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문제 정의
- 따라서 본 논문은 수산물 도매업의 규모별 패널자료에 대하여 MPI를 이용하여 동적인 효율성 내지는 생산성을 분석하고 비효율적인 측면을 찾아 대안을 제시함으로써 대내외적 위기상황을 극복하고 산업 내에서 경쟁우위를 확보하는데 중요한 정책적 시사점을 제공하는데 있다.
- 그러나 이들 수산업 적용 선행연구들은 전통적인 DEA 기법을 적용한 것으로 본 논문에서와 같이 패널자료에 대하여 MPI를 이용하여 수산물 가공식품 도매업의 동적인 효율성 내지는 생산성을 분석한 경우는 아직 없는 실정이다. 따라서 본 연구는 수산업 분야에 MPI를 적용한 연구라는 측면에서 차별성을 부여할 수 있다.
제안 방법
- 따라서 본 연구에서는 투입요소와 산출물과의 인과관계가 있고, 수산물 가공식품 도매업의 서비스의 특징을 잘 반영할 수 있는 개선가능성이 있는 변수로 종사자수, 사업경비, 영업이익, 매출액을 선정한다. Table 1은 이와 같은 분석대상자료의 기술통계학적 특성치인 평균, 표준편차, 최대값 및 최소값을 산출한 결과이다.
- 본 논문의 구성은 II장에서 MPI의 이론적 배경으로 MPI의 개념과 다양한 효율성의 지표들을 소개하고 이들을 측정할 수 있는 6개의 거리함수들을 제시한다. III장에서는 분석대상인 수산물 가공식품 도매업의 실증분석 결과를 소개한다.
- 수산물가공식품도매업의 생산성 변화 측정은 매출액 규모별로 9개의 DMU7)로 구분하고 2개의 투입요소(종사자 수와 사업경비)와 2개의 산출요소(영업이익과 매출액)에 대하여 3년(2006년~2008년)의 통계청 패널자료를 이용하여 MPI 분석을 수행한다. 수산물 가공식품도매업 분석의 경우 통계자료의 미비로 DEA 분석을 위해 요구되는 보수적인 DMU수8)를 완화한 Fitzsimmons (1994)의 DMU 기준수-투입요소 수와 산출요소 수의 합보다 2배 이상 커야 변별력이 있다고 함-를 적용한다.
- 이는 DEA기법으로부터 얻어진 거리함수에 기초하는 선형계획법의 일환이다. 특히 생산성 변화의 구성 성분인 기술적 효율성 변화지수(Technical Efficiency Change Index: TECI)와 기술적 변화지수(Technical Change Index TCI)을 분해하여 분석하고, TECI는 그 구성성분에 있어서 순수 효율성 변화지수(Pure Efficiency Change Index: PECI)과 규모 효율성(Scale Efficiency Change Index: SECI)으로 다시 구분하여 분석하여 추격잠재력과 혁신잠재력에 대한 문제해결의 방향성을 제시한다. 그리고 두 분석기간과 두 가지 서로 다른 그룹에 속하는 의사결정단위 (Decision Making Unit: DMU)들의 효율성을 비교해 보기 위해 Wilcoxon의 순위합검정(Rank-sum Test)을 실시한다.
대상 데이터
- 따라서 본 연구의 목적인 수산물가공식품도매업6)의 생산성 비교분석을 위해 생산함수의 동질성을 유지하는 9개의 매출규모를 선정하였으며 분석기간은 2006년에서 2008년까지의 규모별 · 산업별 패널자료를 이용한다.
- 패널자료에 대한 DEA의 연장선인 MPI는 여타의 DEA 기법과 마찬가지로 투입지향(input-oriented)의 MPI 와 산출지향(output-oriented)의 MPI로 구분할 수 있다. 본 연구의 분석대상인 투입요소로는 종사자수, 사업경비(영업외 경비 제외) 2개의 변수를 선정하였고 산출요소로서는 영업이익과 매출액 2개의 변수를 이용하였다. 수산물 가공식품 도매업의 경우 법인도매가 선도적인 역할을 수행하고 있고, 수산물 유통의 특성상 산출요소보다 투입요소를 제어하는 것이 효율성 제고에 도움이 되는 바 투입지향의 MPI를 이용한다.
- 이 논문은 맘퀴스트 생산성지수를 이용하여 2006-2007년 및 2007-2008년의 총요소생산성의 변화와 이의 구성성분을 이루는 다양한 효율성 변화의 지표들을 9개의 매출액 규모별 DMU를 가지고 수산물 가공식품 도매업을 대상으로 추정하였다. 투입요소로는 종사자수, 사업경비 (영업외 경비 제외) 2개의 변수를 선정하였고 산출요소로서는 영업이익과 매출액 2개의 변수를 이용하였다.
