자료포락분석방법을 활용한 지방공기업의 효율성 분석: 시설관리공단을 중심으로

Abstract

본 연구는 주민의 민감도가 높은 서비스를 제공하고, 지방자치단체의 재정지원을 통한 예산과도 밀접한 관련을 맺고 있는 국내 시설관리공단의 효율성을 분석하는 것이다. 이를 위해, 자료포락분석 방법을 활용하여 국내 시설관리공단 61개 기관의 규모, 재정의 건전성, 공익성 달성 정도에 대한 상대적 효율성을 분석하였다. 61개 시설관리공단의 규모 수익 상태는 CRS 17개, IRS 30개, DRS 14개로 나타나 투입과 산출의 생산 관계가 가변규모수익을 결정하는 것으로 나타났다. 여유분 초효율성 모형 분석 결과, DMU 60, 53, 42가 참조 횟수가 높은 상위 기관으로 나타났고, DMU 43, 38, 47, 15, 20, 46은 상대적으로 비효율적인 기관으로 나타났다. 연구결과를 토대로, 인력은 축소하되 탄력적으로 운영할 수 있는 유동 정원제 실시와 핵심 인력 재배치를 통한 업무 부재의 손실 방지, 분권화된 책임 관리시스템 전환과 인센티브 강화, 사업 구조 개편 및 사업 성과 지표의 재정립, 데이터 축적 및 활용을 통한 데이터 경영 활성화를 효율성 제고 및 지방재정 지출을 절감할 수 있는 방안을 제시하였다. 본 연구는 단일연도 자료만을 기준으로 상대성 효율성을 분석하여 기관 운영 효율성 개선의 지속성을 위한 연도별 효율성 추이에 대한 분석이 요구된다. 상대적으로 효율성이 크게 향상되지 못한 기관과 벤치마킹 기관과의 정성적인 비교를 통하여 계량적 분석의 한계에 대한 보완이 필요하다.

This study aims to analyze the efficiency of the domestic facility management corporation that provides services highly sensitive to residents and closely related to the budget through financial support from local governments. For this, the data envelope analysis was used to analyze the relative effectiveness of the 61 facility management corporations in Korea concerning the size, financial soundness, and achieving public interest. Looking at the returns to scale of these 61 corporations, 17 corporations were found to be in CRS, 30 in IRS, and 14 in DRS, indicating that the production relationship between input and output determines variable returns to scale. As a result of the analysis using the super-efficiency model, DMU 60, 53, and 42 were found to be higher-ranked institutions with high reference counts, and DMU 43, 38, 47, 15, 20, and 46 were found to be relatively inefficient. Based on these results, this study proposes the following five measures to improve efficiency and reduce local financial expenditure; 1) implementation of a fluid quota system that enables flexible operation while reducing manpower, 2) prevention of losses from work vacancy through the relocation of key personnel, 3) transition to a decentralized responsibility management system and strengthening incentives, 4) reorganization of business structure and redefinition of business performance indicators, and 5) activation of data management through data accumulation and utilization. This study analyzes the relative efficiency based on only single-year data, and requires an analysis of the efficiency trend by year for the continuity of improvement of institutional operational efficiency. It is necessary to supplement the limitations of quantitative analysis through qualitative comparison between the benchmarking institution and the institution whose efficiency has not improved significantly.