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    “三孩”政策背景下北京市義務(wù)教育階段學(xué)位需求預(yù)測

    2022-06-21 12:38:26趙佳音
    教育經(jīng)濟評論 2022年3期
    關(guān)鍵詞:三孩學(xué)齡在校生

    趙佳音

    一、引言

    2021年11月26日,北京市人民代表大會常務(wù)委員會審議并表決通過《關(guān)于修改〈北京市人口與計劃生育條例〉的決定》,(1)http://www.beijing.gov.cn/zhengce/zhengcefagui/202111/t20211126_2546760.html。標(biāo)志著“三孩”政策已在北京市全面落地,相距2016年“全面二孩”政策落地約5年的時間。北京市常住人口出生率(crude birth rate,CBR)從2015年的7.89‰急速上升至2016年的9.23‰,而后迅速回落至2020年的6.98‰。常住人口出生數(shù)從2015年的17.26萬人上升至2016年的20.26萬人,而后迅速回落至2020年的15.28萬人。(2)數(shù)據(jù)來源:《北京統(tǒng)計年鑒》(2021),http://nj.tjj.beijing.gov.cn/nj/main/2021-tjnj/zk/indexch.htm。北京市常住人口出生率下降的趨勢并未因“全面二孩”政策得到根本性改變,但是短時間內(nèi)人口出生數(shù)的波動會引發(fā)未來招生數(shù)及學(xué)位需求的波動。

    教育資源是為學(xué)生服務(wù)的,學(xué)位需求的變動對教育資源配置有直接的影響。在當(dāng)前的制度及技術(shù)條件下,教育資源很難在較短的時間內(nèi)進行大幅調(diào)整(趙佳音,2019)。因此,準(zhǔn)確地對學(xué)位需求進行預(yù)測,可以為教育規(guī)劃部門是否需要聯(lián)合及說服本地其他相關(guān)政府部門,補充師資、增加教育財政投入、新建或改擴建學(xué)校提供決策參考,為教育資源配置變動留出充分的調(diào)整時間。

    北京市義務(wù)教育階段的學(xué)位預(yù)測問題較為復(fù)雜,義務(wù)教育階段在校生規(guī)模具有較強的周期性與波動性,同時“全面二孩”“三孩”“非首都功能”疏解等相關(guān)政策都會對義務(wù)教育階段的在校生數(shù)產(chǎn)生一定的影響。另外,北京市常住人口出生數(shù)、戶籍人口出生數(shù)和對應(yīng)年份招生數(shù)之間的關(guān)系一直沒有厘清。準(zhǔn)確地對北京市義務(wù)教育階段學(xué)位需求進行預(yù)測,不僅對各地區(qū)學(xué)位預(yù)測的相關(guān)研究有較大的幫助,對北京市、國內(nèi)其他一線城市及整個京津冀地區(qū)教育資源配置也有一定的政策參考價值。

    二、文獻綜述

    現(xiàn)階段國外對本領(lǐng)域的研究分為兩個方向:人口學(xué)家傾向于預(yù)測學(xué)齡人口(school age population),而教育學(xué)家更傾向于預(yù)測學(xué)位(enrollment)。人口學(xué)家對學(xué)齡人口預(yù)測感興趣,不僅因為學(xué)齡人口本身對教育的實踐意義;更因為教育水平對生育、遷移、死亡都有很強的影響,將教育納入模型可以增加人口預(yù)測的準(zhǔn)確性(Samir et al.,2010)。

    美國教育部每年都會發(fā)布8年期的教育統(tǒng)計預(yù)測報告,截止2020年已有47版(Hussar and Bailey,2020)。預(yù)測一般包括基礎(chǔ)教育階段的學(xué)位(enrollment)、教師情況、財政支出情況,并對高等教育階段學(xué)位進行預(yù)測。報告根據(jù)不同教育階段、教育類別使用不同的數(shù)據(jù)和預(yù)測模型,但預(yù)測過程不考慮政策變化。義務(wù)教育階段,分別使用國家小學(xué)及初中學(xué)位預(yù)測模型、州內(nèi)公立小學(xué)及初中學(xué)位預(yù)測模型、國家公立小學(xué)及初中學(xué)位(分種族)預(yù)測模型進行預(yù)測,報告還會對預(yù)測誤差進行評估,其中,第47版對公立K12教育學(xué)位1年、2年、5年及10年的預(yù)測誤差絕對值分別為0.3%、0.5%、1.2%和2.6%。