- 패널자료에 대한 DEA의 연장선인 MPI는 여타의 DEA 기법과 마찬가지로 투입지향(input-oriented)의 MPI 와 산출지향(output-oriented)의 MPI로 구분할 수 있다. 본 연구의 분석대상인 투입요소로는 종사자수, 사업경비(영업외 경비 제외) 2개의 변수를 선정하였고 산출요소로서는 영업이익과 매출액 2개의 변수를 이용하였다. 수산물 가공식품 도매업의 경우 법인도매가 선도적인 역할을 수행하고 있고, 수산물 유통의 특성상 산출요소보다 투입요소를 제어하는 것이 효율성 제고에 도움이 되는 바 투입지향의 MPI를 이용한다.
데이터처리
- 특히 생산성 변화의 구성 성분인 기술적 효율성 변화지수(Technical Efficiency Change Index: TECI)와 기술적 변화지수(Technical Change Index TCI)을 분해하여 분석하고, TECI는 그 구성성분에 있어서 순수 효율성 변화지수(Pure Efficiency Change Index: PECI)과 규모 효율성(Scale Efficiency Change Index: SECI)으로 다시 구분하여 분석하여 추격잠재력과 혁신잠재력에 대한 문제해결의 방향성을 제시한다. 그리고 두 분석기간과 두 가지 서로 다른 그룹에 속하는 의사결정단위 (Decision Making Unit: DMU)들의 효율성을 비교해 보기 위해 Wilcoxon의 순위합검정(Rank-sum Test)을 실시한다.
이론/모형
- 본 논문은 수산물 가공식품 도매업의 생산성을 계량적으로 측정하고 그 변화 요인을 분석하기 위해 MPI를 이용한다. 이는 DEA기법으로부터 얻어진 거리함수에 기초하는 선형계획법의 일환이다.
- 투입요소로는 종사자수, 사업경비 (영업외 경비 제외) 2개의 변수를 선정하였고 산출요소로서는 영업이익과 매출액 2개의 변수를 이용하였다. 수산물 가공식품 도매업의 경우 법인도매가 선도적인 역할을 수행하고 있고, 수산물 유통의 특성상 산출요소보다 투입요소를 제어하는 것이 효율성 제고에 도움이 되는 바 투입지향의 MPI를 이용하였다. 그 결과를 전체적으로 정리하면 다음과 같다.
성능/효과
- 1012로 최댓값으로 추정되었다. 1,000-5,000백만 원 규모의 경우 2006-2007년에 TCI, TECI는 각각 1.1556, 1.2127로 최댓값을 그리고 2007-2008년에도 TCI, TECI는 각각 1, 1.1351로 추정되어 분석대상 DMU 가운데 안정적인 연평균 생산성을 보여준 것을 알 수 있다.
- 4014로 추정되어 최대값을 기록하며 40%에 가까운 총요소생산성의 향상을 보여주었다. 1000-5000백만 원 규모의 경우 TCI가 1.1556으로 최대, TECI가 1.2127로 최대, SECI 역시 1.2127로 최대, PECI는 1로 모두 효율적이나 특히 기술진보와 기술효율성에 의한 규모의 효율성에 의해 생산성의 향상을 가져올 수 있었다.
- 2는 앞서 추정된 두 분석 기간에서의 생산성추정의 기하평균을 DMU별로 요약한 것이다. 2006년에서 2008년 사이에 가장 높은 생산성의 향상을 보여준 DMU는 1,000-5000백만 원 규모로 연평균 14%의 생산성의 향상을 가져온 것으로 나타났다. TECI, PECI, SECI는 연평균 1 이상으로 추정되었음을 확인할 수 있고, TCI와 SECI가 각각 1.
- 7438로 최솟값을 보임에 따라 연평균 26%에 가까운 생산성의 하락을 경험한 DMU로 나타났다. 30,000백만 원 규모의 경우는 TCI가 0.7438로 최솟값을 기록하였는데 이는 매년 연평균 26%에 해당하는 기술수준의 퇴보를 경험하였고, 기술적인 효율성에는 아무런 변화가 없었다는 사실도 알 수 있다. 규모의 효율성의 변화를 보여주는 SECI의 경우는 20-50 백만 원 규모의 경우가 0.
- 30,000백만 원 이상의 규모의 경우는 MPI가 0.5409로 최솟값을 기록하여 46% 가까운 생산성의 하락을 보여주었다. TCI가 0.
