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SFA를 이용한 굴, 홍합 양식어가의 효율성 분석
Analysis for Efficiency in the Oyster, Mussel Aquaculture Household using SFA 원문보기

水産經營論集 = The journal of Fisheries Business Administration, v.47 no.2, 2016년, pp.1 - 14  

김태현 (부경대학교 응용경제학과) ,  박철형 (부경대학교 경제학부)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This study applied the Stochastic Frontier Analysis to estimate which independent variable affects to efficiency of aquaculture household. This study used wage and facility scale as input variables, sales volume as an output variable to estimate efficiency. Also, the study used region, species, wate...

주제어

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문제 정의

  • 앞선 선행연구와 같이 그동안 굴과 홍합에 대해 많은 선행연구가 진행되어 왔고, 계량적인 기법을 이용한 연구도 많지만, 경영실태조사 자료로 모수적 방법인 SFA를 이용하여 굴과 홍합 양식어가의 효율성 분석을 시도한 선행연구는 미미한 형편이다. 따라서 본 연구는 기존의 자료포락분석의 한계점을 극복하여 굴과 홍합 양식어가의 생산효율성 분석을 시도하고자 한다. 또한 본 연구에서는 여수, 마산, 남해, 거제로 지역을 확장하였고, 수하연 방법으로 양식하는 35개의 굴, 홍합 양식어가를 대상으로 경영실태조사를 하였다.
  • , 2012). 따라서 본 연구의 목적은 모수적 기법인 Stochastic Frontier Analysis(SFA)를 활용해 굴과 홍합 양식어가의 효율성을 추정하고 효율성에 영향을 미치는 요인을 분석하는 것이다.
  • 또한 본 연구에서는 여수, 마산, 남해, 거제로 지역을 확장하였고, 수하연 방법으로 양식하는 35개의 굴, 홍합 양식어가를 대상으로 경영실태조사를 하였다. 아울러 비효율성의 결정 요인으로 품종과 지역, 그리고 환경변수인 해양 수질 점수를 추가하여 분석을 시도하고자 한다.
  • 특히 39개의 DMU 가운데 목포, 해남군, 마산, 권현망, 부산시, 한림 수협은 총요소생산성의 변화가 전적으로 기술 진보 및 퇴보라 할 수 있는 기술수준의 변화에 의해 결정되었다. 이는 생산가능곡선 자체의 이동을 나타내며, 이들 6개의 DMU를 정밀 분석함으로써 기술수준의 향상에 관한 가능성을 제시하였다. DEA를 이용한 수산양식업 효율성의 비교분석에 관한 연구(Park et al.
  • 연구는 굴과 홍합 양식어가에 대한 사회과학적 조사를 수행하고, 모수적 기법인 SFA모형을 활용하여 양식어가의 비효율성 원인변수를 추정함과 동시에 통계학적 검정방법을 통해 품종별 지역별 효율성의 차이를 추정하였다. 특히 다양한 원인으로 인해 연안으로 유입되는 오염물질이 늘어나는 현실에 맞추어 어장 환경의 관점에서 남해안의 대표적인 품종인 굴과 홍합 양식어가에 대해 경영 효율성 분석을 실시하였다는 점이 본 연구의 차별성이자 의의라 여겨진다.

