3.1. 「농업의 환경적 영향을 고려한 생산성 계측-사례 분석을 중심으로」 연구15)
3.1.1. 환경영향을 고려한 농업 생산성 계측 연구의 배경
가. 연구 배경
❍ 무분별한 산업화로 인한 환경파괴가 인류의 지속가능성에 대한 의문을 야기하면서, ‘성 장과 환경의 양립 가능성’을 제고하기 위한 연구가 폭넓게 이루어지고 있음. 특히 생산 과정에서 발생하는 부산물(by-product)을 고려한 생산성 추정연구는 지속가능성장을 위한 산업의 미래경쟁력을 평가하고, 효과적인 환경정책설정의 필수적인 과정이라는 점에서 중요성이 커지고 있음.
- 생산과정에서 배출되는 부산물은 오염물(pollutants)이나 잔여물(residuals)의 형태 이며, 일반적으로 음(-)의 외부효과(externality)를 통해 사회적 비용을 유발함. 환경 영향를 고려한 성과분석이 주요한 이슈로 부각되면서, 부산물에 의한 사회적 비용을 생산성 추정모형에 직접 내부화(internalization)하는 연구가 시도되고 있음.
- 특히 오염비용(pollution cost)의 내부화를 위한 환경규제가 적용될 때, 조직은 생산 활동에 투입되는 일부 자원을 환경피해를 완화하는데 투입하게 되며, 이러한 오염저 감 노력을 생산성 계측에 적절히 반영할 수 있는 연구의 필요성이 높아지고 있음.
❍ 자료포락분석(Data Envelopment Analysis)은 각 의사결정단위(Decision Making
15) 경상대학교 김태영 교수의 위탁원고를 바탕으로 저자 작성
Units)의 상대적 성과에 기초한 효율성 산정 방식으로, 이른바 환경-경제 연계 연구에 광범위하게 적용되고 있으며, 환경요소의 비시장적 가치(non-market value)를 적용 한 연구로 확대·발전하고 있음.
- 자료포락분석은 투입·산출물 간 특정한 함수관계를 정의하지 않는 비모수적 (non-parametric) 분석 방법으로, 선형프로그램을 통해 형성된 생산 프런티어(pro-duction frontier)로부터 특정 의사결정단위까지의 거리를 기준으로 효율성을 정의 함. 특히 오염물과 같이 시장에서 거래되지 않는 비시장재의 경우, 오염물의 수량정보 (quantity information)만으로도 효율성 산정 및 해석이 가능한 장점이 있음16).
❍ 환경파괴, 기후위기에 대한 사회적 관심이 높아지면서, 농업 부문에서도 환경 영향을 반 영할 수 있는 자료포락분석을 활용한 생산성 계측 연구가 시도되고 있음. 이는 농업생산 의 지속가능성을 제고하고, 생산과정에서 발생하는 부산물(오염물)의 효율적 처리를 위 한 정책적 시사점을 도출하기 위한 노력임.
- 농업 부문 오염배출기술을 반영한 선행 실증연구들은 대부분은 오염물에 대한 약처 분 및 결합생산(weak and null-jointness)을 가정하고 있음. 이는 산출물 생산과 비 례하여 오염물이 배출된다는 일반적인 가정에 기초하며, 데이터 가용성, 실증결과 해 석의 용이성 등의 장점이 반영된 결과임.
- 특히 오염물 저감을 고려할 수 있는 Malmquist-Luenber 생산성 모형이 광범위하 게 활용되고 있으며, 바람직한 산출물만을 고려한 생산성 추정(Malmquist 생산성 지수)과의 비교, 기술효율과 기술진보의 분해연구에서부터 최근 meta-frontier를 적용한 지역 간 기술격차, network DEA를 적용한 오염저감 효율성 추정 등으로 발 전하고 있음17).
16) Pittman(1983), Caves, Christensen, and Diewert(1982) 등은 오염물을 반영한 생산성 비교 모형을 적용한 바 있으나, 오염물에 대한 가격정보(price information)가 필요한 translog 분석기반이라는 한계가 있음.
17) Yang(2009)은 “black box”로 간주되는 생산성 추정의 내부 과정을 생산활동과 오염저감 활동으로 구분하여 분석 하는 Network DEA 연구를 수행함. 여기서 Network DEA는 본고에서 설명한 by-production 접근법과 유사하나 기본적으로 오염물의 약처분성과 결합생산 가정을 적용하고 있음.
