I. 서 론

우리나라의 연간 1인당 수산물 소비량(55.6kg)은 OECD 회원국 평균(25.2kg)의 약 2배에 달해(2022년 기준)1), 수산물이 국민 식생활에서 차지하는 중요성이 매우 높다. 수입 수산물은 국내 수산 가공산업의 핵심 원료로 활용되며, 특히 가정간편식(HMR) 수산식품 원료의 약 68%를 차지할 정도로 비중이 크다2). 또한 수입 수산물 중 어분은 양식 사료의 핵심 원료로 사용된다. 그러나 우리나라 수산물 자급률은 2000년 92.5%에서 2022년 72.4%로 지속적으로 하락하여 현재 약 30%를 수입에 의존하고 있으며, 소비 측면에서는 수입산 비중이 50%에 이르고 있다3).

수입수산물 중 연어는 높은 수요에도 불구하고 국내 생산이 미미하여 대부분 수입에 의존하는 대표적인 품목이다. 2024년 기준 연어는 수입액 5억 1천만 달러로 3위, 수입량 4만 6천 톤으로 5위를 차지하는 주요 어종으로, 국내 생산량이 118톤에 불과해 수입 의존도가 99.8%에 달한다. 연어는 2016년 연어 무한리필 음식점의 등장 이후 본격적으로 대중화되어4) 2021년 한국해양수산개발원 조사에서 가장 선호하는 생선회 2위를 차지할 정도로 주요 소비 수산물로 자리매김하였다5).

최근 기후변화로 인한 고수온 현상으로 국내 주요 횟감 어종의 공급이 위축되면서 연어의 대체재 역할이 더욱 중요해지고 있다. 2025년 6월 기준, 우럭 도매가격은 전년 대비 41.85%, 광어는 14% 상승했는데, 이는 고수온으로 인한 치어 폐사에 따른 공급 감소에 기인한다6). 이러한 상황에서 연어는 국내 양식 횟감 어종의 공급에 차질이 생길 때 중요한 대체 선택지가 될 수 있다.

우리나라는 연어의 수입 의존도를 낮추기 위해 부산의 육상 스마트 연어 양식장, 포항의 연어양식 특화단지, 강원도의 스마트양식 클러스터 등 다양한 국내 생산 기반 구축 사업을 추진하고 있다. 하지만 2024년 기준 국내 연어 생산량은 소비량의 0.2%에 불과한 초기 단계로7), 지금까지 수입 의존 구조를 근본적으로 해결하기에는 한계가 존재한다.

더욱 심각한 문제는 우리나라 연어 수입 시장이 특정 국가에 편중된 구조를 보인다는 점이다. 전체 수입의존도가 90% 이상이며, 특히 신선ㆍ냉장 대서양 연어의 단일 국가 의존도는 95%를 웃돈다8). 이러한 편중된 공급 구조는 특정 국가의 정치ㆍ경제적 변화, 자연재해 및 환경적 변화, 팬데믹 발발 등 외부 충격에 매우 취약하다. 실제로 노르웨이산 연어는 우크라이나-러시아 전쟁 발발로 공급 불안정성이 야기된 바 있다. 노르웨이산 신선ㆍ냉장 연어는 주로 러시아 상공을 거쳐 항공편으로 수입되는데, 러시아 영공 폐쇄로 우회로를 이용하는 과정에서 항공 운임이 상승한 바 있다. 결과적으로 노르웨이산 연어 수입 비용이 증가하면서, 원물 가격 상승을 초래하였다9).

한편, 정부는 국가 차원의 공급망 안정화를 제도적으로 뒷받침하기 위해 2024년 6월 27일부터^「경제안보를 위한 공급망 안정화 지원 기본법_」을 시행하고 있다. 이 법에서는 공급망 안정화 수단으로 조기경보시스템 구축을 명시하고 있으며, 이는 수입 수산물의 공급 안정성 관리에도 활용할 수 있다.

