교육경쟁력의 구조적 영향요인 관계분석*

Relationships among the Factors Which Affect Educational Competitiveness

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  • ABSTRACT

    본 연구의 목적은 교육경쟁력에 영향을 미치는 교육관련 핵심요인들의 인과관계를 규명하고 한 국가의 교육경쟁력을 제고시키기 위한 정책적 시사점을 제공하는데 있다. 이를 위해서 OECD 국가들의 2012년 PISA 점수를 교육경쟁력 지표로 선정하고, 이에 영향을 미친다고 생각되는 1인당 GDP, 1인당 교육비 지출규모 등 제 변수들을 분석대상에 포함시켰다. 분석을 위해서는 구조방정식 모형을 활용하였다. 연구결과, 교육경쟁력에 미치는 직접효과로서는 교육제도의 경쟁적 성격, 사교육비의 비율 등의 변수이며, 이 중에서도 교육제도의 경쟁적 성격 변수가 더 큰 직접적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 간접효과는 1인당 GDP와 교육비 지출비율이 교사-학생 비율에 이르는 경로와 사교육비 지출비율이 PISA(mathematics, reading, science)에 이르는 경로가 ρ<.05 수준에서 유의한 것으로 나타났다. 이러한 직접효과와 간접효과의 유의성을 중심으로 PISA에 이르는 경로를 종합해 보면, 교육경쟁력인 PISA에 이르는 경로는 1인당 GDP가 교사-학생 비율에 영향을 미쳐 PISA에 이르는 것이 총 효과면에서 가장 큰 것으로 이해할 수 있다. 교육경쟁력에 미치는 직, 간접적인 요소들은 결국 교육정책의 수단들이라고 할 수 있다. 교육경쟁력이 높을수록 국가경쟁력이 높아진다는 기본 가정을 수용한다면, 다양한 교육경쟁력 수준에 대한 정책 시나리오를 상정하고 자기 국가들의 실정을 감안하여 체계적으로 접근하는 것이 필요하다


    This study aims to identify the relationships among different factors which affect educational competitiveness, and to suggest policy implications for educational policy makers to be able to raise the level of their educational competitiveness. PISA score as an indicator representing the educational competitiveness of OECD countries was selected, and this included a number of independent variables, such as per capita GDP, total public expenditure on education as a percentage of GDP, and total per capita public expenditure on education (US dollars), affecting educational competitiveness. This study employed the structural equation modeling approach to analyze the complex causal relationships among the factors affecting educational competitiveness. The research results show that the significant factors affecting PISA are: edusys (educational system), puptec (pupil–teacher ratio), and privat exp (total expenditure on education by private source as a percentage of GDP), and that the most influential factor affecting PISA directly is edusys (the extent to which the education system meets the needs of a competitive economy). Finally, the study suggests that each country should endeavor to enhance its own educational competitiveness, considering how the factors associated with this relate to each other.

  • KEYWORD

    교육경쟁력 , PISA , 교육관련 요인들 , 구조방정식

  • Ⅰ. 서 론

    한 나라에 있어서 교육부문의 경쟁력은 국가경쟁력에 있어서 큰 영향을 미친다고할 수 있다. IMD나 WEF와 같은 국제기관들은 매년 국가경쟁력을 발표해 오고 있는데, 국가경쟁력을 구성하는 하위 부문으로서 교육부문의 경쟁력은 언제나 큰 비중을 차지하고 있다. 이러한 점 때문에 학계에서도 교육부문의 경쟁력에 영향을 미치는 요인은 무엇인지, 또 이를 어떻게 제고시킬 수 있는 지에 대한 연구도 이루어져 오고 있다. 그러나 대부분의 교육경쟁력에 대한 연구들이 교육경쟁력을 나타낼 수 있는 종국적인 변수로서, 중등학교 취학률이나 15세 이상 문맹률과 같은 교육인프라에 초점을 두고 있다. 그러나, 교육인프라에 해당되는 변수들은 교육경쟁력을 구성하는 수단은 될 수 있다고 하더라도 교육경쟁력의 종국적인 지향점이라고 보기는 어렵다고 생각한다.

