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Record W3158831389

지방자치단체의 성과관리 운영실태 및 효과성 분석

2009· article· ko· W3158831389 on OpenAlexaboutno aff
주재복

Bibliographic record

Venue한국지방행정연구원 기본연구과제 · 2009
Typearticle
Languageko
FieldComputer Science
TopicEducational Systems and Policies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsBusiness
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

중앙정부뿐만 아니라 지방자치단체 차원에서도 성과관리는 국가 전체적인 측면에서 성과 향상 및 책임성 제고에 상당히 큰 영향을 미치기 때문에 체계적인 논의가 이루어져야 함에도 불구하고, 이에 대한 연구가 제대로 이루어지 못하였다. 따라서 본 연구는 광역자치단체의 성과관리제도 운영 실태를 파악하고, 공무원을 대상으로 설문조사를 실시하여 성과관리제도의 제도적 요인, 운영적 요인, 기반요인에 대한 인식을 조사하고, 이러한 요인들이 성과관리의 효과성에 영향을 미치는지 알아보기 위해 사업수행, 개인역량, 조직역량, 사업결과 등 4가지 측면으로 구분하여 분석하였다. 그리고 이러한 분석에 근거하여 성과관리제도의 개선방안을 모색하였다. 아래에서는 본 연구의 각 장에서 검토하고, 분석한 내용에 대해서 간략하게 살펴보기로 한다. 우선적으로 제2장에서는 성과관리의 개념과 외국의 성과관리제도, 지방자치단체의 성과관리제도, 성과관리에 대한 선행연구 등에 관하여 고찰하였다. 외국의 성과관리는 미국, 캐나다, 영국, 일본 등에서 실시되고 있는 성과관리제도에 대해서 살펴보았다. 연방국가인 미국과 캐나다의 경우, 오리건(Oregon)주의 성과측정과 온타리오(Ontario)주의 지방자치단체 성과측정 프로그램을 대상으로 주 수준에서 실시되고 있는 성과관리제도에 대해서 설명하였다. 영국의 경우, CPA제도의 프레임워크 및 특성을 중심으로 간략하게 살펴보았으며, 일본은 행정평가를 중심으로 그 특징을 고찰하였다. 그리고 우리나라 지방자치단체에서 실시하고 있는 목표관리제, 직무성과계약제, 자체평가, BSC 등의 제도에 대해서는 법적 근거 및 목적, 제도운영의 절차, 장점 및 문제점 등을 중심으로 제도를 설명하였다. 제3장에서는 16개 광역자치단체에서 어떤 제도들을 도입하여 실시하고 있는지를 파악하기 위하여 성과관리제도의 운영 실태를 시와 도로 구분하여 분석하였다. 광역시의 경우, 부서평가는 일반적으로 BSC에 근거하여 업무달성도, 업무성격평가, 가감점 부여 등을 합산하여 점수를 산정하고 있으며, 개인평가는 4급이상을 대상으로 실시하며, 부서평가, 상급자평가 및 가감점을 합산하여 점수를 부여하였다. 도의 경우, 조직평가는 광역시와 거의 유사한 방식으로 점수를 부여하였으며, 개인평가는 광역시에서 실시하는 평가 이외에도 개인역량평가를 실시하는 도가 있는 것으로 나타났다. 제4장에서는 광역자치단체에 근무하고 있는 공무원들을 대상으로 설문조사를 실시하여 성과관리의 요인으로 제시한 제도적 요인, 운영적 요인, 기반 요인에 대하여 공무원들의 인식을 분석하였다. 성과관리 요인에 대한 인식은 5점 척도로 조사하여 빈도분석을 실시하였다. 그 다음으로 성과관리의 효과성에 대한 공무원의 인식은 사업수행의 효과성, 개인역량의 효과성, 조직역량의 효과성, 사업결과의 효과성 등으로 구분하여 빈도분석을 실시하였다. 마지막으로 성과관리의 효과성에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 성과관리의 효과성은 전술한 4가지 효과성으로 구분하여 분석하였으며, 성과관리의 효과성에 영향을 미치는 요인은 앞에서 언급한 제도적 요인, 운영적 요인 및 기반 요인으로 구분하였다. 제5장에서는 성과관리제도의 개선을 앞에서 설명한 제도적 측면, 운영적 측면 및 기반측면으로 구분하여 개선방안을 제시하였다. 제도적인 측면에서는 우선적으로 제도의 도입 목적 및 취지를 고려하여 합리적으로 운영해야 하고, 둘째, 제도에 대한 조직구성원들의 이해가 전제되어야 하며, 이를 위해서는 지속적인 교육이 필요하다. 셋째, 자치단체장의 적극적인 추진 의지와 더불어 제도의 운영과정에 대한 관심 제고가 필요하며, 넷째, 성과평가 결과를 인사에 반영하는 것이 필요하며, 다섯째, 평가결과에 대한 재정적인 인센티브가 필요한 것으로 나타났다. 운영적인 측면에서는 전략계획에 근거한 성과관리, 조직의 전략과 밀접하게 관련된 성과지표의 설정, 성과에 대한 객관적인 분석방법 활용, 성과지향적인 문화 형성, 최고관리자와 중간관리자의 관심과 지원, 성과관리시스템의 구축 및 개선, 성과평가 결과의 공개 및 성과정보 활용 강화 및 위원회를 통한 성과지표 및 목표치의 평가 등이 이루어져야 한다. 기반적인 측면에서는 조직구성원들의 역량 제고를 위한 교육훈련의 실시, 담당 조직의 설치 및 성과관리에 필요한 예산지원, IT기반의 성과관리시스템의 구축 및 업그레이드 등이 필요한 것으로 나타났다. 제6장에서는 광역자치단체의 성과관리제도 운영 및 효과성 분석에 대하여 논의된 내용들을 종합적으로 요약하였으며, 성과관리제도의 개선을 위하여 행정안전부가 앞으로 지원해야 할 방안 및 지방자치단체가 자체적으로 노력해야 할 부분과 관련하여 정책건의를 하였다.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.494
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0020.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.004

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.023
GPT teacher head0.290
Teacher spread0.267 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

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Published2009
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