1. 서 론
우리나라 남해는 난류의 영향과 함께 복잡한 해안선을 따라 서해와 동해 대비 비교적 온난하고 정온한 해역이 발달 해 있다. 따라서, 지리적 특성상 수산자원의 산란회유 및 서식처로 적합하여 고등어, 멸치, 삼치 등 상업어종의 자원량이 많이 분포하므로 타 해역에 비해 어업생산활동이 활발하다(Ko et al., 2010;Kim et al., 2016;Kim et al., 2019, Lee et al., 2023). 통계에 따르면, 경상남도와 전라남도 지역 35개 수협의 전체 계통판매고 가운데 68%(865 십억 원)가 업종별 수협을 제외한 지구별 수협을 통하여 생산되고 있다(National Federation of Fisheries Cooperatives, 2023a). 따라서, 이들 지역 수협의 어업생산 성과는 각 해역의 어업생산활동을 평가하기 위한 산출지표로 활용될 수 있다.
그러나, 어업생산활동은 어업의 종류와 어획물의 차이로 인하여 생산기술이 다르므로 해역별로 동일한 생산요소를 투입하더라도 산출량이 같지 않을 수 있다. 즉, 규모의 경제성이 다르기 때문에 각 해역의 어업생산활동은 어획량과 같은 산출요소만으로 직접적인 평가가 어려우며 투입요소를 포함한 효율성 측면에서 상대적으로 비교할 필요가 있다.
한편, 남해안의 주요 어업생산 구역인 가막만, 자란만, 고성만 및 진해만 등은 외해 어장과 달리 지형적 차이로 인하여 해수교환율이 떨어지고 일부 해역은 하구환경의 영향을 받아 부영양화되는 등 해양환경 요인에 따른 생산활동의 차이가 존재한다. 뿐만 아니라, 기후변동에 따른 고수온과 지역개발에 의한 어장의 수질환경 변화는 빈산소수괴, 유해성 적조 및 마비성패류독소 등 어업생산활동에 피해를 줄 수 있는 재해요소로 나타나고 있다.
일반적으로 생산활동의 효율성 평가에는 경제적 측면의 비용편익분석이나 재무적인 비율분석이 사용된다. 그러나, 생산활동과 관련된 모든 투입산출요소를 화페적 가치로 바꾸는 데는 한계가 존재한다. 이러한 한계를 극복하고자, 수산업 부문 등 공공부문의 효율성 평가에서는 상이한 단위를 가지는 다수의 변수 비교가 가능한 자료포락분석(Data envelopment analysis, DEA) 기법이 널리 사용되고 있다. 특히, DEA기법 중 회귀분석을 접목한 2단계 DEA분석은 효율성 변동 경향에 대한 환경요인의 영향력을 식별할 수 있다.
DEA기법을 이용한 어업생산 효율성 연구 사례로 Choi et al.(2010)과 Kim and Park(2017)은 각각 국내 연안어업경영체와 근해어업의 어업생산 효율성을 비교하였다. 전자의 경우, 연안자망어업의 개별 경영체를 비교하였으며, 후자에서는 근해업종 간의 상대적인 평가가 이루어졌다. Park(2014)은 한 중 시도별 지자체의 어업 생산효율성을 평가하여 제시한 바 있다. 하지만, 이들 연구는 업종별 비교에 그치거나 구체적인 해역의 구분이 이루어지지 않았으므로 본 연구에서 분석하고자 하는 해역별 어업생산 효율성 비교와는 차이가 있다고 판단된다.
DEA 기법은 수산업 분야에서 어획능력(Fishing capacity)을 측정하는 도구로써 국외에서는 지속가능한 어업 정책수립의 참고 자료로 많이 활용된다. Liu et al.(2021)은 DEA 기법을 이용하여 2003-2019년 기간 동안 중국 외해 어업생산 효율성이 평균 93.5%인 것으로 분석하였다. 또한, Tunca(2023) 의 연구 결과에서는 2008-2020년 기간 중 유럽연합 소속국가들의 어로어업생산 효율성은 평균 52% 증가하였다. 즉, DEA 기법으로 측정된 효율성을 제외한 나머지 비효율성의 크기 만큼 추가적인 어획능력이 있음을 추정할 수 있다.
