DEA/Window를 이용한 연근해어업의 주요업종별 효율성 비교 연구

Abstract

국내 연근해 해역에서 배타적경제수역 선포와 매립간척 사업으로 어장이 축소되었고 오염물질 유입으로 서식환경이 악화되어 어획량이 크게 줄어드는 실정이다. 더욱이 어업자원 감소로 인하여 향후에는 어획량이 더 줄어들 것 이라는 보고가 나오고 있으나 수산물 수요는 해마다 증가하는 실정이다. 실제로 식량으로 이용되는 수산물 소비량이 매년 늘어나는 추세이며 2008년에 수산물의 1인당 공급량이 역사상 최고치를 기록하였으며 향후 10년간 지속적으로 증가할 것으로 예상된다. (FAO보고서, 2010) 이를 수산물 양식을 이용한 적절한 방법이나 국내외적 노력으로 관리하지 못한다면 심각한 가격상승이 예상될 것이다. 본 연구에서는 우리나라 주요어업의 현황을 계수적으로 파악하고 FAO(2000)가 수산업에 적용하는 가장 효과적인 분석방법으로 제시하는 자료포락분석 (DEA:Data Envelopment analysis)으로 연근해 어업의 효율성 분석을 진행하여 어업비용의 감축수준을 제시함으로써 생산성 향상에 기여하고자 하는 목적이 있다. 또한 어업 경쟁력 제고를 위해 합리적인 어업경영과 기술혁신의 노력을 장려하는 정책에 참고 될 수 있으며 과도한 조업활동을 방지에 대한 규제를 강화하여 어업자원보존에 대한 어업인들의 의식을 고취하고자 한다. DEA분석 결과 효율성 평균 점수를 살펴보면 규모수익불변(CRS)하에서 효율성은 0.9057 이고 10% 정도의 비효율성을 가지고 있으며 효율성이 1인 어업은 6개이다. 규모수익가변(VRS) 가정 하에서 평균 93% 의 효율성과 7% 의 비효율성을 갖는다. SE는 97%의 효율성을 보이며 효율성 점수가 1인 어업은 6개이며 CRS 와 같다. 즉 우리나라 15개의 연근해 어업의 평균 효율성 점수를 비교하여 비효율성의 원인을 추정한 결과 평균적으로 순수 기술적 요인에 의해 비효율성을 가진다고 도출되었다. 분석을 통해 참조횟수가 높은 어업은 비효율적인 어업들이 벤치마킹의 대상으로 삼아야 할 어업이라는 점에서 중요한 의미를 가진다. 시계열 자료를 이용한 Window/DEA분석 결과를 정리하면 윈도우별 변동에서 공통적으로 도출된 효율성 이 가장 큰 3가지 어업은 5년간의 효율성이 모두 1로 효율성과 추세가, 행태가 가장 안정적이라고 판단된다. 반면 가장 평균 효율성이 낮은 어업들은 불안정한 추세를 가지고 있으며 효율성 증가와 감소추세를 가지고 있다. 본 연구는 15개 주요 연근해어업을 비용적 측면에서 수익성을 검토하여 어업 경영합리화 도모하는 최초의 시도이기 때문에 수산인들에게 중요한 의미를 가지며 정부에서 연근해어업 육성을 위한 각종 수산정책을 수립하는 경우 참고자료로 이용될 수 있다.

With the declaration of exclusive economic zone (EZZ) in costal sea areas and reclamation business the fisheries have become smaller and along with the inflow of pollutants the catching of fish has largely decreased as inhabited environment has been deteriorating. Moreover, due to the reduction of fishery resources, there are reports saying that catch will decrease even more in the future, however, the demand of marine products are actually increasing every year. In reality, the amount of marine products consumed for eating tends to grow every year and in 2008 the supply amount of marine products per person has reached the highest in history. It is expected to increase continuously for 10 years from now (FAO report, 201). If this situation cannot be managed by an appropriate solution of culturing marine products or domestic or international efforts a serious price increase is expected. This research finds out about current status of major fishery industry in Korea qualitatively and by doing efficiency analysis of coastal fishing business by Data Envelopment Analysis (DEA) which is offered as the most effective analysis method for marine industry by FAO (2000) to propose reduction level of fishery cost it aims to contribute to the productivity increase. According to the efficiency average score from DEA analysis result, under the constant returns to scale (CRS), the efficiency was 0.9057 with about 10% of inefficiency. 6 fishing industries had efficiency of 1. Under the variable returns to scale (VRS) the average efficiency was 93% with 7% of inefficiency. For the significant difference (SE) the efficiency was 97% and the number of fishing industries which have shown efficiency score of 1 is 6, same as CRS. In other words, as a result of estimating the cases of inefficiency by comparing average efficiency scores of fisheries in 15 coastal seas in Korea it was concluded that in average, the inefficiency are caused purely by the technical factors. This analysis has its significance in the perspective that fishing industries with high reference rates should be considered as the benchmarking objects for the inefficient fishing industries. Arranging the results from Window/DEA analysis using time series data the three fishing industries with the biggest efficiency deducted commonly from changes by window, their efficiency was all 1 for 5 years and it was determined that they have the most stable efficiency, trend, and behaviors. In contrast, fishing industries with the lowest average efficiencies had an unstable trend along with increasing and decreasing efficiency trends. This research has an important meaning in terms of it is the first attempt to promote rationalization of fishing business by reviewing profitability of 15 major coastal fishing industries from a cost perspective. Furthermore, this can be used a reference when the government plans to establish various marine policies for nurturing coastal fishing.