夜雨聆风
陶涛 李经 金光照:人口负增长时代教育资源的供需匹配研究
▲陶涛
作者简介:陶涛（1984-），女，云南曲靖人，中国人民大学人口与发展研究中心教授; 李经（2000-），女，陕西安康人，中国人民大学统计学院硕士研究生; *金光照（1997-），男，浙江温州人，中国人民大学人口与健康学院博士研究生。
文章来源：人口学刊 . 2024 ,46 (05) ：1-16
摘要:人口负增长会对教育资源的配置产生深远影响，日本和韩国在人口负增长的冲击下，教育资源供给明显过剩，已经出现了学校关停、教师失业等问题。根据人口变动情况对教育资源进行前瞻性布局是教育强国建设的重点任务。2022年和2023年中国连续出现人口负增长，需要充分考虑生育水平迅速下降的现实和人口负增长长期持续的前景，对多学龄段人口的教育资源供需情况进行整体性考察。本文基于第七次全国人口普查数据，采用队列要素分析方法预测2020—2050年中国小学、初中、高中、高等教育的在校学生规模，并通过设定未来教育资源供给水平分析未来教育资源的供需缺口和生均配置状况。人口预测中方案显示未来全国各教育阶段在校学生规模都将经历短暂上升、持续下降、轻微回升三个阶段，呈现出梯次性、波动性负增长态势，2050年在校生规模将降至2022年的54%～67%。在人口预测中方案和教育资源供给维持2022年水平不变的情况下，小学、初中、高中、高等教育的专任教师数和学校占地面积资源将在短期内错峰出现有限的供给不足，随后分别在2024年、2031年、2035年、2037年左右开始出现过剩，预计到2050年需求量占2022年存量的六成至七成，全国各教育阶段专任教师共过剩约633.7万人，学校占地面积共过剩约3 361.4平方千米；如果对教育资源供给进行拟合外推，供给过剩的节点将会提前到来。全国各教育阶段生师比将出现下降，生均教师资源将于2042年之前全部超过经合组织、欧盟和美国在2021年的水平，于10年内超过2022年北京和上海的水平。生均占地面积、图书数、学生终端数增长明显，2050年小学、初中、高中、高等教育的各类生均教育资源将分别增长至2022年全国平均水平的1.8倍、1.7倍、1.5倍和1.8倍。未来中国有机会推进教育公平、提高教育质量，但也要警惕教育资源过剩引发的资源浪费，为此提出五点建议：一是建立学龄人口规模与教育资源需求监测制度，为教育政策的制定和教育资源的配置预留时间；二是探索教育资源整合共享的有效路径，提高资源配置效率；三是调整教育资源分布，缩小教育的城乡、区域、校际、群体差异；四是做好舆论宣传，减轻教育内卷和育儿焦虑；五是以质换量推动教育高质量发展。
关键词:人口负增长 学龄人口 教育资源 队列要素预测
基金: 国家社会科学基金重点项目：人口负增长的经济后果与政策应对：国际经验及对中国的启示（22ARK001）
一、引言
人口是国家发展的全局性、长期性和战略性要素。2022年中国首次出现由低生育水平造成的人口负增长，这意味着中国人口发展出现了方向性和时代性的转变。[1]不同于历史上由战争、饥荒等外生性事件引发的死亡主导型人口负增长，[2]这种生育主导型人口负增长是经济社会发展的结果，是世界各国人口发展的必然趋势，具有内生性、长期性、难逆性。[3]国家统计局数据显示2023年中国人口继续负增长，人口自然增长率为-1.48‰，负增长速度较2022年（-0.06‰）进一步加快，前瞻、系统、科学地认识人口负增长的影响已刻不容缓。
长期性人口负增长将会引起相关资源需求的变化。其中教育资源作为与民生发展密切相关的基础性资源，将受到人口负增长的直接冲击和影响。2024年1月召开的全国教育工作会议将“着眼人口变化趋势加强前瞻性布局”作为推动教育强国建设的7项重点任务之一。随着我国人口负增长时代开启，前瞻性考察未来（尤其是建成社会主义现代化强国这一关键时间节点之前）的教育资源供需匹配状况将有助于制定教育发展规划、完善相关政策体系、优化教育资源供给、促进全民教育水平提升，推动人口高质量发展。
以往中国长期处于人口正增长时期，因此教育资源供给量的持续扩大是教育投入的主要基调。然而随着人口负增长时代开启，出生人口的减少会加速学龄人口的缩减，从而影响教育资源的供需匹配。在需求水平相对稳定的情况下，学龄人口的减少意味着教育资源的需求减少。当教育资源供给不能满足当前国民教育需求时，学龄人口的减少可以缓解教育资源供给不足的压力；当教育资源需求达到供需平衡后，学龄人口继续减少可能会造成生源紧张问题，导致教育资源的供给过剩，引发教育资源的浪费。
