Ⅰ. 서 론

참조기는 예로부터 제사와 혼례 등 중요한 날 에 빠지지 않는 귀한 생선으로 여겨져 왔으며, 오늘날에도 동 어종은 제수용과 선물용으로 소 비되고 있는 인기 있는 고급 생선이다. 참조기는 우리나라의 동해 남부, 서해, 남해와 일본의 서 부, 그리고 중국의 동중국해에 주로 서식하고 있 다. 이에 한·중·일 모두 어획하고 있는 동 어 종은 이들 세 국가의 과잉어획 및 중국의 불법어 업 등의 영향으로 인해 2011년 이후 어획량이 다 시 감소하고 있다(Fig. 1). 그 결과 참조기 국내 가격은 동 어종의 자원량 감소의 영향으로 중국 산 참조기의 수입량마저 줄면서 최근 들어 다시 상승하고 있는 추세이다(Table. 4) ¹⁾ . 이에 우리나 라는 남서해안 참조기를 자원회복을 위한 대상 어종으로 선정하고, 동 어종의 자원 회복을 위해 관련 연구기관들과 지자체가 협력하여 자원회 복 사업을 지속적으로 시행해 오고 있다(Kim et al., 2012).

1) 수산정보포털의 수산물 수출입 통계 자료에 의하면, 중국으로부터 수입된 조기의 양은 2010년 44,242톤, 2011년 36,378톤, 2012년 27,925톤, 2013년 27,798톤, 2014년 25,411톤으로 계속 감소해 왔음을 알 수 있다.

Fig. 4. Changes in optimal stock level, harvesting production, and fishing efforts caused by changes in social discount rate(δ).

Table 4. Landing price and fishing cost per horse power of yellow croaker caught by offshore Stow Net and offshore Gill Net fisheries

이렇듯 소비자들에게 인기 있는 참조기의 높 은 상업적 가치와 자원적 가치에도 불구하고, 동 어종은 지금까지 자원평가에 기초한 과학적 관 리가 체계적으로 이루어지지 못했으며, 자원의 보존적 측면에서 지속적 어획수준을 유인하는 TAC 관리대상 어종에도 포함되어 있지 않다. 이 에 본 연구는 근해자망어업과 근해안강망어업 에 의해 주로 어획되고 있는 참조기의 경제적 생 산 활동을 돕기 위한 한 방안으로서 시간의 흐름 에 따른 참조기 어업의 순현재가치를 동태적으 로 최적화하는데 유용한 해밀토니안기법을 이 용하여 복수어업이 어획하는 참조기의 최적자 원량, 최적어획량, 최적어획노력량을 추정해 보 고자 한다. 아울러 본 연구는 가격, 비용, 할인율, 자원 성장률과 같은 경제적·생물적 파라미터 의 변화에 대해 참조기의 자원량, 어획량, 어획 노력량이 어떠한 변화를 보이는 지를 분석해 보 고자 한다. 이상과 같은 연구는 참조기 자원의 관리와 보존을 위한 정책 수립의 참고 자료가 될 뿐만 아니라 참조기와 같은 경계왕래성 어종에 대한 인접 국가 간의 공동 자원 관리의 필요성을 제기하는 기초 자료로서 향후 유용하게 활용되 리라 판단된다.

자율갱신자원의 최적화와 관련된 국외 선행 연구로는 우선적으로 Clark et al.(1979)의 자율갱 신자원에 대한 최적해 개발 연구를 들 수 있다. 상기 저자들은 투자의 비가역성 가정을 이용하 여 수산업에 있어 자본투자의 중요 이슈를 상세 히 기술하였다. 아울러 Clark(1990)은 자율갱신 자원에 대한 최적 관리를 이론적으로 규명하는 수치적 생물경제학을 체계화 시키는데 기여하 였다. 또한 Conrad(1999)는 해밀토니안기법에 기초하여 개별 어종의 어획량, 자원량, 어획노력 량의 최적해를 수치적으로 계산한 산출식을 제 공하였다. 그 외에도 자율갱신자원의 최적화와 관련된 논문들은 다수 있다(Ragonzin and Brown, 1985; Skonhoft, 1999; Fleming and Alexander, 2003).

