我国学龄人口预测研究：争议局限及其思维变革

/我国学龄人口预测研究：争议局限及其思维变革【摘要】学龄人口预测研究的复杂性与决策咨询的迫切性并存，然而前期研究中的预测模型选择、人口测算结果和资源配置建议均存在广泛争议。采用第七次人口普查矫正基年数据发现，前期持“人口走低，教育资源过剩”观点的文献中，依然存在单年一至两百万的出生人口高估，我国学龄人口预测研究中存在较为严重的系统性高估风险。究其原因，研究者观点和价值分歧，研究过程中对非线性和不确定影响因素的忽视，通过预测研究中的化约倾向被无限放大，继而导致了极大的研究误差，并在一定程度上引致了教育资源错配的加剧。人口问题与教育问题的双重复杂性决定了开展此类跨学科研究应该兼蓄还原与整体性思维、线性与非线性思维、确定与适应性思维以实现复杂性思维变革。【关键词】学龄人口；人口预测；研究局限

长期以来，学龄人口规模、结构和布局变化都是颇具战略价值的综合性社会问题，而“学龄人口预测”作为衔接人口学与教育学两学科之间的桥梁性话题具有鲜明的跨学科性与复杂性。党的二十大报告强调“建设高质量教育体系”并提出“优化人口发展战略，加强人口监测预警，持续深化人口与经济社会、资源环境、国家安全等重大问题研究”的战略部署。准确把握未来学龄人口变动情况，提升人口与教育资源配置的耦合性、适宜性与适切性，提高规划的科学性、准确性与有效性，是实现社会高质量发展的重要前提和基本保障。现实中，无论采用何种研究思路和研究范式，都难以否认出生人口是学龄人口的关键约束性变量，故研究学龄人口就不得不分析人的生育问题，而生育问题的现实复杂性，无疑加剧了该研究的不确定性。人口与教育问题的双重复杂性决定了开展此类研究应从简化范式向复杂范式转向。 一、我国学龄人口预测研究争议及其影响 我国真正有现代科学意义的人口预测可追溯至1978年前后，后经历线性增长模型、人口队列要素法、递进人口预测和微观人口仿真四个阶段的演进。该演进既是研究方法不断优化的过程，也是人口统计学思路从简单线性到复杂整体，从还原偏好到系统取向的发展过程。20世纪90年代，国内始有学者尝试从人口层面分析教育事业发展问题，但直至“二孩”政策启动，此类预测研究才开始引起广泛关注。生育政策调整之初，教育界普遍认为“新一轮人口增长将在各地显现”，“首当其冲将面临学位不足问题”，基于对人口冲击的忧虑，该类研究在2017年后出现了第一次刊文高峰。该阶段无论社会还是学界均一致判定学龄人口规模将迅速扩大，2017年至2019年出生人口将随人群累积生育意愿释放而大幅攀升，引发第三次“婴儿潮”，并于2021年、2027年和2030年带来最大规模的学前、小学和初中学龄人口，峰值分别达到6500万人、10001万人和5296万人。“全面三孩”政策后，此类研究进入第二次刊文高峰，但这一阶段认识与预测人口变动趋势的难度已显著攀升，尤其是经济下行、疫情冲击等负向因素与生育支持政策等正向因素交叠，致使学界关于学龄人口涨落的基本判断开始出现争议。 第一重争议聚焦于人口预测模型选择。前期研究对出生人口的测算，主要采用CPPS、PADISINT软件和Leslie矩阵，其基本研究思路均为在构建存活人口队列基础上展开出生人口测算，核心包括现有存活人口、人口净迁移和新增人口数三部分。无论采用队列要素法或人口矩阵方程，首先都将根据基年数据中的分年龄别人口总量、死亡率和生育率构建未来的存活人口队列(生命表)，然后使用生育率参数调整分年龄别生育率，从而推演出生人口规模、结构与分布。根据推算存活人口队列时是否修订跨国跨省迁移人口，存活人口模型分为封闭模型和开放模型；根据推算存活人口队列时是否构建城乡迁移人口修订队列，预测模型分为单区域模型和城乡模型；根据生育率参数设定时所选方案不同，生育模型区分为总和生育率、孩次总和生育率和孩次递进生育率三种，其中总和生育率模型还包含一个变种即“补偿生育模型”。