응찰강도가 농산물 경락가격 및 가격 변동성에 미치는 영향 분석 = Impact of Bidding Intensity on Agricultural Auction Prices and Volatility

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study examines, by commodity, how the intensity of bidding
competition observed in electronic auctions affects wholesale auction
prices and short-term price volatility in the produce division of Garak
Agricultural and Marine Products Wholesale Market. Although prior
work on agricultural prices has largely emphasized price time series
and supply conditions, relatively little is known about how
competitive conditions formed within the auction process are linked to
both price levels and volatility.
To address this gap, we combine daily auction statistics with
lot-level bid logs to construct an item–date panel dataset for 24 fruit
and vegetable items. The sample covers the period from January 3,
2022 to March 31, 2025, and forms an unbalanced panel by retaining
only item–date observations with realized auctions. Because bidding
competition is not directly observed as a single variable, we compute
six daily bidding-behavior indicators for each item, including the
number of auctions, the number of bidders, total bids, bids per
auction, bids per bidder, and the winning rate. We then apply
principal component analysis to summarize their common variation
into a Composite bidding intensity index, denoted CI.
Price effects are estimated using item-specific dynamic regressions
with the log of the daily auction price as the dependent variable,
including CI and its squared term, inbound quantity, lagged price, and
month and day-of-week dummies. Short-term price volatility is
measured using rolling coefficients of variation over the most recent
K auction days (K = 3, 5, 7, 10, 14). We report main results for CV7
and assess robustness using alternative K.
The estimates show that the linear CI term in the price equation is
generally positive across items, indicating that, conditional on inbound
volume and lagged prices, stronger bidding competition is associated
with higher auction prices. In contrast, the volatility response is
heterogeneous across items. Based on the marginal effect of CI on
volatility evaluated at each item’s mean CI, the 24 items are classified
into 10 volatility-increasing and 14 volatility-decreasing items.
Scenario calculations around the mean CI further show that
equal-sized increases and decreases in CI do not necessarily yield
symmetric volatility responses.
Overall, the findings suggest that a bidding-intensity index
constructed from bid logs provides a useful summary of competitive
conditions and complements conventional supply-side variables in
explaining short-run price dynamics. Limitations include reliance on
daily aggregated data and the inability to fully identify potential
endogeneity between bidding intensity and prices.

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 가락농수산물도매시장 청과부류 전자경매에서 관측되는 응
찰 경쟁의 강도(응찰강도)가 농산물 경락가격과 단기 가격 변동성에 미
치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 가락시장은 국내 공영도매시장 중
거래가 집중되는 핵심 시장이며, 이곳에서 형성되는 경락가격은 다른 도
매·소매 단계에서 기준가격으로 활용된다. 그러나 기존의 농산물 가격
연구는 주로 가격 시계열과 수급 변수를 중심으로 영향을 설명해 왔고,
경매 과정에서의 경쟁 구조가 가격과 변동성에 미치는 영향을 직접적으
로 계량화하는 데에는 한계가 있었다.
이를 위해 본 연구는 가락농수산물도매시장의 경매·응찰 전산자료를
활용하여 채소·과실류 24개 품목의 일별 가격·물량 자료와 랏(lot) 단위
응찰 로그를 결합한 품목–일자 패널 자료를 구축하였다. 분석 기간은
거래자료와 응찰자료가 모두 존재하는 2022년 1월 3일부터 2025년 3월
31일까지로 제한하였으며, 실제로 경매가 이루어진 품목과 날짜의 관측
치만 포함한 불균형 패널 구조를 갖는다.
응찰강도는 단일 변수로 직접 관측되기 어려운 잠재 개념이므로, 본
연구는 일별·품목별로 전체 경매 건수, 응찰자 수, 총 응찰 건수, 경매당
평균 응찰 건수, 1인당 평균 응찰 건수, 낙찰 성공률 등 여섯 가지 응찰
행태 지표를 산출하였다. 이후 주성분분석(PCA)을 통해 지표들 간 공통
변동성을 요약한 종합 응찰강도 지수(Composite bidding intensity
index, CI)를 구성하고, 이를 가격 및 변동성 분석의 핵심 설명변수로 활
용하였다.
