학생쏠림과 학령 인구 이동의 시공간적 역동성 탐색

Abstract

본 연구는 국가 수준에서 학령 인구의 감소 경향과 달리, 여전히 해결되지 않는 일부학교의 과밀, 과대에 대하여 문제의식을 갖고 주목한다. 학생의 과도한 집중은 학사 운영뿐만 아니라 COVID-19와 같은 감염병 발생시 보건 환경 측면에서도 심각한 문제를 초래한다. 또한 중·장기적인 관점에서 이러한 현상은 결과적으로 학교 분포의 불균등을 초래한다. 학령 인구가 줄어드는 지역은 통폐합으로 인해 학교가 사라지고, 학령 인구가 늘어나는 지역은 학교가 증가하기 때문이다. 이는 곧 학교 접근성에 대한 불평등의 문제로 이어진다. 접근성의 문제는 학교에 더 가까운 거주지를 확보할 수 있는 경제력의 차이에 따른 교육 기회 불평등의 문제로까지 확대될 수 있다. 이러한 문제의식을 기반으로 본 연구는 학생의 분포가 공간적으로 집중된 상태를학생쏠림으로 규정하고, 이에 대한 실증 분석을 통해 시공간적 역동성을 탐색하는 것을 목적으로 한다. 이 연구 목적을 달성하기 위하여 학생쏠림을 학교에 기반한 공간성과 거주지에 기반한 공간성으로 나누어 탐색하고, 학생쏠림에 영향을 미치는 중요 변수로서 학령 인구 이동에 대해 분석하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 학령 인구 감소에도 불구하고 학생쏠림은 모든 시도에서 나타났다. 학생쏠림의 정도를 측정하기 위해 개별 학교의 총학생수를 이용한 상대적 지표로서 지니 계수를 분석하였다. 그 결과 경기도와 세종특별자치시를 제외한 도 지역은 0.54이상이었으며, 특·광역시는 0.36이하로 나타나 도 지역과 특·광역시간 뚜렷한 대조를 보였다. 학생쏠림의 정도가 가장 큰 지역은 강원도였으며, 학생쏠림의 정도가 가장 작은 지역은 서울이었다. 2008년부터 2018년까지 11년간 시간의 경과에 따른 학생쏠림은 지역별로 완화되거나 가중되는 경향이 있었다. 예를 들어, 전국적으로 학생쏠림은 감소하는 경향을 보였으나, 서울의 학생쏠림이 증가하였으며, 강원도는 증가하였다. 총학생수 900명 이상인 학교를 학생쏠림 학교로 정의하고 그 수를 조사한 결과, 학령 인구 감소에 따라 2008년 1900개였던 학생쏠림 학교수가 2018년 849개로 10년간 약 55.3% 감소한 것으로 나타났다. 하지만, 지역별로 감소 정도는 다르게 나타났다. 서울특별시의 경우, 강남서초 교육지원청의 쏠림 학교수는 2008년 28곳에서 2018년 24곳으로 큰 차이를 보이지 않았으나, 중부 교육지원청은 12곳에서 1곳으로 크게 줄어들었다. 학생수가 가장 많은 최대 학교 규모도 교육지원청별로 다른 변화가 나타났다. 쏠림 학교수의 변화가 지역별로 다른 차이를 보이는 것처럼 최대 학교의 학생수, 평균 학생수도 지역에 따라 변화의 정도가 각각 다르게 나타났다. 둘째, 학생쏠림 유형은 8가지로 구분하였다. 시도 수준에서 읍면동 단위로 표준화상이점수를 적용한 결과, 학령 인구 집중 유형은 집중약화지역, 부분집중약화지역, 집중강화지역, 부분집중강화지역, 저학년집중지역, 중간학년집중지역, 고학년집중지역, 아동집중지역 등으로 세분하였다. 이 중 저학년집중지역과 고학년집중지역의 분포는 상급 학교 진학을 고려한 학령 인구 분포의 차이를 반영한다. 이 점은 유형별 특징을 고려하여 각 지역의 학생쏠림에 적합한 해결 방안을 모색할 필요가 있음을 시사한다. 또한, 2001년부터 2017년까지 장기간의 데이터를 이용해 17년간 학령 인구가 계속 집중된 지역을 탐색한 결과, 일부 지역에서 특정 연령의 집중이 지속적으로 나타났다. 학령 인구가 감소하고 있는 상황에서 특정 지역에서 특정 연령에 대한 집중이 지속되는 것은 상대적으로 다른 지역에서 감소가 심화되고 있음을 의미한다. 또한 지속적으로 집중된 지역에서 만11세 인구의 집중이 두드러지게 나타났는데, 이는 학령 인구의 집중이 상급 학교 진학과 관련이 있기 때문인 것으로 추정된다. 셋째, 학령 인구의 이동은 모든 연령에서 감소추세에 있으며, 연령이 높을수록 이동이 더 적은 것으로 나타났다. 2001년부터 2017년까지 장기간의 인구 이동 데이터를 연령별로 분석한 결과, 학령 인구의 총이동률은 시간이 지날수록 모든 연령에서 점점 감소하였다. 또한, 총이동률과 연령 간에는 반비례 관계가 나타나, 연령이 높을수록 총이동률은 낮아지는 경향을 보였다. 주목할 점은 만6세의 경우 총이동률이 감소하는 중에도 예외없이 극대점을 나타냈다는 사실이다. 만6세는 초등학교 1학년에 해당하므로, 이 연령의 이동이 학교와 관련되어 있을 것이라고 추정할 수 있다. 한편, 이동자의 동일 지역 내 이동비율을 나타내는 이동자족성의 경우 시간이 흐를수록, 연령이 높아질수록 증가하는 경향이 나타났다. 시군구 범위에서는 제주도를 제외하면, 30%~50%로 나타났으며, 시도 범위에서는 60%~90%로 나타났다. 이러한 사실은 학령 인구 이동의 절반 이상이 시도 내에서 발생한다는 것을 의미한다. 총이동률이나 인구이동자족성과 달리 순이동은 지역별 공간성이 더 두드러졌다. 학령 인구의 순이동 분석 결과는 서울특별시와 세종특별자치시를 제외하면, 공간적으로뿐만 아니라 시간적으로도 일관된 경향을 보이지 않았다. 또한, 학령 인구의 이동장(場)을 확인하기 위해 순이동을 3개의 유형으로 분류한 결과, 세종특별자치시를 제외한 모든 시도에서 3가지 유형이 혼재한 것으로 나타났다. 특히, 시도간 이동 유형인 레벨3으로 나타난 지역은 타 시도에서 들어오는 순전입인구 또는 타 시도로 나가는 순전출인구가 가장 큰 영향을 미친다는 것을 의미한다. 예를 들어, 2017년 순전입 분석에서 김포시 장기동은 레벨3으로 분류되었다. 이는 경기도 외 타 시도에서 장기동으로 들어온 순이동 인구가 다른 유형보다 많다는 것을 의미하며, 이러한 결과는 장기동의 학생쏠림이 타 시도의 영향을 받는다는 것을 보여준다고 할 수 있다. 본 연구는 학생쏠림이라는 현실 문제를 교육지리학과 인구지리학의 교차 지점에 두고 분석을 시도하였다는 점에서 의의가 있다. 학생쏠림은 학교 또는 지역 단위에서 발생하는 교육 현상이라는 측면에서 교육지리학의 맥락에 있지만, 인구지리학의 주요 주제 중 하나인 인구 이동과 집중을 통해 학생쏠림에 접근하였기 때문이다. 또한 학생쏠림이 발생하는 작동 스케일에 부합하도록 학교와 읍면동을 단위로 장기간의 데이터에 기반하여 학생쏠림의 유형을 세분화함으로써 학교의 규모만으로 파악할 수 없는 복합적이고, 다양한 측면을 드러낼 수 있었다. 한편, 본 연구는 분석에 활용한 데이터와 방법론적 정교함에 있어서 한계를 갖고 있다. 