어업생산 효율성에 대한 환경요인의 영향력에 관해서는 국내 연구사례가 없으며, Chen et al.(2016)이 미국 롱아일랜 드해협 바닷가재 어업 효율성과 용존산소, 질소, 수온, 염분 등 수질환경 요인 간의 상관관계를 분석한 사례가 있다.
상기 연구배경과 선행연구를 토대로 본 연구에서는 DEA 기법을 이용하여 남해 어업생산의 효율성을 해역별로 구분하여 분석하였다. 구체적인 연구목적으로, 각 해역의 어업생산 효율성을 비교함으로써 규모의 경제성을 평가하고 상대적인 순위를 식별하고자 하였다. 그리고 어업생산의 투입산 출요소 외에 외부적인 해양 환경 요인으로서 재해요인은 어업생산 효율성 변동 어떠한 영향력이 가지는지 2단계 DEA 분석을 통하여 확인하였다.
2. 자료 및 방법
2.1 자료포락분석 기법
본 연구에서 DEA 기법으로 측정되는 효율성은 주어진 투입요소와 그에 따른 산출요소 간의 양적 차이를 나타내는 비율이며, 선형계획법에 근거하여 효율적인 프론티어와 개별 생산가능집합 간의 상대적인 거리 비율로 측정 및 순위화된다. Fig. 1과 같이 구체적으로, 선형 생산성 가정하에서는 규모수익불변(Constant returns to scale, CRS)의 기술적 효율성(Technical efficiency)으로 나타난다. 반면, 규모수익가변(Variable returns to scale, VRS)의 비선형 생산성 가정하에서는 순수기술적 효율성(Pure technical efficiency)과 규모 효율성(Scale efficiency)로 분리된다(Charnes et al., 1978;Banker et al., 1984).
DEA기법에서는 투입산출 비율이 가장 효율적인 생산가 능집합의 기울기 계수가 최적의 경제성을 나타낸다. 이보다 상대적으로 기울기 계수가 크다면 수확체증(Increasing returns to scale, IRS)하고, 낮은 경우 수확체감(Decreasing returns to scale, DRS)하는 규모의 경제성을 식별할 수 있다.
DEA 효율성 계산은 식(1)과 같이 투입지향적 모형을 기준으로 비교대상 간의 산출량은 고정한 채 투입량을 최소화하는 방법으로 목적함수를 최대화하며, 이때 효율적인 참조집단에 대한 최적의 가중치(Lambda)가 결정된다.
식에서 M은 비교대상인 의사결정단위(Decision making unit, DMU)의 산출요소 수이고, N은 투입요소의 수이다. ujm 과 zjn은 DMU의 실제 투입과 산출된 관측치를 나타내며, zm과 zn은 DMU의 투입과 산출요소에 대한 가중치를 의미한다. 본 연구에서는 연도별 효율성뿐만 아니라, 이동평균법의 원리를 이용한 Window-DEA기법으로 동태적 관점의 효율성 변동 여부도 함께 관찰하였다(Charnes et al., 1984).
효율성에 대한 환경요인의 영향력 분석에는 효율성을 종속변수로 하고 환경변수를 독립변수로 하여 회귀분석을 이용하는 2단계 DEA 분석을 실시하였다. 회귀분석에는 통계적 추정 신뢰성과 0에서 1의 값을 가지는 종속변수의 특성을 고려하여 이중부트스트래핑을 이용한 절단회귀분석 (Truncated regression)을 적용하였다(Simar and Wilson, 2007). DEA 분석에는 R프로그래밍 소프트웨어(ver. 4.3, 2023)을 사용하였으며, Benchmarking과 rDEA 패키지를 이용하였다.