경락가격에 대한 영향은 품목×일자 패널자료를 구축한 뒤, 품목 i의
일별 상품(상) 로그 경락가격을 종속변수로 하고 CI 및 제곱항, 반입 물
량, 전일 가격, 월·요일 더미를 포함하는 동적 모형을 품목별로 동일 사
양으로 개별 추정하였다. 단기 가격 변동성은 최근 K일(3, 5, 7, 10, 14
일) 이동 변이계수를 산출하여 일별 변동성 지표로 사용하고, 경락가격
모형과 동일한 설명변수 구성을 적용해 품목별로 개별 추정하였다. 또한
본문 보고와 한계효과 계산은 해석의 기준으로 CV(7)을 사용하되, 다른
K에 대해서는 부록의 강건성 분석으로 결과의 일관성을 확인하였다. 또
한 변동성 모형이 2차항을 포함하므로, 응찰강도의 변동성 효과는 특정
CI 값에서의 기울기(한계효과)로 정리될 필요가 있다. 이에 본 연구는
품목별 평균 CI에서 계산한 변동성 한계효과의 부호를 기준으로 품목을
변동성 증가형과 변동성 감소형으로 구분하고, 평균 CI 주변에서 Δ
CI=±0.1을 가정한 양방향 시나리오를 함께 제시하였다. 시나리오 변화율
은 평균점 한계효과에 변화폭을 곱한 근사치가 아니라, 변화 전후의 CI
값을 추정식에 각각 대입해 얻은 예측값의 차이로 산출하였다.
분석 결과, 경락가격 모형에서 CI의 1차항 추정치는 대체로 양(+)의 값
을 보여, 동일한 반입 물량과 전일 가격 조건하에서 응찰 경쟁이 강한
날에 경락가격이 더 높게 형성되는 경향이 확인되었다. 반면 단기 가격
변동성 모형에서는 응찰강도의 효과가 품목별로 상이하게 나타났으며,
평균 CI에서의 변동성 한계효과를 기준으로 24개 품목은 변동성 증가형
10개와 변동성 감소형 14개로 구분되었다. 시나리오분석에서는 동일한
변화폭에서도 양(+)방향과 음(−)방향의 반응 크기가 비대칭적임이 확인
되었다. 이는 응찰강도의 효과를 단순한 선형적 증가나 감소로 일반화하
여 해석하는 데 주의가 필요함을 시사한다.
본 연구는 전자경매 응찰 로그를 활용해 응찰 경쟁을 지수로 구성하
고, 이를 경락가격과 단기 가격 변동성 분석에 동시에 연결하여 품목별
반응의 차이를 비교 가능한 형태로 제시하였다. 다만 본 연구는 일별 집
계 자료를 사용하였고, 응찰강도와 가격 간 내생성을 엄밀히 통제하지
못한 점 등은 향후 연구 과제로 남는다.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서론 1
• 제 1 절 연구배경 및 필요성 1
• 제 2 절 연구 목적 및 내용 2
• 제 3 절 선행연구 검토 4
• 제 4 절 논문의 구성 6
• 제 2 장 가락농수산물도매시장 경매제도와 응찰강도 개념 8
• 제 1 절 가락농수산물도매시장 경매제도 8
• 1. 가락도매시장의 현황과 역할 8
• 2. 거래제도 구성과 경매 비중 8
• 3. 순차적 경매 구조와 다수단위 수요 9
• 4. 정보공개 방식과 부분정보하 경매 10
• 제 2 절 응찰강도의 개념과 측정 10
• 1. 응찰강도의 이론적 개념 10
• 2. 응찰행태 지표와 응찰강도 대리지표 12
• 3. 본 연구에서의 용어 정의 및 종합 응찰강도 지수(CI) 12
• 제 3 장 분석 모형 및 분석 자료 14
