This study was conducted to survey and diagnose operation status of the agricultural machinery rental service, analyse and compare operational efficiency among 82 city and county ATDEC (agricultural technology development and extension center) using the DEA (Data Envelopment Analysis) method, and re...
This study was conducted to survey and diagnose operation status of the agricultural machinery rental service, analyse and compare operational efficiency among 82 city and county ATDEC (agricultural technology development and extension center) using the DEA (Data Envelopment Analysis) method, and recommend future direction, for improvement of the business. Input variables were invested budget and labor, and output variable was rental return. Percentages of return to investment on the rental service were calculated as 68.3% and 63.9% when analyzed with CCR (Charnes, Cooper and Rhodes) and BCC (Banker, Charnes and Cooper) models, respectively, indicating inefficiency of the service operation. Increase of rental charge would increase efficiency by 63.9~68.3% depending on models, and decrease of financial and labor investment would improve the efficiency by about 11.3%. Technical efficiency would be more important than scale efficiency, therefore adjustment of over-invested budget and labor needed to be made together with increase of rental charge to improve the operation. Among the ATDECs providing the rental service, 6 (7.3%), 43 (52.4%), and 33 (40.2%) were in state of CRS (constant return to scale), IRS (increasing return to scale), and DRS (decreasing return to scale), respectively. These indicated public aspects of the rental system, over-investment, lack of output component for input component, meaning that scale income would be increased by qualitative expand of rental charge. Efficiency analysis of the rental system by region showed that efficient ATDECs to be benchmarked by others were in the order of DMU-70, DMU-54, DMU-29, DMU-5, DMU-22, DMU-2, and DMU-61. More comprehensive and extensive survey and analyses would be necessary in the future.
This study was conducted to survey and diagnose operation status of the agricultural machinery rental service, analyse and compare operational efficiency among 82 city and county ATDEC (agricultural technology development and extension center) using the DEA (Data Envelopment Analysis) method, and recommend future direction, for improvement of the business. Input variables were invested budget and labor, and output variable was rental return. Percentages of return to investment on the rental service were calculated as 68.3% and 63.9% when analyzed with CCR (Charnes, Cooper and Rhodes) and BCC (Banker, Charnes and Cooper) models, respectively, indicating inefficiency of the service operation. Increase of rental charge would increase efficiency by 63.9~68.3% depending on models, and decrease of financial and labor investment would improve the efficiency by about 11.3%. Technical efficiency would be more important than scale efficiency, therefore adjustment of over-invested budget and labor needed to be made together with increase of rental charge to improve the operation. Among the ATDECs providing the rental service, 6 (7.3%), 43 (52.4%), and 33 (40.2%) were in state of CRS (constant return to scale), IRS (increasing return to scale), and DRS (decreasing return to scale), respectively. These indicated public aspects of the rental system, over-investment, lack of output component for input component, meaning that scale income would be increased by qualitative expand of rental charge. Efficiency analysis of the rental system by region showed that efficient ATDECs to be benchmarked by others were in the order of DMU-70, DMU-54, DMU-29, DMU-5, DMU-22, DMU-2, and DMU-61. More comprehensive and extensive survey and analyses would be necessary in the future.
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문제 정의
이에 본 연구는 자료포락분석(Data Envelopment Analysis, DEA)모형을 이용하여 지자체 시･군농업기술센터의 농기계 임대사업에 대하여 투입대비 산출요소를 경영효율성 진단 및 분석하여 지역간 벤치마킹 모델을 선정 제공함으로서 임대사업의 활성화 및 지속적 운영을 위한 방안을 모색하는데 그 목적을 둔다.
본 연구는 자료포락분석(DEA)모형을 이용하여 농기계 임대사업의 경영효율성을 시･군 농업기술센터별로 측정하고 분석대상 및 변수선정에는 지방자치단체 시･군농업기술센터 82개소를 분석대상으로 하였으며, 변수선정에는 투입요소는 투입비용과 담당인력, 산출요소는 임대수입금으로 하여 그 결과로 효율성과 비효율성을 비교하여 개선 방안을 검토하고 농기계 임대사업의 효율적인 운영방안을 모색하고자 하였다. 농기계 임대사업을 시행하고 있는 시･군 농업기술센터의 사업 실적 자료를 이용하여 DEA 모형의 산출지향의 BCC 모형을 적용하여 효율성 수준을 평가하였고, 준거집단 및 참조횟수를 통해 벤치마킹 대상을 찾고자 하였으며, 그 결과는 다음과 같다.