由人口负增长引发的教育资源供给过剩会对教育基础设施和教育行业发展造成严重影响，一些发达国家（地区）已经出现这一问题。以高等教育为例，2021年韩国近198所四年制大学中有162所的招生数量未能达到规定名额。[4]为确保优质高等教育的基本结构，韩国不得不启动不良大学退出机制，2000年至2018年韩国停办或计划停办的大学已达15所。[5]日本在1990年至2019年之间短期大学减少了267所，专修学校减少了163所，人口负增长对教育系统的冲击可见一斑。[6]国际上人口负增长引发的教育资源过剩问题引起了学界的关注，学者们围绕中国学龄人口规模变动开展了一系列研究。相关研究常以生育政策（如“单独二孩”政策、“全面两孩”政策等[7-8]）变动为背景展开分析，研究范围涉及不同地域（如全国层面、省域层面、城乡层面等）以及不同教育阶段（如学前教育、义务教育、高中教育、高等教育等）。[9-14]少部分研究结合学龄人口规模的变动趋势分析了师资等教育资源的需求量，并提供了教育事业规划的相关建议。[10-11]然而，已有研究仍存在以下不足：一是缺乏多学龄段人口的整体性考察，多关注某一教育阶段（主要是义务教育阶段）的学龄人口变动；二是缺乏供给视角的考察，仅对部分教育资源的需求进行预测，没有考量供给状况，因此无法反映供需匹配状况；三是缺乏对人口发展新形势的考虑，主要基于过往国家生育政策调整进行学龄人口预测，未能充分考虑我国生育水平迅速下降的现实和人口负增长长期持续的前景，导致在相关趋势的研判方面存在一定的不足。
本文将结合2020年第七次全国人口普查（以下简称“七普”）数据，采用队列要素法预测到2050年建成社会主义现代化强国之前的小学、初中、高中（分普通高中和中等职业教育）、高等教育学龄人口规模变化趋势，并基于人口预测结果和国内各教育阶段的教育资源的供应状况，讨论未来各教育阶段的人力、物力资源的供需匹配情况和生均教育资源水平。具体分析思路如下：第一，根据“七普”数据和相关情境进行人口队列要素预测，进而结合毛入学率、分流比例等信息预测各教育阶段的学龄人口规模；第二，基于各教育阶段在2022年时的资源存量数据设定教育资源配置标准；第三，通过设定教育资源存量维持2022年不变和趋势外推拟合法两种方式设置两套供给量方案，再根据学龄人口和教育资源配置标准预测未来教育资源需求总量，测算两种方案下未来教育资源的供需缺口情况；第四，假设教育资源维持2022年存量不变，推算未来生均教育资源，并与国内外发达地区的生均教育资源进行对比。
二、学龄人口与教育资源供需匹配状况预测
（一）人口预测方案的设定
本文主要依托队列要素分析方法，使用Spectrum软件中的人口预测模块（DemProj）对中国2050年之前的学龄人口变动趋势进行预测。使用队列要素分析方法进行人口预测需要设定一系列人口参数，包括人口基数、生育、死亡、迁移等各方面参数。本文设置的人口预测参数如下：
1. 起始人口数据
起始人口数据的准确性在相当程度上决定了人口预测结果的可靠性。本文采用2020年“七普”数据中的分性别和年龄人口规模数据作为起始人口数据。相比以往普查，“七普”顺应了新时代信息技术发展的大趋势，完成了一系列质量控制方法的新突破，包括全面启用电子化的数据采集方式、首次实现调查对象扫二维码自主填报、强化利用部门行政记录和大数据校验数据等，对重报、漏报的因素都进行了有力的控制，获得了目前最为准确的数据结果。[15-16]国家统计局数据显示“七普”的漏报率为0.05%，是目前为止中国人口普查历史上漏报率最低的一次，甚至低于世界上许多发达国家（地区）的普查漏报率。[16]有学者使用队列存活率法、修正惠普尔指数、符号分布法等方法对“七普”数据质量进行检验，发现“七普”的年龄申报质量很高。[17]“七普”的数据质量已达到世界一流水平，能够为本文的人口预测提供很好的基础数据支撑。由于起始人口数为2020年数据，因此本文从2020年开始设定相关预测参数。
2. 生育参数
生育参数是队列要素分析方法中的关键性参数，其中生育水平参数（用总和生育率衡量）的设定在很大程度上决定了未来人口发展变化的走势。近些年生育支持政策体系的提出和建设将对未来生育水平产生影响，关于未来生育水平变化的设定需要将之考虑在内。
根据“七普”数据，2020年中国总和生育率为1.30；根据国家统计局公布的2021年、2022年、2023年出生人口数据估算，2021年、2022年、2023年总和生育率分别为1.16、1.08和1.05。在获得2020—2023年数据后，本文关于生育水平的假设从2024年开始。在设定未来生育率时，本文首先设定一孩生育率、二孩生育率、三孩生育率水平，再通过加总各孩次生育率获得总和生育率。由于生育具有递进性，不同孩次生育率的变化并不是同向的，因此分孩次进行生育率假设可以更合理地反映未来生育水平的变化。在具体操作过程中，考虑当前发达国家大多已完成生育转变，并且面对长期低生育率采取了一系列生育支持政策，因此本文参考发达国家的情况来协助设定中国未来的生育水平参数。根据人类生育率数据库（Human Fertility Database)(1)数据，美国、加拿大、俄罗斯、丹麦等国家的一孩生育率在0.6～0.7之间，日本也在此范围内。而冰岛、瑞典、德国等的一孩生育率达到0.7以上，甚至接近0.8。从二孩生育率来看，日本和部分欧洲国家的二孩生育率在0.4～0.5之间，而其他发达国家（地区）的二孩生育率主要分布在0.5～0.6之间。从三孩生育率来看，北欧、西欧国家主要在0.3～0.4之间，南欧、东欧以及日本主要分布在0.2～0.3之间。因此可以假设两套分孩次生育率方案：一孩生育率分别为0.65和0.75，二孩生育率分别为0.45和0.55，三孩生育率分别为0.25和0.35。
