[논문]DEA를 이용한 농업 경영효율성 측정에 있어서 분석 단위

이종상; 김소윤

doi:10.12653/jecd.2016.23.4.0441

DEA를 이용한 농업 경영효율성 측정에 있어서 분석 단위
On the Unit of Analysis in Measuring Agricultural Management Efficiency Using DEA 원문보기

농촌지도와 개발 = Journal of agricultural extension & community development, v.23 no.4, 2016년, pp.441 - 448

이종상 (공주대학교 지역개발학부) , 김소윤 (제주관광공사 지역관관광처)

Abstract ▼ AI-Helper

The study aims to explore the problems of analysis unit when examining management performance and efficiency using DEA (Data Envelopment Analysis). Generally the DEA results depend on input, output, and analysis units. We used data from Park (2012) which analyze paddy farmers in Jeonnam province. Results show that data from farm household unit was well fitted to examine management efficiency, not data from per area unit. This study will be helpful for researchers and practitioners to understand proper analysis unit when using the DEA for enhancing farm competitiveness.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

농가단위의 효율성 분석에 있어 농산물 생산의 효율성을 분석할 때 10a당 단위로 분석할 때의 문제점을 농가단위로 분석하면 해결할 수 있다는 것을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 농업경영의 효율성을 분석할 때 많이 활용되는 분석 기법인 DEA이용 시 적절한 분석 단위를 제시하고자 하였다. DEA방법은 투입과 산출자료를 이용하여 효율성을 분석하는데, 이때 농가단위로 분석하는 경우와 10a당 자료로 분석하는 경우가 있는데, 이 두 가지의 분석 자료에 따라 그 결과는 매우 다르게 나타난다.
이 연구의 목적은 작물생산의 효율성을 분석하는 데 있어서 10a를 단위로 분석하는 경우에 발생하는 문제점을 지적하고 DMU는 농가이기 때문에 농가단위로 분석해야 한다는 것을 제시하고자 한다.
이 장에서는 10a단위 효율성분석 결과와 농가단위의 분석 결과의 차이를 비교하고 이를 바탕으로 농가단위의 분석이 10a단위 효율성분석의 문제점을 해결할 수 있다는 제시하고자 한다.
이를 위해 본 연구에서는 농업경영의 효율성 제고를 위한 개별농가의 농업경영 효율성 분석에 있어 적절한 분석단위를 제시하였다. 이를 통해 농가는 보다 경쟁력 있는 경영전략을 수립할 수 있어 농가의 소득향상에 기여할 수 있을 것이며, 향후 농가의 경쟁력 제고에 효율적인 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다

제안 방법

개별농가의 경영효율성 분석은 DEA 모형을 이용하여 효율성 지수를 측정한다. 그리고 효율적인 농가와 비효율적인 농가를 구분하여 그 특징을 분석하여, 비효율적인 농가에 대한 효율성 제고방안을 모색하고 그 결과를 바탕으로 벼 재배농가의 경영전략 방법을 수립하여 경쟁력을 갖추도록 의사결정정보를 제시한다.
농가단위로 분석하기 위하여 10a당 자료에 재배면적을 곱해서 농가단위의 투입과 산출을 계산하였다. 농가단위를 분석에서 투입을 종자비, 비료비, 농약비, 감가상각비, 노력비 등 5개에 재변면적을 추가하였으며, 산출은 조수입 1개로 하였다.
농가단위로 분석하기 위하여 10a당 자료에 재배면적을 곱해서 농가단위의 투입과 산출을 계산하였다. 농가단위를 분석에서 투입을 종자비, 비료비, 농약비, 감가상각비, 노력비 등 5개에 재변면적을 추가하였으며, 산출은 조수입 1개로 하였다. 자료의 분석은 박승용의 논문과 비교하기 위하여 EnPAS Version 1.
효율성의 분석단위를 10a당으로 계산하는 경우에는 토지의 차이가 전혀 고려되고 있지 않았지만 농가단위로 분석하는 경우는 재배면적이 투입물에 포함되어 분석하였다. 따라서 토지에 대한 여유변수의 값, 투입 과다분, 투영점 등이 계산되었다.

