최근 우리 정부는 대학의 체질개선과 경쟁력 강화를 위해 대학정보공시 등의 객관적 지표를 바탕으로 한 대학 성과 평가를 실시하고 있으며, 그 결과에 따라 얼마 전 과학교육기술부에서 부실대학 명단을 발표하였다. 대학은 대학간의 경쟁속에서 살아남기 위한 경쟁력이 필요하게 되었다. 이러한 경쟁력 강화와 체질개선을 위하여 대학간 상대적 효율성을 비교하여 자기 쇄신이 요구되는 내부적 요소를 찾고 개선방안을 제시하고자 한다. 우선 효율성 제고를 위하여 객관적 지표가 될 수 있는 중앙일보 대학평가 지표를 바탕으로 객관적인 변수선정을 한다. 선정된 변수를 바탕으로 국내대학 96개에 대하여 ...
최근 우리 정부는 대학의 체질개선과 경쟁력 강화를 위해 대학정보공시 등의 객관적 지표를 바탕으로 한 대학 성과 평가를 실시하고 있으며, 그 결과에 따라 얼마 전 과학교육기술부에서 부실대학 명단을 발표하였다. 대학은 대학간의 경쟁속에서 살아남기 위한 경쟁력이 필요하게 되었다. 이러한 경쟁력 강화와 체질개선을 위하여 대학간 상대적 효율성을 비교하여 자기 쇄신이 요구되는 내부적 요소를 찾고 개선방안을 제시하고자 한다. 우선 효율성 제고를 위하여 객관적 지표가 될 수 있는 중앙일보 대학평가 지표를 바탕으로 객관적인 변수선정을 한다. 선정된 변수를 바탕으로 국내대학 96개에 대하여 DEA 분석을 실시하였다. 대학간 상대적 효율성을 비교해 본 결과 약 55%이상 대학이 비효율적인 대학으로 평가되었으며, 이러한 비효율적인 대학이 효율적인 대학으로 가기위한 목표값을 제시함으로써 개선방안을 마련하고자 한다. 실증분석은 대학평가지표 3개영역 25개의 지표를 바탕으로 델파이 설문을 하여 투입5개, 산출6개의 지표를 선정하였고, AHP의 중요도에 따른 변수를 한번 더 선정하였다. 최종 투입4, 산출 5개의 변수가 선정되었으며, 선정된 변수를 바탕으로 상대적 효율성 분석을 실시하였다. 그 결과 96개 대학 중 100점의 효율성을 보인 대학은 CRS(23개), VRS(43개)로 평가되었으며, 나머지 50개 이상의 대학이 비효율적인 대학으로 평가 되었다. CRS에서 효율적이지 못한 대학이 VRS에서 효율적인 대학으로 평가된 이유를 규모의 효율성으로 밝혔으며, 환경적 특성에 따른 대학의 효율성 차이가 있을 것으로 판단되어 지역별, 설립별, 규모별 ANOVA분석을 실시하였다. 하지만 특성에 따른 차이는 통계적으로 유의미한 차이를 나타내지 않았다. 마지막으로 비효율적인 대학이 효율성을 제고하기 위한 방안으로 준거집단을 벤치마킹한 목표값을 제시하였다. 개별 대학간을 상대적으로 비교하는 미시적 접근방법을 통하여 개별 대학의 자기 쇄신이 요구되는 내부적 요소를 찾고자 하였다. 이러한 시도는 국내대학의 경쟁력 강화를 위한 기초자료를 제공하고 개별대학의 경영전략을 개발함에 있어 실질적인 도움을 제공할 수 있으리라 생각된다.
최근 우리 정부는 대학의 체질개선과 경쟁력 강화를 위해 대학정보공시 등의 객관적 지표를 바탕으로 한 대학 성과 평가를 실시하고 있으며, 그 결과에 따라 얼마 전 과학교육기술부에서 부실대학 명단을 발표하였다. 대학은 대학간의 경쟁속에서 살아남기 위한 경쟁력이 필요하게 되었다. 이러한 경쟁력 강화와 체질개선을 위하여 대학간 상대적 효율성을 비교하여 자기 쇄신이 요구되는 내부적 요소를 찾고 개선방안을 제시하고자 한다. 우선 효율성 제고를 위하여 객관적 지표가 될 수 있는 중앙일보 대학평가 지표를 바탕으로 객관적인 변수선정을 한다. 선정된 변수를 바탕으로 국내대학 96개에 대하여 DEA 분석을 실시하였다. 대학간 상대적 효율성을 비교해 본 결과 약 55%이상 대학이 비효율적인 대학으로 평가되었으며, 이러한 비효율적인 대학이 효율적인 대학으로 가기위한 목표값을 제시함으로써 개선방안을 마련하고자 한다. 실증분석은 대학평가지표 3개영역 25개의 지표를 바탕으로 델파이 설문을 하여 투입5개, 산출6개의 지표를 선정하였고, AHP의 중요도에 따른 변수를 한번 더 선정하였다. 최종 투입4, 산출 5개의 변수가 선정되었으며, 선정된 변수를 바탕으로 상대적 효율성 분석을 실시하였다. 그 결과 96개 대학 중 100점의 효율성을 보인 대학은 CRS(23개), VRS(43개)로 평가되었으며, 나머지 50개 이상의 대학이 비효율적인 대학으로 평가 되었다. CRS에서 효율적이지 못한 대학이 VRS에서 효율적인 대학으로 평가된 이유를 규모의 효율성으로 밝혔으며, 환경적 특성에 따른 대학의 효율성 차이가 있을 것으로 판단되어 지역별, 설립별, 규모별 ANOVA분석을 실시하였다. 하지만 특성에 따른 차이는 통계적으로 유의미한 차이를 나타내지 않았다. 마지막으로 비효율적인 대학이 효율성을 제고하기 위한 방안으로 준거집단을 벤치마킹한 목표값을 제시하였다. 개별 대학간을 상대적으로 비교하는 미시적 접근방법을 통하여 개별 대학의 자기 쇄신이 요구되는 내부적 요소를 찾고자 하였다. 이러한 시도는 국내대학의 경쟁력 강화를 위한 기초자료를 제공하고 개별대학의 경영전략을 개발함에 있어 실질적인 도움을 제공할 수 있으리라 생각된다.
