[논문]동적패널모형을 이용한 천해어류양식 생산에 영향을 미치는 요인 분석

심성현; 남종오

doi:10.4217/opr.2019.41.1.035

동적패널모형을 이용한 천해어류양식 생산에 영향을 미치는 요인 분석
Identifying Factors Influencing Fish Production of Shallow-sea Aquaculture Based on the Dynamic Panel Model 원문보기

Ocean and polar research, v.41 no.1, 2019년, pp.35 - 46

심성현 (국립부경대학교 자원환경경제연구소) , 남종오 (국립부경대학교 인문사회과학대학 경제학부)

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this study is to identify factors influencing fish production of shallow-sea aquaculture in South Korea. This study employed the two-way fixed effect and random effect models based on the panel models and also the difference between GMM and system GMM models based on the dynamic panel models using the amount of fish farming production, the number of stocked fry, the number of cultured fish, the amount of inputted feed, the farming area, the number of workers, and the sales price data from 2010 to 2017. First, the two-way fixed effect model of the panel models was selected by panel characteristics, time characteristics and Hausman tests and also the model was statistically significant. As a result of the two-way fixed effect model, the number of stocked fry, the amount of inputted feed, and the number of workers were identified as factors that increase the fish production of shallow-sea aquaculture. However, the number of cultured fish and the sales price were analyzed as factors that reduce the fish production of shallow-sea aquaculture. Second, the system GMM model of the dynamic panel models was selected by Hansen test and Arellano-Bond test in order to identify whether or not the over-discrimination condition is appropriate. Based on the system GMM model, the number of stocked fry, the amount of inputted feed, the number of workers in this year and 1 year ago, the number of cultured fish 2 years ago, and the sale price 3 years ago were analyzed as factors that increase the fish production of shallow-sea aquaculture. However, the amount of fish farming production 1, 2, 3 years ago, the farming area in this year, and the number of cultured fish in this year and 1 year ago were identified as factors that reduce the fish production of shallow-sea aquaculture. In conclusion, this study suggests that it is desirable to control the amount of stocked fry rather than to expand the farming area for fish farming in shallow-sea aquaculture, so as to keep the sale price at a certain level by maintaining the appropriate amount of fish production.

주제어

표/그림 (10)

그림 Fig. 1. Trends in fish production volume and value of shallow-sea aquaculture (2000−2017)
표 Table 1. Fish production volume and ratio by fishery type (2015−2017)
표 Table 2. Fish production volume and ratio of shallow-sea aquaculture by province (2013−2017)
표 Table 3. Fish production volume and ratio of fish species by aquaculture type (2017)
표 Table 4. Factors of fish production in shallow-sea aquaculture (2013−2017)
표 Table 5. Basic statistics of analysis data
표 Table 6. Results of the Pearson correlation analysis
표 Table 6. Results of the Variation Index Factor’s estimation
표 Table 7. Results of the two-way fixed effect and random effect models
표 Table 8. Results of the difference GMM and system GMM models

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구는 천해양식어업 중 하나인 어류양식어업을 대상으로 하여 어류양식생산에 영향을 미치는 요인을 분석하고자 한다. 어류양식어업 생산은 일반적으로 양식장의 지형, 해양의 수질, 수온 등 환경적 요인뿐만 아니라 양식 대상 품종의 생존율, 성장률 등 생물적 요인과 양식 수산물의 가격 및 국민 수요량 등 사회·경제적 요인의 영향을 받는다.
본 연구는 천해어류양식어업을 대상으로 어류양식 생산에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 2010년부터 2017년까지의 어류양식 생산량, 입식량, 현재 사육량, 사료량, 사육수면적, 종사자수, 판매가격 자료를 이용하여 패널모형 중 이원고정효과모형, 이원확률효과모형과 동적패널모형중 차분 GMM 모형, 시스템 GMM 모형을 적용하여 분석을 실시하였다.
본 연구에서는 2010년부터 2017년까지의 천해어류양식 어업 지역에 따른 패널자료를 이용하여 패널모형을 추정하고자 한다. 일반적으로 패널자료를 이용한 분석은 패널 개체의 특성과 시간의 특성 반영 유무에 따라 합동(Pooled) OLS(Ordinary Least Squares) 모형과 패널 GLS(Generalized Least Squares) 모형, 고정효과(Fixed Effects) 모형, 확률 효과(Random Effects) 모형으로 구분하여 추정이 가능하다.
천해어류양식어업은 환경적 요인, 생물적 요인, 사회·경제적 요인의 영향을 받아 생산량이 결정된다고 볼 수 있는데 본 연구에서는 사회·경제적 요인만을 고려하여 해당 요인이 어류 양식 생산에 어느 정도 영향을 주는지 살펴보고자 한다.
Table 4의 천해어류양식어업의 산출 및 생산투입 요소 현황을 통해 생산량은 입식량과 현재 사육량, 사료량이 증가함에 따라 커짐을 확인할 수 있었으며, 종사자수와 사육수면적의 변화에는 영향이 없는 것을 확인할 수 있었다. 하지만 이는 수치변화에 대한 확인이므로 본 연구에서는 계량경제학적 분석을 통해 이들 생산요소가 생산에 어떠한 영향을 미치는지 확인해 보고자 한다.

