거주 지역에 따른 대학 진학 유형: 다중규모 지리가중회귀모형을 통한 공간적 영향 분석

• 영문명: Residential Areas’ Spatial Effects on College Enrollment Types: A Multiscale Geographically Weighted Regression Approach
• 발행기관: 한국교육평가학회
• 저자명: 박서은(Seoeun Park) 유진은(Jin Eun Yoo)
• 간행물 정보: 『교육평가연구』제38권 제3호, 739~768쪽, 전체 30쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.09.30

국문 초록

본 연구는 서울특별시 일반계 고등학교가 위치한 162개의 행정동을 대상으로 대학 진학 유형에 대한 거주 지역의 영향을 분석하였다. 기존 연구는 공간적 정상성을 가정한 전통적 통계기법을 사용해 변수에 내재한 공간적 의존성을 반영하지 못하였다. 이에 본 연구에서는 4년제 및 2년제 대학 진학과 관련된 학교 및 지역 변수의 공간적 자기상관을 Moran’s I와 Local Indicators of Spatial Association(LISA)으로 검토하고 다중선형회귀모형(Ordinary Least Squares 모형)과 공간회귀모형(Spatial Lag Model과 Spatial Error Model), 다중규모 지리가중회귀모형(Multiscale Geographically Weighted Regression)을 적용해 모형의 적합도를 비교하였다. 분석 결과 첫째, 아파트 평균 매매가 등 지역 변수에서 유의한 공간적 자기상관이 확인되었다. 둘째, 다중규모 지리가중회귀 모형이 여타 모형에 비해 적합하고, 특히 2년제 대학 진학률에서 설명력이 더 높았다. 셋째, 다중규모 지리가중회귀모형을 통해 국지적 관점에서 변수의 공간적 비정상성과 지역별 영향력 차이를 확인하였다. 이를 바탕으로 지역 특성을 고려한 맞춤형 교육과정·진로·진학 정책의 필요성을 제언하였다.

영문 초록

This study investigated the impact of residential areas on college enrollment types by analyzing 162 administrative districts in Seoul where general high schools are located. Previous studies, which employed traditional statistical methods assumining spatial stationarity, failed to account for the spatial dependence inherent in the variables. To address this limitation, the spatial autocorrelations of school and regional variables related to 4-year and 2-year college enrollment were examined using Moran’s I and Local Indicators of Spatial Association (LISA). Model performance was subsequently evaluated through comparisons of Ordinary Least Squares (OLS), Spatial Error Model (SEM), Spatial Lag Model (SLM), and Multiscale Geographically Weighted Regression (MGWR). The analysis yielded three key findings. First, significant spatial autocorrelation was identified in regional variables such as the average apartment sale price. Second, the MGWR model demonstrated better fit than the other models, particularly for 2-year college data. Third, from a local perspective, the MGWR model revealed spatial non-stationarity and locally varying effects of variables. These results highlight the necessity of developing tailored curricula, career counseling, and admission policies that reflect the unique characteristics of regions.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 선행연구 분석

Ⅲ. 연구방법

Ⅳ. 연구결과

Ⅴ. 결론 및 논의

참고문헌

키워드

공간적 의존성 공간적 비정상성 Moran’s I LISA 공간오차모형 공간시차모형 다중규모 지리가중회귀 모형 Spatial dependency Spatial non-stationarity Moran’s I LISA Spatial Error Model (SEM) Spatial Lag Model (SLM) Multiscale Geographically Weighted Regression (MGWR)