광역자치단체 환경서비스의 효율성 평가:

｢지방정부연구｣  제12권 제1호(2008 봄) : 239～262

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서울특별시와 6대광역시를 중심으로*

* 논문을 쓰는 동안 자료입력과 분석과정에 많은 도움을 준 한국해양대학교 대학원 무역학과 경제학 전공의 석사과정 박남기 군에게 감사를 표합니다.

An Evaluation of the efficiencies of 7 major local governments in environmental services using DEA

강은숙**

** 제 1저자

김종석

이 논문은 서울시를 비롯한 7개 광역자치단체 환경서비스의 상대적 효율성을 비교평가하고 있다. 이를 위해 지방정부 환경서비스의 수준을 결정짓는 투입변수와 산출변수를 추출한 후 2단계 DEA 모형을 활용하여 상대적 효율성을 측정하였다. 이 논문에서 제시하고 있는 2단계 DEA모형은 기존의 DEA모형이 고려하지 못한 외생변수의 영향을 통제함으로써 진정한 의미의 효율성의 정도를 측정하기 위한 기법으로 개발되었다. 분석결과, 인천광역시와 대구광역시가 환경서비스의 효율성에 있어서 상대적으로 우수한 것으로 나타났으며 각 지방정부의 효율성을 증진시키기 위해서는 투입변수의 조정이 필요함을 제시하였다. 그러나 각 지방정부의 비효율성을 설명함에 있어서 일정한 패턴은 제한적으로밖에 발견할 수 없었다.

주제어 : 지방정부의 효율성, 2단계 DEA 방법론, 환경, 성과관리시스템

Ⅰ. 머 리 말

1998년 이후 우리나라의 공공부문은 효율성을 정부영역이 실현해야할 가장 중요한 가치의 하나로 받아들이고 있다. 효율성이라는 가치는 대외적으로 1970년대 후반 미연방을 중심으로 전개된 신자유주의의 영향때문이라고 할 수 있으며, 국내적으로는 1997년 외환위기에 따른 IMF관리체제 하에서 4대 부문 개혁 - 공공, 기업, 금융, 노조 - 의 하나로 공공부문 개혁의 추진과정에서 가장 중요한 가치의 하나가 되었다. 공공부문의 효율성을 증진시키기 위해 정부는 여러 가지 성과관리제도 - 정부업무평가제도, 성과급보수제도, 성과감사제도, 재정사업 성과관리제도, 직무성과계약제 등 - 를 도입하여 운영하고 있다.

공공부문에서의 성과관리제도는 영연방국가들이 경쟁력있는 공공부문을 구축하기 위해 도입하기 시작하면서 현재 OECD국가를 비롯한 많은 나라에서 공공부문 개혁의 핵심적인 방법으로 채택하고 있다(나태준․이남국, 2005: 76). 우리나라의 경우도 예외가 아니다. 성과평가는 성과관리제도가 실효성을 확보할 수 있도록 하는 가장 핵심적인 부분이다. 성과평가를 제대로 수행함으로써 성과관리제도가 제대로 작동할 수 있기 위해서는 공공부문이 추구하는 여러 가치 - 효율성, 효과성, 형평성, 민주성, 책임성, 합법성, 투명성 등 - 가운데 어느 가치에 보다 초점을 두어야 할 것인가? 이러한 제도들은 이러한 여러 가치 중 특히 공공부문의 효율성을 제고해 책임성을 증대시키고 궁극적으로 정부에 대한 국민의 신뢰를 회복시켜 국민의 삶의 질을 향상시키기 위한 것이다.

광역자치단체 환경서비스의 효율성 평가

｢지방정부연구｣ 제12권 제1호(2008 봄)

최근 공공부문에서 신자유주의 흐름에 기초한 신공공관리론(NPM)적 제도들이 도입되고 국가간․지역간 경쟁이 심화되면서 경쟁력제고를 위해서는 공공부문의 전반적인 생산성 제고를 위한 노력이 필요하다고 주장한다. 이러한 생산성 제고를 위한 노력들은 지방정부에서도 예외가 아니다. 최근 지방정부가 직면하고 있는 환경의 변화 - 민주화, 생활수준의 향상, 정보화 등 - 로 인해 지역주민들의 공공서비스에 대한 욕구가 다양하게 표출되고 있다. 이에 비해 지방정부의 가용자원은 상대적으로 제한되어 있고 지역 주민들은 서비스 공급에 필요한 부담을 늘리는 것을 원하지 않는다. 이러한 상황에서 지방정부를 경영하는 최고관리자는 생산성 혹은 효율성의 향상을 통해 비용을 절감하고 주민의 만족도를 높이는데 관심을 갖지 않을 수 없다(김성종, 2000: 47-48).

효율성의 정도가 어떻다라고 하기 위해서는 투입과 산출에 대한 정확한 측정이 선행되어야 한다. 그러나 지방자치단체가 제공하는 공공서비스는 다양하고 복잡하며 질적인 성격을 강하게 띨 뿐 아니라 투입과 산출의 관계가 명확하지 않아 측정이 곤란한 경우가 많다. 투입과 산출이 적절히 측정되었다고 하더라도 이들을 적절히 활용하여 효율성을 판단할 수 있는 지표로 요약해 내는 것도 쉬운 일이 아니다. 또한 생산하는 서비스의 단위가 각각 다르기 때문에 효율성과 관련된 투입과 산출을 적절히 결합하기 위한 가중치를 부여할 수 없으므로 투입산출의 비율형태로 요약되는 효율성의 측정이 쉽지 않은 것이다. DEA기법은 효율성과 관련된 주요 투입물과 산출물을 제대로 선정하기만 하면 이들 투입산출이 어떠한 기술적 방식으로 결합되어 있는지에 관한 사전적인 정보없이도 평가에 포함된 의사결정단위들(DMUs, Decision Making Units)간의 상호비교를 통해 상대적 효율성의 정도를 도출해낼 수 있다는 장점을 지닌다.

DMU는 투입요소를 결합하여 산출물을 만들어내는 과정에서 독자적인 의사결정능력을 갖는 식별 가능한 조직의 단위를 의미하며 DEA분석에서 효율성 평가의 기본단위를 지칭한다. 이 논문에서의 DMU는 각년도 개별 특별시와 광역시라고 할 수 있다.

이 논문은 서울시를 비롯한 7개 광역자치단체의 전반적인 환경서비스를 대상으로 2001년부터 2005년까지의 투입 및 산출지표를 추출한 후 DEA를 이용하여 각 광역지자체간 환경서비스의 상대적 효율성 정도를 비교분석한다. 이를 통해 환경서비스 분야에서 어떤 광역자치단체가 더 효율적이며, 효율성의 정도는 어떻게 변화되어 왔는지를 살펴보고자 한다. 또한 분석 결과를 통해 효율성을 개선할 수 있는 유용한 정보도 얻을 수 있을 것이다.

전통적인 효율성 측정방법의 한계를 극복할 수 있는 대안으로 최근 많이 활용되고 있는 방법론이 변경분석(frontier analysis)이다. 변경분석의 주요 방법론은 자료포락분석(DEA: Data Envelopment Analysis)과 확률변경분석(SFA: Stochastic Frontier Analysis)이다. 변경분석은 체제모형(systems model)에 입각한 투입요소(inputs)와 산출요소(outputs)를 사용하여 동일하거나 매우 유사한 기능을 수행하는 의사결정단위(DMUs: Decision Making Units) 또는 조직단위(organizational units)의 관리운영상 상대적 효율성(managerial relative efficiency)을 측정하고 평가하는데 사용할 수 있는 성과평가 방법론이며, DEA는 특히 공공부문의 비효율성(inefficiency)을 분석하는 데 매우 유용한 장점을 지니고 있다(유금록, 2006: 156-157).

본 논문에서는 DEA의 기본 논리에 기초하여 비효율성을 추정하기 위한 새로운 방법론을 개발하여 활용한다. 일반적으로 정부가 생산하는 산출물은 정부자체가 투입하는 인력, 예산 뿐만 아니라 개별 지방정부가 통제할 수 없는 다른 변수들에 의해서도 영향을 받게 마련이다. 예를 들어 동일한 인력, 예산을 투입하더라도 경제활동이 활발하여 지역총생산(GRDP)이 높은 지방정부의 경우 환경오염도가 보다 심각할 것이다. 따라서 이와 같이 통제할 수 없는 외생변수들의 영향을 적절히 통제한 후 DEA를 적용하는 것이 보다 정확한 효율성을 측정할 수 있을 것이다. 이와 같은 취지 하에 먼저, 산출에 영향을 미치는 외생변수의 영향을 통제하기 위해 후자를 독립변수로 하여 회귀분석을 시행한다. 이후 외생변수의 영향을 통제한 후 DEA분석을 실행하여 7개 광역자치단체 환경서비스의 상대적 효율성을 평가한다. 아울러 개별 산출물 뿐 아니라 환경서비스의 전체효율성이 환경인력, 환경예산, 지역총생산(GRDP) 및 인구규모 등에 따라 어떤 패턴을 보이는지를 회귀분석을 통해 살펴본다. 연구 결과, 외생변수에 의한 영향을 통제한 후의 DEA결과 35개 DMU 중 최종적으로 7개의 DMU가 효율적으로 나타났다. DEA 분석결과 나타난 슬랙값 및 효율성 점수를 가지고 비효율성의 패턴을 분석한 결과 전반적인 패턴을 발견할 수는 없었지만, 제한적으로는 약간의 패턴을 발견할 수 있었다. 5개년의 효율성 평균을 통해 7개 광역자치단체의 효율성 순위를 매겨보았더니 인천시-대구시-광주시-대전시-부산시-서울시-울산시 순으로 나타났다.

