지방자치제의 시행이 환경서비스의 효율성에 미친 영향:

｢지방정부연구｣ 제12권 제4호(2008 겨울) : 159～180

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폐기물처리서비스를 중심으로*

* 이 논문은 2008년 정부(교육과학기술부)의 재원으로 한국학술진흥재단의 지원을 받아 수행된 연구임(KRF-2008-332-B00562). 이 논문을 작성하는 과정에서 자료입력과 분석작업에 도움을 준 한국해양대학교 대학원 경제학 전공의 석사과정 박남기 군에게 고마움을 표합니다.

The Effect of Local Autonomy on Efficiency in the provision

of Environmental Services:

The case of waste disposal

강 은 숙**

** 제 1저자

*** 교신저자

김 종 석***

이 논문은 지방자치제의 시행이후 기초자치단체 생활폐기물처리서비스의 상대적 효율성이 어떻게 변해왔으며, 효율성에 영향을 미치는 요인이 무엇인지를 살펴보았다. 이를 위해 3단계 DEA모형을 개발하여 분석한 결과 상대적 효율성은 지방자치제의 시행기간이 늘어남에도 유의미한 방향성을 찾을 수 없는 것으로 밝혀졌다. 또한 시간이 지난다고 하여 지방자치단체간 효율성의 격차가 줄어든다고도 말할 수 없는 것으로 확인되었다. 상대적 효율성에 영향을 미치는 요인이 무엇인가를 확인하기 위해 회귀분석한 결과 상대적 효율성 정도를 결정하는 요인에 있어서 일정한 패턴을 발견할 수 있었다.

주제어 : 지방자치, 3단계 DEA, 효율성, 폐기물처리서비스

Ⅰ. 연구목적

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 행정환경의 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 주민직선에 의해 선출되며 또한 재선이 가장 큰 정치적 목표이기 때문에 생산성 혹은 효율성의 향상을 통해 비용을 절감하고 주민의 만족도를 높이는데 관심을 갖지 않을 수 없다(김성종, 2000: 47-48).

1995년 본격적인 지방자치제가 도입되면서 중앙정부에 집중되어 있던 많은 권한들이 지방정부로 이양되어 왔고 환경서비스의 영역에서도 그러한 경향을 띠어왔다고 볼 수 있다. 이는 지역주민에게 보다 직접적인 영향을 미칠 수 있는 환경서비스 영역에 있어서 지방정부 의사결정의 재량이 확대되고 지역주민의 참여를 가능하게 함으로써 민주성의 가치를 확대하는 시간이기도 하였다. 즉 지방자치제의 시행으로 지역주민에게 영향을 미치는 정책결정기구와 지역주민간의 참여거리가 짧아지고 참여 통로나 참여기회가 다양해지고 확대됨으로써 민주성의 가치는 증진되어왔다고 볼 수 있다. 그러나 지방자치제가 진행되는 동안 과연 또 하나의 가치인 효율성의 가치도 증진되었다고 볼 수 있는가? 효율성과 관련해서 지방분권과 지방자치가 행정체계 전반의 효율성을 증진시킬 것이라는 주장과 오히려 비효율을 초래할 것이라는 주장이 동시에 존재한다. 지방자치제의 시행으로 인해 지방정부 공공서비스 공급의 효율성이 증진되었는지 여부는 개별 서비스를 대상으로 분야별로 확인하는 작업이 선행되어야 한다. 이러한 연구결과에 기초해 지방자치제의 시행이 행정체계 전반의 효율성을 증진시켰는지, 그렇지 않은지를 판단할 수 있을 것이다.

실제로 중앙정부 내지 국가와 개인 사이에 존재하는 중간적 권위체(intermediate authorities)로서의 지방자치단체는 사회구성원의 참여를 보장해 주는 한편 나름대로의 자율성을 바탕으로 집권화된 권력에 의해 행해질 수 있는 독단을 제어해 줄 것이라 믿어왔다. 특정세력에 의한 정치권력의 오용가능성과 그에 대한 제어장치로서의 지방자치, 시민교육의 장으로서의 지방자치에 대한 여러 학자들의 언급은 지방자치와 민주주의가 긍정적 관계에 있음을 역설하고 있다. 그러나 참여기회의 확대에도 불구하고 낮은 참여율을 보여주고, 소수전제(minority tyranny) 및 다수전제(majority tyranny)를 가능하게 하며, 지방자치의 민주시민 교육기능보다는 오히려 배타주의와 지역이기주의를 학습하게 한다는 지방자치와 민주주의의 부정적 관계에 대한 주장이 동시에 존재하고 있다(Nisbet, 1968: 90-92; 김병준, 2001: 10-17). 따라서 지방자치제와 민주주의의 관계에 대해서는 특정지역을 대상으로 실증적 분석을 통해 긍정적 혹은 부정적 관계를 확인해야 할 것이나 이 논문에서의 논의에서는 제외하기로 한다.

지방자치제의 시행이 환경서비스의 효율성에 미친 영향

｢지방정부연구｣ 제12권 제4호(2008 겨울)

이 연구는 이러한 문제의식에 기초해 폐기물처리서비스 중 기초자치단체의 고유업무라고 할 수 있는 생활폐기물에 초점을 맞추어 지방자치제의 시행 이후 공공서비스 공급에 있어서 효율성이 어떻게 변화해왔는지 살펴보고자 한다.

이를 위해 1996년 이후부터 2006년에 걸친 생활폐기물관련 자료를 수집하여 광역자치단체 내 65개 자치구를 대상으로 DEA기법을 활용해 상대적 효율성이 어떻게 변화해왔는가를 확인하였다. 본 논문에서는 DEA의 기본 논리에 기초하여 효율성을 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 생활폐기물발생량이 많이 발생할 수 있다. 인구밀도나 관리구역의 면적, 관리구역 내 인구규모 등도 생활폐기물발생량에 영향을 미칠 수 있다. 이와 같이 통제할 수 없는 외생변수들의 영향을 적절히 통제한 후 DEA를 적용하는 것이 지방정부의 폐기물처리서비스에 대한 보다 정확한 효율성을 측정할 수 있을 것이다.

본격적인 지방자치제가 시행된 1995년을 기준년도로 삼아 그 이전과 그 이후를 비교하는 것이 필요하나 1995년 폐기물 분류체계가 바뀜에 따라 동일한 기준에 따른 데이터를 가지고 분석하기 위해서는 불가피하게 1996년 이후부터의 자료를 활용할 수밖에 없었다. 또한 1995년 쓰레기종량제가 도입됨에 따라 그 이후 쓰레기 발생양태가 이전과는 상당히 달라지고 발생량자체가 줄어들었기 때문에 1996년은 이전 연도에 비해 동일한 투입량에 대해 산출량이 줄어들게 됨으로써 효율성이 낮아지는 것으로 나타날 수밖에 없다. 이러한 제도의 도입은 지방정부가 자율적으로 결정할 영역이 아니며 지방정부의 효율성을 결정하는데 있어서 외생변수로서의 역할을 하기 때문에 커다란 제도변화 이후를 분석대상으로 하는 것이 생활폐기물처리와 관련된 지방정부의 효율성에 대한 보다 정확한 결과를 도출할 것으로 판단된다. 또한 지방자치제와 같은 제도의 도입이 어떤 분야의 공공서비스에 있어서 효율성의 변화를 가져오는데는 일정한 시간이 지나야 한다고 볼 때 1996년 이후부터를 분석대상으로 삼아 그 이후 효율성에 있어 어떤 변화가 있는지를 확인하더라도 큰 문제가 없을 것으로 생각한다.

광역자치단체에 소속되어 있는 74개 기초자치단체(서울특별시 25개구, 부산광역시 15개구․1개군, 대구광역시 7개구․1개군, 대전광역시 5개구, 인천광역시 8개구․2개군, 광주광역시 5개구, 울산광역시 4개구․1개군) 중 지역특성이 상이한 군지역 4개와 울산광역시 소속 기초자치단체 5개를 제외한 65개의 자치구가 연구대상이다. DEA의 경우 DMU간 유사성이 중요한데, 광역자치단체에 소속되어 있더라도 군지역은 농촌사회의 특성이 강하기 때문에 DMU간 유사성을 확보하는 데 한계가 있다고 판단되었고, 울산광역시의 경우는 비교연도의 출발인 1996년에는 광역자치단체로 승격(1997년 7월)되기 전이기 때문에 수평적 비교가 불가능하여 제외하였다.

생활폐기물처리서비스에 초점을 맞춘 이유는 이 서비스는 기초자치단체의 고유 업무이며 지방자치제의 취지에 걸맞는 주민밀착형 공공서비스로 볼 수 있기 때문이다. 또한 분석대상기간동안 일관된 기준과 분류체계에 따라 정리된 데이터가 있고 이런 분야에서 지방정부의 효율성이 증대되면 지역주민의 삶의 질이 높아질 수 있다고 보기 때문이다.

이 연구의 목적은 크게 두 가지로 요약할 수 있다.