2.2 투입산출요소 및 환경변수 설정
본 연구에서는 Table 1과 같이 투입요소, 산출요소 그리고 환경변수를 설정하였다. DEA기법에서는 비교대상인 의사결 정단위의 수가 투입산출요소의 합계보다 3배수 이상을 권장하므로 비교지역의 수를 고려하여 각각 2개의 투입산출요소를 설정하였다(Cooper et al., 2011).
산출요소로는 어업생산량의 물리적 규모와 경제적 가치를 나타내는 생산량과 생산금액으로 설정하였다. 투입요소로는 산출량 발생에 가변적인 영향을 미치는 생산자수와 이들 생산자 규모를 고려한 어업투입비용을 추산하여 이용하였다. 한편, 2단계 DEA분석을 위한 환경변수는 남해 해역에서 빈번하게 발생하는 대표적인 재해요인인 빈산소수괴, 유해성적조 및 마비성패류독소 발생 횟수를 적용하였다.
2.3 분석자료 및 범위
본 연구에서는 어업생산활동의 효율성 측정을 위한 비교 대상으로 남해 주요 18개 주요 내만 해역을 업구무역으로 하는 대표 12개 지구별 수협을 설정하여 의사결정단위 (DMU)로 이용하였다(Fig. 2, Table 2).
산출요소인 생산량과 생산금액에는 각 지구별 수협의 수산물계통판매고 통계를 사용하였으며, 어종별 생산자료를 합하여 사용하였다(National Federation of Fisheries Cooperatives, 2023b). 투입요소인 생산자수는 각 위판장별 연간 평균 계통 출하 생산자수를 사용하였고(Ministry of Oceans and Fisheries, 2024), 생산자수만큼 투입된 어업비용을 추산하기 위하여 생산자수에 각 조합의 어업경영체당 연간 평균어업비용자료를 곱하여 사용하였다(National Federation of Fisheries Cooperatives, 2023c). 단, 각 조합의 어업종류와 불성실 자료가 있음을 고려하기 위하여, 매년 어업종류별 가중평균값을 도출한 후 전체 분석기간에 대한 평균값을 사용하였다. 이상의 어업투 입비용 계산과정은 식(2)와 같다.
식에서 AMC는 t 연도에 해당 지구별 수협의 어업생산활 동에 투입된 연간어업투입비용(Annual management cost)을 나타내며, NP는 t 연도의 평균 계통출하 생산자수(Number of producers), MCFU는 어업경영체당 평균어업비용(Management costs by fishereis unit), WAMC는 t 연도의 가중평균어업비용 (Weighted averaged management cost), 그리고 MC는 어업종류 별 어업비용(Management cost)를 각각 의미한다. 여기서 k는 분석기간이며, 어업종류 h는 종 6개 어업(연안, 근해, 양식, 정치망, 마을 및 구획어업)이다.
본 연구는 자료의 구득가능한 범위를 고려하여 10개년 (2013-2022) 기간에 대한 시계열 자료를 사용하였으며, 투입 산출요소 자료의 변동경향은 Fig. 3에 나타내었다.
연도별 빈산소수괴, 유해성적조 및 마비성패류독소 발생 횟수는 국립수산과학원 홈페이지에서 발표하는 매 속보자료의 기준치 초과 정점 자료를 참고하였으며(National Institute of Fisheries Science, 2024), 발생위치의 상위 행정구역을 기준으로 12개 지역의 연도별 발생횟수를 추계한 후 Fig. 4와 같이 나타내었다.
