Ⅰ. 서 론

2014년 9월 2일 해양수산부는 수산식품 시장 확대를 계기로 국가경제와 어업인 소득증대에 이바지할 수 있는 수산식품 가공산업의 발전을 위해, 다양한 소비자들의 니즈를 충족시키는 고 부가가치 수산식품개발, 수산물 유통가공 선진 화 기술개발(R&D), 수산식품 인프라 강화 등을 주요내용으로 하는‘수산가공식품산업 발전대 책’을 발표했다. 여기에는 고부가가치 수산식품 개발과 산업인프라 구축을 통해 수산식품 시장 규모를 2013년 8조 5,000억 원에서 2017년 13조원 , 해외수출은 2013년 21억 5,000달러에서 2017년 에는 46억 달러로 키워 세계인이 찾는 K-Seafood 산업으로 육성하겠다는 청사진이 담겨 있다.

매년 증가하는 수산물 수요에 비해 지속적 어 획량 감소추세, 지구온난화로 인한 수온상승 등 여러 악조건들로 인해, 우리나라 수산업은 더 이 상 수산물의 생산량 증대가 아닌, 수산식품의 고 부가가치화를 통해서 그 돌파구를 마련할 수 있 을 것이다. 이러한 측면에서 수산식품 가공산업 의 육성은 수산업의 고부가가치화와 수산업의 희망을 되살릴 수 있는 적절한 방안이며, 이를 통하여 수산업의 전체적인 시스템을 개선할 수 있는 기회가 될 것으로 보인다(http://www. suhyupnews.co.kr : 2014).

수산식품 가공업의 현황을 보면 2013년을 기 준으로, 총 사업체수는 837개, 총 종사자수 25,852명, 총 출하액 4,540,618백만 원이며, 출하 액 규모별로 출하액 5억 미만의 경우 사업체는 76개, 종사자는 1,159명, 출하액 1,000억에서 5,000억의 경우 사업체수 3개, 종사자수 803명이 며, 종사자 규모별로 보면 총 10명에서 19명 규 모의 사업체는 413개, 종사자수는 5,465명, 1,000 명에서 5,000명 규모의 사업체는 3개, 종사자수 는 803명이다(Statistics Korea KOSIS : 2015).

수산식품 가공업의 효율성 분석에 대한 연구 는 현재 전무한 실정이므로, 타 분야의 초효율성 선행연구들을 살펴보았다. Yang(2012)은 국내 32개 지방의료원을 대상으로 CCR모형, CCR-초 효율성모형, 여유기반의 초효율성모형의 효율 성을 측정하여 비교·분석하였다. 또한 환경요인 별 효율성의 차이를 확인하기 위하여 WilcoxonMann-Whitney검정을 이용하여 지역, 병원종류 별, 병원운영형태 등의 환경적 요인에 따른 효율 성의 차이를 규명하였다. Yu(2014)는 품목축협 24개를 대상으로 하여 전통적 자료포락분석모 형으로 효율성을 분석하였고, 효율성 값이 1인 관측점들을 CCR-초효율성모형을 통해 초효율 성 값을 추정함으로써 1의 효율성의 값을 가지 는 관측점들에 대한 서열을 식별하였다.

수산업 관련 초효율성 선행연구로 Park(2010) 은 38개 국가어항을 분석대상으로 하여 전통적 자료포락분석은 물론 초효율성과 여유기반의 초효율성모형을 이용하여 효율성의 우선순위를 비교·분석하였다. 투입요소 중 어항의 조성면 적에 가장 큰 비효율이 존재하는 것으로 나타났 고, 산출요소 중에는 생산량을 조절할 필요가 더 큰 것으로 나타났다. 그 후, 초효율성 모형, 시스 템－자료포락분석, 쌍방-자료포락분석모형을 이용하여 한국과 중국 간의 해면어업의 생산효 율성을 비교·분석하였다. 그리고 Wilcoxon Mann-Whitney 순위합 검정을 통해 양국의 생산 효율성 추정치에 통계적으로 유의적 차이가 있 는지를 검토한 결과, 10% 수준에서 유의적 차이 가 있는 것으로 분석되었다(Park: 2014).