加总分孩次生育率可以获得两套总和生育率方案：1.35（中方案）和1.65（高方案）。中方案生育率与2020年生育水平比较接近；高方案生育率与当前中国妇女平均打算生育子女数(2)很接近，是妇女生育意愿得到充分释放后所能实现的最高水平。预计生育支持政策体系的效用会在近些年逐渐显现，到2035年基本实现社会主义现代化之后保持相对稳定，因此假设中方案和高方案下的中国生育率能够在2035年分别达到1.35和1.65的水平。2035年之前的生育率由2023年的1.05和2035年的水平之间线性插值得到，2035年之后的生育率相较于2035年水平保持在0.05的随机范围内波动。此外，本文也设置了一套低方案，即2024年开始总和生育率保持在2023年水平上下0.05的范围内随机波动。
除了生育水平参数外，进行人口预测时还需要生育模式参数和出生性别比参数。其中生育模式主要用成比例年龄别生育率衡量，以此综合反映女性的生育分布和生育年龄。近年来中国女性生育年龄不断推迟，根据普查数据计算，2010年中国女性初育年龄约为26.7岁，2020年已达27.2岁。预计未来生育年龄随着经济社会发展仍会不断推迟。根据“七普”数据，城市和镇女性的生育模式较农村地区女性更加“现代化”，亦即生育年龄和较高龄生育比例更高。因此，本文假设到2035年基本实现社会主义现代化时，全国女性的生育模式与2020年镇女性的生育模式一致；到2050年建成社会主义现代化强国时，逐渐演化为2020年城市女性的生育模式。关于出生性别比参数，随着性别平等观念不断发展，假设至2035年时出生性别比将按线性趋势下降到107这一正常范围的上限，随后保持相对稳定。
3. 死亡参数和迁移参数
死亡参数主要包括死亡水平和死亡模式。在Spectrum中，死亡水平主要使用平均出生预期寿命来衡量。相较于生育水平参数，死亡水平变化的规律性更容易被捕捉，因为人们的健康水平是在持续改善的，因而预期寿命长期以来呈现增长态势。本文使用联合国“世界人口展望2022”(World Population Prospects 2022，简称WPP2022）提供的分性别平均出生预期寿命数据来衡量2050年之前死亡水平变化。WPP2022采用概率预测方法对分性别预期寿命进行估计，预计到2050年中国男性平均出生预期寿命升至82岁，女性为85.6岁。死亡模式直接借用了经联合国拓展的Coale-Demeny区域模型生命表中相对最契合中国现实死亡状况的“西区模式”。
除了生育参数和死亡参数，迁移参数也是队列要素预测法中的重要参数。在以往预测中，考虑中国的国际迁移为净迁出，且相对于总人口而言数量极少，因而迁移参数通常被忽略不计。但本文将迁移参数也纳入了考量，直接引用WPP2022中的国际迁移假设。
（二）学龄人口规模
根据预测的年龄别人口数可以推算各教育阶段的学龄人口数。结合国家规定和以往研究的通用划分，本文设定小学、初中、高中、高等教育的学龄人口年龄组分别为6～11岁、12～14岁、15～17岁、18～22岁。图1呈现了2050年前6～22岁学龄人口规模及其占总人口的比重的变化情况。可以发现6～22岁的学龄人口规模明显下降，经历短暂上升、快速下降、轻微回升三个阶段：第一阶段对应2020—2025年，这一阶段三种方案下的学龄人口规模变动一致，均由2.8亿人上升至2.9亿人，此阶段学龄人口规模约占总人口的1/5；第二阶段对应2025—2043年，学龄人口规模逐年下降，2035年后下降速度加快，不同方案的预测结果也开始出现分野，低、中、高方案下学龄人口年度降速最高分别达到6.3%、4.7%和4.2%；第三阶段对应2043—2050年，低方案下学龄人口规模几乎维持不变，中方案下以不超过1%的速度缓慢回升，高方案下以1%～2%的速度回升。中方案和高方案的回升可能与两孩政策时期出生小高峰人口逐渐步入育龄期有关，并不会持久。2050年低、中、高方案下学龄人口规模分别较2020年减少五成、四成和三成，学龄人口占总人口比重由20%降至约11%、13%和15%。
图1 6～22岁学龄人口规模及其占总人口比重
考虑文章篇幅限制，后续主要采用中方案进行分析(1)。
（三）在校学生规模
本文在各教育阶段的学龄人口基础上，结合入学率和分流比例进一步推算出各教育阶段的在校学生规模。
对于义务教育阶段，教育部统计数据显示近5年来中国小学净入学率均维持在99.9%以上，2022年我国初中毛入学率为102.5%(2)，义务教育普及率极高，因此直接用6～11岁和12～14岁的预测人口数近似估计小学和初中的在校学生规模。
