수도권 전문대학의 운영 효율성과 생산성 변화 분석

1. 전문대학의 운영 현황분석

대내·외적 환경 변화 대응에 경쟁 우위를 위한 비전과 정체성에 대한 성찰과 함께 여러 사회 현상을 하나의 수치로 표현하는 지표와 지수에 대한 관심이 높아지고 있다. 경쟁력은 경쟁 우위에 대응한 의미로 사용되며, 기업이나 조직의 경영 능력 및 성과의 평가 개념에서 산업 및 국가 차원으로 확장되었다(Balkyte & Tvaronaviciene, 2010; 차용진, 2012에서 재인용). 국가 차원의 경쟁력은 기업의 경쟁력을 지속시킬 수 있는 제반여건들을 창출하고 유지할 수 있는 국가의 능력으로 스위스의 국제경영개발대학원에서는 매년 6월 세계경쟁력연감(World Competitiveness Yearbook)을 통해 OECD 회원국 및 신흥공업경제지역(NIEs)을 대상으로 4개 분야(경제운영성과, 정부행정의 효율, 기업경영의 효율, 인프라)에 대한 국가경쟁력을 분석하여 발표하는데, 교육 부문은 인프라 영역에 속해있다(index.go.kr).

고등교육의 경쟁력이 국가경쟁력의 중요한 요소로 간주되며(박소영, 2017), 교육 경쟁력 지수가 교육 정책의 방향 설정 및 정책 결정·집행·평가의 주요 자료로 활용되고 있다(정성수 외, 2014). 정부에서는 매년 대학알리미를 통해 대학 평가 점수를 공개하는데, 6개 지표(전임교원 확보율, 학생 1인당 장학금, 재학생 충원율, 취업률, 신입생 충원율, 학생 1인당 교육비)가 대학 경쟁력의 중요한 기준이다. 또한, 지역이 국가경쟁력의 근원이 되고 있고, 급변하는 사회 환경과 인구구조 변화에 따른 학령인구 감소는 지역 편중을 심화시켜 본 연구에서는 국가 및 산업 발전에 중추적인 역할을 수행하는 전문대학을 중심으로 2022년 기준으로 폐교가 된 대학을 제외하여 132개교를 대상으로 대학이 자리한 지리상 위치를 4개 권역(수도권, 중부권, 호남권, 영남권)으로 구분하였고, 대학 경쟁력 6개 지표를 토대로 3개년(2020-2022년)간의 운영 현황을 살펴보았다.

일반 현황을 살펴보면, 설립 유형별로 사립이 123개교로 93.2% 높은 비중을 차지하였고, 공립 7개교(5.3%), 국립=특별법 국립 각 1개교(0.8%) 순으로 나타났다. 지역별로는 수도권 42개교(경기 30>서울 9>인천 3), 영남권 41개교(경북 15>경남 10>대구=부산 7>울산 2), 호남권 25개교(전남 9>전북 8>광주 6>제주 2), 중부권 24개교(강원 8>충남 6>충북 5>대전 4>세종 1)순으로 대학이 많은 것으로 나타났고, 17개 시도 전체에서 경기가 22.7%로 가장 많았고, 경북 11.4%, 경남 7.6% 순으로 나타났다. 2022년 기준으로 입학정원수는 평균 1,110명(-4.6%p)으로 나타났고, 졸업생수는 1,186명(-2.3%p)으로 전반적으로 전년대비 감소한 경향이 나타났다.

<표 1>

권역별 대학 경쟁력 현황(2022년 기준 전년대비, 단위: %)

대학 경쟁력 6개 지표를 중심으로 전체 전문대학의 전반적인 운영 현황을 살펴보면, 2022년 기준으로 전년대비 학생 1인당 교육비는 약 8.2%p, 신입생 충원률은 1.7%p, 취업률은 1.7%p, 전임교원 확보율은 1.3%p, 학생 1인당 연간 장학금은 0.6%p 증가하였고, 재학생 충원율은 –0.6%p 감소하여 재학생 충원률을 제외하고 모두 증가한 것으로 나타났다. 2020년 대비 학생 1인당 교육비는 3%p, 전임교원 확보율은 5.9%p, 학생 1인당 연간 장학금은 0.3%p 증가한 반면, 신입생 충원률, 취업률, 재학생 충원율은 모두 –0.4%p 감소하였다. 2022년 기준, 권역별 주요 현황을 살펴보면, 4개 권역 모두 전반적으로 학생 1인당 교육비의 증가율은 뚜렷하게 나타났고, 재학생 충원율과 신입생 충원율은 대체로 감소하는 것으로 나타났다. 그 결과는 다음과 같다.