이에 본 연구는 수입 상위 품목 중 국민 단백질 공급원으로 수요가 높고, 특정 국가 의존도가 높은 연어를 대상으로 조기경보모형을 개발하고자 한다. 조기경보모형은 전 세계적으로 다양한 산업 분야에서 운영되고 있으며, 특히 수산 분야와 식량 안보 관점, 외부 영향 요인, 데이터 유사성이 높은 농업분야에서는 국제 곡물 조기경보시스템이 구축되어 있다. 해당 시스템에서는 밀, 옥수수, 대두 등 주요 수입 곡물의 수입 단가 변동성을 ‘위기’로 정의하고, 이를 기반으로 위기지수를 산출하였다. 분석 기법으로는 신호접근법, 순위 프로빗 모형, 인공신경망 기법 등이 활용되었다10). 해양수산분야의 사례로는 해운거래정보센터의 해운시장 조기경보시스템이 있다. 이 시스템은 해운기업 부도율 상승을 위기로 정의하고, 60개에 달하는 다양한 공급, 수요, 경제 지표를 설명변수로 활용하고 신호접근법, 서포트벡터회귀(SVR) 등의 방법을 통해 위기를 예측하였다11).

본 연구는 다음과 같이 구성되었다. 제Ⅱ장에서는 국내 연어 수입 현황과 동향을 살펴보고, 연어 수입공급망의 위기 예측을 위한 조기경보모형 분석 방법과 자료를 제시하였다. 제Ⅲ장에서는 구축된 모형들의 추정 결과를 도출하고 모형별 예측 성능을 비교ㆍ평가하였다. 제Ⅳ장에서는 연구의 핵심 결과를 종합적으로 정리하고, 정책적 시사점과 연구의 한계점을 논의하였다.

Ⅱ. 연어 수입동향과 분석 방법

1. 연어 수입 동향

2024년 기준, 연어는 우리나라 수산물 수입에서 단일 품목으로 수입액 기준 3위, 수입량 기준 5위를 차지하는 주요 어종이다. 2024년 연어 수입액은 5억 1천만 달러로 전체 수입의 8.9%를 차지하며, 수입량은 4만 6천 톤으로 3.3%의 비중을 차지한다. 특히 노르웨이산은 국내 연어 수입에서 압도적인 점유율을 보이고 있다. 2024년 기준, 국내 연어 수입 시장에서 노르웨이산은 전체 연어 수입액의 82.8%, 수입량의 63.7%를 차지한다. 미국ㆍ러시아 등 다른 국가에서 수입되는 연어는 국내 소비보다는 재수출 비중이 높아, 실질적인 노르웨이 수입 의존도는 공식 통계보다 더 높은 것으로 평가된다.

연어 세부 수입 품목 중에서 신선ㆍ냉장 대서양연어가 가장 많이 수입된다. 이 품목은 연어 전체 수입액의 53.0%, 수입량의 45.7%를 점하며, 그중 노르웨이산이 신선ㆍ냉장 대서양연어 수입액의 96.9%, 수입량의 96.6%로 대부분이다. 즉, 우리나라 연어 시장은 특정 국가에 편중되어 있어 외부 충격에 취약한 구조라고 할 수 있다.

2. 분석 방법과 자료

1) 분석 방법

(1) 위기 정의와 위기 지수

본 연구에서는 국내에 많이 수입되는 주요 수산물의 수입가격(수입단가)이 안정적인 범위를 벗어나 국내 물가에 상당한 영향을 미칠 우려가 있는 경우를 수입수산물 공급망 위기로 정의하였다. 수입가격이 국제 수산물 가격의 후행지표적 성격을 갖고 있으나, 수산물 시장의 경우 국제적으로 통용되는 대표 가격이 부재하다는 특성을 반영한 정의이다.

연어의 수입가격은 노르웨이산 신선ㆍ냉장 대서양 연어의 CIF(Cost, Insurance and Freight) 기준으로 산정하였으며, 국내 연어 수입이 본격화된 2010년 1월을 기준시점으로 설정하여 해당 시점의 가격을 100으로 하는 상대적인 가격으로 변환하였다.

