자녀의 사교육비 지출은 정치, 경제, 사회 등 국민 생활 전반에 걸쳐 막대한 영향을 미치고 그 부작용이 심각하여 한국사회의 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 통계청에서 수집한 2008년도 사교육비 실태조사 자료 중 일반사교육비 지출과 방과후 프로그램 참가비의 두변수에 대하여 지역, 초 중 고 등 학교급 구분, 가구소득, 학생 성적, 별, 사교육 참가시간 등의 인구동태적 변수들의 영향을 알아보는 다중 선형 회귀분석을 수행 하였다. 분석결과 일반 사교육비 지출과 방과후 프로그램 참가비에 뚜렷한영향을 미치는 요소로는 지역과 학교급구분이고 나머지 변수들은 의미있는 영향력을 보여주지 못하였다. 일반 사교육비 지출에 대한 지역의 영향을 보면, 서울지역>광역시, 중소도시>읍면지역 순으로 지출에 상당한 차이가 있음을 보여주었다. 방과후 참가비에 대한 지역의 영향을 보면 서울지역, 광역시, 중소도시>읍면지역 의 순으로 지출이 많았는데 서울과 기타도시의 차이가 없다는 것이 일반 사교육비의 경우와 다른 특징이다. 학교급 구분에서는 일반사교육비의 경우 일반계 고교생에 대한 지출이 초 중생이나 전문계 고교생에 비하여 약 17% 지출이 더 많았다. 이는 대학입시 위주의 교육 풍토와 사교육 시장이 관련이 있음을 보여준다고 할 수 있다. 방과후 학교 참가비의 경우 일반계고, 초등학교> 전문계고> 중학교 의 순서이다. 초등학생은 사교육비의 부담을 덜기 위해서, 그리고 일반계 고등학생의 경우는 방과후 학교에서 내신에 도움을 주는 프로그램을 제공하기 때문으로 추측할 수 있다.
자녀의 사교육비 지출은 정치, 경제, 사회 등 국민 생활 전반에 걸쳐 막대한 영향을 미치고 그 부작용이 심각하여 한국사회의 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 통계청에서 수집한 2008년도 사교육비 실태조사 자료 중 일반사교육비 지출과 방과후 프로그램 참가비의 두변수에 대하여 지역, 초 중 고 등 학교급 구분, 가구소득, 학생 성적, 별, 사교육 참가시간 등의 인구동태적 변수들의 영향을 알아보는 다중 선형 회귀분석을 수행 하였다. 분석결과 일반 사교육비 지출과 방과후 프로그램 참가비에 뚜렷한영향을 미치는 요소로는 지역과 학교급구분이고 나머지 변수들은 의미있는 영향력을 보여주지 못하였다. 일반 사교육비 지출에 대한 지역의 영향을 보면, 서울지역>광역시, 중소도시>읍면지역 순으로 지출에 상당한 차이가 있음을 보여주었다. 방과후 참가비에 대한 지역의 영향을 보면 서울지역, 광역시, 중소도시>읍면지역 의 순으로 지출이 많았는데 서울과 기타도시의 차이가 없다는 것이 일반 사교육비의 경우와 다른 특징이다. 학교급 구분에서는 일반사교육비의 경우 일반계 고교생에 대한 지출이 초 중생이나 전문계 고교생에 비하여 약 17% 지출이 더 많았다. 이는 대학입시 위주의 교육 풍토와 사교육 시장이 관련이 있음을 보여준다고 할 수 있다. 방과후 학교 참가비의 경우 일반계고, 초등학교> 전문계고> 중학교 의 순서이다. 초등학생은 사교육비의 부담을 덜기 위해서, 그리고 일반계 고등학생의 경우는 방과후 학교에서 내신에 도움을 주는 프로그램을 제공하기 때문으로 추측할 수 있다.
Due to the great impact of private education expenses on many areas including economics and politics, reducing private education expenses is one of the key issues in Korea. In this paper, we analyze the data from a survey on private education expenses, conducted by Statistics, Korea, in 2008. We stu...
