ABSTRACT Park et al. (2012) examined the impacts of coeducation in high school on the college scholastic ability test using random assignment in Seoul

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영관 낭
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1 韓國開發硏究제 37 권특별호 ( 통권제 127 호 ) 김범수 ( 고려대학교정경대학경제학과부교수 ) 김가영 ( 화학경제연구원연구원 ) The Impacts of Coeducation in High School on the College Scholastic Ability Test Kim, Beomsoo (Associate Professor, Department of Economics, Korea University) Kim, Ga-young (Researcher, Chemical Market Research Inc.) * 본논문은 2012 년정부 ( 교육부 ) 의재원으로한국연구재단의지원을받아수행된연구임 (NRF-2012S1A5A ). 두분의익명의검토자와많은조언과토론을해주신박상수, Julian Cristia 에게깊은감사를드린다. 또한자 료처리를도와준진성진석사과정학생에게도고마움을전한다. 김범수 : ( ) kimecon@korea.ac.kr, (address) Department of Economics, Korea University, 145, Anam-ro Seongbuk-gu, Seoul, , Korea. 김가영 : ( ) kgy817@hanmail.net, (address) JnK Digital Tower , 111, Digital-ro 26-gil, Guro-gu, Seoul, , Korea. Key Word: 남녀공학 (Coeducation), 대입수능 (College Scholastic Ability Test) JEL Code: I24, I21 Received: Referee Process Started: Referee Reports Completed: KDI Journal of Economic Policy, vol. 37, supplementary issue, 2015 c Korea Development Institute 2015

2 ABSTRACT Park et al. (2012) examined the impacts of coeducation in high school on the college scholastic ability test using random assignment in Seoul high schools. However, the student random assignment in Seoul within a school district was performed only within 30 min commutable areas using public transportation and Park et al. (2012) did not aware of this rule. This paper reexamines the question by matching nearest two single sex schools with a coeducation school within a school district. We found single sex school students achieve higher test score than that of coeducation school for both male and female. The magnitude of test score improvement for female is smaller than that of Park et al. (2012). However, the magnitude for male is bigger than that of Park et al. (2012). Park et al.(2012) 은서울의학군내고등학교무작위배정정책을이용하여특정학생이남녀공학에배정될지남 ( 여 ) 학교에배정되는지에따라대학수학능력시험에서학생들의성적이어떠한영향을받는지를확인하고자하였다. 하지만이논문은학군내무작위배정이아닌대중교통을이용하여 30분이내학교들중에서만무작위배정이이루어졌다는중요한현실을고려하고있지않으므로본논문에서는각각의남녀공학과가장가까운남 ( 여 ) 학교두곳을찾아서이학교들과의성적의차이만을찾음으로써보다정확한남녀공학과비교한남 ( 여 ) 학교의효과를측정하고자하였다. 또한 Park et al.(2012) 에서는한해연도의자료만을사용하였지만본논문에서는다년도의자료를이용하여결과가안정적인지도확인하였다. 이러한보다정확한분석의결과, 남녀모두단성학교가공학에비해통계적으로유의하게성적이향상되는결과를보이고있다. 이결과를 Park et al.(2012) 과비교하면여학생의경우에는단성학교의효과가 Park et al.(2012) 보다작고, 남학생의경우에는 Park et al.(2012) 보다큰것으로확인되었다.

3 Ⅰ. 서론 전세계적으로중고등학교의교육에서남녀공학과남 ( 여 ) 학교중어느쪽이학생들에게더좋은영향을미치는지에대해서는학계뿐만아니라정책입안자들도많은관심을가져왔다. 이렇게많은사람들의관심사항이었음에도불구하고아직까지도연구자들사이에서합의점을찾지못하는중요한이유중의하나는많은국가들에서학생이어느학교를진학할지를선택하기때문에남녀공학과남 ( 여 ) 학교의학생구성이다르다는데있다. 예를들어미국에서는학생이남 ( 여 ) 학교나남 ( 여 ) 교실에배정받는것은반드시완전한학생의자율의사에따른결정이어야만하도록법이규정하고있다 (federal statute 34 CFR ). 즉, 학교들간에혹은남 ( 여 ) 학생교실과공학교실간에학생들의구성이서로다르면학교혹은교실에서공학에따른인과관계를찾을수없게된다. 예를들어어느학교에는높은학업능력을가진학생들이모이고다른학교에는낮은학업능력을가진학생들이모인경우두학교가완전히똑같은교육과환경을제공한다고하여도학생들의학업성적으로측정된학교의역할에서는높은학습능력의학생들이모인학교가더우수한학교로나타날것이다. 이때능력은 IQ와같은대체 (proxy) 지표로관측될수도있어이를이용하면문제점의일부를해결할수있겠지만성적에영향을미칠수있는관측되기어려운많은변수, 예를들어공부에대한열의혹은미래에대한할인요소 (discount factor) 등이존재하므로학생들의구성이동질적이지않을경우학교의효과를정확히측정하기는어려울것이다. 이런이유로이문제에대해많은연구들이이루어졌음에도불구하고아직도연구자들사이에합의점에이르지못하고여전히활발하게연구되는분야로남아있는것이다. Park et al.(2012) 은이문제에대해한국에서이루어진고등학교배정방식이학생들을대상학교사이에무작위로배분하였다는점에착안하여정확히남 ( 여 ) 학교가남녀공학에비해학업성적에얼마나영향을미치는지를확인하고자하였다. 한국은 1974년고교평준화정책실시이후중학교에서고등학교로진학할때동일학군내에서는학생들이무작위배정되는큰틀이최근까지유지되어왔다. 이정책은동일학군내에서는각학교별학생구성이다른어떤요인들과도관련없이외생적으로결정됨을의미한다. 67

