DEA를 활용한 대학원의 효율성 분석

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In recent years, the management environment of Korean graduate schools which have showed the surprising growth last 30 years has changed rapidly to gain more competitiveness. Regardless of its contribution to higher education in Korea, the indiscriminate expanding of the graduate school confronted with a crisis of its management. This change asked the graduate schools to be more effective and efficient. To promote an efficiency of graduate schools, we need more accurate methods to identify and improve the cause of the inefficiency.
The purpose of this study is to analyze an efficiency of the graduate schools in Korea using DEA(Data Envelopment Analysis) which is useful non-parametric method to evaluate the relative efficiency of a set of Decision-Making Units(DMUs) with multiple inputs and outputs. Reviewing related literatures, the concept of efficiency and the applicability of DEA were investigated thoroughly. The Four research questions were addressed in the study; ① What is the distribution between efficient and inefficient graduate schools in Korea? ② Is there the significant differences in efficiency scores when analyzed by characteristics(foundation, location, and scale) of the graduate schools? ③ What is the characteristics of efficient graduate schools? ④ What is the characteristics of inefficient graduate schools, and How can the cause of inefficiency in them be improved?
This study has evaluated 131 Korean graduate schools by utilizing the national data of 2008 which has been provided on the website(http://www.academyinfo.go.kr). This national data provides the official information about universities(and graduate schools). Through a comprehensive literature review, five input variables and two output variables were chosen for the DEA model. For the statistical analysis, EMS 1.3, SPSS 15.0, and Excel 2003 programs were used.
The main findings of this study are as follows; First, some similar distribution was found between efficient and inefficient graduate schools in Korea. About 54~58% of all Korean graduate schools are required to improve the efficiency. Second, there were no significant differences in efficiency scores depending on characteristics of the graduate schools such as foundation and location, but there were significant differences in scores depending on scale. When the scale was smaller, the score was higher. This means that the outcome of graduate schools is not necessarily proportional to its scale in efficiency. Third, efficient graduate schools showed higher outputs with smaller inputs. The most important input variables are the number of graduate student per professor and the retention rate of professor. Also, the core output variable among efficient graduate schools was the research performance. Finally, inefficient graduate schools showed lower output with bigger input in most variables. This study provided each inefficient graduate school with potential improvement and modification rate were provided.
This study can provide substantial guidance for improving the efficiency of graduate schools through identifying problematic areas within the input factors. In spite of the limitation in research design, the overall results and suggestions would contribute to the research, practice, and policy for improvement of efficiency of Korean graduate schools.

[Key Words] DEA, Graduate School, Efficiency, Potential Improvement, Performance Evaluation

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 정보공시제에 의거하여 공개된 자료를 토대로 일반대학원의 효율성 평가에 적합한 투입 및 산물 변수를 설정하고, 이를 기초로 DEA기법을 활용하여 우리나라 일반대학원의 효율성을 분석하는데 그 목적이 있다. 연구목적을 달성하기 위해 도출한 구체적인 연구문제들은 다음과 같다. 첫째, 우리나라 전체 일반대학원의 효율성 수준을 분석한다. 둘째, 대학원의 특성(설립, 규모, 소재지 등)에 따라 효율성에 차이가 있는지 분석한다. 셋째, 효율적인 대학원의 특성은 무엇인지 분석한다. 넷째, 비효율적인 대학원의 특성은 무엇이고, 비효율적인 대학원의 효율성 제고방안은 무엇인지 제안한다.
이를 위하여 본 연구에서는 우리나라 131개 일반대학원을 연구대상으로 선정하고, 선행연구의 결과와 상관 및 회귀분석 결과를 토대로 투입, 산출 및 특성변수를 선정하였다. 투입변수로는 전임교원1인당학생수, 전임교원강의비율, 학생1인당장서수, 교수1인당연구비, 재학생1인당장학금 등 5개 변수가, 산출변수로는 취업률과 연구실적 등 2개 변수가 최종 분석에 사용되었다. 이러한 투입, 산출변수들은 대학알리미 사이트를 통하여 분석에 필요한 자료를 수집․가공하였다.
