高晓清，吴敏 | 面向2035的基础教育教师需求规模预测 ——基于BP神经网络模型

高晓清，湖南师范大学教育科学学院教授，博士生导师；

吴   敏，湖南师范大学教育科学学院博士研究生。

基于2003-2021年基础教育教师规模及其影响因素的变动情况，采用BP神经网络模型对2023-2035年基础教育教师需求和师资盈缺情况的预测发现，基础教育教师总体需求规模呈现不断缩小的趋势，其中学前教育和小学阶段教师需求持续下降，初中和普通高中阶段教师需求呈先增后减趋势。这一期间，师资需求振幅较大，学前教育和小学阶段师资需求将出现阶段性短缺或过剩，这对教师资源的供给弹性和适应性提出了更高要求。基于以上发现，管理部门应稳定部署师范生招生计划，推进教师供需均衡；加强教育体系内贯通协作，促进教师合理流动；催生社会需求新业态，激励教师多元就业。

2019年中共中央、国务院印发《中国教育现代化2035》，明确提出到2035年我国“总体实现教育现代化，迈入教育强国行列”^[1]。教师资源是促进教育活动有序展开的关键要素，科学的教师资源配置是教育事业稳定运行和持续发展的压舱石^[2-5]。自20世纪70年代以来，我国的总和生育率持续下降，到21世纪已降至低于更替水平，人口结构的变化导致适龄入学人口数不断减少^[6]。2021年，我国幼儿园在园人数结束连续17年的增长，小学在校生人数也结束连续8年的增长^[7]。国家统计局数据显示，2022年的人口出生率降至6.77‰，出生人口自1950年以来首次跌破1000万^[7]。这预示着学龄人口负增长现象会持续，甚至向其他学段蔓延。生源的持续萎缩对教师资源配置提出了新的挑战。因而，需要对教师资源的配置预先做出调整和规划以应对新变局。结合政府、市场和公众需求探索教师需求规模的影响要素，预测未来各个时期的教师需求趋势及其盈缺状况，能够为教师资源配置的前瞻性规划提供重要支持。

本文基于2003~2021年基础教育教师规模及其影响因素发展情况，对研究对象及其影响因素之间的相互关系做皮尔逊相关分析以及灰色关联分析筛选出影响程度较高的因素。根据分析的结果以2003~2021的数据作为训练样本，利用BP神经网络训练预测模型，对2022~2035年基础教育教师需求规模及其盈缺状况进行预测，提出科学规划基础教育教师资源配置的策略。

1.关于人口预测的理论与方法

国内外关于人口预测的理论与方法主要分为三类。

第一类是基于经典统计理论和数学模型的预测方法，通常假设总人口的发展趋势符合特定的数学公式^[8，9]。具体方法包括马尔科夫链、回归分析法、灰色系统理论等。这类方法具有深厚的历史背景和理论支撑，其主要优势在于模型的稳定性和数学推导的严格性，但这类方法依赖特定的数据分布假设，在处理复杂的非线性关系或多变量交互时存在局限性^[10]。

第二类是基于人口学的推算法，通常基于人口的出生、死亡、迁移等相关参数来推算未来人口的规模与结构^[11]。具体方法包括包括单因素、多因素、队列要素法等。目前许多人口预测软件（如 CPPS、MORTPAK、Spectrum、PADIS-INT 等）都是根据队列要素法的运算规则进行算法设定、程序编制与应用的。这类方法适用于短中期人口预测，其缺点是需要大量详细的历史数据，较少考虑人口行为和偏好的非线性变化，如教育、经济发展水平的快速变化对生育行为的影响等。