제안 방법

본 연구는 천해어류양식어업을 대상으로 어류양식 생산에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 2010년부터 2017년까지의 어류양식 생산량, 입식량, 현재 사육량, 사료량, 사육수면적, 종사자수, 판매가격 자료를 이용하여 패널모형 중 이원고정효과모형, 이원확률효과모형과 동적패널모형중 차분 GMM 모형, 시스템 GMM 모형을 적용하여 분석을 실시하였다.
동적패널모형은 종속변수의 과거 시차 변수를 독립변수로 이용하는 모형으로 과거 시점의 영향을 받는 동적인 모형을 설정하고 추정할 수 있다는 장점이 있다. 구체적으로 본 연구에서는 동적패널모형 중 일반적으로 알려진 차분(difference) GMM(Generalized Methodof-Moments) 모형과 시스템(system) GMM 모형을 이용하여 어류양식 생산에 미치는 요인을 분석하였다.
천해어류양식어업은 환경적 요인, 생물적 요인, 사회·경제적 요인의 영향을 받아 생산량이 결정된다고 볼 수 있는데 본 연구에서는 사회·경제적 요인만을 고려하여 해당 요인이 어류 양식 생산에 어느 정도 영향을 주는지 살펴보고자 한다. 구체적으로 종속변수인 어류양식 생산량과 독립변수인 입식량, 현재 사육량, 사료량, 종사자수, 사육수면적, 판매가격을 분석에 이용하였으며, 패널모형을 기준으로 동적패널모형까지 모형을 확장하여 분석을 실시하였다. 그리고 분석 결과를 통해 이들 요인이 생산에 미치는 영향을 확인하였다.
구체적으로 종속변수인 어류양식 생산량과 독립변수인 입식량, 현재 사육량, 사료량, 종사자수, 사육수면적, 판매가격을 분석에 이용하였으며, 패널모형을 기준으로 동적패널모형까지 모형을 확장하여 분석을 실시하였다. 그리고 분석 결과를 통해 이들 요인이 생산에 미치는 영향을 확인하였다.
패널모형 분석 시 시간 특성에 대한 효과가 존재한다고 나타나 본 연구에서는 종속변수의 과거변수를 이용하는 동적패널모형을 추정하였다. 동적패널모형 중 하나인 차분 GMM 모형과 시스템 GMM 모형을 추정하였으며, Hansen 검정과 Arellano-Bond 검정을 통해 도구변수 사용에 대한 과대식별(over-identifying) 조건의 적절성 여부를검정하였다. Hansen 검정의 귀무가설은 “과대식별 조건이 적절하다”이며, Arellano-Bond 검정의 귀무가설은 “자기 상관이 존재하지 않는다”이다.
따라서 이원고정효과모형의 추정 결과를 기준으로 하여 결과를 해석하였다. 본 모형의 개체 내 R²를 나타내는 Within R²는 낮게 나타났으나 나머지 R²는 높게 나타나 모형의 설명력이 높음을 확인하였다.
본 연구에서는 천해어류양식어업의 생산에 미치는 요인을 분석하기 위해 종속변수로 천해어류양식어업의 생산량(Q)을 사용하였고, 독립변수로 입식량(I), 현재 사육량(N), 사료량(F), 종사자수(W), 사육수면적(A), 판매가격(P)을사용하였다. 상기의 변수를 이용하여 설정한 패널모형의 식은 다음 식 (1)과 같다.
“차분변수의 과거값(lagged value)을 추가적인 도구변수로 분석에 이용하기 때문에 일반적으로 시스템 GMM의 추정량이 차분 GMM 추정량보다 더 효율적인 추정량으로 알려져 있다”(Roodman 2009, 민과 최 2013). 상기의 이유로 인해 본 연구에서는 차분 GMM 모형과 시스템 GMM 모형을 모두 추정하여 결과를 비교하고 확인해 보았으며, 모형 추정 시 Windmeijer (2005)가 제시한 2단계 (two-step) 추정을 이용하여 분석을 실시하였다. 일반적으로 2단계 추정은 1단계(one-step) 추정보다 표본의 크기가 커질수록 더 효율적이라 알려져 있다.
일반적인 회귀분석 모형에서 80%를 초과하는 유의미한 높은 상관관계가 존재하면 다중공선성(multicollinearity)이 발생할 가능성이 높아지게 되는데, 이를 확인하기 위해 분산팽창요인(Variation Index Factor)을 추정하여 다중공 선성 여부를 검정하였다. 선형회귀모형을 통해 분산팽창 요인을 추정한 결과 계수의 크기가 10보다 작게 나타나 다중공선성의 문제가 모형에 심각하게 나타나지는 않은 것으로 판단된다.
합동 OLS 모형을 추정하고 자기상관 검정과 이분산 검정을 실시하여 패널 GLS 모형과 합동 OLS 모형 선정 여부를 확인하였다. 자기상관 검정과 이분산 검정 결과 자기상관과 이분산이 모두 존재하여 합동 OLS 모형이 선정되었으며, 합동 OLS 모형 추정 후 합동 OLS 모형과 패널모형의 선정 여부를 확인하기 위해 패널 개체 특성에 대한 검정을 실시하였다. 패널 개체 특성 검정 결과 “패널 개체의 특성이 존재하지 않는다(u_i = 0).
로그자료를 이용하여 추정된 계수는 탄력성의 개념으로 해석되며, 독립변수의 1% 변화에 대한 종속변수의 % 변화를 의미한다. 판매가격 자료의 경우 생산금액에서 생산량을 나눈 후 신선어류 생산자물가지수를 반영하여 현재 가치화하여 사용하였다.
패널모형 분석 시 시간 특성에 대한 효과가 존재한다고 나타나 본 연구에서는 종속변수의 과거변수를 이용하는 동적패널모형을 추정하였다. 동적패널모형 중 하나인 차분 GMM 모형과 시스템 GMM 모형을 추정하였으며, Hansen 검정과 Arellano-Bond 검정을 통해 도구변수 사용에 대한 과대식별(over-identifying) 조건의 적절성 여부를검정하였다.
패널모형에 해당하는 고정효과모형과 확률효과모형을 추정하기 전에 시간 특성 존재 여부에 대한 검정을 실시하였다. 시간 특성 존재 여부에 따라 일원오차성분모형을 선정할 지 이원오차성분모형을 선정할 지 구분되는데 시간 특성 여부에 대한 검정 결과 “시간 특성이 존재하지 않는다(μ_i = 0).
동적패널모형 추정에 앞서 패널모형을 추정하였다. 합동 OLS 모형을 추정하고 자기상관 검정과 이분산 검정을 실시하여 패널 GLS 모형과 합동 OLS 모형 선정 여부를 확인하였다. 자기상관 검정과 이분산 검정 결과 자기상관과 이분산이 모두 존재하여 합동 OLS 모형이 선정되었으며, 합동 OLS 모형 추정 후 합동 OLS 모형과 패널모형의 선정 여부를 확인하기 위해 패널 개체 특성에 대한 검정을 실시하였다.