4 결과적으로고등학교입학시에는동일학군내에서무작위로배정된학교들간에는학생들의구성이모든면에서동일하다는것이다. 이에따라졸업시의학업성취를동일학군내학교들간에비교하게되면출발점이같은학생들간에발생한순수한고등학교재학기간의학교에의한효과만을측정할수있게되는것이다. Park et al.(2012) 은대한민국인구의 20% 정도가살고있는큰도시이고, 남녀공학의학교가비교적많이있으며, 11개의학군이존재하고학군의경계가명확히기록되어있다는장점을가지고있는서울의 2010학년도의대입수능시험성적을가지고연구하였다. 연구의결과, 남녀학생모두남 ( 여 ) 학교가남녀공학보다국어와영어에서더높은성과를거두고있으며, 무료급식, 학교내선생님과학생의비율, 선생님의경험등을모두고려한이후에도여전히차이가존재한다고밝히고있다. 하지만 Park et al.(2012) 은다음두가지면에서한계가있을수있으며, 본논문에서는이를고려하여보다정확한분석을하고자한다. 먼저 2010학년도에대입수능에응시한학생들이동일학군내에서는무작위로남녀공학과남 ( 여 ) 학교에배정되었다는것은사실이아니다. 무작위배정은등하교의편의를위하여개인별거주지를중심으로대중교통을이용한통학시간이 30분이내인학교들사이에서만이루어졌다. 현실적으로대부분의경우에각개인별로는 5개내외의학교들중에서무작위배정이이루어졌다. 본논문에서는이를가능한한최대한반영하여불편추정치를추정하고자한다. 둘째, Park et al.(2012) 의논문에서는단일연도의자료만을사용하였다. 본논문에서는분석결과를보다일반화시킬수있도록분석범위를 2010학년도대학수학능력시험 (2009년 11 월시행 ) 응시자에서 2007학년도대학수학능력시험 (2006년 11월시행 ) 응시자부터 2010 학년도대학수학능력시험응시자까지확장한자료를사용하여 4개연도를함께분석하기로한다. 1 제Ⅱ장에서는교육환경과학생들의학업성취도간의관계를분석한국내외선행연구들을고찰하고, 제Ⅲ장에서는본논문에서사용될대입수능시험자료와학교에대한자료, 그리고학교별매칭과정에대해설명하고, 이어종속변수및주요독립변수들과분석에서사용한모형을살펴본다. 제Ⅳ장에서는회귀분석결과들을보고하고, 마지막제 Ⅴ장에서는결론을고찰한다 학년도 (2005 년고등학교입학생으로 2007 년 11 월대학수학능력시험응시 ) 는분석대상에서제외하며, 그이유는제 Ⅲ 장 2 절의 가. 대학수학능력시험자료 에서설명한다. 68 韓國開發硏究 /2015, v. 37, supplementary issue KDI Journal of Economic Policy

5 Ⅱ. 선행연구개관 교육분야에서학교별학업성취에관한연구를폭넓게살펴보면, 미국의경우에는고등학교를대상으로비싼학비를낸사립과공립을비교하거나보스턴, 뉴욕등일부지역에있는엘리트학교에다니는것이얼마나효과가있는지가연구되었다 (Hoekstra [2011]; Abdulkadiroglu et al.[2011]). 미국의고등학교는학생들의수업료에의해운영되는사립학교와학교의재정이지역주민들의재산세에주로의존하여운영되는공립학교로나눌수있는데, 비싼수업료를내는사립학교가과연그만큼학생들에게혜택을주는가가연구의대상이었다. 하지만사립을갈것인지공립을갈것인지는개인의선택의결과이며, 부자들은사립학교를다니는것이현실이다. 대부분의공립학교학생들은사립학교를다닐경제적여건이되지않으며, 사립학교를다니는학생들은공립학교에가려는생각이없지만, 기존연구들은계량경제학적기법들을사용하여사립학교에다니는사람이공립에다녔더라면어떤결과를가져올지를추정한다. 따라서이런상황에서선행연구들이과연같은대상을비교하는지에대한우려가항상존재한다. 국내에서이루어진교육관련연구들은앞에서언급된연구들과는좀다른측면에관심을보이고있는데, 역시선행연구들을광의로살펴보면다음과같다. 교육정책의급격한변화를경험하고나서어떤제도가보다우월한가가주요한관심사항이되었다. 예를들어평준화정책이학생들의학업성취도에어떤영향을미치는가라는문제가그중의하나이다. 이는이론적으로는비슷한성적의학생들끼리함께있는것이학업성취도를높이는가, 아니면다양한성적의학생들이섞여있을때학업성취도가더높아지는가의문제이다 ( 김윤태외 [1978]). 하지만이런연구들은해마다시험을보는구성원이바뀜에따라혹은매년다른문제가출제됨으로인해현실에서실증적으로정확한결과를찾아내기란대단히어려운일이다. 하나의예로서김진영 (2010) 은비평준화에서평준화로변경되었을때혹은평준화에서비평준화로변경되었을때학업성취도가어떻게변경되는가를분석하였지만일관성있는결론을찾아내지는못하였다. 특히고교평준화정책이학생들의학업성취도하향화현상을야기할것이라는우려가정책시행초기부터끊이지않은바김기석외 (2009) 와성기선 (2004) 에서는평준화가실제로학생들의학업성취도를어떻게변화시키는지분석하였다. 성기선 (2004) 에서는평준화정책의실시 69

