[논문]DEA를 이용한 대학 진로지원 업무의 운영효율성 분석

김홍유; 안서규; 이종구

DEA를 이용한 대학 진로지원 업무의 운영효율성 분석
An Analysis of Operational Efficiency for the Career & Counseling Jobs in Universities using DEA 원문보기

品質經營學會誌 = Journal of Korean society for quality management, v.37 no.4, 2009년, pp.61 - 70

김홍유 (경희대학교 경영학부) , 안서규 (경희대학교 경영학부) , 이종구 (경희대학교 교양학부)

Abstract ▼ AI-Helper

This paper introduces quantitative tools for evaluating the relative efficiency of Career & Counseling Jobs in universities. As tools, it uses Data Envelopment Analysis (DEA) developed by Charnes and Cooper. It finally selects 29 DMUs which are listed on the Ministry Of Education, Science And Technology(http://academyinfo.go.kr). We measures the technical efficiency of each DMU with the use of DEA-CRS, rather then DEA-VRS because DEA-CRS not only compares relative efficiencies but also implicitly considers economies of scale based on the assumption of linearity. We run a linear programming model Frontier Analyst Program for the estimation of the relative efficiencies of each DMU. The model also indicates the precise amount of inefficiencies for each input, which mean how much inputs are wasted for a given output and how much the university is inefficiently operated. This analysis helps to give guideline for the organization to construct a futureoriented operational strategy and also to show clear picture of contents of mismanagement for the past. The details of mismanagement are to be identified, analysed and finally corrected.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

그렇다면 효율적인 DMU에 대해서 비효율적인 DMU가 투입량을 어느 정도 줄임으로써 목표를 달성해야 할지 투입지향적인 DEA 측면에서 살펴보기로 한다. 먼저 이를 논의하기 전에 Farrell은 투입물의 이상치를 θ×Xij라고 처음 밝혔고, Russell은 λ× Xij라고 하였다.
다섯째, 각 대학 취업 및 진로지원 업무의 비효율성 존재가 어디에 있는지 규명하고자 한다.
마지막으로 DEA의 여러 방법으로 측정된 효율치와 효율성 평가를 바탕으로 취업 및 진로지원 업무의 운영 효율성 평가 상의 문제점의 개선방향을 제시하는데 연구의 목적을 두고자 한다.
DEA 분석에 의해 측정된 효율성지표는 각 대학의 취업 및 진로지원 업무간의 상대적 효율성을 나타내는 지표라는 점에서 의미가 있을 뿐만 아니라, 이 지표를 이용하여 비효율적인 대학의 취업 및 진로지원 업무의 효율성 개선을 위한 방안을 수립할 수 있다는 점과 가용한 자원을 가장 효율적으로 운용할 수 있는 방안을 제시해준다는 데 큰 의미가 있다. 본 연구에서 비효율적인 대학의 취업 및 진로지원 업무의 효율화 경영전략 및 비용절감을 위한 귀중한 정보를 제공해 줄 수 있다.
본 연구에서는 서울소재 4년제 대학의 취업률과 제반 교육시설여건 등의 관련자료 조사를 통해서 각 대학별로 취업의 운영효율성 실태에 대해서 알아보고자 한다. 이를 바탕으로, 올바른 취업 및 진로지원 체계에 대해 모색해보고, 향후 취업 및 진로지원 업무의 운영효율성을 극대화하기 위한 프로그램 및 정책적인 입안의 기초자료로 제시하고자 한다.
둘째, 운영효율성에 대한 개념을 바탕으로 이를 평가할 수 있는 운영효율성 측정기법을 모색하도록 한다. 오늘날 새로이 서비스업 특히 공공서비스 조직의 운영 효율성 평가하는데 사용되어지고 있는 자료포락분석기법(DEA(Data Envelopment Analysis)(이하 DEA라 칭한다) 이 기존의 한계점들을 개선시킬 수 있는지 여부를 검토하였다.
본 연구에서는 서울소재 4년제 대학의 취업률과 제반 교육시설여건 등의 관련자료 조사를 통해서 각 대학별로 취업의 운영효율성 실태에 대해서 알아보고자 한다. 이를 바탕으로, 올바른 취업 및 진로지원 체계에 대해 모색해보고, 향후 취업 및 진로지원 업무의 운영효율성을 극대화하기 위한 프로그램 및 정책적인 입안의 기초자료로 제시하고자 한다.

