본 연구에서는 한국교육고용패널 조사에서 추출된 전국 96개 고등학교를 대상으로 DEA 기법을 활용하여 상대적 효율성을 측정하고, 이들 차이의 원인을 규명하였다. 또한, 표본자료의 특성을 감안한 토빗모형을 활용하여 상대적 효율성 차이를 학교설립 형태, 평준화 여부, 남여 공학, 학교 소재지의 지역규모, 그리고 부모의 경제적 능력에 따라 정량적으로 분석하였다. 본 연구의 주요 시사점은 다음과 같이 요약할 수 있다.첫째, 전국에 소재하는 96개 고등학교들 사이에 상대적 효율성 측면에서 뚜렷한 차이가 존재한다는 것이다. CCR모형을 적용하는 경우 (약 6%에 해당하는) 6개 학교가 효율적인 것으로 나타났고, BCC모형의 경우 (약 16%에 해당하는) 15개 학교가 효율적인 것으로 나타났다. 또한 효율성 값이 0.49 이하인 학교의 수도 약 40%에 해당하는 40여개 학교로 비효율적인 성과를 나타내고 있다. 그동안 고교평준화 정책을 시행하여 학교의 설립형태나 학교의 소재지 등에 따른 차이가 많이 완화되었지만 여전히 학교성과는 단위학교에 따라 격차를 보이고 있다는 것을 알 수 있다.둘째, 기술적 효율성과 규모의 효율성이 결합된 CCR모형과 기술적 효율성만을 고려한 BCC모형으로부터 구한 상대적 효율성 값의 분포는 거의 유사하다. 다만 BCC모형에서 효율적인 학교의 수가 CCR모형 보다 많다는 점이 차이가 난다. 또한, 효율성 값이 0.49 이하인 학교의 수도 두 모형에서 유사하게 나타났다. 셋째, DEA 분석에서 구한 효율성 값을 종속변수로 하고 학교성과에 영향을 미칠 수 있는 설명변수를 활용하여 회귀분석한 결과는 다음과 같다. 구조모형에 포함된 설명변수들 가운데 학교 설립형태, 비평준화 여부, 그리고 학부모의 경제력 등이 1% 유의수준에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 즉 해당 학교가 사립인 경우가 공립인 경우에 비해 효율성 값이 3.5% 낮았다. 비평준화 지역의 학교가 평준화 지역의 학교에 비해 효율성 값이 3.7% 낮았다. 그리고 학부모의 경제력이 상대적으로 양호한 경우가 열악한 경우에 비해 효율성 값이 4.0% 높게 나타났다.한편 남녀공학 여부를 나타내는 설명변수의 경우 음의 값을 보이지만, 10% 유의수준에서도 통계적으로 유의하지 않았다. 또한 특별시/광역시에 속한 학교가 그렇지 않은 학교에 비해 상대적 효율성이 낮지만, 통계적으로 유의하지 않았다.본 연구에서는 학교성과를 4년제 대학진학률이라는 대리변수를 사용하였기 때문에 실증분석 결과를 제한적으로 해석할 필요가 있다. 다시 말해서, 대학진학률은 단지 학교간 양적 성과차이를 측정할 수 있을 뿐이고, 질적 성과차이를 제대로 반영할 수 없다. 또한, 본 연구에서는 자료의 제약상 학교별 학생의 질적 측면을 제대로 고려할 수 없었다. 이러한 제약으로 말미암아 공립이 사립보다, 그리고 평준화지역이 비평준화지역에 비해 상대적으로 효율적인 것으로 나타난 결과에 대해서는 유보적인 해석이 필요하다. 학교성과를 객관적이면서 정량적으로 나타낼 수 있는 지표를 개발하는 것과 학교별 학생의 질적 차이를 반영하는 것은 향후 연구과제로 남겨두고자 한다.
표본자료의 특성을 감안한 토빗모형을 활용하여 상대적 효율성 차이를 학교설립 형태, 평준화 여부, 남여 공학, 학교 소재지의 지역규모, 그리고 부모의 경제적 능력에 따라 정량적으로 분석하였는 바, 전국에 소재하는고등학교들 사이에 상대적 효율성이  뚜렷하게 차이가 나며 고교평준화 정책을 시행하여 학교의 설립형태나 학교의 소재지 등에 따른 차이가 많이 완화되었지만 여전히 학교성과는 단위학교에 따라 격차를 보이고 있다는 것을 알 수 있다. 해당 학교가 사립인 경우가 공립인 경우에 비해 효율성 값이 낮았고 비평준화 지역의 학교가 평준화 지역의 학교에 비해 효율성 값이 낮았으며  학부모의 경제력이 높은 경우가 높게 나타났다. 대학진학률은 단지 학교간 양적 성과차이를 측정할 수 있을 뿐이고, 질적 성과차이를 제대로 반영할 수 없고  자료의 제약상 학교별 학생의 질적 측면을 제대로 고려할 수 없었으므로 학교성과를 객관적이면서 정량적으로 나타낼 수 있는 지표를 개발하는 것은 중요한 과제라 하겠다.