6 가곧바로학생들의학업성취도를하향화시키고있다는실증적증거를확인하기위해서는기존의분석으로는한계가있다고보았다. 그에따라종단설계를통해복합요인들과의관계속에서평준화정책의효과를재검토해야한다는결론을내렸다. 보다직접적으로본논문에서관심이있는남 ( 여 ) 학교와남녀공학사이에서나타나는차이에대한분석도다수존재한다. 대표적으로남녀공학여부가학생들의학습태도나학습의욕에긍정적인영향을줄수있음을지지하는연구들이있다 ( 김인숙 [1983]; 나익찬 [1985]; 박문태 나정 이재분 [1987]). 이들연구는공통적으로남 ( 여 ) 학교에비해남녀공학에다니는학생들의학습의욕이더높고학습능률도향상시킬수있음을설문을통하여지적하고있다. 국내에서이루어진학생의학업성취도에대한분석중에서평준화정책에따른변화를분석함과동시에남녀공학인지남 ( 여 ) 학교인지여부에따른학업성취도차이에대한객관적인분석을병행한연구는 Park et al.(2012) 을제외하고는아직까지없다. 따라서그효과를계량화하여살펴보는것은교육환경의차이가야기하는효과를분석한다는중요한의미가있다고하겠다. Ⅲ. 연구방법 1. 연구대상 본연구에서는학생들의고등학교에대한무작위배정을이용하여남녀공학과남 ( 여 ) 학교간에대학수학능력시험성적으로본학력차가존재하는지를살펴보고자한다. 국내에서무작위학교배정은고등학교만이아니라중학교도비슷한시기에이루어졌지만본연구에서고등학교에대해서만분석하고자하는이유는다음과같다. 먼저분석을위해서반드시필요한, 일관성있고가능하면모든학생들이대상이된학업평가자료의이용가능여부때문이다. 대학수학능력시험이여기에해당된다. 대부분의학생들이대학교에진학하고자하는우리나라에서는거의모든학생들이대학수학능력시험에응시하고있다. 따라서매년실시되고있는이시험을이용하여학교의역할을측정하는것이가장이상적인방법이라고생각된다. 70 韓國開發硏究 /2015, v. 37, supplementary issue KDI Journal of Economic Policy

7 <Table 1> The Number of High Schools in 2007 by School Districts in Seoul 1) Second round School district First round 2) Preference based school 3) Randomized school Total Coeducation Boy s Girl s Note: 1) During our study period (2007~2010) 8 coeducation schools were newly founded in Seoul and 1 coeducation school become preference based school in We focus on 67 (total 75 during our study period) randomized schools in ) Includes selective schools (foreign language high school, science high school) and vocational high schools. 3) Starting 1996 some high schools can be chosen by students. School district 11 has 20 preference based schools and 1 randomized school. So we do not include school district 11 in our analysis. 또한 Park et al.(2012) 의연구에서와같이분석대상은서울지역으로한정한다. 이렇 게하는이유는서울지역에는남녀공학이많이존재하며, 다른지역에비해학군에대 한정확한정보가존재하기때문이다. 2 여기에서는서울지역학생들중에서도무작위 배정에의한학생들만을이용하기위해먼저간략하게고등학교의학생선발방식에대 해먼저설명하려고한다. <Table 1> 은 2007 학년도의서울시내학군별로학생선발방식에따른고등학교의숫 자를나타낸것이다. 첫번째열의학교들은실업계고등학교와일부외국어고등학교, 과학고등학교등의특수학교들로, 먼저학생들의자발적인지원을받고지원자들중에 서학생을선발한다. 두번째열은 선복수지원 후추첨제도 라는선발방식을사용하는 2 국내의대부분의대도시지역에서는약간의시차를두고서울과부산에이어학군내무작위배정이이루어졌지만일부지역에서는현재까지도무작위배정이이루어지지않고있어전국적인무작위배정에대한정보는각시도교육청별로일일이확인하여야한다. 71

8 학교들이다. 이제도는도심공동화현상에따라서울중심에위치한일부고등학교의학생수부족현상을해결하기위해 1995학년도부터도입되었으며, 일반학교와달리선복수지원학교의경우서울시전역에서지원자를받고, 지원한학생들중에서선발하는방식을따른다. 3 세번째열에는본연구의분석대상인학교의숫자가기록되어있다. 무작위배정으로학생을받게되는후기일반학교는대략 166개이며, <Table 1> 의 (4), (5), (6) 열에서는후기일반학교를남녀공학, 남학교, 여학교로나누어각각그숫자를학군별로표기하였다. 다만, 본연구는 Park et al.(2012) 과달리학교에관한자료가준비된 2007학년도 (2004년고등학교입학생으로 2006년 11월대입수능응시 ) 부터 2010학년도 (2007년고등학교입학생으로 2009년 11월대입수능응시 ) 까지의대학수학능력시험응시자에대해서분석하기때문에분석대상기간동안에학교정보의변동이발생하는지에대해고려해야한다. 4 신설학교가존재하는경우신설된해부터분석대상에추가하였으며, 선발방식이바뀌는경우분석대상에서제외하였다. 따라서서울에있는남녀공학은 2007년 67개, 2009년 72개, 2010년 74개이다. <Table 2> 에서는대학수학능력시험성적자료로부터확인된수험생에대한기본적인자료를표시하였다. 2007학년도대학수학능력시험에서는전국적으로약 55만명이시험을보았으며, 27% 인 15만 4천명이서울에서살고있다. 이중에서재수생이나고등학교를졸업하지않고검정고시등으로교육을받은학생을제외한 9만 4천명이 2004년에입학하여고등학교를졸업하는학생이다. 5 이중에서 7만명이무작위배정에의해고등학교를배정받은학생들이다. 2009학년도대학수학능력시험의경우전국의 55만 8천명응시생중서울소재응시생이 14만 6천명이었다. 2009학년도역시재수생과검정고시를통한응시생을제외한 2006년고등학교입학생 9만 3천명가운데무작위배정에의해고등학교에배정된학생은 6만 5천명에달했다. 2010학년도대학수학능력시험의경우 2007, 2009학년도대학수학능력시험보다많은 63만 7천명이응시했으며, 서울에서응시한학생수또한 15만 9천명으로가장많았다. 6 그중에서 2007년고등학교 3 선복수지원학교는학군별로상이하게존재하며, 특히서울의 11 개의학군중 11 학군에집중되어있다. 11 학군인서울중구에는선복수지원이아닌학교가한개 ( 상명사대부속여자고등학교 ) 만존재하여본분석에서는제외하기로한다 학년도 (2005 년고등학교입학생으로 2007 년 11 월대학수학능력시험응시 ) 는분석대상에서제외하며, 그이유는제 Ⅲ 장 2 절의 가. 대학수학능력시험자료 에서설명한다. 5 대학수학능력시험전체응시자중에서그해졸업하는학생들만을연구의대상으로한다. 이는고등학교의순수한효과를분석하기위함이다. 졸업한이후에다시대학수학능력시험에응시하는응시자의경우에는재학생과달리학교가아닌사설교육기관의영향을추가로받을가능성이존재하기때문이다. 6 이렇게 2010 학년도학생수가증가한일부원인은 1991 년에태어난출생아의수가전국적으로 631, 韓國開發硏究 /2015, v. 37, supplementary issue KDI Journal of Economic Policy

