基础教育在校生规模预测的基本原则、主要困难和纾解对策

/基础教育在校生规模预测的基本原则、主要困难和纾解对策【摘要】人口变化对基础教育在校生规模总量、区域分布和学段结构产生深刻影响。我国人口形势要求基础教育在校生规模预测做到统筹近期与远期、兼顾宏观与微观、综合考虑各学段。但现实中，基础教育在校生规模预测在预测前、预测中和预测后分别面临人口数据获取机制尚不畅通、人口流动活跃增添预测困难、预测结果的检验和应用不足等困难。亟须完善跨部门协作机制，实现基础数据共享；加强跨学科协同研究，提高预测准确程度；推进预测结果的应用，在应用中不断完善。【关键词】在校生规模；学龄人口；学位需求；教育资源；人口与教育

人口形势给我国基础教育资源配置带来严峻挑战。2024年3月国务院常务会议强调，要适应人口变化和新型城镇化进程，前瞻研判义务教育需求变化，增强资源配置的灵活性和适应性。2024年7月党的二十届三中全会提出，优化区域教育资源配置，建立同人口变化相协调的基本公共教育服务供给机制。科学开展基础教育在校生规模预测，是进一步开展教育资源需求预测、建立同人口变化相协调的基本公共教育服务供给机制的基础。 基础教育在校生规模预测是指在对历史在校生规模及其影响因素进行分析的基础上，基于一定的假设，对未来的在校生规模作出预测。基于在校生规模预测结果，结合相应的学校建设标准、教师配置标准和经费拨款标准等，可以进一步开展教育资源需求预测。本文中的“基础教育”是指学前教育、义务教育和普通高中教育。本文使用“在校生规模预测”一词，而非“学龄人口预测”，是因为我国学前教育毛入园率为91.1％、高中阶段毛入学率为91.8％①、区域层面义务教育学龄人口流动较大，在校生规模是指实际就读人数，而学龄人口仅指符合规定入学年龄的人口数。 人口形势变化背景下，不少研究者对学龄人口规模(或在校生规模、学位需求等)预测问题开展研究。已有研究在预测时长、预测范围和预测学段等方面各有不同。本文试图在已有研究的基础上，首先提出当前我国基础教育在校生规模预测需要遵循的基本原则，然后分析基础教育在校生规模预测面临的主要困难，最后提出纾解对策。 一、当前我国基础教育在校生规模预测的基本原则 近年来，我国出生人口变动较大、人口流动活跃和人口城镇化水平提升，对基础教育在校生的规模总量、区域分布和学段结构产生深刻影响。具体而言，出生人口短期波动、长远下降，导致基础教育在校生总量短期增长、长远下降；人口流动活跃和人口城镇化，导致基础教育在校生规模的区域分化。上述两方面因素对各学段的影响不同，导致基础教育在校生规模的学段结构变化。人口形势及其对基础教育在校生规模的影响，要求我国基础教育在校生规模预测需要统筹近期与远期、兼顾宏观与微观、综合考虑各学段。只有遵循这些基本原则，基础教育在校生规模预测才能更好地指导政策和实践。 (一)统筹近期与远期 我国基础教育在校生规模短期增长，但长远面临下降。远近结合的预测，才能指导教育资源配置做到既保障近期的资源需求高峰，又不造成长远的资源浪费。相反，关注近期却忽视远期，容易为近期的资源需求高峰而新增大量的资源投入；关注远期却忽视近期，容易为远期的资源需求下降而停止投入。这两种做法都不可取。综合考虑近期与远期，分别提出应对近期与远期的教育资源供给方案，才能更好地指导实践。 近期预测与远期预测的优劣各不相同。近期预测由于时间跨度短，各影响因素的确定性更强，能够更加全面地考虑和深入地分析各影响因素，可操作性更强，预测结果的准确性也更高。但是，它无法反映在校生规模的长远趋势。远期预测能够揭示在校生规模的长远变化，但是它面临出生人口、人口流动、教育政策变化等诸多不确定因素，预测结果的准确性会下降，同时它无法对近期的影响因素进行深入分析。