이 논문의 구성은 다음과 같다. 먼저, 공공부문 효율성 측정의 맥락을 형성하는 공공부문 성과평가에 관한 이론적 논의와 선행연구를 검토한 후, 연구의 분석틀[흐름도]과 평가방법론을 제시한다. 이어서 2001년부터 2005년까지의 데이터를 이용하여 서울시를 비롯한 7개 광역자치단체를 대상으로 실증분석을 한다. 마지막으로, 이 연구의 한계를 지적하면서 결론을 맺는다.

Ⅱ. 선행연구 검토 및 연구의 분석틀

1. 공공부문의 효율성 측정에 관한 주요 선행연구

공공부문의 행정서비스에 대한 효율성 분석을 위해 DEA기법을 활용한 선행연구는 꽤 많은 편이다. 이러한 선행연구 중 이 논문에서는 단년도의 지방자치단체간 행정서비스 전반을 대상으로 혹은 특정 서비스를 대상으로 상대적 효율성을 비교한 논문(이혁주․박희봉, 1996; 이상섭․김규덕, 1998; 김성종, 2000; 임동진․김상호, 2000; 임동진, 2001; 김성종․고승희, 2001; 김성종, 2002; 송건섭․이곤수, 2004; 김건위, 2005)과 시계열 자료나 패널 자료를 이용해 지방자치단체간 행정서비스의 상대적 효율성을 비교분석하거나(이혁주, 1997; 김재홍, 2000; 남기범, 2001) 공기업, 국가간 국세행정, 소속기관, 개별사업을 대상으로 효율성을 측정한 연구(유금록, 2002, 2003a, 2003b, 2005a, 2005b)를 살펴보았다. 이러한 연구들은 DEA분석모형 중 BCC모형 혹은 CCR모형을 단독으로 사용하거나 두 모형을 모두 사용해서 분석하고 있다. 유금록의 경우에는 방사적․비방사적 Malmquist모형을 사용하여 분석하고 있다.

이러한 선행연구를 살펴보면, 지방자치단체 전반의 행정서비스를 대상으로 분석하거나 개별 서비스 혹은 개별 사업(예를 들면, 쓰레기 수거서비스, 지방공영개발사업, 정보화사업)을 선택하여 분석하고 있다. 또는 개별 기관-상수도 공기업, 보건소, 도시개발공사 등-을 대상으로 기관전체의 상대적 효율성을 비교분석하고 있다. 따라서 한 분야의 서비스전반을 대상으로 상대적 효율성을 분석한 논문은 발견하지 못하였다. 또한 기존의 연구는 개별 DMU의 효율성 정도에 영향을 미치는 외생변수를 고려하지 않고 있다.

이 논문은 먼저, 다중회귀분석을 통해 광역자치단체 환경서비스의 투입 및 산출에 영향을 미치는 외생적 요인의 영향정도를 파악한 후 이러한 외생변수의 영향력 정도를 통제한 다음, DEA기법을 이용해 광역자치단체의 전반적인 환경서비스를 대상으로 자치단체간 상대적 효율성을 비교분석하고 있다는 점에서 기존의 연구에서 한 단계 더 나아간 연구라고 할 수 있다.

다음 <표 1>은 위에서 말한 공공부문을 대상으로 DEA기법을 이용해 효율성을 평가한 선행연구들을 정리한 것이다.

<표 1> 공공부문에 대한 효율성평가 적용사례

연구자	분석방법 (대상기간)	DEA모형	측정대상서비스 (기관수)	투입요소	산출요소
이혁주․ 박희봉 (1996)	횡단면분석 (1993)	BCC	일반시 행정전반 (68개 지방도시)	공무원수, 공무원인건비, 자본, 총세출	건축허가건수, 쓰레기수거량, 상수도공급량, 생활보호대상자수, 도로사업비, 지방세징수액, 주민수
이혁주 (1997)	시계열분석 (1992, 1993, 1994)	BCC	일반시 행정전반 (68개 지방도시)	공무원수, 공무원인건비, 자본, 총세출	건축허가건수, 쓰레기수거량, 상수도공급량, 생활보호대상자수, 도로사업비, 지방세징수액, 주민수
이상섭․ 김규덕 (1998)	횡단면분석 (1995)	CCR	대구․경북 시군 쓰레기수거 서비스 (18개)	예산, 인력수, 장비수	수거쓰레기톤수, 재활용쓰레기톤수, 쓰레기봉투 사용수수료 징수액
김성종 (2000)	횡단면분석 (1998)	CCR, BCC	일반시 행정전반 (70개)	일반회계 세출예산총액 중 인건비 제외금액, 시유행정재산 총평가액, 공무원수	건축허가면적, 도로면적, 자동차수, 저소득주민수, 식품위생업소수, 공중위생업소수, 쓰레기수거량, 인구, 총사업체수
임동진․ 김상호 (2000)	횡단면분석 (1998)	CCR, BCC	일반시 행정전반 (71개 중소도시)	시민1인당 공무원수, 시민1인당 세출액, 공무원1인당 관할면적	1인당 건축허가면적, 하수도보급률, 상수도보급률, 저소득주민 보호비율, 인구1천명당 사회복지시설수, 도로율, 1인당 지방세징수액, 인구1천명당 문화시설수, 인구1천명당 도시공원면적
김재홍 (2000)	시계열분석 (1995, 1998)	CCR, BCC	일반시 행정전반 (64개 중소도시)	주민1인당 공무원수, 1인당 세출결산액, 공무원1인당 관할구역면적	상하수도보급률, 주민1인당 시설공원면적, 주민1천명당 사회복지시설수, 수용인원
임동진 (2001)	횡단면분석 (1998)	CCR, BCC	일반시 행정전반 (71개)	시민1인당 공무원수, 시민1인당 세출액, 공무원1인당 관할면적	1인당 건축허가면적, 하수도보급률, 저소득주민 보호비율, 인구1천명당 사회복지시설수, 도로율, 1인당 지방세징수액, 인구1천명당 문화시설수, 인구1천명당 도시공원면적
김성종․ 고승희 (2001)	횡단면분석 (2000)	CCR	자치구 생활폐기물 처리업무 (69개)	관리인원, 관리장비, 손수레, 관리예산	생활폐기물처리량, 생활폐기물재활용량, 폐기물관리구역 면적 폐기물관리구역 인구
남기범 (2001)	시계열분석 (1988-1999)	CCR	서울시 자치구 쓰레기수거 서비스 (25개)	인원, 차량 및 중장비, 손수레	총수거량, 매각 및 소각량, 재활용품 수거량
김성종 (2002)	횡단면분석 (1998)	CCR, BCC	일반시 행정전반 (70개)	보건 및 생활환경개선비, 사회보장비, 주택 및 지역사회개발비	상하수도연장, 하수관거 접속인구, 공원면적, 쓰레기수거량, 식품위생업소수, 공중위생업소수, 저소득주민수, 생활보호자수, 장애인수, 건축허가면적, 도로면적
송건섭․ 이곤수 (2004)	횡단면분석 (2002)	CCR	광역자치단체 행정전반 (16개)	공무원1인당 주민수, 주민1인당 세출액, 공무원1인당 관할면적	사회복지시설수, 공무원교육율, 1인당 지방세징수액, 민원처리실적, 공공체육시설수, 문화예술시설수, 1인당 도시공원면적, 상수도보급율, 하수도보급율, 도로율
유금록 (2002)	패널자료분석 (1997-2000)	방사적 Malmquist모형 (CCR, BCC)	상수도 공기업 (89개)	직원수, 순가동설비자산	수도관연장, 급수전수, 조정량
유금록 (2003a)	윈도우분석 (1980-2000)	CCR, BCC	한국․일본 국세행정(2개)	징세비	징수세액, 조세범칙 추징액
유금록 (2003b)	패널자료분석 (1995-2000)	방사적 Malmquist모형 (CCR, BCC)	전북 보건소 (14개)	의료인력(재량요소), 간호인력(재량요소), 행정인력(재량요소), 인구(비재량요소), 면적(비재량요소)	진료사업, 가족계획사업
유금록 (2005a)	패널자료분석 (1995-2002)	비방사적 Malmquist모형 (CCR, BCC)	지방 공영개발사업 (25개)	직원수, 투자자본	매출액(영업수익)
유금록 (2005b)	패널자료분석 (1995-2002)	비방사적 Malmquist모형 (CCR, BCC)	지방 공영개발사업 및 도시개발공사 (29개)	직원수, 투자자본	매출액(영업수익)
김건위 (2005)	횡단면분석 (2001)	CCR, BCC	기초자치단체 정보화 (232개)	정보화 예산, 정보화 인력, 정보화 교육시간	내부업무정보화, 전자결재, 전자민원처리, 지역주민 정보화교육
자료: 유금록(2006) 수정․재구성.