대상 데이터

본 연구에서는 천해어류양식어업의 생산에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위해 통계청 어류양식동향조사 (2018A)에서 제공하는 자료를 이용하였다. 어류양식동향 조사는 천해어류양식어업을 지역별·양식방법별·어종별로 구분하여 생산량, 생산금액, 입식량, 현재 사육량, 사료량, 종사자수, 사육수면적의 자료를 제공하고 있다.

데이터처리

Table 7에서 확인할 수 있듯이 이원확률효과모형과 이원고정효과모형을 모두 추정하여 Hausman 검정을 이용하여 최종 패널모형을 선정하였다. Hausman 검정은 확률 효과모형과 고정효과모형의 선정에 이용되며 패널자료를 이용한 분석에서 가장 중요한 검정 중의 하나인데, 검정결과 “x_it와 u_i간 상관관계가 없다(cov(x_it , u_i) = 0)”는 귀무 가설이 기각되어 이원고정효과모형을 선정하였다.
모형 추정에 앞서 종속변수인 천해어류양식 생산량과 독립변수인 입식량, 사료량, 현재 사육량 등의 관계를 확인하기 위해 상관관계(correlation) 분석을 실시하였다. 상관관계분석 결과, 천해어류양식 생산량은 판매가격을 제외한 입식량, 사료량, 현재 사육량, 종사자수, 사육수면적과 약 70.

