[논문]SFA를 이용한 전복 양식업의 지역별 효율성분석에 관한 연구 - 완도지역을 중심으로 -

김혜성; 송정헌

doi:10.12939/fba.2012.43.2.067

문제 정의

본 연구에서는 완도지역에서의 양식경영실태조사를 통하여 생산에서 발생되는 기술적 효율성을 추정하고, 이러한 기술적 효율성에 영향을 주는 요인을 규명함으로써 개별 경영체 간의 경영격차를 설명하고자 하였으며, 이러한 기술적 효율성을 지역별로 비교해 봄으로써 완도지역 해상가두리 전복양식업의 생산효율성 향상방안을 제시하고자 한다. 또한, 국제 원자재 가격변화 등으로 인한 양식원가의 지속적인 상승과 외국과의 자유무역협정 체결로 국제적 경쟁 심화가 예상되는 가운데, 본 연구를 통해 현재의 경영상태를 진단함으로써 단기적으로는 경영체 효율화를 위한 기준을 검토하고, 장기적으로는 이러한 외적 환경 변화에 향후 능동적으로 대처하여 지금까지의 급성장에서 안정적인 산업적 기반을 마련할 수 있는 기회를 마련하고자 하였다.
본 연구에서는 완도 내 노화읍, 보길면, 완도읍에서의 양식경영실태조사를 바탕으로 SFA 기법을 적용하여 생산에서 발생되는 생산효율성과 그 결정요인을 추정하고, 추정된 기술적 효율성을 지역별로 비교해 보고자 하였다. 현재 산업적으로 대대적인 전복생산이 이루어지는 완도군에서는 생산의 양적 증대와 함께 해상가두리 전복양식 면허건수와 면적 또한, 꾸준히 증가하고 있는 실정이다.
본 연구에서는 완도지역에서의 양식경영실태조사를 통하여 생산에서 발생되는 기술적 효율성을 추정하고, 이러한 기술적 효율성에 영향을 주는 요인을 규명함으로써 개별 경영체 간의 경영격차를 설명하고자 하였으며, 이러한 기술적 효율성을 지역별로 비교해 봄으로써 완도지역 해상가두리 전복양식업의 생산효율성 향상방안을 제시하고자 한다. 또한, 국제 원자재 가격변화 등으로 인한 양식원가의 지속적인 상승과 외국과의 자유무역협정 체결로 국제적 경쟁 심화가 예상되는 가운데, 본 연구를 통해 현재의 경영상태를 진단함으로써 단기적으로는 경영체 효율화를 위한 기준을 검토하고, 장기적으로는 이러한 외적 환경 변화에 향후 능동적으로 대처하여 지금까지의 급성장에서 안정적인 산업적 기반을 마련할 수 있는 기회를 마련하고자 하였다.
실증분석에서는 앞서 설명한 변수들을 통해 개별 경영체의 기술적 효율성과 그 결정요인을 분석하고, 측정된 기술적 효율성을 지역별로 비교함에 따라 지역별 생산효율성의 차이가 실제 하는지를 검증해 보고자 하였다. 먼저 SFA 기법을 적용하기 위해 아래 식 (4)와 같이 생산함수의 형태를 Cobb-Douglas 생산함수로 가정하였다.

