지방정부 복지인프라의 효율성 평가

｢지방정부연구｣ 제10권 제1호(2006 봄) : 303～323

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An Efficiency Evaluation

on the Local Administration Welfare Infrastructures

류 영 아(성균관대학교 국정평가연구소)

본 연구는 기초자치단체의 효율성을 평가하기 위해 전국 234개 기초자치단체를 행정계층과 재정자립도별로 구분하여 복지인프라를 분석하였다. 이를 위해 첫째, 자료포락분석(DEA)와 변형된 자료포락분석(Post-DEA)이라는 계량적 기법으로 기초자치단체의 복지인프라 효율성을 평가하였다. 둘째, 계량적 평가 결과를 기준으로 일부 기초자치단체에 대한 질적인 평가를 실시하여 계량적 평가와 질적인 평가 간의 비교와 보완을 시도하였다.

계량적 평가 결과, 행정계층 중에서는 군의 복지인프라 효율성이 가장 낮았고 자치구의 효율성이 가장 높았다. 또한 재정자립도별 구분에서는 재정자립도 20% 미만인 기초자치단체의 효율성이 가장 낮았다. 질적인 평가 결과 DEA 모형이 신뢰할만한 평가도구라는 것을 알 수 있었고, 계량적 평가에서 분석하지 못했던 리더십․자원봉사․주민참여 등을 복지서비스의 효율성 향상 요인으로 확인할 수 있었다.

주제어 : 효율성, 평가, 자료포락분석

Ⅰ. 서  론

1995년 지방자치의 부활 이후 지방자치단체에 대한 주민들의 기대와 관심이 증가하고 있고, 이에 부응하기 위해 지방자치단체에서는 우수한 행정서비스를 제공하고자 노력하고 있다. 지방자치단체에서 담당하는 행정서비스 중에서 복지서비스는 서비스를 받아야 하는 서비스 대상주체가 서비스를 먼저 요구하기 힘든 경우가 많으므로 지방자치단체에서 복지서비스 대상주체를 능동적으로 파악하여 필요한 복지서비스를 제공하는 것이 필요하다. 그렇기 때문에 서비스 제공주체가 지역주민들과 가장 가까이에서 위치하는 것이 적절하다고 볼 수 있다. 기초자치단체가 제공하는 복지서비스는 다양한데, 그 중 복지인프라는 종합적인 복지서비스의 중심이다.

기초자치단체가 그 지역 실정에 맞는 복지인프라를 제공하는 것이 가능하기 위해서는 각 기초자치단체의 복지인프라에 대한 객관적인 평가와 평가 결과를 활용하는 적극적인 자세가 선행되어야 한다. 그러나 현실적으로, 기초자치단체가 복지인프라를 효율적으로 제공하고 있는지에 대한 평가는 미흡하여 전체 기초자치단체가 제공하는 복지인프라를 일목요연하게 평가하는 지표나 기준이 뚜렷하게 없는 상황이다.

가시적인 지표로 평가할 수 있는 효율성 평가는 투입과 산출간의 관계를 고찰하는 것으로, 투입요소와 산출요소 선정이 비교적 용이하기 때문에 수시로 평가하여 그 결과를 적시, 적소에서 활용할 수 있다는 장점이 있다. 효율성을 평가하는 방법 중 계량모형에 의한 평가는 투입과 산출로 이루어지는 계량모형을 구성하여 평가하는 방식으로 평가자의 주관적인 가중치 부여가 필요없다는 특징을 가진다. 본 연구에서 활용하고자 하는 자료포락분석(Data Envelopment Analysis: DEA)은 대표적인 계량모형 평가방식에 해당된다.

지방정부 복지인프라의 효율성 평가

｢지방정부연구｣ 제10권 제1호(2006 봄)

이러한 점들을 종합하여 본 연구에서는 ‘각 기초자치단체들이 지역주민들에게 복지인프라를 효율적으로 제공하고 있는가?’ 라는 문제의식을 가지고 연구를 진행하였다. 즉, 각 기초자치단체들이 제공하는 복지인프라의 효율성을 분석․평가하고, 효율성 향상방안을 모색하는 것이 본 연구의 목적이다.

본 연구는 DEA 모형과 변형된 DEA인 Post-DEA 모형을 활용하여 기초자치단체 복지인프라의 효율성을 평가하고, 비효율적으로 나타난 기초자치단체와 효율적으로 나타난 기초자치단체를 비교하며, 각 기초자치단체들이 복지인프라 제공에 있어 효율적인 기초자치단체가 되는데 필요한 사항들을 점검하였다. 이러한 계량적인 평가 이후에 일부 기초자치단체를 대상으로 질적인 평가를 수행하여 DEA 평가 결과와의 비교, DEA 평가에 대한 보완을 시도하였다. 특히 DEA는 유사한 조직 간의 평가에 유용한 평가도구이므로 전국 234개 기초자치단체를 행정계층과 재정자립도로 구분하여 평가하였다.

Ⅱ. 이론적 논의

1. 효율성 개념과 특징

1) 효율성 개념

효율성(efficiency)은 성과의 일부분으로, 투입(input)과 산출(output) 간의 관계를 파악하는 것(Hatry, 1980: 312), 최소의 비용을 사용하여 일정한 생산수준을 달성할 때 얻어질 수 있는 최고의 수행상태(Lovell, 1993: 4), 투입에 대한 산출의 비율(이영범, 2003: 239) 등의 다양한 정의가 있다. 본 연구에서는 효율성을 ‘기초자치단체의 투입(input)을 통해 발생하는 산출(output)’로 보고 분석, 평가하였다. 즉, 적은 투입으로 많은 산출을 내는 경우를 효율성이 높다고 보고, 많은 투입으로 적은 산출을 내는 경우를 효율성이 낮다고 보았다.

행정학에서는 투입-산출 관계를 능률성(efficiency)라고 주로 사용하고 있는데, 효율성이라는 용어와 혼재하여 사용하는 경우가 많다. 본 연구에서는 효율성(efficiency)이라는 용어를 사용하였다.

2) 상대적 효율성 개념

대부분의 비영리 조직체는 투입요소와 산출요소가 다수(multiple)이고 이러한 투입요소와 산출요소를 결합시킬 수 있는 절대적인 시장 가격이 존재하지 않는 경우가 많기 때문에, 효율성은 ‘상대적인 관점에서’ 측정될 수 밖에 없다. 상대적 효율성이란, ‘표본 내의 다른 집단들과 비교하여 나오는 효율성 수치’를 의미한다.

프런티어 분석(frontier analysis)은 동일 혹은 유사 기능을 수행하는 조직체의 관리운영상 상대적 효율성을 측정하고 평가하는데 사용할 수 있는 성과평가 방법론이다. 프런티어 분석은 특히 공공부문의 비효율성을 분석하는데 매우 유용한 장점을 지니고 있다(유금록, 2004: 3-4).

2. 효율성 평가 방법으로서의 DEA

1) DEA 기본모형

Farrell(1957)은 효율성을 측정하기 위해 DEA를 개발했고, Charnes, Cooper, & Rhodes(1978)는 복수의 투입요소과 복수의 산출요소를 사용할 수 있도록 Farrell의 계산과정을 일반화시켰다(Charnes, Cooper, & Rhodes, 1978: 429-444).

