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을동 부
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1 딸기재배농가의생산효율성분포및그결정요인분석 이향미 김혜민 장민기 딸기재배농가의생산효율성분포및그결정요인분석 * Analyzing the Influence Factors on Production Efficiency of Strawberry Farmers 이향미 ** 김혜민 *** 장민기 **** 1) Yi, Hyang-Mi Kim, Hae-Min Jang, Min-Ki 목 차 ABSTRACT Ⅰ. 서론 Ⅱ. 시설딸기생산및영농현황 Ⅲ. 연구방법 Ⅳ. 분석결과 Ⅴ. 요약및결론참고문헌 ABSTRACT In general, the performance of a certain management body is required to be reviewed in terms of its efficiency and its productivity. This study looked into the production efficiency in terms of minimizing the input factor against the given output factor. To this end, by using the DEA model, the study examined relative production efficiencies among farms and causes to the generation of inefficiencies and by the Kernel density * 본논문은농촌진흥청연구사업 ( 과제번호 :PJ011394) 의지원과 2014 년정부 ( 교육부 ) 의재원으로한국연구재단의지원 (NRF-2014S1A5B5A ) 으로연구하였음. ** 대표저자, 강원대학교연구교수 *** 농정연구센터선임연구원 **** 농정연구센터부소장 25

2 第 32 卷第 3 號 2015 年 9 月 estimation, the study looked into the distribution of the overall production efficiency. Through Tobit analysis, the study identified the determining factors of production efficiency. The following is a sort summary and suggestions of the research. First, the analysis of relative production efficiency of greenhouse strawberry farms in 2013 showed that the inefficient production was caused by a matter of pure technical efficiency. Second, the analysis by the Kernel density estimation showed that the production efficiencies of greenhouse strawberry farms were polarized. Third, using the Tobit model to analyze the factor of determination of production efficiency, the land variable and the diesel variable have a negative(-) effect on the production efficiency of greenhouse strawberries. Key Words Data Envelopment Analysis, Kernel Density Function, Production Efficiency, Strawberries, Tobit Analysis Ⅰ. 서론 우리나라농가소득은 2001년 23,907천원에서 2013년 34,524천원으로연평균 3.4% 씩증가하였다. 하지만농업소득은같은기간동안 11,267천원에서 10,572천원으로연평균 0.5% 씩감소하였다. 이것은농가소득의상당부분을농외소득이차지하고있음을의미한다. 그리고원자재와에너지가격상승, 거시경제침체등과같은농업외부요인들과시장개방은실질농가소득하락으로이어질수있다. 일례로오렌지, 포도, 체리등주요수입과일물량이 10% 증가하면국내산과일품목의가격은 % 감소하며, 수입과일은소비시기가비슷하다면동일한종류의과일이아니라도다른국산과일의가격하락에직접적인영향을미치고있다 ( 이용선외, 2014). 딸기는국내과채류중생산액이가장높은품목이다. 1) 최근 5년동안시설딸기소득은 2.7%( 촉성재배 ) 4.1%( 반촉성재배 ) 증가하였다. 2) 반면같은기간동안시설딸기생산비는 1) 2013년기준딸기생산액은 13,359억원으로, 농림업 147개품목중 7위를차지하고있다 ( 농림축산식품부보도자료, 2014). 2) 2013년딸기재배면적은 6,890ha이고, 노지재배면적은 101ha에불과하다. 따라서딸기의경우시설재배가 98.5%(6,789ha) 이므로, 본연구에서는특별한언급이없는한시설재배딸기를의미한다. 26

3 딸기재배농가의생산효율성분포및그결정요인분석 이향미 김혜민 장민기 3.0%( 촉성재배 ) 4.4%( 반촉성재배 ) 증가하여소득증가율보다높은것으로나타났다. 이것은현재의농업생산여건하에서농산물시장이개방되면시설딸기재배농가의소득하락을초래할수있으며, 저소득농가가증가할수있음을의미한다. 따라서딸기재배농가들이지속적으로영농에종사할수있기위해서는현재의생산효율성을살펴보고, 실제로생산효율성에어떠한요인들이영향을미치는지를파악할필요가있다. 이러한맥락에서본연구에서는농가들간의상대적인생산효율성을파악하는데매우유용한 DEA(Data Envelopment Analysis) 를적용하여분석하였다. 특히 DEA 분석은비효율의정도와어느부분에서비효율이발생하는지를파악할수있는장점이있다. 물론 DEA는가장일반적으로사용되는비모수적효율성분석기법으로, 주요작목을대상으로농가들간의상대적효율성을파악한연구가많이진행되었다. 본연구에서와같이딸기재배농가들의생산효율성을파악한연구에는이두희 (2008), 최칠구외 (2006) 등이있다. 3) 하지만위연구들은농가들간의상대적효율성을파악하였지만, 실제로생산효율성을결정하는요인이무엇인지를파악하지못한한계가있다. 본연구또한위의선행연구에서와같이시설딸기재배농가들을대상으로생산효율성과그결정요인을살펴보았다. 4) 다만 DEA 분석을통해얻어진 효율성 은상대적이므로, 분석결과효율적인농가로판정되더라고효율성의개선여지가없는것은아니다. 그리고생산효율성의분포를직접적으로파악하는데어려움이있다. 이러한 DEA 분석의한계를개선하기위해, 본연구에서는커널밀도함수 (kernel density function) 를추정하였다. 이것은임의로생산효율성값을구분하지않고, 전체적인생산효율성분포를추정할수있는장점이있다. 이러한연구목적을위해전국에서재배되고있는시설딸기재배농가의경영성과를광범위하게수집하는것은상당히어렵다. 따라서본연구에서는농촌진흥청에서매년발간하는 농축산물소득자료집 의원자료를이용하였다. 3) 그리고딸기의소득변동을파악한권용대 최혜화 (2006), 딸기비용절감경영전략을살펴본정홍우 (1998) 등이있다. 4) 본연구에서와같이생산효율성의사후분석으로 Tobit 모형을이용해생산효율성에영향을미치는요인을파악한연구에는이순석외 (2001), 장현동 (2006), 이향미외 (2013) 등이있다. 27