    “全面二孩”政策實施后,國內(nèi)學(xué)者對全國或分省份不同教育階段的學(xué)齡人口或?qū)W位需求進行了廣泛的探討。

    在學(xué)前教育階段,洪秀敏和馬群(2018)基于第六次人口普查數(shù)據(jù),運用分要素人口預(yù)測方法對北京市2016—2026年的0-6歲學(xué)齡前人口數(shù)(分城鄉(xiāng)、分每個年齡、分低中高三方案)的變化趨勢進行了預(yù)測,結(jié)果總體呈現(xiàn)先快速增長后平穩(wěn)回落的趨勢。朱真蓮(2019)以第六次人口普查數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),運用CPPS人口預(yù)測軟件,對廣東省2019—2035年學(xué)前教育人口規(guī)模進行預(yù)測發(fā)現(xiàn),在園兒童規(guī)模將于2019年迅速增加,在2021年達到峰值后迅速回落。夏夢雪(2018)使用第六次人口普查數(shù)據(jù),運用CPPS人口預(yù)測軟件,對全國及各省市2018—2030年在園兒童規(guī)模進行了預(yù)測,發(fā)現(xiàn)在2018—2021年間在園兒童規(guī)模呈不斷增長趨勢,之后開始逐漸下降。

    在義務(wù)教育階段,李玲(2016)基于全國第六次人口普查數(shù)據(jù),使用CPPS人口預(yù)測軟件,對2016—2035年義務(wù)教育學(xué)生規(guī)模進行預(yù)測。喬錦忠等(2020)使用Leslie矩陣的隊列要素法和實地訪談法構(gòu)建人口預(yù)測模型對四川省的學(xué)齡人口、師資與經(jīng)費投入進行了預(yù)測,表明2020—2035年間四川省義務(wù)教育階段學(xué)生數(shù)呈現(xiàn)先增后減的趨勢。周志等(2017)對戶籍學(xué)齡人口(推算法)和非戶籍學(xué)齡人口〔GM(1,1)及多元線性回歸模型〕采用了不同的預(yù)測方法,對2013—2020年天津市義務(wù)教育階段學(xué)齡人口規(guī)模進行了預(yù)測。黃文怡(2019)基于第六次人口普查數(shù)據(jù),使用CPPS人口預(yù)測軟件,對惠州市義務(wù)教育階段2021—2020年學(xué)齡人口數(shù)進行了預(yù)測。高凱和劉婷婷(2019)以第六次人口普查為基礎(chǔ),基于老化鏈結(jié)構(gòu)的人口系統(tǒng)模型,對全國小學(xué)、初中2018—2050年在校生數(shù)進行了預(yù)測,顯示各教育階段在校生數(shù)均呈現(xiàn)倒U型的變化趨勢。

    在高中教育階段,安雪慧等(2021)使用隊列要素法對全國分城鄉(xiāng)高中教育階段學(xué)齡人口變動趨勢進行了預(yù)測,采用普職比為6∶4。袁玉芝等(2019)使用第六次人口普查數(shù)據(jù),分低、中、高三方案,使用CPPS人口預(yù)測方法,對2020—2050年北京市高中學(xué)齡人口進行了預(yù)測,預(yù)測中假設(shè)普通高中在校生數(shù)為對應(yīng)年齡常住人口數(shù)的56%,并進行了誤差分析。

    在高等教育階段,王廣州(2017)基于1982年以來的人口普查數(shù)據(jù),使用孩次遞進人口預(yù)測模型,對中國高等教育階段學(xué)齡人口總量、結(jié)構(gòu)和變動趨勢進行了預(yù)測,預(yù)測顯示高等教育階段學(xué)齡人口總量進入下降階段,但學(xué)齡人口與在校生數(shù)之間的關(guān)系具有很強的不確定性。

