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지방자치단체 적정인력규모 추정모형에 관한 연구
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영문제목 | A Study on Estimation Model of Appropriate Manpower Size in Local Government |
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연구자 | 강영주, 손화정 |
발간연도 | 2017 |
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본 연구의 목적은 지자체 기능의 특성과 기능별 인력 배분 현황 분석을 토대로 지방자치단체의 적정 인력 규모를 도출하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 지방공무원 인력규모에 관한 이론적 논의와 선행연구를 토대로 다음과 같은 분석의 단계를 거쳤다.
첫째, 행정안전부의 기구정원조사 자료를 이용하여 기능별 인력의 현황 및 변화 추이를 파악하였다. 기능별 인력 배분 비율은 최근 10년(2007년부터 2016년까지) 동안 상당한 변화를 보였는데, 지속적으로 감소 추세를 보이는 기능은 지원기능, 산업경제기능, 환경기능, 도시주택기능, 지역개발기능이며, 증가 추세를 보이는 기능은 문화체육관광기능, 보건복지기능, 소방방재민방위기능이다. 이는 국가의 주요 기능으로 최근 문화, 복지와 안전 기능을 강조해온 추세와 일치하였다.
또한 이 자료를 이용하여 인구증가율의 증가 또는 감소가 있는 대표 지자체에서 기능별 인력 배분의 변화가 나타나는지를 분석하였다. 분석 결과, 광역지자체에서는 인구증감에 따른 행정수요의 변화에 보건복지기능이 가장 민감하게 반응하고 있었으며, 기초지자체에서는 인구증감에 따른 행정수요 변화에 지역개발기능과 산업경제기능이 가장 민감하게 반응하는 것으로 나타났다.
다음으로는 법령 또는 업무 자료를 토대로 기능별 업무 및 행정수요가 노동집약적인지 자본집약적인지 여부를 분석하였다. 분석결과, 지원기능의 일부인 행재정기능과 보건복지기능, 소방방재민방위기능은 노동집약적인 특성을 가지고, 나머지 기능들인 문화체육관광기능, 산업경제기능, 환경기능, 도시주택기능, 지역개발기능은 자본집약적인 특성을 가지는 것으로 분석되었다. 자본집약적 특성을 가지는 경우에는 행정수요가 증가함에 따라 반드시 인력을 증가시키지 않는 규모의 경제가 나타나게 된다. 이를 기능별인력과 인구 수와의 산점도를 통해 확인해 보았다.
이러한 분석에 근거하여 기구정원데이터와 행정수요변수를 합친 패널데이터를 이용하여 인력모형을 추정하였다. 규모의 경제가 있는 기능들에는 비선형 함수인 로그 함수를 적용하였다. 각각의 기능별 인력 추정 함수에는 인구 수, 면적 변수가 주요 변수로 포함되며, 필요한 경우에는 기준인건비제 산정에 이용되는 10개 변수-인구 수, 면적, 주간인구 수, 65세이상 인구 수, 사업체 수, 자동차 수, 법정민원건 수, 외국인 수, 농경지면적, 장애인 수-이외에 문화시설수, 어가수와 같은 변수를 추가하여 모형을 설정하였다. 광역지자체와 기초지자체가 수행하는 사무의 특성이 다르게 나타나는 경우가 있으므로 각 기능별로 광역지자체 모형과 기초지자체 모형을 따로 설정하였다. 이와 같이 설정된 회귀모형을 2013년부터 2015년까지의 패널데이터를 이용하여 9개 지자체 유형별로 또는 광역․기초지자체별로 추정하였다. 마지막으로 추정한 회귀식에 2015년 데이터를 대입하여 실제 지자체 공무원 수와 비교한 시뮬레이션 분석 결과를 제시하였다.