2. 연구의 분석틀[흐름도]

이 논문은 먼저, 다중회귀분석을 통해 광역자치단체 환경서비스의 투입 및 산출에 영향을 미치는 외생적 요인의 영향정도를 파악한 후 이러한 외생변수의 영향력 정도를 통제하였다. 그리고 나서 투입변수와 산출변수의 측정치를 가지고 DEA기법(CCR모형, BCC모형)을 이용해 광역자치단체의 전반적인 환경서비스를 대상으로 자치단체간 상대적 효율성을 비교분석하였다. 아울러 효율성을 결정짓는 패턴을 확인하고자 하였다. 행정관리상의 시사점으로는 환경서비스에 있어서 효율성을 달성하기 위해서는 투입요소를 얼마만큼 조정해야 하는지를 제시하였다. 이를 그림으로 표현하면 다음과 같다.

<그림 1> 환경서비스의 효율성 평가를 위한 분석틀

			환경서비스 효율성 평가
분석기법		제약조건 (외생변수)			투입				평가기준		평가기법
					↓
					전환				효율성		DEA모형
다중 회귀분석		인구밀도 GRDP,녹지면적, 시간			↓
					산출
					↓				↑
					결과				효과성

Ⅲ. 효율성 평가방법론 및 변수, 측정지표

1. 변형된 2단계 DEA모형

본 연구에서는 지방정부의 환경부문에 있어서의 효율성 정도를 측정하기 위해서 DEA방법을 기본원리로 택한다. 일반적인 DEA방식에 따르면 우선 산출물과 투입물의 종류를 결정한 후 선형계획법에 의해 가장 효율적인 가상의 정부가 가질 수 있는 산출물벡터와 투입물벡터의 계수들을 찾아낸다.

그러나 개별 지방정부가 통제할 수 없는 외생변수의 존재로 인해 DEA의 결과가 왜곡될 수 있다. 예를 들어 지방정부의 입장에서는 예산과 인력 등의 투입물들을 가장 효율적으로 결합하여 환경부문에 사용하였더라도 그 지역의 경제활동이 보다 오염유발적이거나 그 지역이 보다 왕성한 경제활동을 하고 있다면, 오염물질의 배출량은 비효율적 지방정부보다 과다하게 된다. 따라서 이와 같은 왜곡을 없애기 위해서는 단순한 투입-산출 간의 DEA 방법을 넘어서는 다른 방법의 모색이 필요하다.

이와 같은 취지 하에서 본 장은 지방정부가 통제할 수 없는 외생변수가 존재할 경우 지방정부의 비효율성을 추정할 수 있는 진화된 DEA모형을 제시한다. 우리는 이와 같은 방법을 통해 도출한 모형을 ‘변형된 2단계 DEA모형’이라고 부를 것이며, 지방정부 환경서비스의 효율성 정도를 측정하기 위해 사용한다.

전형적인 2단계 접근방법의 내용과 단점에 대해서는 강은숙․김종석․박남기(2008)을 참고하기 바란다. ‘변형된 2단계 DEA모형’은 그와 같은 단점을 극복하기 위해 고안된 것이다.

특정 지역의 환경수준 는 지방정부의 전략적 노력 에 의해 영향을 받는다. 양자 사이의 기술적 관계를 하나의 정부생산변환함수로서 간주할 수 있다고 할 때, 다음의 식이 성립한다.

…… 식(1)

정부생산변환함수의 외부 경계선 은 투입물 를 이용하여 얻어낼 수 있는 최대의 를 나타내며 경계 내부의 들은 모두 비효율적인 (산출, 투입)들이라 할 수 있다.

일반적으로 특정 지역 환경서비스의 성과는 지방정부 환경부서의 정책적 노력뿐만 아니라  외생적인 변수 에 의해 영향을 받는다. 예를 들어, 동일한 정책적 노력 를 투입하는 정부라 하더라도 환경오염물질을 보다 많이 배출하는 생산구조 하에서라면 환경서비스의 성과는 낮아질 수밖에 없다. 이와 같은 외부요인을 라 할 때 식(1)의 생산변환함수는 다음과 같이 전환된다.

…… 식(2)

즉, 주어진  하에서 얻어지는 환경서비스의 성과 는 외생변수 에 의해 그 값이 달라진다. 지방정부 의 정책투입벡터를 , 환경서비스 산출벡터를 , 외생변수벡터를 라고 하자. 이 때 라고 하면 식(2)는 각 변수가 벡터이더라도 성립한다.

DEA을 사용하기 위해 우리는 정부생산변환함수에 대해 다음과 같은 가정을 세운다.

가정: 모든 지방정부는 환경 분야에서 동일한 정부생산변환함수를 지니며, 상수 , , 가 존재하며, 가 성립한다. (, )

만일 생산변환함수 가 미분가능하고, 2개 이상의 도함수의 값들이 매우 작다면, 가정의 선형식은 DEA이외의 목적으로도 충분히 이용될 수 있다.

여기에서 , 의 두 벡터 간 내적을 나타낸다.

한 지방정부의 투입-산출이 효율적이라 함은 을 나타내며 그 값이 보다 작다는 것은 비효율성이 존재함을 의미한다. 즉, 라는 말은 를 투입하여 얻을 수 있었던 최대의 생산량 보다 실제 생산된 가 작다는 것을 의미한다.

지방정부 의 의 실제 자료를 이용하여 환경부분에 있어서 각 지방정부의 효율성여부와 그 크기를 DEA를 이용하여 추정하기 위해 우선, DEA에 의해 문제를 풀기 전에 각 산출물에 대한 외생변수 의 효과를 회귀분석을 통해 제외하여 계산한 후, 이 값을 새로운 산출물의 양으로 한다. 또한 각 투입물에 대해서도 외생변수에 대해 회귀분석을 한 후 외생변수의 효과를 제외하여 새로운 값을 투입물의 양으로 한다. 그래서 새롭게 얻어진 각각의 산출물과 투입물에 대해서 DEA를 수행하여 지방정부별 비효율성의 여부와 내용, 크기를 계산한다.

이와 같은 방법을 선형대수에서 직교화(orthogonalization)라고 일컫는다.

먼저, 외생변수 의 산출벡터 에 대한 효과를 통제하기 위해 우리는 다음과 같은 다중선형회귀분석방법을 이용한다.

주어진 산출물 에 대해 ,   를 회귀분석하여 그 잔차항을 계산하고 이를 이용하여 새로운 산출물 의 크기 y*ik을 도출한다. 를 추정값이라 하면, 에 대한 추정치 이므로 잔차항은 으로 계산된다. DEA분석에서 산출물의 양이 음의 값을 지닐 수 없으므로, 음의 값을 지닌 잔차항을 모든 잔차항에 더함으로써 잔차항을 변형하여 를 구하면  된다. 여기서 는 이고, 집합는  즉, 지방정부들의 집합이다.

동일한 방법으로 주어진 투입물 에 대해 ,   를 회귀분석하여 그 잔차항을 계산하고 이를 이용하여 새로운 투입물 의 크기 x*jk를 도출한다. 를 추정값이라 하면, 에 대한 추정치 이므로 잔차항은 으로 계산된다. DEA분석에서 투입물의 양이 음의 값을 지닐 수 없으므로, 음의 값을 지닌 잔차항을 모든 잔차항에 더함으로써 잔차항을 변형하여 를 구하면  된다.

모든 과 에 대해 새로운 변형된 산출량 를 구하고 모든 와 에 대해 새로운 변형된 투입량  구하고 난 후 극대화 문제 을 푼다.

