국내 대학의 창업지원 효율성 분석
Analysis of the Efficiency of Entrepreneurship Support in Korean Universities
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초록
본 연구는 국내 대학의 창업지원 효율성을 분석함으로써 자원의 효율적인 활용을 위한 시사점 제공을 목적으로 연구되었다. 대학 창업지원의 1차 목표라고 할 수 있는 창업자 수에 미치는 요인을 파악하기 위해 다중회귀분석을 진행하여 5개의 유효한 독립변수를 식별하였다(창업강좌 수, 창업경진대회 개최횟수, 창업캠프 개최횟수, 창업전담 교직원 수, 창업지원 운영비). 이렇게 식별된 5개의 독립변수를 투입변수로, 창업자 수를 산출변수로 하여 DEA 분석기법을 통해, 2023년 기준(2024년 6월 공시) 각 대학별 창업지원의 효율성을 분석하였다. 국내 4년제 150개교 대상으로 분석한 결과, CCR과 BCC에서 모두 완전한 효율성을 보인 학교는 9개교였고, 비효율을 나타낸 나머지 141개교 중에서 비효율의 원인이 규모인 곳은 5개교, 기술인 곳은 2개교, 규모와 기술 모두가 원인인 곳은 134개교 분석되었다. 규모의 수익 효과로는 CRS가 9개교, IRS가 79개교, DRS가 62개교로 분석되었다. 또한 비효율을 보인 대학의 효율화를 위해 참고점이 될 수 있는 준거집단(λ)을 확인하였고, 각 변수별 효율성을 지니기 위한 목표 값(Projection, 투영점)도 함께 제시하였다. DEA 모델 자체의 한계점에도 불구하고, 본 연구를 통해 각 대학은 창업지원에 대한 비효율의 원인을 파악하고 구체적인 개선점을 도출하여 효율성 제고를 꾀할 수 있다. 이로써 본 연구는 보다 효율적인 자원관리를 가능케 하고, 대학 창업지원의 궁극적인 목적인 지역경제 고도화와 고용창출에도 긍정적인 영향을 끼칠 수 있다는 점에서 시사점을 가진다.
Abstract
This study aims to provide insights for the efficient utilization of resources by analyzing the entrepreneurship support efficiency of Korean universities. To identify the factors influencing the number of entrepreneurs, which is the primary goal of university entrepreneurship support, a multiple regression analysis was conducted, identifying five effective independent variables. Using these five identified independent variables as input variables and the number of entrepreneurs as the output variable, the DEA method was used to analyze the efficiency of entrepreneurship support for each university as of 2023. The analysis of 150 four-year universities in Korea showed that nine universities exhibited complete efficiency in both CCR and BCC models. Among the remaining 141 universities that showed inefficiency, the cause was scale for five universities, technology for two universities, and both scale and technology for 134 universities. Regarding the returns to scale, nine universities exhibited CRS, 79 exhibited IRS, and 62 exhibited DRS. Additionally, reference groups that could serve as benchmarks for improving the efficiency of inefficient universities were identified, and target values(projections) for each variable to achieve efficiency were also presented. Despite the limitations of the DEA model, this study helps each university identify the causes of inefficiency in their entrepreneurship support and derive specific improvements to enhance efficiency. This facilitates more efficient resource management and can positively impact the ultimate goals of university entrepreneurship support, such as regional economic development and job creation.
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