总和生育率方案赋予了育龄妇女相同的终身生育子女数，孩次总和生育率方案则进一步考虑了育龄妇女的各孩次生育模式，而孩次递进方案又进一步考察了孩次递进生育过程中的约束关系，即“0孩妇女方能递进至1孩妇女”“1孩妇女第二年可能递进至1孩(不生)或2孩(生)妇女”。根据经验事实和对人口系统复杂性的再现程度不难推断，开放模型相较于封闭模型，城乡模型相较于单区域模型，分孩次模型相较于总和模型，递进模型相较于非递进模型能更加准确地再现真实的生活情境。目前，仍有研究采用封闭型、单区域、总和生育模型，显然，过于简单的模型必然引致模型拟合不足，而复杂的模型若缺乏高精度的基础数据支撑，则有可能造成模型过拟合。 第二重争议聚焦于研究结果与政策建议。就“出生人口”而言，一种观点认为低生育率将持续，出生人口规模大幅缩减[1]。另有观点指出“三孩政策”的实施将产生补偿性生育，我国未来将新增大量“补偿性出生人口”[2]。就“学龄人口”涨落而言，针对同一学段进行的不同研究，有研究认为2035年与2020年同期相比我国义务教育阶段学龄人口规模下降约3000万人[3]；而另有研究则判断2035年我国义务教育阶段学龄人口规模将减少5990万人[4]。在高中阶段，部分研究指出在校生自2021至2026年基本保持稳定后呈扁平状倒U型曲线下跌[2]，而另有研究指出高中学龄人口将从2691万人快速增长至2033年的3468万人，各类教育资源均较高程度预警[5]。就“学龄人口城乡分布估计”而言，有观点认为乡村学龄人口规模虽显著下降，但教育资源短缺依然严重，乡村维持较低师生比存在一定压力[6]；而另有观点认为学龄人口将继续从农村向城镇转移，农村地区将有大量校舍闲置，不应再对乡村投入教育资源[3]。 学龄人口预测及其研究的主要目的在于预判人口变迁将引致的教育资源需求变动，继而实施教育资源供给侧结构性调整。但上述预测及研究的巨大分歧，意味着决策过程中极易生成学龄人口形势与趋势误判风险，而政府在政策制定过程中一旦产生误判，将直接引发偏向性政策的信息扭曲效应，并在一定程度上加剧教育资源的结构性错配风险。“全面二孩”政策实施后，出于对人口出生率攀升的乐观估计，全国各地均大规模增开幼儿园并增设学前教育专业，甚至2022年高职专科新增的209个专业中，依然有113个学前和早教专业。而事实上，自2020年开始幼儿园在园幼儿便开始逐年下跌，近年来甚至出现大面积的幼儿园“关停潮”。最新测算数据显示，2020年至2025年短短五年，全国在园幼儿将从峰值4800万名的高位跌落至3000万名左右。可以预见，未来幼师人才培养将面临较为严重的供给过剩，进而倒逼专业停招并造成严重的高等教育资源和人力资源浪费。可见，误判学龄人口形势不仅将加剧独立学段内部的资源错配，还将引发一系列连锁反应，引致严重的系统性风险。 二、争议成因探析：学龄人口预测研究中的化约倾向 学龄人口预测关涉要素与因素众多，上述争议也充分体现这类研究的复杂性。分析重点文献发现，前期研究争论主要聚焦于对“出生人口涨落”和“学龄人口迁移”规律的认识，最核心与突出的问题是，许多学龄人口预测更多地为主观价值取向所左右。令人担忧的是，该价值取向可能会引致预测研究中的化约倾向被无限放大，并造成其研究结论与事实之间可能的巨大误差。本文试图运用复杂性理论审视上述争议产生之成因，以期在人口系统演变的有序与无序、静态与动态的交织与演化中，更准确把握学龄人口变动趋势。 (一)研究者观点和价值分歧放大了“还原性思维”所引致的研究误差 著名人口学家内森·凯菲茨(NathanKeyfitz)将人口学中的预测界定为“计算存活于某一时点的人沿队列生命线的存活者，计算每一相继时间的出生数和对迁移的适当补偿”[7]，即制订预测方案，设定预测参数，选择预测方法，建立预测模型，获得预测成果的过程。人口预测，本质上是用数学手段还原复杂生活世界的过程。