 연평균 3.0% 증가하여 같은 기간 연평균 세계 인구 증가율(1.6%)의 거의 두 배에 달했으며, 2030년에는 1인당 평균 21.4kg을 소비할 것으로 예상된다. 국가별로 보면, 대부분의 국가에서 1인당 수산식품 소비가 증가했으며, 중상위 소득 국가가 가장 강력한 성장세를 보였다. 경제적 그룹별로 보면, 2017년 선진국의 1인당 수산식품 소비량은 24.4kg, 개발도상국은 19.4kg으로 선진국의 수산식품 소비량이 더 높게 나타났으나, 1961년 대비 연평균 소비량 증가율은 개발도상국이 2.4%로 더 높게 나타나, 최근 소비 증가세가 감소하고 있는 선진국과 개발도상국의 수산식품 소비량 차이는 점점 더 좁혀질 것으로 보인다(FAO, 2022). 한편, 최근에 수산식품은 블루푸드(Blue food)로 재정의되며 지속가능하고 건강한 미래 식량자원으로 주목받고 있고, 기후변화 시대에 그 중요성과 역할이 더욱 강조되고 있다.

2028년 주요 품목별 식품 소비 전망을 보면, 밀이 66.3kg으로 가장 많고, 쌀(55.4kg), 수산물(21.3kg), 가금류(14.8kg), 돼지(12.0kg), 소(6.5kg) 등의 순으로, 2017년 대비 밀과 돼지의 소비는 감소하고, 수산물과 가금류의 소비는 4% 이상 증가할 전망이다(OECD/FAO, 2019).

수산식품 소비는 수산물 생산 증가, 도시화에 따른 소득 증가, 식습관 변화 등으로 인해 2030년까지 10년간 15% 성장할 것으로도 전망되고 있지만(FAO, 2022), 일부 국가에서는 이와 다른 흐름도 관측된다.

해양수산해외산업정보포털 자료들에 의하면, 과거 세계 최고의 수산식품 소비국이었던 일본은 2021년 기준 1인당 수산식품 소비량이 2014년보다 약 8% 감소한 23.2kg으로 관측 이래 최저치를 기록한 반면, 육류와 달걀은 각각 34.0kg, 17.2kg으로 계속해서 증가하고 있다. 수산식품 주요 소비층인 50~60대의 섭취량이 크게 줄어든 것으로 나타났는데, 이러한 소비감소 원인으로는 일본인의 식단변화와 수산식품의 가격상승이 지적되고 있다. 일본 수산청은 변화된 일본인의 생활 양식에 대응하고 수산식품 소비를 늘리고자 매월 3~7일을 “생선의 날”로 지정하여 홍보하고 있다.

세계 최대 수산물 생산국인 중국은 2021년 기준 1인당 수산식품 소비량이 2015년보다 26.8%가 증가한 14.2kg으로 지난 7년간 지속적으로 증가했다. 중국의 수산종묘산업과 콜드체인 시장의 발전은 수산식품 소비 증가를 위해 중요한 기반을 마련하였고, 중국의 수산 요식업도 수산식품 소비량 증가, 도시화 추진, 소비수준 향상, 소비 이념 변화 등으로 매년 성장하고 있어 2026년에 1조 위안을 기록할 것으로 전망된다.

세계 최대 수산물 수입국인 미국은 1995년부터 2022년까지 수산물 수출액이 약 16% 감소한 반면, 수입은 130% 증가했고, 동시에 1인당 수산식품 소비량은 1995년 16파운드에서 2021년 20.5파운드로 꾸준히 증가했다. 증가하는 소비자 수요를 충족하기 위해 부족한 국내 수산물 생산을 해외에 점점 더 의존하고 있는 상황에서(미국에서 소비하는 수산물의 약 80%는 해외에서 공급) 미국 해양대기청(NOAA)은 「국가 수산식품 전략(National Seafood Strategy)」을 수립했는데, 이 전략은 수산업 전 부문 강화를 목표로 수산식품 소비량 증대를 위한 전략 방향을 담고 있다.