对于高中阶段，教育部数据显示近3年我国高中阶段毛入学率均大于90%且逐年递增，2022年我国高中阶段毛入学率达到91.6%，可以近似认为我国“高中阶段在校学生规模=15～17岁预测人口×91.6%”。同时，我国高中阶段存在普通高中和中等职业教育的分流。1983年教育部联合其他部委下发《关于改革城市中等教育结构、发展职业技术教育的意见》，提出“力争到1990年，使各类职业技术学校在校生与普通高中在校生的比例大体相当”，自此以后“普职比大体相当”一直被认为是我国高中阶段教育的合理结构，2019年《国家职业教育改革实施方案》亦指出“保持高中阶段教育职普比大体相当”。事实上我国中等职业教育的在校学生规模始终小于普通高中，教育部数据显示2003年普通高中在校学生数占高中阶段在校总人数的64.9%，随后此占比逐渐下降，到2010年降至最低值57.2%，此时普职比约为1.34∶1，之后普通高中在校学生占比开始回升，至2022年达到约67.0%（见表1），普职比达到了约2∶1。2022年新修订的《中华人民共和国职业教育法》中调整了“普职分流”的提法，改成“在义务教育阶段后的不同阶段，因地制宜统筹推进职业教育与普通教育协调发展”，这是对普职分类发展更科学的表述和规划。因此，本文根据政策文件和实际情况，假定维持2022年的普职在校学生规模比例，分别计算出“普通高中在校学生规模=15～17岁预测人口×91.6%×67.0%”和“中等职业教育在校学生规模=15～17岁预测人口×91.6%×33.0%”。
表1 2003年以来我国高中阶段在校学生规模（万人）
资料来源：根据历年《中国教育统计年鉴》数据整理。
对于高等教育阶段，教育部数据显示2022年各种形式的高等教育整体毛入学率为59.6%，根据中国统计年鉴，2022年各种形式的高等教育在学总规模中研究生、普通本科生和职业本专科生的占比约为81.9%(1)，因此可计算得到“高等教育在校学生规模=18～22岁预测人口×59.6%×81.9%”。
基于中方案预测结果的各教育阶段的在校学生规模变化情况如图2所示。各教育阶段在校学生数整体呈现梯次性、波动性负增长，均经历短暂上升、持续下降、轻微回升三个阶段。预测结果显示小学、初中、普通高中、中等职业教育、高等教育的在校学生规模先后在2023年、2026年、2029年、2029年和2034年结束短暂的上升阶段，在校学生规模将分别达到峰值约1.1亿人、5 583.4万人、3 420.2万人、1 687.9万人和4 381.2万人；随后都将经历约12～13年的持续下降阶段，此阶段下降速度变化特点为“慢-快-慢”，各教育阶段在校学生规模在第二阶段的降幅均达到51%～53%；经过第三阶段的轻微回升后，2050年小学、初中、普通高中、中等职业教育、高等教育的在校学生规模将分别达到6 106.5万人、3 028.3万人、1 818.8万人、897.6万人和2 191.2万人，约为2022年的54%～67%。
（四）教育资源界定与供需匹配测算
根据功能和性质，教育资源可以分为人力资源、物力资源和财力资源。[14]人力资源是保障教育事业发展的关键性要素，其数量可以用专任教师数衡量。物力资源包含开展教育活动的场所和物质载体，从土地资源和教学用具的角度出发，可以用学校占地面积、图书数、学生终端数(1)等指标来衡量。财力资源表现为以公共财政预算教育经费为主的教育支出，相较于人力资源和物力资源，财力资源随教育人口的变化进行调整的惯性更小、灵活性更大，因此暂不纳入本文讨论范围。
为充分观察以上教育资源的供需发展情况，本文将分两个视角测算小学、初中、高中、高等教育四个教育阶段的教育资源供需匹配情况，其中高中阶段将分别讨论普通高中和中等职业教育的情况（见图3）。第一种视角观测未来教育资源过剩风险：不考虑教育水平改善，固定以2022年生均教育资源量为教育资源配置标准（见表2），计算未来各教育阶段的教育资源需求量。供给量设置两套方案，一是维持2022年存量不变，二是采用趋势外推法（以2018—2022年供给量的年增长率的平均值作为2023年供给量的年增长率，再以2019—2023年的年增长率平均值作为2024年的年增长率，以此类推计算年增长率，从2028年开始假定供给量的年增长率较上一年增长率减少20%，再根据年增长率逐年计算出供给量）构造增长率逐渐趋于0的供给量拟合曲线，在两套方案下分别观察供给的不足和过剩情况。考虑教育条件改善的可能性，第二种视角关注未来教育资源的生均水平：假设未来教育资源总量维持在2022年的水平不变，结合预测得到的学生规模计算未来各教育阶段的生均教育资源量，并与2022年北京、上海以及2021年经合组织及欧美的水平(2)进行比较。
图2 各教育阶段在校学生规模变化趋势预测（中方案）
图3 分析思路图
表2 教育资源配置标准
资料来源：根据《中国教育统计年鉴2022》数据整理。注：中等职业教育和高等教育的教育资源总量由学校产权和非学校产权中独立使用两部分加和计算得到。
三、2050年前教育资源供需缺口变化状况
假设未来教育资源配置标准维持在2022年的生均水平，则有各教育阶段的“教育资源需求量=预测的在校学生数×教育资源配置标准”。本文考虑了高中阶段的普职分流情况，计算出小学、初中、高中（分为普通高中和中等职业教育）、高等教育四个教育阶段的教育资源需求量，并与2022年教育资源存量（简称“供给不变方案”）和拟合外推的供给量（简称“拟合外推方案”）进行对比，观察专任教师数和学校占地面积的供需缺口情况（见图4和图5)(1)。
