우리나라는 수산물의 안정적인 공급과 국민건강 증진의 측면에서 양식 산업이 크게 발전해 왔다. 우리나라의 국민 건강에 있어 수산물은 고품질의 영양소를 가지고 있으며, 중요한 단백질 공급원으로 자리매김하고 있다. 그 중 굴은 전, 무침, 구이, 국, 젓갈로, 홍합은 탕, 전 등으로 국민들이 즐겨먹는 식품이며, 따라서 국민 식생활에 있어 중요한 수산자원이라 할 수 있다.

굴과 홍합 양식은 수하연 방식의 보급으로 1980년대 이후 급속하게 팽창하였지만 생산성 증가에만 치중한 결과, 1990년대 이후에는 밀식 및 과잉시설로 인해 생산성이 악화되었다. 이와 더불어 연안공업단지 개발 등 급속한 산업화의 결과, 다양한 원인에 의해 양식어장으로 유입되는 오염물질의 증가로 식품안전성에 문제가 제기되기도 한다.

굴과 홍합의 경우, 생물학적 특성 및 영양성분에 대한 연구는 활발하지만, 변화하는 어장환경에 따른 양식어가에 대한 생산효율성 분석은 미흡한 실정이다. 기존의 효율성 분석인 자료포락분석은 비모수적 기법을 이용하기 때문에 통계적 유의성을 판단할 수 없다는 한계점을 지닌다(Park et al., 2012). 따라서 본 연구의 목적은 모수적 기법인 Stochastic Frontier Analysis(SFA)를 활용해 굴과 홍합 양식어가의 효율성을 추정하고 효율성에 영향을 미치는 요인을 분석하는 것이다.

본 연구는 상기 기술한 연구목적을 이루기 위하여 다음의 순서로 전개하였다. 제 Ⅱ장에서는 본 연구의 이론적 배경인 선행연구와 이론연구를 통해 연구의 필요성과 목적을 제시한다. 제 Ⅲ장의 실증 분석에서는 수집한 표본자료를 통해 굴과 홍합 양식어가의 생산함수를 추정하고, 비효율성의 원인을 추정한다. 제 Ⅳ장에서는 앞에서 살펴본 연구의 결과를 요약하고 분석과정에서 나타난 한계점 등을 언급하며 끝을 맺고자 한다.

굴과 홍합에 관한 인문사회과학적 선행연구를 살펴보면, 소비지도매시장 패류 실질경매제도의 실효성 분석－굴, 바지락, 홍합에 대해(Kim, 2004)에서 소비지도매시장의 가격과 다른 유통단계 가격 사이의 관계 변화를 살펴봄으로써 실질경매가 기록경매보다 개선되었는지 확인하였다. 수입물량의 비중이 작은 굴, 바지락, 홍합의 월별 가격 시계열 자료로 유통단계 가격 간의 상관계수 분석, Chow 검정, CUSUM·CUSUM squares 검정을 이용하여 구조변화를 분석하였고, 그랜저 인과성 검정을 이용하여 인과관계를 분석하였다. 굴 수하식 양식업의 발전과정에 관한 연구(Han, 2005)에서 굴 양식산업의 초기 발달 단계에서 현재까지의 발전 과정과 향후 발전방안을 모색하였다. 특히 수하식 양식의 도입단계부터 5단계로 나누어 분석하였는데, 각 단계별로 수출실적, 양식기술, 생산량 등의 항목으로 나누어 분석하였다. 초기 도입 대비 현재 어장의 생산성은 1.8배 이상 증가하였는데, 이는 어장의 집약적인 이용으로부터 기인하였다고 분석하였다. 김장굴의 수요 분석 및 예측(Nam et al., 2012)에서 계량경제학적 기법을 이용하여 김장굴 수요를 예측하였다. Pooled data에 대한 이분산, 다중공선성을 검정 및 치료하였고, 통상최소자승법을 통해 추정치의 통계적 유의성을 확보하였다. 또한 현황분석에서 김장굴 수요는 패턴 및 계절성이 있다는 것을 밝혀냈다. 시계열 분석을 이용한 굴 가격 예측에 관한 연구(Nam et al., 2012)에서 굴의 가격함수를 추정하였고 다중회귀모형, ARIMA모형, VAR모형을 이용하여 미래 가격을 예측하였다. 그리고 시계열 자료에 대한 단계별 검정을 통해 모형의 적합도를 비교·분석하였다. 시계열 분석을 이용한 굴 생산량 예측 가능성에 관한 연구(Nam et al., 2012)에서 다중회귀모형, SARIMA모형, VECM모형을 이용하여 생산량을 예측하였고 자료에 대한 검정을 통해 시계열의 안정성을 확인하였다. 대표어종을 너머 굴 생산량을 예측하였다.