历经四个阶段的发展，人口预测方法愈加丰富，也更加复杂，但构建预测模型的基本思路仍然具有明显的还原性，只不过将“出生人口=出生率×总人口”模型完善成了更兼顾年龄结构的“出生人口=Σ分年龄别育龄妇女×年龄别生育率”罢了。“15～49岁女性”被还原为“育龄妇女”，并赋予她们同样的生育模式。而“生育”这项既关涉“人”又关涉“外部环境”的复杂现象，被化约为“生育率”，继而被研究者“主观赋值”表达为“1.3”抑或“1.6”“1.7”“1.9”等苍白的数据。它们之间看似只有0.6甚至更小的数量差异，但将差值代入公式“新生人口=总和生育率×育龄妇女总量”进行粗略估计，就会发现研究者对于生育率走势判断的分歧，直接被放大为“上亿新生儿是否存在”的争论。而“中国总和生育率到底是1.3还是1.5以上”更是引发了对我国是否进入“低生育率陷阱”的争议，此判断将产生非常广泛而深远的社会与政策影响。 综观学界对此类问题的研究，相关测算习惯以还原性思维将人的受教育过程静态分解成托育、学前、义务教育、高中与高等教育等各学段，继而机械、孤立地考察与评估各学段的人口变迁。学龄人口预测研究的目的旨在优化教育资源配置，而教育资源配置关涉价值判断，研究者作为“理性人”显然具有特定的资源配置的价值偏好。例如，研究高中资源需求的学者倾向于将普职比设为3∶2[5]，而研究中职的学者常采用“普通高中和中等职业学校招生规模大体相当”[8]。再如一些研究学前教育的学者将学龄人口界定为“3、4、5、6岁幼儿”，而研究小学的部分文献则将“6、7、8、9、10、11、12”七个年龄组均纳入小学学龄。就独立学段而言“在校生=学龄人口×入学率”，显然，研究者价值偏好所引致的“入学率”和“学龄人口总量”偏动，隐含了上千万生源的去向和资源供给问题。这种盲人摸象般的思维不仅造成了各学段间的相互肢离，以及人们看待问题的片面性。同时，研究者甚至可以通过主观调整某一学段的“学龄人口界定方式”和“入学率”，从而改变“在校生规模”，进而直接造成对各级教育资源需求和供给规律、结构与机制的误判。更严重的是，孤立的还原性思维将大幅降低学界与政府整体看待各级教育资源配置，从而跨学段实施供给侧结构性调整的可能。 (二)忽视对非线性影响因素的考察加剧了“线性思维”所导致的机械推断问题 从研究逻辑分析，无论是以育龄人口预测出生人口，还是以出生人口推算资源需求，本身就是一种隐含线性思维的研究方式。学龄人口推算中的线性思维，体现在预测者先对学龄人口进行年龄界定，再用出生人口递推在校生的预测模式中。显而易见，除幼儿园与小学学段，后续各学段的招生数均受前一阶段毕业生规模的直接影响，升学是一个逐级汇入、逐级向上流动的过程，各学段间的人口变化具有一定的制约关系。机械套用线性递推，将因为忽视学段之间的逐级制约而造成在校生高估。 预测学龄人口的根本目的在于提高教育资源配置的适切性，但已有研究均采用“育龄人口”到“出生人口”到“学龄人口”再到“资源供给”的研究逻辑，即假设人口与教育间存在一组线性“因—果”关系。若以人口变化为因，教育规模为果，必然得出“育龄人口流出(流入)—出生人口减少(增加)—学龄人口下降(上升)—教育需求减少(增加)—资源供给降低(增加)”，从而提出“不再出台新的向农村倾斜教育资源投入的政策文件”这样的研究建议。这种简化的线性因果研究思路，既忽视了教育资源配置影响因素的复杂性，也忽视了优质教育资源对人口迁移的反向影响，这种简化极有可能导致结论的失真和政策建议的失当。 (三)缺乏对不确定性影响因素的辨识加重了“确定性思维”所引致的研究误判风险 “人口预测是从现有的人口状况出发，按照科学的方法，推算未来的人口发展趋势”[9]，若该命题成立，那么此基本假设中就蕴含着人口“未来”与“现在”趋同的确定性思维。这种确定性集中体现在“育龄妇女”“假想队列”的构建中，“假想队列”是指“将一个时期不同队列想象为一个队列一生的行为或事件”，即如需考察“2000年(基年数据)新生儿到2020年‘年满20岁’时的生育模式”，则可假定为“该生育模式与2000年时20岁人口(1980年出生)保持一致”。