극대화 문제 (M)에서 r'이 “0”인 경우와 그렇지 않은 경우의 두 가지에 대해 문제를 푸는데, 전자를 CCR모형, 후자를 BCC,모형이라고 부른다. CCR모형은 Charnes, Cooper and Rhodes(1978)에 의해 최초로 개발되었기 때문에 그와 같이 명명되며, 규모에 대한 수익불변을 전제로 하는 CRS(constant return to scale)모형을 의미한다. BCC모형은 Banker, Charnes and Cooper(1984)에 의해 제안된 모형이기 때문에 그와 같이 불리어지며, 규모에 대한 수익변동을 전제로 하는 VRS(various return to scale)모형을 의미한다.

여기에서 는 효율적 정부 의 산출물벡터, 는 지방정부 의 새로운 산출물벡터를 각기 의미한다. 그리고 는 효율적 정부 의 투입물벡터, 는 지방정부 의 새로운 투입물벡터를 각기 의미한다. 을 풀어 그 해를 이라고 하면, 각 값은 외생변수 로부터 독립적이며, 순수한 비효율성을 개선하기 위한 기본 값으로 간주할 수 있다.

정리하면 본 논문에서는 외생변수의 환경산출물 및 환경투입물에 대한 영향을 우선 고려한 후 환경산출물 및 환경투입물의 적절한 변환을 통해 DEA를 적용하는 2단계 방식을 채택한다.

2. 변수 및 측정지표

환경서비스 전반의 효율성을 측정하기 위한 투입요소로는 인적 자원인 지역주민 1인당 환경담당 공무원 수, 물적 자원인 지역주민 1인당 환경관련예산 규모를 선정하였다. 환경투입으로 인해 전반적인 환경의 질이 어느 정도 개선되었는지를 측정하기 위한 산출요소로는 수질을 측정하기 위한 BOD수치, 대기질을 측정하기 위한  SO2, NO2, CO, O3, PM10 각각의 측정치, 1인당 폐기물 처리량을 선정하였다.

폐기물 발생량의 상당한 부분이 재활용되고 있다. 1인당 재활용량은 이 논문의 틀 내에서는 고려할 여지가 별로 없다. 이 논문에서 효율성의 정도는 단기적 시계(time span)에서 논의되고 있기 때문에 장기적 시계에서 고려할 수 있는 1인당 재활용량은 생태적 효율성을 측정할 때 고려되어야 하는 변수라고 할 수 있다. 따라서 이 논문의 산출요인에서는 제외하였다.

지역의 환경관련예산 중 일부분이 녹지 및 도시공원 조성․관리에 사용되기 때문에 주민 1인당 도시공원면적을 산출요소로 고려해보았으나, 도심공원은 그 지역의 산지를 비롯한 자연녹지의 양에 따라 달라질 수 있는 측면이 강할 뿐만 아니라, GRDP의 규모와 밀접하게 관련될 것으로 판단되어 최종적인 산출요소 선정에서 제외하였다. 다만 도시녹지의 전체면적이 환경산출에 미치는 외생적 영향이 있을 것이라 판단되어 효율성을 추정할 때 통제변수로서 고려하였다.

다음 <표 2>에서는 투입요소와 산출요소의 구체적 내용과 측정방법 및 자료출처를 정리하였다.

<표 2> 투입요소와 산출요소의 내용

투입산출요소			측정지표의 구성내용	자료출처
투입	지역주민 1인당 환경담당 공무원 수		환경담당공무원수/지역주민수	환경백서, 시정백서
	지역주민 1인당 환경관련예산 규모		환경관련예산/지역주민수	환경백서, 재정통계
산출	수질	BOD	도심 내의 주요하천 BOD 평균	환경백서
	대기질	SO2	도시 주요 측정지점의 연평균	환경백서
		NO2	도시 주요 측정지점의 연평균	환경백서
		CO	도시 주요 측정지점의 연평균	환경백서
		O3	도시 주요 측정지점의 연평균	환경백서
		PM10	도시 주요 측정지점의 연평균	환경백서
	폐기물	1인당 발생량 및 처리량	폐기물발생량/지역주민수	환경백서
		1인당 재활용량*	재활용량/지역주민수	환경백서
환경 변수	인구밀도		인구수/km2	통계연감
	1인당 지역총생산(GRDP)		광역자치단체 내 지역총생산/지역주민수	통계연감
	녹지면적		지역 내 녹지전체면적	통계연감

Ⅳ. 실증분석

이 장에서는 위에서 도출한 진화된 DEA모형에 기초하여 분석한 결과를 제시한다. 이를 위해 먼저, 외생변수를 통제하기 위해 산출변수를 종속변수로 하고 외생변수를 독립변수로 한 회귀분석 결과를 제시한다. 2절에서는 외생변수의 영향을 통제한 후의 2단계 DEA결과를 제시한다. 3절에서는 환경인력, 환경예산, GRDP, 총인구, 시간을 독립변수로 하고 산출물 및 효율성변수를 종속변수로 하여 비효율성의 패턴을 분석한 후 그 결과를 제시하고 있다. 마지막 절에서는 이러한 분석결과에 기초하여 환경서비스의 효율성을 제고하기 위해서는 어느 정도 투입량을 줄여야 하는지를 총량적으로 제시하고 있다.

1. 외생변수를 고려한 회귀분석 결과

환경의 질에 영향을 미칠 것으로 생각되는 외생변수와 산출물과의 관계를 회귀분석한 결과, 1인당 GRDP가 커질수록 NO2, PM10의 농도는 낮아지는 반면 SO2발생량은 높아지는 것으로 나타났다. 이는 경제가 성장하는 과정에 있어서 일정한 소득수준까지는 환경오염이 심해지다가 일정한 소득이상이 되면 환경오염수준이 낮아지기 때문이라고 해석해볼 수 있다. 또한 인구밀도가 높아지면 NO2, PM10의 농도가 높아지고 폐기물발생량이 많아지는 반면 O3발생량은 낮아지는 것으로 나타났다. 녹지면적의 경우에는 절대치가 높을수록 SO2, NO2, PM10의 오염도가 높아지고 폐기물발생량도 많아지는 것으로 나타났다. 대체로 전체면적 중 녹지면적이 차지하는 비중이 높을수록 환경오염정도를 나타내는 수치는 낮아지는 것으로 알고 있다. 그러나 여기서 외생변수로 지역 내 전체녹지면적을 가지고 회귀분석하였기 때문에 그 결과 값이 녹지면적비율이 환경오염정도에 미치는 영향력의 방향과 다르게 나온 것이 아닌가 판단된다. 즉 녹지면적의 절대치가 높은 지자체의 경우 총면적도 대체로 넓은 것으로 나타났기 때문에 전체녹지면적이 감당해야 하는 오염량이 많아지면서 음의 관계가 나온 것으로 생각해볼 수 있다. 전체녹지면적과 환경오염과의 기술적 관계는 환경공학이나 환경기술의 영역에서 연구가 이루어져야 할 부분이라고 생각한다. 보다 유의미한 결과를 이끌어내기 위해서는 전체녹지면적과 오염정도의 관계를 알 수 있는 더 많은 data를 가지고 분석해볼 필요가 있다. 시간변수가 미치는 영향력의 정도는 시간이 흐를수록 SO2, CO의 농도가 낮아지는 것으로 나타났다. 시간의 흐름에 따라 환경관련 기술의 개선, 지역주민의 환경의식의 변화 등으로 인해 오염도가 낮아지는 것이라고 생각해볼 수 있다. 그러나 환경기술이나 환경의식에 있어서 5년이라는 단기간에 그 변화의 정도를 가늠한다는 것은 한계가 있다고 본다. 이러한 변화는 10년 이상의 data를 사용하여 분석할 때 보다 유의미한 결과를 얻을 수 있을 것이라고 판단된다. 회귀분석결과 외생변수가 산출물에 미치는 영향의 방향을 알 수 있었지만, 영향정도는 아주 미미한 것으로 나타났다. 이는 분석의 시간적 범위가 5년이라는 단기간이기 때문이라고 생각된다. 환경의 질은 단기간에 크게 나빠지기도 힘들지만, 단기간에 쉽게 개선되는 것도 아니기 때문이다.

1인당 국민소득이 5,000달러 이하이면 경제 성장이 진행됨에 따라 환경오염도 가속화되는 경향이 있다고 한다. 그러나 경제 성장이 이루어져 1인당 국민소득이 1만 달러 이상에 이르면 경제 성장이 진행되면서 오히려 환경오염이 감소한다는 것이다. 이러한 현상에서 도출한 역U자형 곡선을 환경 쿠즈네츠 곡선(Environmental Kuznets Curve: EKC)이라고 부른다(김번웅․오영석, 2004: 27)

다음 <표 3>은 지금까지 설명한 외생변수와 산출물과의 관계를 표로 정리한 것이다.