위기지수는 연어 가격지수의 수준과 전년 동월 대비 변화율을 동일한 가중치로 평균하여 산출하였다. 이는 수입가격의 상승과 상대적 변화율을 종합적으로 고려하여 위기 상황을 판단하기 위함이다(김종진ㆍ김지연, 2016).

위기지수(CI: Crisis Index):

위기발생 여부는 μ(평균) ± k (상수) × σ (표준편차)를 임계치를 설정하였다. 임계치는 구축하려는 조기경보시스템의 목적에 부합하고, 해당 분야 종사자와 전문가들이 동의하는 기간이 위기로 식별되도록 결정되어야 한다. 본 연구에서는 국제곡물시장의 조기경보모형을 제안한 농업 분야 선행 연구(김종진ㆍ김지연, 2016)를 참조하여 k =1이라고 설정하였다.

(2) 회귀 분석 모형

조기경보모형은 과거 데이터를 활용하여 위기지수를 효과적으로 설명하는 변수를 식별하고, 이를 통해 미래의 위기지수(조기경보지수)와 위기 발생 여부를 예측하는 것을 핵심으로 한다. 이를 위해 기본적인 분석 방법으로 최소제곱법(OLS) 회귀모형을 적용한다.

조기경보모형은 위기 발생을 예측하지 못했을 때의 비용이, 위기 미발생을 잘못 예측했을 때의 비용보다 훨씬 크다. 따라서 설계 시에는 위기 미발생 예측 실패보다 위기 발생 예측 실패를 최소화하는 것이 중요하다. 이에 본 연구에서는 OLS의 결과변수를 각 시점의 정확한 위기지수 값이 아니라, 가까운 미래의 최대 위기지수 값으로 설정하고, 이를 효과적으로 예측할 수 있는 설명변수를 탐색하는 방법을 적용하였다.

본 연구에서는 예측 시점(t)과 그로부터 3기(t+3) 동안의 기간 중 나타나는 위기지수의 최댓값(max (CI_t, CI_{t+ 1},CI_{t+ 2},CI_{t+ 3})을 결과변수로 사용하였다. 식은 다음과 같으며, 여기서 X_t는 설명변수로 구성된 벡터, β는 추정해야 할 모수 벡터, ϵ_t는 오차항을 의미한다.

이에 따라 조기경보모형의 예측 기간(window)은 해당 시점을 포함해 3기 이후까지, 총 4기로 설정하였다. 이는 수산물 가격의 장기 예측이 어렵고, 4개월이면 공급망 위기에 충분히 대응할 수 있는 시간이 확보된다는 점을 고려한 것이다. OLS로 산출한 조기경보지수(Early Warning Index, EWI)는 과거 데이터를 이용해 추정된 모수값(β ⌢ )을 기반으로 다음과 같이 계산된다.

(3) 이항 선택 모형

OLS로 조기경보지수를 산출하는 대신 위기 발생 여부를 직접 예측하는 모형을 적용할 수도 있다. 이 접근법에서는 결과변수가 연속형이 아닌 이항이므로, 이항선택모형인 프로빗(Probit) 또는 로짓(Logit) 모형을 사용하게 된다. 이는 다음 식으로 표현할 수 있으며, 본 연구에서는 프로빗 모형을 활용하여 분석을 수행하였다.

max(C_t,C_{t+ 1},C_{t+ 2},C_{t+ 3})는 t에서 t+3기 동안의 위기 여부를 나타내는 이항변수로 위기 발생은 1, 위기 미발생은 0의 값이다. Pr(∙)은 위기발생 확률함수를 나타내고, F(∙)는 확률이 0과 1 사이로 계산되도록 하는 함수로 프로빗 모형에서는 다음과 같은 로그우도함수를 사용한다. 여기서 Φ(∙)는 표준정규분포의 누적확률분포함수, y_t는 t에서 t+3기 동안의 위기 여부를 나타내는 이항변수인 max(C_t,C_{t+ 1},C_{t+ 2},C_{t+ 3})이다.

