[논문]DEA분석을 기반으로 하는 한국 전문대학의 상대적 효율성 분석 -대학기본역량진단을 중심으로-

김도진; 이용규

doi:10.5392/jkca.2019.19.02.491

DEA분석을 기반으로 하는 한국 전문대학의 상대적 효율성 분석 -대학기본역량진단을 중심으로-
Analysis on the Relative Efficiency based on Data Envelopment Analysis for Colleges in South Korea - Focused on Evaluation of Basic Competency in College - 원문보기

한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association, v.19 no.2, 2019년, pp.491 - 507

김도진 (대전보건대학교 교양교육원) , 이용규 (우송정보대학교 사회복지학과)

초록
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이 연구는 133개 전문대학의 상대적 효율성을 DEA분석 기법을 활용해 측정하기 위한 목적으로 수행되었으며, 전문대학의 배경변인별 차이와 전문대학 기본역량 진단결과에 따라 어떠한 차이가 있는지를 밝히기 위한 목적으로 수행되었다. 연구결과 배경변인에 따른 효율성 평균차이는 규모, 소재지, 기본역량진단 평가결과에 따라 유의하지 않은 것으로 나타났으나, 설립유형에 따른 차이는 SE모형에서 유의한 차이를 보이는 것으로 나타났다. 또한 효율성 분포에 있어서 재정지원제한 대학의 효율성이 높은 점수대에 분포하고 있는 것으로 분석되었는데, 이 같은 결과는 기본역량진단 평가에서 우수한 대학으로 평가되었지만, 효율적으로 경영되고 있는지에 대한 제고가 필요함을 의미하며, 기존 대학 평가방법에 대한 지속적인 점검과 평가방향에 대한 개선이 필요함을 시사한다. 마지막으로 정량적인 자료만을 활용했다는 점과 추가적인 지표가 사용될 경우 이 연구의 결과와는 다른 결과를 얻을 수 있다는 점은 이 연구의 제한점이다.

Abstract ▼ AI-Helper

The result of this study was to measure the relative efficiency of 133 colleges in south korea and to investigate the differences in the results of college basic competency evaluation. As a result of the study showed that the average difference of efficiency according to the background variables was no significant according to the scale, location, and college evaluation. but differences in the type of establishment were found to vary significantly in S.E model. In addition, it was analyzed that the efficiency of the college with limited funding for the efficiency distribution is highly distributed, which indicates that it is necessary to continuously improve the existing university methods and to assess whether they are being managed effectively. Finally, the limitations of this study are that it used only quantitative data and that additional indicators could result in different outcomes from the results of this study.

주제어

표/그림 (14)

표 표 1. 고등교육기관 효율성분석 관련 변수
표 표 2. 전문대학 효율성 측정지표 및 산출공식
표 표 3. 분석대상의 기술통계치
표 표 4. 전문대학의 상대적 효율성 점수
표 표 5. 전문대학 규모별 효율성 차이에 대한 비모수검정 결과
표 표 6. 전문대학 규모별 효율성 분포
표 표 7. 전문대학 설립유형별 효율성 차이에 대한 비모수검정결과
표 표 8. 전문대학 설립유형별 효율성 분포
표 표 9. 전문대학 소재지별 효율성 차이에 대한 비모수검정 결과
표 표 10. 전문대학 소재지별 효율성 분포
표 표 11. 기본역량진단 선정결과 유형별 효율성 차이에 대한 비모수검정 결과
표 표 12. 기본역량진단 선정결과 유형별 효율성 분포
표 표 13. 전문대학의 상대적 효율성 참조집단 및 참조횟수
표 표 14. 참조횟수 상위 전문대학의 효율성에 대한 투입･산출변수 기여도

AI 본문요약
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문제 정의

선행연구들에서는 주로 4년제 대학과 연구중심 대학을 대상으로 한 효율성 분석 연구가 주류를 이루었고,전문대학을 대상으로 실시한 상대적 효율성 분석을 실시한 연구는 모수원[49], 정대범[26], 김도진[2], 박희숙[50], 김용희 외[34], 김도진[14], 우상규․정우열[35], 노미현[8], 오상기 외[44]의 연구들인데, 이 중 대학 구조개혁 관련 평가와 대학 효율성의 측정결과를 비교/분석한 연구들은 우상규․정우열[50], 노미현[8] 두 편에 불과하다. [표 1]에 대학과 전문대학을 대상으로 한 효율성 연구를 정리해 제시하였다.
넷째, 상대적 효율성 분석결과 자율개선대학, 역량강화대학, 재정지원대학에 포함된 대학의 상대적 효율성과 기본역량진단 평가결과 간 어떠한 차이를 보이는 지분석하는 데 연구의 최종 목적이 있다.
따라서 이 연구에서는 선행연구들에서 전문대학의 상대적 효율성 분석을 위해 공통적으로 활용한 DEA기법과 대학 정보공시에서 제공하는 정량지표를 활용하여 기본역량진단 대상 133개 전문대학의 상대적 효율성을 분석하고자 하며, 구체적인 연구의 목적은 다음과 같다.
이 연구는 기본역량진단 대상 133개 전문대학의 상대적 효율성을 DEA기법을 이용해 평가하기 위한 목적으로 실시되었으며, 2017학년도 대학알리미 데이터를 수집/활용해 분석한 결과를 바탕으로 결론과 제한점을 정리하면 다음과 같다.
이 연구에서는 CCR모형과 BCC모형을 모두 사용해 전문대학의 상대적효율성을 측정하고, 대학배경변인 및 기본역량진단 평가결과와 어떠한 차이를 보이는지 규모에 의한 측면과 기술적인 측면을 모두 활용해 분석하고자 한다.
즉, 투입된 자원 대비 산출된 결과물이 최대의 결과로 나타날 경우 그 전문대학은 효율적인 전문대학으로 정의할 수 있으며, 투입된 자원은 고려하지 않고 최대한의 산출만을 나타낼 경우 그 전문대학은 효과적인 전문대학으로 정의할 수 있는 것이다. 이 연구에서는 전문대학의 효과적인 측면은 제외하고 효율적인 측면에서 접근하고자 한다.