나. 오염물에 대한 처분성 가정에 따른 연구모형 구분
❍ 자료포락분석에 기초한 환경-경제 연계 연구는 분석대상과 시계열 범위, 투입·산출·
오염물 변수의 선택, 생산성 파라미터의 정의, slack의 처리, 변수의 처분성(disposability) 가정 등에서 각각의 독창성을 가지고 광범위한 분야에 적용되고 있음. 특히 오염물과 바람직한 산출물(desirable/good output) 간의 관계를 어떻게 정의하는 가에 따라 다양한 분석모형으로 구분되며 이를 <표 3-6>과 같이 정리할 수 있음.
- 첫 번째는 오염물을 자유처분성(free/strong disposability)이 적용된 투입물로 간주하는 이론으로, 환경 파괴적인 오염물의 경우, 이를 처리 하는데 환경용량(environmental capacity)의 사용이 필수적이라는 가정에 기초함. 즉 오염물을 자연자원(natural resource)의 소비로 간주하며, 노동, 자본, 토지 등 여타 투입물과 동일한 처분성 가 정을 적용함. 단 생산 활동의 기본적인 투입-산출 구조를 반영하지 못하고, 데이터의 최대화/최소화 문제만 존재하게 되는 단점이 있음.
- 두 번째는 오염물을 바람직한 산출물을 생산하는 유일한 투입물로 간주한 eco-effi-ciency 모형으로, 모든 생산단위가 기술적으로 최적의 생산 활동을 수행하며 오염물 의 잠재적 저감량을 추정하는데 적용되고 있으나, 역시 경제활동의 기본적인 투입-산출 관계를 설명하지 못하는 단점이 있음. 특히 투입물 간의 대체효과(substitution effect)를 반영하지 못하며, 오염물이 어떠한 추가적 비용 없이 저감 가능하다는 비현 실적 가정에 바탕을 두고 있음.
- 세 번째는 오염물에 대한 약처분(weak disposability) 및 결합생산(null-jointness) 가정을 적용한 이론으로, 산출물과 오염물이 서로 양(+)의 상관관계를 가진다는 암묵 적 가정에 기초함. 즉 경제활동을 통해 산출물이 생산되면 그 과정에서 오염물은 필 연적으로 배출된다는 관계를 나타내고 있음. 가정의 합리성과 변수선택의 유용성 등 으로 가장 광범위하게 적용되고 있으나, 오염물을 저감하는 사후처리기술 (end-of-pipe)이 존재할 때, 물질균형원리(Material Balance Principle)를 위배 하는 문제가 존재함. 또한 특정한 DMU(outlier)로 인해 음(-)의 잠재가격(shadow price)이 도출되거나 효율성이 과대평가(efficiency inflation)되는 문제점이 지적 되고 있음.
부산물 적용 가정 특징 단점
(1) 투입물과 같은 자유처분성 적용
환경 파괴적인 부산물은 이를 처리하는데 환경용 량(environmental capacity)의 사용이 필수적 이며, 오염물을 자연자원의 소비로 간주 [Hailu and Veeman, 2001; Yang and Pollitt, 2009; Considine and Larson, 2006; Paul et al., 2002]
생산 활동의 기본적인 투입-산출 구조를 반영하 지 못하고, 데이터의 최대화/최소화 문제만 존재 [Seiford and Zhou, 2002; Scheel, 2001;
Podinovski and Kuosmanen, 2011]
(2) 오염물을 유일한 투입물로 간주
모든 생산단위에서 기술적으로 최적의 생산 활동 을 수행한다는 가정 하에서, 오염물의 잠재적 저감 량을 추정 [Korhonen and Luptacik, 2004;
Lauwers, 2009]
투입물 간의 대체효과를 반영하지 못하며, 오염물 이 어떠한 추가적 비용 없이 저감 가능하다는 비현 실적 가정에 바탕 [Färe and Grosskopf, 2003;
Du et al., 2014; Lovell et al., 1995; Sahoo et al., 2011]
(3) 약처분 기술과 결합생산 적용
오염물이 독립적으로 처분될 수 없고, 산출물과 직접적으로 연결된 모형으로, 오염물의 저감을 위해서는 산출물의 비례적 감소가 필요 [Färe
오염물을 저감하는 사후처리기술(end-of-pipe) 이 존재할 때, 약처분 및 결합생산 가정은 물질균형 원리(Material Balance Principle)를 위배
<표 3-6> 부산물에 적용된 가정에 따른 연구 모형의 특징 및 단점
- 네 번째는 투입물에 사용된 물질의 양은 산출물과 오염물의 물질 양과 동일하다는 물질 균형흐름에 근거하고 있으며, 방향거리함수(directional distance function)를 적용한 weak G 처분성과 by-production 연구모형으로 발전하고 있음. 우선 weak G 처분성 접근법은 투입물과 산출물에 반영되는 요인벡터(factor vector)에 대한 추가 적인 정보가 요구되며, 투입물이 고정된 상태에서는 오염물과 산출물 간의 물질균형 흐름이 완전히 동일해야 한다는 강한 가정이 적용됨. 다음으로 by-production 접근 법은 multi-frontier 접근법으로도 불리며 전체 생산기술을 산출물 생산기술과 오염 물 배출기술로 구분함. 단 각 생산기술별(산출물 생산, 오염물 배출) 효율성 가중치 (weights)를 연구자의 자의적 판단에 의존해야 하고, 각 생산기술의 완전한 독립성 을 가정한다는 단점이 있음.
