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문제 정의
- 본 연구는 DEA 모형 중 산출지향 CCR 모형과 산출지향 BCC 모형을 모두 사용하여 비교한다. 또한 대학의 기능에 따라 교육과 연구 중심으로 분석모형을 구분하여 대학의 성과를 다각적으로 분석하고자 한다. DEA 분석에는 DEAFrontier Software 2007을 사용하였다.
- 본 연구는 비영리 조직인 대학을 대상으로 DEA와 AHP 모형을 이용하여 다수의 투입요소와 다수의 산출요소를 양적 방법과 질적 방법으로 선정하는 것뿐만 아니라 대학 성과의 효율성 개념으로 적용한 대학의 성과 평가 방법을 제시한다. 또한 도출된 대학의 효율성 순위와 중앙일보 대학평가 순위를 비교하여 실질적인 대학의 성과 평가에 의사결정 방향을 제시하고자 한다.
- 본 연구는 DEA와 AHP를 이용하여 정량적인 접근과 정성적인 접근을 통합하여 대학의 성과를 평가하고자 한다. 이를 수행하기 위해 먼저 평가 대상이 되는 대학을 선정하고 효율성 분석을 위한 후보 투입·산출요소를 선정한다.
- 본 연구는 비영리 조직인 대학을 대상으로 DEA와 AHP 모형을 이용하여 다수의 투입요소와 다수의 산출요소를 양적 방법과 질적 방법으로 선정하는 것뿐만 아니라 대학 성과의 효율성 개념으로 적용한 대학의 성과 평가 방법을 제시한다. 또한 도출된 대학의 효율성 순위와 중앙일보 대학평가 순위를 비교하여 실질적인 대학의 성과 평가에 의사결정 방향을 제시하고자 한다.
- 본 연구는 비영리 조직인 대학을 대상으로 DEA와 AHP를 활용하여 다수의 투입요소와 다수의 산출요소를 양적 방법과 질적 방법으로 선정하는 것뿐만 아니라 상대적 효율성을 도출함으로써 대학의 성과 평가 방법을 제시한다. 또한 도출된 대학의 효율성 순위와 중앙일보 대학평가 순위를 비교함으로써 대학 평가에 대한 시사점을 제시하였다.
가설 설정
- [5]에 의해 개발되어 다수 투입물과 다수 산출물과의 비율 모형을 연장하여 비선형계획법으로 표현한 모형이다. 이는 모든 투입요소를 비례적으로 증가시킬 때 산출도 일정한 비율에 따라 증가하는 규모에 대한 수익 불변(Constant Returns to Scale, CRS)을 가정한다. 그 후 Banker et al.
제안 방법
- AHP를 이용하여 대학의 성과를 효율성 개념으로 측정하기 위해 최종 선정된 요소들을 대상으로 AHP 계층구조를 재구성한다. 즉, 기존 계층 모형의 하위 평가 기준에서 장학금과 중도탈락 학생 수(역), 저서·역서를 제외한다.
- DEA로부터 도출된 대학의 효율성 순위와 효율성 개념을 적용한 AHP 모형의 순위, DEA-AHP 통합 모형으로부터 산출된 대학의 순위, 중앙일보 대학평가의 순위를 스피어만(Spearman)의 서열상관관계 분석으로 각 모형의 상관성을 파악한다.
- 각 효율성의 평균값을 기준으로 4사분면으로 구분하였으며, 산출지향적 BCC 모형을 이용한 개별 대학의 교육중심 효율성 값과 연구중심 효율성 값을 표시한 것이다. 교육과 연구에서 효율적인 대학이 분포되어 있는 1사분면은 29개(31.
- 본 연구는 선정된 투입·산출요소 중에서 대학의 교육부문과 연구 부문을 강조한 모형으로 구분하여 대학 효율성이 갖는 의미를 분석하였다. 교육중심의 효율성 측정을 위한 투입요소는 전임교원 수, 학생 수, 교육비로, 산출요소는 취업자 수와 진학자수로 설정하였다. 더불어 대학연구중심의 효율성 측정을 위한 투입요소는 전임교원 수, 학생 수, 교내·외 연구비로, 산출요소는 국내·외 학술지 게재 논문 수, 기술이전 수입료로 설정하였다.