第三类方法是基于计算机科学和人工智能的机器学习与深度学习。机器学习侧重于开发算法，从数据集中学习并作出预测或决策^[12]。而深度学习则通过深层神经网络自动识别和提取高层次特征，以更精准地处理大量复杂数据进行人口预测。具体方法包括决策树、神经网络和支持向量机等^[13，14]。BP神经网络（Back Propagation Neural Network）通常模拟生物神经系统模型结构进行预测，能够通过训练和调整参数逐步逼近输入与输出之间的最优映射关系，从而得到高精度的预测结果^[15]。

人口数量受到诸多因素影响，准确预测人口数量应充分考虑多维度的因素^[16]。在这一背景下，BP神经网络显示出其独特的优势。作为机器学习的一种，BP神经网络能够处理和解析复杂、多维度的数据集，具有强大的容错和自适应能力，能反映人口总量与影响指标的非线性关系，从而有效地降低预测误差，提高预测的质量，目前在人口预测中应用广泛^[15，16]。

2.关于教师需求预测的实证研究

目前已有多项实证研究运用统计学与数学模型预测教师需求。黄健毅和廖伯琴、左成光基于多种教育因素构建教师缺口计算数学模型，预测出2016-2020年和2018-2030年我国科学教师缺口呈持续增长趋势^[17,18]。林素文等通过建立职称变化的马尔可夫预测模型预测教师规模的变动趋势^[19]。刘新钰等采用自相关模型和多元线性回归模型预测出，“十四五”时期中职教育教师规模将出现严重短缺^[20]。曾叶帅采用一元回归模型预测出2021~2035年重庆市的学前教育教职工人数不存在供需矛盾^[21]。Wan等人采用回归模型预测出美国密歇根州公立学校未来五年师资将发生短缺^[22]，Munyasia 和Olel则使用该模型预测出肯尼亚2024~2030年中小学教师需求将增加^[23]。

结合人口推算法与师生比来预测教师需求的方法相对成熟。目前主要的三种方法都是先预测学生人数，再依据师生比推算教师需求人数。一是基于人口预测软件进行估算。如史文秀运用PADIS-INT预测了2017-2026年幼儿园儿童数量，由此估算幼儿园师资需求^[24]；孙百才、李玲与杨顺光使用中国人口预测系统（Chinese Population Predication Software，CPPS）预测学前和义务教育的师资需求^[25，26]。二是基于Leslie模型进行预测。如Hong使用该模型预测了2021-2035年学前教育的学生规模，进而估算出学前教育教师需求将持续增长^[27]。乔锦忠、王骏等也采用了类似的方法，分别预测了义务教育和高中教育的教师需求^[28,29]。三是采用队列构成法进行预测。如Mwangi用此法预测了2010-2030年肯尼亚中央县小学的教师规^[30]，Kwambai用此法做了类似预测^[31]。杜屏、莫东晓等则基于队列构成法和年级升级比例法预测了我国在校生人数变动情况，由此预测我国义务教育未来的教师规模和结构^[32,3]。

近年来，运用深度学习预测教师需求也日渐受到重视。蔡文伯和达选莹选取人均GDP、第二产业占比、第三产业占比、城镇化率、城乡收入比、人均受教育年限和高校生均经费等7个因素，借助灰色-BP神经网络模型预测了2022-2035年高职高专教育规模及资源需求^[33]。晏富宗等以总人口数、GDP、第三产业占GDP的比重、农村恩格尔系数、城镇居民可支配收入作为重要解释变量，基于BP神经网络模型预测了江西省高等教育教师规模^[34]。刘耀彬将经济发展水平与城市化水平作为两个控制变量，利用BP神经网络对预测了未来高等教育教师规模的发展情况^[35]。Lee Youngho使用XGBoost开发了基于机器学习的人工智能模型来预测多因素影响下教师的需求数量^[36]。