프로빗 모형으로 산출한 조기경보지수(EWI)는 과거 데이터로부터 추정된 모수값(β ⌢ )을 활용하여 다음 식과 같이 계산한다.

한편, 위기 발생 여부는 과거의 모든 위기를 포함하여 모형을 추정할 수도 있으나, 단기간에 그치는 일시적 위기는 배제하고, 연속적으로 나타나는 경우만을 실질적 위기로 정의하여 추정할 수도 있다. 본 연구에서는 단일 시점에만 나타나고 곧 소멸하는 위기는 중요도가 낮다고 판단하여, 이를 제외한 위기발생 여부를 별도로 추정하였다. 두 유형을 구분하기 위해 전자는 ‘모든 위기’, 후자는 ‘연속적 위기’로 명명하였다.

(4) 조기경보지수의 예측력 비교

조기경보모형의 궁극적 목표는 미래의 특정 시점이 위기인지를 판별하는 데 있다. 따라서 조기경보 지수가 위기지수를 얼마나 정확히 예측하는가보다는, 해당 지수를 활용하여 위기 발생 여부를 얼마나 신뢰성 있게 식별할 수 있는지가 핵심이다.

OLS와 Probit 모형을 통해 산출된 조기경보지수를 활용하여 위기 발생 확률을 계산하고, 이를 실제 관측된 위기 발생 여부와 비교함으로써 모형의 예측력을 평가할 수 있다. 이를 위해 위기 발생 여부를 종속변수로, 조기경보지수를 설명변수로 설정하여 Probit 모형을 추정하는 절차를 거친다. 이는 다음 식으로 나타낼 수 있으며, 여기서 Φ는 정규분포의 누적확률밀도함수(Cumulative Distribution Function)이고, β는 조기경보지수의 설명력을 나타내는 모수이다.

본 연구에서는 OLS와 Probit 모형을 통해 산출된 두 종류의 조기경보지수를 이용하여 계산한 위기 발생 확률이 실제 위기 발생 여부를 얼마나 정확하게 예측하는지를 검증하기 위해 MAE(Mean Absolute Error)와 RMSE(Root Mean Squared Error)를 사용하였다. 이 평가지표들은 과거 자료에서 추정된 확률과 실제 위기 발생 여부 간의 차이(오차)를 평균한 값으로, 값이 작을수록 예측의 정확성이 높음을 의미한다. 다음 식에서 p t ^ 는 예측된 위기 발생 확률을, R_t는 실제 위기 발생 여부를 나타내는 이항변수를 의미한다.

2) 분석 자료

(1) 사용 자료

OLS와 Probit 모형의 설명변수에는 관련 선물시장 지표, 유가, 국제운임, 거시경제, 기후 변수 등이 포함되며, 연어의 특성에 따라 적합한 변수를 선정하였다. 선물시장 변수의 경우, 연어 CFD(Contract for Difference) 가격을 사용하였다12). 유가 변수로는 브렌트유 가격을, 국제운임 변수로는 BDI(발틱건화물운임지수, Baltic Dry Index) 상승률을 사용하였다. 거시경제 변수는 한국, 주요 수입경쟁국, 그리고 수입 상대국의 경제 상황을 반영하는 지표로 구성하였다. 구체적으로는 한국ㆍOECDㆍ중국의 GDP 성장률, 한국ㆍ미국ㆍ중국ㆍ일본의 소비자물가상승률, 원/달러ㆍ위안/달러ㆍ엔/달러 환율, 그리고 주요 수입 상대국의 대미 달러 환율 등을 포함하였다.

