論文の概要: Student Flow Modeling for School Decongestion via Stochastic Gravity Estimation and Constrained Spatial Allocation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.17972v1
• Date: Fri, 20 Feb 2026 03:57:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-23 18:01:41.220913
• Title: Student Flow Modeling for School Decongestion via Stochastic Gravity Estimation and Constrained Spatial Allocation
• Title（参考訳）: 確率的重力推定と制約空間配置による学校混雑の生徒フローモデリング
• Authors: Sebastian Felipe R. Bundoc, Paula Joy B. Martinez, Sebastian C. Ibañez, Erika Fille T. Legara,
• Abstract要約: 学校混雑は低所得国や中所得国において大きな課題である。 学生を公立学校から私立学校に移す補助金は、資本集約的な建設をせずに混雑を緩和するメカニズムを提供する。 本稿では,学生のフローパターンをモデル化するための計算フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: School congestion, where student enrollment exceeds school capacity, is a major challenge in low- and middle-income countries. It highly impacts learning outcomes and deepens inequities in education. While subsidy programs that transfer students from public to private schools offer a mechanism to alleviate congestion without capital-intensive construction, they often underperform due to fragmented data systems that hinder effective implementation. The Philippine Educational Service Contracting program, one of the world's largest educational subsidy programs, exemplifies these challenges, falling short of its goal to decongest public schools. This prevents the science-based and data-driven analyses needed to understand what shapes student enrollment flows, particularly how families respond to economic incentives and spatial constraints. We introduce a computational framework for modeling student flow patterns and simulating policy scenarios. By synthesizing heterogeneous government data across nearly 3,000 institutions, we employ a stochastic gravity model estimated via negative binomial regression to derive behavioral elasticities for distance, net tuition cost, and socioeconomic determinants. These elasticities inform a doubly constrained spatial allocation mechanism that simulates student redistribution under varying subsidy amounts while respecting both origin candidate pools and destination slot capacities. We find that geographic proximity constrains school choice four times more strongly than tuition cost and that slot capacity, not subsidy amounts, is the binding constraint. Our work demonstrates that subsidy programs alone cannot resolve systemic overcrowding, and computational modeling can empower education policymakers to make equitable, data-driven decisions by revealing the structural constraints that shape effective resource allocation, even when resources are limited.
• Abstract（参考訳）: 低所得国や中所得国では、生徒の入学率が学校能力を上回っている学校混雑が大きな課題となっている。 学習結果に大きな影響を与え、教育の不平等を深める。 学生を公立学校から私立学校に移す補助プログラムは、資本集約的な建設を伴わずに混雑を緩和するメカニズムを提供するが、効果的な実施を妨げる断片化されたデータシステムのために、しばしばパフォーマンスが低下する。 世界最大規模の教育補助金プログラムであるフィリピン教育サービス契約プログラムは、これらの課題を実証しており、公立学校を廃止するという目標には達していない。 これにより、学生の入学の流れ、特に家族が経済的インセンティブや空間的制約にどのように反応するかを理解するのに必要な、科学に基づく、およびデータ駆動の分析が妨げられる。 本稿では,学生のフローパターンをモデル化し,政策シナリオをシミュレートするための計算フレームワークを提案する。 約3,000の機関にまたがる不均一な政府データを合成することにより、負の二項回帰によって推定される確率的重力モデルを用いて、距離、純授業費用、社会経済的決定要因の行動弾性を導出する。 これらの弾性は、原点候補プールと宛先スロット容量の両方を尊重しながら、様々な補助金額で学生の再分配をシミュレートする2つの制約された空間割当機構を通知する。 地理的近接制約は授業費より4倍強く、補助金額ではなくスロット容量が結合制約であることがわかった。 本研究は,補助プログラムだけでは体系的過密化を解決できないことを示すものであり,計算モデルにより,資源が限られている場合でも,効果的な資源配分を形成する構造的制約を明らかにすることにより,教育政策立案者に対して,公平でデータ駆動的な決定を下すことができることを示す。

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