제안 방법

이상의 선행연구 분석 내용을 종합했을 때 이 연구에서 설정한 투입변수는 교사시설 확보율, 학생 교육비 환원률, 학생 1인당 장학금 수혜액, 재학생 기준 전임교원 확보율로 구성하였으며, 산출변수로는 선행연구들에서 공통적으로 활용한 졸업생 취업률, 재학생 학업지속률, 재학생 충원률 지표에 교원 1인당 국내외 학술지 연구실적, 졸업생 진학률 지표를 새롭게 포함시킨 점과 대학 기본역량 진단 결과와 상대적 효율성측정 결과를 비교 및 분석한 점이 선행 연구들과의 차별점이다. [표 2]에 이 연구에서 활용할 지표와 산출공식을 정리하여 제시하였다.
마지막으로 전문대학 설립유형은 국․공립과 사립으로 구분하여 통계분석을 실시하였다. 대학알리미에서 제공하는 통계자료들 중 일부 값이 0으로 표시되는 자료들은 투입대비 산출의 비율이 무한대로 나타날 수 있기 때문에, 해당 값을 Frontier Analyst 4.3에서 정한 최소값인 0.001로 모두 변경해 효율성을 측정하였다.
마지막으로 전문대학 설립유형은 국․공립과 사립으로 구분하여 통계분석을 실시하였다. 대학알리미에서 제공하는 통계자료들 중 일부 값이 0으로 표시되는 자료들은 투입대비 산출의 비율이 무한대로 나타날 수 있기 때문에, 해당 값을 Frontier Analyst 4.
셋째, CCR모형과 BCC모형을 활용해 전문대학 총 효율성을 측정하고, 효율성의 차이가 발생되는 원인을 규모의 영향과 기술적 영향으로 밝힌다.
첫째, 전문대학의 상대적 효율성을 측정하기 위한 적절한 투입/산출변수를 문헌고찰을 통해 도출하고, 이 지표를 활용해 전문대학의 상대적 효율성을 측정하며, 둘째, 상대적 효율성이 배경변인에 따라 어떠한 차이를 보이는지를 분석한다. 셋째, 효율성의 차이가 기술적인 요인에 의해 발생되는지 규모에 의한 원인에 의해 발생되는지를 분석하고, 대학기본역량진단에 결과와 상대적 효율성 측정 결과 간 어떠한 차이를 보이는지 분석한다. 이와 같은 연구문제를 해결하기 위해 FrontierAnalyst 4.
이 연구의 DEA 분석에 이용된 133개의 전문대학의 상대적 효율성을 CCR모형 BCC 모형, SE모형으로 분석한 결과를 [표 4]에 제시하였다. 분석결과 100점대로 효율성이 나타난 전문대학은 CCR모형에서 33개로 전체 전문대학 중 24.
일부 변수들 중 활용빈도가 높으나, 최근 몇 년간 연구에서 활용되지 않은 변수와 일부 전문대학의 실정에 맞지 않는 지표 및 정성적인 변수들은 본 연구에서 다루기에 적절하지 않아 전문대학을 대상으로 실시한 정대범[26], 김도진[2], 박희숙[50], 김용희 외[34], 김도진[14], 우상규․정우열[35], 노미현[8], 오상기[44] 등의 연구내용을 참고하여 적절하지 않은 변수들은 본 연구에서는 제외하였다. 이상의 선행연구 분석 내용을 종합했을 때 이 연구에서 설정한 투입변수는 교사시설 확보율, 학생 교육비 환원률, 학생 1인당 장학금 수혜액, 재학생 기준 전임교원 확보율로 구성하였으며, 산출변수로는 선행연구들에서 공통적으로 활용한 졸업생 취업률, 재학생 학업지속률, 재학생 충원률 지표에 교원 1인당 국내외 학술지 연구실적, 졸업생 진학률 지표를 새롭게 포함시킨 점과 대학 기본역량 진단 결과와 상대적 효율성측정 결과를 비교 및 분석한 점이 선행 연구들과의 차별점이다. [표 2]에 이 연구에서 활용할 지표와 산출공식을 정리하여 제시하였다.
셋째, 효율성의 차이가 기술적인 요인에 의해 발생되는지 규모에 의한 원인에 의해 발생되는지를 분석하고, 대학기본역량진단에 결과와 상대적 효율성 측정 결과 간 어떠한 차이를 보이는지 분석한다. 이와 같은 연구문제를 해결하기 위해 FrontierAnalyst 4.3을 이용하여 DEA 분석을 실시하여 133개 전문대학의 상대적 효율성을 분석하였다. 효율성 측정모형은 불변규모수익(CRS) CCR모형과 가변규모수익(VRS) BCC모형을 활용해, 효율성 측정결과와 참조횟수를 바탕으로 가장 높은 효율성을 보인 전문대학의 특성과 가장 비효율적인 전문대학의 특성 및 효율성에 영향을 주는 요인들을 분석하였다.