첫째, 지방자치제의 시행 이후 생활폐기물처리서비스에 있어서 각 지방정부의 효율성의 정도는 어떻게 변화되어 왔는가를 살펴보고자 한다. 아울러 지방자치제 시행 이후 지방자치단체간 효율성의 격차는 어떻게 변화해 왔는지를 살펴보고자 한다. 이를 통해 지방자치제가 생활폐기물처리서비스의 효율성의 제고에 있어서 제도로서의 정당성이 있는지를 확인할 수 있을 것이다.

둘째, 생활폐기물처리서비스에 있어서 지방자치단체의 효율성에 영향을 미치는 요인이 무엇인가를 확인하고자 한다. 이를 통해 효율성의 패턴을 발견할 수 있을 것이다.

이 논문의 구성은 다음과 같다. 먼저, 선행연구를 검토한 후 이 논문이 가진 다른 논문과의 차별성을 제시한다. 이어서 이 연구를 위한 연구모형을 제시한다. 셋째, 1996년부터 2006년까지의 생활폐기물관련 데이터를 이용하여 65개 기초자치단체[자치구]를 대상으로 실증분석을 수행한다. 마지막으로, 연구결과를 요약하고 결론을 맺는다.

Ⅱ. 이론적 논의

1. 선행연구 검토

공공부문의 행정서비스에 대한 효율성 분석을 위해 DEA기법을 활용한 선행연구는 꽤 많은 편이다. 행정서비스 전반을 대상으로 혹은 특정 서비스를 대상으로 특정 연도의 지방자치단체간 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)과 시계열 자료나 패널 자료를 이용해 지방자치단체간 행정전반 혹은 특정행정서비스의 상대적 효율성을 비교분석한 연구(이혁주, 1997; 김재홍, 2000; 이상섭․김규덕, 1998; 남기범, 2001; 김성종․고승희, 2001; 김건위, 2005; 고승희, 2007), 공기업, 국가간 국세행정, 소속기관, 개별사업을 대상으로 효율성을 측정한 연구(유금록, 2002, 2003a, 2003b, 2005a, 2005b) 등이 있다. 이러한 연구들은 DEA분석모형 중 BCC모형 혹은 CCR모형을 단독으로 사용하거나 두 모형을 모두 사용해서 분석하고 있다. 유금록의 경우에는 방사적․비방사적 Malmquist모형을 사용하여 분석하고 있다. 그러나 어떤 논문에서도 외생변수의 영향을 고려하여 그 영향의 정도를 통제한 후 DEA를 수행한 연구는 찾아볼 수 없었다.

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.

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.

쓰레기수거 혹은 폐기물처리서비스를 DEA기법으로 분석한 국내 연구로는 이상섭․김규덕(1998), 남기범(2001), 김성종․고승희(2001), 고승희(2007)의 연구가 있다. 이상섭․김규덕의 경우에는 예산, 인력, 장비를 투입요소로, 쓰레기 총수거량, 재활용품 수거실적, 수수료 징수액을 산출요소로 활용해 DEA를 수행하고 있다. 남기범의 경우에는 인력, 장비를 투입요소로, 쓰레기 수거량, 재활용품 수거실적을 산출요소로 하여 DEA를 수행하고 있다. 김성종․고승희의 경우에는 투입요소로 관리인원, 관리장비, 관리예산을 선정하고 생활폐기물처리량, 생활폐기물재활용량, 폐기물관리구역의 면적, 폐기물관리구역의 인구를 산출요소로 하여 DEA를 수행하고 있다. 그러나 폐기물관리구역 면적이나 폐기물관리구역의 인구는 지방정부의 산출에 영향을 미칠 수 있는 외생변수이지 지방정부의 투입에 의해 결정되는 부분이라 할 수 없다. 생활폐기물을 대상으로 한 고승희의 연구에서는 투입요소로 인력, 관리장비, 관리예산을 산출요소로 폐기물처리량, 폐기물재활용량, 수수료 징수액을 사용하여 74개 자치단체간 상대적 효율성을 측정하고 있다. 경우 수수료 징수액은 폐기물처리량에서 폐기물재활용량을 제외한 부분을 금전으로 표현한 것에 불과하기 때문에 이중으로 고려되는 측면이 있다. 폐기물관련서비스를 DEA기법을 이용해 분석한 연구들을 보면, 투입 및 산출변수를 추출함에 있어서 각각 어떤 고려 하에 어떤 요소를 선택하였는지에 대한 자세한 설명이 부족하여 제대로 된 변수를 선정하였는지에 대한 판단을 하기가 곤란한 측면이 있다.

지방자치제의 도입을 전후하여 개별 공공서비스의 효율성이 시간의 흐름에 따라 어떻게 변화되었는지를 살펴본 논문은 남기범(2001)의 연구를 제외하고는 발견하지 못하였다. 남기범의 연구는 서울시 자치구를 대상으로 1988년부터 1999년에 걸쳐 쓰레기수거서비스의 효율성이 어떻게 변해왔는가를 세시기(1988-1991, 1992-1995, 1996-1999) 혹은 두시기(1988-1995, 1996-1999 혹은 1988-1993, 1994-1999)로 나누어 살펴보고 있다. 이를 통해 지방자치제의 시행이 자치구의 효율성에 어떤 변화를 가져왔는지를 보여주고, 효율성의 표준편차의 변화를 통해 지역간 효율성의 격차가 감소하였음을 주장하고 있다. 그러나 각 연도별로 상대적 효율성을 측정한 후 이 결과를 가지고 연도별로 비교하는 경우, 연도별 효율성점수가 절대치가 아니기 때문에 오류가 발생할 수 있음을 고려하지 않고 있다. DMU를 연도별로 구분하지 않고 동일한 수준에서 효율성점수를 끌어내는 것이 좀 더 정확한 결과를 얻어낼 수 있다. 또한 1995년에 폐기물분류체계가 달라지게 되는데, 이러한 변화를 어떻게 고려하였는지에 대한 명시적 설명이 없다.

이 연구는 두 가지 측면에서 기존의 연구와 차별화된다. 먼저, 3단계 DEA모형을 개발하여, 다중회귀분석을 통해 기초자치단체 생활폐기물처리서비스의 산출에 영향을 미치는 외생적 요인의 영향정도를 파악한 후 이러한 외생변수의 영향력 정도를 통제한 후 얻어진 값을 보정하여 DEA를 수행하였다. 둘째, DEA기법을 이용해 분석대상 시기를 동일한 수준에서 비교하고 있기 때문에 연도별 효율성값의 변화를 통해 기초자치단체 생활폐기물처리서비스의 효율성이 어떤 방향으로 변화해왔는지를 확인할 수 있다. 이러한 점에서 이 논문은 기존의 연구에서 한 단계 더 나아간 연구라고 할 수 있다.

2. 폐기물 분류 및 관리체계

1995년까지 폐기물은 일반폐기물과 특정폐기물로 분류되었다. 1995년 폐기물관리법이 개정됨에 따라 폐기물 분류 기준으로서 유해성 개념 외에 발생원 개념이 추가되었다. 이에 따라 종래의 일반폐기물은 (가정)생활폐기물과 사업장폐기물로 세분하고, 특정폐기물은 지정폐기물로 변경되었다. 1996년부터는 폐기물관련 데이터가 이러한 기준에 따라 분류되어 정리되고 있다. 사업장폐기물은 사업장생활계폐기물, 사업장 배출시설계폐기물, 건설폐기물로 세분된다. 사업장폐기물은 “대기환경보전법, 수질환경보전법 또는 소음․진동규제법의 규정에 따라 배출시설을 설치․운영하는 사업장, 기타 대통령령이 정하는 사업장에서 발생하는 폐기물”을 의미하며, 생활폐기물은 “사업장폐기물 이외의 폐기물”을 말한다. 이 논문에서의 생활폐기물은 가정생활폐기물과 사업장생활계폐기물을 합한 것이다.

<표 1> 폐기물 분류체계

대분류	소분류	내 용
생활폐기물	가정생활폐기물	- 단독, 공동주택 등에서 배출되는 생활폐기물
	사업장생활계 폐기물	- 제조업의 배출시설계폐기물을 제외한 모든 폐기물 - 비제조업(시장, 상가 등)에서 배출되는 폐기물
사업장폐기물	사업장배출시설계 폐기물	- 대기환경, 수질환경 등 배출시설을 설치한 사업장의 제조공정 등에서 배출되는 폐기물(오니류, 폐금속류 등)
	건설폐기물	- 건설공사로 인하여 공사를 착공하는 때부터 완료하는 때까지 건 설현장에서 발생되는 5톤 이상의 폐기물(폐콘크리트 등)
	지정폐기물	- 사업장폐기물 중 폐유, 폐산 등 폐기물 - 인체적출물 및 감염의 우려가 있는 폐기물
자료: 환경부 국립환경과학원(2007: 10).

사업장폐기물은 기본적으로 배출자처리원칙에 따르고 있으며, 생활폐기물의 수거․운반․처리는 기초자치단체의 고유 업무에 해당한다. 생활폐기물의 수집․운반․처리에 있어서 시장, 군수, 구청장은 생활폐기물 관리구역 내에서 배출되는 생활폐기물의 관리를 책임진다. 사업장폐기물배출자의 경우는 당해 폐기물의 종류․발생량 등을 환경부령으로 정하는 바에 따라 시장․군수․구청장에게 신고하고, 대통령령으로 정하는 기준 및 방법에 따라 폐기물을 수집․운반․보관․처리하여야 한다(폐기물관리법 제13조, 17조).