    본 연구는 이러한 문제인식하에서, 학교교육의 결과와 그 변화 추이를, 한 국가 내에서뿐만 아니라 국제수준에서 파악하고 비교할 수 있는 국제 학업성취도를 교육경쟁력의 최종지표로 선정하였다. 선정 이유는 세계 각국이 국제 학업성취도 결과를 바탕으로 국가의 교육 경쟁력을 높이고 교육의 질적 개선을 도모하기 위해 교육의 질 관리를 위한 노력을 기울이고 있고, 교육 환경 개선을 위한 자료로 적극 활용하고 있기 때문이다(한국교육과정평가원, 2011). 국제 학업성취도 평가는 1980년대부터 추진되고 있으며, 대표적인 국제 학업성취도 평가로는 국제 교육성취도 평가 협회(International Association for the Evaluation of Educational Achievement: IEA)가 주관하는 수학·과학 성취도 추이 변화 국제 비교 연구(Trends in International Mathematics and Science Study: TIMSS)와 경제협력개발기구(Organization for Economic Co-operation and Development: OECD)가 주관하는 OECD 학업성취도 국제 비교 연구(Programme for International Student Assessment: PISA).

    이 중 본 연구는 국가 교육경쟁력의 최종지표로 PISA 점수를 선정하였다. PISA는 OECD에서 시행하는 것으로서 15세 학생들이 현대 사회에서 완전한 참여활등을 하는데 필수적인 핵심 기술과 지식을 습득한 정도를 평가하는 제도이다. 이러한 PISA 점수의 차이는 국가별 다양한 행,재정적 차이에 기반하기 때문일 것으로 추정할 수 있다. 그러나 아직 이와 관련한 경험적 연구는 매우 제한적이다. 이에 본 연구는 그 필요성을 인식하고 어떠한 국가적 환경과 조력 요인이 PISA점수에 영향을 미치는지 구조방정식모형을 활용하여 다각적이고 심층적으로 검증하고자 한다. 이러한 연구를 통하여, 교육경쟁력을 연구하는 학자들이나 교육부문 정책결정자들로 하여금 교육경쟁력을 향상시키는 데 필요한 영향 요인들에 대한 이해를 증진시킬 수 있으며, 국가적 및 지방적 차원에서 교육정책을 결정하고 집행하는 데 있어서 중요한 정책기준을 제공해 줄 수 있을 것이다.

    Ⅱ. 이론적 배경

       1. 교육경쟁력

    학계나 정책실무계에서 ‘경쟁력’이라는 개념은 원래 국가경쟁력이라는 개념에서 나왔다고 할 수 있다. IMD (International Institute of Management Development)나 WEF(World Economic Forum)과 같은 국제기구에서는 국가경쟁력이라는 개념을 사용해 오고 있다. IMD 에서는 World Competitiveness Yearbook를 발간해 오고 있고, WEF에서는 Global Competitiveness Report를 발간해 오고 있다. 이 기관들이 사용하고 있는 국가경쟁력 개념은 약간 상이하긴 하나 대체로 ‘국민들이 번영된 삶을 누리는데 필요한 환경을 만들어 내고 유지할 수 있는 국가의 능력’으로 보고 있다 (박종효, 2010: 3; IMD, 2013: 480-481). 국가경쟁력을 측정하기 위해서 IMD나 WEF에서는 하위부문을 설정하고 있는데, 교육부문은 통상 국가경쟁력을 구성하는 인프라 부문에 포함되어 측정되고 있는 것이 일반적이다. 국가경쟁력 개념에 상응하게 교육경쟁력을 정의하자면 ‘교육부문에서 국민들이 번영된 삶을 누릴 수 있도록 필요한 환경을 만들어내고 유지해 줄 수 있는 능력’이라고 할 수 있다. 이러한 정의에는 많은 논란이 있을 수 있을 것이다. 그러나 국가의 어떤 부문이든 종국적으로는 국민들의 삶을 편리하고 윤택하게 해 주어야 한다는 의미에서 본다면 교육경쟁력을 국가경쟁력과 같은 맥락으로 정의하는 것도 무리가 아니라고 생각한다. 그렇다면 교육경쟁력을 구성하는 세부적인 요인들은 무엇이 될 수 있는가? WEF에서는 국가경쟁력을 구성하는 12개의 기둥 (pillar)이 있고, 그 중에서 초등교육(기둥 4)과 고등교육(기둥 5)을 분리시켜 서로 다른 기둥 밑에 두고 있다. 즉, 초등교육과 고등교육은 같은 교육이라고 하더라도 서로 다른 영역으로 구분하여 측정하고 있다. 교육경쟁력을 측정하기 위해서는 여러 가지 지표를 복합적으로 사용할 수도 있고 단일의 지표를 사용할 수도 있을 것이다. 대표적으로 IMD에서는 정량지표와 정성지표를 구분하여 복합적으로 사용하고 있는데, 정량지표와 정성지표 모두 15개가 사용되고 있다. 이러한 정량 및 정성지표에는 고등교육과 초중등 교육 지표가 모두 포함되어 있다. 이는 초중등교육과 고등교육을 구분하여 측정하고 있는 WEF와는 다르다. 초중등교육은 국민 개인들의 창조성이나 업무효율성을 증진시킬 수 있다. 더 나아가, 초중등 교육은 오늘날 국가경쟁력에 중요한 혁신성을 키울 수 있고 선진화된 기술이나 작업과정들을 응용해서 활용할 수 있는 잠재력을 키워 주는데 중요한 단계의 교육이다. 다른 말로 한다면, 초중등 교육이 결여되면, 국가의 인력들의 성장 잠재력과 창조성을 저하시켜서 국가의 혁신에 제약요인으로 작용할 수 있다(WED, 2013: 5). 이러한 관점에서 볼 때, 교육경쟁력 부문은 고등교육보다는 초중등 교육 부문이 오히려 국가경쟁력 기여도 면에서 더 중요하다고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 교육경쟁력을 초중등 교육부문의 경쟁력에 초점을 맟추기로 한다.

