DEA분석을 이용한 평생학습도시 교육사업의 효율성 비교평가 = A Study on an Evaluation of Comparative Efficiency Analysis of Lifelong learning cities

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 평생학습도시 교육사업의 효율성 평가를 위해 자료포락분석(DEA)을 이용하여 효율성을 비교평가하고자 한다. 이를 위해 평생학습도시의 유형을 각 지방자치단체의 인구규모와 도시의 특성에 따라 대도시형, 도농복합형, 농촌형으로 구분하고 각각 유형에 4개의 도시를 선정하였다. DEA를 통한 평생학습도시 12개의 효율성을 분석한 결과, 수익불변을 가정하는 CXR모형에서는 대도시형 B와D, 도농복합형 E, F, G등과 농촌형 I, J, K, L 등은 효율적인 것으로 나타났다. 다만, 대도시형 A와 C, 도농복합형 H 등은 효율성이 떨어지는 것으로 나타났다. 수익변화를 가정하는 BCC모형에서는 대도시형 A와 C를 제외한 모든 시군구가 효율적인 것으로 나타났으며, 대도시형 A와 C는 비효율적으로 분석되었다. 다만 도농복합형 H는 CCR모형에서 비효율적이었으니 BCC모형에서는 효율적으로 나타났는데, 이는 비효율성이 기술적 원인에 의한 것이 아니라 규모의 원인에 의한 것을 알 수 있다. 따라서 평생학습도시 교육사업의 운영 정보를 보다 객관적으로 평가하는 평생학습도시 교육사업의 투입과 산출의 비효율적인 정도와 최적생산규모를 도출하여 효율적인 방안을 제시할 수 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The purpose of this study is to present an evaluation of comparative efficiency for lifelong learning cities in Korea, focusing on efficiency in respect to supplier. This study attempts to evaluate the performance in learning cities by comparing the different types of learning cites. There are three types of lifelong learning cites metropolitan area type, urban area type, and rural area type. These are categorized by size of population and administrative district. In this study, four cities from each of three different types, a total of 12 cities, were selected by a stratified sampling method.
The efficiency aspect of objective performance evaluation was measured through the 'Data Envelopment Analysis(DEA)' method, which has strength in analyzing relative efficiency among learning cities. The results of the efficiency analysis are as follows.

Twelve learning cities directed operated by the government that were assigned a "value of efficiency" of "1" by CCR analysis(assuming Constant Return to Scale) were metropolitan types B and D, urban types E, F and G, and rural types, I, J, K, L. Metropolitan types A and C, and urban type H scored less than 1, according to value of efficiency. These 12 learning cities with the value of efficiency of 1 were observed by BCC analysis(assuming Variable Return to Scale) and 10 of these learning cities were shown to be efficient, excluding the metropolitan types A and C Urban type H was raised from inefficiency to the level of efficiency. This means that assuming urban type H was considered by scale to have achieved efficiency, the inefficiency of rural type H can be remedied by increasing scale.

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