가설 설정

DEA는 각 DMU's의 상대적 효율성을 측정 할 때 ParetoKoopmans 효율성 개념을 적용, 어떤 비효율성의 증거를 보이지 않을 경우에는 100% 효율성을 달성하는 것으로 이해한다(Subhash, Yongil Jeon(2008). 앞에서도 언급하였듯이 DEA는 서로 다른 기술로 생산가능집합을 구성한다고 가정하고 그 조직의 투입-산출결합이 DEA 프런티어상에 있으면 효율적이라고 판단하고 프런티어내에 있으면 비효율적이라고 판단한다. DEA는 효율성의 기준으로 ‘1’을 사용한다.

제안 방법

넷째, 효율성 측정 기법으로 DEA분석방법을 통하여 각 대학의 취업 및 진로에 기준한 운영효율성을 측정하였다.
첫째, 서비스업 중 대학의 취업 및 진로지원 업무의 투입-산출 과정을 취업률에 초점을 두어 DEA기법을 적용하여 상대적 효율성 분석을 시도하였다. 대학의 취업 및 진로지원 업무의 효율성분석에 처음으로 DEA 방법을 적용해 보았다.
둘째, DEA기법을 이용한 가장 효율적인 대학의 취업 및 진로지원 업무들로 구성되는 경험적(empirical) 효율성 프론티어를 산출하였다.
둘째, 운영효율성에 대한 개념을 바탕으로 이를 평가할 수 있는 운영효율성 측정기법을 모색하도록 한다. 오늘날 새로이 서비스업 특히 공공서비스 조직의 운영 효율성 평가하는데 사용되어지고 있는 자료포락분석기법(DEA(Data Envelopment Analysis)(이하 DEA라 칭한다) 이 기존의 한계점들을 개선시킬 수 있는지 여부를 검토하였다.
2)를 활용하여 측정한 결과 <표 2>와 같이 효율치 결과가 나왔으며 각각의 DMU 평가에 사용된 준거집단의 준거 DMU 빈도수 또한 표기하였다. 본 연구결과에서는 29개 대학 중 6개의 준거집단을 찾아냈고, 이 6개의 준거집단으로 부터 나머지 23개 대학의 상대효율성을 측정하였다. DMU행의 숫자는 각 대학의 번호이며 준거집단이란 해당 대학의 평가에 사용된 준거대학들의 집합을 말한다.
본 연구는 Data Envelopment Analysis(자료 포락 분석; DEA)를 통해 대학의 취업정책 및 성과에 대한 운영효율성 분석을 시도하였다. 현재 대학의 취업 및 진로지원은 출범 역사가 짧고 전문화ㆍ특성화가 되지 않아 운영의 효율성이 전무하다고 해도 과언이 아니다.
산출물은 두 가지의 선정하여 효율성을 측정하였다. 첫 번째는 대학의 전체적인 취업률을 이용하여 효율성을 측정하였으며, 두 번째는 정규직 취업률을 산출변수로 이용하여 효율성을 측정하였다.