첫째, 133개 전문대학의 효율성 측정을 위해 선행연구 분석을 통해 설정된 투입변수는 교육비 환원률, 재학생 1인당 장학금, 재학생 기준 교사시설 확보율, 전임교원 확보율(재학생기준)이며, 산출변수는 전임교수 1인당 연구실적, 정원내 재학생 충원률, 졸업생 진학률,졸업생 취업률, 학업지속률 지표를 활용하였다.
이상의 결론을 바탕으로 제한점과 제언하면 다음과 같다. 첫째, 이 연구는 선행연구 분석을 통해 전문대학의 상대적 효율성을 측정하기에 타당한 정량지표들을선정하고, 대학알리미에서 제공하는 자료를 활용해 전문대학의 상대적 효율성을 측정했다는 점에서 연구결과의 타당성을 확보하였다. 그러나 이 연구에서 활용한 지표 외에 다른 변수가 추가될 경우 다른 연구결과가 나타날 수 있다는 점과 정량적인 지표만을 활용하였고,정성적인 부분은 고려하지 않았다는 점은 이 연구의 제한점이다.
이 연구의 목적은 크게 네 가지로 정의할 수 있다. 첫째, 전문대학의 상대적 효율성을 측정하기 위한 적절한 투입/산출변수를 문헌고찰을 통해 도출하고, 이 지표를 활용해 전문대학의 상대적 효율성을 측정하며, 둘째, 상대적 효율성이 배경변인에 따라 어떠한 차이를 보이는지를 분석한다. 셋째, 효율성의 차이가 기술적인 요인에 의해 발생되는지 규모에 의한 원인에 의해 발생되는지를 분석하고, 대학기본역량진단에 결과와 상대적 효율성 측정 결과 간 어떠한 차이를 보이는지 분석한다.
첫째, 전문대학의 상대적 효율성을 측정하기 위한 투입변수와 산출변수를 문헌고찰을 통해 설정하고, 해당 투입변수와 산출변수 데이터를 대학알리미에서 추출하여 자료포괄분석 방법으로 133개 전문대학의 상대적 효율성을 분석한다.
투입변수와 산출변수를 활용해 CCR모형, BCC모형,S.E모형의 효율성을 측정하였다. 세 모형을 모두 활용해 효율성을 측정한 이유는 교육기관은 1%의 투입이 증가할 때, 1%의 산출물이 증가하는 불변규모수익과 1%의 투입이 증가할 때 산출이 1%보다 크거나 작을 수 있다는 가변규모 수익의 논리를 모두 포괄하는 조직이기 때문이다.
3을 이용하여 DEA 분석을 실시하여 133개 전문대학의 상대적 효율성을 분석하였다. 효율성 측정모형은 불변규모수익(CRS) CCR모형과 가변규모수익(VRS) BCC모형을 활용해, 효율성 측정결과와 참조횟수를 바탕으로 가장 높은 효율성을 보인 전문대학의 특성과 가장 비효율적인 전문대학의 특성 및 효율성에 영향을 주는 요인들을 분석하였다.

대상 데이터

이 연구의 대상은 전국의 133개 전문대학으로, DEA 기법을 활용해 133개 전문대학의 상대적 효율성을 측정하였다. 효율성 측정 및 분석결과에 따른 객관성을 높이기 위해 2018년도 대학알리미 자료를 활용하였다.
이와 같은 논리에 따라 참조횟수가 40회 이상인 대학을 선별해 [표 14]에 제시하였다. CCR 모형과 BCC모형에서 공통적으로 참조횟수가 높게 나타난 DMU는 DMU9와 DMU19로 나타났으며, CCR모형에서만 참조 횟수가 높게 나타난 DMU는 DMU21이며, BCC모형에서만 참조횟수가 높게 나타난 DMU는 DMU26으로 분석되었다.
전국133개 전문대학의 투입/산출변수 기술통계치를[표 3]에 제시하였다. 투입변수 기술통계치의 평균값은 재학생 기준 교사시설확보율 170.
이 연구의 대상은 전국의 133개 전문대학으로, DEA 기법을 활용해 133개 전문대학의 상대적 효율성을 측정하였다. 효율성 측정 및 분석결과에 따른 객관성을 높이기 위해 2018년도 대학알리미 자료를 활용하였다.

