지방교육청의 재정운용 유형화 연구

• 영문명: Clustering Fiscal Management Behavior at Local School Districts: The Case of Local Education Finance
• 발행기관: 한국교육재정경제학회
• 간행물 정보: 『교육재정경제연구』제31권 제2호, 105~127쪽, 전체 23쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2022.06.30

국문 초록

교육자치권 확대와 함께 학령인구가 감소하고, 교육재정교부금이 증가함에 따라 교육재정의 효율적 운영과 지출구조에 대한 검토 필요성이 어느 때보다 높아지고 있다. 지방교육재정 분석제도는 재정책무성을 이행하고, 재정운영의 효율성과 성과를 평가하기 위해 발전해왔으나, 본 제도의 운영성과와 발전가능성에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구는 머신러닝 비지도학습 접근법인 군집분석을 통해서 지방교육재정 분석제도의 재정지표에 기반한 지방교육청의 재정건전성과 재정효율성 지표분석을 수행했다. 분석결과, 지방교육청의 재정지표별 이질적인 군집화를 발견하였고, 이를 통해 재정분석지표의 간소화, 데이터 기반의 의사결정 등 제도 개선에 관한 정책적, 이론적 의의를 제시하였다.

영문 초록

There are growing concerns about efficient fiscal management and expenditure structure due to the decline of the school-age population, the expansion of educational autonomy, and the increase of block grant in education finance. The local education financial analysis system has been developed to fulfill fiscal responsibility and evaluate the efficiency and performance of fiscal management, but research on the operational performance and development potential of this system is insufficient. This study analyzed the financial soundness and financial efficiency index of the local school district based on the financial index of the local education finance analysis system through cluster analysis, a machine learning unsupervised learning approach. A result of the analysis reveals that heterogeneous clustering by financial indicators of local education offices was found, and this offers implications on how policy can be improved such as simplification of financial analysis indicators and data-based decision-making was presented.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 이론적 배경

Ⅲ. 연구방법

Ⅳ. 분석결과

Ⅴ. 결론

참고문헌

키워드

교육재정 재정분석 기계학습 군집분석 Education Finance Education Finance System Cluster Analysis Machine Learning