<표 3> 외생변수와 산출물과의 관계

독립변수 종속변수		상수	1인당 GRDP	인구밀도	녹지면적	시간
BOD*	계수값	**	**	**	**	**	0.0445
	t-value	**	**	**	**	**
SO2	계수값	**	9.44*	**	7.72*	-0.00031	0.7960
	t-value	**	3.55	**	6.34	-2.60
NO2	계수값	**	-2.6*	1.22*	1.59*	**	0.7461
	t-value	**	-2.82	8.14	2.84	**
CO	계수값	**	**	**	**	-0.04143	0.2689
	t-value	**	**	**	**	-3.48
O3	계수값	**	**	-3.6*	**	**	0.4200
	t-value	**	**	-4.89	**	**
PM10	계수값	**	-0.00077	0.001918	0.000496	**	0.5938
	t-value	**	-4.23	6.43	4.45	**
폐기물 발생량	계수값	**	**	2.7555	0.1987	**	0.9282
	t-value	**	**	17.83	4.16	**
* BOD의 경우는 모든 외생변수에 대해 유의미한 결과가 도출되지 않았음. ** 비어있는 란은 t값이 통계적으로 유의미한 범위 내에 들어가지 않기 때문에 탈락시킨 것임.

2. 2단계 DEA 결과

외생변수가 산출물에 미치는 영향력의 정도를 회귀분석결과를 반영해 통제한 다음, 동일한 방법으로 외생변수가 투입물에 미치는 영향력의 정도를 회귀분석하여 통제하였다. 그 결과로 나타난 새로운 산출물과 투입물의 값을 DEA Frontier software를 사용하여 7개 광역자치단체 환경서비스의 상대적 효율성을 측정하였다. 다음 <표 5>는 2001년부터 2005년까지 7개 광역자치단체의 환경서비스 효율성 지수를 보여주고 있으며, DEA모형에 의해 측정된 효율성 지수는 ‘0’과 ‘1’사이의 값을 보여주고 있다. 효율성지수 ‘1’은 효율성경계상에 위치하고 있어 100% 효율적임을 의미하며 유사한 생산기술을 사용하는 다른 지방자치단체에 비해 상대적으로 가장 효율적인 투입을 하는 지자체를 의미한다.

투입지향적 BCC모형과 CCR모형에 의해 측정한 결과 효율성지수가 ‘1’인 광역자치단체는 측정대상인 35개 중 각각 15개, 12개로 나타났다. BCC모형은 규모에 대한 수익변동을 전제로 하고 있기 때문에 규모에 대한 수익불변을 가정하고 있는 CCR모형에 비해 효율적인 지자체의 수가 더 많은 것으로 나타났다. 이 논문에서는 규모에 대한 수익변동을 가정하고 있는 BCC모형에서 나온 결과를 가지고 그 의미를 파악하고자 하였다.

<표 4> BCC모형과 CCR모형 분석 결과(투입지향적)

DMU 이름	BCC모형	CCR모형
	효율성	효율성	Sl	RTS
2001년 서울특별시	0.84485	0.64473	0.725	Increasing
2002년 서울특별시	1.00000	0.89822	1.114	Decreasing
2003년 서울특별시	1.00000	0.90613	1.188	Decreasing
2004년 서울특별시	0.75298	0.73609	0.961	Increasing
2005년 서울특별시	0.79774	0.54990	0.547	Increasing
2001년 부산광역시	0.93242	0.67191	0.666	Increasing
2002년 부산광역시	0.88696	0.64850	0.676	Increasing
2003년 부산광역시	0.89037	0.76612	0.765	Increasing
2004년 부산광역시	1.00000	1.00000	1.000	Constant
2005년 부산광역시	0.85631	0.83223	0.932	Increasing
2001년 대구광역시	0.98613	0.85323	0.806	Increasing
2002년 대구광역시	1.00000	1.00000	1.000	Constant
2003년 대구광역시	1.00000	1.00000	1.000	Constant
2004년 대구광역시	0.97514	0.76968	0.715	Increasing
2005년 대구광역시	0.96777	0.80534	0.769	Increasing
2001년 대전광역시	0.99183	0.83985	0.820	Increasing
2002년 대전광역시	1.00000	1.00000	1.000	Constant
2003년 대전광역시	1.00000	1.00000	1.000	Constant
2004년 대전광역시	0.86430	0.71072	0.765	Increasing
2005년 대전광역시	0.84721	0.73140	0.803	Increasing
2001년 인천광역시	0.98940	0.98810	0.997	Increasing
2002년 인천광역시	1.00000	1.00000	1.000	Constant
2003년 인천광역시	1.00000	1.00000	1.000	Constant
2004년 인천광역시	0.97940	0.95459	0.946	Increasing
2005년 인천광역시	1.00000	1.00000	1.000	Constant
2001년 광주광역시	1.00000	0.92801	0.782	Increasing
2002년 광주광역시	1.00000	1.00000	1.000	Constant
2003년 광주광역시	1.00000	1.00000	1.000	Constant
2004년 광주광역시	0.94372	0.72304	0.721	Increasing
2005년 광주광역시	0.93925	0.64236	0.619	Increasing
2001년 울산광역시	0.72807	0.55703	0.709	Increasing
2002년 울산광역시	0.72530	0.54800	0.677	Increasing
2003년 울산광역시	1.00000	1.00000	1.000	Constant
2004년 울산광역시	1.00000	1.00000	1.000	Constant
2005년 울산광역시	0.75508	0.72413	0.897	Increasing

BCC모형에서 효율성 경계 상에 위치하고 있는 15개의 DMU(광역자치단체) 중에서 다른 지자체의 효율성지수 계산에 참조된 횟수가 ‘2’이하인 경우를 제외하면 BCC모형에서 효율적인 지자체수는 7개(2002년 대구시, 2003년 대구시, 2003년 대전시, 2002년 인천시, 2001년 광주시, 2002년 광주시, 2003년 울산시)로 나타나 우리나라 제1의 도시인 서울과 제2의 도시인 부산은 상대적으로 효율적이었던 적이 한번도 없는 것으로 나타났다.

효율성지수 ‘1’로 나타나 상대적으로 효율적인 지자체로 평가되었지만, 참조 횟수가 2번 이하라는 말은 투입요소들의 결합서비스를 생산하는 기술측면에서 유사한 특성을 지닌 비교 가능한 다른 지자체가 없어 상대적 효율성이 ‘1’로 나타났다는 의미가 될 수 있기 때문에 가장 효율적인 DMU로 해석하는데 조심해야 한다.

<표 5> DMU별 참조회수 및 참조 지자체

효율적인 DMU (참조 횟수*)	참조 지자체(가중치)
2002년 서울시(0)
2003년 서울시(0)
2004년 부산시(2)	2001년 인천시(0.079), 2005년 울산시(0.162)
2002년 대구시(3)	2004년 광주시(0.066), 2005년 광주시(0.046), 2002년 울산시(0.295)
2003년 대구시(12)	2004년 서울시(0.028), 2002년 부산시(0.025), 2003년 부산시(0.036), 2001년 대구시(0.055), 2004년 대구시(0.292), 2005년 대구시(0.064), 2004년 대전시(0.074), 2005년 대전시(0.100), 2004년 인천시(0.000), 2001년 울산시(0.055), 2002년 울산시(0.105), 2005년 울산시(0.334)
2002년 대전시(2)	2001년 서울시(0.950), 2001년 대전시(0.609)
2003년 대전시(14)	2004년 서울시(0.035), 2005년 서울시(0.325), 2003년 부산시(0.015), 2005년 부산시(0.173), 2001년 대구시(0.003), 2004년 대구시(0.023), 2005년 대구시(0.302), 2001년 대전시(0.317), 2004년 대전시(0.280), 2005년 대전시(0.321), 2001년 인천시(0.151), 2004년 광주시(0.105), 2001년 울산시(0.051), 2005년 울산시(0.063)
2002년 인천시(17)	2001년 서울시(0.050), 2004년 서울시(0.770), 2002년 부산시(0.293), 2003년 부산시(0.310), 2001년 대구시(0.379), 2004년 대구시(0.104), 2005년 대전시(0.208), 2001년 인천시(0.716), 2004년 인천시(0.610), 2004년 광주시(0.073), 2005년 광주시(0.191), 2001년 울산시(0.098), 2002년 울산시(0.140), 2005년 울산시(0.155)
2003년 인천시(0)
2005년 인천시(2)	2005년 부산시(0.254), 2004년 인천시(0.390)
2001년 광주시(10)	2004년 서울시(0.028), 2001년 부산시(0.286), 2002년 부산시(0.548), 2001년 대구시(0.552), 2004년 대구시(0.087), 2004년 대전시(0.411), 2004년 광주시(0.153), 2005년 광주시(0.229), 2001년 울산시(0.668), 2002년 울산시(0.032)
2002년 광주시(18)	2004년 서울시(0.044), 2005년 서울시(0.509), 2001년 부산시(0.685), 2002년 부산시(0.134), 2003년 부산시(0.585), 2005년 부산시(0.496), 2001년 대구시(0.004), 2004년 대구시(0.419), 2005년 대구시(0.400), 2001년 대전시(0.022), 2004년 대전시(0.122), 2005년 대전시(0.372), 2001년 인천시(0.009), 2004년 광주시(0.586), 2005년 광주시(0.524), 2001년 울산시(0.120), 2002년 울산시(0.429), 2005년 울산시(0.286)
2003년 광주시(0)
2003년 울산시(11)	2004년 서울시(0.094), 2005년 서울시(0.166), 2001년 부산시(0.029), 2003년 부산시(0.054), 2001년 대구시(0.007), 2004년 대구시(0.074), 2005년 대구시(0.143), 2001년 인천시(0.045), 2004년 광주시(0.016), 2005년 광주시(0.010), 2001년 울산시(0.007)
2004년 울산시(0)
* 총 107개의 참조 지자체 중 자기 자신은 제외