효율성에 관한 선행연구는 수산물 도매업의 생산 효율성 평가에 관한 연구(Pyo et al., 2010)에서 수산물 도매업의 규모별 패널자료에 대해, 맘퀴스트(malmquist) 생산성지수를 이용하여 생산성을 분석하였다. 기술적 효율성 변화지수와 기술 변화지수를 분해하였고, 기술적 효율성 변화지수는 순수 기술효율성 변화지수와 규모 효율성 변화지수를 구분하여 문제해결의 시사점을 제시하였다. 맘퀴스트 생산성지수를 이용한 수협 산지 위판장의 총요소생산성 변화의 추정(Park, 2011)에서 계량적인 기법을 이용하여 생산성을 측정하고, 맘퀴스트 생산성 지수를 통해 변화 요인을 분석하였다. 특히 39개의 DMU 가운데 목포, 해남군, 마산, 권현망, 부산시, 한림 수협은 총요소생산성의 변화가 전적으로 기술 진보 및 퇴보라 할 수 있는 기술수준의 변화에 의해 결정되었다. 이는 생산가능곡선 자체의 이동을 나타내며, 이들 6개의 DMU를 정밀 분석함으로써 기술수준의 향상에 관한 가능성을 제시하였다. DEA를 이용한 수산양식업 효율성의 비교분석에 관한 연구(Park et al., 2012)에서 확정적인 추정치라는 한계점을 지닌 선형계획법에 커넬밀도추정법(kernel density estimation)과 반사법을 적용한 부트스트랩(bootstrap) 자료포락분석을 이용하였고, 이를 통해 양식어종의 효율성 점수를 추정하였다. 양식업의 양식방법별 어종별 생산효율성 비교분석에 관한 연구(Park, 2012)에서 양식방법별로 생산효율성의 차이가 존재하는지 분석하기 위해 전통적인 자료포락분석을 이용하였다. 또한 편의수정효율성 점수의 추정치를 도출하여 기존 자료포락분석의 한계점을 수정하였다.

확률 선형 모형을 이용한 선행연구는 확률적 프론티어 모형과 DEA모형에 의한 기술효율성 비교 (Kim, 2008)에서 14개 주식 거래소를 대상으로 모수적 기법과 비모수적 기법의 결과가 상호 간에 어떤 관계가 있는지 알아보았다. 또한 두 기법으로 추정한 결과에 대해 스피어만(spearman) 서열 상관 계수·맨－휘트니(mann-whitney) 검정을 적용하였다. 양식어가에 대한 연구로는 SFA를 이용한 전복 양식업의 지역별 효율성분석에 관한 연구－완도지역을 중심으로－(Kim et al., 2012)에서 완도 내 완도읍, 노화읍, 보길면의 28개 양식어가를 대상으로 경영실태조사를 실시하였으며, SFA기법을 적용하여 생산효율성과 결정요인을 추정하였다.