9 <Table 2> The Number of High School Students Who Took College Scholastic Ability Test (CSAT) in Seoul 1) All students In Seoul 154, , ,774 Students graduating this year 93,925 93, ,193 Randomized schools 70,880 65,801 76,574 Students taking Korean 70,717 65,785 76,550 Students taking English 70,562 65,411 76,174 Note: 1) We use College Scholastic Ability Test (CSAT) during 2007 and However, for 2008 CSAT provided only grade instead of score so we decided not to use 2008 exam. 입학생인 10만 8천명을선별하였고, 그가운데무작위배정에의해고등학교를배정받은학생은 7만 6천명이었다. 매년대학수학능력시험재학생응시자기준으로본인이거주하고있는학군내에서성별을고려하여무작위배정된학생들의숫자는 2007학년도는전체의 75%, 2009학년도와 2010학년도는전체의 70% 로대다수를차지한다. 따라서본연구에서는일단이와같이 2007학년도의 7만명, 2009학년도의 6만 5천명, 2010학년도의 7만 6천명의성적을가지고분석하도록한다. 2. 사용된자료 가. 대학수학능력시험자료 우리나라에서대학수학능력시험에응시한모든학생들의전수자료는 1995학년도대학수학능력시험응시자부터존재한다. 이자료에는개인을식별할수있는정보를모두배제하고출신학교명, 응시자의성별, 출신학교가위치한행정구역 ( 시, 도, 군, 구 ), 학력상태 ( 졸업예정, 졸업, 검정고시, 기타 ), 응시시험과목, 각시험과목의표준점수, 백분위, 등급이기록되어있다. 한국교육과정평가원은관심있는연구자들의신청을받아허가를받은연구에대해이자료를제공하고있으며, 본연구를위해서는 2007학년도시험부터 2010학년도시험까지의자료를사용한다. 단, 2008학년도시험의경우교육정 명으로 1990 년출생아인 590,870 명에비해증가한데에일부기인한것으로보인다. 73

10 책의변동으로인하여과목별점수나표준점수를공개하는대신오직등급만을공지하였고한국교육과정평가원의자료역시표준점수와백분위점수는기록되어있지않다. 본연구에서는학생들의언어영역과외국어영역표준점수를사용하는바부득이하게 2008학년도대학수학능력시험은분석대상에서제외하는바이다. 나. 학교에대한자료 본연구를위해서는어느학교가어느학군에속했는지를정확히파악하는것이가장중요한일이다. 먼저전체학생의 25% 정도가거주하고있는서울의경우에는서울특별시교육청웹사이트에 2004학년도부터고등학교신입생배정요강과신입생의배정방법이자세히기술되어있다. 또한같은곳에 2005년부터학군지도가공개되어있으며, 이학군지도에는서울시내의 11개학군과각학군에존재하는학교들의이름이기록되어있다. 따라서본연구에서는임의로 11개의학군에아라비아숫자로개별학군의이름을지정하여분석하였다. 학생들의학업성취에영향을미칠수있는요인들로학교에대한기본적인정보들도필요하다. 한국교육평가원에서는이들정보를전국의고등학교에대해제공하고있다. 제공되는기본적인학교별정보는국립, 공립, 사립여부, 남학교인지여학교인지공학인지, 학교의주소지등이다. 이외에도필요한다른변수들로는학년별학급수, 학년별학생수, 총교원수, 여성교원수, 학교별교사의교육정도, 경력정도, 자격증보유정도등이있을수있다. 다행히서울의경우에는 2006년이후에는이런학교별자료가데이터베이스로기록되어있어서울특별시교육청으로부터이에대한학교별자료를받아이를본연구에서사용한다. 7 서울특별시교육청으로부터제공받은학교별상세정보는학교교명을기준으로매칭하였다. 매칭과정에서교명변경사례의경우현존하는학교홈페이지에서학교연혁을확인하고홈페이지에서확인이불가능한학교의경우서울시교육청에문의함으로써학교명에따라학교별정보를확인하였다. 또한연구대상기간안에학교의선발방식이바뀌거나새로운학교가신설되는경우가존재하므로이러한변동을고려하여분석하였다 년대후반부터발간되고있는서울교육통계연보에서는위에서언급한일부자료가학교별수준으로기록되어있지않고구별이나교육청별 ( 강남교육청, 남부교육청등 ) 로만수록되어있다. 8 자세한내용은본문의제 Ⅲ 장제 1 절에제시된설명을참고하라. 74 韓國開發硏究 /2015, v. 37, supplementary issue KDI Journal of Economic Policy

