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부트스트랩-맘퀴스트에 관한 선행연구로는 우선, Park(2014)의 ‘연근해어업 업종별 생산성 추정에 관한 연구’가 있다. 이 연구에서는 2007년부터 2011년까지 연도별 자료를 활용하여 우리나라 연근해어업 15개 주요 업종의 총요소생산성과 그 구성성분을 맘퀴스트 생산성지수 모형을 이용하여 분석하였다. 또한 생산성추정치의 통계적 신뢰도를 확보하고자 부트스트랩 방법을 활용하여 95% 신뢰구간을 추정하였다.

이밖에도 Kim(2016)은 ‘해양수산부 산하기관의 생산성 추정에 관한 연구’에서 해양수산부 산하 공공기관에 대한 생산효율성 제고 및 보다 발전적인 방향제시를 위해 부트스트랩-맘퀴스트 생산성지수 작성방법을 활용하여 총요소생산성과 그 구성성분을 추정하였고 각 값의 신뢰구간을 구하였다.

지역 협동조합에 관한 연구로는 Park(2011)이 ‘맘퀴스트 생산성지수를 이용한 수협 산지 위판장의 총요소생산성 변화의 추정’에서 우리나라 39개 수협단위 산지위판장을 대상으로 맘퀴스트 생산성지수를 이용하여 2004년에서 2005년, 2005년에서 2006년의 총요소생산성 변화와 그 구성성분인 다양한 효율성 변화 지표를 추정하였다.

또한 Kim(2014)이 ‘부트스트랩 DEA 기법을 이용한 지역신협의 경영 효율성 분석’에서 광주·전남 지역신협을 대상으로 2006년에서 2011년까지 경영 효율성 변화를 부트스트랩 DEA 기법으로 분석하였다. 특히, 이 연구는 효율성 분석 값의 통계적 유의성을 추가적으로 분석하였고, 금융위기 전과 이후, 도시형과 농촌형의 특성 차이를 체계적으로 검토하였기 때문에 기존 DEA 기법보다 더욱 심층적인 분석이 가능하였다.

끝으로 Kang(2016)은 ‘단위농협과 단위수협의 신용사업의 경영효율성 비교분석’에서 자료포락분석을 통해 총 124개 전국 단위 농협과 수협을 대상으로 2015년의 효율성을 추정하였다. 이를 통해 경영효율성 측면에서 두 단위조합을 비교하여 시사점을 도출하였다.

선행연구에서 알 수 있듯이 맘퀴스트 분석을 통한 다양한 생산성 추정 연구나 지역 협동조합에 대한 효율성 분석 등이 진행되어 왔으나, 계량적 기법을 통해 통계적 유의성을 확보하면서 우리나라 수협의 생산성을 평가한 연구는 미미하였다. 따라서 본 연구에서는 맘퀴스트 분석으로 생산성을 추정하고, 평활부트스트랩 기법을 활용하여 추정치의 신뢰구간을 도출하여 우리나라 업종별 수협의 생산효율성을 분석하고자 한다.

본 연구의 분석대상은 우리나라의 업종별 수협이다. 다만 본 연구에서는 수협중앙회가 지정한 우리나라 업종별 수협 가운데, 분석자료를 구할 수 없는 전남서부어류양식수협을 제외하고, 수산업 가공 수협인 냉동냉장수협, 통조림가공수협을 추가하여 분석대상으로 선정하였다. 따라서 본 연구의 분석대상은 경남정치망수협, 굴수하식수협, 근해안강망수협, 근해유망수협, 근해통발수협, 냉동냉장수협, 대형기선저인망수협, 대형선망수협, 동해구기선저인망수협, 멍게수하식수협, 멸치권현망수협, 민물장어양식수협, 서남구기선저인망수협, 서남해수어류양식수협, 전남정치망수협, 제1,2구잠수기수협, 제3,4구잠수기수협, 제주어류양식수협, 통조림가공수협, 패류살포양식수협으로 총 20개이다.

금융기관의 생산성 분석에 대한 연구를 살펴보면 그 특성에 따라 변수선정에 대한 견해가 매우 다양한 것을 알 수 있다. 이 중 본 연구에서는 수협의 생산적 기능에 중점을 두고 변수를 선정하였다. 는 수협 또한 노동과 자본을 투입하여 산출물을 생산하는 경영체로 볼 수 있기 때문이다.

이에 따라 투입변수에는 노동의 대리변수로 직원수를, 자본의 대리변수로 유형자산과 영업비용을 사용하였고, 산출변수는 영업이익, 대출금, 당기순이익을 사용하였다. 특히 산출변수의 경우 수협의 생산적 기능에 따라 영업이익과 당기순이익을 선정하였으며, 금융기관의 특성에 맞게 조합원들에게 자금을 빌려 수익을 창출하는 기능을 수행하기 때문에 대출금 또한 선정하였다.

