An Analysis of Technical Efficiency for Managing Off-Shore Fishery in Korea

Article

근해어업경영을 위한 기술효율성분석

최 종 두 ^*

한국디지털대학교 경영학과 (110-800) 서울시 종로구 계동 1-21

An Analysis of Technical Efficiency for Managing Off-Shore Fishery in Korea

Jong Du Choi ^*

Business Administration, Korea Digital University Seoul 110-800, Korea

Abstract : This paper examines measures of technical efficiency in off-shore fishery based on a frontier production function model of the Cobb-Douglas type. Technical efficiency ranges between 57.13 and 98.62 percent. The results suggest that the highest TE in the industry is the trawl. Also, this analysis shows that Busan's Danish seine fishery has a maximum TE. Angling in Gangwon has a minimum TE. Empirical measures of technical efficiency in this study can be useful in analyzing the potential effects of policies designed to deal with the current fishery industry.

Key words : technical efficiency, production possibility frontier, parametric programming approach

1. 서 론

기술효율성

(technical efficiency, TE)

^{은 해당산업이나}

개별경영체의생산요소 결합의효율성을측정하는것으 로서해당산업이나개별기업에대한전체적인정책방향을 결정지을수있는중요한지표가될수있다

.

^{기술효율성}

의차이가유의하게나타날경우정책적인면에서는우선 적으로그격차를줄이는데정책목표를전환하게되며

,

궁극적으로는경쟁력이약화된산업이나개별경영체의효 율성제고를위한개선방안을제시하게된다

.

^생산관련

이론에서중요한것은일부생산요소들과생산물의경우 한계수입이한계비용과같지않을수있다는것인데

,

^만약

이것이사실이라면배분

(allocation)

^{정의에대한결정은}

비효율적이될수있으며

,

^{기술적생산함수로주어진요소}

체계내에서최대가능한생산에실패했을경우에도이는

비효율적인것이라고 할수있게 된다

.

일반기업들에있어서기술효율성분석이나일련의투입 요소와기술성하에서최대 산출을 이루기위한 기업들의 능력평가와관련된연구들은활발하게이루어지고 있다

(Greene 1990; Jondrow

^{et al}

. 1982).

^{또한기술효율성분}

석은재생가능자원에근간을둔산업들에대해서도 적용 가능하다

.

^{대부분의재생가능자원산업들의특징은자연자}

원들의유용성

(availability)

^{에달려있다는것이다}

.

^예를들

어수산업은새로운개체들을보충

(recruitment)

^하는과정

을지니고있는데

,

^{보충과이로인한수확가능자원들은}

온도나

,

^해류

,

^{강수량과같은 환경적인요인들에매우 민}

감하게반응하게된다

.

^{따라서수산자원의보충과정에서}

의변화들은어가들의투입요소의사결정에 있어상황변 화에반응

(reacting)

^{하는중요한역할을하게되고}

,

^이러한

판단은개별경영체간에도다르게나타나기술효율성에 도영향을미치게될것이다

.

기술효율성을분석하기위한초기의연구들을살펴보면

*Corresponding author. E-mail : [email protected]

모수적생산함수기법들을사용하여어선들의 생산성에서 의변동을다루었는데

,

^{분석방법과자료의제약때문에기}

술효율성을 분석하는 데 어려움이 있었다

(Noetzel and Norton 1969; Comitini and Huang 1967).

^그러나

1980

^년

대후반부터는본격적인연구가이루어지기시작하였다

. Hannesson(1983)

^{은 노르웨이산 대구에 대한}

TE

^{를 시험}

하기위하여확정적동종프론티어와총투입요소를이용하 여분석하였다

.

^{그외에도모수적통계법을 이용한연구}

가 활발히 진행되었다

.

^{또한 비모수적 생산함수기법이}

이용되기도 하였는데

,

^{대표적으로 자료포락분석}

(Data Envelopment Analysis, DEA)

^{을이용한기술효율성 측정}

연구도다양하게시도되었다

(

^권과홍

2006;

^정등

2007).

국내수산분야에서는

DEA

^{기법을이용하여대형선망어업}

의실제어획량과의 비교분석을통하여해당어업의어획 능력을측정한연구가있다

(

^김

2006).