图4 各教育阶段专任教师数供需情况
注：“高中阶段”的图中，蓝色线表示普通高中，绿色线表示中等职业教育。下图同。
（一）小学师资和占地面积存量已接近需求峰值，2024年开始过剩
根据预测结果，小学阶段教育资源需求量的上升空间很小，2024年开始出现供给过剩。之后适龄儿童规模进入持续约12年的快速下降时期，导致小学专任教师数和占地面积需求的快速下降，过剩规模逐渐扩大。2035年小学在校学生规模跌至最低值5 284.7万人，在供给不变方案和拟合外推方案下，均有约五成的供给过剩，专任教师分别过剩约336.5万人和448.7万人，占地面积分别过剩1 189.7平方千米和1 150.0平方千米。2035年后适龄儿童规模迎来回升但增幅很小，预计到2050年专任教师数和占地面积需求规模占两种方案的不到六成，届时在供给不变方案下将产生约285.7万人的专任教师过剩和1 010.3平方千米的占地面积过剩，在拟合外推方案下将产生406.7万人的专任教师过剩和954.1平方千米的占地面积过剩。
图5 各教育阶段学校占地面积供需情况
（二）初中师资和占地面积存在有限的供不应求，3～7年后将出现供给过剩
受“单独二孩”和“全面两孩”政策的影响，2022年后初中在校学生规模还存在短暂的增长期，初中教育资源需求量也随之增长并于2026年达到峰值。此时专任教师需求约438.9万人，占地面积需求约1 928.7平方千米。在拟合外推方案下供给与需求几乎同步增长，供需缺口极小；在供给不变方案下，2026年专任教师数和占地面积的供需缺口分别约36.4万人和159.9平方千米。2027年起教育资源需求量进入持续13年的下降阶段。需求量在2027年开始低于拟合外推方案的供给量，并在2031年开始低于2022年存量。随后供给过剩进一步扩大，到2039年前后需求量降至最低点，仅占2022年存量的五成，此后迎来平缓的需求回升期。预计到2050年专任教师数将占供给不变方案下供给量的六成和拟合外推方案下供给量的五成，占地面积需求规模亦同，届时将分别产生约164.5万人和234.0万人的专任教师过剩以及约722.8平方千米和1 244.3平方千米的占地面积过剩。
（三）普通高中和中等职业教育最迟在2035年出现供给过剩
同样受两孩政策影响，高中阶段的在校学生规模和教育资源需求量在2022年后还有上升空间，无论按哪种供给方案测算都存在一定的供不应求问题，其中，供给不变方案下的供需缺口更大。2029年教育资源需求量达到峰值，此时与拟合外推的供给量几乎相当，但在供给不变方案下，普通高中的专任教师数和占地面积分别有55.5万人和314.4平方千米、中等职业教育则分别有18.7万人和138.1平方千米的供需缺口。2029年后资源需求量持续下降约13年，在供给不变方案下，普通高中和中等职业教育的教育资源需求量都将在2035年开始低于供给量，2042年普通高中和中等职业教育的教育资源将有四成过剩。2042年后教育资源需求量迎来小幅回升，预计到2050年供给不变方案下的教育资源将有1/3过剩，普通高中的专任教师数和占地面积将过剩约70.4万人和398.4平方千米，中等职业教育将过剩约23.7万人和175.0平方千米。
（四）高等教育在近些年仍可能存在供不应求，13年后出现过剩
2022年后高等教育的在校学生规模和教育资源需求量将持续增长，专任教师数和占地面积需求在2032年分别达到峰值约215.6万人和2 543.0平方千米，按供给不变方案测算将出现供不应求，并分别产生约19.3万人和227.5平方千米的供需缺口。之后需求下降，在2037年低于2022年存量，随后供给过剩不断扩大。由于近10年来高等教育发展迅速、教育资源总量增速较快，按拟合外推方案测算将始终维持供给过剩状态。预计到2050年供给不变方案下教育资源将有超五成过剩，专任教师过剩约89.4万人，占地面积将过剩约1 054.9平方千米。
四、2050年前生均教育资源配置水平变化状况
资源总需求下降意味着生均教育资源水平提升的可能性增加，接下来切换视角，关注生均教育资源水平的变化情况。假设维持2022年现存的专任教师数、学校占地面积、图书数和学生终端数总量不变，结合人口预测所得的在校学生规模，可计算小学、初中、高中（分普通高中和中等职业教育）、高等教育四个教育阶段的生均资源配置水平。
（一）全国义务教育阶段生均教师资源将于未来10年内超过北京和上海2022年的水平
生师比是在校学生规模和专任教师数的比值。生师比为多少才是比较合适的？目前学界对于这一问题的认识尚未达成统一。有学者结合国际生师比情况、我国生师比现状、生师比规定和财政承受能力提出我国小学和初中的标准生师比应为16和12,[18]有学者参考经合组织国家的生师比平均水平和受教育年数现状，提出我国2035年的发展目标应为小学、初中、普通高中、中等职业教育和高等教育的生师比达到13.9、11.6、12.2、15.3和16.5。[19]本文在此部分不讨论生师比的具体设定标准，而是以2022年我国北京和上海的生师比，以及2021年经合组织、欧盟和美国的生师比为参照，分析人口预测中方案下我国的生师比与当前国内外领先水平的差异，从而帮助理解我国生均专任教师资源的发展水平。其他教育资源的生均水平分析思路亦同。