이론/모형

동적패널모형 추정에 앞서 패널모형을 추정하였다. 합동 OLS 모형을 추정하고 자기상관 검정과 이분산 검정을 실시하여 패널 GLS 모형과 합동 OLS 모형 선정 여부를 확인하였다.
동적패널모형에서 일치추정량을 얻기 위해서 도구변수 (instrumental variables)를 이용하는 1차 차분 2단계 최소 자승법(FD2SLS)을 이용하는 모형을 사용할 수 있다. 하지만 “도구변수의 수가 내생적 설명변수의 수보다 많은 과대식별된(over-identified) 모형에서는 GMM 추정량이 더 효율적인 것으로 알려져 있다”(민과 최 2013).
하지만 “도구변수의 수가 내생적 설명변수의 수보다 많은 과대식별된(over-identified) 모형에서는 GMM 추정량이 더 효율적인 것으로 알려져 있다”(민과 최 2013). 본 연구 에서 설정된 모형은 도구변수의 수가 내생적 설명변수의 수보다 많은 과대식별된 모형으로 GMM 모형을 이용한 추정이 적합하여 실증분석 시 GMM 모형을 선택하였다.
우선, 패널모형 추정 결과 패널 개체 특성 검정과 시간 특성 검정, Hausman 검정을 통해 이원고정효과모형이 선정되었으며 추정된 모형 또한 유의성이 존재하였다. 입식량, 사료량, 종사자수는 천해어류양식어업의 생산량을 증가시키는 요인으로 나타났으나, 현재 사육량, 판매가격은 천해어류양식어업의 생산량을 감소시키는 요인으로 판명 되었다.
”는 귀무가설을 기각하여 시간 특성이 존재하는 것으로 나타났다. 이에 본 연구에서는 최종적으로 패널 개체의 특성과 시간의 특성을 모두 고려한 이원오차성분 모형을 추정하였다. 이원고정효과모형과 이원확률효과모 형을 추정한 결과는 Table 7과 같다.