可见，近期预测与远期预测相结合，既充分利用近期预测的优点，深入开展近期研究，又对长远趋势进行研判，二者可以相互补充。 (二)兼顾宏观与微观 我国基础教育实行国务院领导、省级人民政府负责统筹规划实施、以县级人民政府为主的管理体制。宏观预测能够揭示基础教育在校生规模的宏观趋势，为宏观决策提供指导。宏观预测需要考虑的影响因素更少(如全国层面的研究不需要考虑学龄人口的国内流动)、可获取的公开数据更充分、预测结果的准确性相对更高。[1]宏观层面的已有研究较多，如乔锦忠等(2021)、胡咏梅和元静(2023)、虞梓钰和胡耀宗(2024)等。 但是我国基础教育实行以区县为主的管理体制，区县是教育资源配置和教育发展规划的主体。区县是我国政治体系中职能和机构最完备，国家与社会互动边界上最完整的国家单位。[2]由于可获取的公开数据较少、区县层面的研究更复杂、区县自身教育科研力量薄弱等原因，区县层面的已有研究较少。加之，我国共有2843个县级区划(不含港澳台)，包括市辖区977个、县级市394个、县1301个、自治县117个、旗49个、自治旗3个、林区1个和特区1个，区县之间人口和教育发展情况迥异。开展区县基础教育在校生规模预测，需要充分考虑不同区县的实际情况。同时，区县内部城乡之间、学区之间、乡镇(街道)之间基础教育在校生规模存在较大差异，比区县更微观的预测对优化区县教育资源配置具有重要意义。 (三)综合考虑基础教育各学段 出生人口对各学段在校生规模的影响具有梯次推移性，即首先影响学前教育，然后影响义务教育，最后影响普通高中教育。我国出生人口短期波动、长远下降，将导致各学段在校生规模“排浪式”经历增长和下降的过程。[3]人口流动和人口城镇化对各学段在校生规模的影响也不同。基础教育在校生规模预测既要充分考虑各学段的特殊性，开展分学段预测；也要考虑各学段之间的结构差异，开展综合预测。从而，为统筹利用教育资源，避免资源短缺和资源冗余同时存在，提高教育资源利用效率提供依据。相反，如果单独开展某一个学段的在校生规模预测，则只掌握这一个学段的情况，容易盲人摸象，得出片面的结论。 近年来各地通过加强一贯制学校建设(如北京市一贯制学校数量从2016年的195所上升到2023年的305所，在小学学校总数中占比从16.5％上升至29.9％)，加强一贯制学校、教育集团或学区内部的教育资源共享等举措，提高教育资源统筹使用力度，缓解部分学段的资源紧缺。未来在在校生规模错峰增长、长远在校生规模下降、政府财政收支紧平衡等背景下，统筹利用各学段教育资源的力度会进一步加大。因此，综合各教育阶段的预测十分必要。尤其是普通中小学三个学段的教育资源相似度更高，统筹利用的可操作性相对更强。 二、基础教育在校生规模预测面临的主要困难 虽然我国人口形势对基础教育在校生规模预测提出了较高要求，但实践中基础教育在校生规模预测仍面临一些困难，制约了它的有效开展及其对决策的支撑能力。 (一)人口数据获取机制尚不畅通 掌握人口相关数据，是开展基础教育在校生规模预测的前提和基础。基础数据的完备性和质量，直接影响预测结果的准确性。当前开展基础教育在校生规模预测所需的人口数据获取机制尚不畅通，具体表现包括以下几点。 第一，出生人口数出多源、莫衷一是。统计、公安和卫生健康部门分别掌握出生人口数，三个部门的数据来源和统计对象各不相同，数据结果存在差异，数据各有优缺点。统计部门根据每十年一次的人口普查、每五年一次的1％人口抽样调查和每年一次的1‰人口抽样调查，统计常住出生人口数。公安部门通过户籍登记业务掌握户籍出生人口数，卫生健康部门掌握住院分娩活产数和出生医学证明发放数。