가설 설정
DMU는 전부 n개가 있다고 가정하고, 또한 각 DMUk (k = 1,2,3,⋯,n)는 같은 투입･산출항목을 갖고 있으며, m개의 투입물을 x∈Rm을 사용하여 p개의 산출물 y∈Rp을 생산하고 있고, 생산기술은 규모에 대한 보수불변이라고 가정하면 n개의 DMU 집합에 대한 산출물 생산가능집합은 다음과 같이 나타낼 수 있다.
제안 방법
본 연구의 변수로는 투입요소로 농기계 임대사업에 투입된 사업비와 임대사업 담당인력을 선정하였고, 투입요소대비 성과 및 산출요소로 농기계 임대 수입금을 선정하였다. 투입요소에서 국비와 지방비를 합한 전체 사업 투자비와 임대사업 담당인력, 장비보유대수 등이 투입요소로 활용될 수 있으나 장비보유대수의 경우 지역별 필요 수요가 다르고 종류가 기종별로 상이하기 때문에 투입요소로 선정하기에는 다소 무리가 있다고 판단되어 제외하였다.
첫 번째, 시･군 농업기술센터의 특성요인을 고려하지 않고 전체를 하나의 그룹으로 간주하고 효율성을 평가하고 검토한다.
세 번째, BCC모형의 규모수익가변(VRS)인 경우를 가정하고 효율성을 평가하고 검토한다.
본 연구는 자료포락분석(DEA)모형을 이용하여 농기계 임대사업의 경영효율성을 시･군 농업기술센터별로 측정하고 분석대상 및 변수선정에는 지방자치단체 시･군농업기술센터 82개소를 분석대상으로 하였으며, 변수선정에는 투입요소는 투입비용과 담당인력, 산출요소는 임대수입금으로 하여 그 결과로 효율성과 비효율성을 비교하여 개선 방안을 검토하고 농기계 임대사업의 효율적인 운영방안을 모색하고자 하였다. 농기계 임대사업을 시행하고 있는 시･군 농업기술센터의 사업 실적 자료를 이용하여 DEA 모형의 산출지향의 BCC 모형을 적용하여 효율성 수준을 평가하였고, 준거집단 및 참조횟수를 통해 벤치마킹 대상을 찾고자 하였으며, 그 결과는 다음과 같다.
대상 데이터
본 연구는 DEA모형을 이용하여 공공 지원사업인 농기계임대사업의 효율성을 측정하여 분석하기 때문에, 분석대상은 현재 농기계 임대사업을 운영하고 있는 120개 시･군 농업기술센터를 대상으로 하였다. 분석에 필요한 자료는 농기계 임대사업을 운영하고 있는 시･군 농업기술센터 농기계 담당 및 담당자들에게 사업 실적 자료를 요청하여 직접 방문 또는 우편으로 회수한 108개 시･군 농업기술센터의자료 중 분석이 불가능하거나 2011년에 사업을 시작한 시･군을 제외한 82개소의 자료를 이용하였고, 설문조사기간은 2011년 6월 1일～2011년 7월 31일까지 2회에 거쳐 실시하였다.
본 연구는 DEA모형을 이용하여 공공 지원사업인 농기계임대사업의 효율성을 측정하여 분석하기 때문에, 분석대상은 현재 농기계 임대사업을 운영하고 있는 120개 시･군 농업기술센터를 대상으로 하였다. 분석에 필요한 자료는 농기계 임대사업을 운영하고 있는 시･군 농업기술센터 농기계 담당 및 담당자들에게 사업 실적 자료를 요청하여 직접 방문 또는 우편으로 회수한 108개 시･군 농업기술센터의자료 중 분석이 불가능하거나 2011년에 사업을 시작한 시･군을 제외한 82개소의 자료를 이용하였고, 설문조사기간은 2011년 6월 1일～2011년 7월 31일까지 2회에 거쳐 실시하였다.
