劉旭挺
(蘭州市社會科學院,蘭州 730030)
隨著城鎮化率的快速上升和生育政策的調整,區域內的人口數量、年齡結構、人口空間布局也會發生改變,其中學齡人口的變動必將引起相應教育階段各類教育資源的需求變化。如何適應新時代學齡人口變化的發展規律并制訂教育資源配置發展規劃引起了學界的廣泛關注。李玲等[1]采用人口預測軟件預測了全國城鄉義務教育階段學齡人口2012—2020年的變化趨勢。梁文艷等[2]基于第六次全國人口普查數據,預測了我國2013—2030年小學和初中學齡人口的變動趨勢。趙佳音[3]使用隊列構成法對北京市及各區縣2010—2025年的義務教育學齡人口與教育資源需求進行預測。李漢東等[4]預測了山東省2011—2050年學前教育和義務教育階段適齡人口的數量及變化趨勢。
以上均以全國或一個省(市)為研究對象,研究中很少考慮區域間人口遷徙和城鄉之間學齡人口的流動情況,也沒有分別對城市、縣鎮、鄉村的學齡常住人口進行預測,在預測人口結構方面存在缺失。本研究借鑒相關研究方法,以蘭州市為研究對象,構建預測模型,應用人口預測軟件,對未來15年城鄉學齡人口的變化情況進行預測,并提出優化教育資源配置和制訂教育發展規劃的建議,以期為人口預測理論研究和制訂基礎教育區域均衡發展規劃提供有價值的決策參考。
蘭州市為甘肅省省會,下轄5個區、3個縣。截至2020年11月1日零時,蘭州市常住人口435.94萬人,城鎮化率為83.10%。以2020—2037年為研究期。相關數據來源于《蘭州市統計年鑒》《2020年蘭州市第七次全國人口普查主要數據》及蘭州市各縣區統計局和教育局。采用PADIS-INT軟件、運用隊列要素分析法原理,建立人口預測模型,通過設定出生性別比、死亡率、生育率、凈遷移率等參數,可以預測未來某一時刻的人口總量、性別、年齡結構等數據,是當前應用型研究人口預測中認可度比較高的一種方法。
第七次全國人口普查數據關于蘭州市人口年齡的分組數據是以5年為時間間隔。參考Smith的研究成果,可建立以下數學模型:
上式中,M為男性人口,F為女性人口,B為嬰兒,x、t分別為年齡和時間,m和f分別為男性和女性,p為生存概率,b為生育率。
本研究針對未來人口可能發生的變化趨勢設定了低中高三種方案,三種方案對應不同的參數設定。總和生育率依據統計年鑒、2015年甘肅省1%人口抽樣調查資料等測算出蘭州市2020年總和生育率為1.54。低方案:假定生育率繼續保持目前下降趨勢,于2037年線性下降到1.35;中方案:假定生育率在短暫下降后逐步回升,于2037年回到1.55;高方案:假定于2037年逐步恢復到理想出生率附近,達到1.98。
死亡水平使用Lee-Carter模型與簡略生命表算法[5]。結合第七次全國人口普查數據公報,計算得出蘭州市2020年男性預期壽命為75.24歲,女性預期壽命為80.08歲。低方案假設每年預期壽命增加0.2歲,中方案假設每年增加0.25歲,高方案假設每年增加0.31歲。婦女生育年齡高峰期集中在25—29歲,分布較為穩定。假定未來生育模式不變,三種方案使用同一種生育模式數據。
遷移水平是指人口在空間位置上的變動。2020年蘭州市常住人口為435.94萬人,比2010年增加了74.33萬。根據已有相關研究成果[6],以常住人口數為因變量,以人均GDP為自變量,利用蘭州市近20年來的相關數據在SPSS軟件中做回歸分析,得出二者關系為人口數=302.742+0.002×人均GDP,模型R2為0.984。對模型進行F檢驗,F=1 136.377,P=0.000<0.05,通過了F檢驗,說明人均GDP一定會對人口數產生影響。人均GDP的回歸系數值為0.002(t=33.710,P=0.000<0.01),意味著人均GDP會對人口數產生顯著的正向影響。結合蘭州市人均GDP變化情況預測出未來人口遷移數量,將到2037年的凈人口遷移水平低中高三種方案分別設定為60.06萬人、92.06萬人、133.81萬人。遷移人口性別比按照相關研究[7]設置為125。
低方案預測顯示,雖然人口數量一直在增長,但增長速度有越來越慢的趨勢,可以判定在2042年左右增長率將出現拐點斜率為負值的情況,人口數量將出現下降趨勢。中方案的預測結果一般與實際情況較為貼近,預計2037年人口將達到506.84萬人,但增長速度也有不斷放緩的趨勢。高方案的預測結果曲線走勢幾乎是一條直線,可以預見隨著時間的推進,人口將呈線性增長態勢,在2037年可能會達到537.2萬人。三種預測結果的具體情況如表1所示,但限于篇幅,只展示部分年份數據(下同)。

表1 2022—2037年蘭州市人口變動趨勢預測 (單位:萬人)
根據《中華人民共和國義務教育法》和蘭州市教育局相關規定,6—11歲、12—14歲的年齡分別為小學教育年齡和初中教育年齡。根據低中高三種方案,對2022—2037年蘭州市義務教育學齡人口進行預測,結果如表2所示。