2010年我国人口仍处于平稳增长阶段（见表3），各教育阶段的生师比均大于15，中等职业教育甚至超过25；到2022年，除了高等教育以外，其他教育阶段的生师比均出现明显下降，而高等教育阶段受高校扩招影响生师比不降反增。用中方案预测所得的在校学生规模和2022年专任教师数的比值计算未来各教育阶段的生师比，发现未来各教育阶段的生师比将经历“上升-下降-回升”三个阶段，整体下降趋势明显，意味着生均教师资源整体呈上升趋势。
与国内教育发展水平较高的北京和上海在2022年的生师比状况相比（见表3），可以发现全国层面小学生均教师资源将在3年内(1)超过北京和上海在2022年的水平，初中生均教师资源分别在10年和8年内超过北京和上海。此外，普通高中生均专任教师资源将分别在14年和13年内超过北京和上海，中等职业教育将在13年内超过上海，高等教育将分别在17年和16年内超过北京和上海。生师比的下降意味着每一位专任教师要负责的学生数量减少，在每位专任教师时间精力有限的情况下，负责学生数量的减少能促进教学的个性化、增强教学的互动性，使反馈和评估更具体、及时，利于教育质量提升。
表3 各教育阶段专任教师生师比
资料来源：2010年、2022年数据根据当年《中国教育统计年鉴》计算；OECD、美国、欧盟的数据来自《Education at a Glance 2023》，其中高等教育的数据不包含专科的高等教育。注：“+”表示预测期内始终超过比较水平；“-”表示预测期内未超过比较水平；“#”表示数据缺失；“超过年份”表示从该年起，生师比稳定低于比较标准。
（二）全国各教育阶段生均教师资源将于2042年全部超过经合组织、欧盟及美国在2021年的水平
与经合组织（OECD）、美国和欧盟在2021年的水平相比，2022年我国初中的生均教师资源已达到经合组织和美国的水平，普通高中已超过经合组织、美国和欧盟的水平，但中等职业教育、高等教育的生均专任教师资源明显偏少（见表3）。2022年后随着在校学生规模的短期上升，生师比将发生浮动，导致各教育阶段的生均教师资源下降，其中高中阶段的生均教师资源降至经合组织、美国和欧盟的水平之下，初中阶段也降至经合组织之下。但长期来看，我国各教育阶段在校学生规模呈缩减趋势，各教育阶段的生均教师资源与经合组织、欧盟和美国的差距将被补足，甚至实现反超。预测结果显示我国小学阶段的生均教师资源将在3年内超过经合组织、美国和欧盟，初中阶段的生均教师资源将于8年内超过经合组织和欧盟，普通高中将于10年左右超过经合组织、欧盟和美国，高等教育将在18年内超过经合组织、欧盟和美国。
（三）全国生均占地面积增长明显，2034年初中阶段将超过2022年国内省级最高水平
根据中方案预测结果，预计到2035年各教育阶段生均占地面积为2022年的0.9～2.0倍，到2050年则为2022年的1.5～1.8倍。生均占地面积是学生学习、活动的基本空间，未来愈发充足的生均占地面积为进一步丰富教学形式、开展素质教育、提升教学质量提供了空间基础。
将各教育阶段未来生均占地面积与2022年国内各省级行政区的最高水平进行比较（见表4）。其中小学和中等职业教育的最高水平均选自西藏，初中、普通高中和高等教育的最高水平分别选自吉林、北京和新疆。可以发现初中生均占地面积最先于2034年超过国内最高水平，其他各教育阶段均未能在2050年前超过2022年国内最高水平，这说明要特别关注初中阶段的学校占地面积过剩问题。
表4 各教育阶段生均学校占地面积（平方米/人）
资料来源：2011年、2022年数据根据当年《中国教育统计年鉴》计算；国内最高水平数据来自教育部公布的2022年统计数据。注：“-”表示预测期内未超过比较水平。
（四）全国生均图书数和生均终端数显著提升，但高中阶段始终低于北京和上海在2022年的水平
随着在校学生数量的减少，各教育阶段生均图书数和生均终端数都将上升。预计到2035年各教育阶段生均图书数均能达到27册以上，每百名学生享有的学生终端数能达到16台以上。2050年小学、初中、普通高中、中等职业教育和高等教育的生均图书数和生均终端数将进一步提升，达到2022年的1.5～1.8倍。事实上学校每年新购入或接受捐赠的图书和计算机会使未来实际的生均图书数和生均终端数高于此预测结果。电子图书资源既降低了学校购买、管理图书的难度，又提升了图书的共享性，未来各教育阶段的图书资源将得到极大程度的扩容与丰富。
表5 各教育阶段生均图书数与生均终端数
资料来源：2011年、2022年数据来自当年的《中国教育统计年鉴》。注：“-”表示预测期内未超过比较水平；“+”表示预测期内始终高于比较水平；“#”表示数据缺失，根据教育部公布数据，2021年起停用“教学用计算机数”统计字段，改为采用“学生终端数”统计字段，二者指代相近但统计口径不一致，故2011年的生均终端数数据缺失。