2 전문대학 운영에 관한 선행연구

본 연구에서는 전문대학을 대상으로 대학 운영 관련 국내 연구 동향을 살펴보기 위하여 한국학술지인용색인(KCI)에서 ‘고등직업교육’을 키워드로 검색하여 운영 관련 41편의 연구물을 추출하였다. 2007년부터 2022년까지의 연구물로 2022년에 약 22%가 발행되었다. 핵심 내용 관점으로 제도, 지역, 교육, 대학, 교수, 학생으로 분류하였다. 대학이 15편(36.6%), 교육 12편(29.3%), 교수 6편(14.6%), 제도 5편(12.2%), 지역 2편(4.9%), 학생 1편(2.4%)순으로 많았고, 구체적으로 제도(정책 평가), 지역(지역 연계), 교육(교수·학습 방법, 교육 효과), 대학(대학 역량, 대학 운영, 대학 전망, 사업 평가, 대학 평가), 교수(교수 역량), 학생(학생 이탈) 관련 주제로 교육 효과 19.5%, 대학 운영 14.6%로 내용 비중이 높았고, 폴리텍대학은 교육 효과, 전문대학은 대학 운영 관련 연구물이 많았다. 각 분야에서의 하위 주제별 빈도가 높은 순으로 연구물의 주요 내용을 정리하였다.

첫째, 제도적 관점 연구에서는 정책 평가에 관한 연구가 이루어졌다. 김영재, 김정기(2013)는 제도주의 이론을 중심으로 정권별 정부 정책, 주요 사건, 환경 변화를 통한 한국 전문대학의 태동기, 성장기, 발전기를 설명하였고, 통합적 차원으로 전문대학 운영 및 관리 전반에 미친 영향과 발전 방향을 제시하였다. 고혜원(2019)은 한국의 직업교육훈련 정책을 경제적 차원의 효율성 측면과 사회적 차원의 형평성 측면에서 검토하여 의의를 제시하였고, 직업훈련정책의 방향성에 있어 환류의 미흡, 정책 목표의 불분명성, 현장과 직업교육훈련 연계의 단절, 중앙과 지방간 공식적인 거버넌스 틀의 불완전성을 지적하였다. 최종오(2022)는 고등직업교육의 대표 기관인 전문대학과 폴리텍대학을 중심으로 제도적 복합성, 과학적 불확실성, 선호를 달리하는 다양한 이해관계자의 개입 등 해결하기 힘든 사회적 문제에 직면하여 이를 중심으로 검토와 평가를 통해 해결방안을 제시하였다.

둘째, 지역 관점 연구에서는 기관과 지역과의 연계성 관련 연구가 이루어졌다. 구성우 외(2018)는 사립전문대학 120개교를 대상으로 다변량 잠재 성장 모형을 활용하여 대학 재정, 교육여건, 영향 변인이 지역별 취업률에 미치는 영향을 분석하여 지역별 취업과 관련된 외적인 상황들에 따른 재정의 활용과 교육여건 조성의 필요함을 제시하였다. 장덕호, 김효선(2022)은 전문대학과 기초지방자치단체 간 연계·협력사업 관계자를 인터뷰하여 기획 과정에서 대두되는 핵심 이슈와 문제점을 도출하여 지역의 요구사항을 반영한 지역 특성과의 부합성 높은 개발과 지역 관계자들의 인식개선, 자율성이 확보된 사업 운영 등 향후 원활한 시행을 위한 혁신 전략을 제시하였다.