    다음은 교육경쟁력을 대표하는 지표를 어떻게 구성할 것인가 하는 점이다. 이를 위해서는 복수의 지표를 구성하여 지수화할 수도 있고 단일의 대표적인 지표를 선정할 수도 있다. 본 연구에서는 교육경쟁력을 초중등 교육부문에 초점을 두고 있는 점을 감안하고 아울러 국가인력 자원들의 창의성과 혁신성이 국가발전에 중요하다는 점을 반영한다. 따라서 이를 위해서는 OECD에서 측정하고 발표하는 PISA 점수를 활용하기로 하며, 2012년에 조사하고 2013년에 발표한 점수를 교육경쟁력의 지표로 사용하기로 한다. PISA 점수는 각 국가들의 15세 학생들의 수학, 과학, 그리고 읽기 에 관한 점수이다. 이 PISA점수가 높으면 국가의 교육경쟁력이 높다고 가정한다.

    OECD의 PISA(Programme for International Student Assessment)는 교육 산출 지표를 조사하는 국제비교 연구이다. PISA의 중요한 목적은 읽기, 수학, 과학적 소양(literacy)을 측정하고 이들 소양과 배경변인과의 관계를 분석하여 참여국의 교육정책수립 및 결정에 도움이 되는 정보를 제공하는데 있다(OECD, 1999).

       2. 교육경쟁력에 영향을 미치는 요인

    한 나라의 교육경쟁력에 영향을 미치는 요인들은 다양하게 선정해 볼 수 있다. 일반적으로 선행연구들은 교육경쟁력이라고 명시적으로 표현하고 있지는 않지만 한 나라의 교육부문이 발전하기 위해서는 여러 가지 요인들이 중요하다고 지적하고 있다. 본 연구에서 설정한 요인을 중심으로 그 개념과 선행연구 결과를 중심으로 영향적인 관계를 제시하면 다음과 같다.

    첫째, 1인당 GDP와 교육비와의 관계이다. OECD 회원국의 경우 교육비가 국내총생산(GDP)의 차지하는 비중은 2006년 평균 5.6%에 달할 정도로 매우 높다. 그 중에서 초등 및 중등 교육에 지출된 교육비는 국내총생산의 3.7%를 차지하고 고등교육비는 1.4%에 달한다(Education at a glance 2010, OECD). 또한 2000년에서 2006년 동안 OECD 국가의 교육비는 28% 증가하여 연간 증가율은 약 4%에 달한다. 이처럼 국내총생산에서 높은 비중을 차지하고 있고 교육비가 지속적으로 증가하고 있음에도 불구하고 그동안 학교 교육비의 증가가 학교 교육의 성과 및 질의 향상으로 이어졌는지에 대한 연구는 비교적 소홀하였다. 이러한 시점에 학생 1인당 누적 교육비가 국제학업성취도에 영향을 미치는지에 대한 연구가 수행되었는데 그 결과, 긍정적인 영향력이 있음을 보고하고 있다(박순찬, 신희경, 2013; 박현정, 이종재, 신희경, 2004). 이에 본 연구에서도 1인당 GDP 뿐만 아니라 국가 전체의 교육비 비율과 1인당 교육비 지출 비율이 교육경쟁력에 긍정적인 영향을 미칠것으로 가정하고, 가장 큰 범위인 1인당 GDP가 교육비 비율, 1인당 교육비 지출 비율의 순으로 영향을 미치는 구조적 관계로 설정하였다.