将全国未来的生均图书数和生均终端数与北京和上海2022年的生均情况做比较（见表5），可以发现全国层面上小学的生均图书数与生均终端数都将于3年内超过北京和上海；初中的生均图书数已经超过北京，将在10年后超过上海，生均终端数将分别于9年和8年后超过北京和上海；高等教育的生均图书数将分别在18年和17年后超过北京和上海，生均终端数也将于18年后超过上海；而普通高中和中等职业教育的生均图书数和生均终端数在2050年前始终低于北京和上海在2022年的水平。
五、结论与讨论
在人口负增长时代，以人口高质量发展支撑中国式现代化是我国建成社会主义现代化强国的必由之路。科学把握人口负增长时代教育资源供需匹配状况对于优化教育资源布局、促进教育事业发展、助力人口教育水平提升，进而推动人口高质量发展有着十分重大的意义。本文以第七次全国人口普查数据为基础，采用队列要素法预测了小学、初中、高中、高等教育在2020—2050年的在校学生规模。在考虑了高中阶段的普通高中和中等职业教育的分流情况下，设置了维持2022年存量不变以及采用趋势外推法进行拟合的两套供给方案，并以2022年教育资源的生均水平作为未来人均需求水平，测算了专任教师数、学校占地面积的供需情况；进一步假定未来教育资源供给总量维持在2022年的水平不变，测算了未来教育资源的生均配置状况，主要结论如下：
第一，6～22岁的学龄人口规模经历短暂上升、快速下降、轻微回升三个阶段，中方案下，由2022年的2.8亿人下降至2035年的2.1亿人，到2050年仅有1.7亿人，学龄人口占总人口比重下降十分明显，由1/5降至不到1/7。各教育阶段的在校学生规模同样经历“上升-下降-回升”三个阶段。预测结果显示各教育阶段在校学生规模出现梯次性、波动性负增长，小学、初中、普通高中、中等职业教育、高等教育的在校学生规模先后在2023年、2026年、2029年、2029年和2034年达到峰值，分别约1.1亿人、5 583.4万人、3 420.2万人、1 687.9万人和4 381.2万人；随后分别经历约12～13年的持续下降阶段，降幅均达到51%～53%；预计到2050年在校学生规模分别为6 106.5万人、3 028.3万人、1 818.8万人、897.6万人和2 191.2万人，占2022年的54%～67%。
第二，专任教师数和学校占地面积短期内错峰出现有限的供不应求的情况。若按2022年供给不变方案测算，小学现存教育资源量已接近需求峰值，几乎不存在缺口；初中在2030年前存在缺口，最大缺口约为36.4万人专任教师和159.9平方千米的占地面积；普通高中在2035年前存在缺口，最大缺口约为55.5万人专任教师和314.4平方千米的占地面积；中等职业教育同样在2035年前存在缺口，最大缺口约为18.7万人专任教师和138.1平方千米的占地面积；高等教育在2027—2036年存在缺口，最大缺口约为19.3万人专任教师和227.5平方千米的占地面积。
第三，我国各教育阶段的专任教师数和学校占地面积需求都将在未来出现大幅减少的情况，2050年需求仅占2022年存量的六成至七成，存在供给过剩风险。按照2022年供给不变方案测算，小学最先在2024年出现供给过剩，初中约在2031年、普通高中和中等职业教育约在2035年、高等教育约在2037年出现过剩。预计到2050年各教育阶段专任教师需求仅占2022年专任教师总数的约六成，小学过剩专任教师约285.7万人，初中约164.5万人，高中约94.0万人（普通高中70.4万人，中等职业教育23.7万人），高等教育约89.4万人，专任教师合计过剩约633.7万人。学校占地面积将合计过剩约3 361.4平方千米，相当于上海市总面积的一半。如果按照拟合外推方案，教育资源过剩的节点还会提前到来。
第四，各教育阶段的生师比整体呈现下降趋势，生均教师资源迎来增长，将赶超当前国内外领先水平。以北京和上海在2022年的水平作为参照，我国全国层面的小学生均教师资源将在3年内超过北京和上海，初中分别在10年和8年内超过北京和上海，普通高中分别在14年和13年内超过北京和上海，中等职业教育将在13年内超过上海、2050年前无法超过北京，高等教育分别在17年和16年内超过北京和上海。此外，我国各教育阶段的生均教师资源有望在2042年前全部超过2021年经合组织、欧盟和美国的水平。生均教师资源的上升为教学质量的提高和教学模式的多样化提供了条件。
第五，学校占地面积、图书、学生终端等教育资源的生均水平增长明显，教育公平有望提升。随着在校学生规模的下降，生均的学校占地面积、图书数和学生终端数都将上升，预计2050年小学的生均资源增长至2022年的1.8倍，初中增长至1.7倍，高中增长至1.5倍，高等教育增长至1.8倍。2050年前高中阶段（普通高中和中等职业教育）的生均教学资源难以达到2022年北京和上海的水平。除此之外，全国小学、初中和高等教育的生均图书数和终端数基本都能超过2022年北京和上海的水平。在土地资源方面，各教育阶段中仅初中的生均占地面积将于2034年超过国内2022年省级最高水平（吉林55.6平方米/人），要警惕初中教育资源尤其是不动产的过剩问题。