셋째, 교육 관점 연구에서는 교수·학습 방법, 교육 효과성에 관한 연구가 이루어졌다. 권성연, 장명희(2007)는 전문대학 현장에서 학생들의 기초학습능력 저하 및 직업교육 환경 변화, 산업체와의 연계를 위한 교수·학습 방법의 개선이 요구됨에 따라 전국 전문대학 교수·학습연구대회 수상작을 중심으로 방법의 경향과 계열별 특성, 우수사례 수상 연구자들이 인식하는 성과 등을 파악하였다. 김보민(2022)은 인적자본이론을 토대로 회귀분석으로 대학알리미 공시자료와 한국고용정보원 청년 패널데이터를 활용하여 일반 전문대학과 폴리텍대학 졸업생의 개인의 고용에 끼치는 영향을 분석하였고, 비교를 통해 직업교육 목표의 차이를 제시하였다.

넷째, 대학 관점 연구에서는 대학 역량, 대학 운영, 대학 전망, 사업 평가, 대학 평가에 관한 연구가 이루어졌다. 이용순, 이상준(2008)은 이전 전문대학 특성화 사업 평가 결과와의 평균 및 분산 변화 크기, 지역 간 차이를 비교하여 평가가 사업에 미치는 기여를 분석하였고, 중복성 있는 지표 단순화의 필요성을 제언하였다. 이동우, 오인하(2020)는 대학기본역량진단을 수행한 전문대학을 대상으로 교사시설확보율, 재학생 1인당 장학금, 학생 1인당 교육비, 전임교원 확보율, 신입생경쟁률, 재학생 충원률, 졸업생취업률 변수를 활용하여 자료포락분석 방법과 맘퀴스트 생산성 지수로 상대적 효율성과 생산성을 분석하였다. 이기종 외(2011)는 시스템적 관점에서 다양한 연구 방법을 활용하여 전문대학 교육성과 평가 지표를 개발하였고, 전문대학교육의 주요 이해관계자를 중심으로 타당성을 검증받아 교육환경, 교육활동, 교육성과에 해당하는 14개의 소영역과 63개의 평가 지표를 도출하였다.

다섯째, 교수 관점 연구에서는 교수 역량에 관한 연구가 이루어졌다. 노정진(2018)은 폴리텍대학의 직업교육훈련 교원의 역량 강화를 통한 질적 성과를 제고하기 위하여 문헌연구, 전문가 델파이 방법으로 기본역량, 교육과정 개발, 수업계획 및 준비, 수업 실행, 학습자평가, 학사·취업·장비관리, 팀워크 및 교류협력 등 총 7개 역량, 28개의 하위 역량 요소를 도출하였다. 김종우, 이용환(2009)은 전문대학에 재직하는 교수의 능력과 수행기준을 개발하기 위해 선행연구, 전문가 협의회, 델파이 조사를 토대로 교육과정 설계 및 개발 능력, 수업계획 및 준비 능력, 수업 전개 능력, 수업 평가 능력, 실험·실습 지도 및 실험·실습실 관리 능력, 산학 협동 교육 지도 능력, 전공동아리 활동지도 능력, 자기 계발 능력, 지역사회 연계 능력과 56개 하위 수행기준을 규명하였다.

여섯째, 학생 관점 연구에서는 학생 이탈에 관한 연구가 이루어졌다. 김재현(2011)은 편의 표집법을 활용해 전문대학 3개교를 대상으로 설문을 조사하여 통계적 방법으로 개인, 교육기관, 사회적 변인이 전문대학생의 중도 탈락 의도에 미치는 영향을 분석하여 학문적 의의가 있는 전문대생에 대한 인식 전환을 통한 흥미를 높일 수 있는 교육 서비스 제공의 필요성을 제시하였다.

1. 분석 대상

본 연구에서는 대학알리미에서 제공하는 2022년 기준으로 폴리텍대학을 제외한 전체 전문대학 정보를 기준으로 서울, 경기, 인천에 소재한 42개교(경기 30개교, 서울 9개교, 인천 3개교)를 연구 대상 전문대학으로 선정하였다.