3. 결과 및 고찰
3.1 어업생산활동의 기술적 효율성 분석 결과
DEA기법을 이용하여 측정한 남해 해역별 어업생산 효율성 측정 결과는 DEA 기본모형인 기술적 효율성을 기준으로 Table 3과 같다. 그 결과, 분석기간(2013-2022) 동안 12개 지구별 수협 가운데 여수(YS) 수협의 투입산출 효율성이 가장 우수(Efficiency = 1)한 것으로 나타났고, 고흥(GH) 수협도 2014년과 2017년을 제외하고 어업생산활동의 투입산출이 상대적으로 효율적인 것으로 평가된다.
분석기간 동안 여수(YS)와 고흥(GH) 수협의 산출변수를 보면, 생산량과 생산금액이 서로 가장 높은 수준을 나타내었다. 따라서, 이들 효율성의 기반을 계통판매고 자료에서 식별해보았을 때 여수 수협은 멸치 품종이 연도별 전체 위판액에 평균 25.6% (44,159 백만원)를 차지하고 고흥 수협은 낙지와 김이 각각 22.0% (28,501 백만원)와 51.5% (71,426 백만 원)의 높은 생산금액을 가지는 것으로 나타났다.
통상적으로 남해구 멸치 어획고는 전남지역보다 대부분 통영과 거제 지역의 권현망어업을 통하여 산출된다(Song, 2018). 따라서, 통영 거제 지역에서 멸치 위판액이 크게 차지하여야 하나 이들 어업생산 결과는 경남구 전체 연근해 해역에서 광범위하게 조업하여 업종별 수협에 위판되기 때문에 본 연구의 지구별 수협 간 비교에서 제외되었다.
고흥 수협은 높은 생산금액뿐만 아니라, 분석기간 동안 생산량이 양적으로 급증하여 효율성 달성에 기여한 것으로 판단된다. 생산량이 급증한 품종을 계통판매고 자료에서 찾 아보면, 해조류인 김 품종의 생산량이 약 2배 증가하였다 (56,512 ton, 2013 ~ 117,081 ton, 2022).
여수와 고흥을 제외한 나머지 수협의 경우, 분석기간 동안 효율성이 100%보다 낮게 나타났다. 이는 효율적인 참조집단(Peer)에 대한 상대적인 비효율성(Inefficiency)의 크기를 의미한다. 연도별 증감을 보면, 평균 비효율성은 50.7% (2013)에서 68.2% (2019)까지 증가하다가 다시 59.3% (2022)로 감소하였다. 비효율성 증감이 가장 큰 지역을 살펴보면, 통영(TY) 수협 효율성은 비효율성이 가장 크게 증가한 반면 (96.4%, 2013~34.5%, 2022), 하동(HD) 수협은 효율성이 증가하여(30.5%, 2013~62.3%, 2022) 비효율성이 오히려 개선되었다.
통영 수협의 효율성 감소 경향과 관련해서는, 생산자수와 어업비용 모두 2013-2017년 기간 동안 계속 증가하였으나 이후 크게 감소하지 않아 비교적 과다 투입상태로 판단된다. 실제로, 분석기간 동안 통영 수협의 어업경영체당 평균어업 경영자금소요액은 35,733 천원으로 47,273 천원인 삼천포(SCP) 수협 다음으로 높은 투입수준을 나타내었다.
한편, 통영 수협 대표생산품종인 굴류(전체 생산량의 평균 38%)의 계통판매실적은 2013-2017년 기간 증가했다가 감소하여 생산자수 및 어업비용 변동과 동일한 경향을 나타내 었다. 즉, 굴류의 판매구조 및 조업규모도 통영 수협의 투입 요소 변동에 영향을 미치는 간접적인 요인 가운데 하나인 것으로 볼 수 있다.
통계에 따르면, 경상남도 전체 굴양식 비계통판매량과 통영시의 굴양식 어업건수는 분석기간(2013-2022년) 동안 비교적 계속 증가추세를 가지는 것으로 확인된다(KOSIS, 2024a;KOSIS, 2024b). 따라서, 통영 수협의 효율성 감소와 관련하여 관할 해역의 비계통 양식굴의 판매량 증가 또한 간접적인 요인이 될 수 있다고 판단된다.