- 이를 수행하기 위해 먼저 평가 대상이 되는 대학을 선정하고 효율성 분석을 위한 후보 투입·산출요소를 선정한다. 그 다음 최종 요소를 확정, DEA를 이용한 효율성 측정, AHP를 이용한 효율성 측정, DEA-AHP 통합 모형을 이용한 효율성 측정, 각 모형 간의 효율성 값에 대한 순위와 중앙일보 대학평가 순위와의 관계를 분석하는 순으로 이루어진다.
- 본 연구에서의 분석 대상인 DMU는 중앙일보에서 수행하고 있는 대학 평가 대상의 대학 중 투입·산출요소의 데이터 수집이 가능하고 결측치가 10%를 초과하지 않은 93개의 대학을 최종 선정하였다. 대학의 성과 평가에 대한 효율성을 측정 시 필요한 투입요소와 산출요소를 선정하기 위해 1차적으로 선행연구에서 사용된 공통적인 요소들을 고려한 가운데, 현실적으로 데이터 수집이 가능한 요소들을 선별하였다. 분석 대상 대학의 데이터는 한국대학교육협의회에서 운영하고 있는 대학알리미 웹사이트(www.
- 대학의 효율성을 각 모형에 따라 실시한 결과, DEA만을 이용한 결과와 AHP를 이용하여 산출된 결과 그리고 DEA-AHP 통합 모형으로부터 산출된 결과를 비교하였다. DEA-AHP 통합 모형은 DEA만을 실시한 효율성 분포와 거의 유사한 형태를 보였으나 AHP의 상대적 가중치를 반영함으로써 순위 변동에서는 영향을 주는 것으로 나타났다.
- 둘째, DEA를 통해 비교 행렬(Comparison Matrix)을 도출하고 이를 AHP에 적용하여 대안의 순위를 정한다. 이는 Sinuany-Stern et al.
- 본 연구는 비영리 조직인 대학을 대상으로 DEA와 AHP를 활용하여 다수의 투입요소와 다수의 산출요소를 양적 방법과 질적 방법으로 선정하는 것뿐만 아니라 상대적 효율성을 도출함으로써 대학의 성과 평가 방법을 제시한다. 또한 도출된 대학의 효율성 순위와 중앙일보 대학평가 순위를 비교함으로써 대학 평가에 대한 시사점을 제시하였다.
- 본 연구는 AHP를 적용한 정성적인 평가를 통해 각 요소별 가중치를 도출하여 중요도가 높은 요소들을 최종 선정하였다. AHP 계층구조는 [Figure 3]과 같이 투입 계층과 산출 계층을 포괄한 효율성을 목표로 투입 계층의 평가기준(Criteria)은 대학 구성원, 대학 운영비로 구성되며, 산출계층의 평가 기준(Criteria)은 대학 교육과 학술 연구로 구성한다.
- 최종 선정된 요소로 DEA를 분석하여 대학의 성과 평가를 도출하기 위한 효율성을 측정하는 단계이다. 본 연구는 DEA 모형 중 산출지향 CCR 모형과 산출지향 BCC 모형을 모두 사용하여 비교한다. 또한 대학의 기능에 따라 교육과 연구 중심으로 분석모형을 구분하여 대학의 성과를 다각적으로 분석하고자 한다.
- 본 연구는 산출요소를 통제하기 위해 Tofallis[21]가 제시한 프로파일링(Profiling)방법을 이용하여 각 산출요소의 부분 효율성을 평가한 후, 스피어만(Spearman)의 서열상관관계 분석을 실시하여 산출요소를 1차적으로 제거한다. 정량적인 방법으로 선정된 2차 투입·산출요소를 정성적인 평가를 고려하기 위하여 AHP 모형으로 중요도를 산출함으로써 최종 투입․산출요소를 확정한다.
- 본 연구는 선정된 투입·산출요소 중에서 대학의 교육부문과 연구 부문을 강조한 모형으로 구분하여 대학 효율성이 갖는 의미를 분석하였다.
- 본 연구는 선행연구의 투입요소를 반영하여 조직의 비용을 의미하는 인력과 예산과 관련된 전임교원 수(단위 : 명), 학부와 대학원생을 합한 학생 수(단위 : 명), 교육비(단위 : 천원), 장학금(단위 : 천원), 교내·외 연구비(단위 : 천원)로 총 5개의 투입요소를 선정하였다.
