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문제 정의
- 따라서 본 연구에서는 완도지역 전복양식업의 효율성을 제고하여 전복양식의 생산성 개선을 도모하고자 하였다. DEA(Data Envelopment Analysis) 모형과 Super-DEA 모형을 이용하여 전복 양식어가의 상대적 효율성을 도출하였다.
- 또한 종패의 생존율1)에 종패의 구매액을 곱하여 ‘생존종패’ 변수를 구하여 전복의 폐사율이 효율성과 연관성이 있는 지 분석하고자 하였다.
- DEA(Data Envelopment Analysis) 모형과 Super-DEA 모형을 이용하여 전복 양식어가의 상대적 효율성을 도출하였다. 이를 통해 어떤 어가가 가장 효율적으로 운영되는지 찾고 벤치마킹의 대상으로 선정하고자 하였다. 도출된 효율성 값으로 회귀분석을 실시하여 효율성에 영향을 주는 요인들에 대해 분석하였다.
- 도출된 효율성 값으로 회귀분석을 실시하여 효율성에 영향을 주는 요인들에 대해 분석하였다. 효율성 결정요인의 분석을 통해 경영효율성의 개선방향을 찾아보고자 하였다.
제안 방법
- 각 세 가지 효율성 VRS TE, CRS TE, SE의 값을 종속변수로 하는 Tobit 모형 분석을 실시하였다. 양식어가의 효율성 수치를 종속변수로 사용 하므로 종속변수는 0과 1 사이의 값을 가진다.
- 이를 통해 어떤 어가가 가장 효율적으로 운영되는지 찾고 벤치마킹의 대상으로 선정하고자 하였다. 도출된 효율성 값으로 회귀분석을 실시하여 효율성에 영향을 주는 요인들에 대해 분석하였다. 효율성 결정요인의 분석을 통해 경영효율성의 개선방향을 찾아보고자 하였다.
- 동일한 경영비 조사의 자료에서 얻어진 자료를 사용하여 토빗모형과 최소자승법을 통해 2차적으로 결정요소를 분석하였다. 독립변수로는 어장청소비(천 원), 감가상각비(천 원), 경비율(%), 경력(년), 생존종패(천 원), 출하 시 3년 미만 전복의 비중(%)을 사용하였다. ‘경비율’은 수입 대비 경비의 비율을 의미한다.
- 이렇게 절단된 자료의 종속변수이기 때문에 최소 자승법이 아닌 토빗모형을 이용하였다. 독립변수로는 어장청소비, 경력, 생존종패, 출하 시 3년 미만의 전복 비중, 감가상각비, 경비율 총 여섯 가지를 사용하였다. 본 연구자료는 경력 변수에서 1개의 결측치가 발생하여 19개의 표본으로 회귀분석이 실시되었다.
- 동일한 경영비 조사의 자료에서 얻어진 자료를 사용하여 토빗모형과 최소자승법을 통해 2차적으로 결정요소를 분석하였다. 독립변수로는 어장청소비(천 원), 감가상각비(천 원), 경비율(%), 경력(년), 생존종패(천 원), 출하 시 3년 미만 전복의 비중(%)을 사용하였다.
- 둘째, 효율성의 결정요인 분석에서는 변수로 경력, 어장청소비, 경비율, 감가상각비, 생존종패, 3년 미만 전복의 비중 여섯 가지를 사용하였다. 분석결과 모든 변수가 다섯 개의 효율성 하에서 최소 한번 이상 통계적으로 유의한 값을 보였다.
- Ⅲ장 실증분석에서는 양식어가별 효율성과 초효율성 분석 결과 값을 제시하였다. 또한 토빗모형과 최소자승법을 이용한 분석 결과 값을 통해 효율성에 영향을 미치는 요인들을 분석하였다. 마지막 결론은 실증분석의 결과를 요약하여 제시하고, 의의와 한계점을 언급하였다.
- 그러나 국내 최대 전복양식 지역인 완도의 어장환경의 악화에 따라 생산성이 낮아져 효율성을 재고할 필요성이 있는 것으로 판단되었다. 본 연구에서는 표본으로 전복양식 어가의 자료를 이용하여 DEA와 초효율성 모형을 이용하여 효율성을 도출하고, 토빗모형과 OLS 회귀분석을 통해 결정요인을 분석하였다. 분석된 연구의 결과와 그에 따른 시사점은 다음과 같다.