성능/효과

”라는 일반적인 인식과 달리 사육수면적이 증가할 경우 생산량이 감소하는 것으로 나타나 어류양식 생산량 증가는 사육수면적의 영향보다 다른 요인의 영향을 많이 받음을 확인할 수 있다.
1626% 증가하는 것으로 나타났다. 2년 전과 3년 전의 입식량 계수 추정치는 유의 하지는 않았지만 생산량을 증가시키는 것으로 나타나 종합적으로 입식량은 어류양식 생산량을 증가시키는 요인인 것으로 분석되었다. 따라서 양식어가가 어류양식 생산량을 증가시키기 위해서는 입식량을 증가시키는 것이 하나의 방법이 될 수 있을 것으로 판단된다.
이상의 분석결과를 통해 어류양식 생산량, 입식량, 현재 사육량, 사료량, 사육수면적, 종사자수, 판매가격이 현재의 어류양식 생산량에 미치는 영향을 확인하였다. 과거의 어류양식 생산량과 현재의 사육수면적, 현재와 전년도의 사육량은 현재의 어류양식 생산량을 감소시키는 것으로 나타났으며, 현재와 전년도의 입식량, 사료량, 종사자수, 2년전의 현재 사육량, 전년도와 3년 전의 판매가격은 현재의 어류양식 생산량을 증가시키는 것으로 분석되었다. 하지만 생산량, 입식량, 현재 사육량, 판매가격의 t−1기부터 t−3기까지의 추정 결과는 전체 어류양식어업의 추정 결과로 이를 각 양식방법 및 양식어종의 결과로 일반화하기에는 다소 한계가 있을 수 있다.
과대식별 조건에 대한 가설 검정 결과 차분 GMM 모형은 Hansen 검정과 Arellano-Bond 검정에서 과대식별 조건이 적절하지 않다고 분석되어 동적패널모형의 적용에 한계가 존재함을 확인하였다. 반면, 시스템 GMM 모형에 서는 Hansen 검정과 Arellano-Bond 검정에서 과대식별 조건이 적절하다고 분석되어 동적패널모형의 적용이 타당함을 확인하였다.
이러한 양식 어업의 특성으로 인해 양식어업인은 양식생산과 관련된 여러 요인들을 투입하고 통제하여 양식어업 생산량을 증가시켜 왔다. 구체적으로 일반해면어업의 생산량의 경우 2010년에서 2017년 동안 생산량이 연평균 약 2.52% 감소한 반면 천해양식어업 생산량은 약 8.20%, 내수면어업 생산량은 약 2.73% 증가하였다.
구체적으로 입식량이 1% 증가하면 천해어류양식 생산량은 0.2246% 증가하고, 현재 사육량이 1% 증가하면 생산량이 0.1916% 감소하는 것으로 추정되었다. 사료량이 1% 증가하면 생산량은 0.
구체적으로 천해어류양식 생산량 증가에 가장 많은 영향을 미치는 요인은 사료량으로 사료 투입과 생산량이 높은 양(+)의 관계가 있음을 확인하였으며, 현재 사육량이 어류양식 생산량 감소에 가장 많은 영향을 미치는 요인으로 나타나 현재 사육량이 많을수록 현재의 생산량이 많이 감소함을 확인하였다. 따라서 천해어류양식어가 생산의 안정성과 지속성을 위해서는 사육수면적 확대보다는 입식량을 조절하여 적정 생산량 수준을 유지하고 이를 통해 판매가격을 일정 수준으로 관리하는 것이 중요하다고 판단된다.
추정된 시스템 GMM 모형은 유의성이 존재하였으며 추정 결과를 근거로 천해어류양식 생산에 미치는 요인을 분석한 결과 현재와 전년도의 입식량, 사료량, 종사자수, 2년 전의 현재 사육량, 전년도와 3년 전의 판매가격은 현재의 어류양식 생산량을 증가시키는 것으로 분석되었다. 그러나 1년 전, 2년전, 3년 전의 어류양식 생산량과 현재의 사육수면적, 현재와 전년도의 사육량은 현재의 어류양식 생산량을 감소시키는 요인으로 판명되었다.
4119% 증가하는 것으로 나타났다. 그리고 판매가격이 1% 증가하면 생산량은 1.0083% 감소하는 것으로 분석되었다. 이는 상관관계 분석 결과와 동일한 결과로 천해어류양식어업의 생산은 판매가격과 음(-)의 관계에 있음을 확인하였다.
본 모형의 개체 내 R²를 나타내는 Within R²는 낮게 나타났으나 나머지 R²는 높게 나타나 모형의 설명력이 높음을 확인하였다. 그리고 패널 개체의 특성 존재 유무에 대한 uⁱ검정 결과에서도 이원고정효과 모형 선정이 유의하게 분석되었으며, 추정된 모형의 유의성 또한 존재하였다. 모형의 추정된 계수를 살펴보면 사육수면적은 유의하게 추정되지 않았지만 나머지 입식량, 현재 사육량, 사료량 등의 변수는 유의수준 1%와 5% 사이 에서 유의하게 추정되었다.
상기의 내용과 추정 결과를 근거로 1년 전 또는 3년 전 판매가격의 상승은 양식어가의 어류 입식량 증가를 유인하여 바로 생산량을 증가시키기보다는 1년 후나 3년 후에 생산량 증가를 가져오고 있음을 확인할 수 있다. 다시 말해 추정 결과에서 1년 전 판매가격의 상승이 현재의 어류양식 생산량이 증가에 큰 영향을 미친다고 분석되었는데, 이를 통해 양식 어업인은 주로 1년 전의 판매가격을 고려하여 현재의 생산량을 결정한다고 볼 수 있다.
다음으로, 동적패널모형 추정 결과 차분 GMM 모형은 Hansen 검정과 Arellano-Bond 검정을 통해 과대식별 조건이 적절하지 않다고 분석되었으나, 시스템 GMM 모형은 과대식별 조건이 적절하다고 분석되었다. 추정된 시스템 GMM 모형은 유의성이 존재하였으며 추정 결과를 근거로 천해어류양식 생산에 미치는 요인을 분석한 결과 현재와 전년도의 입식량, 사료량, 종사자수, 2년 전의 현재 사육량, 전년도와 3년 전의 판매가격은 현재의 어류양식 생산량을 증가시키는 것으로 분석되었다.
”라는 일반적인 인식과 달리 사육수면적이 증가할 경우 생산량이 감소하는 것으로 나타나 어류양식 생산량 증가는 사육수면적의 영향보다 다른 요인의 영향을 많이 받음을 확인할 수 있다. 또한 이러한 결과는 현재 양식시설의 환경이악화되어 오염물질 유입, 질병 발생 증가로 인해 폐사율이 상승하는 등 양식시설의 생산성이 매우 낮아져 있음을 보여준다고 판단된다.