가설 설정

그러나 다수투입·다수산출 상황을 고려하는 것이 어렵고, 생산함수의 형태와 비효율성의 분포를 미리 가정해야만 한다.
실증분석에서는 앞서 설명한 변수들을 통해 개별 경영체의 기술적 효율성과 그 결정요인을 분석하고, 측정된 기술적 효율성을 지역별로 비교함에 따라 지역별 생산효율성의 차이가 실제 하는지를 검증해 보고자 하였다. 먼저 SFA 기법을 적용하기 위해 아래 식 (4)와 같이 생산함수의 형태를 Cobb-Douglas 생산함수로 가정하였다. 여기서, Q_i는 산출변수인 생산량, s cale_i, stock_i, labor_i는 투입변수로서 각각 생산규모(칸수), 치패 입식량, 노동인원을 나타내며, v_i와 u_i는 확률오차항과 비효율과 관련된 확률변수를 의미한다.
식 (4)의 생산함수 추정에는 최우추정법(maximum likelihood method, MLM)을 사용하였으며, 비효율성의 분포는 확률오차항 vi의 평균값이 0, 분산이 #인 정규분포 N(0, #)를 따르며, 비효율성 변수 ui는 평균값이 0, 분산이 #인 정규분포를 따르는 확률변수의 절대값인 반정규 분포 | N(0, #) |를 따르는 반정규모델(half-normal model)을 가정하였다(Aigner, Lovell, and Schmidt, 1977).
실증 분석에는 반정규분포(half-normal distribution)를 따르는 Cobb-Douglas 생산함수를 가정하여 기술적 효율성을 추정하였다. 이 때 2단계 추정과정에서의 bias를 해소하기 위해, 1단계 생산함수 추정값에는 자연로그를 취해 실제 값을 재계산하였고, 2단계에서는 상한값과 하한 값을 지정하는 Tobit 회귀분석을 적용하였다.

제안 방법

또한 기술적 효율성 결정변수로는 종사기간, 시설방법(3열, 4열), 판매까지 사육기간, 연간 먹이공급량을 고려하였다. 기술통계량을 살펴보면 종사기간은 평균 8.
최초 양식 개시 시기가 다른 지역별로 어장 환경에 따른 생산성의 차이를 알아보고자 조사지역을 선정함에 있어 완도 내에서도 선발주자가 되는 부속섬 중 노화도와 보길도, 후발주자가 되는 본섬 완도를 대상지역으로 선정하게 되었다. 또한 비교적 동일한 조건하에서 개별 경영체의 경영방식은 경영성과에 어떻게 반영되는지를 알아보기 위해 다양한 규모의 경영체를 조사대상으로 포함하고자 한 지역 내에서도 2개 이상의 어촌계를 방문하여 조사를 실시하였다. 조사는 현지에서 2012년 1월부터 3개월 간 실시되었으며, 응답은 질문자에 의한 면접조사법을 통해 일대일로 이루어졌다.
서주남(2009)은 부산 기장지역 미역, 다시마 양식장의 경영자료를 바탕으로 DEA 기법을 이용하여 생산규모별 비교분석을 통해 해조류 생산의 적정규모를 추정하고자 하였다. 또한 양식경영효율화 방안을 검토하기 위해 측정된 어장규모별 효율성을 수익성, 어 장단위당 생산성, 노동생산성과 연계하여 설명하였다. 강효군(2011)은 광어양식업의 경영실태를 파악하고 DEA 기법을 이용하여 생산효율성을 분석함으로써 효율적 생산을 위한 적정 양식 수준을 도출하고자 하였다.
이러한 2단계 절차에서 발생하는 편의(bias) 문제에 대한 방안으로 최우추정을 통해 Z와 기술적 효율성 사이 관계가 처음부터 적용되는 1단계 절차 모델이 제안되었다(Wang and Schmidt, 2002). 본 연구에서는 2단계 분석의 편의(bias)를 해소하기 위해 첫 번째 단계에서 추정된 확률적 프론티어 생산함수의 추정결과값에 자연로그를 취해 실제값을 다시 계산하였고, 두 번째 단계의 회귀분석에서 Tobit 모형을 적용하여 상한값을 1, 하한값을 0으로 지정하여 분석하였다. 또한 1단계 절차로도 분석하여 비교한 결과 같은 추정치를 확인할 수 있었기 때문에 실증분석 결과는 2단계 절차를 통해 설명하고자 한다.
전복은 다년산으로서 출하시기가 따로 정해져 있지 않으며, 같은 가두리에서 나온 생산물이라도 체장이 제각각 다르기 때문에 비슷한 생산량에서도 체장에 따라 가격차이가 생기는 점을 고려하여 연간 생산량을 산출변수로 하였다. 투입변수로는 생산면적(칸수), 치패 입식량, 노동 인원의 3가지로 선정하여 분석하였다.
또한 비교적 동일한 조건하에서 개별 경영체의 경영방식은 경영성과에 어떻게 반영되는지를 알아보기 위해 다양한 규모의 경영체를 조사대상으로 포함하고자 한 지역 내에서도 2개 이상의 어촌계를 방문하여 조사를 실시하였다. 조사는 현지에서 2012년 1월부터 3개월 간 실시되었으며, 응답은 질문자에 의한 면접조사법을 통해 일대일로 이루어졌다.
전복은 다년산으로서 출하시기가 따로 정해져 있지 않으며, 같은 가두리에서 나온 생산물이라도 체장이 제각각 다르기 때문에 비슷한 생산량에서도 체장에 따라 가격차이가 생기는 점을 고려하여 연간 생산량을 산출변수로 하였다. 투입변수로는 생산면적(칸수), 치패 입식량, 노동 인원의 3가지로 선정하여 분석하였다. 생산량은 평균 6,621.

