[응용경제][2013년6월][15권 1호][고선][사교육은 자기주도 학습을 대체하는가?]

사교육은 자기주도 학습을 대체하는가.pdf

*Abstract

-model1

-Fixed-effect Model

-data trail:2009년 생활시간조사 자료

-장점:관찰되지 않는 개인의 특성에 대해 통제할 수 있음

-결과:사교육 시간의 100분 증가는 같은 날 자기주도 학습 시간의 14~54분 감소와 관련됨

-model2

-IV Tobit Model

-배경:

-About Labor Function

-노동일수:노동을 제공한 일 수

-Labor Productivity(노동생산성):일정시간동안 생산한 재화의 양

-Labor Intensity(노동강도):

-real wage rate(실질임금율):노동자의 생활수단으로 측정한 유보임금률

-Labour Supply:주어진 real wage rate에서의 노동자가 일하기를 희망하는 total hours

-labour-leisure trade-off, 대체효과와 수입효과에 의해 wage rate-hours worked 그래프가 ⊃처럼 생김

-Censored regression model

-특정조건에서만 관측되는 변수가 있을 때 하는 regression model

-예를 들면, 노동자의 hours worked와 노동자의 특색(나이, 교육 등)사이 regression을 하려는데, 실업자의 경우, 후자는 알려져있지만, 전자는 알 수가 어렵다.(근무하고있는 사람은, 직접 조사하면 알 수 있지만)

-이러한 형태의 data를 censored data라 한다(observations중 부분적인 값들만 알 때를 censoring이라 한다.)

-사용되는 구체적인 모델들

-Tobit Type 1, 2, 3, 4, 5models가 있다.

-대응되는 models, truncated regression model

-censored regression model은, y,x중 x는 다 아는데 그중 y만 몇개 모를 때

-truncated regression model은, y,x중 둘 다 모르는 부분이 있을 때

-주로 Maximum Likelihood Estimation을 이용

-Tobit Model(http://en.wikipedia.org/wiki/Tobit_model)

-형태

-성질:

-그냥 ols하면 inconsistency, maximum likelihood estimator는 consistency해짐

-type 1

-type 2

-type 3

-type 4

-type 5

-likelihood functions

-data trail:2009년 사교육비 실태조사, 일반교과 사교육 시간당 가격자료를 계산하여 사교육 시간에 대한 IV로 사용

-결과:사교육 시간과 자기주도 학습 시간 사이에는 거의 일대일에 상응하는 대체 관계가 발생

*서론

-사교육 정의:논문에서는, 사교육을, 초중고 정규교육 이외에 이루어지는 일체의 보습활동을 가리킴

-사교육이 성적향상이나 이후 노동시장 성과에 대해 가져오는 효과가 미미하거나 없다고 나옴

-사교육 시장 규모는 90년부터 2010년까지 전체 실질 사교육비의 연평균 증가율은 5%로 추정됨

-기존 연구:

-y:사교육효과

-x:사교육의 수요(사교육 여부, 사교육비나 사교육 시간, 등으로 사교육량)

-단점:

-실제 학생 및 학부모의 사교육에 대한 선택은 not independent, 다른 학습활동(자기주도 학습, 여가 등)에 대한 의사결정과 맞물려 이루어짐

-사교육을 포함한 다양한 활동들 사이의 상호관계에 대한 고려 필요

-이 논문의 연구

-사교육 선택이 자기주도 학습 및 여타의 활동에 대한 시간자원 배운과 어떻게 관련되는 지 확인

-교육생산함수

-Q=f(L,K,M)

-L:교직원,K:학교시설, M:교육보조재료

-투입요소(L,K,M)에 따른 최대로 산출 가능한 산출량Q과의 기술적 관계를 수학적 함수로 나타낸 것

-기존 생산함수와는 다른 점

-생산주기가 길고, 다양한 산출물들을 가지며, 수익또한 장기적으로 걸쳐 나타남

-학생은 교육재화의 수요자이기도 하지만, 교육재화의 생산자이기도 함

-기업과 달리 이윤극대화만을 추구하지는 않음

-구체적으로

-Q에는 학생의 학업성취도

-f(S,P,I,F), S:학교관련, P:동료학생들과 관련, I:개인의 능력관련, F:가계의 특성과 관련

-L,K,M은 S에 포함됨

-P,I,F는 교육정책당국에 의해 변화시킬수는 없어서 무관심일 것 같지만, P,I,F를 통제해야하기 때문에 중요함

-교육경제학 서적 참고

-기존연구 결과들

-사교육량 결정

-사교육시간, 사교육 지출을 x로 정할 경우, 사교육 시간이나 비용이 성적(y)에 영향을 미치는 지, 아니면 성적으로 드러나는 다양한 특성들이 사교육 투입시간과 비용에 영향을 미치는지 식별하기 곤란(내생성 문제)

->해결하기 위해 IV나 non-parametric interval estimation사용

-IV

-첫째아 여부를 IV to 사교육비 지출(근데 첫째아 여부가 IV로 유효하지 않을 수 있음)

-non-parametric이란, 모집단의 분포를 가정하지 않고 하는 방법

-non-parametric estimation하는 경우

-자료가 정규분포가 아닐 때

-자료가 정규분포로 적절히 변환되지 못할 때

-Sample Size가 적을 때

-자료들이 서로 독립적일 때

-변인의 척도가 

명명척도(nominal scale, 남자는1, 여자는 2)나 

서열척도(ordinal scale, 좋음(5), 약간 좋음(4), 보통(3), ...)일 때

-기존연구들의 단점

-기존연구과정:교육생산함수 설정->다른 것은 통제하고 사교육만을 변화시켜 교육생산함수의 변화 구함

-단점:사교육외의 투입요소의 효과를 통제시키지않는다면 목적과는 다른 결과를 얻음. 

