[논문]대형선망어업의 동태적 생산효율성 분석

서주남; 김도훈

doi:10.12939/fba.2012.43.1.011

대형선망어업의 동태적 생산효율성 분석
Analyzing the Dynamic Productive Efficiency of Large Purse Seine Fishery in Korea 원문보기

水産經營論集 = The journal of Fisheries Business Administration, v.43 no.1, 2012년, pp.11 - 18

서주남 (국립수산과학원 기술경영센터) , 김도훈 (국립수산과학원 기술경영센터)

Abstract ▼ AI-Helper

This study is aimed to estimate a dynamic productive efficiency by vessel of large purse seine fishery and analyze changes of them over times using a window/DEA method. In addition, based on estimation results, it aims to suggest production management implications for an viable development of fisheries. Results indicated that an annual efficiency change of large purse seine fishery was estimated at 0.77 for 2007~2008, 0.83 for 2008~2009, and 0.77 for 2009~2010, showing a decreasing trend. As returns on sales of vessels of large purse seine fishery showed a decreasing trend, the degree of efficiency of a vessel might be closely related to the fishing profitability. The Window/DEA method was used in this study to estimate the efficiencies of vessels for large purse seine fishery. This method is well known and widely used to analyze the dynamic efficiency and it can provide useful implications for management of input factors. As a limitation of this study, it was not able to provide detailed management ways to reduce inefficiencies. However, they can be investigated with data on managerial factor, human factor, distribution factors as a future study.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구는 Window/DEA분석에 기반하고 있으며 이러한 분석방법은 개별 선단의 비효율성을 판단하고 목표 투입량 및 산출량에 대한 방향을 제시한다. 하지만 비효율성의 개선 방법에 대한 구체적인 분석은 어려움에 따라 개별 선단에 대한 경영상태, 선장 등 인적능력, 유통효율성 등 추가적인 연구를 통해 비효율적 선단의 개선방법을 제시할 필요성이 있다.
본 연구에서는 대형선망어업을 대상으로 선단별의 정태적 · 동태적 생산효율성을 분석하고 그 변화를 살펴보며, 이를 바탕으로 어업경영 안정을 위한 생산효율성 증대 및 어획능력 관리방안을 모색하고자 한다.

가설 설정

먼저 J개의 의사결정단위가 존재하고 각각의 의사결정단위는 N개의 투입을 이용하여 M개의 산출물을 생산하며, 모든 투입, 산출은 비음(non-negative)임을 가정한다. 이때 투입 대 산출의 비율이 효율성을 측정하는 지수가 되며, 이 비율은 이윤 극대화 조건의 목적함수가 된다.

제안 방법

Window/DEA 분석에서는 효율성의 판단을 첫 번째 윈도우의 기간 1부터 p까지 pn개의 DMU를 대상으로 하며, 다음은 두 번째 윈도우에서 기간 2부터 p＋1까지 pn개의 DMU를 대상으로 함으로서 한 기간씩 뒤로 이동하며 마지막 윈도우까지 평가하는 방법이다. 그 결과를 바탕으로 각 DMU의 효율성의 추세, 안정성, 변동 등을 분석하게 된다.
동태적 효율성 분석을 위해 Window/DEA모형을 이용하였으며, 분석에 이용된 2007년부터 2010년까지 4년간의 자료를 윈도우 폭(분석대상 기간)을 2년으로 설정하여 각 DMU의 윈도우 수는 3개로 나누어 분석을 실시하였다. 전체 대형선망어업에 대한 동태적 효율성 분석 결과 2007~2008년 0.
본 연구는 대형선망수협 소속의 22개 선단을 대상으로 2007년부터 2010년까지 4년간 조사한 자료를 바탕으로 연간 생산량을 산출변수로 설정하였으며, 투입변수로는 선단별 톤수, 마력수, 선령, 유류사용량, 자원량으로 설정하였다. 여기서 자원량 변수는 어업생산에 영향을 미치는 가장 중요한 변수중의 하나로 어업분야 효율성 분석에서 고려될 필요가 있다(Kirkley et al.
본 연구에서는 DEA 모형을 이용한 비모수적 접근법인 선형계획법(linear programming method)을 적용하여 확률적 생산프론티어(determinitic production frontier)를 도출하고, 이로부터 비효율성을 측정하는 정태적 효율성 분석방법과 Window/DEA 모형을 이용한 효율성의 추세와 행태의 안정성을 판단하는 동태적 생산효율성 기법을 통해 우리나라 대형선망어업의 생산효율성을 분석하였다.
또한 동태적 효율성 분석을 위해서는 다년간의 시계열 자료(time-series data)를 필요로 하며, 본 연구에서는 2007년부터 2010년까지 4년간의 자료를 이용하였다. 특히 분석을 위한 표본의 수가 적을 때 유용하게 사용될 수 있는 Window/DEA 분석 기법을 통해 대형선망어업의 안정성 및 효율성의 추세를 살펴보았다.
, 2003). 하지만 자원량 자료를 확보하는 것이 현실적으로 곤란한 실정이므로 본 연구에서는 대형선망 어업의 어획량 중 대부분을 차지하는 고등어 총 허용어획량(TAC：Total Allowance Catch)을 자원량의 대리변수(proxy variable)로 사용하였다. 이는 총허용어획량이 어선들이 어획할 수 있는 양을 나타내므로 생산제약 조건으로 충분한 의미를 가지기 때문이다.