중국에 이어 세계 두번째 수산물 수출국인 노르웨이는 수산물 위원회(NSC)를 통한 조사에서 수산식품 소비자의 75%가 더 많은 수산물 섭취의 필요성을 느꼈다고 했다. 수산식품 섭취가 많은 태국과 중국의 소비자 90%가 오늘보다 수산식품을 더 많이 먹고 싶어 했고, 유럽에서 1인당 수산식품 소비량이 가장 많은 국가인 포르투갈과 이탈리아에서도 80% 정도가 그렇게 답했다고 했다.

따라서 이러한 수산식품 소비 확대와 관련된 요구를 어떻게 충당시킬 수 있는지 고찰할 필요가 있다.

2. 연구 문제

세계식량농업기구(2022)는 전 세계적인 수산식품 소비의 증가 원인을 수산물 생산의 증가와 소득의 증가 그리고 식습관의 변화로 지적했으며, 수산물 유통의 저해 요인으로 가격 상승을 언급했다. 또한 Han et al.(2022)은 수산식품 소비에 영향을 미치는 거시경제적 요인으로 수산물의 생산과 소득을 언급했다. 그러나 수요와 공급의 관점에서 보면, 전 세계적으로는 수요의 공급원이 절대적으로 생산에 의존되어 있지만, 개별 국가의 공급원은 크게 생산과 수입으로 구성되어 있다.

본 연구에서는 생산, 소비, 소득, 그리고 수입을 주요 변인으로 하는 2가지 질문과 수산물 물가지수에 대한 1가지 질문 등 총 3가지 연구 질문을 제기한다.

1. 선정된 주요 변인들은 어느 정도의 상관관계를 보이며, 수입은 소비와 인과관계가 있을까?

2. 수입은 다른 변인들의 관계 즉, 생산과 소비의 관계, 소득과 소비의 관계, 그리고 생산과 소득과 소비의 관계에서 어떤 역할(효과)을 할까?

3. 수산물 물가지수(생산자, 소비자, 수입, 수출)는 서로 어느 정도의 상관관계를 가지며, 수입물가지수는 생산자물가지수와 소비자물가지수의 관계에서 어떤 역할(효과)을 할까?

3. 자료 및 분석 방법

실증분석을 위해 공인된 데이터 베이스를 이용하여 시계열 자료를 수집하였다. 시계열 자료 포털에 따라 제공 기간이 상이하여 일치되는 기간만을 분석에 사용하였다. 수산물 생산, 수입 데이터는 수산정보포털에 있고, 수산물 생산량, 소비량, 수입량 데이터는 공공데이터포털의 식품수급표에 있는데, 수입량의 경우 수산정보포털은 소금류 등 비식용 수산물을 모두 포함(수입량의 절반 이상을 소금류가 차지)하고 있어, 수산식품 소비라는 분석의 목적에 맞게 식용으로만 통계를 가공한 식품수급표 상의 통계를 사용하였다. 또한 인구 변동을 고려한 1인당 수산식품 소비량는 e-나라지표에, 1인당 소득은 국가통계포털에 있는데, 통계가 여러 기관에서 제각각 수집될 때 기관마다 통계 작성의 목적과 방법에 따라 차이가 발생할 수도 있어서 통계의 일관성 유지를 위해 소비량도 e-나라지표 상의 1인당 소비량이 아닌 식품수급표 상의 국내 소비량을 사용하였다. 다만 소득은 인구 변동을 고려한 1인당 실질 국민총소득(GNI: Gross National Income)을 사용하였다.

식품수급표는 세계 160여 개국이 세계식량농업기구의 권장 방식에 따라 자국의 식품 및 영양수급 분석표로 작성하고 있으며, 우리나라도 이 방식에 따라 식품수급표를 작성해 왔고, 수산식품의 경우도 식용을 목적으로 한 소비의 관점에서 가장 신뢰할 만하다. 다만, 공공데이터포털에서 제공된 자료의 단점은 통계 기간이 상대적으로 짧다는 점이다.

수산물 물가지수는 한국해양수산개발원에서 제공하는 통계자료를 사용하였다.

