이용한 과수 농가의 기술효율성 분석* - KFMA · 2016-01-20 · 부트스트래핑과 절단 회귀 (truncated regression)를 이용한 과수 농가의 기술효율성

부트스트래핑과 절단 회귀(truncated regression)를 이용한 과수 농가의 기술효율성 분석 이명헌sdot황수철

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ABSTRACTThis paper analyzes the effect of the land size and the family labor hours on the technical efficiencies of Korean fruit (apple pear grape and peach) farms which are measured with Data Envelopment Analysis It follows the estimation method suggested by Simar and Wilson(2007) by using truncated regression (instead of the censored regression

부트스트래핑과 절단 회귀(truncated regression)를 이용한 과수 농가의 기술효율성 분석

－Tobit 모형(censored regression)과의 비교－

The Technical Efficiency Analysis using Bootstrapping and the Truncated Regression

－A Comparision with Tobit Model(censored regression)－

이명헌sdot황수철1)Lee Myung－HeonsdotHwang Su－Chul

ABSTRACTⅠ 서론Ⅱ 이론적 논의Ⅲ 분석자료

Ⅳ 분석결과Ⅴ 요약 및 결론참고문헌

목 차

본 논문은 농촌진흥청 연구사업(과제번호 PJ011394)의 지원에 의해 이루어진 것임 인천대학교 경제학과 교수 농정연구센터 소장

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model which are prevalent in the empirical works) and bootstrapping in order to adjust for the bias of the simple DEA and to estimate the confidence interval of the estimates taking into account the serial correlation of the error terms and their correlation with the explanatory variables which are intrinsic to DEA estimates The estimation results show that the family labor hours enhance the technical efficiency of grape growing They also suggest that the choice between the censored regression and the truncated regression model may have important consequence on the estimation results

Key Words DEA bootstrapping truncated regression fruit technical efficiency

Ⅰ 서 론

농업경영에서 기술적 효율성(물질적 생산성)의 제고는 배분적 효율성(시장가격에 대응한 적절

한 생산물 조합 및 투입물 조합의 선택)과 더불어 소득 증대의 관건이 되는 중요 문제이다 따라서 농가의 기술적 효율성을 파악하고 농가 사이의 효율성 차이 요인을 분석한 많은 연구가 이뤄졌다

특히 비모수적 방법인 자료분석포락법(Data Envelopment AnalysisDEA)은 의사결정단위의 효율성을 평가하는 기법으로 널리 이용되고 있다 이 방법의 장점은 투입과 산출 사이의 특정한 함수형태를 가정하는 방식에 비해 훨씬 일반적 가정으로 개별 농가의 효율성을 비교할 수 있다는 점이다

또한 DEA를 통해 개별 농가들의 효율성 지수를 계측하면 그 지수들에 어떤 요인[이른바

lsquo환경변수(environment variable)rsquo]들이 영향을 미치는지 계량경제학적 방법으로 분석하는 것도 가능하다 이러한 분석방법을 효율성 결정요인 분석이라 할 수 있다

우리나라에서도 기존의 여러 연구들이 농업분야의 효율성 결정요인 분석을 시도했다

2000년 이후의 연구들을 살펴보면 이순석sdot김충실sdot이상호(2001)는 경북지역의 자료를 이용하여 사과 환경농업의 효율성 결정요인을 분석하였고 이순석sdot조성주sdot정호근(2003)은 콩 생산의 효율성 결정요인을 분석하였다 한편 권오상sdot김한호(2009)는 산지유통센터의 효율성을 이상호(2010)는 농업유통법인의 효율성을 분석하였다


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이 연구들이 이용한 방법론은 기본적으로 Simar and Wilson(2007)의 논문에 언급된 약 50

여 편에 이르는 국외논문들(Simar and Wilson 200732)에서 사용된 방법론(Ⅱ장에서 후술)과 같다

그런데 Simar and Wilson(2007)은 그들이 검토한 연구들이 이용한 자료를 발생시키는 확률적 과정에 대한 명시적이고 정확한 논의가 없다는 점을 지적하면서 설득력 있는 확률적 과정을 제시한 후 그 틀에 입각하여 기존 연구들의 문제점을 지적하였다 그들이 지적한 문제는 크게 세 가지로 정리된다

첫째 DEA를 통해서 얻어진 효율성 지표는 대표본에서 일치성을 갖지만 소표본에서는 편의(偏倚 bias)를 가진다 즉 측정오차(measurement error)의 문제가 있다

둘째 DEA에서 얻어진 효율성 지표는 일치성을 갖지만 그 수렴의 속도가 느려서 그 변수를 이용한 함수추정의 결과로 얻어진 추정치의 분산과 공분산은 통상적인 방법으로 추정할 수 없으며 따라서 그에 입각한 통계적 추정은 정확하지 못하다

셋째 환경변수들이 효율성 지표에 주는 영향을 모형화하기 위해 대부분 Tobit 모형을 사용하는데 여기에도 개념적인 문제가 있다

이상과 같은 문제를 해결하기 위해서 Simar and Wilson(2007)은 DEA에 부트스트래핑 기법을 결합하여 회귀분석의 효율성을 높이고 추정치에 대한 가설검정을 정확히 할 수 있는 방법을 제시하였다

이 논문은 그들의 방법을 농촌진흥청의 과수 소득 자료 중 사과 배 포도 복숭아 4개 품목에 적용하여 물질적 농업생산성에 경지규모와 가족노동력 투입이 미치는 영향을 평가하고자 한다 과수부문은 1990년대에 전체 농업성장의 12를 기여하고 있었으나 2000sim2011년에는 농업성장 기여도가 －441로 하락하였다(황수철 외 2014) 특히 칠레 미국 EU

캐나다 중국과의 FTA 체결로 인해 수입개방이 가속화하면서 경쟁력 강화의 필요에 직면하고 있는 대표적 농산물 부문이라 할 수 있다

이러한 상황에서 주요 과수품목의 기술적 효율성 결정요인을 분석하는 것은 개별 농가나 정책당국이 경쟁력 강화를 위한 대응 방향을 찾는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다 분석의 대상이 된 4개 품목은 재배면적 생산량 생산액 측면에서 우리나라 과수산업의 절반을 차지하고 소비량 측면에서도 40의 점유율을 차지하고 있어 우리나라 과수 중 가장 중요한 품목들이라고 할 수 있다1)

1) 중요성 품목에서 이 4개 품목에 필적하는 품목으로 감귤을 들 수 있으나 그 재배지역이 제주도로 국한되어 있다

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재배면적(천ha) 생산량(천톤) 생산액(10억원) 1인당 소비량(kg)

전 체 161 2523 4114 632

사 과 30 494 1058 98

배 14 282 314 52

포 도 17 260 517 63

복숭아 15 193 280 38

4개 품목비율() 472 487 527 397

자료농림축산식품부 2014

lt표 1gt 과수품목의 재배면적 생산량 생산액 1인당 소비량(2013년)

국내에서 DEA를 이용하여 과수재배의 효율성을 측정한 연구들은 적지 않지만 효율성의 결정요인을 회귀분석의 틀을 이용하여 분석한 연구는 앞에서 언급한 이순석sdot김충실sdot이상호(2001)를 제외하면 찾기 어렵다 우수곤 외(2002)는 배 재배 농가를 영농조합 참여여부 및 참여 영농조합의 유형에 따라서 구분하여 효율성 지표의 평균을 단순 비교하는 방식을 취하였다 송경환(2010)은 나주 배 농가에 대해서 효율성 지표들을 계산하였으나 효율성에 영향을 주는 요인들에 대한 분석을 시도하지는 않았다 한재환 외(2013)는 다른 비과수 작목과 더불어 사과와 배 재배 농가의 효율성을 분석하였는데 경영비 규모 4분위별 그리고 광역 시도별 효율성 지표를 비교하는 방식을 취하였다 문한필 외(2014)는 한sdot칠레 FTA 대책이 과수농가 생산성과 효율성에 미친 영향을 분석하였지만 정부정책이 시행된 지역과 그렇지 않은 지역의 각종 지표의 평균을 비교하는 방식을 취하였다

이 연구에서는 효율성에 영향을 미치는 환경변수로는 경지규모와 가족노동력을 이용한다 이들 변수들은 그 자체가 투입변수라고 볼 수도 있으나 다른 투입요소에 비해서는 고정적 성격이 강하므로 환경변수로 간주하였다 향후 소득 자료와 더불어 환경변수적 요인이 강한 변수들(예컨대 경영주의 연령 교육수준 지도 서비스 이용 접근성 등)에 관한 정보가 추가적으로 파악된다면 이 논문에서 제시한 방법론을 확대sdot적용할 수 있을 것이다2)

2) 이순석 외(2001)의 연구에서는 환경변수로 경지면적 이외에도 본원적 환경변수라고 할 수 있는 경영주 학력 가족원 수 영농경력 등을 사용하여 이들이 효율성에 미치는 영향을 분석하였다 단 이들의 연구는 경북지역 친환경 사과 농가 48호의 자료만을 사용하였으므로 전국적 대표성이 다소 부족하였고 앞에서 언급한 방법론상의 한계도 가지고 있었다