- 본 연구의 결과에서는 다수의 투입요소와 산출요소를 정량적인 방법인 Profiling 분석과 서열상관관계 분석을 통해 1차 요소를 선정하였으며, 정성적인 방법인 AHP 모형을 통해 1차 선정된 요소를 대상으로 질적 중요도를 반영함으로써 최종 요소를 도출하였다. 기존 연구에서는 투입요소와 산출요소를 변화시킴으로써 정량적인 DEA 효율성 값을 비교, 분석하여 적절한 투입요소와 산출요소를 판단하거나 전문가의 의견을 반영한 정성적인 AHP 모형만을 통해 적절한 투입요소와 산출요소를 선정하였다.
- 산출요소를 축소하기 위해 [Table 2]의 각 산출요소별 부분 효율성 수치를 근거로 각 산출요소별에 대한 순위를 자료로 하여 스피어만(Spearman)의 서열상관관계 분석을 실시하였다.
- 설문은 9점 척도로 구성된 쌍대비교를 통해서 대학의 성과 평가지표인 투입·산출요소의 중요도를 평가하도록 하였다.
- 둘째, 의사결정 요소들 간의 쌍대비교로 판단 자료를 수집한다. 셋째, 고유값 방법을 사용하여 의사결정 요소들의 상대적인 가중치를 추정한다. 넷째, 고유값을 이용한 일관성 검정을 실시한다.
- 즉, 각 요소별로 가장 큰 값을 가지는 DMU의 데이터를 ‘100’으로 두고 다른 DMU의 데이터를 비율적으로 변환한다. 셋째, 투입요소와 산출요소의 상대적 값을 구한 후, AHP모형에서 산출된 요소별 가중치를 곱하여 상대적 가중값(Relative Weighted Score)을 구한다. 넷째, 상대적 가중값을 DEA 모형에 적용하여 효율성을 측정한다.
- 이 때 가장 큰 값을 가지는 DMU의 효율성을 ‘1’로 기준으로 두고 나머지 DMU의 효율성을 정규화하여, DEA를 이용한 효율성과 DEA-AHP 통합 모형을 이용한 효율성 측정값을 비교한다.
- 이를 수행하기 위해 먼저 평가 대상이 되는 대학을 선정하고 효율성 분석을 위한 후보 투입·산출요소를 선정한다.
- 즉, DEA 모형의 투입·산출요소를 AHP 모형으로 중요도를 분석하여 우선순위에 따라 최종으로 선정한다.
- 첫째, AHP 분석을 통해 DEA의 투입요소와 산출요소를 선정한다. 즉, DEA 모형의 투입·산출요소를 AHP 모형으로 중요도를 분석하여 우선순위에 따라 최종으로 선정한다.
- AHP 모형은 일반적으로 5단계의 절차를 따른다. 첫째, 의사결정문제의 의사결정 요소들 간의 관계를 분석하여 계층 구조를 형성한다. 둘째, 의사결정 요소들 간의 쌍대비교로 판단 자료를 수집한다.
- 투입요소의 수는 적정한 것으로 가정하고 산출요소의 수를 축소하기 위해 Profiling 방법, 즉 산출요소에 각각에 대하여 적용하여 각 DMU에 대한 부분 효율성을 측정하였다. 8개의 산출요소별 부분 효율성을 측정한 결과는 [Table 3]과 같다.
대상 데이터
- 2차 선정된 투입요소는 전임교원 수(단위 : 명), 학부와 대학원생을 합한 학생 수(단위 : 명), 교육비(단위 : 천원), 장학금(단위 : 천원), 교내·외 연구비(단위 : 천원)로 총 5개의 요소와 산출요소는 국내·외의 학술지 게재논문 수(단위 : 편)와 취업자 수(단위 : 명), 중도탈락 학생 수(역)(단위 : 명), 진학자 수(단위 : 명), 기술이전 수입료(단위 : 천원), 저서․역서 수(단위 : 권)로 총 6개를 선정하였다.
- 더불어 대학연구중심의 효율성 측정을 위한 투입요소는 전임교원 수, 학생 수, 교내·외 연구비로, 산출요소는 국내·외 학술지 게재 논문 수, 기술이전 수입료로 설정하였다.
- 따라서 2차 후보로 선정된 산출요소는 취업자 수, 국내·외 학술지 게재 논문 수, 중도탈락 학생 수(역), 진학자수, 기술이전 수입료, 저·역서수로 총 6개이다.
- 본 연구는 대학의 성과를 측정하기 위해서 2012년 중앙일보 대학평가 대상에 포함된 대학 중 93개를 최종 선정하였다. 표본으로 선정된 93개 대학의 기본 현황은 다음 [Table 1]과 같다.