일반적으로모수적기법은생산함수를추정하는경우 회귀식에서잔차항을제외한 부분에 대한분석을 용이하 게할수있으며

,

^{개별경영체의효율성을측정하는데유}

효한장점을지니고있다

.

^즉

,

^{투입과산출의명확한인과}

관계를밝히는데도움이된다

.

^반면

,

^{비모수적기법인자}

료포락분석

(DEA)

^{은투입과산출의명확한인과관계를규}

명하기쉽지않은비영리적이며

,

^{공적인의사결정단위들}

의상대적효율성을 평가하는데유용한기법이라고할 수있다

.

본연구에서는근해어업의

7

^{개업종에대한경영현황}

과 효율성실태를 분석하여 경영자와 정책담당자들이 의 사결정에유용하게이용할수있도록업종별기술효율성 분석을하였다

.

^{분석모델로모수적 함수접근법의하나}

인콥

-

^더글라스

(Cobb-Douglas)

^{모형을이용하였다}

.

^구체

적으로 업종별 생산요소의 영향도를 파악하고 업종별

,

계급구간별기술효율성과 업종내지역별기술효율성을 분석하였다

.

2. 이론적 배경과 분석모델

이론적배경

동일한생산함수와동일한요소비용함수를가진 두기 업

(

^개체

)

^{에서상대적평균비용자료로상대적비용지수를}

측정한수치도기술효율성이라고할수있다

.

^{개별기업의}

기술효율성측정은

X 1

과

X 2

라고하는요소비용이있다고 할때

,

^{다음의가정들이전제가되어야한다}

.

^첫째

,

^두기

업의상대적요소비용은동일

(X 1

'

/X 2

' =

X 1

"/

X 2

"

)

^하며

,

^둘

째

,

^{두기업이동일한등생산함수}

(isoquant)

^를가지고

(

^F

),

셋째

,

^{생산함수는}

1

^{차동차생산함수}

(

^{배분효율성}

)

^의형태

를보여야한다

.

위가정에서도알수있듯이생산함수가

1

^{차동차생산}

함수이므로

A

^과

B

^{는모두배분효율성이라고할수 있지}

만

, Fig. 1

^{에서보듯이}

B

^{가같은동일량의상품을생산하}

는데있어

A

^{보다많은양의}

X 1

과

X 2

를투입하게되므로

B

^{는기술적으로비효율적이된다}

.

^즉

, “OA / OA = 1”

^인

반면

(A = 1

^일때

, 100%

^효율적임

), “OA / OB < 1”

^인값

을갖게된다

.

^만약

A

^와

B

^{가동일한생산기술을이용한다}

면

B

^의비용은

X 1

"

X 2

"에서

X 1

'

X 2

'수준으로낮아질수있

으며

, OA/OB

^{의비율이바로기술효율성의추정치가되며}

이는 상대적비용지수가된다

.

이러한 두개의 생산요소비용의 단순비교를

Farrell (1957)

^{이 기술효율성}

(technical efficiency)

^{뿐 만 아니라}

배분효율성

(allocative efficiency)

^{을포함한기업간다른}

N

^{생산요소비용으로일반화시켰다}

.

^또한

,

^{그는생산함수}

Fig. 2. Efficiency and production possibility frontier.

Fig. 1. Efficiency comparison by average cost.

의

1

^{차동차생산함수를가정할때실현가능한효율적프}

론티어

(frontier)

^{에대한개별기업의기술효율성은}

Fig. 2

와같이 추정될수있다고주장하였다

.

Fig. 2

^{에서두투입요소인}

X 1

과

X 2

를이용하여

Q

^를생

산한다고할때

, FF'

^{은등생산량곡선이 되며}

, CC'

^선분은

등비용곡선이된다

.

^이때

Q

^{는효율적인생산수준이되지}

만

,

^{최적투입요건을갖추는점은등비용곡선과등생산량}

곡선이접하는

Q'

^이된다

. K

^{를 측정대상이되는임의의}

의사결정단위라고하면

,

^{해당지점에서의전체효율성은}

“OJ/OK”,

^{기술효율성은}

“OQ/OK”,

^{배분효율성은}

“OJ/

OQ”

^{로표현할수있다}

.