    國內(nèi)學(xué)者對各教育階段學(xué)齡人口及在校生預(yù)測的整體趨勢基本相同。但現(xiàn)階段國內(nèi)的研究在預(yù)測方法、使用數(shù)據(jù)及誤差分析方面還存在一定的不足。在預(yù)測方法方面,多數(shù)研究使用人口學(xué)的預(yù)測方法對學(xué)齡人口進行預(yù)測,缺乏針對不同教育階段采用更具有針對性的預(yù)測模型。另外,不同教育階段學(xué)齡人口與在校生之間的關(guān)系存在較大的不同,需要進行區(qū)分。在使用數(shù)據(jù)方面,預(yù)測數(shù)據(jù)來源多為人口普查或1%人口抽樣調(diào)查數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)更新需要5年或10年,很少在預(yù)測過程中使用教育事業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)。在校生為學(xué)年度數(shù)據(jù),人口普查和1%抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)為時點數(shù)據(jù),并不完全相符。在誤差分析方面,由于學(xué)位預(yù)測最終會應(yīng)用于教育規(guī)劃及教育資源配置,需要較高的準(zhǔn)確性,而現(xiàn)有國內(nèi)文獻普遍缺乏誤差分析。

    在本文的預(yù)測中,對出生人口與對應(yīng)年份招生數(shù)之間的關(guān)系進行了回歸分析;建立基于Leslie矩陣的,適用于義務(wù)教育階段的兩階段假設(shè)預(yù)測模型,在預(yù)測數(shù)據(jù)使用方面,短期可以使用各學(xué)年度教育事業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)、年度人口出生數(shù)據(jù),長期可以使用人口普查數(shù)據(jù);并且使用不同年份數(shù)據(jù)分別對1年期、2年期和4年期預(yù)測值進行了誤差分析。

    三、預(yù)測參數(shù)及“三孩”政策影響分析

    人口出生的波動會使對應(yīng)年份的招生數(shù)產(chǎn)生波動,并且會造成累積效果。由于增加教育資源的供給需要較長周期,無法短時間內(nèi)完成。因此,需要提前厘清出生人口數(shù)與招生數(shù)之間、學(xué)齡人口與在校生數(shù)之間的關(guān)系。

    (一)北京市出生人口情況分析

    從20世紀(jì)80年代中后期嚴(yán)格實行計劃生育政策后,北京市常住人口出生率迅速下降,到2000年后逐步回升,但至2019年也未超過10‰,仍處于較低水平。在1980—1990年間,常住出生人口規(guī)模保持在14-19萬人之間,1991—2006年迅速下降至11萬人以下水平,2007年后進入快速回升期,分別在2014年、2016年超過20萬,總體來說,“全面二孩”政策的實施對人口出生率的回升在短期內(nèi)有一定的支撐作用,但無法改變常住人口出生率的長期變化趨勢,北京市人口常住人口出生率很難回到20世紀(jì)80年代水平,詳見圖1。

    圖1 北京市常住人口生育情況資料來源:根據(jù)《北京統(tǒng)計年鑒》(2021)整理。

    (二)北京市義務(wù)教育階段在校生規(guī)模分析

    北京市義務(wù)教育階段在校生數(shù)存在明顯的波動性,并伴隨一定的周期性。通過對1978—2020年42年義務(wù)教育階段在校生規(guī)模進行分析,可以發(fā)現(xiàn)在校生規(guī)模存在較大的波動性(見圖2)。義務(wù)教育階段整體在校生規(guī)模峰值為161.6萬人,而谷值為81.6萬人,相差達到80萬人;其中,小學(xué)峰值為102.5萬人,谷值為49.5萬人;初中峰值為67.9萬人,谷值為18.3萬人。

    (三)北京市人口生育規(guī)模與招生規(guī)模情況分析

    對應(yīng)年份人口生育規(guī)模與招生規(guī)模存在明顯的同步與正相關(guān)關(guān)系。將小學(xué)、初中招生數(shù)分別與對應(yīng)年份常住人口與戶籍人口出生數(shù)進行比較,(3)小學(xué)將出生人口數(shù)向后順移6年、初中將人口出生數(shù)向后順移9年。對應(yīng)年份人口出生數(shù)與招生規(guī)模呈現(xiàn)一定的同步性。常住人口出生數(shù)從規(guī)模上更接近招生數(shù),而戶籍人口出生數(shù)從趨勢上可以更好地擬合招生趨勢,詳見圖3。