데이터처리
분석은 SPSS 18.0 및 EnPAS(효율성 및 생산성분석시스템) 프로그램을 이용하였다.
이론/모형
DEA모형을 이용하여 농기계 임대사업을 시행하는 시･군농업기술센터의 효율성을 아래와 같은 절차로 평가하였다.
성능/효과
투입･산출 변수의 기술통계량을 살펴보면, 각 시･군별 농업기술센터의 농기계 임대사업은 평균 약 2,303백만원 (변이계수 108.5%)의 투자비용과 평균 약 2.3명(변이계수53.2%)의 담당인력을 투자하여 39백만원(변이계수 75.3%)의 임대 수입금을 산출하는 것으로 나타났다.
CCR모형에서의 δ의 존재범위는 (L,U)=(0,∞), 즉 δ에 관한 제약을 δ≥0으로 설정하였으나 BCC모형에서는이를 보다 제한하여 (L,U)=(1,1)로 설정하여 기술효율을 계측하는 것이다.2) 이 두 가지 제약의 차이는 규모에 대한 보수에 관한 가정으로 CCR모형은 규모에 대한 보수 불변을 가정한 모형이지만 BCC모형은 규모에 대한 보수가변을 가정한 모형이다. 따라서 BCC모형의 생산가능 집합은 생산기술이 규모에 대한 보수불변, 증가, 감소하는 영역을 모두 포함할 수 있다는 가정 하에서 구축되므로 다음과 같이 나타낼 수 있다.
DEA분석 결과로 먼저 규모수익에 대한 결과를 보면 유형이 규모수익불변(CRS)인 센터가 6개(7.3%), 규모수익체감(DRS)인 센터가 43개(52.4%), 규모수익체증(IRS)인 센터가 33(40.2%)인 것으로 나타났다. 이러한 결과로 볼 때, 임대사업에 대한 투입요소 면에서 과잉투자 되어 있는 현실과 또한 투입요소에 대한 산출요소가 상대적으로 적다는 것을 반영하고 있다고 볼 수 있다.
Table 3에서는 DMU별 기술적 효율성(TE, CRS 가정), 순수 기술적 효율성(PTE, VRS 가정), 규모효율성(SE)과 규모수익 분석결과의 데이터를 제공한다. CCR모형으로 대변되는 전체기술효율은 평균 0.317(변이계수 77.9%)로 나타나 31.7%의 효율을 이루고 있음을 의미하는 반면, 68.3%의 비효율이 존재하고 있음을 의미한다. BCC모형으로 대변되는 순수기술효율은 평균 0.
3%의 비효율이 존재하고 있음을 의미한다. BCC모형으로 대변되는 순수기술효율은 평균 0.361(변이계수 75.8%)로 나타나, 36.1%의 효율을 이루고 있음을 의미하는 반면, 63.9%의 비효율이 존재하는 것을 의미한다. 또한 규모의 효율성은 평균 0.
9%의 비효율이 존재하는 것을 의미한다. 또한 규모의 효율성은 평균 0.887(변이계수 15.3%)로 나타나 이는88.7%의 효율이 존재하는 반면에 11.3%의 비효율이 남아있음을 의미하며, 이 11.3%의 비효율을 개선한다면 그 개선된 만큼의 규모의 효율성을 증가시킬 수 있다는 의미이다. 따라서 이러한 비효율이 존재하므로 이를 개선 및 조정이 이루어진다면 그 만큼의 수익증가 가능성이 있음을 알 수 있다.
효율성 값 범위에 따른 센터 수를 살펴보면 Table 4와 같다. 효율성 값이 1인 효율적인 센터는 CCR모형에서는 4개(4.9%), BCC모형에서는 8개(9.8%), 규모 효율성은 13개 (15.9%)의 센터가 효율적인 것으로 나타났다.