데이터처리

기본역량진단 결과 자율개선대학, 역량강화대학, 재정지원제한 대학의 각 유형에 따라 전문대학의 효율성 평균값이 통계적으로 유의한지를 알아보기 위해 비모수검정 방법인 Kruskal-Wallis 방법을 활용한 결과를[표 12]에 제시하였으며, 기본역량진단 결과 별 효율성 분포결과를 [표 13]에 제시하였다.
둘째, 133개 전문대학의 상대적 효율성이 배경변인에 따라 어떠한 차이를 보이는지 비모수검정 방법인 Mann-Whitney의 U 검정, Wilcoxon의 W 검정방법과Kruskal-Wallis 검정을 통해 분석한다.
마지막으로 정규성 검정을 통해 전문대학 효율성의 배경변인에 따른(지역, 설립유형, 규모)차이를 알아보기 위해 설립유형에 따른 차이를 비모수검정 Mann-Whitney U검증을 실시해 분석하였으며, 지역과 설립유형별 차이를 알아보기 위해 Kruskal-Wallis H검증을 실시하였다.
전문대학 규모에 따라 효율성 평균값이 통계적으로 유의한지를 분석하기 위해 비모수 검정 방법인Kruskal-Wallis 방법을 활용한 결과를 [표 5]에 제시하였고, 규모별 효율성 분포결과를 [표 6]에 제시하였다. 분석 결과 규모에 따라 CCR, BCC, SE모형에서 평균 순위 값은 유의한 차이를 보이지 않은 것으로 나타났지만, 분포에서는 CCR모형, BCC모형 S.
전문대학 설립유형에 따라 효율성 평균값이 통계적으로 유의한지를 분석하기 위해 비모수 검정 방법인 Mann-Whitney, Wilcoxon 방법을 활용한 결과를 [표7]에 제시하였고, 설립유형별 효율성 분포결과를 [표 8]에 제시하였다.
전문대학 소재지에 따라 효율성 평균값이 통계적으로 유의한지를 분석하기 위해 비모수 검정 방법인 Mann-Whitney, Wilcoxon 방법을 활용한 결과를 [표8]에 제시하였고, 설립유형별 효율성 분포결과를 [표 9]에 제시하였다. 분석 결과 소재지에 따른 평균차이는유의하지 않은 것으로 나타났지만, 소재지에 따른 효율성 분포는 비교할만한 차이가 있는 것으로 나타났다.

이론/모형

네 번째로 활용빈도가 높게 나타난 변수는 전문대학졸업 후 진로와 관련한 지표인데, 김인재 외[52], 나민주[54], 나민주 외[55], 윤종운, 박광태[19], 이호섭[20],신현석[22], 이석열[23], 이정미, 김민희[24], 정대범[26],이정열[30], 김도진[2], 윤건호․이훈병[31], 배재호[32],박성환․이도희[33], 김용희 외[34], 우상규․정우열[35], 노미현[8]의 연구에서 산출변수로 취업률 지표를 활용하였다. 그러나 최근 전문대학 졸업자 가운데, 국내 4년제 대학진학률이 2012년 4.

