人口拐點下的“蓄水池”效應：高等教育規模的BP神經網絡預測及影響因素解構

摘要：為精準研判高等教育規模的未來走向及其復雜影響機制，該研究構建了基于BP神經網絡的高等教育規模預測模型，并運用灰色關聯分析其核心驅動因素。首先，基于1994—2023年歷史數據，通過滑動窗口法構建時序預測模型。結果顯示，模型在驗證集上的相對誤差均小于0.3%，具有良好的擬合優度。預測表明，未來5年我國本科在校生規模將持續增長但增速趨緩，人口結構變化的影響將在2035年后顯現。其次，影響因素分析發現，就業率、第三產業占比和適齡人口是關聯度最高的3個指標。該研究進一步提出了一個“需求—供給—載體”三維耦合分析框架，揭示了勞動力市場的“蓄水池”效應（需求） 、人口基數的剛性約束（供給） 與城鎮化的資源集聚（載體） 共同作用于高等教育規模的動態演化機制。研究結論可為我國教育強國建設中的資源優化配置與政策精準調控提供數據支持與理論參考。

關鍵詞：高等教育規模；影響因素分析；BP神經網絡；灰色關聯分析

中圖分類號：TP311" " " " 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）28-0019-03

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

0 引言

教育強國戰略背景下，高等教育規模的動態調控已成為國家人才培養與經濟社會發展的核心議題。當前，我國正經歷深刻的人口結構轉型，第七次人口普查數據顯示，學齡人口規模在 2020—2035 年間將呈現先升后降的倒 “U”型趨勢，而經濟高質量發展對高素質勞動力的需求卻持續攀升，這種供需矛盾對高等教育資源配置提出了嚴峻挑戰?？茖W預測高等教育規模并剖析其影響機制，不僅能為教育主管部門制定招生計劃、優化學科布局提供決策依據，更是實現 2035 年 “建成教育強國” 目標的關鍵前提。然而，現有研究或局限于單一因素分析，或依賴傳統線性模型，難以捕捉人口、經濟、政策等多維度因素的非線性交互作用，亟須更系統的理論框架與方法創新。

教育規模預測是指用科學的預測方法對未來一定時期內的教育變動趨勢或者教育與其影響因素間的互動關系進行探究。現有研究對高等教育規模影響因素的探討主要集中于三大維度。1） 人口結構維度：學齡人口規模被普遍視為需求端的基礎變量。任增元等 [1]基于隊列要素法證實，我國高等教育學齡人口在 2024—2040 年將經歷 “攀升—縮減” 的倒 “U” 型變化，而李德顯等 [2]進一步發現，學前至高中階段適齡人口的持續下降將間接影響高等教育生源結構。2） 經濟與社會維度：張茂聰等 [3]通過省級面板數據驗證，高等教育規模對區域經濟增長具有直接促進作用，城鎮化進程在其中發揮顯著中介效應；謝雨彤等 [4]以粵港澳大灣區為例，發現高等教育與經濟的協調度已從 “嚴重失調” 演進至 “良好協調”，但區域間仍存在顯著差異。3） 政策與制度維度：趙之燦等 [5]指出，產業政策與高等教育規模的耦合協調須通過補齊區域短板實現，而國家 “雙一流” 建設等政策則直接推動了優質教育資源的空間重構?，F有研究多聚焦線性關系分析，如聯立方程或回歸模型，較少關注人口結構變遷、經濟轉型與政策調整的交互影響，難以刻畫 “人口下降—經濟升級—政策響應” 的復雜動態機制。

高等教育規模預測方法的演進呈現兩條技術路徑。傳統統計方法，如隊列要素法、回歸分析及灰色模型等被廣泛應用。例如，任增元等利用隊列要素法提出“生源四階段調控策略”，但該方法對非線性數據的適應性較弱；灰色 GM （1，1） 模型雖能處理小樣本數據，卻難以捕捉多變量間的動態關聯?，F代人工智能算法方面，機器學習模型如 BP 神經網絡、隨機森林等逐漸被引入。這類方法通過多層神經元網絡擬合非線性關系，在處理時序數據時表現出更高精度，但當前應用仍局限于少數案例，如某省份高等教育預測，尚未形成普適性分析框架。傳統方法難以突破線性假設的限制，而現代人工智能算法的應用仍缺乏與影響因素分析的深度結合，導致預測結果難以追溯至具體驅動因素。

綜上所述，現有研究存在雙重局限。理論層面，缺乏對 “人口—經濟—政策” 多維因素交互作用的系統分析，多停留在單因素關聯研究；方法層面，傳統線性模型難以刻畫高等教育規模的非線性演變規律，而智能算法的應用尚未與影響機制分析形成閉環。

為彌補上述不足，本研究采用 “預測—歸因—建?！钡倪f進邏輯。首先，基于2000—2023年數據，運用BP神經網絡模型對2024—2030年高等教育本科在校生規模進行中短期預測，重點捕捉學齡人口下降與經濟升級背景下的規模拐點。其次，通過灰色關聯分析，量化人口結構（如18～22歲人口數量） 、經濟指標（如人均 GDP） 、教育投入（如財政性教育經費） 等變量的關聯度，篩選核心驅動因素。最后，基于分析結果，構建 “需求—供給—載體” 理論框架，提出適應人口結構變化與經濟轉型的高等教育規模調控策略，為教育強國目標下的資源優化配置提供決策參考。