Due to the great impact of private education expenses on many areas including economics and politics, reducing private education expenses is one of the key issues in Korea. In this paper, we analyze the data from a survey on private education expenses, conducted by Statistics, Korea, in 2008. We study the effect of some demographic variables on two dependent variables, the expenses for out-of-school private education (Private) and the expenses for after-school programs (Afterschool), by using a multiple linear regression model. The analysis results show that 'residential area' and 'school level' variables have a significant effect on the two dependent variables. 'Private' increases in the order of small town, middle town, or metropolitan city, and Seoul, by about 7%. On the other hand, 'Afterschool' are about the same for all areas except for the small town. In terms of the effect of 'school level', 'Private' for high school students is about 17% larger than all other students including professional high school students. This shows a strong correlation between university admission and private education, in Korea. 'Afterschool' is larger for high school and elementary school students and decreases in the order of professional school students and middle school students. It seems that after-school programs are alternatives to expensive private education programs for elementary school students, and that high school students are attracted to after-school programs to get a good GPA, which is important for university admissions.
Due to the great impact of private education expenses on many areas including economics and politics, reducing private education expenses is one of the key issues in Korea. In this paper, we analyze the data from a survey on private education expenses, conducted by Statistics, Korea, in 2008. We study the effect of some demographic variables on two dependent variables, the expenses for out-of-school private education (Private) and the expenses for after-school programs (Afterschool), by using a multiple linear regression model. The analysis results show that 'residential area' and 'school level' variables have a significant effect on the two dependent variables. 'Private' increases in the order of small town, middle town, or metropolitan city, and Seoul, by about 7%. On the other hand, 'Afterschool' are about the same for all areas except for the small town. In terms of the effect of 'school level', 'Private' for high school students is about 17% larger than all other students including professional high school students. This shows a strong correlation between university admission and private education, in Korea. 'Afterschool' is larger for high school and elementary school students and decreases in the order of professional school students and middle school students. It seems that after-school programs are alternatives to expensive private education programs for elementary school students, and that high school students are attracted to after-school programs to get a good GPA, which is important for university admissions.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
log(사교육비)에 대하여 위의 10개 설명변수의 교호작용 없이 일차항만을 가지는 다중회귀모형을 적합시켜 보고자 한다. 먼저 단계적 변수선택(Stepwise variable selection)방법을 사용하여 모형에 포함시킬 필요가 없는 변수들이 있는지 살펴 보았다.
8% 증가한 반면, 국영수를 제외한 기타과목은 10% 감소하였다는 것 등이다. 많은 비용과 노력을 들여 수집한 자료에 대하여 단변량적 분석에 국한하는 것이 아니라 여러 변수들을 동시에 고려하는 다변량 분석을 이용하여 관측된 인구 동태적 변수들이 사교육비 지출에 어떤 영향을 미치는지 고려하는 것이 본 연구의 목적이다. 본 연구에서는 넓은 의미의 사교육비 지출 중 ‘학교 밖의 일반 교과와 취미 교양을 위한 사교육비 지출’과 ‘학교 내의 방과 후 학교 프로그램을 위한 교육비’를 구분하여 분석하고자 한다.
본 논문에서는 사교육비와 방과후 프로그램에 참여하는 학생들을 대상으로 학생들이 지출하는 금액에 영향을 미치는 요인들을 살펴 보았다. 따라서 사교육이나 방과후 프로그램에 참석하지 않는 학생들은 분석대상에서 제외되었다.
3과 같다. 본 연구는 사교육비 지출 규모와 사교육비에 영향을 미치는 인구동태적 영향을 파악하는 것이 목적이다. 여기서 사교육비란 일반교과의 연간 지출비용과 예체능·취미·교양의 연간 지출비용의 합으로 조사 대상이 초등학생, 중학생, 고등학생이므로 표 2.
본 연구에서는 넓은 의미의 사교육비 지출 중 ‘학교 밖의 일반 교과와 취미 교양을 위한 사교육비 지출’과 ‘학교 내의 방과 후 학교 프로그램을 위한 교육비’를 구분하여 분석하고자 한다.