3. 비효율성의 패턴 분석

비효율성의 패턴을 분석하기 위해 환경인력, 환경예산, GRDP, 총인구, 시간을 독립변수로 하고 산출물 및 효율성점수를 종속변수로 하여 회귀분석하였다. 그 결과 독립변수와 종속변수간에 유의미한 값들은 그다지 많이 도출되지 않았으므로 일정한 비효율성 패턴이 보인다고는 할 수 없다. 다만 통계적으로 유의미한 값들을 기준으로 하여 부분적인 패턴 분석을 해보면 다음과 같다.

환경인력이 증가함에 따라 산출물의 슬랙값이 증가하므로 비효율성을 증가시키게 된다. 즉 환경인력이 증가함에도 불구하고 BOD나 SO2는 증가하는 것으로 나타나고 있다. 투입변수 중 환경인력이 증가할 때 이들이 효율적으로 운용되지 않음을 의미한다. 환경예산규모는 비효율성과 통계적으로 유의미한 상관관계가 나타나지 않았다. GRDP와 산출물(BOD, SO2, O3)과의 관계는 음(-)의 상관관계를 가지므로 GRDP가 증가함에 따라 산출물의 슬랙값이 감소하므로 효율성은 증가하는 것으로 해석할 수 있다. 총인구와 산출물(SO2)과의 관계는 음의 상관관계를 가지므로 총인구가 증가함에 따라 효율성은 증가하는 것으로 나타났다. 총인구와 효율성점수와의 관계는 양(+)의 상관관계를 가지는 것으로 나타나 총인구가 전반적으로 효율성을 증가시키는데 기여하는 것으로 보인다. 시간과 유의미한 관계를 가지는 PM10과의 관계는 양의 상관관계를 가지므로 시간이 지남에 따라 비효율성이 증가하는 것으로 볼 수 있다.

효율성 점수의 주요변수에 따른 패턴을 얻기 위해 다음과 같은 회귀방정식을 이용한다.

여기에서 는 지방정부 의 효율성 점수, 는 기준이 되는 지방정부의 효율성점수로서 그 비율의 자연로그값이 가능하면, 을 중심으로 대칭이 되도록 기준지방정부를 선정한다. 는 지방정부의 번째 변수값, 는 기준지방정부의 번째 변수값을 나타낸다. 단 은 환경인력, 는 환경예산, 은 GRDP, 는 인구수를 각기 의미한다. 는 오차항을 의미하며, 이 계수값  는 를 통해 추정된다.

이와 같은 추정형태가 나타나는 이유는, 는 과  사이의 값으로서 를 독립변수의 선형방정식으로 하여 방법으로 추정할 때, 그 추정치가 보다 작거나, 보다 클 오류를 발생시키기 때문이다. 우리의 추정방정식은 가 진정한 형태라고 가정하여 얻어진 것으로서 오차항이 양의 값과 음의 값을 골고루 지니도록 설정한 형태이다.

<표 6> 비효율성의패턴

독립변수 종속변수		상수	환경인력	환경예산	GRDP	총인구
	계수값	**	0.0016	**	*	**	0.3606
	t-value	1.9829	2.2191	-1.1921	-2.0594	-1.5209
	계수값	796.13	2.1977	**	*	**	0.2594
	t-value	3.2179	2.3699	-0.4818	-2.2272	-1.8465
	계수값	163.05	**	**	**	**	0.1529
	t-value	2.6985	1.8677	-0.4663	-1.2499	-1.7082
	계수값	4.4843	**	**	**	**	0.1338
	t-value	2.9873	1.7828	1.6614	-1.8550	-1.8176
	계수값	**	**	**	*	**	0.1655
	t-value	1.8358	1.7093	0.0977	-2.1159	-1.2296
	계수값	**	**	**	**	**	0.0630
	t-value	1.9338	0.6426	0.0971	-0.1034	-0.8432
폐기물 발생량	계수값	**	**	**	**	**	0.2426
	t-value	-0.6288	-0.2051	0.6094	0.8134	-0.0970
효율성 점수	계수값	0	**	**	**	*	0.2908
	t-value	*	-1.3784	-1.5283	0.0412	2.1446

연도별, 7개 광역자치단체별 효율성의 변화를 보면 다음과 같다. 일정한 규칙을 발견할 수는 없으나 서울시, 대구시, 대전시의 경우는 2002년, 2003년 효율적이었다가 그 이후 효율성이 떨어지고 있다. 인천광역시는 2002년, 2003년, 2005년의 3개년에 걸쳐 효율적인 것으로 나타났으며, 광주시는 2001년, 2002년, 2003년 연속 3년동안 효율적이었다가 그 이후 효율성이 떨어지는 것으로 나타났다. 울산시는 2003년, 2004년 효율적이었다가 2005년에는 효율성이 많이 떨어지는 것으로 나타나고 있다. 부산시는 2004년 단 한차례 효율적이었던 것으로 나타났다. 5개년치의 평균을 통해 7개 광역자치단체의 효율성 순위를 매겨보면 인천시-대구시-광주시-대전시-부산시-서울시-울산시 순으로 나타났다.

<표 7> 연도별, 지자체별 효율성 변화

지자체명 연도	서울특별시	부산광역시	대구광역시	대전광역시	인천광역시	광주광역시	울산광역시
2001	0.84485	0.93242	0.98613	0.99183	0.98940	1.00000	0.72807
2002	1.00000	0.88696	1.00000	1.00000	1.00000	1.00000	0.72530
2003	1.00000	0.89037	1.00000	1.00000	1.00000	1.00000	1.00000
2004	0.75298	1.00000	0.97514	0.86430	0.97940	0.94372	1.00000
2005	0.79774	0.85631	0.96777	0.84721	1.00000	0.93925	0.75508
평균	0.87911	0.91321	0.98581	0.94067	0.99376	0.97659	0.84169

4. 환경서비스의 효율성 제고를 위한 정보: 투입량 조정

환경서비스의 효율성을 제고하기 위한 정보를 얻기 위해 슬랙에 기초한(slack based) BCC모형에서 나타난 슬랙값을 참고하기로 한다.

투입지향적 일반 BCC 모형에서는 비효율적인 지자체로 나타났음에도 불구하고 투입변수에 대한 벤치마킹 대상의 부족으로 적절한 슬랙값(slack value)이 나타나지 않았다.

서울시의 경우 효율성을 증진시키기 위해서는 대폭적인 환경인력 감축(2001년, 2004년, 2005년 각각 1,247명, 1,770명, 1,186명)이 필요하며, 동시에 환경예산의 규모도 줄일 필요가 있다(2001년, 2004년, 2005년 각각 8억2천여만원. 8억3천여만원, 6억8천만원 정도). 부산시의 경우는 2002년, 2003년, 2005년 각각 23명, 135명, 73명의 인력감축이 필요하며, 환경예산의 경우는 2001년, 2002년, 2003년, 2005년 각각 1억3천여만원, 2억3천여만원, 3억여원, 2억원 정도의 환경예산을 줄여야 한다. 대구시의 경우는 인력의 감축은 필요없으며 2001년, 2004년, 2005년 각각 1억천여만원, 3억6천여만원, 3억6천여만원의 환경예산 감축이 필요하다. 대전시의 경우는 2001년, 2004년, 2005년 각각 4명, 45명, 88명의 인력감축, 141만여원, 5천5백여원, 5천8백여원의 예산감축이 필요하다. 인천시의 경우는 2004년 30명의 인력감축이 필요하며, 예산의 경우에는 2001년 7천2백여만원, 2004년 1억5백여만원의 감축이 필요하다.

광주시의 경우는 인력감축은 필요없으며 2004년, 2005년 각각 2천7백여만원, 7천50여만원의 예산감축이 필요하다. 울산시의 경우에는 2001년, 2002년, 2005년 각각 132명, 152명, 163명의 인력감축, 1억2천여만원, 1억7천여만원, 2억2천여만원의 예산감축이 필요한 것으로 나타났다.