    對北京市小學(xué)招生數(shù)與對應(yīng)年份戶籍人口出生數(shù)、常住人口數(shù)及年份進行相關(guān)分析(見表1),可以發(fā)現(xiàn)招生數(shù)與戶籍人口出生數(shù)、常住人口數(shù)都有較強的相關(guān)性。但是招生數(shù)、戶籍人口出生數(shù)、常住人口數(shù)與年份沒有較強的相關(guān)性,即這三個指標(biāo)都沒有明顯的時間趨勢。

    圖2 北京市義務(wù)教育階段在校生(4) 2006年為統(tǒng)計口徑變化年份,2006年前只統(tǒng)計戶籍在校生數(shù),2006年后加入非戶籍在校生數(shù)。 資料來源:根據(jù)《北京統(tǒng)計年鑒》(2021)、北京市教委網(wǎng)站公布的相關(guān)教育事業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)整理。

    圖3 北京市人口生育與招生規(guī)模分析

    表1 北京市小學(xué)招生數(shù)與出生數(shù)的相關(guān)系數(shù)

    另外,使用1978—2020年的小學(xué)招生數(shù)為因變量,以對應(yīng)年份的戶籍人口出生數(shù)或常住戶籍人口出生數(shù)作為自變量進行普通最小二乘法回歸(OLS),結(jié)果詳見表2?;貧w結(jié)果顯示人口出生數(shù)的系數(shù)均在1%統(tǒng)計水平上顯著。對每一個回歸結(jié)果進行擬合,并與北京市教委公布的招生數(shù)進行比較,模型(5)與模型(6)在2018—2020年的樣本內(nèi)預(yù)測誤差在4%,似乎不能說預(yù)測效果較理想。前文提及美國K12的2年預(yù)測誤差在0.5%。只有在長期預(yù)測的時候可能預(yù)測誤差會在1%以上。

    表2 北京市小學(xué)招生數(shù)與出生人口數(shù)的回歸分析

    (四)“三孩”政策對出生人口的影響分析

    雖然“三孩”政策落地效果還未顯現(xiàn),但是根據(jù)“全面二孩”政策效果來看,“三孩”政策也無法根本改變我國生育率持續(xù)下降的趨勢。從政策目標(biāo)人群來看,“三孩”較“二孩”將會大幅減少。首先生育“三孩”的女性,需要從已經(jīng)生育過“二孩”的女性中產(chǎn)生;其次,還需要考慮已生育過“二孩”女性的具體年齡,如果已經(jīng)超過35歲,還需考慮高齡產(chǎn)婦的生育風(fēng)險及嬰兒的存活情況。因此,從對出生人口的影響來看,“三孩”政策對人口生育率增長的影響會弱于“全面二孩”政策,對出生人口數(shù)量增長的影響,也會弱于“全面二孩”政策的影響。程志偉(2018)等基于人口普查及1%抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)使用APC模型(age-period-cohort model)對我國生育率趨勢進行了擬合,發(fā)現(xiàn)二孩生育率受年齡、時期和隊列的影響,主要生育年齡段為20-34歲,2015年后有明顯上升趨勢。三孩及以上生育率只受年齡影響,25-34歲是三孩及以上生育率的高峰年齡段。

    具體到北京市,2015年北京市一般生育率(General Birth Rate,GBR)為27.36‰,較2010年人口普查數(shù)據(jù)上升了4.77個千分點。在生育孩次方面,受“單獨二孩”政策影響,生育二孩的一般生育率上升了4.20個千分點,為當(dāng)年一般生育率上升的主要原因,生育一孩、三孩及以上的一般生育率基本保持穩(wěn)定。根據(jù)孩次分布情況,即使“三孩”政策非常有效,也無法顯著提升一般生育率,詳見表3。并且較于第六次人口普查數(shù)據(jù),第七次人口普查數(shù)據(jù)顯示育齡婦女人口數(shù)從613.9萬下降至560.1萬人,因此,北京市不會出現(xiàn)人口出生數(shù)大幅增加的情況。