대상 데이터

본 연구의 생산효율성 분석에는 완도 내세지역(노화읍, 보길면, 완도읍) 28개 경영체를 대상으로 직접 조사하여 수집된 2011년도 전복양식 경영실태 자료가 이용되었다. 먼저 확률적 프론티어 생산함수의 추정을 위한 변수는 다음과 같이 구성하였다.
수집한 설문지는 총 28건이며, 노화읍 10건(5개 어촌계), 보길면 8건(4개 어촌계), 완도읍 10건(2개 어촌계)에서 응답되었다. 지역별 평균 종사기간은 노화읍이 가장 높은 9.
박영병 외(2007)는 전복 양식의 표준양식원가를 추정하고, 수익성과 경제성 및 민감도를 분석하였다. 조사대상은 육상 수조식 양식장과, 해상가두리식 양식장을 모두 포함하였고, 완도, 해남, 진도, 여수, 흑산도, 동해안, 제주에 걸쳐 전국 85개 양식장의 자료가 이용되었다. 분석 결과, 거의 모든 지역 모든 규모에서 현재의 가격에서는 경제성이 없으며, 규모에 따른 비용의 감소는 있지만 수익의 증가는 판단할 수 없었다.
최초 양식 개시 시기가 다른 지역별로 어장 환경에 따른 생산성의 차이를 알아보고자 조사지역을 선정함에 있어 완도 내에서도 선발주자가 되는 부속섬 중 노화도와 보길도, 후발주자가 되는 본섬 완도를 대상지역으로 선정하게 되었다. 또한 비교적 동일한 조건하에서 개별 경영체의 경영방식은 경영성과에 어떻게 반영되는지를 알아보기 위해 다양한 규모의 경영체를 조사대상으로 포함하고자 한 지역 내에서도 2개 이상의 어촌계를 방문하여 조사를 실시하였다.

데이터처리

실증 분석에는 반정규분포(half-normal distribution)를 따르는 Cobb-Douglas 생산함수를 가정하여 기술적 효율성을 추정하였다. 이 때 2단계 추정과정에서의 bias를 해소하기 위해, 1단계 생산함수 추정값에는 자연로그를 취해 실제 값을 재계산하였고, 2단계에서는 상한값과 하한 값을 지정하는 Tobit 회귀분석을 적용하였다. 1단계 전복 생산량을 통해 생산효율성을 추정한 결과, 생산규모(가두리 칸수) 변수가 1% 수준에서 유의한 것으로 나타났다.