不言而喻，倘若1980年与2000年两个代际人口的行为特征具有较大差异性，而在预测参数设定时亦未对其加以考量修正，则该预测将存在被放大成研究偏误的极大风险。 前期研究在总和生育率参数设定时，几乎均假设“未来总和生育率一定高于基础年份(六普或七普)并持续”，该假设的背后逻辑是：有政策之因必有生育行为之果。尤其是采用“补偿生育”方案的研究，相关方案假定“总和生育=一孩基础生育(一二孩基础生育)+二孩补偿生育(三孩补偿生育)”，其中均隐含着另外两重“确定性”。第一重体现在“不调整生育方案将保持前期基础生育率”，即“确定未来的新代际育龄人口将维持过去代际的生育行为”，故“一孩基础生育”与“一二孩基础生育”保持不变。第二重体现在“假定符合条件且想生育二孩的潜在人群将在四年内全部完成生育，且新生人口数在这4年中的比例为20％、35％、25％和20％”[2]这样的假设中，即“生育意愿就是生育行为”。那么如果政策与行为之间的确定性因果关系不成立，尤其是补偿方案中的“双重确定性”不确定时，出生人口规模便存在被高估的极大风险。 这种确定性思维还体现在人口的省(市)域、城乡分布预测中。此类预测研究高峰源于评估生育政策调整对全国教育资源所带来的挑战，而后续接踵而至的区域性研究大多沿袭了前期全国层面研究的基本思路，即“区域学龄人口=据学龄追溯至多年前的区域出生人口”，亦即“某省出生人口将成长为该省的确定性学龄人口”。但全国层面的测算均基于“教育系统”是跨国迁移率极低的“封闭系统”的假设，沿袭该研究思路，也就意味着间接承认了“区域教育系统是一个封闭系统”。城乡分布估计中，部分学者直接采纳“区域城镇(乡村)学龄人口=Σ区域城镇(乡村)多年前出生人口”的线性方程测算模式，这又意味着该研究认定“城镇(乡村)出生人口将成长为城镇(乡村)的确定性学龄人口”。实际上，无论是育龄人口还是学龄人口均具有高流动性的突出特征，忽视人口流动性必然将引致预测研究的失真。 三、我国学龄人口预测研究的复杂性思维变革及其建议 (一)树立整体性思维，规避盲人摸象的认识悲剧 “复杂性方法要求不要使概念封闭，要粉碎封闭的疆界，在被分割的东西间重建联系，掌握多面性，考虑特殊性，又不忘起整合作用的整体。”[10]目前，我国“人口负增长”和“中学入学高峰未至(二孩政策初期效应)”两难并存，但跨学段对各级学龄人口统整推断不难发现，由于时滞性效应，各学段将面临的人口高峰具有交错性，且不具长期性与稳定性，过峰之后即是断崖，故以峰值进行资源调配极易造成资源浪费。因此在审视学龄人口问题的过程中，应避免用割裂或孤立的眼光看待学段、地区间的内在关系，更须规避静态研究的陷阱。 随着人口“高峰”与“低谷”波浪状渐次冲击各学段，跨学段间将出现严重的资源供需失衡，学段间、城乡间统整协调，建立弹性学位、校舍与师资供给体系迫在眉睫。例如，据研究我国托育学位待供给峰值在2042年为1072.68万人，而2025年我国3～6岁幼儿总量为3221万人，较峰年在园幼儿缩减1597万人。不难预见，未来义务教育也将面临显著人口回落，仅年份上会略有迟滞。故当前最为迫切的是解决托幼整合机制顶层设计、园所托幼一体化转型和资源统筹协调问题，仅从托育短缺出发大量新建托育机构并不可取。习近平总书记多次强调“不谋全局者，不足谋一域”，故研究与决策时应坚持系统观念，杜绝机械与孤立的还原性倾向，高屋建瓴地看待学龄人口的整体性变迁。正如有研究者指出，近年来我国学龄人口依学段呈现“排浪式”波动，这种趋势形成的教育需求骤增骤减变化给教育资源配置带来严峻挑战，建设过渡学校应成为应对这种挑战的有效策略。