폐기물 관리방식은 원천적 발생억제, 재이용, 재활용, 에너지회수, 소각, 매립의 순으로 우선순위를 두는 것을 기본원칙으로 하고 있다. 이 경우 발생억제에서 에너지회수까지를 ‘폐기물최소화’라고 한다. 생활폐기물의 관리체계에서는 수거단계에서 유해물질(건전지, 온도계, 거울 등)과 재활용성 물질을 분리수거하도록 해야 한다(고승희, 2007: 212).

Ⅲ. 분석모형 및 투입․산출요소

1. 연구방법으로서의 DEA

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 있는지, 어떤 함수적 관계 에 있는지에 관한 사전적인 정보없이도 평가에 포함된 의사결정단위들(DMUs, Decision Making Units)간의 상호비교를 통해 상대적 효율성의 정도를 도출해낼 수 있다는 장점을 지닌다. DEA는 효율성지수와 함께 비효율성의 원인이 되는 투입요소 또는 산출요소가 무엇인지를 알려주어 효율성 향상에 필요한 정보를 제공해준다(김성종, 2002: 700).

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).

투입변수와 산출변수를 제대로 선정하는 것이 간단한 작업은 아니다. 일반적으로 지방정부의 효율성을 측정함에 있어서 인력 및 예산을 투입변수로 활용하는데, 특정 서비스 혹은 사업의 경우 인력과 예산을 어디까지 고려하는가에 따라 효율성값이 달라질 수 있다. 산출변수의 경우에도 마찬가지이다. 어떤 공공서비스 혹은 사업에 있어서 투입변수와 산출변수를 제대로 추출하기 위해서는 그 서비스 혹은 사업의 구조와 작동방식을 잘 이해하고 있어야 한다. 지방정부의 효율성과 관련된 제대로 된 투입변수와 산출변수를 선정하지 못하고 DEA를 수행한 후 나오는 효율성값은 의미없는 수치에 불과할 수 있다.

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 광역시의 자치구라고 할 수 있다.

DEA는 2차 자료를 통해 수집된 투입산출자료를 선형계획모형에 의해 지수로 계산한다. 이 방법은 다수의 투입요소를 사용하여 다수의 산출물이 생산되는 복잡한 생산구조에서 유사한 투입산출을 갖는 단위끼리 비교하여 상대적인 효율성을 측정해주고, 임의적 가중치를 정할 필요가 없으며, 자료를 분석할 때 투입과 산출의 원래 단위를 그대로 사용해도 분석이 가능하다는 점에서 우수하다.

DEA는 선형계획법을 적용하여 유사한 의사결정단위(DMU)를 직접 비교하고, 상대적 효율성(relative efficiency)을 기준으로 순위를 매기며, 비효율적인 단위의 효율성을 개선하기 위한 관리전략을 개발할 수 있다. 즉 비교대상이 된 유사한 효율적 조직(준거집단)을 보여줌으로써 관리절차 및 행태 측면에서 참조할 수 있도록 해준다. 또한 각 투입과 산출요소에서의 구체적인 비효율의 정도를 제시해 주기 때문에 각 조직은 DEA기법을 통해 효율적으로 되기 위해 달성해야 할 목표량, 즉 투입감소분과 산출증가분에 관련한 대략적인 정보를 얻을 수 있다. 즉 현재의 투입으로 효율성을 달성하기 위한 산출량을 파악할 수 있고, 현재의 산출량을 처리하는데 들어가는 투입량의 조정을 통해 효율성을 달성할 수 있는 정보를 획득할 수 있다. DEA를 사용하여 효율성을 측정하기 위해서는 사전적으로 측정에 포함될 수 있는 변수를 확인하고, 확인된 변수 중에서 측정의 목적에 맞는 적정 수의 변수를 선정해야 한다(남기범, 2001: 219-220; 고승희, 2007: 212-213).

2. 새로운 3단계 DEA모형

본 연구에서는 지방정부의 생활폐기물처리서비스에 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. 이 연구에서는 기존의 DEA분석에서 고려하지 않았던 외생변수의 영향을 통제하기 위해 3단계 DEA모형을 개발하여 활용하고자 한다.

외생변수가 존재하는 경우의 전통적 접근방법은 산출물 벡터와 투입물 벡터간에 DEA를 적용하여 산출물계수값와 투입물계수값을 우선적으로 구한다. 그 다음 이것으로부터 DMU별 효율성점수와 산출물 슬랙이나 투입물 슬랙을 계산한 후 이것들 중 하나를 선택해 이를 외생변수와의 적절한 회귀모형식을 설정하여 그 잔차항의 크기로서 비효율성의 크기를 조정하는 것이다.

이와 같은 전통적 2단계 접근방법은 방법론상 한계를 지니며 그에 따라 DMU별 비효율성의 추정결과에 왜곡을 가져올 수 있다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 강은숙․김종석(2008)의 ‘변형된 2단계 DEA모형’을 수정하여 ‘새로운 3단계 DEA모형’을 구축하여 사용한다. 이 방법은 다음과 같이 진행된다.

우선, 1단계에서 개별산출물을 투입물벡터와 외생변수벡터에 대해 선형회귀분석을 수행한다. 그런 다음 추정된 외생변수벡터의 산출물에 대한 효과만을 원래의 산출물로부터 제거하여 외생변수벡터의 효과가 배제된 순수산출물벡터를 얻는다. 2단계에서는 1단계에서 얻어진 순수산출물의 크기가 ‘0’보다 작을 수는 없으므로 순수 산출물벡터의 크기가 음(-)의 값을 지닌 것들의 크기보다 절대치가 큰 일정한 상수를 DMU별 순수산출물에 더하여 모든 산출물이 양(+)의 값을 지니도록 한다. 그 다음 단계에서는 최종적으로 얻어진 순수산출물벡터와 원래의 투입물벡터간에 전통적인 DEA를 수행한다.

이러한 새로운 3단계 DEA모형의 절차는 다음과 같이 요약하여 정리할 수 있다.

Ⅰ단계: 개별 산출물을 투입물벡터와 외생변수벡터에 대해 회귀분석을 수행한다.

Ⅱ단계: Ⅰ단계의 분석결과 얻은 외생변수[독립변수 혹은 설명변수]의 계수값을 이용하여 산출물에서 외생변수벡터의 전체 효과를 제거한 후, 이 값이 양(+)의 값이 되도록 적절히 변형한다.

Ⅲ단계: 새롭게 얻어진 산출물 벡터와 투입물벡터를 이용해 전형적인 DEA를 수행한다.

Ⅰ단계에서 외생변수효과를 산출물의 크기로부터 제거하기 위해 투입물벡터를 외생변수 이외의 설명변수로 사용한 이유는 외생변수 앞에 붇는 계수값의 추정치에 왜곡이 발생하는 것을 방지하기 위해서이다. 다시 말해 개별 산출물의 크기는 외생변수와 더불어 투입물의 크기에 의해서도 영향을 받는다. 그런데 외생변수의 효과를 통제하기 위해 산출물을 외생변수에만 회귀분석해서는 추정된 계수값에 왜곡이 발생한다. 이는 흔히 ‘사라진 변수의 문제’(missing variable problem)라고 불리는 것이다.

다시 말해 산출물로부터 외생변수의 효과를 올바르게 제거하여 순수 투입물만의 효과에 의해 만들어진 산출물을 구하기 위해서는 외생변수의 계수값 추정이 올바르게 이루어져야 한다. 즉 산출물의 크기에 영향을 미치는 모든 변수가 설명 변수로서 포함되어야 한다. 이와 같은 이유 때문에 새로운 3단계 DEA접근방법에서는 외생변수와 더불어 투입물벡터도 산출물의 크기를 설명하는 변수로 포함한다.

Ⅱ단계는 외생변수벡터 전체의 효과를 산출물의 크기로부터 제거하는 작업이다. 이는 Ⅰ단계에서 수정된 정규최소자승법(COLS: Corrected Ordinary Least Squares Method)을 사용하면 첫 번째 단계에서 수행될 수 있다. 그러나 여기서 제시한 접근방법에서 별도로 이 단계를 설정한 이유는 외생변수의 효과를 제외한 순수산출물의 크기가 원래 산출물의 크기와 유사하도록 변형시키기 위함이다. 부(-)의 값을 지니는 순수산출물을 양(+)의 합으로 마들되 그 값이 원래의 산출물수준과 최소한 1개 DMU에 대해서는 그 값이 동일해지도록 설정하기 위한 것이다. 다음 장에서 분석결과가 도출되겠지만 DEA의 경우 VRS모형은 CRS모형을 포함하여 설명한다고 볼 수 있고, VRS모형의 경우는 각 산출물에 동일한 상수항을 더하더라도 산출물계수와 투입물계수의 크기는 전혀 영향을 받지 않는다. 따라서 효율성점수의 크기에는 영향을 주지만 그 순서에는 전혀 영향을 주지 않는다.

