王 駿 孫志軍 王佩琪 李漢東

(北京師范大學：a.經濟與工商管理學院/首都教育經濟研究基地；b.系統(tǒng)科學學院，北京100875)

一、引 言

人口數(shù)量和結構的變動是影響教育資源配置的基礎性因素。在教育資源供給既定的情況下，學齡人口的增長或減少會導致教育資源的短缺或者過剩，從而增加教育資源配置風險。近年來，隨著我國人口數(shù)量的變化和生育政策的調整，研究者和政策制定者越來越關心如何將這一因素充分地考慮到教育資源配置過程中。在這方面，已有許多文獻針對學前和義務教育進行了研究。隨著普及高中階段教育的到來，也需要未雨綢繆，針對人口因素對高中階段教育資源配置的影響進行預測并建立風險預警體系。

普通高中學齡人口規(guī)模和教育資源配置會受到人口因素和教育選擇因素的雙重影響。一方面，人口變動可能對教育資源配置產生影響。為緩解我國低生育率、少子化和老齡化對社會發(fā)展帶來負面影響的矛盾，“單獨二孩”政策、“全面二孩”政策相繼實施。人口生育政策的調整可能對人口數(shù)量及其結構產生外生沖擊，進而影響教育規(guī)劃和決策。另一方面，與義務教育階段不同，高中階段教育存在明顯分流，初中畢業(yè)生將根據(jù)所處的社會環(huán)境和個體條件在普通高中教育和中等職業(yè)教育間做出選擇，而這種選擇偏好通過職普比能夠得到較好地顯示。由此可見，生育政策和教育選擇的變動都可能通過影響普通高中學齡人口規(guī)模進而影響教育資源配置。

在上述背景和視角下，本文試圖對2021—2035年普通高中學齡人口和教育資源需求進行預測，測算教育資源供給缺口并進行風險預警，期望能夠對制定教育發(fā)展規(guī)劃、提高教育資源投入效益有所幫助。

二、文獻回顧

教育資源配置通常指在教育資源一定的情況下國家對教育事業(yè)投入人力、財力、物力的分配問題，使分配效用最大化。[1]教育資源配置也可分為兩個層次：(1)宏觀層次上，是指國家如何配置教育資源，以實現(xiàn)教育發(fā)展目標；(2)微觀層次上，是指學校如何配置教育資源以實現(xiàn)效益最大化。本文主要從宏觀層次上探討教育資源配置問題。[2]

基礎教育階段學齡人口預測和教育資源配置問題受到研究者的普遍關注。梁文艷等人指出，生育政策對義務教育階段學齡人口規(guī)模的影響持續(xù)期較短，義務教育學齡人口規(guī)模持續(xù)下降的趨勢基本得以保持。[3]有研究者在預測學前和義務教育學齡人口教育資源需求的變動趨勢時也有類似的發(fā)現(xiàn)。[4-6]幾項研究共同說明：教育資源面臨短期和長期的均衡配置問題，教育發(fā)展規(guī)劃不能因學齡人口短期變動而時刻調整，要充分考慮學齡人口長期變動趨勢所帶來的影響，構建學齡人口發(fā)展與教育資源配置及經濟社會發(fā)展風險預警機制。郅庭瑾和尚偉偉認為，中國教育資源配置并未完全適應人口流動趨勢，需要建立動態(tài)監(jiān)測平臺實時監(jiān)測人口數(shù)量和結構的變化，多部門協(xié)作構建教育資源配置風險預警機制。[7]

國內有關各級教育學齡人口預測和教育資源配置問題還存在如下不足之處：首先，研究者關注較多的是人口變動與學前和義務教育資源配置問題，但普通高中教育始終是研究者和政策制定者比較容易忽視的教育階段，隨著高中階段教育的全面普及，如何更好地配置教育資源以提供更加公平的、更高質量的教育服務，成為擺在研究者和政策制定者面前的重要命題。其次，選擇合適的教育標準對調整教育資源配置至關重要。以往研究大多基于國家教育規(guī)劃和政策文件中關于教育標準的相關規(guī)定(比如教師編制規(guī)定、辦學條件指標等)確定教育標準。由于教育需求是剛性需求，部分教育標準已經無法滿足新時代居民對教育資源配置的需要，因而這種方法會低估教育資源供給缺口。最后，以往研究往往只關注代表性教育資源的配置問題，比如用專任教師數(shù)和生均預算內教育經費代表人力資源投入和財力資源投入，但是由于教育資源多層次、多類別的復雜結構，需要更加全面地估算教育資源供給缺口以更好地服務教育決策。

