Ⅰ. 서 론 Other SectionsAbstract초록Ⅰ. 서 론 Ⅱ. 분석모형 Ⅲ. 분석결과 Ⅳ. 결 론 TablesReferences

우리나라 양식생산량은 2023년 기준 약 227만 톤을 기록하였으며, 이 중 어류 생산량은 79,662톤을 생산하고 있다(통계청, 2023). 특히 넙치는 어류 생산량의 약 50%인 39,931톤을 차지하는 대표 양식 어류라고 할 수 있다. 넙치양식산업은 국립수산과학원에서 1984년 인공종묘 생산기술을 개발한 이후 비약적으로 성장하였다1). 이후 1990년대 초반 대량생산체제의 확립을 통해 국내 넙치 소비 시장이 확대되면서 지속적으로 성장하였다(제주어류양식수산업협동조합, 2023).

하지만, 양식장이 밀집되고, 양식장 시설 내 어류밀식현상이 지속됨에 따라 폐사어 폐기, 생사료 찌꺼기 퇴적 등으로 양식장 주변 해양환경이 지속적으로 악화되었다. 그리고 악화된 수질이 양식에 활용되는 악순환이 반복되면서 질병 발생이 잦아지게 되고, 이는 넙치양식 생산성 하락에 요인으로 지목되고 있다. 그리고 2010년대 중반부터 노르웨이에서 수입된 연어와 최근 겨울철에 주로 소비되는 방어 등 경쟁 어종의 대체효과는 우리나라 넙치 횟감의 소비 부진의 원인으로 작용한다2). 그뿐만 아니라, 최근 코로나19 발생으로 인한 횟집 운영 악화, 러-우 전쟁, 이-팔 전쟁 등으로 글로벌 공급망이 악화되면서 사료비, 전력비, 인건비 등 주요 양식비용의 상승으로 대다수 어가가 경영난에 빠져 있다.

넙치양식은 친어사육 및 수정란 확보, 종묘생산, 양성, 출하, 유통단계를 거쳐 최종 소비지에서 횟감으로 판매된다3). 특히, 넙치양식 경영은 태풍, 고수온 등 자연재해, 기생충, 세균 등 질병, 소비지 가격 하락 등 대외 리스크에 민감하게 반응한다. 그 이유는, 종자 투입 이후 작게는 1년 많게는 2년의 양성 기간이 소요되는 데 있다. 손익분기점을 넘기는 적정 가격을 받지 못해 출하시점을 놓치는 경우, 지속적으로 사료, 전기, 노동 비용이 투입되는 구조이므로 출하를 계속 미룰 수가 없고, 대외리스크에 의해 비용이 증가하거나, 산지가격이 계속 하락하게 되면 손해가 가중되는 구조이기 때문이다. 이러한 문제점을 제시, 경제ㆍ경영적 해결책을 제시하고자 다양한 선행연구들이 수행되었다.

국립수산과학원(2006)에서는 38개 넙치양식업체를 해역별로 구분하여 비용구조와 수익성을 분석하 였다. 좌민석 외(2020)은 제주지역의 넙치양식 어가를 대상으로 경영실태조사를 수행하여 내부수익률 법, 현재가치법을 통해 경제성 분석을 수행하였고, 김남리 외(2021)는 전남지역의 넙치양식어가를 대상으로 연구를 수행하였다. 그리고 김은지 외(2023)는 제주와 전남지역 넙치양식어가를 대상으로한 경영실태조사를 기반으로 생산함수를 추정하여 수익에 대한 규모 및 한계생산물을 추정하였다. 앞서 논의한 선행연구는 김은지 외(2023)를 제외하면 제주와 전남지역에 한정하여 연구를 수행한 단점이 있고, 김은지 외(2023)의 경우, 제주와 전남지역을 동시에 고려하였으나, 환경적 요인에 대한 구체적인 변수를 활용하지 못하였다는 한계점이 존재한다.

본 연구에서는 우리나라 넙치 양식산업의 효율성을 분석하여 효율적 생산구조를 가진 어가와 그렇지 않은 어가의 투입요소를 비교해 보고자 한다. 구체적으로 넙치양식 생산구조와 효율성 분석을 위해 노동, 자본, 에너지와 환경적 요인을 고려한 방역 빈도, 폐사어 제거, 노동자교육 시간 변수로 구성된 생산함수를 추정, SFA 모형을 활용하였다. 이때, 환경적 요인을 방역, 폐사어 처리 2가지로 구체화 하여 분석하였다는 데 본 연구의 차별성이 존재한다. 이를 통해 비효율적 생산구조를 가진 어가의 효율적 생산을 위한 변수별 차이점을 제시하여 넙치양식 어가와 정책입안자들에 시사점을 제공하여 넙치양식산업의 지속성을 확보하고자 하는 것이 본 연구의 목적이다.