Charnes, Cooper, Rhodes(1978)의 이름을 딴 DEA를 CCR모형이라고 하는데 여기서는 생산가능집합에 강처분성(Strong Disposability), 볼록성(Convexity), 규모에 대한 수익불변(Constant Returns to Scale)을 가정한다. Banker, Charnes, Cooper(1984)의 이름을 딴 BCC모형은 생산가능집합에 강처분성과 볼록성 가정만을 부여하므로 규모에 대한 수익이 변동(Variable Returns to Scale)된다. 본 연구에서는 지면관계상 CCR모형으로만 분석하였다. BCC 모형에 의한 평가결과는 부록에 일부 수록하였다.

<수식 1> DEA의 산출극대화 모형

Maximize    [eqn: Ek = { SUM from { { r}=1} to s Yrk Ur} over {SUM from { { i}=1} to m X ik Vi }]

Subject to   [eqn: Ek = { SUM from { { r}=1} to s Yrk Ur} over {SUM from { { i}=1} to m X ik Vi }]  ≦ 1

Ek: 기초자치단체 k의 복지인프라 효율성(efficiency).

Yrk: 기초자치단체 k의 복지인프라 산출요소 r의 값.

Xik: 기초자치단체 k의 복지인프라 투입요소 i의 값.

Ur: 산출요소 r의 가중치.

Vi: 투입요소 i의 가중치.

r= 1, 2, …, s

i= 1, 2, …, m

k= 1, 2, …, n

s: 산출요소의 수.

m: 투입요소의 수.

n: 복지인프라를 제공하는 기초자치단체 수.

<수식 1>은 주어진 투입요소로 산출요소를 극대화하는 DEA 기본모형이다(Cooper, Seiford, & Zhu, 2004: 9). 여기서 Xik는 k번째 조직체가 사용한 i번째 투입요소의 양이며, Yrk는 k번째 조직체가 사용한 r번째 산출요소의 양이다. Vi는 모형 속에서 계산된 투입요소 i에 대한 가중치이며 Ur은 모형 속에서 계산된 산출요소 r에 대한 가중치이다. <수식 1>은 DEA 기본모형이므로 DMUk의 효율성 Ek는 0 ≤ Ek ≤ 1의 값을 가진다(Srern, Mehrez, & Barboy, 1994: 545). DMU는 의사결정단위(Decision Making Unit)을 의미하는 약자이다.

2) AP 모형

Andersen과 Petersen이라는 두 학자가 개발한 AP모형은 가중치보다는 준거집단의 변화를 유도하여 초효율성(super-efficiency)을 도출하는 방법을 보여주고 있다(Andersen & Petersen, 1993: 1261-1264). <표 1>에서는 A부터 E까지 5개의 의사결정단위가 2개의 투입으로 1개의 산출을 생산한다고 가정하고 있다. 이에 대한 등량곡선(isoquant)이 <그림 1>이다(Andersen & Petersen, 1993: 1262). 최소의 투입으로 동일 산출을 생산하는 것을 효율성이 높다고 할 때, A가 B보다 input2의 투입량이 많고, E가 D보다 input2의 투입량이 많으므로, 효율적인 의사결정단위는 B, C, D이다.

<표 1> AP 분석 예제

	A	B	C	D	E
input 1	2.00	2.00	5.00	10.00	10.00
input 2	12.00	8.00	5.00	4.00	6.00
output 1	1.00	1.00	1.00	1.00	1.00

<그림 1>에서 C의 효율성 값은 OC`/OC의 비율(1.2)이다(Andersen & Petersen, 1993: 1263). 이 때 C`는 B와 D를 통해 구해진다. 이와 같이 하여 B의 효율성 값을 구하면 OB`/OB의 비율인 1.316이 된다. 여기서도 B`는 A와 C를 통해 구해진다. 이런 식으로, 효율적인 의사결정단위들의 효율성 값을 구할 수 있고 그 값은 1.00이상이 되므로 AP 모형을 통해 1.00 이상의 효율성 점수를 구할 수 있게 된다.

<그림 1> AP 분석 등량곡선

0

input 2

input 1

A

B

C

D

E

B`

C`

3. 기초자치단체 복지인프라

1) 기초자치단체 복지인프라 현황

기초자치단체가 제공하는 복지서비스란, 지역주민들에게 서비스와 소득을 제공함으로써 주민들의 복지에 직접적인 영향을 미치는 기초자치단체의 정책(Marshall, 1970: 11-15), 지역사회의 복지요구와 관련된 목적에 기여하는 제도적 활동(Titmuss, 1974: 26) 등으로 요약할 수 있다.

특히 기초자치단체의 복지시설은 경제․사회․신체․정신 상의 결여 때문에 자택에서 적절한 일상생활을 영위하기 어려운 사람을 대상으로 하여 설치된 집단시설(이병록, 2004: 181)이다. 복지시설은 시설생활자의 인간다운 삶과 사회적 자립능력을 강화시키는 장일 뿐만 아니라 지역사회 주민에 대한 종합적인 복지서비스 제공의 중심이다(최용환, 2003: 384). 복지시설은 복지사업법에 규정하고 있으며 관계법령에 의거하여 설치되고 있다.

그러므로 본 논문에서는 복지서비스 중에서 복지시설에 초점을 맞추어 ‘복지인프라’ 설립과 관리에 대한 투입-산출요소 간의 효율성을 평가하였다.

현재, 우리나라 기초자치단체가 운영․관리하는 지역복지시설의 실태와 운영은 매우 열악한 수준이다. 즉 ‘생활’만 하고 있을 뿐 욕구충족, 인간의 존엄, 인권보장 등은 거의 생각할 수가 없다. 또한 복지전문 서비스기관의 부족과 전문인력의 활용이 미약하다는 문제도 있다(김한양, 1989: 125-126).

2) 기초자치단체 복지인프라 평가

우리나라 기초자치단체가 제공하는 행정서비스에 대한 평가는 ‘평가기본법’에 근거하여 각 기초자치단체가 자체적으로 자신의 업무를 평가하는 것이 전부이다. 행정자치부 지방자치국에서 ‘지방자치단체 자체평가 평가지침’을 시달하고 있지만(행정자치부, 2004: 15-25) 이는 너무 피상적이고, 자체평가의 근거법이었던 ‘평가기본법’이 2006년 4월부터 시행된 ‘정부업무평가기본법’으로 대체됨에 따라 기초자치단체 복지인프라에 대한 통일된 평가기준이 아직 미흡한 실정이다. 특히, 현재 자체평가는 해당 기초자치단체가 자체적으로 선정한 소수 과제에 대한 목표와 실적 간의 대비표 작성, 잘된 점과 잘못된 점의 간단한 서술 등으로 구성되어 있으므로, 기초자치단체 간의 전국적인 비교가 불가능하고 해당 기초자치단체가 자신있는 분야만을 자체평가 대상으로 선정하여 후하게 평가할 가능성이 높다.

4. 선행연구검토

1) 지방공공서비스 연구

(1) 유사 수준의 지방자치단체 평가

Charnes, Cooper & Li(1989)는 중국 28개 도시의 경제적 성과를 평가하여 DEA 활용가능성을 보여주었다. 이혁주․박희봉(1996)은 68개 지방도시의 행정서비스 생산특성과 비효율분석을 위해 다양한 투입․산출변수를 선정하고 비효율을 분석하였다. 남기범(2001)은 서울시 구청 시민국을 대상으로 효율성과 효과성을 포괄한 생산성 측정 체계를 제안하였다. 전병관(2002)은 전국 85개 자치군의 효율성을 측정하고 효율성 향상 방안을 제시하였다.