본 연구는 기존의 연구와 달리 어업자체가 아 닌 수산식품 가공기업들의 효율성을 분석하였 으며, 이를 위해 재무제표 상에 존재하는 회계정 보에 충실해서 분석하였다. 기존의 전통적 자료 포락분석(DEA : Data Envelopment Analysis)인 CCR 및 BCC모형의 경우, 효율성 값이 1인 다수 의 효율적 DMU(Decision Making Unit : 의사결 정단위)들 간의 효율성 차이를 판별할 수 없는 식별력의 문제가 있다. 이러한 전통적 DEA모형 의 한계점을 해결하는 방법으로 초효율성 모형 (Super-Efficiency Model)을 이용하여 효율적 DMU들 간의 우선순위를 식별하였다.

본 연구의 전개는 다음과 같다. Ⅱ장에서 전통 적 DEA모형과 초효율성모형의 이론적 배경에 대해 살펴보고 Ⅲ장에서 분석자료를 개괄한 후, 전통적 DEA모형에 따른 기술효율성, 순수기술 효율성, 규모효율성을 추정하고 벤치마킹을 통 한 투영점 및 산출요소의 비효율성의 정도를 파 악하였다. 또한 초효율성모형 및 여유기반 초효 율성모형을 통해 효율적으로 판명된 DMU들의 순위를 판정하였다. 그리고 전통적 모형, 초효율 성모형, 여유기반 초효율성모형에서 법인의 종 류, 수산식품 가공방법에 따른 법인 간 순위합검 정을 통해 효율성 평균값에 통계적으로 유의적 차이가 있는지를 살펴보았고, 효율성에 잠재적 으로 영향을 미칠 가능성이 크다고 판단되는 요 인을 분석하기 위해 Tobit분석을 실시하였다. 마 지막으로 Ⅵ장에서는 분석결과를 요약하고 본 연구의 한계점 및 향후 연구방향에 대해 서술하 였다.

Ⅱ. 초효율성 추정모형의 이론적 배경

Ⅱ장에서는 기존의 전통적 DEA모형은 잘 알려져 있으므로 초효율성 모형을 중심으로 기술한다.

1. 전통적 DEA모형

비모수적 효율성 측정방법인 DEA는 사전에 구체적 함수형태를 가정하여 모수를 추정하지 않고 선형계획법에 근거하여 평가 대상의 경험 적인 투입요소와 산출요소 간의 자료를 이용하 여 경험적 효율 프론티어를 도출한 후 평가대상 인 DMU가 그것으로부터 얼마나 떨어져 있는지 여부로써 효율성을 측정하는 기법이다. Charnes, Cooper, Rhodes(1978)가 Farrell의 상대적 효율성 개념을 새로이 해석하고, 이를 다수 투입물과 다 수산출물과의 비율모형으로 연장한 규모보수불 변 가정하의 CCR모형을 개발했다. 그 후, Banker, Charnes, Cooper 등(1982)은 규모보수가 변 가정하의 BCC모형으로 CCR모형의 기술 효 율성을 순수기술 효율성과 규모 효율성으로 분 해하였다(Park : 2008). 한편, DEA모형에는 투입 지향과 산출지향 모델이 존재한다. 투입지향 모 형은 산출량은 고정한 상태에서 투입량의 비례 적 감소 여부에 초점을 맞추는 반면, 산출지향 모형은 투입량을 고정한 상태에서 산출량의 비 례적 확대 여부에 초점을 맞춘다. 사기업의 경우 일반적으로 최대 산출을 목적으로 하고, 기업이 지니고 있는 자원의 투입량을 고정시킨 상태에 서 산출량의 확대가 중요하다고 판단하여 본 연 구에서는 산출지향 모형을 기반으로 분석을 수 행하였다(Lee and Oh : 2010).

2. 초효율성 모형(Super-Efficiency Model)