성능/효과

이 때 2단계 추정과정에서의 bias를 해소하기 위해, 1단계 생산함수 추정값에는 자연로그를 취해 실제 값을 재계산하였고, 2단계에서는 상한값과 하한 값을 지정하는 Tobit 회귀분석을 적용하였다. 1단계 전복 생산량을 통해 생산효율성을 추정한 결과, 생산규모(가두리 칸수) 변수가 1% 수준에서 유의한 것으로 나타났다. 다음 2단계에서 Tobit 모형을 이용하여 기술적 효율성 결정변수를 분석한 결과 시설방법 변수가 1% 수준에서 유의한 것으로 나타났다.
천해양식 생산량 가운데 전복생산량은 2000년 20톤에서 2011년 6,779톤으로 지난 10여 년간 생산량의 비약적인 발전을 이루었다. 2011년을 기준으로 전복은 패류양식 생산량에서 1.7%, 생산금액에서 약 42.9%의 비중을 차지하였으며, 천해양식 총생산금액에서는 두 번째로 비중이 높은 13.4%로서 조피볼락, 김류, 굴류를 능가하게 되었다.
다음 2단계에서 Tobit 모형을 이용하여 기술적 효율성 결정변수를 분석한 결과 시설방법 변수가 1% 수준에서 유의한 것으로 나타났다. SFA 기법에 의한 완도 지역 전복 양식 경영체의 전체 평균 기술적 효율성은 0.90으로 전체 28개 경영체 중 46.4%인 13개 경영체가 완전 효율적인 생산을 영위하는 것으로 분석되어 평균 10%의 기술적 비효율성을 개선하면 생산량 증대의 가능성이 매우 높다고 할 수 있다. 기술적 효율성을 지역별로 살펴보면 보길면 0.
보유 현황을 살펴보면 보길면이 355줄로 가장 높게 나타났으며, 다음 노화읍 272줄 완도읍 258줄 순으로 나타났다. 〈그림 1〉과 같이 평균 규모와 먹이줄 개수를 비교해 보면 규모가 클수록 먹이줄 개수가 줄어드는 형태를 보였다.
4%인 13개 경영체가 완전 효율적인 생산을 영위하는 것으로 분석되어 평균 10%의 기술적 비효율성을 개선하면 생산량 증대의 가능성이 매우 높다고 할 수 있다. 기술적 효율성을 지역별로 살펴보면 보길면 0.92, 노화읍 0.89, 완도읍 0.88 순으로 미미한 차이를 보였다. 이를 통해 지역별 기술적 효율성의 ANOVA 분석을 실시한 결과 검증결과가 통계적으로 유의한 수준에 미치지 못했다.
1단계 전복 생산량을 통해 생산효율성을 추정한 결과, 생산규모(가두리 칸수) 변수가 1% 수준에서 유의한 것으로 나타났다. 다음 2단계에서 Tobit 모형을 이용하여 기술적 효율성 결정변수를 분석한 결과 시설방법 변수가 1% 수준에서 유의한 것으로 나타났다. SFA 기법에 의한 완도 지역 전복 양식 경영체의 전체 평균 기술적 효율성은 0.
다음 절차로, Tobit 회귀모형을 이용해 기술적 효율성의 결정변수를 분석한 결과, 4가지 변수 중에서 시설방법 변수만 1% 수준에서 유의한 것으로 나타났다. 추정계수는 0.
먼저 양식경영실태조사 결과를 통해 경영상태를 살펴본 결과, 지역별 평균 생산금액은 완도읍이 가장 높은 37,900만원, 노화읍이 22,365만원, 보길면이 20,250만원 순으로 나타났으며, 평균 비용 역시 완도읍이 가장 높은 27,046만원, 보길면이 13,967만원, 노화읍이 11,177만원 순이다 .
이러한 사실을 바탕으로 완도 내에서 해상가두리 전복양식 개시가 가장 빠른 만큼 어장환경 저하에 따른 생산량 감소를 지금까지의 양식경험과 최소한의 시설비용으로 유지하고 있는 것으로 해석된다. 보길면의 경우 양식 개시 시기가 완도읍과 노화읍 사이이며, 평균 생산량과 생산금액, 순이익이 역시 완도읍과 노화읍 사이이지만 기술적 효율성은 가장 높은 0.92를 나타냈다. 다년간의 양식으로 어장 환경은 노화읍과 마찬가지로 저하되고 있지만, 여전히 많은 기대를 가지고 양식시설과 생산에 투자함으로써 생산량을 유지하고 있는 것으로 볼 수 있다.