국내 선행연구로는 Park(1992)이 어업경제학 을 자본이론적인 관점에서 해밀토니안기법을 소개하였고, Choi and Kim(2009)이 해밀토니안 기법을 적용하여 대형선망어업에 의해 어획되 고 있는 고등어의 최적어획량과 최적어획노력 량 등 을 추 정 하 였 다 . 그 외 에 도 Choi and Kim(2012)은 해밀토니안기법을 적용하여 동해 구기선저인망어업에 의해 어획되는 도루묵의 최적어획노력량과 최적어획량 수준을 결정하는 연구를 수행하였으며, Nam(2011)도 동 기법을 이용하여 대형선망어업이 어획하는 복수어종인 전갱이와 고등어의 어획노력량을 안다는 가정 하에 어종별 최적자원량, 최적어획량, 최적어획 노력량을 추정하였다. 그 외에도 생물경제모형 을 이용한 자원평가와 관련된 최근 논문들은 다 수 있다(Pyo, 2002; Kim, 2003; Lee et al., 2006;Sim and Nam, 2015; Kim, 2015)

본 연구와 기존 연구의 차별성으로 기존 선행 연구의 대부분이 자원량, 어획량, 어획노력량의 최적해를 추정함에 있어 해밀토니안기법을 이 용한 단일어종·단일어업에 한정된 연구를 수 행한 반면, 본 연구는 참조기를 어획하는 복수어 업의 어획노력량을 Gavaris(1980) 기법을 적용하 여 어획노력량을 표준화하는 과정을 거쳐 단일 어종·복수어업의 동태적 최적해를 도출해 보 았다는 점을 들 수 있다.

본 연구의 구성은 다음과 같다. Ⅱ장에서는 동 태적 최적해 도출에 유용한 해밀토니안기법과 어획노력량을 표준화시키는데 필요한 Gavaris 일반선형모형(General Linear Model, GLM), 그리 고 지수성장모형의 생물적 계수 추정에 적합한 CY&P모형 등을 제시한다. Ⅲ장에서는 현재가 치 해밀토니안기법을 이용하여 근해자망어업과 근해안강망어업에 의해 어획되는 참조기의 최 적자원량과 최적어획량, 그리고 최적어획노력 량을 추정하고, 생물적·경제적 계수의 변화에 따른 참조기의 최적자원량, 최적어획량, 최적어 획노력량의 변화 정도를 분석한다. Ⅳ장은 결론 으로 본 연구의 분석 결과를 간략히 요약하고, 본 연구의 함의 및 한계를 언급하며 글을 맺고자 한다.

Ⅱ. 최적어획량 결정의 이론적 모형

1. 어획노력량 표준화 기법

본 연구에서는 참조기를 어획하는 두 어업의 어획노력량을 한 노력량으로 표준화시키기 위 해 Gavaris(1980)의 일반선형모형을 이용하고, 그 식은 다음과 같다.

식 (1)의 종속변수 U는 단위노력당어획량 (Catch Per Unit Effort, CPUE)을 의미하며, U_r은 연도, 어법, 수심 등의 요인변수의 개별 수준에 서의 기준 CPUE를 나타낸다. 여기서, i는 요인 변수, j는 개별 요인변수 내의 수준이며, Pij는 i 요인변수에서의 j 수준에 대한 상대적 어획능력 을 의미한다. 개별 요인변수의 기준 수준에 대해 Pij는 1로 설정된다. 또한 X_ij는 더미변수로 X가 i 요인변수의 i 수준을 제외한 다른 j 수준을 의미 할 때, 더미변수인 X_ij는 1의 값을 가지며, 요인변 수와 수준이 일치하지 않을 시에는 0의 값을 가 진 다 . 요 인 변 수 의 개 별 수 준 들 의 조 합 (combination)에 대한 CPUE의 일반선형모형은 로그정규분포를 따르는데, 여기서, e는 정규확 률변수(normal random variable)를 의미한다 (Quinn and Deriso, 1999; Sim and Nam, 2015). 또한 상기 식 (1)을 로그로 치환하면 아래 의식 (2)와 (3)과 같은 형태로 변형되어질 수 있다.

여기서, Y 절편인 β₀는 기준 로그 CPUE를 나 타내고, 파라미터 β_k는 i와 j를 포함한 k의 로그 화된 어획능력 계수를 나타낸다. 본 분석에서는 참조기를 어획하는 대표어업인 근해자망(Gill Net, GN)어업과 근해안강망(Stow Net, SN)어업 의 어획노력량을 표준화시키기 위해 연도와 어 업의 요인변수를 이용하고, 각 요인변수의 수준 변수로는 2개(SN, GN)의 어업과 22년(1992〜 2013년)의 연도를 사용한다(Quinn and Deriso, 1999; Sim and Nam, 2015).

