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2016년 통계청 사교육비실태조사에 따르면 우리나라 학생들의 사교육 참여율은 67.8%, 학생 1인당 사교육비 지출액은 평균 25만 6천 원 정도¹⁾로 나타났다. 이는 OECD 평균 사교육비의 5배²⁾에 달하는 수치로서 여전히 우리나라는 사교육 지출이 가장 높은 국가 중 하나로 자리 잡고 있다.

우리나라 사교육에서 문제가 되는 것은 사교육 시장과 사교육비의 절대적 크기가 아니라 사교육비 지출로 수반되는 부정적 영향들이다. 통계청 조사에 따르면 2009년부터 2015년까지 전체 가처분 소득 대비 사교육비 비중은 약 6~10%로, 가처분 소득 대비 주거비(약 23.6%) 다음으로 가계 경제에 큰 비중을 차지하는 것으로 나타났다. 과도한 사교육비 지출은 가구에 큰 부담을 지울 수 있다. 또한, 가구의 과도한 사교육비 지출은 소득 계층 간 격차를 발생시켜, 결과적으로 양극화를 더욱더 심화시키는 기제로 작용한다. 실제로 2016년 기준으로 저소득층과 고소득층의 사교육비 지출 격차는 9배로 나타나 사교육 양극화 현상이 고착화되었다는 목소리도 높아지고 있다³⁾. 이에 따라 정부는 지난 수십 년 간 사교육비 지출이 가구와 각 소득계층에 미칠 부정적 영향에 감소하기 위한 정책적 방안(e.g. 사교육 경감 및 공교육 정상화 대책) 등을 강구해왔다.

통계청이 주기적으로 발표하고 있는 사교육비 관련 보고서에서는 지역별 사교육비 격차에 대한 내용을 담고 있다. 특히, 권역별로 학생 1인당 월평균 사교육비 및 참여율 격차가 심각함을 지적하고 있는데, 특히 서울의 경우 읍면지역에 비해 약 2배 이상의 사교육비를 지출하고 있고, 사교육 참여율 역시 74.3%로 전국에서 가장 높았다. 사교육비 지출에 관한 이러한 지역격차에도 불구하고, 실제 사교육 연구에서 지역 관련 변수는 등한시되고 있는 실정이다. 이러한 지역적 특성을 고려하지 않은 채, 정부의 공교육 투자만 늘리게 된다면, 이 또한 도·농간, 소득계층 간 격차를 초래할 뿐만 아니라 사교육비 지출을 부추기는 원인으로 작용할 가능성이 커진다(김홍균&백승훈, 1999; 지해명, 2001). 지자체 정책, 도시화 정도, 교통망 발달 등과 같은 거주 지역 특성은 사교육 시장의 접근성(accessibility), 지불가능성(affordability)과 밀접한 관련이 있는 요소로 작용하고 있으며(Kwon&Percy, 2004 ; 박현정&이준호, 2009), 경쟁적 교육 환경 또한 사교육 지출 투자를 증가시키는 요인(박선영&마강래, 2015)으로 작용한다.

본 논문은 지역 환경과 사교육비 지출의 연관성에 대한 실증적 연구를 통해, 사교육비 지출에 있어 지역 환경의 중요성을 검토하는 것을 목적으로 하고 있다. 특히 본 논문은 교육에 관한 지역의 경쟁적 특성이 사교육 참여 및 사교육비 지출액에 미치는 영향력에 관심을 기울일 것이다. 이를 위해 이어지는 2장에서는 지역특성과 사교육비 지출에 대한 이론 및 선행연구 고찰을 하고, 3장에서는 지역 특성과 사교육비 지출에 대한 실증분석을 수행하였으며, 마지막 4장에서는 실증분석을 토대로 한 결과 요약 및 정책적 시사점을 도출하였다.