- 본 연구는 표본 대상인 대학을 설립유형인 국·공립대와 사립대로, 대학의 소재지는 서울과 인천, 경기 지역을 포함한 수도권과 비수도권으로 구분하였다.
- 본 연구에서의 분석 대상인 DMU는 중앙일보에서 수행하고 있는 대학 평가 대상의 대학 중 투입·산출요소의 데이터 수집이 가능하고 결측치가 10%를 초과하지 않은 93개의 대학을 최종 선정하였다.
- 대학의 성과 평가에 대한 효율성을 측정 시 필요한 투입요소와 산출요소를 선정하기 위해 1차적으로 선행연구에서 사용된 공통적인 요소들을 고려한 가운데, 현실적으로 데이터 수집이 가능한 요소들을 선별하였다. 분석 대상 대학의 데이터는 한국대학교육협의회에서 운영하고 있는 대학알리미 웹사이트(www.academyinfo.go.kr)를 통해서 각 대학별로 투입 및 산출요소에 포함되어야 항목들을 수집하여 DB를 구축하였다.
- 산출요소는 선행연구를 반영하여 국내·외의 학술지에 게재한 논문 수(단위 : 편)와 취업자 수(단위 : 명), 졸업자 수(단위 : 명), 중도탈락 학생 수(역)1)(단위 : 명), 진학자 수(단위 : 명), 국내·외 특허 출원 및 등록 수(단위 : 건), 기술이전 수입료(단위 : 천원), 저서․역서 수(단위 : 권)로 총 8개를 선정하였다.
- 설계된 AHP 모형으로 각 요소의 가중치를 도출하기 위해 대학교수(3명), 대학 시간강사(1명), 대학 교직원(9명) 등으로 구성된 전문가 총 13명에게 설문을 실시하였다. 설문은 9점 척도로 구성된 쌍대비교를 통해서 대학의 성과 평가지표인 투입·산출요소의 중요도를 평가하도록 하였다.
- 투입요소에서는 1순위에서 3.5순위인 전임교원 수, 학생 수, 교육비, 연구비를 최종 요소로 선정하였으며, 산출요소는 1순위에서 4순위인 국내·외 학술지 게재 논문 수, 취업자 수, 진학자 수, 기술이전 수입료를 최종으로 선정하였다.
데이터처리
- 셋째, 고유값 방법을 사용하여 의사결정 요소들의 상대적인 가중치를 추정한다. 넷째, 고유값을 이용한 일관성 검정을 실시한다. 다섯째, 평가 대상이 되는 여러 대안들에 대한 종합 순위를 얻기 위하여 의사결정 요소들의 상대적인 가중치를 종합화한다.
이론/모형
- 또한 대학의 기능에 따라 교육과 연구 중심으로 분석모형을 구분하여 대학의 성과를 다각적으로 분석하고자 한다. DEA 분석에는 DEAFrontier Software 2007을 사용하였다.
- 본 연구는 Jyoti et al.[6]이 제안한 DEA-AHP 통합 모형을 적용한다. DEA-AHP 통합 모형의 분석 절차에 대한 개략적인 설명은 다음과 같다.
- 셋째, 투입요소와 산출요소의 상대적 값을 구한 후, AHP모형에서 산출된 요소별 가중치를 곱하여 상대적 가중값(Relative Weighted Score)을 구한다. 넷째, 상대적 가중값을 DEA 모형에 적용하여 효율성을 측정한다.
- 이와 관련된 모형을 이덕주 외[11]가 R&D 프로젝트 선정 시스템 개발에 관련된 연구에 적용하였다.
- 이 모형은 최고 효율성을 가지는 DMU의 개수를 유연하게 조절할 수 있는 장점이 있다. 이와 관련된 연구로는 임호순[17]의 연구개발사업의 평가 및 선정을 위한 연구에 적용하였으며, 장현덕 외[7]의 연구는 임호순[17]와 다른 방식으로 세밀하게 가중치의 제약 구간의 폭을 조정할 수 있는 DEAAR-G(Data Envelopment Analysis-Assurance Region-Global) 모형을 도입하여 효율적인 유망 기술을 선정하였다.
- 정량적인 방법으로 선정된 2차 투입·산출요소를 정성적인 평가를 고려하기 위하여 AHP 모형으로 중요도를 산출함으로써 최종 투입․산출요소를 확정한다.