개별어업의 추정된 표준화된 어획노력량(Ê_SN, Ê_GN)은 개별어업의 추정된 CPUE(Û)와 참조기 어획량(C_SN, C_GN)에 의해 도출되고, 추정된 표준 화된 총어획노력량(ÊT)은 아래 식 (4), (5)에서 볼 수 있듯이 추정된 개별어업의 어획노력량의 합 에 의해 도출된다.

여기서, C_Tt 는 개별어업에 의해 어획된 참조기 의 t시점 동안의 총어획량을 의미하고, C_SNt 와 C_GNt 는 t시점 동안의 개별어업에서의 어획량을 나타낸다. Ê_SNt 와 Ê_GNt 는 t시점의 개별어업의 표 준화된 어획노력량의 추정치를 의미하며, Û_SNt 와 Û_GNt 는 t시점의 개별어업의 표준화된 CPUE 의 추정치를 의미한다.

2. CY&P(Clarke·Yoshimoto·Pooley) 모형

CY&P 모형은 Clarke·Yoshimoto·Pooley가 Schnute이 1977년에 Schaefer 모형을 이용하여 통합한 로지스틱 모형과 동일한 방법으로, Fox 모형에 Taylor 근사(approximation)를 이용하여 개발하였다. Clarke·Yoshimoto & Pooley에 따 르면 식 (6)은 식 (7)과 같이 변형될 수 있다 (Clark et al., 1992; Sim and Nam, 2015).

여기서, r은 자원의 본원적 성장률, K는 환경 수용능력, q는 어획능률계수, E는 어획노력량을 의미한다. 또한 U와 E는 t시점의 평균 CPUE와 평균 E를 의미한다. 식 (7)은 식 (8)을 도출하고 자 1년에 걸쳐 적분되어질 수 있음을 의미한다 (Clark et al., 1992; Sim and Nam, 2015).

U_t와 U_t + 1는 t와 t + 1시점의 개별 CPUE를 의미 한다. ln(U)의 Taylor 급수 근사(series approximation)는 식 (9)와 같이 ln(U)의 적분 추정치로부 터 도출되어진다(Clark et al., 1992; Sim and Nam, 2015).

Schnute의 방식에 따라 식 (8)의 근사는 식 (8) 에 t시점과 t + 1시점을 더하여 도출된다. Un≅ . UtUt + 1에서 주어진 근사를 가정한 결과식은 다 음의 식 (10)과 같다(Clark et al., 1992; Sim and Nam, 2015).

끝으로 도출된 CY&P 모형의 식 (10)을 이용 하여 근해자망어업과 근해안강망어업에 의해 어획되고 있는 참조기의 q, K, r 계수 값을 추정 한다.

3. 최적어획량 결정의 기본모형

1) 기본모형

최적어획량을 도출하기 위한 기본모형은 Gompertz의 지수성장함수(Exponential Growth Function)로부터 출발한다(Fox, 1970).

여기서, F(X(t))는 t시점 어업자원의 성장량을 의미하고, X(t)는 t시점 어종의 자원량을 나타낸 다. 또한 x˙는 자원이 시간에 걸쳐 변동하는 양을 의미한다. 그리고 식 (11)의 지수성장함수에 어획 활동을 추가하면 식 (12)와 같이 나타낼 수 있다.

여기서, H(t)는 t시점의 어획노력량(E(t))과 자 원량(X(t))에 의존하는 어획생산함수로서 어획 능력계수(catchability coefficient)인 q와 어획노 력량의 특성을 반영하는 승수 a 및 자원의 특성 을 고려한 승수 b를 이용해 다음의 식 (13)으로 나타낼 수 있다. 본 연구의 어획생산함수는 a와 b를 각각 1로 가정하여 선형함수의 형태를 취한 다(Clark, 1990; Conrad, 1999; Kim, 2003).

또한 식 (14)에서 볼 수 있듯이 어획비용함수 (CE(t))는 단위노력당 어획비용(c)에 t시점의 어 획노력량(E(t))을 곱하여 도출한다.