综上所述，学界对未来教师供需的预测日益关注，说明了合理规划教师资源的必要性和紧迫性。既往研究为本研究提供了宝贵的理论基础和研究思路，但仍存在一定局限性。一方面，当前研究大都聚焦某一学段教师需求的预测，对基础教育全学段的教师需求研究不足。另一方面，当前研究对影响教师需求因素的多维性和复杂性考虑不足。人口推算法主要依赖生师比这一因素预测教师规模，使得预测结果的准确性主要取决于学生规模预测的准确性。传统的统计学与数学模型（如自相关模型和多元线性回归模型等）都是线性模型，主要依赖历史数据、班额、教师课时数等内部因素进行预测，没有充分考虑外部因素（如政策变化、经济条件等）对教师规模的影响及内部、外部因素相互作用的非线性关系。与这些方法相比，基于深度学习方法的BP神经网络模型在处理大量复杂数据和捕捉非线性关系方面表现更为出色，能够自动学习数据中的模式，更加灵活、准确地预测未来变化。因此，利用BP神经网络构建一个动态的、多元化的模型预测基础教育教师需求变动，将是对现有研究的重要补充和提升。

1.数据搜集与指标框架

教育通常被认为是公共服务的一个重要范畴。新公共服务理论（New Public Service, NPS）强调了公共服务的价值、公共利益的实现和公民参与的重要性，倡导政府与公众协同合作以满足社区需求并提升公共服务质量，这些元素在教育服务的供需和改进中具有重要作用^[37]。政府、市场和公众三者共同构成公共服务领域的主要利益相关方^[38]。

政府通过政策制定、财政投入、监管规范和资源分配对教师规模发挥主导性和决定性作用，市场通过经济效率、竞争机制和教育市场的动态变化来影响教师规模，而公众需求则反映了社会对教师的需求情况。在政府维度，基础教育学校数量和基础教育生师比直观展示了教育资源的分配和教育服务的供应情况；而基础教育工资经费支出、基础教育事业性投入和国家财政性基础教育经费则反映了政府对基础教育的财政支持和投入情况。在市场维度，人均GDP、第三产业占比和城镇化率反映了经济发展水平和市场机会的分布。而教育消费指数、教育业法人单位数和民办学校举办者的投入则展现了市场对教育服务的需求和投资状况。在公众需求维度，基础教育在校生数量直接展现了基础教育的实际需求；总和生育率预示了未来可能的学生人口变化及由此带来的教师需求波动；恩格尔系数则显示了家庭在基本需求上的消费能力，它会间接影响家庭对教育的投资。

因此，本研究基于新公共服务理论从政府、市场、公众需求三个维度，将人均GDP、总和生育率、第三产业占比、城镇化率、恩格尔系数、教育消费指数、基础教育学校数量、基础教育在校生数量、基础教育生师比、基础教育工资经费支出、教育业法人单位数、基础教育事业性投入、国家财政性基础教育经费、民办学校举办者的投入等14个指标纳入预测教师规模的初始指标池。

基于预测研究的前瞻性、时效性需求，本文选取数据均为有关部门公布的最新数据^①，数据来源分别为中国国家统计局发布的2003-2021年《中国统计年鉴》、《中国基本单位统计年鉴》以及中国教育部发布的2003-2021年《中国教育统计年鉴》、《中国教育经费统计年鉴》。本研究预测对象为2023-2035基础教育专任教师的需求。教育部规定的基础教育范围包括学前教育、义务教育和高中教育。

2.指标筛选

笔者通过皮尔逊相关系数法（Pearson correlation coefficient，PCC）和灰色关联分析法（Grey Relational Analysis，GRA）对初始指标池的指标进行筛选以减少模型中的噪音和冗余信息，降低预测模型过拟合的风险。其中Y 表示基础教育教师数量;X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10、X11、X12、X13、X14分别表示基础教育学校数量、基础教育生师比、基础教育工资经费支出、基础教育事业性投入、国家财政性基础教育经费、人均GDP、第三产业占比、城镇化率、教育消费指数、教育业法人单位数、民办学校举办者的投入、总和生育率、恩格尔系数、基础教育在校生数量。