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Ⅱ 이론적 논의

먼저 DEA의 개념과 기존의 많은 문헌들이 행하고 있는 효율성 결정요인 분석방식 그리고 그 방식의 문제점에 관한 Simar and Wilson(2007)의 논의를 요약한다

DEA는 생산가능 집합 만큼의 투입으로 만큼의 산출이 생산가능 (와 는 각각 차원 및 차원 비음(非陰) 벡터)에 속하는 특정한 점들이 생산변경으로부터 얼마나 떨어져 있는지를 하나의 지수(이하 lsquo역(逆)효율성 지수rsquo라 함)로 나타내는 비모수적 방법이다 예를 들어 의 특정원소 산출기준 역효율성 지수는 supisin으로 정의된다(Simar and Wilson 200734) 현실에서는 나 생산변경에 대한 완벽한 정보는 구할 수 없고 의 일부원소로 구성된 표본 을 얻을 수 있을 뿐이다 여기에 포함된 특정원소 ()의 투입기준 역효율성 지수에 대한 추정량 는 스칼라로서

다음과 같은 최대화 문제의 해로 정의된다(Simar and Wilson 200737) 이와 같은 산출 기준 역효율성 지수는 정의상 1보다 작을 수는 없으며 그 값이 커질수록 해당 단위의 효율성이 lsquo낮음rsquo을 의미한다3)

le ge prime 의 원소는 비음 isin (1)

단 차원 벡터 차원의 1을 원소로 갖는 벡터 보통 DEA를 이용한 효율성 분석은 다음과 같은 방식으로 진행된다(Simar and Wilson 2007

pp37sim38) 우선 개념적으로 효율성과 환경변수 사이의 관계가 다음과 같다고 가정한다

prime ge (2)

여기서 역효율성 지수 계수 환경변수 확률변수 (구체적 분포에 대해서는 아래의 논의 참조)

3) 투입 기준 DEA 분석에서는 효율성 지표가 정의상 0 이상이고 1 이하인 숫자로 이하로 나타나고 그 값이 클수록 효율적이지만 산출 기준 DEA 분석에서는 역효율성 지표가 측정되고 이 역효율성 지표는 정의상 1 이상이며 그 값이 작을수록 효율적이다 이정동sdot오동현(2012) 3장 및 4장 참조

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구체적 추정을 위해서는 1단계에서는 표본 데이터에 DEA를 적용하여 각 표본 단위 에 대해서 의 추정량 를 구한다 2단계에서는 위의 회귀식에 OLS나 Tobit 모형을 적용하여 최우추정법으로 의 추정량 를 구한다

국내의 2000년 이후 농업분야 효율성 분석 연구들도 lt표 2gt에서 보는 바와 같이 위에서 설명한 틀을 따르고 있다

품 목 효율성 지수 모 형 신뢰구간추정방법이순석 외(2001) 친환경 사과 단순 DEA 결과 Tobit 최우추정 결과이순석 외(2003) 콩 단순 DEA 결과 Tobit 최우추정 결과권오상 외(2009) 산지유통센터 부트스트래핑 DEA 결과 Tobit 최우추정 결과이상호(2010) 유통법인 단순 DEA 결과 Tobit 최우추정 결과

DEA 값의 최소값을 제한점(censoring point)으로 함

lt표 2gt 국내 농업분야 효율성 분석 연구방법 비교

이 같은 추정방식이 가지는 문제는 Simar and Wilson(200737sim39)에 자세히 설명되어 있으므로 이하에서는 이를 간단히 요약한다

첫째 단순한 DEA로 추정된 표본 단위의 역효율성 값은 하방편의(downward biased)되어 있다 즉 효율성을 실제보다 과장하여 보여준다 이것은 직관적으로 이해가능하다 진정한 역효율성 값은 생산가능 집합의 변경을 정확히 알 때 계산 가능하다 그런데 표본에는 항상 변경 이내의 점들만이 부분적으로 포함되므로 표본에 포함된 단위들의 효율성은 실제보다 과장될 수밖에 없다 이 문제를 해결하는 것은 부트스트래핑을 통해서 (진정

한 역효율성 값 자체를 직접 추정하는 것이 아니라) 진정한 값과 DEA 결과 사이의 편의를 추정하는 것이다 이렇게 추정된 편의를 조정해 줌으로써 추정량의 통계적 효율성을 높일 수 있다4)

둘째 식 (2)를 가정하고 추정하려할 때 진정한 가 아니라 DEA로부터 추정된 값 을 이용하게 되는데 이 때 교란항 계열 ( )은 계열상관(serial correlation)을 가진다5) 또

4) 편의를 조정하는 구체적인 방법은 아래의 설명을 그리고 이론적 배경은 Simar and Wilson(1998)과 Simar and Wilson(2000)을 참조하라

5) DEA를 통해 개별 단위의 효율성 지수를 계산할 때 표본의 모든 값이 그 값에 영향을 주기 때문이다(Simar and Wilson 200739)


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한 환경요인 변수와 교란항도 상관관계를 가지게 된다6) 그 때문에 통상적인 방식으로 계산된 추정계수의 공분산 행렬은 정확하지 않게 된다 이 문제를 해결하기 위해서 Simar and Wilson은 역시 부트스트래핑을 통해서 추정계수의 신뢰구간을 추정할 것을 제안하였다

셋째 통상적으로 DEA를 설명하는 회귀방정식을 censored regression 모형의 일종인 Tobit

모형으로 추정하는데 이것은 표본 중의 상당수가 하한값(즉 1)을 갖는 경우가 있다는 이유로 정당화된다 그러나 Simar and Wilson(2007)에 따르면 이것은 논리적 근거 없이 역효율성 척도가 1인 다른 표본의 경우와 다른 우도(likelihood)를 부여하는 것으로 타당성이 약하며 truncated regression 모형을 사용하는 것이 더 적절하다

이 점을 이해하기 위해서는 두 모형의 우도함수를 비교하는 것이 도움이 된다(Simar and

Wilson 200758sim59)

표본에 따른 Tobit 모형 추정을 위한 우도 함수는 다음과 같다

prime

prime (3)

이 censored regression 모형은 역효율성 지수를 결정하는 확률적 과정에서 1보다 작은 값도 생성될 수 있지만 1보다 작은 값이 형성된 경우에는 그것이 모두 1로 관측된다고 가정한다 따라서 역효율성이 1이 되는 관측치에는 다른 관측치와는 질적으로 다른 우도[즉 밀도

(density)가 아닌 확률(possibility mass)]가 배정된다

반면 Simar and Wilson(2007)은 개념적으로 위와 같은 censored regression보다 아래와 같은 truncated regression을 사용하는 것이 더 적절하다고 본다

prime

prime (4)

이 truncated regression 모형에서는 1 미만의 값이 실현될 가능성이 원천적으로 배제되며

1에 대해서도 다른 값의 경우와 같이 확률 밀도(density)가 배정된다 즉 Simar and Wilson

(2007)은 역효율성이 1로 관측된 값에 다른 관측값과 다른 우도를 부여할 적절한 근거가 없

6) Simar and Wilson(200739)

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다고 보고 truncated regression이 더 적합하다고 보고 있는 것이다

이와 같이 censored regression 모형의 비적합성을 주장하는 그들의 논의는 censored

regression이 전제로 하는 상황을 고려하면 타당성이 있는 것으로 보인다 즉 역효율성 지수가 실제로 1보다 더 낮은 값을 갖는 상황은 그 정의상 불가능하다고 보는 것이 역효율성 지수가 lsquo실제로 1보다 낮은 경우도 있는데 그 값이 다만 1로 관측될 뿐이다rsquo라고 보는 것보다 합리적이기 때문이다 특히 뒤에서 보듯이 DEA 관측치를 부트스트래핑으로 보정하여 역효율성 지수가 1인 관측치가 없게 되는 상황에서는 더욱 그들의 주장이 타당성을 가지는 것으로 보인다

이상과 같은 기존 모형들의 문제점을 해결하기 위해서 Simar and Wilson(2007)이 제시한 추정방법은 다음과 같이 요약할 수 있다(Simar and Wilson 200742sim43)

1단계통상적 DEA로 각 표본에 대해서 역효율성 지표 를 계산한다

2단계1단계에서 계산된 값을 피설명 변수로 하고 환경변수를 설명변수로 하여 절단된(truncated) 표준정규분포 모형을 최우(最尤)추정7)하여 와 의 추정치 와 를 얻는다

3단계각각의 표본에 대하여 와 를 이용한 데이터 생성 시뮬레이션을 통하여 역효율성 지표 를 만들어서8) 이 값을 이용한 새로운 투입산출 데이터

를 구성하여 이로부터 각 표본의 역효율성 지표 를 계산한다 이 과정을 회 반복한다

4단계각각의 표본에 대하여 3단계에서 얻은 개의 역효율성 지표 표본의 평균을 이용하여 편의를 수정한 를 얻는다

5단계4단계에서 얻은 를 피설명변수로 삼아서 절단된(truncated) 표준정규분포 모형을 최우추정하여 새로운 추정량 ( )를 얻는다

6단계각각의 표본에 대해서 ( )를 이용하여 데이터 생성 시뮬레이션을 통하여9) 새로운 역효율성 지표 를 재구성하고 이것을 피설명변수로 삼아서 절단된 표