Recently, Korean government has been conducting university performance evaluations based on objective indexes such as university information disclosures, to overhaul universities and strengthen their competitiveness. As a result, the Ministry of Education, Science and Technology announced the list o...
Recently, Korean government has been conducting university performance evaluations based on objective indexes such as university information disclosures, to overhaul universities and strengthen their competitiveness. As a result, the Ministry of Education, Science and Technology announced the list of poorly managed universities not long ago. For strengthening competitiveness and overhauling, this study wishes to discover internal elements that require self reform by comparing relative efficiencies among universities and propose improvements. First of all, in order to enhance the efficiency, objective variables were selected based on JoongAng Daily's university evaluation index, which can be an objective index. Based on chosen variables, DEA analysis was conducted for 96 domestic universities. Relative efficiencies among universities were compared, and more than approximately 55% of universities were evaluated as being inefficient. By suggesting desired values so that such inefficient universities can become efficient, improvements are to be prepared. As for the empirical analysis, Delphi survey was conducted based on 3 domains and 25 indexes of university evaluation indexes. Then indexes of 5 inputs and 6 outputs were selected, and variables depending on AHP's importance were chosen once again. Finally, variables of 4 inputs and 5 outputs were selected, and comparative efficiency analysis was executed. As a result, out of 96 universities, universities that displayed an efficiency of 100 points were evaluated as CRS (23 of them), VRS (43 of them), and more than 50 remaining universities were evaluated as being inefficient. The scale efficiency was utilized to clarify why universities that were inefficient in CRS were evaluated as being efficient in VRS, and since it was believed that there could exist differences in university efficiencies depending on environmental characteristics, ANOVA analysis was executed by region, establishment and scale. However, differences by characteristics did not show statistically significant differences. Finally, desired values that benchmarked the reference group were suggested as a way for inefficient universities to enhance efficiency. Attempts were made to discover each university's internal elements that require self reform by using a microscopic approach method of relatively comparing universities. It is believed that such an attempt will provide preliminary data for strengthening competitiveness in domestic universities, as well as substantive assistance when it comes to developing each university's business strategy.
Recently, Korean government has been conducting university performance evaluations based on objective indexes such as university information disclosures, to overhaul universities and strengthen their competitiveness. As a result, the Ministry of Education, Science and Technology announced the list of poorly managed universities not long ago. For strengthening competitiveness and overhauling, this study wishes to discover internal elements that require self reform by comparing relative efficiencies among universities and propose improvements. First of all, in order to enhance the efficiency, objective variables were selected based on JoongAng Daily's university evaluation index, which can be an objective index. Based on chosen variables, DEA analysis was conducted for 96 domestic universities. Relative efficiencies among universities were compared, and more than approximately 55% of universities were evaluated as being inefficient. By suggesting desired values so that such inefficient universities can become efficient, improvements are to be prepared. As for the empirical analysis, Delphi survey was conducted based on 3 domains and 25 indexes of university evaluation indexes. Then indexes of 5 inputs and 6 outputs were selected, and variables depending on AHP's importance were chosen once again. Finally, variables of 4 inputs and 5 outputs were selected, and comparative efficiency analysis was executed. As a result, out of 96 universities, universities that displayed an efficiency of 100 points were evaluated as CRS (23 of them), VRS (43 of them), and more than 50 remaining universities were evaluated as being inefficient. The scale efficiency was utilized to clarify why universities that were inefficient in CRS were evaluated as being efficient in VRS, and since it was believed that there could exist differences in university efficiencies depending on environmental characteristics, ANOVA analysis was executed by region, establishment and scale. However, differences by characteristics did not show statistically significant differences. Finally, desired values that benchmarked the reference group were suggested as a way for inefficient universities to enhance efficiency. Attempts were made to discover each university's internal elements that require self reform by using a microscopic approach method of relatively comparing universities. It is believed that such an attempt will provide preliminary data for strengthening competitiveness in domestic universities, as well as substantive assistance when it comes to developing each university's business strategy.
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