Improving farming activity competence of farm households has recently been considered one of the most important factors for increasing farm income. However, few studies examine the relationship between farm income and farming activity competence of farm households directly due to the lack of an available dataset. In this study, we examine the relationship between farm household technical managerial competence and farm household income based on the nearly 30,000 farm households consulting data gathered by the Rural Development Administration, RDA. The major findings of this study are as follows: firstly, statistically significant differences in agricultural and farm household income exist between farm households categorized by farm activity competence levels in terms of technique and management. Secondly, a technically and managerially competent farm household group (high-rank farm household) has 2.2 times higher agricultural income and 1.9 times higher farm household income than the technically and managerially incompetent farm household group (low-rank farm household). Thirdly, farm household technical-managerial competence is one of the major factors that affect agricultural and farm household income. Regarding technical competence, agricultural income and farm household income increased by approximately 1,390,000 won and 1,530,000 won, respectively, as technical points increased by one point. However, with respect to managerial competence, agricultural income and farm household income increased by approximately 1,320,000 won and 2,070,000 won, respectively, as managerial points increased by one point.
Agricultural income is calculated with producer price, output and management cost. This study compared organic farming with conventional one for agricultural income, producer price and output by items. And then it proposed the method of item selection and crop system from a diversification point of view. The coefficient of variation to producer prices in organic farming was 4.7%, and conventional one was 30.3% because organic products have been produced in a system of contract farming with consumers' cooperative. This result means the price of organic products is stabler than that of conventional price. And agricultural income of organic farming has been generally known more than that of conventional one. However, agricultural gross income of conventional farming was more than that of organic one by 20.3% in 2010. It was caused by output reduction of a few items(fer example; onion, large green onion, potato and young pumpkin) due to freak weather conditions and constant producer price for several years in organic farming. In order to increase agricultural income, appropriate crop selection and system should be introduced to organic farming. A principal crop is the rice plant and 2 subordinate crops are dry crops at bare field and greenhouse respectively. Thus 5 crop systems that agricultural gross income are relatively increased larger among 15 crop systems estimated are rice+ginger+cucumber, rice+ginger+tomato, rice+large green onion+cucumber, rice+sweet potato+cucumber and rice+onion+ cucumber.
Jang, Ikhoon;Kim, Yeonjin;Choi, Dohyeong;Choe, Young Chan;Jung, Guhyun
Agribusiness and Information Management
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제11권1호
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pp.10-26
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2019
This study is exploratory research on a relationship between changes in cultivated area of major crops and farm income by regions. We investigated level of income, volatility of income, and migration of suitable region by climate changes as factors influencing changes in cultivated area. Research processes are as follows. First, we classify the regions where cultivated areas are expanded or reduced through the trends of cultivated area by region and crop during recent 10 years. Second, we compare the changes in income related factors between groups during the same periods. Finally, the results from portfolio analysis show changes in stable income-based optimal crops. From these procedures, we found that the changes in cultivated area are not simply explained by income-related factors. In cases of vegetables, however, we also found that high volatility of income could contribute to reduce cultivated area of the crops. The results from portfolio analysis are not always consistent in all of cases. This means that crop selection can be decided by other factors than stable income.
This study aims to examine the farm household income and consumption structure change as well as farm income inequality. Data from the Agricultural Household Survey for the years 2016, 2021, and 2022 were hired to analyze farm income inequality by the Gini coefficient decomposition method. Results show that from 2016 to 2021, all income quintiles exhibited an increasing trend, but in 2022, income decreased across all quintiles. As a result of analyzing farm household consumption expenditure, consumption expenditure increased in all income quintiles in 2021 and 2022 compared to 2016, but consumption of optional goods decreased in the fifth quintile. In addition, it was found that farmers in the first quartile had higher consumption expenditures and expenditures on options than those in the second quartile. The analysis of farm income by region show that public subsidies increased significantly for general rural farmers than for farmers in special and metropolitan areas in all income quintiles during the period. In the case of the first quintile, farm household income in rural areas in special and metropolitan cities increased compared to general rural areas. In the fifth quartile, agricultural income and sideline income in general rural areas increased compared to rural areas in special and metropolitan cities, while rural areas in special and metropolitan cities increased non-business income compared to rural areas. Results of farming income inequality by income type show a steady decline in inequality from 2016 to 2022, indicating that the decreasing gini coefficinet of public subsidies is contributing to the decline in farm income inequality. Private subsidies and side income are shown to increase inequality.
There are two main types of agricultural extension projects in Korea, the impacts and routes of each type on farm income are different. This paper empirically studies the impact of agricultural extension to farms' income, using Multi-level production function considering time lag. It is found that direct type of extension has positive effect to farms' income. Also indirect type on income is significant only when the level of education is high. Due to the characteristics of Korean agricultural structure, the technical level of farm is greatly influenced by the government's R&D investment and technology guidance. The result implies that indirect type of extension that take into account the educational level of farms should be emphasized for long-term technological advances.
