2021—2035年我国普通高中教育资源需求预测及风险预警研究

王 骏 孙志军 王佩琪 李汉东

(北京师范大学：a.经济与工商管理学院/首都教育经济研究基地；b.系统科学学院，北京100875)

一、引 言

人口数量和结构的变动是影响教育资源配置的基础性因素。在教育资源供给既定的情况下，学龄人口的增长或减少会导致教育资源的短缺或者过剩，从而增加教育资源配置风险。近年来，随着我国人口数量的变化和生育政策的调整，研究者和政策制定者越来越关心如何将这一因素充分地考虑到教育资源配置过程中。在这方面，已有许多文献针对学前和义务教育进行了研究。随着普及高中阶段教育的到来，也需要未雨绸缪，针对人口因素对高中阶段教育资源配置的影响进行预测并建立风险预警体系。

普通高中学龄人口规模和教育资源配置会受到人口因素和教育选择因素的双重影响。一方面，人口变动可能对教育资源配置产生影响。为缓解我国低生育率、少子化和老龄化对社会发展带来负面影响的矛盾，“单独二孩”政策、“全面二孩”政策相继实施。人口生育政策的调整可能对人口数量及其结构产生外生冲击，进而影响教育规划和决策。另一方面，与义务教育阶段不同，高中阶段教育存在明显分流，初中毕业生将根据所处的社会环境和个体条件在普通高中教育和中等职业教育间做出选择，而这种选择偏好通过职普比能够得到较好地显示。由此可见，生育政策和教育选择的变动都可能通过影响普通高中学龄人口规模进而影响教育资源配置。

在上述背景和视角下，本文试图对2021—2035年普通高中学龄人口和教育资源需求进行预测，测算教育资源供给缺口并进行风险预警，期望能够对制定教育发展规划、提高教育资源投入效益有所帮助。

二、文献回顾

教育资源配置通常指在教育资源一定的情况下国家对教育事业投入人力、财力、物力的分配问题，使分配效用最大化。[1]教育资源配置也可分为两个层次：(1)宏观层次上，是指国家如何配置教育资源，以实现教育发展目标；(2)微观层次上，是指学校如何配置教育资源以实现效益最大化。本文主要从宏观层次上探讨教育资源配置问题。[2]

基础教育阶段学龄人口预测和教育资源配置问题受到研究者的普遍关注。梁文艳等人指出，生育政策对义务教育阶段学龄人口规模的影响持续期较短，义务教育学龄人口规模持续下降的趋势基本得以保持。[3]有研究者在预测学前和义务教育学龄人口教育资源需求的变动趋势时也有类似的发现。[4-6]几项研究共同说明：教育资源面临短期和长期的均衡配置问题，教育发展规划不能因学龄人口短期变动而时刻调整，要充分考虑学龄人口长期变动趋势所带来的影响，构建学龄人口发展与教育资源配置及经济社会发展风险预警机制。郅庭瑾和尚伟伟认为，中国教育资源配置并未完全适应人口流动趋势，需要建立动态监测平台实时监测人口数量和结构的变化，多部门协作构建教育资源配置风险预警机制。[7]

国内有关各级教育学龄人口预测和教育资源配置问题还存在如下不足之处：首先，研究者关注较多的是人口变动与学前和义务教育资源配置问题，但普通高中教育始终是研究者和政策制定者比较容易忽视的教育阶段，随着高中阶段教育的全面普及，如何更好地配置教育资源以提供更加公平的、更高质量的教育服务，成为摆在研究者和政策制定者面前的重要命题。其次，选择合适的教育标准对调整教育资源配置至关重要。以往研究大多基于国家教育规划和政策文件中关于教育标准的相关规定(比如教师编制规定、办学条件指标等)确定教育标准。由于教育需求是刚性需求，部分教育标准已经无法满足新时代居民对教育资源配置的需要，因而这种方法会低估教育资源供给缺口。最后，以往研究往往只关注代表性教育资源的配置问题，比如用专任教师数和生均预算内教育经费代表人力资源投入和财力资源投入，但是由于教育资源多层次、多类别的复杂结构，需要更加全面地估算教育资源供给缺口以更好地服务教育决策。

三、普通高中教育资源需求和供给缺口预测

要对普通高中教育资源配置风险进行预警，首先要根据未来学龄人口的变化趋势预测普通高中教育资源的需求和供给缺口。基本思路如下：(1)根据国家和地方政府的政策和人口普查等相关数据进行人口预测，进而预测高中阶段学龄人口数，再根据毛入学率和职普比预测普通高中在校生数；(2)基于教育资源数据制定教育资源配置标准；(3)在已知普通高中在校学生预测数和教育资源配置标准的前提下，将二者相乘即可得到教育资源需求总量的预测值，进而与教育资源供给条件相比较计算教育资源供给缺口。