- 다섯 번째는 생산기술을 산출물 생산과 오염물 배출 기술로 각각 정의하여 효율성 수 치를 계측한 non-radial 접근법으로, 오염물의 저감 방식을 크게 바람직한 산출물의 축소, 오염저감을 위한 사후처리기술 적용, 장기적으로 오염배출을 줄이는 새로운 생산시설 투자 등으로 각각 구분하여 정의한다는 장점이 있으나, 종종 복잡한 선형 프로그램으로 인해 unbounded solution 문제가 발생하는 단점이 있음.
부산물 적용 가정 특징 단점
and Grosskofp, 2004
오염물이 0라면 생산물 역시 0가 되어야 하는 결 합생산 가정 적용 [Coelli et al.,2007; Hoang and Coelli, 2011]
[Hamf and Rødseth, 2014]
특정한 DMU로 인해 음(-)의 잠재가격(shadow price)이 도출되며, 효율성 과대평가(efficiency inflation) 발생 [Picazo-Tadeo and Prior, 2005, 2009]
(4) Weak-G disposability and
by-production model
투입물에 사용된 물질의 양은 산출물과 오염물의 물질 양과 동일하다는 물질에너지균형이론에 근거 Weak G-disposability: 투입물과 오염물이 서 로 결합된 기술, 즉 오염물이 투입물과는 비례관 계, 산출물과는 반비례 관계에 있다는 생산기술 정의[Chung, 1997; Färe and Grosskopf, 2000]
by-production(multiple frontier):산출물 생 산기술, 오염의 원인이 되는 투입물과 오염과 무 관한 투입물을 구분한 생산기술 정의[Murty et al.,2012]
다양한 환경파괴의 영향력을 동일하게 간주 [Hoang and Rao, 2010]
(weak-G)투입물과 산출물에 반영되는 요인벡터 (factor vector)에 대한 추가적인 정보가 요구 (weak-G)투입물이 고정된 상태에서는 오염물과 산 출물 간의 물질균형흐름이 완전히 동일해야 한다는 강 한 가정이 적용
(by-production)각 생산기술별 효율성 가중치 (weights)의 자의적 판단
(by-production)각 생산기술의 완전한 독립성 가정 적용
(5) Non-Radial Efficiency
산출물 생산(운영 효율성), 오염물 배출(환경 효 율성) 각각의 기술정의에 따라 효율성 추정 [Førsund, 2009; Murty et al.,2012]
오염저감 행동은 natural efficiency(오염물을 유발하는 투입물 감소)와 managerial efficiency(기업의 환경저감 노력)로 구분 [Sueyoshi and Goto, 2012]
각 생산기술별 효율성 가중치(weights)의 자의적 판단
복잡한 선형 프로그램에 따른 unbounded solution 발생 [Sueyoshi and Goto, 2012]
다. 약처분 가정의 정의와 적용
❍ 오염물이 발생하는 결합생산기술(joint production technology)을 정의하기 위해서 는 오염물과 산출물의 처분성 가정을 어떻게 적용하는가의 문제에서 시작됨. 우선 오염 물에 대한 약처분 가정은 바람직한 산출물과 오염물의 상호 관계를 적절히 반영한다는 장점으로 인해 가장 광범위하게 적용되고 있으며, 본 논고는 오염물에 대한 약처분 가정 을 시작으로 논의를 진행함. 우선 Färe et al.(1986)은 오염물에 대한 약처분 가정을 오 염물의 저감을 위해서는 바람직한 산출물의 감소가 필요한 생산기술로 정의하며, 식(1) 과 같이 표현함.