앞선 선행연구와 같이 그동안 굴과 홍합에 대해 많은 선행연구가 진행되어 왔고, 계량적인 기법을 이용한 연구도 많지만, 경영실태조사 자료로 모수적 방법인 SFA를 이용하여 굴과 홍합 양식어가의 효율성 분석을 시도한 선행연구는 미미한 형편이다. 따라서 본 연구는 기존의 자료포락분석의 한계점을 극복하여 굴과 홍합 양식어가의 생산효율성 분석을 시도하고자 한다. 또한 본 연구에서는 여수, 마산, 남해, 거제로 지역을 확장하였고, 수하연 방법으로 양식하는 35개의 굴, 홍합 양식어가를 대상으로 경영실태조사를 하였다. 아울러 비효율성의 결정 요인으로 품종과 지역, 그리고 환경변수인 해양 수질 점수를 추가하여 분석을 시도하고자 한다.

확률적 프런티어¹⁾ 생산함수는 확정적 프런티어 생산함수의 오차항 문제를 해결하기 위해 기존의 모형에 Aigner et al.(1977)과 Meeusen et al.(1977) 등이 확률오차항을 추가한 모형이다. 이들이 사용한 확률적 프런티어 생산함수 모델은 식 (1)과 같다.

 

1) 확률프런티어 분석에 대한 이론적 배경은 김상문(2012), pp.78－79, 박춘광 외(2012), pp.1991〜2007의 설명에 기초하고 있고 부분적으로 수정한 것이다.

 

 

여기에서 확률오차항 u_i에는 측정오차, 산출물 변수에 대한 확률요인, 생산함수를 추정할 때 구체화 되지 않은 투입물 변수들에 대한 결합효과 등이 포함된다. Aigner, Lovell and Schmidt(1977)는 확률 오차항 u_t는 반정규분포 또는 지수분포를 따르는 u_i와 독립적이라 가정하였고, 평균이 0, 분산이 su 2 인 정규분포를 따르며 독립적인 확률변수로 가정하였다. 앞서 기술된 식 (1)은 확률변수인 exp(X_ib + u_i) 에 의해 프런티어를 형성하기 때문에 확률적 프론티어 생산함수라고 할 수 있다. 따라서 양(+) 또는 음(－)의 값을 가질 수 있는 확률오차 u_i에 의해 프런티어 모형의 확정적 부분인 exp(X_ib)의 주변에 확률적 프론티어 산출량이 분포하게 된다.

효율성 측정과 관련해서 n번째 기업의 기술효율성(technical efficiency)은 아래의 식 (2)로 추정할 수 있다.

 (2)에서 분모는 효율변경선 상 최대 산출량을 나타내고, 분자는 n번째 기업의 실제 산출량을 나타낸다. 추정된 기술효율성의 추정치는 0과 1 사이의 값을 지니고, 0에 가까울수록 비효율성이 존재, 1에 가까울수록 비효율성이 존재하지 않는 것을 의미한다. 정규성 조건 위반으로 기존의 확정적 프런티어 모델에서는 최우추정법의 사용이 가능하지 않았으나, 확률적 프런티어 생산함수 모델의 경우 최우추정법을 이용하여 가설검정과 표준오차를 측정할 수 있다.

본 연구는 굴과 홍합 양식어가를 대상으로 한 경영실태조사 자료를 기초로 연구의 대상이 되는 양식 어가를 선정하였다. 경영실태조사 방식은 표본기간(2012〜2014년) 내 평균적인 소요 경영비를 조사하였다.

분석에 선정된 어가는 총 35어가이며, 굴 양식 16어가, 홍합 양식 19어가를 분석대상으로 선정하였다. 지역별로는 마산 5어가, 남해 6어가, 거제 10어가, 여수 9어가이다. 조사기간은 2015년 3〜4월로 두 달간, 조사방법은 1:1 면접법으로 실시하였으며, 면접 소요시간은 한 가구당 평균 30분이 소요되었다.

