자료포락분석(DEA)을 이용한 노인복지관 효율성 분석 : 서울특별시를 중심으로

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The purpose of this study was to examine the efficiency of senior welfare centers and the cause of differences among senior welfare centers in that regard, and to investigate influential factors for the differences in efficiency and the size of the influence of the factors. What methods would be effective at assessing the efficiency of senior welfare centers by taking into account their circumstances was reviewed, and post-hoc analyses were made by using data envelopment analysis(DEA) and Tobit analysis, which were useful tools to evaluate relative efficiency. After 24 senior welfare centers located in Seoul were selected, their yearly operating data of 2011 were utilized.
A DEA model was employed to evaluate efficiency, which was a useful evaluation methodology for public-service institutions where there were a lot of input and output factors. The welfare programs provided by the senior welfare centers were categorized into three domains: medical welfare, leisure welfare and community welfare. And then the welfare programs were analyzed by domain. As for the input factors, two models were selected. Model 1 consisted of three selected input factors, which were the number of full-time workers, the number of volunteers and the gross area, and there was an additional environmental input factor in Model 2 besides the three input factors, which was the population of senior citizens within the jurisdiction of the senior welfare centers.
Both of CCS and BCC analyses were carried out to analyze the research models, and the size efficiency of the senior welfare centers and reference groups were analyzed to present the cause of inefficiency and to what extent each inefficiency factor should be improved. Besides, super-efficiency method was utilized to make a DMU ranking analysis in an efficient way, and Tobit analysis was carried out to grasp the influence of the variables on efficiency based on the results of the DEC efficiency test.
The major findings of the study on the efficiency test of the senior welfare centers were as follows:
First, as a result of conducting the DEA efficiency test, Model 2 that included the environmental input variable of the senior citizen population within the jurisdiction in addition to the number of full-time workers, the number of volunteers and the gross area excelled Model 1 that didn't in technical efficiency and pure technical efficiency. It could be interpreted that it would be possible to improve efficiency depending on the number of prospective elderly users within the jurisdiction.
In terms of the medical welfare domain, however, there was a difference of 2.23%(68.1%, 65.8%) between Model 2 and Model 1 in the CCR model, and there was a difference of 4.08%(83.9%, 79.9%) between the two in the BCC model. In the leisure welfare domain, there was a difference of 3.88%(79.2%, 75.3%) in the CCR model, and there was a difference of 4.6%(91.7%, 87.1%) in the BCC model. In the community welfare domain, there was a difference of 1.03%(88.3%, 87.3%) in the CCR model, and there was a difference of 2.42%(95.9%, 93.5%) in the BCC model. Thus, there weren't large disparities between Model 2 and Model 1, which could be interpreted that the additional input variable of Model 2 wouldn't make a great contribution to efficiency improvement.
Second, which of the technical and size factors would be the cause of inefficiency was investigated, and the mean contrast ratio of pure technical efficiency between Model 1 and Model 2 were slightly broader than that of technical efficiency between the two in terms of all the three domains. So it could be inferred that inefficiency was more likely to result from the size factors than the technical factors since there was a bigger increase in the pure technical efficiency. The mean contrast ratio of pure technical efficiency of Model 1 was 105.01% in the medical welfare domain, which was higher than that of technical efficiency of the same model that was 103.50%. In the community welfare domain, the former was 105.28%, which was higher than the latter that was 105.18% as well. In the regional welfare domain, the former was 102.57%, which also was higher than the latter that was 101.15%. Accordingly, it's found that the size factors were more likely to cause inefficiency. Yet it seems not advisable to view the size factors as the only cause of inefficiency because the differences weren't great.
Third, when a post-hoc analysis was carried out by using DEA based on the DEA efficiency data, the results of Tobit model analysis provided information about the size of each variable's influence on efficiency and about the direction(positive or negative) of each variable's influence.
