이 연구는 2005년부터 공공보건기관에서 시행중인 한의약건강증진Hub보건소사업의 효율성을 자료포락분석을 이용하여 평가하였으며, 각 한의약건강증진Hub보건소간 효율성 차이의 원인을 밝히고자 하였다. 또한 그 동안 자료포락분석을 이용한 연구에서 한계점으로 지적되어 온 질적 측면을 고려하지 못한 문제를 극복하기 위하여 고객만족비율을 분석모형에 포함시켜 그 적용가능성을 검토하였다. 이 연구에서는 자료포락분석을 위한 투입변수로 Hub보건소 한의약건강증진사업 총예산과 행정안전부 합동평가지표에서 사용된 인력의 적절성 합계점수를 사용하였고 산출변수로는 총 참여주민 수, 한방진료실 총 내원환자 수, 한의약공공보건사업 만족/매우 만족 비율을 사용하였다. 연구결과 분석모형에 포함된 51개 보건소 중 CCR모형에서는 9개의 보건소가 BCC 모형에서는 15개의 보건소가 효율적인 보건소로 나타났으며, BCC모형에 의한 기술적 순효율성 결과가 더 높게 나타나 규모의 비효율성이 존재하는 것으로 나타났다. 그리고 시, 군 간의 효율성 차이는 통계적으로 유의하지 않았다. 보건소간 효율성 차이의 원인을 밝히고자 Tobit회귀분석을 실시하였고, 그 결과 통계적으로 유의하고 실제적으로 설명력 있는 효율성의 결정요인이 나타나지는 않았다. 그리고 백분율형태의 질적지표인 고객만족비율을 자료포락분석모형에 포함시켜서 분석한 결과 질적지표를 포함시키기 전보다 효율성지수가 상향평준화되었으며 BCC모형이 CCR모형보다는 백분율형태의 질적지표를 포함시키는 분석모형에서는 더 적합한 방법인 것으로 나타났다.;The purposes of this study is to measure relative efficiency of public health centers implementing health promotion programmes using traditional Korean medicine(HPTKM) using the method of Data Envelopment Analysis (DEA), and to suggest the means to improve efficiency by investigating the reasons for the differences in efficiency. Previous studies has been pointed out, as the limitations of the studies using DEA, that the studies did not consider the qualitative aspects of customer satisfaction. In order to overcome this limitation, this study develop alternative model by including customer satisfaction rate in DEA model and its applicability was examined. In addition, this study explain the differences in relative efficiency by location and external factor using Tobit model. The major findings of this study are as follows. First, there are no significant differences in the relative efficiency among the public health centers by location. Second, according to the Tobit analysis results, there are statistically significant differences in the aspect of location. But the result does not show the external factors affect the performances of the public health centers.
본 연구는 한국의 복지현황 및 발전 수준을 보여줄 수 있는 복지지표체계를 개발하고자 하는 목적에서 출발한다. 기존의 단편적이고 비이론적인 복지지표들을 넘어 체계적이고 견고한 이론적 토대를 가진 복지지표체계를 개발함으로써, 현재의 복지 상황을 이해하고 복지발전 수준을 통합적으로 평가할 수 있는 준거틀을 제시하는 것이 본 연구의 주요한 목적이다. 이를 위해 본 연구에서는 OECD의 사회지표 분석틀을 기반으로 하되 한국 상황에의 적합성을 고려, 수정한 새로운 복지지표 분석틀을 제안하였다. 한국의 복지지표 분석틀은 3가지 분류기준을 포함하는데, 첫째, ‘PSR(Pressure - State - Response)’모형에 따른 사회적 맥락(social context), 사회적 상황(social status), 복지노력(welfare efforts)이다. 둘째, 사회정책의 목표기준으로 OECD의 사회지표 분석틀에서 제안한 자립, 형평성, 건강, 사회응집에 더하여 지속가능성을 포함, 총 5가지 정책목표를 제시하였다. 셋째, 생애주기별 기준을 사용하여 아동·청소년기(0-24세), 성인기(25-64세), 그리고 노년기(65세 이상) 세 가지 생애주기로 구분하였다. 기존의 복지지표를 분류하는 기준들이 일정한 기준이나 이론적 근거 없이 인구집단, 제도 혹은 사업, 정책목표 등의 기준들이 혼재되어 있는 상황에서, 논리적이고 이론적인 근거를 가진 복지지표체계를 구성하고자 시도한 이 연구는 한국의 복지지표체계 구축에 중요한 방향성을 제시할 뿐 아니라 추후 OECD 등의 사회지표체계 논의에도 기여할 것이다.;This study aims to develop a new conceptual framework of welfare indicators in Korea. By developing a system of welfare indicators which is a theoretically well-grounded as well as methodologically sound, this research aims to propose a new framework to be used to monitor and analyse the development of welfare and quality of life as well as general trends of social change in Korea. This research proposed a new system of welfare indicators on the basis of the OECD social indicator framework. This framework has three dimensions. The first dimension considers the nature of these indicators, grouping them in three areas - social context, social status, societal response - which is similar to “Pressure-State-Response(PSR)”approach. Social context indicators are crucial for understanding the broader social policy context. Social status indicators describe the social outcomes that policies try to influence. Social response indicators provide information about what society is doing to affect social status indicators. In our framework, we used the ‘welfare effort’instead of ‘societal response’to put its emphasis on the government’s efforts. The second dimension groups indicators according to the broad objectives of social policy - self sufficiency, equity, health status, social cohesion. In our framework, we added sustainability to policy objectives list. The third dimension groups indicators according to life-cycle - children under 24 years old, adults from 25 to 64 years old, the aged over 65 years old. This framework for welfare indicators is systemic and coherent, so it will be helpful for the development of welfare statistics.