그리고 패널 개체의 특성 존재 유무에 대한 uⁱ검정 결과에서도 이원고정효과 모형 선정이 유의하게 분석되었으며, 추정된 모형의 유의성 또한 존재하였다. 모형의 추정된 계수를 살펴보면 사육수면적은 유의하게 추정되지 않았지만 나머지 입식량, 현재 사육량, 사료량 등의 변수는 유의수준 1%와 5% 사이 에서 유의하게 추정되었다.
과대식별 조건에 대한 가설 검정 결과 차분 GMM 모형은 Hansen 검정과 Arellano-Bond 검정에서 과대식별 조건이 적절하지 않다고 분석되어 동적패널모형의 적용에 한계가 존재함을 확인하였다. 반면, 시스템 GMM 모형에 서는 Hansen 검정과 Arellano-Bond 검정에서 과대식별 조건이 적절하다고 분석되어 동적패널모형의 적용이 타당함을 확인하였다.
따라서 이원고정효과모형의 추정 결과를 기준으로 하여 결과를 해석하였다. 본 모형의 개체 내 R²를 나타내는 Within R²는 낮게 나타났으나 나머지 R²는 높게 나타나 모형의 설명력이 높음을 확인하였다. 그리고 패널 개체의 특성 존재 유무에 대한 uⁱ검정 결과에서도 이원고정효과 모형 선정이 유의하게 분석되었으며, 추정된 모형의 유의성 또한 존재하였다.
1916% 감소하는 것으로 추정되었다. 사료량이 1% 증가하면 생산량은 0.2472% 증가하고, 종사자수가 1% 증가하면 생산량이 0.4119% 증가하는 것으로 나타났다. 그리고 판매가격이 1% 증가하면 생산량은 1.
사육량의 경우 현재 사육량과 1년 전 사육량이 1% 증가하면 현재의 어류양식 생산량은 0.3072%, 0.1377% 감소하는 것으로 나타났으며, 2년 전 사육량이 1% 증가하면 현재의 어류양식 생산량이 0.3277% 증가하는 것으로 분석되었다. 구체적으로 현재와 전년도 양식시설에 사육 하고 있는 양식어류가 많을수록 현재의 생산량은 감소 하고, 2년 전 양식시설의 사육량이 많을수록 현재의 생산 량이 증가한다.
모형 추정에 앞서 종속변수인 천해어류양식 생산량과 독립변수인 입식량, 사료량, 현재 사육량 등의 관계를 확인하기 위해 상관관계(correlation) 분석을 실시하였다. 상관관계분석 결과, 천해어류양식 생산량은 판매가격을 제외한 입식량, 사료량, 현재 사육량, 종사자수, 사육수면적과 약 70.72%에서 약 93.50%까지 유의미한 양(+)의 상관 관계를 지니고 있는 것으로 나타났다. 입식량, 사료량, 종사자수, 사육수면적 또한 판매가격을 제외한 다른 변수와 유의미한 양(+)의 상관관계를 지닌 것으로 분석되었다.
구체적으로 어류양식의 경우 입식에서 출하까지 2년 이상의 양성기간을 거치게 되는데 이러한 특성으로 인해 어류양식 생산량은 가격 변화에 즉각적으로 반응하기가 힘들다. 상기의 내용과 추정 결과를 근거로 1년 전 또는 3년 전 판매가격의 상승은 양식어가의 어류 입식량 증가를 유인하여 바로 생산량을 증가시키기보다는 1년 후나 3년 후에 생산량 증가를 가져오고 있음을 확인할 수 있다. 다시 말해 추정 결과에서 1년 전 판매가격의 상승이 현재의 어류양식 생산량이 증가에 큰 영향을 미친다고 분석되었는데, 이를 통해 양식 어업인은 주로 1년 전의 판매가격을 고려하여 현재의 생산량을 결정한다고 볼 수 있다.
생산량을 가장 많이 증가시키는 요인은 종사자수로 나타났으며 생산량을 가장 많이 감소시키는 요인은 판매가격으로 분석되었다. 상기의 이원고정효과모형 분석 결과를 통해 천해어류양식어업은 종사자 수의 영향을 많이 받는 어업임을 확인할 수 있었으며, 입식량과 사료량을 증가시킴에 따라 천해어류양식어업의 어느 정도 생산을 증대시킬 수 있음을 확인하였다.
종합적으로 입식량, 사료량, 종사자수는 천해어류양식 어업의 생산량을 증가시키는 요인으로 나타났고, 현재 사육량, 판매가격은 천해어류양식어업의 생산량을 감소시키는 요인으로 분석되었다. 생산량을 가장 많이 증가시키는 요인은 종사자수로 나타났으며 생산량을 가장 많이 감소시키는 요인은 판매가격으로 분석되었다. 상기의 이원고정효과모형 분석 결과를 통해 천해어류양식어업은 종사자 수의 영향을 많이 받는 어업임을 확인할 수 있었으며, 입식량과 사료량을 증가시킴에 따라 천해어류양식어업의 어느 정도 생산을 증대시킬 수 있음을 확인하였다.
일반적인 회귀분석 모형에서 80%를 초과하는 유의미한 높은 상관관계가 존재하면 다중공선성(multicollinearity)이 발생할 가능성이 높아지게 되는데, 이를 확인하기 위해 분산팽창요인(Variation Index Factor)을 추정하여 다중공 선성 여부를 검정하였다. 선형회귀모형을 통해 분산팽창 요인을 추정한 결과 계수의 크기가 10보다 작게 나타나 다중공선성의 문제가 모형에 심각하게 나타나지는 않은 것으로 판단된다.
Table 8은 차분 GMM 모형과 시스템 GMM 모형의 추정 결과로 과대식별 조건이 적절하다고 분석된 시스템 GMM 모형의 추정 결과를 중심으로 설명을 하고자 한다. 시스템 GMM 모형은 유의하게 추정되었으며, 추정계수 또한 5개 변수를 제외한 나머지 13개 변수가 1%와 10% 유의수준 사이에서 유의하게 추정되었다. 천해어류 양식어업의 1년 전과 2년 전, 3년 전 생산량이 1% 증가하면 현재의 생산량이 0.
70%)으로 가장 많이 생산되었으며, 조피 볼락(약 22,344톤), 숭어류(약 6,828톤), 참돔(약 6,806톤) 순으로 생산량이 높게 나타났다. 양식방법별로 해상가두리 양식에서는 조피볼락(약 22,254톤), 참돔(약 6,806톤), 숭어류(약 6,479톤) 순으로 생산을 많이 하였으며, 육상수 조식 양식에서는 넙치류(약 41,198톤), 축제식 양식에서는 숭어류(약 349톤)의 생산량이 높게 나타났다.