본 연구에서는 비영리조직을 대상으로 한 효율성 평가에서 널리 활용되어 온 DEA기법을 통해 우리나라 일반대학원의 효율성을 분석하였다. 본 연구의 분석방법을 연구문제에 따라 구체적으로 기술하면 다음과 같다.
첫째, 비교대상이 되는 전체 그룹 중에서 상대적 효율성이 가장 높은 대학원을 100% 기준으로 대학원의 효율성 점수의 분포를 제시하였고, 이를 확인하기 위하여 본 연구에서는 DEA기법 가운데 CCR 모형과 BCC 모형을 모두 사용하여 비교하였다. DEA 효율성 값을 산출하고 분석하기 위하여 EMS 1.3 프로그램과 Excel 2003을 활용하였다. 둘째, 대학원의 배경특성인 설립, 규모, 소재지 등에 따라 대학원 간 효율성 점수에 통계적으로 유의미한 차이가 있는지를 검증하기 위해서 비모수검정인 Mann-Whitney Test(U), Wilcoxon Test(W), 그리고 Kruskal-Wallis Test(χ2)를 실시하였다. 기술통계치와 비모수검정에는 SPSS 15.0 for windows 프로그램을 사용하였다. 셋째, DEA기법의 장점 중에 하나인 효율적인 대학원과 비효율적인 대학원의 특징을 분석하기 위하여, 효율적인 대학원들의 참조횟수(reference count)를 분석하였고, 효율성에 영향을 미치는 변수와 변수별 기여도를 산출하였다. 넷째, 비효율적인 대학원에 대해서는 각 변수별로 요구되는 잠재적 개선가능치(potential improvement)를 산출하였다. 잠재적 개선가능치의 산출은 Excel 2003을 활용하였다.
분석결과는 다음과 같다. 첫째, 우리나라 전체 일반대학원의 효율성 수준을 분석한 결과, 우리나라 대학원의 약 42~46% 정도는 유사한 생산구조를 지닌 다른 대학원들에 비해 상대적으로 효율적으로 운영되고 있는 반면, 54~58% 정도는 비효율적으로 운영되고 있는 것으로 나타났다. 따라서 상당수의 대학원들은 투입-산출의 구조에 대한 조정이나 최적생산규모의 확보를 위한 자구적인 노력이 요구된다.
둘째, 일반대학원의 특성변인인 설립, 소재지, 규모에 따라 효율성 값에는 차이가 있는지 분석한 결과, 설립과 소재지에서는 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았다. 규모에 따른 효율성 점수는 대규모<중규모<소규모의 순으로 나타났으며, 이러한 규모에 의한 효율성 점수간에는 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 이것은 규모가 작은 일반대학원이 규모가 큰 일반대학원에 비해 상대적으로 더 효율적인 운영을 하고 있음을 의미하며, 대학원의 성과가 단순하게 규모의 크기에 비례하지 않는다는 것을 보여준다. 특히 산출의 양과 목표와의 관계를 중시하는 효과성 평가가 그 핵심기능인 대학평가 등에서 보여준 대규모 대학들의 높은 성과를 감안해 보면, 대학원의 규모를 확대하는 것이 산출과 목표달성도간의 관계를 평가하는 효과성의 측면에서는 규모의 경제로 작용하여 그 결과에 긍정적인 기여를 할 수는 있으나, 단순하게 규모만을 늘리는 것이 대학원 운영의 효율성을 담보하는 것은 아님을 보여주는 결과라 할 수 있다. 다만, 연구방법론상의 한계로 인하여 결과의 일반화에는 다소 신중한 자세가 요구된다.
셋째, 효율적인 대학원의 특성을 분석하기 위하여 준거집단과 참조횟수에 대한 분석을 실시하였다. 준거집단 및 참조횟수에 대한 분석결과, DMU 100, 038, 089, 113, 109, 059 등이 20회 이상의 높은 참조횟수를 보여주는 대표적인 효율적 대학원으로 나타났다. 이들 DMU들의 효율성에 중요한 영향을 미치는 투입 및 산출변수는 무엇이고, 어느 정도 기여했는지를 확인하기 위하여 기여도를 산출한 결과, 평균 기여도의 측면에서 투입변수로는 전임교원1인당학생수와 전임교원강의담당비율이, 산출변수로는 연구실적의 기여도가 다른 변수들에 비해 더 높은 것으로 나타났으며, 효율성 100%를 달성한 DMU들 전체의 평균기여도에서도 유사한 결과를 보여주었다.