[11] (二)线性与非线性思维有机统合，在混沌和变化中寻找有序 “育龄人口决定出生人口，出生人口决定学龄人口，学龄人口决定在校生数”是生活中真实存在的线性有序，但现实世界也是充满变化、无序和过程的沸腾的世界[12]，人口死亡、育龄人口迁移、学龄人口流动和在校生转校等都将对这一线性因果链产生非线性影响。想准确认识事物，就必须通过多视角、多维度立体透视，从而揭示其中有序与无序纵横交错的关系网。 第一，修订存活人口跨国、跨省和跨城乡迁移补偿。人口与教育系统均具有开放性，故开展人口与教育预测时，亦需主动响应该开放性，人口系统的开放性决定了存活人口跨区域迁移属于常态且不可避免。以广西为例，采用生命表推演2010年“10～19岁组”(六普基数)存活到2020年所得生育旺盛期人口为658万人，而七普普查到的“20～29岁”组仅518万人，之间有高达140万人的误差。因此，需借鉴相关研究使用贝叶斯分层一阶自然回归模型估计人口跨国跨省迁移率，进而对分年龄—性别迁移数进行校准[13]。 第二，矫正基年数据，订正育龄人口非均匀迁移。修正育龄人口城乡分布时，相关研究常对分年龄别人口的城镇流动进行均匀估计，但《新时代中国青年》白皮书指出“2020年青年人口城镇化率达71％，高于常住人口7.2个百分点”，也就是说采用均匀迁移假设是低估了“育龄人口”城镇化程度的。因此，在构建基础人口生命表的研究中，需根据地区青年人口的迁移流动比例单独修订育龄人口组列。另外，目前大量已刊文献均以六普作为基年数据，鉴于育龄人口区域、城乡流动中的显性无序现象，有必要使用七普数据再次进行校验。 分析第二次刊文高峰中的研究成果，乔锦忠、李汉东和李玲等学者在多篇文章中持走低观点，指出未来多级教育资源将出现过剩。该系列文章均采用李汉东分城乡、分孩次总和生育模型，并使用了大体相似的估计指标。然而相关文献成文之时，七普详细数据尚未发布，故本研究引用中、低方案参数[14]，以七普为基数，模拟李汉东模型进行数据推演。再以乔锦忠对小学一年级在校生的中方案估值为基准，与使用七普基数预测和统计局实生人口推算所得“一年级新生总量”进行比较(见图1)。 图1不同方案下小学一年级在校生总量估计比较分析(单位：万人)① 如图1所示，参数完全一致的七普中方案由于使用了更为准确的基础人口，测算所得各年6岁新生均远低于六普估值，可见过去十年间人口形势未按照线性假设封闭性发展。乔锦忠中方案与七普中方案各年间均有100万人至200万人差额，也就意味着，即便不改动任何前期假设仅修订七普基数，义务教育阶段亦有近1500万人的估算误差被纠正。而调整后的七普低方案明显更接近于统计局公布的实生人口，却大幅低于以往大量研究进行资源配置分析时所采纳的学龄人口估值。比较校验后可知，由于六普数据的时效性问题和预测研究所蕴含的化约倾向，我国当前学龄人口预测研究中存在系统性高估。故而，过去采用六普资料作为基数的研究，用于决策咨询将会面临各种失实风险。事实上，直至2022年官方才发布可用于人口预测的七普长表数据，人口基础数据采集和更新速度严重滞后于人口变化，未来运用现代科学技术提升基础数据收集能力和分析能力，对于准确把握和深入研究人口变化新趋势至关重要。 第三，根据学龄人口迁移情况修正在校生结构。同理可知，学龄人口也应具有流动性且会在地区之间、城乡之间迁移。因此学龄人口规模、结构与分布，不再是若干年前新生儿的线性递推。本研究选择具有强制性的义务教育为观察学段，以八个民族省区一年级在校生为锚点，与六年前出生人口进行比较，结果如表1所示。 各省区一年级在校生与测算时假定的“六年前出生人口”的变动规律具有明显相关性，但出生人口与在校生规模并不完全一致。就学龄人口持续迁入的民族八省区而言，年龄递推均低估了在校生规模，而就北京等学龄人口流出地而言，千人指标法将低估转学和非京籍学生流失所带来的生源缩减。目前已有学者根据人口流动，从时间维度使用年级升级比例法完善地区与城乡在校生结构估计，更有采用递归平滑算子、学龄人口迁移率以及学龄人口城镇集中度等方法，修正弥合预测与实际之间的偏误。 