教育发展是促进人口高质量发展的关键环节，是实现中国式现代化、建设社会主义现代化强国的核心举措。在人口正增长时期，教育资源供给持续扩大是教育投入的主旋律，而随着人口负增长时代的开启，及时转变思想，推动教育资源供应的总量合理化、分布均衡化、质量优质化，将成为未来政策调整的重点关注。因此，基于研究结论，本文提出如下政策建议：
第一，建立学龄人口规模与教育资源需求监测制度。人口负增长时代学龄人口变动规律与以往不同且变化幅度大，为充分把握学龄人口规模的短期波动和长期变化趋势，应建立常规化、制度化的人口规模与教育资源的动态监测与预测机制，提前优化调整教育资源配置，为教育政策的制定和调整（如推进普职教学分类协调发展、普及高中教育、调整高考录取率等）预留时间。
第二，探索教育资源整合共享的有效路径。短期内部分教育阶段仍存在教育资源供需缺口，这对于整合、转化、共享现有教育资源提出了要求。面对阶段性短缺，一方面应加快义务教育办学模式改革，通过建设九年一贯制或十二年一贯制学校等方式打通学校间教育资源共享，以应对不同教育阶段资源的错峰短缺；另一方面要重视教师资源的统筹调配，建立科学的教师流动机制，通过转岗和流动的形式调整师资在不同学段和不同地区的配置，通过培养和共享的方式加强教师队伍建设和提高师资配置效率，避免直接扩聘造成资源的长期浪费，减轻农村教师资源的显性和隐性流失。面对长期性过剩，要逐步建立起合理的教师退出机制，引导未来富余教师二次就业，保障好教师权益。
第三，抓住机会优化教育资源分布。长期来看，学龄人口规模呈明显下降趋势，要慎重对待因学校生源不足而导致的“撤点并校”，一方面要重视校舍和土地资源的转化和再利用，以“先教育、再其他”为原则，充分开发现有校舍、校园资源，发展小班化教学，流动人口迁入地可以利用富余教育资源推动随迁子女就地入学，同时完善异地中高考政策，保障流动儿童享有平等教育权利，同时也避免公共资源的浪费；另一方面要充分考虑教育资源的可及性，避免因“撤点并校”增加偏远地区和农村的学生及其家庭的负担，要抓住机会调整教育资源的城乡、地域分布，努力缩小教育的城乡、区域、校际、群体差距，推动教育资源走向“优质均衡”，推进教育公平。
第四，做好舆论宣传，配合推进“双减”工作。人口负增长是经济社会发展的结果，除了看到学龄人口规模缩减导致的教师失业、学校关停，也要看到生均教育资源的增加和教育竞争压力的降低。要积极利用人口负增长的契机推动“双减”，减轻学生作业负担和校外培训负担，规范校外培训乱象，提升校内教育质量，推动素质教育、小班教学的发展，促进未来教育产业升级。同时要做好舆论引导，减轻教育内卷和育儿焦虑，改善社会环境，提高生育意愿。
第五，以质换量推动教育高质量发展。从长期看，我国未来的专任教师总量和教学场地面积将出现明显过剩，学生终端等资源也需更新迭代。为减轻资源的浪费，应把握机会以质换量，探索系统、合理、高效的生师比及其他教育资源的生均配置标准，不盲目追求低生师比和高生均资源量，把握“数量”与“质量”的协调，把教育高质量发展作为各级各类教育的生命线。此外，应把教育强国建设作为人口高质量发展的战略工程，在普惠性义务教育和普及高中与高等教育的基础上，加强教师队伍建设，推动教育信息化和数字化建设，发展高标准高质量的现代化教育，从而加快塑造素质优良、总量充裕、结构优化、分布合理的现代化人力资源，以人口高质量发展支撑中国式现代化。
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注释
(1)人类生育率数据库覆盖了绝大多数发达国家（地区）的生育率数据，这些国家（地区）主要分布在欧洲和北美，亚洲则包括日本、韩国等。后文各国生育率相关数据均来源于此（https：//www.humanfertility.org/Data/ZippedDataFiles）。
(2)2021年国家卫生健康委调查显示育龄妇女平均打算生育子女数为1.64个。
(1)对低方案和高方案感兴趣的读者可以联系作者获取相关分析结论。
(2)毛入学率是指某一级教育不分年龄的在校学生总数占该级教育国家规定年龄组人口数的百分比。由于包含非正规年龄组（低龄或超龄）学生，毛入学率可能会超过100%。
(1)受数据统计口径影响，本文高等教育只包含研究生、普通本科生和职业本专科生，而不包含成人本科生和网络本科生。
(1)学生终端数指学生拥有的数字终端数，包含计算机和平板电脑等各种新媒体技术设备。
(2)经合组织和欧美数据来自经合组织发布的《Education at a Glance 2023》报告，其中相关数据更新至2021年。
(1)在本文关注的四种教育资源中，相较于图书数和学生终端数，专任教师数和学校占地面积的供给量调整难度更大，供需不匹配时给教育事业和社会经济造成的影响更为明显。考虑篇幅限制，本部分只讨论专任教师数和学校占地面积的供需缺口情况。
(1)以2024年为参照年，后文同。
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