三、普通高中教育資源需求和供給缺口預測

要對普通高中教育資源配置風險進行預警，首先要根據(jù)未來學齡人口的變化趨勢預測普通高中教育資源的需求和供給缺口。基本思路如下：(1)根據(jù)國家和地方政府的政策和人口普查等相關數(shù)據(jù)進行人口預測，進而預測高中階段學齡人口數(shù)，再根據(jù)毛入學率和職普比預測普通高中在校生數(shù)；(2)基于教育資源數(shù)據(jù)制定教育資源配置標準；(3)在已知普通高中在校學生預測數(shù)和教育資源配置標準的前提下，將二者相乘即可得到教育資源需求總量的預測值，進而與教育資源供給條件相比較計算教育資源供給缺口。

(一)普通高中學生數(shù)預測

預測普通高中學生數(shù)是預測教育資源需求總量的基礎。在方法上，首先是進行人口預測?；谌丝陬A測數(shù)據(jù)預測高中階段教育學齡人口數(shù)，再根據(jù)毛入學率和職普比預測普通高中在校生數(shù)。

1.人口預測

考慮到生育政策調整和政策“遇冷”等因素對實際生育率的影響，本文將人口預測分為兩部分：一是假定原有生育政策保持不變，預測出未來的人口規(guī)模和結構；二是根據(jù)“全面二孩”政策目標人群數(shù)量和生育意愿等情況，預測出政策新增出生人口。兩部分之和構成我國實施“全面二孩”政策后的人口預測數(shù)。

本文采用李漢東和李流提出的分城鄉(xiāng)和分孩次總和生育率的人口移算模型進行人口預測。(1)受篇幅限制，本文并未對人口預測模型進行詳細說明。如需請參照：李漢東,李流：《中國2000年以來生育水平估計》，載《中國人口科學》2012年第5期，第75-83頁。該模型采用Leslie矩陣的隊列要素法進行人口移算，并充分考慮到中國的城鄉(xiāng)二元結構及生育政策等因素。[8]基礎數(shù)據(jù)來源于2010年全國第六次人口普查和2015年全國1%人口抽樣調查，包括分年齡、性別人口數(shù)、平均人口數(shù)和死亡人口數(shù)，分年齡的平均育齡婦女數(shù)和出生人口數(shù)，出生率和死亡率。

本文進一步假定在未調整人口生育政策的情況下，總和生育率水平保持不變，假定死亡率保持2010年人口死亡率水平。城鄉(xiāng)間和區(qū)域間的人口流動是影響人口變動的主要因素。由于本文僅從全國層面預測普通高中學生數(shù)，國際遷移對人口預測的影響也較小，故人口流動因素在預測時可以忽略不計。

2.普通高中學生數(shù)預測

根據(jù)教育部發(fā)布的各年度全國教育事業(yè)發(fā)展統(tǒng)計公報和《中國教育經費統(tǒng)計年鑒》，本文將高中階段教育學齡人口設定為15～17歲。 在高中階段教育學齡人口預測數(shù)的基礎上估計普通高中在校學生數(shù)需要考慮高中階段教育毛入學率和職普比。首先確定毛入學率。根據(jù)各省(區(qū)、市)教育事業(yè)發(fā)展“十三五”規(guī)劃，僅9個省份高中階段教育毛入學率低于90%，12個省份高中階段教育毛入學率超過95%。因此，本文將高中階段教育毛入學率設定為100%，即高中教育階段學齡人口數(shù)等于高中教育階段在校學生數(shù)。其次確定職普比。從政策文件看，《國家中長期教育改革和發(fā)展規(guī)劃綱要(2010—2020年)》提出：“根據(jù)經濟社會發(fā)展需要，合理確定普通高中和中等職業(yè)學校招生比例，今后一個時期總體保持普通高中和中等職業(yè)學校招生規(guī)模大體相當?！薄秶医逃聵I(yè)發(fā)展“十三五”規(guī)劃》和《高中階段教育普及攻堅計劃(2017—2020年)》(以下簡稱《攻堅計劃》)的規(guī)定與之相同。從實際情況看，《中國教育統(tǒng)計年鑒》統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示：普通高中在校學生數(shù)占高中階段教育學生數(shù)的比重自2010年開始呈現(xiàn)逐年上升趨勢，從2011年的52.38%上升至2020年的60.04%。因此，根據(jù)政策文件和實際情況，本文估計在職普比為1∶1和2∶3兩種情況下普通高中在校學生數(shù)。