초효율성에 관한 모형들은 다음과 같은 것들 이 있다. Anderson & Petersen(1993), Doyle & Green(1993, 1994), Stewart(1994), Tofallis(1996), Seiford & Zhu(1999), Zhu(2001), Tone(2002) 등이 있다. 이들 가운데 효율적인 DMU들 간의 순위 를 결정하기 위해 Anderson과 Petersen(1993)이 최초로 개발한 CCR-초효율성모형은 전통적 DEA분석의 결과 1의 효율성 값을 가진 것으로 판명된 관측점이 너무 많을 경우에 가장 효율성 이 높은 관측점을 선택할 수 없는 식별력의 문제 가 발생하는데, 이 문제를 해결하기 위해 사용되 는 방법론이 초효율성 모형(Super-CCR Model) 이다. 초효율성 모형은 특정 관측점을 분석에서 배제하고 효율변경을 구성한다. 그리고 배제하 였던 분석대상 DMU로부터 효율변경까지의 거 리를 이용하여 초효율성을 계산한다(Lee and Oh : 2010). 따라서 효율적인 DMU는 효율성 값이 1 이상을 가지게 되며 이들 간의 효율성의 정도를 비교할 수 있다. 예를 들어 Fig. 1에서 보는 바와 같이 두 종류의 산출물(Y1, Y2)과 한 종류의 투 입물(X)을 사용하는 네 개의 동질적인 DMU A, B, C, D가 있다고 하자. 이때 CCR모형의 효율변 경선은 A, B, C, D로 구성되며, B의 효율성은 1 이 된다. 그러나 B를 제외한 새로운 효율변경은 A, C, D가 되며, 이때 B의 초효율성은 OB/OP로 계산되므로 효율성 값은 1 이상이 된다. 다음 식 (1)은 산출지향 CCR 및 BCC 초효율성모형의 선 형계획법 수식에 대한 설명이다.

Fig. 1. Example of Super-Efficiency.

m차원의 투입요소벡터 x와 s차원의 산출요 소벡터로 구성된 n개의 DMU로 구성된 자료집 단에서 0번째 DMU의 산출지향 방사성 초효율 성 q*를 구하는 자료포락분석의 선형계획법은 다음과 같다. 여기서 S－는 투입변수의 잔여분 을, S+ 는 산출변수의 잔여분을 나타낸다. l는 잠재가격이며, e는 원소가 1인 열벡터를 나타 낸다.

산출지향 BCC 방사성 초효율성모형은 위 식 에 잠재가격의 합이 1이라는, 즉 의 볼록 성 조건만 추가하면 된다.

이러한 초효율성모형의 문제점은 실행불능해 가 발생할 가능성이 있으며(Seiford :1999), 여분 을 고려하지 않는다는 점이다. 여분을 고려하지 않는 경우 동일한 투입물을 투입하더라도 어느 한 산출요소가 수평의 효율변경위에 존재하면 그 산출요소가 적게 산출되던 많이 산출되던 산 출량에 관계없이 효율성 점수가 동일하게 계산 된다. Tone(2002)은 이러한 여분을 모형과정에 명시적으로 포함시켜 초효율성을 계산하였는데, 이를 여유기반의 초효율성모형(Super-SBM : Slack Based Super-efficiency Model)이라고 한다. 다음 식 (2)는 산출지향 CCR 여유기반, 산출지 향 BCC 여유기반 초효율성모형의 선형계획법 수식이다.

산출지향 BCC 잔여기반 초효율성모형은 위 식에 잠재가격의 합이 1이라는, 즉b 볼록성 의 조건만 추가함으로써 구성할 수 있다.

Ⅲ. 실증분석

1. 분석자료 개요

우리나라 수산식품 가공업체 중 자료가 충실 한 총 50개 법인을 대상으로 Kisvalue에서 추출한 재무제표상의 자료를 이용하여 전통적 DEA의 산출지향 모델과 산출지향 초효율성모델(Output oriented Super Efficiency Model)을 이용하여 분석 하였고, 분석기간은 2013년으로 하였다. 선행연 구를 바탕으로 하여 경영의 효율성을 대변할 수 있는 요소들을 선정하였다. 투입변수는 상시종 업원 수, 총자산, 총자본을 선정하였고, 산출변수 는 매출액, 영업이익을 선정하였다. 투입과 산출 변수 모두 양의 값¹⁾ 을 갖는 업체들만 선정하였 고, 자본잠식²⁾ 이 있거나 그 가능성이 있는 업체 들은 신뢰성 측면에서 대상으로부터 제외하였 다. DMU의 동질성 측면에서 선정 업체는 수산 동물 가공업으로 한정하였다.

1) DEA가 동질적 DMU들 간의 효율성의 상호 비교라는 점에서 비교의 동질성 확보를 위해 변수값이 0인 DMU 를 분석대상에 포함시키는 것은 바람직하지 않다(박철형; 2010).