성능/효과

3%의 낮은 비율로 나타났다. 71~80점대 효율성을 보인 전문대학은 CCR모형에서 7개교로 전체가운데 5.2%를 차지한 것으로 나타난 반면, BCC모형에서는 71~80점대 효율성을 보인 전문대학은 없는 것으로 나타났다. 전체적으로 전문대학의 효율치는 BCC모형이 CCR모형에 비해 높은 것으로 나타났다.
4%의 비율을 차지하는 것으로 나타났다. 81~90.9점대로 효율성을 보인 전문대학들의 경우 CCR 모형에서 38개로 전체전문대학 중 28.6%의 비율로 나타났으며, BCC 모형에서는 3개로 2.3%의 낮은 비율로 나타났다. 71~80점대 효율성을 보인 전문대학은 CCR모형에서 7개교로 전체가운데 5.
3%의 비율을 차지하는 것으로 나타났다. 91~99.9점대로 효율성을 보인 전문대학은 CCR 모형의 경우 55개로 전체 전문대학 중 41.4%의 비율로 나타낸 반면,BCC 모형에서는 87개로 전체 전문대학 중 65.4%의 비율을 차지하는 것으로 나타났다. 81~90.
CCR 모형에서 DMU21은 77회의 참조횟수를 보인 것으로 나타났으며, DMU19는 50회의 참조횟수를 나타냈고, DMU9는 42회의 참조횟수를 보인 것으로 분석되었다. BCC모형에서 DMU19는 69회의 참조횟수를 보인 것으로 나타났으며, DMU26은 61회의 참조횟수를 보인 것으로 나타났고, DMU9는 42회의 참조횟수를 보인 것으로 분석되었다.
BCC모형에서 DMU19의 기여도가 높은 투입변수로는 교육비환원률(68.0%), 전임교원 확보율(재학생기준)(32.0%)로 나타났으며, 산출변수로는 졸업생 진학률(100%)로 분석되었다. DMU26의 경우 기여도가 높은 투입변수로는 교육비 환원률(27.
2%, 대규모 전문대학은 81~100점대에 전체의 97%가 분포되어 있는 것으로 나타났다. BCC모형에서는 대규모 전문대학과 소규모 전문대학의 효율성이 91~100점대에 100% 분포된 것으로 나타났으나, 중규모 전문대학은 91~100점대에 전체의 93.7%만 분포된 것으로 나타났다. 마지막으로 SE모형에서도 대규모 전문대학과 소규모 전문대학의 효율성 분포가 81~100점대에 100% 분포된 것으로나타났으나,중규모 전문대학은 81~100점대에 전체의 80.
3%가 분포되어 있는 것으로 나타났다. BCC모형에서는 역량강화대학과 재정지원제한대학의 효율성 분포가 91~100점대에 100% 분포되어 있는 것으로 나타난 반면, 자율개선대학은 91~100점대에 전체의 96.6%가 분포되어 있는 것으로 나타났다. 마지막으로 SE모형에서는 자율개선대학과 재정지원 제한대학의 효율성 분포가 81~100점대에 100% 분포된 것으로 나타났으나,역량강화대학은 81~100점대에 전체의 94.
이와 같은 논리에 따라 참조횟수가 40회 이상인 대학을 선별해 [표 14]에 제시하였다. CCR 모형과 BCC모형에서 공통적으로 참조횟수가 높게 나타난 DMU는 DMU9와 DMU19로 나타났으며, CCR모형에서만 참조 횟수가 높게 나타난 DMU는 DMU21이며, BCC모형에서만 참조횟수가 높게 나타난 DMU는 DMU26으로 분석되었다.
CCR 모형에서 DMU21은 77회의 참조횟수를 보인 것으로 나타났으며, DMU19는 50회의 참조횟수를 나타냈고, DMU9는 42회의 참조횟수를 보인 것으로 분석되었다. BCC모형에서 DMU19는 69회의 참조횟수를 보인 것으로 나타났으며, DMU26은 61회의 참조횟수를 보인 것으로 나타났고, DMU9는 42회의 참조횟수를 보인 것으로 분석되었다.
[표 14]에 제시된 DMU의 투입변수와 산출변수에 대한 기여도*를 [표 15]에 제시하였다. CCR모형에서 DMU21의 기여도가 높은 투입변수로는 교육비 환원률(19.2%), 재학생 1인당 장학금(16.0%), 교육비환원률,전임교원 확보율전임교원 확보율(재학생기준)(64.8%) 로 나타났으며, 기여도가 높은 산출변수로는 전임교수 1인당 연구실적(0.5%), 졸업생 진학률(8.0%), 졸업생 취업률(91.4%)로 나타났다. DMU19의 경우 기여도가 높은 투입변수로는 교육비 환원률(5.
CCR모형에서 재정지원 제한대학의 효율성 분포는 81~100점대에 100% 분포된 것으로 나타난 반면, 역량강화대학은 81~100점대에 전체의 94.4%가 분포되어 있는 것으로 나타났고, 자율개선대학은 81~100점대에 전체의 94.3%가 분포되어 있는 것으로 나타났다. BCC모형에서는 역량강화대학과 재정지원제한대학의 효율성 분포가 91~100점대에 100% 분포되어 있는 것으로 나타난 반면, 자율개선대학은 91~100점대에 전체의 96.
CCR모형에서는 대규모이며, 수도권에 소재하고 있는 자율개선 사립대학의 참조횟수가 가장 높은 것으로 분석되었으나, BCC모형에서는 중규모이며, 수도권에 소재하고 있는 재정지원제한 사립대학의 참조횟수가 가장 높은 것으로 나타났다.