4 第 32 卷第 3 號 2015 年 9 月 Ⅱ. 시설딸기생산및영농현황 시설과채류재배면적은 2001년 55,095ha에서 2013년 43,170ha로감소하였다. 시설딸기재배면적역시 2001년 7,219ha에서 2013년 6,789ha로연평균약 0.5% 씩감소하였다. 하지만최근에는딸기가격이높게형성되어농가의재배의향이확대되고, 고설식수경재배 5) 보급및지자체지원으로 ( 한국농촌경제연구원, 2013), 2013년시설딸기재배면적은전년대비약 8% 증가한 6,789ha이다. 지역별로구분해서살펴보면, 경남 2,369ha, 충남 2,205ha, 전남 706ha, 전북 630ha이다 (2013년기준 ). 이들 4개지역이시설딸기재배면적의약 87.0% 를차지하고있다. 한편단위면적당 (10a) 시설딸기생산량은전북이 4,112kg으로가장많고, 이어서충남 3,202kg, 경남 3,095kg, 경북 3,063kg, 충북 3,001kg 등이다. < 표 1> 시설딸기재배면적및생산량 구분 재배면적 (ha) 7,219 6,106 6,105 6,841 5,681 6,290 6,789 생산량 ( 톤 ) 198, , , , , , ,578 10a당생산량 (kg) 2,743 3,082 3,281 3,343 2,979 3,005 3,161 자료 : 통계청, 농작물생산조사, 각년도. 딸기의작형은촉성과반촉성으로구분할수있다. 6) 2001년부터 2013년까지시설딸기영농실태를작형별로살펴보면 (< 표 2> 참조 ), 촉성과반촉성모두소득과생산비, 경영비의연평균변화율이증가하였다. 특히반촉성재배농가들의연소득증가율이 4.1% 로촉성재배농가들의연평균증가율 2.7% 보다약 2배정도높게나타났다. 구성항목별로살펴보면, 유일하게농약비의증가율이감소하였다. 이것은딸기의특성상농약의투입량이적고, 친환경재배증가로농약비는전기간에걸쳐감소하고있는것 5) 고설식수경재배는지상 1m 높이에묘를심고, 베드에보온및양액시설을설치해재배하는방식이다. 따라서노동강도는 50% 이상, 수확시간은 25% 이상줄일수있다. 2013년딸기의고설식수경재배면적은 44.5ha이다. 이가운데경남이 194.2ha로가장많고, 이어서충남 96.9ha, 전남 83.9ha 순이다. 6) 촉성재배는 9월상순 10월상순에파종하여, 1월중순 5 월상순에수확한다. 반면반촉성재배는 11월중순 12월하순에파종하여, 3월상순 6월상순에수확한다. 28

5 딸기재배농가의생산효율성분포및그결정요인분석 이향미 김혜민 장민기 으로판단된다. 그리고광열동력비는다른항목에비해가장크게증가하였다 ( 촉성재배 10.9%, 반촉성재배 15.4%). < 표 2> 시설딸기소득및생산비, 경영비변화추이 (2001 년 2013 년 ) 연평균증감률 구분소득 7) 생산비 경영비 합계종자비비료비농약비광열동력비 감가상각비 제재료비 노력비 a b a b a b 주 :1) 모든금액자료는 2010 년 =100 을이용해실질가격으로환산함. 2)a 는촉성, b 는반촉성을각각의미함. 자료 : ( 단위 :%) 그동안딸기는 이끼히메, 레드펄 등일본품종이주로재배되었다. 그러나국내품종인 매향, 설향, 죽향 등의국내품종이계속개발되면서, 국내품종의정식비중이증가하고있다. 8) 그리고이러한국산품종의보급으로딸기의로열티부담은 2005년약 32 억원에서현재는약 3억원내외로크게감소하였다 ( 디지털농업, 2014). 9) 특히설향등국산품종은촉성재배, 일본품종은반촉성재배에적합하기때문에, 시설딸기의경우국산품종으로대체되면서반촉성작형에서촉성작형으로전환되고있다. 이와함께봄철에비해겨울철딸기가격이높게형성되고있어최근촉성재배로빠르게전환되고있다 ( 이양호, 2014). 이러한맥락에서본연구에서는시설딸기촉성재배농가들의생산효율성과그분포및결정요인등을살펴보았다. 7) 최칠구외 (2006) 의연구에의하면시설딸기의소득증가에토지투입과제재료비는양 (+) 의방향으로, 광열동력비, 농약비, 고용노력비등은부 (-) 의방향으로각각영향을미치고있다. 8) 실제로국내품종정식비중은 2011년 59.0% 에서 2013년 68.6%, 2015년에는 86.0% 까지증가하였다 ( 한국농촌경제연구원, 2015). 9) 특히딸기의경우 2009년 1월부터는 국제식물신품종보호동맹협약 (UPOV) 에따라품종보호작물로지정되면서로열티부담이발생했다. 예를들어농가에서외국산품종의딸기모주 1포기를 500원에구입할경우, 50원의로열티를지급해야한다. 따라서 2009년을기점으로딸기의국산품종보급률이일본품종보다높게나타나기시작했다. 29