따라서 사교육양의 변화가 다른 투입요소에 어떻게 영향을 주는 지 파악 필요.

-단점이 생긴 이유:교육생산함수의 여타 다른 투입요소들을 특정하기가 어렵고 계측하기도 어려웠으나, 이번 논문에서는 학생의 활동을 정해진 시간 동안 종합적으로 관찰하는 시간사용 자료를 이용하여 해결하려함

-이 논문에서의 모델링

-통계청의 생활시간조사 자료를 활용하여 초, 중, 고등학교 전체 학생을 대상으로 사교육과 자기주도 학습 및 다른 교육이나 여가 활동 사이에 시간자원의 배분이 어떻게 나타나는지 살펴보려고함.(즉 교육생산함수의 사교육과 기타 투입요소(자기주도 학습 및 다른...)사이의 관계를 찾고자 함.

-내생성해결법:

-생활시간조사 자료의 특서어을 이용하여 개인별 고정 효과를 통제한 상태에서 두 시간 변수(사교육시간, 자기주도학습시간) 사이의 관계를 살펴봄

-통계청 사교육비 조사 자료를 사용하여 사교육비를 도구변수로써 활용

-이 논문에서 사용된 자료

-2009년 생활시간조사 자료

-조사방법

-주관:통계청

-조사대상:8100가구의 만 10세 이상 가구원 약 21,000명을 2차례 조사

-조사시기:2009년 3월12일(목)~3월23(월), 2009년 9월9일(수)~9월22일(화)

-조사방법:응답자에게 2일 동안 10분 간격으로 설계된 시간일지에 행동 쓰기

-결과분류:

-144개의 표준 행동분류

-논문에서 사용한 방법

-조사대상:30세 미만이면서 초,중,고에 재학중인 개인의 자료만을 사용, 3268명

-한사람 당 이틀의 자료이므로, 6,536개의 시간사용 자료가 활용

-요일별로 보기

-144개의 표준 행동분류를 9가지 대분류로 나눈 다음, 각 대분류를 소분류로 또 나눔(e.g. 학습 활동->학교수업)

-사교육 시간 정의:학원이나 과외 등을 통해 교습자가 주도하는 학습 프로그램에 참여하여 겪는 교육과정

(따라서, 학교에서 과외숙제하는 것은 학교-자습으로 분류되고, 사교육시간에는 포함되지 않음)

(요일별, 그리고 학급별 사교육 참여율(하루 중 시간 사용이 있기만하면 참여한 걸로 간주)로 보아서 학급이 높아질수록 학업성취도가 높은 소수의 학생에게 더 사교육이 집중되는 걸 확인할 수 있다.)

-2009년 사교육비 실태조사 

-조사대상:44,000명 학부모

-논문에서 사용한 방법

-각급학교, 지역, 성, 소득구간별 시간당 평균 사교육 가격을 계산하여 사교육 시간에 대한 도구변수로 사용

-미시자료 학생 87,244개의 자료를 통해 학생 및 가구의 특성, 교과 및 프로그램별 연간 사교육비 지출액, 각 분류별 주당 평균 사교육시간 등의 변수를 포함->일반교과 사교육비와 일반교과 사교육 시간을 각각 일일 평균으로 환산하여 비용을 시간으로 나누어서 시간당 평균 사교육 사격을 계산

-각 개인별 가중치를 적용하여 각급학교, 지역, 성, 소득구간으로 나눠진 집단(576개)별로 시간당 평균 사교육비의 가중평균을 구함(3(초중고)*16(광역시도)*2(남성,여성)*6(가구소득구간)=576개)

-집단별로 사교육 가격을 나누어 살펴보기 위해서는 사교육 시장이 지역, 성, 소득구간별로 분절되었다는 가정이 충족될 필요가 있는데, 충분한 변동성을 보여줌

-사교육 시간이 자기주도학습 시간에 미치는 효과를 추정하는 모형에서 사교육 가격이 도구변수로서 유효하기 위해서 필요한 3가지 조건

-사교육 가격이 학생 개인의 시간배분 결정 과정에서 외생적

-사교육 시장은 충분히 경쟁적으므로 한 개인이 사교육(사교육시간)을 수요변화가 각 집단별 사교육 가격에 영향을 미치기는 어려워 보이므로, 충족되보인다.

-사교육 가격이 사교육 시간 결정모형에서 충분한 설명력을 가져야

-사교육 가격이 사교육 시간에 대한 영향 이외의 경로로 자기주도 학습 시간에 영향을 미쳐서는 안된다.

-모형 및 분석결과

-궁금증:

-사교육 시간이 자기주도 학습 등 다른 활동을 위한 시간 배분에 미치는 효과는?

-1. 사교육과 자기주도 학습시간이 서로 대체관계인지 아니면 보완관계인지의 여부

-2. 사교육을 위한 시간을 어떠한 활동을 희생하여 마련하는지

-기본 모형

-

*경제용어 및 이론

*통계용어 및 이론

*기타이론

*Fact, 통계자료나, 경제, 역사적 사실들

*Conclusion

*사용된 방법론

*느낀점