본 연구는 장미농가의 생산효율성을 측정하고, 경영의 비효율성에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위한 연구이다. SFA(Stochastic Frontier Analysis) 기법과 DEA(Data Envelopment Analysis) 기법을 사용하여 생산효율성을 측정하였으며, 효율성에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위하여 Tobit 회귀 분석을 실시하였다. 먼저, SFA 방법을 통한 생산효율성은 88.4%으로 측정되었으며, DEA 방법에서 불변규모수익(CRS) 모형과 변동수익규모(VRS) 모형을 통해서는 생산효율성이 각각 78.5%와 85.2%로 측정되었다. 특히 두 가지 방법의 생산효율성 측정결과는 각 경영체의 효율성 순위를 동일하게 설명하고 있어 상호보완적이다. 다음으로 Tobit 분석 결과, 투입한 6개의 변수가 모두 효율성에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 종묘비와 제재료비는 (+) 부호를 나타냄과 동시에 회귀계수가 가장 크게 나타나 효율성에 미치는 영향력이 가장 큰 경영 항목으로 분석되었다. 이러한 결과는 장미농가는 종묘비와 제재료비의 투입을 증대시켜 더욱 높은 소득을 창출하는 방식으로 경영 효율성을 증대시켜야 함을 시사한다.
본 연구는 장미농가의 생산효율성을 측정하고, 경영의 비효율성에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위한 연구이다. SFA(Stochastic Frontier Analysis) 기법과 DEA(Data Envelopment Analysis) 기법을 사용하여 생산효율성을 측정하였으며, 효율성에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위하여 Tobit 회귀 분석을 실시하였다. 먼저, SFA 방법을 통한 생산효율성은 88.4%으로 측정되었으며, DEA 방법에서 불변규모수익(CRS) 모형과 변동수익규모(VRS) 모형을 통해서는 생산효율성이 각각 78.5%와 85.2%로 측정되었다. 특히 두 가지 방법의 생산효율성 측정결과는 각 경영체의 효율성 순위를 동일하게 설명하고 있어 상호보완적이다. 다음으로 Tobit 분석 결과, 투입한 6개의 변수가 모두 효율성에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 종묘비와 제재료비는 (+) 부호를 나타냄과 동시에 회귀계수가 가장 크게 나타나 효율성에 미치는 영향력이 가장 큰 경영 항목으로 분석되었다. 이러한 결과는 장미농가는 종묘비와 제재료비의 투입을 증대시켜 더욱 높은 소득을 창출하는 방식으로 경영 효율성을 증대시켜야 함을 시사한다.
The purpose of this study is to examine the production efficiency of Rose farm and to explain the factors of the inefficiency. To analysis the production efficiency, SFA(Stochastic Frontier Analysis) and DEA(Data Envelopment Analysis) methods are measured, and then, Tobit regression model is used to...
The purpose of this study is to examine the production efficiency of Rose farm and to explain the factors of the inefficiency. To analysis the production efficiency, SFA(Stochastic Frontier Analysis) and DEA(Data Envelopment Analysis) methods are measured, and then, Tobit regression model is used to analysis the influential factors on the production efficiency. As a result, first, the production efficiency by SFA is 88.4%, and by DEA, results are 78.5% and 85.2% in the CRS and VRS model, respectively. In particular, the production efficiency of the measurement results of the two methods are complementary, it is described in the same order of efficiency of each management body. Second, the results of tobit model shows that 6 input-factors are significant, and seed/nursery and material costs, which have the largest regression coefficient value and positive effect on production efficiency, are the most influential factors. Therefore, the results of this study indicates Rose farm can enhance their management efficiency by increasing amount of the seed/nursery and material costs.
The purpose of this study is to examine the production efficiency of Rose farm and to explain the factors of the inefficiency. To analysis the production efficiency, SFA(Stochastic Frontier Analysis) and DEA(Data Envelopment Analysis) methods are measured, and then, Tobit regression model is used to analysis the influential factors on the production efficiency. As a result, first, the production efficiency by SFA is 88.4%, and by DEA, results are 78.5% and 85.2% in the CRS and VRS model, respectively. In particular, the production efficiency of the measurement results of the two methods are complementary, it is described in the same order of efficiency of each management body. Second, the results of tobit model shows that 6 input-factors are significant, and seed/nursery and material costs, which have the largest regression coefficient value and positive effect on production efficiency, are the most influential factors. Therefore, the results of this study indicates Rose farm can enhance their management efficiency by increasing amount of the seed/nursery and material costs.
향후 장미산업의 도약을 위해서 현재 장미농가의 경영분석과 개선방안 제시가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 현재농가의 경영분석 측면에서의 생산효율성을 측정하여보고 효율성을 높이기 위한 방안에 대하여 시사점을 찾아보았다.
제안 방법
본 연구에서는 경영개선을 위하여 농가의 경영정보를 통해 효율성을 측정하고 비효율이 발생하는 부분을 확인하고 개선방안을 탐색하고자 한다. 측정도구인 SFA 및 DEA기법을 활용하여 효율성의 특성 및 차이를 확인하고 경영비의 주요 항목들이 효율성에 미치는 영향을 분석하였다.