마지막 단계인 Ⅲ단계에서는 Ⅱ단계까지의 작업을 통해 얻어진 외생변수의 효과가 제거된 순수산출물벡터와 원래의 투입물벡터간에 전형적인 DEA를 수행하는 단계이다. 이러한 세 단계의 작업을 통해 산출물과 투입물간의 순수한 기술적 관계를 얻을 수 있다.

3. 변수 및 측정지표

1) 투입요소

지방자치단체의 생활폐기물처리서비스와 관련한 투입요소로는 담당인력, 장비(차량, 손수레, 중장비), 예산을 사용하였다. 인력은 생활폐기물 관리인원 중 자가처리업체의 인력을 제외한 지방자치단체 및 처리업체의 인력을 사용하였다. 장비의 경우 차량, 손수레, 중장비의 용도가 각각 다르며 지역의 특성이 고려되어 필요장비의 유형이 달라진다고 생각되므로 항목을 나누어 모두 투입요소로 고려하였다. 예산은 각년도 생활폐기물 관리예산 집행액 중 처리비만을 사용하였다. 생활폐기물예산은 ‘시설설치비’와 ‘수집․운반 등 처리비’로 이루어지는데 시설설치비의 경우 매립 및 소각 등의 시설설치를 위한 예산이 특정 연도에 집중적으로 집행되더라도 그러한 시설의 사용은 그 이후에 지속적으로 이루어기 때문에 매년 비용으로 고려하여야 함에도 불구하고 특정연도에만 투입으로 고려된다. 따라서 시설설치비가 집행된 해의 경우 투입이 과대계상되어 효율성이 왜곡될 수 있으므로 투입요소에서 제외하였다. 또한 예산의 경우 시간의 변화에 따른 물가상승분을 고려하여 각년도 명목예산을 2000년을 기준으로 GRDP 디플레이터로 나누어 얻은 실질예산으로 변경하여 사용하였다.

위탁처리업체의 경우 지방자치단체와 계약을 체결해 생활폐기물처리서비스를 수행하지만, 최종적인 관리․감독권은 지방자치단체에 있기 때문에 지방정부의 효율성을 측정하는데 있어서 투입요소로 고려하는 것이 타당하다고 판단하였다.

수집․운반 등 처리비는 인건비, 차량운반비, 장비구입비, 위탁처리비, 관리운영비, 기타의 항목으로 구성되어 있다.

2) 산출요소

생활폐기물처리서비스의 산출지표로는 전체 생활폐기물처리량을 매립․소각량과 재활용량으로 구분하여 살펴보았다. 매립․소각량은 자가처리업체를 제외한 자치단체 및 처리업체의 생활폐기물 매립․소각 발생량 및 처리량으로 보고 하루에 처리되는 양(톤/일)으로 표시하였다. 재활용량은 지방자치단체에서 수거해서 처리하는 양만을 고려하였다. 생활폐기물처리량에는 생활폐기물, 사업장 생활계폐기물이 포함되었다.

지방자치단체가 관할하는 생활폐기물 관리구역 내에서 발생하는 생활폐기물은 전량 처리되는 것으로 본다. 왜냐하면 종량제봉투에 담지 않고 불법투기되는 쓰레기의 경우에도 지방정부가 모두 처리하기 때문이다. 다만 자가처리업체에서 처리되는 생활폐기물은 전체 발생 및 처리량에서 차지하는 비중은 미미하지만 지방정부의 투입에 따른 산출물이라 할 수 없으므로 총량에서 제외하였다.

재활용품의 경우 실제로 돈이 되기 때문에 개인 수집인에 의해 누락되는 부분이 있고(특히 주택단지) 아파트단지를 중심으로 주민단체와 재활용품처리업체가 사적 계약을 통해 처리하는 경우가 증가하는 추세에 있어 정확한 발생량을 확인하는 것이 불가능한 것으로 확인되었다(2008. 11. 28. 12. 1. 부산광역시 남구, 영도구, 서울특별시 종로구, 용산구 지자체 폐기물담당공무원과의 인터뷰결과). □전국폐기물 발생 및 처리현황□에 수록되어 있는 자료(data)는 지방정부가 수거해서 처리하는 재활용품 발생 및 처리량이라고 할 수 있다. 생활폐기물처리서비스의 효율성을 측정하기 위해서는 지방정부가 투입하고 산출한 것만을 고려하기 때문에 실제 발생량보다는 지방정부가 실제 수거해서 처리하는 양이 곧 산출량이고 볼 수 있다.

3) 외생변수

지방자치단체의 생활폐기물처리서비스는 지방정부의 투입요소와 산출요소 외에 여타의 외생변수에 의해 그 효율성이 왜곡될 수 있다. 예를 들어 동일한 수준의 효율성을 가진 지방정부임도 불구하고 생활폐기물 관리구역이 넓을 경우, 좁은 지역에 비해 효율성이 더 낮게 나올 수 있다. 또한 관리구역 내 인구규모나 1인당 지역 내 총생산량(GRDP/n)이 지방정부의 산출에 영향을 미칠 수 있다. 이러한 외생요인으로 인한 영향으로 인해 설명되는 부분을 제외한 후 순수하게 투입요소 및 산출요소를 가지고 측정해야 진정한 의미에서의 지방정부의 효율성이라 할 수 있다. 여기서는 외생변수로 생활폐기물 관리구역 면적, 관리구역의 인구밀도, 1인당 GRDP, 생활폐기물 관리구역 내의 인구규모를 사용하였다.

다음 <표 2>은 폐기물처리서비스에 있어서의 투입변수와 산출변수, 외생변수를 정리하고 각 변수의 측정지표 및 자료출처를 소개하고 있다.

<표 2> 투입변수, 산출변수, 외생변수의 내용

변 수		측정지표의 구성내용	자료출처
투입 변수	담당인력(명)	생활폐기물 관리인원 수 (지자체 및 처리업체)	전국 폐기물 발생 및 처리현황
	예산규모(천원)	생활폐기물 관리예산 집행액 (수집․운반 등 처리비)	전국 폐기물 발생 및 처리현황
	차량(대)	지자체 및 처리업체의 차량 수	전국 폐기물 발생 및 처리현황
	손수레(대)	지자체 및 처리업체의 손수레 수	전국 폐기물 발생 및 처리현황
	중장비(대)	지자체 및 처리업체의 중장비 수	전국 폐기물 발생 및 처리현황
산출 변수	폐기물 매립․소각량(ton/일)	생활폐기물 매립․소각량 (지자체 및 처리업체)	전국 폐기물 발생 및 처리현황
	폐기물 재활용량(ton/일)	생활폐기물 재활용량 (지자체 및 처리업체)	전국 폐기물 발생 및 처리현황
외생 변수	관리구역 면적(㎢)	생활폐기물관리구역 면적	전국 폐기물 발생 및 처리현황
	인구밀도(명/㎢)	관리구역 인구/관리구역 면적	전국 폐기물 발생 및 처리현황, 통계연감
	1인당 지역총생산(GRDP)주) (천원)	지역총생산/지역주민 수	전국 폐기물 발생 및 처리현황, 지방재정연감, 한국통계연감 http://www.kosis.kr
	관리구역 인구규모(명)	생활폐기물 관리구역 인구 수	전국 폐기물 발생 및 처리현황
주) 지역총생산이 광역자치단체(시․도)별로는 나와 있으나 자치구별 데이터는 없기 때문에 자치구별로 지방세수입이 차지하는 비중을 가지고 자치구별 지역총생산을 추정해낸 후 자치구별 인구수로 나 누어 1인당 지역총생산으로 사용하였음.

Ⅳ. 실증분석

이 장에서는 위에서 도출한 3단계 DEA모형에 기초하여 분석한 결과를 제시한다. 이를 위해 먼저, 외생변수를 통제하기 위해 산출변수를 종속변수로 하고 투입변수 및 외생변수를 독립변수로 한 회귀분석 결과를 제시한다. 2절에서는 외생변수의 영향을 통제한 후 양(+)의 값으로 조정된 산출물벡터와 원래의 투입물벡터를 이용한 DEA결과를 제시한다. 3절에서는 효율성값에 영향을 미치는 요인을 분석한 후 그 결과를 제시하고 있다.

1. 투입변수 및 외생변수를 이용한 회귀분석 결과

생활폐기물처리서비스의 산출변수에 영향을 미칠 것으로 생각되는 투입변수 및 외생변수를 회귀분석한 결과는 다음과 같다. <표 3>은 지금까지 설명한 투입변수 및 외생변수와 산출물과의 관계를 표로 정리한 것이다.