11 3. 남 ( 여 ) 학교와남녀공학의학교별매칭 서울특별시학생들의고등학교배정은무작위배정임에도불구하고등하교의편의를위하여개인별거주지를중심으로대중교통을이용한통학시간이 30분이내인학교들사이에서이루어졌다. 9 따라서정확하게개인별로무작위배정된학교를찾기위해서는학교배정당시에개인별무작위배정대상이된학교의리스트가정리된행정자료를받는것이가장좋으나교육청에확인한결과이러한자료는제공이불가능하였다. 차선으로는만일학생개인별거주주소가연구자에게제공된다면개인별로거주지에서학군내의고등학교별로대중교통을이용한통학시간을구하여통학시간 30분이내인학교들만을구하는것이가장정확하게현실을반영하는것이다. 안타깝게도개인별주소정보도연구자가가지고있지못하므로현실적으로무작위배정을가장비슷하게복원할수있는방법은특정남녀공학에대하여학군내에서통학거리상으로가까운남 ( 여 ) 학교들을찾아이들간에는학생들이무작위배정되었을것으로가정하는것이다. 예를들어남녀공학 A와같은도로상에한블록떨어져있는 10 남학교 B와여학교 C가있다면어느특정주소로부터이들학교로의통학시간은거의비슷하다. 따라서 A학교에배정받은학생들은고등학교무작위추첨배정당시남학생이면 B학교, 여학생이면 C학교로의배정이고려되었을것으로생각하는것이다. 이는학군내에서무작위추첨배정방식으로고등학교를배정받았다는종전의연구가가지는현실과의괴리를이용가능한정보하에서가장효과적으로줄이는방법으로생각된다. 남녀공학과남 ( 여 ) 학교의매칭을위해서포털사이트네이버의지도서비스중대중교통을이용한길찾기서비스를사용하였다. 이서비스를이용하여개별남녀공학마다같은학군내에있는남 ( 여 ) 학교와의통학시간과통학거리를각각두명의독립적인연구자가다음과같이산정하였다. 개별남녀공학에대하여같은학군내에있는남학교와 년이전공식문서상에는이것이정확하게기술되어있지않고 통학거리를고려하여 라는용어만나오는경우가있다. 복수의교육청관계자들이대중교통 30 분이라고일관되게확인해주었다. 하지만무작위배정이이루어진초기에는통학거리를고려하지않았을수있고언제부터고려되기시작했는지에대해서는정확한자료가없다 년에개정되어 2008 년에시행된 학교보건법시행규칙 제 8 조 ( 평가대상별평가기준 ) 에따르면, 학생의통학범위는 중학교및고등학교학생의경우대중교통을이용할때통학거리가 30 분정도일것 으로규정하고있으므로대중교통을이용한통학시간이 30 분이내인학교별로매칭해도무방할것으로판단된다. 10 학교 A 와 B 혹은학교 A 와 C 를이동하기위해필요한이동시간은대중교통을이용하는경우 30 분이넘지않는다. 75

12 여학교를구분하여각각통학시간에따라오름차순정렬하였다. 우선적으로남녀공학과의통학시간이짧은학교부터 1, 2순위를매겼으며, 통학시간이같은경우학교간거리가짧은학교에상위순위를매겼다. 이로써남녀공학마다남학교와여학교가각각최대 2개학교씩매칭되었다. 11 이렇게두명이독립적으로정리한학교별매칭을서로비교하여차이가있는경우에는다시한번같은방법으로확인함으로써순위산정과정에서발생할수있는오류를최소화하였다. 12 신설된학교와선발방식이바뀐학교도고려하여매칭하였다. 1학군에있는남녀공학 A에매칭된남학교 B, C가순서대로 1, 2순위라고하자. 만일남학교 B가 2007년에는후기일반계고등학교였으나 2009년부터후기선복수지원학교로변동하였다면 2009년부터는 A학교에매칭된남학교는 C, D가순서대로 1, 2순위를갖도록매칭하였다. 본연구에서는이렇게각각의남녀공학과이에매칭된학교를가상의하나의학군으로보고향후분석에서는이렇게매칭된학교간에만무작위배정이이루어졌다고가정함으로써가상학군내남 ( 여 ) 학교와공학간의학업성취도차이를분석하고자한다. 4. 사용된변수들 가. 종속변수 본연구의종속변수는 2008학년도를제외한 2007학년도부터 2010학년도까지의대학수학능력시험중대다수의학생이공통적으로응시하는언어영역과외국어영역의표준점수이다. 13 교육과정평가원에따르면대학수학능력시험에서언어영역과외국어영역의표준점수는 2007학년도부터 2010학년도까지 (2008학년도제외 ) 항상평균을 100점, 표준편차를 11 학군에따라남학교와여학교가 2 개미만인학군이존재한다. 12 매칭된학교자료는필자들에게요구가있을때제공할수있다. 13 대학수학능력시험에서시행되는 7 개의영역별점수중언어영역과외국어영역만을사용하는것은과학탐구영역과사회탐구영역, 그리고제 2 외국어영역의경우학생들이스스로응시하고자하는과목을선정하여응시하고있기때문이다. 따라서학생들마다응시과목이다르기에효과를분석하는데있어어려움이존재한다. 예를들어고등학교 3 학년학생들은학교마다이과와문과로나누어져있으며, 대학수학능력시험에서수리영역시간에이과의경우수리 ( 가 ) 형을, 문과의경우수리 ( 나 ) 형을응시한다. 또한이과의경우탐구영역시간에과학탐구영역과목을응시하는반면, 문과의경우사회탐구영역과목을응시한다. 이처럼수리, 탐구, 제 2 외국어영역의경우언어영역과외국어영역과달리개인의선택에따라서로다른과목을응시함으로인해분석에있어오차가발생할가능성이존재한다. 76 韓國開發硏究 /2015, v. 37, supplementary issue KDI Journal of Economic Policy

13 <Table 3> Descriptive Statistics 1) Boy Girl MEAN STD MEAN STD Standardized score in Korean Standardized score in English Average years of teaching experience of teachers Average years of schooling attained of teachers Seniors-teacher ratio Private school (vs. Public) Note: 1) See note for Table 2. We standardized Korean and English with mean 0 and standard deviation 1 for each year among our relevant sample. 20 점으로하여계산되었다. 본연구에서는서울소재학교의재학생들만을대상으로표 준점수를다시계상하면서일반적으로교육성과측정에많이사용되는평균 0 점, 표준 편차 1 점으로다시계산하여사용한다. 나. 독립변수 본연구에서사용되는독립변수는다음과같다. 14 가장핵심이되는독립변수는남녀공학과남 ( 여 ) 학교를구분하는더미이다. 여학생의경우여학교를나타내는더미변수가, 남학생의경우남학교를나타내는더미변수가분석에사용된다. 이변수는남 ( 여 ) 학생이남녀공학이아닌남 ( 여 ) 학교에배정되었을경우나타나는변화를보여준다. 이외에도학교내교사의평균경력연수와교사의평균학력수준을나타내는변수와학교별교사대비 3학년학생비율, 사립학교에대한더미변수가사용되었다. 학교내교사의평균경력연수는학교마다 10개의항목으로구분하여보고되어있다. 경력연수는최저 5년이하, 최고 45년이상으로 5년단위로구분되어있다. 따라서본연구에서는구간별중간값과구간별응답교사의수를곱한뒤그합을평균함으로써학교마다교내전체교사의평균경력연수를계산하였다. 학교내교사의평균교육연수 14 학교별무상급식에대한자료의경우학교알리미사이트에서매년 4 월전국의초 중 고등학교를대상으로전년도급식지원대상학생수와지원금액을조사 수집하여제공하고있다. 하지만이자료는 2010 학년도부터조사 (2010 년 4 월, 2009 년지원정보조사 ) 를시작하였기때문에우리는이를사용하지않는다. 77