    表3 北京市一般生育率和育齡婦女人口數(shù)

    綜上所述,由于已生育“二孩”家庭基數(shù)有限,孩次遞進比遞減,“三孩”政策對學(xué)位需求的影響有限,主要存在于微觀層面。“全面二孩”政策集中釋放的生育堆積效應(yīng)已經(jīng)消退。此次人口新政不但不會誘發(fā)新的生育高峰或出現(xiàn)明顯的“三孩”堆積現(xiàn)象,而且對人口出生數(shù)與一般生育率影響也十分有限。

    四、預(yù)測模型與參數(shù)假設(shè)

    現(xiàn)階段人口預(yù)測中最常用、最穩(wěn)定的方法是使用隊列要素預(yù)測法,使用人口平衡方程,對生、死、遷移進行相應(yīng)假設(shè),并對未來人口變化進行預(yù)測,最具代表性的是Leslie矩陣。本文視義務(wù)教育階段在校生為一個系統(tǒng),提出兩階段假設(shè)義務(wù)教育階段學(xué)位預(yù)測模型。學(xué)位需求預(yù)測與人口預(yù)測相似,可以將教育系統(tǒng)中的分年級在校生數(shù)對應(yīng)人口系統(tǒng)的分年齡人口數(shù),將入學(xué)情況與人口系統(tǒng)中的生育情況(“生”)相對應(yīng),升級、畢業(yè)情況與人口系統(tǒng)中的死亡情況(“死”)相對應(yīng),而轉(zhuǎn)學(xué)情況與人口系統(tǒng)中的遷移情況(“遷移”)相對應(yīng)。

    (一)兩階段假設(shè)義務(wù)教育階段學(xué)位預(yù)測模型

    以Leslie矩陣為基礎(chǔ),根據(jù)義務(wù)教育學(xué)位系統(tǒng)的內(nèi)在邏輯,對其數(shù)學(xué)公式進行改寫。將義務(wù)教育階段在校生視為一個完整的系統(tǒng),根據(jù)學(xué)位影響要素:招生數(shù)(“生”)、升級或畢業(yè)生數(shù)(“死”)、凈轉(zhuǎn)入學(xué)生數(shù)(“遷移”),形成義務(wù)教育系統(tǒng)的平衡方程。

    S(t+1)=A*S(t)+R(t)+G(t)

    其中,S(t+1)為t+1年義務(wù)教育階段的在校生數(shù),S(t)為t年義務(wù)教育的在校生數(shù),A為學(xué)生的升級率及畢業(yè)率,R(t)為t年份的招生數(shù);G(t)為t年凈轉(zhuǎn)入學(xué)生數(shù)。即隨著時間的推移,下一年的在校生數(shù)=當(dāng)年留存的在校生數(shù)+當(dāng)年招生數(shù)+當(dāng)年的凈轉(zhuǎn)入學(xué)生數(shù)。(5)預(yù)測不考慮獨立設(shè)置的少數(shù)民族學(xué)校、以及5年制小學(xué)校及4年制初中校。

    (二)參數(shù)假設(shè)

    在人口平衡方程中,“生”“死”“遷移”的每個因素都包含若干參數(shù)。如果每一個參數(shù)在每個時期都進行假設(shè),即使用復(fù)雜的模型進行擬合,每個參數(shù)誤差的疊加效應(yīng),都會使預(yù)測結(jié)果會面臨極大的不確定性。但是一些參數(shù)在一定時期是有公開數(shù)據(jù)可以替代,因此筆者在對預(yù)測模型假設(shè)中遵循奧卡姆剃刀原則:如果可能,用已知實體組成的結(jié)構(gòu),來替換未知實體的推斷。(6)這里使用的是伯特蘭·羅素對奧卡姆剃刀的規(guī)范話表述的版本。Stanford Encyclopedia of Philosophy,‘Logical Construction’。https://plato.stanford.edu/entries/logical-atomism/。在假設(shè)中體現(xiàn)為:盡量多地使用真實數(shù)據(jù)(可獲得的公開統(tǒng)計數(shù)據(jù)),盡量少地對不可證明的情況進行假設(shè)。

    1.招生數(shù)假設(shè)