(1)皮尔逊相关分析

皮尔逊相关分析是度量两个变量之间线性关系强度和方向的统计方法，皮尔逊相关系数取值范围为-1至1，其中1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示无相关^[39]。对初始指标池14个指标（X）与基础教育数量（Y）进行皮尔逊相关分析计算公式如下：

表1 各指标与教师需求规模的皮尔逊相关系数

由表1可见，X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X10、X12、X13、X14与Y具有较强相关关系，可作为建立BP神经网络预测模型的待选输入指标。

(2)灰色关联度分析

灰色关联度分析是一种多因素统计分析方法，通过分析参考数列和比较数列之间的几何形状相似度来判定因素间的联系紧密程度^[40]。各指标与基础教育教师需求规模之间灰色关联度的具体计算步骤为：

表2 各指标与基础教育教师需求规模之间的灰色关联度

参照现有研究，灰色关联度大于0.65的因素为密切关联关系因素^[41，42]。由表2可知，X1、X2、X6、X7、X8、X9、X10、X12、X13、X14与基础教育教师需求规模(Y)有密切关联关系。

从皮尔逊相关系数法和灰色关联分析法相关结果取交集，筛选出8个与基础教育教师数量高度相关的指标即基础教育生师比(X2)、人均GDP(X6)、第三产业占比(X7)、城镇化率(X8)、教育业法人单位数(X10)、总和生育率(X12)、恩格尔系数(X13)、基础教育在校生数量(X14)作为建立BP神经网络预测模型的输入指标。

3.BP神经网络模型的构建

(1)BP神经网络原理

BP（Back Propagation）神经网络是一种具有连续传递函数的多层前馈人工神经网络，利用误差反向传播（Back Propagation，BP）算法进行训练，该算法由Rumelhart于1986年提出^[43]。BP神经网络通常由输入层、隐藏层和输出层三部分组成，每一层包含一个或多个神经元。这些神经元以不同的方式产生连接，并由不同的激活函数控制并激活，如Sigmoid、Tanh或ReLU等函数。其训练过程是通过前向传播将输入信号传递至输出层，并通过反向传播计算和调整连接权重，逐步提高预测能力，直至达到满意的训练效果^[44]。BP神经网络具体算法流程如图1^[45，46]。

图1　BP神经网络算法流程图

本研究首先建立BP神经网络时间序列预测模型以逐项预测2022年至2035年与教师需求规模密切相关的8个指标的数值，然后基于2003-2021年的各指标数值与基础教育教师规模、BP模型输出结果来预测2022-2035年基础教育教师需求情况，以此构建一个滚动输入机制的BP神经网络多因素预测模型。本研究通过MATLAB软件实现神经网络的搭建、训练、检测以及预测。网络参数统一设定为：训练次数5000，学习速率为0.01，训练目标最小误差达到0.00001。我们根据预测效果在训练过程中调整隐藏层神经元的数量，并通过多轮训练来提升预测的准确度。

(2)BP神经网络时间序列预测模型

构建BP神经网络时间序列预测模型预测各单项指标2022-2035年数值的具体步骤如下。第一步，分别将2003-2005、2004-2006…2018-2019年各指标实际数值作为输入样本，将2006、2007…2020各指标实际数值作为理想输出，共15组样本送入BP 神经网络的输入层。第二步，按顺序对隐藏层神经元数进行逐一拟合以筛选出拟合效果达标的BP神经网络模型。第三步，利用2018-2020年各项指标实际数值作为输入样本代入拟合好的BP神经网络模型得出各项指标2021年预测数值^②。第四步，检验预测精确度。检验结果见表3。

由此可见，2021年X2、X6、X7、X8、X10、X13、X14的预测值和实际值的相对误差均在10%以内，预测效果较好，可用于预测2022-2035年各项指标数值。然而，总和生育率（X12）的预测效果未达到预期。鉴于此，本研究参照《中国人口预测报告2023》的总和生育率设定，采取了递减至递增的多情景假设：在低方案中，生育率递减至0.8，2028年后保持不变；中方案设定生育率递减至1.1，2028年后维持此水平；高方案则预设生育率持续增长至1.4，2028年后保持稳定。