규모에 의한 효율성 결과 값이 BCC모형의 측정값보다 크게 측정될 경우 기술적인 영향을 받는 것으로 해석하며, BCC모형의 측정값보다 규모에 의한 효율성 결과 값이 작을 경우 규모에 의한 영향으로 효율성이 결정된다고 본다.
기본역량진단 대상 133개 전문대학의 상대적 효율성 측정 결과 CCR모형에서 100점대 효율성을 보인 대학의 비율이 24.8%로 나타났으며, BCC모형에서는 32.3%로 CCR모형에 비해 높게 나타났다.
둘째, 전문대학 배경변인에 따른 효율성 평균 차이를비모수검정 방법을 통해 분석한 결과 전문대학 규모,소재지에 따른 평균차이는 유의하지 않은 것으로 나타났고, 설립유형에 따른 차이는 S.E모형에서만 유의한 차이를 보인 것으로 나타났고, 국․공립 전문대학의 효율성 평균 값이 사립전문대학의 평균 값에 비해 높은 것으로 나타났다.
따라서 총효율성을 기술적 효율성으로 나눈 값을 전문대학의 규모에 의한 효율성(SE)으로 해석하며, BCC 모형의 결과값(기술적 효율성)값과 비교해 상대적 효율성이 결정되는 원인이 규모에 의한 영향인지, 아니면 기술적인 프로세스에 의한 영향인지 알 수 있다.
마지막으로 BCC모형에서는 국·공립 전문대학의 효율성이 91~100점대에 모두 분포되어 있는 것으로 나타났지만, 사립전문대학은 91~100점대에 전체의 97.6%가 분포된 것으로 나타났다.
2%)로 나타났고, 산출변수로는 전임교수1인당 연구실적(100%)로 분석되었다. 마지막으로 DMU9의 기여도가 높은 투입변수는 교육비환원률 (55.9%), 재학생 1인당 장학금(44.2%)이며, 산출변수로는 전임교수 1인당 연구실적(100%)으로 분석되었다
4%)로 나타났다. 마지막으로 DMU9의 기여도가 높은 투입변수는 재학생 1인당 장학금(100%)이며, 산출변수로는 학업지속률(100%)로 나타났다.
6%가 분포되어 있는 것으로 나타났다. 마지막으로 SE모형에서는 자율개선대학과 재정지원 제한대학의 효율성 분포가 81~100점대에 100% 분포된 것으로 나타났으나,역량강화대학은 81~100점대에 전체의 94.4%가 분포된 것으로 나타났다.
7%만 분포된 것으로 나타났다. 마지막으로 SE모형에서도 대규모 전문대학과 소규모 전문대학의 효율성 분포가 81~100점대에 100% 분포된 것으로나타났으나,중규모 전문대학은 81~100점대에 전체의 80.8%가 분포된 것으로 나타났다.
마지막으로 기본역량 진단 선정결과에 따른 효율성 분포에 의한 차이를 비교한 결과 CCR, BCC, SE모형에서 재정지원 제한 대학의 효율성 분포가 가장 높은 점수대에 분포되어 있는 것으로 나타났으며, 다음으로는 역량강화 대학, 자율개선 대학의 순으로 높은 점수대에 효율성이 분포된 것으로 나타났다. 이 같은 결과는 평균차이 검증에서 유의한 차이를 보이지는 않았지만 재정지원제한 대학의 효율성이 역량강화대학과 자율개선대학으로 선정된 대학에 비해 높은 것으로 해석할 수 있는데, 노미현[8]의 연구결과와 비교했을 때, 1주기 구조개혁평가에서 재정지원 제한대학의 효율성이 재정지원 가능 대학의 효율성에 비해 높게 나타났다는 연구결과와 일치하는 것으로 나타났다.
전문대학 규모에 따라 효율성 평균값이 통계적으로 유의한지를 분석하기 위해 비모수 검정 방법인Kruskal-Wallis 방법을 활용한 결과를 [표 5]에 제시하였고, 규모별 효율성 분포결과를 [표 6]에 제시하였다. 분석 결과 규모에 따라 CCR, BCC, SE모형에서 평균 순위 값은 유의한 차이를 보이지 않은 것으로 나타났지만, 분포에서는 CCR모형, BCC모형 S.E모형에서 비교할만한 차이를 보이는 것으로 나타났다.
분석 결과 기본역량진단 결과 유형에 따라 CCR모형,BCC모형, SE모형에서 평균 순위 값은 유의한 차이를 보이지 않은 것으로 나타났지만, 분포에서는 CCR모형,BCC모형 S.E모형에서 비교할만한 차이를 보이는 것으로 나타났다.
분석 결과 설립유형에 따라 CCR모형과 BCC모형의평균차이는 유의한 차이를 보이지 않는 것으로 나타났으나, SE모형에서 효율성 평균 순위 값은 p<.05에서 유의한 차이를 보이는 것으로 나타났다.
전문대학 소재지에 따라 효율성 평균값이 통계적으로 유의한지를 분석하기 위해 비모수 검정 방법인 Mann-Whitney, Wilcoxon 방법을 활용한 결과를 [표8]에 제시하였고, 설립유형별 효율성 분포결과를 [표 9]에 제시하였다. 분석 결과 소재지에 따른 평균차이는유의하지 않은 것으로 나타났지만, 소재지에 따른 효율성 분포는 비교할만한 차이가 있는 것으로 나타났다.