The findings of the study had some implications:
First, the usefulness of DEA as an analysis of efficiency was proven, and post-hoc analyseis were carried out in diverse ways by employing DEA and DEA efficiency data. Thus, it's attempted to make this study differentiated from existing studies in terms of methodology.
Second, the programs provided by the senior welfare centers were categorized into medical, leisure and community welfare programs to analyze the efficiency of the programs in detail. Thus, it's attempted to make this study differentiated from existing studies and to produce differentiated research models.
Third, two different models were prepared in this study. Model 1 was composed of the input factors that were typically considered in earlier studies of social welfare, and Model 2 included an additional environmental variable of the population of senior citizens. Thus, it's attempted to make this study differentiated from existing studies to produce more accurate results about the efficiency of the inefficient senior welfare centers.
Fourth, in relation to the efficiency improvement of the inefficient senior welfare centers, the senior welfare centers were mostly at a standstill in terms of profit, and it seems advisable to seek strategies of increasing the output without changing the input instead of regulating the input factors.
Fifth, all the national government, local governments and people in general call for the publicness and efficiency of senior welfare and welfare policies. So far, publicness is overly stressed, which leads to a rapid increase in demand for welfare service, and not only people in general but the government are worried about the practical effect and impartiality of welfare service. Like the cases of other services of the public sector, it's required to check programs provided by senior welfare centers in terms of efficiency. In that sense, this study is expected to serve as an opportunity to stir up more research efforts on the efficiency and performance of welfare service of different fields.
As this study has some limitations, follow-up research should be implemented. Yet this study is of significance in that it attempted to present general norms for the efficiency analysis of senior welfare centers by using a DEA model and made various post-hoc analyses based on the efficiency data to give significant suggestions on the service of senior welfare centers.

국문 초록 (Abstract)

본 연구의 목적은 첫째, 노인복지관별 효율성 수준과 효율성 차이의 원인은 무엇인가 둘째, 어느 요소들이 노인복지관별 효율성 차이에 영향을 미치며, 그 영향의 크기는 어느 정도인가를 규명하는데 있다. 이에 본 연구에서는 노인복지관이 직면한 환경을 반영할 수 있는 효율성 측정방법을 검토하고, 그 중에서 상대적 효율성 평가에 유용하게 사용되고 있는 자료포락분석(Data Envelopment Analysis, DEA)과 Tobit 분석을 포함한 다양한 DEA 사후분석을 진행하였다. 연구대상은 서울시 소재 24개 노인복지관으로 한정하였으며, 2011년도 1년간의 운영자료를 이용하였다.
본 연구는 방법론적으로 다수의 투입과 산출요소를 갖는 공공서비스 기관의 효율성 평가에 유용한 DEA 모형을 활용하여 효율성 평가를 실시하였다. 노인복지관에서 운영하고 있는 복지프로그램을 3개 영역으로 구분하여 의료복지사업, 여가복지사업, 지역복지사업으로 나눠 복지사업영역별로 분석하였으며, 투입요소로써 상근근무자 수 및 자원봉사자 수, 복지관 연면적을 투입요소로 하는 모형1 이외에 관할 지역내 65세 이상 노인인구를 투입환경요소로 하는 모형2로 구분하였다.
이렇게 세분화된 연구모형들에 대해 각각 CCR분석과 BCC분석을 모두 진행하였다. 더 나아가 규모효율성과 참조집단 분석을 통해 비효율 노인복지관의 원인분석과 요인별 효율성 개선 목표치를 제시하였다. 아울러 초효율성 기법을 통해 효율적인 DMU의 순위분석을 실시하였다. 그리고 DEA 효율성 평가 결과치를 활용하여 효율성에 미치는 변수의 영향정도를 파악하기 위해 Tobit 분석을 실시하였다.
본 연구에서 수행한 노인복지관의 효율성 평가결과를 요약하면 다음과 같다.