먼저, 개별 학교의 학생쏠림을 거주지 차원의 학생쏠림과 연계하기 위해 통학구역의 학령 인구 분포를 활용하는 것이 적합하지만, 이에 대한 자료가 존재하지 않아 통학구역 대신 읍면동을 단위로 분석한 결과, 일부 지역에서 학생쏠림과 학령 인구 집중이 일치하지 않는 한계가 있었다. 또한 학생쏠림의 측정을 위해 사용한 지니 계수는 각 학교의 공간적 배열을 고려하지 않기 때문에, 쏠림이 나타난 학교가 공간적으로 가까운 곳에 군집한 경우와 멀리 떨어져 산재(散在)하는 경우를 구분하지 않는다는 문제가 있다. 쏠림이 나타난 학교가 공간적으로 군집해 있는 경우에 대하여 산재한 경우보다 학생쏠림이 더 심한 것으로 측정하는 것이 적절하다. 추후 이러한 점을 고려한 지표를 활용한다면 실제 현실을 반영한 결과를 얻을 수 있을 것이다. 본 연구는 학생쏠림의 실태를 실증적으로 탐색하는 것에 그쳐 구체적인 원인을 파악하거나 정책 대안을 제시하지 못하였지만, 중·장기적으로 교육의 형평성 측면에서 학교의 입지와 배치에 있어서 적극적이고 주도적인 정책 개입이 필요함을 시사하고 있다. 마지막으로 다양한 이해관계가 얽힌 교육의 문제를 해결하기 위해 공동의 문제 의식과 객관적인 자료의 공유가 전제되어야 한다는 점에서, 본 연구는 학생쏠림의 다양한 측면을 분석하여 결과를 제시함으로써 문제 해결에 기여할 수 있을 것이다.

This study focuses on school overcrowding of some schools that still remain unresolved, unlike the trend of decreasing school age population at the national level. Excessive concentration of students leads to serious problems in terms of health environment in the event of an infectious disease, such as COVID-19, as well as school management. In addition, from mid- and long-term perspectives, this phenomenon results in the unevenness in school distribution. This is because schools disappear due to closing or consolidation in areas where the school age population decreases, and schools increase in areas where the school age population increases. This leads to the problem of inequality in school accessibility. The problem of accessibility can be extended to the problem of inequality in educational opportunities due to the difference in the wealth to choose homes closer to school. Based on this sense of problem, this study defines a spatially concentrated state of student distribution as "student concentration" and aims to explore spatio-temporal dynamics through empirical analysis. To achieve this research objective, I explore student concentration in the perspective of school-based spatiality and residece-based spatiality, and analyze school age population migration as an important variable that affects student concentration. The results of the study are as follows: First, despite the decline in school age population, student concentration has been found in all provinces. To measure the degree of student concentration, the Gini coefficient was used as a relative index using the total number of students in individual schools. As a result, Do-provincial areas except Gyeonggi-do and Sejong Special Self-Governing City were more than 0.54, and Seoul and metropolitan cities were less than 0.36. This shows there is a broad distinction between do provincial areas and metropolitan cities. Gangwon-do was the most concentrated and Seoul was the least concentrated. Over the past 11 years from 2008 to 2018, student concentration tended to be eased or intensified by region. For example, nationwide student concentration tended to decrease, but student concentration in Seoul increased, and Gangwon-do increased. I defined schools having more than 900 students as student concentrated schools and counted them by region. The number of student concentrated schools fell by about 55.3% over 10 years from 1,900 in 2008 to 849 in 2018 due to a decrease in the school age population. However, the extent of the decline has