(一)普通高中学生数预测

预测普通高中学生数是预测教育资源需求总量的基础。在方法上，首先是进行人口预测。基于人口预测数据预测高中阶段教育学龄人口数，再根据毛入学率和职普比预测普通高中在校生数。

1.人口预测

考虑到生育政策调整和政策“遇冷”等因素对实际生育率的影响，本文将人口预测分为两部分：一是假定原有生育政策保持不变，预测出未来的人口规模和结构；二是根据“全面二孩”政策目标人群数量和生育意愿等情况，预测出政策新增出生人口。两部分之和构成我国实施“全面二孩”政策后的人口预测数。

本文采用李汉东和李流提出的分城乡和分孩次总和生育率的人口移算模型进行人口预测。(1)受篇幅限制，本文并未对人口预测模型进行详细说明。如需请参照：李汉东,李流：《中国2000年以来生育水平估计》，载《中国人口科学》2012年第5期，第75-83页。该模型采用Leslie矩阵的队列要素法进行人口移算，并充分考虑到中国的城乡二元结构及生育政策等因素。[8]基础数据来源于2010年全国第六次人口普查和2015年全国1%人口抽样调查，包括分年龄、性别人口数、平均人口数和死亡人口数，分年龄的平均育龄妇女数和出生人口数，出生率和死亡率。

本文进一步假定在未调整人口生育政策的情况下，总和生育率水平保持不变，假定死亡率保持2010年人口死亡率水平。城乡间和区域间的人口流动是影响人口变动的主要因素。由于本文仅从全国层面预测普通高中学生数，国际迁移对人口预测的影响也较小，故人口流动因素在预测时可以忽略不计。

2.普通高中学生数预测

根据教育部发布的各年度全国教育事业发展统计公报和《中国教育经费统计年鉴》，本文将高中阶段教育学龄人口设定为15～17岁。 在高中阶段教育学龄人口预测数的基础上估计普通高中在校学生数需要考虑高中阶段教育毛入学率和职普比。首先确定毛入学率。根据各省(区、市)教育事业发展“十三五”规划，仅9个省份高中阶段教育毛入学率低于90%，12个省份高中阶段教育毛入学率超过95%。因此，本文将高中阶段教育毛入学率设定为100%，即高中教育阶段学龄人口数等于高中教育阶段在校学生数。其次确定职普比。从政策文件看，《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010—2020年)》提出：“根据经济社会发展需要，合理确定普通高中和中等职业学校招生比例，今后一个时期总体保持普通高中和中等职业学校招生规模大体相当。”《国家教育事业发展“十三五”规划》和《高中阶段教育普及攻坚计划(2017—2020年)》(以下简称《攻坚计划》)的规定与之相同。从实际情况看，《中国教育统计年鉴》统计数据显示：普通高中在校学生数占高中阶段教育学生数的比重自2010年开始呈现逐年上升趋势，从2011年的52.38%上升至2020年的60.04%。因此，根据政策文件和实际情况，本文估计在职普比为1∶1和2∶3两种情况下普通高中在校学生数。

2021—2035年全国普通高中在校学生预测数如图1所示。当职普比为2∶3时，普通高中在校学生预测数从2021年的2 691.08万人增长至2033年的3 468.31万人，年均增速1.4%左右，而后下降至2035年的2 937.71万人。职普比是影响普通高中学龄人口数的重要因素，职普比为1∶1和2∶3两种情况下普通高中在校生数的预测值相差超过400万。普通高中在校学生数在2033年后出现较大幅度下降，表明生育政策调整对普通高中在校学生数的影响并不持久。

图1 2021—2035年全国普通高中在校学生

(二)普通高中教育资源配置标准

1.教育资源的构成和衡量指标

按照其功能和性质分，教育资源可以分为人力资源、物力资源和财力资源。各类教育资源的具体构成和衡量指标见表1。(2)本文在确定教育资源衡量指标时主要参考的已有研究详见：岳昌君：《我国教育发展的省际差距比较》，载《华中师范大学学报(人文社会科学版)》2008年第1期，第122-126页；中国教育科学研究院中国教育发展报告课题组：《中国教育综合发展水平研究》，载《教育研究》2013年第12期，第32-39页；王善迈,袁连生,田志磊,等：《我国各省份教育发展水平比较分析》，载《教育研究》2013年第6期，第29-41页。

