초효율성 DEA모형을 활용한 국가거점 국립대학교의 기능별 효율성 분석 = Analysis of Functional Efficiency of Korea Flagship National Universities Using the Super-efficient DEA Model

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 대학정보공시자료와 초효율성 DEA모형을 활용하여 우리나라 9개 국가거점 국립대학교의 교육·연구·봉사의 3개 핵심 기능별 효율성을 분석하였다. 분석을 위해 교육기능의 투입 및 산출변수는 학생 1인당 교육비와 전임교원 1인당 학생수, 재학생 충원률과 졸업생 취업률로 설정하였다. 연구기능은 전임교원 확보율과 전임교원 1인당 연구비를 투입변수로, 전임교원 1인당 KCI·SCI 등재실적 및 저역서 실적을 산출변수로 사용하였다. 봉사기능은 교사시설 확보율과 학생 창업지원액을 투입변수로, 기술이전 수입료와 창업교육 강좌 이수자 수를 산출변수로 구성하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 학생 창업지원액, 기술이전 수입료, 창업교육 강좌 이수자 수는 대학 간 편차가 큰 반면, 재학생 충원률, 졸업생 취업률, 전임교원 1인당 학생수, 전임교원 확보율 등은 편차가 상대적으로 작았다. 둘째, 교육 및 연구기능의 효율성은 대학 간 차이가 크지 않았으나, 봉사기능의 효율성은 대학별로 큰 차이를 보였다. 이는 국가거점 국립대학교의 교육 및 연구 경쟁력은 유사한 수준인 반면, 봉사 역량은 대학의 정책적 의지와 소재 지역의 특성에 영향을 받는 것으로 해석된다. 셋째, 기능 간 효율성 비교에서 교육과 연구기능 간에는 통계적으로 유의한 차이가 나타나지 않았으나, 교육·봉사, 교육·종합, 연구·봉사, 연구·종합, 봉사·종합의 조합에서는 유의한 차이가 확인되었다. 이에 따라 국가거점 국립대학교의 교육 및 연구 관련 정책은 현 기조를 유지하되 경쟁력 제고를 위한 보완 방안을 마련할 필요가 있다. 또한 봉사기능은 역할과 범위에 대한 명확한 규정이 요구되며, 정교한 효율성 측정을 위하여 대학정보공시자료의 추가 확보 및 정비가 필요하다. 더 나아가 기능별 성과의 대학 간 차이를 면밀히 검토하여, 대학 및 지역의 특성을 반영한 고등교육 정책 수립이 요구된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study analyzed the efficiency of 9 KFNUs (Korea Flagship National Universities) about three key functions using Higher Education Information Disclosure data and a super-efficiency DEA model. For the education, input variables were set as educational expenditure per student and student/faculty ratio, output variables were enrollment fill rate and graduate employment rate. For the research, inputs comprised faculty securing rate and research funding per faculty; outputs included KCI/SCI publication per faculty and monograph/translation performance. For the service, inputs were educational facility securing rate and student entrepreneurship support funds, and outputs were technology transfer revenue and number of students completing entrepreneurship education courses. The major findings are as follows. First, student entrepreneurship support funds, technology transfer revenue, and the number of entrepreneurship course completers exhibited large inter-university variations, whereas the enrollment fill rate, graduate employment rate, student/faculty ratio, and faculty securing rate showed relatively small variations. Second, efficiency levels for the education and research functions did not differ substantially, while service efficiency varied markedly. This suggests that, although education and research competitiveness is broadly comparable, service capacity is influenced by universities’ policy commitment and the characteristics of their locations. Third, there is no statistically significant difference between education and research efficiency; however, statistically significant differences were found for all other combinations. Accordingly, policies related to education and research at KFNUs should maintain the current direction while introducing complementary measures to further enhance competitiveness. In addition, the service function requires clearer definitions of roles and scope, and more comprehensive and refined disclosure indicators may be needed to measure its efficiency appropriately. Finally, differences in function-specific performance across universities should be carefully examined to establish higher education policies that reflect institutional and regional characteristics.