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일반고등학교의 효율성과 생산성 변화의 추정
진하수
BOOKK(부크크) 2021.02.20.
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책소개

목차

표 목차
그림 목차

I. 서론 1
1. 배경과 목적 1
1) 배경 1
2) 목적 5
2. 내용과 방법 7
1) 내용 7
2) 방법 10
3. 구성 13

II. 일반고등학교 발전과정과 현황 15
1. 고등학교 발전과정 15
1) 시대별 학교의 역사 15
2) 근대 초기 학교의 현황 19
3) 고등학교 역사 22
4) 학제유형별 고등학교 22
2. 일반 고등학교의 현황 24
1) 학생수 현황 24
2) 고등학교 현황 28
3) 교원 현황 35
4) OECD와 비교 38
5) 지역별 수능점수 현황 43

III. 분석의 이론모형 59
1. 선행연구 59
1) DEA를 이용한 선행연구 59
2) MPI를 이용한 선행연구 66
3) SFA를 이용한 선행연구 68
4) SDF를 이용한 선행연구 72
2. 선행연구 한계점과 차별성 76
1) 선행연구의 한계점 76
2) 차별성 80
3. 이론 배경 82
1) 교육효율성 접근법 82
2) DEA 접근법 83
3) MPI과 GMPI 접근법 84
4) 내생성 문제 85
5) 교육생산함수 87
6) 모수적 접근법 88
7) 확률패널모형 90
8) Greene의 TFE와 TRE모형 96
9) 확률거리함수모형 98
10) 총요소생산성(TFP)모형 99
11) 토빗모형 101
12) 비선형 최적규모모형 102
4. 이론 모형 103
1) 분석대상과 프로그램 103
2) 변수 선정 배경 104
3) 산출변수 104
4) 투입변수 106
5) 변수목록 108
6) 결정요인변수 111
7) 생산성결정요인 116
8) DEA 모형 118
9) 비모수적 생산성모형 119
10) 분석사용모형 120
11) 적정학교규모 121
12) 결정요인모형 122

IV. 실증 결과 123
1. 기술통계와 상관관계 123
1) 기술통계 123
2) 상관계수 124
3) 변수간 산점도 125
4) 다중공선성, 내생성, 이분산성과 잔차의 산점도 125
5) 결정요인별 상관관계 127
2. 효율성 실증결과 129
1) M1모형 sfcross 129
2) sfpanel TIM의 M1추정 133
3) sfpanel TVM(1)의 M1 모형추정 138
4) sfpane TVM(2) M1 추정 143
5) sfpanel TVM(2) 다른 정규화 추정 152
6) M1 모형별 우도값 154
7) M1 모형의 효율성 155
8) M1의 추정모형별 효율성 159
9) M1의 특성별 효율성 162
10) M1의 모형별 상관계수 166
11) M1의 적정 학교규모 166
12) M1의 적정 교사학생비율 169
13) 시도 지역별 효율성 172
14) 설립연도별 효율성비교 178
15) 일반고 자율고 특목고 비교 179
16) M 모형의 sfcross 추정치 183
17) M모형의 sfpanel TIM 추정치 187
18) M 모형의 sfpanel TVM 추정치 193
19) M 모형의 sfpanel TVM(2) 추정치 198
20) M 모형의 연도별 효율성 203
21) M1과 M 모형의 DEA 규모 효율 206
22) 탄력성 추정 207
23) 효율성결정요인 208
24) 효율성분석 요약 218
3. 생산성 실증결과 221
1) 생산성 결과 221
2) 총요소생산성 분해 222
3) MPI 결과 224
4) GMPI 결과 225
5) TFP 결과 226
6) 특성별 생산성 227
7) 시도별 생산성 변화 230
8) 생산성 결정요인 결과 231
9) 실증결과 요약 232

V. 결론 235

참고문헌 245

저자 소개 1

디지털경제, 데이터 분석, 인공지능, 블록체인, ESG를 가로지르며 복잡한 지식의 구조와 실증분석의 논리를 탐구해 온 연구자이자, AI 시대의 데이터 기반 지식 검증 전문가이다. 현재 한국디지털경제연구원 대표원장과 다빈치논문컨설팅 대표박사로 활동하고 있으며, 디지털경제학 박사로서 데이터와 기술이 사회, 산업, 정책, 연구 현장에 미치는 변화를 지속적으로 분석하고 있다. 저자는 STATA, SPSS, Python, R을 활용한 통계분석과 빅데이터 처리에 능숙하며, SCI·KCI 논문 분석, 학위논문 연구설계, 회귀분석, 이항로짓 분석, 다층모형, 구조방정식, 머신러닝·딥러닝
디지털경제, 데이터 분석, 인공지능, 블록체인, ESG를 가로지르며 복잡한 지식의 구조와 실증분석의 논리를 탐구해 온 연구자이자, AI 시대의 데이터 기반 지식 검증 전문가이다. 현재 한국디지털경제연구원 대표원장과 다빈치논문컨설팅 대표박사로 활동하고 있으며, 디지털경제학 박사로서 데이터와 기술이 사회, 산업, 정책, 연구 현장에 미치는 변화를 지속적으로 분석하고 있다.

저자는 STATA, SPSS, Python, R을 활용한 통계분석과 빅데이터 처리에 능숙하며, SCI·KCI 논문 분석, 학위논문 연구설계, 회귀분석, 이항로짓 분석, 다층모형, 구조방정식, 머신러닝·딥러닝 기반 예측모형 등 다양한 분야에서 연구와 자문을 수행하고 있다. 특히 사회과학과 정책연구에서 자주 활용되는 선택행동 분석, 이용의향 분석, 참여 여부 분석, 정책 수혜 여부 분석, 사건 발생 여부 분석을 실제 연구문제와 연결하여 해석하는 데 깊은 관심을 가지고 있다.

STATA, SPSS, R, Python을 활용한 통계분석과 빅데이터 처리, 머신러닝·딥러닝 기반 인공지능 분석, SCI·KCI 논문 연구, 블록체인과 가상자산, 기후변화와 ESG 평가 등 다양한 분야에서 연구와 자문을 수행해 왔다. 그러나 저자가 가장 중요하게 여기는 것은 분석기법 자체가 아니다. 어떤 연구문제를 설정하고, 어떤 비교집단을 구성하며, 어떤 가정을 통해 인과효과를 식별하고, 그 결과의 불확실성과 한계를 얼마나 투명하게 보고하는지가 연구의 신뢰성을 결정한다고 본다. 『차이의 차이 분석 마스터하기』 전 7권은 이러한 문제의식에서 출발한다. 이 시리즈는 기초 2×2 DID에서 패널자료와 이원고정효과, 평행추세와 이벤트 스터디, 현대 DID 추정량, 확장 설계, 강건성 및 민감도 분석, 재현가능 연구와 국제학술지 투고까지 DID 연구의 전 과정을 하나의 체계로 연결한다.

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품목정보

발행일
2021년 02월 20일
쪽수, 무게, 크기
274쪽 | 188*257*20mm
ISBN13
9791137235304

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