6 第 32 卷第 3 號 2015 年 9 月 Ⅲ. 연구방법 1. 분석방법본연구의목적은시설딸기재배농가들의상대적생산효율성계측이다. 이러한연구목적에있어유용한방법인 DEA를적용하여, 분석대상농가들의효율성수준을제시하였다. DEA 모형에는 Charnes, Cooper & Rhodes(1978) 에의해서개발된규모에대한보수불변을가정하는 CCR모형과 Banker, Charnes & Cooper(1984) 에의해시도된규모에대한수익가변을다루는 BCC모형이있다. CCR 모형은규모수익불변을가정하고, 주어진산출물을생산하기위해최소의생산투입요소를사용한농가와그외농가간의상대적비율로농가들간의기술효율성을측정한다. BCC 모형은 CCR 모형에서규모수익가변을가정하여 CCR 모형의기술효율성에서규모효율성을제외한, 순수기술효율성을산출하는모형이다 ( 박춘광 김병철, 2012). 한편본연구에서는농가들간의상대적효율성계측을위해투입수준의비효율성을개선하기위해투입지향모형을선택했다. 왜냐하면시설딸기재배농가들의산출변수에대해투입요소들을가장효율적으로투입하는전략이산출변수를조정하는것보다는현실적으로농가에적용가능하기때문이다. DEA 모형의효율성측정치도출과정은다음과같다 (Coeli, 1996). 먼저총 개의분석대상농가가있고, 개의생산요소를투입해서 개의산출물을생산한다고가정하자. 그리고효율성평가를위해해당농가의투입대비산출의비율이 1보다작거나같고또한투입요소및산출물은비음 (-) 임을가정하자. 거리함수추정을위한규모수익불변하에서의 DEA 모형은식 (1) 과같다. min (1) subject to 30

7 딸기재배농가의생산효율성분포및그결정요인분석 이향미 김혜민 장민기 위모형의최적해를,,, 라고할때,,, 을만족시키면해당농가는효율적인농가로평가된다. 여기서 는결정변수 (decision variable) 로서분석대상인 번째농가가효율적인프런티어구성에얼마만큼작용하였는지를나타내는것이고,, 는투입요소및산출물의잔여변수 (slack variable) 를의미한다. 그리고 는기술적효율성으로생산과정에서해당농가가얼마나효율적으로투입물을산출물로전환시켰는가를나타낸다. 10) 규모수익가정하에서의 BCC 모형은 CCR 모형에 을추가하여규모수익증가, 불변, 감소상태를모두포함한다. 생산기술이규모수익불변이나감소, 또는증가중에서하나를따른다고제약하지않을경우선형계획법에의한생산효율성은식 (2) 와같이추정할수있다. min (2) subject to, 여기서, 는 BCC 모형의기술효율성으로규모효과가제거된순수기술적효율성이다. 따라서 CCR 모형에서구한기술적효율성과 BCC 모형에서구한순수기술적효성을이용하여해당농가가얼마나효율적으로규모의경제에서생산하는가를나타내는규모효율성을구할수있다. 그리고본연구에서는 DEA 효율성평가결과도출된효율성값에대해투입및산출변수들의영향의정도를알아보기위해 DEA 사후분석으로 Tobit 모형을활용하였다. DEA를통해산출된효율성값은제한된범위의값을갖기때문에, 일반적인최소자승법에의한 10) 투입지향모형에의한기술적효율성은주어진산출물을생산하기위하여생산요소를최소로사용한농가와그이외농가의생산요소사용량의상대적비율로측정된다. 이것은효율적인생산을하고있는농가들과동일한산출물을생산하기위해투입량을절감할수있는정도를의미한다. 31

8 第 32 卷第 3 號 2015 年 9 月 회귀모형을적용하는것은한계가있다. 따라서본연구에서는종속변수가취하는값의범위가부분적으로단절되어어떤특정한값이상이나이하에서관찰되지않는경우에적용할수있는 Tobit 모형을이용하였다. 이를위해관찰되지않은잠재변수지표를 라고할때, 는관찰가능한독립변수의벡터 의선형함수로표시할수있다고가정하면, (3) 과같이나타낼수있다. 11) (3) if if 식 (3) 에서잠재변수 는시설딸기재배농가의효율성값의역수이다. 따라서 는 1보다큰값만실제로관측되고, 1보다작거나같은값은모두 1로관측된다. 그리고 는시설딸기생산효율성에영향을미치는독립변수의벡터, 오차항 는평균은 0이고, 분산은 인정규분포를한다고가정한다. 식 (3) 의 Tobit 모형을 Likelihood Function으로나타내면식 (4) 와같다. (4) 여기서 f( ) 와 F( ) 는각각표준정규밀도함수와표준누적분포함수를나타낸다. 식 (4) 를로그우도 (log-likelihood) 로나타내면식 (5) 와같다. 종속변수의값이단절된경우최소자승법에의한추정결과는편의를갖게되므로 (Maddala, 1992), 식 (5) 를최우추정법 (Maximum Likelihood Method) 에근거하여 Tobit 모형을추정한다. log log (5) 11) 식 (3) 과같이선형적관계를가정하는것은독립변수값의변화에따른종속변수값의변화가일정해야함을의미한다 ( 이학식 임지훈, 2008). 따라서일반적으로 Tobit 모형도식 (3) 과같이선형적관계를가정한다 ( 박홍균, 2010). 32

