이 연구에서는 협력 대상국의 소득수준별 구분에 따라 최빈개도국, 저중 소득국, 고중소득국에 대해 효율성 분석을 실시하였으나, 여기에서는 최빈 개도국을 대상으로 한 효율성 분석 결과만을 제시한다. 저중소득국과 고중 소득국에 대한 효율성 분석 결과는 <부록 2>에 나타나 있다.
2.1. ODA 예산 투입 대비 효율성 분석 결과(CCR모형)
주요 공여 국가의 최빈개도국에 대한 농업분야 ODA 예산 투입 대비 CCR 효율성 분석 결과는 <표 3-3>과 같다. CCR모형에서 효율성 점수는 0보다 크고 1보다 작거나 같으며, 하나의 의사결정단위(Decision Making Unit: DMU)에 대해 그 효율성 점수가 1인 경우 해당 DMU는 효율적이라 고 하고, 1 미만인 경우에는 비효율적이라고 할 수 있다(<부록 1> 참조).
이탈리아는 2011년부터 2015년까지 5년 동안 지속적으로 CCR 효율성 점수가 1.0으로 나타나 최빈개도국에 대한 농업부문 ODA 예산을 가장 효 율적으로 투입하고 있는 국가라고 평가할 수 있다. 반면, 벨기에, 캐나다, 일본, 네덜란드, 노르웨이, 영국, 미국은 최빈개도국 대상의 농업부문 ODA 예산 투입이 상대적으로 비효율적인 것으로 나타났다. 한편 독일과 한국은 2011년 CCR 효율성 점수가 1.0으로 우수하였으나, 이후에는 감소하는 모 습을 보이고 있다.
<표 3-3>의 우측 열은 2015년을 기준으로 한 투입방향 CCR모형의 준거 집단과
값을 나타낸다. 준거집단은 CCR 효율성이 높은 국가이므로 CCR 효율성이 낮은 국가가 참조할 수 있는 모델이 될 수 있다. 한국을 포함한 거의 모든 국가들이 호주와 스페인을 준거집단으로 삼고 있으며, 독일과 일본은 프랑스와 이탈리아를 준거집단으로 삼고 있다. 2015년 기준으로 독 일은 프랑스, 이탈리아의 농업부문 ODA 예산 투입 효율성에 비해 약 85%주요 공여국가별 농업분야 기술협력사업의 효율성 분석 29
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준거집단(
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준거집단(
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CCR모형에서 효율성이 좋지 않았던 캐나다, 덴마크, 프랑스, 한국, 네덜 란드 등은 BCC 분석 결과 효율성이 우수한 것으로 나타났다. 즉, 이 국가 들은 규모에 대한 수익불변(Constant Return to Scale: CRS)을 가정한 CCR모형에서는 비효율적인 것으로 나타났으나, 규모에 대한 수익가변 (Variant Return to Scale: VRS)을 가정한 BCC모형에서는 효율적인 것으 로 나타났다. 이와 같이 어떤 국가의 ODA 예산 투입 대비 효율성이 BCC 모형에 의해 완전히 효율적이나 CCR모형에 의한 효율성 점수가 낮다는 것은 부분적으로 예산 투입이 효율적으로 운영되지만 예산 규모에 비해 전 체적으로는 비효율적으로 운영되고 있다는 것을 의미한다.
미국과 영국은 CCR, BCC모형에서 모두 최빈개도국 대상의 농업부문 ODA 예산 투입의 효율성이 낮은 것으로 나타났다. 즉 이 국가들의 경우 투입 예산의 규모에 비해 협력 대상국의 농업 부가가치가 높아지지 않았다 는 것을 의미한다.