2) 회사의 적자폭이 커져 잉여금이 바닥나고 납입자본금을 상쇄하기 시작하게 되는 상태를 말한다(위키백과)

총자산은 기업의 수익을 창출하는 자원이고, 총자본은 계속기업의 공준 관점에서 선정하였 다. 신뢰성측면에서 종업원 중 상시 근무하는 상 시종업원 수를 투입변수로 선정하였고, 기업의 성장성 지표인 매출과 대표적 수익성 지표인 영 업이익을 각각 산출변수로 선정하였다. 이익³⁾ 으 로는 매출총이익, 경상이익(세전이익), 당기순 이익이 있으나, 기업의 유지관리에 필요한 비용 인 판매비와 관리비가 반영되지 못하는 매출총 이익을 선정대상에서 제외하였다. 변수들은 통 제·관리 가능해야 하므로 영업외 수익 및 비용 은 비중이 작고 통제가 곤란하기에 경상이익은 제외하였다. 외생변수인 법인세가 반영되기 전 인 이익이여야 타당하다는 점에서 당기순이익 을 제외하였다. 결과적으로 일반적인 기업의 경 영성과의 지표로 받아들여지는 영업이익을 선 정하였다. 다음 Table 1은 변수들의 요약통계량 이다.

3) 매출총이익〓매출－매출원가, 경상이익〓영업이익+영업외 수익－영업외 비용, 당기순이익〓경상이익－법 인세 (한국회계기준원, www.kasb. or.kr).

Table 1. Summary Statistics Of Data

2. 전통적 DEA모형 분석 결과

1) CCR 및 BCC모형에 의한 분석

Table 2는 전통적 DEA모형인 산출지향 CCR, BCC모형 분석결과이다. 규모보수불변 가정의 CCR모형에서 기술효율성을 보면, 50개 업체 중 에 10개 업체들이 효율성 값이 1로서 상대적으 로 효율적인 업체들로 나타났고, 나머지 40개 업 체들은 그 값이 1 미만으로 상대적으로 비효율 적인 것으로 식별되었다. 평균 효율성 값은 약 0.65로 나타나 평균 35%의 비효율성이 존재하 므로, 비효율적 업체들은 경영에 있어 현 수준의 투입량으로 35%의 산출증대라는 효율성 개선 의 여지가 있는 것으로 분석되었다. 표준편차를 보면 업체들 간 평균적으로 약 24%의 효율성 격차가 있는 것으로 나타났다. 가장 비효율적인 DMU15는 효율성 값이 약 0.14로 86%라는 큰 비 효율성이 존재하고 있는 것으로 나타났다.

Table 2. Estimates of Efficiency by CCR, BCC Model

규모보수가변 가정 하의 BCC모형의 분석결 과인 순수기술효율성을 보면, 그 값이 1인 상대 적으로 효율적인 업체들은 17개, 1미만으로 비 효율적 업체들은 33개로 나타났다. CCR모형에 서 비효율적이었던 7개 업체들(M9, M10, M19, M21, M25, M31, M44)은 BCC모형에서 효율적 으로 나타났다. 규모보수불변, 즉 최적규모운영 상황이라는 가정 하의 CCR모형은 기술 효율성 을 나타내는데 비해, 규모보수가변 가정의 BCC 모형에서는 최적규모여부와는 별개로 순수기술 효율성을 보여준다. 상기 7개 업체들은 순수기 술 효율성에는 문제가 없으므로 규모 효율성을 개선할 여지가 있는 DMU들이다. 가장 비효율 적 업체는 CCR모형에서와 동일하게 DMU15이 며 효율성 값이 0.19로 약 81%의 비효율성이 있 는 것으로 나타났다. 순수기술 효율성의 평균값 은 약 0.72로 평균적으로 약 28%의 비효율이 있 는 것으로 나타났으며, 따라서 현재 투입량을 유 지하면서 규모를 변화시키지 않고도 산출량을 약 28% 증대시킬 수 있다는 것을 시사한다.

규모 효율성(Scale Eff.)을 보면, CCR모형에서 와 동일하게 10개 업체들이 상대적으로 효율적 으로 나타났고 나머지 40개 업체들은 비효율적 으로 판명되었다. 그 효율성 평균값은 약 0.91로 최적규모경영이 되지못함으로 인해 발생하는 평균적 비효율은 9%인 것으로 분석되었다. 가 장 비효율적인 업체는 M6으로 약 0.48의 효율성 값으로 약 52%의 규모를 개선할 필요가 있는 것 으로 나타났다.