사교육비에 대한 분석과 같은 분석을 방과후 학교 참가비를 종속 변수로 하여 수행하고자 한다. 전체 66,999명의 대상 중 방과후 학교에 참가하는 학생은 29,324명으로 전체의 43%가 참여하고 나머지 57%는 방과후 학교에 참여하지 않았다.
우리는 여기에서 일반교과에 지출되는 사교육비와 예체능·취미·교양에 지출되는 사교육비의 총합으로 정의되는 ‘사교육비’ 변수에 대하여 다중 회귀분석을 수행하고자 한다.
본 연구에서는 넓은 의미의 사교육비 지출 중 ‘학교 밖의 일반 교과와 취미 교양을 위한 사교육비 지출’과 ‘학교 내의 방과 후 학교 프로그램을 위한 교육비’를 구분하여 분석하고자 한다. 이들 두 종류의 사교육비 지출액에 영향을 미치는 인구동태적 요인을 분석하여 향후 사교육비 경감대책 및 공교육 정책수립에 필요한 기초자료를 제공하고, 궁극적으로는 국민 가계 복지 증진 및 가계소비 정책에 기여하고자 한다.
이상의 자료 정리 과정 후에, 우리는 두 개의 관심있는 변수에 대하여 다른 변수들의 영향을 파악하는 분석을 수행하고자 한다. 첫째 관심변수는 일반교과와 예체능·취미·교양을 위한 사교육비 지출 금액을 합한 ‘사교육비’ 변수이다.
가설 설정
H0 : 다중 선형 회귀 모형의 계수가 모두 0이다.
H1 : 다중 회귀 모형의 계수 중 적어도 하나는 0이 아니다.
제안 방법
종속 변수인 일반사교육비 지출과 방과후 참가비의 분포가 한쪽으로 지나치게 치우친 형태를 지니고 있기 때문에 이들을 로그 변환시켜 대략적으로 정규분포를 따르도록 한 후 로그 변환된 변수를 종속변수로 한 회귀분석을 실시하였다. 51개의 원래 변수 중 결측치, 중복성 등을 고려하여 10개의 설명변수를 선택하고 이들을 대상으로 단계적 변수선택을 수행한 결과 모든 10개의 변수가 적어도 하나의 범주 이상이 변수선택이 포함되었기 때문에 10개의 변수들을 설명변수에 포함시킨 분석을 수행하였다. 모형의 유의성 검정과 결정계수를 통하여 다중 선형모형이 유의함이 입증되었다.
먼저 단계적 변수선택(Stepwise variable selection)방법을 사용하여 모형에 포함시킬 필요가 없는 변수들이 있는지 살펴 보았다. 그러나 모든 10개의 변수가 적어도 하나의 범주 이상이 유의한 변수로 선택되었기 때문에 모든 10개의 변수를 모형에 포함시켜 적합시키기로 하였다.
log(사교육비)에 대하여 위의 10개 설명변수의 교호작용 없이 일차항만을 가지는 다중회귀모형을 적합시켜 보고자 한다. 먼저 단계적 변수선택(Stepwise variable selection)방법을 사용하여 모형에 포함시킬 필요가 없는 변수들이 있는지 살펴 보았다. 그러나 모든 10개의 변수가 적어도 하나의 범주 이상이 유의한 변수로 선택되었기 때문에 모든 10개의 변수를 모형에 포함시켜 적합시키기로 하였다.
사교육비는 주요 과목별로 학원비, 개인 및 그룹 과외비, 학습지 인터넷 및 통신 강의(EBS 제외) 과외비(교재비포함)와 일반교과 및 논술관련 사교육비, 예체능 및 취미·교양 관련 사교육비 그리고 취업 목적 관련 사교육비등으로 나누어 조사한다. 방과 후 학교 활동비, EBS 관련 교육비는 사교육비 경감효과의 정확한 분석을 위해 학교 밖에서 이루어지는 사교육비와 분리하여 조사한다.
본 논문에서는 통계청에서 조사한 2008년도 2차 사교육비 실태조사 자료 중 일반사교육비 지출과 방과 후 프로그램 참가비를 종속 변수에 대하여 학교급구분, 가구소득, 학생 성적, 성별, 사교육 참가시간 등의 인구동태적 변수들의 영향을 알아보는 다중 선형 회귀분석을 수행 하였다.