- 본 연구의 구성으로 Ⅱ장 이론적 배경에서는 DEA 모형과 토빗모형의 이론적 배경을 제시한다. Ⅲ장 실증분석에서는 양식어가별 효율성과 초효율성 분석 결과 값을 제시하였다.
- 완도지역 20개의 전복 양식어가에 대해 경영비 조사를 실시한 자료를 이용하여 사료비(천 원), 인건비(천 원), 시설면적(ha)을 투입요소로, 총판매액(천 원)과 연간순이익(천 원)을 산출요소로 선정하여 1차적으로 생산효율성을 분석하였다. 양식업의 경우 투입이 고정되어 있지 않고 투입의 변동에 따라 산출물이 결정될 것으로 판단되었다.
- 수산양식분야에서 DEA 모형으로 효율성을 추정한 선행연구는 다수 진행되어 왔다. 우선 우리나라 광어양식업의 효율성에 관한 연구(Kang, Hyo-Gun, 2011)에서 광어 양식어가별 효율성 분석을 위해 면적, 입식량, 사료사용량을 투입물로, 총판매금액과 출하량을 산출물로 DEA 모형을 이용하여 효율성과 적정수준의 양식량을 도출하고자 하였다. 해조류 양식업 규모의 효율성추정에 한 연구(Seo, Ju-Nam, 2009)에서는 DEA 모형으로 해조류 양식어가의 효율성을 도출하고, 규모를 대·중·소로 나누어 Kruskal-Wallis 순위합검정을 통하여 규모별 효율성을 비교분석했다.
- 수산분야에서 초효율성 분석을 실시한 연구로 Super-SBM을 이용한 어항의 효율성분석에 관한 연구(Park, Cheol-Hyung, 2010)가 있다. 이 연구에서는 DEA와 Super-SBM 모형을 이용하여 38개의 국내어항을 대상으로 효율성을 도출하고 분석하였다.
- 초효율성은 기존의 모형에서 효율성이 1로 나타난 DMU 간의 효율성 순위를 보기위해 분석을 실시하였다. 초효율성 역시 동일한 투입변수와 산출변수를 사용하여 분석하였다. 효율성 분석에서 1 미만의 효율성을 나타낸 DMU들은 초효율성이 동일한 결과가 도출되었고, 1 이상이었던 DMU들은 초효율성이 더 높게 나타나 차등화가 가능했다.
- [Table 4]는 투입지향의 BCC와 CCR 모형의 초효율성 값이다. 초효율성은 기존의 모형에서 효율성이 1로 나타난 DMU 간의 효율성 순위를 보기위해 분석을 실시하였다. 초효율성 역시 동일한 투입변수와 산출변수를 사용하여 분석하였다.
- 회귀분석에 앞서 독립변수 간의 다중공선성을 검정하기 위해 분산팽창계수를 도출하여 분석하 였다. 설명변수 간 상관관계가 클수록 다중공선성에 따르는 문제가 발생할 가능성이 높다.
대상 데이터
- 본 연구의 분석대상은 완도지역의 전복 양식어가들이다. 완도 지역은 국내 최대의 전복생산지 이다.
- 독립변수로는 어장청소비, 경력, 생존종패, 출하 시 3년 미만의 전복 비중, 감가상각비, 경비율 총 여섯 가지를 사용하였다. 본 연구자료는 경력 변수에서 1개의 결측치가 발생하여 19개의 표본으로 회귀분석이 실시되었다.
이론/모형
- 이렇게 절단된 자료의 종속변수이기 때문에 최소 자승법이 아닌 토빗모형을 이용하였다.
- 따라서 본 연구에서는 완도지역 전복양식업의 효율성을 제고하여 전복양식의 생산성 개선을 도모하고자 하였다. DEA(Data Envelopment Analysis) 모형과 Super-DEA 모형을 이용하여 전복 양식어가의 상대적 효율성을 도출하였다. 이를 통해 어떤 어가가 가장 효율적으로 운영되는지 찾고 벤치마킹의 대상으로 선정하고자 하였다.
- 양식업의 경우 투입이 고정되어 있지 않고 투입의 변동에 따라 산출물이 결정될 것으로 판단되었다. 따라서 실증분석에서는 DEA-SOLVER 0.5와 ENPAS 프로그램의 투입지향의 효율성과 초효율성 모형을 이용했다. DEA와 Super-DEA에 사용된 투입물과 산출물의 기술통계량은 [Table 1]과 같다.