(2) 지방자치단체 특정 업무 평가

윤경준․원구환(1996)은 67개 중소도시 상수도 사업의 상대적 효율성 측정을 통해 상대적 효율성 점수․준거집단․부문별 비효율정도를 계산하였다. 이상섭․김규덕(1998)은 대구경북지방의 쓰레기수거서비스의 상대적 효율성을 측정한 후, DEA 방법과 비율분석을 상호보완적으로 사용하였다. Lynde & Richmond(1999)는 DEA 모형으로 시계열 분석을 하여 1966-1990년까지 영국의 제조업에 투입된 공적 자금이 보여준 효율성을 평가하였다. 김건위(2005)는 232개 기초자치단체의 정보화 성과를 측정하여 개별 자치단체별로 개선량과 개선 부문을 구체적으로 제시하였다.

2) 보건복지 연구

(1) 병원․보건소에 대한 연구

Banker, Conrad & Strauss(1986)는 세 가지 투입변수와 한 가지 산출변수를 사용하여 North Carolina 소재 114개 국공립병원의 상대적 효율성을 측정하였다. 이영범(2003)은 DEA로 한국 대도시 지역의 국공립병원 15개와 사립병원 165개의 상대적 효율성을 비교하였다. 윤경준․최신융․강정석(2004)은 전국 146개 보건소를 대상으로 3단계의 DEA 계층분석(Tier Analysis)을 실시하였다.

(2) 복지관에 대한 연구

손광훈(2003)은 부산광역시 소재 45개 복지관의 효율성을 DEA로 평가하여 전체 45개 복지관 중에서 35-55%만이 상대적으로 효율적이라고 결론지었다. 문신용․윤기찬(2004)은 복지관의 생산성 측정을 위해 DEA를 사용하여 양적 효율성을 측정하고 SERVQUAL 척도를 이용하여 서비스 질을 측정하여 생산성을 분석하였다. 류영아(2005)는 88개 기초자치단체 복지서비스 효율성을 평가하였다.

3) 주요 선행연구에서 사용된 변수

DEA는 투입 및 산출변수의 수나 항목 등에 따라 그 결과의 차이가 크게 나타나기 때문에 신중하게 변수를 선정해야 하므로(김건위․이혜영․박혜육, 2005: 306), 기존의 연구에서 논의되었던 변수들을 참조하는 것이 변수 선정의 오류를 줄일 수 있을 것으로 보인다. DEA에서는 주로 예산․인력․장비 등을 투입변수로 상정하고, 횟수․보급율․시설수․관리자수․면적 등을 산출변수로 삼는 경우가 대부분이었다.

Ⅲ. 분석의 틀

1. 분석틀의 구성

DEA에 관한 이론적 접근, 선행연구의 변수 등을 고려하여 분석의 틀을 구성하면 <그림 2>와 같다. DEA는 유사한 속성을 가진 집단들 간의 비교에 그 의의가 있으므로 시, 군, 구의 행정계층을 하나의 분류 기준으로 삼았다.

재정자립도는 2004년 현재 7.1%인 전남신안군부터 92.7%인 서울중구까지 그 수치가 다양하다. 본 연구에서는 A(재정자립도 0-20%미만), B(재정자립도 20-30%미만), C(재정자립도 30-40%미만), D(재정자립도 40-50%미만), E(재정자립도 50%이상)로 다섯 등분하여 분석하였다.

재정자립도가 기초자치단체를 유사한 수준으로 묶어주는 기준인지 살펴보기 위해 재정자립도와 복지예산 간의 상관관계를 분석해 보았다. 상관계수 값은 2001년 0.142, 2002년 0.228, 2003년 0.265, 2004년 0.209로 그다지 높지 않았으나 매년 0.05% 유의수준에서 유의미하게 나타났다. 그러므로, 본 연구에서는 행정계층 기준과 함께 재정자립도 기준을 사용하여 기초자치단체 복지인프라 효율성을 평가하였다.

<그림 2> 분석의 틀

‣복지예산

‣복지인력

산출 변수

투입 변수

‣복지시설수

‣복지시설생활자수

‣복지시설면적

•행정

계층

•DEA

•AP

모형

•질적

평가

•재정

자립도

2. 분석요소의 정의

첫째, 투입변수 중 ‘복지예산’은 해당 기초자치단체의 총예산 10억원당 복지예산이다. 예산에는 일반회계, 특별회계, 기금이 포함되었다. 복지인프라의 경우에는 인력과 사업비가 가장 중요한 투입요소로 인식되기 때문에 복지예산을 투입변수로 선정하였다(손광훈, 2003: 127).

기초자치단체의 복지예산에는 중앙정부가 전달한 예산, 광역자치단체의 예산 등이 포함된다. 즉, 해당 기초자치단체가 주어진 예산의 틀 속에서 복지를 위한 인프라 확충에 얼마를 투입하였고, 얼마를 산출하였는가가 해당 기초자치단체의 복지인프라 역량이라고 사료된다.

기초자치단체 복지예산을 그대로 비교하면 각 기초자치단체의 총예산 규모가 다르기 때문에 정확한 비교가 될 수 없다는 판단 하에 각 기초자치단체의 총예산 중에서 복지예산이 차지하는 비율을 변수로 상정하였다.

복지예산과 복지인력 간에 밀접한 관계가 있을 것으로 생각할 수 있으나, 기초자치단체의 복지예산과 인력을 투입하여 복지시설을 설립하고 관리하는 것을 복지인프라의 효율성이라고 본다면 예산과 인력을 모두 투입변수로 산정하는 것이 의미있다고 사료된다.

둘째, 투입변수 중 ‘복지인력’은 해당 기초자치단체의 장애인 1만명당 장애인복지 담당공무원 수, 노인 1만명당 노인복지 담당공무원 수, 여성 1만명당 여성복지 담당공무원 수, 유아 1만명당 보육 담당공무원 수를 합한 것을 말한다.

단순히 복지인력, 복지시설수, 복지시설생활자수, 복지시설면적 등을 비교하는 것보다는 복지대상자를 기준으로 비교하는 것이 더 의미있다고 판단되어서, 복지서비스 대상자들을 고려하여 각 변수들을 작성하였다.

셋째, 산출변수 중 ‘복지시설수’는 해당 기초자치단체의 장애인 1만명당 시․군․구립 장애인복지시설 수, 노인 1만명당 시․군․구립 노인복지시설 수, 여성 1만명당 시․군․구립 여성복지시설 수, 유아 1만명당 시․군․구립 보육시설 수를 합한 것을 말한다.

넷째, 산출변수 중 ‘복지시설생활자수’는 해당 기초자치단체의 장애인 1만명당 시․군․구립 장애인복지시설 월평균 생활자 수, 노인 1만명당 시․군․구립 노인복지시설 월평균 생활자 수, 여성 1만명당 시․군․구립 여성복지시설 월평균 생활자 수, 유아 1만명당 시․군․구립 보육시설 월평균 생활유아 수를 합한 것을 의미한다.

다섯째, 산출변수 중 ‘복지시설면적’은 해당 기초자치단체의 장애인 1만명당 장애인 1만명당 시․군․구립 장애인복지시설면적, 노인 1만명당 시․군․구립 노인복지시설면적, 여성 1만명당 시․군․구립 여성복지시설면적, 유아 1만명당 시․군․구립 보육시설면적을 합한 것을 말한다.

복지시설수가 많다고 해서 반드시 복지시설면적이 넓은 것은 아니다. 장애인복지법, 시행령 등 각종 복지시설관련 법규에서 복지시설 규모를 정해놓고 있는 경우가 많은데 실제로 규정대로 시설을 설치하는 경우가 많지 않기 때문이다. 이는 본 연구를 수행하면서 가진 인터뷰에서도 알 수 있었다. 그러므로, 시설수와 시설면적, 시설생활자수를 모두 각각의 산출변수로 선정하여 평가하였다.