    둘째, 본 연구에서는 교육제도가 어느 정도 경쟁사회의 요구에 대응하는 정도에 대한 지표로 교육시스템을 고려하였는데, 이를 국가의 전체적인 교육적 환경으로 연결하였다. 인간의 행동은 유전과 환경의 상호작용에 의하여 발달하며, 특히 환경은 인간에 의해 조작적 변화가 가능한 것이므로 개인에게 미치는 교육적 영향은 크다고 할 수 있다. 본 연구에서의 교육적 시스템 또한 환경으로 이해할 수 있으며 학생들의 학업성취에 영향을 미치는 변인으로 경험적 연구가 수행되어 왔다. 관련 연구는 Esposito(1999), Rowan, Correnti와 Miller(2002)의 연구를 들 수 있으며, 이들 연구들에서는 모두 물리적 교육 환경이 학생들의 학업성취에 영향을 끼치는 중요한 변수로 작용함을 보고하였다. 따라서 교육적 시스템 또한 교육경쟁력에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 추론해 볼 수 있다.

    셋째. 부모의 교육관심도와 교육경쟁력의 관계이다. 일반적으로 부모의 교육관심도는 심리적인 지지와 관심으로도 볼 수 있으나, OECD 국가의 지표에서 찾아보기 힘들어 본 연구에서는 부모의 교육관심도를 물직적인 것으로 한정하여 사교육비로 보았다. 사교육비와 교육경쟁력과의 관계에 있어서, 사교육 및 사교육비의 증가가 실질적으로 학생들의 학업성취도에 어떤 영향을 주는지에 대한 연구는 비교적 많이 이루어지지 않았다. 또한 주로 교육비 전체에 따른 국가별 성취도분석에 초점을 맞춰왔으며 사교육비에 따른 성취도의 결과 또한 연구자마다 상이한 관계로 일관된 결론을 도출하기는 어려운 실정이다. 즉 사교육이 학업성취도를 향상시키거나 이들 간에 정적인 상관이 있다는 연구결과(상경아, 백순근, 2005; 임천순, 박소영, 이광호, 2004)와사교육이 학업성취도를 유의미하게 설명하지 못한다는 결과(반상진, 정성석, 양성관, 2005; )가 공존하고 있어 사교육의 효과에 관한 명확한 결론을 도출하기는 어려운 실정이다. 그러나 본 연구에서는 사교육과 학생의 학업성취와의 관계에 대해 성적이 높을수록 현재 사교육을 많이 받는 것으로 보고한 정영애(2002)의 연구결과와 학생과 학부모를 대상으로 조사한 사교육 효과에 대한 신뢰도가 높은 것으로 보고한 이종재 외(2003)의 연구결과에 근거하여 사교육비 지출 정도가 교육경쟁력에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 가정하였다.

    넷째, 본 연구에서는 교육분권화를 의사결정 비율로 해석하고, 학교의 자율적인 의사결정 권한 정도를 교육경쟁력의 영향요인으로 설정하였다. 일반적으로 교육정책에 관한 결정 권한이 학교현장과 가까운 곳에서 이루어지는 경우, 교육 여건을 잘 반영할 수 있기 때문에 학업성취가 더 높아진다고 가정한다. 오늘날에는 특히 모든 권한을 집권화 하는 것 보다는 분권화 하는 것이 정책의 효율성이나 목적 달성 면에서 집권화보다 더 높다고 주장된다. 국가경쟁력에 영향을 미치는 연구를 통해서 보더라도 분권화된 행정이 집권화된 행정보다는 현장성을 더 반영할 수 있다는 장점 때문에 정책효과가 높이 나온다고 가정된다. OECD에서는 교육에 관한 결정 권한을 중앙정부, 광역정부, 기초정부, 그리고 학교 이렇게 조직단위별로 구분한 뒤, 전체 교육에 관한 권한들이 각 개별 조직단위별로 어떻게 배분되어 있는지에 관한 자료를 제시하고 있다. 본 연구에서는 교육에 관한 권한이 가장 교육 일선인 학교에서 결정되는 비율이 높을 수록 교육권한이 분권화되었다고 가정한다. 따라서 교육권한이 분권화 될수록 교육경쟁력에도 정의 영향을 미치는 것으로 가정한다.