본 연구를 위해 분석대상이 되는 산출변수는 판매량을, 투입변수는 노동의 변수인 인건비, 자본의 대리변수인 시설규모를 사용하여 모형을 선정하였다. 기초통계량을 약술하면 다음과 같다. 판매량은 평균 394,701kg, 표준편차는 460,092kg, 양식어가별로 15,000kg부터 2,208,000kg까지 분포하고 있다. 투입변수에서 인건비는 평균 70,243,429원, 표준편차는 72,209,507원, 양식어가별로 최대 4,400,000원부터 273,630,000원까지 분포하고 있다. 시설규모의 경우 양식어가별로 사용하는 수하연의 길이가 다양하기 때문에, 수하연의 길이와 해당 수하연을 가진 개수를 곱하여 양식어가별로 표준화하였다. 시설규모는 평균 6,350m, 표준편차 7,618m, 양식어가 별로 600m부터 46,000m까지 분포하 고 있다. 기초 통계량을 분석한 결과, 양식어가의 규모에 따라 판매량, 인건비, 시설규모의 편차가 다소 큰 것으로 나타났다.

 

<표 1> 굴, 홍합 자료의 기초통계량

<표 2> 굴 자료의 기초통계량

<표 3> 홍합 자료의 기초통계량

양식어가의 효율성에 영향을 줄 수 있다고 판단되는 비효율성의 원인변수로 해양 수질 점수, 지역, 품종을 선정하였다. 해양 수질 점수²⁾ 를 계산하기 위해서 국가해양환경정보시스템(www.meis.go.kr) 에서 제공하는 샘플을 사용하였고, 본 연구의 경영비 설문조사의 표본기간이 2012〜2014년임에 따라, 2012〜2014년 지점별 샘플의 평균을 사용하였다. 또한 품종별로 양식어가의 효율성에 영향을 줄 수 있는지 분석하기 위해 굴과 홍합을 품종 가변수로 선정하였고, 지역별 효율성 차이를 분석하기 위해 거제, 마산, 남해, 여수를 지역 가변수로 선정하여 추정하였다.

해양 수질 점수에 관한 기초통계량은 <표 4>와 같다. 기초통계량을 살펴보면, 진해 07지역의 경우 평균 42.25, 최댓값 90으로 전체 대상 지역 중 수질평가 점수가 가장 높았고, 마산 07지역의 경우 평균 27.50, 최댓값 45로 전체 대상 지역 중 수질평가 점수가 가장 낮았다. 수질평가점수는 투명도, 클로로필, 용존무기질 등의 자료를 활용하여 환산하는데, 해당하는 점수가 높을수록 어장환경이 좋지 않음을 의미한다. 또한 환산된 해양 수질 점수를 기반으로 1〜5등급으로 구간을 나누어 수질평가등급을 매긴다.

 

 

2) 해역별 클로로필, 용존무기질(DIN), 용존무기인(DIP), 클로로필(Chl-a), 용존산소(DO), 염분, 수온을 표준화하여 해양 수질 점수를 계산하고, 분기별로(2월, 5월, 8월, 11월) 해당 평가 등급을 공시한다. 본 연구에서는 대상 양식어가가 위치한 지점이 대한해협에 속해 있기 때문에 대한해협의 산식을 기준으로 해양 수질 점수를 계산하였고, 경영실태조사의 표본기간과 평행하도록 3년간(2012〜2014년) 평균 해양 수질 점수를 사용하였다.

 

<표 4> 수질평가 점수 기초통계량

기술적 효율성을 추정하기 위해 본 연구는 SFA모형을 이용하며, 이론적 배경에서 언급하였듯이, 오차항을 확률적 오차항과 기술적 비효율성을 나타내는 오차항으로 나누어 표시하였다(Aigner et al., 1997; Kumbhakar, 1990). 본 연구에서 분석 대상이 되는 2변수의 생산함수와 5변수의 생산함수모형을 수식으로 표현하면 아래의 식과 같다.