<표 2> 분석요소의 정의

	변수 명	지표의 구성내용	단위	자료출처
투입요소	복지예산	총예산 10억원당 장애인복지예산	백만원	내부자료
		총예산 10억원당 노인복지예산	백만원	내부자료
		총예산 10억원당 여성복지예산	백만원	내부자료
		총예산 10억원당 보육예산	백만원	내부자료
	복지인력	장애인 1만명당 장애인복지 담당공무원 수	명	내부자료
		노인 1만명당 노인복지 담당공무원 수	명	내부자료
		여성 1만명당 여성복지 담당공무원 수	명	내부자료
		유아 1만명당 보육 담당공무원 수	명	내부자료
산출요소	복지시설 수	장애인 1만명당 장애인복지시설 수	개소	통계연보, 내부자료
		노인 1만명당 노인복지시설 수	개소	통계연보, 내부자료
		여성 1만명당 여성복지시설 수	개소	통계연보, 내부자료
		유아 1만명당 보육시설 수	개소	통계연보, 내부자료
	복지시설 생활자수	장애인 1만명당 장애인복지시설 월평균 생활자 수	명	통계연보, 내부자료
		노인 1만명당 노인복지시설 월평균 생활자 수	명	통계연보, 내부자료
		여성 1만명당 여성복지시설 월평균 생활자 수	명	통계연보, 내부자료
		유아 1만명당 보육시설 월평균 생활자 수	명	통계연보, 내부자료
	복지시설 면적	장애인 1만명당 장애인복지시설 이용면적	㎡	내부자료
		노인 1만명당 노인복지시설면적	㎡	내부자료
		여성 1만명당 여성복지시설면적	㎡	내부자료
		유아 1만명당 보육시설면적	㎡	내부자료

주: 내부자료는 국회, 행정자치부 소관 내부자료임

통계연보는 각 기초자치단체에서 매년 발간하는 통계연보임

Ⅳ. 지방정부 복지인프라 평가 결과

1. 투입요소와 산출요소에 대한 요약 통계

위의 자료들의 기술통계부분을 점검하면 <표 3>, <표 4>와 같다. 지면상 2004년도 자료들에 대한 부분만 정리했다. 본 연구에서 선정한 변수들 간의 단위가 다르기 때문에 평균을 표준편차로 나눈 값을 통해 변수간 산포를 비교하였다. 이는 SPSS 12.0으로 분석한 결과이다.

주어진 연구대상집단의 변화 정도를 측정할 때 비교하려는 집단들이 서로 다른 측정단위를 사용하거나 집단 간의 평균치가 큰 차이가 날 경우, 표준편차를 단순 비교하여서는 연구대상집단의 산포 정도를 제대로 이해할 수 없다. 이 때 사용하는 것이 평균/표준편차인 변이계수(coefficient of variation) 이다(김경호, 2005: 175).

1) 행정계층별 분석

<표 3>에서 보면 모든 행정계층에서 ‘복지예산’의 차이가 가장 크게 나타나고 있다.

<표 3> 투입-산출요소의 기술통계량(2004년)

구분	변수	최소값	최대값	평균	표준편차	평균/표준편차
시	복지 예산	3.61	107.43	49.61	20.72	2.39
	복지 인력	1.28	26.32	6.18	4.12	1.50
	복지시설 수	2.39	47.38	11.31	6.94	1.63
	복지시설생활자 수	91.79	5089.25	1014.63	1022.35	0.99
	복지시설 면적	131.23	5185.99	1081.73	1028.09	1.05
군	복지 예산	7.65	126.14	45.99	20.49	2.24
	복지 인력	3.43	62.88	12.55	9.31	1.35
	복지시설 수	0.00	62.81	13.53	11.66	1.16
	복지시설생활자 수	0.00	11497.87	1174.40	1599.69	0.73
	복지시설 면적	0.00	80702.47	13353.44	14737.30	0.91
구	복지 예산	40.15	304.26	114.98	45.02	2.55
	복지 인력	2.10	49.91	7.44	6.18	1.20
	복지시설 수	4.62	140.30	18.44	18.63	0.99
	복지시설생활자 수	162.98	13497056	3510.37	3262.15	1.08
	복지시설 면적	2335.17	65284.05	17694.95	14509.07	1.22

2) 재정자립도별 분석

<표 4>에서 보면 재정자립도에 따라 평균/표준편차간의 차이가 가장 큰 변수는 조금씩 다르게 나타났지만, 평균/표준편차간의 차이가 가장 큰 경우는 복지예산에서 가장 많았다.

<표 4> 투입-산출요소의 기술통계량(2004년)

구분	변수	최소값	최대값	평균	표준편차	평균/표준편차
E	복지 예산	3.61	105.43	50.82	27.79	1.83
	복지 인력	1.28	17.49	6.70	4.45	1.51
	복지시설 수	3.18	61.46	13.57	12.43	1.09
	복지시설생활자 수	195.11	8447.09	2564.49	2679.86	0.96
	복지시설 면적	4789.04	65284.05	21327.12	17190.13	1.24
D	복지 예산	25.35	174.75	75.98	35.07	2.17
	복지 인력	2.36	12.38	5.77	2.16	2.67
	복지시설 수	2.39	40.46	12.36	7.70	1.61
	복지시설생활자 수	91.79	10043.70	1782.67	2258.07	0.79
	복지시설 면적	1472.27	48544.15	13655.84	11265.83	1.21
C	복지 예산	27.88	184.52	96.66	42.77	2.26
	복지 인력	2.81	49.91	8.31	9.27	0.90
	복지시설 수	4.81	140.30	17.88	21.06	0.85
	복지시설생활자 수	162.98	13497.56	2784.26	3410.42	0.82
	복지시설 면적	2335.17	64137.80	17535.35	14140.88	1.24
B	복지 예산	11.75	304.26	84.80	60.93	1.39
	복지 인력	1.49	41.61	7.24	6.39	1.13
	복지시설 수	1.67	43.44	13.69	8.93	1.53
	복지시설생활자 수	80.41	7496.06	1775.00	1701.03	1.04
	복지시설 면적	983.21	70868.48	17149.71	13526.75	1.27
A	복지 예산	7.65	133.82	44.90	18.77	2.39
	복지 인력	3.47	62.88	11.83	8.05	1.47
	복지시설 수	0.00	62.81	13.38	10.90	1.23
	복지시설생활자 수	0.00	11497.87	1106.17	1557.25	0.71
	복지시설 면적	0.00	80702.47	11059.29	11478.11	0.96

2. DEA 평가 결과

본 연구는 DEA 전용프로그램인 EMS(Efficiency Measurement System)를 이용하여 CCR모형으로 기초자치단체의 복지서비스의 상대적 효율성을 측정하였다.

1) 행정계층별 분석

(1) 기본 DEA 평가

① 판별력 검증

DEA는 효율적으로 평가된 기초자치단체에 대해서는 효율성 향상과 관련된 정보를 제공해 주지 못한다. 그러므로 평가대상이 되는 기초자치단체 중 효율적으로 평가된 기초자치단체의 비율이 높을수록 DEA 모형이 가지는 기여도는 떨어진다. 기존의 DEA 문헌에서는 ‘효율적인 대상집단이 25%이하’인 것이 바람직하다고 제시하고 있다(김태일, 2000: 194; 김건위, 2005: 45). DEA모형의 타당성을 검증할 만한 방법이 따로 제시된 바가 없기 때문에 기존 문헌에서 제시하고 있는 25%라는 수치와의 비교를 통해 본 연구의 DEA 모형이 가지고 있는 판별력을 추정하였다.