    마지막으로 교육경쟁력에 영향을 미치는 요인으로 교사-학생 비율로 설정하였다. 학급의 크기, 학생과 교사의 비율, 물리적 자원, 교사 수급 등 학교의 교육적 자원은 학교에서 일어나는 교수-학습활동에 많은 영향을 미치게 마련이다. 특히 교사 1인당 및 학급당 학생수 개선은 한 국가의 교육여건을 반영하는 중요한 지표로 활용되고 있다. 이와 같은 중요성을 인식하고 한국에서도 해방이후 국민의 교육수요에 대응한 학교교육의 양적성장에 따라 교육여건이 열악하였으나, 이후 지속적인 교원확충 노력으로 개선해 오고 있다. 한국의 경우 2011년 기준으로 보면, 초등학교의 교사 1인당 학생수 OECD 평균은 한국보다 4.2명 적은 15.4명이었으며, 중학교는 OECD 평균 13.3명으로 한국보다 5.5명 적었다. 고등학교에서는 OECD 평균이 13.9명으로 한국보다 1.9명 적은 것으로 나타났다. 이러한 현상은 비단 한국의 경우만이 아니라 OECD국가 모두 교사 1인당 학생수를 줄이기 위한 노력을 하고 있으며, 지속적으로 감소할 전망이다. 따라서 본 연구에서 교사 1인당 학생수 역시 교육경쟁력에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 판단하여, 교사 1인당 학생수는 작을수록 좋으므로 부적 영향을 미칠 것으로 가정하였다.

    따라서 본 연구에서는 교육경쟁력에 영향을 미치는 요인들로는 1인당 GDP, 교육비 비율(교육비가 GDP에서 차지하는 비율), 국민 1인당 교육비 규모, 교육제도의 경쟁 대응성, 교사-학생수 비율, 부모의 교육에 대한 관심정도, 교육분권화로 선정하였으며, 1인당 GDP를 외생변수로 설정하고 최종 종속변수는 교육경쟁력이며, 나머지 변수들은 매개변수로 구조적 관계를 설정하였다.

       3. 연구문제

    본 연구에서는 이론적 논의를 바탕으로 하여 아래와 같은 두 가지 연구문제를 선정한다.

    연구문제 1: 교육경쟁력에 직접적인 영향력이 가장 큰 변수는 무엇인가?

    연구문제 2: 교육경쟁력에 영향을 미치는 요인들의 직, 간접적 인과관계 구조는 어떠한가? 등이다.

    Ⅲ. 조사설계

       1. 연구대상

    본 연구에서의 연구대상은 OECD 회원 국가 33개국 중 자료가 불충분한 Mexico와 New Zealand를 제외한 31개국이며 구체적으로 Australia, Austria, Belgium, Canada, Chille, Czech Republic, Denmark, Estonia, Finland, France, Germany, Greece, Hungary, Iceland, Ireland, Italy, Japan, Korea, Luxembourg, Netherlands, Norway, Poland, Portugal, Slovak Republic, Slovenia, Spain, Sweden, Switzerland, Turkey, United Kingdom, United States이다.

       2. 변수의 선정

    본 연구에서는 선행연구에서 검토한 논의에 바탕을 두고 종속변수는 PISA 점수를 선정하고, 이 PISA 점수에 영향을 미치는 변수들로서는 7개를 선정한다. 7개의변수들은 1인당 GDP, 교육비 비율(교육비가 GDP에서 차지하는 비율), 국민 1인당 교육비 규모, 교육제도의 경쟁 대응성, 교사-학생수 비율, 부모의 교육에 대한 관심정도, 교육분권화 정도 등이다. 1인당 GDP는 한 국가의 경제력을 측정하는데 있어서 가장 중요한 지표이다. 교육비 비율은 한 국가의 교육비 지출액이 전체 GDP에서 차지하는 비율을 말하는데 국가가 교육에 대해서 어느 정도 관심을 가지고 있는 가를 판단할 수 있는 자료가 된다. 국민 1인당 교육비 규모도 국가가 교육에 대해서 가지고 있는 정책적 중요도 정도를 파악할 수 있는 변수가 될 수 있다. 교육제도는 교육환경과 관련되는 변수로서 교육제도가 사회의 경쟁적 수요를 어느 정도 대응해 줄 수 있는 지를 판단하는데 도움이 되는 자료이다. 교사-학생 수 비율은 정부의 교육 정책 관심도 뿐만 아니라 교육의 질에 영향을 미칠 수 있는 자료가 된다. 부모의 교육관심도는 사교육비 비율로 나타낼 수 있다. 이는 한국이나 일본, 중국과 같은 동양적 국가에서 특히 중요성을 띠는 변수인데 이 또한 교육정책의 결정에 중요한 영향을 미칠 수 있다고 생각한다. 이러한 사교육비 비율은 부모들이 자녀들에게 관심을 가지고 이 들 자녀들의 미래인생을 위해서 투자하고자 하는 의지와 관련된다. 교육정책의 분권화 정도는 교육의 자율성, 현지성과 관계되는 것으로서 교육정책에 관한 결정이 중앙집권적인지 분권화된 것인 지를 파악할 수 있는 자료가 될 수 있다. 변수들에 대한 측정방법 및 자료원은 아래 표에서 제시된 바와 같다.

       3. 분석 방법

    본 연구에서의 자료 분석 방법은 다음과 같다.