분석 대상 기간은 생산량, 소비량, 수입량, 1인당 소득은 공공데이터포털에서 식품수급표 통계가 제공된 기간(2008~2021년)으로 일치시켰고, 수산물 물가지수는 생산자물가지수, 소비자물가지수, 수입물가지수, 수출물가지수 각각의 통계가 제공된 기간(1990~2022년)이 같아 그대로 분석하였다.

분석 방법은 사회과학용 통계 패키지인 SPSS와 이와 연동되는 Process Macro 프로그램을 사용하여 ①상관관계 분석 ②인과관계 분석 ③매개 효과 분석의 순으로 단계적인 접근을 하였다. 즉 일차적으로 연구 문제에서 채택된 주요 변인에 대한 상관관계를 분석하여 상관의 정도를 파악하고, 이차적으로 수입이 소비에 직접 영향을 미치는지 회귀분석을 통해 인과관계를 검증하였다. 그리고 마지막으로 변인간 인과관계에서 수입의 매개효과 등을 검증하기 위하여 Process Macro 프로그램에서 제공되는 여러 모델에 적용해 보았다. Process Macro는 부트스트랩(bootstrap)을 활용해 간접효과(매개효과)의 유의성을 검증하는 방법인데, 부트스트랩은 데이터의 정규성이 전제되지 않아도 분석이 가능하여 많이 활용되고 있다. SPSS는 버전 29를 사용하였고, Process Macro는 버전 4.3을 사용하였다.


Ⅲ. 연구 결과

생산, 소비, 소득, 수입 등 4개 주요 변인에 대한 상관관계를 분석한 결과 모두 높은 수준의 상관관계가 있는 것으로 나타났다(<Table 1>).

Correlation among production, consumption, income and import

피어슨 상관계수를 보면, 생산과 소비의 관계는 0.946, 수입과 소비의 관계는 0.968, 소득과 소비의 관계는 0.920, 생산과 수입의 관계는 0.857, 생산과 소득의 관계는 0.815, 소득과 수입의 관계는 0.968로 나타났으며, 모든 관계에서 P값이 0.01보다 작아 통계적으로 유의미하였다. 여기서 수입은 생산과의 관계보다는 소득과의 관계 그리고 소비와의 관계에서 더 높은 상관계수를 나타냈는데, 이것은 수입이 단순히 생산 부족분을 대체하는 역할만이 아니라는 것을 의미하며, 선진국들이 건강한 식사 패턴의 구성요소로 수산식품을 포함하고 건강상의 이익을 위해 수산식품을 섭취하고 있다는 주장(Jang et al, 2022)을 뒷받침한다.

따라서 수입(독립변수)이 소비(종속변수)에 미치는 직접적인 영향이 있는지 여부를 확인하기 위하여 회귀분석을 실시한 결과, 통계적 설명력을 가지는 R2 값이 0.937로 매우 높게 나타나 수입이 소비에 미치는 직접적인 영향 즉, 수입과 소비의 인과관계가 확인되었다(<Table 2>). 이것은 수산식품 소비에 있어 공급망으로서 수입의 중요성을 강조한 선행연구(Park et al, 2023)와 일치한다. 다만, 생산과 소비와의 관계 그리고 소득과 소비와의 관계에서도 수입이 구체적으로 어떤 역할을 하는지는 확인할 필요가 있다.

Cause-and-effect relationship between import and consumption

먼저 수입의 매개효과를 확인하기 위해서 Process macro 모델 4에 생산(독립변수)과 소비(종속변수)의 관계에 수입(매개변수)을 투입한 결과, 총효과는 0.9455(t:=10.0587, p=.0000)로 통계적으로 유의미하였다. 생산이 소비에 미치는 직접효과는 0.4365(t=6.8160, p=.0000)로 통계적으로 유의미하였다. 생산이 수입을 통해 소비에 미치는 간접효과를 살펴보면, 신뢰구간 BootLLCI(0.3661)와 BootULCI(0.6749) 값이 0을 포함하지 않아 통계적으로 유의미하여 매개효과가 있는 것으로 나타났다(<Table 3>). 또한 소득(독립변수)과 소비(종속변수)의 관계에 수입(매개변수)을 투입한 결과, 총효과는 0.9205(t:=8.1604, p=.0000)로 통계적으로 유의미하였다. 소득이 소비에 미치는 직접효과는 –0.2546(t=-0.8810, p=0.3972)로 소득이 증가한 것보다는 소비가 증가하지 않았다는 것을 나타내며, 통계적 유의성도 낮았다. 다만 소득이 수입을 통해 소비에 미치는 간접효과를 살펴보면, 신뢰구간 BootLLCI(0.5956)와 BootULCI(2.0082) 값이 0을 포함하지 않고, 표준오차 BootSE 값도 0.3562로 0과 1 사이에서 비교적 낮은 수준에 있어 매개효과는 통계적으로 유의미하다고 본다(<Table 4>). 한편 생산(독립변수)과 소비(종속변수)의 관계에서 소득은 매개효과가 있지만(<Table 5>), 이 관계에서 수입의 조절적 매개효과는 존재하지 않는 것으로 나타났다.