기술 효율성, 순수기술 효율성, 규모의 효율성 을 동시에 고려해 보면, 평균적으로 약 35%의 기 술 비효율성이 존재하고 있는데, 이중 약 28%의 순수기술 비효율성과 약 9%의 규모 비효율성이 존재하는 것으로 분석되었다. 따라서 비효율적 업체들의 비효율성은 최적규모로 운영하지 못한 규모비효율성보다는 산출물들의 배합이 비 효율적으로 이루어진 순수기술 비효율에 상대 적으로 더 큰 원인이 있는 것으로 판명되었다.

규모에 대한 보수의 가변상황(Return to Scale) 을 살펴보면, M1을 비롯한 25개 업체들이 규모 보수체증(IRS)상황에 있어 최적규모확보를 위 해 규모를 늘려야 하고, M3을 비롯한 10개 업체 들은 규모보수불변(CRS)상황에 있으므로 최적 규모상황에서 운영되고 있다. DMU12를 비롯한 15개 업체들은 규모보수체감(DRS)상태에 있어 규모를 줄여야 하는 것으로 나타났다.

준거집단(Ref Set)은 비효율적 업체들이 벤치 마킹 대상으로 삼아야 할 DMU를 나타낸다. CCR 및 BCC모형에서 공히 가장 비효율적으로 판명되었던 DMU15는 DMU9, DMU17의 효율적 업체들을 벤치마킹하여 산출물을 늘려야 할 것 이다. 참조횟수(Ref Freq)는 효율적 DMU들이 벤 치마킹의 대상이 되는 횟수를 말하며 참조횟수 가 높은 업체들은 산업의 전체적 효율성 개선에 중요한 의미를 가진다. 따라서 최대 24회 참조된 M49는 그 경영실태를 면밀히 분석할 필요가 있 다(Park : 2010).

2) 산출요소의 비효율성의 정도

Table 3은 산출요소별 산출물 부족분과 투영 점대비 산출요소별 비효율성의 정도를 나타낸 다. 즉, 33개의 비효율적 기업들이 주어진 투입 요소들(상시 종업원수, 총자산, 총자본)을 유지 하면서 효율변경으로 옮겨가기 위해 산출요소 들(매출액, 영업이익)을 어떤 비율로 늘려야 할 것인가에 대한 DMU별 투영점대비 산출부족분, 즉 증대시켜야 할 산출비율이다. 평균적 비효율, 즉 산출증대비율은 매출액은 약 29.7%, 영업이 익은 약 34%로, 영업이익에 더 큰 비효율의 원 인이 있는 것으로 나타났다. 따라서 수산식품 가 공업 전체로 볼 때 상대적으로 매출액보다 영업 이익을 보다 더 증대시켜야 할 필요가 있으므로, 매출원가 및 판매비와 관리비의 절감을 통해 영업이익을 증가시켜야 할 것이다. 산출요소별로 는 M15가 매출액 비효율이 약 80.6%로, M1이 영업이익 비효율이 약 88.7%로 각각 가장 크게 나와 현 수준의 투입량에서 각각 매출증대와 영 업이익 증대가 시급한 것으로 나타났다.