본 연구의 실증분석 과정을 요약 기술하면 다음과 같다. 먼저 분석 대상이 2변수 모형인 콥 더글라스(cobb-douglas) 생산함수와 5변수 모형인 트랜스로그(translog) 생산함수 중 어떤 모형을 갖는지 검정한다. 다음으로 기술적 비효율성을 나타내는 mi의 존재여부를 검정하고, mi의 설명 변수를 추정함으로써 비효율성의 요인을 찾는다.

 

<표 5> 모형 선정을 위한 우도비 검정 결과

위의 표는 판매량을 설명하는 모형에 있어 독립변수에 인건비(노동)와 시설규모(자산)를 사용하는 2변수 모형과 독립변수에 인건비(노동), 시설규모(자산), 인건비제곱, 시설규모제곱, 인건비와 시설규모의 곱을 사용하는 5변수 모형의 우도비검정 결과를 나타낸 것이다.

로그우도비(log likelihood ratio) 검정 결과, LR통계량이 9.54로 추정되고 5%의 유의수준에서 Χ² _0.95,1 〓 〓3.84인 귀무가설을 기각하였고, 또한 1% 유의수준에서도 Χ²_0.99,1〓6.63인 귀무가설을 기각하였다. 즉 5변수를 사용하는 트랜스로그 생산함수가 2변수를 사용하는 콥더글라스 생산함수 모형보다 자료를 잘 설명하는 것으로 분석되었으므로, 본 연구의 생산함수 모형은 5변수의 트랜스로그 생산함수모형으로 선정한다.

 

<표 6> 트랜스로그 생산함수 모형의 추정 결과

적정한 기술적 비효율성 함수를 선정하기 위해 트랜스로그 생산함수 모형을 대상으로 3가지 모형을 설정하여 비교하였다. <표 6>에 나타난 모형 1은 기술적 비효율성의 분포가 절단된 정규분포 (truncated normal distribution)를 가정한 모형을, 모형 2는 기술적 비효율성의 분포가 반정규분포(half normal distribution)를 가정한 모형을, 모형 3은 오차항에서 기술적 비효율성이 존재하지 않는 일반적인 회귀분석 모형을 의미하며, 최우추정법을 이용한 추정치이다.

비효율성의 존재여부는 γ값을 통해 확인할 수 있다. γ값은 를 나타내고 1에 가까울수록 기술적 비효율성이 강하게 존재하고 있음을 의미한다. γ값의 경우, 모형 1과 모형 2에서 1에 가까운 값이 추정되어 기술적 비효율성이 강하게 존재하였음을 확인할 수 있었고, t값이 2를 넘어 5%의 유의수준에서 통계적으로 유의미한 값으로 추정되었다.

기술적 비효율성의 존재 여부와 오차항의 분포의 형태를 검정하기 위해 우도비검정을 실시하였다. <표 7>은 생산함수의 형태와 기술적 비효율성의 효과를 검정하기 위하여 우도비검정(likelihood ratio test: LR 검정)을 실시한 결과를 요약한 것이다.

 

<표 7> 가설검정 결과

먼저 기술적 비효율성의 존재 유무를 검정하기 위해, 모형 1과 모형 3을 비교한 결과, 우도비 값이 19.149로 추정되었다. 이는 5%의 유의수준(Χ²_0.95,2〓5.99)에서 기술적 비효율성이 존재하지 않는다는 귀무가설을 기각하였고, 또한 1%의 유의수준(Χ²_0.99,2〓9.21)에서도 귀무가설을 기각하였으므로, 트랜스로그 생산함수 모형에 기술적 비효율성이 존재하고 있음을 나타낸다.

다음으로 오차항의 분포에 대해 검정하기 위해, 모형 1과 모형 2를 비교한 결과, 우도비 값이 1.444 로 추정되어 귀무가설을 채택하였다. 이는 절단된 정규분포(truncated distribution)보다는 반정규분포 (half normal distribution)가 기술적 비효율성을 나타내는 오차항의 분포의 형태를 설명하는데 유의하다는 것을 의미한다.

요컨대, 트랜스로그 생산함수 모형은 기술적 비효율성이 존재하였고, 오차항의 분포가 반정규분포를 따르는 것으로 나타났다.