조사대상은 육상 수조식 양식장과, 해상가두리식 양식장을 모두 포함하였고, 완도, 해남, 진도, 여수, 흑산도, 동해안, 제주에 걸쳐 전국 85개 양식장의 자료가 이용되었다. 분석 결과, 거의 모든 지역 모든 규모에서 현재의 가격에서는 경제성이 없으며, 규모에 따른 비용의 감소는 있지만 수익의 증가는 판단할 수 없었다.
90으로 추정되었고, 이는 곧 10%의 기술적 비효율성이 존재한다는 것을 의미한다. 분포를 살펴보면, 최소 0.53에서 최대 1.00까지 구간에 위치하며 완전 효율적으로 나타난 경영체수는 13개로서 전체의 46.4%로 분석되었다.
투입변수로는 생산면적(칸수), 치패 입식량, 노동 인원의 3가지로 선정하여 분석하였다. 생산량은 평균 6,621.4kg, 표준편차 3,463.8kg, 경영체별로 900kg부터 14,000kg까지 분포하고 있으며, 경영 방식에 따라 경영체별로 생산량의 편차가 다소 큰 것으로 나타났다. 투입변수에서 생산면적은 평균 401.
완도 내 노화읍, 보길면, 완도읍에서의 양식경영실태조사 결과를 정리하면 완도읍은 평균 생산량과 생산금액이 노화읍, 보길면에 비해 높지만 평균 비용 역시 두 지역에 비해 높음으로써 순이익은 가장 낮은 형태를 보이고 있으며, 기술적 효율성 역시 가장 낮은 0.88을 나타났다. 이는 두 지역에 비해 상대적으로 양식 개시 시기가 늦은 완도읍에서 가능성을 가지고 적극적으로 전복양식에 투자하여 육성하고 있는 것으로 보여진다.
완도지역 전복양식의 기술적 효율성은 평균 0.90으로 약 10%의 기술적 비효율성을 극복한다면 생산량을 더욱 증대시킬 수 있으며, 또한 시설방법에 있어 3열보다 4열로 시설할 경우 생산량을 더욱 증대시킬 수 있는 것으로 분석되었다. 하지만 전체 전복 생산량이 어느 정도 안정기에 들어선 지금은 향후 세 지역 모두 단기적인 생산량 증대에 집중할 것이 아니라, 어장정화를 위한 노력으로서 어장청소나 어장이동, 휴식기간 등을 취하고자 하는 적극적인 자생노력이 필요한 시점이 될 것이다.
완도지역 전복양식 경영체를 대상으로 SFA 기법을 통해 생산함수를 추정한 결과는 다음〈표 4〉와 같다. 전복 생산량을 통해 생산효율성을 추정한 결과 생산규모(가두리 칸수) 변수만이 1% 수준에서 유의성이 있는 것으로 분석되었다. 추정계수와 생산탄력성을 비교해보면, 생산규모의 추정계수는 0.
전복 생산량을 통해 생산효율성을 추정한 결과 생산규모(가두리 칸수) 변수만이 1% 수준에서 유의성이 있는 것으로 분석되었다. 추정계수와 생산탄력성을 비교해보면, 생산규모의 추정계수는 0.871이며, 1% 수준에서 통계적으로 유의하다는 것은 생산규모를 1% 증가시키면 전복생산량이 0.871% 증가한다는 것을 의미한다.
통계수준에 있어 유의수준을 5%로 설정했을 때, 생산함수에서 확률오차항 중 확률 오차분포의 표준편차 σ2에 대한 비효율성 분포의 표준편차 σ2의 비율인 γ값이 5% 내에서 유의적인 것으로 나타났으며, 비효율성 u의 표준편차인 σu의 값도 0이 아님으로써 유의한 것으로 나타나, 비효율성 변수에 대한 가정이 적절한 것으로 검증되었다.
완도지역 전복 생산량에 대한 기술적 효율성 추정결과는〈표 5〉와 같이 분포한다. 평균 기술적 효율성은 0.90으로 추정되었고, 이는 곧 10%의 기술적 비효율성이 존재한다는 것을 의미한다. 분포를 살펴보면, 최소 0.
김태용 외(2006)는 하의도 Y전복양식장 경영실태를 사례로 수익성을 검토하여 완도의 유사규모업체 5곳의 평균치와 비교분석하였다. 하의도의 경우, 타 지역에 비해 양식시설과 면적에 있어 협소하지만 전반적인 재무상태가 안전하고 양호한 것으로 나타났다. 박영병 외(2007)는 전복 양식의 표준양식원가를 추정하고, 수익성과 경제성 및 민감도를 분석하였다.

