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DEA와 MPI를 이용한 대학의 효율성 분석

Title
DEA와 MPI를 이용한 대학의 효율성 분석
Other Titles
Analysis of University’s Efficiency Using Data Envelopment Analysis and Malmquist Productivity Index : Based on the Higher Education Information Disclosure Data from 2008 to 2012
Authors
김화영
Issue Date
2013
Department/Major
대학원 교육학과
Publisher
이화여자대학교 대학원
Degree
Doctor
Advisors
한유경
Abstract
최근 우리나라 대학들은 학생 수의 감소와 대학구조조정 등 급변하는 교육환경과 세계적인 경제적 위기로 많은 어려움에 처해 있다. 이에 따라 대학들은 대학의 자율성과 사회적 책무성을 기반으로 대학의 생존을 위한 발전 방안을 모색하고 경쟁력을 갖추기 위해 그 어느 때보다 노력을 기울이고 있다. 이렇듯 대학을 둘러싼 급속한 국내외 환경 변화는 대학의 효율성 개선의 필요성을 증대시키고 있다. 지금까지 대학의 효율성에 대한 연구는 단년도 효율성 분석 위주로 이루어져 왔다. 이에 본 연구는 횡단적 분석의 한계를 넘어 시계열적인 분석을 통하여 대학의 효율성 변화 추이와 그 원인이 무엇인지를 알아보고자 하였다. 이를 위해 세 가지 연구문제를 설정하였다. 첫째, 현재 대학의 효율성 수준은 어떠한가? 둘째, 대학의 효율성은 어떻게 변화하였는가? 셋째, Malmquist 생산성 지수를 이용한 대학의 효율성 변화는 어떠하며 그 원인은 무엇인가? 이상의 연구 문제를 검증하기 위해 대학정보공시의 2008년~2012년, 140개 대학의 자료를 패널데이터로 구축하여 사용하였으며, 분석방법으로는 DEA와 Malmquist 생산성 지수를 사용하였다. 첫 번째 연구문제인 대학의 효율성 분석 결과는 다음과 같다. 우리나라 대학의 전체적인 효율성 수준을 살펴보면 대학의 약 7~11% 정도는 효율적으로 운영되고 있는 반면, 73~89% 정도는 비효율적으로 운영되고 있는 것으로 나타났다. 따라서 상당수의 대학들은 투입과 산출 구조에 대한 조정이나 최적생산규모의 확보를 위한 자구적인 노력이 요구된다. 대학의 특성인 설립유형, 소재지, 규모에 따라 효율성 값에 차이가 있는지 분석한 결과, 규모의 경우 통계적으로 유의한 차이를 보였으며 대규모>중규모>소규모의 순으로 효율성 점수에 차이를 나타내었다. 효율적인 대학의 특성을 분석하기 위하여 높은 참조횟수를 보이는 대학들을 대상으로 효율성에 중요한 영향을 미치는 투입 및 산출변수가 무엇이고, 어느 정도 기여했는지를 확인하기 위하여 기여도를 산출하였다. 그 결과, 평균 기여도의 측면에서 투입변수로는 전임교원 강의담당비율과 전임교원 1인당 학생수의 기여도가 높은 것으로 나타났고, 산출변수로는 전임교원 1인당 연구실적과 취업률의 기여도가 높은 것으로 나타났다. 비효율적인 대학의 특징과 비효율의 원인을 규명하기 위하여 효율성 상위 10개와 하위 10개 대학 간 투입 및 산출변수별 평균을 비교한 결과, 효율적인 대학은 비효율적인 대학에 비해 상대적으로 더 많은 인적, 물적 자원을 투입하여 훨씬 더 높은 취업률, 재학생 충원율, 전임교원 1인당 연구실적을 올리고 있는 것으로 확인되었다. 모형에 따라 사용된 투입변수 대부분과 취업률, 재학생 충원율이 비효율적인 대학 운영에 영향을 미치는 주요 요인으로 나타났다. 따라서 효율성의 개선이 요구되는 대학들은 자신과 유사한 구조의 효율적인 대학을 선정하고 참조하여 투입 및 산출변수의 조정을 할 필요가 있다. 두 번째 연구문제인 연도별 대학의 효율성 분석 결과는 다음과 같다. 본 연구의 투입 및 산출변수로 평가한 결과, 전반적으로 대학의 효율성은 낮은 편이었다. 그러나 연도별로 효율성 값과 투입 및 산출변수들의 값이 전체적으로 높아지는 경향을 보이고 있어 긍정적으로 변화하고 있는 것으로 볼 수 있다. 대학의 특성에 따른 효율성 차이를 검증한 결과에서는 설립유형과 규모에 따른 차이가 통계적으로 유의미하게 나타났다. 사립학교에 비해서는 국공립대학이, 중소규모대학보다는 대규모대학의 효율성이 높게 나타났다. 연도별로 모형에 따라 조금씩 차이가 있지만, 특히 대학규모에 따른 차이는 3년에 걸쳐 두 모형 모두에서 유의미한 차이를 보였다. 그런데 이러한 높은 효율성을 보이는 대학들의 특성과 비효율적인 대학들의 특성이 일관되게 나타나지는 않았다. 그러나 대체적으로 효율적인 대학의 경우 비수도권 소재의 소규모 사립대학으로 나타났고, 5년에 걸쳐 비효율적으로 나타난 대학의 특성 역시 소규모, 사립대학이었다. 전반적으로 효율적인 대학과 비효율적인 대학들의 효율성 분석결과는 연도별로 어느 정도 일관적이다. 5년에 걸쳐 지속적으로 높은 효율성을 유지한 대학은 5개로 나타났다. 5년동안 최하위집단 내에 계속해서 포함된 대학은 3개로 나타났으며 이들 대학들은 전반적으로 투입과 산출의 수준을 높일 필요가 있는 것으로 나타났다. 세 번째 연구 문제인 대학의 효율성 변화를 분석한 연구 결과는 다음과 같다. 앞서 전반적인 효율성 수준을 분석했지만, 이는 절대적인 수치로서 효율성이 어떻게 어느 정도로 변했는가를 설명하기에는 다소 어려움이 있다. 이에 DEA 모형을 좀 더 확장 응용한 Malmquist 생산성 지수를 이용해 최근 5년 간 대학의 전체적인 효율성 변화를 분석하였으며, 그 원인을 알아보기 위해 효율성 변화 지수와 기술 변화 지수로 나누어 분석하였다. 전반적으로 대학의 효율성은 증가하였으며 이는 대학 내부의 운영 효율성에 의한 것으로 분석되었다. 이러한 효율성 변화량 증가에 대하여 대학의 설립유형, 소재지, 규모로 구분하여 살펴본 결과, 5년간 평균 효율성의 증가는 비수도권 소재, 대규모, 국공립대학이 높은 것으로 나타났다. 효율성 증가의 원인인 효율성 변화지수의 경우 역시 비수도권 소재, 대규모, 국공립대학으로 나타나 이러한 특성의 대학이 상대적 효율성 증가가 컸던 것으로 분석할 수 있다. 반면, 생산성 감소의 원인인 기술 변화 지수를 살펴보면 비수도권 소재, 소규모, 사립대학에서 상대적으로 기술 수준의 후퇴가 큰 것으로 나타났다. 기술 변화로 인해 점차 산출변수에 대한 개선 여지가 줄어들지만 각 대학별로 특성에 맞는 개선방안을 마련할 필요가 있다. 또한 대학평가, 정부의 고등교육정책 등에 민감성을 높이는 한편 장기적으로 대학조직의 내실화를 유지하는 방안도 함께 계획한다면 효율성 제고에 도움이 될 것이다. 이와 같은 연구 결과를 토대로 다음과 같이 제언하고자 한다. 첫째, 대학을 대상으로 한 다양한 지원사업정책의 평가과정에서 효율성 분석이 함께 수행될 필요가 있다. 정부의 재정지원사업의 경우 그 특성상 국가 또는 국민의 요구에 부응하고, 올바른 방식으로 올바른 결과를 보여주어야 할 책무성이 전제되어 있다. 특히 장기간 재원의 투자가 이루어지고 있는 사업에서는 재정지원을 하는 목적에 부합하는 활동을 하고 있는지, 계획된 목표를 달성하고 있는지에 대한 효과성 측정 지표들과 함께 지원의 규모가 적정한지, 불필요한 자원의 낭비나 예산 및 재정 운용상의 비효율이 발생하고 있는지 등에 대한 사업의 효율성 측정지표들도 지속적으로 확인하고 개선해 나가야 할 필요가 있다. 둘째, 정책 수립시 규모의 효율성을 고려해야 할 것이다. 