^{이과정에서}

FF'

^{은여러개의의사}

결정단위를연결한선으로서의의미를내포하기때문에 효율적프론티어를나타내게된다

.

분석모델

기술효율성을분석하는대표적인방법은다음과같다

(Fare

^{et al}

. 1994): (a)

^{비모수적계획법}

(nonparametric programming approach), (b)

^{모수적계획법}

(parametric programming approach)

^과

(c)

^{모수적 통계법}

(parametric statistical approach).

^{각업종별기술효율성을분석하기위}

하여이용된기본적인프론티어생산함수는콥

-

^더글라스

(Cobb-Douglas)

^{생산함수를가정하였으며}

,

^{함수형태는다}

음과같다

(Timmer 1970).

(1)

Y

_jt =

^{t년도 j기업의 생산량}

X

_ijt =

^{t년도 j기업의이용한생산요소 i의 양}

α

i =

^{생산요소 i의 탄성치}

e

jt =

^오차항

(

^{모든 j}

,

^{t에 대하여 e}

jt

≥

0)

구체적인 분석을위하여식

(2)

^{와같은 목적함수와제}

약식을 이용하여 선형계획법

(Linear Programming; LP)

으로 문제를 분석하였다

.

^{다음 식에서 벡터}

(vector)

의값이개별기업의기술효율성지표가되는것 이며 전체기업의 평균기술효율성은 로 표현될 수있다

.

Min (2) subjct to

3. 근해어업의 업종별현황 및 분석자료

분석자료

분석을위한조사대상은근해어업의

7

^{개업종에대하여}

1999

^년부터

2001

^년까지

3

^{년간에 걸쳐실시된어선감척}

건수를이용하였다

(

^신등

2003). 7

^{개업종에대한생산요}

소의 탄성치추정을위해이용된 자료들은생산량

,

^자재

비

,

^인건비

,

^간접비

,

^{일반관리비등이다}

.

^{해당기간에조사}

된업종과어선감척건수는근해대형기저

(

^쌍끌이

)

^어업은

109

^건

,

^{근해대형기저}

(

^외끌이

) 29

^건

,

^근해트롤

22

^건

,

^쌍끌

이중형기선저인망

6

^건

,

^{외끌이중형기선저인망}

8

^건

,

^기선

권현망

8

^건

,

^근해통발

160

^건

,

^{근해채낚기}

226

^건

,

^근해자망

87

^건

,

^근해연승

140

^건

,

^{근해유자망}

115

^{건등으로구성되}

어있다

.

그러나

,

^{분석에실제로이용된업종별표본들은해당업}

종자료의유무여부에따라선택하였으며

,

^{근해연승의경}

우

140

^건→

82

^건

,

^{근해유자망}

115

^건→

110

^건

,

^근해채낚

기

226

^{건 →}

161

^건

,

^근해트롤

22

^{건 →}

19

^건

,

^근해통발

160

^건→

36

^건

,

^{근해대형기저}

(

^쌍끌이

) 109

^건→

43

^건

,

^근

해대형기저

(

^외끌이

) 29

^건→

24

^{건으로실제분석에사용}

된표본은총

473

^건이다

.

업종별현황

근해어업의 업종별전체 평균 어선톤수

,

^마력수

,

^어획

량

,

^{어획금액등을분석한결과가}

Table 1

^{에나타나있다}

.

근해트롤어업이전체적으로가장높은평균어선톤수

,

^마

력수

,

^어획량

,

^{어획금액을보여주고있으며}

,

^{근해연승이}

가장 낮은결과를보여 주고있다

.

구체적으로살펴보면근해연승어업의경우제주도지역 을중심으로총

82

^{건의표본이분석에이용되었다}

.

^전체

평균 어선톤

(GT)

^수는

25T,

^마력수는

381HP,

^어획량은

34,892 kg,

^{어획금액은}

296,007(

^천원

)

^{을나타내었다}

.

