The effects of private education on academic achievement by school grade: Using propensity score matching

2018, 29

4)

961–973

학교급별 학업성취도에 대한 사교육 효과: 성향점수매칭을 중심으로

ᄇ ᅡ

ᆨ성철

¹

²

1대구대학교 대학원통계학과 ·²대구대학교 수리빅데이터학부

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요 약

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1. 서론 ᄋ

ᅮ리나라 교육에 있어서 빠지지 않고 나오는 문제 중하나가 사교육이다. 사교육이란 법적 기준에 의 ᄀ

ᅥ ‘학교 밖에서 이루어지는학교학습관련 교육’을말한다. 사교육은 일반적으로 상급학교 진학을 용이 ᄒ

ᅡ게 하는수단이란 인식 때문에 사회적으로 많은관심을받고 있다 (Song, 2002).

OECD (2008)는 과중한 사교육이 초래하는 문제로서 아동과 청소년의 온전한 성장을 저해하는 장 ᄉ

ᅵ간 학습, 공교육과 중첩되는 불필요한 지출 증대, 사교육비 지출능력의 차이로 인한 균등한 교육기 ᄒ

ᅬ의 저해, 사교육에서의 선행 학습으로 인한 공교육의 파행 등을 지적하고 있다 (Oh, 2017). 좀 더 ᄌ

ᅡ세히 사교육비 지출을 살펴보면 2016년 우리나라 초·중·고교 학생의 학생 1인당 월평균 사교육비는 25만6천원으로 전년 (24만4천원)대비 4.8% (1만2천원)증가하였다. 또한 사교육참여율은 67.8%로 전 ᄂ

ᅧᆫ (68.8%)대비 1.0%로 감소 하였지만, 사교육비 총액은약 18조 1천억 원으로 추정되며 전년 (17조

1

(38453) ᄀ ᅧ ᆼᄉ ᅡ ᆼᄇ ᅮ ᆨ ᄃ ᅩ ᄀ ᅧ ᆼᄉ ᅡ ᆫᄉ ᅵ ᄌ ᅵ ᆫᄅ ᅣ ᆼᄋ ᅳ ᆸ ᄃ ᅢᄀ ᅮᄃ ᅢᄅ ᅩ 201, ᄃ ᅢᄀ ᅮᄃ ᅢᄒ ᅡ ᆨᄀ ᅭ ᄃ ᅢᄒ ᅡ ᆨᄋ ᅯ ᆫ ᄐ ᅩ ᆼ ᄀ ᅨᄒ ᅡ ᆨᄀ ᅪ, ᄉ ᅥ ᆨᄉ ᅡᄀ ᅪᄌ ᅥ ᆼ.

2

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E-mail: [email protected]

8천억 원)대비 1.3% (2천억원)증가했다 (Statistics Korea, 2016). 초등생과 고교생의 사교육비는약간 ᄋ

ᅴ 감소경향을 보였으나 중학생의 경우 전년 (25만5000원) 대비 2.7% (7천원)증가했다. 특히 중학생 ᄋ

ᅴ 자녀를 둔학부모들은아이의 실력과관계없이 기대감이 커 사교육비를 많이 지출하는경향이 있다 (Park, 2012). 사교육은학부모들의 사이뿐만 아니라 연구자 사이에서도 사교육비 지출로 인해 자녀들 ᄋ

ᅴ 학업성적이 상승되어진다는 결과 (Lee와 Lim, 2009; Nam, 2008)와 사교육비 지출은 자녀들의 학 어

ᆸ성적 상승에 있어 아무런 효과가 없다 혹은효과가 있어도 미미한 차이를보일 뿐이다 (Lee와 Kwon, 2011; Yoo와 Park 2015)는상반된주제에 대해서 여전히 다른연구 결과를보여 주고 있다. 또 사교육 ᄋ

ᅴ 추세를보면 부모의 경제력이 상위권에 있는자녀들을따라가는추세로써 중상위권부모와 중하위권 ᄇ

ᅮ모가 상위권부모를맞추게 되는 (Lee와 Han, 2016) 한계점을제시하는연구도 있으며, 이러한 문제 ᄂ

ᅳᆫ지역 간의 차이가 가장큰 원인으로 작용될 것이라 생각된다.