人口普查数据质量高，但不连续；人口抽样调查数据连续，但存在抽样误差；[4]户籍出生人口数据连续，但可能存在漏报、迟报，而且与“依据常住人口规模配置教育资源”的要求不符；出生登记数据受人口流动频繁、异地分娩现象较多、生命统计制度不健全等原因影响，质量有待提高[5]，而且该数据的公开情况不充分。教育部门亟需与上述三个部门之间建立常态化、稳定性的数据共享机制，加强对三类数据的深入比较。 第二，出生人口公开口径与需求不匹配。具体包括：基础教育在校生规模预测最好依据按照学年度(如每年9月1日至次年8月31日)统计的出生人口数，而现实中出生人口数通常按照自然年(每年1月1日至12月31日)统计和发布。基础教育在校生规模预测需要依据常住出生人口数，但常住出生人口数的公开情况不及户籍出生人口数。区县是教育资源配置和教育发展规划的主体，但区县层面的出生人口数公开相对不充分。 第三，出生人口预测机制尚未建立。我国人口快速转变和社会快速转型等现实背景，使出生人口预测的不确定性加大。[6]已有研究通常基于文献阅读和自身经验等，对未来的生育率、死亡率和迁移率等参数作出假设，并得出预测结果。其中，总和生育率参数的设置对出生人口预测的影响至关重要。不同研究对总和生育率假设不同，导致预测结果存在较大差异(见表1)。纵观美国、日本和韩国等发达国家，它们已经建立人口预测预报国家制度，由权威机构定期开展预测，不断更新预测结果，并在互联网平台发布，供相关部门决策、公共事业规划和科学研究等使用。[7]我国也亟须建立相关机制，为基础教育在校生规模预测提供基础数据。 (二)人口流动活跃增添预测困难 大规模、高频率迁移的“迁徙中国”，成为当前中国社会的重要特征。[8]2020年我国流动人口总量为3.76亿，较2010年增长69.7％。其中省内流动人口2.5亿，较2010年增长85.7％；跨省流动人口1.2亿，较2010年增长45.4％。[9]城市内部短距离流动高度活跃成为人口流动的新特点[8]，2020年市辖区内人户分离人口1.2亿，较2010年增长193％。流动从生存型向发展型转变，家庭化迁移、在城市稳定工作和稳定生活的趋势增强。[10]流动儿童的数量大幅增长，2020年全国义务教育学龄儿童(6岁～14岁)中流动儿童规模达到3364万人，较2010年增长141.5％。②区别于以往的被动教育流动，越来越多的儿童为教育而主动流动[11]，包括因“撤点并校”等政策性因素而无法就近入学的儿童，为选择优质教育资源而异地择校的儿童，为中考和高考而流动的儿童等。[12]教育成为人口流动的重要驱动力。[13] 人口的高空间流动性给区域基础教育在校生规模预测增添困难。基础教育在校生规模预测的假设之一是，基础教育入学形势相对比较稳定，过去一些年份的入学形势在未来预测年份仍将继续。但是，学龄人口的高空间流动性使区域基础教育入学形势的变动加大，提高了预测的不确定性。当前背景下，产业功能布局、轨道交通建设和开通、房地产市场、人口政策、教育政策、学校建设或撤并等都对学龄儿童的跨区域流动产生影响。研究者无法穷尽每一个因素对学龄儿童流动的影响，常用年级升级率指标综合反映所有因素对学龄儿童流动的影响，即学龄儿童的净流动。年级升级率是指，本年级在校生数占上一年度低一年级在校生数的比重。小学一年级的升级率，可以用一年级在校生数占六年前出生人口数的比重来表示。升级率接近100％，表示学生净流动很小；升级率高于100％越多或低于100％越多，表示学生净流入越多或净流出越多。 图1呈现了东部人口流动较大的某区县近五年义务教育各年级的升级率。