본 연구는 지방자치단체의 적정 인력 규모에 관한 연구로서 각 기능별로 특성이 다르기 때문에 행정수요에 대비하기 위한 인력 규모를 추정할 때에는 이러한 특성을 고려하는 것이 더 합리적임을 다차원적인 분석을 통해 제시하였다. 지자체가 수행하는 기능별로 사무의 성격이 다르기 때문에 행정수요의 증감에 대처하는 방식도 달라질 수밖에 없다. 특히 규모의 경제의 특성을 보이는 기능의 경우에는 행정수요가 증가한다고 해서 인력을 비례적으로 증가시킬 필요가 없다는 것이다. 본 연구는 지자체 인력 규모를 추정을 위한 분석 측면에서도 기존의 논의보다 좀 더 심도있는 논의일 뿐만 아니라 지자체 인사관리 측면에서도 시사점을 줄 수 있으리라고 판단된다. 특히나 기능별로 인력 규모를 결정함에 있어 유용한 이론적․실증적 근거롤 제공하였다고 할 수 있다. 이와 같은 연구가 향후에도 좀 더 구체화되어 지속될 필요가 있다.
본 연구의 한계는 각 기능을 대표하는 수요변수에 관한 논의를 좀 더 심도있게 다루지 못했다는 것이다. 물론, 기존의 기준인건비제 모형에 포함되지 않았던 변수들을 추가하여 기능별로 인력 추정 모형의 적합성을 높이고자 시도하였다. 그러나 기초지자체 수준에서의 데이터는 공개되지 않는 경우가 많아 적합한 변수를 충분히 구하지 못했으며 이러한 한계로 인하여 기능별로 설명력이 낮게 나타나는 모형이 있었다. 또한 각 기능별 모형을 설정함에 있어서 규모의 경제 여부를 데이터를 통해 검증하는 방식을 택하지는 않았다. 비록 여러 가지 분석을 통해 규모의 경제 여부를 입증하고자 노력하였으나 보다 엄밀한 모형설정 검증과정을 거치지 못한 아쉬움이 여전히 남아 있다. 마지막으로는 본 연구에서 분석 대상이 된 인력은 일반직 공무원 수에 한정된다. 실제로 지자체의 기능을 수행하는 인력의 범위는 일반직 공무원 이외에도 무기계약직 인력과 기간제 인력, 더 나아가 민간위탁 인력에 이르기까지 확장될 수 있다. 이를 모두 포함하여야 진정한 의미의 지자체 인력 규모라고 할 수 있으나 이는 아직까지는 데이터의 한계 등의 문제로 접근하기가 쉽지 않으므로 향후 연구과제로 남겨 둘 수밖에 없다.
첫째, 행정안전부의 기구정원조사 자료를 이용하여 기능별 인력의 현황 및 변화 추이를 파악하였다. 기능별 인력 배분 비율은 최근 10년(2007년부터 2016년까지) 동안 상당한 변화를 보였는데, 지속적으로 감소 추세를 보이는 기능은 지원기능, 산업경제기능, 환경기능, 도시주택기능, 지역개발기능이며, 증가 추세를 보이는 기능은 문화체육관광기능, 보건복지기능, 소방방재민방위기능이다. 이는 국가의 주요 기능으로 최근 문화, 복지와 안전 기능을 강조해온 추세와 일치하였다.
또한 이 자료를 이용하여 인구증가율의 증가 또는 감소가 있는 대표 지자체에서 기능별 인력 배분의 변화가 나타나는지를 분석하였다. 분석 결과, 광역지자체에서는 인구증감에 따른 행정수요의 변화에 보건복지기능이 가장 민감하게 반응하고 있었으며, 기초지자체에서는 인구증감에 따른 행정수요 변화에 지역개발기능과 산업경제기능이 가장 민감하게 반응하는 것으로 나타났다.