아래의 <표 8>에 나타난 모형 1은 3년 평균의 해양 수질 점수와 품종(굴, 홍합), 지역(거제, 남해, 마 산, 여수)의 더미변수를 비효율성의 설명변수로 선정하여 추정한 모형이다. 모형 2는 비효율성이 확률적이기는 하지만 해양 수질 점수, 품종, 지역의 더미변수가 영향을 받지 않는다고 가정한 모형이다. 또한 <표 9>는 비효율성 결정요인의 존재 여부를 검정하기 위하여 우도비검정을 실시한 결과이다.

 

<표 8> 비효율성의 비효율성 결정요인 분석

<표 9> 가설검정 결과

모형 1과 모형 2를 비교하여 기술적 비효율성의 존재 유무를 검정한 결과, 우도비 값이 20.19로 추 정되었으며, Χ²_0.95,6〓12.59로 5%의 유의수준에서 귀무가설을 기각하였고, 1%의 유의수준에서 기술 적 비효율성이 없다는 귀무가설인 H0 : γ〓μ〓0을 기각하였다(Χ²_0.99,6 〓16.812). 이는 생산함수에 기술 적 비효율성이 확률적으로 존재하고 있음을 나타내고, 해양 수질 점수, 품종, 지역의 더미변수가 동 시에 영향을 주고 있는 것으로 검정되었다.

트랜스로그 생산함수³⁾ 모형의 독립변수의 계수 추정치를 살펴보면, 인건비의 계수를 나타내는 Beta 1, 시설규모의 계수를 나타내는 Beta 2, 인건비 제곱의 계수를 나타내는 Beta 3, 인건비와 시설규 모의 곱의 계수를 나타내는 Beta 5의 t통계량이 2보다 크게 추정되어, 5%의 유의수준에서 유의한 값 을 나타내었다.

 

 

3) 종속변수와 독립변수를 Z값으로 표준화하여 판매량에 대한 임금 및 시설규모의 영향을 분석한 결과, 각각 판 매량의 표준편차가 한 단위 증가할 때 임금은 0.098 표준편차 단위 증가하였고, 시설규모는 0.941 표준편차 단위가 증가하였다. 이는 임금보다 시설규모를 늘리는 것이 판매량을 증가시키는데 더 주효한 영향을 준다 는 것을 의미한다.

 

통계적으로 유의한 값을 나타낸 기술적 효율성의 설명 변수는 해양 수질 점수, 품종, 지역(남해, 마 산)이었다. 해양 수질 점수의 경우 평가된 점수가 높을수록 비효율이 존재하는 것으로 나타났고, 해 양 수질 점수가 높다는 의미는 어장환경이 좋지 않다는 의미이다. 품종의 경우 굴에 비해 홍합의 효 율성이 높은 것으로 나타났다. 지역별 효율성은 거제에 비해 마산의 효율성이 높은 것으로, 남해에 비해 거제가 효율성이 높은 것으로 추정되었다.

한국해양환경조사연보에서 평가하는 WQI(Water Quality Index) 평가 등급 결과와 본 연구의 결과 를 비교해 보면, 양식어가의 효율성과 어장이 위치한 인근 지역의 수질환경 사이에 의미 있는 추론을 시도해 볼 수 있다. 본 연구에서 선정된 양식어가의 어장 위치는 마산의 경우 심리지선, 반동지선, 용호지선, 양도지선, 거제의 경우 송포지선, 연구지선, 황덕지선, 남해의 경우 금음지선, 율도지선이다.