2. 투입 및 산출 변수

본 연구에서 활용할 변수를 선정하고자 전문대학을 중심으로 운영 효율성을 분석한 선행연구를 살펴보았다. 모수원(2006)은 전문대학의 신입생 감소문제에 따른 대학 구조조정 측면에서 16개 시도 전문대학을 중심으로 투입 변수로 대학수, 교수 수, 직원 수, 산출 변수로 입학생 수를 활용하여 자료포락분석방법으로 효율성을 분석하였다. 노미현(2016)은 수도권 사립 전문대학을 대상으로 대학평가 사업을 중심으로 자료포락분석방법으로 상대적 효율성을 분석하였다. 교육환경과 교육성과 관점으로 투입 변수는 교사시설확보율(재학생 기준), 재학생 1인당 장학금, 학생1인당 교육비, 전임교원확보율(재학생 기준), 산출 변수는 신입생 경쟁률(정원 내), 재학생 충원률, 졸업생 취업률을 활용하였다. 이병화, 문영진(2019)은 다중회귀분석과 DEA 결합모형을 활영하여 사립 전문대학의 성과평가 모형의 적절성을 판단하였다.

2018년 대학기본역량진단 정량지표를 참고하여 투입 변수는 전임교원확보율, 교사확보율, 교육비환권율, 강의규모와 적절성, 시간강사 보수수준, 장학금지급률, 산출 변수는 신입생 충원율, 재학생 충원율, 졸업생 취업률, 유지 취업룰을 활용하였다. 이동우, 오인하(2020)는 2018년 대학기본역량진단을 수행한 전문대학을 중심으로 대학의 배경변인별 효율성 차이와 대학기본역량진단 평가에 따른 효율성과 생산성변화를 분석하였다. 투입 변수는 교사시설확보율, 재학생 1인당 장학금, 학생 1인당 교육비, 전임교원 확보율, 산출 변수는 신입생경쟁률, 재학생 충원률, 졸업생취업률을 활용했다.

본 연구에서는 선행연구를 참고하였고, 학생인 수요자 측면에서 중요도를 판단하여 결정하였다. 우선, 대학 경쟁력 주요 지표를 중심으로 살펴보았다. 투입 측면에서 장학금은 교내에서 지급되는 장학금과 외부의 재원을 통하여 학생에게 지급되는 교외 장학금으로 구분되는데, 교내와 교외를 포함하여 학생 1인이 받은 장학금의 비율이 학생 1인당 연간 장학금으로 학생의 학비 부담을 감소시킬 수 있고, 학생 1인당 교육비는 학생을 위한 교육 환경 개선과 교육의 질 향상에 대한 대학의 투자로 높을수록 교육 환경 개선을 위한 인프라가 잘 구축되어 있다는 것을 의미한다.

전임교원 확보율은 대학 교육의 질을 측정하는 주요 지표로 학생 진로지도 등과 같은 학생 1인에 대한 교육 집중도를 나타내는 것으로 전임교원의 확보는 필수적이다(박철우 외, 2022). 산출 측면에서 신입생 충원율과 취업률 등은 국가장학금, 학자금 대출 등과 연결된 재정지원 대학 선정 등 대학 기본역량 진단평가의 중요 지표로 신입생 충원율은 모집인원 대비 입학자원 충족의 실상을 나타내는 것으로 대학 존속과 직결되어 있다. 취업률은 대학의 산업에서 요구하는 부합성 높은 체계적인 교육 내용에 대한 제공과 산학협력 네트워크 구축 역량을 통한 산출 결과로 볼 수 있어 5개 변수를 그대로 활용하였다.

또한, 대학의 입학전형 유형별 계획에 따라 선발된 학생의 특성이 다르기에 다양성 있는 학생들을 포용하는 계획을 수립하였는지, 이를 얼마나 충족시켰는지를 살펴보기 위하여 공시자료의 입학전형 유형별 선발 결과 자료를 활용하여 모집인원 대비 등록 인원을 기준으로 정원외 모집인원 비중을 산정한 변수를 활용하였다. 한국은 중등교육까지 부모에 대한 의존도가 높기에 학생 스스로 판단할 수 있는 능력이 다소 미흡할 수 있고, 대학과 학과 선택에 있어 수능 점수가 주요 결정 요인이 되기에 졸업 후 진로 방향 설정에 대학 생활이 많은 영향을 미칠 수 있다.