2) 동태적 최적 어업생산 함수

Clark and Munro(1975)는 어업자원량을 어업에 대한 자본이라 가정하고, 시간이 지남에 따라 어 업활동으로부터 발생하는 사회적 이익을 최대화 하는 동태적 최적이론을 제시하였다(Clark and Munro, 1975; Choi and Kim, 2009). 동태적 최적화 모형의 함수식과 제약조건식은 식 (15)와 같다.

여기서, H(t)는 t시점의 어종별 생산량, E(t)는 어획노력량을 의미하며, pH(t)－cE(t)는 t시점의 이윤(profit)을, d는 사회적 할인율을, X0는 어종 별 초기 자원량을 의미한다. 여기서, H_max는 어종 별 최대생산량을, E_max는 어종별 최대어획노력 량을 나타낸다.

식 (15)의 제약조건을 바탕으로 한 목적함수 의 최적화를 위한 현재가치 해밀토니안의 함수 식인 Hc는 식 (16)과 같이 나타낼 수 있다(Choi and Kim, 2009; Nam, 2011).

기서, λ는 그림자 가격(shadow price)으로 어종별 미래가치를 현재가치로 할인한 값을 의미 한다(Choi and Kim, 2009; Nam, 2011). 식 (16)의 X(t)는 상태변수(state variable)를 나타내고, E(t) 는 제어변수(control variable)를 나타낸다. Hc의 최 적해는 Hc를 어획노력량(E)과 자원량(X)을 편미 분한 1계 필요조건(first order necessary condition) 에 어획노력량(E)을 편미분하여 얻을 수 있는 상 태효율조건식(Static Efficiency Condition, S.E.C.) 의 l를 t로 편미분하여 구할 수 있다(Nam, 2011). 아울러 동태효율조건식(Dynamic Efficiency Condition, D.E.C)은 자원량(X)과 어획량(H)을 가 지고 편미분한 1계 필요조건으로부터 도출가능 하다.

상기 식 (17), (18), (19)로부터 최적자원량을 추정하기 위해 적용해야 하는“황금률(golden rules)”을 구할 수 있다(Clark, 1990; Nam, 2011).

식 (20)에서 어종별 최적자원량은 어획이 이 루어지지 않은 안정상태(steady-state: x˙〓0,l˙〓0) 로서 어종의 한계성장률(F′(X*))과 어종별 한계 자원효과 )의 합이 사회적 할 X*(qpX*－c) 인율(d)과 일치할 때 달성된다(Nam, 2011). 그리 고 어종의 최적자원량(X*)과 최적어획노력량 (E*)은 식 (20)을 이용하여 구할 수 있다.

식 (21)에서 X*는 참조기의 최적자원량을 의 미하며, 이들 어종별 최적자원량은 CY&P모형을 통해 구해지는 기술적·생물적 파라미터인 q, K, r과 참조기 어업의 시장거래 등으로부터 산출된 p, c, d의 값들로부터 얻을 수 있다(Conrad, 1999; Nam, 2011).

그리고 최적자원량이 도출되면 자원의 안정 상태를 나타내는 식(˙x〓F(X*)－H*〓0)을 통해 어종의 최적어획량을 산출할 수 있다(Nam, 2011).

Ⅲ. 실증분석

1. 참조기의 자원현황 및 어획상황

Fig. 1은 우리나라 참조기의 연도별 생산량을 나타낸다. 우리나라의 참조기 생산은 1992년과 1994년에 각각 39,664톤과 37,212톤을 기록하며 90년대 초반까지만 해도 높은 추세를 보였다. 하 지만 90년대 중반부터 꾸준히 하락하기 시작하 여 2003년에는 7,098톤으로 가장 낮은 어획량을 기록하였다. 이후 참조기 생산량은 2005년 15,272 톤을 기록하며 다시 증가하기 시작하여 2011년 에 가장 높은 어획량인 59,226톤을 기록하였지만, 2014년에는 27,623톤으로 다시 감소하는 추세를 보이고 있다. 이는 최근 들어 자원 감소에도 불구 하고 국내 주요어장인 서남해 지역에 중국어선 의 불법조업으로 인한 어획노력량의 과잉투입과 회유성 어종에 쉽게 영향을 줄 수 있는 온수대 등 의 기후변화 영향에 기인한 것으로 판단된다.