• 제 1 절 분석 모형 설정 14
• 1. 종합 응찰강도 지수(CI)의 구성 14
• 2. 경락가격 결정 모형 16
• 3. 단기 가격 변동성 모형 18
• 4. 응찰강도의 한계효과와 탄력성 18
• 5. 유형화 및 시나리오 분석 20
• 제 2 절 분석자료 21
• 1. 자료의 구성과 표본 기간 21
• 2. 분석 대상 품목과 가격 변수 정의 21
• 3. 반입 물량과 가격의 분포 23
• 4. 이동 변이계수(CV)의 분포 25
• 5. 응찰 행태 지표와 기술통계량 28
• 제 4 장 분석결과 32
• 제 1 절 종합 응찰강도 지수(CI)의 도출 32
• 제 2 절 경락가격 모형 추정 결과 40
• 1. 모형의 적합도와 수급 변수 40
• 2. 응찰강도 계수의 방향과 비선형성 41
• 제 3 절 단기 가격 변동성 모형 추정 결과 43
• 1. 모형의 적합도와 수급 변수 효과 43
• 2. 응찰강도 계수의 방향과 품목별 이질성 44
• 제 4 절 한계효과와 탄력성 계산 46
• 1. 한계효과의 정의와 계산 46
• 2. 탄력성의 정의와 계산 47
• 제 5 절 품목별 반응 유형 분류 48
• 1. 유형화 기준 48
• 2. 유형화 결과 49
• 3. 응찰강도 분포와 시나리오 해석 52
• 4. 소결 58
• 제 5 장 요약 및 결론 59
• 제 1 절 연구 내용 및 주요 결과 요약 59
• 제 2 절 시사점 61
• 제 3 절 연구의 한계와 향후 과제 62
• 참고문헌 64
• Abstract 67
• 표 목 차
• <표 3-1> 응찰 지표 정의 14
• <표 3-2> 가락시장 경매 거래 기술통계량(2022.01-2025.03) 24
• <표 3-3> 품목별 이동 변이계수 기술통계량 26
• <표 3-4> 응찰행태지표와 기술통계량 31
• <표 4-1> 응찰 행태 지표들간 피어슨 상관계수 32
• <표 4-2> 주성분 분석 적재량 결과 33
• <표 4-3> 품목별 종합 응찰강도 지수 CI 기술통계량 36
• <표 4-4> 종합 응찰강도 지수(CI)와 낙찰성공률 상관관계 39
• <표 4-5> 경락가격 모형 추정 결과 42
• <표 4-6> 단기 가격 변동성 모형 추정 결과 45
• <표 4-7> 품목별 응찰강도 한계효과 및 변동성 탄력성(평균CI 기준) 48
• <표 4-8> 변동성 한계효과에 따른 시장 반응 유형 51
• <표 4-9> 품목별 응찰강도 상승 시 반응 시나리오 결과값(ΔCI=+0.1) 56
• <표 4-10> 품목별 응찰강도 하락 시 반응 시나리오 결과값(ΔCI=-0.1) 57
• 그 림 목 차
• <그림 3-1> 부류별 물량, 변동성 추세 월별 시계열(2022-2025) 25
• <그림 3-2> 품목별 이동 변이계수 월별 추세(2021-2024) 27
• <그림 4-1> 품목별 응찰강도 지수(CI)의 평균 및 표준편차 35
• <그림 4-2> 품목별 CI 계절성 (2022-2024) 37
• <그림 4-3> 한계효과에 따른 유형화 52
• <그림 4-4> 응찰강도(CI) 변화에 따른 경락가격 반응 곡선 54
• <그림 4-5> 응찰강도(CI) 변화에 따른 변동성 반응 곡선 55