취업 및 진로지도의 투입물 및 산출물에 대한 정의는 취업 및 진로지도의 역할에 대한 관점에 따라 달라질수 있는데, 본 연구에서는 취업 및 진로지도를 하나의 독립된 생산체로 보아 투입요소를 교지확보율(%), 직원수(명), 교사시설 확보율(%)의 3가지로 구분하여 자산, 노동, 자본의 3요소를 고려하였다. 산출요소로는 DEA기법의 장점인 상이한 단위 사용의 가능성을 고려하여 정규직 취업률과 전체취업률 이용하여 분석하였다.
셋째, 적용범위가 확대됨에 따라서 다양하게 발전되어 가고 있는 DEA기법의 다양한 모형을 분석하여 대학¹⁾들의 효율성 평가에 적용 할 경우 유용성과 한계점이 무엇인가를 모형분석을 통하여 살펴보았다.
본 연구에서는 2008년도 각 대학의 자료를 수집하였다. 수집 방법은 대학알리미³⁾의 전자공시시스템을 통해서 수집한 자료를 기준으로 선택하여 비교 분석하였다. 대학알리미에서 취득한 자료는 교육과학기술부장관이 정하여 고시한 기준에 따라 결정되었으며, 그 중 자료의 상대적 비교가 가능하고 일정규모 이상인 서울소재 29개 대학이 선정되었다.
산출물은 두 가지의 선정하여 효율성을 측정하였다. 첫 번째는 대학의 전체적인 취업률을 이용하여 효율성을 측정하였으며, 두 번째는 정규직 취업률을 산출변수로 이용하여 효율성을 측정하였다. 이 두 개의 산출변수의 산정공식은 다음과 같다.
첫째, 본 연구에서 사용한 DEA 분석은 우리나라의 서울소재 4년제 대학의 취업 및 진로 지원 업무를 대상으로 상대적인 효율성을 측정하는데 적용되었다. DEA 분석에 의해 측정된 효율성지표는 각 대학의 취업 및 진로지원 업무간의 상대적 효율성을 나타내는 지표라는 점에서 의미가 있을 뿐만 아니라, 이 지표를 이용하여 비효율적인 대학의 취업 및 진로지원 업무의 효율성 개선을 위한 방안을 수립할 수 있다는 점과 가용한 자원을 가장 효율적으로 운용할 수 있는 방안을 제시해준다는 데 큰 의미가 있다.
첫째, 서비스업 중 대학의 취업 및 진로지원 업무의 투입-산출 과정을 취업률에 초점을 두어 DEA기법을 적용하여 상대적 효율성 분석을 시도하였다. 대학의 취업 및 진로지원 업무의 효율성분석에 처음으로 DEA 방법을 적용해 보았다.
첫째, 효율성이란 용어의 경우 생산성이나 경제성, 수익성과 효율성의 개념이 상호 혼용되고 있으므로 이를 개념상 정립을 할 필요가 있으며, 효율성에 대한 개념이 지금까지 연구되어온 이론과 문헌을 바탕으로 본 연구의 목적에 합당하도록 그 기본개념을 정립하였다.
취업 및 진로지도의 투입물 및 산출물에 대한 정의는 취업 및 진로지도의 역할에 대한 관점에 따라 달라질수 있는데, 본 연구에서는 취업 및 진로지도를 하나의 독립된 생산체로 보아 투입요소를 교지확보율(%), 직원수(명), 교사시설 확보율(%)의 3가지로 구분하여 자산, 노동, 자본의 3요소를 고려하였다. 산출요소로는 DEA기법의 장점인 상이한 단위 사용의 가능성을 고려하여 정규직 취업률과 전체취업률 이용하여 분석하였다.