14 는역시경력연수와마찬가지로학교마다보고되어있다. 이때경력연수와는달리교사가받은총교육연수가얼마인지보고되어있다. 최저는 12년이하이며, 최고는 20년이상으로, 1년단위로보고되어있다. 본연구에서는이값을학교별로평균내어사용하였다. 학교별교사대비 3학년학생비율은학교마다 3학년학생수를학교의전체교사수로나누어준값이다. 아쉽게도학년별로인원수가구분되어있는학생과달리교사의경우담당학년에따른인원수구분이되어있지않아서 3학년담당교사대비 3 학년학생비율은사용이불가능하다. 하지만국내대부분의고등학교가담임에따른담당학년과교과수업에따른담당학년이다르기때문에 3학년담당교사대비 3학년학생비율을사용하지않아도무방할것으로보인다. 마지막변수는사립학교에대한더미변수이다. 사립학교일경우는 1로, 국립이나공립학교일경우는 0으로두었다 계량경제학적모형 본논문에서는무작위배분이이루어졌을것으로생각되는매칭된남녀공학과남 ( 여 ) 학교간에서로다른학업성취도를보이는가를확인하고다음의계량경제학적모형을 사용한다. (1) 는학생의대학수학능력시험성적이다. 본논문에서는학생의수능원점수대신표준점수를사용하였다. 16 는개인을, 는졸업한학교를, 는그학생이고등학교배정시에속한학군을, 는연도를말한다. 는단성학교일경우 1이고, 남녀공학일경우 0으로정의된더미변수이다. 는각학생이다닌고등학교의정보로학교의교사 1명당배정되는 3학년학생수, 17 남녀공학및남 ( 여 ) 학교여부, 사립학교여부, 학교별교사의평균경력, 학교별교사의평균교육수준등에대한정보를포함한다. 은남녀공학을기준으로대중교통을이용한이동거리가 30분미만인남 ( 여 ) 학교를매칭한학군을말한다. 앞서설명한매칭을통해남 ( 여 ) 학교각각두개와남녀공학한개를 15 본연구에사용한자료에서는분석대상기간동안어떤학교도사립학교와국 / 공립학교간의변동을보이지않았다 학년도 (2005 년고등학교입학생으로 2007 년 11 월대학수학능력시험응시 ) 는분석대상에서제외하며, 그이유는제 Ⅲ 장 2 절의 가. 대학수학능력시험자료 에서설명한다. 17 학교별로 3 학년학생수를총교사수로나누어줌으로써교사 1 명당배정되는 3 학년학생수를산정한다. 78 韓國開發硏究 /2015, v. 37, supplementary issue KDI Journal of Economic Policy

15 하나의학군으로보고분석하였다. 18 연도별로있을수있는특이성을통제하고자연도 별고정효과를포함시켜분석한다. Ⅳ. 분석결과 본연구에서는앞장에서설명한것처럼학군에대한정보와무작위배정의방식에대해가장정확히알고있으면서일관된대학수학능력시험의성적이존재하는 2007학년도부터 2010학년도까지서울지역졸업예정자들중무작위배정에의해고등학교가결정된 21만명의학생들을대상으로한다. 4개연도의학생들을함께사용하여남녀공학과근거리학교로매칭된남 ( 여 ) 학교의성적을비교함으로써남녀공학대비남 ( 여 ) 학교의효과를분석한결과를다음과같이보고한다. 1. 남 ( 여 ) 학교효과 학군내무작위배정시에남학생과여학생은각각배정된다. 예를들어서울지역졸업예정자중남학생은해당학군내배정가능한남녀공학과남학교중한학교를배정받으며, 마찬가지로여학생은배정대상이되는남녀공학과여학교중한학교로배정받는다. 따라서우리는남 ( 여 ) 학교가대학수학능력시험성적에미치는효과를볼때에는남학생과여학생을따로분석하여보고한다. <Table 4> 는여학생만을대상으로, <Table 5> 는남학생만을대상으로하여분석하였다. 각각의표에서 (1) 열과 (3) 열에서는언어영역표준점수와외국어영역표준점수를각각종속변수로갖는다. (2) 열과 (4) 열에서는남 ( 여 ) 학교독립변수이외에학생의성적에영향을미칠수있는학교수준에서의다른독립변수를추가적으로사용한다. 이때추가되는독립변수들은앞에서설명한교사의평균경력, 교사의평균교육수준, 교사대비학생비율, 사립학교더미가있다. 18 계량모형분석에서독립변수로 하나만고려하는경우학군내에존재하는가상학군간의성적차이가별로존재하지않는다면가상학군을사용한분석의결과는기존의결과와크게달라지지않을것으로예상할수있다. 학군내가상학군간의학교별표준편차는여학생의경우영어 0.06, 국어 0.03 으로차이가크게존재하지않았다. 79

