충남 옥천면에서 15년 동안 농사를 지어온 68세 P씨. 그는 농지 2ha에 벼와 고구마를 재배하고 있다. 최근 뉴스를 통해 정부가 밭고정직불금을 ha당 25만 원씩 추가로 지급 한다는 소식을 들었다. 당장 신청하고 싶어 자세한 정보를 알고 싶은데 언제, 어디로, 어떻게 신청해야 하는지 알 수가 없다. 또 어떤 작물을 심어야 금년에 추가된다는 보조금을 받을 수 있는지 도무지 알 수 없어 답답한 상황이다. 동네 이장에게 물어봐도 최근에 생긴 직불금이라 잘 모른다는 대답만 돌아왔다.
이와 같이 농업인은 매년 농식품 관련 사업을 신청할 때마다 잘 모르거나 비슷한 내용으로 여러번 신청하는 등 어려움을 겪는다. 지자체 업무 담당자도 각각 사업별로 신청을 받아 검증하는 등 불필요한 행정력이 낭비된 사례도 빈번했다. 게다가 사업별로 신청된 등록 정보가 서로 일치하지 않는 등의 문제가 자주 발생해 업무 담당자가 서류를 확인하는 데 상당한 시간이 걸리고는 했다.
서류 간소화, 단 1회 방문으로 OK! 창조적인 업무 체계로 개편하다
통계청과 농촌진흥청이 제공한 표준소득 자료와 대조해 소득 관련 자료를 좀 더 정확히 조사하는데 활용하기도 했다. 한편, 국립농산물품질관리원, 농촌진흥청, 한국농어촌공사, 지자체 등 유관 기관이 합동으로 현장 점검을 실시하는 등 대대적인 검증 작업도 추진했다. 이를 통해 151만 농업경영체를 모두 갱신하는 성과를 거두었다. 무려 19개 기관이 협업한 사례였다. 이렇게 구축된 통합 DB를 기준으로 보조금 수혜 자격과 규모를 판단ㆍ검증할 수 있도록 업무 체계를 창조적으로 개편했다.
이와 같이 행정 절차에 필요한 정보를 타 기관과 공유해 일괄 확인함으로써 제출 서류를 간소화했다. 또 농업경영체 등록, 쌀ㆍ밭ㆍ조건불리 등 주요 직불금을 신청할 때 해당 행정기관에 서너 번씩 방문하던 것을 단 1회 방문으로 가능하도록 개선한 것이다
데이터 기반의 농정 혁신, 연간 845억 원 절감 효과로 돌아오다
농업경영체 통합 DB와 주요 직불 사업의 통합으로 2014년부터는 농업인이 1회만 신청 하면 된다. 이에 따른 민원 절감 효과를 비용으로 환산하면 연간 264억 원이나 된다. 또한 공무원이 농가ㆍ농지 정보를 현실적으로 파악하는 데 소요되는 행정 비용은 연간 424억 원으로 총 688억 원 이상이 절감되는 효과가 있는 것으로 나타났다. 이는 농업경영체 등록 사업에 투입되는 비용 대비 3배 이상의 성과를 내는 것으로 파악되었다.
또한, 일선 현장의 공무원들이 농업경영체의 영농 현황, 보조금 지원 이력, 지원 제한 여부 등을 일목요연하게 파악할 수 있게 됨에 따라 농식품 보조금의 중복ㆍ편중 지원의 예방도 가능해졌다. 이에 따라 2014년 2월부터 밭ㆍ조건불리ㆍ경관 보전 직불금 신청 농가의 적합 여부에 대한 현장 점검 결과, 약 95억 원의 직불금이 잘못 집행될 수 있었던 것을 사전에 방지하는 등 많은 효과를 거두었다. 뿐만 아니라, 농업경영체 통합 DB와 면세유 배정 내역을 분석해 우선 점검 대상자를 위주로 면세유 부정 유통 점검을 한 결과, 2014년에도 62억 원의 면세유가 부적절하게 사용된 것을 적발했다.
이에 따라 차후에는 면세유 배정 시 농업경영체의 실제 영농 규모를 감안해 배정할 계획이다. 이로써 사용하지 않거나 고장 난 농기계에 잘못 적용되는 것을 막고, 농기계 보유 현황과 농지 소재지 정보를 분석해 동일 농지에 면세유가 중복으로 사용되는 것을 사전에 차단할 수 있게 되었다. 이렇게 노력한 결과, 행정자치부의 2014 협업 우수사례 심사 결과에서 장려상을 수상했을 만큼 높은 평가를 받았다.
국가 차원의 보조금 정상화, 농업경영체 통합DB에서 시작해요!
농림축산식품부는 2016년 완료를 목표로 단계적인 농업경영체 통합 DB를 확대하고 있다. 그 일환으로 농가와 농지를 대상으로 하는 농식품 사업 102개를 이미 선정했다. 이에 따라 농가에 지급되는 각종 보조금 수혜 이력과 농업경영체 정보가 한군데로 모이게 된다. 이를 기반으로 수혜 자격과 규모를 판단하기 때문에 사업 신청과 동시에 농업경영체 통합 DB도 실제적으로 활용하는 등 선순환 구조를 만들어 나아가고 있다. 이를 다시 기획 재정부 국가보조금통합관리 시스템에 연계함으로써 전체적인 국가 보조금 정상화에 기여하게 될 것으로 기대된다.