성능/효과
- 2차 선정된 투입·산출요소를 이용하여 각 대학의 효율성을 산출한 결과, CCR 모형에서 효율적인 대학이 54개(58.1%)로 나타나 기존 66개(71%)의 효율적인 대학의 수와 차이를 보였다.
- 대학의 효율성을 각 모형에 따라 실시한 결과, DEA만을 이용한 결과와 AHP를 이용하여 산출된 결과 그리고 DEA-AHP 통합 모형으로부터 산출된 결과를 비교하였다. DEA-AHP 통합 모형은 DEA만을 실시한 효율성 분포와 거의 유사한 형태를 보였으나 AHP의 상대적 가중치를 반영함으로써 순위 변동에서는 영향을 주는 것으로 나타났다.
- 93개의 대상으로 DEA-AHP 통합 모형 분석을 실시한 결과 상대적 효율성 분포는 [Table 10]과 같다. DEAAHP 통합 모형의 효율성 결과는 기존 DEA 모형만을 이용한 대학의 효율성 분포와 유사한 분포를 보이는 것으로 나타났다. 사전적으로 AHP 모형에 의한 가중치 정보를 활용하여 DEA 모형을 분석한 효율성 분포에 크게 영향을 미치지 않은 것으로 나타났다.
- 그러나 질적 중요도로 인해 DEA만을 이용한 효율성 순위와 DEA-AHP 통합 모형을 이용한 효율성 순위에서 차이가 나는 것으로 나타났다. DMU1, DMU16, DMU24, DMU25, DMU30, DMU42, DMU59, DMU78, DMU90으로 총 9개(9.7%)의 대학이 DEA와 DEA-AHP 통합 모형에서 CCR, BCC 모형 모두 순위 변동이 나타났다. 변동이 나타난 DMU에 대한 결과는 [Table 11]에 제시하였다.
- 각 모형들로부터 도출된 대학의 효율성 순위를 중앙일보 대학평가 순위를 비교한 결과, DEA-AHP 통합 모형 순위와 DEA 모형은 중앙일보 대학평가 순위와 상관관계가 유의하지 않음을 보였으나, 중앙일보 대학평가와 AHP 효율성 순위는 유의한 상관관계를 나타낸 결과를 도출하였다. 중앙일보 대학평가는 평가지표에 대해 가중치를 적용하고 합산하는 방식으로 순위가 산출되기 때문에 투입과 산출에 대한 생산적인 측면은 배제하고 대학의 서열화를 측정한다.
- 국내의 대표적인 선행연구 중 안태식 외[3]의 연구는 국내 대학 77개를 대상으로 교육 중심 모형과 연구 중심모형으로 이분화하여 평가하고 국공립과 사립대학의 효율성을 비교하였다. 공대, 병원의 설치 여부에 따른 효율성 차이를 분석하고 DEA의 효율성과 중앙일보 평가 순위 간의 상관관계를 분석하여 상관성이 유의하지 않다는 결과를 도출하였다.
- 687로 유의수준 1%에서 통계적으로 유의한 상관관계가 있는 것으로 분석되었다. 그 외 DEA 모형과 DEA-AHP 통합 모형에서 나타난 순위와는 유의한 상관관계를 보이지 않는 것으로 나타났다. 이는 중앙일보 대학 평가는 대학이 갖추어야 할 활동을 누적적으로 측정하는 반면, DEA 모형은 투입과 산출에 해당하는 지표들 간의 상대적 비율이므로 상관관계가 없는 것으로 보인다.
- 그러나 질적 중요도로 인해 DEA만을 이용한 효율성 순위와 DEA-AHP 통합 모형을 이용한 효율성 순위에서 차이가 나는 것으로 나타났다. DMU1, DMU16, DMU24, DMU25, DMU30, DMU42, DMU59, DMU78, DMU90으로 총 9개(9.
- 산출요소별 효율성에 미친 영향력 순위를 살펴보면 졸업자수, 국내·외 학술지 게재 논문 수, 취업자 수, 진학자 수, 저·역서 수, 국·내외 특허 출원·등록 수, 기술이전 수입료, 중도탈락 학생 수(역) 순으로 나타났다. 둘째, 각 DMU의 산출요소별 부분효율성의 평균이 0.3932로 가장 낮게 산출된 DMU72의 경우 CCR 모형의 총 효율성 값 역시 가장 낮게 산출되었음을 알 수 있으며, 산출요소 중 기술이전 수입료의 효율성이 가장 낮게 나타났다. 셋째, DMU1, DMU36, DMU85의 경우 CCR 모형의 총 효율성은 ‘1’의 값으로 효율적이나 산출요소별 효율성 값의 평균은 각각 0.