이들 변수의 선정 이유는 다음과 같다. 연어 CFD 가격은 연어 시장의 미래 가격 전망을 보여 주는 지표로 실제 수입가격 변화를 미리 파악할 수 있는 변수이다. 브렌트유 가격과 BDI 운임지수는 연어 운송에 필요한 비용을 나타내는 국제 물류비 지표이며, 엘니뇨/라니냐 같은 기후 변수는 연어의 성장과 사료 원료인 어분의 생산에 영향을 미쳐 글로벌 공급량 변동을 일으키는 요인이다13). 크로네/달러 환율은 주요 공급국인 노르웨이의 화폐 가치 변동이 연어 수입가격에 미치는 영향을 반영하는 지표이다. 수요 및 거시경제 요인으로 한국 성장률ㆍOECDㆍ중국의 GDP 성장률은 각국의 구매력과 연어 수요를 결정하는 지표로, OECD와 중국은 연어를 많이 수입하는 경쟁국으로서 세계 연어 가격 결정에 영향을 미친다. 각국의 소비자물가상승률은 인플레이션이 소비자의 구매력과 연어 수요에 어떤 영향을 주는지를 나타낸다. 원/달러, 위안/달러, 엔/달러 환율은 수입비용에 직접적 영향을 미치며, 주요 수입 경쟁국의 수입경쟁력 변화는 글로벌 연어 가격 형성에 간접적으로 영향을 줄 수 있다.

설명변수는 과거 3시차, 4시차, 5시차의 값을 사용하였다14). 조기경보모형의 목적은 사전에 위기 발생 가능성을 식별하는 데 있으므로, 예측력이 상대적으로 높을 수 있는 근접 시차나 동행 시점의 자료보다 최소 3시차 이전의 정보를 활용하여 위기 발생 여부를 사전에 감지하는 것이 필요하다고 판단하였다. 또한 거시경제 변수 중 GDP 성장률은 분기 단위 자료이므로, 최소 1분기 이전 데이터를 사용해야 한다는 점도 고려하였다15). 한편, 6시차 이상의 자료는 시점이 과도하게 과거에 해당하여 설명력이 저하될 가능성이 높다고 보아 분석에서 제외하였다. 기후 변수(엘니뇨ㆍ라니냐)는 장기적인 영향도 있을 수 있으나, 시장참여자의 예상이 시장 가격을 통해 중ㆍ단기적으로 반영된다고 보아 3~5시차로 설정하였다.

실증 분석에서는 연어의 특성을 반영하여 설명변수 후보군을 설정한 뒤, 위기지수와의 시차(3~5시차)별 상관계수를 산출하였다. 이 중 절댓값이 0.1 이상으로 상관성이 높은 변수를 선별하고, 이들 변수에 대하여 과거 3시차, 4시차, 5시차 각각으로 구성된 모형을 구성한다. 그러나 모든 설명변수가 유의한 것은 아니므로, 단계적 변수선택법(stepwise selection)의 하나인 전진선택법(forward selection)을 적용하여 시차별로 가장 적합한 설명변수를 포함하는 3시차, 4시차, 5시차 모형을 도출하였다16). 또한 모든 변수에 동일한 시차를 일률적으로 적용하는 한계를 보완하기 위해, 변수별로 시차 상관계수가 가장 높은 시점을 기준으로 변수를 선별한 별도의 모형을 구성하였다. 이후 동일하게 단계적 변수선택법을 활용하여 최적의 설명변수를 포함하는 모형을 최종 선정하였다.

(2) 위기 지수

연어 분석은 노르웨이산 신선ㆍ냉장 연어가 본격적으로 수입되기 시작한 2010년을 기점으로 기간을 설정하였다. 분석 결과, 연어의 위기지수는 2021년 12월부터 2023년 3월까지 약 16개월간, 그리고 2024년 1월부터 5월까지 약 5개월간 위기 구간에 진입한 것으로 나타났다. 2021년 12월부터 2022년 1월까지는 코로나-19 팬데믹으로 인한 사회적 거리두기 완화와 외식 수요 회복에 더해, 배달ㆍ테이크아웃 등 새로운 소비 패턴이 정착하면서 연어에 대한 전 세계적인 수요가 확대되어 수입 가격이 상승하였다17). 2023년 2월부터 2023년 3월까지는 러시아-우크라이나 전쟁으로 인해 러시아가 자국 상공을 폐쇄함에 따라, 노르웨이산 연어를 운송하던 화물 항공기의 항로가 장거리로 변경되고 운항 횟수가 축소되었다. 이러한 운송 여건의 변화는 우리나라로의 노르웨이산 연어 수입 비용을 증가시켰으며, 결과적으로 원물 가격 상승을 초래하였다. 2024년 1월부터 5월까지는 노르웨이 현지에서 바닷물이(sea lice) 처리 효율 저하, 해파리 공격, 겨울 궤양(winter ulcers) 바이러스 감염 등의 요인으로 고품질 연어의 출하 비중이 감소하였다18). 이는 노르웨이의 대세계 연어 수출량 축소로 이어져 국제 원물 가격을 상승시키는 요인으로 작용하였다.