<표 3> 투입변수 및 외생변수와 산출물과의 관계

종속변수 독립변수	매립․소각량			재활용량
	계수값	t-value	Prob.	계수값	t-value	Prob.
상수	-20.8438	-2.0253	0.0432**	-14.1394	-1.2621	0.2073
인력	0.4733	11.1734	0.0000***	-0.2072	-4.4938	0.0000***
예산	-2.49*10-6	-2.6607	0.0080***	4.63*10-6	4.5420	0.0000***
차량	0.0067	0.0407	0.9676	0.6391	3.5425	0.0004***
손수레	0.0343	1.0307	0.3030	-0.0470	-1.2990	0.1944
중장비	1.0926	2.2597	0.0241**	-1.2114	-2.3015	0.0217**
인구밀도	-0.0019	-3.6030	0.0003***	-0.0001	-0.1828	0.8550
1인당 GRDP	0.0014	6.8311	0.0000***	0.0021	9.7618.	0.0000***
인구규모	0.0003	11.1736	0.0000***	0.0004	13.9853	0.0000***
관리면적	0.0493	0.6053	0.5451	-0.3000	-3.3825	0.0008***
R2	0.6494			0.5404
*** P<0.01, ** P<0.05

매립․소각량에 영향을 미치는 외생변수로는 인구밀도, 1인당 GRDP, 인구규모가 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다. 1인당 GRPD와 인구규모가 클수록 매립․소각량이 늘어나는 것으로 나타났다. 1인당 GRDP가 클수록 생산활동이 활발하며 생산량이 많을수록 일반적으로 폐기물량도 증가하기 때문인 것으로 생각된다. 즉 현재의 산업구조와 생활양식 내에서 1인당 생활폐기물 배출량의 양과 패턴이 유사하다고 볼 때 인구규모가 클수록 생활폐기물의 발생량도 많아지는 것으로 볼 수 있기 때문이다. 인구밀도의 경우에는 인구밀도가 높을수록 매립․소각량은 줄어드는 것으로 나타났다. 재활용량에 영향을 미치는 외생변수로는 1인당 GRDP, 인구규모, 관리면적이 통계적으로 유의미하게 나타났다. 1인당 GRDP와 인구규모의 경우에는 매립․소각량과의 관계와 유사한 이유로 두 외생변수가 클수록 재활용량이 많아질 것으로 생각된다. 그러나 관리면적이 넓을수록 재활용량은 줄어드는 것으로 나타났다.

2. 3단계 DEA 결과

외생변수가 산출물에 미치는 영향력의 정도를 회귀분석결과 얻은 외생변수의 계수값을 이용하여 제거한 다음 얻은 순수산출물의 값 중 음(-)의 값이 나타난 경우를 양(+)의 값으로 조정하기 위해 각 산출물에 동일한 상수항을 더하여 산출물의 값을 변형하였다. 이렇게 얻어진 새로운 산출물벡터와 투입물벡터를 가지고 DEA Frontier software를 사용하여 65개 기초자치단체의 11개년의 상대적 효율성을 측정하였다.

회귀분석결과 얻은 외생변수의 계수값을 개별 외생변수 데어터값에 곱하게 되면 그것이 외생변수의 종속변수인 산출에 미치는 영향력의 정도가 된다. 산출변수의 데이터값에서 외생변수의 영향력정도를 제거한 후의 잔차가 곧 순수산출물의 값이 되는 것이다. 이러한 과정은 본 연구에서 사용하는 3단계 DEA방법의 적용에 의해 나타나며, 그 구체적 내용은 본문 7쪽과 8쪽을 참조하기 바란다.

투입지향적 CRS모형과 VRS모형에 의해 측정한 결과 효율성지수가 ‘1’인 DMU는 전체 715개 중 각각 19개, 54개로 나타났다. VRS모형은 규모에 대한 수익변동을 전제로 하고 있기 때문에 규모에 대한 수익불변을 가정하고 있는 CRS모형에 비해 효율적인 지자체의 수가 더 많이 나타난 것으로 볼 수 있다. 이 논문에서는 주로 규모에 대한 수익변동을 가정하고 있는 VRS모형에서 나온 결과를 중심으로 그 의미를 파악하고자 하였다. 다음 <표 5>는 VRS모형에 의한 1996년부터 2006까지의 6개 광역자치단체의 65개 자치구 생활폐기물서비스의 상대적 효율성 지수를 보여주고 있다.

1995년 지방자치제가 본격적으로 시작된 이후, 지방정부에 대한 중앙정부의 간섭이 줄어들고 민선 지방자치단체장은 지역주민에게 제공되는 지역공공서비스의 질적 향상과 양적 확대를 위해 노력을 기울일 것으로 생각한다. 이에 따라 지방정부가 제공하는 생활폐기물처리서비스와 관련해서도 폐기물처리를 위한 비용의 절감과 서비스의 질적․양적 향상이 있을 것으로 기대해 볼 수 있다.

생활폐기물처리서비스와 관련해 지방정부의 효율성이 연도별로 개선되고 있는지를 검토하기 위해 다음과 같은 회귀방정식을 설정하여 분석하였다.

여기서 는 년도 지방정부별 효율성 지수의 평균, 을 의미하며 1996년은 1, 1997년은 2가 되는 식으로 연도수가 하나씩 증가할수록 1씩 증가하는 시간변수, 는 추정될 계수, 는 오차항을 의미한다.

효율성값을 시간변수에 회귀분석한 결과 CRS모형은 시간의 변화에 따라 효율성값이 떨어지는 것으로 나타났고, VRS모형의 경우에는 시간의 변화에 따른 효율성값의 변화가 통계적으로 유의미하지 않은 것으로 나타나 지방자치제의 시행 이후 효율성에 특별한 변화가 없는 것으로 나타났다. 기초자치단체의 규모를 고려하든 고려하지 않든 지방자치제의 시행이 생활폐기물처리서비스의 효율성을 증진시키지는 못한 것으로 나타났다. <그림 1>은 CRS 및 VRS모형에 의한 상대적 효율성점수의 연도별 평균값의 변화를 보여주고 있다.

CRS모형의 경우에는 의 추정값 가 통계학적으로 유의미하고 음(-)의 값을 지니는 것으로 나타나 지방자치제 시행기간이 길어질수록 지방정부의 효율성이 평균적으로 감소하고 있다는 것을 보여주고 있다. VRS모형의 경우에는 가 통계학적으로 유의미하지 않은 것으로 나타나 지방정부의 효율성 여부는 지방자치제의 실행기간의 늘어나더라도 지방자치제의 시행으로 여러가지 학습효과를 통해 유인구조가 변화함으로써 효율성이 증진될 것이라는 기대와 달리 지방자치제의 시행기간과 효율성과는 서로 관계가 없다는 것을 보여준다. CRS모형에서는 의 값이 0.54로 낮게 나타나고 있어 효율성 점수의 평균에 대한 설명이 시간 이외의 다른 요소에 의해 보충되어야 한다는 것을 의미한다. 다시 말해 추정된 오차항에는 회귀분석 모형에 포함되지 않은 다른 설명변수의 효과가 포함되어 있으며 추정된 도 그 값 자체의 크기는 신뢰할 수 없다. 그러나 가 낮다하더라도 시간변수와 효율성점수와의 관계는 가 유의미한 값인 동안에는 유의미한 관계를 지니게 된다.

이러한 결과는 투입변수로 선정된 예산(이 논문에서는 수집․운반 등 처리비로 한정하였음)을 시설설치비를 포함한 전체예산으로 바꾸어 분석한 경우에도 동일하게 나타났다.

한편, 지방자치제의 시행기간이 길어질수록 지방정부 간 상대적 효율성의 차이는 감소될 것으로 기대해 볼 수 있다. 다시 말해, 지방자치제의 시행기간이 길어짐에 따라 지방정부는 지역주민의 욕구를 보다 낮은 비용으로 보다 높은 수준에서 충족시키기 위해 좀더 효율적인 타 지방정부나 선진국 지방정부의 공공서비스 공급방식을 벤치마킹하고 이를 자신이 제공하는 공공서비스 분야에 적용하기 위해 노력할 것으로 기대할 수 있다. 이와 같은 가설을 검정하기 위해 우리는 다음과 같은 회귀방정식모형을 구축하여 분석하였다.

여기에서 는 으로 정의되는 연도별 효율성점수의 표본분산을 의미한다. 는 년도 지방정부 의 효율성 점수, 는 년도 지방정부별 효율성 점수의 평균, 은 연도별 지방정부의 숫자를 각기 나타낸다. 으로서 1996년을 1로 만들고 해가 거듭할수록 1씩 증가하는 값을 지니며, 는 추정해야 할 계수, 는 오차항을 의미한다.

이러한 회귀방정식모형에 따라 연도별 효율성값의 분산이 어떻게 변화하는지를 확인함으로써 지방자치제의 시행 후 지방자치단체간에 효율성 격차가 줄어드는지를 확인하였다. 분석결과 CRS모형이든 VRS모형이든 시간의 흐름에 따라 효율성 격차의 변화는 통계적으로 유의미하지 않은 것으로 나타났다.

의 추정치를 이라고 할 때 가 통계적으로 유의미하고 음의 값을 지닌다면, 이는 년도가 거듭될수록 효율성 점수의 분산이 작아진다는, 즉 지방정부간 상대적 효율성의 격차가 시간이 지날수록 감소한다는 사실을 의미한다. 이는 지방자치제의 시행기간이 늘어날수록 효율적 지방정부에 대한 모방과 학습이 이루어질 것이라는 가설을 기각하지 못하도록 만든다. 그러나 분석결과 가 통계적으로 무의미한 것으로 나타나 지방자치의 심화가 상대적 효율성 격차의 확대 및 축소와는 연관관계가 없는 것으로 나타났다.