Ⅱ. 분석모형 Other SectionsAbstract초록Ⅰ. 서 론 Ⅱ. 분석모형 Ⅲ. 분석결과 Ⅳ. 결 론 TablesReferences

1. SFA 모형

SFA 생산함수는 오차항이 갖는 비효율의 과대추정 문제를 해결하기 위해 기존의 확정적 프론티어 모형에 Aigner et al.(1997)과 Meeusen et al.(1977) 등이 확률오차항을 추가한 모형으로 다음과 같이 나타낼 수 있다.

여기서, y_i는 i번째 어가( i = 1 , 2 , 3 , … , n ) 의 산출량이며, x_i는 i번째 어가의 투입요소 함수 벡터 (1 × k), β 는 추정될 계수 벡터(k × 1)이다. υ_i는 확률적 오차의 영향을 의미하는 확률오차항 [ i i d N ( 0 , σ υ 2 ) ] 을 의미한다. 확률오차항은 모형설계의 오류, 측정오차 및 확률적 사건의 영향이 포함된다. u_i 는 비효율성에 대한 오차항으로, i번째 어가의 비효율성을 의미한다. 이후 비효율성의 원인분석을 위해 제3의 변수를 추가한 모형에서는 μ를 공변량 집합 w 의 선형조합으로 나타낼 수 있다(김학수ㆍ박철형, 2019).

여기서, z_i는 어가의 효율성에 영향을 줄 수 있는 변수들의 벡터(1 × p )이며, δ는 추정될 매개변수의 벡터(p × 1)이다. W_i 는 평균이 0이고 분산이 σ u 2 인 절단된 정규분포의 임의변수로 절단 지점은 - z_iδ이다.

식 (2)와 (3)의 가정을 바탕으로 i번째 어가의 기술효율성(Technical Efficiency, TE_i )은 다음의 식 (4)로 추정할 수 있다. 추정된 기술효율성의 추정치는 [0, 1] 사이의 값을 지니며, 기술효율성이 1에 가까울수록 효율적인 어가임을 의미한다. 또한 가장 효율적인 상태 즉, TE_i가 1일 경우에는 비효율성 인 u_i 존재하지 않는다.

2. Cobb–Douglas 생산함수

SFA 분석으로 유수식 넙치 육상양식 어가의 생산효율성과 그 결정요인을 분석하기 위해서는 사전에 기본적인 생산함수 모형과 비효율성의 분포를 가정해야 한다. 본 연구에서는 가장 일반적인 생산 함수인 Cobb-Douglas 생산함수를 이용하여 분석하였다. Cobb-Douglas(1928) 생산함수는 1차 동차(Homogeneous)함수로 생산함수의 가장 기본적인 형태이며, 분석의 간담함과 편리성으로 자주 이용된다. Cobb-Douglas 생산함수는 두 생산요소(노동, 자본)만 사용된다고 가정하며, Q = A L α K β 의 형태로 표현할 수 있다.

생산함수 중 Trans-Log 생산함수는 투입 요소의 교차항과 2차항을 도입하여 규모 수익성과 대체 탄력성을 분석할 수 있지만, 많은 변수를 적용할 때 다중공선성이 발생한다는 문제점이 존재한다(홍의연 외(2006);조하은ㆍ김의준(2018)). 또한 본 연구에서는 생산함수 추정 단계에서 투입 요소로서 노동과 자본 이외에도 에너지 변수와 사료 변수를 포함한 여러 변수를 추가하였기 때문에, 다중공선성 문제를 피하고자 Cobb-Douglas 생산함수를 이용하였다.

변수 선정에 있어 종속변수로는 넙치양식 생산량을 이용하였다. 어류양식의 결정요인과 관련해 심성현ㆍ남종오(2019)와 강동현ㆍ박철형(2022)의 선행연구는 종사자 수, 사육수 면적, 사료량, 입식량을 사용하였다. 이에 본 연구에서의 독립변수로는 생산요소 중 노동의 대리변수인 근로자 임금, 자본의 대리변수인 양식장 면적, 에너지의 대리변수인 전기료, 그 외에 일일 사료 투입량, 약품비, 산소비를 변수로 사용하였다. Cobb-Douglas 생산함수 형태는 다음과 같다. y_i는 i번째 어가의 생산액이며, x_i는 6가지 변수를 포함하고 있다.

