자체평가위원의 인구통계학적 특성 분석 및 통계적 검증을 통한 자체평가 관련 변수 간의 상관관계와 영향력 분석 doc_id CNTS-00118871953_4

응답자의 인구구성학적 특성을 분석한 결과이다. 본 조사에 참여 한 자체평가위원의 설문응답자는 총 473명으로 부처특성별 분포의 경우 장관급 사회부처 168명(35.5%), 차관급 사회부처 83명(17.5%)이 응답하였고, 장관급 경제부처 125명(26.4%)과 차관급 경제부처 97명(20.5%)이 응답하였다. 중앙행정기관별 자체평가위원의 경력별 분포를 살펴보면 1년 이상 평가위원이었던 응답자가 81.5%였다. 그리고 응답자 전체 중 남성이 71.9%였으며, 실제 자체평가위원으로 활동하고 있는 전문가의 표본분포를 고려할 때 적절한 수준이었다. 평가위원의 직업별 분포는 대학교수가 50% 이상을 차지하고 있으며, 연령별 분포로 가장 활발한 활동을 하는 40대~50대가 전체 80% 이상이었다. 따라서 설문조사 결과를 해석할 때 직군의 80% 이상을 차지하는 대학교수와 연구원의 응답결과가 개별 설문문항을 해석하는 데 있어 기준점이 될 것으로 보인다. 이는 변수들 사이의 상관성이 얼마만큼 존재하는가를 분석하기 위한 것이다. 변수들 간에 상관계수가 최소한으로 존재하기 위해서는 0.3 이상 되어야 요인분석을 실행의 적합성 판단여부를 확인할 수 있다(이희연·노승철, 2013: 709). 결과로 산출된 상관행렬을 살펴보면 변수들 간에 0.3 이상으로 상관계수가 나타나는 변수가 대부분임을 알 수 있다. 이는 해당 부처 자체평가위원들의 제시 의견에 대한 최종 평가결과와 향후 개선방안 수립 등에서의 반영성에 대해 해당 부처의 2018년도 자체평가 절차의 공정성, 해당 부처의 2018년도 자체평가 결과의 타당성, 성과관리 시행계획의 내용(미션-비전전략목표-성과목표-관리과제) 등의 해당 부처 업무의 체계적안 반영, 성과관리 시행계획 상의 관리과제별로 제시하는 성과지표의 대표성 및 목표치 수준의 적절성, 해당 부처 기관장의 자체평가에 대해 관심도, 해당 부처 평가결과를 인사·예산에 반영하는 등 기관장의 자체평가결과 활용을 위한 노력의 충분성, 자체평가위원회의 독립성과 자율적인 평가, 해당 부처의 자체평가 자율성 확대조치를 충분히 활용할 수 있는 조직·인력 등의 평가역량 등은 매우 높은 상관성이 있다고 해석할 수 있다. 이는 집단 내 구성원들 사이의 상관관계를 나타내는 말이다. 즉, 두 변수의 관계를 양적으로 얼마큼인지를 나타내는 공분산을 구하기 위해서는 관측값의 짝(pair)을 만들어야 한다. 이때 어떤 집단에 K개(pair 개념)의 구성원이 있다고 가정하였을 때, 임의의 어떤 것을 첫 번째 그리고 두 번째 값으로 결정해야 하는 문제점이 나타나게 된다. 이때 가능한 모든 구성원들이 짝(즉, 모든 값이 첫 번째 그리고 두 번째 값이 되도록; 총 K(K-1)짝)을 이루어 공분산 및 상관계수를 구하게 되는데 이를 급내상관계수로 나타낼 수 있다는 것이다(Howell, n.d.). 특히 집단 수준의 자료가 타당한가를 검정하기 위하여 가장 많이 사용하는 방법은 RWG와 ICC(Intra-class Correlation Coefficients)이다(LeBreton & Senter, 2008). ICC 지표에는 ICC(1)과 ICC(A,J)가 있으며, 이들은 연구 목적에 따라 각기 달리 사용된다. 투입된 데이터가 요인분석을 실행하는데 적합한가를 검정해주는 통계량으로 KMO값은 0.922로 높게 나타났으며, Bartlett의 구형성 검정결과도 p=0.000으로 유의하게 나타났다. 