부의 연령과 부의 교육정도, 그리고 모의 연령과 모의 교육정도, 부모의 경제활동 변수에는 4% 이내의 결측값이 존재하는데 본 논문에서는 이들 결측 값을 각 변수의 범주 중 최빈값으로 대체하였다. 또한 단위가 금액으로 정의되어 있는 변수는 모두 만원 단위로 설정하였다.
통계청에서는 사교육비 경감대책 및 공교육 내실화 등 교육정책수립에 활용할 수 있는 사교육비 실태를 체계적으로 조사하여 공신력있는 통계를 정기적으로 작성하고 제공하기 위해 2007년부터 매년 사교육비 실태조사를 수행하고 있다. 이 조사는 매년 2회씩 수행되고 있는데 매년 6월에 시행되는 제 1차 조사는 그 해 3월, 4월, 5월의 사교육비 지출을 조사하며, 매년 10월에 시행되는 제 2차 조사는 그 해 7월, 8월, 9월 사교육비 지출을 조사한다.
4에서 주어진 10개 변수이다. 이들 설명 변수 중 학생성적구분, 부모의 평균 연령, 부모의 평균 교육정도, 가구소득의 네 변수는 범주형으로 관측되었으나 양적인 의미를 지니므로 분석의 편의를 위해서 이들을 표 2.5와 같이 연속형 변수로 변환하여 사용하였다.
본격적인 분석에 들어가기에 앞서 각 변수가 대략적인 정규분포를 따르는지 정규성 검정을 수행할 필요가 있다. 이를 위하여 분석에 포함되는 12개의 변수들 중 양적 변수들의 각각에 대하여 히스토그램을 그려보았다. 사교육시간, 학생성적구분, 부모의 평균 연령, 부모의 평균 교육정도, 가구소득의 양적 설명변수들은 모두 정규분포에서 크게 벗어나지 않는 것으로 관측되었다.
조사의 신뢰도 제고를 위해 전년도 조사에서 선정된 표본을 유지 하되, 지역규모별(서울, 광역시, 중소도시, 읍·면), 학교급별(초, 중, 일반고, 전문고)로 층화 후 조사대상 학교를 할당하고 조사대상 학교의 각 학년별로 1개 학급을 표본으로 추출하여 조사를 수행한다. 조사는 크게 사교육비와 방과 후 학교비용, EBS 교재비 및 어학연수비로 분리하여 수행한다. 사교육비는 주요 과목별로 학원비, 개인 및 그룹 과외비, 학습지 인터넷 및 통신 강의(EBS 제외) 과외비(교재비포함)와 일반교과 및 논술관련 사교육비, 예체능 및 취미·교양 관련 사교육비 그리고 취업 목적 관련 사교육비등으로 나누어 조사한다.
조사의 신뢰도 제고를 위해 전년도 조사에서 선정된 표본을 유지 하되, 지역규모별(서울, 광역시, 중소도시, 읍·면), 학교급별(초, 중, 일반고, 전문고)로 층화 후 조사대상 학교를 할당하고 조사대상 학교의 각 학년별로 1개 학급을 표본으로 추출하여 조사를 수행한다.
종속 변수인 일반사교육비 지출과 방과후 참가비의 분포가 한쪽으로 지나치게 치우친 형태를 지니고 있기 때문에 이들을 로그 변환시켜 대략적으로 정규분포를 따르도록 한 후 로그 변환된 변수를 종속변수로 한 회귀분석을 실시하였다. 51개의 원래 변수 중 결측치, 중복성 등을 고려하여 10개의 설명변수를 선택하고 이들을 대상으로 단계적 변수선택을 수행한 결과 모든 10개의 변수가 적어도 하나의 범주 이상이 변수선택이 포함되었기 때문에 10개의 변수들을 설명변수에 포함시킨 분석을 수행하였다.
첫째 관심변수는 일반교과와 예체능·취미·교양을 위한 사교육비 지출 금액을 합한 ‘사교육비’ 변수이다.