대상 데이터

본 연구에서의 DMU는 국내 4년제 정규 대학 중 서울에 위치한 일정규모⁶⁾이상의 일반대학들로 구성된다. 그 중 서울에 위치한 29개 대학으로서, 업무가 유사하기 때문에 DEA의 평가방법인 상대평가가 적절히 적용될 수 있는 대상이다. 29개 대학의 2008년도에 해당되는 투입요소와 산출물의 요약된 통계치들은 <표1>과 같다.
수집 방법은 대학알리미³⁾의 전자공시시스템을 통해서 수집한 자료를 기준으로 선택하여 비교 분석하였다. 대학알리미에서 취득한 자료는 교육과학기술부장관이 정하여 고시한 기준에 따라 결정되었으며, 그 중 자료의 상대적 비교가 가능하고 일정규모 이상인 서울소재 29개 대학이 선정되었다. 본 연구는 대학교육의 형태가 유사한 4년제 대학만을 대상으로 하였으며, 지리적인 외생환경변수를 제거하기 위해 지역을 서울로만 제한하였다.
대학의 취업 및 진로지원 업무의 운영 효율성을 평가 하기 위해 서울소재 4년제 대학 총 41개 대학 중 특수한 대학을 제외하고 일정규모 이상인 29개 대학²⁾만이 DEA기법을 적용하기 위한 DMU로 선정되었다. DMU에 선택되지 못한 대학은 앞서 말한 것처럼 특수목적(신학, 의학, 산업 등)의 대학은 본 취업 및 진로지원의 자료 수집을 위한 자료가 불충분하거나 상대적으로 적어 비교대상에서 제외하였다.
먼저 교지확보율은 대학에서 2008년도를 기준으로 대학알리미 사이트를 통해서 기준면적(M2) 대비 보유면적(M2)을 이용하여 전체 교지 확보률(%)의 자료를 삼았다. 둘째, 역시 2008년도 대학공시제도인 대학알리미 사이트를 기준으로 삼았으며, 특정직과 일반직, 기술직, 별정직, 기능직, 계약을 포함하여 산출하였으며, 본 연구에서는 이 모두를 사용하였다. 셋째, 교사시설 확보율에는 대학에서 소유하고 있는 보유면적 중에서 기본시설(A), 지원시설(B), 연구 시설(C)로 구분하여 교사시설확보율(%)⁵⁾을 산출하였다.
에 대해서 본 연구에서 각각의 구성요소를 살펴보면 아래와 같다. 먼저 교지확보율은 대학에서 2008년도를 기준으로 대학알리미 사이트를 통해서 기준면적(M2) 대비 보유면적(M2)을 이용하여 전체 교지 확보률(%)의 자료를 삼았다. 둘째, 역시 2008년도 대학공시제도인 대학알리미 사이트를 기준으로 삼았으며, 특정직과 일반직, 기술직, 별정직, 기능직, 계약을 포함하여 산출하였으며, 본 연구에서는 이 모두를 사용하였다.
대학알리미에서 취득한 자료는 교육과학기술부장관이 정하여 고시한 기준에 따라 결정되었으며, 그 중 자료의 상대적 비교가 가능하고 일정규모 이상인 서울소재 29개 대학이 선정되었다. 본 연구는 대학교육의 형태가 유사한 4년제 대학만을 대상으로 하였으며, 지리적인 외생환경변수를 제거하기 위해 지역을 서울로만 제한하였다. 여기에서 표본의 크기에 대한 논의를 할수 있는데, DEA모형에 사용된 투입 및 산출물의 변수의 수와 분석대상 DMU의 수에는 일정한 관계식이 존재한다.
본 연구에서는 2008년도 각 대학의 자료를 수집하였다. 수집 방법은 대학알리미³⁾의 전자공시시스템을 통해서 수집한 자료를 기준으로 선택하여 비교 분석하였다.
평가대상표본을 앞에서 언급한 바와 같이 DMU라 하고, DMU는 여러 가지 투입요소를 이용하여 다양한 산출물들을 생산해내는 책임이 있는 단위로 정의된다. 본 연구에서의 DMU는 국내 4년제 정규 대학 중 서울에 위치한 일정규모⁶⁾이상의 일반대학들로 구성된다. 그 중 서울에 위치한 29개 대학으로서, 업무가 유사하기 때문에 DEA의 평가방법인 상대평가가 적절히 적용될 수 있는 대상이다.

데이터처리

Frontier Analyst Program(version 3.2.2)를 활용하여 측정한 결과 와 같이 효율치 결과가 나왔으며 각각의 DMU 평가에 사용된 준거집단의 준거 DMU 빈도수 또한 표기하였다.

이론/모형

본 연구에서는 기본적인 규모 불변하의 DEA모형을 사용하여 서울시내에 위치한 4년제 대학들의 취업 및 진로지원 업무의 운영효율성을 측정하는데 적용하였다. 본 연구에서 수행한 DEA 기법의 실증분석 결과를 다음과 같이 몇 가지로 요약할 수 있다.