表2 2022—2037年蘭州市義務教育學齡人口預測結果(單位:萬人)
學齡人口的城鄉構成與城鎮化率高度相關,但城鎮化率的計算是基于常住人口,且每年還有大量流動人口的子女有就學需求,因此學齡人口數與教育人口的城鎮化率還不能直接對等。要想預測教育學齡人口的城鄉構成,需要先對過去一段時間教育人口城鄉比例和城鎮化率的關系進行分析。根據秦玉友等的研究,將義務教育學生構成分為城市、縣鎮和農村三部分[7],每一部分的人數除以其相應教育階段(小學或初中)總在校生數即可得到對應比例,這些被稱為小學(初中)城市集中度、小學(初中)縣鎮集中度和小學(初中)農村集中度,三者之和為1。城市學齡人口按照主城區城鎮人口計,縣鎮學齡人口按照遠郊縣區城鎮人口計,農村學齡人口按照所有縣區農村人口計,結果如表3所示。

表3 2016—2021年蘭州市義務教育在校生分區域集中度 (單位:%)
從表3可以看出,蘭州市義務教育學生數城市和縣鎮集中度總體上在不斷升高,農村集中度呈下降趨勢。從三種集中度的變化來看,都呈現出一種逐漸增大或減小的趨勢??梢詫⑦@三種趨勢作為研究對象,構建灰色GM(1,1)模型,預測未來一段時間中小學城市、縣鎮、農村三種集中度的變化,以觀察測算未來學齡人口分地區的變化趨勢。根據灰色預測法進行建模,將表3中的6組數據在MATLAB中進行編程,可分別得到其發展系數a、灰色作用量b、后驗差比C值和小誤差概率P值,結果如表4所示。

表4 灰色預測模型系數計算表Tab.4 Coefficient calculation of Grey prediction model
由計算結果可知,6組數據中,初中縣鎮集中度這一組數據的P值為0.5,屬于不合格等級,不能用模型預測,其預測值由1減去其他兩組數列的占比得到。其余5組數據的后驗差比C值均小于0.35,小誤差概率P值均為1,意味著模型精度很好,可以使用灰色GM(1,1)模型建模。由于集中度是一個比例值,在分組預測時三種集中度組別預測值之和有可能不為1。這里顯示的數據已采用數學變化方法進行了處理,結果如表5所示。前面數據為人數,后面為集中度占比。

表5 2022—2033年蘭州市義務教育在校生分區域人數和集中度(單位:萬人,%)
以蘭州市為研究對象,基于第七次全國人口普查數據,運用數學建模工具,對未來一段時間義務教育學齡人口及城鄉分布情況進行了預測,根據預測結果得到如下結論:(1)2022—2037年,蘭州市義務教育學齡人口將持續上升,但增長速度會出現先加快后變慢的趨勢,小學在校生數將在2026年和2032年出現低點,初中在校生數將在2027年和2032年出現低點,之后仍將繼續上漲。(2)隨著城鄉融合水平的不斷提升,學齡人口由農村向縣鎮和城市轉移的趨勢仍將繼續。從小學學齡人口預測來看,2033年,蘭州市城市和縣鎮的小學在校生人數與2021年相比,增加幅度分別為69.68%和79.96%,同期農村學生人口總數則下降了45.51%。從初中學齡人口預測來看,2033年,蘭州市城市和縣鎮的初中在校生人數與2021年相比,增加幅度分別為81.87%和41.32%,同期農村學生人口總數則下降了40.16%。人口的變動將使得城市、縣鎮的教育資源需求持續增加,如教師、校舍、教育投資等方面的需求。在中心城區優質教育資源相對密集區域,義務教育資源的供求矛盾會更加突出。而在農村地區,隨著學齡人口的不斷減少,如何通過撤并整合的方式合理布局教學點并進一步優化教育資源則是目前亟需解決的問題。
為積極應對將來學齡人口不斷變化的趨勢,促進城鄉義務教育資源均衡發展,提出了以下建議:(1)以縣區為單位,構建學齡人口與總人口變動監測模型,充分考慮生育政策調整、城鎮化進程和人口流動等多重因素,建立動態更新的學齡人口變動監測平臺。可以將預測數據與公安、衛健、房管等部門的數據進行比對分析,推動部門間的信息共享與整合,并在學位緊張區域推行學位供需預警通告機制,提前摸底片區內戶籍適齡兒童數量,及時向社會公布學位供需情況,根據預警結果對區域學位規劃布局進行合理調整。(2)探索建立跨級跨縣區的教師調配機制,實現義務教育教師“城鄉聯動、雙向提升”的目標。要大力推進義務教育集團化發展,鼓勵優秀教師到教育資源相對較弱的學校進行幫扶??梢栽谶h郊鄉鎮推行大學區制,將學生數較少的幾個鄉鎮合并到一個學區,在學區內部對教師資源進行統一管理調配,建立穩定的農村優秀教師隊伍,在提高農村教師待遇的同時促進農村教師與城市教師積極進行交流。(3)建議多部門配合做好教育用地保護工作,從教育用地規劃、住宅用地拍賣、建設項目手續辦理、竣工綜合驗收等角度出發,對蘭州市城鄉中小學教育用地進行保護,保障城鄉中小學教育用地不被侵占挪用。