(1) ∈ ≤ ≤ ⇒ ∈
- 여기서 임의의 의사결정단위 에 대해, 투입물 벡터 (∈), 산출물 벡터 (∈), 오염물 벡터 (∈)를 각각 정의하며, 는 오염물을 포함한 결합생산 기술을 의미함.
- 식(1)은 바람직한 산출물과 오염물의 비례적 처분성(radial disposability property) 을 가정하며, 식(2)의 결합생산(null-jointness) 가정과 함께 약처분 기술을 위한 기본 가정으로 적용됨. 결합생산 가정은 생산과정에서 최소 하나의 의사결정단위()는 오염 물을 배출하며, 또한 최소 하나의 오염물()이 배출된다는 가정을 의미함18).
(2) ∈ &
- 처분성 가정에 따른 생산기술은 <그림 3-1>과 같이 표현할 수 있음. 만약 생산과정에 배출된 오염물이 추가적인 비용 없이 자유롭게 처분(강처분, 자유처분)된다면, 생산 기술의 경계는 로 정의되며, 선분 는 오염물이 바람직한 산출물의 감소 없이 도 저감 가능하다는 것을 나타냄. 반면 식(1), 식(2)가 적용된 오염물에 대한 약처분 가정 하에서는 생산기술의 경계가 로 정의되며, 오염물의 감소가 산출물의 감 소를 직접적으로 동반한다는 것을 의미함.
18) Färe and Grosskopf(2012), Färe et al.(1986)은 오염물에 대한 약처분 가정을 “no fire without smoke”로 표현하고 있음.
<그림 3-1> 오염물에 대한 약처분 기술
자료: Dakop et al.(2017)
❍ 오염물에 대한 약처분 기술이 적용된 생산기술 는 식(3)과 같이 표현 가능하며, 여 기서 는 실제 생산프런티어를 형성하는 투입물, 산출물, 오염물 벡터를 의미 함. 는 일종의 가중치(weights)로서 (K×1)의 밀도벡터(density vector)이며, 관측 된 투입물과 산출물의 볼록결합(convex combination)을 통해 생산가능곡선을 형성 하는 역할을 함19).
(3)
∈ ≥
∥ ≤
≥ ≤ ≤
19) 식(3)의 에 관한 제약식 은 가변규모(variable returns to scale)을 의미하며, 이 제약식을 삭제할 경우 규모수익불변(costant returns to scale)를 의미함.
- 식(3)의 생산기술은 식(4), 식(5)와 같이 Chung et al.(1997)의 Shephard의 거리함 수에 기반한 방향거리함수(Directional Distance Function)로 적용 가능한데, 임 의의 방향벡터( )를 설정하여 바람직한 산출물의 최대화와 오염물의 최소 화를 동시에 달성하는 효율성 지표를 산정할 수 있음.
(4)
∈
(5)
max
≥
≤
≥
≤ ≤ ∈
3.1.2. 약처분, 결합생산을 가정한 생산성 계측모형의 한계
❍ 오염물에 대한 약처분 가정은 바람직한 산출물과 오염물의 비례적 증감(proportional expansion and reduction)을 가정하며, 모든 의사결정단위가 동일한 저감 노력을 수 행한다는 강한 가정에 바탕을 두고 있음. 다시 말해 생산수준이 다양한 의사결정단위임 에도 불구하고 일정 수준의 오염물 저감을 위해 동일한 비율의 산출물을 감소시켜야 한 다는 다소 비현실적인 가정을 내포함20).
❍ Kousmanen(2005, 2009, 2011)은 의사결정단위의 상이한 저감 노력(abatement effort)을 반영한 생산기술을 정의하기 위해, 식(6)과 같이 와 의 곱이 포함된 비선 형 생산결합의 형태를 정의함.