대상 데이터

분석을 위한 자료는 전남 장흥군내의 논을 대상으로 조사한 박승용(2012)의 자료를 이용하였다. 이 자료에서는 2011년 5월부터 11월까지 30농가를 대상으로 조사한 10a당 자료이다.
분석을 위한 자료는 전남 장흥군내의 논을 대상으로 조사한 박승용(2012)의 자료를 이용하였다. 이 자료에서는 2011년 5월부터 11월까지 30농가를 대상으로 조사한 10a당 자료이다. 농업경영의 효울성 분석 시 10a당 분석 결과와 농가당 분석결과를 비교하는데 있어서는 조사시점과 상관없이 동일한 결과를 얻을 수 있는데, 박승용(2012)의 논문에서는 완전한 원자료가 제시되어있기 때문에 본 연구에서 분석 자료로 이용하였다.

이론/모형

DEA모형은 크게 CCR모형과(Charnes, Cooper & Rhodes, 1978) BCC모형으로 구분할 수 있는데(Banker, Chames & Cooper, 1984), 이 연구에서는 실증분석보다는 방법적용의 문제에 관해서 다루기 때문에 투입지향 BCC모형을 사용하고자 한다.
개별농가의 경영효율성 분석은 DEA 모형을 이용하여 효율성 지수를 측정한다. 그리고 효율적인 농가와 비효율적인 농가를 구분하여 그 특징을 분석하여, 비효율적인 농가에 대한 효율성 제고방안을 모색하고 그 결과를 바탕으로 벼 재배농가의 경영전략 방법을 수립하여 경쟁력을 갖추도록 의사결정정보를 제시한다.
농업경영의 효율성을 분석할 때 10a당 효율성을 측정하는 경우에 발생하는 문제점을 제시하고, 이러한 문제점을 개선하기 위하여 농가단위로 분석해야 하는 것을 제시하기 위하여 투입기준-포락-CCR모형을 사용하였다.
농가단위를 분석에서 투입을 종자비, 비료비, 농약비, 감가상각비, 노력비 등 5개에 재변면적을 추가하였으며, 산출은 조수입 1개로 하였다. 자료의 분석은 박승용의 논문과 비교하기 위하여 EnPAS Version 1.0을 사용하였다.

성능/효과

10a당 효율성을 분석한 결과는 평균재배면적은 DRS가 가장 작고, CRS는 중간이며, IRS가 가장 커 전통적인 생산 이론과 맞지 않는다. 그러나 <표 2>에 제시된 바와 같이 평균 재배면적은 DRS는 77.
의 효율적 투입수준을 나타내면 <표 6> 과 같다. 10a당 효율성을 분석한 결과에서 DMU²가 효율성이 가장 낮은 것으로 나타났으나, 농가단위로 분석하면 가장 효율적인 DMU중 하나로 나타났다.
DMU²의 순수기술효율성은 0.7857로 현재의 조수입 882,154원을 생산하는데 모든 투입요소를 현재의 78.57%면 생산가능하다는 것을 의미한다. 따라서 기술효율성을 높이려면 모든 투입요소를 21.
그러나 10a당 효율성을 분석한 결과는 평균재배면적은 DRS는 115a, CRS는 350a, IRS는 421.27a로 전통적인 생산 이론과 맞지 않는 결과이다.
그러나 에 제시된 바와 같이 평균 재배면적은 DRS는 77.57a, CRS는 23.25a, IRS가 19.98a로전통적인 생산이론과 일치하는 결과를 얻을 수 있었다.
연구결과 10a자료를 이용하는 경우에는 첫째, 농산물의 생산에서 토지가 투입재에 들어가지 않는다. 둘째, 그 결과 규모에 대한 보수 증가가 있는 경우에 투입물을 늘리게 되면 규모를 확대하는 것이 아니라 토지의 집약도를 증가시키는데 불과하다. 셋째, 분석결과 규모의 보수와 정반대의 결과를 낳는다.
10a당 효율성을 분석하는 경우에는 경지규모를 제외한 관련되는 변수를 사용하고, 농가 단위로 분석하는 경우에는 10a당 효율성을 분석할 때 사용한 변수에 경지규모만 추가하면 된다. 연구결과 10a자료를 이용하는 경우에는 첫째, 농산물의 생산에서 토지가 투입재에 들어가지 않는다. 둘째, 그 결과 규모에 대한 보수 증가가 있는 경우에 투입물을 늘리게 되면 규모를 확대하는 것이 아니라 토지의 집약도를 증가시키는데 불과하다.
이상의 비교에서 알 수 있듯이 10a당 분석결과와 농가단위의 분석결과는 매우 다르다는 것이 밝혀졌다.
10a당 투입과 산출을 농가단위의 투입과 산출로 변화시키고, 투입에 재배면적을 추가하여 분석한 결과는 <표 4>와 같다. 투입기준 VRS모형을 분석한 결과, 효율성이 1인 농가는 8개였으며, 효율성이 가장 낮은 농가는 DMU²⁹로 0.8465였다. 30개 농가 중 DRS는 10개 농가, CRS는 4개 농가, IRS는 16개농가였으며, 참조회수가 많은 DMU¹¹이 22회, DMU²⁵가 16회로 가장 많아 비효율적인 농가의 벤치마킹 대상 농가였다.
를 추가하여 제시한 것이 <표 1>이다. 투입기준 VRS모형을 분석한 결과, 효율성이 1인 농가는 8개였으며, 효율성이 가장 낮은 농가는 DMU²로 0.7529였다. 30개 농가 중 DRS는 2개 농가, CRS는 2개 농가, IRS는 26개 농가였으며, 참조회수가 많은 DMU¹¹이 22회, DMU²⁴가 19회로 가장 많아 비효율적인 농가의 벤치마킹 대상 농가였다.
위에서 제시한 두 가지의 분석결과가 많은 차이를 보이고 있는데 이를 개별 농가를 대상으로 비교한 결과는 <표 5>와 같다. 효율성이 1인 농가는 두 가지 분석 모두 8개 농가였으나 이중 겹치는 농가는 4개였으며, 효율성이 낮은 5개의 농가 중에서 겹치는 농가는 1개 뿐 이었다. 10a분석에서 DMU²는 효율성이 가장 낮은 것으로 나타났으나 농가단위의 분석에서는 효율성이 1로 나타나 개별농가의 비교에서도 서로 다른 결과를 보여주고 있다.