<표 8> input slack값에 의한 비효율성 크기(단위: 명, 천원)

DMU명	BCC모형*		CCR모형
	환경인력 slack값	환경예산 slack값	환경인력 slack값	환경예산 slack 값
2001년 서울특별시	1246.877	220650.6	769.17027	0
2002년 서울특별시	0	0	674.4218	0
2003년 서울특별시	0	0	303.4079	0
2004년 서울특별시	1769.773	831330.6	0	159057
2005년 서울특별시	1185.842	688154.5	435.6887	0
2001년 부산광역시	0	130414.1	0	0
2002년 부산광역시	22.81025	236870.4	0	0
2003년 부산광역시	134.9491	303623.4	0	7082
2004년 부산광역시	0	0	0	0
2005년 부산광역시	72.55391	199753.4	0	0
2001년 대구광역시	0	114116.4	0	21391
2002년 대구광역시	0	0	0	0
2003년 대구광역시	0	0	0	0
2004년 대구광역시	0	361046.7	0	153749
2005년 대구광역시	0	361759.2	0	133830
2001년 대전광역시	3.86997	1416.314	59.79092	0
2002년 대전광역시	0	0	0	0
2003년 대전광역시	0	0	0	0
2004년 대전광역시	44.89352	55079.11	0	0
2005년 대전광역시	88.04757	58668.59	0	0
2001년 인천광역시	0	72389.98	0	63938
2002년 인천광역시	0	0	0	0
2003년 인천광역시	0	0	0	0
2004년 인천광역시	25.98951	105637.7	0	25472
2005년 인천광역시	0	0	0	0
2001년 광주광역시	0	0	0	21932
2002년 광주광역시	0	0	0	0
2003년 광주광역시	0	0	0	0
2004년 광주광역시	0	27240.1	0	0
2005년 광주광역시	0	70585.56	0	0
2001년 울산광역시	132.0033	125638.4	0	11658
2002년 울산광역시	152.0485	178541.3	0	50576
2003년 울산광역시	0	0	0	0
2004년 울산광역시	0	0	0	0
2005년 울산광역시	162.4643	220365.2	0	39890

Ⅴ. 요약 및 결론

이 논문에서는 2001년부터 2005년까지 7개 광역자치단체 환경서비스의 상대적 효율성을 평가하여 비교분석하였다. 이를 위해 2단계 접근방법에 따라 먼저 산출에 영향을 미치는 외생변수의 영향정도를 회귀분석을 통해 측정한 뒤, 이러한 외생변수의 영향정도를 통제한 후 DEA를 수행하였다. DEA는 보통 유사하거나 동일한 투입물과 산출물을 가지고 상대적 효율성을 평가하는 것이기 때문에 외생적 요인의 영향을 고려하여 통제하지 않는다면 실제로는 다른 성격의 DMU를 비교하는 것이 된다. 따라서 제약조건으로서의 외생적 요인에 대한 적절한 처리가 중요하기 때문이다.

외생변수에 의한 영향을 통제한 후 투입지향적 BCC모형의 DEA결과 35개 DMU 중 참조횟수를 고려할 때 최종적으로 7개의 DMU가 효율성지수 ‘1’을 갖는 것으로 나타났다. DEA 분석결과 나타난 슬랙값 및 효율성 점수를 가지고 비효율성의 패턴을 분석한 결과 전반적인 패턴을 발견할 수는 없었으나 통계적으로 유의미한 값들을 가지고 부분적인 패턴분석을 수행하였다. 환경인력의 증가가 비효율성을 가져오는 가장 큰 요인이라고 볼 수 있고, GRDP의 증가는 효율성을 증진시키며, 총인구규모의 증가도 효율성을 증가시키는데 기여하는 것으로 나타났다. 한편, 5개년의 효율성 평균을 통해 7개 광역자치단체의 효율성 순위를 매겨보면 인천시-대구시-광주시-대전시-부산시-서울시-울산시 순으로 나타났다.

마지막으로 7개 광역자치단체의 환경서비스의 효율성을 제고하기 위해서는 투입변수인 환경인력과 환경예산을 얼마만큼 감축해야 하는지를 행정관리상의 시사점으로 제시하였다. 투입량에 대한 이러한 정보가 개별 자치단체에 총량적인 컨설팅자료로 활용될 수는 있겠으나 구체적으로 환경인력과 환경예산을 어떻게 운용해야 보다 효율적인 상태에 도달할 수 있는지에 대한 구체적인 정보는 또 다른 연구주제가 될 것이다.

이 연구를 수행하는 동안 부딪친 몇 가지 문제점은 동시에 이 논문이 갖게 되는 한계가 될 것이다. 먼저, 투입변수와 산출변수를 추출한 후 구체적인 기초자료(raw data)를 수집하는 것이 간단하지 않았다. 산출변수에 대한 자료는 비교적 용이하게 구할 수 있었으나, 투입변수인 환경인력과 환경예산의 규모는 각 자치단체에서 발간한 환경백서에서도 각각 기준이 다른 부분이 있었고 개별 지자체에서 발행하는 책자마다 수치에서 차이가 나기도 하여 어느 것을 선택해야 보다 정확한지에 대한 고민이 있었다. 부산시의 경우에는 기초지자체를 포함한 광역자치단체 전체의 환경인력규모를 문헌을 통해서도 담당자와의 인터뷰를 통해서도 확인할 수 없었다. 둘째, 첫 번째 문제가 연결되는 것이라고 볼 수 있는데, 환경효율성을 측정하고 시간의 흐름에 따른 변화정도를 확인하기 위해서는 보다 장기적인 시계의 자료(data)가 필요하다. 그런데 이런 데이터가 잘 구축되어 있지 않기 때문에 환경서비스 전반의 효율성을 장기적 시계를 가지고 분석하는 것이 용이하지 않다. 환경부문 중 폐기물분야가 비교적 잘 정리되어 있는 부분이기 때문에 앞으로 환경서비스의 한 분야를 정해서 연구하는 방식이 보다 정확한 결론을 끌어내는데 도움이 될 것으로 보인다. 셋째, DEA에서 가장 중요한 부분이 적절한 투입물과 산출물을 추출하는 것인데, 환경서비스의 산출물을 어떤 것을 통해 측정하는 것이 보다 바람직한 것인가에 대해서는 좀 더 많은 논의가 필요하다고 본다. 또한 환경산출물에 영향을 미치는 외생변수를 선정할 때도 이 논문에서 고려한 변수 외에 지형적 특성, 측정지점, 자동차등록대수, 지역 내 산업구조 등이 환경산출물의 내용을 결정짓는데 중요한 영향을 미칠 수 있기 때문에 이들 변수를 어떻게 조작적으로 정의(operational definition)하여 측정․분석한 후 통제할 것인지에 대한 보다 깊은 논의가 필요하다고 본다. 이러한 고민이 후속연구에서 보다 충분히 고려되어 좀 더 나은 논문으로 발전할 수 있도록 노력하겠다.

그리하여 환경인력의 경우 부록의 표에서도 밝히고 있지만 전체예산에서 환경예산이 차지하는 비중을 확인한 다음 전체공무원 수를 가지고 환경공무원수를 비례적으로 계산하였다. 광역자치단체의 경우 대부분 환경예산이 전체예산에서 차지하는 비중보다 환경인력이 전체인력에서 차지하는 비중이 더 높은데, 부산시의 경우는 환경예산비율을 가지고 환경인력을 추정했기 때문에 DEA결과 나온 효율성지수가 실제 효율성보다 높게 나왔을 개연성이 높다고 볼 수 있다.