20) 각각의 배출량 수준에서 오염저감을 위한 한계비용이 동일하다는 가정을 내포함.
(6)
∈ ≥
｜ ≤
≥
≤ ≤
- 여기서 밀도벡터를 로 구분하여 정의했는데, 생산규모 감축분(scaling down)에 따른 와 실제 최적 생산분에 따른 의 선형결합(linear combination)을 의미함( ). 따라서 최종 효율성 지표는
로 정의되며, 식(6)의 생산기술은 식(7)과 같이 변형 가능함.
(7)
∈ ≥
｜ ≤
≥
- 식(7)은 환경기술의 특성을 반영하여 오염물질에 따른 상이한 처분성을 가정하고 있 는데, 예를 들어 이산화탄소(CO2)와 이산화황(SO2)을 배출하는 석탄발전소의 전력 생산 과정을 볼 때, 현재의 기술수준에서 이산화탄소를 저감할 수 있는 방법은 최종 전력생산을 줄이는 방법이 유일(약처분 가정이 충족)한 반면 이산화황은 탈황설비 (de-sulphurisation equipment)와 같은 신규 투자를 통해 총 배출량의 90% 이상 을 저감(약처분 및 결합생산 가정이 부적절)할 수 있는 상황을 반영할 수 있는 모형임.
❍ 약처분과 결합생산가정이 가지는 여러 가지 장점에도 불구하고, 이를 가정이 오염발생 기술(pollution-generating)에 적용되는 것이 적절한가에 대한 논의가 지속되고 있으며, Chen(2014)는 다음 3가지 근거로 오염물에 대한 약처분 가정의 문제점을 지적함.
- ① 오염물에 대한 비단조성(Non-monotonicity): 동일한 산출물 수준에서 오염물 을 더 많이 배출함에도 불구하고 의사결정단위의 효율성은 더 높게 계측될 수 있음.
예를 들어 <그림 3-1>의 선분 영역 아래에 위치한 의사결정단위의 경우 실제 오염 배출이 증가(생산 프런티어의 오른쪽 경계로 이동)함에 따라 효율성이 개선되는 결과 가 도출됨21). 이러한 비단조성은 오염물 배출이 오히려 의사결정단위의 추가적인 수 익으로 나타날 수 있는 음(-) 잠재가격(shadow price) 문제로 나타날 수 있음.
- ② 효율성 산정의 분류오류(mis-classification of efficiency status): <그림 3-1>
의 점은 실제 점에 비해 산출물은 적지만 오염물을 더 많이 배출하는 비효율적 생 산단위임에도 불구하고 생산 프런티어를 형성하고 있기 때문에 효율적인 생산단위로 추정되는 문제가 발생함.
- ③ 벤치마킹되는 최적 생산집합 오류(strongly dominated projection target): 산 출물 생산에 비해 오염물 배출이 극단적으로 많은 이상치(outlier)가 존재할 경우, 효 율성 산정의 오류가 발생함. 예를 들어, <그림 3-1>의 선분 영역 아래에 위치하는 모든 의사결정단위에 대해, 현재의 투입물과 오염물 수준에서 달성 가능한 최적 산출 량 수준을 계측한다면, 이들 의사결정단위가 벤치마킹하는 잠재적 최대 산출량은 의 생산량과는 동일하나, 오염물은 항상 보다 많게 되는 문제가 발생함22). 다시 말 해, 동일한 산출물을 생산하지만 오염물이 더 많이 배출되는 생산단위가 최적 생산집 합으로 반영(효율성의 과대평가)되며, 이 때 효율성 수치는 점과 동일하게 계측됨.
3.1.3. 부산물을 반영한 생산성 추정 모형 예
가. weak-G 처분성 접근법과 적용
❍ 물질균형흐름(Material Flow Balance)은 투입물이 생산과정에 투입되면, 투입된 양 과 동일한 양이 산출물 혹은 오염물로 생성된다는 것을 가정함. 이는 생산과정에서 (오
21) 기울기가 우하향(downward-sloping)하는 선분 아래 위치하는 생산단위들은 산출물의 증가 혹은 오염물의 감소여지가 존재하는 비효율적 생산단위를 의미함.
22) Picazo-Tadeo and Prior(2009)는 “산출량이 가장 많은 생산단위가 오염 배출량 또한 가장 많은 것은 아니다 (the biggest producer is not the greatest polluter).”라고 정의함.