    첫째, SPSS 18.0을 활용하여 gdp, tee, tepc, edusys private exp, puptec, sch, PISA(mathematics, reading, science)의 기술통계와 Pearson 상관계수를 구하였다.

    둘째, AMOS 20.0을 활용한 구조방정식모형 분석을 실시하였다. 구조방정식모형에서는 계수 추정방법으로 최대우도법(Maximum Likehood Method)을 사용하였다. 모형의 평가방법에는 χ²검증을 이용하는 방법과 적합도 지수를 이용하는 방법이 있다. 그러나 χ²검증은 표본크기에 민감하고, 영가설이 상당히 엄격하므로 χ²검증에 전적으로 의존하여 모형을 평가하지는 않는다. 이 연구에서는 모형의 간명성을 고려하였으며, 적합도 평가지수의 기준이 확립된 검증모형의 적합도를 평가하기 위해 검증과 적합도 지수를 고려하였다. 여러 적합도 지수 중에서 본 연구는 TLI(Turker-Lewis Index)와 RMSEA(Root Mean Square Error of Appriximation)를 사용하였는데, 이 지수들을 선택한 이유는 이 두 지수들은 표본크기에 영향을 많이 받지 않으면서 모형의 적합도 뿐만 아니라 복잡성을 고려한다는 점 때문이다(홍세희, 2000).

    셋째, 가설적 모델이 자료에 적합하지 않을 경우 교정지수(modification index)를 확인하여 그 값이 4 이상인 교정지수를 가진 경로를 추가하는 식으로 모형수정을 시도하여 모델의 간명성을 크게 훼손하지 않는 범위에서 최적합 모형을 탐색하고 각 변수들 간에 존재하는 경로의 의의도와 설명력(직접효과, 간접효과, 총효과)을 살펴보았다.

    넷째, 부트스트랩(bootstrap) 방법을 사용하여 간접효과의 유의성을 중심으로 tee, tepc, edusys, private exp, puptec, sch 의 매개효과를 검증하였다. 부트스트랩은 모수의 분포를 알지 못할 때 모수의 경험적 분포를 생성시키는 방법으로, 구조모형의 모든 모수추정치들의 표본분포를 추정하여, 근사적인 표준오차 및 신뢰구간, 유의확률을 구하는 유용한 방법이다(김계수, 2007).

       4. 가설모형

    본 연구에서는 위에서 논의한 이론적 배경과 연구문제 선정과정을 통하여 아래와 같은 가설모형을 제시하였다. 외생변수는 gdp이며 나머지는 내생변수로 처리되었다. 즉, gdp는 PISA 점수에 직접 영향도 미치지만, private exp를 제외한 다른 변수들에게는 영향을 미치는 것으로 가정하였다. private exp 변수는 부모의 교육관심 정도를 나타내는 것으로서 사교육비가 GDP에서 차지하는 비율을 의미한다. 경제가 발전된다고 하여 반드시 부모의 교육에 대한 관심이 모든 나라의 경우 커진다고 보기는 어렵기 때문에 직접 GDP가 사교육비 비율에 영향을 미친다고는 가정하기 어렵다.

    교육비가 GDP에서 차지하는 비율(tee)은 직접적으로 PISA 에 영향을 미칠 뿐만 아니라 교사-학생 수의 비율(puptec)에 영향을 미치고 아울러 1인당 교육비의 규모(tepc)에도 영향을 미친다고 가정할 수 있다. 교육시스템(edusys)은 PISA에 직접 영향을 미칠 뿐만 아니라 교사-학생 수의 비율(puptec), 그리고 사교육비 규모(private exp)에도 영향을 미친다고 가정한다. 1인당 교육비의 규모(tepc)는 PISA에 직접 영향을 미치고 puptec 에도 영향을 미친다고 가정한다. 사교육비의 규모 (private exp) 는 PISA에 직접 영향을 미치고 puptec와 sch 에도 직접 영향을 미친다고 가정하였다.

    Ⅳ. 연구 결과

       1. 기술통계

    <표 2>와 같이 31개국의 1인당 gdp의 평균은 41714.57이었고, tee의 평균은 5.41, tepc의 평균은 2248.53, edusys의 평균은 5.99, private exp의 평균은 .69, puptec의 평균은 26.55, sch의 평균은 39.17, PISA(mathematics, reading, science)의 평균은 1498.17이었다.

       2. 변수들 간의 상관관계

    변수들 간의 상호상관 관계를 살펴본 결과, <표 3>과 같이 PISA(mathematics, reading, science)는 edusys를 제외한 모든 변수와 유의한 상관을 보이지 않았고, sch 역시 gdp와 tee를 제외한 모든 변수와 유의한 상관을 보이지 않았다. 그 외 private exp, tepc, puptec는 서로 유의한 상관을 보였다.