대상 데이터

반면 Window/DEA 모형은 기간의 경과에 따른 윈도우별 효율성 추세와 행태의 안정성을 판단하는 방법으로 시계열 자료를 이용한 동태적 생산효율성을 분석할 수 있는 장점이 있다. 또한 동태적 효율성 분석을 위해서는 다년간의 시계열 자료(time-series data)를 필요로 하며, 본 연구에서는 2007년부터 2010년까지 4년간의 자료를 이용하였다. 특히 분석을 위한 표본의 수가 적을 때 유용하게 사용될 수 있는 Window/DEA 분석 기법을 통해 대형선망어업의 안정성 및 효율성의 추세를 살펴보았다.

성능/효과

대형선망어업의 효율성을 정태적으로 분석한 결과, 4년간(2007〜2010년) 평균 효율성은 기술효율성(TE, technical efficiency) 0.86, 순수기술효율성(PTE, pure technical efficiency) 0.91, 규모효율성(SE, scale efficiency) 0.94로 나타났다. 특히 규모의 보수 불변(CCR모형) 측면에서 효율적인 선단은 총 5개(DMU4, 7, 9, 11, 12)로 분석되었으며, 규모의 보수 변화(BCC모형) 측면에서 효율적인 선단은 총 10개(DMU4, 6, 7, 8, 9, 10 등)으로 분석되었다.
동태적 효율성 분석결과를 살펴보면 대형선망어업의 연도별 효율성 변화는 2007~2008년 0.77, 2008~2009년 0.83, 2009~2010년 0.77로 최근 효율성이 감소하는 추세를 나타내고 있다. 이러한 결과는 어업경영조사보고에 따른 매출액영업이익율(2007년 6%, 2008년 12%, 2009년 17%, 2010년 13%)과 같은 추세를 나타내고 있어 개별 선단의 효율성의 정도가 경영에 영향을 미치는 것으로 분석되었다.
분석 결과를 살펴보면 DMU4와 DMU9는 SD, LDY, LDP 모두 낮게 나타나 각 윈도우의 효율성, 연도별 효율성, 전체 기간의 효율성이 가장 안정적인 것으로 판단된다. 또한 DMU3은 SD, LDY 및 LDP 모두 높게 나타나 효율성의 변화가 가장 크고 불안정적인 것으로 분석되었다. 그 외에도 DMU1, DMU21의 경우 LDY는 낮게 나타났으나 SD 및 LDP가 높게 나타남에 따라 전체적인 효율성의 안정성은 낮은 것으로 평가된다.
또한 대형선망어업의 효율성에 대한 안정성 분석을 실시하였는데, SD는 각 윈도우의 표준편차, LDY는 각 DMU의 동일 연도 효율성 값 차이 중 최대값, LDP는 전체기간 효율성 값의 최대값과 최소값의 차이를 나타내며 SD, LDY 및 LDP 모두 낮을수록 효율성이 안정적인 것으로 볼 수 있다.
또한 정태적 효율성 분석에서는 참조그룹으로 판단된 DMU4, 5, 7 등 8개 선단의 경우 효율적으로 분석되었으나, 동태적 효율성 분석 결과에 따르면 최근에 효율성이 높아진 DMU4, 7, 19를 제외하면 효율성이 하락하고 있는 것으로 분석되었다. 즉, 대형선망어업 전체적으로 2010년도 효율성이 하락함에도 불구하고 효율성이 높게 나타난 DMU4, 7, 19를 벤치마킹할 필요성이 있으며, 이중에서도 특히 효율성의 안정성이 높은 DMU4, 9를 벤치마킹하여 경영개선 방안을 강구해야 할 것이다.