가설 설정

  • 에는 측정오차, 산출물 변수에 대한 확률요인, 생산함수를 추정할 때 구체화 되지 않은 투입물 변수들에 대한 결합효과 등이 포함된다. Aigner, Lovell and Schmidt(1977)는 확률오차항 ut는 반정규분포 또는 지수분포를 따르는 ui와 독립적이라 가정하였고, 평균이 0, 분산이 #인 정규분포를 따르며 독립적인 확률변수로 가정하였다. 앞서 기술된 식 (1)은 확률변수인 exp(Xiβ + ui)에 의해 프런티어를 형성하기 때문에 확률적 프론티어 생산함수라고 할 수 있다.
  • 거제-남해의 T-검정 결과 등분산 검정에서 유의확률이 0.05 이상이므로, 5%의 유의수준에서 등분산이 가정되었다는 귀무가설을 채택하였다. 이때 평균의 동일성에 대한 유의확률은 0.
  • 거제-여수의 T-검정 결과 등분산 검정에서 유의확률이 0.05 이상이므로, 5%의 유의수준에서 등분산이 가정되었다는 귀무가설을 채택하였다. 이때 평균의 동일성에 대한 유의확률은 0.
  • 굴-홍합의 T-검정 결과 등분산 검정에서 유의확률이 0.05 이상이므로, 5%의 유의수준에서 등분산이 가정되었다는 귀무가설을 채택하였다. 이때 평균의 동일성에 대한 유의확률은 0.
  • 다음으로 오차항의 분포에 대해 검정하기 위해, 모형 1과 모형 2를 비교한 결과, 우도비 값이 1.444로 추정되어 귀무가설을 채택하였다. 이는 절단된 정규분포(truncated distribution)보다는 반정규분포(half normal distribution)가 기술적 비효율성을 나타내는 오차항의 분포의 형태를 설명하는데 유의하다는 것을 의미한다.
  • 아래의 <표 8>에 나타난 모형 1은 3년 평균의 해양 수질 점수와 품종(굴, 홍합), 지역(거제, 남해, 마산, 여수)의 더미변수를 비효율성의 설명변수로 선정하여 추정한 모형이다. 모형 2는 비효율성이 확률적이기는 하지만 해양 수질 점수, 품종, 지역의 더미변수가 영향을 받지 않는다고 가정한 모형이다. 또한 <표 9>는 비효율성 결정요인의 존재 여부를 검정하기 위하여 우도비검정을 실시한 결과이다.
  • 05 이상이므로, 5%의 유의수준에서 등분산이 가정되었다는 귀무가설을 채택하였다. 이때 평균의 동일성에 대한 유의확률은 0.652로 거제와 마산, 두 지역 간의 평균의 차이가 없다는 귀무가설을 채택하였다. 즉 거제와 여수 사이에는 효율성 평균의 차이가 존재하지 않음을 확인하였다.
  • 05 이상이므로, 5%의 유의수준에서 등분산이 가정되었다는 귀무가설을 채택하였다. 이때 평균의 동일성에 대한 유의확률은 0.853으로 거제와 남해, 두 지역 간의 평균의 차이가 없다는 귀무가설을 채택하였다. 즉 거제와 남해 사이에는 효율성 평균의 차이가 존재하지 않음을 확인하였다.
  • 05 이상이므로, 5%의 유의수준에서 등분산이 가정되었다는 귀무가설을 채택하였지만, 10%의 유의수준에서는 귀무가설을 기각하였다. 하지만 두 경우 모두 평균의 동일성에 대한 유의확률은 5%의 유의수준에서 거제와 마산 간 평균의 차이가 없다는 귀무가설을 기각하였다. 즉 5%의 유의수준에서 거제와 마산 사이에는 0.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
국민들은 굴을 어떻게 즐겨 먹는가? 우리나라의 국민 건강에 있어 수산물은 고품질의 영양소를 가지고 있으며, 중요한 단백질 공급원으로 자리매김하고 있다. 그 중 굴은 전, 무침, 구이, 국, 젓갈로, 홍합은 탕, 전 등으로 국민들이 즐겨먹는 식품이며, 따라서 국민 식생활에 있어 중요한 수산자원이라 할 수 있다.
굴과 홍합 양식의 생산성이 악하된 요인은 무엇인가? 굴과 홍합 양식은 수하연 방식의 보급으로 1980년대 이후 급속하게 팽창하였지만 생산성 증가에만 치중한 결과, 1990년대 이후에는 밀식 및 과잉시설로 인해 생산성이 악화되었다. 이와 더불어 연안공업단지 개발 등 급속한 산업화의 결과, 다양한 원인에 의해 양식어장으로 유입되는 오염물질의 증가로 식품 안전성에 문제가 제기되기도 한다.
굴과 홍합 양식의 식품 안전성이 문제 제기 되는 이유는 무엇인가? 굴과 홍합 양식은 수하연 방식의 보급으로 1980년대 이후 급속하게 팽창하였지만 생산성 증가에만 치중한 결과, 1990년대 이후에는 밀식 및 과잉시설로 인해 생산성이 악화되었다. 이와 더불어 연안공업단지 개발 등 급속한 산업화의 결과, 다양한 원인에 의해 양식어장으로 유입되는 오염물질의 증가로 식품 안전성에 문제가 제기되기도 한다.
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참고문헌 (18)

  1. Aigner, D., Lovell, C. A. K. and Schmidt, P. (1977), "Formulation and Estimation of Stochastic Frontier Production Function Models," Journal of Econometrics, 6 (1), 21-37. 