이 연구의 DEA 분석에 이용된 133개의 전문대학의 상대적 효율성을 CCR모형 BCC 모형, SE모형으로 분석한 결과를 [표 4]에 제시하였다. 분석결과 100점대로 효율성이 나타난 전문대학은 CCR모형에서 33개로 전체 전문대학 중 24.8%의 비율을 차지하는 것으로 나타났으며, BCC모형의 경우 43개로 전체 전문대학 중 32.3%의 비율을 차지하는 것으로 나타났다. 91~99.
비록 평균차이는 유의하지 않은 결과를 보였으나, 분포에 의한 차이를 비교한 결과 소규모 전문대학과 대규모 전문대학이 중규모 전문대학에 비해 높은 점수대에 효율성이 분포되어 있는 것으로 나타났고, 국․공립 전문대학이 사립전문대학에 비해 높은 점수대에 효율성이 분포된 것으로 나타났다. 소재지에 따른 분포차이로는 수도권 소재 전문대학이 비수도권 소재 전문대학에 비해 높은 점수대에 효율성이 분포되어 있는 것으로 나타났다.
0%로 나타났다. 산출변수 기술통계치의 평균값은 전임교원 1인당 연구실적 평균 0.3편, 졸업생 진학률 4.8%, 졸업생 취업률은 71.0%로 나타났으며, 학업지속률은 92.5%, 정원내 재학생 충원률은 90.1%로 나타났다.
셋째, CCR모형과 BCC모형에서 공통적으로 참조횟수와 기여도가 높은 전문대학은 수도권에 소재한 사립대학으로 나타났으며, CCR모형에서는 자율개선대학에 선정된 전문대학의 참조횟수가 가장 높은 것으로 나타났고, BCC모형에서는 재정지원제한 대학으로 선정된 전문대학의 참조횟수가 가장 높은 것으로 나타났다.
비록 평균차이는 유의하지 않은 결과를 보였으나, 분포에 의한 차이를 비교한 결과 소규모 전문대학과 대규모 전문대학이 중규모 전문대학에 비해 높은 점수대에 효율성이 분포되어 있는 것으로 나타났고, 국․공립 전문대학이 사립전문대학에 비해 높은 점수대에 효율성이 분포된 것으로 나타났다. 소재지에 따른 분포차이로는 수도권 소재 전문대학이 비수도권 소재 전문대학에 비해 높은 점수대에 효율성이 분포되어 있는 것으로 나타났다.
수도권 소재 전문대학의 효율성 분포는 CCR모형과SE모형에서 81~100점대에 모두 분포되어 있는 것으로 나타났으나, 비수도권 소재 전문대학은 CCR모형에서 81~100점대에 전체의 92.4%가 분포되어 있는 것으로 나타났고, SE모형에서는 81~100점대에 전체의 94.6%가 분포된 결과를 보였다.
이 같은 결과는 CCR모형에서 총 효율성을 측정했을 때, 기술적인 영향과 규모에 의한 영향이 모두 작용해 상대적으로 100점대 효율성을 보인 전문대학의 분포가 낮게 나타난 것이 원인으로 분석되는데, 규모에 의한 영향과 기술적인 영향에 의한 차이를 분석한 결과 전체 133개 전문대학 중 25.5%에 해당되는 49개 전문대학이규모에 의한 영향을 받아 효율성이 평가되는 것으로 나타났으며, 74.5%에 해당되는 84개 전문대학은 기술적인 영향에 의해 효율성이 평가되는 것으로 나타났다.
이 방법을 활용해 분석한 결과 49개 전문대학의 효율성이 규모에 의한 영향을 받는 것으로 나타났으며, 전체 전문대학 비율 중 25.5%를 차지하는 것으로 나타났다. 규모의 영향을 받은 대학을 제외한 84개 전문대학의 효율성은 기술적인 영향에 의해 결정되는 것으로 나타났는데, 이는 전문대학의 자원 활용능력에 따라 효율성이 결정된다고 볼 수 있다.
이 연구에 투입되는 DMU는 총 133개로 투입변수(4개)와 산출변수(5개)의 곱에 비해 약 6.7배 정도 높게 나타났으며, 투입변수와 산출변수 수의 합보다 DMU의 수가 9.5배 이상 높은 것으로 나타나 연구에 투입되는 변수와 DMU는 적정한 것으로 나타났다.
DEA 기법은 다수의 투입물과 산출물을 모두 고려해 비교대상이 되는 의사결정집단(이하 DMU)의 상대적인 효율성을 도출하는 기법이다. 이 연구에서 의사결정 집단은 133개 전문대학으로 133개의 DMU로 구성되어 상대적인 효율성이 도출된다.
2%를 차지한 것으로 나타난 반면, BCC모형에서는 71~80점대 효율성을 보인 전문대학은 없는 것으로 나타났다. 전체적으로 전문대학의 효율치는 BCC모형이 CCR모형에 비해 높은 것으로 나타났다.
전국133개 전문대학의 투입/산출변수 기술통계치를[표 3]에 제시하였다. 투입변수 기술통계치의 평균값은 재학생 기준 교사시설확보율 170.4%, 교육비 환원률은197.7%, 재학생 1인당 장학금 수혜액은 3320.5천원, 재학생 기준 전임교원 확보율은 63.0%로 나타났다. 산출변수 기술통계치의 평균값은 전임교원 1인당 연구실적 평균 0.
효율성 분포를 살펴보면, CCR모형과 SE모형에서 국·공립 전문대학의 효율성은 81~100점대에 모두 분포하는 경향으로 분석된 반면, 사립전문대학은 CCR모형에서 81~100점대에 전체의 94.4%가 분포되어 있는 것으로 나타났고, SE모형에서는 81~100점대에 전체의 96.0%가 분포되어 있는 것으로 나타났다.