Source: Fisheries Information Service(http://www.fips.go.kr/), accessed 10 Oct. 2014

Fig. 1. Trends in production of yellow croaker.

Table 1에서 볼 수 있듯이 참조기는 1990년대의 경우 쌍끌이대형기선저인망어업과 근해안강망 어업이 어획량의 대부분을 차지하고 있었지만, 2013년에는 참조기 어획량의 약 70%를 근해자망 어업이 어획하는 것으로 나타났다. 이렇듯 참조기 어획량에서 근해자망어업의 비중이 커진 이 유는 근해자망에 속하는 유자망어업이 다른 어 종을 어획하는 유자망어업에 비하여 어선과 어 구의 규모가 소형임에도 불구하고 어업 생산성 이 매우 높고 어획 생산물의 선도유지가 상대적 으로 좋기 때문인 것으로 보여진다(Koo and Kim, 2014). 따라서 본 연구에서는 참조기를 주로 어획 하는 근해자망어업과 근해안강망어업의 어획노 력량을 표준화하여 최적화 모형에 활용한다.

Table 1. Catch ratio of yellow croaker based on fishing effort ratio(1992〜2013)

어획노력량을 표준화시키기 위해 근해자망어 업과 근해안강망어업의 CPUE를 Gavaris의 일반 선형모형에 적용한다. 일반선형모형을 위한 요 인변수로는 연도와 어업을 적용하고, 수준변수 로는 1992년에서 2013년 사이의 22개 연도 및 참 조기 주요 어업인 근해자망과 근해안강망 2개 어업을 선정한다. 본 연구에서는 참조기를 어획하는 근해자망과 근해안강망어업의 어획노력량 으로 마력수를 적용하고, 이때의 개별어업의 기 준 CPUE는 1992년의 CPUE로 한다.

2. 자료분석

근해자망어업과 근해안강망어업을 통해 어획 되는 참조기의 최적자원량, 최적어획량, 최적어 획노력량을 추정시 생물적·기술적 계수(q, K, r) 및 경제적 파라미터(p, c, d) 자료가 요구된다. 이에 이들 변수 또한 추정된 자료와 통계자료로 부터 가공된 평균 자료 등을 이용한다.

1) 어획노력량 표준화

본 연구는 복수어업·단일어종 모형으로 참 조기를 어획하는 근해자망어업과 근해안강망어 업을 선정하여 이들 어업이 참조기를 어획함에 있어 투입된 어획노력량 자료를 Gavaris의 일반 선형모형을 이용하여 표준화한다. 이때의 요인 변수는 연도와 어업으로, 연도는 1992년에서 2013년까지를 사용하였고, 어업으로는 참조기 를 어획하는 대표 어업인 근해자망어업과 근해 안강망어업이 사용되었다. 이 요인변수들의 조 합에 따라 더미변수의 수치가 결정되며, 이 수치 들에 대해 회귀모형을 활용한 분석을 실시하여 두 어업 간 CPUE 및 어획노력량의 표준화 자료 를 추정할 수 있다.

Table 2는 표준화된 어획노력량을 이용하여 추정된 CPUE를 나타낸다. 표준화된 개별어업 의 CPUE는 근해자망어업보다 근해안강망어업 이 더 높은 것으로 나타났으며, 표준화된 CPUE 추정치는 두 어업의 실제 CPUE 보다는 많이 낮 게 나타났다.

Table 2. Standardized fishing efforts estimated by Gavaris’ general linear model(1992〜2013)

Source: Fishing Fleet Statistics in Korean Statistical Information Service(2014), Fisheries Information Service(2014)

2) 생물적·기술적 계수 추정

q, K, r을 추정하기 위해 선정된 CY&P 모형2) 의 식 (10)에 E-Views 7.0 프로그램을 이용하여 회귀분석을 실시하였다.

Table 3의 q, K, r은 CY&P 모형에 따른 추정 결 과로써 분석의 적합도를 보여주는 조정된 결정 계수 값이 0.75로 높게 나타났고, 계수의 t－통계 량과 F－통계량도 모두 유의한 것으로 나타나 q, K, r 값을 이용하는 데에는 통계적으로 문제가 없는 것으로 판단된다. 아울러 CY&P 모형 내 자기상관 유무를 살펴보기 위해 D－W 통계량 을 분석해 본 결과, D－W 통계량이 2.544로 미 정영역에 떨어져 다시 LM 검증을 시도해 보았 고, 시차 1의 자기상관 LM 검정 결과, 귀무가설 이 5% 유의수준에서 채택되어 분석에 문제가 없는 것으로 나타났다.