7) 즉 위의 식(4)를 개별우도로 하는 최우추정을 말한다

8) 이 지표는 prime 의 관계를 이용하여 발생시키며 이 때 는 N(0 )을 따르되 1－prime에서 좌측이 절단된(truncated) 분포에서 발생하는 확률변수이다

9) 3단계와 같은 방식이며 다만 모수를 ()를 ()로 바꾸어 시행한다


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준정규분포 모형을 최우추정하여 새로운 추정량 ( )을 계산한다 이 과정을 번 반복한다

7단계6단계에서 얻은 ( )의 표본을 이용하여 ( )의 신뢰구간을 얻는다

위에서 설명한 7단계들은 크게 1sim4단계와 5sim7단계로 나누어지는데 통상적인 2단계 효율성 분석의 틀에 비추어보면 1sim4단계가 통상적 1단계 즉 농가별 역효율성 지표를 계산하는 과정에 해당되고 5sim7단계가 통상적 2단계 즉 환경변수가 역효율성 지표에 미치는 영향을 분석하는 단계이다 1sim4단계의 핵심은 3단계인 바 소표본에서 편의를 보이는 역효율성 지표의 편의를 제거하기 위해서 부트스트래핑을 행하는 것이다 5sim7단계의 핵심은 6단계인 바 비표준적인 교란항과 설명변수와 교란항 사이의 상관관계 때문에 Tobit 추정량의 신뢰구간을 통상적으로는 구할 수 없다는 문제를 해결하기 위해서 부트스트래핑을 행하는 것이다

Ⅲ 분석자료

위에서 논의한 방법론을 농촌진흥청이 조사sdot공표하는 농산물소득조사의 2013년도 원자료 중 과수 4종 즉 사과 배 포도 복숭아에 적용한다 관측치는 모두 100농가를 초과하였다 DEA 분석에 이용되는 산출요소는 10아르 당 생산량10) 투입요소는 10아르 당 복합비료 퇴구비(堆廐肥) 살충제유제 살균제수화제 비닐 포장상자 전기 유류 고용노동 등이다 환경변수로는 재배면적과 가족노동 투입시간을 이용한다 이들 변수의 기술 통계량은 다음의 lt표 3gtsimlt표 6gt과 같다11)

10) 원래의 자료에는 면적의 단위로 평(坪)을 사용하고 있으나 이 논문에서는 이를 1평=33제곱미터로 환산하여 사용한다 단 편의상 lsquo300평당 투입량rsquo은 lsquo10아르 당 투입량rsquo으로 표시한다

11) 투입요소별로 투입량이 다른 농가에 비해서 특별히 큰 농가들이 존재하는 경우 표준편차가 평균보다 큰 경우가 발생한다

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n=136 평 균 표준편차 최 소 최 대outputmq 산출량(kg) 21295 6354 2000 41290

fertilizeq 복합비료(kg) 539 1547 00 16875

toeguq 퇴비(kg) 11440 17997 00 100334

salchungyusimq 살충제유제(ml) 7551 8031 00 39000

salgyunsuhsimq 살균제수화제(g) 26216 33797 00 272832

vinylq 비닐(미터) 3144 2683 00 21866

boxq 포장박스(개) 1223 969 00 4475

elecq 전기(kw) 4211 8729 00 50000

oilq 유류(리터) 661 748 00 7006

laborem 고용노동(시간) 506 417 00 1832

growarea 재배면적(10ar) 1585 959 165 4300

laborfa 가족노동(시간) 952 552 00 3010

lt표 3gt 사과의 산출 투입 환경변수의 기술통계량



toeguq 퇴비(kg) 14145 29309 00 299476



vinylq 비닐(미터) 38 318 00 2857

boxq 포장박스(개) 1453 1035 00 4950

elecq 전기(kw) 5253 11680 00 112303

oilq 유류(리터) 626 440 00 3144


growarea 재배면적(10ar) 1566 1215 231 9917

laborfa 가족노동(시간) 1048 676 114 4568

lt표 4gt 배의 산출 투입 환경변수의 기술통계량


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toeguq 퇴비(kg) 9171 20203 00 149701



vinylq 비닐(미터) 1974 2560 00 19286

boxq 포장박스(개) 3714 3346 00 32727

elecq 전기(kw) 1544 3359 00 32554

oilq 유류(리터) 441 533 00 2640


growarea 재배면적(10ar) 696 475 110 2805

laborfa 가족노동(시간) 1712 1002 121 5436

lt표 5gt 포도의 산출 투입 환경변수의 기술통계량



toeguq 퇴비(kg) 9963 14624 0 100000



vinylq 비닐(미터) 124 594 00 5294

boxq 포장박스(개) 2579 1575 00 10759

elecq 전기(kw) 1455 3000 00 17271

oilq 유류(리터) 547 730 60 7718


growarea 재배면적(10ar) 1294 903 100 4950

laborfa 가족노동(시간) 1373 808 121 5445

lt표 6gt 복숭아의 산출 투입 환경변수의 기술통계량

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개별투입요소들은 비료 살충제 살균제 제재료비 중에서 평균적 투입량이 많고 0이 아닌 투입량을 보고하는 농가가 많은 요소를 선택한 것이다 또한 전기 유류는 최근 농업경영의 지속가능성 확보가 중요한 정책적 관심사로 부상하고 있는 점을 고려하여 포함하였다12) 현재 전기와 유류가격이 정부의 정책(낮은 농업용 전기요금 면세유)에 의해서 낮게 유지되고 있지만 장기적으로 여러 요인에 의하여 이러한 상황이 변화할 경우에도 농업경영이 유지될 수 있는가가 중요한 문제라고 할 수 있기 때문이다 또한 각 요소별로 투입량이 0으로 보고되는 농가들이 다소 존재하지만 DEA 분석에서는 개념상 일부 요소가 0이 되더라도 효율성을 비교하는 데는 문제가 되지 않으므로 앞에서 언급한 기준에 따라 투입요소를 결정하였다

서론에서 언급한 바와 같이 재배면적과 가족노동 역시 장기적 관점에서는 농가가 조절할 수 있는 투입변수로 보는 것이 타당할 수 있으나 다른 변수들에 비해서는 단기에는 조정이 어려운 환경변수적 성격이 강하다고 볼 수 있다 특히 가족노동시간은 농업경영주의 효율성 증진을 위한 노력의 수준을 나타내는 대리변수(proxy variable)가 될 수 있다는 점에서 환경변수로 선택되었다 즉 이 연구에서는 가족노동시간과 고용노동시간을 구분하고 있는데 이와 같은 두 종류의 노동의 구분은 우리나라 농가의 대부분이 가지고 있는 가족농(家

族農)의 성격을 반영하기 위해서 중요하다 가족농은 이론적으로 경영에 필요한 항시적 노동의 대부분을 가족노동에 의존하고 경영의 목표를 가족노동에 대한 보수의 최대화에 두는 경영체라고 할 수 있다 이러한 가족농에게는 가족노동과 고용노동은 이질적인 투입요소가 된다 그 이유는 첫째 가족구성원의 시간 중 가족노동시간을 공제한 여가(餘暇)시간은 경영의 주체인 가족의 효용에 직접적으로 영향을 주지만 고용노동은 그런 역할을 하지 못하고 둘째 고용노동은 노동의 동기와 감독 필요성 측면에서 가족노동력과 다르기 때문이다13)

또한 분석에 이용한 농촌진흥청 소득조사자료에는 본원적 환경변수라 할 수 있는 농가 경영주의 연령 교육sdot훈련 수준이나 주변의 농업 인프라 구조에 관한 자료가 포함되어 있지 않다는 점도 가족노동시간을 환경변수로 이용한 현실적 이유였음을 밝혀둔다

12) 전기는 유류에 비해서 투입하지 않은 농가가 많지만 사과의 경우 522 배의 경우 643 포도의 경우 439 복숭아의 경우 592의 표본 농가가 0보다 큰 전기 사용량을 보고하였다

13) 이에 대한 자세한 이론적 논의는 Pollak(1985) Schmitt(1991) 및 Lee(1998)를 참조하라


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Ⅳ 분석결과

효율성 결정요인 분석을 위해서 앞에서 설명한 Simar and Wilson(2007)의 방법을 이용하였고 통계분석 DEA 계산 부트스트래핑 및 truncated regression에는 R언어를 기반으로 한 Simm and Besstremyannaya(2015)의 패키지 rDEA를 이용하였다 부트스트래핑에서는 (앞의 Ⅱ장에서 설명한 추정의 7단계 중 제 3단계에서 역효율성 지표 보정을 위한 데이터 생성 시뮬레이션을 반복하는 횟수)은 100 (추정의 7단계 중 제 6단계에서 추정치의 신뢰구간을 얻기 위해서 데이터 생성 시뮬레