다음으로 비효율성의 원인분석을 위한 비효율성 함수에서는 비효율성 분포의 분산을 반정규분포로 가정한다(Kumbhakar & Lovell, 2000;Kumbhakar, 2002).

여기서, γ_i와 δ_i는 각각 생산 특성 및 환경적 변수의 비효율 함수에 대해 알려지지 않은 매개변수 이다. x_i는 i번째 어가에 투입되는 투입량(노동자 임금, 양식장 면적, 전기 비용, 일일 사료 투입량, 약품비, 산소비)을 나타내며, z_i는 환경적 변수(양식장 방역 빈도, 일일 폐사어 제거 시간)를 나타낸다. 다중공선성 검정 결과, 2.36으로 변수 간 상관관계가 높지 않은 것으로 나타났다.

3. 자료 분석

유수식 육상 넙치양식 어가를 운영 중인 양식업자를 대상으로 2022년의 경영 실태를 조사하였으며, 2023년 8월 26일부터 10월 24일까지 개별 면접 조사로 진행되었다. 조사에 응답한 전체 양식업자는 총 65명으로 전남(완도) 36명, 제주 29명으로 이루어져 있다. 경영 실태조사 결과를 활용하여 넙치양식 어가의 효율성을 추정하고, 이에 영향을 미치는 요인을 분석하였다.

DMU는 총 65개이며, SFA 분석에 활용되는 변수로 산출변수는 생산량을, 투입변수는 노동자 임금, 양식장 면적, 전기료, 일일 사료 투입량, 약품비, 산소비를 선정하였다. 또한 생산함수에는 포함되지 않았으나 넙치양식 어가에 영향을 줄 수 있다고 판단되는 비효율성의 원인변수로는 연간 양식장 방역 빈도와 일일 폐사어 제거 시간을 선정하였다. <표 1>은 분석에 사용된 변수의 평균과 표준편차, 최솟값, 최댓값을 정리한 기초통계량은 나타낸다. 종속변수인 양식어가당 연평균 생산량은 91톤이다. 독립 변수인 양식어가당 연평균 노동자 임금은 1억 3천만 원, 전기료는 1억 2천만 원, 약품비는 8천만 원, 산소비는 3천만 원이다. 양식업에서 중요한 요소인 양식장 면적은 4,934m², 일일 사료투입량은 1,583kg이다. 추가로 양식 넙치 생산에 미치는 영향을 확인하기 위해 포함한 평균 연간 양식장 방역 빈도는 94회이며, 일일 폐사어 제거 시간은 2시간으로 조사되었다(<표 1>).

Ⅲ. 분석결과 Other SectionsAbstract초록Ⅰ. 서 론 Ⅱ. 분석모형 Ⅲ. 분석결과 Ⅳ. 결 론 TablesReferences

1. SFA 분석 결과

기술적 효율성을 추정하기 위해 본 연구는 Cobb–Douglas 생산함수 모형을 이용하여 SFA(stochastic frontier production function) 분석을 실시하였다(<표 2>). SFA 분석에서는 기술적 비효율성을 나타내는 오차항 u_i의 분포를 어떻게 가정하느냐에 따라 다양한 분석이 가능하다4). 비효율성의 분포로는 반정규분포(half-normal distribution), 절단정규분포(truncated-normal distribution), 지수분포(exponential distribution) 등이 있다5). 이에 Cobb–Douglas 생산함수 모형을 대상으로 기술적 비효율성 함수를 선정하기 위해 3가지 모형을 설정하여 비교하였다(<표 3>).

기술적 비효율성의 분포가 모형 1은 반정규분포, 모형 2는 절단된 정규분포, 모형 3은 지수분포일 때를 가정한 추정 결과이다. 분석 결과, 3가지 모형은 공통으로 10% 유의수준에서 노동자 임금, 양식장 면적, 일일 사료 투입량은 양의 계수값, 약품비용은 음의 계수값을 가지는 것으로 나타났다.

SFA 분석은 오차항을 확률적 오차항과 기술적 비효율성을 나타내는 오차항으로 나누어 표시하였다6). 이에 효율성의 존재여부(u )와 세 모형 중 어느 모형이 종속변수를 설명하기 가장 적합한 모형인 지를 확인하였다.