후속연구

이를 위해 본 연구에서는 농업경영의 효율성 제고를 위한 개별농가의 농업경영 효율성 분석에 있어 적절한 분석단위를 제시하였다. 이를 통해 농가는 보다 경쟁력 있는 경영전략을 수립할 수 있어 농가의 소득향상에 기여할 수 있을 것이며, 향후 농가의 경쟁력 제고에 효율적인 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	DEA모형은 어떻게 구분할 수 있는가?	DEA(Data Envelopment Analysis) 모형은 경영체의 효율성 정도를 측정하기 위해 개발된 수리적 계획법인데 선형계획법 (Linear programming)에 근거한 효율성 평가방법이다(강기봉 & 강태숙, 2002). DEA모형은 크게 CCR모형과(Charnes, Cooper & Rhodes, 1978) BCC모형으로 구분할 수 있는데 (Banker, Chames & Cooper, 1984), 이 연구에서는 실증분석보다는 방법적용의 문제에 관해서 다루기 때문에 투입지향 BCC모형을 사용하고자 한다. 즉, 투입산출의 관계가 가변규모보수이며, 투입지향이며, 효율개선의 방향이 방사형인 경우 이다.
	개별농가의 농업경영 효율성 분석을 위한 분석단위의 제시가 요구되는 이유는?	최근 들어 세계 경제 환경의 변화는 농업의 새로운 변화를 요구하고 있는데, 우리나라의 농업은 시장개방 및 쌀 소비량의 지속적인 감소 등 대내외적인 변화로 위기에 직면해 있다. 이 같은 환경 속에서 농가가 경쟁력을 갖추는 것은 매우 중요한 의미가 있다.
	DEA모형이란 무엇인가?	DEA(Data Envelopment Analysis) 모형은 경영체의 효율성 정도를 측정하기 위해 개발된 수리적 계획법인데 선형계획법 (Linear programming)에 근거한 효율성 평가방법이다(강기봉 & 강태숙, 2002). DEA모형은 크게 CCR모형과(Charnes, Cooper & Rhodes, 1978) BCC모형으로 구분할 수 있는데 (Banker, Chames & Cooper, 1984), 이 연구에서는 실증분석보다는 방법적용의 문제에 관해서 다루기 때문에 투입지향 BCC모형을 사용하고자 한다.

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저자의 다른 논문 :

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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