넷째, 비효율적인 대학원의 특징과 비효율의 원인을 규명하기 위하여 효율성 상위 10%와 하위 10% 대학원간 투입 및 산출변수별 평균을 비교하였다. 분석결과, 효율적인 대학원은 비효율적인 대학원에 비해 상대적으로 더 적은 인적, 물적 자원을 투입하면서도 더 높은 취업률과 연구실적을 올리고 있는 것으로 확인되었으며, 모형에 따라 투입된 4~5개의 변수 대부분과 취업률이 비효율적인 대학원 운영에 영향을 미치는 주요 요인으로 나타났다. 따라서 효율성의 개선이 요구되는 대학원들은 이들 DMU 가운데 유사한 특성을 보이고 있는 효율적인 DMU를 선정&#8228;참조하여 투입 및 산출변수의 조정이나 규모의 최적화를 도모할 필요가 있다. 이를 위해 가장 효율성 점수가 낮은 대학원을 6개 선정하여, 이들 대학원의 효율성 개선을 위한 투입 및 산출변수별 목표치 및 조정비율의 예시를 제시하였다.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서론 1
• 1. 연구의 필요성 1
• 2. 연구의 목적 7
• 3. 연구의 한계 8
• Ⅱ. 이론적 배경 11
• 1. 효율성 11
• 가. 효율성의 개념 11
• 나. 효율성과 주요 성과개념과의 관계 12
• 다. 효율성의 유형 14
• 라. 효율성 측정의 주요 접근 16
• 2. 대학원의 효율성 20
• 가. 우리나라 일반대학원 개요 20
• 나. 대학원 효율성의 개념과 특징 37
• 다. 대학원 효율성의 구성 요인 46
• 라. 대학원의 효율성 측정 변수들 51
• 3. DEA를 활용한 효율성 측정 60
• 가. DEA의 개념 60
• 나. DEA의 측정 논리 62
• 다. DEA의 측정 모형 66
• 라. DEA 모형의 유용성 72
• 마. DEA 모형의 제한점 74
• 4. 연구의 모형 및 변수 76
• 가. 연구의 모형 76
• 나. 변수의 선정 77
• Ⅲ. 연구방법 83
• 1. 연구대상 및 자료 83
• 2. 변수 84
• 3. 분석방법 86
• Ⅳ. 연구결과 87
• 1. 기술통계 분석 87
• 가. 투입 및 산출변수의 기술통계량 87
• 나. 투입 및 산출변수의 관계 88
• 2. 일반대학원의 효율성 분석 91
• 3. 일반대학원의 특성별 상대적 효율성 차이 분석 95
• 가. 설립구분에 따른 상대적 효율성 차이 95
• 나. 소재지에 따른 상대적 효율성 차이 96
• 다. 규모에 따른 상대적 효율성 차이 97
• 4. 효율적 대학원 특성 분석 99
• 가. 준거집단과 참조횟수 99
• 나. 효율적인 대학원의 특징 분석 101
• 5. 비효율적인 대학원의 특징 분석 103
• 가. 비효율적인 대학원의 특징 분석 103
• 나. 비효율적인 대학원의 개선 방향 105
• 6. 논의 111
• 가. 우리나라 대학원의 효율성 111
• 나. 대학 특성에 따른 효율성 차이 112
• 다. 효율적인 대학원의 특성 113
• 라. 비효율적인 대학원의 특성 및 개선 방향 115
• Ⅴ. 결론 및 제언 117
• 1. 요약 117
• 2. 결론 120
• 3. 제언 126
• 가. 후속 연구를 위한 제언 126
• 나. 정책 개선을 위한 제언 129
• 참고문헌 133
• 부록 149
• ABSTRACT 175