매년 효율적으로 판정된 기초자치단체 수를 평균해 보면, 시의 경우 효율적인 기초자치단체의 비율이 9.87%, 군은 9.77%, 구는 14.50%로, 25%이하라는 권고사항에 적합하다.

② 참조횟수의 비교

참조집단에 여러 번 포함된 기초자치단체는 투입․산출의 구조 면에서 보편적인 성격을 띠고 있어서 벤치마킹 대상이 되기에 용이하다는 것을 뜻한다. 즉 참조횟수가 많은 기초자치단체가 최적 벤치마킹 대상이라고 할 수 있다(Smith & Mayston, 1987: 181-189). 4년 동안 참조횟수 상위 3위에 속하는 기초자치단체를 정리한 것이 <표 5>이다. ( )안은 참조횟수를 의미한다. 충남 홍성군, 경북 고령군, 부산 연제구는 매년 참조횟수 상위 3위안에 포함되었으므로 최적 벤치마킹 대상이다.

<표 5> 참조횟수 상위 3위 기초자치단체

	순위	2001년	2002년	2003년	2004년
시	1	경기 용인시(55)	강원 태백시(49)	경기 포천시(51)	충북 충주시(64)
	2	경기 수원시(32)	충북 충주시(41)	충북 충주시(48)	경기 광주시(43)
	3	충북 충주시(28)	경기 안산시(39)	경기 성남시(42)	경기 포천시(38)
군	1	충남 홍성군(60)	경북 고령군(70)	충남 홍성군(64)	경북 고령군(56)
	2	경북 고령군(56)	충남 홍성군(67)	경북 고령군(61)	충남 홍성군(48)
	3	전남 신안군(47)	강원 양양군(41)	강원 고성군(41)	강원 고성군(39)
구	1	부산 연제구(59)	서울 노원구(42)	대전 대덕구(39)	서울 구로구(25)
	2	광주 서구(21)	부산 연제구(42)	부산 영도구(38)	부산 영도구(23)
	3	서울 서초구(20)	부산 영도구(38)	부산 연제구(25)	부산 연제구(22)

③ 효율성 점수의 평균값

효율성 점수의 평균값을 비교해 보면 매년 자치구의 평균값이 가장 컸으므로, 자치구의 복지서비스 효율성이 시, 군보다 높았다고 평가할 수 있다. 군의 경우는 매년 효율성 점수가 조금씩 증가하고 있으므로 군의 효율성 점수의 평균값은 꾸준히 증가할 것으로 예측할 수 있다. 자치구는 효율성 점수의 평균값이 매년 증가하지 않고 증가와 감소를 소폭으로 반복하고 있지만, 2001년보다 2004년의 효율성 점수 평균값이 더 높으므로 큰 틀에서 보면 자치구의 효율성 점수도 증가할 것으로 기대된다.

<표 6> 효율성 점수의 평균 값(1.00 만점)

	2001년	2002년	2003년	2004년
시	0.44	0.48	0.51	0.43
군	0.38	0.38	0.42	0.46
구	0.45	0.60	0.67	0.64

(2) Post DEA 평가

본 연구에서는 Post DEA 모형인 AP모형을 접목하였으므로, 효율성 점수를 순위화하는 것이 가능하다. 4년간 복지서비스의 상대적 효율성이 높고 낮게 나타난 세 개 기초자치단체를 행정계층별로 구분하여 정리하면 <표 7>, <표 8>와 같다. 표에서 ( )안의 숫자는 효율성 점수(%)이다. <표 7>에서 경남산청군은 4년내내 상대적 효율성이 가장 높은 기초자치단체 best 3에 포함되어 있다.

<표 7> 상대적 효율성 상위 세 개 기초자치단체

	순위	2001년	2002년	2003년	2004년
시	1위	경기수원시 (206.55%)	경기성남시 (209.83%)	경기안산시 (383.31%)	경기성남시 (236.03%)
	2위	경기용인시 (188.72%)	경기용인시 (188.19%)	경기성남시 (213.36%)	충북충주시 (190.24%)
	3위	경기의왕시 (122.33%)	전북익산시 (141.87%)	충북충주시 (146.17%)	전북익산시 (135.78%)
군	1위	충북청원군 (147.03%)	전북순창군 (370.93%)	경남산청군 (301.20%)	경남산청군 (363.01%)
	2위	경남산청군 (145.06%)	경남산청군 (170.20%)	충북청원군 (166.43%)	충남홍성군 (258.47%)
	3위	충남홍성군 (142.83%)	강원양양군 (147.83%)	충남홍성군 (135.44%)	제주북제주군 (174.60%)
구	1위	광주서구 (599.50%)	서울서초구 (249.39%)	서울동작구 (164.53%)	부산사상구 (158.66%)
	2위	서울서초구 (205.65%)	서울노원구 (154.47%)	서울종로구 (148.65%)	서울구로구 (155.68%)
	3위	서울종로구 (159.94%)	부산연제구 (143.49%)	부산영도구 (137.95%)	서울종로구 (138.26%)

<표 8>는 효율성 최하위 기초자치단체를 정리한 것이므로, 기초자치단체 명칭은 밝히지 않고 해당 기초자치단체에게 연구자가 부여한 고유식별번호만을 기재하였다. <표 8>에서 보면, 39․65번 구는 매년 상대적 효율성이 가장 낮은 기초자치단체 worst 3에 포함되어 있다. 특이하게도, 131․162․174번 군은 상대적 효율성 점수가 0 이었다. 이 군들의 공통점은 본 연구에서 산출요소로 선정한 복지시설이 거의 없어서 복지시설수, 복지시설생활자수, 복지시설면적이 모두 0에 가까운 수치라는 점이다.

본 연구에서는 자료수집의 한계 때문에 각 복지시설을 ‘해당 복지서비스를 받아야 하는 복지대상자가 입소하여 생활하는 시설(생활시설)’로 한정하였다. 이는 생활시설의 경우 입소와 퇴소가 기록으로 남기 때문에 숫자 산정이 용이하기 때문이다. 그러므로, 생활시설 이외에 존재하고 있는 이용시설은 산정하지 않았다.

<표 8> 상대적 효율성 하위 세 개 기초자치단체

	순위	2001년	2002년	2003년	2004년
시	1위	142(0.85%)	142(1.90%)	142(3.46%)	100(9.28%)
	2위	170(4.21%)	170(6.20%)	170(6.31%)	152(11.90%)
	3위	218(4.80%)	152(12.30%)	231(16.21%)	141(12.43%)
군	1위	131(0.00%)	131(0.00%)	131(0.00%)	131(0.00%)
	2위	162(0.00%)	162(0.00%)	162(0.00%)	162(0.00%)
	3위	174(0.00%)	174(0.00%)	174(0.00%)	174(0.00%)
구	1위	39(4.66%)	39(6.23%)	39(11.57%)	65(19.92%)
	2위	65(7.73%)	65(8.07%)	65(12.23%)	39(20.65%)
	3위	66(9.45%)	66(15.72%)	45(21.82%)	35(25.11%)

2) 재정자립도별 분석

(1) 기본 DEA 평가

① 판별력 검증

매년의 경우를 평균해 보면, 효율적인 기초자치단체의 비율이 A 10.51%, B 20.44%, C 17.52%, D 20.16%, E 23.29%로, 25%이하라는 권고사항에 모두 적합하기 때문에 DEA 분석을 적용해도 별 문제가 없을 것으로 보여진다.