16 <Table 4> The Effects of Single-Sex School on CSAT Scores for Girls, Match Pair Result 1) Girls (Year: 2007~2010) All-girls school (vs. coed) Average years of teaching experience of teachers Average years of schooling attained of teachers Seniors-teacher ratio Private school (vs. public) Intercept Korean English (1) (2) (3) (4) 0.066*** 0.052*** 0.091*** 0.065* (0.021) (0.026) (0.027) (0.035) *** *** (0.003) (0.004) 0.115*** 0.145*** (0.039) (0.052) * (0.019) (0.025) (0.032) (0.044) *** *** *** *** (0.018) (0.702) (0.024) (0.930) R OBS 231, , , ,875 Note: 1) We use CSAT 2007~2010 except 2008 due to different grading policy and include someone who took the exam in Seoul. Graduating students are only included. Total 75 coeducational schools are matched with two nearest boys school and two nearest girls school respectively. Standard errors are in parenthesis and it is clustered by matched pair. Year fixed effects are included to control heterogeneity of each year. Significance at one, five and ten percent levels is indicated by ***, ** and *, respectively. 가. 여학생을대상으로 <Table 4> 에따르면, 여학교에재학중인여학생들이남녀공학에재학중인여학생에비해대학수학능력시험에서취득한언어영역은 0.07 표준편차만큼성적이우수한것으로나타났고, 이는통계적으로유의하다. 표준오차는매칭된학군별로연도간에연관이있을수있음을고려하여 Liang and Zeger(1986) 를따라군집화 (Clustering) 한것을보고하고있다. 학교별로학생의성적에영향을미칠수있는변수를통제한두번째열에서는남 ( 여 ) 학교의영향은이보다약간줄어든 0.05 표준편차로나타났으며, 여전히통계적으로유의하다. 교사들의경험이여학생의성적에미치는영향은작기는하지만성적에부의영향을주는것으로나타났고, 교사들의학력은양의영향을주는것으로나왔다. 이외에도 3학년학생수대비교사의수는통계적으로유의하지않았고사립인지공립인지의차이도통계적으로유의하지않았다. 19 분석대상인여학생의숫자가앞 19 여학생을대상으로한 <Table 4> 와남학생을대상으로한 <Table 5> 를비교하여보면몇가지다른점들이발견된다. 먼저여학생들의성적은교사들의평균경력과교사들의교육연수에영향을받지만남학생은유의미한영향을받고있지않다. 또한통제변수가추가되었을때여학생들은단성학교의영 80 韓國開發硏究 /2015, v. 37, supplementary issue KDI Journal of Economic Policy

17 표의총수험생인 21만명보다큰 23만명이나온것은학교별로매칭하는과정에서남 ( 여 ) 학교가중복되어매칭되는경우들이있기때문이다. 여학생들의외국어영역표준점수는남 ( 여 ) 학교의영향이언어영역보다조금더큰 0.09 표준편차만큼향상된것으로나타났으며, 역시통계적으로유의하였다. 마지막열에서학교별특성을통제하였을경우에는남 ( 여 ) 학교의영향이 0.07 표준편차로줄어들기는하였지만여전히통계적으로유의하고언어영역에비해서도조금더영향이큰것으로나타나고있다. 나. 남학생을대상으로 앞서여학생을대상으로한분석결과를보고한것과같은양식으로 <Table 5> 에서는남학생을분석한결과를보고한다. 남학생은여학생보다남 ( 여 ) 학교의영향이더큰것으로나타났다. 첫번째열에서남녀공학에비해남 ( 여 ) 학교에다니는영향만을고려하였을경우에는 0.09 표준편차만큼언어영역의성적이향상된다는결과가나왔고, 이는통계적으로유의하다. 두번째열에서학교별영향을미치는다른독립변수들을고려하였을때에는남 ( 여 ) 학교의효과가조금더커져서 0.11 표준편차만큼양의효과를미치는것으로나타났다. 학교별독립변수들은모두통계적으로유의하지않았다. 외국어영역표준점수를종속변수로갖는세번째열과네번째열에서학교별특성을고려하지않은경우와고려한경우남 ( 여 ) 학교의효과가각각언어영역보다큰 0.11과 0.15 표준편차만큼향상된것으로나타났다. 이를 Park et al.(2012) 과비교하면 Park et al.(2012) 에서는표준점수를평균 100점에표준편차 20으로사용하고있다. 여기에서 Park et al.(2012) 의 1.4 표준편차를표준정규분포인평균 0에표준편차 1로변경하고나면 0.07 표준편차가된다. 따라서여학생의경우에는공학에비하여여학교에다니는효과가 Park et al.(2012) 보다 0.01 표준편차작게, 남학생의경우에는공학을다니는것에비하여남학교에다니는효과가 Park et al.(2012) 보다 0.02 표준편차높게나타나고있다. 따라서본논문의분석결과들은대체로 Park et al.(2012) 의논문의결과와크게다르지않다. 향이감소하지만남학생들은단성학교의영향이오히려증가되는반대의경향을보이고있다. 가능한설명으로는여학생들의경우교사들, 특히그들의교육연수에대해남학생보다민감하게반응하기때문으로여겨진다. 81

18 <Table 5> The Effects of Single-Sex School on CSAT Scores for Boys, Match Pair Result 1) Boys (Year: 2007~2010) All-boys school (vs. coed) Average years of teaching experience of teachers Average years of schooling attained of teachers Seniors-teacher ratio Private school (vs. public) Intercept Korean English (1) (2) (3) (4) 0.087*** 0.109*** 0.113*** 0.146*** (0.023) (0.036) (0.029) (0.044) (0.004) (0.005) (0.047) (0.057) (0.026) (0.028) (0.042) (0.050) *** *** (0.018) (0.810) (0.023) (0.952) R OBS 224, , , ,854 Note: 1) see note for Table 4. Ⅴ. 결론및고찰 Park et al.(2012) 은서울의고등학교배정방식이 1974년고교평준화정책실시이후중학교에서고등학교로진학할때동일학군내에서는학생들이무작위배정되는큰틀이최근까지유지되어왔다는점에착안하여남녀공학과남 ( 여 ) 학교중어느학교가학생의성적을보다많이향상시키는가를 2010학년도의대학수학능력시험성적을가지고서울을대상으로하여연구하였다. 하지만이논문은두가지한계를가지고있다. 먼저실제고등학교배정은동일학군내에서는무작위로남녀공학과남 ( 여 ) 학교에배정되기보다학생개인별거주지를중심으로대중교통을이용한통학시간이 30분이내인학교들사이에서만이루어졌다. 따라서본논문에서는이점을보완하여남녀공학인학교와가까운거리에있는남 ( 여 ) 학교만을비교대상으로함으로써남녀공학과남 ( 여 ) 학교간의정확한차이를추정하고자한다. 두번째한계는 Park et al.(2012) 이단일연도의자료만을사용한점이다. 남녀공학과남 ( 여 ) 학교의차이가시간의변화에도불구하고비슷한지를확인하는것은이논 82 韓國開發硏究 /2015, v. 37, supplementary issue KDI Journal of Economic Policy