<표 4> VRS모형 분석 결과(투입지향적)

DMU 이름	1996	1997	1998	1999	2000	2001	2002	2003	2004	2005	2006
서울시 종로구 서울시 중구 서울시 용산구 서울시 성동구 서울시 광진구 서울시 동대문 서울시 중랑구 서울시 성북구 서울시 강북구 서울시 도봉구 서울시 노원구 서울시 은평구 서울시 서대문 서울시 마포구 서울시 양천구 서울시 강서구 서울시 구로구 서울시 금천구 서울시 영등포 서울시 동작구 서울시 관악구 서울시 서초구 서울시 강남구 서울시 송파구 서울시 강동구 부산시 중구 부산시 서구 부산시 동구 부산시 영도구 부산시 부산진 부산시 동래구 부산시 남구 부산시 북구 부산시 해운대 부산시 사하구 부산시 금정구 부산시 강서구 부산시 연제구 부산시 수영구 부산시 사상구 대구시 중구 대구시 동구 대구시 서구 대구시 남구 대구시 북구 대구시 수성구 대구시 달서구 인천시 중구 인천시 동구 인천시 남구 인천시 연수구 인천시 남동구 인천시 부평구 인천시 계양구 인천시 서구 광주시 동구 광주시 서구 광주시 남구 광주시 북구 광주시 광산구 대전시 동구 대전시 중구 대전시 서구 대전시 유성구 대전시 대덕구	0.32020 0.57294 0.31600 0.67430 0.32360 0.49958 0.31187 0.60924 0.29950 0.50541 0.29781 0.23022 0.25154 0.55388 0.61123 0.43606 0.30487 0.50161 0.95433 0.27057 0.30150 0.38697 0.82557 1.00000 0.25879 0.85712 0.71860 0.74728 0.68513 0.86101 0.61076 0.78197 0.68283 0.50804 0.41172 0.91589 1.00000 0.80495 0.70982 1.00000 0.54039 0.37114 0.56887 0.51342 0.78850 0.32955 0.44086 0.68279 0.65310 0.33618 0.57298 0.34830 0.25273 0.48452 0.24793 0.50113 0.51556 0.56433 0.56336 0.83403 0.82799 1.00000 1.00000 1.00000 1.00000	0.27472 0.42183 0.24102 0.24532 0.30602 0.56953 0.31750 0.58064 0.33588 0.61829 0.27544 0.25256 0.27108 0.47836 0.63777 0.36900 0.23323 0.46711 1.00000 0.26928 0.21798 0.40363 0.76220 1.00000 0.32690 0.67997 0.63990 0.54577 0.63438 0.90805 0.61240 0.77889 0.40799 0.37602 0.31495 1.00000 0.99224 0.76056 0.49562 0.98971 0.48009 0.45867 0.39181 0.42065 1.00000 0.47435 0.42379 0.59061 0.74766 0.25862 0.39840 0.27752 0.20780 0.38586 0.25052 0.48990 0.57374 0.54479 0.55127 0.88781 0.29268 0.41714 0.78739 0.94353 1.00000	0.42455 0.25137 0.19503 0.22531 0.27587 0.57762 0.27766 0.33856 0.40038 0.48109 0.28639 0.21786 0.20932 0.30606 0.43896 0.31560 0.26611 0.37673 0.37066 0.29581 0.27793 0.28630 0.51512 0.54845 0.22741 0.86072 0.69006 0.64582 0.60091 0.51059 0.82438 0.45435 0.35729 0.26504 0.26086 0.52272 1.00000 0.82170 0.38141 1.00000 0.46972 0.35567 0.64505 0.62180 0.71688 0.38520 0.37264 1.00000 0.90960 0.31789 0.54388 0.32244 0.23995 0.50260 0.25995 0.56054 0.53112 0.58116 0.49460 0.99020 0.32656 0.63042 0.41246 0.76233 0.80661	0.40448 0.63569 0.32440 0.26668 0.37441 0.30608 0.25923 0.33917 0.30273 0.48600 0.29280 0.24178 0.23312 0.29445 0.55223 0.40670 0.30117 1.00000 0.37398 0.30232 0.33390 0.29371 0.50812 1.00000 0.24211 0.94608 0.67602 0.80258 1.00000 0.48325 0.90342 0.90012 0.67321 0.24583 0.32735 0.46721 1.00000 0.94919 0.46073 0.94073 0.32188 0.24494 0.34602 0.35591 0.76854 0.35108 0.26795 0.97985 0.72049 0.27679 0.41701 0.43418 0.30714 0.35045 0.28813 0.51555 0.46080 0.52262 0.43179 0.98569 0.44020 0.55601 0.40087 0.71682 0.78712	0.37908 0.31428 0.43970 0.24370 0.47903 0.29031 0.28199 0.24264 0.68096 0.82739 0.29829 0.25982 0.29051 0.34870 0.73423 0.38986 0.25866 1.00000 0.49249 0.32337 0.26478 0.33617 0.42163 0.67373 0.62002 0.86125 0.66748 0.91071 1.00000 0.78393 0.64819 1.00000 0.36215 0.34021 0.33524 0.55891 1.00000 1.00000 0.48929 1.00000 0.42425 0.24488 0.45928 0.49707 0.54839 0.27983 0.27098 1.00000 0.73048 0.35273 0.43311 0.28317 0.29700 0.46410 0.27337 0.53182 0.49291 0.54152 0.57039 0.95269 0.49248 0.76836 0.76961 0.70241 0.62520	0.52351 0.36105 0.27923 0.23742 0.49304 0.33485 0.26888 0.35952 0.82434 0.69213 0.24253 0.47673 0.32589 0.33384 1.00000 0.57261 0.39775 0.97211 0.39151 0.35714 0.39739 0.32305 1.00000 1.00000 0.89731 0.96448 0.67351 0.87002 1.00000 0.63355 1.00000 0.99065 0.34790 0.46517 0.35354 0.72897 0.94723 0.73404 0.63116 1.00000 0.58233 0.38539 0.62925 0.42993 0.50409 0.32692 0.24617 0.38053 0.80556 0.25497 0.45750 0.22915 0.24425 0.40296 0.25399 1.00000 0.47030 0.51285 0.57393 0.59687 0.52813 1.00000 0.50414 1.00000 1.00000	0.26912 0.33390 0.31856 0.29540 0.59735 0.28470 0.30151 0.39067 0.65560 0.37283 0.31484 0.43535 0.36716 0.42582 0.70154 0.65363 0.41288 0.85610 1.00000 0.44788 0.32267 0.28784 1.00000 0.63368 0.46752 0.72232 0.52527 0.63645 0.68914 0.62287 0.77677 0.84503 0.36165 0.71170 0.34521 0.83039 0.93441 0.60307 0.92584 0.91329 0.52160 0.37165 0.62508 0.57249 0.36558 0.46078 0.26918 0.41480 0.65944 0.20932 0.39821 0.27806 0.21836 0.62008 1.00000 0.47470 0.43712 0.49159 0.37615 0.63544 0.55968 0.53293 0.64302 0.82444 0.75648	0.37330 0.31117 0.36757 0.39279 0.84907 0.43646 0.34533 0.23015 0.46935 0.54360 0.33857 0.35402 0.39433 0.64935 0.56269 0.78813 0.46355 0.84521 0.72104 0.37247 0.46749 0.27715 1.00000 1.00000 0.28473 0.65289 0.52906 0.43935 0.55839 0.65519 0.72730 0.56471 0.32024 0.76681 0.34365 0.66271 0.94853 0.54711 0.55741 0.78804 0.50188 0.29289 0.86693 0.54969 0.71809 0.57670 0.48776 0.39973 0.68793 0.39054 0.41472 0.20590 0.22187 0.72088 0.33367 0.44653 0.43331 0.46610 0.37808 0.53144 0.62861 0.43616 0.47398 0.86984 0.73231	0.53236 0.31186 0.36787 0.29032 0.81966 0.74097 0.33700 0.25591 0.43235 0.52493 0.28452 0.25402 0.37611 0.47342 0.59725 0.46215 0.35027 0.64801 0.72510 0.32967 0.67177 0.27883 0.89273 0.96740 0.35227 0.61227 0.50900 0.43583 0.59295 0.58889 0.68647 0.45833 0.34321 0.81571 0.36149 0.61435 0.78386 0.44146 0.52457 0.89070 0.44494 0.27463 0.94363 1.00000 0.43253 0.38173 0.81678 0.39607 1.00000 0.24002 0.31459 0.49569 0.30591 0.36454 0.26078 0.44863 0.44813 0.47704 0.39208 0.64558 0.48545 0.36478 0.39786 0.66208 0.49648	1.00000 0.41007 0.31830 0.27013 0.93717 0.89546 0.39239 0.27122 0.69186 0.57210 0.26466 0.20414 0.39983 0.82851 0.54453 0.54359 0.43165 0.67317 0.56831 0.34237 0.69106 0.21709 0.78987 1.00000 0.55955 0.93750 0.92466 0.36247 0.53614 0.66505 0.57711 0.49263 0.57691 0.78559 0.38658 0.61440 0.77417 0.51762 0.59757 0.87281 0.48002 0.46617 0.81453 1.00000 0.49849 0.36507 0.32564 0.39787 1.00000 0.23337 0.38973 0.27240 0.27194 0.54321 0.51902 0.55683 0.64315 0.53576 0.90720 0.72973 0.51590 0.77583 0.92334 0.83111 0.71228	0.56859 0.39408 0.40551 0.35571 1.00000 0.78947 0.26588 0.28044 0.75786 1.00000 0.28013 0.20316 0.37921 0.58449 0.85248 0.32647 0.59796 0.63909 0.65946 0.51287 0.65551 0.51348 0.63399 1.00000 0.45564 0.93750 0.82762 0.36687 0.85720 0.57395 0.48399 0.49898 0.70085 0.48012 0.50201 0.70172 0.93253 0.50496 0.60594 0.91684 0.47493 0.41651 1.00000 0.84149 1.00000 0.29132 0.29934 0.38133 1.00000 0.24073 0.33927 0.17959 0.20558 0.46996 0.28852 0.77502 0.65902 0.56360 0.74607 0.85368 0.57429 1.00000 0.66989 0.74031 0.73589
연 평 균	0.58231	0.52717	0.48217	0.50921	0.53623	0.58033	0.54317	0.53330	0.51424	0.58687	0.59614