9 딸기재배농가의생산효율성분포및그결정요인분석 이향미 김혜민 장민기 2. 이용자료및변수선정시설딸기작형별농가경영상태를파악할수있는공식통계는농촌진흥청에서실시하고 농축산물소득자료집 이유일하다 ( 농산물소득조사정부승인통계제14302호 ). 일반적으로농가경영실태조사에있어서소득및부채 ( 負債 ) 등에대해농가들은응답을거부하는경향이있다. 따라서본연구에서는숙련된경영전문농촌지도사가직접조사하는 농축산물소득자료집 의가장최근자료인 2013년의딸기 ( 촉성 ) 원자료를이용하여, 시설딸기재배농가들의소득및생산비등에관한보다정확한자료를이용하고자하였다. 투입요소와산출요소선정은매우중요하다. 왜냐하면 DEA는계산과정에서생산기술의처분성과볼록성을항상부과하기때문이다. 12) 이러한제약조건으로인해투입물과산물출이많을경우실제로는효율성격차가없는데도상당한정도의성과차이가있는것처럼분석결과를제시하는경우가있다 ( 권오상 김한호, 2009). 특히시설재배작목의경우투입요소에대해서는 < 표 3> 에서와같이어느정도일치된변수를사용하고있지만, 산출변수는생산량과소득, 조수입등으로다양하다. 이러한산출변수선정에있어서권오상 김한호 (2009) 는경영체간의실질적인성과차이를나타내기위해서는판매수입등의재무성지표위주로평가하는것이바람직하다고제안하였다. < 표 3> 기존시설재배작목생산효율성분석관련연구의변수선정 구분 투입변수 산출변수 이용자료 분석품목 임청룡외 (2014) 면적, 노동시간, 자본투입량, 재배방법, 가온여부, 온실높이, 시설현대화율, 영농경력, 지역 조수입 설문조사 토마토 이상호 박재홍 (2013) 종묘비, 비료비, 농약비, 에너지비 ( 전력 + 연료 ), 고용비 조수입설문조사파프리카 고종태 이향미 (2011) 종자비, 비료비, 농약비, 광열동력비, 재배면적생산량설문조사파프리카 이향미 고종태 (2011) 종구비, 비료비, 농약비, 재배면적생산량설문조사백합 장현동 (2006) 최칠구외 (2006) 종구비, 비료비, 농약비, 광열동력비, 감가상각비, 노력비 종자비, 비료비, 농약비, 광열동력비, 제재료비, 감가상각비, 고용노력비, 재배면적 조수입 소득 농축산물소득자료집 농축산물소득자료집 백합 딸기 12) DEA 모형에서 CCR 모형과 BCC 모형모두자유처분성과볼록성을가정하고있다. 자유처분성 (free disposability) 은어떤투입과산출이생산가능한조합일때, 그보다많은투입이나적은산출을가진투입산출조합또한생산가능하다는것을의미한다. 볼록성 (convexity) 은어떤두개의투입산출조합이생산가능하다면, 두관측치의선형으로조합된내분점역시생산가능하다는것을의미한다. 특히볼록성의가정은모든투입과산출을임의의크기로세분될수없다면항상성립하기어렵지만, 분석의편의를위해가정하고있다 ( 이정동 오동현, 2012). 33

10 第 32 卷第 3 號 2015 年 9 月 따라서본연구에서는시설재배작목재배농가들의생산효율성선행연구를참조하여산출변수로조수입, 투입변수로종자비, 비료비와농약비, 광열동력비, 제재료비, 노동투입비등 5개의주요경영비비목과면적을선정하였다. 이러한투입변수는시설딸기촉성재배경영비의약 97.5% 를구성하고있다. 특히시설딸기의특성상농약의투입량이적으며, 친환경재배증가로, 농약비의경우 < 표 2> 에서와같이그비중이감소하고있다. 따라서본연구에서는비료비와농약비의합계를투입변수로이용하였다. 시설딸기 ( 촉성 ) 재배농가들의생산효율성분석을위한투입변수와산출변수는 < 표 4> 와같다. < 표 4> 생산효율성분석을위한산출변수와투입변수의기초통계량 ( 단위 : 백만원 ) 구분 평균 표준편차 최소값 최대값 조수입 면적 (a) 종자비 비료비와농약비합계 광열동력비 감가상각비 제재료비 노력비 그리고 DEA 분석을통해측정된시설딸기 ( 촉성 ) 재배농가들간의생산효율성에영향을미치는결정요인을파악하기위해 DEA 분석에서산출된효율성값을종속변수로하였다. 그리고생산효율성에영향을줄수있는면적, 종묘량, 유기질비료비비율 ( 비료비에서유기질비료비가차지하는비율 ), 경유사용량 ( 유류사용량중에서경유사용비율 ), 대농기구비중 ( 대농기구상각비가생산비에서차지하는비율 ), 고용노동비율 ( 총노동시간에서고용노동이차지하는비율 ) 등을결정요인으로선정하였다. < 표 5> 는생산효율성결정요인을파악하기위해본연구에서사용한변수의측정항목을나타낸것이다. 첫째, 재배규모가큰농가일수록규모의경제에의한직접생산비절감효과가뚜렷이나타나고있다 ( 한국농어촌공사, 2013). 그리고안정적인농지확보는원가절감을통한농업의경쟁력과직결될수있다. 따라서본연구에서는재배면적이시설딸기생산효율성에어떠한영향을미치는지를분석하였다. 34

11 딸기재배농가의생산효율성분포및그결정요인분석 이향미 김혜민 장민기 둘째, 최근에시설딸기의국산품종이전반적으로선택되고있지만, 여전히외국품종을선택하는농가들이있다. 농축산물소득자료집 의원자료 (2013년기준 ) 를이용해서시설딸기재배농가들의국산품종선택을살펴보면, 촉성재배조사농가의 85.6%(95농가 ) 가국산품종을선택하였다. 반면일본품종을선택한농가는촉성재배의경우 14.4%(16농가 ) 이다. 따라서본연구에서는이러한품종선택이생산효율성에미치는영향의정도를파악하기위해, 2013년에시설딸기종자로외국품종을선택한농가를더미변수로처리하여품종에따른생산효율성결정요인을분석하였다. 셋째, 시설딸기재배를위해서농가들은 ( 유기질, 무기질 ) 비료를투입하고있으며, 병충해방제를위해농약을살포하고있다. 하지만농약비는 < 표 2> 에서와같이연평균 2.1% 감소하였다. 따라서친환경재배여부가시설딸기생산효율성에영향을미치는정도를파악하는것은매우의미가있다. 하지만본연구에서이용하고있는자료의특성상친환경재배여부파악이어려워본연구에서는친환경재배가시설딸기효율성에미치는영향은비료비중에서유기질비료비가차지하는비중으로파악하였다. 넷째, 정부는 2010년부터새로출고되는농업용난방기에대해서경유대신등유나중유를공급하도록하고시간계측기부착을의무화하였다. 또한 2015년 7월 1일부터시설원예등에서난방용으로사용하는면세경유공급을제한하고등유공급만실시하고있다. 하지만등유의발열량은 8,790kcal/l로경유 (8,790kcal/l) 보다낮다 ( 농림축산식품부보도자료, 2015). 따라서유류별로광열동력비를세분화하여해당작목의생산효율성에미치는영향을파악하는것은매우중요하다고판단된다. 이러한맥락에서본연구에서는경유사용량비율이시설딸기생산효율성에미치는영향의정도를파악하였다. 다섯째, 우리나라농업기계화는노동력부족을해결하기위해도입되었고 ( 남기포, 1994), 기계화를통한대농의합리성은단위면적당기계비용을최소화하고토지이용률을제고하여노동생산성을향상시키는것이다 ( 유덕기 이종원, 1996). 따라서본연구에서는농기계사용이생산효율성에미치는영향의정도를파악하기위해생산비에서대농기구상각비가차지하는비율을대리변수로이용하였다. 여섯째, 인력부족을겪고있는농촌에서최근매년 6% 씩상승하고있는농업노동임금은개별경영주에게상당한부담이될수있다. 따라서본연구에서는고용노동비중이생산효율성에미치는영향의정도를파악하였다. 35