DEA기법을 통하여 결정된 가중치는 참조집단의 생산규모와 비율을 기준으로 얼만큼 비효율성을 개선해야 하는지 잠재 목표치를 제시해준다(Choi et al., 2003). 예를 들어, 2013년 나로도(NRD) 수협은 190명의 생산자수와 3,845 백만원의 어업투입비용을 가지고 3,104 ton과 13,271 백만원의 어업생 산결과를 나타내었으며, 이때 참조집단인 여수(YS) 수협 대비 효율성값과 가중치는 각각 52%와 0.09로 나타났다.
만약 나로도 수협이 참조집단의 투입산출과 동일한 규모와 비율로 효율성(100%)을 달성하고자 한다면, 산출요소 중 생산금액(13,271 백만원)을 고정한 채 나머지 투입산출요소를 참조집단 변수의 0.09 수준(생산자수, 47명; 어업투입비용, 1,460 백만원; 생산량, 4,930 ton)으로 조정해야 한다. 이러한 목표치는 참조집단과 생산 특성이 유사할수록 구체적인 벤치마킹 지표를 제공한다. 그러나, 어업 종류나 어종이 크게 다르다면 생산기술에 차이가 커지므로 전체 생산규모에 대한 참고값으로만 활용해야 할 것이다(Park and Choi, 2012).
3.2 어업생산활동의 규모 효율성 분석 결과
Table 4는 앞서 측정된 기술적 효율성을 규모수익가변을 가정한 순수기술적 효율성으로 나눈 값이며 참조집단 대비 주어진 투입요소로 달성 가능한 규모의 효율성의 나타낸다. 만약 규모 효율성은 높지만 기술적 효율성이 낮다면, 비효율성의 원인이 생산기술이 가지는 순수기술적인 비효율로부터 기인한 것으로 해석할 수 있다. 즉, 산출량은 최적생산 규모인 참조집단 수준에 도달하였으나 상대적으로 투입량이 과다하여 생산기술의 개선이 필요함을 나타낸다.
본 연구에서는 2013년 삼천포(SCP) 수협이 기술적 효율성 (51.6%)은 낮은 반면, 상대적으로 규모 효율성(99.7%)이 가장 높게 나타나 순수기술적인 비효율성이 큰 것으로 해석된다. 실제로, 해당 시기 삼천포 수협의 산출량(54,738 ton, 123,009 백만원)은 같은 시기 참조집단인 여수 수협의 산출량(55,236 ton, 148,700 백만원)과 비슷한 생산규모를 나타내지만, 상대적으로 투입요소가 배 이상 많아 기술적 효율성이 51.6%에 불과한 것으로 해석된다.
한편, 효율적인 참조집단에 대한 가중치의 합이 1보다 큰 경우에는 해당 효율성이 상대적으로 수확체감하는 규모의 불경제성을 가진다(투입량이 1% 증가하면, 산출량이 1% 이하로 감소). 본 연구에서는 통영 수협(2013-2015), 삼천포 수협(2015), 그리고 고흥 수협(2014, 2017)이 해당되었다.
3.3 어업생산활동의 동태적 효율성 분석 결과
본 연구는 남해 해역별 어업생산 효율성의 Window-DEA 분석을 위하여 전체 분석기간(k) 10년에 대한 개별 Window 의 폭(p = k/2±1)을 5년으로 설정한 후(Han, 2009), 6개 Window의 효율성 변동 추세를 나타내었다(Table 5).
통영 수협의 동태적 분석 결과를 보면 효율성이 58.3% (Window 1기)에서 34.8% (Window 6기)로 감소하였다. 이는 기존 정태적 분석 결과의 급격한 감소 경향(96.4%, 2013~ 34.5%, 2022)과 비교하여 상대적으로 완만해진 것을 알 수 있다. 다시 말해서, 기존 정태적 분석에서는 연도별 비교 집단이 적어 초기 효율성값이 상대적으로 높게 측정되었다고 해석된다.