② 참조횟수의 비교

4년 동안 참조횟수 상위 3위에 속하는 기초자치단체를 정리한 것이 <표 9>이다. ( )안은 참조횟수이다. 표에서 ‘부산연제구’, ‘경북고령군’은 매년 참조횟수 상위 3위안에 포함되었으므로 최적 벤치마킹 대상으로 평가되었다. 경북고령군은 2001년, 2003년, 2004년에는 A에 속했으나 2002년에는 B에 속하게 되었다. 이는 기초자치단체 재정자립도가 해마다 조금씩 변동하기 때문이다. 실제로 경북고령군 재정자립도는 2001년 18.8%, 2002년 20.1%, 2003년 17.8%, 2004년 18.2%이었다(행정자치부, 2005: 10). 이러한 경우는 본 연구 결과를 정리하는 각 표에서 수차례 볼 수 있는 현상이다.

<표 9> 참조횟수 상위 3위 기초자치단체

	순위	2001년	2002년	2003년	2004년
E	1	서울서초구 (28)	경기광주시 (25)	서울종로구 (12)	서울강남구 (12)
	2	경기광주시 (22)	서울서초구 (24)	경기안산시 (12)	경기용인시 (11)
	3	경기용인시 (19)	경기용인시 (19)	서울강남구 (10)	경기성남시 (7)
D	1	경기이천시 (18)	서울구로구 (25)	서울구로구 (18)	서울동작구 (26)
	2	서울성북구 (10)	경기의왕시 (13)	경기이천시 (17)	경기광주시 (22)
	3	부산사상구 (10)	경기김포시 (9)	경기김포시 (14)	경기이천시 (16)
C	1	부산연제구 (41)	부산연제구 (39)	경기포천시 (20)	경기포천시 (28)
	2	전북익산시 (19)	전북군산시 (18)	부산연제구 (15)	서울구로구 (18)
	3	광주서구 (15)	부산금정구 (9)	대전대덕구 (15)	부산연제구 (17)
B	1	부산영도구 (23)	경북고령군 (19)	부산영도구 (22)	경기안성시 (17)
	2	충북충주시 (22)	부산영도구 (18)	강원태백시 (16)	충북충주시 (17)
	3	전북완주군 (9)	충북충주시 (16)	충북청원군 (12)	경기동두천시 (16)
A	1	충남홍성군 (62)	전북순창군 (32)	경북고령군 (68)	강원태백시 (64)
	2	경북고령군 (61)	경남의령군 (31)	충남홍성군 (64)	제주북제주군 (48)
	3	전남신안군 (49)	강원양양군 (25)	강원고성군 (42)	경북고령군 (42)

③ 효율성 점수의 평균값

효율성 점수의 평균값을 비교해 보면, 매년 재정자립도가 20%미만인 A의 평균값이 가장 작았다. 2001년, 2002년에는 D의 평균값이 가장 컸고, 2003년에는 C, 2004년에는 E의 평균값이 가장 컸다. 즉, 재정자립도가 높은 기초자치단체의 효율성 점수 평균값이 반드시 높다고는 할 수 없다.

<표 10> 효율성 점수의 평균 값(1.00 만점)

	2001년	2002년	2003년	2004년
E	0.47	0.51	0.66	0.75
D	0.63	0.74	0.64	0.63
C	0.46	0.60	0.69	0.59
B	0.43	0.53	0.56	0.59
A	0.37	0.34	0.42	0.42

④ DEA 평가 결과의 활용

비효율적인 기초자치단체에게 효율적인 기초자치단체로 되는데 필요한 정보를 제공하는 것이 DEA 평가의 기본 목적이다. 본 연구에서는 설명의 편의상, 재정자립도가 20% 미만인 A 중에서 경기양평군에 대한 2004년도 평가 결과를 예로 들어 설명하겠다.

지면관계상 2004년의 일부 자료만을 정리했다. 비효율적으로 평가된 모든 기초자치단체들에 대해 이런 형식의 벤치마킹 정보 제공이 가능하기 때문에 DEA가 효율성 향상을 위한 현실적인 도구로 사용될 수 있다.

다음의 <표 11>에서 제시된 수치만큼 투입요소를 줄이거나 산출요소를 늘이면 비효율적인 기초자치단체들이 효율적으로 된다. 표에서 ‘참조집단’은 비효율적인 기초자치단체가 벤치마킹 대상으로 삼아야 할 효율적 기초자치단체를 의미하고, ‘기존량’은 2004년 현재 비효율적인 기초자치단체가 갖고 있는 투입요소와 산출요소의 양을 말한다. ‘최적화 값’은 효율적인 기초자치단체로 되는데 필요한 수치를 말하는 것이고, 이를 백분율로 나타낸 것이 ‘백분율’이다. 즉, 기존량의 몇 %를 투입 혹은 산출하라는 것을 백분율에서 보여준다.

<표 11> 비효율적인 기초자치단체의 최적화 값(2004년)

DMU	구분	복지예산 (백만원)	복지인력 (명)	복지시설수 (개소)	복지시설 생활자수(명)	복지시설면적 (㎡)
경기 양평군	참조집단	제주북제주군(0.22) 강원태백시(0.09) 경북고령군(0.09) 충남홍성군(0.06)
	기존량	40.43	5.65	14.13	1289.43	12647.49
	최적화 값	27.75	3.88	14.18	1318.34	12841.67
	백분율(%)	68.65%	68.59%	100.40%	102.24%	101.54%

이를 좀더 자세히 설명하면, ‘경기양평군’의 경우, 2004년 현재 효율성 점수는 0.68점이었다. 양평군은 가중치가 0.22인 제주북제주군, 0.09인 강원태백시와 경북고령군, 0.06인 충남홍성군을 벤치마킹하여 이들처럼 효율적인 기초자치단체가 되는 것이 필요하다. 이를 위해서, 현재 4,043만원의 복지예산을 투입하고 있는데 이를 2,775만원으로 대폭 줄여야 한다. 즉, 복지예산에서 31.35%(100%-68.65%) 감축이 있어야 동일한 산출물을 생산하면서 효율적인 기관으로 변할 수 있게 된다. 또한 현재 5.65명인 복지인력을 3.88명으로 31.41%(100%-68.59%) 감축해야 한다. 산출요소를 보면, 현재 14.13개소인 복지시설수를 14.18개소로 100.40% 증가시켜야 하며, 1289.43명인 생활자수를 1318.34명으로 102.24% 증가, 복지시설면적을 12647.49㎡에서 12841.67㎡로 101.54% 증가시켜야 위의 네 개 참조집단과 같은 효율적인 기초자치단체로 거듭날 수 있다.

본 연구에서 제공하는 수치대로 해당 기초자치단체가 실천하는가는 결국 해당 기초자치단체의 몫이고, 학문적 수준에서는 분석결과를 제시하는 것이 머무를 수 밖에 없을 것으로 사료된다.

(2) Post-DEA 평가

4년간 복지서비스의 상대적 효율성이 높고 낮게 나타난 세 개 기초자치단체를 재정자립도별로 구분하여 정리하면 <표 12>, <표 13>과 같다. 표에서 ( )안의 숫자는 효율성 점수(%)이다. <표 12>에서 경기성남시, 충남홍성군, 경북고령군은 4년내내 상대적 효율성이 가장 높은 기초자치단체 best 3에 포함되어 있다.