12 第 32 卷第 3 號 2015 年 9 月 < 표 5> 생산효율성결정요인분석을위한산출변수와투입변수의기초통계량 구분 평균 표준편차 최소값 최대값 면적 (a) 품종 ( 외국산품종=0, 국산품종=1) 유기질비료비비율 경유사용량비율 대농기구상각비비율 고용노동비율 자료 : ( 단위 : 백만원, %) Ⅳ. 분석결과 1. 시설딸기생산효율성및분포추정결과 < 표 6> 은 2013 년시설딸기재배농가들의생산효율성을투입측면에서분석한결과이다. < 표 6> 시설딸기재배농가의생산효율성분석결과 ( 투입지향분석 ) 구분기술적효율성순수기술적효율성규모효율성 촉성재배 먼저규모수익불변을가정하는 CCR 모형에서식 (1) 에의해산출되는시설딸기재배농가들의기술적효율성은 0.787이다. 이러한기술적효율성은분석대상농가가효율적인농가에비해같은산출물을생산하기위해얼마만큼투입물을더사용하고있는것을나타낸다. 따라서현재의소득수준하에서가장적은투입으로생산이가능하다면, 투입량수준을 21.3% 감소시킬수있다. 13) 13) 가장효율적으로해당작물을생산할때, 최적효율성은 이다. 따라서 < 표 6> 에서와같이기술적효율성이 일경우, 이것은동일한산출물을생산하는데, 21.3% 의투입물을더투입하고있어서비효율이발생하고있음을의미한다. 즉해당작물을효율적으로생산하였다면, 21.3% 의투입량을절감할수있음을의미한다. 36

13 딸기재배농가의생산효율성분포및그결정요인분석 이향미 김혜민 장민기 하지만 CCR 모형은모든분석대상농가가최적규모로생산하고있을때적합하지만, 현실적으로최적규모를달성하는것은어려울수있다. 14) 따라서규모에따른수익가변을가정한 BCC 모형에서식 (2) 로산출되는순수기술적효율성살펴보면, 0.864이다. 따라서순수기술적측면에서, 촉성재배의경우 13.6% 의비효율을개선한다면시설딸기의순수기술적효율성을증가시킬수있다. 15) 한편 CCR 모형의기술적효율성은순수기술적효율성과규모효율성의곱으로산출된다. 규모효율성은해당농가가규모의경제에접근하였는가를측정할수있다. 따라서규모효율성을통해산출수준이최적규모에서결정되지않고규모수익증가나감소에서이루어질때발생할수있는비효율성을분석할수있다. 시설딸기 ( 촉성 ) 농가들의규모효율성은 0.909이다. 일반적으로규모효율성은불변규모수익을나타내는생산변경과가변규모수익하의생산변경의차이로정의할때, 1에가까울수록최적규모에가까워규모로인한효율성손실이없고, 1이면불변규모수익을나타낸다. 즉규모가최적이아닐경우최적화되지않은규모로인해비효율성이존재한다. 따라서 2013년시설딸기 ( 촉성 ) 재배농가들은 9.1% 의규모비효율이존재하는것으로분석되었다. 시설딸기재배농가들의생산효율성분석결과를종합해볼때, 순수기술적효율성의평균값이규모효율성의평균값보다낮게나타나, 2013년시설딸기비효율생산의주된원인은순수기술적인요인에의해서발생하고있음을알수있다. 한편 < 표 6> 에서와같이시설딸기의생산효율성값이다른것을알수있다. 따라서각각의생산효율성이어떤분포로되어있는지를파악할필요가있다. 이를위해본연구에서는시설딸기생산효율성분포를직접적으로볼수있는비모수적커널밀도함수 (kernel density function) 를이용하였다. 16) 만약 2013년시설딸기재배농가 명의관측치를가진확률변수 가있다고가정하자. 이경우확률변수의벡터가특정한값 를가질확률밀도함수가 일때, 커널함수를이용한비모수적분포함수의추정치는식 (6) 과같다. 14) 왜냐하면규모수익불변을가정하는 CCR 모형은최적규모를가정하고있다. 따라서 CCR 모형은기술적효율성의구성요소인순수기술적효율성과규모의효율성을구분하지못하고, 두효율성을동일하게취급한다 (Fare and Grosskopf, 2000). 15) 순수기술적효율성은분석대상농가가동일한산출물을생산하기위한최적의투입물수준을나타낸다. 16) 미지의확률밀도함수를추정하는방법에는모수적인방법과비모수적인방법이있다. 비모수적인접근방법은함수형태를가정하지않고주어진자료로부터직접연속확률밀도함수를추정한다. 일반적으로커널밀도함수는함수형태를가정하지않고, 연속적인확률밀도함수를얻을수있으며, 생산효율성분포형태를시각적으로파악할수있는장점이있다. 37

