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A research for forecasting of rate of university quota according to the reducing of young generation

학령인구 감소에 따른 지역별 대입지원자 감소에 대한 예측연구

  • Kim, Ki Whan (Department of Applied Statistics, Korea University) ;
  • Lee, Chang Ho (Department of Economics and Statistics, Korea University) ;
  • Choi, Boseung (Department of Computer Science and Statistics, Daegu University)
  • 김기환 (고려대학교 응용통계학과) ;
  • 이창호 (고려대학교 경제통계학과) ;
  • 최보승 (대구대학교 전산통계학과)
  • Received : 2015.06.19
  • Accepted : 2015.07.30
  • Published : 2015.11.30

Abstract

The Ministry of Education of Korea announced the university structural reform plans which reduces 160,000 of the university entrance quota during 10 years from January 2014. Because the reduction plans of entrance quota influence regional economy as well as students and universities, naive evidence of the Ministry of Education of Korea is disappointed. In this research, we forecast the total number of the university entrance exam candidate by 2032 including not only third grade high school students but also repeaters according to the 16 metropolises and provinces in Korea. We also forecast the regional university recruiting rate using the forecasts of the total number of the university entrance exam candidates. However, we can not make more realistic results because we can not apply the inter-regional movement of students to the forecast. In order to handle this limitation, we first estimated the rank of the whole 7,277 departments of all universities in Korea and assigned the quotas according to the estimated rank for each departments and then we calculated the local university recruiting rate. The estimated the university recruiting rates of 16 metropolises and provinces can provide more noticeable results of characteristics and problems than that of nationwide.

20년 이상 유지된 낮은 합계출산율은 학령인구 감소로 이어져 고등학교 졸업자 수가 급격히 감소하는 상황에 직면하게 되었고, 교육부는 2014년 1월 향 후 10년간 약 16만 명에 해당하는 대학 입학정원을 강제로 감축하는 대학 구조개혁 추진 계획을 발표였다. 대학의 정원감축은 피할 수 없는 문제이지만, 대학 구조개혁 추진계획의 주된 근거로 교육부가 제시한 것은 통계청의 18세 전국 장래 추계인구와 2014년 전국단위 대학정원의 비교자료뿐이다. 대학정원의 감축이 학생, 대학, 지역경제까지 큰 파장을 미치는 것임을 고려할 때, 교육부의 근거가 세밀하지 못한 것에 아쉬움이 따를 수밖에 없다. 따라서 본 연구에서는 고3 수험생, 재수생을 포함하는 대학수학능력시험 응시자를 16개 시도 별로 2032년까지 전망하고 지역별 특성을 비교하였다. 16개 시도 별 현재의 대학정원이 2032년까지 계속된다는 가정 아래서 16개 시도 별 대학수학능력시험 응시자 전망결과를 이용하여 지역별 대학 충원율을 산출을 시도하였으나, 수험생의 지역 간 이동을 반영할 수 없어 현실적인 전망결과를 산출하지 못하였다. 이 문제의 해결을 위하여 본 연구에서는 2014학년도 대학배치표 상의 학과순위가 계속 유지된다는 가정에서 전체 일반대학 7,277개 학과 순위를 추정하고, 이 학과들의 정원을 전체 대학 정원에서 차감해 가는 방법으로 지역별 대학 충원율을 2032년까지 산출하였다. 16개 시도 별로 산출된 대학 충원율은 전국단위로 보았을 때보다 지역별 특성과 문제점을 좀 더 확연하게 보여주었다.

Keywords

References

  1. Bae, S. H. (2012). Study on Future changes in demand analysis and countermeasures of higher education, Korea Student Aid Foundation, Seoul.
  2. Hwang, Y. J. and Choi, Y. S. (2011). Educational institutions operating according to the changes predicted population change, Statistics Korea, Daejeon.
  3. Kim, C. H. (2010). Study on Improvement of Higher Education Institutions manpower supply system in accordance with school-age population decline, Ministry of Education, Science and Technology, Seoul.
  4. Kim, J. (2011). The proposed algorithm for the student numbers in local government. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 22, 1167-1173.
  5. Lee, H. Y. (2011). Study on the school-age population decline compared to education sector restructuring strategy, Korean Educational Development Institute, Seoul.
  6. Yoon, Y. H. and Kim, J. (2010). Projection number of the graduate student in high school around the capital area and an entrance quota. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 21, 523-534.
  7. Yoon, Y. H. and Kim, J. (2012). Estimations of the student numbers by nonlinear regression model. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 23, 71-77. https://doi.org/10.7465/jkdi.2012.23.1.071
  8. You, H. S. (2009). Research on University Higher Education Restructuring for Competitiveness, Korean Educational Development Institute, Seoul.

Cited by

  1. 시계열 분석을 통한 시도별 고등학교 학생 수 예측 vol.16, pp.12, 2016, https://doi.org/10.5392/jkca.2016.16.12.735
  2. 대학생들의 대학 내 활동적 요소들이 대학교 만족 및 충성도에 미치는 영향 vol.7, pp.3, 2017, https://doi.org/10.18807/jsrs.2017.7.3.093
  3. 앙상블 기법을 활용한 대학생 중도탈락 예측 모형 개발 vol.17, pp.1, 2021, https://doi.org/10.17662/ksdim.2021.17.1.109