성능/효과

이 중에서도 DMU4가 빈도가 제일 많고 이는 효율적인 DMU 중에서도 그룹 전체를 대표할 수 있는 규범 DMU라고 말 할 수 있을 것이다. 그러나 DMU12, DMU16, DMU20의 경우는 비록 효율적으로 평가되었으나 타 DMU 평가에 사용된 빈도가 각각 2회, 1회 0회에 지나지 않는다는 것은, DMU12, DMU16, DMU20의 투입요소-산출물 배합이 판이하여 유사한 DMU의 수가 상대적으로 작았고, 이로 인해 DMU12, DMU16, DMU20의 상대적 효율성평가시 비교대상의 수가 작아서 쉽게 효율적으로 평가되었으나 규범집단에 포함될 수는 없다는 것을 의미한다. 따라서 효율적으로 판단된 준거집단 중에서 그 빈도수가 높은 대학의 취업 및 진로지원 업무들을 규범집단으로 선정하여 규범집단이 효율적인 이유에 대해 구체적인 분석을 하고, 비효율적인 DMU들과 비교함으로써 비효율적인 대학의 취업 및 진로지원 업무들의 경영개선에 필요한 좋은 방안을 찾아 낼 수 있을 것이다.
넷째, 각각의 비효율적인 대학의 취업 진로지원 업무들이 효율적인 대학의 취업 및 진로지원 업무가 되기 위해 달성 가능한 투입물의 이상치를 제시하였다. 그 결과는 <표5>와 같다.
둘째, DEA 분석을 이용하면 대학의 취업 및 진로지원 업무의 성과를 함수형태에 대한 아무런 사전적인 가정 없이 평가할 수 있다는 장점이 있다. 이러한 방법상의 장점으로 인해 대학의 취업 및 진로지원 업무의 생산함수의 추정 없이 해당 대학의 취업 및 진로지원 업무의 효율성을 측정할 수 있다.
본 연구에 사용된 투입물의 개수는 3개이고 산출물의 개수는 최대 2개이므로 조사한 DMU 총 29개는 위의 조건을 충족한다.
둘째, 역시 2008년도 대학공시제도인 대학알리미 사이트를 기준으로 삼았으며, 특정직과 일반직, 기술직, 별정직, 기능직, 계약을 포함하여 산출하였으며, 본 연구에서는 이 모두를 사용하였다. 셋째, 교사시설 확보율에는 대학에서 소유하고 있는 보유면적 중에서 기본시설(A), 지원시설(B), 연구 시설(C)로 구분하여 교사시설확보율(%)⁵⁾을 산출하였다.
셋째, 비효율적인 대학의 취업 및 진로지원 업무들의 준거집단을 구성하는 대학의 취업 및 진로지원 업무들의 빈도를 조사하여 비효율적인 대학의 취업 및 진로지원 업무의 벤치마킹 대상의 기준을 제시하였다.
다시 말하면 대차대조표나 손익계산서를 통한 비율 분석이나 지수비교법은 기간손익만을 말해줄 뿐 해당 DMU의 투입에 대한 산출의 운영 효율성을 말해 줄 수 없다. 한 가지 주의할 점은 DEA기법이 산출한 효율성은 기술적 효율성(technical efficiency), 규모의 효율성(scale efficiency)만을 말해줄 뿐 가격효과를 감안한 분배적 효율성(allocative efficiency)은 말해 줄 수 없다.