연어 조기경보모형의 설명변수 후보군은 <표 5>에 제시되어 있다. 위기지수와 각 변수 간의 시차(3~5시차) 상관계수를 산출한 결과, 연어 CFD 가격, 브렌트유 가격, BDI 운임지수 상승률, 한국 GDP 증가율, OECD GDP 증가율, 한국 소비자물가상승률, 미국 소비자물가상승률, 원/달러 및 엔/달러 환율, 엘니뇨, 라니냐의 절댓값이 0.1을 상회하는 것으로 나타났다. 이에 따라 이들 변수를 대상으로 과거 3시차, 4시차, 5시차별로 단계적 변수선택법을 적용하여 모형을 추정하였다. 또한 3~5시차 중에서 각 변수의 상관계수 절댓값이 가장 높은 시차를 선정하여 동일한 방식으로 별도의 모형을 추정하였다. 한편, 연어 조기경보모형에 포함된 변수들의 기초통계량은 <표 6>에 제시되어 있다.

Ⅲ. 분석 결과

1. 모형 추정 결과

연어 위기지수 모형 추정 결과, 과거 3~5시차, 상관성이 높은 시차별 모형에서 설명변수의 구성은 일부 차이가 있으나 전반적으로 유사한 경향을 보였다. 특히 연어 CFD 가격, 브렌트유 가격, 미국 소비자물가상승률은 모든 모형에서 공통적으로 포함되었다. 모형의 전반적 설명력을 나타내는 조정된 결정계수는 0.58~0.63 범위로 대체로 양호하였으며, 모형 간 큰 차이는 관찰되지 않았다.

모든 위기를 대상으로 한 위기발생 여부 모형의 추정 결과, 브렌트유 가격은 모든 모형에서 포함되었고, 미국 소비자물가상승률은 세 개 모형 중 세 모형에서 채택되었다. 특히 유의한 설명변수 수가 가장 많았던 과거 5시차 모형의 의사 결정계수(Pseudo R²)가 0.76으로, 다른 모형 대비 상대적으로 높은 설명력을 보였다.

연속적 위기만을 대상으로 한 위기발생 여부 모형에서는 모든 모형에서 공통적으로 유의한 설명변수가 나타나지 않았다. 다만 한국 GDP 증가율, 미국 소비자물가상승률, 원/달러 환율이 세 개 모형 모두에서 포함되었으며, 유의한 변수 수가 가장 많았던 것은 과거 4시차 모형이었다. 그러나 의사 결정계수가 가장 높은 값(0.91)을 기록한 것은 과거 5시차 모형으로, 해당 모형이 가장 우수한 설명력을 보였다.

추정 결과에 따르면, 한국 GDP 증가율, 원/달러 환율, 엘니뇨 지수는 연어 위기지수에 양의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 각각 국내 구매력의 확대, 환율 상승에 따른 수입비용 증가, 그리고 기후 여건 악화로 인한 공급 차질 가능성이 수입가격 상승으로 연결될 수 있음을 시사한다. 반면, 브렌트유 가격은 단기적으로는 운송비 등 단가 상승 요인으로 작용하나, 3시차 이후에는 단가 상승에 따른 수요 위축으로 수입가격 하락에 영향을 미치는 것으로 추정된다. 한국 소비자물가상승률 역시 수요 위축 등의 요인으로 인해 수입가격을 하락시키는 방향으로 작용하여 음의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다만, 일부 변수에서는 사전 예측과 다른 방향성이 관찰되었다.