본 장에서는 70년대에서 80년대 사이에 급증한 사교육비 지출의 근본적인 원인을 살펴보기 위해 교육비 지출 관련 이론을 살펴보았다. 먼저, 한국사회에서 사교육비 지출은 학력·학벌주의 사회문화, 이에 불을 붙이는 학부모의 교육열, 치열한 입시경쟁이 주된 영향요인으로 꼽힌다. 그리고 대학진학 여부에 따라 취업과 장래 소득이 달라질 수 있다는 현실적 여건 속에서 가구 및 개인들의 사교육 지출은 점차 확대되어 왔다(현주 외, 2003). 현주 외(2003)에서 지적한 바와 같이 교육이 개인의 경쟁력을 높이기 위한 수단으로서 인식될 수 있다는 것은 Weber의 이론에서도 등장한다. Weber는 집단 간 지위, 권력 및 명예를 차지하기 위해 경쟁하는 과정에서 학교교육이 팽창하는 결과를 초래하였다고 설명한다(신군자, 1997).

이러한 논의의 연장선상에서 Collins(1971)는 기술적 기능이론(Technical-Functional Theory)과 갈등이론(Conflict Theory)을 제시하며, 교육이 고용 환경의 변화와 기술진보에 따라 어떠한 방식으로 변화될 수 있는지 확인하였다. 전자인 기술적 기능이론은 기술진보에 의해 산업이 고도화되면 고용시장에서 고숙련 기술자들에 대한 수요가 증가하게 되고, 교육현장에서 고숙련 기술자를 양성하기 위한 기술교육을 확대하기 때문에 사람들의 전반적인 학력 수준 또한 높아지는 현상이 발생한다고 설명한다. 마찬가지로 갈등이론에서도 가치, 신념, 의견 등을 공유하고 있는 지위 그룹(status group)은 다른 그룹들로부터 그들을 구분 짓고 지속적으로 그들의 부, 권력, 특권을 누리기 위해 교육을 수단적으로 활용해왔다. 고용시장에서 다른 지위 그룹으로부터 우위를 점하기 위해 수단으로서의 교육은 더욱더 경쟁적으로 이루어질 수밖에 없었던 것이다.

Collins(1971)에서 한 단계 더 나아가서 Dore(1976)는 일명 졸업장 병(Diploma disease)이라는 이론을 바탕으로 사교육비 지출의 원인을 설명한다. 시장에서 일자리를 제공하는 고용주들은 구직자들의 직무 적합성을 측정하기 위한 도구로 졸업장을 활용하기 시작했고, 졸업장의 학력이 높을수록 일자리 경쟁에서 더 유리하게 되기 때문에 결국 일자리 경쟁은 졸업장 획득을 위한 학력 인플레이션으로 이어지게 된다⁴⁾. 이처럼 Dore(1976)의 졸업장 병은 사회전반에 거쳐 낭비적 교육 경쟁이 보편화되어 왔음을 역설하고 있다.

마찬가지로 지난 수십 년간 빠르게 증가해온 사교육비 지출은 교육 경쟁이라는 사회 현상을 대변해주고 있다. 그런데 여기서 주목할 점은 경쟁적 교육이 모든 지역에서 동일한 수준으로 발생하는 것은 아니라는 점이다. 특히 우리나라의 경우 사교육비 지출이 지방 중소도시들에 비해 수도권·대도시권 지역에서 월등히 높게 나타나고 있다⁵⁾. 사교육비 지출 경쟁에 지역이라는 공간적 맥락이 결합되었을 때, 사교육비 지출 수준이 심화 혹은 약화되는 양상을 나타낼 수 있는 것이다. 보다 구체적으로 아래 선행연구 고찰을 통해 거주 지역 특성이 사교육비 지출에 미치는 영향력에 대해 확인해보았다.

