인턴세미나 180328
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성제’s comment
- 선행연구 대부분 미국 사례 위주인 점은 아쉽다. 미국의 농가 형태와 한국의 농가 형태의 차이가 크다는 점을 고려한다면 미국 이외의 국가들의 연구 또한 의미 있을 것이다. *선행연구들이 농업정보시스템만의 차별점을 고려하지 않고 단순 생산기술의 도입과 같은 관점에서 진행되었다고 주장하지만 해당 연구의 변수들 또한 선행연구의 변수들을 일부 차용하는데 그치고 있다.
- 학력의 경우 변수로서는 의미가 있지만 현실적으로 유용한 선도 농가의 특징이 되지 못할 것이다. 학력이 선도 농가의 중요한 변인 중 하나로 밝혀졌고 실제로 고학력 농가 위주로 선도 농가가 지정이 되었다면 과연 일반 농가들이 시스템 도입에 쉽게 공감할 수 있을까? -시스템 도입 후 사후관리 관점 부족도심(기준 설정)과의 거리 혹은 주변 수km 내 정보시스템 관련 회사 존재 유무 등
- 보험가입 여부 변수 > 연구에서는 보험 가입할수록 위험을 효율적으로 관리하려는 경향이 강할 것이고 따라서 정보시스템을 활용할 확률이 높을 것이라는 주장을 하고 있다. 이 주장에 따르면 가축, 건물 모두 보험에 가입한 농가가 위험 관리 경향이 가장 강하고 정보시스템 수용 확률이 높아야 한다. 그러나 연구 결과는 가축만 가입한 농가가 더 높게 나온다는 한계가 있다.
연진’s comment
- 이 연구는 농업정보시스템을 수용하는 농가들의 특성을 규명하고 있으며 데이터로는 농림부의 ‘전국 전업규모 양돈농가 경영실태 조사서’의 설문결과를 이용하였다. 연구의 독립변인은 크게 개인특성, 농가특성, 외부지원 세 부분으로 나누어져있으며 종속변수는 정보시스템 수용 여부로서 로짓 모형이 연구의 방법론으로 사용되었다. 기술 수용과 관련된 연구의 경우 표본의 연령이나 지역이 한정적인 경우가 있는데 전국 단위의 data를 사용한 점이 연구의 특징 중 하나인 것 같다. 본 연구에서는 정보손실의 문제 때문에 결측치를 제거하는 대신 의사결정나무 기법을 이용하여 예측값을 삽입하였다. 이러한 방법은 평균값, 최빈값 등을 넣는 것보다는 덜 자의적이기는 하나 예측하는데 사용된 모델의 예측력이 중요하므로 논문에 모델의 예측력을 써줬다면 좋았을 것 같다. 또한 예측값을 삽입하는데에 regression, logistic regression 등이 주로 쓰이는데 자주 쓰이는 모델과 비교하여 논문에서 채택한 이유를 보여줬어도 괜찮았을 것 같다.
- 연구에서는 농업외 분야를 경험한 사람일수록 컴퓨터와 친숙할 것이라 예상하고 겸업 변인을 삽입하였다. 결과적으로 겸업여부는 유의미하지 않아 변수선택 시 제외되었는데 연구자가 설정했던 변인을 보면 겸업_축산판매, 겸업_축산가공, 겸업_기타로 나누어져있다. 농업외 분야 경험 여부를 검증하기 위해서는 위와 같은 분류보다는 농업/농업외로 구분하는게 더 나았을 것 같으며 겸업보다는 타분야 종사 경험 유무가 더 타당했을 것으로 보인다. 노동력 변인의 경우도 가족의 경우 비용이 안들어가기 때문인지 분류를 가족, 1인 고용, 2~3인 고용, 4인 이상 고용, 공동운영으로 나누었는데 노동력을 영농규모를 측정한 지표로 설정하고 싶었다면 변인을 종사자 수로만 구분하는게 더 좋지 않았을까 생각이 든다.