- 본 연구에서는 전복 양식어가의 효율성 결정요인 분석을 위해 Tobit 모형을 활용했다. DEA의 효율성 측정치를 회귀모형의 종속변수로 사용하게 되어 종속변수는 0과 1 사이의 값이 된다.
- 본 연구에서는 효율성과 초효율성의 분석 모두 투입지향모형을 사용하였다. 이는 수산업이 환경의 영향을 많이 받으므로 산출물보다 투입물을 결정요소로 가정하는 것이 보다 더 현실적일 것으로 판단하였기 때문이다.
- DEA의 효율성 측정치를 회귀모형의 종속변수로 사용하게 되어 종속변수는 0과 1 사이의 값이 된다. 최소자승법으로 분석할 경우 불일치한 추정치를 얻을 가능성이 있기 때문에 중도절단회귀모형인 토빗모형을 활용해야 한다. 종속변수가 양적변수이 면서 절단되는 경우 관측치가 제약되므로 Tobit 모형을 이용하면 보다 정확한 추정이 가능하다.
성능/효과
- DMU9와 DMU11은 순수기술효율성, 기술효율성, 규모의 효율성 모두 동시에 효율적인 것으로 나타났다.
- CCR 효율성에서는 3년 미만전복의 비중과 경비율이 유의한 변수로 판별되었으며, 두 변수 모두 음의 계수를 보인다. BCC 효율성 하에서는 감가상각비, 경비율, 경력, 생존종패가 유의한 변수인 것으로 판별되었다. 경비율과 감가상각비는 효율성과 부의 상관계수를 가지고 경력과 생존종패는 정의 상관계수를 나타낸다.
- 앞의 분석과 비교하여 DMU3 외의 나머지 DMU는 동일한 1의 효율성이 나타나 큰 차이가 없는 것으로 나타났다. CCR 초효율성 분석결과는 DMU9, DMU11은 1 이상의 효율성 값을 가지는 것으로 나타났다. 특히 앞선 모형에서 참조횟수가 18회로 가장 높았던 DMU11의 초효율성이 2이상으로 큰 차를 보이며 가장 효율적인 어가로 판명되었다.
- , 2013). 검정 결과는 계수가 모든 변수에 대해 2가 넘지 않는 것으로 나타나서 다중공선성으로 인한 오류가 나타날 확률은 낮은 것으로 판단된다.
- 변수가 효율성에 음의 영향을 미치며, 감가상각비가 높을수록 경영효율성은 낮아지는 것으로 분석할 수 있다. 경비율은 CRS TE, VRS TE에서 유의적인 변수이며, SE에서는 10% 내에서 유의적이고, 부의 상관계수를 보인다. 경비율은 수입 대비 비용이므로 비용을 절감 하거나 수익을 증대시킴에 따라 경비율이 낮아질 것이고 효율성은 높아질 것으로 판단된다.
- [Table 5]는 적정수준 투영점(Projection point)에 대비해서 과다 투입된 비율을 보여준다. 과다 투입분을 분석해본 결과, 시설면적의 경우는 5개의 DMU가, 인건비는 9개, 사료비 1개는 50% 이상의 과다투입율을 보였다. 효율적인 DMU들은 과다 투입이 0이지만, 시설면적과 인건비의 경우 70% 이상 과다 투입된 DMU가 3개나 있었다.
- 규모수확불변을 가정한 기술효율성의 평균은 약 0.73이고, 비효율성이 27%가 존재하는 것으로 나타났다. 따라서 27%의 투입감소가 있어도 산출물의 수준이 유지될 것이라고 해석할 수 있다.
- 또한 2개의 어가(DMU9, DMU11)가 효율성이 1이고, 나머지 18개 어가들은 1 이하의 값을 보여, 상대적으로 비효율적인 것으로 나타났다. 그 중 DMU7은 기술비효율성이 64%로 가장 큰 것으로 나타났다.
- 그 중 전복은 상품가치가 높은 수산물로서, 앞으로 수출품목으로서 발전가능성이 기대되는 상품이다. 그러나 국내 최대 전복양식 지역인 완도의 어장환경의 악화에 따라 생산성이 낮아져 효율성을 재고할 필요성이 있는 것으로 판단되었다. 본 연구에서는 표본으로 전복양식 어가의 자료를 이용하여 DEA와 초효율성 모형을 이용하여 효율성을 도출하고, 토빗모형과 OLS 회귀분석을 통해 결정요인을 분석하였다.