전반적인 효율성 변화 분석 결과 규모의 효율성에서는 대규모대학이 중소규모대학보다 효율적으로 나타나고 있어 대학에서의 무분별한 규모확장 보다는 대학의 질을 높이고 개별 대학이 가지는 특성화의 방향으로 대학자체를 재구조화해야 할 것이다.;Recently Korean universities are in a lot of trouble such as the decrease of the student number and the structural arrangement of universities because of rapidly changing educational environment and global economic crisis. For these reasons, the universities are struggling harder than ever for seeking the development plans of their own survival and remaining competitive based on the university autonomy and the social accountability. Thus, such rapid domestic and international environment changes surrounding the universities expand the need for improvement of university’s efficiency. Until now, most of studies on the university efficiency have been conducted with single-year efficiency analysis. This study tries to investigate the trends of change and its causes through time-series analysis beyond the limit of cross-section analysis. Three questions are set up for this purpose. First, what is the level of university’s efficiency? Second, how university’s efficiency has changed? Third, how is the change of university’ efficiency using Malmquist productivity index, and what is the cause? To verify the research questions above, the data of 140 universities in the higher education information disclosure data from 2008 to 2012 is utilized to build the panel data. DEA and Malmquist productivity index is used as analysis method. The first research question of university’s efficiency results are as follows; as examining the overall efficiency level of Korean universities, it is found that approximately 7~11% of universities work efficiently whereas other 73~83% work inefficiently. Therefore, the self-rescue efforts for optimal scale of production or the adjustment for input and output structure is required for many of the universities. According to the results of the analysis depending on whether there are differences in the efficiency value depending on the characteristics of universities such as the type of establishment, location, and size, there are statistically significant differences in the case of size. It shows differences in efficiency scores in the order of large scale>medium scale>small scale. To analyze the characteristics of effective university, the degree of contribution is calculated targeting the universities which show higher reference frequency so as to identify what are the most influential variables of input and output on efficiency and how much they contribute. As a results, the degree of contribution of the ratio of full-time faculty in charge of class and the student number per one full-time faculty appears to be high as input variables in the aspect of the average contribution degree, and the degree of contribution of research record per one full-time faculty and employment rate appears to be high as output variables. To identify the characteristics of ineffective universities and the causes of inefficiency, the average value per input and output variables between the upper 10 universities and the lower 10 universities in the efficiency scale is compared. It is found that effective universities acquire much higher employment rate, the supplement rate of the enrolled students, and research record per full-time faculty by putting their human and material resources considerably more than inefficient universities. It is found that most of the input variables which are used according to the model, employment rate, and the supplement rate of the enrolled student are the key factor to affect the operation of inefficient universities. Therefore, the universities that require for improving the efficiency need to be adjusted the input and output variables by selecting and referring to efficient universities which have similar structure to themselves. The second research question of the efficiency analysis by year is as follows; according to the assessment result of input and output variables of this study, university’s efficiency is quite low generally. However, it seems to change positively because the values of the efficiency and the values of input and output variables by year tend to increase as a whole. The results of the efficiency differences depending on the characteristics of universities verify that the differences depending on the type of establishment and the size are statistically significant. The efficiency of public universities turns out higher than private universities, and the efficiency of large-size universities turns out higher than small or medium-size universities. Especially the differences