다음으로는 법령 또는 업무 자료를 토대로 기능별 업무 및 행정수요가 노동집약적인지 자본집약적인지 여부를 분석하였다. 분석결과, 지원기능의 일부인 행재정기능과 보건복지기능, 소방방재민방위기능은 노동집약적인 특성을 가지고, 나머지 기능들인 문화체육관광기능, 산업경제기능, 환경기능, 도시주택기능, 지역개발기능은 자본집약적인 특성을 가지는 것으로 분석되었다. 자본집약적 특성을 가지는 경우에는 행정수요가 증가함에 따라 반드시 인력을 증가시키지 않는 규모의 경제가 나타나게 된다. 이를 기능별인력과 인구 수와의 산점도를 통해 확인해 보았다.
이러한 분석에 근거하여 기구정원데이터와 행정수요변수를 합친 패널데이터를 이용하여 인력모형을 추정하였다. 규모의 경제가 있는 기능들에는 비선형 함수인 로그 함수를 적용하였다. 각각의 기능별 인력 추정 함수에는 인구 수, 면적 변수가 주요 변수로 포함되며, 필요한 경우에는 기준인건비제 산정에 이용되는 10개 변수-인구 수, 면적, 주간인구 수, 65세이상 인구 수, 사업체 수, 자동차 수, 법정민원건 수, 외국인 수, 농경지면적, 장애인 수-이외에 문화시설수, 어가수와 같은 변수를 추가하여 모형을 설정하였다. 광역지자체와 기초지자체가 수행하는 사무의 특성이 다르게 나타나는 경우가 있으므로 각 기능별로 광역지자체 모형과 기초지자체 모형을 따로 설정하였다. 이와 같이 설정된 회귀모형을 2013년부터 2015년까지의 패널데이터를 이용하여 9개 지자체 유형별로 또는 광역․기초지자체별로 추정하였다. 마지막으로 추정한 회귀식에 2015년 데이터를 대입하여 실제 지자체 공무원 수와 비교한 시뮬레이션 분석 결과를 제시하였다.
본 연구는 지방자치단체의 적정 인력 규모에 관한 연구로서 각 기능별로 특성이 다르기 때문에 행정수요에 대비하기 위한 인력 규모를 추정할 때에는 이러한 특성을 고려하는 것이 더 합리적임을 다차원적인 분석을 통해 제시하였다. 지자체가 수행하는 기능별로 사무의 성격이 다르기 때문에 행정수요의 증감에 대처하는 방식도 달라질 수밖에 없다. 특히 규모의 경제의 특성을 보이는 기능의 경우에는 행정수요가 증가한다고 해서 인력을 비례적으로 증가시킬 필요가 없다는 것이다. 본 연구는 지자체 인력 규모를 추정을 위한 분석 측면에서도 기존의 논의보다 좀 더 심도있는 논의일 뿐만 아니라 지자체 인사관리 측면에서도 시사점을 줄 수 있으리라고 판단된다. 특히나 기능별로 인력 규모를 결정함에 있어 유용한 이론적․실증적 근거롤 제공하였다고 할 수 있다. 이와 같은 연구가 향후에도 좀 더 구체화되어 지속될 필요가 있다.
본 연구의 한계는 각 기능을 대표하는 수요변수에 관한 논의를 좀 더 심도있게 다루지 못했다는 것이다. 물론, 기존의 기준인건비제 모형에 포함되지 않았던 변수들을 추가하여 기능별로 인력 추정 모형의 적합성을 높이고자 시도하였다. 그러나 기초지자체 수준에서의 데이터는 공개되지 않는 경우가 많아 적합한 변수를 충분히 구하지 못했으며 이러한 한계로 인하여 기능별로 설명력이 낮게 나타나는 모형이 있었다. 또한 각 기능별 모형을 설정함에 있어서 규모의 경제 여부를 데이터를 통해 검증하는 방식을 택하지는 않았다. 비록 여러 가지 분석을 통해 규모의 경제 여부를 입증하고자 노력하였으나 보다 엄밀한 모형설정 검증과정을 거치지 못한 아쉬움이 여전히 남아 있다. 마지막으로는 본 연구에서 분석 대상이 된 인력은 일반직 공무원 수에 한정된다. 실제로 지자체의 기능을 수행하는 인력의 범위는 일반직 공무원 이외에도 무기계약직 인력과 기간제 인력, 더 나아가 민간위탁 인력에 이르기까지 확장될 수 있다. 이를 모두 포함하여야 진정한 의미의 지자체 인력 규모라고 할 수 있으나 이는 아직까지는 데이터의 한계 등의 문제로 접근하기가 쉽지 않으므로 향후 연구과제로 남겨 둘 수밖에 없다.