  2. Battese, G. E. and Coelli, T. J. (1992), "Frontier Production Functions, Technical Efficiency and Panel Data: with Application to Paddy Farmers in India," Journal of Productivity Analysis, 3 (1), 136-153. 

  3. Battese, G. E. and Coelli, T. J. (1995), "A model for Technical Inefficiency Effects in a Stochastic Frontier Production Function for Panel Data," Empirical Economics, 20, 325-332. 

  4. Han, S. M. (2005), "A Study on the Development Process of the Oyster Hanging Aquaculture," Mater's Thesis, Gyungsang National University, Jinju, South Korea. 

  5. Kim, B. C. (2008), "Comparison of the Technical Efficiency between the Stocahstic Frontier Model and DEA Model," Journal of science & culture, 2 (18), 37-44. 

  6. Kim, B. T. (2004), "An Analysis of the Effectiveness of the Real Auction System on Shellfish in the Wholesale Market for Consumers, with respect to Oysters, Little Clams and Mussels," Ocean policy research, 19 (1), 19-42 

  7. Kim, H. S. and Song. J. H. (2012), "A Study on the Efficiency Analysis of Abalone Aquaculture in Wando Region Using Stochastic Frontier Approach," The Journal Fisheries Business Administration, 43 (2), 66-77. 

  8. Kim, S. M. (2012), "An Evaluation of Local Waters Efficiency by Using SFA," Journal of Water policy & Economy, 19, 73-89. 

  9. Marine Environment Information System MEIS (2015), "Observation Information," accessed November 20, 2015 [available at http://www.meis.go.kr]. 

  10. Meeusen, W. and van den Broeck, J. (1977), "Efficiency Estimation from Cobb-Douglas Production Functions with Composed Error," International Economic Review, 18 (2), 435-444. 

  11. Nam, J. O. and Noh, S. G. (2011), "Forecast and Demand Analysis of Oyster as Kimchi's Ingredients," The Journal Fisheries Business Administration, 42 (2), 69-83. 

  12. Nam, J. O., Noh, S. G. and Park, E. Y. (2012), "A Study on Forecasting Oyster Price with Time Series Analysis," Ocean policy research, 27 (1), 65-94. 

  13. Nam, J. O. and Noh. S. G. (2012), "A Study on Forecast of Oyster Production using Time Series Models," Ocean and Polar Research, 34 (2), 185-195. 

  14. Park, C. G., Kim. B. C. and Lee, D. M. (2012), "A Comparison of the Technical Efficiency in the Modified DEA-CCR Model and the Stochastic Frontier Production Model on the Community Credit Cooperatives," Journal of Industrial Economics and Business, 25 (3), 1991-2007. 

  15. Park, C. H. (2011), "The Comparative Estimation of Productivity Changes in Fisheries Port Markets Using the Malmquist Distance Functions," Journal of Institute of Human and Social Science, 12, 57-82. 

  16. Park, C. H. and Choi, C. H. (2012), "The Comparative Analysis of the Aquaculture Efficiency Based on DEA," Journal of the Korean Association of island, 24 (1), 33-49. 

  17. Pyo, H. D. and Kim, J. C. (2010), "Productivity Analysis in Fisheries Processed Wholesale Products Using Malmquist Productivity Index," The Journal Fisheries Business Administration, 32 (4), 387-396. 

  18. Yang, D. H., Jang, Y. J. and Noh, J. H. (2012), "An Analysis on Technical Inefficiency of Regional Public Hospitals using Stochastic Production Frontier Model," The Korean Journal of Health Economics and Policy, 4, 41-62. 

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