Table 3. Inefficiency of Output factor

3. 초효율성 모형 분석 결과

Table 4는 전통적 CCR 및 BCC모형, SuperCCR 및 Super-BCC모형, SBM-Super-CCR, SBMSuper-BCC모형들의 분석결과에 대한 비교이다. CCR 및 BCC모형에서 비효율적으로 판명되었던 DMU들의 효율성 값(1 미만)의 경우에는 초효율 성 값도 동일함에 비해, 효율적 DMU들의 효율성값 1은 초효율성 모형에서는 1보다 큰 값들로 나 타났다. 따라서 CCR모형의 10개의 효율적 DMU 들과 BCC모형에서 효율적 17개 DMU들의 효율 성 순위를 각각 식별할 수 있게 되었다. 초효율성 값의 평균은 Super-CCR모형에서는 약 76%로 11%포인트 정도 더 높게 추정되었고, SBMSuper-CCR모형에서는 약 61%로 4%포인트 정도 더 높게 추정되었다. Super-BCC모형에서 약 82% 로 10% 정도 더 높게, SBM-Super-BCC모형에서 는 약 67%로 약 5% 더 높게 추정되었다. 순위를 보면, 가장 효율적 D MU는 Super-CCR모형에서 는 M24로 초효율성 값이 4.2975로서 약 430%포 인트 이상 상승된 것으로 나타났고, 2위는 M3으 로 값이 1.8952, 3위는 M29로 1.4695의 값으로 추 정되었다. Super-BCC모형에서는 초효율성 값이 2.4947로 약 250% 포인트 상승된 M9가 1위, 2.0545의 값을 가진 M3, 1.7728의 값을 가진 M4 가 각각 2위, 3위로 나타났다. SBM-Super-CCR모 형에서는 Super-CCR모형에서처럼 M24가 가장 효율적이고 그 값은 2.7160으로 나타났으며, 역 시 1.3092, 1.0128의 값을 가진 M3과 M4가 각각 2 위, 3위로 판명되었다. SBM-Super-CCR모형에서 는 Super-CCR모형에서와 같이 M24의 효율성 순 위가 1위로 그 값은 2.7160으로 나타났고, 1.3092 의 값을 가진 M3, 1.1901의 값을 가진 M4가 각각 2위, 3위로 나타났다. SBM-Super-BCC모형에서 도 Super-BCC모형에서처럼 M9, M3, M4가 1위, 2 위, 3위로 나타났고, 값은 각각 1.5319, 1.4085,1.2787로 추정되었다.

특이한 점은 M3은 4가지 모형에서 모두 순위 가 2위로 나타났다.

Table 4. Estimates of Super Efficiency

Table 4. Estimates of Super Efficiency

4. 순위합 검정

분석대상 기업들을 법인형태에 따라 외감법 인과 일반법인의 2개 그룹, 수산식품 가공방법 에 따라 건조 및 염장품 가공업, 냉동품 가공업, 훈제·조리 및 유사조제식품 가공업의 3개 그룹 으로 분류하여 각 업체들 간 효율성 추정치에 통 계적으로 유의적 차이가 있는지 여부를 판단하 기 위해 Wilcoxon-Mann-Whitney의 순위합검정 을 실시하였다. Table 5, 6은 각각 CCR, BCC모형 의 순위합 검정결과이고, Table 7, 8은 각각 Super-CCR, Super-BCC모형의 검정결과이고, Table 9, 10은 SBM-Super-CCR, SBM -Super-BCC 모형의 검정결과이다. 먼저 CCR, BCC모형에 의 한 순위합 검정결과, 양 모형하에서 각 업체별효율성 평균에 유의적 차이가 없는 것으로 나타 났다⁴⁾ . 다음으로 Super-CCR, Super-BCC모형의 검정결과, A업체들과 B업체들간 효율성 차이에 있어 Super-CCR모형에서 유의확률이 0.107로 10%에 상당히 가까워진 것을 볼 수 있고, SuperBCC모형에서는 10% 유의수준에서 효율성 평 균에 유의적 차이가 있는 것으로 나타났다. 끝으 로, SBM-Super-CCR, SBM- Super-BCC모형의 검 정결과, BCC모형에서 각 업체별 효율성 평균에 유의적 차이가 없는 것으로 나타났다. 회계의 투 명성의 관점에서 볼 때, 외감법인의 경우 비외감 법인에 비해 상대적으로 외부 회계감사를 강제 하는 정책적 제도 장치가 많아 그 투명성이 상대 적으로 높다고 볼 수도 있으나, 외감법인 역시 그 외부 감사인이 회사에 고용되는 형태를 띠므 로 회계의 투명성이 보장된다고 볼 수 없다. 외 감법인과 비외감법인 간 유의적으로 효율성 추 정치에 차이가 없는 것으로 나온 분석결과는 외 감법인, 비외감법인 양자 공히 그 투명성이 확보 되지 않은 것이 그 원인으로 보인다. 일반적으로 건조 및 염장품 가공업(A)은 상대적으로 적은 자산 및 자본으로 운영, 유지 가능하며 전통적 수산식품 가공업으로서 냉동품 가공업에 비해 상대적으로 그 수급 및 시장이 더 활성화 되어있고 안정적이다. 따라서 건조 및 염장품 가공업 (A)에서 보다 더 큰 산출물을 얻어내었다고 볼 수 있다. 이에 비해, 냉동품 가공업은 더 큰 자산 과 자본비용 등이 필요하나, 그 부가가치는 낮은 단순냉동이 큰 비중을 차지하고 있기에 산출요 소의 창출에 있어 상대적으로 비효율적이라 볼 수 있다. 이러한 이유로 인해 건조 및 염장품 가 공업(A)이 냉동품 가공업체들(B)보다 상대적으 로 더 효율적으로 나타난 것으로 보인다.

