본 연구는 현대 행정에서 정책집행을 주도하는 정책네트워크 내 핵심 정부행위자의 구조성분과 정책의 집행결과 산출되는 성과 간의 관계를 확인하기 위해 수행되었다. 그를 위해 보건복지부가 중심이 되는 보육정책네트워크를 대상으로 선정하고 정책효율성을 정책성과로 규정하여 영향관계를 확인하고 정책적 유의점을 고찰하였다. 이를 위해 사회연결망분석(SNA)과 자료포락분석(DEA) 방법을 선택하여, 2002년부터 2013년까지 12년 동안의 보육정책네트워크를 분석하였다. 사회연결망분석 결과, 네트워크의 밀도는 평균52.73%이었으며, 보건복지부의 연결정도중앙성 평균은 36.12%, 사이중앙성 평균은 62.22%이었고, 연결정도집중도 평균은 30.62%, 사이집중도 평균은 57.12%이었다. 이어 보육관련 예산을 투입, 보육시설의 수, 보육아동의 수, 어린이집 이용률을 산출요소로 각각 규정하고 CCR 및 BCC모형을 선택한 자료포락분석 결과, 2006년이 가장 효율성이 높은 회계연도였으며, 가장 비효율성이 높은 회계연도는 2009년과 2007년이었다. 효율성강화를 위해서는 50% 넘게 투입을 감소시키고, 산출은 30~40%이상 향상시켰어야 했음을 확인하였다. 종국에는 이렇게 산출된 구조성분과 효율성 사이의 관계에 대한 회귀분석결과, 네트워크의 밀도와 사이집중도만이 효율성에 유의한 수준에서 영향을 미치는 것으로 실증되었다.

This study investigated the meanings of policies with relations between structural changes of factors and the efficiencies of the policies authorized by the Ministry of Health and Welfare playing a key role in the child care policy network. The methods of SNA(Social Network Analysis) and DEA(Data Envelopment Analysis) were chosen for this study to analyze the child care policy network for 12 years from 2002 to 2013. As the result of the social network analysis, the average density of network was 52.73%, the average degree centrality of the Ministry of Health and Welfare was 36.12%, the average between centrality was 62.22%, the average degree centralization was 30.62%, and the average between centralization was 57.12%. And as the result of the data envelopment analysis defining the analysis factors with the budget related the Child Care-Education, the number of child care facilities, the number of children, and the utilization rate of the child care centers and taking CCR and BCC models, the most effective fiscal year was 2006 and the least fiscal year was 2009 and 2007. To increase the efficiency, it should have been reduced the investment by over 50% and increased the output by over 30~40%. After all, according to the result of linear regression analysis for the relations between the chosen factors and the efficiencies, it was proved that only the density of network and the between centralization had a significant effect on the efficiencies.