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SFA를 이용한 태평양 원양연승어업의 어선별 생산효율성 분석
Estimating the productive efficienct of distant-water longline vessels in Pacific Ocean using a Stochastic Frontier Approach 원문보기

한국어업기술학회지 = Journal of the Korean Society of Fisheries Technology, v.53 no.4, 2017년, pp.357 - 362  

조헌주 (국립수산과학원 원양자원과) ,  김두남 (국립수산과학원 원양자원과) ,  김도훈 (부경대학교 해양수산경영학과) ,  이성일 (국립수산과학원 원양자원과) ,  권유정 (국립수산과학원 원양자원과) ,  구정은 (국립수산과학원 원양자원과)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The purpose of this study is to analyze the efficiency of distant-water longline fishing vessels in the Pacific Ocean and the gap in efficiencies among individual vessels. In order to estimate the efficiency, the dependent variable is set as an amount of catch and independent variables include numbe...

주제어

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문제 정의

  • 구체적으로 개별 생산주체의 생산효율성을 측정할 수 있고 투입요소들의 통계적 검증이 가능한 SFA 기법을 활용하여(Choi et al., 2010), 어선 간 생산효율성 격차가 생기는 요인을 비교·검토하여 향후 보다 효율적인 조업이 될 수 있는 기준을 제시하고자 한다.
  • 본 연구는 태평양 해역을 대상으로 조업하는 우리나라 원양연승어선의 생산효율성을 측정하고자 한다. 구체적으로 개별 생산주체의 생산효율성을 측정할 수 있고 투입요소들의 통계적 검증이 가능한 SFA 기법을 활용하여(Choi et al.
  • 본 연구에서는 태평양해역을 대상으로 하는 원양연승어업 어선들을 대상으로 SFA기법을 사용하여 생산효율성을 추정하고, 그 결과를 바탕으로 생산효율성이 높은 어선과 그렇지 못한 어선간의 원인을 분석하여 생산효율성 증가를 위한 방안을 제시하고자 하였다. SFA기법의 적용에 있어서는 비효율적 요인이 절단정규분포(truncated-normal distribution)를 가정하는 콥-더글라스(Cobb Douglas) 생산함수를 설정하여 생산효율성을 추정하였다.

가설 설정

  • 본 연구에서는, 태평양 해역을 대상으로 하는 원양연승어선의 생산효율성과 그 결정요인을 분석하기 위하여 원양연승어업의 생산함수를 식 (4)와 같은 Cobb-Douglas 생산함수로 가정하였다.
  • SFA기법에 따른 생산함수 분석 결과는 다음의 Table 2에서 보는 바와 같다. 식 (4)의 생산함수를 최우추정법(MLE)을 통해 추정하였으며, 비효율성 분포로서 확률 오차항 vi는 평균이 0, 분산이 #인 정규분포 #를 따르고, 비효율성 변수 ui는 평균이 0, 분산이 #인 정규분포를 따르는 확률변수의 절대값인 반정규분포 #를 따르는 반정규분포 (half-normal distribution)를 가정하였다 (Aigner, et al., 1977).
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
우리나라 원양어업은 어떻게 시작되었는가? 우리나라 원양어업은 1957년 인도양에서 다랑어 연승 시험 조업이 성공함으로써 시작되었고, 60년이 지난 2017년까지 정부 및 민간기업의 적극적이고 효과적인 지원과 참여로 지속적인 발전을 이루어왔다. 1960년대 초반 약 10여 척이었던 어선세력이 1970년대 후반에는 50척으로 크게 증가하였고, 1960년대에는 10만 톤에도 못미치던 생산량이 1970년대 후반에는 50만 톤으로 증가하였다.
어업 내·외적으로 상당한 어려움은 무엇이었는가? 하지만 1970년대 후반부터 국제적으로 각 연안국의 200해리 배타적 경제수역 ( EEZ) 선포에 따른 수산자원의 자국화 조치, 유류 파동으로 인한 어업비용 상승, 어가 하락으로 인한 생산액 감소, 그리고 국제수산기구의 공해상의 조업규제와 다양한 수산자원 관리조치 등에 따라 어업 내·외적으로 상당한 어려움이 있었다. 이에 우리나라는 현재 주요 연안국과의 긴밀한 협조, 각종 국제수산기구의 가입과 적극적인 참여, 신 (新)어장 개척 등을 통해 여러 난관을 해결하며 조업 중에 있고, 2016년 기준 45만여 톤의 생산량과 1조원에 육박하는 생산금액을 기록하고 있다.
우리나라 원양어업은 1960년부터 1970년대까지 어떻게 성장하였는가? 우리나라 원양어업은 1957년 인도양에서 다랑어 연승 시험 조업이 성공함으로써 시작되었고, 60년이 지난 2017년까지 정부 및 민간기업의 적극적이고 효과적인 지원과 참여로 지속적인 발전을 이루어왔다. 1960년대 초반 약 10여 척이었던 어선세력이 1970년대 후반에는 50척으로 크게 증가하였고, 1960년대에는 10만 톤에도 못미치던 생산량이 1970년대 후반에는 50만 톤으로 증가하였다. 수출액 규모로는 2천만 달러 내외에서 3억 달러를 초과하는 등 큰 호황을 누리게 되었다.
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참고문헌 (8)

  1. Aigner D, Lovell CAK and Schmidt P. 1977. Formulation and Estimation of Stochastic Frontier Function Models. Journal of Econometrics 6(1), 21-27. 

  2. Choi JY, Kim KS and Kim DH. 2010. Productive Efficiency of the Coastal Fishing Business : A Comparison of Data Envelopment Analysis and Stochastic Frontier Analysis. Journal of the Korean operations research and management science society 35(3), 59-68. 

  3. Jondrow J, Lovell CAK, Materov I.S and Schmidt P. 1982. On the Estimation of Technical Inefficiency in the Stochastic Frontier Production Function Model, Journal of Econometrics 19, 233-238. 

  4. Kim HS and Song JH. 2012. A Study on the Efficiency Analysis of Abalone Aquaculture in Wando Region Using Stochastic Frontier Approach. The Journal of Fisheries Business Administration 43(2), 67-77. (DOI:10.12939/ FBA.2012.43.2.067). 

  5. Kim SH, Choi TS and Lee DW. 2007. Efficiency Analysis. Seoul Economics and Business, 245. 

  6. Kirkley JE, Squires D and Strand I. 1995. Assessing Technical Efficiency in Commercial Fisheries : The Mid-Atlantic Sea Scallop Fishery. American journal of Agriculture Economics 77(3), 686-697. 

  7. Sharma KR and Leung PS. 1999. Technical Efficiency of the Longline Fishery in Hawaii : An Application of a Stochastic Production Frontier. Marine Resource Economics 13, 259-274. 

  8. Yang DH, Jang YJ and No JH. 2012. An Analysis on Technical Inefficiency of Regional Public Hospitals using Stochastic Production Model. The Journal of Health Economics and Policy 18(4), 41-64. 

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