3) 경제적 파라미터 선정

근해자망어업과 근해안강망어업의 총어업비 용은 수협의 연도별 어업경영조사보고서를 이 용하였고, 마력수는 통계청의 연도별 등록어선 통계조사를 이용하였다. 위판가격과 척당 어업 비용은 연도별 자료를 통계청에서 조사한 조기 소비자물가지수와 생산자물가지수를 이용해 2010년의 가치로 환산하여 분석을 실시하였다. 참조기의 비용과 가격은 두 어업의 평균치를 이 용하였고, 그 수치는 비용이 1,045,445원, 가격이 11,154원으로 추정되었다. 연구에 이용된 사회 적 할인율은 한국개발연구원(KDI)이 2008년 발 표한 예비타당성조사 연구보고서에 기초하여 5.5% 할인율을 적용하여 분석하였다.

3. 분석결과

CY&P모형을 통해 추정된 생물적·기술적 계 수와 통계 자료 분석에 기초한 경제적 파라미터 를 정리하면 Table 5와 같다.

Table 5. Technological & biological estimates and economic parameters

 (21), (22), (23)을 이용하여 도출한 최적자 원량(X*), 최적어획량(H*), 최적어획노력량(E*) 은 Table 6과 같다.

Table 6. Optimal stock level, harvesting production, and fishing efforts

참조기의 최적자원량은 약 146,144톤이고, 최 적어획노력량은 101,644마력으로 추정되었으며, 최적어획량은 약 19,173톤으로 추정되었다. Table 7, 8, 9, 10은 생물적, 경제적 변수의 변화에 따른 참조기의 최적량 변화를 분석해 본 것으로, 우선 위판가격(p)의 변화에 따른 최적자원량 (X*), 최적어획노력량(E*), 그리고 최적어획량 수준(H*)의 변화는 Table 7과 같다.

Fig. 2는 Table 7을 그래프로 표현한 것으로, Table 5에서 추정된 가격을“변화가 없다”는 의 미의 0%에 두고 위판가격의 증감 정도에 따라 최적자원량과 최적어획량, 최적어획노력량이 어떻게 변하는지 분석하였다. 그 결과, Fig. 2에 서알수 있듯이 위판가격이 상승함에 따라 최적 어획노력량은 증가하고, 최적어획노력량의 증 가에 따라 최적자원량은 감소하는 경향을 보였다. 최적어획량은 최적어획노력량의 증가와 함 께 증가하지만 가격이 150% 정도 상승한 27,885 원부터는 조금씩 감소하는 추세를 보였다. 이는 참조기의 최적어획량 수준이 최적자원량의 최 대점인 K/2 수준을 넘으면서 자원량 감소와 함 께 최적어획량도 같이 감소하였기 때문인 것으 로 판단된다.

Fig. 2. Changes in optimal stock level, harvesting production, and fishing efforts caused by changes in average landing price(p).

Table 7. Changes in optimal stock level, harvesting production, and fishing efforts caused by changes in average landing price(p)

Table 8과 Fig. 3은 마력당 어업비용이 상승함 에 따른 개별 최적량의 변화를 나타낸다. 마력당 어업비용이 상승하면 최적어획노력량은 감소하고 최적자원량은 증가한다. Fig. 3을 보면 알 수 있듯이 마력당 어업비용이 계속 상승하면 최적 어획노력량 또한 함께 감소하여 최적어획량을 감소시키므로 최적자원량을 증가시키는 효과를 가져 온다. 그러나 마력당 어업비용이 현 수준에 서 60% 하락한 418,178원 이하로 떨어지면 최적 어획노력량의 증가가 최적어획량을 다시 감소 시키는 부정적 효과를 가져 옴을 알 수 있다. 다 시 말해, 어업비용이 최대 60%까지 하락할 경우 어획노력량의 증가가 어획량 증가에 긍정적 효 과를 가져올 수 있으나, 그 이상으로 어업비용이 하락하면 어획노력량의 증가가 어획량을 감소 시키는 부정적 효과를 초래한다. 이는 이 수준이상의 어업비용 하락이 오히려 참조기 자원을 남획시키는 요인으로 작용할 수 있기 때문이다.