ᄉ

ᅡ교육여부에 따른학업 성적 차이를보고자 하는선행 연구가 많이 이루어지고 있으나 사교육을받 ᄋ

ᅳ

ᆫ 군과 받지 않은 군의 특성 차이는생략하는경우가 대부분이며 이러한 교란요인을 통제하지 않고관 ᄅ

ᅧᆫ성 분석하게 되면 결과를왜곡시킬 수 있다 (Kim과 Lee, 2011). 또한 사교육의 효과는학교급별로 지 ᄋ

ᅧᆨ에 따른차이가 있을수 있지만 이에 대한 연구결과는미비 한 상태이다. 이에 본연구에서는 국가데 ᄋ

ᅵ터를기반으로 각 학교급별로 지역에 따른사교육의 효과를비교하고자 한다. 학업 성적과 사교육여 ᄇ

ᅮ에 영향을 줄수 있는교란요인들을보정하기 위하여 사교육여부에 대한 성향 점수 매칭 (propensity scores matching) 방법을 활용하였으며, 지역별 차이를 확인하기 위하여 다중선형회귀모형 (multiple linear regression model)을 통해 사교육여부와 지역변수 간의 교호작용에 대한 통계적 유의성을살펴보 ᄋ

ᅡ

ᆻ다. 본연구에서는지역별로 성향점수 매칭을수행하는경우 일부 지역에 매칭된표본수가 충분하지 ᄋ

ᅡ

ᆭ았으며, 이를해결하고자 모든자료를활용하여 지역별 차이를확인할 수 있는다중선형회귀모형에서 ᄋ

ᅴ 사교육여부와 지역변수 간의 교호작용을활용하게 되었다.

2. 연구자료 및 연구방법 보

ᆫ연구에서는 통계청의 마이크로 데이터 통합서비스에서 매년 표집 되고 있고, 일반 사용이 허용된 2016년 사교육비 조사 자료를활용하였다. 전체 대상자는 총 82,751명 이었으며 고려하고자 하는변수 ᄀ

ᅡ 결측인 대상자를제외한 76,942명을최종연구대상자로 선정하였다.

ᄉ

ᅡ교육여부가 학업 성적 (내신 성적)에 미치는영향을알아보기 위하여 ‘상위 10%’, ‘중상위 11%∼

30%’, ‘중위 31%∼60%’, ‘중하위 61%∼80%’, ‘하위 81%∼100%’인 1∼5 등급으로 나누어진 학업 성적 ᄇ

ᅧᆫ수를 해석의 편의를위해 5∼1 등급으로 재코딩하여 사용하였다. 그리고 교란요인으로 판단되는 학 새

ᆼ들의 성별, 아버지연령, 어머니연령, 부모의 경제활동,가구별소득, 아버지교육정도, 어머니교육정도, ᄇ

ᅡᆼ과후 학교 참여 여부, EBS교재비, 어학연수비, 국내연수비, 교과프로그램비용, 방과후 학교 비용, 초 ᄃ

ᅳ

ᆼ방과후 보육프로그램 비용, 진로희망고등학교 유형 변수를고려하였다. 교란요인의 판단기준은결과 ᄇ

ᅧᆫ수와관련이 없는변수는 약간의 분산을 증가시키지만 잠재적인 중요한 교란요인을제외할 경우에는 ᄇ

ᅡ이어스를 증가시키는결과를 가져올수 있으므로 사전연구에서 파악된 결과변수와관련된모든변수 르

ᆯ교란요인으로 선정하였다 (Hwang 등, 2017). 부의 교육정도와 모의 교육정도는 29가지로 구분 된 ᄒ

ᅡᆼ목을 ‘중학교 이하’, ‘고등학교’, ‘대학교’, ‘대학원’의 4가지로 재범주화 하여 사용하였고 부모의 연령 ᄋ

ᅵ 5가지로 구분된항목을 ‘30대 이하’, ‘40대’, ‘50대 이상’의 3가지로 재범주화 하였다. 또 가구소득이 8가지로 구분된항목을 ‘299만원이하’, ‘300만원∼399만원’, ‘400만원∼499만원’, ‘500만원∼599만원’,

‘600만원이상’의 5가지로 재범주화 하였다.

ᄒ

ᅡᆨ업 성적과 사교육여부에 영향을 줄수 있는교란 요인들을보정하기 위해 학교급별로 사교육을받 ᄋ

ᅳᆯ성향 점수를추정하고 추정된 성향 점수를기반으로 Greedy 매칭을사용하여 1:1매칭을수행하였다.