이션을 반복하는 횟수)는 1000으로 하였다 Tobit 분석에는 Stata13을 이용하였다

우선 단순한 DEA 결과로 얻은 역효율성 지표와 부트스트래핑을 통해서 추정된 편의를 조정한[이하 lsquo보정(補正)한rsquo이라 표현한다] 역효율성 지표를 비교하면 lt표 7gt과 같다 이론이 시사하는 바와 같이 DEA값들이 커져서 평균 표준편차 최소sdot최대값이 모두 커졌다 특히 보정된 DEA 값에 따르면 역효율성 지표가 1이 되는 즉 생산가능집합의 변경에 있는 것으로 평가되는 표본이 존재하지 않게 됨을 알 수 있다

작 목 항 목 평 균 표준편차 최 소 최 대

사 과 단순 DEA 1308 0429 1000 4057

보정된 DEA 1534 0460 1107 4757

배 단순 DEA 1359 0497 1000 4421

보정된 DEA 1653 0555 1167 5295

포 도 단순 DEA 1500 0544 1000 3393

보정된 DEA 1773 0641 1126 3972

복숭아 단순 DEA 1301 0527 1000 4128

보정된 DEA 1538 0575 1137 4525

lt표 7gt 단순한 DEA와 부트스트래핑으로 보정된 DEA 값의 기술통계량

아래의 lt표 8gtsimlt표 11gt은 이렇게 보정된 DEA 값에 Simar and Wilson(2007)이 제안한 바와 같이 truncated regression을 행하고 추정계수들의 5 신뢰구간을 부트스트래핑으로 추정한 결과를 보인 것이다 비교를 위해서 기존의 연구들이 하였듯이 보정되지 않은 DEA와

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보정된 DEA에 Tobit 모형을 추정한 결과도 같이 보였다 보정된 DEA를 이용한 Tobit 모형에서는 역효율성 지수가 1이 되는 농가가 없으므로 권오상sdot김한호(2009)와 같이 그 최소값을 절단점(censoring point)으로 하여 Tobit 모형을 추정하였다14)

Tobit 모형추정에서는 피설명변수로서 단순 DEA 역효율성 지수를 사용하든 보정된 DEA

의 역효율성 지수를 이용하든 상수항을 제외한 환경변수의 계수는 기본적으로 비슷하게 나타났다 상수항은 모두 보정 DEA에서 더 크게 나타났는데 이것은 보정 DEA의 역효율성 지수가 단순 DEA보다 크다는 점을 고려하면 당연한 결과이다 각 환경변수들의 계수의 유의성에도 큰 차이는 없다고 할 수 있다

사과와 배의 경우 두 방법 모두에서 재배면적과 가족노동시간의 효과는 그 계수의 절대값이 작고 통계적으로도 유의하지 않은 것으로 나타났다 단 포도에서는 단순 DEA 결과를 이용한 경우에는 가족노동시간이 통계적으로 유의한 효과가 없는 것으로 나타났지만

보정된 DEA를 사용한 경우에는 그 절대값은 작지만 역효율성을 낮추는(즉 효율성을 높이는)

효과가 통계적 유의성이 있는 것으로 나타났다

끝으로 복숭아의 경우는 단순 DEA와 보정 DEA 결과를 이용한 두 가지 경우에서 모두 재배면적과 가족노동시간이 역효율성을 높이는(즉 효율성을 낮추는) 효과가 있는 것으로 나타났다 단 보정 DEA 결과를 이용하는 경우 재배면적과 가족노동시간이 역효율성을 높이는 한계적 효과의 크기가 단순 DEA 결과를 이용한 경우에 비해서 조금 작게 추정되었다는 차이점이 있다 그 크기는 재배면적의 10아르 증가가 역효율성 지수를 0039 또는 0032 정도 높이는 것으로 나타났고 10아르 당 가족노동시간 1시간 증가는 역효율성 지수를 0002

또는 0001 높이는 것으로 나타났다

반면 Simar and Wilson(2007)의 방법 즉 보정 DEA 결과를 사용하여 truncated regression

추정을 하고 그 추정치의 신뢰구간 추정을 위해서도 부트스트래핑을 이용한 결과는 Tobit

모형과는 작목에 따라서 적지 않은 차이가 나타난다 이것은 역효율성 지수를 발생시키는 확률과정에 대한 가정이 Tobit과 다른 모형임을 고려하면 이해할 수 있다

작목별로 사과와 배의 경우에는 재배면적과 가족노동시간의 계수가 절대값도 크지 않고 통계적으로도 유의하지 않은 것으로 나타났는데 이것은 앞에서 본 Tobit 모형의 결과와 기본적으로 일치한다고 볼 수 있다15) 흥미로운 것은 포도와 복숭아의 경우이다 포도의 경우 재배면적과 가족노동시간의 계수 절대값이 Tobit 모형에 비해서 상당히 크게 나타난

14) 절단점을 1보다 작은 값 예컨대 0으로 설정하면 OLS와 같은 결과를 얻게 된다 15) 이러한 결과는 앞에서 언급한 이순석 외(2001)의 경북지역 친환경 사과재배 농가에 대한 분석과 차이를 보

인다 그들의 연구에서는 영농경력과 경지면적의 증가가 효율성을 높이는 효과가 통계적으로 유의하게 나타났다


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다 그 중에서 가족노동시간은 역효율성을 낮추는(즉 효율성을 높이는) 효과가 통계적으로도 유의하게 나타났다 즉 10 아르 당 가족노동시간 1시간 증가가 역효율성 지수를 0005 낮추는 것으로 나타났다

복숭아의 경우에도 Tobit 모형과 주목할 만한 차이를 보여준다 즉 Tobit 모형에서는 재배면적과 가족노동시간 증가가 모두 역효율성을 높이는(즉 효율성을 낮추는) 효과가 있는 것으로 나타났던 것과 달리 부트스트래핑을 이용한 truncated regression 모형에서는 재배면적의 증가만이 통계적으로 유의한 역효율성 증가 효과를 가지는 것으로 나타나고 가족노동시간에 대해서는 그러한 효과가 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다 가족노동은 고용노동에 비해서 더 노동의 동기(motivation)가 강하고 고용노동에 대한 관리 기능도 가질 수 있음을 고려할 때 가족노동이 역효율성을 증가시킨다고 확신할 수 없다는 이러한 추정결과가 가족노동시간증가가 역효율성을 증가시킨다고 하는 Tobit 추정결과에 비해서 더 이론적 고려와 부합한다고 할 수 있을 것이다

요약해보면 재배면적의 경우는 Tobit 모형과 Simar and Wilson(2007)의 방법 모두에서 복숭아에서만 통계적으로 의미 있게 효율성을 낮추는 것으로 나타났다 반면 가족노동시간은 Tobit 모형에서는 포도에서는 통계적으로 의미 있게 효율성을 높이고 복숭아에서는 효율성을 낮추는 것으로 나타났지만 Simar and Wilson(2007)의 방법론을 따른 추정에서는 가족노동시간이 포도에서 효율성을 높이는 효과는 더 강하게 확인되지만 복숭아에서 효율성을 낮추는 효과는 통계적으로 유의하게 나타나지 않았다

추정방법 변 수 계 수 표준오차 t 값 유의수준 95 신뢰구간하 한 상 한

단순 DEATobit

상수 1179 0192 6130 0000 0799 1559

growarea 0000 0007 0030 0975 －0013 0013

laborfa －0001 0001 －0660 0513 －0003 0002

보정 DEATobit

상수 1520 0123 12310 0000 1276 1764

growarea 0000 0004 0060 0953 －0008 0009

laborfa 0000 0001 0110 0909 －0001 0002

보정 DEAtruncated 모형 부트스트래핑

상수 －22592e－1 －6891 1611

growarea 13049e－5 －00002 00002

laborfa 31082e－4 －00107 00099

lt표 8gt 사과 농가의 효율성 결정요인 분석

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단순 DEATobit

상수 1267 01832 6920 0000 0905 1629 growarea －0000 0006 －0070 0943 －0013 0012 laborfa －0002 0001 －1370 0174 －0004 0001

보정 DEATobit

상수 1803 0118 15270 0000 1569 2036 growarea －0003 0004 －0660 0508 －0010 0005laborfa －0001 0001 －1490 0139 －0002 0000


상수 0792 －2926 2162 growarea －0015 －0070 0022 laborfa －0006 －0021 0002

lt표 9gt 배 농가의 효율성 결정요인 분석


단순 DEATobit


보정 DEATobit

상수 2047 0159 1290 0000 1734 2361 growarea －0011 0012 －090 0371 －0034 0013 laborfa －0001 0001 －2110 0036 －0002 －0000


상수 1482 －1110 2865 growarea －0046 －0168 0046laborfa －0005 －0014 －0000

lt표 10gt 포도 농가의 효율성 결정요인 분석


단순 DEATobit

상수 0058 0283 021 0837 －0502 0619 growarea 0039 0010 378 0000 0018 0059 laborfa 0002 0001 208 0040 0000 0005

보정 DEATobit

상수 0927 0141 658 0000 0648 1206 growarea 0032 0006 582 0000 0021 0043 laborfa 0001 0001 220 0029 0000 0003