각 변수는 금융감독원 금융통계정보시스템과 각 수협의 경영공시 자료를 활용하였으며, 금액으로 표시된 변수의 경우 한국은행의 금융서비스 생산자물가지수를 이용하여 2015년을 기준으로 불변가격으로 변환하여 사용하였다. 끝으로 분석기간은 2013년부터 2018년까지 최근 6개년으로 설정하였다. <Table 1>은 본 연구에 사용된 자료의 기초통계량을 연도별로 요약한 것이다.

본 연구에서는 업종별 수협의 생산성 변화를 총 4가지 비슷한 성격의 업종 유형으로 나누어 살펴보고자 한다. 먼저 업종별 수협의 유형은 어선어업, 패류양식, 어류양식, 가공수협 등 4가지로 나눌 수 있다. 어선어업은 경남정치망수협, 근해안강망수협, 근해유망수협, 근해통발수협, 멸치권현망수협, 대형기선저인망수협, 대형선망수협, 동해구기선저인망수협, 서남구기선저인망수협, 전남정치망수협, 제1,2구 잠수기어업, 제3,4구 잠수기수협 등 12곳, 패류양식은 굴수하식수협, 멍게수하식수협, 패류살포양식수협 등 3곳, 어류양식은 서남해수어류양식수협, 민물장어양식(양만)수협, 제주어류양식수협 등 3곳, 가공은 냉동냉장수협, 통조림가공수협 등으로 나눌 수 있다.

<Table 4>에서는 수협의 업종별 유형에 따라 분석기간 동안 생산성의 변화가 발생하였는지를 보여준다. 총요소생산성은 어류양식이 약 6% 증가한 반면에 어선어업이 약 0.3%, 패류양식이 4%, 가공산업이 약 9% 감소한 것으로 나타났다. 이들 생산성 변화 중에서 95% 신뢰구간에서 유의미한 변화를 보인 수협유형은 가공산업에 불과하였다. 한편, 총요소생산성을 구성하는 효율성 변화와 기술변화를 살펴보면, 어류양식, 가공산업은 모두 총요소생산성 변화의 원인이 기술변화인 반면에, 어선어업, 패류양식은 기술효율성 변화인 것으로 나타났다. 이에 따라 어류양식, 가공산업은 외부 충격 또는 기술혁신 등이 원인이 되어 생산곡선 이동에 영향을 준 것으로 나타났다.

한편 효율성의 변화와 기술변화는 모두 5% 유의수준에서 통계적으로 유의미한 변화를 보이지는 못하였다.

<Table 5>는 2013년부터 2018년까지 20개 업종별 수협의 개별 생산성 추정결과를 생산성 변화치가 큰 순서대로 나타낸 것이다. 먼저 총요소생산성이 상승한 수협은 DMU18, DMU15, DMU12, DMU9, DMU5, DMU3으로 6개 수협이고, 각각 약 40%, 14%, 12%, 2%, 1%, 0.3%의 생산성 증가가 있었던 것으로 나타났다. 하지만 이 중 DMU18(제주어류양식수협)만이 95% 신뢰구간 사이에 1을 포함하여 통계적으로 유의미한 증가를 보였다. 한편 총요소생산성이 감소한 업종별 수협은 DMU7, DMU14, DMU10, DMU20, DMU19 등을 비롯한 14개 수협이고 각각 10%, 10%, 9%, 8%, 7% 등으로 감소하였다. 또한 생산성이 감소한 수협의 경우 생산성이 증가한 수협과는 달리 대부분이 95% 신뢰구간에서 유의미한 변화를 보인 것으로 추정되었다.

총요소생산성 변화를 구성하는 효율성의 변화와 기술변화를 살펴보면, 두 요소의 변화가 전반적으로 총요소생산성의 변화 추세를 따르지 않고 다양하게 나타났다. 다만 DMU6(기선권현망수협)의 경우 기술적 효율성 지수가 0.733으로 약 23%나 감소하였고, DMU18(제주어류양식수협)의 경우 기술변화지수의 값이 1.399로 약 40% 증가한 것을 알 수 있다.

특히 제주어류양식수협은 2017년 이후 산출변수인 영업이익, 당기순이익, 대출금 등이 증가하였는데, 이는 해당 수협 주요 품종인 광어의 생산금액이 2016년, 2017년에 크게 증가하였기 때문에 수협의 영업이익 증가에도 영향을 미친 것으로 사료된다. 또한 기선권현망수협의 경우, 기술변화 지수가 크게 증가하였으나 효율성 변화가 크게 감소하면서 총요소생산성 소폭 감소하였는데, 이는 해당 수협의 경우 각 변수 값을 살펴보았을 때 투입변수인 유형자산, 영업비용 등이 감소한 반면 같은 시기에 산출변수인 영업이익, 당기순이익, 대출금이 증가함에 따른 것으로 판단된다. 따라서 해당 수협은 기술혁신 등 외부충격으로 생산 곡선이 상방이동 하였음에도 주어진 생산요소의 기술적 결합인 효율성은 감소한 것으로 나타났다.