Mediation effect of import between production and consumption

Mediation effect of import between income and consumption

Mediation effect of income between production and consumption

마지막으로 수산물 물가지수 간의 관계를 알아보기 위하여 생산자물가지수, 소비자물가지수, 수입물가지수, 수출물가지수 등 4개 변인에 대한 상관관계를 분석한 결과, 모두 높은 수준의 상관관계가 있는 것으로 나타났다(<Table 6>).

Correlation among producer price index, consumer price index, export price index and import price index

피어슨 상관계수를 보면, 생산과 소비의 관계는 0.971, 수입과 소비의 관계는 0.918, 수출과 소비의 관계는 0.890, 생산과 수입의 관계는 0.895, 생산과 수출의 관계는 0.891, 수출과 수입의 관계는 0.920로 나타났으며, 모든 관계에서 P값이 0.01보다 작아 통계적으로 유의미하였다. 여기서도 수입은 생산과의 관계보다는 소비와의 관계에서 더 높은 상관계수를 나타냈다.

생산자물가지수(독립변수)와 소비자물가지수(종속변수)의 인과관계에서 수입물가지수(매개변수)를 투입한 결과, 총효과는 0.9709(t:=22.5793, p=.0000)로 통계적으로 유의미하였다. 생산자물가지수가 소비자물가지수에 미치는 직접효과는 0.7515(t=8.641, p=.0000)로 통계적으로 유의미하였다. 생산자물가지수가 수입물가지수를 통해 소비자물가지수에 미치는 간접효과를 살펴보면, 신뢰구간 BootLLCI(0.0451)와 BootULCI(0.4315) 값이 0을 포함하지 않아 통계적으로 유의미하여 매개효과가 있는 것으로 나타났다(<Table 7>). 이것은 세계식량농업기구가 수산물 유통의 저해요인으로 가격 상승을 언급하였고, 일본의 사례에서 보았듯이 수산식품 소비가 가격 상승의 영향으로 크게 감소한 것과 관련, 수산식품 소비에 영향을 미치는 물가지수 관리의 중요성, 특히 수입물가지수의 매개효과에 주목할 필요가 있다는 것을 의미한다.

Mediation effect of import price index between producer price index and consumer price index


Ⅳ. 결 론

수산식품은 식량안보와 영양에 대한 필수적인 기여를 인정받고 있다. 이러한 기여를 더욱 확대하려면 전 세계적으로는 지속 가능한 수산업으로 전환(Blue Transformation)시켜 나가는 한편 국가적으로는 국민 후생을 위한 소비 촉진 또는 소비 확대 정책을 수립·추진하여야 한다.

수입을 줄이고 국내 생산을 높여야 하는 자급률은 실현가능성 측면에서 재검토하고, 식량안보 차원의 대응책을 본격적으로 마련해야 할 시점이다. 이제는 자급률과 식량안보를 동일시하는 관점은 현실적이지 못하다.

수산업의 발전 가능성을 고려하더라도 전 세계적인 생산의 증가세는 둔화될 전망이고, 수요도 지역별, 경제적 그룹별, 국가별로 상이한 양상을 보이고 있는 상황에서 Hur et al.(2023)가 주장했듯이 식량안보를 “모든 사람이 영양가 있고 신선한 수산물을 원하는 만큼 언제든지 물리적, 경제적, 사회적으로 접근가능한 상태”라고 정의한다면 여전히 수출 증가에만 목표를 두고 있는 정책 방향을 수산식품 공급망으로 전환시켜야 할 필요성은 분명하다.