벨기에, 노르웨이, 영국, 미국 등 BCC 효율성 점수가 1 미만인 국가들은 예산 투입이 과다하여 투입에 대한 조정이 필요한 것으로 나타났다. 벨기 에의 경우 농업 ODA를 통한 협력 대상국의 농업 부가가치가 2011년 수준 에 도달하기 위해 2011년 투입 예산의 약 48%만으로도 충분하며 이는 투 입 예산 중 약 52%가 비효율적으로 투입되었음을 의미한다. 또한 2015년 미국의 경우 농업 ODA를 통한 협력 대상국의 농업 부가가치가 2015년 수 준에 도달하기 위해 투입하는 예산의 약 5%만으로도 충분하며 이는 투입 예산 중 약 95%가 비효율적으로 투입되고 있음을 의미한다. BCC모형의 준거집단과
값을 살펴보면, 예산 투입이 비효율적인 국가들은 호주·스페 인·덴마크 등 준거집단들을 벤치마킹 대상으로 삼아 과도한 예산 투입을 조정할 필요가 있다.32 주요 공여국가별 농업분야 기술협력사업의 효율성 분석
2.3. 규모효율성(Scale Efficiency) 분석 결과
규모효율성(Scale Efficiency)은 규모에 대한 수익가변(VRS)의 가정에 따라 증가하는 효율성의 크기를 보여준다. 동일한 DMU 규모에 대한 수익 불변을 가정하는 CCR모형의 효율성 값에 비해 규모에 대한 수익가변을 가정하는 BCC모형의 효율성 값이 일반적으로 더 크거나 같다. 일부에서는 CCR 효율성을 기술적 효율성(Technical Efficiency)으로, BCC 효율성을 순수 기술적 효율성(Pure Technical Efficiency)으로 해석하기도 한다.
규모효율성은 0보다 크고 1보다 작은 값을 가지며, 1에 가까울수록 규모 로 인한 손실이 없다는 것을 의미한다. 규모효율성이 1인 상태는 가장 최적 규모수준에 있다는 것을 의미한다. 즉 규모의 효율성이 1보다 작은 경우 규 모가 적정 수준이 아니기에 비효율이 발생한다는 것을 의미한다.
일반적으로 순수 기술효율성(BBC 효율성)보다 규모효율성이 높게 나타 난다면 비효율의 원인이 투입 요소와 산출물이 적정 수준을 이루지 못하여 발 생하는 것으로 판단할 수 있다. 반대로 순수 기술효율성이 높지만 규모효율 성이 낮게 도출된다면 농업부문 ODA 예산에 대한 비효율성의 원인은 예산 규모가 적정수준이 아니기 때문인 것으로 볼 수 있다.
2011∼2015년 기간 동안 최빈개도국 대상의 농업부문 ODA사업에 대한 규모 분석 결과는 <표 3-9>와 같다. 이탈리아는 2011∼2015년 5년 동안 규 모 효율성 1을 달성하여 농업부문 ODA 예산 투입이 최적 규모로 이루어 지고 있다는 것을 보여준다.
규모에 대한 수익(RTS)를 살펴보면, 수익불변인 국가는 2011년 5개 국가, 2012년 3개 국가, 2013년 3개 국가, 2014년 6개 국가, 2015년 4개 국가로 나타났다. 이들 국가는 농업부문 ODA 예산 투입의 증가율과 협력 대상국 의 농업 부가가치 증가율이 동일하다고 볼 수 있다.
반면 규모에 대한 수익이 증가하는 국가를 살펴보면 2011년 6개 국가, 2012년 1개 국가, 2013년 1개 국가, 2014년 2개 국가, 2015년 3개 국가로 나타났다. 이들 국가는 농업부문 ODA 예산 투입 규모 증가를 통해 수원국 의 농업 부가가치 증가율의 향상을 기대할 수 있다. 즉 농업부문 ODA에
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SE값
34 주요 공여국가별 농업분야 기술협력사업의 효율성 분석
규모에 대한 수익이 감소하는 국가를 살펴보면 2011년 4개 국가, 2012년 11개 국가, 2013년에는 11개 국가, 2014년 7개 국가, 2015년 8개 국가로 나타났다. 이들 국가는 농업부문 ODA 예산 투입 규모를 확대할 경우 협력 대상국의 농업 부가가치 증가율이 이에 미치지 못한다는 것을 의미한다. 한 국은 2012년 이후부터 규모에 대한 수익이 감소하는 국가에 포함된다. 따 라서 농업분야 기술협력사업에 대한 예산을 무작정 늘리기보다는 효과적 인 사업 관리를 통해 효율성을 높일 필요가 있다.