varied from region to region. In the case of Seoul, the number of student concentrated schools of Gangnam Seocho district office of education has seldom decreased from 28 in 2008 to 24 in 2018, but Jungbu district office of education decreased significantly from 12 to one. The biggest school with the largest number of students also showed different changes by district office of education. Just as the change in the number of student concentrated schools varies from region to region, the degree of change in the number of students in the biggest schools and the average number of students of district office of education varies depending on the district. Second, student concentration can be classified by eight types. As a result of applying standardized scores of dissimilarity based on the city level by eupmyeondong, the concentration type of school age population was divided into concentration decrease area, partially concentration decrease area, concentration increase area, partially concentration increase area, lower grade concentration area, middle grade concentration area, upper grade concentration area and all children concentration area by age 11. Among these, the distribution of lower and upper grade concentration areas reflects the difference in the distribution of school age populations related with choice of middle school or high school. This suggests that it is necessary to find a solution suitable for student concentration of each region, considering the characteristics of each type. In addition, a 17-year-long search of areas where school age population continued to be concentrated using long-term data from 2001 to 2017 showed some areas kept concentrated at a certain age. With the school age population decreasing, those age-specific concentration in some areas means that the decline is intensifying in other areas. In addition, the concentration of the 11-year-old population was noteworthy in those concentrated areas, which is presumed to be due to the concentration of the school age population related to the choice of middle or high school entrance. Third, the migration of school age population is on the decline at all ages by 11, and the older the age, the lower the total migration rate. Analysis of long-term population migration data by age from 2001 to 2017 showed that the total migration rate of school age population gradually decreased over time in all ages. In addition, there was a inverse proportional relationship between the total migration rate and the age, and the older the age, the lower the total movement rate. It is noteworthy that the 6-year-old showed the local maximum point without exception while the total migration rate was decreasing. Since a 6-year-old corresponds to a first grade in elementary school, it can be estimated that this age migration is related to school. On the other hand, migration self-containment, which represents the migration proportion within the same region of the migration population, tended to increase over time and with age. Except for Jeju, it was 30% to 50% in the range of sigungu, and 60% to 90% in the range of sido. This means that more than half of the school age population migration occurs within