산출부족분 지수는 목표치(투영치)를 바탕으로 효율성 개선을 위한 산출부족분의 정도를 지수화한 것으로, 상대적으로 비효율적인 센터가 얼마나 산출 혹은 투입요소를 조정해야 효율성 값 1을 얻을 수 있는지를 확인 할 수 있는데, 본 연구에서는 산출요소인 임대 수입금이 지수만큼 개선되어야 하는 것으로 나타났다. 예를 들어 No.
첫째, 농기계 임대사업을 시행하고 있는 시･군 농업기술센터의 현재 사업 투자비 대한 산출량에서 CCR모형 68.3%, BCC모형 63.9%의 비효율성을 갖고 있는 것으로 나타났다. 임대 수입금 수준을 증가시키면 비효율성을 모형별 63.
9%의 비효율성을 갖고 있는 것으로 나타났다. 임대 수입금 수준을 증가시키면 비효율성을 모형별 63.9～68.3% 정도 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다. 또한 현재 규모의 비효율이 개선되고 있는 상황에서 사업 투자비와 담당인원 등의 투입요소의 규모를 감소시킨다면 효율성을 11.
3% 정도 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다. 또한 현재 규모의 비효율이 개선되고 있는 상황에서 사업 투자비와 담당인원 등의 투입요소의 규모를 감소시킨다면 효율성을 11.3%정도 증가시킬 수 있는 것으로 나타났다.
셋째, 농기계 임대사업 시행 농업기술센터 중 규모수익불변(CRS)인 센터가 6개(7.3%), 규모수익체감(DRS)인 센터가 43개(52.4%), 규모수익체증(IRS)인 센터가 33(40.2%) 인 것으로 나타났다. 이러한 결과로 볼 때, 임대사업이 가지는 공공사업이라는 성격과 투입요소 면에서 상대적으로 과잉투자 되어 있는 현실과 투입요소에 대한 산출요소가 상대적으로 적다는 것을 반영하고 있다고 볼 수 있다.
넷째, 농기계 임대사업을 효율적으로 운영하고 있다고 분석된 농업기술센터 가운데 참조횟수 순으로 DMU-70(71회), DMU-54(24회), DMU-29(22회), DMU-5(15회), DMU22(15회), DMU-2(14회), DMU-61(2회) 농업기술센터가 준거집단 투입요소 및 산출요소의 조합에 있어서 비효율적인 기관들이 벤치마킹의 대상으로 삼아야 할 센터들이라는 결과를 얻을 수 있었다.
8개소를 설치하였으며, 사업비로 1,679억원이 지원되었다. 지속적인 임대사업의 추진과 투자로 인하여 임대사업 기종의 연간 작업일수는 대당 평균 7일로 일반 농기계 작업일수 1.5일 대비 4.7배의 이용률을 기록하고 있고, 농가의 농기계 구입비용도 2,429억원을 절감하는 효과가 있어 농업인들이 정부의 농업분야 지원사업 중 가장 인기 있는 사업의 하나로 자리매김하게 되었다.
후속연구
하지만 시･군 농업기술센터를 중심으로 운영되고 있는 농기계 임대사업은 임대기종 구입 및 수리, 노후화에 따른 대체구입 예산, 구조적인 적자운영, 임대료의 적정수준, 담당인력 부족 및 처우개선, 농기계 안전사고 등 사업의 추진과 관리･운영에 따른 문제점이 노출되고 있어, 내용연한 종료 후 대체 농기계 구입을 위한 재투자 예산 확보가 어려운 자자체 시･군 농업기술센터에서는 향후 사업의 지속이 우려되고 있는 실정이다. 따라서 농기계 임대사업의 지속적인 운영을 위해 효율성을 분석하고 벤치마킹 할 수 있는 대상을 선정하여 향후 사업의 안정화와 효과를 극대화 시킬 수 있는 방안에 대한 기초 연구가 필요하다.
DRS인 센터는 투입요소 증가에 대해 산출물의 증가비율이 많이 작으므로 투입요소의 감소에 노력을 기하는 것이 전체기술효율을 높일 수 있고 규모의 비효율성을 개선하기 위한 방안이 될 수 있다. 또한 규모의 비효율성을 개선하기 위해서는 산출물의 규모축소 및 통제에 노력할 필요가 있음을 의미하며, 이는 일정량의 산출물 감소가 더 큰 비율의 투입물 감소로 이루어 질 수 있기 때문이지만, 현실적으로 임대사업 실시와 관련하여 센터에서 선택하기에는 한계가 있을 것으로 판단된다.