또한 과거 위기 발생 여부와 OLS 및 Probit 모형으로 추정한 조기경보지수를 바탕으로 산출한 위기 발생 확률을 비교하였다. 분석은 간헐적 위기까지 모두 포함한 모형(‘모든 위기’)과 일정 기간 이상 지속되는 위기만을 고려한 모형(‘연속적 위기’)으로 구분하여, 과거 3시차ㆍ4시차ㆍ5시차 모형 및 변수별 상관성이 가장 높은 시차 모형의 결과를 도출하였다(<그림 2>, <그림 3>). 그림에서 실선은 실제 위기 발생 여부를 나타내며, 값이 1이면 위기 발생, 0이면 비발생을 의미한다. 예측 결과의 실선과의 유사도가 높을수록 예측력이 우수하다고 판단할 수 있다.

분석 결과, 모든 모형에서 2022년경에 발생한 최근 위기는 비교적 정확히 예측되었다. 그러나 ‘모든 위기’ 모형에서는 그 이전 시기에 실제 위기가 아님에도 위기로 예측하는 사례가 다수 나타났다. 반면, ‘연속적 위기’ 모형에서는 이러한 과잉 예측 사례가 크게 줄었으며, 특히 과거 5시차 모형의 경우 비교적 높은 정확도를 보였다.

모든 모형에서 위기로 나타난 2016~2017년 상반기에는 노르웨이 양식장의 바닷물이(sea lice) 문제와 아시아, 미국 등에서의 글로벌 수요 급증이 동시에 발생하여 연어 가격이 높은 수준을 유지하였다19). 연어 모형의 예측력을 MAE와 RMSE 지표로 평가한 결과, 연속적 위기를 대상으로 한 모형이 모든 위기 모형보다 우수한 성능을 보였다. 특히 시차별 비교에서 과거 5시차 모형이 다른 시차 모형 대비 가장 높은 예측력을 나타냈다.

연속적 위기 기준의 과거 5시차 모형에서 산출된 위기지수와, OLS 및 Probit 모형을 통해 계산된 조기경보지수를 표준정규분포로 표준화하여 시계열 상에 표시한 결과, 조기경보지수가 실제 위기 국면 보다 선행하여 상승하는 경향이 확인되었다(<그림 4>). 이는 해당 모형이 위기 발생을 사전에 식별하는 기능을 갖추고 있음을 시사한다.

Ⅳ. 요약 및 결론

본 연구는 국내 주요 수산물 중 특정 국가 의존도가 높은 연어를 대상으로 수입공급망 위기에 대한 조기경보모형을 개발하고자 하였다. 이를 위해 ‘위기’를 주요 수입 수산물의 가격이 안정 범위를 벗어나 국내 물가에 심각한 영향을 미칠 우려가 있는 상황으로 정의하였다. 다만, 수산물의 경우 국제시장 대표 가격이 부재한 점을 감안하여, 수입가격을 기준으로 위기지수를 산출하였다. 위기 구간은 위기지수의 μ(평균) ± k(상수) × σ(표준편차)로 설정하였으며, 농업 분야 선행연구를 바탕으로 k값을 1로 적용한 후, 연어 수입업계 담당자 검토를 통해 실제 위기 발생 여부를 검증하여 최종 구간을 확정하였다.

연어 특성을 반영한 16개 후보 설명변수를 3~5개월 시차로 구성하여 위기지수와의 상관분석을 실시하였다. 높은 상관성을 보인 변수들을 대상으로 회귀모형(OLS)과 프로빗 모형을 각각 구축하였으며, 상관계수가 가장 높은 시차 변수를 활용한 모형도 추가적으로 구축하였다. 설명변수는 공급측 요인(CFD 가격, 유가, 운임지수, 기후조건, 공급국 환율)과 수요 및 거시경제 요인(수입경쟁국의 경제성장 률, 인플레이션율, 환율 등)으로 구성하였다. 단계적 변수선택법을 통해 최적의 설명변수를 도출하고, 이를 바탕으로 조기경보지수를 산출하였다.

