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문제 정의
- 즉, 여러 가지의 투입·산출 요소 조합뿐만 아니라 다양한 DEA 모형들도 함께 조합하여 효율성 산출 및 의사결정나무 분석을 수행하고, 그 결과를 바탕으로 조직의 단일 성과지표를 가장 잘 설명하는 DEA 모형을 선정하는 것이다. 또 다른 활용 방안으로, 제안한 방법의 결과를 이용하여 평가 대상 DMU의 효율성 개선 스케줄을 수립하는 것이다. 예를 들어 제 4장에서 설명한 철강․금속 분야 상장기업 효율성 평가 결과를 보면, Model 7의 효율성이 기업 가치 제고에 가장 결정적인 역할을 하고 부차적으로 Model 2와 Model 3의 효율성이 그 다음의 중요도를 가진다.
- DEA는 선형계획법을 이용하여 DMU의 효율성을 산출함과 동시에, 비효율적인 DMU에 대해서는 벤치마킹 대상을 제공한다. 또한, 비효율적인 DMU가 효율적이 되기 위해 투입 요소 및 산출 요소에 어느 정도의 개선이 이루어져야 하는지에 대한 정보도 제공한다. 그러나 DEA가 DMU의 효율성에 대한 진단 도구로서의 역할은 하지만 비효율적인 DMU가 효율적으로 바뀌기 위해 필요한 전략적 대안을 제시해주지는 못한다(Talluri, 2000).
- 그러나 이러한 투입·산출 요소 선택 방법은 DEA 분석 결과의 실질적 유효성에 대해 아무런 보장을 하지 못한다. 본 연구가 제안하는 새로운 방법의 기본 동기는 DEA 분석을 통해 도출되는 효율성이 해당 의사결정단위의 실질적 성과를 가장 잘 표현할 수 있도록 투입․산출 요소를 설정하고자 하는 것이다. 그렇다면 의사결정 단위의 실질적 성과는 무엇인가? 이는 DEA 분석의 근본 목적을 살펴서 정의되어야 한다.
- 본 연구에서는 DEA 분석 과정에서 중요한 단계인 투입․산출 요소의 선정을 효율성 평가 목적에 부합되도록 하기 위한 하나의 방법론을 제안하였다. 지금까지 요소 선정 방법이 주로 주관적 판단, 기존 문헌 연구, 통계적 분석 등에 기반하고 있고, 효율성 평가 목적에 맞게 대상 조직의 실질적 성과를 제대로 나타낼 수 있는 투입·산출 요소의 선정을 하지 못했다는 점을 고려할 때 본 연구가 가진 의의를 찾을 수 있다.
- 본 연구에서는 이러한 DEA의 한계점을 극복할 수 있는 방안으로 새로운 투입·산출 요소 선정 방법을 제안하고자 한다.
- 본 절에서는 새롭게 제안하는 DEA에서의 투입·산출 요소 선택 방법을 설명한다.
- 투입·산출 요소 조합을 달리하여 다양한 DEA 모형들을 구성하고, 이로부터 산출된 효율성 점수들과 조직의 전체적인 성과 간의 구조적인 연관 관계를 의사결정나무를 통해 분석한다. 이를 통해 조직성과를 향상시키기 위해 필요한 효율성 개선 방향과 우선순위를 고려한 벤치마킹 일정이 수립되도록 하는 것이 본 연구가 제안하는 방법론의 핵심을 이룬다.
- 한편, DEA 모형은 그 목적에 따라 투입지향(input-oriented) 모형과 산출지향(output-oriented) 모형으로 구분되어 사용된다. 투입지향 모형은 주어진 수준의 산출 요소를 최소한의 투입 요소를 사용하여 생산하는 것이 목적인 반면, 산출지향 모형은 주어진 투입 요소를 가지고 산출 요소를 최대화하는 것을 목적으로 한다. 또한, 효율적인 DMU들 간 순위 결정 방법의 하나로 super-efficiency가개발되기도 하였으며(Andersen and Petersen, 1993), 다기준 의사 결정 문제(multiple criteria decision making problem)에 사용할 수 있는 순수 산출 요소(또는 투입 요소) 모형도 존재한다(Lovell and Paster, 1999).
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