상수 －5604 －21145 －0786 growarea 0173 0066 0443 laborfa 0009 －0001 0027

lt표 11gt 복숭아 농가의 효율성 결정요인 분석


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Ⅴ 요약 및 결론

이상에서 농촌진흥청 소득 자료를 이용하여 과수생산의 효율성에 환경변수로서 재배면적과 단위면적당 가족노동시간 투입시간이 주는 영향을 살펴보았다 분석을 위해 Simar

and Wilson(2007)의 기법을 이용하여 농가별 효율성 추정에 DEA와 부트스트래핑 기법을 적용하고 truncated regression 모형을 적용하면서 회귀분석 추정량의 신뢰구간 추정에 부트스트래핑 기법을 적용하였다 이 추정결과와 기존에 많이 이용된 방식 즉 단순한 DEA 값 또는 부트스트래핑으로 보정된 DEA 결과에 Tobit 모형(즉 censored regression 모형)을 사용한 방식의 추정결과와 비교해 보면 사과와 배에서는 큰 차이가 나타나지 않았다 반면 포도에서는 Simar and Wilson(2007)의 기법에 따를 경우 가족노동이 효율성을 높이는 효과가 더 강하게 나타났다 또한 복숭아에서는 Tobit 모형이 가족노동시간이 효율성을 낮추는 효과를 보여주는 것과 달리 Simar and Wilson(2007)의 기법을 따를 경우에는 그러한 효과가 통계적으로 유의하게 나타나지 않아서 가족노동과 고용노동의 차이에 관한 이론적 고려에 상대적으로 더 부합하는 결과를 보여주었다

이 결과가 주는 정책적 함의는 적어도 일부 과수(포도) 작목에서는 가족노동을 고용노동으로 대체하는 것이 기술적 효율성을 낮출 가능성이 있다는 점이다 물론 개별 농가는 가족노동의 기회비용과 고용노동의 가격(임금)을 비교하여 전자를 후자로 대체할 수 있으며

이 때 발생하는 기술적 효율성의 감소를 배분적 효율성의 증대가 상쇄할 수도 있다 그러나 그러한 상쇄가 항상 일어난다고 확신하기는 어렵다 따라서 필요한 가족노동시간을 확보할 수 있도록 하는 보건 위생 작업환경 개선과 관련된 투자 그리고 가족노동이 경영 이외로 유출되는 것을 줄일 수 있도록 하는 전문 마케팅 조직의 육성 정보 수집이나 각종 의사결정에 있어서 IT 기술의 활성화 등을 지원할 필요가 있을 것이다

방법론적으로는 단순 DEA 결과를 이용하는가 보정된 DEA 결과를 이용하는가 하는 것보다는 계수 추정에 Tobit 모형(즉 censored regression)을 사용하는가 아니면 절단된 회귀모형(truncated regression)을 사용하는가 그리고 얻어진 추정치의 분산행렬 추정을 통상적인 방법으로 행하는가 아니면 확률적 과정을 고려한 부트스트래핑을 이용하는가가 더 중요하다고 볼 수 있다 효율성 지수의 정의상 그리고 부트스트래핑으로 편의를 조정한 효율성 지표가 정확히 1이 되는 경우는 없다는 점을 고려하면 절단된 DEA를 발생시키는 확률적 과정

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을 모형화함에 있어서 절단된 회귀모형을 사용하는 것이 합리적이라고 판단된다 그러나 이 문제는 완전히 해결된 것으로 보기는 어렵다16) 단 이 연구에서 보듯이 모형에 따라서 환경변수의 효과와 통계적 유의성이 서로 다르게 나타나는 경우가 있으므로 기존의 Tobit

모형을 적용하는 경우에는 신중함이 요구된다고 하겠다

참고문헌

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16) 이정동sdot오동현(2012)도 투입기준 DEA에 기초한 효율성 분석에서 OLS 대신 Tobit 모형을 사용하는 것의 타당성에 대해서 아직도 논쟁이 진행 중이라고 언급한 바 있다(이정동sdot오동현 2012251)


85

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(httpsgithubcomjaak－srDEA 2015814 접근)

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원고접수일1차수정일2차수정일게재확정일

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model which are prevalent in the empirical works) and bootstrapping in order to adjust for the bias of the simple DEA and to estimate the confidence interval of the estimates taking into account the serial correlation of the error terms and their correlation with the explanatory variables which are intrinsic to DEA estimates The estimation results show that the family labor hours enhance the technical efficiency of grape growing They also suggest that the choice between the censored regression and the truncated regression model may have important consequence on the estimation results

Key Words DEA bootstrapping truncated regression fruit technical efficiency

Ⅰ 서 론

농업경영에서 기술적 효율성(물질적 생산성)의 제고는 배분적 효율성(시장가격에 대응한 적절

한 생산물 조합 및 투입물 조합의 선택)과 더불어 소득 증대의 관건이 되는 중요 문제이다 따라서 농가의 기술적 효율성을 파악하고 농가 사이의 효율성 차이 요인을 분석한 많은 연구가 이뤄졌다

특히 비모수적 방법인 자료분석포락법(Data Envelopment AnalysisDEA)은 의사결정단위의 효율성을 평가하는 기법으로 널리 이용되고 있다 이 방법의 장점은 투입과 산출 사이의 특정한 함수형태를 가정하는 방식에 비해 훨씬 일반적 가정으로 개별 농가의 효율성을 비교할 수 있다는 점이다

또한 DEA를 통해 개별 농가들의 효율성 지수를 계측하면 그 지수들에 어떤 요인[이른바

lsquo환경변수(environment variable)rsquo]들이 영향을 미치는지 계량경제학적 방법으로 분석하는 것도 가능하다 이러한 분석방법을 효율성 결정요인 분석이라 할 수 있다

우리나라에서도 기존의 여러 연구들이 농업분야의 효율성 결정요인 분석을 시도했다

2000년 이후의 연구들을 살펴보면 이순석sdot김충실sdot이상호(2001)는 경북지역의 자료를 이용하여 사과 환경농업의 효율성 결정요인을 분석하였고 이순석sdot조성주sdot정호근(2003)은 콩 생산의 효율성 결정요인을 분석하였다 한편 권오상sdot김한호(2009)는 산지유통센터의 효율성을 이상호(2010)는 농업유통법인의 효율성을 분석하였다


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전 체 161 2523 4114 632

사 과 30 494 1058 98

배 14 282 314 52

포 도 17 260 517 63

복숭아 15 193 280 38

4개 품목비율() 472 487 527 397







71








prime ge (2)



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73





Wilson 200758sim59)


prime

prime (3)




prime

prime (4)





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Ⅲ 분석자료




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toeguq 퇴비(kg) 11440 17997 00 100334



vinylq 비닐(미터) 3144 2683 00 21866

boxq 포장박스(개) 1223 969 00 4475

elecq 전기(kw) 4211 8729 00 50000

oilq 유류(리터) 661 748 00 7006


growarea 재배면적(10ar) 1585 959 165 4300





toeguq 퇴비(kg) 14145 29309 00 299476



vinylq 비닐(미터) 38 318 00 2857

boxq 포장박스(개) 1453 1035 00 4950

elecq 전기(kw) 5253 11680 00 112303

oilq 유류(리터) 626 440 00 3144


growarea 재배면적(10ar) 1566 1215 231 9917

laborfa 가족노동(시간) 1048 676 114 4568



77



toeguq 퇴비(kg) 9171 20203 00 149701



vinylq 비닐(미터) 1974 2560 00 19286

boxq 포장박스(개) 3714 3346 00 32727

elecq 전기(kw) 1544 3359 00 32554

oilq 유류(리터) 441 533 00 2640


growarea 재배면적(10ar) 696 475 110 2805

laborfa 가족노동(시간) 1712 1002 121 5436




toeguq 퇴비(kg) 9963 14624 0 100000



vinylq 비닐(미터) 124 594 00 5294

boxq 포장박스(개) 2579 1575 00 10759

elecq 전기(kw) 1455 3000 00 17271

oilq 유류(리터) 547 730 60 7718


growarea 재배면적(10ar) 1294 903 100 4950

laborfa 가족노동(시간) 1373 808 121 5445


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Ⅳ 분석결과





사 과 단순 DEA 1308 0429 1000 4057

보정된 DEA 1534 0460 1107 4757

배 단순 DEA 1359 0497 1000 4421

보정된 DEA 1653 0555 1167 5295

포 도 단순 DEA 1500 0544 1000 3393

보정된 DEA 1773 0641 1126 3972

복숭아 단순 DEA 1301 0527 1000 4128

보정된 DEA 1538 0575 1137 4525



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단순 DEATobit

상수 1179 0192 6130 0000 0799 1559

growarea 0000 0007 0030 0975 －0013 0013

laborfa －0001 0001 －0660 0513 －0003 0002

보정 DEATobit

상수 1520 0123 12310 0000 1276 1764

growarea 0000 0004 0060 0953 －0008 0009

laborfa 0000 0001 0110 0909 －0001 0002


상수 －22592e－1 －6891 1611

growarea 13049e－5 －00002 00002

laborfa 31082e－4 －00107 00099


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단순 DEATobit


보정 DEATobit






단순 DEATobit


보정 DEATobit






단순 DEATobit


보정 DEATobit






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참고문헌













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전 체 161 2523 4114 632

사 과 30 494 1058 98

배 14 282 314 52

포 도 17 260 517 63

복숭아 15 193 280 38

4개 품목비율() 472 487 527 397







71








prime ge (2)