^근해

유자망어업은 강원지역

6

^건

,

^경북지역

37

^건

,

^부산지역

4

건

,

^전남지역

26

^건

,

^전북지역

7

^건

,

^제주지역

24

^건으로총

110

^{건의표본을대상으로분석하였다}

.

^{전체평균어선톤}

(GT)

^수는

44GT,

^마력수는

408HP,

^어획량은

134,853 kg,

어획금액은

332,485(

^천원

)

^{으로나타났다}

.

^{근해채낚기어업}

의경우는강원지역

71

^건

,

^경북지역

47

^건

,

^부산지역

43

^건

으로총

161

^{건의표본이분석에이용되었다}

.

^{전체평균어}

선톤

(GT)

^수는

64GT,

^마력수

(HP)

^는

459HP,

^어획량은

175,485 kg,

^{어획금액은}

350,340(

^천원

)

^{으로 각각 분석되}

었다

.

근해트롤어업에대한표본은부산지역에만국한되어있 으며총

19

^{건을대상으로분석하였다}

.

^{표본의전체평균}

어선톤

(GT)

^수는

136GT,

^마력수

(HP)

^는

1,229HP,

^어획량은

1,485,759 kg,

^{어획금액은}

1,513,577(

^천원

)

^{으로각각나타}

Y

_jt

X

_ijt ^α

ⁱe

_jt i = 0

∑ m

=

Y

_jt /

^Y

ˆ _jt

1

s

---

^Y_Y

--- ˆ ^jt _jt

t = 1

∑ s

α

ˆ ₀

+α

ˆ ₁

X

₁

+α

ˆ ₂

X

₂

+… α+

ˆ _m

X

_m

α

ˆ ₀

^+α

ˆ ₁

^X

_{11 t}

^+α

ˆ ₂

^X

_{21 t}

^{+… α+}

ˆ _m

^X

_{m 1 t}

^≥Y

_{1 t}

α

ˆ ₀

+α

ˆ ₁

X

_{12 t}

+α

ˆ ₂

X

_{22 t}

+… α+

ˆ _m

X

_{m 2 t}

≥Y

_{2 t}

…

α

ˆ ₀

+α

ˆ ₁

X

_{1 nt}

+α

ˆ ₂

X

_{2 nt}

+… α+

ˆ _m

X

_mnt

≥Y

_nt

α

_i

^≥

0

( )

났다

.

^{근해통발어업은경북지역}

23

^건

,

^부산지역

7

^건

,

^전남

지역

6

^건등총

36

^{건이분석에이용되었다}

.

^{전체평균어}

선톤

(GT)

^수는

54GT,

^마력수

(HP)

^는

430HP,

^어획량은

138,420 kg,

^{어획금액은}

416,472(

^천원

)

^{으로 분석되었다}

.

근해대형기저

(

^쌍끌이

)

^{어업의경우부산지역}

34

^건

,

^인천

지역

9

^건등총

43

^{건의 표본이 분석을위해 사용되었다}

.

전체평균어선톤

(GT)

^수는

90GT,

^마력수는

720HP,

^어획

량은

434,597 kg,

^{어획금액은}

1,121,292(

^천원

)

^{으로나타났}

다

.

^{근해대형기저}

(

^외끌이

)

^{어업은부산지역}

13

^건

,

^전남지역

11

^건으로총

24

^{건의표본을대상으로분석하였다}

.

^전체평

균어선톤

(GT)

^수는

71GT

^{를 보여주고 있으며}

,

^마력수는

574HP,

^어획량은

179,598 kg,

^{어획금액은}

570,113(

^천원

)

^으

로분석되었다

. 4. 실증분석결과

주어진자료와모델을이용하여크게업종별 생산요소 의영향도분석과기술효율성분석으로구분하여정리해

보면 다음과같다

.