2021—2035年全國普通高中在校學生預測數(shù)如圖1所示。當職普比為2∶3時，普通高中在校學生預測數(shù)從2021年的2 691.08萬人增長至2033年的3 468.31萬人，年均增速1.4%左右，而后下降至2035年的2 937.71萬人。職普比是影響普通高中學齡人口數(shù)的重要因素，職普比為1∶1和2∶3兩種情況下普通高中在校生數(shù)的預測值相差超過400萬。普通高中在校學生數(shù)在2033年后出現(xiàn)較大幅度下降，表明生育政策調整對普通高中在校學生數(shù)的影響并不持久。

圖1 2021—2035年全國普通高中在校學生

(二)普通高中教育資源配置標準

1.教育資源的構成和衡量指標

按照其功能和性質分，教育資源可以分為人力資源、物力資源和財力資源。各類教育資源的具體構成和衡量指標見表1。(2)本文在確定教育資源衡量指標時主要參考的已有研究詳見：岳昌君：《我國教育發(fā)展的省際差距比較》，載《華中師范大學學報(人文社會科學版)》2008年第1期，第122-126頁；中國教育科學研究院中國教育發(fā)展報告課題組：《中國教育綜合發(fā)展水平研究》，載《教育研究》2013年第12期，第32-39頁；王善邁,袁連生,田志磊,等：《我國各省份教育發(fā)展水平比較分析》，載《教育研究》2013年第6期，第29-41頁。

表1 教育資源的具體衡量指標和配置標準

(1)人力資源。 教育屬于勞動力密集型產業(yè)，人力資源是保障普通高中發(fā)展的首要條件。人力資源包括人力資源數(shù)量和人力資源質量兩個方面。人力資源數(shù)量是指為達到某一教育成就標準，與一定數(shù)量的受教育者相適應的教師數(shù)量，用專任教師數(shù)衡量。人力資源質量是指教師的基本素質和職業(yè)能力，用研究生學歷教師數(shù)等3個指標衡量。

(2)物力資源。 物力資源為教育教學活動的開展提供了場所和物質載體。物力資源可分為建筑類、土地類、工具類和設備類等。建筑類物力資源用學校數(shù)和班級數(shù)衡量，土地類物力資源用學校占地面積等4個指標衡量，工具類物力資源用圖書冊數(shù)等5個指標衡量，設備類資源用固定資產值等3個指標衡量。

(3)財力資源。 財力資源是人力資源和物力資源投入的資金保障。財力資源集中表現(xiàn)為公共財政預算教育經費。公共財政預算教育經費包括教育事業(yè)費和基本建設經費。由于基本建設經費年度波動較大且以建筑形態(tài)體現(xiàn)，故本文使用公共財政預算教育事業(yè)費衡量財力資源。教育事業(yè)費由人員經費和公用經費構成。其中，人員經費支出水平用工資福利支出和個人家庭補助支出衡量，公用經費用商品和服務支出、其他資本性支出衡量。

2.基于充足性的教育資源配置標準制定的方法

教育資源配置標準是決定教育質量的重要因素。教育資源配置標準越高，教育事業(yè)發(fā)展的保障條件就越好，就越有可能提供高質量的教育。但根據(jù)邊際收益遞減定律，當教育資源投入達到一定水平時，單位教育資源投入對教育結果(如學業(yè)成績和非認知能力發(fā)展)的影響將維持不變或者下降，即造成教育資源的浪費。因此，合理地確定教育資源配置標準至關重要。