第32卷第3號 2015年 9月

72













73





Wilson 200758sim59)


prime

prime (3)




prime

prime (4)





第32卷第3號 2015年 9月

74
















75




Ⅲ 분석자료




第32卷第3號 2015年 9月

76



toeguq 퇴비(kg) 11440 17997 00 100334



vinylq 비닐(미터) 3144 2683 00 21866

boxq 포장박스(개) 1223 969 00 4475

elecq 전기(kw) 4211 8729 00 50000

oilq 유류(리터) 661 748 00 7006


growarea 재배면적(10ar) 1585 959 165 4300





toeguq 퇴비(kg) 14145 29309 00 299476



vinylq 비닐(미터) 38 318 00 2857

boxq 포장박스(개) 1453 1035 00 4950

elecq 전기(kw) 5253 11680 00 112303

oilq 유류(리터) 626 440 00 3144


growarea 재배면적(10ar) 1566 1215 231 9917

laborfa 가족노동(시간) 1048 676 114 4568



77



toeguq 퇴비(kg) 9171 20203 00 149701



vinylq 비닐(미터) 1974 2560 00 19286

boxq 포장박스(개) 3714 3346 00 32727

elecq 전기(kw) 1544 3359 00 32554

oilq 유류(리터) 441 533 00 2640


growarea 재배면적(10ar) 696 475 110 2805

laborfa 가족노동(시간) 1712 1002 121 5436




toeguq 퇴비(kg) 9963 14624 0 100000



vinylq 비닐(미터) 124 594 00 5294

boxq 포장박스(개) 2579 1575 00 10759

elecq 전기(kw) 1455 3000 00 17271

oilq 유류(리터) 547 730 60 7718


growarea 재배면적(10ar) 1294 903 100 4950

laborfa 가족노동(시간) 1373 808 121 5445


第32卷第3號 2015年 9月

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79

Ⅳ 분석결과





사 과 단순 DEA 1308 0429 1000 4057

보정된 DEA 1534 0460 1107 4757

배 단순 DEA 1359 0497 1000 4421

보정된 DEA 1653 0555 1167 5295

포 도 단순 DEA 1500 0544 1000 3393

보정된 DEA 1773 0641 1126 3972

복숭아 단순 DEA 1301 0527 1000 4128

보정된 DEA 1538 0575 1137 4525



第32卷第3號 2015年 9月

80
















81





단순 DEATobit

상수 1179 0192 6130 0000 0799 1559

growarea 0000 0007 0030 0975 －0013 0013

laborfa －0001 0001 －0660 0513 －0003 0002

보정 DEATobit

상수 1520 0123 12310 0000 1276 1764

growarea 0000 0004 0060 0953 －0008 0009

laborfa 0000 0001 0110 0909 －0001 0002


상수 －22592e－1 －6891 1611

growarea 13049e－5 －00002 00002

laborfa 31082e－4 －00107 00099


第32卷第3號 2015年 9月

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단순 DEATobit


보정 DEATobit






단순 DEATobit


보정 DEATobit






단순 DEATobit


보정 DEATobit






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第32卷第3號 2015年 9月

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참고문헌













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bullbullbullbull


2015년 08월 09일2015년 09월 01일2015년 09월 19일2015년 09월 21일

第32卷第3號 2015年 9月

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전 체 161 2523 4114 632

사 과 30 494 1058 98

배 14 282 314 52

포 도 17 260 517 63

복숭아 15 193 280 38

4개 품목비율() 472 487 527 397







71








prime ge (2)



第32卷第3號 2015年 9月

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Wilson 200758sim59)


prime

prime (3)




prime

prime (4)





第32卷第3號 2015年 9月

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Ⅲ 분석자료




第32卷第3號 2015年 9月

76



toeguq 퇴비(kg) 11440 17997 00 100334



vinylq 비닐(미터) 3144 2683 00 21866

boxq 포장박스(개) 1223 969 00 4475

elecq 전기(kw) 4211 8729 00 50000

oilq 유류(리터) 661 748 00 7006


growarea 재배면적(10ar) 1585 959 165 4300





toeguq 퇴비(kg) 14145 29309 00 299476



vinylq 비닐(미터) 38 318 00 2857

boxq 포장박스(개) 1453 1035 00 4950

elecq 전기(kw) 5253 11680 00 112303

oilq 유류(리터) 626 440 00 3144


growarea 재배면적(10ar) 1566 1215 231 9917

laborfa 가족노동(시간) 1048 676 114 4568



77



toeguq 퇴비(kg) 9171 20203 00 149701



vinylq 비닐(미터) 1974 2560 00 19286

boxq 포장박스(개) 3714 3346 00 32727

elecq 전기(kw) 1544 3359 00 32554

oilq 유류(리터) 441 533 00 2640


growarea 재배면적(10ar) 696 475 110 2805

laborfa 가족노동(시간) 1712 1002 121 5436




toeguq 퇴비(kg) 9963 14624 0 100000



vinylq 비닐(미터) 124 594 00 5294

boxq 포장박스(개) 2579 1575 00 10759

elecq 전기(kw) 1455 3000 00 17271

oilq 유류(리터) 547 730 60 7718


growarea 재배면적(10ar) 1294 903 100 4950

laborfa 가족노동(시간) 1373 808 121 5445


第32卷第3號 2015年 9月

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Ⅳ 분석결과





사 과 단순 DEA 1308 0429 1000 4057

보정된 DEA 1534 0460 1107 4757

배 단순 DEA 1359 0497 1000 4421

보정된 DEA 1653 0555 1167 5295

포 도 단순 DEA 1500 0544 1000 3393

보정된 DEA 1773 0641 1126 3972

복숭아 단순 DEA 1301 0527 1000 4128

보정된 DEA 1538 0575 1137 4525



第32卷第3號 2015年 9月

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단순 DEATobit

상수 1179 0192 6130 0000 0799 1559

growarea 0000 0007 0030 0975 －0013 0013

laborfa －0001 0001 －0660 0513 －0003 0002

보정 DEATobit

상수 1520 0123 12310 0000 1276 1764

growarea 0000 0004 0060 0953 －0008 0009

laborfa 0000 0001 0110 0909 －0001 0002


상수 －22592e－1 －6891 1611

growarea 13049e－5 －00002 00002

laborfa 31082e－4 －00107 00099


第32卷第3號 2015年 9月

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단순 DEATobit


보정 DEATobit






단순 DEATobit


보정 DEATobit






단순 DEATobit


보정 DEATobit






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第32卷第3號 2015年 9月

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참고문헌













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2015년 08월 09일2015년 09월 01일2015년 09월 19일2015년 09월 21일


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prime ge (2)



第32卷第3號 2015年 9月

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Wilson 200758sim59)


prime

prime (3)




prime

prime (4)





第32卷第3號 2015年 9月

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Ⅲ 분석자료




第32卷第3號 2015年 9月

76



toeguq 퇴비(kg) 11440 17997 00 100334



vinylq 비닐(미터) 3144 2683 00 21866

boxq 포장박스(개) 1223 969 00 4475

elecq 전기(kw) 4211 8729 00 50000

oilq 유류(리터) 661 748 00 7006


growarea 재배면적(10ar) 1585 959 165 4300





toeguq 퇴비(kg) 14145 29309 00 299476



vinylq 비닐(미터) 38 318 00 2857

boxq 포장박스(개) 1453 1035 00 4950

elecq 전기(kw) 5253 11680 00 112303

oilq 유류(리터) 626 440 00 3144


growarea 재배면적(10ar) 1566 1215 231 9917

laborfa 가족노동(시간) 1048 676 114 4568



77



toeguq 퇴비(kg) 9171 20203 00 149701



vinylq 비닐(미터) 1974 2560 00 19286

boxq 포장박스(개) 3714 3346 00 32727

elecq 전기(kw) 1544 3359 00 32554

oilq 유류(리터) 441 533 00 2640


growarea 재배면적(10ar) 696 475 110 2805

laborfa 가족노동(시간) 1712 1002 121 5436




toeguq 퇴비(kg) 9963 14624 0 100000



vinylq 비닐(미터) 124 594 00 5294

boxq 포장박스(개) 2579 1575 00 10759

elecq 전기(kw) 1455 3000 00 17271

oilq 유류(리터) 547 730 60 7718


growarea 재배면적(10ar) 1294 903 100 4950

laborfa 가족노동(시간) 1373 808 121 5445


第32卷第3號 2015年 9月

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Ⅳ 분석결과





사 과 단순 DEA 1308 0429 1000 4057

보정된 DEA 1534 0460 1107 4757

배 단순 DEA 1359 0497 1000 4421

보정된 DEA 1653 0555 1167 5295

포 도 단순 DEA 1500 0544 1000 3393

보정된 DEA 1773 0641 1126 3972

복숭아 단순 DEA 1301 0527 1000 4128

보정된 DEA 1538 0575 1137 4525



第32卷第3號 2015年 9月

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단순 DEATobit

상수 1179 0192 6130 0000 0799 1559

growarea 0000 0007 0030 0975 －0013 0013

laborfa －0001 0001 －0660 0513 －0003 0002

보정 DEATobit

상수 1520 0123 12310 0000 1276 1764

growarea 0000 0004 0060 0953 －0008 0009

laborfa 0000 0001 0110 0909 －0001 0002


상수 －22592e－1 －6891 1611

growarea 13049e－5 －00002 00002

laborfa 31082e－4 －00107 00099


第32卷第3號 2015年 9月

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단순 DEATobit


보정 DEATobit






단순 DEATobit


보정 DEATobit






단순 DEATobit


보정 DEATobit






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第32卷第3號 2015年 9月

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참고문헌













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2015년 08월 09일2015년 09월 01일2015년 09월 19일2015년 09월 21일