    義務(wù)教育階段招生數(shù)滯后于人口出生數(shù),根據(jù)前面的回歸模型,可以確定人口出生數(shù)為因,招生數(shù)為出生人口數(shù)的果。因為現(xiàn)有統(tǒng)計年鑒中人口出生數(shù)已經(jīng)公布到2020年,因此對應(yīng)的2021—2026年招生數(shù)可以使用回歸模型進行擬合,而2026年之后的招生數(shù)沒有現(xiàn)實的人口出生數(shù)與之相對。為了提高預(yù)測的準(zhǔn)確性,并且使假設(shè)更加符合真實情況,筆者將模型中要素——招生數(shù)的假設(shè)分為兩個階段:第一階段為2021—2026年(短期,有人口出生統(tǒng)計數(shù)據(jù)與招生數(shù)相對應(yīng)),第二階段為2027—2035年(長期,無人口出生統(tǒng)計數(shù)據(jù)與在校生數(shù)相對應(yīng))。

    第一階段2021—2026年,根據(jù)前面的回歸(5)中對應(yīng)年份戶籍人口出生數(shù)的回歸系數(shù)和常數(shù)項數(shù)值,計算出2021—2025年的招生數(shù)。

    第二階段2027—2035年,使用人口預(yù)測中的Leslie矩陣模型,對2021—2029年的人口出生數(shù)進行預(yù)測,然后使用表2回歸(6)的系數(shù)項擬合出2027—2035年的招生數(shù)?,F(xiàn)行的入學(xué)制度全優(yōu)先滿足常住戶籍人口子女入學(xué)而后再滿足非戶籍人口子女入學(xué),使用表2回歸(5)進行擬合更為合理。但是北京市第七次人口普查中的戶籍人口的年齡結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)還未公布,因此這里只能用常住人口代替。從前面的回歸結(jié)果可以看出,使用常住人口進行擬合的常數(shù)項和它的和自變量的系數(shù)也是顯著的,而且擬合誤差也較小。

    對人口出生數(shù)的使用及假設(shè)情況如下:使用第七次人口普查中北京市的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)(依據(jù)2015年1%人口抽樣中的年齡結(jié)構(gòu)情況將對應(yīng)年份的育齡婦女人口數(shù)進行分解),對生育情況的假設(shè)為:保持2015年的一孩生育率;因為“全面二孩”政策的堆積效果已經(jīng)消失,假設(shè)育齡婦女二孩兒生育率仍然保持在2015年水平;假設(shè)“三孩”政策影響效果顯著,三孩生育率提升100%,是2015年三孩兒生育率的一倍,從0.31‰上升至0.62‰,假設(shè)育齡婦女的死亡率及遷移率為0。帶入Leslie矩陣,可以得到2021—2029年的人口出生數(shù),(7)2015—2020年的出生人口數(shù)為戶籍人口出生數(shù),2021—2035年為常住人口出生數(shù)。具體數(shù)值詳見表4。

    表4 北京市2015—2029年人口出生數(shù)及對應(yīng)年份招生數(shù)(單位:萬人)

    2.升級率、升學(xué)率假設(shè)

    北京市升學(xué)政策的調(diào)整會對升級率、升學(xué)率產(chǎn)生一定的影響,但相較于其他教育階段,義務(wù)教育階段升級率、升學(xué)率政策比較穩(wěn)定。筆者使用北京市2018—2021學(xué)年度3年升學(xué)率、升級率的歷史數(shù)據(jù)均值作為前提假設(shè)進行預(yù)測(數(shù)據(jù)來源為北京市教委網(wǎng)站公布的上述年份的《北京教育事業(yè)發(fā)展統(tǒng)計概況》)。

    3.凈轉(zhuǎn)學(xué)數(shù)假設(shè)

    公開統(tǒng)計數(shù)據(jù)無法查到相關(guān)轉(zhuǎn)學(xué)數(shù)據(jù),但轉(zhuǎn)學(xué)的情況已包含在升級率與升學(xué)率的假設(shè)中。

    本模型的優(yōu)點為,如果預(yù)測近5年內(nèi)的義務(wù)教育階段學(xué)位需求,只需使用教育事業(yè)統(tǒng)計相關(guān)數(shù)據(jù)及已存在的人口出生數(shù),不用等待5年一次的1%人口抽樣數(shù)據(jù)和10年一次的人口普查數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)可獲得性好,而且可驗證性高。