表1 教育资源的具体衡量指标和配置标准

(1)人力资源。 教育属于劳动力密集型产业，人力资源是保障普通高中发展的首要条件。人力资源包括人力资源数量和人力资源质量两个方面。人力资源数量是指为达到某一教育成就标准，与一定数量的受教育者相适应的教师数量，用专任教师数衡量。人力资源质量是指教师的基本素质和职业能力，用研究生学历教师数等3个指标衡量。

(2)物力资源。 物力资源为教育教学活动的开展提供了场所和物质载体。物力资源可分为建筑类、土地类、工具类和设备类等。建筑类物力资源用学校数和班级数衡量，土地类物力资源用学校占地面积等4个指标衡量，工具类物力资源用图书册数等5个指标衡量，设备类资源用固定资产值等3个指标衡量。

(3)财力资源。 财力资源是人力资源和物力资源投入的资金保障。财力资源集中表现为公共财政预算教育经费。公共财政预算教育经费包括教育事业费和基本建设经费。由于基本建设经费年度波动较大且以建筑形态体现，故本文使用公共财政预算教育事业费衡量财力资源。教育事业费由人员经费和公用经费构成。其中，人员经费支出水平用工资福利支出和个人家庭补助支出衡量，公用经费用商品和服务支出、其他资本性支出衡量。

2.基于充足性的教育资源配置标准制定的方法

教育资源配置标准是决定教育质量的重要因素。教育资源配置标准越高，教育事业发展的保障条件就越好，就越有可能提供高质量的教育。但根据边际收益递减定律，当教育资源投入达到一定水平时，单位教育资源投入对教育结果(如学业成绩和非认知能力发展)的影响将维持不变或者下降，即造成教育资源的浪费。因此，合理地确定教育资源配置标准至关重要。

本文基于教育充足性的理念来制定教育资源配置标准。党的十八届五中全会以来，党和国家特别强调要发展“更高质量更加公平的教育”，这与“教育充足”(Educational Adequacy)的理念相适应。Odden & Picus认为：“充足的教育”是指政府提供的教育拨款必须保证全体学生都达到最低标准或既定的教育产出水平。[9]国内外学者从20世纪末开始对教育财政的充足性问题进行讨论，逐步建立教育充足的学理基础，研究教育充足的测量方法，探讨教育充足理念在中国的适用性问题，并在不同国家和地区进行了尝试和应用。[10-11]本文借鉴教育财政充足的相关研究，将“充足的教育投入”界定为：为达到某一教育产出水平所需要投入的教育资源。

3.教育资源配置标准的确定

在教育充足性的理念下，教育资源配置标准根据特定的教育产出水平来确定。在普及高中阶段的政策背景下，高中阶段教育毛入学率能够较好地反映教育产出水平。达到或者超过某一特定毛入学率的省份可被称为“标杆省份”，本文使用“标杆省份”教育资源投入的平均水平作为全国教育资源配置标准。根据《攻坚计划》的要求，各省到2020年高中阶段教育毛入学率都要达到90%以上，中西部贫困地区毛入学率显著提升。根据各省、自治区、直辖市教育事业发展“十三五”规划，除四川、新疆、海南、广西、江西、贵州、云南、青海和西藏九个省、自治区外，其余各省份高中阶段毛入学率均已达到90%。因此，本文结合各省份高中阶段教育的实际情况，将高中阶段教育毛入学率超过95%的省份定义为“标杆省份”。考虑到北京和上海基础教育的发展程度远高于其他省份，故本文确定的“标杆省份”包括江苏、辽宁、山东、天津、陕西、湖北、浙江、广东、黑龙江和吉林十个省。这十个省教育资源总量与在校学生总数的比值即为教育资源配置标准，各类教育配置标准如表1所示。

(三)普通高中教育资源需求和缺口预测

在已知普通高中在校学生预测数和教育资源配置标准的前提下，将二者相乘即可得到教育资源需求总量。在给定教育资源供给条件的假定下，即可得到教育资源供给缺口。本文将教育资源供给缺口定义为各年份教育资源需求量预测值与该教育资源在2020年的供给量之间的差值(3)由于2020年各省份教育经费统计数据尚未公布，故本文将教育经费投入缺口定义为各年份教育经费投入的预测值与2019年教育经费投入值之间的差值。。