第32卷第3號 2015年 9月

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Wilson 200758sim59)


prime

prime (3)




prime

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第32卷第3號 2015年 9月

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Ⅲ 분석자료




第32卷第3號 2015年 9月

76



toeguq 퇴비(kg) 11440 17997 00 100334



vinylq 비닐(미터) 3144 2683 00 21866

boxq 포장박스(개) 1223 969 00 4475

elecq 전기(kw) 4211 8729 00 50000

oilq 유류(리터) 661 748 00 7006


growarea 재배면적(10ar) 1585 959 165 4300





toeguq 퇴비(kg) 14145 29309 00 299476



vinylq 비닐(미터) 38 318 00 2857

boxq 포장박스(개) 1453 1035 00 4950

elecq 전기(kw) 5253 11680 00 112303

oilq 유류(리터) 626 440 00 3144


growarea 재배면적(10ar) 1566 1215 231 9917

laborfa 가족노동(시간) 1048 676 114 4568



77



toeguq 퇴비(kg) 9171 20203 00 149701



vinylq 비닐(미터) 1974 2560 00 19286

boxq 포장박스(개) 3714 3346 00 32727

elecq 전기(kw) 1544 3359 00 32554

oilq 유류(리터) 441 533 00 2640


growarea 재배면적(10ar) 696 475 110 2805

laborfa 가족노동(시간) 1712 1002 121 5436




toeguq 퇴비(kg) 9963 14624 0 100000



vinylq 비닐(미터) 124 594 00 5294

boxq 포장박스(개) 2579 1575 00 10759

elecq 전기(kw) 1455 3000 00 17271

oilq 유류(리터) 547 730 60 7718


growarea 재배면적(10ar) 1294 903 100 4950

laborfa 가족노동(시간) 1373 808 121 5445


第32卷第3號 2015年 9月

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Ⅳ 분석결과





사 과 단순 DEA 1308 0429 1000 4057

보정된 DEA 1534 0460 1107 4757

배 단순 DEA 1359 0497 1000 4421

보정된 DEA 1653 0555 1167 5295

포 도 단순 DEA 1500 0544 1000 3393

보정된 DEA 1773 0641 1126 3972

복숭아 단순 DEA 1301 0527 1000 4128

보정된 DEA 1538 0575 1137 4525



第32卷第3號 2015年 9月

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단순 DEATobit

상수 1179 0192 6130 0000 0799 1559

growarea 0000 0007 0030 0975 －0013 0013

laborfa －0001 0001 －0660 0513 －0003 0002

보정 DEATobit

상수 1520 0123 12310 0000 1276 1764

growarea 0000 0004 0060 0953 －0008 0009

laborfa 0000 0001 0110 0909 －0001 0002


상수 －22592e－1 －6891 1611

growarea 13049e－5 －00002 00002

laborfa 31082e－4 －00107 00099


第32卷第3號 2015年 9月

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단순 DEATobit


보정 DEATobit






단순 DEATobit


보정 DEATobit






단순 DEATobit


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참고문헌













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2015년 08월 09일2015년 09월 01일2015년 09월 19일2015년 09월 21일


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Wilson 200758sim59)


prime

prime (3)




prime

prime (4)





第32卷第3號 2015年 9月

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Ⅲ 분석자료




第32卷第3號 2015年 9月

76



toeguq 퇴비(kg) 11440 17997 00 100334



vinylq 비닐(미터) 3144 2683 00 21866

boxq 포장박스(개) 1223 969 00 4475

elecq 전기(kw) 4211 8729 00 50000

oilq 유류(리터) 661 748 00 7006


growarea 재배면적(10ar) 1585 959 165 4300





toeguq 퇴비(kg) 14145 29309 00 299476



vinylq 비닐(미터) 38 318 00 2857

boxq 포장박스(개) 1453 1035 00 4950

elecq 전기(kw) 5253 11680 00 112303

oilq 유류(리터) 626 440 00 3144


growarea 재배면적(10ar) 1566 1215 231 9917

laborfa 가족노동(시간) 1048 676 114 4568



77



toeguq 퇴비(kg) 9171 20203 00 149701



vinylq 비닐(미터) 1974 2560 00 19286

boxq 포장박스(개) 3714 3346 00 32727

elecq 전기(kw) 1544 3359 00 32554

oilq 유류(리터) 441 533 00 2640


growarea 재배면적(10ar) 696 475 110 2805

laborfa 가족노동(시간) 1712 1002 121 5436




toeguq 퇴비(kg) 9963 14624 0 100000



vinylq 비닐(미터) 124 594 00 5294

boxq 포장박스(개) 2579 1575 00 10759

elecq 전기(kw) 1455 3000 00 17271

oilq 유류(리터) 547 730 60 7718


growarea 재배면적(10ar) 1294 903 100 4950

laborfa 가족노동(시간) 1373 808 121 5445


第32卷第3號 2015年 9月

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Ⅳ 분석결과





사 과 단순 DEA 1308 0429 1000 4057

보정된 DEA 1534 0460 1107 4757

배 단순 DEA 1359 0497 1000 4421

보정된 DEA 1653 0555 1167 5295

포 도 단순 DEA 1500 0544 1000 3393

보정된 DEA 1773 0641 1126 3972

복숭아 단순 DEA 1301 0527 1000 4128

보정된 DEA 1538 0575 1137 4525



第32卷第3號 2015年 9月

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단순 DEATobit

상수 1179 0192 6130 0000 0799 1559

growarea 0000 0007 0030 0975 －0013 0013

laborfa －0001 0001 －0660 0513 －0003 0002

보정 DEATobit

상수 1520 0123 12310 0000 1276 1764

growarea 0000 0004 0060 0953 －0008 0009

laborfa 0000 0001 0110 0909 －0001 0002


상수 －22592e－1 －6891 1611

growarea 13049e－5 －00002 00002

laborfa 31082e－4 －00107 00099


第32卷第3號 2015年 9月

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단순 DEATobit


보정 DEATobit






단순 DEATobit


보정 DEATobit






단순 DEATobit


보정 DEATobit






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참고문헌













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Ⅲ 분석자료




第32卷第3號 2015年 9月

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toeguq 퇴비(kg) 11440 17997 00 100334



vinylq 비닐(미터) 3144 2683 00 21866

boxq 포장박스(개) 1223 969 00 4475

elecq 전기(kw) 4211 8729 00 50000

oilq 유류(리터) 661 748 00 7006


growarea 재배면적(10ar) 1585 959 165 4300





toeguq 퇴비(kg) 14145 29309 00 299476



vinylq 비닐(미터) 38 318 00 2857

boxq 포장박스(개) 1453 1035 00 4950

elecq 전기(kw) 5253 11680 00 112303

oilq 유류(리터) 626 440 00 3144


growarea 재배면적(10ar) 1566 1215 231 9917

laborfa 가족노동(시간) 1048 676 114 4568



77



toeguq 퇴비(kg) 9171 20203 00 149701



vinylq 비닐(미터) 1974 2560 00 19286

boxq 포장박스(개) 3714 3346 00 32727

elecq 전기(kw) 1544 3359 00 32554

oilq 유류(리터) 441 533 00 2640


growarea 재배면적(10ar) 696 475 110 2805

laborfa 가족노동(시간) 1712 1002 121 5436




toeguq 퇴비(kg) 9963 14624 0 100000



vinylq 비닐(미터) 124 594 00 5294

boxq 포장박스(개) 2579 1575 00 10759

elecq 전기(kw) 1455 3000 00 17271

oilq 유류(리터) 547 730 60 7718


growarea 재배면적(10ar) 1294 903 100 4950

laborfa 가족노동(시간) 1373 808 121 5445


第32卷第3號 2015年 9月

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Ⅳ 분석결과





사 과 단순 DEA 1308 0429 1000 4057

보정된 DEA 1534 0460 1107 4757

배 단순 DEA 1359 0497 1000 4421

보정된 DEA 1653 0555 1167 5295

포 도 단순 DEA 1500 0544 1000 3393

보정된 DEA 1773 0641 1126 3972

복숭아 단순 DEA 1301 0527 1000 4128

보정된 DEA 1538 0575 1137 4525



第32卷第3號 2015年 9月

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단순 DEATobit

상수 1179 0192 6130 0000 0799 1559

growarea 0000 0007 0030 0975 －0013 0013

laborfa －0001 0001 －0660 0513 －0003 0002

보정 DEATobit

상수 1520 0123 12310 0000 1276 1764

growarea 0000 0004 0060 0953 －0008 0009

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상수 －22592e－1 －6891 1611

growarea 13049e－5 －00002 00002

laborfa 31082e－4 －00107 00099


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단순 DEATobit


보정 DEATobit






단순 DEATobit


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단순 DEATobit


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참고문헌













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Ⅲ 분석자료




第32卷第3號 2015年 9月

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toeguq 퇴비(kg) 11440 17997 00 100334