기존 정태적 분석 결과에서 기술적 효율성을 달성한 여수와 고흥 수협의 경우, 5년 단위의 Window 분석에서는 내부적으로 효율성 변동(비효율)이 존재하는 것으로 나타났다. 이는 n+1년의 자기 효율성까지 포함하여 비교함으로써 나타나는 결과로 해석되며, 최근 Window로 갈수록 감소 경향이 개선되는 것으로 확인되었다.
3.4 어업생산활동 효율성에 대한 해양환경 요인 분석 결과
Table 6은 남해 해역별 어업생산 효율성에 대한 해양환경 요인의 영향을 회귀분석을 통하여 분석한 결과이다(2단계 DEA분석). 앞서 1단계 DEA 분석은 지구별 수협 간 효율성 을 비교하였으나, 남해 중서부 해역의 경우 가막만을 제외하면 빈산소수괴(ODWM)와 마비성패류독소(PSP)가 전체 분석기간 동안 대체로 기준치 이내에 해당되어 효율성 분석을 위한 환경변수 역할을 수행할 수 없다. 따라서, 2단계 DEA 분석에서는 지구별 수협별로 회귀분석을 각각 실시하여 제시하였다.
분석결과, 실제 빈산소수괴 기준치 초과가 빈번하게 발생하는 진해만 해역의 5개 지역 수협(마산, 진해, 거제, 통영, 고성)과 여수 수협의 어업생산활동에 대하여 빈산소수괴 변수가 효율성 변동에 유의한 영향력을 나타냈다. 회귀계수의 부호를 보면 진해 수협을 제외한 모든 수협의 어업생산 효율성이 빈산소수괴에 대하여 부(-)의 상관관계를 보였다.
진해 수협의 경우 정(+)의 상관관계가 나타났는데, 연도별로 빈산소수괴의 기준치초과 발생횟수가 증가함에도 어업 생산 효율성이 증가하는 시기가 있음을 의미하며, 다른 외생적 생산기술 또는 환경 요인이 효율성 증가에 기여했다고 판단해야 할 것이다.
다른 해양환경 요인을 보면, 유해성 적조(HRA)는 거제와 고성 수협의 어업생산 효율성에 부(-)의 영향력을 나타낸 반면, 마비성패류독소(PSP)는 모든 어업생산 효율성에 유의한 영향력을 보이지 않았다. 이는 효율성 측정에 사용된 산출량 자료가 패류 외에 어류, 연체동물, 해조류 등 다른 품종을 함께 포함하기 때문에, 마비성 패류독소가 해당 지역의 전체 어업생산성에는 유의한 영향이 나타내지 못한 것으로 판단된다.
4. 결 론
본 연구는 기존 산출량 중심의 어업생산 성과 평가와 공간적으로 구분되지 않은 어업생산 효율성 비교 연구에서 발전하고자, DEA기법을 이용하여 남해 서부 여자만에서 동부 진해만까지 해양환경 요인의 영향을 받는 주요 해역의 어업 생산 효율성을 비교하였다.
각 해역을 업무구역으로 하는 지구별 수협의 계통출하생 산활동을 기준으로 생산자수, 어업비용, 생산량 및 생산금액의 네 가지 투입산출요소를 이용하였으며, 2013년에서 2022년까지 10년간 12개 수협의 어업생산 효율성을 비교하였다. 그 결과, 평균 기술적 효율성은 2013년 49.3%에서 2022년 40.7%로 감소하는 것으로 나타났다. 12개 수협 가운데 효율적인 참조집단으로 결정된 여수와 고흥 수협은 멸치와 김 품종의 어업생산 결과가 높은 비중을 차지하여 효율성 달성에 기여하는 것으로 나타났다.