사교육비 지출과 관련된 선행연구들은 대부분 사교육비 지출 결정요인을 찾는 연구들이 주를 이루고 있다. 기존 연구들에서 지적하고 있는 사교육비 지출 원인은 크게 두 가지로 첫째, 공교육 부실문제와 둘째, 사교육을 조장하는 사회적 분위기이다. 먼저 개인들은 사교육을 통해 공교육에서 받지 못하던 다양성, 탄력성, 맞춤식 교육을 충족할 수 있고, 교사의 열정, 학습 교재, 수업 질 측면 역시 사교육이 공교육과 비슷하거나 우월하다는 결과가 있다(김영화, 2003). 이러한 공교육 부실 문제와 더불어 학력·학벌주의 사회문화, 학부모의 교육열, 대학의 서열화, 입시경쟁 과열과 같은 사회적 분위기와 맞물리게 되면서 사교육비 지출이 폭발적으로 증가하기 시작하였다(현주 외, 2003). 두 연구에서 밝히고 있는 바와 같이 공교육 부실문제와 사교육비 지출을 부추기는 사회문화적 분위기는 기타 사교육비 지출 관련 연구에서도 매우 강조되고 있는 부분이다. 그러나 이 연구들에서는 사교육비 지출 증가라는 사회 전반적인 현상에 대해서 다루고 있지만, 사교육비 지출에 지대한 영향을 미칠 수 있는 ‘지역 요인’에 대해서는 간과하고 있는 실정이다. 우리나라의 경우 지역별로 사교육비 지출 격차가 매우 크며, 학업성취도, 교육열 등에서도 지역별 격차가 심화되고 있다. 이러한 배경에 따라 최근 연구에서는 사교육비 지출 영향 요인으로 지역특성 변수를 포함하고 있는 추세이다.

박현정&이준호(2009)에서는 중학생의 특수목적 고등학교 진학계획이 사교육비 지출에 미치는 영향을 살펴봄에 있어 거주 지역의 효과를 강조하고 있다. 같은 중소도시라고 할지라도 고소득층 및 학원가가 밀집한 지역인지 아닌지에 따라 사교육 수요에는 큰 차이가 발생하고, 지역의 소득 수준에 따라 사교육 지불능력 및 사교육 공급자에 대한 접근용이성에 영향을 미칠 수 있음을 밝히고 있다. 따라서 지역의 경제 수준(Likert 5점 척도), 지역규모(서울, 광역시, 읍면지역), 평준화 여부 변수를 사용하여, 지역특성과 사교육 참여 및 사교육비 지출 간의 관계성을 실증하였다.

그 외 김지하&김정은(2009)는 지역특성으로 서울 지역 여부, 광역시 소재 여부, 학원교습시간에 대한 규제 및 조례 존재 여부 등을 변수로 포함시켰고, 성기선(2011)은 지역규모 변수(특별시, 광역시, 중소도시, 읍면지역 등)를 통제하여 학업성취도 격차에 대한 연구를 진행하였다. 또한 박선영&마강래(2015)에서는 수도권 여부 변수와 시군구별 자녀 1인당 사교육비 지출액 평균 값을 지역의 교육환경으로 보고, 이러한 교육환경이 사교육비 지출에 미치는 영향력을 확인하였다.

그러나 선행연구들에서 사용된 지역 특성 변수는 해당의 규모 및 수도권 여부와 같이 지역 규모와 관련된 변수가 주를 이루고 있으며, 지역의 교육환경을 반영하는 변수로 지역 소득 수준, 자녀 1인당 평균 사교육비 지출액, 지역 조례와 같은 변수를 활용하려는 노력이 있었으나 이 변수들이 사교육 참여 및 사교육비 지출을 부추기는 지역교육 환경을 대변하기에는 충분하지 않은 것으로 보여 진다.

둘째 선행연구에서는 사교육비 지출에 대한 분석이 ‘사교육시장에 참여 → 사교육비 지출’이라는 두 단계의 과정을 동시에 고려해야 한다는 점을 간과해 선택편의(selection bias)의 문제점을 안고 있다. 실제 본 연구에서 활용한 데이터 역시 사교육 참여한 개인이 약 60%, 비 참여 개인이 약 40%로 종속변인이 서로 이질적이고 0의 값을 갖는 응답자의 비율이 높을 때 최소자승법(OLS)에 의한 회귀분석을 실시할 경우 편향되고, 불일치한 추정치를 얻게 된다(송지향, 2014).

따라서 본 연구는 Heckman모형을 활용하여 선택편의의 문제를 보정해주었고, ‘사설 학원 개수 변수’ 그리고 ‘지역 내 고학력자 비율’을 포함하여 지역특성이 사교육 참여와 사교육비에 미치는 영향을 실증하였다. 본 연구는 이러한 지역특성변수가 사교육 시장에서의 경쟁적 상황을 부추기는 지역적 맥락으로 이해될 수 있다는 점을 염두에 두며 진행하였다.