이는 KMO and Bartlett의 검정을 통해 자체평가위원들의 제시 의견에 대한 최종 평가결과와 향후 개선방안 수립 등에서의 반영성, 해당 부처의 2018년도 자체평가 절차의 공정성, 해당 부처의 2018년도 자체평가 결과의 타당성, 성과관리 시행계획의 내용(미션-비전-전략목표-성과목표-관리과제) 등의 해당 부처 업무의 체계적인 반영, 성과관리 시행 계획 상의 관리과제별로 제시하는 성과지표의 대표성 및 목표치 수준의 적절성, 해당 부처 기관장의 자체평가에 대해 관심도, 해당 부처 평가결과를 인사·예산에 반영하는 등 기관장의 자체평가결과 활용을 위한 노력의 충분성, 자체평가위원회의 독립성과 자율적인 평가, 해당 부처의 자체평가 자율성 확대조치를 충분히 활용할 수 있는 조직·인력 등의 평가역량 등의 변수를 이용하여 요인분석을 실시할 수 있다는 것을 입증하였다. 요인분석을 통하여 상관행렬을 이용하여 추출된 각 요인에 대해서 각각의 변수들이 얼마만큼의 공통성을 지니고 있는지 산출된 공통성 값을 통해 알 수 있다(이희연·노승철, 2013: 711). 이는 자체평가위원들의 절차적 공정성 등과 같은 변수들의 요인에 대한 부하량을 기준으로 이러한 공통성과 성분행렬을 통하여 산출되었다. 추출된 2개의 요인이 11개 변수들의 총분산의 65.18%를 설명하고 있어 요인분석을 통해 데이터 요약이 잘 되었음을 알 수 있다. 요인1의 설명력은 55.88%, 요인2는 9.30%로 각 요인들의 설명력과 비교적 잘 분산되어 있다고 볼 수 있다. 즉, 본 설문을 통해서 조사된 성과지표의 설정, 자체평가운영의 절차, 자체평가의 반영 등에 대한 조사결과들은 자체평가위원의 인식을 잘 반영하고 있다고 말할 수 있다. 자체평가 절차의 공정성, 해당 부처의 평가역량, 해당 부처 기관장의 관심도와 성과관리 시행계획 내용의 부처업무 반영성이 자체평가위원회의 독립 성과 자율적인 평가 시행의 관계 설명에 있어 문제가 없다는 것을 의미한다. 추정된 회귀계수값을 이용하여 다음과 같이 해석할 수 있다. 자체평가 절차의 공정성(β=0.293)이 높아질 때, 해당 부처의 자체평가위원회는 부처로부터 독립적이고 자율적인 평가를 시행하고 있다고 생각한다는 것이다. 그리고 해당 부처의 평가역량(β=0.193)이 높아질 때, 해당 부처의 자체평가위원회는 부처로부터 독립적이고 자율적인 평가를 시행하고 있다고 인식한다는 것이다. 해당 부처 기관장의 관심도가 높아질 때, 해당 부처의 자체 평가위원회는 부처로부터 독립적이고 자율적인 평가를 시행하고 있다고 느낀다는 것이다 각 단계마다 종속 변수와 상관성이 가장 강한 변수가 진입되면 나머지 변수들은 제외된 변수로 남게 된다. 이렇게 제외된 변수들 가운데 다음 단계로 진입되는 변수는 편상관계수가 가장 큰 변수이다. 즉, 모형1에서 진입되지 못하고 제외된 변수들 가운데 편상관이 가장 큰 변수는 해당 부처 자체평가의 자율성 확대조치를 충분히 활용할 수 있는 조직·인력 등 평 가역량이며 계수에 대한 t 검정 결과는 p=0.000이다. 따라서 모형2에서 해당 부처 자체 평가의 자율성 확대조치를 충분히 활용할 수 있는 조직·인력 등 평가역량에 관한 변수가 진입된 것이다. 모형2에 진입되지 못하고 제외된 변수들 가운데 편상관이 가장 큰 변수는 해당 부처의 기관장의 자체평가에 대해 관심도이며 계수에 대한 t 검정 결과는 p=0.000이다. 따라서 모형3에 이 변수가 진입된 것이다. 모형3에서 제외된 변수들 가운데 모형4로 진입 될 수 있는 변수를 보면 성과관리 시행계획 내용(미션-비전-전략목표-성과목표-관리과 제) 등의 해당 부처업무의 체계적인 반영성이며 계수에 대한 t 검정 결과는 p=0.009이다.