第四，关注优质教育资源供给对人口迁移的反向作用机理。提供政策建议时，既须关注增大人口流入地资源供给，提供“随迁就读”学位对改善“留守儿童”问题和推进教育公平的积极意义，又须关注优质教育供给对人口迁移的反向作用机理。有研究指出“撤点并校后小学数量减少且向乡镇集中，学生从家到学校的距离大幅增加，导致低年级小学生被迫选择寄宿”[15]，2021年小学城镇化率超常住人口14个百分点，超出比例与城镇小学14％的寄宿率基本吻合。也就是说上千万名农村低龄儿童不得不冒着身体、心理、社会适应性和学业全方位不良的风险，离开家人迁移至城镇就读，可见教育资源的供给也将深刻改变学龄人口的基本格局。教育质量越高、教育资源越丰富的地区对人口迁入影响越大，若城乡间的教育公平得到有效改善，乡村儿童尤其是低龄儿童极可能不再流出甚至回流，若仅凭乡村学龄人口减少就不再倾斜“教育资源投入”，将加剧城乡之间的教育不公。 (三)拓宽适应性思维，迎接不确定性挑战，在涌现与突变中探寻客观性 复杂性思维提示我们关注系统内部各部分之间的相互作用和影响，适应高度互联的世界，理解世界的复杂性并据此寻找规律作出决策。这就要求我们保持开放，对复杂生活世界中“人”的真实生存场域和行为变迁进行考察。 第一，把握不同代际人口行为特征的不确定性。育龄妇女界定、假想队列构建与生育率参数设定中，隐含着“不同代际并无差异”的假设。但基于复杂性理论从外部宏观环境审视“人”这一关键要素时，我们可以发现代际的生存场域存在着时间维度的差异。更多时候表现为，代际文化、教育、经济、医疗等生存环境和条件的巨大变化。六普时期人群一孩次递进生育率为0.97，而七普则跌至0.88，意味着青年人群的一孩生育远低于其他代际。并且孩次递进是一种单向不可逆的生育递进，故“未生育一孩”青年不仅不是“三孩”政策，甚至不是“二孩”政策的政策内人群。该事实否定了“新代际将保持过去生育模式”的假设，而这种广泛存在于方方面面的代际差异，将带来生育率设定中的高度“不确定性”。 第二，在涌现与突变中探寻生育率演变中的客观性。如果说七普一孩次递进生育率否认了“代际恒定”，那么二孩生育意愿调研与实际提振效果间的巨大鸿沟更推翻了“意愿即行为”的确定性预期。“二孩”政策实施后，“已育一孩群体”在短短四年间就释放完累积生育势能，而“三孩”政策内人群显然更少。哈维·莱宾斯坦(HarveyLeibenstein)指出家庭生育行为是一种符合经济理性的行为，而儿童生育的边际效用也遵循一般商品的“边际效用递减规律”，因此无论是直接大幅调高生育率的主张，抑或“三孩生育潮”的研究预期，实际上均是难以出现或实现的。影响中国人口生育不确定性的因素究竟是如何发生的呢?我们不妨在文化、人口、教育、经济和医疗等社会维度予以考察。 就文化层面而言，不同于欧美文化圈“婚姻与生育间关系松散，婚姻不再是生育必要前提”的现代型伦理观，受儒家文化影响至深的东亚文化圈维持着“婚姻为生育合法化不可或缺的前提，失去婚姻背景的生育将被社会舆论所唾弃和歧视”的传统伦理观。虽然在现代化进程中，婚姻与生育间的关系不再绝对紧密，但受限于我国文化传统和法律制度，在目前和今后很长一个时期中婚姻依然是绝大多数生育的前提。 在人口行为特征上，2010至2020年十年间我国年均离婚数从268万对攀升至434万对，结婚数从1241万对下降至814万对[16]。医学研究表明，年龄是反映女性卵巢储备和生殖能力的最佳指标，女性最佳生殖年龄在25～30岁，初育年龄与终身生育率显著负相关，这是因为间次生育的单向传递性。而过去30年里，我国育龄妇女一孩生育峰值年龄已从22岁推迟至26岁，全样本平均生育年龄已推迟至28.98岁[17]。 就来自教育层面的影响而言，人口受高等教育比例增加所产生的“禁闭效应”和“人力资本效应”将直接导致初婚初育年龄的推迟，从而造成“育龄人口剩余生育势能的衰减”。2010至2020年，我国15