특수학교 고등학교의 효율성 분석: 졸업생 사회전환율을 중심으로

Efficiency analysis of special education high schools: Focusing on graduates’ Social Transition Rates

본 연구는 특수학교의 상대적 효율성을 도출한 후, 효율적인 특수학교와 비효율적인 특수학교를 비교하고 효율성 영향요인을 밝힘으로써 특수학교의 효율성 제고를 위한 방향성을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 본 연구는 자료포락분석(DEA)을 통해 특수학교 고등학교의 상대적 효율성을 검토하고, 이를 바탕으로 토빗 분석을 진행하여 효율성에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 분석 결과, 첫째, 비효율적인 학교의 비중이 높게 나타났으며 극단적으로 효율성이 낮은 학교들이 존재하였다. 둘째, CRS 효율치와 VRS 효율치를 함께 분석한 결과, 운영·관리 측면의 효율성에는 문제가 없으나 적정 규모를 달성하지 못해 비효율적인 학교들이 다수 있었다. 특히, 비효율적인 학교의 약 67%가 규모수익체증 상태임이 드러나, 규모를 확대할 경우 효율성 개선의 여지가 있음이 드러났다. 이는 단위 학교의 규모 조정의 필요성을 시사한다. 셋째, 효율적인 특수학교와 비효율적인 특수학교는 투입보다는 산출 측면에서 큰 차이가 나타났다. 이는 졸업생의 사회전환율을 높이기 위한 전략이 필요함을 시사한다. 넷째, 특수학교가 속한 시군구 내 특수학교의 비율이 높을수록 효율성이 유의하게 높아졌다. 반대로 지역 내 특수교육대상자의 비율이 높아질수록 효율성이 낮게 나타났다. 이는 단위 학교의 규모의 조정뿐만 아니라 특수학교의 확대 및 균형적 배치를 통해 적절한 공급이 이루어져야 함을 보여준다. 또한, 중복장애학생 비율은 효율성에 유의하게 부적 영향을 미쳤는데, 이는 학생들의 요구에 맞는 개별적인 지원과 자원의 적절한 배분이 필요함을 시사한다.

The purpose of this article is to identify the relative efficiency of special education high schools in Korea, compare efficient and inefficient schools, and examine the factors influencing efficiency in order to suggest directions for improving the effectiveness of special education institutions. To achieve this purpose, Data Envelopment Analysis(DEA) was employed to assess the relative efficiency of special education high schools, followed by Tobit regression to analyze the determinants of efficiency. The findings are as follows. First, the proportion of inefficient schools was high, with some schools showing extremely low efficiency scores. Second, the comparison of CRS and VRS efficiency revealed that many schools were inefficient not becouse of managerial or porational shortcomings, but because they had not achieved an optimal scale. Approximately 67% of the inefficient schools were found to be operating under Increasing Returns to Scale (IRS), indicating potential efficiency gains through scale expansion. Third, a comparison between efficient and inefficient schools indicated that differences were more pronounced in outputs than in inputs, suggesting that strategies to enhance students’ transition outcomes, such as improving advancement to higher education and employment rates, are necessary. Fourth, Tobit analysis showed that a higher proportion of special schools within a district was positively associated with efficiency, while a higher proportion of students with disabilities negatively affected efficiency. This result implies that not only scale adjustment at the school level but also expansion and balanced distribution of special schools are needed to ensure appropriate provision. Moreover, the proportion of students with multiple disabilities had a significant negative impact on efficiency, highlighting the need for individualized support and appropriate resource allocation to address their complex needs.