1、教 育 论 坛20202030年中国教育发展趋势分析年中国教育发展趋势分析万歆摘要人口结构的显著变动和教育水平的持续提升，为我国未来教育规划指明了新的方向，2035年建成教育强国目标的提出，促进了教育高质量发展。基于第七次全国人口普查提供的数据，以及世界银行发布的国际相关教育统计数据，构建模型预测20202030年教育结构的发展趋势：2030年我国基本实现赶超发达国家教育平均水平，但中等教育和高等教育仍是短板。未来教育规划需要基于人口的变动进行动态调整，对教育体系中的不足进行完善，实现各级各类教育均衡发展。关键词教育发展；系统动力学；学龄人口预测中图分类号G521文献标识码A文章编号1671-
2、6531（2023）02-0005-11我国在“十三五”时期（20162020年）教育取得了长足发展，为加快推进教育现代化及建设教育强国奠定了坚实基础。义务教育巩固水平稳步上升，更加均衡，高中阶段普及程度超过预期；高等教育规模不断扩大，入学机会进一步增加；职业教育改革继续深化，资源优化整合成效显著；教育优先发展的战略地项目名称项目名称2020 年中国教育科学研究院基本科研业务费专项资金“教育基本公共服务均等化指标体系的研究”（GYJ2020053）作者简介作者简介万歆/中国教育科学研究院教育统计分析研究所助理研究员，硕士（北京100088）。基于第七次全国人口普查数据52023年第2期（总第3
3、13期）位落到实处，教育投入持续以较大幅度增长，劳动力的受教育水平及教育对经济社会发展的贡献力均显著提升。党的十九届五中全会提出建设高质量教育体系，并明确2035年建成教育强国的目标，这为我国教育事业发展指明了方向。2021年国家统计局公布了第七次全国人口普查（以下简称“七普”）的数据，为人口和教育发展的研究提供了数据支撑。本研究在“七普”数据的基础上，结合近十年的总体趋势构建教育发展模型；分析教育人口的发展现状，对比与发达国家教育水平，定位差距；研判20202030年教育发展趋势；基于预测数据，研讨在人口发展新形势下，如何促进教育持续高质量发展。一、理论基础（一）人口发展预测对分年龄和性别的
4、人口预测方法最常用的是人口队列因素法，1由惠尔浦顿提出，是通过将人口划分为具有不同生育、死亡和迁移风险的人群，使用离散时间模型表述人口变动过程的一种方法。23基于该方法，研究者开发了相关模型和软件，常用的有莱斯利（Leslie）矩阵预测模型、中国人口预测系统（CPPS）、PADIS-INT人口预测软件、系统动力学模型等，学者们基于这些软件和模型展开一系列预测。例如，采用LESLIE人口模型对义务教育年限延长政策进行模拟，预测未来各阶段学龄人口变化；4采用CPPS系统对京沪基础教育规模及趋势变动展开分析；5采用PADIS-INT 人口预测软件对中国20202035年各级各类学龄人口进行预测。6采
5、用系统动力学模型模拟“单独二孩”政策下人口年龄结构的变化。7人口队列因素法是指将人按性别和年龄分组，并分别预测计算死亡、生育、迁入与迁出。按照年龄的人口平衡方程式为：8Pt=P0+B-D+I-E（1）Pt为t年人口数；P0为基年人口数；B为基年到 t年出生人口数；D为基年到t年死亡人口数；I为基年到t年迁入人口数；E为基年到t年迁出人口数。可将该式改写成按照年龄的人口平衡方程式：Ptx+t=P0 x-Dx+Ix-Ex（2）Ptx+t为t年（x+t）岁人口数；P0 x为基年x岁人口数；Dx为 x岁组从基年到t年死亡人口数；Ix为x岁组从基年到 t年迁入人口数；Ex为x岁组从基年到t年迁出人口数。
6、其中，新出生人口的计算公式：Bt=TFRt49x=15 tMxtBMx（3）Bt为t年新出生人口，TFRt为t年的生育水平，tMx为t年x岁的女性人口数，tBMx为t年x岁女性的生育模式。6教 育 论 坛Dt=tPxtDRx（4）Dt为t年死亡的人口数，tPx为分年龄、分性别的人口数，tDRx为不同预期寿命下分年龄、分性别的死亡率。（二）教育发展预测教育模块基于人口队列的变化，结合各级各类教育状态的转移构建模型。初始各级各类教育人口采用2020年的教育统计数据，20202030年各级教育转移状态矩率采用历史数据进行计算，状态转移率公式为：tPg=t+1Zg+1tZg（5）其中，tPg为t年g年