이와 같이 농업인은 매년 농식품 관련 사업을 신청할 때마다 잘 모르거나 비슷한 내용으로 여러번 신청하는 등 어려움을 겪는다. 지자체 업무 담당자도 각각 사업별로 신청을 받아 검증하는 등 불필요한 행정력이 낭비된 사례도 빈번했다. 게다가 사업별로 신청된 등록 정보가 서로 일치하지 않는 등의 문제가 자주 발생해 업무 담당자가 서류를 확인하는 데 상당한 시간이 걸리고는 했다.
서류 간소화, 단 1회 방문으로 OK! 창조적인 업무 체계로 개편하다
이에 따라 농림축산식품부는 2014년부터 데이터 기반의 스마트 농정 추진을 위해 국토 교통부, 행정자치부, 국세청 등 19개 기관과 손잡고 각종 농업 관련 정보를 체계적으로 연계ㆍ검증해 농업경영체 통합 DB를 구축하고 있다. 우선, 농업경영체 등록제와 쌀, 밭, 조건불리 직불제 등 주요 농업 보조금 사업들을 통합하고 있다. 신청ㆍ조사 항목도 60개 에서 93개로 확대하는 등 향후 맞춤형 농정에 기반이 되도록 개선함은 물론 읍ㆍ면ㆍ동 지역 이ㆍ통장들의 협조로 농가들의 통합 신청을 독려하고 널리 알리기 시작했다.
데이터 기반의 농정 혁신, 연간 845억 원 절감 효과로 돌아오다
농업경영체 통합 DB와 주요 직불 사업의 통합으로 2014년부터는 농업인이 1회만 신청 하면 된다. 이에 따른 민원 절감 효과를 비용으로 환산하면 연간 264억 원이나 된다. 또한 공무원이 농가ㆍ농지 정보를 현실적으로 파악하는 데 소요되는 행정 비용은 연간 424억 원으로 총 688억 원 이상이 절감되는 효과가 있는 것으로 나타났다. 이는 농업경영체 등록 사업에 투입되는 비용 대비 3배 이상의 성과를 내는 것으로 파악되었다.
또한, 일선 현장의 공무원들이 농업경영체의 영농 현황, 보조금 지원 이력, 지원 제한 여부 등을 일목요연하게 파악할 수 있게 됨에 따라 농식품 보조금의 중복ㆍ편중 지원의 예방도 가능해졌다. 이에 따라 2014년 2월부터 밭ㆍ조건불리ㆍ경관 보전 직불금 신청 농가의 적합 여부에 대한 현장 점검 결과, 약 95억 원의 직불금이 잘못 집행될 수 있었던 것을 사전에 방지하는 등 많은 효과를 거두었다. 뿐만 아니라, 농업경영체 통합 DB와 면세유 배정 내역을 분석해 우선 점검 대상자를 위주로 면세유 부정 유통 점검을 한 결과, 2014년에도 62억 원의 면세유가 부적절하게 사용된 것을 적발했다.
이에 따라 차후에는 면세유 배정 시 농업경영체의 실제 영농 규모를 감안해 배정할 계획이다. 이로써 사용하지 않거나 고장 난 농기계에 잘못 적용되는 것을 막고, 농기계 보유 현황과 농지 소재지 정보를 분석해 동일 농지에 면세유가 중복으로 사용되는 것을 사전에 차단할 수 있게 되었다. 이렇게 노력한 결과, 행정자치부의 2014 협업 우수사례 심사 결과에서 장려상을 수상했을 만큼 높은 평가를 받았다.
국가 차원의 보조금 정상화, 농업경영체 통합DB에서 시작해요!
농림축산식품부는 2016년 완료를 목표로 단계적인 농업경영체 통합 DB를 확대하고 있다. 그 일환으로 농가와 농지를 대상으로 하는 농식품 사업 102개를 이미 선정했다. 이에 따라 농가에 지급되는 각종 보조금 수혜 이력과 농업경영체 정보가 한군데로 모이게 된다. 이를 기반으로 수혜 자격과 규모를 판단하기 때문에 사업 신청과 동시에 농업경영체 통합 DB도 실제적으로 활용하는 등 선순환 구조를 만들어 나아가고 있다. 이를 다시 기획 재정부 국가보조금통합관리 시스템에 연계함으로써 전체적인 국가 보조금 정상화에 기여하게 될 것으로 기대된다.
위 사례는 행정자치부가 2015년 1월에 발간한 "2014년 협업 우수사례집" 내용에 포함되어 있습니다.
1. 불법 안전위협 수입제품! 통관단계~~
2. 도로파손 '포트홀'! 실시간 신고·접수~~
3. 위·변조 신분증! 신분증 진위확인~~
4. 통합식품안전정보망 구축! 안전을~~
5. 마실 일사천리! 맞춤형 복지서비스~~
6. 지하매설배관 정보공유! 굴착사고의~~
7. 농업경영체 통합DB 구축! 데이터~~
8. 범부처 GPS 데이터 통합·공유!~~
9. 보훈처-복지부 간 정보연계! ~~
10. 도시·주거환경 정비사업 신원조회! ~~
11. 교통-이동통신 빅데이터의 결합!







댓글 없음:
댓글 쓰기