공시자료에는 중도탈락자에 대한 학과 현황 및 구체적인 8가지 사유(미등록, 미복학, 자퇴, 학사경고, 학생활동, 유급제적, 수업연한 초과, 기타)로 구분하여 대상 학생을 구분하고 있는데, 고학년보다는 저학년 시기에 주로 나타난다(박철우 외, 2022). 한국의 대학 서열과 입학 정원제를 중심으로 하는 대학 운영 제도로 특별한 사유없이 재입학을 위해 반수, 재수를 하는 학생의 수가 점차 증가하고 있고, 일부 학생은 학과가 폐과되거나 통합되며 이에 따른 중도 탈락을 하는 경우 등 사회 문제 발생에 대학 환경이 미치는 영향에 따른 원인으로 중도탈락학생 비율을 중요 변수로 설정하였다.

이를 토대로 Banker 등(1986)이 제시한 DMU의 수가 투입 변수와 산출 변수 수의 3배 이상이 되어야 한다는 조건 기준에 부합한 최종 7개 변수로 결정하였다. 투입 변수는 학생 1인당 연간 장학금, 전임교원확보율, 정원외 모집 인원 비중, 학생 1인당 교육비, 산출 변수는 취업률, 중도탈락학생 비율, 신입생 충원율을 선정하였다. 산출 변수에서 중도탈락학생 비율은 클수록 효율성이 낮아지는 불소망 산출요소(undesirable output)의 특성으로 최댓값에 –1을 곱하여 그 합이 1이 될 수 있도록 음수 자료 처리 방법(유금록, 2008)으로 변환하였다. 선정 변수의 값은 대학알리미 자료(2020-2022년)를 활용하였다.

<표 2>

활용 변수 설명

3. 분석 방법

본 연구에서는 자료포락분석을 활용하여 투입 최소화 모형으로 규모 변화와 관계없이 일정한 효율이 계산되는 Charnes et al.(1978)의 CCR 모형과 규모가 변하면 효율이 변하는 Banker et al.(1984)의 BCC 모형을 적용하여 42개교의 투입 대비 산출의 운영 효율성을 측정하였다. Anderson & Peterson(1993)은 효율성≤1 제약의 한계를 완화하여 DMU 순위를 결정하기 위한 초효율성 방법을 제시하였으나 자료에 따라 실행불가능해 발생 가능성이 있어 이후, Cooper et al.(2007)이 제시한 여유분 기준 초효율성 모형(super-SBM)을 적용하여 순위를 부여하였고, 상대적으로 효율성이 낮은 대학을 선별하여 개선치를 제시하였다. 또한, 맘퀴스트 생산성 지수(MPI)를 활용하여 팬데믹 상황이던 3개년 간 시간적 흐름에 따른 생산성의 동태적 변화를 분석하였다. 분석 프로그램으로 B-box, R 4.3.0, Excel을 활용하였다.

1. 기술통계 분석 결과

서울, 경기, 인천 소재 수도권 전문대학 42개교의 3개년(2020-2022년)의 전반적인 운영 현황을 살펴보면, 2022년 기준으로 전년대비 투입에서는 학생 1인당 교육비(x4)는 9%p, 정원외 모집인원 비중(x3)은 1.0%p, 학생 1인당 연간 장학금(x1)은 0.6%p 증가하였고, 전임교원확보율(x2)은 –0.1%p 감소하였다. 산출에서는 중도탈락학생비율(y2)은 24.7%p, 취업률(y1)은 2.6%p, 신입생 충원율(y3)은 1.9%p로 모두 증가하였다. 2020년 대비 투입에서는 정원외 모집인원 비중(x3)은 –33.9%p 크게 감소하였고, 학생 1인당 교육비(x4)는 9.8%p, 학생 1인당 연간 장학금(x1)은 3.3%p, 전임교원확보율(x2)은 0.7%p 소폭 증가하였다. 산출에서는 중도탈락학생비율(y2)은 17.1%p로 크게 증가한 반면, 신입생 충원율(y3)은 –6.8%p 감소하였고, 취업률(y1)은 –0.3%p 소폭 감소하였다.