       3. 연구모형 검증 결과

    gdp, tee, tepc, edusys, private exp, puptec, schl, PISA(mathematics, reading, science)에 대한 모형 검증 결과는 <표 4>와 같다.

    가설을 바탕으로 설정한 초기 연구모형의 적합도 지수는 χ²=40.825, df=66, ρ=.000, RMSEA는 .119, TLI는 921로 RMSEA 값이 기준에 적합하지 않은 것으로 나왔다. 따라서 수정지수가 4를 초과한 tee와 edusys를 확인한 후, 공분산 정도가 있는 것으로 판단(김계수, 2007)되어 양방향 화살표로 연결하였다. 이를 다시 검증한 결과, 적합도 지수는 χ²=32.290, df=28, ρ=.000, RMSEA는 .073, TLI는 .970로 모두 기준에 적합하였다. 따라서 최종 경로모형은 [그림 2]와 같으며, 경로계수를 살펴보면 다음과 같다.

    <표 5>에서와 같이 외생변수에 해당하는 gdp는 tepc(β=.851, ρ=.000), education system(β=.566, ρ=.000), puptec(β=-1.926, ρ=.005)에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. tee는 tepc(β=.343, ρ=.000)과 puptec(β=-.993, ρ=.001)에, tepc는 puptec(β=1.960 ρ=.011), edusys는 PISA(β=.916, ρ=.000)에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 private exp는 puptec (β=.460, ρ=.000)와 PISA(β=.435, ρ=.006)에 puptec는 PISA(β=-.507 ρ=.014)에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이상의 결과를 통해서 PISA에 직접으로 유의한 영향을 미치는 요인은 education system, puptec, private exp이며, 이들 중 가장 영향력이 큰 요인은 .916의 영향력을 가지는 education system임을 알 수 있다.

    또한 부트스트랩(bootstrap) 방법을 사용하여 간접효과의 유의성을 확인한 결과 gdp와 tee가 puptec에 이르는 경로와 private exp가 PISA(mathematics, reading, science)에 이르는 경로가 ρ<.05 수준에서 유의한 것으로 나타났다. 이러한 직접효과와 간접효과의 유의성을 중심으로 PISA에 이르는 경로를 종합해 보면, 교육경쟁력인 PISA에 이르는 경로는 1인당 GDP가 puptec 에 영향을 미쳐 PISA에 이르는 경로와 1인당 GDP가 tepc와 pupratio 에 영향을 미쳐 PISA에 이르는 경로를 확인할 수 있다. 또한 외생변수는 아니더라도 매개변수로 설정된 private exp 역시 puptec를 통해서 PISA(mathematics, reading, science)에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

    이상의 세 가지 경로에 대해 간접효과를 상세 분해한 결과는 다음과 같다. 간접효과는 직접효과를 곱한 값을 의미한다. <표 4>에서와 같이 ‘gdp → puptec → PISA’에 이르는 경로가 .976으로 가장 높은 간접효과를 가졌고, 다음으로 ‘gdp → tepc → puptec → PISA’의 경로가 -.846 값으로 높은 효과를 보였다. 그리고 ‘private exp → puptec → PISA’ 경로는 -.233으로 가장 낮은 값을 보였다. 따라서 국가의 교육경쟁력을 높이기 위해서는 가장 우선적으로 gdp를 높여 puptec를 조절하는 방안을 고려할 필요가 있다.

       4. 시사점

    본 연구의 시사점을 제시해 보면 다음과 같다. 첫째, 본 연구에서 교육경쟁력인 PISA에 영향을 미치는 요인들로서, 1인당 GDP를 외생변수, 교육비 비율(교육비가 GDP에서 차지하는 비율), 국민 1인당 교육비 규모, 교육제도의 경쟁 대응성, 교사-학생수 비율, 부모의 교육에 대한 관심정도, 교육분권화를 매개변수로 설정한 가설적 관계의 적합도 지수가 χ²=32.290, df=28, ρ=.000, RMSEA는 .073, TLI는 .970로 모두 기준에 적합한 것으로 나타났다. 따라서 PISA에 영향을 미치는 요인인 1인당 GDP, 교육비 비율(교육비가 GDP에서 차지하는 비율), 국민 1인당 교육비 규모, 교육제도의 경쟁 대응성, 교사-학생수 비율, 부모의 교육에 대한 관심정도, 교육분권화의 직·간접적 영향 관계에 대한 타당성이 확보되었다고 볼 수 있다. 이러한 결과를 고려한다면 각 국가에서는 교육경쟁력을 높이기 위하여 교육정책, 교육환경, 교사, 학부모 등의 단일변수에만 집중할 것이 아니라 다양한 관점을 함께 고려하여 정책적 조력을 해야 할 것이다.