위기 유형에 따라 전체 위기를 포함한 모형과 일시적 위기를 제외한 연속적 위기만을 대상으로 한 모형으로 구분하여 분석하였다. 최종적으로 총 16개 모형(위기 유형(2개)×시차(4개)×추정방법(2개))을 설정하여 성과를 비교하였다. 모형의 예측력은 MAE와 RMSE를 통해 평가하였는데, 프로빗 모형이 OLS 모형 대비 우수한 예측 성능을 나타냈으며, 연속적 위기 모형이 전체 위기 모형보다 높은 정확도를 보였다. 특히 5개월 시차를 적용한 프로빗 모형에서 가장 뛰어난 예측력이 확인되었다. 이를 통해 시차에 따라 적절한 모형을 선택하는 것이 필요하다는 점을 알 수 있다.

본 연구에서 개발한 연어 공급망 조기경보모형의 정책적 활용을 위해서는 체계적인 운영구조가 확립되어야 한다. 운영주체는 기존 업무와의 연계성 및 전문성을 고려하여 해양수산분야 국책연구기관 내 수산물 수입 모니터링 전담 조직이 담당하는 것이 적절할 것으로 사료된다. 운영방식은 정기적으로 월 단위 조기경보지수 산출 및 위기 경보단계 평가를 시행하고, 긴급 상황 발생 시에는 수시로 지수를 산출하여 신속한 대응이 가능하도록 구성할 필요가 있다. 조기경보모형은 ^「경제안보를 위한 공급망 안정화 지원 기본법_」의 조기경보시스템 구축 규정과 직접 연계하여 조기경보지수의 수준에 따라 관심, 주의, 경계, 심각의 4단계로 구분하여 운영할 수 있다. 예를 들어 관심 단계에서는 이상 징후의 신속한 공유 및 사전 관리 체계를 마련하고, 주의 단계에서는 수급 모니터링 강화 및 대응방안을 사전 검토한다. 경계 단계에서는 정부 비축물량 방출, 대체 수입선 확보, 관세 조정 등 실질적 수급안정화 대책을 추진하고, 심각 단계에서는 긴급 수입선 확보, 수입통관절차 간소화, 수입물량 확보를 위한 금융지원 등 강화된 위기 대응조치를 시행한다. 또한 효과적인 위기 대응을 위해 해양수산부, 기획재정부, 관세청, 수협중앙회, 학계, 주요 수입ㆍ유통업체, 조기경보시스템 운영 조직 등으로 공급망 위기 대응 협의체를 구성하여 정부 차원의 대응조치를 조율하고 협력하는 체계 구축이 필요하다. 이에 더해 주요 수입 상대국의 생산ㆍ수출업체, 관련 협회, 국내 업체 등으로 국가 간 협의체도 구성하여 수입 다변화 및 긴급 공급선 확보를 위한 협력 방안을 모색할 수 있을 것이다.

본 연구의 연어 조기경보모형은 양호한 예측력을 보였으나, 실제 수입공급망 위기의 사전 예측 도구로 활용되기 위해서는 다음과 같은 보완할 부분이 있다. 첫째, 위기 임계치의 상수값(k) 설정 시 농업분야의 사례를 참고하였으나, 연어 시장에 적합한 값을 충분히 반영하지 못한 한계가 있다. 향후 연구에서는 k값 변화에 따른 민감도 분석과 전문가 의견 수렴을 통해 임계치별 예측 결과를 평가하고, 연어에 적합한 임계치를 도출할 필요가 있다. 둘째, 본 연구는 농업 분야에서 성과가 검증된 프로빗과 OLS 회귀를 적용하였으나, 인공신경망이나 신호접근법 등 다른 기법에 대한 충분한 검토가 이루어지지 못했다는 한계가 있다. 특히 해운시장 조기경보시스템 사례에서는 머신러닝 기법인 서포트벡터회귀(SVR)가 예측력이 우수하다는 결과가 있으므로 향후 효과적인 모니터링을 위해 다양한 기법을 적용할 필요가 있다.