변수별 3개년의 평균값을 산정한 결과, 투입 변수인 학생 1인당 연간 장학금(x1)은 3,429,886.6원, 전임교원확보율(x2)은 70.5%, 정원외 모집인원 비중(x3)은 13%, 학생 1인당 교육비(x4)는 11,213.5천원, 산출 변수인 취업률(y1)은 69.1%, 중도탈락학생비율(y2)은 6.75%, 신입생 충원율(y3)은 90.2%로 나타났다.

<표 3>

기술통계 분석 결과(단위: 천원, %)

2. 자료포락분석 결과

수도권 전문대학 42개교의 연도별 규모 특성을 살펴본 결과, 2021년에 전년대비 규모수익체증(Increasing Return to Scale, IRS) 상태가 33.3%p, 규모수익체감(Decreasing Returns to Scale, DRS) 상태가 46.7%p 감소하며, 효율적인 운영 상태인 규모수익불변(Constant Return to Scale, CRS) 상태가 20%p 증가한 것으로 나타났다. 그러나 2022년에는 전년 대비 규모의 비효율성이 나타난 대학이 증가하였고 CRS 상태가 20.8%p 감소하며, 3년간 효율성이 가장 낮은 것으로 나타났다. 특히, DMU 6, 7, 28, 40은 3년간 적정한 규모에 대한 개선이 나타나지 않아 효율성 제고를 위한 노력이 요구된다. 2022년 기준으로 DMU 6, 40은 DRS 상태로 규모에 대한 축소, DMU 7, 28은 IRS 상태로 관리 운영 측면의 기술 규모 확대 계획이 필요하다.

<표 4>

규모 효율성 분석 결과(n=42)

수도권 전문대학 42개교의 3개년의 초효율성을 분석한 결과, 효율성 값이 1이상으로 나타난 대학은 2022년에 가장 감소한 18개(42.9%)로 나타났다. 2022년 기준, DMU 28, 40은 초효율성 결과가 70%대, 6, 7은 70% 미만의 결과로 가장 낮게 나타났다. 상대적으로 효율성이 낮은 4개의 DMU는 모두 DMU 26을 참조하여 효율성을 제고해야 한다.

<표 5>

초효율성 분석 결과(n=42)

상대적으로 효율성이 가장 낮은 결과로 나타난 DMU 6, 7을 참조 집단 26과 비교하여 개선이 필요한 사항을 구체적으로 살펴보았다. DMU 6은 DRS 상태로 참조 집단에 비해 제도, 지원 차원에서 인적, 물적에 대한 전반적인 축소 조정이 필요한 것으로 나타났다. 사회 전반의 인구구조 변화에 따른 학령인구 감소로 신입생 충원의 한계가 존재하는바, 이러한 변화에 부합한 보유한 자원에 대한 적정한 규모로 운영의 안정화가 필요하다. 학생 1인당 교육비는 –15.3% 축소가 요구되었고, 정원외 모집인원에 대한 조정은 –64.4%로 132개 전체 대학 기준의 평균 대비 3%p 높은 수준으로 나타났다. 평생직업교육 체제 측면에서 다양한 수요층을 고려하여 학습에 대한 기회를 제공하는 것은 긍정적이다.

그러나, 2022년 기준 공시자료의 세부 입학전형을 살펴보면, 10개 유형에서 취약계층 유형, 외국인 유형, 농어촌 학생 유형에 대한 모집을 계획하였고, 최종 등록에서 취약계층 유형은 4.8%, 농어촌 학생 유형은 2.4%를 등록 달성한 반면, 외국인 유형은 100% 달성한 결과로 나타났다. 지역 여건 및 환경에 따른 대학별 입학 선발 계획은 다를 수 있으나, 주력 산업에 적합한 지역 인재를 발굴·육성하고, 지역 정착을 위한 정주 기반을 지원할 수 있는 기반을 마련할 필요가 있다. DMU 7은 참조 집단에 비해 신입생 충원율이 103.7% 향상이 요구되었는데, 2022년 기준으로 IRS 상태로 관리 운영 측면의 기술 규모 확대를 통한 산출 증대를 통한 효율성 제고가 필요한 것으로 볼 수 있다. 정원외 모집인원 비중은 –46.6% 축소 조정이 필요한 것으로 나타났으나, 등록률은 45%만을 충족하여 DMU 6이 72% 달성한 것에 비해 매우 낮았다.