本文基于教育充足性的理念來制定教育資源配置標準。黨的十八屆五中全會以來，黨和國家特別強調要發(fā)展“更高質量更加公平的教育”，這與“教育充足”(Educational Adequacy)的理念相適應。Odden & Picus認為：“充足的教育”是指政府提供的教育撥款必須保證全體學生都達到最低標準或既定的教育產出水平。[9]國內外學者從20世紀末開始對教育財政的充足性問題進行討論，逐步建立教育充足的學理基礎，研究教育充足的測量方法，探討教育充足理念在中國的適用性問題，并在不同國家和地區(qū)進行了嘗試和應用。[10-11]本文借鑒教育財政充足的相關研究，將“充足的教育投入”界定為：為達到某一教育產出水平所需要投入的教育資源。

3.教育資源配置標準的確定

在教育充足性的理念下，教育資源配置標準根據(jù)特定的教育產出水平來確定。在普及高中階段的政策背景下，高中階段教育毛入學率能夠較好地反映教育產出水平。達到或者超過某一特定毛入學率的省份可被稱為“標桿省份”，本文使用“標桿省份”教育資源投入的平均水平作為全國教育資源配置標準。根據(jù)《攻堅計劃》的要求，各省到2020年高中階段教育毛入學率都要達到90%以上，中西部貧困地區(qū)毛入學率顯著提升。根據(jù)各省、自治區(qū)、直轄市教育事業(yè)發(fā)展“十三五”規(guī)劃，除四川、新疆、海南、廣西、江西、貴州、云南、青海和西藏九個省、自治區(qū)外，其余各省份高中階段毛入學率均已達到90%。因此，本文結合各省份高中階段教育的實際情況，將高中階段教育毛入學率超過95%的省份定義為“標桿省份”?？紤]到北京和上?；A教育的發(fā)展程度遠高于其他省份，故本文確定的“標桿省份”包括江蘇、遼寧、山東、天津、陜西、湖北、浙江、廣東、黑龍江和吉林十個省。這十個省教育資源總量與在校學生總數(shù)的比值即為教育資源配置標準，各類教育配置標準如表1所示。

(三)普通高中教育資源需求和缺口預測

在已知普通高中在校學生預測數(shù)和教育資源配置標準的前提下，將二者相乘即可得到教育資源需求總量。在給定教育資源供給條件的假定下，即可得到教育資源供給缺口。本文將教育資源供給缺口定義為各年份教育資源需求量預測值與該教育資源在2020年的供給量之間的差值(3)由于2020年各省份教育經費統(tǒng)計數(shù)據(jù)尚未公布，故本文將教育經費投入缺口定義為各年份教育經費投入的預測值與2019年教育經費投入值之間的差值。。

以專任教師需求量和供給缺口的預測為例。圖2反映了我國2021—2035年普通高中專任教師需求和供給缺口預測數(shù)的變動趨勢。當職普比為2∶3時，專任教師需求預測數(shù)從2021年的213.22萬人增長至2033年的251.04萬人，而后回落到2035年的232.77萬人；專任教師供給缺口預測數(shù)從2021年的39.88萬人增長至2033年的77.69萬人，而后回落到2035年的59.42萬人。同理可得其他教育資源的需求預測和供給缺口預測結果。(4)如讀者需其他類型教育資源的預測結果以及職普比為1∶1時的預測結果，請向作者索取。

圖2 我國2021—2035年普通高中專任教師需求預測數(shù) (單位：萬人)

四、普通高中教育資源風險預警

(一)普通高中教育資源風險預警體系的構成

風險預警是指在風險產生之前，根據(jù)以往總結的方法或規(guī)律識別風險源，構建指標風險體系，測算風險指數(shù)，預報風險警級，從而做出風險情況總體評估。根據(jù)教育資源的分類，本文認為教育資源配置風險源包括人力資源配置風險、物力資源配置風險和財力資源配置風險。根據(jù)風險指標體系可操作性、綜合性、靈敏性和適應性等設計原則，我們建構了包含兩級風險指標的教育資源配置風險指標體系。人力資源配置風險包括教師數(shù)量、教師學歷和教師職稱3個一級風險指標，下設4個二級風險指標；物力資源配置風險包括學校班級數(shù)、學校面積、圖書資源、信息化資源和固定資產5個一級風險指標，下設14個二級風險指標；財力資源配置風險包括教育事業(yè)費、人員經費和公用經費3個一級風險指標，下設7個二級風險指標。指標權重采用等權重法來確定。具體指標體系如表2所示。