대상 데이터
효율성 분석을 위하여 농촌진흥청 농산물소득분석자료집의 2013년도 조사원 자료를 활용하였다. 원자료에는 전국에서 표본으로 선정된 총 57개 농가(경기도 12개농가, 충청북도, 충청남도, 전라북도, 전라남도, 경상남도 각각 9개 농가)에 대한 조사 결과가 포함되어 있으며, 본 연구에서는 분석에 필요한 자료가 누락된 농가를 제외하여 49농가의 자료를 활용하였다. 현재 장미는 시설하우스에서 재배되기 때문에 노지채소와 달리 지역에 따른 외부환경의 차이보다 시설과 설비의 완성도에 경영상 대부분의 영향을 받기 때문에 지역적 분석의 의의는 적다고 할 수 있다.
데이터처리
장미농가의 효율성을 추정하기 위한 SFA방법을 적용하기 위해 최우추정법(maximum likehood)을 통해 콥더글라스(Cobb-Douglas) 생산함수를 추정하였다. R프로그램을 통하여 결과를 산출하였으며, 생산함수를 통하여 추정한 결과 변수는 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 그 결과는 Table 8과 같다.
성능/효과
4%로 산출되었다. DEA 기법에 의한 장미농가의 평균 생산효율성은 불변규모수익(CRS) 가정 하에서 78.5%, 변동수익규모(VRS)하에서는 85.2%로 추정되었다. SFA 기법에 의한 효율성 추정치가 DEA 기법에 의한 추정치보다 높게 나타났는데 모수적 추정방법의 이론상 특징이 반영된 결과이다.
효율성 분석결과 SFA 기법에 의한 장미농가의 평균생산효율성은 평균 88.4%로 산출되었다. DEA 기법에 의한 장미농가의 평균 생산효율성은 불변규모수익(CRS) 가정 하에서 78.
효율성이 낮은 경우의 원인을 분석해보기 위해 Tobit 분석결과 투입변수로 사용된 6개의 요소가 모두 효율성에 영향을 미치는 것으로 나타났는데 광열동력비, 종묘비, 제재료비를 늘리는 것이 효율성을 높이고 무기질비료비 및 유동자본비는 감소시키는 것이 효율성을 높이는데 도움이 되는 것으로 나타났다. 또한 광열동력비보다는 종묘비 및 제재료비가 효율성의 변화에 미치는 영향이 큰 것으로 나타났다.
후속연구
다년간 패널자료가 확보된다면 농가의 효율성 변화분석을 통해 본 연구를 보완하고 경영 개선을 위한 방안을 마련하는데 도움이 될 것이다. 또한 생산 투입요소 외에 가격 및 소비 등 소득에 영향을 미치는 기타 요인에 대한 추가 연구가 이루어진다면 장미농가의 경영개선에 기여할 수 있을 것이다.
다년간 패널자료가 확보된다면 농가의 효율성 변화분석을 통해 본 연구를 보완하고 경영 개선을 위한 방안을 마련하는데 도움이 될 것이다. 또한 생산 투입요소 외에 가격 및 소비 등 소득에 영향을 미치는 기타 요인에 대한 추가 연구가 이루어진다면 장미농가의 경영개선에 기여할 수 있을 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
생산효율성 측정법 중 DEA의 장점은?
다만 DEA는 비모수적 접근방법이며 SFA는 모수적 접근방법으로, 두 방법 사이에는 효율성 추정과정에서 생산함수의 설정유무와 오차항의 가정과 관련하여 방법의 차이가 있다. DEA는 생산함수를 추정하지 않으므로 함수추정에 따른 오차를 줄일 수 있는 장점이 있지만 비효율성이 과대추정될 수 있는 단점이 있으며 SFA는 상대적으로 정확한 효율성 추정이 가능하다는 장점이 있으나 특정 함수의 형태와 오차항 분포를 사전에 가정해야 하는 단점이 있다. 선행연구에서는 이 두 가지 방법을 모두 적용하였을 경우 효율성 분석 결과의 수치 차이가 있으나 두 방법 모두 일관된 효율성 순위의 결과를 보이고 있어 상호보완적인 목적으로 함께 적용하는 것이 적합하다고 제시하고 있다.
장미 재배에 경영 어려움이 생기는 이유는?
내수시장에서의 장미소비 및 대일본 수출이 감소하였다. 또한 장미는 난방용 에너지 투입을 필요로 하는 시설하우스재배가 대부분으로 유류 등 가격이 증가함에 따라 생산원가가 큰 폭으로 상승하여 경영의 어려움을 겪고 있다.
장미농가의 생산효율성 측정에 사용한 기법은?
본 연구는 장미농가의 생산효율성을 측정하고, 경영의 비효율성에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위한 연구이다. SFA(Stochastic Frontier Analysis) 기법과 DEA(Data Envelopment Analysis) 기법을 사용하여 생산효율성을 측정하였으며, 효율성에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위하여 Tobit 회귀 분석을 실시하였다. 먼저, SFA 방법을 통한 생산효율성은 88.
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