Table 8. Changes in optimal stock level, harvesting production, and fishing efforts caused by changes in average fishing cost(c) per horse power

Fig. 3. Changes in optimal stock level, harvesting production, and fishing efforts caused by changes in average fishing cost(c) per horse power.

사회적 할인율 상승에 따른 각 최적량의 변화 는 Table 9와 Fig. 4에서 확인할 수 있다. 여기서 사회적 할인율은 KDI에서 제시한 5.5%를 기준 으로 0.05%씩 변화시키는 민감도 분석을 시도 하였다. 사회적 할인율이 상승하면 미래의 가치 보다 현재의 가치가 상승하기 때문에 어업인은 이윤을 남기기 위해 미래보다 현재에 많은 어획 노력량을 투입함으로써 최적자원량을 감소시키 는 문제를 발생시킨다. 이렇듯 최적어획노력량 의 증가는 최적어획량을 초기에는 증가시킬 수 있지만 이후에는 자원량 감소가 커짐에 따라 증가 수준이 점차 줄어들게 되고 그 결과 사회적 할 인율이 25.5% 수준을 넘어서면 최적어획량도 서서히 감소하는 결과를 유발한다. 한편 사회적 할 인율이 기준 할인율인 KDI의 5.5%보다 하락하 어업인의 조업 동인이 약화되어 최적어획노 력량이 감소하고 그 결과 최적어획량도 감소하 여 최적자원량을 증가시키는 유인을 가져 온다.

Fig. 4. Changes in optimal stock level, harvesting production, and fishing efforts caused by changes in social discount rate(d).

Table 9. Changes in optimal stock level, harvesting production, and fishing efforts caused by changes in social discount rate(d

Table 10과 Fig. 5는 자원의 본원적 성장률이 변화함에 따른 참조기의 최적자원량, 최적어획 량, 최적어획노력량의 증감을 보여준다. 여기서 본원적 성장률은 0.3369%의 기준 하에서“변화 가 없다”라는 의미인 0%에 두고 0.1%씩 변화를 시키는 민감도 분석을 시도하였다. Fig. 5에서 본원적 성장률이 증가함에 따라 최적자원량이 계속 증가하고는 있으나, 최적어획노력량과 최 적어획량은 빠르게 증가하면서 최적자원량의 증가폭은 계속 줄어듦을 확인할 수 있었다. 따라 서 자원의 본원적 성장률이 꾸준히 증가하여 자 원량이 늘어난다하더라도 체계적·과학적 자원 관리시스템 도입을 통해 적정 어획량 수준을 지 속적으로 유지할 수 있는 제도적 접근이 요구되 어진다.

Table 10. Changes in optimal stock level, harvesting production, and fishing efforts caused by changes in intrinsic growth rate(r)

Fig. 5. Changes in optimal stock level, harvesting production, and fishing efforts caused by changes in intrinsic growth rate(r).

Table 11은 2013년의 두 어업의 표준화된 어획 노력량과 두 어업의 참조기 실제 어획량의 합계 및 해밀토니안기법으로 분석된 최적어획노력량 과 최적어획량을 나타낸다. Table 11 자료의 비 교 분석 결과, 참조기의 최적어획량과 최적어획 노력량이 2013년 기준 참조기의 실제 어획량과 표준화된 어획노력량의 추정치에 비해 훨씬 낮 음을 확인할 수 있다. 이는 2013년의 표준화된 어획노력량 수준이 최적어획노력량 수준보다 과다 투입되어져 참조기의 남획을 초래하고 있 으며(Sim and Nam, 2015), 이로 인해 참조기 어 업의 경제적 효율성을 저해할 뿐만 아니라 참조 기 자원량 또한 감소시키는 문제가 있음을 의미 한다. 따라서 참조기 어업의 경제적 효율성과 자 원의 지속적 이용을 위해 참조기 어업에 대한 정 부 차원에서의 체계적·과학적 자원관리시스템 도입이 필요할 것으로 판단된다.

Table 11. Comparison between optimal levels and actual Catch & estimated standardized Effort(2013)

Ⅳ. 결 론

본 연구에서는 현재가치 해밀토니안기법을 이용하여 근해자망어업과 근해안강망어업으로 어획되는 참조기의 최적자원량, 최적어획량, 최 적어획노력량을 추정한 후 경제적·생물적 주 요 파라미터인 가격, 비용, 할인율, 자원 성장률 의 변화에 따라 이들 자원량과 어획량, 그리고 어획노력량이 어떻게 변하는지를 살펴보았다.

