School Funding and the Aging Population

국문 초록 (Abstract)

노인인구의 교육을 위한 지원에 대한 연구는 노인층을 자신의 이익을 추구하는 동질적인 집단으로 취급해왔다. 기존의 연구들은 노인층이 자신들에게 이익이 되는 공적 사업을 위해서 공교육을 위한 지출을 희생하기를 원할 것이라는 전제하에 이루어졌다. 본 연구는 ‘이기적 유전자’ 이론을 적용해서 노인층이 자신들의 유산이 후세에 성공적으로 전달되는 것을 위하는 동기가 있다는 것을 보이는 것을 목적으로 한다. 지역에서 오래 살았던 노년층이 많은 지역과 다른 곳에서 이주한 노년층이 많은 지역의 공교육을 위한 지출을 비교하는 것을 통해 다양한 동기가 존재한다는 것을 실증했다. 이주 노년층이 많은 지역의 경우 초중교에 대한 공적 지출의 액수가 평균보다 낮은 것으로 나타났고, 오랫동안 지역에서 거주한 노년층이 많은 지역의 경우 초중교에 대한 지자체의 자원이 더 많은 것으로 나타났다. 교육에 대한 지역의 지출을 예측하는데 있어서 소득, 18세 이하 인구의 비율, 65세 이상 인구의 비율, 인종, 자가소유가구의 비율 등이 유의미한 변수로 나타났다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The research examining the relationship between an aging population and education funding has treated the elderly as a homogeneous group motivated by narrow self interests. Previous research has tended to start with the premise that the elderly will sacrifice public education to promote public projects that will benefit them. This project proposes that there is an additional motivation for elderly citizens, a desire to see their genetic material pass successfully into the future also known as ‘the selfish gene theory.’ By comparing the levels of spending for public education in those areas with a large age-inplace population or a large elderly in-migration population, researchers and policy makers can begin to see the different motivations at work. Locations showing characteristics of an influx of elderly tended to fund primary and secondary schools at a lower level and use less local revenue to fund education than counties in general. Locations with characteristics of a large aging-in-place population tended to have higher levels of funding for primary and secondary schools and generate more revenue from local sources.
Additional variables which were also significant predictors of education spending included; income, percentage of the population under 18, percentage of the population 65 and over, race, and percentage of owner occupied housing for the dependent variable of spending per student. The percentage of the population under 18, percentage of the population 65 and over, percentage of the population in poverty, the percentage of college graduates in the population, and the percentage of housing owner occupied for the dependent variable of the percentage of education revenue from local sources.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. Introduction
• Ⅱ. Tiebout Sorting and Selfish Genes
• Ⅲ. Methods
• Ⅳ. Findings
• Ⅴ. Discussion
• References
• 요약