초록

본 연구는 자료포락분석(DEA) 모형과 초효율성(Super-Efficiency DEA) 모형을 이용하여 4년제 대학교간의 상대적 효율성을 분석하기 위해 2011년도의 공시된 대학정보공시자료 중, 184개 대학의 자료를 활용하였다. 또한, 토빗모형을 활용하여 상대적 효율성의 차이를 학교의 내적요인, 외부요인에 따라 정량적으로 분석하였다. 연구의 주요한 결과는 다음과 같다. 첫째, CCR모형을 통한 상대적 효율성 값을 보면, 비교적 효율적이라고 할 수 있는 대학이 약 25%정도이며, 그 나머지인 약 75% 정도가 비효율적인 것으로 나타났다. 현재, 취업률이 각종 정부재정지원사업 및 대학평가에 중요한 지표로 활용되고 있는 점 등을 고려해 볼 때, 초효율성 분석결과에 따라 효율적인 대학교(효율성 값 1.0이상)는 초효율성 값이 높은 대학을 벤치마킹하거나 혹은 자체적인 평가나 점검을 통해서, 반면에 비효율성을 보인 대학교(효율성 값 1.0 미만)는 벤치마킹 및 면밀한 평가를 통하여 지속적인 개선을 위해 노력을 경주할 필요가 있다. 전체 대학 모두에서 투입-산출의 구조에 대한 조정이나 최적생산규모의 확보를 위한 자구적인 노력이 요구된다. 둘째, 준거집단으로 출연한 횟수가 많은 DMU일수록 효율적일 가능성이 높다고 판단을 하는데, 상대적 효율성 분석결과를 보면, 설립별로는 사립대, 대학특성별로는 일반대학, 규모별로는 중소규모대학이 많았기 때문에 이러한 특징을 가진 대학이 더 높은 수준의 효율성을 보여주었다고 할 수 있다. 또한, 토빗분석 결과에서도 설립유형에서 사립대학, 규모면에서는 중소규모 대학이 취업률이 높아지도록 영향을 주고 있는 것으로 나타났다. 셋째, 대학교의 상대적 효율성 값이 대학의 규모에 많은 영향을 주는 것으로 나타났다. 각 대학들은 효율성을 높이기 위해 투입요소를 조절할 필요가 있다. 넷째, 비효율적인 대학교는 효율적인 대학이 되기 각각 대학교에 적합한 효율화 전략 목표를 설정해야 할 것이다. 비효율적으로 나타난 대학들은 효율성 수준, 동일한 지역, 동일한 설립유형, 비슷한 학과 구성 등을 고려하여 비슷한 형태의 생산구조를 가진 대학을 벤치마킹 대상을 규명하고, 그들 중에서도 더 적합한 최종 벤치마킹 대상을 선택해야 한다. 이는 양자 간의 규모나 생산성 격차가 현저하게 나타날 경우 당장의 벤치마킹 대상으로 삼는 것에 현실적으로 어려움이 있고, 그 실효성이 저하되기 때문이다. 다섯째, 비효율적으로 나타난 대학교는 투입요소 및 산출요소의 조정을 포함한 중점개선방향에 맞게 효율성 제고 방안이 마련되어야 할 것이다.

키워드

자료포락분석, 효율성, 대학, 초효율성 모형, 토빗모형

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