본 연구의 분석 대상 자료는 통계청에서 사교육비 지출 규모와 사교육비 지출에 영향을 미치는 인구동태적 영향을 파악하여 사교육 경감대책 및 공교육 내실화 등 교육정책 수립에 활용하고, 사교육비 실태를 체계적으로 조사하여 공신력 있는 통계를 정기적으로 작성, 제공하기 위하여 2007년부터 통계청에서 매년 조사해온 사교육비실태조사 자료 중 2008년의 2차 자료이다. 통계청의 사교육비 실태 조사는 년 2회로 조사대상 기간으로는 1차와 2차로 나누어 실시가 되는데 제 1차 조사는 2008년 3월, 4월, 5월의 사교육비 지출을 조사했으며, 제 2차 조사로는 2008년 7월, 8월, 9월의 사교육비 지출을 조사하였다. 조사 실시 기간으로 제 1차 조사는 2008년 6월 2일∼6월 13일, 제 2차 조사로는 2008년 10월 6일∼10월 17일에 실시되었다.
대상 데이터
3%인 47,801명 만이 사교육비 지출이 있음을 의미한다. 본 분석에서는 사교육비 지출이 있을 경우 그 지출액에 영향을 미치는 요인들을 파악하는 것이 목적이므로 사교육비 지출이 있는 47,801개의 관측치만을 사용하여 분석한다. 참고로, 사교육 참여 여부에 영향을 미치는 요인들에 대한 분석은 추후 과제로 남겨 두기로 한다.
전체 66,999명의 대상 중 방과후 학교에 참가하는 학생은 29,324명으로 전체의 43%가 참여하고 나머지 57%는 방과후 학교에 참여하지 않았다. 본 분석은 방과후 학교 참여 학생을 대상으로 방과후 학교 참가비에 영향을 미치는 인구 동태적 요인들을 살펴보는 것이 목적이므로 참여하지 않는 학생들을 제외하고 방과후 학교에 참여하는 29,324명의 학생을 분석 대상으로 하였다. 참고로, 방과후 학교 참여 여부에 영향을 미치는 요인들에 대한 분석은 추후 과제로 남겨 두기로 한다.
이 학교의 학부모 66,999명을 대상으로 실시되었으며, 조사지역으로는 서울, 광역시, 중소도시, 읍·면지역으로 이 지역에 거주 하고 있는 초등학교, 중학교, 일반계 고등학교, 전문계 고등학교 학생들에게 설문지(Questionaire)를 나누어 주어 이를 학부모가 직접 작성하도록 하는 설문조사(Survey)를 이용 하였다 (통계청, 2008). 본 연구에 사용된 자료의 해당 조사기간은 2008년 7월부터 9월까지 이다.
본 연구의 분석 대상 자료는 통계청에서 사교육비 지출 규모와 사교육비 지출에 영향을 미치는 인구동태적 영향을 파악하여 사교육 경감대책 및 공교육 내실화 등 교육정책 수립에 활용하고, 사교육비 실태를 체계적으로 조사하여 공신력 있는 통계를 정기적으로 작성, 제공하기 위하여 2007년부터 통계청에서 매년 조사해온 사교육비실태조사 자료 중 2008년의 2차 자료이다. 통계청의 사교육비 실태 조사는 년 2회로 조사대상 기간으로는 1차와 2차로 나누어 실시가 되는데 제 1차 조사는 2008년 3월, 4월, 5월의 사교육비 지출을 조사했으며, 제 2차 조사로는 2008년 7월, 8월, 9월의 사교육비 지출을 조사하였다.
이 학교의 학부모 66,999명을 대상으로 실시되었으며, 조사지역으로는 서울, 광역시, 중소도시, 읍·면지역으로 이 지역에 거주 하고 있는 초등학교, 중학교, 일반계 고등학교, 전문계 고등학교 학생들에게 설문지(Questionaire)를 나누어 주어 이를 학부모가 직접 작성하도록 하는 설문조사(Survey)를 이용 하였다 (통계청, 2008).
조사 대상은 전국 초·중·고 273개 학교를 대상으로 하였다.
조사 실시 기간으로 제 1차 조사는 2008년 6월 2일∼6월 13일, 제 2차 조사로는 2008년 10월 6일∼10월 17일에 실시되었다.