    五、預(yù)測結(jié)果及穩(wěn)健性檢驗

    “全面二孩”政策對義務(wù)教育階段的沖擊效果在2022年后才會逐步顯現(xiàn),但可以從先導(dǎo)指標(biāo)——人口出生情況進行預(yù)估。2022年“三孩”政策全面落地后,對義務(wù)教育階段的影響最早將在2028年顯現(xiàn)。雖然“三孩”政策無法根本改變我國生育率持續(xù)下降的趨勢,但是會在對應(yīng)年份對教育學(xué)位需求產(chǎn)生一定的影響。但從影響效果來看,會遠低于“全面二孩”政策的影響效果。

    (一)預(yù)測結(jié)果

    從2021—2035年,北京義務(wù)教育階段學(xué)位需求會呈現(xiàn)倒U型,2025年達到峰值后,開始逐步下降。峰值年份將達到153.5萬人,與2020年可提供的學(xué)位相比,缺口為20.9萬人。小學(xué)教育階段學(xué)位需求在2025年前呈上升形態(tài),峰值為115.3萬人,與2020年已提供的學(xué)位相比,缺口為15.7萬人,而后開始逐步下降,2028年基本回到2021年學(xué)位需求水平。初中教育階段,從2020年至2035年,北京市學(xué)位需求趨勢為呈震蕩上行形態(tài),到2030年達到峰值約為45.6萬人,與2020年可提供的學(xué)位相比,缺口為12.6萬人,結(jié)果詳見表5。

    表5 2021—2035年北京市義務(wù)教育階段學(xué)位需求與缺口預(yù)測(單位:萬人)

    (二)誤差穩(wěn)健性檢驗

    由于2020年后沒有真實的在校生數(shù),為了驗證兩階段假設(shè)義務(wù)教育階段學(xué)位預(yù)測模型的準(zhǔn)確性及穩(wěn)健性,筆者使用2016—2020學(xué)年的教育事業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù),在保持假設(shè)不變的情況下,對模型進行誤差及穩(wěn)健性檢驗。具體驗證過程如下,使用2016—2017學(xué)年教育事業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù),分別對1年(2017年)、2年(2018年)、4年(2020年)的預(yù)測準(zhǔn)確性進行驗證;使用2017—2018學(xué)年教育事業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù),分別對1年(2018年)、2年(2019年)的預(yù)測準(zhǔn)確性進行驗證,使用2018—2019學(xué)年教育事業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù),分別對1年(2019年)、2年(2020年)的預(yù)測準(zhǔn)確性進行驗證;使用2019—2020學(xué)年教育事業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù),對1年(2020年)預(yù)測的準(zhǔn)確性進行驗證,具體誤差值詳見表6。

    表6 預(yù)測模型誤差率

    從表6的誤差結(jié)果來看,誤差絕對值均在3%以下,且比較穩(wěn)定。但是由于本文的預(yù)測對象為北京市,是否可以推廣至全國或者區(qū)縣還有待驗證。對于短期內(nèi)人口變化劇烈的區(qū)域,比如新設(shè)立的開發(fā)區(qū),是無法使用本模型的。

    六、研究結(jié)論和政策建議

    本文采用兩階段假設(shè)義務(wù)教育預(yù)測模型,短期假設(shè)中使用各學(xué)年教育事業(yè)統(tǒng)計數(shù)、對應(yīng)年份戶籍人口出生數(shù),長期假設(shè)中使用第七次人口普查數(shù)據(jù)、1%抽樣調(diào)查數(shù)據(jù),在充分考慮“三孩”政策的影響下,對北京市義務(wù)教育階段學(xué)位需求進行預(yù)測,并進行了誤差分析。研究結(jié)論及相關(guān)政策建議如下。