둘째, 농기계 임대사업 시행 농업기술센터의 운영효율성에 규모효율성 보다 기술효율성이 미치는 영향이 더 크기 때문에 운영개선을 위해서는 단순히 임대 수입금의 규모 확대만을 목적으로 할 것이 아니라, 과잉 투자된 지원 사업비 및 예산과 담당인력의 조정 등 기술효율성 개선을 위한 노력도 같이 이루어져야 할 것이다.
본 연구의 한계로는 투입 및 산출 요소 선정에서 분석을위해 제한된 자료를 이용하였고, 설문 또는 방문 조사를통한 자료를 이용하다 보니 정확한 응답이 이루어지지 않은 지역은 조사에서 제외되어 농기계 임대사업을 시행하고있는 전체 농업기술센터에 대한 분석이 이루어지지 않았다는 것이다. 국비 지원 사업으로 시작된 2003년 이전 부터 지자체 또는 센터별로 이미 사업을 시작했거나 농기계 임대 은행 사업도 포함되어 있는 곳이 있기 때문에 지자체 또는 센터별로 투자비의 차이가 큰 경우와 이러한 부분을 구분하여 분석하지 않은 한계가 있다.
국비 지원 사업으로 시작된 2003년 이전 부터 지자체 또는 센터별로 이미 사업을 시작했거나 농기계 임대 은행 사업도 포함되어 있는 곳이 있기 때문에 지자체 또는 센터별로 투자비의 차이가 큰 경우와 이러한 부분을 구분하여 분석하지 않은 한계가 있다. 또한 2010년 또는 2011년에 사업을 시작한 지자체 농업기술센터의 경우 사업에 대한 투자는 이루어졌지만 아직 시행되지 않거나 준비중인 관계로 분석에서 제외되는 경우도 있었기 때문에 향후 연구에서는 투입 및 산출요소 선정에 있어서 보다 객관적이고 정확한 자료를 이용한다면 농기계 임대사업에 대한 운영효율성의 종합적이고 과학적인 분석 이루어질 것으로 기대된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
DEA모형은 어떻게 구분되는가?
DEA모형은 크게 CCR(Charnes, Cooper and Rhodes, 1978)모형과 BCC(Banker, and Charnes and Cooper, 1984)모형으로 분류할 수 있으며 투입요소에 초점을 두는가, 산출물에 초점을 두는가에 대하여 투입지향(input oriented)과 산출지향(output oriented)으로 구별된다.
농기계 임대사업이란?
농기계 임대사업은 농촌인구 감소와 고령화로 인한 일손 부족을 해결하고 농기계로 인한 농가부채를 경감하기 위해 연간 농작업 이용일수가 적은 다양한 종류의 농기계를 지역의 농업인에게 소유비용 부담 없이 이용할 수 있도록 지원하는 사업으로 밭농사용 농기계를 비교적 낮은 임대료로 1～3일간 단기임대 하는 것을 말한다. 2003년 5개소를 시작으로 2011년까지 120개 지자체 시･군농업기술센터에 220개소가 지원되어 시･군당 평균 1.
농기계 임대사업은 언제부터 시행되었는가?
농기계 임대사업은 농촌인구 감소와 고령화로 인한 일손 부족을 해결하고 농기계로 인한 농가부채를 경감하기 위해 연간 농작업 이용일수가 적은 다양한 종류의 농기계를 지역의 농업인에게 소유비용 부담 없이 이용할 수 있도록 지원하는 사업으로 밭농사용 농기계를 비교적 낮은 임대료로 1～3일간 단기임대 하는 것을 말한다. 2003년 5개소를 시작으로 2011년까지 120개 지자체 시･군농업기술센터에 220개소가 지원되어 시･군당 평균 1.8개소를 설치하였으며, 사업비로 1,679억원이 지원되었다.
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