depending on the size of universities are significant in both the two models for three years even though there are slight differences by year in accordance with the models. However, such characteristics between efficient universities and inefficient universities do not appear consistently. Nevertheless, efficient universities are generally found as small-size private universities located in non- capital territory and the characteristics of inefficient universities for five years are also small-size private universities. The analysis result of the efficiency between efficient universities and inefficient universities is commonly consistent to some extent by year. It is found that there are 5 universities which continuously maintain high efficiency for five years. It is also found that there are 3 universities which are steadily included in the lowest group. These universities need to increase the level of input and the output in general. The third research question of analyzing the change of university’s efficiency is as follows; The overall efficiency levels are explored above, however, there is some problem to explain how and how much the efficiency changes as absolute number. So, the efficiency changes of universities and the causes for recent five year are analyzed by using Malmquist productivity index that extends and applies DEA model more. The productivity increases in general, and it is analyzed to be caused by the operational efficiency within universities. As examining such productivity changes by dividing them into the type of establishment, location, and the size of universities, the increase of the average productivity for five years is high in the case of non-capital territory location, large-scale, and public universities. The efficiency changes which are the causes of the productivity increase also appear in the case of non-capital territory location, large-scale, public universities so it can be analyzed that the universities with such characteristics have much considerable efficiency increase. On the other hand, in the terms of the technology changes which are the causes of the productivity decrease, the recession of technology level is considerably high in the case of non-capital territory location, small-scale, private universities. Even the situation capable of improvement on output variables are gradually reducing because of the technology changes, it is needed to prepare improvement methods that fit for each university’s nature. In addition, increasing the sensitivity to university evaluation and the government’s policies on higher education as well as planning the methods to sustain the long-term internal substantiality will help improve the efficiency. Based on the research findings above, this study tries to suggest the following. Firstly, it is needed to conduct the efficiency analysis in the evaluation process of a variety of support project policies targeting universities. In the case of the government’s financial support project, it premises the responsibility to meet the demands of the state or the people and to perform right outcome with right way by its nature. Especially in the project with the long-term financial support, it is needed to continuously confirm and improve the effectualness evaluation index on the project, such as whether it actually makes the activities to satisfy the purpose of financial support or whether it acquires the planned goals. It also needs the efficiency evaluation index whether the scale of the support is appropriate or whether there is inefficiency of unnecessary waste of resources, budget, and financial management. Secondly, the efficiency of scale should be considered when making policies. In the result of the overall efficiency analysis, large-scale universities are found to be more effective than small or medium-size universities in the efficiency of scale. Therefore, the restructure of universities themselves are needed in the direction of specialization of each university and improvement of university quality rather than injudicious extension of scale.
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