커피 무역 데이터 구축과 커피 산업에 대한 분석 -Python을 통한 API 활용을 중심으로

소개

Python으로 API를 통해 커피 무역 데이터를 구축한 후 이를 경제이론과 결합하여 분석

본 연구는 커피산업에 대한 이론적 분석이 가능하도록 데이터를 구축하고 그 방법에 대한 설명을 하고자 한다. UN comtrade의 API를 Python을 통해 활용하는 방법에 대한 내용을 담고 있는 만큼 본 논문이 추후 연구가 발전되는 데에 큰 도움이 될 것으로 생각한다. 또한 커피산업의 사회경제적 의의에 대한 분석을 통해 경제적 분석의 필요성과 중요성에 대해 강조하고자 한다.

목차

1. 서론
2. 커피 산업 및 무역에 대한 분석
3. 중력모형(Gravity model)
4. 연구방법
5. 연구결과
6. 결론 및 한계점
7. 참고문헌

본문내용

1. 연구목적
대한민국에서 커피는 현재 단순한 기호식품을 넘어 하나의 문화로 자리 잡고 있다. 이는 지속적으로 증가하는 커피 소비량뿐만 아니라 다양화되고 고급화되는 커피 소비를 통해서도 나타나고 있다. 2019년에 발간한 현대경제연구원 보고서에 따르면 올해 국내 커피산업의 매출액 규모는 약 7조원 규모이다. 1인당 국내 커피 소비량의 경우 2018년 기준 약 353잔으로 세계 인구의 1인당 연간 커피 소비량인 132잔에 비하여 3배나 높은 수치이다(박용정·이정원·한재진, 2019). 색다른 원두에 대한 선호도는 계속 증가하고 있으며 고급 아라비카종 커피에 대한 수입국 또한 확대되고 있다. 그 예로 코스타리카산 커피를 들 수 있다. 해당 커피는 2011년 대비 2015년 수입량이 약 60% 가량 증가하였으며 국내 커피시장에서 차지하는 중요성 또한 높아지고 있다(허인혜·이승호, 2019). 이처럼 커피산업은 지속적으로 성장했을 뿐만 아니라 새로운 성장 동력 또한 갖추고 있어 향후 성장 가능성이 높은 산업이다.
국내 커피산업의 독특한 점은 자체 재배가 어렵기 때문에 원두 전량을 손질한다는 점이다. 열대 혹은 아열대성 기후에서만 재배가 가능하기 때문이다. 습도, 강우량, 일조량 등이 일정한 조건에 부합해야만 하는 것이다. 또한 커피의 맛은 재배지역이 어디인가에 그 차이가 크다. 이에 소비자의 취향이 고급화되고 각 소비자의 선호 원두가 국체화될수록 수입국은 보다 다양해질 가능성이 높다.

참고자료

· 문서 내 참조