19 문의결과가안정적인지를보여주는중요한일일것이다. 따라서본연구에서는분석대상을 2007학년도대학수학능력시험응시자부터점수산정방식이다른 2008년을제외한 2010학년도대학수학능력시험응시자까지로확장하여 3개연도의자료를사용함으로써추정의신뢰성을높이고결과가안정적인가를확인하였다. 이러한 Park et al.(2012) 의연구를보완하여다시분석한결과전체적인결과의방향은비슷하지만결과의크기는조금상이함을발견하였다. 여학생의경우에는언어와외국어에서기존의결과보다는다소작은각각 0.05와 0.07 표준편차향상으로나타났으며, 남학생의경우에는언어와외국어에서기존의결과보다는큰각각 0.11과 0.15 표준편차의향상으로나타났다. 20 남 ( 여 ) 학교에재학중인학생의성적과남녀공학에재학중인학생의성적차이가나타나는효과중앞서언급되지않은다른효과가있는지생각해보도록하겠다. 먼저학교의효과가아닌동료의효과일수는없는가? 국내의고등학교선발규정에따르면동일학군내에서는무작위배정원칙을따르고있으므로어느특정학교에만좋은동료들이모일수는없다. 다음으로우리나라에서학생들의학업성적을결정하는중요한요인중하나는사교육일수있다. 그럼사교육이전혀다른결과를만들어내지는않을까? 역시본연구에서시도한동일학군내에서의무작위배정원칙은학교들간에사교육비의차이가발생하지않도록만들어주는장치이다. 아쉽게도본연구에서는 Park et al.(2012) 에서사용하고있는학교별무상급식학생비율의자료를분석에사용하지못하였다. 이자료는 2009년부터수집되어제공되고있으며, 2007학년도와 2009학년도에대해서는자료가공개되지않고있어사용이불가하다. 따라서 Park et al.(2012) 과달리분석대상에 2007학년도와 2009학년도를추가적으로포함하여분석하는본연구에서는무상급식비율에따른학생의성적변화효과를분석할수없다. Park et al.(2012) 에서통계적으로매우유의한결과를보였던이변수가결여됨으로써본연구결과에있어오차가있을수도있다는점을고려할필요가있겠다. 다만, 학교별무상급식학생비율에대한자료가공개되는 2010학년도의경우무상 20 본논문에서사용하고있는가상학군은실제학군안에존재하므로가상학군을사용하여추정하였을경우다른독립변수가고려되지않은경우에는추정된효과가줄것이다. 하지만다른독립변수들이고려되면이들간의상관관계에따라관심을가지는독립변수의추정치가달라질수있다. 예를들어여학생의경우에는다른독립변수를고려하였을때단성학교의효과가줄어드는반면남학생의경우에는단성학교의효과가오히려늘어나고있다. 아쉽게도왜남녀가다르게반응하는지에대해서는만족할만한답변을가지고있지않다. 83

20 급식에대한변수를분석모형에포함시킬경우에도출되는결과값이포함시키지않는경우에비해남학생의경우는거의차이가없었으며, 여학생의경우에는추정결과가조금더커지는것을확인했다. 이점을고려할때, 무상급식비율변수가고려되지않은것이결과에질적인차이를가져올것으로보이지는않는다. 84 韓國開發硏究 /2015, v. 37, supplementary issue KDI Journal of Economic Policy

21 참고문헌 김기석 김성식 류한구, 하향평준화 현상의실증분석 : 고입전형방식에따른학생성적변화의비교, 교육사회학연구, 제19권제1호, 한국교육사회학회, , pp.29~54. 김윤태 노종희 강무섭 정진화 강승규, 고교평준화정책의평가연구, 한국교육개발원, 김인숙, 중등학교남녀공학의실태와그문제점에관한조사연구, 인하대학교교육대학원석사학위논문, 김진영, 평준화-비평준화전환이해당지역과인접지역수능점수에미치는영향, 한국교육개발원, 나익찬, 중학교남녀혼성학급의교육적효과에관한연구, 동국대학교교육대학원석사학위논문, 박문태 나정 이재분, 남녀공학 ( 병학 ) 운영효과분석연구, 연구보고 RR 87-46, 한국교육개발원, 성기선, 고등학교평준화정책의효과에대한위계적선형모형분석, 한국교육사회학회, Abdulkadiroglu, Atila, J. D. Angrist, and P. A. Pathak, The Elite Illusion: Achievement Effects at Boston and New York Exam Schools, NBER Working Paper, No , Hoekstra, Mark and Daniel Berkowitz, Does High School Quality Matter? Evidence from Admissions Data, Economics of Education Review 30(2), 2011, pp.280~288. Liang, Kung-Yee and Scott L. Zeger, Longitudinal Data Analysis Using Generalized Linear Models, Biometrika 73, 1986, pp.13~22. Park, Hyunjoon, J. Behrman, and J. Choi, Causal Effects of Single-Sex Schools on College Entrance Exams and College Attendance: Random Assignment in Seoul High Schools, Demography, Jan

A000-008목차

A000-008목차 1 농어촌 지역과 중소도시 및 대도시 낙후지역에 150개의 기숙형공립 고교를 설립하여 학생의 80% 정도가 기숙사에 입주할 수 있는 시설을 준비하겠습니다. 농어촌 지역과 중소도시 등 낙후지역에 150개의 기숙형공립고교를 설립 학생의 80% 정도가 기숙사에 입주할 수 있는 시설을 준비하고, 기숙사비는 학생의 가정형편을 반영한 맞춤형 장학금으로 지원하여 더 이상