1 研究設計

1.1 數據來源

本文擬基于1994—2023年高等教育發展歷史數據測算2024—2030年高等教育發展前景，借助灰色關聯模型分析高等教育核心影響因素。用本科在校生人數反映教育規模，影響高等教育規模的核心影響因素有經濟發展水平、人口規模、人力資源需求和教育投入等因素，因此，本研究選用GDP、人均GDP、第二產業占比、第三產業占比來反映經濟發展水平；選用理論適齡人口數量來反映人口規模，該指標通過出生人口數據推算18～22歲人口數量；選用城鎮化率和就業率來反映人力資源需求；采用財政教育經費和生均公共預算教育支出反映教育投入。需要說明的是，理論適齡人口數的計算未考慮高等教育入學率非 100%、復讀、延遲入學等實際情況，本質上是對適齡人口的估算。該估算方法能夠捕捉人口結構變化的長期趨勢，為宏觀規模預測提供基礎參考。其余分析數據均來自國家統計局網站、教育部官網、財政部官網。

1.2 基于BP神經網絡模型的高等教育規模預測

本文將1994—2021年度普通高等院校本科在校生數據用于網絡訓練，2022—2023年數據作為驗證集。模型構建時，將歷史本科在校生序列作為網絡輸入特征，輸出層預測當前本科在校生人數。具體步驟如下：

1） 考慮時序數據特點，運用滑動窗口方法構造訓練樣本作為網絡輸入。具體實現流程為：設置固定長度的時間窗口，以預設步長滑動截取數據子序列段作為輸入樣本。參考已有研究成果，設定窗口長度為5個時間單位，即輸入層包含5個神經元節點，輸出層設置1個神經元節點。這意味著將連續5年的本科在校生人數數據作為輸入特征，第6年的本科在校生人數值作為預測目標。基于1994年到2021年的本科在校生人數數據，通過滑動窗口處理最終生成22個訓練樣本和1個測試樣本。

2） 由于訓練樣本數據量綱相同，無須進行標準化過程，可直接構建BP神經網絡模型。根據隱藏層神經元節點數計算公式得到設置區間[3，12]，最終發現當節點數為3時，模型在測試集上的MSE最小，故確定隱藏層節點數為3。隱藏層選用tanh函數作為非線性激活函數，輸出層采用線性激活函數purelin函數。模型配置過程中，將均方誤差（MSE） 設為優化目標，并選用自適應矩估計（adam） 算法進行參數優化。

3） 模型構建完后，訓練神經網絡，將訓練數據集訓練100次，指定每次訓練樣本數量為1，初始學習率為0.000 1。通過均方誤差（MSE） 、平均絕對誤差（MAE） 、決定系數（R2） 3個指標來綜合評估模型性能。

4） 基于訓練好的模型，重復進行本科在校生人數滑動窗口的預測，得到2024年到2030年的高等教育規模預測值。

1.3 基于灰色關聯分析的高等教育規模影響因素分析

灰關聯分析在樣本空間小、指標間關系不清晰時，特別適合變量間關聯關系的分析。灰色關聯分析步驟如下：

第一步：對數據進行無量綱化處理，具體方法如下：將每一列指標中的每個元素除以該列的平均值，從而消除因不同數量級造成的影響。

第二步：計算每個子序列與母序列之間的關聯系數。在本研究中以本科在校生人數作為母序列， 9個評價項GDP，人均GDP、城鎮化率、就業率、 第三產業占比、 第二產業占比、財政教育經費、生均公共預算教育支出和適齡人口數為子序列。

第三步：計算各元素與參考序列的關聯度并計算均值。

2 高等教育規模預測結果及影響因素分析

2.1 高等教育規模預測結果分析

使用訓練好的BP神經網絡模型預測2022年與2023年的本科在校人數，為檢驗模型的擬合質量，將這兩年的真實值與預測值進行對比分析。

結果顯示，2022年預測的相對誤差為-0.056 9%，2 023年預測的相對誤差為-0.251 2%，預測值與真實值的相對誤差控制在5%以內，雖存在輕微低估傾向且模型預測誤差隨時間略有增大，但整體誤差范圍表明BP神經網絡在非線性特征提取中表現優異。但由于滑動窗口數據嚴重依賴在校生人數的歷史數據，因此，該方法適合進行高等教育規模的中短期預測。2024年到2030年本科在校生人數預測結果見圖1，預測結果顯示本科在校生人數在未來5年仍然呈現增長趨勢；計算本科在校生人數的年增長率數據顯示，2022年和2023年增長率分別為3.04%、3.31%，預測數據顯示，2024年到2030年的平均增長率為3.05%，各年增長率在3%上下小幅波動，且呈現輕微下降趨勢?？赡苁怯捎谥袊?016年放開二胎政策，在2016年和2017年迎來了兩年的局部生育高峰，這兩年出生的人口適齡入讀高等院校的時間約為2034年到2035年之間，預計2035年之后高等教育規模達到最大值，之后逐步下降，如圖1所示。