 

<표 10> 표본어가가 위치한 지역과 수질평가 지역 비교

<그림 1> 표본어가가 위치한 지역과 수질평가 지역 비교(마산, 거제)

<그림 2> 표본어가가 위치한 지역과 수질평가 지역 비교(남해)

 

경영비 조사 수역과 수질평가 조사 수역을 비교하면 <표 10>과 같다. 마산의 경우 심리지선은 마산07, 반동지선은 진해 03, 진해 07, 용호지선은 진해 07, 양도지선은 진해 03이다. 마산지역의 경우 평균 적으로 수질평가 등급이 1〜2등급으로 나타낸다. 거제의 경우 송포지선과 황덕지선은 마산 08, 연구지 선은 진해 08이다. 거제는 평균적으로 수질평가 등급이 1〜3등급으로 나타났다. 남해의 경우 금음지선 은 진주 01, 율도지선은 진주 02이다. 남해는 평균적으로 수질평가 등급이 2〜3등급으로 나타났다. 요컨대 어장환경이 좋지 않을수록 양식 생산에 비효율이 존재하였고, 품종의 경우 굴에 비해 홍합 의 생산효율성이 높은 것으로 나타났다. 또한 지역별 효율성 순위는 마산의 생산효율성이 가장 높았 고, 거제, 남해 순서로 뒤이어 추정되었다.

확률 프런티어 모형으로 분석한 결과 품종별 지역별로 차이가 있는 것으로 추정되었다. 따라서 가 변수를 취한 품종별 지역별 차이의 크기를 분석하기 위해 T－검정을 실시해 보았다.

 

<표 11> 품종별 T－검정 결과

1) 품종별 T–검정
먼저, 품종별 T－검정을 실시한 결과는 <표 11>과 같다.
굴－홍합의 T－검정 결과 등분산 검정에서 유의확률이 0.05 이상이므로, 5%의 유의수준에서 등분산이 가정되었다는 귀무가설을 채택하였다. 이때 평균의 동일성에 대한 유의확률은 0.07로 두 품종간의 평균의 차이가 없다는 귀무가설을 10%의 유의수준에서 기각하였다. 즉 10%의 유의수준에서홍합과 굴 사이에는 0.179 만큼 효율성 평균차이가 존재함을 확인하였다.
2) 지역별 T–검정
지역별 T－검정⁶⁾을 실시한 결과는 <표 12>와 같다.
거제－마산의 T－검정 결과, 등분산 검정에서 유의확률이 0.05 이상이므로, 5%의 유의수준에서 등분산이 가정되었다는 귀무가설을 채택하였지만, 10%의 유의수준에서는 귀무가설을 기각하였다. 하지만 두 경우 모두 평균의 동일성에 대한 유의확률은 5%의 유의수준에서 거제와 마산 간 평균의 차이가 없다는 귀무가설을 기각하였다. 즉 5%의 유의수준에서 거제와 마산 사이에는 0.468만큼 효율성평균차이가 존재함을 확인하였다.

거제－여수의 T－검정 결과 등분산 검정에서 유의확률이 0.05 이상이므로, 5%의 유의수준에서 등 분산이 가정되었다는 귀무가설을 채택하였다. 이때 평균의 동일성에 대한 유의확률은 0.652로 거제 와 마산, 두 지역 간의 평균의 차이가 없다는 귀무가설을 채택하였다. 즉 거제와 여수 사이에는 효율성 평균의 차이가 존재하지 않음을 확인하였다.

 

 

6) 여수－마산 간에는 5%의 유의수준에서 0.409만큼 효율성 평균차이가 존재하였고, 마산－남해 간에는 5%의 유의수준에서 0.437만큼 효율성 평균차이가 존재하였다. 하지만 여수－남해 간에는 효율성 평균차이가 존재하지 않았다.

 

<표 12> 지역별 T－검정 결과

거제－남해의 T－검정 결과 등분산 검정에서 유의확률이 0.05 이상이므로, 5%의 유의수준에서 등 분산이 가정되었다는 귀무가설을 채택하였다. 이때 평균의 동일성에 대한 유의확률은 0.853으로 거 제와 남해, 두 지역 간의 평균의 차이가 없다는 귀무가설을 채택하였다. 즉 거제와 남해 사이에는 효 율성 평균의 차이가 존재하지 않음을 확인하였다. 이는 앞선 SFA 모형의 추정결과인 10%의 유의수 준에서 거제와 남해의 효율성의 차이가 있다고 추정된 것과 다르게 나타났다.