첫째, DEA 효율성 평가 결과, 서울시 소재 분석대상 노인복지관들은 상근자수 및 자원봉사자 수, 연면적 외에 관할지역내 65세 노인인구수를 투입환경변수로 투입하는 모형2는 그렇지 않은 모형1보다 기술효율성과 순수기술효율성이 모두 높게 나타났다. 이는 관할지역내 접근가능한 노인인구수에 따라 효율성의 개선여지가 있는 것으로 해석된다.
다만, 모형2와 모형 1간 차이값은 의료복지사업 CCR모형의 경우 2.23%(68.1%, 65.8%), BCC모형은 4.08%(83.9%, 79.9%)이며, 여가복지사업 CCR모형의 경우 3.88%(79.2%, 75.3%), BCC모형은 4.6%(91.7%, 87.1%)이다. 또한, 지역복지사업 CCR모형의 경우 1.03%(88.3%, 87.3%), BCC모형은 2.42%(95.9%, 93.5%)으로써 모형2와 모형1의 차이는 크지 않음에 따라 모형2에의 추가 투입변수에 의한 효율성 개선의 여지는 크지 않은 것으로 해석할 수 있다.
둘째, 비효율의 원인이 기술적 요인인지 또는 규모의 요인인지를 확인하고자 하였으며, 3개 사업영역 모두에서 모형1과 모형2의 순수기술효율성 평균값의 대비율은 기술효율성 평균값 대비율보다 약간씩 높은 것으로 나타났다. 즉, 순수기술효율성의 증가율이 더 높아 비효율의 원인이 기술적 요인 때문이라기 보다는 규모의 요인에 의한 비효율일 가능성이 더 클 것이라고 예측할 수 있다. 즉, 의료복지사업의 모형1의 순수기술효율성 평균값 대비율은 105.01%로써 기술효율성 평균값 대비율 103.50%보다 높으며, 여가복지사업의 경우에도 105.28%로써 기술효율성 평균값 대비율 105.18%보다 높은 것으로 분석되었다. 또한 지역복지사업의 경우에도 각각 102.57%로써 기술효율성 평균값 대비율 101.15%보다 높은 것으로 나타나 비효율의 원인이 규모의 요인에 있을 가능성이 더 높음을 알 수 있었다. 다만, 그 차이값이 크지 않음에 따라 모든 비효율의 원인을 규모의 요인으로 판단하기에는 어려움이 있는 것으로 해석된다.
셋째, DEA 효율치를 활용한 DEA 사후분석에서 Tobit 모형 분석결과는 각 변수별로 효율성에 미치는 영향의 크기와 정(+) 또는 부(-)와 같이 영향을 미치는 방향에 대한 정보를 제공하였다.
이와 같은 본 연구의 결과는 다음 몇 가지 점에서 시사점과 의의를 갖는다.
첫째, 본 연구는 DEA 효율성 분석의 유용성에 대한 입증과 함께 효율성 결과값을 자료로 활용하는 다양한 DEA 사후분석을 진행함으로써 기존 연구와 방법론적 차별화를 시도하였다.
둘째, 본 연구는 노인복지관에서 운영하는 프로그램사업을 의료ㆍ여가ㆍ지역복지사업으로 유형화하여 세부적으로 효율성을 분석함으로써 기존 연구와 연구모형의 차별화를 시도하였다.
셋째, 본 연구는 분석을 위한 투입ㆍ산출요소로써 사회복지분야 선행연구의 투입요소를 반영한 모형1과 추가적으로 환경변수로써 지역내 65세 이상 노인인구를 적용한 모형2로 구분하는 연구모형으로 기존연구와 차별화함으로써 비효율 노인복지관에 대해 보다 현실적인 효율성 분석값 도출을 시도하였다.
넷째, 연구결과 비효율 노인복지관의 효율성 개선과 관련하여 대부분의 복지관이 규모수익체증 상태인바, 투입요소의 조정보다는 현재의 투입을 유지한 상태에서 산출을 늘리는 전략이 유효하다 하겠다.
