거시적 방법에 의한 지역농협 인력결정요인 분석
분야
농학 > 농경제
저자
이상열 ( Sang Yeol Lee ) , 신인식 ( In Sik Shin )
발행기관
한국협동조합학회
간행물정보
한국협동조합연구 2013년, 제31권 제2호, 31~48페이지(총18페이지)
파일형식
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    국문초록
    지역농협은 이윤극대화를 목적으로 하는 일반 기업체와 달리 경영의 효율성만을 위해 인력을 운용할 수 없는 조직적 특성이 있어 적정인력산정에 많은 어려움이 있다. 즉, 조합원 실익증대 우선이라는 설립목적과 전국에 산재해 있는 지역적 특성, 그리고 신용사업, 경제사업, 지도사업 등 다양한 사업이 공존하는 사업특성 등으로 일반기업체와는 조직관리 방식이 확연히 다르다. 이러한 문제의식에서 출발하여 본 연구는 기존의 중앙회 인력산정방법보다 다른 요소들에 의해 보다 잘 설명될 수 있을 것이라는 가설을 설정하고, 여러 가지 지역농협 경영계수를 변수로 사용하여 가장 적합한 인력결정요인을 찾아내고 추정모형을 검증하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 총인원 산정 모형설정을 위해 지역특성을 고려하여 지역농협의 유형을 농촌형과 도시형으로 분류하였다. 모형설정은 종속변수로는 직원수, 독립변수로는 신용사업, 경제사업, 지도사업의 3개 사업별로 구분하여 다양한 변수를 사용하였다. SPSS통계프로그램으로 단계선택(Step Wise)법을 적용하여 가장 적합한 모형을 찾은 결과 원인변수로는 농가호수, 조합원수, 준조합원수, 지사무소수, 경제매출이익, 신용매출이익 등 6개가 유의하였다. 농촌형에 사용된 인력결정 변수는 농가호수, 준조합원수, 지사무소수, 경제매출이익, 신용매출이익이었고, 도시형에 사용된 변수는 조합원수, 지사무소수, 경제매출이익, 신용매출이익으로 농촌형과 도시형의 인력결정 변수가 각기 다르다는 사실을 알았다. 둘째, 사업별 인력산정 방식에서는 직원수를 종속변수로 하고 독립변수(사업별)로는 지도사업변수로 영농조직수(영농회와 작목반수의 합계), 경제사업변수는 경제사업실적, 신용사업변수는 대출금평잔과 예수금평잔의 합계로 하였다. 모형추정은 Cobb-Douglas형 생산함수를 이용하여 1차적으로 선형회귀모형을 추정하고, 다음으로 양변에 대수를 취하여 추정하였다. 중소도시Ⅰ형 지역농협의 사업별 인력배분을 보면 지도사업은 1.6%, 경제사업과 신용사업이 각각 28.3%, 64.1%이며 6%는 기타부문으로 볼 수 있다. 경기지역 전체 지역농협의 인력배분을 보면 지도사업 7.1%, 경제와 신용사업이 각각 28.3%, 60.9%이며 기타부문은 3.7%이다. 도시와 도시?농촌을 합친 경우를 비교해보면, 도시농협의 경우 지도사업의 인력비중이 도시?농촌을 합친 경우보다 낮게 나타나는데 농촌의 지도사업이 많은 것에 기인한 것으로 보인다. 그런데 경제사업의 인력비중은 도?농간 차이가 없는 것으로 나타났다. 모형추정이 적정한지를 검증하기 위해 표준편차와 pearson의 상관계수로 확인한 결과 모두 농협의 인력산정방법과 비교했을 때 추정모형이 더 설명력이 높다는 결론을 얻어 가설의 설정이 적정하였음을 입증하였다. 이와 같은 분석결과를 바탕으로 지역농협의 인력산정 방안을 제시하면 다음과 같다. 먼저 총정원 산정은 농촌형과 도시형 등 유형별로 구분한 후 농촌형은 농가호수, 준조합원수, 지사무소수, 신용매출이익, 경제매출이익을, 도시형은 조합원수, 지사무소수, 신용매출이익, 경제매출이익을 독립변수로 하는 회귀분석법을 사용한다. 그다음 사업별(지도, 경제, 신용사업) 인력비중은 Cobb-Douglas형 생산함수를 활용하여 지도사업은 영농회와 작목반의 수 합계, 경제사업은 경제사업실적, 신용사업은 대출금평잔과 예수 금평잔의 합계를 독립변수로 사용하여 산정한다. 본 연구는 여러 가지 사업을 하는 농협에 있어 인력추정 시 지역농협 유형별 인력결정요인을 찾은 것에 의의를 두고 있다. 그러나 연구결과는 경기지역에 국한된 것이므로 전체 농협에 적용하기에는 다소 무리가 있다. 또한, 본 연구에 사용된 독립변수는 농협 중앙회 경영계수요람에 있는 것만을 사용하여 농협의 사업과 관련된 수많은 변수를 체계적으로 검토할 수 없었다는 한계를 가지고 있다. 가설검정에서도 표준편차와 Pearson의 상관계수에 입각했을 때에 한정된 것이므로 향후 연구에서 더 다양한 통계적 기법을 통해서 비교검증 할 필요가 있다. 더불어 본 연구는 하나의 방법론을 제시한 것으로 이를 계기로 추후 많은 자료를 가지고 좀 더 정밀한 모형을 설정하여 지역농협 인력산정에 적용한다면 좋은 성과가 있을 것으로 기대한다.
    영문초록
    The purpose of this study is to find personnel determinants suited to the characteristics of regional agricultural cooperatives. The current estimation of personnel at regional agricultural cooperatives is based on management performance as a main variable. However, unlike general business entities that are aimed for profit generation, agricultural cooperatives pursue the increases in the practical benefits of members as a top priority. Therefore, agricultural cooperatives should find personnel determinants that reflect the characteristics of their own types or businesses, rather than the management performance. To this end, this study estimated regression models using various datasets of agricultural cooperatives as variables to find the appropriate personnel determinants for regional agricultural cooperatives. In terms of the estimation of a regression model by organizational type, the study found that the rural and urban types had different sets of personnel determinants. In addition to management performance which was a common factor in both types, the rural type included the number of rural households and the number of quasi-members, and the urban type included the number of members. The regression model by business type was projected by using Cobb-Douglas production function. As a result, personnel determinants were the number of farming organizations in extension services, the performance of economic projects in economic business, and the sum of the average balances of loans and deposits in financial business. In other words, different business types yielded different personnel determinants. This study verified the appropriateness of the estimated regression models using standard deviations and Pearson`s correlation coefficients. As a result, when compared with the existing personnel estimation methods of agricultural cooperatives, the regression models were confirmed to have a higher level of explanatory power.
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