2.2 高等教育規模影響因素分析

根據灰色關聯分析的步驟，以本科在校生人數作為母序列，分別研究9個評價項與本科在校生人數的關聯度，計算出關聯系數值，如表1所示。

灰色關聯分析結果顯示，針對9個評價項進行灰色關聯度分析，關聯度排名前5的影響因素有就業率、第三產業占比、適齡人口數、第二產業占比、城鎮化率，其關聯度均大于0.6，其中，就業率、第三產業占比和適齡人口與本科在校生人數的關聯度均大于0.7，位列前三。

就業率與本科在校生人數的高關聯性反映了勞動力市場對“教育需求”的直接影響，就業市場的波動性使該因素成為影響在校生規模的靈敏指標。依據人力資本投資理論，個體通過本科教育積累知識與技能，以提升未來勞動市場的收益預期。當就業率下降時，本科教育作為重要的人力資本投資途徑，成為規避就業風險的 “蓄水池”。當就業率下降時，本科教育作為人力資本投資的重要途徑，往往成為規避就業風險的“蓄水池”。企業招聘標準提高倒逼學生延長教育周期，從信號理論視角來看，當企業招聘標準提高時，延長教育周期不僅是向雇主傳遞自身具備較強學習能力和發展潛力的信號，更是對專業技能的深化，待業群體通過學歷提升增強競爭力，同樣是利用學歷作為信號，在勞動力市場中獲得競爭優勢。當就業率上升時，短期就業吸引力可能分流部分潛在生源，但依據人力資本投資理論，若經濟增長伴隨技術密集型產業擴張，對高技能人才需求激增，將推動教育需求結構性增長，促使更多人選擇通過本科教育進行人力資本投資，以滿足市場需求。

在產業結構方面，隨著知識經濟與服務經濟的蓬勃發展，第三產業對高技能人才的需求呈現剛性增長態勢。工業化和城鎮化協同效應，使得人口向城市集中，進一步推動第三產業發展，現代服務業高度依賴知識、技術和創新，對高素質勞動力有著迫切需求。這使得第三產業占比高成為影響高校本科在校人數的第二大因素，契合知識經濟與服務經濟時代，教育供給需與產業人才需求緊密匹配的理論邏輯，即高校通過擴大本科在校生規模，為第三產業源源不斷輸送適配人才，以滿足產業發展的人才需要。

人口是教育規模的剛性基礎，適齡人口的關聯度突破0.7，體現了人口結構在教育“供給端”的決定性作用。當前在校生規模主要受18年前出生人口影響，2023年本科適齡人口對應2005年前后出生隊列（年均1 600萬） ，而2020年出生人口已降至1 200萬，預示2038年后潛在生源將縮減。

財政投入關聯度未進前五，但其對高等教育系統的調節作用顯著，深刻影響著教育供給質量。財政教育經費關聯度排名靠后不僅反映出我國高等教育投入已邁過“規模擴張”階段，更預示著高等教育發展正步入 “內涵式發展” 與 “質量提升” 的全新階段。隨著前期大規模資源投入帶來的規模擴張紅利逐漸釋放，規模增長對教育質量提升和整體發展的邊際效應正呈現遞減趨勢。在此背景下，單純依靠擴大投入規模已難以滿足高質量教育發展需求，轉而更注重資源的精細化配置與高效利用，聚焦于提升教育教學內涵、優化課程體系、加強師資隊伍建設等質量提升維度。但生均經費仍是保障教育質量的核心要素，只有確保充足且合理的生均經費投入，才能為內涵式發展提供堅實的物質基礎，推動高等教育質量持續提升。

3 研究結論

從高等教育規模中本科在校生人數預測結果來看，本科在校生人數仍然有提升空間，但受到出生人口減少、經濟預期降低、人工智能等新興技術革命的多重影響，未來本科在校生人數的增速將進一步放緩。

本研究的核心理論貢獻在于提出了一個解構高等教育規模影響機制的 “需求—供給—載體” 三維耦合分析框架。在需求側，就業市場的即時波動形成短期 “蓄水池” 效應，就業率的升降直接影響個體對本科教育的選擇；同時，產業升級帶來的長期結構性需求，促使勞動力市場對高技能人才需求發生轉變，共同塑造教育需求結構。供給側方面，適齡人口基數構成教育供給的剛性上限，其數量變化直接決定潛在生源規模；財政教育經費關聯度排名靠后，表明我國高等教育已跨越 “規模擴張” 階段，轉向注重質量投入的發展模式。在載體端，城鎮化進程發揮著關鍵作用，其通過人口集聚和資源優化配置，提升了高等教育的承載力與可達性，進一步促進教育資源的空間合理布局。需求、供給、載體這3個維度相互作用、彼此制約，共同決定了高等教育規模的動態平衡點，為理解高等教育規模的演變機制提供了系統的理論視角。

參考文獻：

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