表2 教育資源配置風險指標體系

我們將各教育資源配置風險指標定義為教育資源需求缺口占該教育資源在2020年的供給量的百分比(5)由于2020年各省份教育經費統(tǒng)計數(shù)據(jù)尚未公布，故本文將教育財力資源配置風險指標設定為教育經費投入缺口占2019年教育經費投入的百分比。。教育資源供給盈余(即教育資源需求缺口為負值)時，教育資源配置風險值賦值為零。然后通過加權的方式逐級測算出各級教育資源配置風險指數(shù)。最后，根據(jù)教育資源配置風險警級評估標準，評估教育資源配置風險警級，如表3所示。

表3 教育資源配置風險警級評估標準

(二)普通高中教育資源配置風險預警結果

根據(jù)風險預測結果我們繪制了當職普比為2∶3時2021—2035年我國教育資源配置風險預警圖(6)如讀者需要職普比為1∶1時2021—2035年我國教育資源配置風險預警圖，請向作者索取。。

1.教育資源配置風險綜合預警

圖3為2021—2035年教育資源配置風險預警圖?？梢钥闯?，教育資源配置紅色預警年份為2031—2033年，橙色預警年份為2023—2030年和2034—2035年，其余年份為黃色預警。其中，人力資源配置紅色預警年份為2028—2034年，其余年份為橙色預警；物力資源配置橙色預警年份為2027—2035年，其余年份為黃色預警；財力資源配置預警分布情況與教育資源配置預警總體情況相同。由此可見，我國普通高中教育資源特別是人力資源和財力資源配置在21世紀20年代末30年代將面臨較大壓力。

圖3 2021—2035年教育資源配置風險預警圖

2.人力資源配置風險預警

圖4為2021—2035年人力資源配置風險預警圖?？梢钥闯?，教師學歷是人力資源中預警級別最高的資源類型。高學歷教師數(shù)在2027—2035年處于紅色預警，其余年份為橙色預警，研究生學歷教師數(shù)在2021—2035年均處于紅色預警。高學歷教師短缺可能是未來影響普通高中教育發(fā)展的重要因素。專任教師紅色預警年份出現(xiàn)在2031—2034年，高級職稱教師紅色預警年份則出現(xiàn)在2028—2034年。教師數(shù)量和教師職稱配置在21世紀20年代末30年代面臨較大挑戰(zhàn)。

圖4 2021—2035年人力資源配置風險預警圖

3.物力資源配置風險預警

圖5為2021—2035年物力資源配置風險預警圖?？梢钥闯?，信息化資源是唯一出現(xiàn)紅色預警的物力資源類型，紅色預警年份為2031—2033年。平板電腦是信息化資源乃至物力資源中預警級別最高的資源類型，紅色預警從2028年一直持續(xù)至2034年。多媒體教室無紅色預警年份，預警級別在信息化資源中相對較低。學校班級數(shù)的預警級別在物力資源中最低，2029—2034年為橙色預警，其余年份為黃色預警。班級配置的預警級別高于學校配置。學校面積的橙色預警年份為2027—2035年，其余年份為黃色預警。綠化用地面積是學校面積中預警級別最高的資源類型，在2031—2033年為紅色預警。故總體來看，信息化資源配置將成為影響普通高中教育發(fā)展的物力資源類型。

圖5 2021—2035年物力資源配置風險預警圖

4.財力資源配置風險預警

圖6為2021—2035年財力資源配置風險預警圖。總體來看，教育事業(yè)費在2028—2034年為紅色預警，其余年份為橙色預警，是財力資源乃至各類教育資源中預警級別最高的一級指標。人員經費的預警情況與教育事業(yè)費相同。人員經費支出中，工資福利支出的預警級別最高，2026—2035年為紅色預警，其余年份為橙色預警。相比于人員經費，公用經費的預警級別較低，2028—2034年橙色預警，其余年份為黃色預警。因此，教育經費支出特別是人員經費支出不足是影響普通高中教育發(fā)展的重要因素。