14 第 32 卷第 3 號 2015 年 9 月 (6) 하지만식 (6) 을추정하기위해서는커널함수 를선택해야하며, 구간폭 ( 또는띠폭 ) (bandwidth) 를결정해야한다. 일반적으로커널함수의선택은분석결과에크게영향을미치지않는다 (Pagan and Ullah, 1999). 본연구에서는분석의편의상식 (7) 과같이 Epanechnikov 커널함수를선택하였다. 왜냐하면 Epanechnikov 커널함수는구간폭 가적절히구해졌다는전제하에서오차의평균치 (MISE;mean integrated squared error) 를최소화하기때문이다 ( 권오상 김명환, 2001). 그리고구간폭설정은 MISE를최소화하는 를선택했다. 17), 여기서 (7) 따라서본연구에서는 2013년시설딸기재배농가들의생산효율성분포를시각적으로파악하기위해식 (7) 의 Epanechnikov 커널함수를식 (6) 에적용하여추정하였다. 이를통해 2013년시설딸기재배농가들의생산효율성분포가수렴하는지, 아니면양극화로나타나는지를살펴볼수있다. < 그림 1> 은 DEA 모형으로도출된세가지생산효율성 ( 기술적효율성, 순수기술적효율성, 규모효율성 ) 추정치의커널밀도함수추정결과이다. 분석결과, 기술적효율성과순수기술적효율성, 규모효율성모두왼쪽 ( 비효율적인생산구간 ) 에많이분포되어있고, 오른쪽으로뚜렷한봉우리가나타났다. 이것은시설딸기 ( 촉성 ) 재배농가들의경우 ( 물론 2013년자료에한정하지만 ) 생산효율성이양극화되어있는것을의미한다. 다만효율적인생산을하고있는구간 ( ) 에서규모효율성이순수기술적효율성에비해더높은효율성값을가질확률이큰것으로분석되었다. 18) 따라서시설딸기 ( 촉성 ) 재배농가들의생산효율성향상을위해서는순수기술적효율성개선방안을모색해야하는것으로판단된다. 17) 만약구간폭 를너무작게선택하면확률밀도함수추정치의편의는작아지지만분산이커지고, 반대로너무크게선택하면분산은작아지지만편의가커지는문제가발생한다 ( 남준우, 2000). 따라서구간폭 선택은매우중요하다. 다행히 R 등다양한통계프로그램에서가장적합한 (optimal) 구간폭을계산해주고있다. 구간폭 도출에관한자세한과정은 Pagan and Ullah(1999), Silverman(1986) 등을참조할수있다. 18) 효율성이 1.000인경우를 효율적, 이상 미만의경우를 준효율적, 이상 미만을 약효율적, 미만을 비효율적 이라해석한다. 본연구에서는편의상 이상을효율적인생산구간이라명명하였다. 38

15 딸기재배농가의생산효율성분포및그결정요인분석 이향미 김혜민 장민기 다만효율적인생산구간의봉우리에해당하는면적은비효율적인구간의봉우리면적에비해더작다. 이것은효율적인생산구간에서시설딸기 ( 촉성 ) 의생산효율성이증가함에따라농가비중은감소하고있음을의미한다. Density technical efficiency pure technical efficiency scale efficiency < 그림 1> 시설딸기 ( 촉성 ) 생산효율성커널밀도함수 2. 시설딸기생산효율성결정요인추정결과커널밀도함수를이용해각생산효율성의분포상태를살펴본결과, 시설딸기의생산효율성이양극화되어있는것으로나타났다. 그리고 DEA 분석결과, 2013년시설딸기비효율생산의주된원인은순수기술적인요인에의해서발생하고있는것으로분석되었다. 따라서순수기술효율성향상방안을모색하기본연구에서는순수기술효율성에영향을미치는요인들을살펴보았다. 첫째, 본연구에서는 Tobit 모형의추정결과와 OLS 추정결과를함께살펴보았다. Tobit 모형과 OLS 추정결과는 < 표 7> 과같다. 39

16 第 32 卷第 3 號 2015 年 9 月 < 표 7> 시설딸기촉성재배농가의순수기술효율성결정요인분석 Tobit 모형 OLS 추정계수 t-값 추정계수 t-값 상수항 1.322*** *** 8.71 재배면적 0.205*** *** 3.59 재배면적 재배면적 19) ** ** 품종 ( 국산=1, 그외=0) * 유기질비료비율 경유사용비율 0.091* * 1.99 대농기구상각비비율 고용노동비율 Log likelihood(prob > chi2) (0.0001) - R 주 :*, **, *** 은각각유의수준 10%, 5%, 1% 를나타냄. 분석결과, 각모형의계수의추정치및통계적유의성이매우유사하게나타났다. DEA 분석에서순수기술효율성이 1.000로관측된농가는모두 53명이다. 즉 Tobit 분석에서전체분석대상농가 111명중순수기술효율성이 1.000인농가는 53명이다. 따라서 Tobit 분석에서 1로중도절단된비율은 47.7% 이다. 이비율이 0% 에가까울수록 Tobit 모형추정결과는회귀분석 (ordinary least squares) 추정결과와가까워진다. 하지만순수기술효율성값이 0과 1 사이로제한되어관측되었고, 중도절단된농가비율이높게나타나본연구에서는 Tobit 모형의추정계수들을중심으로시설딸기 ( 촉성 ) 재배농가들의순수기술효율성결정요인을살펴보았다. 둘째, 다른변수가평균에서고정되었을때재배면적이많을수록시설딸기의순수기술효율성은감소하는것으로나타났다. 하지만임계 (threshold) 면적이상부터는순수기술효율성이증가하는것으로분석되었다. 본연구의추정에사용된표본에서평균재배면적은 4.24a이고, 이값에서계산된한계효과는 0.25이다. 즉, 현재 (2013년) 4.24a 재배하고있는농가가 1a 더재배면적을증가할경우순수기술적효율성은 20.5% 증가하는것으로나타났다. 그리고유류사용량중에서경유사용비율이높을수록순수기술적효율성에부 (-) 의영 19) 다만재배면적과재배면적 재배면적변수간의상관계수가 0.96 으로매우강한상관관계가존재하는것으로나타났다. 따라서본연구에서는재배면적과재배면적 재배면적변수의편차 (deviation) 를설명변수로사용하였다. 40