생산요소의영향도 분석

분석에이용된변수로는종속변수에생산량을설명변수 에는자재비

,

^인건비

,

^간접비

,

^{일반관리비가사용되었으}

며

,

^{자재비에는어구비}

,

^연료비

,

^용기대

,

^{소모품비가 포함}

되었고

,

^{인건비는선원임금}

,

^주

/

^부식비

,

^{후생비로구성되었}

으며

,

^{간접비에는저장대}

,

^수리비

,

^공제

/

^보험료

,

^조세공과

,

감가상각비가포함되어졌고

,

^{일반관리비는사무비}

,

^판매

비

,

^{기타관리비등으로이루어져있다}

. Table 2

^는각업종

별생산탄성치를분석한결과가정리되어있으며

, Table 3

은

4

^{개설명변수에 대한계수의 합으로분석하는규모에}

대한 보수

(return to size)

^{증감현상을 나타내고있다}

.

분석결과를토대로각업종별로생산에가장큰영향을 미치는 투입요소를 살펴보면

,

^{근해연승어업은 간접비}

(0.489),

^{근해유자망어업은자재비}

(0.925),

^{근해채낚기어업}

은자재비

(0.737),

^{근해트롤어업은자재비}

(0.317),

^근해통

발어업은자재비

(0.876),

^{근해대형기저}

(

^쌍끌이

)

^어업은간

Table 1. Summary of Average Vessel Scale, Horsepower, Catch and Value by Fishery Type

Type Vessel scale (M/T) Horsepower (HP) Catch (kg) Value (thousand won)

Long line 25 381 34,892 296,007

Drift gill net 44 408 134,853 332,485

Angling 64 459 175,485 350,340

Trawl 136 1,229 1,485,759 1,513,577

Trap 54 430 138,420 416,472

Two-boat trawl 90 720 434,597 1,121,292

Danish seine 71 574 179,598 570,113

Table 2. Estimates of production functions by fishery type

Type Estimated Coefficients

Intercept Material

expense Labor

expense Indirect

expense Management

expense R

²

Long line -1.798

(-2.173) 0.108

(0.732) 0.448

(2.676) 0.489

(4.521) 0.088

(0.512) 0.78

Drift gill net -5.266

(-3.315) 0.925

(5.740) 0.248

(1.395) 0.405

(2.398) -0.064

(-0.353) 0.59

Angling 1.823

(2.195) 0.106

(1.734) 0.737

(7.793) 0.141

(0.088) -0.122

(-2.582) 0.55

Trawl 5.793

(2.294) 0.317

(1.219) 0.261

(1.436) -0.148

(-0.497) 0.229

(1.551) 0.81

Trap -2.371

(-0.923) 0.876

(3.304) 0.777

(2.529) -0.523

(-1.240) 0.035

(0.101) 0.56

Two-boat trawl 4.247

(1.635) 0.882

(2.321) 0.480

(1.829) -1.184

(-3.536) 0.525

(1.909) 0.50

Danish seine 1.104

(0.416) 0.243

(1.246) 0.544

(1.996) 0.715

(2.737) -0.072

(-0.287) 0.61

Note: Figures in parenthesis are t-value of regression coefficients.

접비

(1.184),

^{근해대형기저}

(

^외끌이

)

^{어업은간접비}

(0.715)

로나타났다

(Table 2

^참조

).

업종별생산탄성치를살펴보면

,

^{모든업종에있어자재}

비와인건비의계수가가양

(+)

^{의부호를보여주고있으}

며

,

^{간접비와일반관리비는업종에따라다른부호로나타}

났다

.

^{분석결과에서간접비와일반관리비에대한계수가}

음

(

⁻

)

^{의부호를보인다면이는해당업종의수리비나보험}

료

,

^{사무비및기타관리비관련비용이많이투입되면그}

에따라전체조업경비에서차지하는출어경비항목의상 대적비중이낮아지므로생산량에미치는영향이음

(-)

^으

로나타난다고해석할수있다

.

^{따라서이러한현상이발}

생하는업종에서는비용지출에합리적인계획이수반되어 야할것이다

.

업종별규모에 대한보수는 일반적으로

1

^{보다크면 규}

모에대한보수증가

, 1

^{보다작으면보수체감}

, 1

^과동일하

면보수불변현상이존재한다고가정하는데

,

^{근해유자망}

어업이

1.514

^{로가장 큰보수증가를보여주고있으며}

,

^근

해트롤어업이

0.659

^{가장낮은값을나타냄으로서규모에}

대한보수체감현상을 설명하고있다

(Table 3

^참조

).