可见，近五年该区县一年级升级率介于66.3％～81.7％；二至六年级的升级率比较稳定，介于93.2％～99.5％；初一年级升级率大幅下降，介于61.4％～82.3％；初二和初三年级的升级率回升且比较稳定，介于92.3％～98.9％。五年之间，各年级的升级率既表现出一定的稳定性，又表现出一定的波动性。起始年级(小学一年级和初中一年级)的升级率波动较大，导致起始年级的在校生规模预测误差较大。区域基础教育在校生规模预测，需要深入分析区域学龄儿童的流动特征，考虑流动对区域基础教育在校生规模的影响。 图1东部某区县近五年义务教育各年级的升级率(％)③ (三)预测结果的检验和应用不足 基础教育在校生规模预测结果应当对教育资源配置发挥指导作用。教育资源配置应当依据未来在校生规模的变化，作出灵活、科学和前瞻性的调整。只有对预测结果进行反复的检验和应用，才能发现预测中存在的问题和不足，并分析它们产生的原因，从而不断改进预测，提高预测结果的准确性及其对实践的指导能力。然而当前我国基础教育在校生规模预测结果的检验和应用机制尚不成熟，具体表现包括以下几点。 第一，预测结果缺乏准确性检验。当前不少学者开展了基础教育在校生规模预测，一些区域教育行政部门也组织开展了本区域的基础教育在校生规模预测。但无论学术性研究还是政策性研究，大量研究止步于一次预测，缺乏对预测结果的准确性检验。预测结果准确性的检验主体通常包括研究者自身、其他研究者、研究结果的使用者和社会公众。由于预测结果的应用机制尚不成熟、预测结果的公开力度不够，研究结果的使用者和社会公众对预测结果的检验参与不多。在研究中，研究者可以假设某(几)年的在校生规模未知，利用历史数据对这(几)年的在校生规模进行“预测”，并将预测结果与真实数据进行比较，计算预测结果的误差率。在研究后，研究者可以利用最新发展的实际数据，对预测结果进行回溯检验。如果条件允许，研究者还可以对不同预测的误差率进行比较和分析，以评价不同预测的优劣。 第二，预测结果的应用机制尚不成熟。我国开展基础教育在校生规模预测的时间不长，经验尚不丰富，预测结果的准确性还有待检验，还没有形成持续滚动开展预测的工作机制，预测结果的转化应用还缺乏机制保障。教育资源配置在以往在校生规模相对稳定时，无需参考未来在校生规模的变化，就能作出比较符合实际需求的决策。但是当在校生规模变化较大时，如果教育资源配置不能依据未来在校生规模变化作出灵活调整，就会导致资源的错配。以教职工配备为例，我国教职工编制数由编制部门、人社部门和教育部门依据当年在校生数核定和分配，编制核定的周期过长(大部分地区超过三年，部分地区甚至接近十年)导致教职工编制数相对静止，难以灵敏反映在校生规模变化。教职工编制数核定与分配后，编制兑现、教职工招聘和实际到岗还需要一定的时间，进一步加剧教职工配备的时滞。[14]如果编制数的核定能够参考未来在校生规模的变化，并适当缩短编制核定周期，就能有效预防教职工配备的时滞。又如教育经费的分配，编制公用经费收入预算数依据的是当前学年在校生数，而非下一学年在校生预测数。这些都表明，基础教育在校生规模预测结果的应用还缺乏机制保障，因而难以对教育资源配置产生真正影响，也难以在应用中不断改进完善。 三、基础教育在校生规模预测的对策建议 人口变化对基础教育在校生规模总量、区域分布和学段结构产生深刻影响。建立同人口变化相协调的基本公共教育服务供给机制，亟须科学开展基础教育在校生规模预测。但现实中，基础教育在校生规模预测面临人口数据获取机制尚不畅通、人口流动活跃增添预测困难、预测结果的检验和应用不足等困难。未来亟待从以下三方面努力，推进基础教育在校生规模预测研究。 (一)完善跨部门协作机制，实现基础数据共享 为了有效应对人口数据获取机制尚不畅通的问题，建议完善跨部门协作机制。