요컨대, 독립표본 T검정 결과 10%의 유의수준에서 품종별로 0.179만큼 효율성 평균의 차이가 존재 한다고 추정되었다. 거제－마산은 0.468만큼 효율성 평균의 차이가 존재한다고 5%의 유의수준에서 추정되었다. 하지만 거제와 남해지역에서는 효율성의 차이가 유의미한 수준에서 추정되지 않았다.

기술적 비효율성의 원인을 분석하기 위해 원인변수로 해양 수질 점수, 품종, 지역을 선정하여 분석 하였다. t통계량을 기준으로 해양 수질 점수는 10%의 유의수준에서, 품종은 5%의 유의수준에서, 지 역은 마산－거제 5%의 유의수준, 남해－거제 10%의 유의수준에서 효율성에 차이가 있음을 확인하 였다. 즉 홍합이 굴에 비해 효율이 존재하였고, 어장환경이 좋지 않을수록 비효율이 존재하였다. 또 한 지역별 효율성 순위는 마산> 거제> 남해 순서로 추정되었다.

또한 효율성 차이의 크기를 추정하기 위해 T－검정을 실시하였으며, 그 결과 10%의 유의수준에서 홍합 양식어가가 굴 양식어가보다 0.179만큼의 효율이 존재하는 것으로 나타났고, 5%의 유의수준에 서 마산이 거제보다 0.468만큼 효율이 존재하는 것으로 나타났다.

본 연구는 굴과 홍합 양식어가에 대한 사회과학적 조사를 수행하고, 모수적 기법인 SFA모형을 활 용하여 양식어가의 비효율성 원인변수를 추정함과 동시에 통계학적 검정방법을 통해 품종별 지역별 효율성의 차이를 추정하였다. 특히 다양한 원인으로 인해 연안으로 유입되는 오염물질이 늘어나는 현실에 맞추어 어장 환경의 관점에서 남해안의 대표적인 품종인 굴과 홍합 양식어가에 대해 경영 효 율성 분석을 실시하였다는 점이 본 연구의 차별성이자 의의라 여겨진다.

하지만 본 연구는 다음과 같은 한계점을 지닌다. 먼저, 비효율성의 설명변수 중 거제－남해 지역의 경우 SFA모형에서는 유의미한 변수로 추정되었지만, T 검정에서는 비효율성의 설명 변수로 추정되 지 않았다. 둘째, 자료의 한계로 인해 품종별로 굴과 홍합을 나누어서 분석을 시도해 보았지만, 유의 미한 값이 추정되지 않았다. 따라서 보다 많은 자료 수집을 통해 품종별 분석을 시도해 본다면 보다 의미 있는 연구가 될 수 있을 것이라 판단된다. 셋째, 실증분석에서 양식어장의 효율성과 수질환경을 비교하는 추정의 시도는 지역별로 양식 어장 경영의 효율성에 영향을 끼치는 다른 설명변수를 고려 하지 않은 한계점을 지닌다. 끝으로, 해양 수질 점수 자료 확보의 한계로 인해 표본 양식어장의 수질 이 아니라 가까운 인근지역의 수질 점수를 사용한 한계점이 있다. 하지만 경영실태조사의 결과로 추 정한 지역별 효율성 차이를 처음으로 어장 수질 환경의 관점에서 비교를 시도해 본다는 점에서 의미 있는 추정이라 판단된다. 또한 양식 어장의 효율성을 설명할 수 있는 다양한 변수 중 환경변수는 앞 으로 고려해야 할 중요한 변수라 판단하므로 향후 본 연구가 발전되어야 할 점이라 여겨진다. 아울러 양식어가의 효율성에 영향을 주는 경영 요소를 분석하는 것도 본 연구가 발전되어야 할 점이라 여겨 진다.