^일반

적으로규모에대한보수증가현상이존재하는업종에서는 어업생산을위해서 어선톤수 증대나마력수증대 등어 선규모확대를이루는것이보다큰수익창출을의미한다 고할수있지만

,

^{적정자원확보와유지측면에서균형있는}

접근이필요하다

.

기술효율성분석

기술효율성의분포정도를업종별

,

^{계급구간별}

,

^업종내

지역별비교를통하여전체

7

^{개업종에 대한기술효율성}

분석결과를정리하면 다음과같다

.

업종별기술효율성비교

기술효율계수를이용한

7

^{개업종에대한경영상태평가}

는

Table 4

^{에나타나있다}

.

^{평균기술효율계수를 높은수준}

으로순위를매긴다면근해트롤어업이

98.62%

^로가장높

으며

,

^{근해대형기저}

(

^외끌이

)

^가

95.96%,

^{근해대형기저}

(

^쌍

끌이

)

^가

95.32%,

^{근해통발어업이}

93.67%,

^{근해연승어업}

이

88.55%,

^{근해유자망어업이}

84.92%,

^{근해채낚기어업이}

57.13%

^{의순으로나타났다}

.

^{업종간평균기술비효율계수}

의순위는위와는정반대 현상이일어난다

.

경영체간 표준편차의경우 근해트롤어업이 가장 적은

값인

0.81

^{을 보여주는 데}

,

^{이는 평균기술효율계수인}

98.62%

^{를중심으로동질적인값들이많으며}

,

^{이질적인값}

이적다는것을의미한다

.

^{그외업종을표준편차가큰값}

으로순위를정하면근해연승어업

(2.64),

^{근해대형기저}

(

^외

끌이

)(3.26),

^{근해대형기저}

(

^쌍끌이

)(3.8),

^{근해유자망어업}

(3.99),

^{근해채낚기어업}

(4.51),

^{근해통발어업}

(4.66),

^순으로

나타낼수있다

.

^즉

,

^{근해통발어업이평균기술효율계수를}

중심으로가장 넓게분산되어 있음을알수있다

.

각업종의기술효율계수와비효율계수간의최대값과최 소값의 정도차이를알아 보기 위한 업종별 범위값을 살 펴보면근해채낚기어업이

55.4%

^{의가장높은 값을가지}

며

,

^{그다음으로는근해통발어업}

(27.9%),

^{근해대형기저}

(

^쌍끌이

)(24.6%),

^{근해유자망어업}

(23.6%),

^{근해연승어업}

(18.1%),

^{근해대형기저}

(

^외끌이

)(8.19%),

^{근해트롤어업}

(3.8%)

^{순으로나타났다}

.

계급구간별기술효율성비교

기술효율성을값의크기에따라

4

^계급

(A, B, C, D)

^으로

구분하여각업종별로관련계급별로기술효율성계수가 어떻게구성되어있는지그분포를알아볼수있다

. A

^등

급은각 업종에서기술효율계수가

95%

^{이상인 경우를나}

Table 3. Returns to Size by Fishery Type

Long line Drift gill net Angling Trawl Trap Two-boat trawl Danish seine

Returns to size 1.134 1.514 0.862 0.659 1.165 0.702 0.943

Table 4. Summary of Technical Efficiency(TE) and Tech- nical Inefficiency(TI) Ratings and Related Sta- tistics for Fishery Type

Type TE TI SD Range

^*

Long line 88.55% 11.45% 2.64 18.10%

Drift gill net 84.92% 15.08% 3.99 23.65%

Angling 57.13% 42.87% 4.51 55.40%

Trawl 98.62% 1.38% 0.81 3.80%

Trap 93.67% 6.33% 4.66 27.89%

Two-boat trawl 95.32% 4.68% 3.80 24.56%

Danish seine 95.96% 4.04% 3.26 8.19%

Note: * is a difference between maximum value and minimum value in TE.