This paper aims to identify the characteristics of the tenant farm's income compared with farm household consumption. Farm household surplus is a critical criteria for the reproduction of agriculture. The degree of self sufficiency of farm household consumption according to agricultural income was rapidly decreasing for the period of 1980's. Only 78.9 percents of farm household consumption was earned by agricultural income. Tenant farms were classified according to the following characteristics; self-supported, semi self-supported, leased, deleted, over-consumption. Self-supported tenants are one of the backbones of Korea's future agriculture, because they are able to meet their household needs by only their farm work without other income producing endeavors. The rent paid by those tenants surveyed was estimated at 26.2 percents of their farm household income. However, the national average for such rental payment is equivalent to 4.7 percents of farm household income. 63 percents of paddy rental fee was paid by inkind of rice and 80 percents of the upland rental fee was paid by cash. Self-supported farms as 20 percents of total surveyed should be the target of agricultural price policy and semi self-supported & over-consumption farms as 30 percents be that of rural development policy, and the other half be that of social welfare policy.
The objective of the this study is to find a way to increase fm household income through investigating their computer applications. We utilized the 2000 Korea Agricultural Survey data and applied a Heckman Selection Model to correct a selection bias. The present study found the following results. First, determinant of income among fm households by the level of computer applications has significant statistical differences based on their choices of computer applications. Accordingly, the application of general linear regression about fm income without adjusting these choices may cause statistical fallacy. Second, it has been reported that increasing the member of household is not directly related to increasing the fm income. In case of computer-own farm household, the effect of decrease in income according to increasing in age was predicted. However, in the fm household not possessing computer, it shows negative relationship. It shows that an agricultural career of farm owner and educational attainment of all farm household members have positive relationship regardless of computer possession. The income of the farm household those main field is not agriculture is also found to be lower than that of farm household whose major earnings come from agriculture.
The objective of this thesis is to analyse empirically the economic resource problems of the rural poor households. Data from 444 rural sample households in four provinces, divided into two subgroups, the poor and the non-poor households, were analysed and compared. The owned arable land size, level of agricultural and non-agricultural income, assets, debts and the sufficiency of living expenses of the poor households were measured and compared with those of non-poor households respectively. The significant findings and drawn conclusions are as follows : The rural poor households 1. tends to show smaller family size, older age and lower level of education of homemakers than the non-poor households, that might work as constraints to income sources and quality. 2. has not only small arable lands and agricultural income but also even smaller cash income, less than 50% of total income, with 27% of self-product consumption and depends more on non-agricultural income than the non-poor households. Such weakness of income structure might cause and increase the income instability of the rural poor households. 3. reveals significantly different level and components of assets from the non-poor households lower level of assets, less amounts of but more load of debt due to lower solvency that comes from low level of income and assets, higher debts for consumption and lower accessibility to credit. All these socio-demographic and economic characteristics of the rural poor households might have compound effects on the economic problems of the poor households and make vicious circle of poor.
This study aims to identify feasible policy direction of the 6th industrialization in agriculture based on the current agricultural and rural environment in Korea. To do so, this study employes a heckman selection model to correct a probable selection bias, utilizing the Korean agricultural census in 2010 and the agricultural statistics of farm enterprises in 2011. This study focuses on the differences of the farm and off-farm income determinants, according to conjoint types of the 6th industrialization such as Type 1 (primary+secondary+tertiary) vs. Type 2 (primary+secondary or primary+tertiary). The empirical results show Type 2 has much higher possibilities to earn farm and off-farm income in Korea, especially for farm enterprises. This study concludes with providing some policy implications reflecting rural and agricultural environment in Korea.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제9권6호
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pp.1-9
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2022
The study aims to determine the factors and their influence on the income from using public agricultural land of households. Public agricultural land is agricultural land, including land for growing annual crops, perennial crops, and land for aquaculture, leased by commune-level People's Committees with a lease term of not more than 5 years. Secondary data were collected for the 2017-2021 period at state agencies. Primary data were collected from a survey of 150 households renting public agricultural land. The regression model assumed that there were 28 factors belonging to 7 groups. The test results show that 25 factors affect income, and 03 factors do not. The group of COVID-19 pandemic factors has the strongest impact, followed by the groups of agricultural product market factors, land factors, capital factors, production cost factors, labor factors, and climatic factors. The impact rate of COVID-19 pandemic factors is the largest (23.00%); The impact rate of climatic factors is the smallest (6.04%). Proposals to increase income include good implementation of disease prevention and control; increasing the land lease term; accurately forecasting the supply and demand of the agricultural market; raising the level of the household head; ensuring sufficient production capital, and adapting to the climate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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