오늘날 우리나라의 어촌은 환경오염, 기후변화, 수산자원 감소 등으로 어려움을 겪고 있다. 특히 고령화, 인구유입 단절은 어촌의 존속을 위협하고 있다. 이렇게 어촌이 직면한 문제점을 극복하고 존속하기 위해서는 다양한 방안들이 강구될 필요가 있으며, 궁극적으로는 어촌이 가진 어업생산성이 향상되어야 한다. 이는 어촌에서의 어업활동이 어촌계를 중심으로 이루어진다는 점에서 어촌계의 어업생산성이 향상되어야 함을 의미한다. 그러나 일부 지역을 대상으로 한 연구를 제외하고 지금까지 전국의 어촌계를 대상으로 어업생산성을 분석하는 시도는 없었다. 이에 본 연구에서는 어촌계의 어업생산성과 어촌계별 생산성 향상 방향을 분석했다. 분석방법은 ...
오늘날 우리나라의 어촌은 환경오염, 기후변화, 수산자원 감소 등으로 어려움을 겪고 있다. 특히 고령화, 인구유입 단절은 어촌의 존속을 위협하고 있다. 이렇게 어촌이 직면한 문제점을 극복하고 존속하기 위해서는 다양한 방안들이 강구될 필요가 있으며, 궁극적으로는 어촌이 가진 어업생산성이 향상되어야 한다. 이는 어촌에서의 어업활동이 어촌계를 중심으로 이루어진다는 점에서 어촌계의 어업생산성이 향상되어야 함을 의미한다. 그러나 일부 지역을 대상으로 한 연구를 제외하고 지금까지 전국의 어촌계를 대상으로 어업생산성을 분석하는 시도는 없었다. 이에 본 연구에서는 어촌계의 어업생산성과 어촌계별 생산성 향상 방향을 분석했다. 분석방법은 자료포락분석법(DEA)을 사용했다. DEA는 효율성을 분석하는 대표적인 방법이다. 그러나 전통적인 DEA는 주어진 자료 하에서 효율성 값을 수학적으로 산정하였기 때문에 확정적인 값은 얻을 수 있으나 통계적 신뢰구간을 도출하지는 못했다. 즉, 주어진 자료 내에서 산출된 효율성 값이 통계적으로 유의미하다고 보기 힘들었다. 이러한 기존 DEA 기법의 단점을 극복하기 위해 본 연구에서는 Bootstrap을 통해 신뢰구간을 추정할 수 있는 Bootstrap-DEA를 적용했다. 분석은 「어촌계 분류평정 및 현황」의 자료들을 이용하였다. 구체적으로, 투입변수로는 어업인구, 구성원수, 어촌계원수, 70세 이상 비율, 마을어장 면적, 양식 어업권 면적, 어선세력 등 7개 그리고 산출변수로는 생산량, 생산금액, 가구당 연평균소득의 3개 자료를 활용하였다. 분석 결과, 기술효율성 값의 평균은 0.2749, 순수기술효율성은 0.5265, 그리고 규모효율성 0.4963으로 나타나 상당히 비효율적인 것으로 평가되었다. 개별 어촌계 중 효율적인 어촌계 즉, 효율성 값이 1인 어촌계는 CCR 모형에서 36개로 전체의 4.8%로 분석되었다. BCC 모형에서는 96개로 전체의 12.7% 수준으로 분석되었다. 규모효율적인 면에서도 효율적인 어촌계의 수는 CCR 모형에서와 같은 36개로 나타났다. 반면 효율성 값이 0.5 미만인 어촌계는 CCR 모형에서 646개로 전체의 85.4%로 분석되었다. 그리고 BCC 모형에서는 53.2%인 402개로 분석되어 비효율적인 어촌계의 비중이 상대적으로 큰 것으로 추정되었다
오늘날 우리나라의 어촌은 환경오염, 기후변화, 수산자원 감소 등으로 어려움을 겪고 있다. 특히 고령화, 인구유입 단절은 어촌의 존속을 위협하고 있다. 이렇게 어촌이 직면한 문제점을 극복하고 존속하기 위해서는 다양한 방안들이 강구될 필요가 있으며, 궁극적으로는 어촌이 가진 어업생산성이 향상되어야 한다. 이는 어촌에서의 어업활동이 어촌계를 중심으로 이루어진다는 점에서 어촌계의 어업생산성이 향상되어야 함을 의미한다. 그러나 일부 지역을 대상으로 한 연구를 제외하고 지금까지 전국의 어촌계를 대상으로 어업생산성을 분석하는 시도는 없었다. 이에 본 연구에서는 어촌계의 어업생산성과 어촌계별 생산성 향상 방향을 분석했다. 분석방법은 자료포락분석법(DEA)을 사용했다. DEA는 효율성을 분석하는 대표적인 방법이다. 그러나 전통적인 DEA는 주어진 자료 하에서 효율성 값을 수학적으로 산정하였기 때문에 확정적인 값은 얻을 수 있으나 통계적 신뢰구간을 도출하지는 못했다. 즉, 주어진 자료 내에서 산출된 효율성 값이 통계적으로 유의미하다고 보기 힘들었다. 이러한 기존 DEA 기법의 단점을 극복하기 위해 본 연구에서는 Bootstrap을 통해 신뢰구간을 추정할 수 있는 Bootstrap-DEA를 적용했다. 분석은 「어촌계 분류평정 및 현황」의 자료들을 이용하였다. 구체적으로, 투입변수로는 어업인구, 구성원수, 어촌계원수, 70세 이상 비율, 마을어장 면적, 양식 어업권 면적, 어선세력 등 7개 그리고 산출변수로는 생산량, 생산금액, 가구당 연평균소득의 3개 자료를 활용하였다. 분석 결과, 기술효율성 값의 평균은 0.2749, 순수기술효율성은 0.5265, 그리고 규모효율성 0.4963으로 나타나 상당히 비효율적인 것으로 평가되었다. 개별 어촌계 중 효율적인 어촌계 즉, 효율성 값이 1인 어촌계는 CCR 모형에서 36개로 전체의 4.8%로 분석되었다. BCC 모형에서는 96개로 전체의 12.7% 수준으로 분석되었다. 규모효율적인 면에서도 효율적인 어촌계의 수는 CCR 모형에서와 같은 36개로 나타났다. 반면 효율성 값이 0.5 미만인 어촌계는 CCR 모형에서 646개로 전체의 85.4%로 분석되었다. 그리고 BCC 모형에서는 53.2%인 402개로 분석되어 비효율적인 어촌계의 비중이 상대적으로 큰 것으로 추정되었다
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