DMU 7 대학이 위치한 지역은 타지역에 비해 인구수가 높은 편이지만, 지자체의 인구정책은 고령자를 중심으로 추진되어 지역 내 청년이 지속해서 정주할 수 있는 여건 형성에 대학의 보완적 역할이 요구된다. 또한, 해당 지역은 지리상 여러 타 권역과 맞닿아있어 지역 내에서도 격차가 크게 나타나고 있고, 지자체에서 농촌 생활환경 정책을 추진 중으로 대학 차원의 귀농 귀촌자, 농업인, 취약계층 등 관련 대상자를 중심으로 정착의 안정화와 정책과의 정합성을 높이기 위한 육성 지원이 요구되나, 입학전형 선발 등록 결과를 보면 목표 대비 농어촌 학생 유형은 33%, 취약계층 유형은 22.5%만을 달성하여 모집에 대한 적극적인 홍보와 지역 정책에 부합한 인재 발굴에 적극적으로 임하여 지역 수요에 따른 유형별 적정 비중을 통한 신입생 충원율을 높일 수 있는 대책 마련이 필요하다.

<표 6>

비효율적인 대학의 효율성 개선을 위한 조정 비율(2022년 기준, 단위: %)

3. 생산성 변화 분석 결과¹⁾

수도권 전문대학 42개교의 3개년간의 시간적 흐름에 따른 생산성 변화를 두 개 단위기간(T1: 2020-2021년, T2: 2021-2022년)으로 구분하여 분석하였다. 맘퀴스트 생산성 지수(MPI)를 활용하여 생산성 변화를 추정하였고, Färe et al.(1994)이 제시한 생산성 변화(Total Factor Productivity, TFP)를 기술 변화(Technical Change, TC)와 효율성 변화(Efficiency Change, EC)로 다시 구분하였으며, 이를 다시 규모 효율성 변화(Scale Efficiency Change, SEC)와 SEC를 제외한 순수한 효율성 변화인 순수 효율성 변화(Pure Efficiency Change, PEC)로 세분화하여 살펴보았다.

수도권 전문대학은 3년간 TFP는 +24.27%p, TC는 +24.71%p, PEC는 +0.07%p, SEC는 +6.12%p 증가하였고, EC는 –0.36%p 감소하였다. 단위기간별로 살펴보면, T1에 비해 T2에 EC, PEC는 효율적인 프론티어와의 거리가 멀어짐으로 1보다 작은 값으로 감소한 결과로 나타나 기술 발전이나 혁신이 아닌 운영 측면에서의 순수 기술 효율성을 높이기 위한 개선 노력이 필요하다.

<그림 1>

맘퀴스트 생산성 지수 분해 구조

<표 7>

단위기간별 생산성 변화

DMU별 단위기간별 생산성 변화를 살펴보면, DMU 28의 경우 T1기간에 TFP는 가장 높은 결과로 나타났으나, 전반적으로 타대학들이 T2기간에 TC 향상을 통한 생산성을 높인 반면, DMU 28은 TFP는 27.2%p, TC는 49.6%p, EC는 –15%p, PEC는 –14%p, SEC는 –1.2%p로 나타나 생산성의 향상 결과가 상대적으로 가장 낮은 결과로 나타났다. 반면, T1기간에 TFP가 가장 낮은 결과로 나타났던 DMU 40은 T2기간에 TFP는 353.9%p, TC는 316%p, EC는 9.1%p, PEC는 14.4%p, SEC는 3.8%p 향상을 달성하며 상대적으로 가장 높은 결과로 나타났다. 초효율성이 상대적으로 낮게 나타난 DMU 6, 7은 T2기간에 생산성이 높아진 결과로 나타났으나, EC, SEC는 T1기간에 비해 낮게 나타나 참조 집단을 통한 적정 규모에 대한 조정이 있다면, 효율적인 운영을 통한 생산성도 높아질 것이다.

<표 8>

DMU별 생산성 변화(n=42)