- 3%)로 나타났다. 따라서 AHP 모형으로 산출된 투입 및 산출요소에 대한 질적 중요도를 반영함으로써 효율성 순위 결과에 큰 변화를 가져온 것으로 판단된다.
- 또한 기술이전 수입료와 국내·외 특허 출원·등록수는 통계적으로 유의한 약한 양의 상관관계를 보이는 것으로 나타났다.
- 본 연구는 정성적인 평가 방법인 AHP 모형을 통합함으로써 대학의 성과와 순위를 평가할 경우 정량적인 방법뿐만 아니라 전문가의 의견이 반영되어 객관성 결여를 최소화할 수 있는 방침이 되므로 대학의 성과를 평가하기 위한 효율성 측정에 현실적으로 도움이 될 만한 실무적 가치를 제공한다는 점에 의의가 있다.
- 본 연구에서는 Profiling 기법인 정량적 평가와 AHP 모형으로 정성적 평가를 단계적으로 분석하여 투입·산출요소 선정함에 있어 전문가의 의도를 반영하되 객관성을 시도한 것으로 평가할 수 있다.
- 각 모형에 의한 효율성 순위에 대한 상관성을 확인하기 위하여 스피어만(Spearman)의 서열상관관계 분석을 실시한 결과는 [Table 13]과 같다. 분석 결과 중앙일보의 대학평가 순위와 AHP 모형을 이용한 효율성 순위의 상관관계가 0.687로 유의수준 1%에서 통계적으로 유의한 상관관계가 있는 것으로 분석되었다. 그 외 DEA 모형과 DEA-AHP 통합 모형에서 나타난 순위와는 유의한 상관관계를 보이지 않는 것으로 나타났다.
- 분석 모형은 산출지향 CCR 모형을 적용한 결과 93개의 대학(DMU) 중에서 66개(71%)의 대학(DMU)이 효율적인 값인 ‘1’로 나타났다.
- DEAAHP 통합 모형의 효율성 결과는 기존 DEA 모형만을 이용한 대학의 효율성 분포와 유사한 분포를 보이는 것으로 나타났다. 사전적으로 AHP 모형에 의한 가중치 정보를 활용하여 DEA 모형을 분석한 효율성 분포에 크게 영향을 미치지 않은 것으로 나타났다.
- 서열상관관계 분석을 실시한 결과, 유의수준 0.01에서 통계적으로 유의한 양의 서열상관관계를 보이고 있는 산출요소들은 졸업자수와 취업자 수, 기술이전 수입료와 국내·외 특허 출원·등록 수로 나타났다.
- 셋째, AHP를 통해 산출된 가중치들을 가지고 DEA 선형계획 모형의 가중치 범위를 제한할 수 있는 제약식을 추가한 DEA-AR(Data Envelopment Analysis-Assurance Region) 모형에 반영함으로써 효율성을 도출한다. 이 모형은 최고 효율성을 가지는 DMU의 개수를 유연하게 조절할 수 있는 장점이 있다.
- 셋째, DMU1, DMU36, DMU85의 경우 CCR 모형의 총 효율성은 ‘1’의 값으로 효율적이나 산출요소별 효율성 값의 평균은 각각 0.4791, 0.4644, 0.4980으로 매우 낮게 산출되었다.
- 최적의 생산규모에 도달함을 의미하는 규모의 효율성이 ‘1’의 값을 가진 대학은 35개(37.6%)로 나타났다.
- [2]의 연구는 미국 161개 대학을 대상으로 대학 설립 형태, 의과대학설치 유무를 통제 조건으로 대학의 효율성을 분석하였다. 투입요소는 교육경비, 시설비, 간접경비 등을, 산출요소는 대학생 수, 대학원생 수, 연방정부 연구비 수주액 등을 이용하여 사립대학보다 국립대학이, 의과대학이 없는 대학보다 의과대학이 있는 대학이 높은 효율성을 보이는 결과를 도출하였다.
후속연구
- 셋째, 응답자들의 판단에 대한 논리적 일관성을 검정하는 절차를 통해 의사결정에 대한 신뢰성을 높인다. 넷째, 검정 기준의 가중치를 변화시키면서 의사결정문제와 관련된 정보 및 상황의 변화에 따른 민감도를 분석할 수 있게 해준다.
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