Table 5. Summary of Technical Efficiency(TE) Ratings by Grade (unit: %)

Type A B C D

Long line 3.66 19.51 74.39 2.44

Drift gill net 0.92 9.17 36.70 53.21

Angling - - - 100.00

Trawl 100.00 - - -

Trap 37.14 60.00 - 2.86

Two-boat trawl 69.05 26.19 2.38 2.38

Danish seine 52.17 47.83

타내며

, B

^등급은

90%

^이상

~95%

^미만

, C

^등급은

85%

^이상

~90%

^미만

, D

^등급은

85%

^{미만을뜻한다}

.

Table 5

^{는업종별전체계급구간별기술효율성분포를}

보여주고있는데

,

^{근해연승어업은}

D

^{구간의경우}

2.44%, C

^구간과

B

^{구간은 각각}

74.39%

^와

19.51%, A

^구간은

3.36%

^{를차지함으로써상대적으로}

C

^{구간의기술효율성이}

높게나타났다

.

^{근해유자망어업은}

D

^구간이

53.21%, C

^구

간은

36.70%, B

^구간은

9.17%, A

^구간은

0.92%

^를차지함

으로써상대적으로 기술효율성은

C

^{구간이하가전체의}

89.91%

^{를 차지하였다}

.

^{근해채낚기어업은 기술효율성이}

70%

^{이상인경우는없는것으로나타났다}

.

^{근해트롤어업}

의경우

B

^{구간이하에해당되는경영체가없을정도로기}

술효율성이높다고할수있다

.

^{근해통발어업은}

D

^구간이

2.86%, C

^구간은

0%, B

^구간은

60%, A

^구간은

37.14%

^를

차지함으로써상대적으로기술효율성은매우높게나타났 다

.

^{근해대형기저}

(

^쌍끌이

)

^어업은

B

^{구간이상에서}

95.24%

를차지함으로써전체적으로기술효율성이 높다고할수 있다

.

^{근해대형기저}

(

^외끌이

)

^{어업의경우}

B

^구간은

47.83%, A

^구간

(95%

^이상

)

^은

52.17%

^{를차지함으로써생산기술효율}

성이매우 높게 나타났다

.

업종내지역간비교

업종내지역간결과는

Table 6

^{에정리되어있다}

.

^근해유

자망어업은제주지역의평균기술효율계수가

89.63

^으로가

장높은수치를보였으나표준편차는 경북지역과전남지

역에비해높은

3.29

^{를보임으로써업종내의어가간경영}

개선노력이필요하다

.

^{근해채낚기어업은전반적으로낮은}

평균기술효율계수를보임으로써어업기반자체에대한전 반적인경영개선이요구된다

.

^{근해통발어업은경북과부}

산두지역 모두에서높은평균기술효율계수를 보여주고 있으며

,

^{특히경북지역은}

94.44%

^{수준에표준편차가}

3.10

으로부산지역에 비해다소 효율적인경영이이루어진다

고할수있다

.

^{근해대형기저}

(

^외끌이

)

^{어업도전반적으로}

높은평균기술효율성을보여주고있으며

,

^{부산지역이전}

남지역보다높은

98.75%

^{의수준을보여 주고 있다}

. 5. 결론 및 정책함의

근해어업에종사하는

7

^{개업종에대한경영분석을위하}

여콥

-

^더글라스

(Cobb-Douglas)

^{생산모형을이용하여업종}

별생산요소의영향도를측정하였으며

,

^{기술효율성을이}

용한업종별

,

^{계급구간별}

,

^{업종내지역별기술효율성을분}

석하였다

.

생산탄성치를통해살펴보면생산에가장많은영향을 주는것은업종에따라자재비와간접비로나타났으며

,

^관

련경영체에서는합리적인비용투입이이루어질수 있도 록감안하여야할것이다

.

^{기술효율성분석을통하여살펴}

본근해어업의경영상태는 다음과같이 요약해볼수있 다

.

^{업종별로평균기술효율계수가높은부분은근해트롤}

어업

,

^{근해대형기저}

(

^외끌이

),

^{근해대형기저}

(

^쌍끌이

),

^근해

통발어업

,

^{근해연승어업}

,

^{근해유자망어업}

,

^{근해채낚기어업}

의순으로나타났다

.