7、级在校生转移到g+1年级的转移率，t+1Zg+1为t+1年g+1年级在校生数，tZg为t年g年级在校生数。对于小升初、初升高等跨类别在校生数通过招生数除以上一级别的毕业生数计算转移率。得到各学历阶段人数后，计算主要劳动力人口和劳动年龄人口平均受教育年限。主要劳动力人口平均受教育年限为2059岁，劳动力人口每人接受学历教育年限之和/2059岁劳动力人口总数，劳动力人口平均受教育年限为1564岁，劳动力人口每人接受学历教育年限之和/1564岁劳动力人口总数。依据上海教育科学研究院智力所提供的资料 2010年全国新增劳动力平均受教育年限，各级各类受教育年数分别为：小学文化程度6年、初中文化程度9年、
8、高中文化程度12年、大专15年、本科16年、研究生19年。主要劳动力人口平均受教育年限=（2059小学及以上学历人口数*6+2059初中及以上学历人口数*3+2059高中及以上学历人口数*3+2059本科及以上学历人口数*4+2059专科及以上学历人口数*3+2059研究生学历人口数*3）/2059人口总数。劳动力人口平均受教育年限为（1564小学及以上学历人口数*6+1564初中及以上学历人口数*3+1564高中及以上学历人口数*3+1564本科及以上学历人口数*4+1564专科及以上学历人口数*3+1564研究生学历人口数*3）/1564人口总数。（三）国际比较教育发展态势与经济社会发展密
9、切相关，不存在教育强而国家不发达的情况。教育强，国家经济发展水平却一般，表明高水平的教育没有为国家经济社会发展提供有效支撑和服务。一个国家可在一定时期内依靠资源或天时地利等因素成为高收入国家，但没有人力资源和科技创新的支撑，就不会成为世界公认的、具有可持续发展和引领示范意义的强国。本文基于经济合作与发展组织国家（OECD）对20202030年中国教育发展测算数据与最新的（2018、2019）OECD教育水平进行分类比较分析。根据世界银行（WDI）、主要国家人口教育数据（Barro-Lee）研究整理了国际可比的六项教育指标，将中国数据与OECD的教育普及贡献进行对比分析，力求全面了解2020年中
10、国教育与发达国家的差距和努力方向，以及保持目前发展速度的情况下，至2030年的追赶程72023年第2期（总第313期）度，为办好具有中国特色、世界水平的现代教育提供实证依据。二、模型构建系统动力学通过因果反馈控制、定量和定性相结合的理论方法研究事物之间的相关影响，其基本思想是因果关系与系统结构，认为系统内具有非常普遍的因果关系，进一步构成系统的结构，进而表现为系统的功能。9采用系统动力学的方法，在定性分析人口、教育内在因果关系的基础上，采用2020年“七普”数据和20102021年教育统计数据，以模型化和方程化的方式构建各项因果联系。（一）人口模块人口模块采用人口队列因素法，按照式（1）（4）
11、建立模型。其中人口参考“七普”数据，以及2020年分性别的人口数；预期寿命采用人口普查数据，中间年份以插分的方法进行补充，未来值参考联合国人口司对预期寿命的预测；基于多个国家普遍采用的寇尔德曼西区生命表，结合预期寿命计算出分年龄、分性别的死亡率；出生性别比和生育模式均参考“七普”数据，并假设20202030年间无显著变化。2016年全面放开二孩政策以来，总和生育率有了一定变化，1020162018年有所上升，2019后开始显著下降，至2022年总和生育率持续走低降到1.3以下，1120232030年保持在1.25左右。12净迁移人口为迁入人口减去迁出人口，根据联合国数据，20202030年每千