우선, 비효율성 존재 여부는 모수 λ를 확인하였다. λ는 잔차항을 구성하는 무작위오차(υ )와 기술적 비효율성(u )의 상대적 표준편차를 나타내는데, 그 값이 1보다 크므로 기술적 비효율성(u )이 무작위오차보다 변동성이 더 크다7). 즉, 세모형에서 λ가 통계적으로 유의하며, 그 값이 1보다 커 비효율성이 존재하고 있음을 알 수 있다.

다음으로 모형의 적합도를 확인하기 위해 로그 우도 통계치와 AIC, BIC 값을 살펴보았다. 이때 로그 우도 통계치가 클수록, AIC와 BIC 값이 작을수록 적합도가 높은 모형으로 평가된다. 로그 우도 통계치는 반정규분포모형이 가장 컸으며, AIC와 BIC는 절단된 정규분포 모형이 가장 작게 나타났다.

2. 비효율성 결정요인 분석

앞선 Cobb–Douglas 생산함수 모형은 기술적 비효율성이 존재하고 있는 것으로 나타났다. 또한 분석 모형에 효율성의 결정요인을 추가하기 위하여 기술적 비효율성 오차항의 분포로 절단된 정규분포를 사용하여 분석하였다. 이에 <표 4>의 모형 1은 비효율성이 확률적이기는 하지만 비효율성 변수에 영향을 받지 않는다고 가정한 모형이며, 모형 2는 넙치양식 어가에 영향을 미칠 수도 있다고 판단되는 비효율성의 설명변수로 연간 양식장 방역 빈도와 일일 폐사어 제거 시간을 추가하여 추정한 모형이다. 여기서 추정된 변수의 계수 값은 투입 요소의 탄력성을 의미한다. 추정 결과, 모형 1과 모형 2는 공통으로 노동자 임금, 양식장 면적, 일일 사료 투입량, 약품비가 유의한 계수값을 가지는 것으로 나타났다. 반면에 산소비는 두 모형에서 유의하지 않은 것으로 나타났다.

두 모형 모두 상대적으로 다른 투입물과 비교하여 노동자 임금(모형 1, 0.267; 모형 2, 0.293)과 양식장 면적(모형 1, 0.467; 모형 2, 0.431)의 계수값이 높게 도출되었다. 한국의 양식업은 대부분 소규모 어가에 의해 운영되고 있으며, 양식장 내 자동화 설비현황은 약 7%8) 수준으로 대부분 양식장이 여전히 경험ㆍ노동집약적으로 운영하는 것으로 나타났다9). 노동자 임금의 추정치는 이러한 소규모 어가에 대한 투자 부족과 자동화 기자재 보급의 어려움으로 생산과정 대부분을 노동력에 의존하는 양식 산업의 특성과 일치함을 알 수 있다. 시설면적의 계수값도 넙치는 육상수조에서 유수식 방법으로 사육이 이루어지며, 유영 어종과 달리 바닥 생활을 하는 정착성 어종으로 성어가 되면 바닥에서 붙어서 성장하므로 양식장 면적이 중요한 요소임을 추정 결과를 통해 확인할 수 있다10).

전기료는 두 모형 모두 유의하지 않은 것으로 추정되었다. 이는 육상수조식 양식장은 물을 끌어와서 순환시키는 펌프와 열을 회수하기 위한 히트펌프 등의 가온장치, 24시간 산소를 공급하는 장치 등을 사용하기 위해 계속해서 전력을 가동해야 하기 때문이다. 따라서 시설면적이 넓고 생산이 많은 어가일수록 전기 비용이 많이 부과되는 것은 현실과 부합한 결과이다.

일일 사료 투입량(모형 1, 0.086; 모형 2, 0.079)도 유의한 양의 부호를 갖는 것으로 나타났다. 양식장 내 양성물량이 많을수록 사료투입량은 증가하며, 이는 곧 넙치 어가의 생산이 많다는 일반적 인식과 같다.