    둘째, 이상의 구조적 관계에서 교육경쟁력에 영향을 미치는 요인들의 직·간접적 영향력을 구체적으로 살펴본 결과, PISA에 가장 직접적으로 영향력이 큰 변수는 교육제도의 경쟁대응성에 해당하는 교육시스템이었다. 한 나라의 교육제도가 경쟁적 사회의 수요를 잘 대응해 줄수록 교육경쟁력이 크게 높아진다는 점이다. 이를 놓고 볼 때, 교육제도가 외부의 경쟁사회가 원하는 수요를 잘 맞추어 줄 수 있도록 교육방법이나 커리큘럼 등 교수학습 면에서의 제도변화가 필요하다는 점이다. 특히, 교육경쟁력은 외부 사회의 수요변화에 대응해야 하며, 외부 수요변화의 특징은 경쟁적 문화라는 점이다. 물론 교육제도를 일반 사회처럼 지나치게 경쟁적으로 조장하는 것은 교육의 본질에 배치되는 것일 수 있다. 그럼에도 불구하고 교육경쟁력의 경우 교육제도의 경쟁 대응성 면에서 높아져야 한다는 점은 교육정책상 시사하는 바가 크다고 할 수 있다.

    셋째, 장기적인 로드맵으로 선택과 집중이 가능하다면 교사 1인당 학생 수를 줄여나가는 방안을 모색하는 것도 교육경쟁력을 높일 수 있는 방안이 될 수 있다. PISA에 이르는 간접적인 유의성을 가진 경로 중에서 가장 큰 영향력을 지닌 경로는 ‘gdp → puptec → PISA’경로이다. 여기서 puptec는 교사 수 대 학생 수의 비율을 의미하는 것이므로 결국에는 교사 1인당 학생 수를 줄여 줌으로써 학생들에 대한 집중교육을 가능하게 하고 학생들의 창의력을 증진시켜 줄 수 있는 여지가 많아진다고 가정할 수 있다. 교사 수를 증가시키는 일은 결국 국가의 재정과 관련되고 그 나라 정부의 교육정책에 대한 의지를 나타내 준다고 할 수 있다.

    IV. 결론

    본 연구에서는 교육경쟁력에 영향을 미치는 다양한 요인들의 인과관계 구조를 밝히고 이로부터 교육정책에 관한 정책적 시사점을 얻고자 하는 것을 주된 연구목적으로 하였다. 한 나라의 교육경쟁력에는 다양한 교육적 요인들이 직접, 간접적으로 영향을 미치고 있기 때문에 교육분야 정책결정자들은 이러한 복잡한 인과관계 구조를 가능한 단순화하여 이해할 필요성이 있다. 본 연구는 개별 국가들로 하여금, 자기 국가들의 교육경쟁력 수준이 어느 정도 인지를 파악하고 이를 높이기 위하여 어떤 교육관련 요소들을 정책적으로 조정해야 할 지에 대한 정책적 시사점을 제공해 준다. 한 국가의 교육경쟁력이 높아 지기 위해서는 무엇보다도 그 나라의 교육 시스템이 경쟁적 환경에 대응할 수 있는 시스템이 되어야 한다는 점, 그리고 교사가 많은 수의 학생이 아니라 가능한 적은 수의 학생을 담당하여 집중 지도할 수 있는 여건이 갗추어지는 것이 무엇보다도 필요하다는 점이다. 교육경쟁력에 미치는 직, 간접적인 요소들은 결국 교육정책의 수단들이라고 할 수 있다. 교육경쟁력이 높을수록 국가경쟁력이 높아진다는 기본 가정을 수용한다면, 다양한 교육경쟁력 수준에 대한 정책 시나리오를 상정하고 자기 국가들의 실정을 감안하여 체계적으로 접근하는 것이 필요하다.

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  • [<표 1>] 변수 및 자료원
    변수 및 자료원
  • [<그림 1>] 가설적 연구모형
    가설적 연구모형
  • [<표 2>] 평균과 표준편차
    평균과 표준편차
  • [<표 3>] 변수들 간의 상관관계
    변수들 간의 상관관계
  • [<표 4>] 모형의 적합도 지수
    모형의 적합도 지수
  • [<그림 2>] 최종 모형
    최종 모형
  • [<표 5>] PISA에 영향을 미치는 관련 요인들의 총효과
    PISA에 영향을 미치는 관련 요인들의 총효과
  • [<표 6>] 간접효과 크기
    간접효과 크기