후속연구

그러나 DMU12, DMU16, DMU20의 경우는 비록 효율적으로 평가되었으나 타 DMU 평가에 사용된 빈도가 각각 2회, 1회 0회에 지나지 않는다는 것은, DMU12, DMU16, DMU20의 투입요소-산출물 배합이 판이하여 유사한 DMU의 수가 상대적으로 작았고, 이로 인해 DMU12, DMU16, DMU20의 상대적 효율성평가시 비교대상의 수가 작아서 쉽게 효율적으로 평가되었으나 규범집단에 포함될 수는 없다는 것을 의미한다. 따라서 효율적으로 판단된 준거집단 중에서 그 빈도수가 높은 대학의 취업 및 진로지원 업무들을 규범집단으로 선정하여 규범집단이 효율적인 이유에 대해 구체적인 분석을 하고, 비효율적인 DMU들과 비교함으로써 비효율적인 대학의 취업 및 진로지원 업무들의 경영개선에 필요한 좋은 방안을 찾아 낼 수 있을 것이다. 더 나아가 DMU12, DMU16, DMU20은 그 결과분석에 더 신중을 기해야 할 것으로 판단된다.
본 연구가 대학의 취업 및 진로지도의 상대적 효율성 평가 및 측정을 첫 번째로 시도한다는 데 큰 의의를 두고 있으며, 이후의 후속연구들이 투입요소 및 산출요소를 여러 가지 측면에서 첨삭하여 시도할 것으로 기대한다.
본 연구에서 수행한 DEA 기법의 실증분석 결과를 다음과 같이 몇 가지로 요약할 수 있다. 이 결과는 대학의 취업 및 진로지원 업무의 효율성 개선에 유용한 정보를 제공할 수 있을 것이다.
그러나 효율적인 취업 및 진로지원 업무를 하고 있는 대학 중에서도 다른 대학의 취업 및 진로지원 업무의 평가에 자주 사용되는 대표적인 대학의 취업 및 진로지원업무가 있고 타 대학 취업 및 진로 지원 업무의 평가에는 거의 사용되지 않는 대학의 취업및 진로지도 업무로 나눌 수 있다. 준거집단을 구성한 효율적인 DMU의 빈도수는 위에서 표로 제시하였으니 참조하길 바란다. 이 중에서도 DMU4가 빈도가 제일 많고 이는 효율적인 DMU 중에서도 그룹 전체를 대표할 수 있는 규범 DMU라고 말 할 수 있을 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	배분적 효율성이란 무엇을 의미하는가?	경제·경영학 분야에서의 효율성 개념으로서 특히 본 연구와 관련하여 논의해야 하는 개념에는 배분적 효율성과 X-비효율성이 있다. 배분적 효율성은 경제학 분야에서 관심을 갖는 개념으로 하나의 생산이 다른 하나의 생산을 늘리거나 줄이지 않고는 이윤이나 효율을 증진하는 것이 불가능한 상태를 의미한다(이상만, 2000). 경영학 분야에서 관심을 갖는 개념인 X-비효율성은 조직 내부의 효율적 운영을 강조하는 개념으로서 동기부여나 경쟁촉진의 방법으로 얼마든지 투입에 대한 성과의 비율이 달라진다는 사실을 설명하는 개념이다.
	DEA의 장점은 무엇인가?	이러한 DEA는 공학에서 사용되는 기계적 능률성 개념(즉 본 연구에서 정의하는 능률성 개념인 투입 대 산출의 정도)에 기초하며, 동일하게 정의되지 않은 기술로 생산가능집합을 구성한다고 가정하고 그 조직이 효율성 프런티어상에 있는지를 보고 만일 투입과 산출의 결합이 DEA 프런티어상에 있으면 효율적이라고 판단하고, 프런티어 내어 있으면 비효율적이라고 판단하게 된다(전용수 외, 2002). 따라서 DEA의 장점은 재무적 상과뿐만 아니라 기술적 측면에서의 효율성을 측정하여 비율분석이나 지수법에서 제공하기 어려운 전반적인 효율치, 비효율적인 요소, 비효율 정도의 정보를 제공하여 경영개선 방안을 모색한다는 점이다.
	DEA 평가방법에서 특기할 사항은 무엇인가?	이와 같이 각각의 비효율적인 취업 및 진로지원 업무의 평가에 사용된 효율적인 취업 및 진로지원 업무들을 나타낸 것이 위의 표에 제시된 효율치와 준거집단인 것이다. 여기에서 특기할 사항은 준거집단에 포함된 유사한 취업 및 진로지원 업무란, 투입요소-산출물의 배합이 유사성에 입각한 것이지, 대학 자체기준으로 분류한 기준에 입각한 것이 아니라는 점이다. 예를 들면, DMU1의 경우 기술적 효율성은 0.

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Subhash C. Ray, Yongil Jeon(2008), "Repu tation and efficiency: A non parametric assessment of America's top-rated MBA programs", European Journal of Operational Research, Vol. 1892 pp.245-268

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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