본 연구는 이러한 주장의 근거를 더하기 위해 수산식품 소비에 있어 공급망의 한 축인 수입의 역할을 탐색적으로 분석해 보았다. 분석 결과의 주요 내용은 아래와 같이 요약할 수 있다.

첫째, 생산, 소비, 소득, 수입은 모두 높은 수준의 상관관계를 가지며, 수입은 소비에 직접적인 영향(인과관계)을 미친다.

둘째, 수입은 생산과 소비의 인과관계, 그리고 소득과 소비의 인과관계에서 매개효과를 보였다.

셋째, 생산과 소비의 인과관계에서 소득도 매개효과를 보이는데 여기서 수입의 조절적 매개효과는 존재하지 않았다.

넷째, 수산물 물가지수와 관련, 4가지 물가지수인 생산자물가지수, 소비자물가지수, 수입물가지수, 수출물가지수는 모두 상관관계를 가지며, 수입물가지수는 생산자물가지수와 소비자물가지수의 인과관계에서 매개효과를 보였다.

정리하자면, 수입은 수산식품 소비와 관련된 주요 거시경제 변인들과의 상관관계는 물론 소비에 직접 영향을 미치고, 다른 변인들이 소비에 영향을 미칠 때도 매개 역할을 한다. 이는 물가지수 분석에서도 동일하게 나타났는데, 즉 수입이 수산식품 소비 확대를 위한 공급망뿐만 아니라 소비자물가관리에도 도움이 될 수 있다는 것을 의미한다.

본 연구를 통한 정책적 시사점은 아래와 같다.

첫째, 그동안 우리 정부는 수산식품의 중요성을 강조하며 수산식품산업 발전을 위한 정책적인 노력을 경주해 왔지만 국내 수산업의 발전과 수출 경쟁력에 중점을 두고 추진되어 온 탓에 국민의 안정적 수산식품 소비를 위한 공급망 대책과는 거리가 있었다. 이제는 정책방향을 수산식품 공급망으로 전환해야 한다.

둘째, 정부가 공급망 안정 대책을 추진할 경우 본 연구에서 분석된 생산과 소비에 있어 수입의 효과라는 순기능을 인식하고 정책의 스펙트럼을 넓혀야 한다. 이를 위한 정책 제언은 첫째, 수산물과 수산식품의 관계를 분명히 인식하고 혼재된 통계체계를 바로 잡아서 수산식품 정책에 적합한 통계체계를 확립한다. 둘째, 수산식품 공급망관리 매뉴얼을 만들고, 수산업관측센터의 수산관측(국내 중심)과 유사한 방식의 수입관측(해외 중심)을 실시한다. 수입관측에는 해외 수출입 정보와 국내로의 수입 동향 분석이 포함되어야 한다. 셋째, 전략적 수입 품목에 대하여는 특별관세 제도를 활용하고 비축사업도 검토한다. 넷째, 입증된 수산식품의 우수성에 근거하여 소비자들을 대상으로 수산식품 소비 확대를 위한 식생활 교육을 생애주기형(연령대별 맞춤형)으로 실시한다. 그리고 이러한 내용의 정책과 사업계획을 「제2차 수산식품산업 육성 기본계획(2026~2030년)」에 반영한다.

끝으로 본 연구는 부족한 선행연구 위에서 후속 연구를 위한 탐색적 연구라는 한계를 가지고 있으나, 후속 연구는 거시경제적 요인뿐만 아니라 미시경제적 요인과 소비자 식습관 변화에 반응하는 공급망으로서 수입의 역할을 더욱 정교하게 연구할 필요가 있다.