조사에 사용된 표본은 2007년 3월 기준 교육통계정보센터의 학교DB상의 학교를 사용하였다. 단, 조사의 현실성을 고려하여 표 2.
이론/모형
표본 추출을 위해서는 층화 확률 비례 추출 방법을 사용하였다. 즉, 사교육비에 영향을 주는 다양한 요인 중 지역과 학교급(초·중·고) 등이 주요변수에 해당되어 이들 변수를 층화변수로 사용하며, 층화과정은 표 2.
성능/효과
51개의 원래 변수 중 결측치, 중복성 등을 고려하여 10개의 설명변수를 선택하고 이들을 대상으로 단계적 변수선택을 수행한 결과 모든 10개의 변수가 적어도 하나의 범주 이상이 변수선택이 포함되었기 때문에 10개의 변수들을 설명변수에 포함시킨 분석을 수행하였다. 모형의 유의성 검정과 결정계수를 통하여 다중 선형모형이 유의함이 입증되었다.
1과 같은 분산분석표를 얻을 수 있다. 모형의 평균 제곱합이 에러의 평균 제곱합 보다 월등히 커서 F 값이 매우 유의하므로 다중 선형 회귀 모형은 유의하다고 결론 지을 수 있다. 다중 회귀 모형을 적합시킨 결과 결정계수(coefficient of determination; R2) 는 0.
이를 위하여 분석에 포함되는 12개의 변수들 중 양적 변수들의 각각에 대하여 히스토그램을 그려보았다. 사교육시간, 학생성적구분, 부모의 평균 연령, 부모의 평균 교육정도, 가구소득의 양적 설명변수들은 모두 정규분포에서 크게 벗어나지 않는 것으로 관측되었다. 그러나 종속변수로 선택된 사교육비 와 방과후 변수의 히스토그램을 살펴보면 그림 2.
026 배의 사교육비 지출을 한다. 이 결과를 보면, 최상위와 최하위 그룹의 차이도 7.4%에 불과할 만큼 차이가 그다지 크지 않음을 알 수 있다. 따라서 학생들의 성적이 좋고 나쁨에 따라 사교육비 지출이 크게 차이가 나지 않음을 의미한다.
반면, 중학생은 전문계 고교생에 비하여 사교육비가 약 3% 더 들고 초등학생은 반대로 전문계 고교생에 비하여 약 3% 덜 든다. 이상을 종합하면, 일반계 고교생에 대한 사교육비 지출이 다른 세 그룹에 비하여 두드러지게 높음을 알 수 있다. 이는 우리나라 교육에서 대학입시를 최종 목표로 두고 있는 학부모들이 많음을 반영한다고 할 수 있다.
일반 사교육비 지출에 대한 지역 구분의 영향을 보면, 서울지역> 광역시, 중소도시> 읍면지 역 순으로 지출이 많았는데 서울지역은 읍면에 비하여 14% 더 지출을 하며 광역시와 중소도시는 읍면지역에 비하여 약 8% 지출이 많았다.
회귀식의 결정계수를 추정하여 보니 R2 = 0.1964로(표 3.5) 사교육비에 비하여 다소 낮은 수치가 나왔지만 표본 사이즈가 큰 점을 감안할 때 모형이 적절하다고 판단된다. 범주형 설명변수에 대하여 적절한 더미 변수를 이용하여 회귀 모형을 적합시킨 결과 표 3.
후속연구
2와 같이 정규성에 가까움을 알 수 있다. 따라서 앞으로의 분석에는 사교육비와 방과후 변수에 로그변환을 한 변수를 종속 변수로 사용하도록 하겠다.
방과 후 학교는 기존의 공교육 시스템 내에서 이루어지는 보충 학습으로 상업적인 사교육에 대응하기 위해 정부 지원으로 운영하는 프로그램이므로, 이를 따로 분리하여 ‘방과후’에 대하여 다중회귀분석을 수행하여 방과 후 학교 프로그램에 지출하는 비용에 대한 인구동태적 변수들의 영향을 파악하고 이를 사교육비에 대한 다중회귀분석 결과와 비교해 본다면 최근 방과 후 학교 프로그램을 강화하려는 교육부의 정책 수립, 그리고 학부모들의 방과 후 학교 프로그램 선택에 도움이 될 것이다.