우리나라에서 천해양식어업으로 어류를 생산하는 지역은 부산, 울산 등을 포함한 11개 지역으로 이중 제주, 경남, 전남 지역의 생산량이 가장 높게 나타났다. 2017년 기준 제주 지역은 양식어업으로 넙치류를 주로 생산하였으며, 전남 지역은 넙치류와 조피볼락을, 경남 지역은 조피볼락, 참돔, 숭어류를 주로 생산하였다.
이상의 분석 결과를 바탕으로 천해어류양식어가의 생산 안정성과 지속성을 위한 방안을 살펴본 결과 양식시설의 사육수면적 확대보다는 어류양식 대상품종의 입식량을 조절하여 적정 생산량 수준을 유지하고 이를 통해 판매가격을 일정 수준으로 관리하는 것이 바람직할 것으로 보여진다.
이상의 분석결과를 통해 어류양식 생산량, 입식량, 현재 사육량, 사료량, 사육수면적, 종사자수, 판매가격이 현재의 어류양식 생산량에 미치는 영향을 확인하였다. 과거의 어류양식 생산량과 현재의 사육수면적, 현재와 전년도의 사육량은 현재의 어류양식 생산량을 감소시키는 것으로 나타났으며, 현재와 전년도의 입식량, 사료량, 종사자수, 2년전의 현재 사육량, 전년도와 3년 전의 판매가격은 현재의 어류양식 생산량을 증가시키는 것으로 분석되었다.
46%를 차지하고 있다. 일반해면어업의 어류 생산량이 약 673,901톤(약 86.25%)으로 가장 높게 나타났으며, 천해양식어업의 어류 생산량 다음으로 내수면양식어업이 약 19,351톤(약 2.48%), 내수면어업이 약 6,358톤(약 0.81%) 순으로 높은 어류 생산량을 기록하였다. 해조류, 패류 등을 포함한 전체 어종의 생산량은 천해양식어업이 높으나 어류 생산만을 기준으로 할 경우에는 일반해면어업의 생산량이 높아 시장의 어류 수요를 천해양식어업의 생산만으로 충족하기에는 힘든 것으로 나타났다.
50%까지 유의미한 양(+)의 상관 관계를 지니고 있는 것으로 나타났다. 입식량, 사료량, 종사자수, 사육수면적 또한 판매가격을 제외한 다른 변수와 유의미한 양(+)의 상관관계를 지닌 것으로 분석되었다.
우선, 패널모형 추정 결과 패널 개체 특성 검정과 시간 특성 검정, Hausman 검정을 통해 이원고정효과모형이 선정되었으며 추정된 모형 또한 유의성이 존재하였다. 입식량, 사료량, 종사자수는 천해어류양식어업의 생산량을 증가시키는 요인으로 나타났으나, 현재 사육량, 판매가격은 천해어류양식어업의 생산량을 감소시키는 요인으로 판명 되었다.
종합적으로 입식량, 사료량, 종사자수는 천해어류양식 어업의 생산량을 증가시키는 요인으로 나타났고, 현재 사육량, 판매가격은 천해어류양식어업의 생산량을 감소시키는 요인으로 분석되었다. 생산량을 가장 많이 증가시키는 요인은 종사자수로 나타났으며 생산량을 가장 많이 감소시키는 요인은 판매가격으로 분석되었다.
시스템 GMM 모형은 유의하게 추정되었으며, 추정계수 또한 5개 변수를 제외한 나머지 13개 변수가 1%와 10% 유의수준 사이에서 유의하게 추정되었다. 천해어류 양식어업의 1년 전과 2년 전, 3년 전 생산량이 1% 증가하면 현재의 생산량이 0.2189%, 0.1442%, 0.1205% 감소하는 것으로 나타났다. 이는 천해어류양식어가의 생산량 조절로 인해 나타난 결과로 과거 년도의 생산량이 많을 경우 양식어가가 생산량을 조절하여 시장의 수급을 관리하기 때문인 것으로 판단된다.
3746% 증가하는 것으로 분석되었다. 추정된 계수가 유의하지는 않았지만 현재의 판매가격이 1% 상승하면 어류양식 생산량은 0.2131% 감소하는 것으로 나타났다. 경제학적으로 “다른 조건이 동일할 때 어떤 상품의 가격이 상승하면 생산자는 더 많은 양을 공급하려 하고, 가격이 하락하면 적은 양을 공급하려 한다”(이와 이 2018).
다음으로, 동적패널모형 추정 결과 차분 GMM 모형은 Hansen 검정과 Arellano-Bond 검정을 통해 과대식별 조건이 적절하지 않다고 분석되었으나, 시스템 GMM 모형은 과대식별 조건이 적절하다고 분석되었다. 추정된 시스템 GMM 모형은 유의성이 존재하였으며 추정 결과를 근거로 천해어류양식 생산에 미치는 요인을 분석한 결과 현재와 전년도의 입식량, 사료량, 종사자수, 2년 전의 현재 사육량, 전년도와 3년 전의 판매가격은 현재의 어류양식 생산량을 증가시키는 것으로 분석되었다. 그러나 1년 전, 2년전, 3년 전의 어류양식 생산량과 현재의 사육수면적, 현재와 전년도의 사육량은 현재의 어류양식 생산량을 감소시키는 요인으로 판명되었다.
판매가격은 1년 전 판매가격과 3년 전 판매가격이 1% 상승하면 현재의 어류양식 생산량은 0.5417%, 0.3746% 증가하는 것으로 분석되었다. 추정된 계수가 유의하지는 않았지만 현재의 판매가격이 1% 상승하면 어류양식 생산량은 0.
81%) 순으로 높은 어류 생산량을 기록하였다. 해조류, 패류 등을 포함한 전체 어종의 생산량은 천해양식어업이 높으나 어류 생산만을 기준으로 할 경우에는 일반해면어업의 생산량이 높아 시장의 어류 수요를 천해양식어업의 생산만으로 충족하기에는 힘든 것으로 나타났다.
현재의 사료량과 종사자수가 1% 증가하면 현재의 어류 양식 생산량은 0.7225%, 0.5621% 증가하는 것으로 나타났으며, 현재의 사육수면적이 1% 증가하면 생산량은 0.0543% 감소하는 것으로 분석되었다. 또한 “사육수면적이 증가할수록 어류양식 생산량이 증가할 것이다.
현재의 입식량과 1년 전 입식량이 1% 증가하면 현재의 어류양식 생산량이 0.1591%, 0.1626% 증가하는 것으로 나타났다. 2년 전과 3년 전의 입식량 계수 추정치는 유의 하지는 않았지만 생산량을 증가시키는 것으로 나타나 종합적으로 입식량은 어류양식 생산량을 증가시키는 요인인 것으로 분석되었다.