기본적으로 사교육 지출은 자녀가 있는 가구 중에서도 사교육에 참여하는 경우에 발생한다. 또한 사교육 참여 여부는 가구의 사회경제적 배경과 자녀 특성에 영향을 받고 있기 때문에, 사교육비 지출 관련 변수들의 정확한 추정을 위해서는 사교육 참여 여부에 영향을 미치는 일련의 메커니즘에 대한 조정이 필요하다(변수용&김경근, 2010).

이에 따라, 사교육비 지출에 대해 연구한 논문들에서는 사교육 참여에 대한 분석(1단계)과 사교육비 지출에 대한 분석(2단계)에 대한 두 단계의 분석과정을 거치고 있으며, 이러한 조건을 가장 잘 반영할 수 있는 분석으로 Heckman모형을 활용하고 있다.

Heckman모형은 제한 종속변수 형태의 변수를 분석하기 위해 등장한 Tobit모형의 발전된 형태이다. Tobit모형은 사교육 참여여부와 사교육비 지출에 영향을 미치는 요인에 대한 분석을 한 번에 수행하는 것인 반면, Heckman모형은 사교육 참여여부와 사교육비 지출에 미치는 영향요인에는 차이가 있을 수 있다는 가정 아래, 사교육 참여여부와 사교육비 지출에 대한 분석을 분리하여 추정한다는 차이점이 존재한다.

구체적으로 Heckman모형의 첫 번째 모형은 선택방정식(selection equation)이고, 두 번째 모형은 회귀방정식(regression equation)이다. 첫 번째 단계에서는 아래의 프로빗 모형을 추정하는데, 이 모형에서 잠재적 내생 변수(z^*)는 z^*=wγ+u_i 이다. 여기서 z^* > 0 이면, z = 1이고, z^* ≤ 면 z = 0이 된다. 1단계 프로빗 모형은 다음과 같다.

여기서 Φ(ㆍ)는 표준정규누적분포함수(standard normal cumulative distribution function)이고, w독립변수들을 의미하며, γ는 추정될 계수들을 의미하고, 프로빗 모형에서 구한 Φw'γ^ 를 사용하여 IMR(inverse Mills ratio)⁶⁾를 산출하게 된다. 이렇게 계산된 IMR은 2단계 모형의 독립변수로 사용된다.

2단계에서의 분석은 선택된 표본에 대해 OLS회귀모형을 활용하는 것이다. 2단계 선택된 표본에 대한 OLS회귀모형은 아래와 같으며, x는 독립변수들, β는 추정될 계수들을 의미한다.

또한, 모형에서는 ρσλ^w'γ 가 오차항(error term)의 역할을 하고 있음을 알 수 있는데, 이 회귀모형의 특징은 첫 번째 단계의 프로빗 모형에 의해 계산된 IMR인 λw'γ를 추가적인 독립변수로 사용하고 있다는 점이다. 이 모형에서 추정되는 계수는 ρσ으로, σ는 회귀모형에서 잔차들의 표준오차(standard error)이며, ρ(rho)는 1단계에서의 잔차(residuals)와 step2에서의 잔차의 상관계수(correlation coefficient)를 의미한다. 이때, 상관계수 ρ는 -1≤ ρ ≤1 의 값을 갖는데 두 잔차가 높은 상관관계를 가진다면 첫 번째 모형을 고려하지 않은 OLS회귀모형의 추정치는 편의(bias)가 있음을 의미한다. 즉, 본 연구는 선택 편의를 보정하는 교정항인 λ(Lamda)의 유의성과 ρ값을 바탕으로 OLS회귀모형이 아닌 Heckman모형을 활용해야하는 당위성을 확인하고자 하였다.