17 딸기재배농가의생산효율성분포및그결정요인분석 이향미 김혜민 장민기 향을미치고있는것으로분석되었다. 즉다른변수들을통제한가운데유류중에서경유를사용하는비율증가는오히려순수기술적효율성을낮추는것으로나타났다. Ⅴ. 요약및결론 농산물시장개방으로수입과일물량이증가하면서국내산과일품목의가격이감소하고있다 ( 이용선외, 2014). 따라서시장개방하에서농가소득향상을위해서는다양한요인을고려한대응방안이필요하지만, 본연구에서는일단재배농가들의생산효율성측면에서의개선방안을살펴보았다. 이를위해본연구에서는 DEA 모형을이용해농가들간의상대적생산효율성과비효율성발생원인살펴보고, 커널밀도함수를추정하여전체적인생산효율성의분포를살펴보았다. 그리고 Tobit 분석을통해생산효율성결정요인을파악하였다. 분석품목으로는우리나라과채류중에서가장높은비중 ( 생산액기준 ) 을차지하고있는시설딸기를선정하였다. 특히 2000년대후반이후딸기의주요작형이반촉성에서촉성으로전환하고있는것을고려하여, 본연구에서는촉성재배농가들을분석대상으로하였다. 연구결과및시사점을요약하면다음과같다. 첫째, 2013년시설딸기재배농가들의상대적생산효율성분석결과, 평균기술적효율성은 0.787로, 21.3% 의생산비효율이발생하고있는것으로나타났다. 이러한비효율성을순수기술비효율성과규모비효율성으로구분하면, 13.6% 의순수기술비효율과 9.1% 의규모비효율이존재하고있다. 이러한분석결과를통해시설딸기재배농가들의생산비효율의원인은기술적인문제에서발생하고있음을알수있다. 따라서투입물의전략적배분과관리기법개선등기술적개선방안을모색하는것이해당작물의효율성향상에도움이될수있을것이다. 둘째, 커널밀도함수추정을통한분석결과, 시설딸기재배농가들의생산효율성이양극화되어있는것으로나타났다. 만약지금과같은생산효율성양극화가심화된다면, 결국시설딸기경쟁력약화로이어질수있다. 왜냐하면시설딸기생산효율성양극화는비효율적인생산효율성에집중되어있기때문이다. 41

18 第 32 卷第 3 號 2015 年 9 月 이러한생산효율성의양극화는외부적인요인에의해영향을받을수도있지만, 결국은분석대상농가의생산및경영능력의차이로발생하고있다. 따라서시설딸기농가들의소득향상을위해서는생산효율성이낮은농가들의생산및경영능력향상방안을모색해야한다. 이를위해영농교육내실화가한방안이될수있을것이다. 주로농업기술센터에서주관하고있는영농교육은강사의일방적인강의가대부분이다. 이러한영농교육대상을생산효율성계측을통해효율적인농가와비효율적인농가로구분하여진행하는것도고려해볼수있다. 셋째, 시설딸기재배농가들의생산효율성결정요인분석결과, 재배면적이많을수록시설딸기순수기술적효율성은감소하지만, 임계 (threshold) 면적이상부터는오히려순수기술적효율성이증가하는미치는것으로나타났다. 또한평균 4.23a에서시설딸기를재배하고있는농가의경우 1a 더재배면적을확대하면순수기술적효율성은 20.5% 증가하는것으로나타났다. 따라서시설딸기재배농가들의순수기술적효율성을향상시키기위해서는규모효과가발생할수있는적정면적을파악하는것이선행되어야할것으로판단된다. 20) 하지만소유를통한개별농가의경지면적확대는농지구입비용부담이발생하고, 이것은경영비상승과생산효율성에도영향을미칠수있다. 반면농지임차인들에게공개적으로농지를확보할수있는농지장기임대차사업과의연계를통해해당작목재배농가들의경지면적확대가가능할것이다. 넷째, 다른변수가평균에서고정되어있을때, 유류중에서경유사용량이많을수록해당작목의순수기술적효율성은감소하는것으로나타났다. 이것은정부정책과의연계를도모할필요가있다. 21) 즉, 2015년 7월 1일부터시설원예의농업난방용으로사용하는면세용경유의공급을제한하기로했다. 따라서경유를대체할수있는유류보급이필요한데, 아직까지경유를이용한난방용품과농기계가많이보급되어있는실정이다. 22) 하지만등유는경유보다연료발열량이낮아농가들의생산효율성에영향을미칠수있다. 그리고이러한에너지원은개별농가수준에서의해결보다는정부및관련기관과의정책적공조및기술개발이필요하다. 20) 하지만 < 표 3> 에서와같이시설재배작목을대상으로한많은연구들의경우생산효율성향상을위한재배면적도출은간과되었다. 21) 본연구에서이용한자료는 2013년에한정되어있어서, 2015년 7월 1일부터시행되는이러한정책의효과를가늠하기는한계가있다. 22) 일례로대농기구인트랙터는경유를주입하고있다. 42