<표 12> 상대적 효율성 상위 세 개 기초자치단체

		2001년	2002년	2003년	2004년
E	1위	서울서초구 (212.91%)	경기안산시 (360.78%)	경기안산시 (554.99%)	경기성남시 (457.53%)
	2위	경기성남시 (196.19%)	경기성남시 (336.67%)	경기성남시 (378.31%)	경북구미시 (144.17%)
	3위	경기용인시 (187.97%)	서울서초구 (290.41%)	서울강남구 (180.45%)	서울강남구 (135.38%)
D	1위	경기이천시 (230.73%)	경기김포시 (322.32%)	경기김포시 (244.93%)	경기광주시 (210.94%)
	2위	서울성북구 (176.47%)	경기과천시 (139.83%)	서울동작구 (178.82%)	경기김포시 (156.21%)
	3위	경기동두천시 (135.46%)	서울성북구 (136.22%)	경기광주시 (128.91%)	서울동작구 (139.55%)
C	1위	광주서구 (420.49%)	부산연제구 (205.28%)	서울도봉구 (139.31%)	인천옹진군 (296.79%)
	2위	부산연제구 (198.96%)	서울노원구 (175.49%)	경기포천시 (137.09%)	서울구로구 (164.96%)
	3위	서울노원구 (165.49%)	경기동두천시 (164.55%)	대전대덕구 (124.85%)	부산사상구 (164.92%)
B	1위	충북진천군 (159.18%)	전북익산시 (912.76%)	인천옹진군 (195.08%)	충북충주시 (237.18%)
	2위	부산영도구 (157.72%)	충북진천군 (219.05%)	전북익산시 (192.23%)	경기동두천시 (174.05%)
	3위	충북충주시 (135.09%)	경북고령군 (138.29%)	충북진천군 (157.12%)	전북익산시 (166.61%)
A	1위	충남홍성군 (243.41%)	전북정읍시 (233.15%)	경남산청군 (333.34%)	경남산청군 (476.49%)
	2위	경북고령군 (175.41%)	충남홍성군 (225.00%)	충남홍성군 (204.98%)	충남홍성군 (258.47%)
	3위	경남산청군 (145.06%)	전북순창군 (209.81)	경북고령군 (157.74%)	경북고령군 (160.30%)

<표 13>에서 보면, 39․124․131․151․162․170․174번은 4년내내 상대적 효율성이 가장 낮은 기초자치단체 worst 3에 포함되어 있다. 131․162․174번 군은 <표 8>에서와 같이 상대적 효율성 점수가 0 이었다. 이 군들은 본 연구에서 산출요소로 선정한 복지시설이 거의 없었다

<표 13> 상대적 효율성 하위 세 개 기초자치단체

		2001년	2002년	2003년	2004년
E	1위	124 (11.99%)	152 (10.80%)	124 (20.53%)	136 (20.83%)
	2위	152 (13.35%)	124 (12.55%)	92 (27.38%)	124 (25.80%)
	3위	100 (16.64%)	100 (16.90%)	100 (27.78%)	92 (34.15%)
D	1위	39 (6.20%)	39 (10.52%)	170 (7.20%)	170 (15.86%)
	2위	49 (6.61%)	217 (34.66%)	39 (11.65%)	152 (25.37%)
	3위	48 (15.27%)	48 (38.26%)	152 (18.68%)	86 (26.90%)
C	1위	170 (5.43%)	170 (6.22%)	49 (9.92%)	39 (17.16%)
	2위	45 (7.05%)	49 (10.31%)	45 (17.39%)	35 (21.49%)
	3위	66 (9.15%)	206 (14.28%)	66 (19.69%)	49 (22.64%)
B	1위	150 (2.71%)	210 (0.00%)	210 (0.00%)	151 (8.35%)
	2위	165 (3.32%)	151 (3.22%)	151 (3.09%)	120 (9.38%)
	3위	151 (3.78%)	120 (6.57%)	150 (4.00%)	150 (16.59%)
A	1위	131 (0.00%)	131 (0.00%)	131 (0.00%)	131 (0.00%)
	2위	162 (0.00%)	162 (0.00%)	162 (0.00%)	162 (0.00%)
	3위	174 (0.00%)	174 (0.00%)	174 (0.00%)	174 (0.00%)

3. 질적인 평가 결과

1) 질적인 평가 대상의 선정

질적인 평가는 일정한 틀을 두지 않고 연구자와 연구대상 간의 상호작용을 중심으로 연구가 이루어지는 접근방법이다. 질적인 평가를 수행하기 위해서는 질적현장연구, 심층면담, 참여관찰 등을 통하여 자료를 수집하는 것이 필요하다(Rubin & Babbie, 2001: 400).

본 연구에서는 DEA 평가결과와 Post-DEA 평가결과를 토대로, 일부 기초자치단체를 연구자가 방문하여 심층면담을 실시하였다. 질적인 평가를 위한 연구대상은 DEA 평가에 의해 효율성이 높은 기초자치단체와 낮은 기초자치단체를 선정하였다.

첫째, 효율성이 높은 기초자치단체로는 충남홍성군을, 효율성이 낮은 기초자치단체로는 충북증평군(DMU 131번)․전북임실군(DMU 162번)을 심층면접 대상으로 선정하였다. 심층면접 대상자는 각 군청 사회복지과 등의 과장, 직원, 군립복지생활시설 사회복지사 등 총 11명이었다. 심층면접은 2005년 10월 17일부터 27일까지 11일간 이루어졌다.

2) 질적인 평가 결과

(1) 충남홍성군

충남홍성군에서는 복지예산이 확대되어야 한다는 점을 가장 먼저 강조하였다. 또한 복지인력의 증원도 요구하고 있는데, 소수의 복지인력으로 복지시설 관리를 담당하고 있기 때문이라고 답하였다. 또한 다른 군에 비해 복지시설이 많은 편이라고 자평하였다. 특히 노령화사회에 대한 대책을 일찍 서둘러서 넓은 공간을 확보할 수 있었다고 설명하였다.

즉, 충남홍성군은 적은 예산, 소수의 복지인력으로 많은 복지시설 설립과 관리를 담당하고 있고, 시설면적이 넓기 때문에 DEA 평가 결과 가장 효율적인 기초자치단체 중 하나로 평가되었다.

DEA 평가로 파악하지 못했던 점으로는, 복지인프라 확충에 가장 크게 영향을 미치는 요인으로 군수의 리더십을 꼽았다는 점이다. 또한 자원봉사, 주민참여가 활발하기 때문에 복지 으뜸군이라고 설명하였다.

(2) 충북증평군

충북증평군에서는 현재 복지예산에 대해 별 어려움이 없다고 답하였다. 충북증평군은 복지이용시설이 2개 있지만 군립 복지생활시설은 전혀 없었다. 그래서 복지생활시설을 기준으로 평가한 본 연구 기준으로는 산출물이 전혀 없다는 결론이 나왔다. 복지생활시설이 없으므로 생활자, 시설면적 등도 없었다. 충북증평군은 투입량이 많았으나 산출량이 없기 때문에 복지인프라 효율성이 낮게 평가되었다.

DEA 평가로 파악하지 못했던 점으로는 증평군 역시 리더십을 강조하였다는 점이다. 또한 증평군은 2003년에 괴산군 증평출장소에서 증평군으로 군 분리되었기 때문에 아직 여러 가지 면에서 열악할 수 밖에 없었다. 보다 심도있는 면접을 위해 이용시설을 방문하여 사회복지사를 대상으로 심층면접을 실시하였는데, 복지시설에 대한 지역 주민들의 부정적인 시각이 크기 때문에 복지시설 설립이 쉽지않다는 것을 알 수 있었다.

(3) 전북임실군

전북임실군에서도 현재 복지예산과 복지서비스를 담당하는 인력이 충분하다고 답하였다. 군립 복지생활시설은 2004년에 두 개소가 생겼는데, 기존의 이용시설이 생활시설로 전환되었기 때문에 규모가 작고 생활시설로 활용되기에 미흡하였다. 즉, 전북임실군 역시 많은 투입량에 비해 복지시설생활자수가 적고 복지시설면적도 작았기 때문에 효율성이 낮게 평가되었다.