이상의 모형을 통해 본 연구는 통계청 2016년 사교육비실태조사 자료를 사용하여 지역특성과 사교육비 지출 간의 연관성을 살펴보았다. 사교육비실태조사 자료는 사교육 관련 연구에서 빈번하게 활용되는 자료 중 하나로 설문 응답자(가구)의 거주지, 사교육 지출 정도, 경제적 수준과 자녀의 공교육 프로그램 참여 여부, 학교급(초·중·고), 학교 성적에 관한 광범위한 정보를 제공하고 있다. 아울러 사교육비실태조사 상의 사교육이란 일반교과, 예체능·취미·교양 과목, 취업 관련 과외, 학원수강, 방문수업, 인터넷 수업을 모두 포함하는 개념이다.

<표 1>은 1단계 분석과 2단계 분석에서 사용될 변수들에 관한 정보를 담고 있다. 사교육 참여의 영향요인에 관한 1단계 분석에 사용된 독립변수들은 ①가구의 사회경제 특성 변수, ②자녀 특성 변수, 마지막 ③지역 특성 변수의 세 가지 특성변수들로 구성되어 있다. 먼저, 가구의 사회경제적 특성 변수는 사교육 수요에 가장 큰 영향을 미칠 수 있는 요인으로(변수용&김경근, 2010), 본 연구에서는 기존 선행연구들과 유사하게 가구의 소득 수준, 부모의 학력수준, 부모 연령 등의 변수를 포함하였다.

두 번째, 자녀 특성 변수로 자녀의 성별, 자녀의 성적 수준, 자녀의 학교급(초・중・고)에 관한 정보를 포함하였다. 특히, 자녀 특성 변수에서 주목해서 살펴볼 변수는 자녀의 공교육 프로그램 참여 관련 변수로서, 자녀가 방과 후 학교에 참여하고 있는지, EBS를 수강하고 있는 지에 관한 변수를 포함시켰다. 방과 후 학교나 EBS프로그램은 사교육 수요 및 사교육비 지출을 경감하기 위한 목적으로 추진되어 왔던 것으로(안선회, 2015), 이러한 프로그램이 실제로 사교육비 지출에 어떠한 영향을 미치고 있는지를 알아보고자 하였다.

세 번째, 본 연구의 핵심변수인 지역특성변수에 대한 설명이다. 사교육 관련 기존 연구에서는 거주 지역을 도시지역・농촌지역, 수도권・비수도권 혹은 대도시・중소도시 등으로 구분하여 지역 및 도시 규모 측면에서 영향력을 확인하는 연구들이 주를 이루었다. 하지만 학생의 사교육 수요는 도시 규모와 더불어 해당 지역의 사회경제적 특성에 영향을 받고 있다. 서울의 강남구와 대구 수성구와 같이 동일 도시 내에서도 특정 지역에 고소득, 고학력 학부모들이 밀집되어 있을 경우 사교육 수요가 크게 늘어날 수 있다는 점(김지하&백일우, 2006; 변수용&김경근, 2010)을 지적한 바 있다.

이처럼 지역 특성은 사교육 수요에 직간접적으로 영향을 미치는 원인으로 작용할 수 있다. 이에 따라 본 연구에서는 지역 특성 변수로 수도권 여부와 더불어 지역의 경쟁적 교육 환경을 대변하는 변수로 단위 면적 당 학원 수, 지역 내 전반적인 교육 수준을 반영하는 고학력자 비율을 변수로 구성하였다.

비슷하게 1단계 분석에서는 ‘사교육 참여 여부’를, 2단계 분석에서는 ‘월별 사교육비’를 종속변수로 사용하였다. 다만 차이가 있다면 1단계 분석에서 공교육 프로그램 참여 유무를 변수로 포함시켰다면, 2단계 분석에서는 방과 후 학교 지출 비용, EBS프로그램 지출 비용을 변수로 구성하였다. 각 단계별 구체적인 사항은 <표 1>에 정리되어 있다.

아울러 사교육비실태조사 자료는 각 시도별 초중고 학교를 선정하고, 학교 내 설문응답 학급과 설문에 응답할 학생을 표본으로 선정하고 있다. 때문에 본 연구에서는 표본의 모집단 대표성을 확보하기 위해 사교육비실태조사의 가중치 항목을 실증분석에 활용하였다.