분석 결과를 살펴보면 DMU4와 DMU9는 SD, LDY, LDP 모두 낮게 나타나 각 윈도우의 효율성, 연도별 효율성, 전체 기간의 효율성이 가장 안정적인 것으로 판단된다. 또한 DMU3은 SD, LDY 및 LDP 모두 높게 나타나 효율성의 변화가 가장 크고 불안정적인 것으로 분석되었다.
분석 결과를 요약하면, 대형선망어업에 대한 정태적 효율성 분석 결과 기술효율적 측면에서 14% 가량의 비효율성이 나타나고 있으며, 규모의 보수를 고려할 경우 비효율성은 9%로 실제 운영상의 비효율성과 함께 규모에 의해 불리한 상황에 놓여있다고 판단됨에 따라 참조집단을 벤치마킹하여 경영개선의 여지가 있는 선단의 경우 규모를 확대할 필요성이 있는 것으로 분석된다. 즉, 규모의 보수 측면에서 규모의 보수 증가 영역에 포함되는 10개의 선단의 경우 규모의 확대를 통해 효율성을 높일 수 있을 것으로 판단된다.
분석대상 기간 동안의 연도별 효율성은 2007년 0.68에서 2009년에는 0.86으로 증가하였으나, 2010년에는 0.69로 대폭 감소하였다. 이는 같은 기간 어업경영조사보고에 따른 매출액어업이익율(어업이익/매출액) 및 수지비율(총비용/매출액)은 동태적 효율성 분석결과와 같은 추세를 나타냄에 따라 서로 높은 연관성을 가지고 있는 것으로 판단된다.
앞서 정태적 효율성 분석 결과 참조그룹에 포함된 DMU4, 5, 7, 9, 19 등은 효율적인 그룹으로 분석되었으나, 동태적 효율성 분석 결과에 따르면 최근에 효율성이 높아진 DMU4, 5, 7, 19를 제외하면 효율성이 점차 하락하는 추세로 나타나고 있다.
동태적 효율성 분석을 위해 Window/DEA모형을 이용하였으며, 분석에 이용된 2007년부터 2010년까지 4년간의 자료를 윈도우 폭(분석대상 기간)을 2년으로 설정하여 각 DMU의 윈도우 수는 3개로 나누어 분석을 실시하였다. 전체 대형선망어업에 대한 동태적 효율성 분석 결과 2007~2008년 0.77, 2008~2009년 0.83, 2009~2010년 0.77로 최근에는 효율성이 감소하고 있는 것으로 분석되었다. 특히 DMU1, DMU4, DMU7, DMU19 등은 2010년 효율성이 증대된 선단으로 분석되었다.
특히 규모의 보수 불변(CCR모형) 측면에서 효율적인 선단은 총 5개(DMU4, 7, 9, 11, 12)로 분석되었으며, 규모의 보수 변화(BCC모형) 측면에서 효율적인 선단은 총 10개(DMU4, 6, 7, 8, 9, 10 등)으로 분석되었다. 특히 DMU5, DMU14의 경우 TE는 각각 0.53, 0.70으로 낮게 나타났으나, 규모를 고려할 경우 가장 효율적인 집단으로 판단되며, DMU16과 DMU22의 경우 SE는 높으나 TE와 PTE가 0.59, 0.73으로 낮게 나타남에 따라 비효율적인 운영에도 불구하고 규모면에서 다소 유리한 것으로 분석되었다.
94로 나타났다. 특히 규모의 보수 불변(CCR모형) 측면에서 효율적인 선단은 총 5개(DMU4, 7, 9, 11, 12)로 분석되었으며, 규모의 보수 변화(BCC모형) 측면에서 효율적인 선단은 총 10개(DMU4, 6, 7, 8, 9, 10 등)으로 분석되었다. 특히 DMU5, DMU14의 경우 TE는 각각 0.