12、人的净迁移率在0.3左右，由于人数较少，数据难以具体查找，未采用分年龄和分性别的人口数，而是从队列里整体扣减13（如图1）。图1 人口模型（二）教育模块学前教育属于非义务教育，没有纳入教育状态转移中，根据20102020年在园人数进行趋势预测。对其他学龄阶段，20202030年的状态转移率采用20152020的历史平均值进行推算（如图2）。8教 育 论 坛图2 各级各类教育模型人口平均受教育年限的计算要考虑各类教育人口数。计算方法为：当年各类教育程度及以上学历人口数，是去年各类教育程度及以上学历人口数加上当年各类教育程度的入学人数，再扣减当年各类教育程度及以上学历人口净迁移人数和死亡人数。从全
13、国范围看，整体净迁移人数较少，因此暂不考虑这部分人数（如图3）。图3 受教育程度模型三、预测结果与趋势分析对模型中20202021年与目前的人口、教育等统计数据进行拟合比较，各指标数据的平均误差均在5%以内，说明模型拟合情况良好。在此基础上，对20202030年的各项数据进行预测分析。92023年第2期（总第313期）（一）人口发展趋势近十年，我国人口发展面临深刻而复杂的变化，随着社会经济的发展，公众的生活水平有大幅度提高，生育观念从多生向少生优育转变。出生人口从2010年的1588万逐渐增长至2016年的1786万人，随着生育政策效果的逐渐减弱，20172019年出生人口逐年下降，2020年
14、为1200万人。假设20202030年没有新的生育政策出台，预计出生人口将持续快速下降，至2030年达到860万人左右。人口自然增长率自2010年4.79上升至2012年的7.43，随后开始逐年下降至2020年的1.45，这一期间全国总人口整体增加，但增速放缓，2017年突破14亿，预计2023年将到达最高值14.3亿人。随着出生人口的逐渐下降，将进入“少子化”阶段，预计2023年后人口将进入负增长阶段，至2030年将减少至14.0亿。进入“少子化”阶段的同时，人口老龄化水平也在提高。随着医疗条件的改善，居民人均预期寿命由2010年的74.83岁提高到2020年的77.93岁，11人口死亡率逐
15、渐下降，自2010年的7.11下降至2020年的7.07。65岁以上人口比例不断增长，预测2030年65岁以上人口比例将达到18.74%。随着老龄人口的增加，人口死亡率有所上升，预计2030年将达到8.68。劳动年龄人口（1564岁）和主要劳动年龄人口（2059岁）在20102017年间有所上升，2017年后呈下降趋势，劳动年龄人口的变化具有滞后性，其下降速度小于主要劳动年龄人口，到2030年劳动年龄人口和主要劳动年龄人口占总人口比例分别达到68.2%、53.5%，相比较2020年分别下降0.3%、4.6%（如表1）。表1 20202030年人口发展预测指标名称（单位）出生率（）死亡率（）自然
16、增长率（）总人口数（亿人）65岁以上人口比例（%）劳动年龄人口占比（%）主要劳动年龄人口占比（%）2020年8.507.071.4514.1213.5268.6058.162030年6.148.68-2.5414.018.7468.2153.52（二）教育学龄人口发展趋势人口变动对学龄人口影响具有延迟性，学龄越高，人口结构变动对其影响越小。近些年出生人口的快速下降对学龄前人口（35岁）影响最为显著，20202030年学龄前人口数下降，预计至2030年将达到2700万人，较2020年下降2500万人。随着20102016年出生人口的增长，小学学龄人口数（611岁）自20202023年将有所上升，并在2023年达到顶峰，预估为10860万人。2016年以后出生人口开始逐年下10教 育 论 坛降，导致2023年后小学学龄人口数随之下降，预计2030年将达到7200万人，较2020年下降3500万人。20202030年初中及以上学龄人口未受到2016年以后出生人口下降的影响。由于20002010年出生人口整体呈现下降趋势，初中学龄人口数（1214岁）自2020年预计有略微下降，其间伴随着部分阶