다섯째, 노인복지 및 복지정책에 대하여 정부 및 지자체, 국민들은 공공성과 효율성을 동시에 요구하고 있다. 현재까지는 공공성만을 지나치게 강조함에 따라 급증하는 복지서비스의 실효성 및 공정성 등에 대해서는 국민 뿐만 아니라 정부에서도 우려하고 있다. 따라서 노인복지관에서 제공하는 프로그램사업 서비스도 다른 공공부문의 서비스와 마찬가지로 효율성 관점에서 검토가 이루어져야 하며, 이러한 점에서 본 연구가 향후 다양한 분야에서 제공되는 복지서비스에 대한 효율성 분석과 성과평가의 계기가 될 것으로 기대한다.
본 연구의 한계성에 대해서는 후속적인 보완 연구가 이루어져야 할 것이다. 하지만 본 연구는 DEA 모형을 이용한 노인복지관의 효율성 분석을 위한 일반적 규범을 제시하였을 뿐만 아니라 효율성 결과값을 이용한 다양한 사후분석의 통합연구를 통해 노인복지관의 운영서비스와 관련하여 많은 유의미한 시사점을 도출하였다는 점에서 본 연구의 의의는 적지 않다 하겠다.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서론 1
• 1. 연구의 필요성 1
• 2. 연구의 목적 4
• 3. 연구의 범위와 체계 6
• Ⅱ. 이론적 배경 9
• 1. 준공공부문으로서의 노인복지관 9
• 1) 준공공부문의 영역 및 성장배경 9
• 2) 노인복지관의 성격과 역할 17
• 3) 외국 노인복지관 운영사례 25
• 2. 선행연구 29
• 1) 사회복지분야 29
• 2) 기타 분야 31
• 3) 선행연구 시사점 33
• 3. 노인복지관 효율성 측정방법 34
• 1) 공공조직 효율성 논의 34
• 2) 전통적 효율성 분석기법 43
• 4. DEA를 이용한 효율성 분석 47
• 1) DEA에서의 효율성 개념 47
• 2) DEA 모형 53
• 5. 사후분석: Tobit 모형 63
• 1) Tobit모형의 개념 63
• 2) Tobit 모형의 한계 64
• Ⅲ. 연구방법 66
• 1. 효율성 평가모형 66
• 1) 노인복지관의 효율성 66
• 2) 연구 모형 66
• 3) 효율성 평가 요소 68
• 2. 연구 대상 및 구조 69
• 1) 분석의 대상 69
• 2) 분석의 구조 69
• 3. 투입ㆍ산출요소의 설계 및 선정 70
• 1) 투입ㆍ산출요소의 설계 70
• 2) 투입ㆍ산출요소의 선정 71
• 4. 자료 분석 75
• Ⅳ. 연구결과의 분석 77
• 1. 의료복지사업의 효율성 분석 77
• 1) CCR모형에 의한 기술효율성 분석 77
• 2) BCC모형에 의한 순수기술효율성 분석 80
• 3) 비효율 원인분석 및 효율성 개선분석 83
• 4) DEA 순위 분석 92
• 2. 여가복지사업의 효율성 분석 95
• 1) CCR모형에 의한 기술효율성 분석 95
• 2) BCC모형에 의한 순수기술효율성 분석 98
• 3) 비효율 원인분석 및 효율성 개선분석 101
• 4) DEA 순위 분석 110
• 3. 지역복지사업의 효율성 분석 112
• 1) CCR모형에 의한 기술효율성 분석 112
• 2) BCC모형에 의한 순수기술효율성 분석 115
• 3) 비효율 원인분석 및 효율성 개선분석 118
• 4) DEA 순위 분석 127
• 4. DEA 평가 사후 분석 129
• 1) 프로파일링 분석 129
• 2) Tobit 분석 133
• Ⅴ. 결 론 140
• 1. 연구결과의 요약 140
• 2. 연구의 함의 및 한계 143
• 참고 문헌 147
• [부록: 운영실태 조사표] 152
• ABSTRACT 154