The purpose of this study is to identify the appropriate manpower scale of local governments based on characteristics of municipality functions and analysis of the distribution of manpower by functions. In this study, the following analysis was carried out based on the theoretical discussion on the size of the local public officials and the previous research.First, we analyzed the status and change trend of manpower by function using the survey data of the Ministry of the Interior and Safety. The function allocation by function has changed considerably over the past 10 years (from 2007 to 2016). The functions that are continuously decreasing are the support function, the industrial economic function, the environmental function, the urban housing function, while the functions that show an increasing tendency are the functions of culture and tourism, health and welfare functions, and fire fighting and disaster prevention civil defense. This is in line with the trend of emphasizing cultural, welfare and safety functions as a major function of the nation.In addition, we also use the data to analyze the change in the distribution of manpower by function by selecting representative local governments with increasing or decreasing population growth rate. As a result, the welfare functions of health and welfare were most sensitive to the change of administrative demand according to the population increase in the regional local governments. In the basic local governments, regional development function and industrial economic function are most sensitive Respectively.Next, based on statute or work data, we analyze whether characteristics of work and administrative demand according to function is labor-intensive or capital-intensive. As a result of analysis, it can be concluded that the financial function, health welfare function, fire - fighting defense civil defense function, which are part of the support function, have labor intensive characteristics and the remaining functions- cultural tourism function, industrial economic function, environmental function, urban housing function, regional development function- are capital intensive characteristics. In the case of capital intensive characteristics, as the administrative demand increases, economies of scale that do not necessarily increase manpower appear. This was confirmed through a scatter plot of the number of manpower and population by function.Based on this analysis, the manpower model was estimated by using the panel data that combined the local government manpower data and the administrative demand data. The log function, which is a nonlinear function, is applied to functions with economies of scale. Population and area variables are included as the main variables in the function. In addition to the 10 variables used for calculating the standard labor cost, cultural facilities, and fisheries variables are added. The characteristics of office work carried out by the regional local governments and the basic local governments may be different from each other. The regression model is estimated by using the panel data from 2013 to 2015 for each of nine local governments types or by regional and basic local governments. The results of the simulation analysis are compared with the number of public officials in the actual local government.This study is a study on the optimal manpower scale of local autonomous entities. Therefore, it is suggested through multidimensional analysis that it is more reasonable to consider such characteristics when estimating the manpower scale to prepare for the administrative demand. Because the nature of office work differs for each function performed by local governments, the way to cope with the increase and decrease of administrative demand will be different. This study suggests not only a more in - depth discussion than the previous discussion, but also suggests some implications for the personnel management of the local government. In particular, it provides useful theoretical and empirical grounds for determining the size of manpower by function. Such research needs to be continued in the future.The limitations of this study are that they did not discuss the demand variables that represent each function more in depth. Of course, we tried to increase the fit of the manpower estimation model by function, which was not included in the existing standard labor cost model. However, data at the level of the basic local governments are often not publicized, so that the appropriate variables are not obtained sufficiently and there is a model in which the explanatory power of each function is low due to these limitations. In addition, we did not use the data to verify the economies of scale in setting each functional model. Although we have tried to prove economies of scale through various analyzes, there is still a lack of verification through inductive analysis. Lastly, manpower sclae of local government to be analyzed in this study is limited to the number of civil servants. In fact, the scope of the workforce performing the functions of the local government can be extended to temporary workers and even civil contractors. It is not easy to approach such matters as the limitations of data so far, although it can only be referred to as genuine local government workforce size when all of them are included, so it should be left as a research task in the future.
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