규모수익가변을 고려한 규모 효율성 결과에서는 삼천포 수협이 낮은 기술적 효율성 대비 규모 효율성이 가장 높아 어업생산기술의 순수기술적인 비효율 해결이 필요한 것으로 나타났다. 또한, 2018년 이후 여수와 고흥을 제외한 나머지 비효율적인 수협들은 모두 수확체증하는 규모의 경제 상태에 있어 생산규모를 적정 산출량 수준까지 증대시킬 필요가 있을 것으로 해석된다.
어업생산 효율성의 동태적 변동 추세를 관찰하기 위한 5년 단위 Window-DEA 분석에서는, 기존의 효율적인 수협(여수, 고흥)에서도 동태적으로 비효율성이 일부 관측되었으며, 최근 Window에서는 개선됨을 확인하였다.
마지막으로 각 지구별 수협의 어업생산 효율성이 해당 지역 내에서 발생하는 해양환경 재해요인에 대하여 어떻게 반응하는지 회귀분석을 실시하였다. 그 결과, 빈산소수괴 기준치 초과 발생횟수는 진해만과 여수 지역의 어업생산효율성에 대체로 부(-)의 상관관계를 나타내었다. 따라서, 이들 지역의 생산기술과 규모에 큰 변화가 없다면, 빈산소수괴 발생에 의한 효율성 저하가 발생할 수 있으므로 적절한 관리 조치가 필요할 것이다.
이상과 같이 본 연구의 남해 해역별 어업생산 효율성 및 해양환경 요인 분석 결과와 고찰 내용을 요약하였다. 한편, 본 연구는 다음 측면에서 한계점을 가지며, 첫 번째로 어업 의 종류와 소요비용 등 투입요소 측면에서 품종별로 구분된 통계자료가 없어 생산품종별 효율성 비교가 불가하였다. 대신, 기초통계자료에서 생산량 비중이 높은 품종을 식별함으로써 효율성값에 기여하는 영향을 간접적으로 추정하였다. 효율성 기반 품종을 식별함으로써, 비효율적으로 평가된 수협들은 효율적인 참조집단 대비 생산물의 차이를 인식하고, 고부가가치화를 위한 기술개선 등 경영 전략을 수정할 수 있다. 한편, 품종별 구분의 한계로 인하여 2단계 DEA분석에서는 마비성패류독소 등 특정 품종에 영향을 미치는 해양환경 요인의 영향력 식별이 불가하였다.
두 번째 한계점으로는 업종별 수협과 비계통생산이 제외되어 각 해역이 가지는 최대의 생산성이 모두 반영되지는 못하였다. 비계통 출하의 경우, 국내 어업생산통계가 시도별 단위로 표본추출에 의거하기 때문에 본 연구에 적용하기 어 려우며, 굴수하식수협, 권현망수협 및 어류양식수협 등은 여러 지역을 모두 포함하기 때문에 내부적으로 구분된 자료를 확보할 수 없었다.
세 번째는 해양환경 요인의 영향력 분석에서 모든 재해 요인을 반영하지 못하였다. 어업생산 효율성에는 연안개발에 의한 수질환경 악화와 태풍 및 기후변화 등 자연환경, 그리고 고령화와 어촌계 쇠퇴 등 노동과 자본환경까지 다양한 외부 환경변화가 복합적으로 적용될 수 있으므로 분석 범위 내에서 관련 통계자료가 적절히 확보된다면 보다 신뢰성 있는 연구결과가 도출될 것이다.
이러한 한계점에도 불구하고 본 연구는 남해 주요 어업생산 해역에 대하여 지구별 수협 간 어업생산활동의 기술적인 생산수준과 규모의 경제성을 판단할 수 있는 효율성을 비교 해보았고, 각 지역 내에서 발생하는 해양환경 요인이 효율성 증감에 어떠한 영향을 미치는 지 확인해보았다는 점에서 어업성과 평가를 위한 참고자료가 될 수 있다고 본다.
