适应人口变化形势，优化教育资源配置

　　教育为一定的人口服务，人口的规模和结构变化深刻影响教育供给。受育龄妇女人数、生育政策调整、生育意愿变化、人口频繁流动和人口城镇化等多因素影响，我国基础教育学龄人口的规模和分布正在发生重大变化。这要求基础教育资源配置及时跟上人口变化步伐，进行相应调整，以实现人口和资源的良好匹配。

　　全面认识学龄人口变动特征

　　人口是教育资源配置的重要变量。全面认识学龄人口变动特征，是科学应对学龄人口变动挑战的基础。

　　出生人口具有一定的周期波动性。受人口再生产周期影响，出生人口每隔二十多年出现一次不同程度的高峰。上一次生育高峰期间出生人口的下一代陆续进入生育期，就会形成新一次生育高峰。我国生育政策调整时，正值育龄妇女人数高峰期，二者叠加导致出生人口出现较大增长。相反，生育政策的刺激效应仅持续了一段时间，同时育龄妇女人数下降，导致出生人口快速下降。出生人口的波动在教育领域体现为学龄人口的波动，要求教育资源配置进行相应调整。

　　出生人口对学龄人口的影响具有滞后性。从出生到入学存在一定的时间差，出生人口变化不会立即体现为学龄人口变化，而是会滞后一段时间。正是由于影响具有滞后性，人们难以在第一时间立马察觉出这种影响。人口学专家也认为，人口事件往往是长周期事件，人口现象演变为人口问题具有一定的时间滞后性。但是反过来也应看到：一方面，这个时间差为我们应对学龄人口变化，提供了重要的时间窗口；另一方面，中小学学位建设从规划动工到落成和投入使用，也需要一定的时间，缩短了时间窗口。

　　出生人口对学龄人口的影响呈现梯次推移性。出生人口变化并非同时影响各教育阶段，而是首先影响学前教育，然后影响义务教育，其次影响高中阶段教育，最后影响高等教育和成人教育，逐步往后推移。当前学前教育学位需求高峰已过，义务教育正在迎来学位需求高峰，高峰即将向高中阶段推移，高等教育和成人教育也需要前瞻性地预判其影响。梯次推移性提示我们，一方面要抓住当前的主要矛盾，集中力量解决主要问题；另一方面要统筹利用各学段资源，加强学段之间教育资源的腾挪调配。

　　学龄人口分布呈现明显的区域分化性。受人口频繁流动和人口城镇化等因素影响，我国学龄人口分布呈现明显的区域分化特征。一方面，城镇挤乡村空，部分地方城镇学位供给压力大与乡村学位富余现象并存。2021年我国常住人口城镇化率为64.7%，义务教育在校生中城镇占比81.9%，义务教育在校生城镇化率高于常住人口城镇化。另一方面，人口净流入地区学龄人口聚集，人口净流出地区学龄人口相对较少。在城镇内部，优质教育资源聚集区、产业或功能布局区、城市发展新区等学龄人口聚集。

　　出生人口长远下降趋势明显。受育龄妇女规模下降、年轻人婚育观念改变等因素影响，近年来我国出生人口持续下降。人口出生率从2017年的12.64‰下降至2021年的7.52‰，出生人口下行压力较大。出生人口减少，在一些地方已经体现为学前教育入园儿童的减少。因此，从长远来看，基础教育学位需求呈下降趋势。人口转折时期，教育资源配置需要兼顾近期和远期，做到既保障近期学龄人口增长需求，又不造成长远教育资源的过度浪费。

　　科学应对学龄人口变动挑战

　　学龄人口变动对区域基础教育资源配置形成重要挑战。各地结合自身实际，制定了符合区域特征的应对方案。

　　建立学位需求预测和预警机制，是科学应对学龄人口变动挑战的工作策略和基本经验。学位需求预测有助于回答学位需求到底有多少、分布在哪里、缺口有多大、缺口分别通过每种方式能补齐多少等问题，有助于科学规划和布局学位，确保学位布局与学龄人口分布相匹配，确保教育资源高效利用。尤其是在人口转折时期，开展中长期学位需求预测，可以帮助地方更好地统筹近期学位需求增长和长远学位需求下降，不造成教育资源的过度浪费；避免在学位需求增长时期一哄而上地新建改扩建学校，或在学位需求下降时期盲目地关停学校。学位需求预测需要综合考虑人口出生、人口流入和流出、产业或功能布局、房产开发或拆迁等情况。个别有条件的地方实现了学籍数据和户籍数据的关联匹配，进而借助大数据技术和人工智能算法等，建立学位需求预测模型，为实时、动态地开展学位需求预测提供了便利。