4) 다만, CCR모형에서 건조 및 염장품 제조업체들(A)과 냉동품 제조업체들(B) 간에는 귀무가설을 기각할 수 있 는 최소의 유의수준인 유의확률이 0.114로 나타나 10%에 근접하고 있는 것으로 나타났다.

Table 5. Wilcoxon-Mann-Whitney Test by CCR Model

A : Dried and Salted product manufacturing, B : Frozen product manufacturing, C : Smoked and Cooked product manufacturing

Table 6. Wilcoxon-Mann-Whitney Test by BCC Model

A : Dried and Salted product manufacturing, B : Frozen product manufacturing, C : Smoked and Cooked product manufacturing

Table 7. Wilcoxon-Mann-Whitney Test by Super-CCR Model

A : Dried and Salted product manufacturing, B : Frozen product manufacturing, C : Smoked and Cooked product manufacturing

Table 8. Wilcoxon-Mann-Whitney Test by Super-BCC Model

A : Dried and Salted product manufacturing, B : Frozen product manufacturing, C : Smoked and Cooked product manufacturing

*P<0.1, **P<0.05, ***P<0.01

Table 9. Wilcoxon-Mann-Whitney Test by SBM Super-CCR Model

A : Dried and Salted product manufacturing, B : Frozen product manufacturing, C : Smoked and Cooked product manufacturing

Table 10. Wilcoxon-Mann-Whitney Test by SBM Super-BCC Model

A : Dried and Salted product manufacturing, B : Frozen product manufacturing, C : Smoked and Cooked product manufacturing

5. 효율성의 영향요인 분석

선정된 투입 및 산출요소 외에 잠재적으로 효 율성에 영향을 미칠 가능성이 크다고 생각되는 요인을 분석하였다. Table 11은 독립변수를 총부 채, 매출원가, 당기순이익으로 하여 Tobit분석을 실시한 결과이다. 부채와 매출원가가 5%의 유 의수준에서 기술효율성에 영향을 미치고, 부채, 매출원가, 당기순이익 모두 5% 유의수준에서 순수 기술효율성에 영향을 미치는 것으로 나타 났다. 규모 효율성에는 부채와 매출원가가 각각 1%, 5% 유의수준에서 영향을 미치는 것으로 나타났다. 우선, 부채를 이용한 레버리지효과⁶⁾ 가 기술효율성, 순수기술효율성, 규모효율성 모두 에 유리하게 작용하여 정의 영향을 미치는 것으 로 나타난 것으로 보인다. 매출원가는 비용에 해 당되므로 보통 효율성에 부의 영향을 미친다. 다 만, 생산요소가격 인상, 매출원가 상승, 가공품 가격인상에 의한 매출증대 및 영업이익증가의 과정을 통해 기술효율성, 순수기술효율성, 규모 효율성 모두에 정의 영향을 미치는 것으로 보인 다. 당기순이익은 매출과 영업이익의 배합비율 인 순수 기술효율성에만 정의 영향을 미치는 것 으로 나타났다. 실무적으로 가결산 내지 관리회 계차원에서 월별로 당기순이익을 산정하는데, 당월 당기순이익이 차월 자산 및 자본의 증가유 발, 부채의 감소, 투자증가 등을 통해 매출과 영 업이익에 영향을 미치는 것으로 보인다.

6) 레버리지효과(leverage effect) : 타인이나 금융기관으로부터 차입한 자본을 가지고 투자를 하여 이익을 발생 시키는 것을 말한다.(한경 경제용어사전)

Table 11. Tobit Analysys

*P<0.1, **P<0.05, ***P<0.01

Note : Numbers in the parenthesis represent standard deviation

Ⅳ. 결 론

본 연구는 국내 50개의 수산식품 가공업체를 대상으로 전통적 DEA모형으로 효율성을 분석 하고, 초효율성모형 및 여유기반 초효율성모형 을 이용하여 효율성의 우선순위를 비교·분석 하였다.