19 딸기재배농가의생산효율성분포및그결정요인분석 이향미 김혜민 장민기 이에대해지열히트펌프를이용할경우화석연료에비해기술적효율성이증가하므로 ( 이상호 박재홍, 2013), 에너지절감형시설농자재의적극적인개발과보급이선행되어야할것이다. 일반적으로어떤경영체의성과는그것이효율적인지또는생산적인지를검토할필요가있다. 이를위해연도별생산성및효율성변화를파악하는것이바람직할것이다. 본연구는 2013년단년도자료에한정하여분석하였기때문에분석결과해석에여러가지한계를가지고있다. 이부분은추후연구과제로남겨둔다. 참고문헌 고종태 이향미, DEA를이용한강원도파프리카수출농가경영효율성분석, 식품유통연구, 28(2), 한국식품유통학회, 2011, pp 권오상 김명환, 한국쌀농업에있어농지소유규모및경작규모분포의커널추정분석, 농업경영 정책연구, 28(4), 한국농업정책학회, 2001, pp 권오상 김한호, 확률 DEA-FDH 기법을이용한산지유통및수급안정조직의경영성과와그결정요인분석 : 산지유통종합평가자료를중심으로, 농업경제연구, 50(2), 한국농업경제학회, 2009, pp 권용대 최혜화, 시설채소농가의소득변동과영향요인분석, 농업경영 정책연구, 33(1), 한국농업정책학회, 2006, pp 남기포, 농가경영분화의유형과특성 : 화순군능주면천덕리사례연구, 지리학논집, 24, 서울대학교사회과학대학지리학과, 1994, pp 남준우, 비모수커널추정법에의한확률밀도함수의추정, 계량경제학보, 11(4), 계량경제학회, 2000, pp 농림축산식품부보도자료, 2013년농림업생산액 46조 6,480억원, 2014년 9월 4일. 농림축산식품부보도자료, 농업난방용면세경유공급제한실시 : 일부터모든난방기에대해면세경유를제한, 2015년 3월 16일. 농촌진흥청, 딸기-농업기술길잡이 40( 개정판 ), 농촌진흥청, 박교선, 로열티없는농업현실로, 디지털농업,

20 第 32 卷第 3 號 2015 年 9 月 박춘광 김병철, DEA-CCR, DEA-BCC, 수정DEA 모형을이용한지역별새마을금고의경영효율성분석, 대한경영학회지, 25(3), 대한경영학회, 2012, pp 박홍균, DEA와 Tobit 모형에따른컨테이너터미널의하역장비효율성결정요안, 한국항만경제학회지, 26(3), 한국항만경제학회, 2010, pp 유덕기 이종원, 농업구조변화의요인과농가경영의개선방향, 사회과학연구, 3, 동국대학교사회과학연구원, 1996, pp 이두희, 사과 딸기재배농가의경영효율성분석, 충청남도농업기술원, 이상호 박재홍, 시설원예농업의난방유형에따른효율성분석, 농업경제연구, 54(1), 한국농업경제학회, 2013, pp 이순석 김충실 이상호, 비모수적접근에의한친환경농업의효율적분석 : 사과생산을중심으로, 농업경제연구, 42(2), 한국농업경제학회, 2001, pp 이용선 신유선 박지원 김성용, 과일수입확대에따른소비행태변화분석, 한국농촌경제연구원, 이정동 오동현, 효율성분석이론, 지필미디어, 이학식 임지훈, SPSS 14.0 매뉴얼, 범우사, 이향미 고종태, 강원도백합수출생산농가의기술적효율성에관한실증분석, 농업경영 정책연구, 38(3), 한국농업정책학회, 2011, pp 이향미 고종태 김진석, 고랭지배추재배농가의생산효율성분석, 농업생명과학연구, 47(4), 경상대학교농업생명과학연구원, 2013, pp 임청룡 리재웅 홍나경 김태균, 시설토마토생산의효율성요인분석, 농업경영정책연구, 41(3), 한국농식품정책학회, 2014, pp 장현동, DEA를이용한백합농가의경영효율성분석, 충남대학교대학원박사학위논문, 정홍우, 시설원예비용절감을위한경영전략, 시설원예생산비용절감기술, 농촌진흥청, 1998, pp 최칠구 박평식 박민수, 딸기생산 유통현황과경영성과분석, 농촌진흥청, 통계청, 농작물생산조사, 각년도. 한국농어촌공사, 2012년도농지은행사업평가 분석결과, 한국농어촌공사농어촌연구원, 2012년도농지은행사업평가 분석결과, 한국농어촌공사농어촌연구원,

21 딸기재배농가의생산효율성분포및그결정요인분석 이향미 김혜민 장민기 한국농촌경제연구원, 2013 농업전망, 한국농촌경제연구원, 2015 농업전망, Banker, R. D., R. F. Charnes, and W. W. Coope, Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis, Management Science, 30, 1984, pp Charnes, A., W. W. Cooper, and E. Rhodes, Measuring the Efficiency of Decision-making Units, European Journal of Operational Research, 2(4), 1978, pp Coelli, T. J., A Guide to DEAP Version 2.1:A Data Envelopment Analysis (Computer Program), CEPA Working Paper 96/08, Department of Econometrics, University of New England, Armidale, Fare, R., S. Grosskopf, M. Norris, and D. Zhang, Productivity Growth, Technical Progress, and Efficiency Change in Industrialized Countries, The American Economic Review, 84(1), 1994, pp Maddala, G. S., Introduction to Econometrics, Prentice Hall, Pagan, A. and A. Ullah, Nonparametric Econometrics, Cambridge, Cambridge University Press, Silverman, B. W., Density Estimation for Statistics and Data Analysis, New York, Chapman and Hall, 원고접수일:2015년 08월 13일 1차수정일:2015년 08월 23일 2차수정일:2015년 09월 06일 게재확정일:2015년 09월 21일 45

일러두기

일러두기 목 차 1. 목적 2. 조사분석개요가. 조사자 나. 조사기간 다. 조사농가선정 라. 조사방법 마. 총수입및비용산정기준 (1) 주산물평가 (2) 부산물평가 (3) 종묘비 (4) 비료비 (5) 농약비 (6) 영농광열비 (7) 수리 () 비 - 5 - (8) 기타재료비 (9) 농기구, 영농시설상각비 (10) 수선비 (11) 임차료 (12) 노동비 (13)