후속연구

첫째, 이 연구는 선행연구 분석을 통해 전문대학의 상대적 효율성을 측정하기에 타당한 정량지표들을선정하고, 대학알리미에서 제공하는 자료를 활용해 전문대학의 상대적 효율성을 측정했다는 점에서 연구결과의 타당성을 확보하였다. 그러나 이 연구에서 활용한 지표 외에 다른 변수가 추가될 경우 다른 연구결과가 나타날 수 있다는 점과 정량적인 지표만을 활용하였고,정성적인 부분은 고려하지 않았다는 점은 이 연구의 제한점이다.
셋째, 4년제 대학과 전문대학은 교육의 목적과 대학경영의 목적이 상이하기 때문에, 4년제 대학을 대상으로 상대적 효율성을 측정하고 대학기본역량 진단 결과와 비교하기 위한 지표 및 변수의 활용은 이 연구와는 다른 방향으로 접근해야 한다. 넷째, 자율개선대학이 1차적으로는 권역별로 상대비교에 따라 지정되므로, 재정지원 선정 결과에 따른 효율성비교는 권역별 비교와 병행되어야 하나, 이 연구에서는 수도권과 비수도권으로 효율성을 측정하였으며,후속연구에서는 권역별 상대적 효율성 비교를 실시할 필요가 있다.
대학 기본역량 진단은 고등교육 재정 투자의 효율성과 책무성을 확보한다는 특징을 갖는다[7]. 또한 진단 결과에 따라 기본역량이 낮게 평가된 대학의 일반재정지원을 제한하거나 정원감축을 권고하는 등의 조치 뿐 아니라, 맞춤형 컨설팅을 지원한다는 점에서 권역별 균형을 고려한 적정 규모의 질 높은 지역대학을 육성할 수 있을 것으로 기대된다[7].
마지막으로 이 연구는 상대적 효율성을 측정한 연구로 절대 효율성을 측정한 결과를 이 연구의 결과와 동일하게 다룰 수 없으며, 대학 구조개혁과 관련한 평가의 역기능 때문에 대학평가에 대한 부정적인 의견을 해소하기 위한 방안으로 상대적 효율성을 분석한 이 연구가 기존 대학평가를 수정 및 보완하는 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 예상한다.
이와 같은 맥락에서 2018년도에 실시된 전문대학 기본역량 진단평가도 평가취지와 목적에 맞게 전문대학의 기본 역량을 적절하게 평가하고 있는지에 대해 경영 효율성의 측면을 분석해 전문대학 기본역량진단 평가 결과와 비교해보고 분석하는 것은 향후 전문대학 평가 방향과 이를 통한 전문대학 경영 내실화에 긍정적인 기여를 할 것이라고 본다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	효율성이란 무엇인가?	효율성(efficiency)이란 적정한 노력과 인적 물적자원 등의 투입을 통해 얻어진 성과의 비율을 의미한다. 상대적 효율성은 비슷한 조직이 노력과 인적 물적자원을 투입한 결과 어느 한 조직이 상대적으로 더 많은 산출물 또는 더 큰 규모의 성과를 거두었거나, 동일한 산출물 또는 성과를 거두는데, 더 적은 자원을 소비했다는 것을 의미한다[2][36].
	효율성의 개념과 가장 유사한 개념은 효과성인데, 이는 어떠한 상태를 의미하는가?	효율성의 개념과 가장 유사한 개념은 효과성이다. 효과성의 개념을 정의한 초기학자들의 효과성에 대한 정의된 개념을 정리하면 효과성이란 공통적으로 목표를 달성하기 위해 최대한 자원을 확보하고 이를 활용해 목표에 근접한 성과를 나타낸 상태이며, 효과적인 조직이란 최대자원을 확보/활용하여 목표에 근접한 성과를 내는 조직으로 정의할 수 있다[37-43].
	상대적 효율성이란 무엇을 의미하나?	효율성(efficiency)이란 적정한 노력과 인적 물적자원 등의 투입을 통해 얻어진 성과의 비율을 의미한다. 상대적 효율성은 비슷한 조직이 노력과 인적 물적자원을 투입한 결과 어느 한 조직이 상대적으로 더 많은 산출물 또는 더 큰 규모의 성과를 거두었거나, 동일한 산출물 또는 성과를 거두는데, 더 적은 자원을 소비했다는 것을 의미한다[2][36].

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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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