후속연구

본 연구에서는 데이터 수집의 한계로 인한 표본 부족으로 통계적으로 유의미한 결과를 다양하게 도출해 내지 못했으며, 횡단면 자료만을 사용하였기 때문에 시간의 흐름에 따른 경영실태의 추세를 반영하지 못하였다. 또한 현장을 통한 양식경영실태 조사에서 지역별 어장환경에 대한 정보(어장 년수, 어장환경 등)를 수집하여 생산효율성 분석에 포함하고자 하였으나 관련 통계자료의 미비로 어장환경에 대한 변수를 포함하지 못한 것이 한계점으로 남는다.
본 연구에서는 데이터 수집의 한계로 인한 표본 부족으로 통계적으로 유의미한 결과를 다양하게 도출해 내지 못했으며, 횡단면 자료만을 사용하였기 때문에 시간의 흐름에 따른 경영실태의 추세를 반영하지 못하였다. 또한 현장을 통한 양식경영실태 조사에서 지역별 어장환경에 대한 정보(어장 년수, 어장환경 등)를 수집하여 생산효율성 분석에 포함하고자 하였으나 관련 통계자료의 미비로 어장환경에 대한 변수를 포함하지 못한 것이 한계점으로 남는다.
90으로 약 10%의 기술적 비효율성을 극복한다면 생산량을 더욱 증대시킬 수 있으며, 또한 시설방법에 있어 3열보다 4열로 시설할 경우 생산량을 더욱 증대시킬 수 있는 것으로 분석되었다. 하지만 전체 전복 생산량이 어느 정도 안정기에 들어선 지금은 향후 세 지역 모두 단기적인 생산량 증대에 집중할 것이 아니라, 어장정화를 위한 노력으로서 어장청소나 어장이동, 휴식기간 등을 취하고자 하는 적극적인 자생노력이 필요한 시점이 될 것이다.

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	SFA 기법의 장점은?	이러한 연구는 Aigner, Lovell, and Schmidt(1977), Meeusen and van den Broeck(1977) 등에 의해서 확률적 프론티어 접근법(stochastic frontier approach, SFA)으로 발전하여, 이후 Jondrow, Lovell, Materov, and Schmidt(1982)의 연구에 의해 개별경영체적 수준에서 효율성 측정이 가능하게 되었다. 모수적 방법인 SFA 기법은 효율성 측정에서 확률오차의 영향을 명시적으로 고려함으로써 모형에 이용된 투입변수들의 통계적 검증이 가능하며, 확률오차와 비효율성이 구분되어 측정되는 장점이 있다. 그러나 다수투입·다수산출 상황을 고려하는 것이 어렵고, 생산함수의 형태와 비효율성의 분포를 미리 가정해야만 한다.
	DEA 기법이란?	Charnes, Cooper, and Rhodes(1978)는 Farrell의 연 구 결 과 를 바 탕 으 로 자 료 포 락 분 석 (data envelopment analysis, DEA)이라고 하는 효율성 측정을 위한 비모수적 방법을 제시하였다. DEA 기법은 선형계획법 모형(linear programming model)의 형태를 갖는 경영과학기법으로써 경영체의 효율성 측정뿐만 아니라 비효율성의 원인 및 효율성 개선의 목표수준 설정을 위한 방법으로써 다양하게 이용되고 있다. DEA 기법은 다수투입·다수산출 상황을 모형에서 명시적으로 고려할 수 있는 장점이 있으나 확률오차의 영향을 고려하지 않는 확정적모형(deterministic model)으로서 측정상의 오차 등을 모두 비효율성으로 간주하여 비효율성이 과장될 수 있다는 것이 단점으로 지적된다.
	SFA 기법을 이용한 전복 양식업의 지역별 효율성 분석 연구의 한계점은?	본 연구에서는 데이터 수집의 한계로 인한 표본 부족으로 통계적으로 유의미한 결과를 다양하게 도출해 내지 못했으며, 횡단면 자료만을 사용하였기 때문에 시간의 흐름에 따른 경영실태의 추세를 반영하지 못하였다. 또한 현장을 통한 양식경영실태 조사에서 지역별 어장환경에 대한 정보(어장 년수, 어장환경 등)를 수집하여 생산효율성 분석에 포함하고자 하였으나 관련 통계자료의 미비로 어장환경에 대한 변수를 포함하지 못한 것이 한계점으로 남는다.

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