연구자가 실제 복지생활시설을 방문하여 본 결과, 복지시설생활자도 40여명의 생활보호대상 노인여성이었으며 노인여성들이 생활하기에 불편한 구조와 규모를 가지고 있었다.

4. DEA 평가 결과와 질적인 평가 간의 비교

1) DEA 평가와 질적인 평가 간의 공통점

효율성이 높은 기초자치단체는 적은 투입요소(복지예산, 복지인력)로 많은 산출요소(복지시설수, 복지시설생활자수, 복지시설면적)를 생산하기 때문에 효율성이 높게 평가되었다. 효율성이 낮은 기초자치단체는 많은 투입량에 비해 산출량이 적었기 때문에 효율성이 낮게 평가되었다.

2) DEA 평가와 질적인 평가 간의 차이점

DEA 평가에서 자료수집상의 한계 때문에 변수로 구상하지 못했던 부분에 대한 질문 결과, 인터뷰 대상 기초자치단체들 모두 복지인프라 분야에서의 리더십, 자원봉사, 주민참여 부분을 공통되게 강조하였다. 또한 해당 기초자치단체 고유의 환경적 요인도 복지인프라 확충에 많은 영향을 끼친다는 것을 알 수 있었다.

3) DEA 평가 결과와 질적인 평가 결과 간의 관계

본 연구는 DEA 평가 결과를 토대로 심층면접 대상 기초자치단체를 선정하여 질적인 평가를 수행하였다. 첫째, DEA 평가 결과와 질적인 평가 결과가 효율성 측정 부분에서 일치하였기 때문에 DEA는 신뢰할만한 기법이라는 것을 발견할 수 있었다. 둘째, DEA 평가 이후에 질적인 평가를 실시하여 DEA 평가에서 미처 발견할 수 없었던 투입요소와 산출요소 이외의 효율성 향상 요인을 간략하게 나마 고찰할 수 있었다. 셋째, 질적인 평가가 DEA 평가 결과를 보완하는 수단으로 활용될 수 있다는 점에서, 계량적 평가와 질적 평가 간의 상호보완 가능성을 탐색하였다.

V. 결론 및 시사점

전국 234개 기초자치단체 모두를 대상으로 하여 복지인프라 효율성을 평가한 연구는 그동안 거의 없었다. 즉, 대부분의 경우 광역자치단체 연구에 초점을 맞추거나 일부 기초자치단체에 대한 평가였다. 또한 평가의 대상 시기도 단년도 위주였다. 그러나 본 연구에서는 전국 234개 기초자치단체 전체를 평가하였으며, 평가 기간도 4년으로 확대하였다.

본 연구의 분석 결과를 세분화하면 다음과 같다. 첫째, 행정계층별 평가에서, 군의 경우 효율성이 가장 낮고 자치구의 경우 가장 높았다. 실제로 효율적인 기초자치단체 수도 구에 가장 많았고 효율성 점수의 평균값도 구가 가장 높았다.

둘째, 재정자립도별 평가에서, 재정자립도가 20%미만인 A의 경우에 효율성이 가장 낮았다. 그러나 E의 효율성 점수가 매년 가장 높게 평가되지는 않았다. 이를 정리하면, 재정자립도가 낮은 것은 효율성이 낮은 것과 관련이 있지만 재정자립도가 높은 것은 효율성이 높은 것과 관련이 있지 않다고 할 수 있다.

셋째, 효율적으로 평가된 기초자치단체를 정리해 보면, 행정계층별 평가 결과 참조횟수가 가장 많은 단체는 충남홍성군, 경북고령군, 부산연제구, AP 모형에 의해 순위가 매년 높게 나타난 단체는 경남산청군 이었다. 재정자립도 평가 결과 참조횟수가 가장 많은 단체는 부산연제구, 경북고령군, AP 모형에 의해 순위가 매년 높게 나타난 단체는 충남홍성군, 경북고령군, 경기성남시 이었다.

넷째, DEA 평가결과를 근거로 하여 질적인 평가를 실시하였다. 질적인 평가에서는 DEA 평가 결과와 비교하여 공통점과 차이점을 발견하고, DEA에서 발견하지 못했던 효율성 향상 요인들을 선정하는데 목적을 두었다. 질적인 평가를 통해 DEA가 신뢰할만한 효율성 평가기법이라는 것을 확인할 수 있었고, DEA에서 발견하지 못했던 리더십․자원봉사자․주민참여․환경 등의 요인이 복지서비스 효율성에 영향을 미칠 수 있는 요인이라는 것을 알 수 있었다.

본 연구가 가지는 이론적 시사점은 전국 234개 기초자치단체들이 제공하는 복지인프라의 효율성을 상호 비교할 수 있는 평가기준을 제시하였다는 점이다. DEA는 효율성 평가에 활용될 수 있는 유용한 도구이므로, 복지인프라 이외의 분야에 대해서도 공통점과 유사점이 있는 분야에서는 DEA가 적절한 평가 도구로 사용될 수 있을 것이다.

본 연구의 정책적 함의는, 비효율적으로 평가된 기초자치단체에게 구체적인 벤치마킹 대상을 지정하고 개선의 방향과 정도를 제시하여 평가 결과를 실제로 활용할 수 있도록 하였다는데 있다. 지면상 본 연구에서는 하나의 군을 예로 들어 설명했지만 비효율적인 모든 기초자치단체에게 벤치마킹 정보를 제공하는 것이 가능하다. 특히, 군지역, 재정자립도 20%미만인 기초자치단체의 경우 효율성이 다른 기초자치단체에 비해 많이 낮으므로 이들 지역의 복지인프라를 확충시키는 방안을 강구해야 할 것이다.

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류영아(柳姈我): 성균관대학교 박사학위(논문: 지방행정의 효율성 평가에 관한 연구: DEA 기법에 의한 기초자치단체 복지서비스 분석, 2006). 현재 성균관대학교 국정평가연구소 선임연구원, 수원대학교 행정학과 겸임교수로 재직중. 정책평가, 성과평가, 지방행정, 복지정책 등이 관심분야. 주요 연구논문으로는 ‘기초자치단체 복지행정의 상대적 효율성 평가(2005)’, ‘육아휴직제 개정 과정의 정책네트워크 분석(2003)’ 등.

<E-mail: vitaminaa@hanmail.net/논문접수일: 2006. 4. 8 /심사완료일: 2006. 5. 10>

<부록> CCR 모형과 BCC 모형 비교

(2004년 재정자립도 50%이상인 기초자치단체의 예)

CCR		순위	BCC
DMU	Score		DMU	Score
76	4.58	1	23	big
192	1.44	2	1	big
23	1.35	3	76	6.21
83	1.26	4	220	2.21
1	1.26	5	192	1.64
93	1.17	6	83	1.47
75	1.09	7	93	1.35
220	0.99	8	75	1.17
22	0.96	9	22	1.01
78	0.84	10	79	0.98
77	0.84	11	2	0.96
19	0.80	12	78	0.92
88	0.72	13	3	0.90
24	0.72	14	77	0.88
50	0.72	15	19	0.81
2	0.69	16	50	0.74
3	0.54	17	92	0.73
211	0.54	18	88	0.73
79	0.54	19	24	0.72
89	0.44	20	211	0.62
92	0.34	21	136	0.58
124	0.26	22	89	0.46
136	0.21	23	124	0.37
합계	22.31		합계	25.45
평균	0.97		평균	1.21