명문대학일수록 외국어고등학교 출신 학생 비율이 높을까? 서울시내 24개 대학을 대상으로 회귀분석을 시행해보았다. 계량모형은 다음 <식 1>과 같다.
... <식 1>
즉, <식 1>은 '이른바 대학 서열이 한단계씩 올라감에 따라 외국어고등학교 출신자의 비율이 의미있는 정도로 늘어나는지 여부, 그리고 만약 그렇다면 그 늘어나는 정도'를 알아보기 위한 계량모형이다. 각 변수들의 정의는 다음과 같다.
RANK(설명변수, 독립변수) 서울시내 24개 대학의 이른바 문과서열 역순위. 즉 서울대학교는 24의 값을 가지며, 반대로 삼육대학교는 1의 값을 가진다.
분석대상 대학교 명단(RANK 변수의 값이 높은 순)
FLHS(종속변수) 각 대학의 2011학년도 입학생 중 외국어고등학교(국제고등학교 포함) 졸업자가 차지하는 비율.
최소자승법(Least Squares)을 사용한 Econometric Views 3.0 추정결과는 다음과 같다.
...<표 1> 회귀모형 <식 1>에 대한 Econometric Views 3.0 최소자승 추정결과
결과를 해석하면 다음과 같다.
서울의 24개 대학 안에서, 문과 서열 순위가 한 단계씩 올라갔을 때 각 대학에서 외국어고등학교 졸업생이 차지하는 비율은 유의미하게 증가하며, 그 정도는 한 단계당 약 0.90%p이다.
주석
1) 필자는 이를 통하여 이른바 '대학서열'을 조장 혹은 공고화하려는 마음이 전혀 없다. 카를 마르크스가 그의 저서 『자본』에서 자본주의에 대한 심도있는 고찰을 시도하였지만 그것이 자본주의를 위함은 아니었던 것처럼 말이다.
2) 이를 계량경제학에서 사용되는 간단한 수식으로 나타내면 <그림 1>과 같다.

...<그림 1> 결정계수의 정의
참고문헌, 자료
남준우 · 이한식, 『계량경제학』(제3판), 서울: 홍문사, 2010.
한국대학교육협의회 대학정보공시센터, 대학알리미(http://www.academyinfo.go.kr).
즉, <식 1>은 '이른바 대학 서열이 한단계씩 올라감에 따라 외국어고등학교 출신자의 비율이 의미있는 정도로 늘어나는지 여부, 그리고 만약 그렇다면 그 늘어나는 정도'를 알아보기 위한 계량모형이다. 각 변수들의 정의는 다음과 같다.
RANK(설명변수, 독립변수) 서울시내 24개 대학의 이른바 문과서열 역순위. 즉 서울대학교는 24의 값을 가지며, 반대로 삼육대학교는 1의 값을 가진다.
분석대상 대학교 명단(RANK 변수의 값이 높은 순)
- 서울대학교
- 연세대학교
- 고려대학교
- 서강대학교
- 성균관대학교
- 한양대학교
- 이화여자대학교
- 중앙대학교
- 경희대학교
- 한국외국어대학교
- 서울시립대학교
- 건국대학교
- 동국대학교
- 홍익대학교
- 숙명여자대학교
- 국민대학교
- 숭실대학교
- 세종대학교
- 광운대학교
- 명지대학교
- 상명대학교
- 한성대학교
- 서경대학교
- 삼육대학교
FLHS(종속변수) 각 대학의 2011학년도 입학생 중 외국어고등학교(국제고등학교 포함) 졸업자가 차지하는 비율.
- 서울대학교(13.0%)
- 연세대학교(21.9%)
- 고려대학교(19.9%)
- 서강대학교(21.9%)
- 성균관대학교(11.9%)
- 한양대학교(12.0%)
- 이화여자대학교(16.9%)
- 중앙대학교(9.6%)
- 경희대학교(6.5%)
- 한국외국어대학교(19.7%)
- 서울시립대학교(8.8%)
- 건국대학교(3.9%)
- 동국대학교(4.4%)
- 홍익대학교(4.5%)
- 숙명여자대학교(8.5%)
- 국민대학교(2.0%)
- 숭실대학교(4.7%)
- 세종대학교(0.7%)
- 광운대학교(1.7%)
- 명지대학교(1.6%)
- 상명대학교(1.0%)
- 한성대학교(0.8%)
- 서경대학교(0.3%)
- 삼육대학교(0.7%)
최소자승법(Least Squares)을 사용한 Econometric Views 3.0 추정결과는 다음과 같다.
| Variable | Coefficient | Std. Error | t-Statistic | Prob. |
| C | -3.0203 | 1.5919 | -1.8973 | 0.0710 |
| RANK | 0.8980 | 0.1114 | 8.0598 | 0.0000 |
| R-squared | 0.7470 | Mean dependent var | 8.2042 | |
| Adjusted R-squared | 0.7355 | S.D. dependent var | 7.3464 | |
| S.E. of regression | 3.7781 | Akaike info criterion | 5.5760 | |
| Sum squared resid | 314.0348 | Schwarz criterion | 5.6742 | |
| Log likelihood | -64.9119 | F-statistic | 64.9611 | |
| Durbin-Watson stat | 2.1376 | Prob(F-statistic) | 0.0000 | |
결과를 해석하면 다음과 같다.
서울의 24개 대학 안에서, 문과 서열 순위가 한 단계씩 올라갔을 때 각 대학에서 외국어고등학교 졸업생이 차지하는 비율은 유의미하게 증가하며, 그 정도는 한 단계당 약 0.90%p이다.
- RANK 변수에 대한 계수추정치의 t-통계량이 8.0598이고, 이에 유의확률은 0.0000이므로, 0.01%의 유의수준에서 대학의 서열 순위는 외국어고등학교 졸업생이 차지하는 비율에 유의미하다.
- 모형 전체의 결정계수는 0.7470, 조정된 결정계수는 0.7355로, 간단하게 이야기하여, (외국어고등학교 졸업생의 비율)=-3.02+0.90(대학서열의 역순위)라는 식이 75% 정도의 설명력을 지닌다.2)
- 정보기준 AIC, SC 등의 수치가 낮은 편이다. 이 또한 본 모형의 설명력이 우수한 편임을 나타낸다.
- 우려했던 이분산의 문제는 나타나지 않았다. 이분산 여부를 검정하기 위해 와이트 이분산 검정(White Heteroscedasticity Test)를 시행한 결과, 모형에 이분산이 없다는 귀무가설을 10% 유의수준에서 기각하지 못하였다.
주석
1) 필자는 이를 통하여 이른바 '대학서열'을 조장 혹은 공고화하려는 마음이 전혀 없다. 카를 마르크스가 그의 저서 『자본』에서 자본주의에 대한 심도있는 고찰을 시도하였지만 그것이 자본주의를 위함은 아니었던 것처럼 말이다.
2) 이를 계량경제학에서 사용되는 간단한 수식으로 나타내면 <그림 1>과 같다.

...<그림 1> 결정계수의 정의
참고문헌, 자료
남준우 · 이한식, 『계량경제학』(제3판), 서울: 홍문사, 2010.
한국대학교육협의회 대학정보공시센터, 대학알리미(http://www.academyinfo.go.kr).