^{계급구간별로분석해보면근해트롤}

어업

,

^{근해통발어업}

,

^{근해대형기저}

(

^쌍끌이

)

^어업

,

^근해대형

기저

(

^외끌이

)

^{어업이다른업종들에비해서기술효율계수}

가높은등급에많이분포되어있는것으로분석되었다

.

업종내지역별결과를보면

,

^{근해대형기저}

(

^외끌이

)

^어업의

부산지역이 가장 높은 평균기술효율성을 보여주고 있으 며

,

^{전남지역은 가장낮은 표준편차를 나타내고있다}

.

기술효율성을이용한경영실태분석은경영자가어떠한 목적으로 이용하는 것인가에 따라 의미가달라질 수 있 다

.

^{예를 들어}

,

^{기업의 수익창출을위한 방안으로이용한}

다면기술효율성계수가높거나업종내경영체간기술효율 성표준편차

(

^격차

)

^{가작은것이경영상태가양호한것임을}

나타내어기업의 경쟁력강화에도움이되지만

,

^어선감척

과같은 정책설정에있어서는이러한 업종이나경영체를 우선적으로퇴출하는것이유리할수도있기때문이다

.

^따

라서경영자나정책입안자의연구목적을합리적으로반영 하여 기술효율성분석을경영의사결정에적절하게이용하 여야할것이다

.

^아울러

,

^{본연구는감척사업대상어선을}

분석자료로이용함으로써근해어업전체를대표하기보다 는제한적분석에국한됨을밝히며

,

^{보다포괄적인정책대}

안을 위해서는정성적인접근법도고려해야할 것이다

. 사 사

본연구의완성도를위해귀중한의견을주신심사위원 들과논문게재과정에서도움을주신편집위원회에감사드 립니다

.

Table 6. Summary of Technical Efficiency(TE) Ratings and Related Statistics by Region

Type Region TE(%) SD

Drift gill net

Gyeongbuk 84.29 1.67

Jeonnam 81.06 1.78

Jeju 89.63 36.29

Angling Gangwon 55.07 1.53

Gyeongbuk 56.77 0.53

Busan 60.92 7.15

Trap Gyeongbuk 94.44 3.10

Busan 92.58 9.21

Danish

seine Busan 98.75 1.17

Jeonnam 92.67 0.85

참고문헌

권오상

,

홍종호

. 2006.

수도산업의규모탄력성및기술효율성 분석

.

산업조직연구

, 14 (3), 61-85.

김도훈

. 2006. DEA

기법을이용한우리나라대형선망어업의

어획능력측정에 관한 연구

.

^자원

·

환경경제연구

, 15 (1), 71-94.

신영태

,

이승우

,

조정희

,

이상민

,

최종두

,

마창모

. 2003.

연근 해어선 감척사업 투자효과 분석

.

한국해양수산개발원

. 536 p.

정재욱

,

^조강필

,

^김재현

. 2007.

^{은행의방카슈랑스영업기술}

효율성및생산성변화연구

.

리스크관리연구

, 18 (2), 109- Comitini, S. and D. Hung. 1967. A study of production and 138.

factor shares in the hallbut fishing industry. J. Polit.

Econ. , 75 , 366-372.

Fare, R., S. Grosskopf, and C. Lovell. 1994. Production frontiers. Cambridge. University Press, Cambridge.

316 p.

Farrell, M. 1957. The measurement of productive efficiency.

J. Royal Stat. Soc. Series A , 120 , 253-290.

Greene, W. 1990. A gamma distributed stochastic frontier model. J. Econom

.

, 46 , 141-163.

Hannesson, R. 1983. Bioeconomic production function in fisheries: theoretical and empirical analysis. Can. J. Fish.

Aquat. Sci. , 40 , 968-982.

Jondrow, J., K. Lovell, I. Materov, and P. Schmidt. 1982. On the estimation of technical inefficiency in the stochastic frontier production model. J. Econom

.

, 19 , 233-238.

Noetzel, B. and V. Norton. 1969. Costs and earnings in the boston large-trawler fleet. Bulletin No.400, University of Rhode Island. 99 p.

Timmer, C. 1970. On measuring technical efficiency. Food Res. Inst. Stud. , 9 , 98-171.

Received Nov. 20, 2008

Accepted Dec. 11, 2008