교육 서비스의 공간적 형평성에서의 성별 차이에 관한 연구

Abstract

교육의 형평성은 교육 환경과 교육 성취의 형평성으로 나누어 볼 수 있는데, 교육 환경의 형평성은 교육 성취의 전제가 되므로 더 중요하다. 교육 환경의 한 요소인 교육 기회는 공간적 접근성의 측면에서 파악할 수 있는데, GIS와 공간통계 기법의 발달로 공간적 접근성에 대한 분석이 발전하고 있지만, 교육 서비스에 대한 공간적 접근성에 대한 국내 연구는 미진한 상황이다. 또한 우리나라에는 단성학교가 존재하여 성별에 따른 접근성 차이가 나타날 수 있으므로 이에 관한 연구도 필요하다. 따라서 본 연구는 E2SFCA 기법을 활용하여 성별에 따른 교육 서비스에 대한 접근성을 분석하고 시각화하였다. 접근성 지수의 계산에는 서울의 228개 고등학교를 공급지로, 서울의 18,848개의 집계구를 수요지로 이용하였고, 보다 엄밀한 수요지 설정을 위하여 대시메트릭 매핑을 통해 집계구 데이터를 수정하여 이용하였다. 또한 네트워크 분석을 통하여 시간거리를 계산하였고 이를 바탕으로 접근성 지수를 산출하였다. 접근성 지수 계산 이후에는 지니계수, Morans I, Getis-Ords Gi*, Lees Li를 이용하여 집중도와 군집도를 분석하고, 지도, 히스토그램, 로렌츠곡선, 산포도, 박스 플롯 및 바이올린 플롯을 활용하여 시각화하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 서울시의 교육 서비스에 대한 접근성 지수는 균등하게 분포되어 있다. 즉, 집중도의 측도인 접근성 지수에 대한 지니계수가 낮게 나타났다. 전역적 군집도의 측도인 Morans I 값은 높게 나타났으나, 이는 접근성 지수의 특성에 기인한 것으로 판단된다. 둘째, 교육 서비스에 대한 접근성은 성별에 따른 차이보다는 지역 간 차이가 더 유의하게 나타났다. 남성과 여성의 접근성 지수의 차에 대한 Getis-Ords Gi*를 통하여, 남성 접근성 지수는 서울 중심부에서, 여성 접근성 지수는 서울 동쪽에서 상대적으로 높게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 하지만 두 지수는 강한 양의 상관관계를 보였으며, 남성 접근성 지수와 여성 접근성 지수에 대한 Lees Li 값을 5% 유의수준에서 확인하였을 때 두 지수의 차이가 나타나는 지역은 상대적으로 적었고 두 지수가 동시에 높거나 동시에 낮은 지역이 더 넓게 분포하였다. 여성 접근성 지수가 낮은 지역은 서울 중심부에 위치하였고 두 지수가 모두 낮은 지역은 주로 서울시의 가장자리에 위치하였으며, 이에 대한 향후 대책이 필요하다. 셋째, 학교 성별에 따른 접근성 지수를 나타내었을 때, 남고와 여고 접근성 지수는 서울의 중심부에서, 남녀공학의 접근성 지수는 서울의 중심에서 벗어난 주변부에서 높게 나타났다. 이는 역사적 맥락의 영향으로 추정된다. 위와 같은 실증적 연구와 분석을 통하여, 교육 서비스에 대한 공간적 접근성이 낮은 지역을 파악하고 이에 대한 대책이 마련될 수 있을 것이다. 또한 GIS 소프트웨어를 사용하여 접근성 분석을 수행하고 그 과정을 제시한 본 연구는 향후 공간적 접근성 연구가 진행되는 데에 기여할 것으로 기대된다.

Equity in education can be divided into equity of educational environment and educational achievement. Equity of educational environment is more important because it is a prerequisite for educational achievement. Access to Education, which is one element of the educational environment, can be identified in terms of spatial accessibility. Although the analysis of accessibility is in rapid growth with the development of GIS and spatial statistical techniques, domestic research on spatial accessibility of educational services is insufficient. Also, since there are many single-sex schools in Korea, there may be differences in spatial accessibility due to gender, so a study on this is necessary. Therefore, this study analyzed and visualized spatial accessibility of education services by gender difference using the E2SFCA(Enhanced 2-Step Floating Catchment Area) method. For the calculation of the spatial accessibility index, 228 high schools in Seoul were used as supply sites and 18848 counting districts in Seoul were used as demand sites. In addition, the time distance was calculated through network analysis, and the spatial accessibility index was calculated based on this. After calculating the spatial accessibility index, concentration and clustering were analyzed using Ginis coefficients, Morans I, Getis-Ords Gi*, Lees Li, and visualized using maps, histograms, Lorenz curves, scatter plots, box plots, and violin plots. The study results are as follows. First, spatial accessibility index of educational services in Seoul is evenly distributed. In other words, the Gini coefficient of the spatial accessibility index, which is a measure of concentration, was low. Moran's I, a measure of the global clustering, was found to be high, but this is judged to be due to the characteristics of the spatial accessibility index. Second, in terms of spatial accessibility to education services, regional differences were more significant than gender differences. Through Getis-Ord's Gi* on the difference between male and female spatial accessibility indices, it was confirmed that male accessibility index was relatively high in central Seoul, and female accessibility index was relatively high in eastern Seoul. However, the two indices showed a strong positive correlation, and when Lee's Li statistics ​​for the male spatial accessibility index and the female spatial accessibility index were checked at the 5% significance level, the regions where the difference between the two indices appeared were relatively small, and regions where the two indices were high or low at the same time were more widely distributed. Areas with a low female spatial accessibility index were located in the center of Seoul, and areas with low both indexes were located mainly at the edge of Seoul, and future policies are needed for this. Third, when the spatial accessibility index according to school gender was shown, the spatial accessibility index of boys' high school and girls' high school was high in the center of Seoul, and the accessibility index of coeducational was high in the periphery outside the center of Seoul. This is presumed to be the influence of the historical context. Through the above empirical research and analysis, this study identifies areas with low access to education, and the government can prepare countermeasures for this situation. In addition, this study, which performed analysis using free GIS software and presented the process, is expected to contribute to further spatial accessibility studies.