화학약품 비용은 유의한 음의 부호(모형 1, -0.141; 모형 2, -0.124)를 가지는 것으로 나타났다. 그 이유로는 백신 보급으로 어병 감염률이 줄어드는 것이 일반적이나, 제주지역의 넙치양식의 경우에는 2000년 이후로 세균성 질병인 스쿠티카증 발생률이 40% 이상으로 나타났다(진창남, 2006). 스쿠티카 충이 체내에 침투할 경우, 아직까지 백신을 이용한 치료 외에는 치료가 거의 불가능한 것으로 알려져 있다11). 그러나 화학약품의 과다사용은 동물조직 내에서 생체속의 분해의 장기지속성과 수생 환경속 에서의 생물의 잔유물, 미생물의 항생저항력에 많은 문제를 야기시키고 있다12). 실제로 양식넙치의 주 생산지인 제주는 타지역에 비하여 총판매액의 46%13)라는 높은 수산생물용의약품 판매 비중을 기록하며 과다 사용에 따른 영향을 반영한 것으로 판단된다.

모형 2의 추정 결과에서 비효율성 변수인 양식장 방역 빈도와 폐사어 제거 시간 변수는 통계적으로 유의한 탄력성을 가지는 것으로 나타났다. 이는 비효율성 변수의 투입이 증가할수록 비효율성이 감소하는 것으로 해석할 수 있다. 이에 양식장 방역 빈도 변수가 음의 부호(-0.363)로 추정되어 방역 횟수가 많을수록 비효율성이 감소하는 것을 의미한다. 일일 폐사어 제거 시간 변수(-2.213)도 폐사어 제거에 시간을 투자할수록 생산의 비효율성이 감소하는 것으로 나타나 넙치 어가의 생산 증대에 효과적임 을 알 수 있다. 특히, 폐사어 제거가 넙치 생산의 비효율성 감소에 크게 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났는데, 이는 백신을 통해 예방 및 치료되는 세균성 질병과 달리 기생충성 질병을 예방하는 데 폐사어 제거가 효율적이기 때문이다. 스쿠티카충(Orchitophyra sp.), 비브리오병(Vibrio sp.) 등 기생 충성 질병을 예방하기 위해서는 밀식 방지 및 사육환경을 깨끗이 해야 하며, 질병의 만연을 위해서는 병어를 신속히 제거해야 함을 시사한다14).

모형1과 모형2 가운데 어느 모형이 적합한지를 판단하기 위한 우도비 검정을 실시한 결과, 1% 유의수준에서 우도비 값이 10.95로 귀무가설인 H₀ : γ = δ₁ = δ₂ = 0 을 기각하였다. 이를 통해 생산함수에 기술적 비효율성이 확률적으로 존재하고 있으며, 양식장 방역 빈도와 폐사어 제거 시간 변수가 동시에 영향을 주고 있음을 알 수 있다(<표 5>).

3. 생산효율성 비교

앞서 Cobb–Douglas 생산함수를 이용한 비효율성 결정요인 추정 결과를 기반으로 도출된 생산효율성을 모형별ㆍ구간별로 구구분하였다(<표 6>). 유수식 양식넙치 어가의 평균 생산효율성은 모형 2(0.772)가 모형 1(0.752)보다 높게 나타났다. 이는 비효율성 변수를 포함함으로써 비효율성이 모형 1의 24.8% 에서 모형 2의 22.8%로 개선되었음을 확인할 수 있다. 또한 구간별로도 생산효율성이 0.8 이상인 어가 수가 모형 1에서는 32개였던 반면, 모형 2에서는 37개로 증가함으로써 모형 2의 비효율성 변수가 넙치양식 어가의 생산효율성 향상에 효과적인 것을 알 수 있다.

<표 7>은 생산효율성 범위별 산출과 투입변수의 평균값을 분석하였다. 이를 통해 생산효율성이 0.8~0.9과 0.9~1인 변수별 생산량당 평균값을 비교해 보면, 생산효율성 0.8~0.9(노동자 임금 0.14; 약품비 0.09)에 비해 생산효율성 0.9~1(노동자 임금 0.09; 약품비 0.07)가 kg당 생산에 더 적은 비용을 투입하는 것으로 나타났다. 즉, 비용 변수(임금, 약품비)를 과도한 투입을 하게 되면 오히려 생산효율성 이 감소하는 것을 확인할 수 있다.

따라서 유수식 넙치양식 운영에 있어서 무리하게 많은 양을 투입하기보다는 어가당 적정 수준을 투입하는 것이 생산효율성 측면에서는 훨씬 효과적임을 시사한다. 반면에 양식장 방역 빈도와 폐사어 제거 시간 변수는 투입이 증가할수록 생산효율성이 증가하는 것으로 나타났다. 양식장 환경 개선은 생산 효율에 긍정적인 요인으로 작용하는 것으로 나타나 사육환경의 중요함을 알 수 있는 중요한 결과이다.