전통적 모형의 분석결과, 기술효율성을 추정 하는 CCR모형에서는 10개 업체들이 효율적으 로 나타났고, 평균 효율성 값은 약 0.65로 나타나 평균 35%의 비효율성이 존재하였다. 순수기술 효율성을 추정하는 BCC모형 분석 결과, 7개 업 체들이 추가되어 효율적인 업체들은 17개로 나 타났고, 평균 효율성 값은 약 0.72로 나타나 평균 28%의 비효율성이 존재하는 것으로 나타났다. 규모효율성의 평균값은 약 0.91로 최적규모경영 이 되지 못함으로 인해 발생하는 평균적 비효율 은 9%로 나타났다. 규모에 대한 보수의 가변상 황(RTS)를 살펴보면, IRS상황에 있는 25개 업체 들은 최적규모 확보를 위해 규모를 늘려야 하고, DRS상황에 있는 15개 업체들은 규모를 줄여야 하는 것으로 나타났다. 나머지 10개 업체들은 CRS상황에 있으므로 최적규모상황에서 운영되 고 있는 것으로 나타났다. 준거집단으로서의 참 조횟수에 있어 최대 24회 참조된 업체는 다른 업 체들의 효율성 제고에 중요한 정보들을 제공할 수 있을 것으로 판명되었다. 평균적 비효율, 즉 투영점대비 증대시켜야할 산출비율은 매출액은 약 29.7%, 영업이익은 34%로, 영업이익에 평균 적으로 더 큰 비효율의 원인이 있는 것으로 나타 나 수산식품 가공업 전체로 볼 때 상대적으로 매출액보다 매출원가와 판매비 및 일반관리비 절 감을 통한 영업이익을 보다 더 증대시켜야 할 필 요가 있는 것으로 나타났다.

초효율성모형 및 여유기반 초효율성모형에서 는 효율적 기업들의 효율성 순위를 식별할 수 있 게 되었다. 순위를 보면, 가장 효율적 기업은 Super-CCR모형에서 초효율성 값이 4.2975, SuperBCC모형에서 2.4947로 추정되었다. SBM-SuperCCR모형에서는 초효율성 값이 2.7160으로, SBM-Super-BCC모형에서는 1.5319로 나타났다. 초효율성 값의 평균은 Super-CCR모형에서는 약 76%로 11%포인트 정도 상승한 것으로 추정되 었고, SBM-Super-CCR모형에서는 약 61%로 4% 포인트 정도 상승한 것으로 추정되었다. SuperBCC모형에서 약 82%로 10% 정도, SBM-SuperBCC모형에서는 약 67%로 약 5%포인트 상승한 것으로 추정되었다.

분석대상 50개 업체들을 외감법인의 2개 그룹 과 일반법인, 건조 및 염장품 가공업, 냉동품 가 공업, 훈제·조리 및 유사조제식품 가공업의 3 개 그룹으로 분류하여 각 업체들 간 평균 효율성 추정치에 통계적으로 유의적 차이가 있는지 여 부를 검정하였다. Super-BCC모형에서 10% 유의 수준에서 건조 및 염장품 가공업과 냉동품 가공 업 간 효율성 평균에 유의적 차이가 있는 것으로 나타났다. Tobit분석을 이용하여 효율성 영향요 인을 분석한 결과, 부채와 매출원가는 기술효율 성, 순수기술효율성, 규모효율성 모두에 영향을 미치고, 당기순이익은 순수 기술효율성에 영향 을 미치는 것으로 나타났다.

본 연구는 분석방법의 특성상 제한된 변수에 의한, 절대적 평가가 아닌 참조집단을 기준으로 한 상대적 효율성 평가이다. 또한, 수산식품 가 공업에 대한 2013년의 정적인 분석이라는 한계 가 있고, 수산식품 가공업과 밀접한 관련을 가지 고 있는 수산식품 유통업에 대한 분석과 연계되 지 못하고 있다는 한계가 있다. 따라서 향후 Malmquist모형 등을 이용한 동적 분석 및 수산식품 유통업과 연관된 분석 등이 필요할 것이다.