따라서 사교육이나 방과후 프로그램에 참석하지 않는 학생들은 분석대상에서 제외되었다. 사교육 지출이 전혀 없는 학생들은 전체의 약 30%, 방과후 지출이 전혀 없는 학생들은 전체의 약 60%로 상당한 부분을 차지하고 있는 만큼 사교육 참여 여부 그리고 방과후 참여 여부에 영향을 미치는 요인들을 분석하는 일을 추후 과제로 남겨 두기로 한다.
본 분석은 방과후 학교 참여 학생을 대상으로 방과후 학교 참가비에 영향을 미치는 인구 동태적 요인들을 살펴보는 것이 목적이므로 참여하지 않는 학생들을 제외하고 방과후 학교에 참여하는 29,324명의 학생을 분석 대상으로 하였다. 참고로, 방과후 학교 참여 여부에 영향을 미치는 요인들에 대한 분석은 추후 과제로 남겨 두기로 한다.
본 분석에서는 사교육비 지출이 있을 경우 그 지출액에 영향을 미치는 요인들을 파악하는 것이 목적이므로 사교육비 지출이 있는 47,801개의 관측치만을 사용하여 분석한다. 참고로, 사교육 참여 여부에 영향을 미치는 요인들에 대한 분석은 추후 과제로 남겨 두기로 한다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
회귀계수 추정치를 통한 분석을 종합하면 요약을 어떻게 할 수 있는가?
회귀계수 추정치를 통한 분석을 종합하면 다음과 같이 요약할 수 있다. 일반 사교육비 지출과 방과후 프로그램 참가비에 뚜렷한 영향을 미치는 요소로는 지역구분, 학교급구분이고 나머지 변수들은 통계적으로 유의하지 않거나 유의하다 해도 계수값이 0에 가까워 실질적으로 의미있는 차이로 보기에는 어려움이 있다. 일반 사교육비 지출에 대한 지역 구분의 영향을 보면, 서울지역> 광역시, 중소도시> 읍면지 역 순으로 지출이 많았는데 서울지역은 읍면에 비하여 14% 더 지출을 하며 광역시와 중소도시는 읍면지역에 비하여 약 8% 지출이 많았다. 방과후 참가비에 대한 지역구분의 영향을 보면 서울지역, 광역시, 중소도시> 읍면지역 의 순으로 지출이 많았는데 서울과 기타도시의 차이는 없었다는 것이 일반 사교육비의 경우와 다른 특징이다.
사교육이란?
사교육은 학교의 정규 교육과정을 중심으로 이루어지는 공교육에 대비되는 개념으로, 학교 안팎에서 행해지는 ‘학교에서의 정규 교육과정 이외의 다양한 교육’을 의미한다. 즉, 학부모나 학생은 학교의 정규 교육과정을 통하여 충족하지 못하는 다양한 교육적 필요나 욕구가 있으며, 그 욕구를 충족시키기 위한 목적으로 학교 안팎에서, 예컨대 방과 후 학교 또는 학원, 가정 등과 같은 곳에서 실시되는 다양한 교육 활동을 의미한다.
사교육으로 인한 지출비용이 영향을 끼치는 범위는?
해마다 사교육으로 인한 지출비용은 계속해서 늘어나 우리나라 가계지출에 큰 비중을 차지하고 있으며 사회적 계층의 고착화, 부동산 양극화, 저출산율 등 많은 분야에서 심각한 영향을 미치고 있어 매우 중요한 사회적 이슈가 되고 있다. 때문에 정기적 또는 비정기적으로 통계청을 비롯해 한국교육개발원, 한국직업능력개발원, 한국노동연구원 등에서는 그 실태에 대해서 정기적으로 조사하고 있다.
참고문헌 (3)
교육과학기술부 (2009). 사교육비 및 사교육 의식 파악을 위한 학부모 여론 조사, (주)코리아리서치센터.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.