후속연구

또한 규모의 보수(return to scale) 측면에서 규모의 보수 증가(IRS, increasing return to scale) 구간에 해당하는 DMU는 1, 2, 3, 5 등 12개인 반면 규모의 보수 감소(DRS, decreasing return to scale) 구간에 해당하는 DMU는 존재하지 않는 것으로 분석되어 대형선망어업의 경우 규모의 확대를 통해 수익성 향상을 기대할 수 있을 것으로 판단된다. 또한 효율적인 경영을 위해 참조빈도가 높은 DMU7, DMU9, DMU19 등에 해당하는 선단이 벤치마킹 대상으로 이용될 수 있다.
하지만 비효율성의 개선 방법에 대한 구체적인 분석은 어려움에 따라 개별 선단에 대한 경영상태, 선장 등 인적능력, 유통효율성 등 추가적인 연구를 통해 비효율적 선단의 개선방법을 제시할 필요성이 있다. 또한 분석에 이용된 4년간의 조사 자료는 정확한 결과를 도출하는데 다소 부족하며 향후 장기적인 자료 수집을 통해 추가적인 연구가 진행된다면 보다 정확한 연구결과를 도출할 수 있을 것으로 판단된다.
또한 정태적 효율성 분석에서는 참조그룹으로 판단된 DMU4, 5, 7 등 8개 선단의 경우 효율적으로 분석되었으나, 동태적 효율성 분석 결과에 따르면 최근에 효율성이 높아진 DMU4, 7, 19를 제외하면 효율성이 하락하고 있는 것으로 분석되었다. 즉, 대형선망어업 전체적으로 2010년도 효율성이 하락함에도 불구하고 효율성이 높게 나타난 DMU4, 7, 19를 벤치마킹할 필요성이 있으며, 이중에서도 특히 효율성의 안정성이 높은 DMU4, 9를 벤치마킹하여 경영개선 방안을 강구해야 할 것이다.
본 연구는 Window/DEA분석에 기반하고 있으며 이러한 분석방법은 개별 선단의 비효율성을 판단하고 목표 투입량 및 산출량에 대한 방향을 제시한다. 하지만 비효율성의 개선 방법에 대한 구체적인 분석은 어려움에 따라 개별 선단에 대한 경영상태, 선장 등 인적능력, 유통효율성 등 추가적인 연구를 통해 비효율적 선단의 개선방법을 제시할 필요성이 있다. 또한 분석에 이용된 4년간의 조사 자료는 정확한 결과를 도출하는데 다소 부족하며 향후 장기적인 자료 수집을 통해 추가적인 연구가 진행된다면 보다 정확한 연구결과를 도출할 수 있을 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	어획능력에 대한 국내적 관리 방안이 수립되기 위해 선행 되어야 하는 것은?	이는 1995년 “책임있는 수산업 규범(Code of conduct for responsible fisheries)”에 근거한 것으로 과잉어획능력(over-capacity) 감소를 위해 각국은 어업별 어획능력을 측정하고 과잉어획능력 감축을 위한 관리방안 마련을 촉구하였다. 따라서 안정적 어업경영과 지속적 어업 발전을 위한 어획능력에 대한 국내적 관리방안이 수립되어야 하고, 이를 위해서는 어업별 생산효율성에 대한 기초분석이 필요하다.
	어획능력에 대한 국내적 관리방안이 수립되려는 목적은 무엇인가?	이는 1995년 “책임있는 수산업 규범(Code of conduct for responsible fisheries)”에 근거한 것으로 과잉어획능력(over-capacity) 감소를 위해 각국은 어업별 어획능력을 측정하고 과잉어획능력 감축을 위한 관리방안 마련을 촉구하였다. 따라서 안정적 어업경영과 지속적 어업 발전을 위한 어획능력에 대한 국내적 관리방안이 수립되어야 하고, 이를 위해서는 어업별 생산효율성에 대한 기초분석이 필요하다.
	지금까지 생산효율성 분석 연구는 주로 어떤 모형을 사용하였는가	본 연구에서는 대형선망어업을 대상으로 선단별의 정태적 · 동태적 생산효율성을 분석하고 그 변화를 살펴보며, 이를 바탕으로 어업경영 안정을 위한 생산효율성 증대 및 어획능력 관리방안을 모색하고자 한다. 지금까지의 효율성 분석 연구는 주로 정태적 효율성 분석기법인 DEA 모형을 사용하였으며, Malmquist 생산성지수를 이용한 동태적 효율성 분석 연구도 최근 많이 나타나고 있다. 그 외에도 비모수적 접근법의 한계를 극복하고 통계적 검증이 가능한 SFA(Stochastic Frontier Analysis) 기법을 이용한 연구도 나타나고 있다1).

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저자의 다른 논문 :

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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