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<부록> 투입변수, 산출변수 및 외생변수

<부표 1> 효율성 변수의 투입요소

연도	투입변수	서울	부산*	대구	대전	인천	광주	울산
2001	환경인력(명)	7,471	2,136	1,354	862	1,460	719	770
	1인당 환경인력(명)	0.0007	0.0006	0.0005	0.0006	0.0006	0.0005	0.0007
	환경예산(백만원)	1,422,203	570,100	424,692	167,234	422,646	175,925	247,600
	1인당 환경예산(원)	137,660	150,580	167,229	118,706	163,717	126,806	234,445
2002	환경인력(명)	7,554	2,206	1,376	864	1,369	729	784
	1인당 환경인력(명)	0.0007	0.0006	0.0005	0.0006	0.0005	0.0005	0.0007
	환경예산(백만원)	1,562,439	674,400	550,114	165,238	318,507	162,105	302,600
	1인당 환경예산(원)	151,980	179,966	216,525	115,969	122,687	115,663	282,731
2003	환경인력(명)	7,497	2,240	1,418	902	1,441	762	802
	1인당 환경인력(명)	0.0007	0.0006	0.0006	0.0006	0.0006	0.0005	0.0007
	환경예산(백만원)	1,623,161	743,005	675,700	173,304	454,808	163,296	333,500
	1인당 환경예산(원)	159,012	200,202	265,521	120,452	174,840	116,583	309,104
2004	환경인력(명)	7,534	2,297	1,434	928	1,470	800	802
	1인당 환경인력(명)	0.0007	0.0006	0.0006	0.0006	0.0006	0.0006	0.0007
	환경예산(백만원)	2,186,449	725,479	685,451	224,063	537,844	171,051	341,300
	1인당 환경예산(원)	212,527	196,919	269,890	154,446	206,014	135,794	313,707
2005	환경인력(명)	7,641	2,378	1,533	966	1,551	786	808
	1인당 환경인력(명)	0.0007	0.0007	0.0006	0.0007	0.0006	0.0006	0.0007
	환경예산(백만원)	1,928,397	695,903	686,951	230,632	612,573	234,550	352,300
	1인당 환경예산(원)	187,277	190,250	271,970	157,693	232,725	166,571	321,704
* 부산광역시의 경우, 부산시 환경백서에도 담당공무원과의 인터뷰에서도 본청과 기초지자체를 합한 환경담당 공무원의 전체인력규모를 확인할 수 없었기 때문에, 총예산에서 환경관련예산이 차지하는 비중을 가지고 전체 공무원수 중에서 환경공무원의 수를 비례적으로 계산하였음.

<부표 2> 효율성 변수의 산출요소

연도	환경유형	오염물질(단위)	서울	부산	대구	대전	인천	광주	울산
2001	수질	BOD(ppm)	5.9	7.3	4.5	3.1	34.7	6.7	3.7
	대기	SO2(ppm)	0.005	0.008	0.008	0.006	0.007	0.004	0.012
		NO2(ppm)	0.037	0.03	0.03	0.025	0.027	0.026	0.022
		CO(ppm)	0.9	0.7	0.8	1	0.7	0.7	0.8
		O3(ppm)	0.015	0.025	0.019	0.021	0.019	0.019	0.02
		PM10(㎍/㎥)	71	60	67	48	52	57	55
	폐기물	일일발생량(ton)	42,737	11,723	11,723	6,276	11,423	3,184	8,080
2002	수질	BOD(ppm)	5.9	5.6	3.2	2.5	37.2	6.1	3.2
	대기	SO2(ppm)	0.005	0.007	0.006	0.004	0.006	0.004	0.01
		NO2(ppm)	0.036	0.029	0.023	0.02	0.027	0.021	0.019
		CO(ppm)	0.7	0.7	0.7	0.8	0.7	0.6	0.7
		O3(ppm)	0.014	0.024	0.018	0.019	0.019	0.016	0.021
		PM10(㎍/㎥)	76	69	71	53	57	52	54
	폐기물	일일발생량	48,329	13,695	9,316	5,974	12,593	3,554	8,391
2003	수질	BOD(ppm)	5.4	4.7	2.3	2.4	39	4.5	2.1
	대기	SO2(ppm)	0.005	0.006	0.006	0.004	0.007	0.004	0.011
		NO2(ppm)	0.038	0.026	0.026	0.018	0.03	0.019	0.016
		CO(ppm)	0.6	0.6	0.7	0.6	0.7	0.5	0.6
		O3(ppm)	0.014	0.023	0.02	0.018	0.019	0.018	0.021
		PM10(㎍/㎥)	69	55	59	43	61	36	40
	폐기물	일일발생량	48,190	13,879	1,0421	6,549	13,271	3,965	8,830
2004	수질	BOD(ppm)	5.5	5.8	2.7	2.8	37	7.2	2.6
	대기	SO2(ppm)	0.005	0.007	0.006	0.005	0.007	0.004	0.01
		NO2(ppm)	0.037	0.024	0.026	0.022	0.028	0.019	0.022
		CO(ppm)	0.6	0.5	0.8	0.7	0.7	0.6	0.5
		O3(ppm)	0.014	0.024	0.022	0.019	0.02	0.022	0.022
		PM10(㎍/㎥)	61	60	58	49	62	46	50
	폐기물	일일발생량	45,840	13,759	10,518	5,983	14,106	4,129	9,320
2005	수질	BOD(ppm)	5.3	5.3	2.8	2.7	44.4	7.2	2.6
	대기	SO2(ppm)	0.005	0.006	0.006	0.005	0.007	0.004	0.008
		NO2(ppm)	0.034	0.023	0.023	0.02	0.025	0.021	0.024
		CO(ppm)	0.6	0.5	0.8	0.7	0.6	0.7	0.5
		O3(ppm)	0.017	0.023	0.022	0.021	0.22	0.022	0.022
		PM10(㎍/㎥)	58	58	55	48	61	49	50
	폐기물	일일발생량	32,318	15,426	10,740	6,809	17,685	4,590	9,195

<부표 3> 효율성 변수의 외생요소

강은숙(姜恩淑): 서울대에서 행정학박사 학위를 취득하고(2001년, 논문제목: 정책변동요인에 관한 연구) 한국행정연구원을 거쳐 현재 한국해양대학교 통상행정학부 교수로 재직하고 있다. 관심분야는 정책평가, 환경규제정책, 지방자치 등이며 최근 논문으로는 부산시 하천환경정책을 둘러싼 쟁점 및 거버넌스 연구(2007), 어촌계 공동어장 관리실태 분석: 공유자원 관리관점에서(2007), 공공부문의 평가제도와 성과관리제도간 연계화방안 모색(2007)이 있다.

<E-mail: eskang@hhu.ac.kr>

김종석(金鍾碩): 미국워싱턴대학교에서 경제학박사 학위를 취득하고(1990), 교통개발연구원을 거쳐 현재 한국해양대학교 국제무역경제학부 교수로 재직하고 있다. 관심분야는 이론경제학 및 교통경제학이며 주요 논문으로는 일반균형의 관점에서 본 한계요금정책의 효율성에 관한 연구(2002), 항공산업의 규제완화(2002) 등이 있다.

<E-mail: kimjs@hhu.ac.kr/논문접수일: 2008. 4. 3/심사개시일: 2008. 4. 8/심사완료일: 2008. 5. 19>

연도	외생변수(단위)	서울	부산	대구	대전	인천	광주	울산
2001	총인구(천명)	10,331	3,786	2,540	1,409	2,582	1,387	1,060
	GRDP(10억원)	149,887	37,658	21,721	14,416	29,255	13,761	29,876
	GRDP/N(천원)	14,508	9,947	8,552	10,231	11,330	9,921	28,185
	인구밀도(명/㎢)	17,062	4,969	2,868	2,610	2,634	2,767	1,004
	녹지면적(ha)	11,928	33,488	49,141	28,095	38,121	19,720	64,697
2002	총인구(천명)	10,281	3,747	2,541	1,425	2,596	1,403	1,070
	GRDP(10억원)	168,143	40,193	23,438	16,045	33,392	14,930	33,174
	GRDP/N(천원)	16,355	10,727	9,224	11,260	12,863	10,641	31,004
	인구밀도(명/㎢)	16,978	4,912	2,869	2,640	2,632	2,795	1,013
	녹지면적(ha)	11,933	33,457	49,113	28,077	38,001	19,675	64,639
2003	총인구(천명)	10,277	3,711	2,545	1,439	2,601	1,401	1,079
	GRDP(10억원)	175,502	42,929	24,507	17,424	34,556	15,541	34,414
	GRDP/N(천원)	17,077	11,568	9,629	12,108	13,286	11,093	31,894
	인구밀도(명/㎢)	16,975	4,862	2,873	2,666	2,363	2,794	1,021
	녹지면적(ha)	11,941	33,231	48,875	28,054	37,971	19,622	64,603
2004	총인구(천명)	10,288	3,684	2,540	1,451	2,611	1,407	1,088
	GRDP(10억원)	179,402	44,984	26,046	18,550	36,640	16,573	39,329
	GRDP/N(천원)	17,438	12,211	10,254	12,784	14,033	11,779	36,148
	인구밀도(명/㎢)	16,994	4,827	2,868	2,689	2,360	2,806	1,030
	녹지면적(ha)	11,954	33,224	48,864	27,997	37,824	19,599	64,431
2005	총인구(천명)	10,297	3,658	2,526	1,463	2,632	1,408	1,095
	GRDP(10억원)	185,091	46,278	26,729	18,639	37,916	17,854	40,648
	GRDP/N(천원)	17,975	12,651	10,582	12,740	14,406	12,680	37,121
	인구밀도(명/㎢)	17,009	4,785	2,856	2,710	2,348	2,808	1,036
	녹지면적(ha)	11,949	33,071	48,597	27,980	37,860	19,434	64,362