본 연구의 분석 결과를 종합해 볼 때, 우선, 참 조기를 어획하는 근해자망어업과 근해안강망어 업의 표준화된 어획노력량을 추정한 후, CY&P 모형을 적용하여 q, K, r 값을 추정하였다. 분석 결과, 조정된 결정계수 값이 0.75로 종속변수인 CPUE와 어획노력량(E) 변수를 이용한 CY&P 모형의 설명력은 비교적 우수하였으며, 모형의 유의성을 의미하는 F-통계량도 31.71로 나타나 통계적으로 CY&P 모형을 이용함에 있어 무리 가 없음을 확인하였다. 둘째로, q, K, r 계수 값을 해밀토니안기법에 적용하여 최적자원량, 최적 어획량, 최적어획노력량을 추정하였다. 추정 결 과, 참조기의 최적어획노력량 수준은 101,644마 력이고, 이때의 최적어획량과 최적자원량은 각 각 19,173톤, 146,144톤이었다. 이들 최적량 수치 는 2013년의 참조기 실제어획량과 표준화된 어 획노력량 보다는 상당히 낮은 수준으로 현재 참 조기 자원이 비효율적으로 이용되고 있음을 뚜 렷이 보여주고 있다. 따라서 참조기 자원의 자원 회복 계획의 일환으로 동 어종을 TAC 제도의 관 리대상 품목에 포함시키는 방안 또한 적극적으 로 검토해 볼 필요가 있다. 셋째, 해밀토니안기 법으로 추정된 각 최적량이 위판가격(p), 마력당 비용(c), 사회적 할인율(d), 본원적 성장률(r)의 변화에 따라 어떻게 변하는 지에 대한 민감도를 분석하였다. 분석 결과, 참조기 위판가격의 상승 으로 최적어획량이 최적자원량의 최대점인 K/2 수준을 넘어서면 참조기 자원량의 감소로 인해 최적어획량 또한 서서히 감소하는 결과가 나타 남을 확인할 수 있었다. 또한 마력당 어업비용이 60% 이상 하락할 경우, 어획노력량의 증가가 참 조기 어획량의 증가를 유인할 수 없음을 확인하 였다. 아울러 사회적 할인율의 상승은 참조기의 현재가치를 높임에 따라 현재의 최적어획량과 최적어획노력량을 증가시켰고, 그 결과 최적자 원량을 감소시킴을 알 수 있었다. 끝으로 본원적 성장률의 상승은 최적자원량과 최적어획량, 최 적어획노력량 모두 증가시켰지만, 어획노력량 과 어획량을 효과적으로 관리하지 않는다면 자 원량의 지속적 증강에 부정적 영향을 초래할 수 있음을 확인하였다. 하지만 최근 들어 국내 할인 율이 계속 하락해 왔으므로, 장기적인 관점에서 할인율의 하락은 참조기 자원의 보존에 긍정적 인 영향을 끼칠 것으로 판단된다. 즉, 할인율 하 락은 현재의 남획된 참조기의 자원상태 하에서 어획노력량을 감소시켜 남획된 자원량을 증가 시키는 효과를 가져 올 수 있다. 아울러 정부가 수매·비축·방출사업을 통해 참조기 위판가격 의 하락을 유인한다면 이들 어업의 어획노력량 을 감소시켜 참조기 자원량을 증가시키는 유인 을 가져올 수도 있다.

본 연구의 한계로 우선, 참조기를 어획하는 어 업 중 근해자망어업과 근해안강망어업 만을 선 정하여 분석한 점을 들 수 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 향후 연구에서는 참조기를 어획 하는 모든 어업을 고려하여 분석을 실시할 필요 가 있다. 다음으로 참조기 어업의 최적량을 결정 함에 있어 인접한 국가의 정보를 활용하지 못한 점을 들 수 있다. 따라서 향후에는 참조기와 같 이 인접한 국가의 해역을 회유하는 어종의 경우 이들 국가의 어획량 및 어획노력량 정보를 활용 하여 자원을 평가하고, 이들 자원을 공동관리하 는 방안도 적극적으로 모색되어져야 할 것으로 판단된다.