2.4. 생산성 변화 분석 결과
2011년부터 2015년까지의 생산성 변화 정도를 측정하기 위하여 맘퀴스 트 생산성 지수(MPI)를 활용하였다. MPI는 서로 다른 시점 간의 생산성 변화 정도를 파악할 수 있도록 해준다. MPI는 두 기간 사이의 기술적 효율성 변화(Technical Efficiency Change)와 두 기간 사이의 기술 변화(Technical Change)로 구성된다. 즉, TEC 지수는 기술적 효율성 변화가 생산성 변화 에 기여한 정도를 나타내며 TC 지수는 기술혁신이 생산성 변동에 기여한 정도를 나타낸다.
한편 기술적 효율성 변화를 통해 순수 효율성 변화(PEC)와 규모효율성 변화(SEC)가 도출된다. 따라서 MPI는 순수 기술적 효율성 변화, 규모효율성 변화, 기술적 진보로 나누어 추정할 수 있다. 맘퀴스트 생산성 지수(MPI)의 값이 1보다 크면 생산성이 전년도에 비해 증가하였음을 의미하며 1이면 불변, 1보다 작으면 생산성이 하락하였음을 의미한다.
<표 3-6>에서는 2011∼2015년 5년 동안 최빈개도국의 생산성 변화 요인별 로 MPI를 분석한 결과를 보여주고 있다. 이 기간 동안 농업분야 ODA 예산 투입으로 인해 최빈개도국의 생산성은 평균 11% 증가한 것으로 나타났다.
이러한 생산성의 증가는 기술적 효율성의 변화로 인한 생산성이 2~3%
정도로 미미하게 감소하였으나, 기술혁신으로 인한 생산성이 19%로 크게 증가하였기 때문인 것으로 나타났다. 연도별 생산성의 증감 추이를 보면,
주요 공여국가별 농업분야 기술협력사업의 효율성 분석 35
2011년~2012년 기간에는 45.5%로 크게 증가하였으며, 2014년~2015년 기 간에는 26.6%로 생산성이 증가한 것으로 분석되었다.
2.5. 분석 결과의 시사점
주요 공여국의 최빈개도국 대상 농업분야 ODA 예산 투입의 효율성을 분석한 결과 공여국별로 상이하게 나타났다. 한국과 같이 예산 투입의 효 율성이 낮은 국가들은 호주나 스페인과 같이 효율성이 높게 나타난 국가들 의 농업분야 ODA 예산 집행 체계, 기술협력사업 추진 방법 등을 검토하여 활용할 필요가 있다. 또한 농업분야 ODA 기술협력사업이 협력 대상국 특 히 최빈개도국의 농업 생산성을 높이는 데 크게 기여하고 있음을 통계 분 석을 통해 확인할 수 있다.
우리나라의 경우 BCC모형에서는 효율성이 높게 나타났으나 CCR모형 에서는 효율성이 낮게 나타났다. 즉, 우리나라의 농업분야 ODA 예산 투입 은 부분적으로는 효율적이나 전체적으로는 예산 규모에 비해 비효율적으로 운영되고 있다는 것을 알 수 있다. 그리고 우리나라는 예산 투입 규모를 확대할 경우 최빈개도국의 농업 부가가치 증가율이 감소하는 것으로 나타났 다. 따라서 우리나라는 농업분야 ODA 기술협력사업의 예산 규모를 확대하 기보다는 예산 투입의 효율성을 높여나갈 필요가 있다.
우리나라의 경우 BCC모형에서는 효율성이 높게 나타났으나 CCR모형 에서는 효율성이 낮게 나타났다. 즉, 우리나라의 농업분야 ODA 예산 투입 은 부분적으로는 효율적이나 전체적으로는 예산 규모에 비해 비효율적으로 운영되고 있다는 것을 알 수 있다. 그리고 우리나라는 예산 투입 규모를 확대할 경우 최빈개도국의 농업 부가가치 증가율이 감소하는 것으로 나타났 다. 따라서 우리나라는 농업분야 ODA 기술협력사업의 예산 규모를 확대하 기보다는 예산 투입의 효율성을 높여나갈 필요가 있다.