- 3000백만 원 이상의 경우는 이와는 반대로 MPI가 0.7438로 최솟값을 보임에 따라 연평균 26%에 가까운 생산성의 하락을 경험한 DMU로 나타났다. 30,000백만 원 규모의 경우는 TCI가 0.
- 5409로 최솟값으로 추정되어 기술수준의 퇴보에 의해 생산성의 하락을 가져올 수 있었다. TECI, PECI, SECI 모두 1로 나타나 효율성을 유지한 것으로 분석되었다. 그러나 1,000-5,000백만 원의 규모의 경우는 이기간 전반적인 기술진보의 하락함에 비해 TCI가 1.
- 2006년에서 2008년 사이에 가장 높은 생산성의 향상을 보여준 DMU는 1,000-5000백만 원 규모로 연평균 14%의 생산성의 향상을 가져온 것으로 나타났다. TECI, PECI, SECI는 연평균 1 이상으로 추정되었음을 확인할 수 있고, TCI와 SECI가 각각 1.1453, 1.1012로 최댓값으로 추정되었다. 1,000-5,000백만 원 규모의 경우 2006-2007년에 TCI, TECI는 각각 1.
- 9404로 추정되어 평균적으로 6% 정도의 생산성의 하락이 있었던 것으로 분석되었다. TECI는 1.0154로 추정되어 수산물 가공식품 도매업 운영에 있어 투입과 산출의 기술적인 결합을 통한 효율성이 1.5% 정도 향상이 있으며, TCI는 0.9262로 나타나 8% 정도 하락을 기록하여 총요소생산성의 하락의 원인이 기술수준의 퇴보에 의해서 발생했음을 알 수 있다. 또한, SECI가 0.
- 7916로 최솟값을 기록하여 21% 가까운 생산성의 하락을 보여주었다. TECI와 SECI가 각각 0.8179로 최솟값으로 추정되어 생산성의 하락에 지대한 영향을 주었다. 이 시기의 TCI도 역시 1보다 작은 0.
- 기준통계량은 2007-2008년의 생산성 변화지수에서 2006-2007년의 생산성 변화지수를 뺀 값이다. 검정결과를 보면 5%에서 모두 유의적이지 않으며, 통계학적으로 의미 있는 변화가 없었음은 물론, 이 항목들에 해당하는 효율성의 생성과정에는 동질성이 존재함을 알 수 있다.
- 0545로 최댓값을 기록하여 105%에 가까운 생산성의 향상을 보여주었다. 그리고 TECI와 PECI, SECI가 각각 1.8847와 1.8298, 1.03로 최댓값으로 추정되어 생산성 향상에 영향을 주었고, TCI도 1.0901로 모두 효율적임을 보여주었다.
- 이 기간에는 앞에서 지적한 것처럼 26% 가까운 평균적인 생산성의 하락을 경험한 시기임에도 불구하고 역시 규모별로는 생산성의 변화에 차이가 많이 있었음을 알 수 있다. 분석대상의 9개 DMU 가운데 1000-5000백만 원 규모만이 MPI가 1이상으로 1.4014로 추정되어 최대값을 기록하며 40%에 가까운 총요소생산성의 향상을 보여주었다. 1000-5000백만 원 규모의 경우 TCI가 1.
- 이 기간에는 앞에서 지적한 것처럼 18% 가까운 평균적인 생산성의 상승을 경험한 시기임에도 불구하고 역시 규모별로는 생산성의 변화에 차이가 많이 있었음을 알 수 있다. 분석대상의 9개 DMU 가운데 500-1,000백만 원 규모를 비롯한 20백만 원 미만, 1,000-5,000백만 원, 5000-10,000백만 원, 10,000-20,000백만 원, 30,000백만 원 규모는 MPI가 1 이상으로 추정되어 총요소생산성의 향상이 있었음을 알 수 있다. 특히, 500-1,000백만 원 규모의 경우는 MPI가 2.
- 9678로 준 효율적으로 추정되어 기술수준의 퇴보도 영향을 받은 것으로 나타났다. 이 기간 전반적인 기술효율성과 기술진보의 향상에도 불구하고 50-100백만 원 규모의 경우는 TCI가 0.8712로 최솟값으로 추정되었고, 20-50백만 원, 100-500백만 원 규모의 경우는 TECI, TCI가 모두 1보다 작은 값으로 추정되어 비효율적이었다. 따라서 이 기간 두 규모의 혁신 잠재력과 추격잠재력을 동시에 정밀하게 분석하여 보는 것이 여타의 규모에 도움이 될 것으로 보인다.