후속연구

하지만 분석 시 천해어류양식 생산에 영향을 미치는 환경적 요인과 생물적 요인을 고려하지 못한 한계가 존재하여 향후 연구에서는 이러한 점을 반영한 연구가 필요할 것으로 판단된다. 따라서 향후 연구에서는 양식장의 지형, 해양의 수질, 수온, 양식시설의 오염도 등 환경적 요인 뿐만 아니라 양식대상 품종의 생존율, 성장률, 폐사율 등 생물적 요인과 국민의 양식어류 수요 등을 고려한 연구를 실시해 볼 필요가 있다.
하지만 분석 시 천해어류양식 생산에 영향을 미치는 환경적 요인과 생물적 요인을 고려하지 못한 한계가 존재하여 향후 연구에서는 이러한 점을 반영한 연구가 필요할 것으로 판단된다. 따라서 향후 연구에서는 양식장의 지형, 해양의 수질, 수온, 양식시설의 오염도 등 환경적 요인 뿐만 아니라 양식대상 품종의 생존율, 성장률, 폐사율 등 생물적 요인과 국민의 양식어류 수요 등을 고려한 연구를 실시해 볼 필요가 있다.
하지만 생산량, 입식량, 현재 사육량, 판매가격의 t−1기부터 t−3기까지의 추정 결과는 전체 어류양식어업의 추정 결과로 이를 각 양식방법 및 양식어종의 결과로 일반화하기에는 다소 한계가 있을 수 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	양식어업의 생산의 장점은?	양식어업의 생산은 수산자원의 영향을 많이 받는 어로어업과 달리 양식어업인이 양식생산과 관련된 여러 요인 및 조건을 통제 가능하다는 차이점으로 인해 어느 정도 원하는 수준에서의 생산량 조절이 가능하다. 이러한 양식 어업의 특성으로 인해 양식어업인은 양식생산과 관련된 여러 요인들을 투입하고 통제하여 양식어업 생산량을 증가시켜 왔다.
	우리나라뿐만 아니라 수산 선진국에서 중요성이 커지고 있는 것은?	최근 우리나라뿐만 아니라 수산 선진국에서는 기존의 잡는 어업인 어로어업의 생산 저하에 따라 기르는 어업, 즉 양식어업의 역할과 중요성이 커지고 있다. FAO의 통계에 의하면 2016년 세계 어업생산량은 약 1억 7,100만톤으로 나타났으며, 이 중 양식어업의 생산량은 약 1억 1천만 톤으로 세계 어업생산량의 약 64.
	양식 어업의 특성은 무엇인가?	양식어업의 생산은 수산자원의 영향을 많이 받는 어로어업과 달리 양식어업인이 양식생산과 관련된 여러 요인 및 조건을 통제 가능하다는 차이점으로 인해 어느 정도 원하는 수준에서의 생산량 조절이 가능하다. 이러한 양식 어업의 특성으로 인해 양식어업인은 양식생산과 관련된 여러 요인들을 투입하고 통제하여 양식어업 생산량을 증가시켜 왔다.

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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