以专任教师需求量和供给缺口的预测为例。图2反映了我国2021—2035年普通高中专任教师需求和供给缺口预测数的变动趋势。当职普比为2∶3时，专任教师需求预测数从2021年的213.22万人增长至2033年的251.04万人，而后回落到2035年的232.77万人；专任教师供给缺口预测数从2021年的39.88万人增长至2033年的77.69万人，而后回落到2035年的59.42万人。同理可得其他教育资源的需求预测和供给缺口预测结果。(4)如读者需其他类型教育资源的预测结果以及职普比为1∶1时的预测结果，请向作者索取。

图2 我国2021—2035年普通高中专任教师需求预测数 (单位：万人)

四、普通高中教育资源风险预警

(一)普通高中教育资源风险预警体系的构成

风险预警是指在风险产生之前，根据以往总结的方法或规律识别风险源，构建指标风险体系，测算风险指数，预报风险警级，从而做出风险情况总体评估。根据教育资源的分类，本文认为教育资源配置风险源包括人力资源配置风险、物力资源配置风险和财力资源配置风险。根据风险指标体系可操作性、综合性、灵敏性和适应性等设计原则，我们建构了包含两级风险指标的教育资源配置风险指标体系。人力资源配置风险包括教师数量、教师学历和教师职称3个一级风险指标，下设4个二级风险指标；物力资源配置风险包括学校班级数、学校面积、图书资源、信息化资源和固定资产5个一级风险指标，下设14个二级风险指标；财力资源配置风险包括教育事业费、人员经费和公用经费3个一级风险指标，下设7个二级风险指标。指标权重采用等权重法来确定。具体指标体系如表2所示。

表2 教育资源配置风险指标体系

我们将各教育资源配置风险指标定义为教育资源需求缺口占该教育资源在2020年的供给量的百分比(5)由于2020年各省份教育经费统计数据尚未公布，故本文将教育财力资源配置风险指标设定为教育经费投入缺口占2019年教育经费投入的百分比。。教育资源供给盈余(即教育资源需求缺口为负值)时，教育资源配置风险值赋值为零。然后通过加权的方式逐级测算出各级教育资源配置风险指数。最后，根据教育资源配置风险警级评估标准，评估教育资源配置风险警级，如表3所示。

表3 教育资源配置风险警级评估标准

(二)普通高中教育资源配置风险预警结果

根据风险预测结果我们绘制了当职普比为2∶3时2021—2035年我国教育资源配置风险预警图(6)如读者需要职普比为1∶1时2021—2035年我国教育资源配置风险预警图，请向作者索取。。

1.教育资源配置风险综合预警

图3为2021—2035年教育资源配置风险预警图。可以看出，教育资源配置红色预警年份为2031—2033年，橙色预警年份为2023—2030年和2034—2035年，其余年份为黄色预警。其中，人力资源配置红色预警年份为2028—2034年，其余年份为橙色预警；物力资源配置橙色预警年份为2027—2035年，其余年份为黄色预警；财力资源配置预警分布情况与教育资源配置预警总体情况相同。由此可见，我国普通高中教育资源特别是人力资源和财力资源配置在21世纪20年代末30年代将面临较大压力。

图3 2021—2035年教育资源配置风险预警图

2.人力资源配置风险预警

图4为2021—2035年人力资源配置风险预警图。可以看出，教师学历是人力资源中预警级别最高的资源类型。高学历教师数在2027—2035年处于红色预警，其余年份为橙色预警，研究生学历教师数在2021—2035年均处于红色预警。高学历教师短缺可能是未来影响普通高中教育发展的重要因素。专任教师红色预警年份出现在2031—2034年，高级职称教师红色预警年份则出现在2028—2034年。教师数量和教师职称配置在21世纪20年代末30年代面临较大挑战。

图4 2021—2035年人力资源配置风险预警图

3.物力资源配置风险预警

图5为2021—2035年物力资源配置风险预警图。可以看出，信息化资源是唯一出现红色预警的物力资源类型，红色预警年份为2031—2033年。平板电脑是信息化资源乃至物力资源中预警级别最高的资源类型，红色预警从2028年一直持续至2034年。多媒体教室无红色预警年份，预警级别在信息化资源中相对较低。学校班级数的预警级别在物力资源中最低，2029—2034年为橙色预警，其余年份为黄色预警。班级配置的预警级别高于学校配置。学校面积的橙色预警年份为2027—2035年，其余年份为黄色预警。绿化用地面积是学校面积中预警级别最高的资源类型，在2031—2033年为红色预警。故总体来看，信息化资源配置将成为影响普通高中教育发展的物力资源类型。