协作机制分为两类：一是结构性协作机制；二是程序性协作机制。结构性协作机制是指为实现跨部门协作而设计的结构性安排，如部际联席会议、专项任务小组等。程序性协作机制侧重实现协作的程序性安排和技术手段，如信息交流平台、议程设定和决策程序等。[15] 当前不少地方的党委或政府成立了教育工作领导小组，由党委或政府的主要领导担任组长，成员包括教育、财政和发展改革等相关部门的主要负责人，负责领导、统筹和协调教育相关工作。一些地方的党委或政府还成立了优化教育资源配置相关工作的领导小组。建议由这些领导小组牵头，教育具体负责，统计、公安、卫生健康、住房和城乡建设、交通等部门共同参与，明确分工，各司其职。教育部门负责明确数据需求，罗列数据清单，制定和规范数据标准。依托许多地方业已建成的政务数据共享交换平台，统计、公安、卫生健康部门掌握的出生人口数据，公安部门掌握的学龄儿童户籍迁移数据，住房和城乡建设部门掌握的住宅开发和销售数据，交通部门掌握的轨道交通建设和开通数据等，通过该平台实现动态共享。在掌握相关数据的基础上，教育部门负责组织开展基础教育在校生规模预测。在上述领导小组的领导下，依托政务数据共享交换平台，教育部门也可以依据其他部门的需求，共享本部门的数据。教育相关数据对交叉验证人口数据、开展人口全生命周期研究、完善通学交通服务等具有重要帮助。 (二)加强跨学科协同研究，提高预测准确程度 社会科学领域的预测并非易事，在人口流动活跃背景下开展区域基础教育在校生规模预测更加困难。避免单一理论视角的局限性，加强跨学科协作，有助于提高预测结果的准确程度。当前，教育经济、人口、城乡规划、地理和计算机等多学科研究者共同关注在校生规模预测，但学科之间缺乏交流和互动。不同学科的研究专长和优势不同：教育经济研究者更加了解教育内部运行机制和教育发展规律；人口学研究者擅长开展出生人口预测和人口流动分析；城乡规划和地理研究者擅长开展空间分析，对定位在校生规模的分布具有重要意义；计算机科学的研究试图开发基于机器学习的预测模型，区别于传统基于统计的预测模型。[16]大数据方法的兴起和发展推动社会科学从解释性研究向预测性研究拓展，对探索建立数据驱动的模型，利用外围潜在因素开展预测等具有重要帮助。 2025年2月教育部部署加强教育战略研究，其中包括建立同人口变化相协调的基本公共教育服务供给机制研究。全国和各地要积极借此机遇，组织开展基础教育在校生规模预测重大课题研究，组建跨学科研究团队，开展跨学科攻关研究。建议高校(尤其是师范类高校)组建由教育、人口、城乡规划、地理和计算机等不同学科共同参与的跨学科研究中心，全面开展在校生规模预测、人口变化对教育的影响等研究。依托这些跨学科研究中心，组织开展跨学科学术会议和圆桌论坛等，促进不同学科之间的碰撞和交流。相关决策部门和科研资助机构在委托开展研究或评估课题申请时，可以将研究过程和研究方法的跨学科融合性纳入考量，鼓励开展实质性的跨学科协同研究。此外，《国家人口发展规划(2016-2030年)》提出建立常态化的人口预测预报机制，定期发布国家人口预测报告，推进分区域的人口预测预报工作。人口学在该方面工作的进展，对开展长远在校生规模预测具有重要意义。 (三)推进预测结果的应用，在应用中不断完善 强化政府组织开展基础教育在校生规模预测的工作职责。《中华人民共和国义务教育法》第十五条规定，县级以上地方人民政府根据本行政区域内居住的适龄儿童、青少年的数量和分布状况等因素，按照国家有关规定，制定、调整学校设置规划。可见，依据人口形势变化，科学配置教育资源，是政府及其有关部门的工作职责。行政部门掌握更加丰富的基础数据，充分了解区域基础教育在校生规模及其影响因素，便于