sido. Unlike total migration rate and migration self-containment, the spatiality of net migration was more prominent by region. The results of the analysis of net migration of the school age population showed no consistent tendency, not only spatially but also temporally, except for Seoul and Sejong Special Self-Governing City. In addition, the types of net migration were classified into three types to identify the migration of school age population, indicating that three types were mixed in all cities except Sejong Special Self-Governing City. In particular, the region classified as Level 3, a type of inter-city migration, means that the net gain from other sido or the net lose from other sido has the greatest impact. For example, Janggi-dong in Gimpo was classified as Level 3 in the 2017 net gain analysis. This means that the net migration into Janggi-dong from other sido outside Gyeonggi-do is larger than other types, and these results show that Janggi-dong's student concentration is affected by other sido. This study is meaningful in that it attempted to analyze the real life problem of student concentration at the intersection of geography of education and population geography. Although student concentration is in the context of geography of education in terms of educational phenomena occurring at school or at the local level, I approached student concentration through population migration and concentration, one of the main themes of population geography. In addition, the types of student concentration could be subdivided based on long-term data by school and eupmyeondong according to the operational scale in which student concentration occurs, revealing complex and diverse aspects that cannot be identified by school size. Meanwhile, this work has limitations in the data and methodological sophistication utilized in the analysis. First of all, it is appropriate to use the distribution of school age population in school districts to link student concentration at the residence level, but there is no data on this, so student concentration by school and concentration of school age population by eupmyeondong did not match in some areas. Furthermore, because the Gini coefficient used to measure student concentration does not consider the spatial arrangement of each school, there is a problem that it does not distinguish between schools that appear concentrated spatially close and scattered far away. It is appropriate to measure that student concentration is worse than that of scattered schools for schools where concentration appears. Using index that take this into account in the future will produce results that reflect the real world. This study suggests that active and leading policy intervention is needed in the position and placement of schools in the mid- to long-term in terms of educational equity, although it failed to identify specific causes or suggest policy alternatives. Finally, this study could contribute to solving problems by analyzing and presenting results in various aspects of student concentration, given that shared problem-consciousness and objective data sharing should be premised to solve the problem of education with various interests.