Acknowledgments

이 논문은 부경대학교 자율창의학술연구비(2022년)에 의해 연구되었음

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<Table 1>

Correlation among production, consumption, income and import

consumption production import GNI
**Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
consumption Pearson correlation 1 0.946** 0.968** 0.92**
Significance (2-tailed) <.001 <.001 <.001
N 14 14 14 14
production Pearson correlation 0.946** 1 0.857** 0.815**
Significance (2-tailed) <.001 <.001 <.001
N 14 14 14 14
import Pearson correlation 0.968** 0.857** 1 0.968**
Significance (2-tailed) <.001 <.001 <.001
N 14 14 14 14
GNI Pearson correlation 0.92** 0.815** 0.968** 1
Significance (2-tailed) <.001 <.001 <.001
N 14 14 14 14

<Table 2>

Cause-and-effect relationship between import and consumption

R R2 adj. R2 Std. Error of the Estimate
0.968 0.937 0.932 166.399

<Table 3>

Mediation effect of import between production and consumption

Total effect of X on Y
Effect se t p LLCI ULCI c_cs
0.9455 0.094 10.0587 .0000 0.7407 1.1503 0.9455
Direct effect of X on Y
Effect se t p LLCI ULCI c'_cs
0.4365 0.064 6.816 .0000 0.2955 0.5774 0.4365
Indirect effect(s) of X on Y

Z import
Effect BootSE BootLLCI BootULCI
0.5090 0.0811 0.3661 0.6749
Completely standardized indirect effect(s) of X on Y
Effect BootSE BootLLCI BootULCI
Z import 0.5090 0.0580 0.4020 0.6149

<Table 4>

Mediation effect of import between income and consumption

Total effect of X on Y
Effect se t p LLCI ULCI c_cs
0.9205 0.1128 8.1604 .0000 0.6747 1.1663 0.9205
Direct effect of X on Y
Effect se t p LLCI ULCI c'_cs
-0.2546 0.289 -0.881 0.3972 -0.8907 0.3816 -0.2546
Indirect effect(s) of X on Y
Effect BootSE BootLLCI BootULCI
Z import 1.1751 0.3562 0.5956 2.0082
Completely standardized indirect effect(s) of X on Y
Effect BootSE BootLLCI BootULCI
Z import 1.1751 0.3752 0.5707 2.0676

<Table 5>

Mediation effect of income between production and consumption

Total effect of X on Y
Effect se t p LLCI ULCI c_cs
0.9455 0.094 10.0587 .0000 0.7407 1.1503 0.9455
Direct effect of X on Y
Effect se t p LLCI ULCI c'_cs
0.5816 0.1026 5.6677 0.0001 0.3557 0.8075 0.5816
Indirect effect(s) of X on Y
Effect BootSE BootLLCI BootULCI
Z GNI 0.3639 0.1103 0.2086 0.6468
Completely standardized indirect effect(s) of X on Y
Effect BootSE BootLLCI BootULCI
Z GNI 0.3639 0.1 0.2267 0.6235

<Table 6>

Correlation among producer price index, consumer price index, export price index and import price index

PPI CPI EPI IPI
**Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
PPI Pearson correlation 1 0.971** 0.891** 0.895**
Significance(2-tailed) <.001 <.001 <.001
N 33 33 33 33
CPI Pearson correlation 0.971** 1 0.89** 0.918**
Significance(2-tailed) <.001 <.001 <.001
N 33 33 33 33
EPI Pearson correlation 0.891** 0.89** 1 0.92**
Significance(2-tailed) <.001 <.001 <.001
N 33 33 33 33
IPI Pearson correlation 0.895** 0.918** 0.92** 1
Significance(2-tailed) <.001 <.001 <.001
N 33 33 33 33

<Table 7>

Mediation effect of import price index between producer price index and consumer price index

Total effect of X on Y
Effect se t p LLCI ULCI c_cs
0.9709 0.043 22.5793 0 0.8832 1.0586 0.9709
Direct effect of X on Y
Effect se t p LLCI ULCI c'_cs
0.7515 0.087 8.641 0 0.5739 0.9292 0.7515
Indirect effect(s) of X on Y
Effect BootSE BootLLCI BootULCI
Z IPI 0.2194 0.0991 0.0451 0.4315
Completely standardized indirect effect(s) of X on Y
Effect BootSE BootLLCI BootULCI
Z IPI 0.2194 0.0951 0.0464 0.4204