<그림 1> 연도별 효율성값 추이

VRS모형으로 DEA를 수행한 결과 나타난 효율성값을 연도별 평균으로 봤을 때 시간의 흐름에 따라 효율성이 증가된 것으로 보기 어려우나, 몇몇 지자체의 경우 - 서울시 광진구(2003-2006)․금천구(2004-2006)․강남구(1999-2003)․송파구(2003-2006), 부산시 영도구(1999-2001)․남구(1999-2002)․강서구(1996-2003)․사상구(1996-2006), 대구시 남구(2004-2006), 인천시 중구(1998-2000)․동구(2004-2006) - 높은 수준의 효율성값이 일정한 기간동안 그 이전 및 이후시기와는 큰 차이가 나면서 몇 년간 지속되는 것으로 나타나 개별 기초자치단체 수준에서 어떤 요인이 그러한 결과를 가져왔는지는 보다 미시적으로 들여다볼 필요가 있음을 발견하였다.

이러한 결과가 나타난 이유를 확인하기 위해서는 보다 미시적인 자료를 들여다봄으로써 가능할 것이다. 계량적 데이터 이외에 담당 공무원과의 심층인터뷰를 통해 생활폐기물처리서비스의 효율성이 일정한 시기동안 이전에 비해 현격하게 높아진 이유, 일정기간 동안 높은 수준의 효율성이 지속된 이유 등을 구체적인 조직운영 및 인력관리방식 등의 확인을 통해 밝혀낼 수 있을 것이다. 이 부분은 또 하나의 연구주제로서 다루어져야 할 부분이라고 생각한다.

한편 CRS모형과 VRS모형을 통해 나타난 효율적 DMU를 참조회수를 기준으로 하여 비교하면 다음 <표 5>과 같다. 두 모형 모두에서 50회 이상 참조되어 효율적이라 할 수 있는 지방자치단체는 1996 부산시 사상구, 1997 부산시 금정구, 1996 대전시 유성구, 2001 대전시 유성구, 1998 인천시 중구, 2000 인천시 중구, 2005 인천시 동구, 2001 광주시 동구, 2006 대구시 서구의 9개 DMU로 나타났다. 이들 자치단체는 다른 자치단체에 비해 인력 운용, 예산집행 방식, 장비사용 등에 있어서 효율적이라 할 수 있으며 다른 자치단체들이 그 관리행태를 참조할 수 있는 진정한 준거집단으로서의 역할을 할 수 있을 것이라 판단된다.

<표 5> CRS, VRS모형의 효율적 DMU 비교

	참조회수*
	50회 이상	50회 미만
CRS	1996 부산시 사상구, 1997 부산시 금정구, 1998 부산시 강서구, 2000 부산시 강서구, 1996 대전시 유성구, 1996 대전시 대덕구, 2001 대전시 유성구, 1998 인천시 중구, 2000 인천시 중구, 2005 인천시 동구, 2006 인천시 동구, 2001 광주시 동구, 2006 대구시 서구	1999 부산시 영도구, 2000 부산시 영도구, 2001 부산시 영도구, 2005 대구시 남구
VRS	1996 부산시 사상구, 1997 부산시 금정구, 1998 부산시, 사상구, 2000 부산시 남구, 2000 부산시 강서구, 2000 부산시 연제구, 1996 대전시 유성구, 2001 대전시 유성구, 2006 대전시 중구, 1998 인천시 중구, 2000 인천시 중구, 2005 인천시 동구, 2001 서울시 양천구, 2006서울시 송파구, 2001 광주시 동구, 2006 대구시 서구	1996 서울시 송파구, 1997 서울시 송파구, 2001 서울시 강남구, 2002 서울시 강남구, 2005 서울시 종로구, 2005 서울시 송파구, 2006 서울시 도봉구, 1996 부산시 강서구, 1998 부산시 강서구, 1999 부산시 영도구, 1999 부산시 강서구, 2000 부산시 영도구, 2001 부산시 영도구, 2001 부산시 동래구, 2001 부산시 사상구, 1996 대전시 대덕구, 1997 대전시 대덕구, 2001 대전시 중구, 2001 대전시 대덕구, 2004 인천시 동구, 2006 인천시 동구, 2005 대구시 남구
CRS, VRS 공통	1996 부산시 사상구, 1997 부산시 금정구, 1996 대전시 유성구, 2001 대전시 유성구, 1998 인천시 중구, 2000 인천시 중구, 2005 인천시 동구, 2001 광주시 동구, 2006 대구시 서구	1999 부산시 영도구, 2000 부산시 영도구, 2001 부산시 영도구, 2005 대구시 남구
* 참조회수가 5회 이하인 지자체는 제외하였음

3. 상대적 효율성의 패턴 분석(효율성점수에 영향을 미치는 요인분석)

여기서는 지방정부의 상대적 효율성 점수에 과연 어떤 요인들이 어떤 방향으로 영향을 미치는 지를 살펴보고자 한다.

효율성의 패턴을 분석하기 위해 투입변수(인력, 예산, 차량, 손수레, 중장비), 산출변수(매립․소각량, 재활용량), 외생변수(인구밀도, 1인당 GRDP, 인구규모, 관리면적, 시간추세)를 독립변수로 하고 상대적 효율성점수를 종속변수로 하여 회귀분석하였다. 회귀분석을 위한 구체적 방정식모형은 두 가지로 구축하였고, 분석 결과 독립변수와 종속변수간에 유의미한 값들이 많이 도출되었다.

먼저, 첫 번째 회귀방정식은 아래와 같이 구축하였다. 추정모형이 이와 같은 형태로 설정된 이유는 가 0과 1 사이의 값을 가지므로 는 그 값이 음으로부터 양의 값까지 다양하게 지닐 수 있어 에 대한 일반적 가정이 성립되도록 만들어 주기 때문이다. 이에 따라 일반 분석을 적용하는 것이 가능해진다.

치역이 실수영역이라는 가정

<회귀모형 Ⅰ>

여기에서 은 자연로그, 는 년도 정부의 효율성 점수, 는 년도 효율성 점수가 중위에 위치한 지방정부의 효율성 점수, 은 인력 , 는 예산, 은 매립․소각량, 는 재활용량, 은 인구밀도, 는 GRDP, 는 관리면적, 는 시간추세를 의미한다.  는 년도 지방정부 의 번째 설명변수의 값(), 는  년도 중위효율성점수를 보인 정부의 번째 설명변수 값을 의미한다.

분석결과 매립․소각량을 제외한 모든 독립변수가 효율성점수에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 투입변수인 인력과 예산의 규모가 커질수록 효율성점수는 작아지고, 시간이 지날수록 효율성이 낮아지는 것으로 나타났다. 산출변수인 매립․소각량과 재활용량이 많아질수록 효율성점수는 높아지는 것으로 나타났다. 외생변수인 인구밀도와 1인당 GRDP가 높을수록, 관리면적이 넓을수록 효율성점수가 높아지는 것으로 나타났다.

이러한 분석결과를 표로 정리하면 다음과 같다.

<표 6> 효율성점수에 영향을 미치는 요인(회귀모형 Ⅰ)

종속변수 독립변수	VRS 효율성 점수
	계수값	t-value	Prob.
인력	-0.4532	-9.0520	0.0000
예산	-0.5436	-11.0784	0.0000
매립․소각량	0.0153	0.3596	0.7192
재활용량	0.3590	12.5052	0.0000
인구밀도	0.1406	5.7296	0.0000
GRDP	0.1630	8.1210	0.0000
관리면적	0.1269	5.6415	0.0000
시간추세	-0.1309	-5.1487	0.0000
	0.4553

두 번째 회귀방정식모형은 다음과 같다. 위의 첫 번째 모형과 다른 점은 투입변수 중 차량, 손수레, 중장비를 추가하였고, 외생변수 중 인구밀도, GRDP, 인구규모에 대해서 제곱한 값을 설명변수로 삽입하기 위해 우변항은 로그를 취하지 않았다는 사실이다.