    (一)研究結(jié)論

    首先,從預(yù)測結(jié)果來看,“三孩”政策對北京市義務(wù)教育階段學(xué)位需求影響僅存在于微觀層面,不會在宏觀層面造成影響。2021—2035年,北京義務(wù)教育階段學(xué)位需求整體會呈現(xiàn)倒U型,2025年到達峰值后會逐步回落,峰值年份與2020年可提供的學(xué)位相比缺口約為20.9萬人,在整個“十四五”時期教育資源供給存在較大壓力。小學(xué)教育階段與初中教育階段到達峰值的時間相差5年,存在一定的緩沖時間。使用不同年份數(shù)據(jù)進行驗證,誤差較小,預(yù)測結(jié)果比較可靠,可以作為教育部門配置教育資源的依據(jù)。

    其次,從學(xué)位需求預(yù)測發(fā)展方向來看,需要針對不同教育階段規(guī)律,不同行政層級,建立不同的學(xué)位需求預(yù)測模型,并長期穩(wěn)定地針對同一地區(qū)進行預(yù)測及監(jiān)測。根據(jù)實際社會經(jīng)濟、人口發(fā)展情況及政策變化對模型及假設(shè)參數(shù)進行調(diào)整,在教育學(xué)年度數(shù)據(jù)、人口普查及1%調(diào)查數(shù)據(jù)更新時,對預(yù)測值同步進行更新并驗證之前預(yù)測的準(zhǔn)確性及穩(wěn)定性。

    (二)政策建議

    第一,以“改擴建為主,適當(dāng)新建”為原則,緩解學(xué)位壓力?;趯W(xué)位需求預(yù)測數(shù)據(jù),小學(xué)教育階段學(xué)位缺口最為嚴(yán)重,最先達到缺口峰值,主要承壓時間段為2022—2025年,因此政府投入應(yīng)當(dāng)首先保證小學(xué)教育階段的學(xué)位供給。初中教育階段主要承壓時間段為2024—2032年,略滯后于小學(xué),政府應(yīng)提前做好準(zhǔn)備,以應(yīng)對學(xué)位壓力。由于學(xué)位需求存在波動性,在緩解學(xué)位壓力時,應(yīng)采取“以改擴建為主,適當(dāng)新建”原則,擴大基礎(chǔ)教育學(xué)位供給,避免大規(guī)模新建可能造成的較大浪費。

    第二,加強政策設(shè)計及配套支持措施。從俄羅斯的經(jīng)驗來看,二孩和三孩增多,并不會使總和生育率大幅提升(扎哈洛夫等,2020)。從我國“全面二孩”政策的實施效果來看,并未根本改變生育率持續(xù)下降的趨勢。育齡婦女?dāng)?shù)量、受教育程度、工作時長、城鎮(zhèn)化、社會經(jīng)濟水平、育兒成本等因素都深刻地影響著人們的生育意愿及人口出生情況。因此,在“三孩”政策,尤其是配套支持措施設(shè)計過程中,應(yīng)充分考慮到這些因素。青年人的結(jié)婚及生育意愿和行為受工作、住房、家庭的實際和預(yù)期壓力較大,晚婚、不婚、晚育、少育、不育慢慢成為青年人的現(xiàn)狀。應(yīng)實施“三孩+配套”政策,取消行政處罰,普降生育成本,重塑婚育文化,使孩子“生得出、養(yǎng)得起、教得好”(宋健,2021)。

    第三,探索構(gòu)建彈性學(xué)位供給教育體系?!叭娑ⅰ闭吆汀叭ⅰ闭攥F(xiàn)階段對教育系統(tǒng)的影響,更多地表現(xiàn)為短時內(nèi)對學(xué)位需求的沖擊。而傳統(tǒng)的教育資源無法在短期內(nèi)進行新增或調(diào)整。建立一所新的學(xué)校需要土地審批、建設(shè)、分配教師編制等諸多環(huán)節(jié),很難在短期內(nèi)完成,恢復(fù)或新建一所學(xué)校要經(jīng)歷一個較長的時間。因此在教育資源規(guī)劃時,可以加強9年一貫制以及12年一貫制學(xué)校的建設(shè),以便于適時、適度在學(xué)校內(nèi)實現(xiàn)不同階段教育資源共享,緩解各教育階段入學(xué)壓力。同時通過探索政府購買學(xué)位的方式,可以在短時間內(nèi)擴充或減少教育供給數(shù)量。

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