vinylq 비닐(미터) 3144 2683 00 21866

boxq 포장박스(개) 1223 969 00 4475

elecq 전기(kw) 4211 8729 00 50000

oilq 유류(리터) 661 748 00 7006


growarea 재배면적(10ar) 1585 959 165 4300





toeguq 퇴비(kg) 14145 29309 00 299476



vinylq 비닐(미터) 38 318 00 2857

boxq 포장박스(개) 1453 1035 00 4950

elecq 전기(kw) 5253 11680 00 112303

oilq 유류(리터) 626 440 00 3144


growarea 재배면적(10ar) 1566 1215 231 9917

laborfa 가족노동(시간) 1048 676 114 4568



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toeguq 퇴비(kg) 9171 20203 00 149701



vinylq 비닐(미터) 1974 2560 00 19286

boxq 포장박스(개) 3714 3346 00 32727

elecq 전기(kw) 1544 3359 00 32554

oilq 유류(리터) 441 533 00 2640


growarea 재배면적(10ar) 696 475 110 2805

laborfa 가족노동(시간) 1712 1002 121 5436




toeguq 퇴비(kg) 9963 14624 0 100000



vinylq 비닐(미터) 124 594 00 5294

boxq 포장박스(개) 2579 1575 00 10759

elecq 전기(kw) 1455 3000 00 17271

oilq 유류(리터) 547 730 60 7718


growarea 재배면적(10ar) 1294 903 100 4950

laborfa 가족노동(시간) 1373 808 121 5445


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Ⅳ 분석결과





사 과 단순 DEA 1308 0429 1000 4057

보정된 DEA 1534 0460 1107 4757

배 단순 DEA 1359 0497 1000 4421

보정된 DEA 1653 0555 1167 5295

포 도 단순 DEA 1500 0544 1000 3393

보정된 DEA 1773 0641 1126 3972

복숭아 단순 DEA 1301 0527 1000 4128

보정된 DEA 1538 0575 1137 4525



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단순 DEATobit

상수 1179 0192 6130 0000 0799 1559

growarea 0000 0007 0030 0975 －0013 0013

laborfa －0001 0001 －0660 0513 －0003 0002

보정 DEATobit

상수 1520 0123 12310 0000 1276 1764

growarea 0000 0004 0060 0953 －0008 0009

laborfa 0000 0001 0110 0909 －0001 0002


상수 －22592e－1 －6891 1611

growarea 13049e－5 －00002 00002

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단순 DEATobit


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참고문헌













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toeguq 퇴비(kg) 11440 17997 00 100334



vinylq 비닐(미터) 3144 2683 00 21866

boxq 포장박스(개) 1223 969 00 4475

elecq 전기(kw) 4211 8729 00 50000

oilq 유류(리터) 661 748 00 7006


growarea 재배면적(10ar) 1585 959 165 4300





toeguq 퇴비(kg) 14145 29309 00 299476



vinylq 비닐(미터) 38 318 00 2857

boxq 포장박스(개) 1453 1035 00 4950

elecq 전기(kw) 5253 11680 00 112303

oilq 유류(리터) 626 440 00 3144


growarea 재배면적(10ar) 1566 1215 231 9917

laborfa 가족노동(시간) 1048 676 114 4568



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toeguq 퇴비(kg) 9171 20203 00 149701



vinylq 비닐(미터) 1974 2560 00 19286

boxq 포장박스(개) 3714 3346 00 32727

elecq 전기(kw) 1544 3359 00 32554

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growarea 재배면적(10ar) 696 475 110 2805

laborfa 가족노동(시간) 1712 1002 121 5436




toeguq 퇴비(kg) 9963 14624 0 100000



vinylq 비닐(미터) 124 594 00 5294

boxq 포장박스(개) 2579 1575 00 10759

elecq 전기(kw) 1455 3000 00 17271

oilq 유류(리터) 547 730 60 7718


growarea 재배면적(10ar) 1294 903 100 4950

laborfa 가족노동(시간) 1373 808 121 5445


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Ⅳ 분석결과





사 과 단순 DEA 1308 0429 1000 4057

보정된 DEA 1534 0460 1107 4757

배 단순 DEA 1359 0497 1000 4421

보정된 DEA 1653 0555 1167 5295

포 도 단순 DEA 1500 0544 1000 3393

보정된 DEA 1773 0641 1126 3972

복숭아 단순 DEA 1301 0527 1000 4128

보정된 DEA 1538 0575 1137 4525



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상수 1179 0192 6130 0000 0799 1559

growarea 0000 0007 0030 0975 －0013 0013

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보정 DEATobit

상수 1520 0123 12310 0000 1276 1764

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참고문헌













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toeguq 퇴비(kg) 9171 20203 00 149701



vinylq 비닐(미터) 1974 2560 00 19286

boxq 포장박스(개) 3714 3346 00 32727

elecq 전기(kw) 1544 3359 00 32554

oilq 유류(리터) 441 533 00 2640


growarea 재배면적(10ar) 696 475 110 2805

laborfa 가족노동(시간) 1712 1002 121 5436




toeguq 퇴비(kg) 9963 14624 0 100000



vinylq 비닐(미터) 124 594 00 5294

boxq 포장박스(개) 2579 1575 00 10759

elecq 전기(kw) 1455 3000 00 17271

oilq 유류(리터) 547 730 60 7718


growarea 재배면적(10ar) 1294 903 100 4950

laborfa 가족노동(시간) 1373 808 121 5445


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Ⅳ 분석결과





사 과 단순 DEA 1308 0429 1000 4057

보정된 DEA 1534 0460 1107 4757

배 단순 DEA 1359 0497 1000 4421

보정된 DEA 1653 0555 1167 5295

포 도 단순 DEA 1500 0544 1000 3393

보정된 DEA 1773 0641 1126 3972

복숭아 단순 DEA 1301 0527 1000 4128

보정된 DEA 1538 0575 1137 4525



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단순 DEATobit

상수 1179 0192 6130 0000 0799 1559

growarea 0000 0007 0030 0975 －0013 0013

laborfa －0001 0001 －0660 0513 －0003 0002

보정 DEATobit

상수 1520 0123 12310 0000 1276 1764

growarea 0000 0004 0060 0953 －0008 0009

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상수 －22592e－1 －6891 1611

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Ⅳ 분석결과





사 과 단순 DEA 1308 0429 1000 4057

보정된 DEA 1534 0460 1107 4757

배 단순 DEA 1359 0497 1000 4421

보정된 DEA 1653 0555 1167 5295

포 도 단순 DEA 1500 0544 1000 3393

보정된 DEA 1773 0641 1126 3972

복숭아 단순 DEA 1301 0527 1000 4128

보정된 DEA 1538 0575 1137 4525



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상수 1179 0192 6130 0000 0799 1559

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상수 1520 0123 12310 0000 1276 1764

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상수 －22592e－1 －6891 1611

growarea 13049e－5 －00002 00002

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참고문헌













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Ⅳ 분석결과





사 과 단순 DEA 1308 0429 1000 4057

보정된 DEA 1534 0460 1107 4757

배 단순 DEA 1359 0497 1000 4421

보정된 DEA 1653 0555 1167 5295

포 도 단순 DEA 1500 0544 1000 3393

보정된 DEA 1773 0641 1126 3972

복숭아 단순 DEA 1301 0527 1000 4128

보정된 DEA 1538 0575 1137 4525



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단순 DEATobit

상수 1179 0192 6130 0000 0799 1559

growarea 0000 0007 0030 0975 －0013 0013

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상수 1520 0123 12310 0000 1276 1764

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상수 1179 0192 6130 0000 0799 1559

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보정 DEATobit

상수 1520 0123 12310 0000 1276 1764

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상수 1179 0192 6130 0000 0799 1559

growarea 0000 0007 0030 0975 －0013 0013

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보정 DEATobit

상수 1520 0123 12310 0000 1276 1764

growarea 0000 0004 0060 0953 －0008 0009

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상수 －22592e－1 －6891 1611

growarea 13049e－5 －00002 00002

laborfa 31082e－4 －00107 00099


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이용한 과수 농가의 기술효율성 분석* - KFMA · 2016-01-20 · 부트스트래핑과 절단 회귀 (truncated regression)를 이용한 과수 농가의 기술효율성