- 이는 이 기간 수산물 가공 식품도매업의 생산성에 다이나믹한 변화가 있음을 보여주는 증거이다. 이러한 두 기간의 총요소생산성의 변화의 원인들을 다시 세분하여 보면 TECI는 각각 0.9404와 1.0964로 추정되어 처음에는 6% 하락했다가 9% 정도 상승되었고, TCI는 각각 0.7945와 1.0798로 추정되어 처음에는 21% 가까이 하락했다가 7% 정도 상승되었고, PECI는 각각 0.9219와 1.1326로 추정되어 처음에는 8% 하락했다가 13% 상승되었고, SECI는 각각 1.0201과 0.968로 추정되어 처음에는 2% 상승했다가 4% 정도 하락했음을 알 수 있다(Fig. 1). 이는 총요소생산성의 다이나믹한 변화의 원인이 수산물 가공식품 도매업의 운영에 있어 기술퇴보와 진보를 거듭하였던 기술수준의 변화, 효율의 상대적 변화, 규모의 비효율성에 기인한 것이었음을 두 기간에 해당하는 세분화 분석결과에서도 역시 알 수 있다.
- 분석대상의 9개 DMU 가운데 500-1,000백만 원 규모를 비롯한 20백만 원 미만, 1,000-5,000백만 원, 5000-10,000백만 원, 10,000-20,000백만 원, 30,000백만 원 규모는 MPI가 1 이상으로 추정되어 총요소생산성의 향상이 있었음을 알 수 있다. 특히, 500-1,000백만 원 규모의 경우는 MPI가 2.0545로 최댓값을 기록하여 105%에 가까운 생산성의 향상을 보여주었다. 그리고 TECI와 PECI, SECI가 각각 1.
- 이는 총요소생산성의 동적인 변화의 원인이 수산물 가공식품 도매업의 운영에 있어 기술퇴보와 진보를 거듭하였던 기술수준의 변화와 기술적인 결합의 비효율과 규모의 비효율성에 기인한 것이었음을 두 기간에 해당하는 세분화 분석결과에서도 역시 알 수 있다. 한편, 총요소생산성의 변화 및 그의 구성요소들의 변화의 추정치들의 짝을 이룬 표본에 적용할 수 있는 동질성 검정결과를 보면 5%에서 모두 유의적이지 않으며 통계량이 음의 값으로 나타났으나 이 기간 생산성에 유의미한 하락이 없었으며, 이 항목들에 해당하는 효율성의 생성과정에는 동질성이 존재함을 알 수 있다.
후속연구
- 1556로 최대로 추정 되었고, 총요소생산성 향상은 기술진보에 의한 것이었다고 할 수 있다. 따라서 신제품 및 생산공정혁신, 새로운 경영기법, 외부충격 등 혁신 잠재력을 정밀하게 분석하여 보는 것이 여타의 규모에 도움이 될 것으로 보인다. 30,000백만 원 이상 규모의 경우와 같이 20백만 원 미만, 50-100백만 원, 100-500백만 원 규모의 경우도 총요소생산성의 변화가 기술적 효율성은 그대로 유지한채 전적으로 기술수준의 변화에 따라 나타난 결과이다.
- 8712로 최솟값으로 추정되었고, 20-50백만 원, 100-500백만 원 규모의 경우는 TECI, TCI가 모두 1보다 작은 값으로 추정되어 비효율적이었다. 따라서 이 기간 두 규모의 혁신 잠재력과 추격잠재력을 동시에 정밀하게 분석하여 보는 것이 여타의 규모에 도움이 될 것으로 보인다.
- 본 연구의 한계점으로는 분석대상기간이 2006년에서 2008년으로 상대적으로 제한되며 단기라는 점이다. 이는 통계청 시도 · 산업별 패널자료가 2001년, 2005년 누락 2003년, 2004년, 2006년 회계기준 변경 또는 누락과 관련된 세부자료는 내부자료에 대한 접근이 제한되었기 때문이다.
- 이는 통계청 시도 · 산업별 패널자료가 2001년, 2005년 누락 2003년, 2004년, 2006년 회계기준 변경 또는 누락과 관련된 세부자료는 내부자료에 대한 접근이 제한되었기 때문이다. 앞으로 통계자료의 축적으로 장기간 시계열을 이용하여 분석기간을 확대하여 이에 맘퀴스트 생산성 분석뿐만 아니라 DEA/Window 분석도 병행 한다면 보다 다양한 결과와 시사점을 얻을 수 있을 것이다.
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