<회귀모형 Ⅱ>

여기에서 은 자연로그, 는 년도 정부의 효율성 점수, 는 년도 효율성 점수가 중위에 위치한 지방정부의 효율성 점수, =인력, =예산, =차량, =손수레, =중장비, =매립 및 소각량, =재활용량, =인구밀도, =GRDP, =인구규모, =관리면적, =시간추세이고, 는 년도 지방정부 의 번째 설명변수의 값()을 의미한다.

<표 7> 효율성점수에 영향을 미치는 요인(회귀모형 Ⅱ)

종속변수 독립변수	VRS 효율성 점수
	계수값	t-value	Prob.
상수	-0.0406	-0.4461	0.6556
인력	-0.0010	-5.4587	0.0000
예산	-2.69*	-6.6429	0.0000
차량	-0.0034	-4.9957	0.0000
손수레	-0.0013	-9.8408	0.0000
중장비	-0.0104	-5.3004	0.0000
매립․소각량	0.0030	16.3454	0.0000
재활용량	0.0042	26.8714	0.0000
인구밀도	1.17*	1.5521	0.1211
(인구밀도	-3.18*	-0.1504	0.8805
GRDP	-5.54*	-2.3437	0.0194
(GRDP	-7.75*	-3.3813	0.0008
인구규모	-3.62*	-10.0811	0.0000
(인구규모	1.36*	3.1238	0.0019
관리면적	0.0018	3.8911	0.0001
시간추세	-0.0093	-2.1759	0.0299
	0.7162

분석결과 상수항과 인구밀도 및 인구밀도의 제곱을 제외한 모든 독립변수가 효율성점수에 대해 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다. 투입변수(인력, 예산, 차량, 손수레, 중장비) 의 규모가 커질수록 효율성점수는 낮아지고, 산출변수(매립․소각량, 재활용량)의 규모가 커질수록 효율성점수는 높아지는 것으로 나타났다. 외생변수 중 1인당 GRDP, 1인당 GRDP 제곱, 인구규모가 커질수록, 시간이 지날수록 효율성점수는 낮아지는 것으로 나타났고, 인구규모 제곱, 관리면적이 넓어질수록 효율성점수는 높아지는 것으로 나타났다. 1인당 GRDP와 1인당 GRDP 제곱의 계수값이 모두 음(-)의 값으로 나타난 것은 1인당 GRDP가 일정한 수준이 될 때까지 효율성은 증가하며 일정한 규모 이상에서는 1인당 GRDP가 커질수록 효율성이 감소하는 것을 의미한다. 1인당 GRDP가 일정규모를 넘게 되면 생활폐기물처리에 있어서 방만함이 발생하는 것으로 해석할 수 있다. 인구규모와 관련해서는 인구의 계수값은 음(-)이고 인구 제곱의 계수값은 양(+)의 값으로 나타나 인구가 일정규모 이하일 때는 인구가 증가할수록 효율성이 감소하지만 일정규모를 초과할 경우에는 인구가 증가할수록 효율성이 증가한다는 것을 의미한다. 인구규모가 일정한 수준 이상을 넘을 때 규모의 경제가 발생하는 것으로 해석할 수 있다.

한 변수를 라고 하고 그것의 계수값을 , 의 계수값을 이라고 하면 로서 를 기준으로 값이 그것보다 작으면 전체함수값은 감소하며, 값이 기준값을 초과하면 그 값은 커진다. 이와 같은 이유 때문에 이와 같은 설명이 가능하다.

두 모형을 통해 독립변수의 효율성점수에 대한 영향력에 있어서 방향성이 모순되지 않음을 확인하였다. 두 가지 모형 중 두 번째 회귀모형이 더 많은 설명변수를 포함하여 분석하고 있기 때문에 효율성점수에 영향을 미치는 요인의 방향성과 패턴을 좀 더 잘 설명해줄 수 있다고 생각한다(실제로  값이 더 높게 나타남). 두 번째 모형에서 확인된 바와 같이 소득수준이나 인구규모수준에 따라 효율성의 방향성이 달라지는 측면은 첫 번째 추정모형에서는 결코 발견할 수 없다. 첫 번째 모형식은 각각의 설명변수에 대해 직선의 형태만을 가정하고 있기 때문이다.

Ⅴ. 요약 및 결론

이 논문은 지방자치제의 시행이후 기초자치단체 생활폐기물처리서비스의 효율성이 어떻게 변해왔으며, 효율성에 영향을 미치는 요인이 무엇인지를 밝혀내었다. 이를 위해 기존의 단순 DEA기법을 수정한 3단계 DEA모형을 개발하여 상대적 효율성값이 시간의 흐름에 따라 어떻게 변화해 왔는지를 살펴보았다. 분석결과 기대와는 달리 생활폐기물처리서비스의 상대적 효율성은 시간의 흐름에 따라 통계적으로 유의미한 방향성을 확인할 수 없는 것으로 나타났다. 또한 시간이 지난다고 하여 지방자치단체간 효율성의 격차가 줄어든다고도 말할 수 없는 것으로 확인되었다. 상대적 효율성에 영향을 미치는 요인이 무엇인가를 확인하기 위해 두 번째 회귀모형을 통해 분석한 결과에 따르면 상대적 효율성을 결정하는 요인에 있어서 일정한 패턴을 발견할 수 있었다. 즉 투입변수가 증가할수록 효율성은 감소하고, 산출변수가 증가할수록 효율성은 증가하며 외생변수의 영향력은 변수마다 상이하게 나타나는 것으로 확인되었다. 인구밀도는 통계적으로 유의미하지 않은 것으로 나타났고 1인당 GRDP와 인구규모는 일정한 수준을 기준으로 방향이 달라지는 것으로 확인되었다. 일정한 수준 이상의 인구규모일 때 효율성이 증진되는 것으로 나타나 일정한 수준 이하의 인구규모를 가지고 있는 지방자치단체의 경우에는 다른 자치단체와 협약을 맺어 생활폐기물처리서비스를 공동으로 관리하는 방안도 효율성을 증진시킬 수 있는 하나의 방안이 될 수 있음을 확인하였다. 관리면적의 경우는 면적이 넓을수록 효율성이 높아지고, 시간이 흐를수록 효율성이 감소하는 것으로 나타났다.

이러한 분석결과를 통해 생활폐기물처리서비스와 같은 주민밀착형 공공서비스의 집행에 있어서 지방자치제의 시행이 효율성을 증진시키는 방향으로는 전개되지 않았음을 알 수 있었다. 오히려 상대적 효율성정도에 영향을 미치는 요인을 보면 시간의 흐름과 함께 효율성은 더 낮아지는 것으로 나타나고 있다.

지방자치제의 본격적 시행이 이루어진 후 10여년의 시간이 지났지만, 생활폐기물처리서비스의 공급과 관련한 비용절감노력이 별로 없었으며, 이러한 공공서비스 폭의 확대를 위한 별다른 노력도 기울이지 않은 것으로 해석할 수 있다.

지방정부의 공공서비스 공급에 있어서 효율성 측면에서 전반적으로 어떤 변화가 있었는지에 대해 설명하기 위해서는 서비스 분야별 평가가 먼저 이루어져야 한다.

이 논문은 그러한 전반적인 평가의 한 출발이 될 수 있으며, 개별 공공서비스에 대한 효율성평가를 통해 관리체계 및 인력운용, 예산집행방식의 효율성을 확보할 수 있는 개선방안을 마련한다면 행정체계 전반의 효율성을 증진시키는데 기여할 수 있을 것이다. 이는 또한 민주주의의 학습장이라고 알려진 지방자치제가 공공서비스공급에 있어서 효율성을 증진시키는 기제로도 작용하게 되는 것이고 따라서 제도로서의 정당성이 강화될 수 있을 것이다.

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강은숙(姜恩淑): 서울대에서 행정학 석․박사 학위를 취득하였으며(1994, 2001) 서울시정개발연구원 도시경영연구부, 한국행정연구원 정책평가센터를 거쳐 현재 한국해양대학교 통상행정학부 교수로 재직하고 있다. 관심분야는 정책평가, 환경정책, 지방자치 등이며 최근 논문으로는 광역자치단체 환경서비스의 효율성 평가(2008), 부산광역시의 해양환경관리 자치역량 분석(2008), 비선호시설의 입지에 따른 정부간 갈등의 원인과 해결에 대한 게임이론적 고찰(2008) 등이 있다.

<E-mail: eskang@hhu.ac.kr/논문접수일: 2009. 1. 21/심사개시일: 2009. 1. 21/심사완료일: 2009. 2. 13>

김종석(金鍾碩): 서울대 경제학과를 졸업하고 미국 Washington University에서 경제학 석․박사 학위를 취득하였으며(1987, 1990), 교통개발연구원 항공실장을 거쳐 현재 한국해양대학교 국제무역경제학부 교수로 재직 중이다. 국토해양부 항공교통심의위원회 위원으로도 활동하고 있다. 관심분야는 경제이론, 게임이론 및 교통경제 등이며 최근 논문으로는 정기컨테이너선사의 경영전략변화와 항만이용방식에의 영향(2007), 비선호시설의 입지에 따른 정부간 갈등의 원인과 해결에 대한 게임이론적 고찰(2008), 국적항공사간 단수취항노선 배분방법으로서의 점수입찰제에 대한 게임이론적 고찰(2008) 등이 있다.

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