- 회귀분석의 변수별로 살펴본다면 우선 감가상각비와 경비율은 비용의 운영이 효율성에 미치는 영향을 보여주는 변수로 수입에 비해 비용이 클수록 효율성이 당연히 낮아지는 것으로 해석된다. 또한 어장청소비는 커질수록 어장환경의 개선에 기여하여 경영효율성이 높아지는 것으로 분석할 수 있다. 경력 변수는 경력이 길어질수록 양식업에 대한 숙련도가 높아져 효율적으로 운영 하는 것으로 판단된다.
- 이러한 경우 최적의 규모로 규모를 늘리지 못하여 비효율적으로 운영됐을 가능성이 있을 것으로 보인다. 또한 음의 상관계수를 보여서, 3년 미만의 전복을 출하하는 비중이 높을수록 효율성은 낮아진다. 이는 3년 미만 전복의 상품가치가 상대적으로 낮아 효율성 역시 낮아지는 것으로 해석된다.
- DMU9와 DMU11은 순수기술효율성, 기술효율성, 규모의 효율성 모두 동시에 효율적인 것으로 나타났다. 반면 DMU7은 규모의 측면에서 비효율이 40% 존재하여 기술효율성과 규모의 효율성에서 가장 비효율성이 높은 어가인 것으로 분석되었다.
- 그외의 변수는 다섯 가지 효율성 하에서 최소 한번 이상은 유의한 변수로 분석되었다. 변수가 유의할 때 어장청소비, 경력, 생존종패는 양의 계수를 보였으며 감가상각비, 경비율, 3년 미만의 전복비중은 음의 계수로 나타났다.
- [Table 7], [Table 8], [Table 9]는 순서대로 CRS TE, VRS TE, SE의 효율성점수를 종속변수로 하는 토빗모형의 분석결과이다. 변수별로 구체적으로 살펴본다면, 우선 어장청소비는 SE에서 유의한 변수이고, CRS TE에서는 10% 수준에서 유의했으며, VRS TE에서는 유의하지 않은 것으로 나타났다. 순수기술효율성에서 유의하고 규모 효율성에서 유의하지 않은 변수들은, 효율성의 문제를 투입물 간의 결합비율을 조정하여 해결할 수 있다는 것을 시사한다.
- 순수기술효율성은 기술효율성과 달리 규모수확 가변을 가정하여 규모와 별개의 효율성 값을 나타낸다. 순수기술효율성의 평균은 약 0.82으로, 평균적인 비효율성이 18%로 나타났다. 효율성이 1인 DMU3, DMU9, DMU11이 가장 효율적이고, DMU19의 순수기술비효율성이 45%로 가장 크게 나타났다.
- 전체적인 회귀분석의 결과로는 모든 경우에서 상수항은 유의하지 않은 것으로 판별되었다. 그외의 변수는 다섯 가지 효율성 하에서 최소 한번 이상은 유의한 변수로 분석되었다.
- 참조횟수(Ref Freq)는 DMU11이 CRS 하에서 18회, VRS TE 하에서 17회로 동시에 참조횟수가 가장 높은 어가로 판명되었다. 참조횟수가 높은 어가는 가장 많이 벤치마킹 대상으로 선정된 것이므로, 이들 어가의 운영에 대한 실태를 정밀하게 분석할 필요성이 있다(Park, Cheol-Hyung, 2010).
- 첫째, 효율성의 분석결과는 기술효율성은 평균적으로 27%, 순수기술효율성은 18%, 규모효율성은 11%의 비효율성이 존재하는 것으로 분석된다. 양식어가들이 많으므로 규모의 효율성을 제고하기 위해 동일비율로 투입을 늘여야할 어가가 많은 것으로 나타났다.
- 그럼에도 불구하고 규모의 비효율성보다는 순수기술효율성의 비효율성을 개선할 필요가 더 많은 것으로 분석되어 투입비율을 조절하고 구조조정을 통해 규모의 효율성을 고려할 필요성이 있다. 초효율성에서 도출된 결과는 BCC 모형에서는 평균적으로 18%의 비효율성을 보였고, CCR 모형에서는 평균 20%의 비효율성이 나타났다. DMU11은 초효율성이 2 이상으로 가장 높으며, 참조횟수 또한 가장 많은 어가로 효율성 측면에서 중요한 연구대상인 것으로 분석된다.