Ⅳ. 결 론 Other SectionsAbstract초록Ⅰ. 서 론 Ⅱ. 분석모형 Ⅲ. 분석결과 Ⅳ. 결 론 TablesReferences

수산업에서의 생산 분야는 크게 잡는 어업과 기르는 어업으로 나눌 수 있다. 잡는 어업의 경우, 수산업의 지속가능한 생산을 위한 수산자원관리가 필수적이다. 하지만, 최근 우리나라뿐만 아니라 전 세계적으로도 수산자원의 남획으로 잡는 어업의 생산량은 줄어들고 있다. 이에 세계적으로 기르는 어업에 대한 중요성을 인식하고 각 국가별로 수산 양식업에 대한 투자와 지원을 아끼지 않고 있다. 앞서 서론에서 살펴본 바와 같이 우리나라는 넙치양식이 어류 양식에 중요한 위치를 점하고 있고, 제주와 전남 완도에서 주로 양식되고 있다.

본 연구에서는 제주, 전남지역 넙치양식장의 경영실태조사를 진행한 후 이 자료를 바탕으로 한 Cobb–Douglas 생산함수 기반 SFA 모형을 통해 생산효율성과 생산효율성에 미치는 요인에 대해서 분석하였다. 이때, 산출변수는 생산량으로 하였고, 투입변수는 노동자 임금, 양식장 면적, 전기 비용, 일일 사료 투입량, 약품비, 산소비, 방역 빈도, 폐사어 제거 시간으로 하였다. 그리고, 효율적으로 생산하는 어가와 그렇지 못한 어가의 비교를 통해 그 시사점을 제시하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 아 래와 같다.

첫째, Cobb–Douglas 생산함수 추정 결과, 노동자 임금과 양식장 면적 변수 추정 계수 값이 다른 투 입변수보다 높게 도출되었다. 이 결과는 우리나라 넙치양식은 노동량과 양식장 면적에 의해 비례적으로 결정되는 ‘경험 · 노동집약적’ 운영이 이루어지고 있다는 결론으로 도출된다. 양식업 종사자의 고령화, 외국인 노동자 의존화를 탈피하여 선진국형 양식산업으로 도약을 위해 사료 자동 투입기 등과 같 이 노동 보조형 기자재를 우선 개발하고 단계적으로 스마트 양식 전환을 진행해야 할 것으로 보인다.

둘째, 양식장 방역 빈도와 폐사어 제거 시간 변수를 비효율성 변수로 활용하여 분석한 결과, 두 변수 모두 양식장의 효율적 운영에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이때 질병 예방을 위해 방역에 투입되는 노력보다 폐사어를 제거하는 노력이 넙치양식 생산효율성에 더 큰 도움이 되는 것으로 나타났다. 이는 기생충성 질병 예방을 위해 밀식 방지와 깨끗한 사육환경, 병어의 신속한 제거를 강조한 선행연구와 일치하는 결과이다15).

마지막으로, SFA 모형을 바탕으로 상대적으로 생산효율성이 낮은 어가(생산효율성 0.8~0.9)와 생산 효율성이 높은 어가(생산효율성 0.9~1)의 투입변수를 비교한 결과, 임금, 면적, 전기료, 약품비, 산소비 등 대부분의 비용을 적정 투입해야 하는 것으로 분석되었다. 즉, 과도한 투입 보다 각 경영상황에 맞추어 비용 항목별 적정한 투입을 하는 것이 경영효율성 달성에 유리한 것으로 보인다. 특히, 양식장 방역 빈도와 일일 폐사어 제거 시간에 투입되는 노력이 높을수록 높은 효율성을 보여 우리나라 넙치 양식의 효율적 생산은 질병, 밀식, 폐사어 처리 등 사육환경 관리가 중요한 요인임을 알 수 있다.

다만, 본 연구는 횡단면 자료를 바탕으로 분석을 진행하여 단편적인 결과를 도출하였다는 한계점이 있다. 추후 지속적인 경영조사를 바탕으로 패널자료를 구축하여 생산효율성 분석을 시도한다면, 제주, 전남지역 간 비용투입 구조 차이점과 생산 효율성을 높이기 위한 적정 비용 투입량을 도출할 수 있을 것이다.