图5 2021—2035年物力资源配置风险预警图

4.财力资源配置风险预警

图6为2021—2035年财力资源配置风险预警图。总体来看，教育事业费在2028—2034年为红色预警，其余年份为橙色预警，是财力资源乃至各类教育资源中预警级别最高的一级指标。人员经费的预警情况与教育事业费相同。人员经费支出中，工资福利支出的预警级别最高，2026—2035年为红色预警，其余年份为橙色预警。相比于人员经费，公用经费的预警级别较低，2028—2034年橙色预警，其余年份为黄色预警。因此，教育经费支出特别是人员经费支出不足是影响普通高中教育发展的重要因素。

图6 2021—2035年财力资源配置风险预警图

五、结论与建议

本文利用全国人口普查数据等统计数据，对我国2021—2035年普通高中学龄人口、教育资源需求和供给缺口进行预测，并进行了风险预警。在高中阶段教育学龄人口为15～17岁、职普比为2∶3的情况下，普通高中在校学生预测数从2021年的2 691.08万人增长至2033年的3 468.31万人，而后下降至2035年的2 937.71万人。基于教育充足理念确定教育资源配置标准后，普通高中教育资源配置红色预警年份为2031—2033年，橙色预警年份为2023—2030年和2024—2035年，其余年份为黄色预警。在三类教育资源中，人力资源是预警级别最高、红色预警持续期最长的教育资源类型，其次是财力资源，物力资源的预警级别最低。高学历教师、信息化资源和人员经费支出将长期伴随普通高中教育发展并成为阻碍普通高中教育发展的重要因素。

基于上述研究结论，提出如下政策建议。

一是优化普通高中教育资源配置，准确把握职普比等政策参数变化对普通高中在校生预测数的影响。职普比既是居民教育选择的结果，也是政府制定教育政策的重要参数，受到居民教育需求和教育政策的双重影响。教育政策、劳动力市场环境的变动都会通过影响居民教育选择改变职普比，从而影响普通高中教育规模。因此，持续关注并准确把握职普比的变化对合理预测普通高中在校生数具有重要作用。

二是根据教育资源配置风险预警情况未雨绸缪，合理配置普通高中教育资源。从本文的预测结果看，由于新生儿数量受“全面二胎”政策影响出现堆积反弹，普通高中各类教育资源预警级别较高的年份集中出现在2028—2034年，特别是2031—2033年。教育资源供给缺口较大的资源类型包括高学历教师、信息化资源和人员经费支出。鉴于此，教育规划部门应该根据普通高中学龄人口的预测数提前做好教育资源配置，既要合理弥补教育资源供给缺口，同时也要考虑如何消化过剩的教育资源。

三是重视普通高中教育中对“人”的投入，以适应普通高中学龄人口规模的变动。从对人力资源和财力资源供给缺口的预测结果看，高学历教师短缺和人员经费支出不足是导致普通高中教育发展滞后的重要原因。因此，一方面，要加强教师队伍建设，吸引高学历毕业生从教以提高教师队伍质量，加大编制统筹配置和跨区域调整力度以适应课改需要，健全普通高中教师培训机制以提高教师综合教育素养。另一方面，要完善普通高中教育经费投入保障机制，优化教育经费投入使用结构，特别是要增加人员经费投入，强化省级政府普通高中教育经费投入主体责任，建立生均人员经费拨款标准和标准动态调整机制，依法保障教师待遇。

四是促进普通高中教育信息化建设，推动教育信息化转段升级。从对物力资源的预测结果看，信息化资源特别是诸如平板电脑等高端信息化资源缺口较大。因此，要推动信息技术与普通高中教育教学深度融合，深入实施教育信息化2.0行动计划，推动“互联网+教育”大平台建设；完善国家数字教育资源公共服务体系，促进优质教育资源在普通高中整合共享；加强信息化资源硬件配套设施，促进智能学校和智慧校园建设。

本文的主要不足是：由于各省人口预测需要考虑省际间人口流动等更多复杂的因素，故本文仅对全国普通高中教育资源缺口进行了预测，并没有对各省普通高中教育资源缺口进行了预测。此外，本文采用的教育资源配置标准来源于“标杆省份”，但由于确定“标杆省份”的标准因人因时而异，标杆省份也会发生变化，教育资源配置标准和供给缺口预测都可以产生变化，从而影响教育资源合理配置。(7)为克服这一问题，课题组研发了普通高中教育资源预警系统，提供了确定教育资源配置标准的多种方法，特别是增加了基准值法，即通过直接设定某一类教育资源配置标准测算教育资源供给缺口。如有需要，请向作者索取。