DEA를 이용한 미곡종합처리장(RPC)의 효율성 분석

Abstract

이상의 결과에서 얻을 수 있는 시사점을 나열하면 다음과 같다. 첫째, 2005년에는 2004년에 비해 RPC의 효율성이 향상되고 효율성 지표의 변동성과 RPC간 격차도 상당히 해소되었다. 이것은 2004년부터 시작된 정부의 RPC 차등 보조 정책과 때를 같이하는 것이나, 정부의 정책이 이와 같은 긍정적 효과에 얼마나 기여했는지 밝히기 위해서는 더 깊은 연구가 필요하다. 2005년 경영평가에서 RPC의 효율성이 향상된 것에 대한 보다 설득력 있는 설명은 쌀 가격의 계절변동폭이 회복된 것이라고 생각된다. 둘째, 유통부가가치만을 대상으로 하는 단일산출물 분석의 경우에는 민간 RPC의 효율성이 높으나 유통부가가치라는 수익성 변수 외에 수확기 원료곡 확보율이라는 비수익성 변수를 첨가한 다수산출물 분석에서는 농협 RPC의 효율성이 높게 나타났다. 이것은 농협이 수확기 원료곡 확보율을 높이기 위하여 수익성을 희생하고 있다는 것을 의미한다. 셋째, 민간 RPC의 효율성은 주로 총자산회전율이나 EBITDA와 같은 경영능력과 관련된 변수에 영향을 받으나, 농협 RPC의 효율성은 주로 저장능력이나 원료곡 매입량과 같은 시설과 관련된 변수에 영향을 받는 것으로 나타났다. 이것은 경영능력과 수익성의 관련도가 높으며, 시설과 비수익적 산출물의 관련이 깊다는 것을 시사한다. 넷째, 효율성 요인분석의 결과 상대적 원료곡 매입량이나 계약재배 원료곡 확보율에 있어서는 횡단면적인 대상간 증가가 효율성에 영향을 미치지 않거나 감소시키는 반면 시계열적인 대상내 증가는 효율성을 증가시키는 경우가 나타났다. 이것은 한 RPC가 다른 RPC에 비해 무리하게 큰 원료곡 매입량이나 계약재배 원료곡 확보율을 유지하는 것은 효율성에 부정적 영향을 미칠 수 있으나, 시간을 통해 상대적 원료곡 매입량이나 계약재배 원료곡 확보율을 증가시키는 것은 긍정적 영향을 미칠 수 있다는 것을 의미한다. 다섯째, 정부평가 점수 요인분석 결과 독립변수의 대상내 변화에 의해 영향을 받지 않는 것으로 드러났는데 이것은 정부평가 점수가 철저하게 등수를 이용한 RPC 간의 상대평가로 채점되기 때문이라고 생각된다. 즉 정부평가에서는 시간을 통한 대상내 변화보다는 현재 다른 RPC 보다 얼마나 더 큰 능력을 가지고 있는가 하는 대상간 차이가 주로 평가된다. 따라서 정부는 앞으로 시간을 통한 RPC의 개선 노력을 평가에 반영할 수 있는 지표를 개발할 필요가 있다. 여섯째, 정부평가 점수 요인분석 결과를 보면 민간 RPC의 경우 다른 RPC에 비해 상대적 원료곡 매입량이 큰 RPC가 정부평가 점수를 높게 받으나, 효율성은 오히려 낮다. 이러한 경우, 민간 RPC는 정부의 평가 점수를 높이기 위하여 효율성을 희생하여야 하므로 곤경(dilemma)에 처하게 된다. 정부는 개별 RPC의 효율성 추구 의지를 훼손하지 않는 평가지표를 개발할 필요가 있다. 마지막으로, 이 연구의 특성은 정부의 RPC 경영평가 과정에서 얻은 패널자료를 이용하여 RPC의 효율성을 2차원적(횡단면적인 방향과 시계열적인 방향)으로 분석해 봄으로써 정부의 횡단면적인 RPC 경영평가에 새로운 시각을 제공하려 하였다는 점에 있으나 자료상의 제약으로 말미암아 DEA 효율성 측정에 있어서 노동력을 투입물 변수로 사용하지 못하였다는 등의 한계가 있다. 이러한 한계점은 정부의 RPC 경영평가가 계속되어 더욱 정교한 자료가 수집?축적되면 해결할 수 있으리라고 생각된다.

This study uses the DEA (Data Envelopment Analysis) method to investigate the efficiencies of private RPCs (Rice Processing Center) and cooperative RPCs. Using the results of DEA and the government RPC evaluation scores, the study analyzes elements that affect the efficiencies of RPCs as well as the government evaluation scores in both single output cases and multiple output cases by regression methods. Unlike other previous studies, taking advantage of panel data, the study measures two different fixed effects (within effects and between effects) and random effects of the elements at the same time.