圖6 2021—2035年財力資源配置風險預警圖

五、結論與建議

本文利用全國人口普查數(shù)據(jù)等統(tǒng)計數(shù)據(jù)，對我國2021—2035年普通高中學齡人口、教育資源需求和供給缺口進行預測，并進行了風險預警。在高中階段教育學齡人口為15～17歲、職普比為2∶3的情況下，普通高中在校學生預測數(shù)從2021年的2 691.08萬人增長至2033年的3 468.31萬人，而后下降至2035年的2 937.71萬人?；诮逃渥憷砟畲_定教育資源配置標準后，普通高中教育資源配置紅色預警年份為2031—2033年，橙色預警年份為2023—2030年和2024—2035年，其余年份為黃色預警。在三類教育資源中，人力資源是預警級別最高、紅色預警持續(xù)期最長的教育資源類型，其次是財力資源，物力資源的預警級別最低。高學歷教師、信息化資源和人員經費支出將長期伴隨普通高中教育發(fā)展并成為阻礙普通高中教育發(fā)展的重要因素。

基于上述研究結論，提出如下政策建議。

一是優(yōu)化普通高中教育資源配置，準確把握職普比等政策參數(shù)變化對普通高中在校生預測數(shù)的影響。職普比既是居民教育選擇的結果，也是政府制定教育政策的重要參數(shù)，受到居民教育需求和教育政策的雙重影響。教育政策、勞動力市場環(huán)境的變動都會通過影響居民教育選擇改變職普比，從而影響普通高中教育規(guī)模。因此，持續(xù)關注并準確把握職普比的變化對合理預測普通高中在校生數(shù)具有重要作用。

二是根據(jù)教育資源配置風險預警情況未雨綢繆，合理配置普通高中教育資源。從本文的預測結果看，由于新生兒數(shù)量受“全面二胎”政策影響出現(xiàn)堆積反彈，普通高中各類教育資源預警級別較高的年份集中出現(xiàn)在2028—2034年，特別是2031—2033年。教育資源供給缺口較大的資源類型包括高學歷教師、信息化資源和人員經費支出。鑒于此，教育規(guī)劃部門應該根據(jù)普通高中學齡人口的預測數(shù)提前做好教育資源配置，既要合理彌補教育資源供給缺口，同時也要考慮如何消化過剩的教育資源。

三是重視普通高中教育中對“人”的投入，以適應普通高中學齡人口規(guī)模的變動。從對人力資源和財力資源供給缺口的預測結果看，高學歷教師短缺和人員經費支出不足是導致普通高中教育發(fā)展滯后的重要原因。因此，一方面，要加強教師隊伍建設，吸引高學歷畢業(yè)生從教以提高教師隊伍質量，加大編制統(tǒng)籌配置和跨區(qū)域調整力度以適應課改需要，健全普通高中教師培訓機制以提高教師綜合教育素養(yǎng)。另一方面，要完善普通高中教育經費投入保障機制，優(yōu)化教育經費投入使用結構，特別是要增加人員經費投入，強化省級政府普通高中教育經費投入主體責任，建立生均人員經費撥款標準和標準動態(tài)調整機制，依法保障教師待遇。

四是促進普通高中教育信息化建設，推動教育信息化轉段升級。從對物力資源的預測結果看，信息化資源特別是諸如平板電腦等高端信息化資源缺口較大。因此，要推動信息技術與普通高中教育教學深度融合，深入實施教育信息化2.0行動計劃，推動“互聯(lián)網(wǎng)+教育”大平臺建設；完善國家數(shù)字教育資源公共服務體系，促進優(yōu)質教育資源在普通高中整合共享；加強信息化資源硬件配套設施，促進智能學校和智慧校園建設。

本文的主要不足是：由于各省人口預測需要考慮省際間人口流動等更多復雜的因素，故本文僅對全國普通高中教育資源缺口進行了預測，并沒有對各省普通高中教育資源缺口進行了預測。此外，本文采用的教育資源配置標準來源于“標桿省份”，但由于確定“標桿省份”的標準因人因時而異，標桿省份也會發(fā)生變化，教育資源配置標準和供給缺口預測都可以產生變化，從而影響教育資源合理配置。(7)為克服這一問題，課題組研發(fā)了普通高中教育資源預警系統(tǒng)，提供了確定教育資源配置標準的多種方法，特別是增加了基準值法，即通過直接設定某一類教育資源配置標準測算教育資源供給缺口。如有需要，請向作者索取。