- CCR 초효율성 분석결과는 DMU9, DMU11은 1 이상의 효율성 값을 가지는 것으로 나타났다. 특히 앞선 모형에서 참조횟수가 18회로 가장 높았던 DMU11의 초효율성이 2이상으로 큰 차를 보이며 가장 효율적인 어가로 판명되었다.
- 다음으로 생존종패 변수의 경우는 VRS TE와 CRS TE에서 유의한 변수이며, SE 에서는 10% 내 유의하며, 상관계수는 양의 값이다. 폐사율이 낮을수록 생존율이 높아지고, 생존 종패 변수의 수치가 커질 것이며 그에 따라 경영 효율성도 커지는 것으로 분석할 수 있다.
- 효율성 분석에서 1 미만의 효율성을 나타낸 DMU들은 초효율성이 동일한 결과가 도출되었고, 1 이상이었던 DMU들은 초효율성이 더 높게 나타나 차등화가 가능했다.
- 효율성과 초효율성을 분석해본 종합적인 결과로 전체 효율성을 보여주는 기술적 비효율성이약 28% 나타나고 있는데, 이 중 약 18%는 순수 기술비효율성이고 약 11%는 규모의 비효율성이라고 판단할 수 있다. 초효율성에서는 BCC의 비효율은 비슷한 수준인 반면 CCR의 비효율은 더 낮게 나타났다.
- 효율성이 1인 DMU3, DMU9, DMU11이 가장 효율적이고, DMU19의 순수기술비효율성이 45%로 가장 크게 나타났다.
- 과다 투입분을 분석해본 결과, 시설면적의 경우는 5개의 DMU가, 인건비는 9개, 사료비 1개는 50% 이상의 과다투입율을 보였다. 효율적인 DMU들은 과다 투입이 0이지만, 시설면적과 인건비의 경우 70% 이상 과다 투입된 DMU가 3개나 있었다. 이러한 과다투입분은 과다투입된 만큼 투입을 감소시키더라도 동일한 산출물을 얻을 것으로 분석할 수 있다.
후속연구
- 연구결과를 통한 시사점으로는 우선 완도지역의 전복양식 경영효율성을 높이기 위해 비용 절감을 위한 방안을 마련할 필요성이 있다는 점이다. 또한 우량종패의 개발이나 과다한 종패입식을 방지하여 어장환경을 개선시켜서 폐사율을 낮출 수 있는 방안을 도입해야 할 것이다. 어장 휴식제와 같은 정책의 도입을 통하여 더욱 적극적으로 어장 환경을 개선시킬 수 있는 방법을 고려해야할 필요성이 있다.
- 본 논문의 한계점은 DMU가 20개로 많은 자료를 확보하지 못해 회귀분석의 표본이 적어 분석 결과의 대표성에 다소간의 아쉬운 점이 있을 수 있다. 표본이 늘어난다면 더 양질의 회귀분석을 실시할 수 있을 것이다.
- 또한 시계열 자료를 이용하지 않아서, 시간의 흐름에 따른 분석은 포함되어 있지 않다. 시계열 자료를 추가시켜 맘퀴스트 혹은 윈도우 분석까지 추가하여 동태적 분석을 진행한다면 더욱 발전된 연구를 할 수 있을 것이지만 이는 향후의 연구과제로 남겨둔다.
- 연구결과를 통한 시사점으로는 우선 완도지역의 전복양식 경영효율성을 높이기 위해 비용 절감을 위한 방안을 마련할 필요성이 있다는 점이다. 또한 우량종패의 개발이나 과다한 종패입식을 방지하여 어장환경을 개선시켜서 폐사율을 낮출 수 있는 방안을 도입해야 할 것이다.
- 조기출하된 전복은 상대적으로 상품가치가 낮아 전복양식 업의 부가가치가 낮아지는 문제가 야기될 수 있다. 중국 FTA 협상과 같은 국제 정세에 대비하기 위해 앞서 제시한 문제점을 개선하여 전복양식업의 부가가치를 더욱 높일 필요가 있을 것이다.
- 본 논문의 한계점은 DMU가 20개로 많은 자료를 확보하지 못해 회귀분석의 표본이 적어 분석 결과의 대표성에 다소간의 아쉬운 점이 있을 수 있다. 표본이 늘어난다면 더 양질의 회귀분석을 실시할 수 있을 것이다. 또한 시계열 자료를 이용하지 않아서, 시간의 흐름에 따른 분석은 포함되어 있지 않다.
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