(3)BP神经网络多因素预测模型

BP神经网络多因素预测模型能处理多个输入变量并输出预测结果，本研究构建的BP神经网络多因素预测模型的结构如图2所示。该模型以基础教育教师需求规模(Y)为输出向量，以与之紧密关联的X2、X6、X7、X8、X10、X12、X13、X14为输入向量。

模型预测的具体操作如下：第一步，将2003-2021年基础教育专任教师数及相应预测指标数据导入BP神经网络中，设置模型拟合时随机选取16年数据为预测训练样本、其余3年数据为预测训练效果检测样本。第二步，通过调整隐藏层神经元数量来优化模型的拟合效果。第三步，将BP时间序列模型输出的2022-2035年各指标数据应用于拟合效果达标的BP多因素预测模型，得到2022-2035年基础教育教师需求规模的预测结果。第四步，检验预测精确度^[33]。

图2 基础教育教师需求规模预测BP神经网络结构图

为检验BP神经网络模型对数值预测的准确度，我们比较了2022年预测值与教育部发布的《2022年全国教育事业发展统计公报》中的数据。由表4可知，基础教育各学段预测值的相对误差小于4%，基础教育整体预测值的相对误差小于2%，预测值比较准确，可用于预测2023-2035年基础教育教师需求规模。

1. 教师需求总量的预测

2023-2035年基础教育教师需求规模总量预测结果如图3。由图3可知，2023-2035年基础教育专任教师的需求规模是逐渐下降的。与2022年的实际数据1603.02万相比，我国基础教育教师需求规模到2035年约减少220-310万，年均减少17-24万。低方案中的教师需求规模降至1291.57万，降幅为19.43%；中方案中的教师需求规模降至1326.22万，降幅为17.27%，高方案中的教师需求规模降至1375.15万，降幅为14.22%。

图4显示了2023-2035年学前教育教师需求变化的预测结果。由图4可知，学前教育教师需求在预测期整体呈下降趋势，2028年之前下降速度相对较快。低方案下，2028年后学前教师需求下降趋势相对平缓；中、高方案下，学前教师需求在2028年达到最低点后有所回弹。与2022年的实际数据324.42万相比，三种方案预测的2035年学前教师需求分别减少117.52万、97.39万、72.66万，降幅分别为36.22%、30.02%、22.40%。

图5为小学教师需求的预测结果。由图5可知，预测期内三种方案下小学教师需求均呈下降趋势，下降速度随时间推移逐渐减缓，2029年之前下降较快，2029年之后下降相对缓慢。与2022年的实际数据662.94万相比，三种方案预测的2035年小学教师需求分别减少150.55万、148.81万、135.09万，降幅分别为22.71%、22.45%、20.38%。

图6为初中教师需求预测结果。图6显示，预测期内初中教师的需求在短期内会有所增长，但在2029年之后呈明显下降趋势。三种方案预测的初中教师需求峰值均出现在2026年，为419.20万-425.50万，2035年的初中教师需求数为358.26万-368.93万。和2022年的实际数据402.52万相比，三种方案预测的2035年初中教师需求分别减少44.26万、40.03万、33.59万，降幅分别为11.00%、9.94%、8.34%。

图7  2023-2035高中教师需求总量预测结果

图7为高中教师需求预测结果。图7显示，三种方案都预测高中教师需求在2029年前呈上升趋势，之后趋于减少且伴随波动。三种方案预测的高中教师需求峰值都出现在2029年，为228.86万-237.71万。然后高中教师需求逐渐降至2035年的203.96万-211.22万。与2022年的实际数据213.32万相比，需求分别减少9.36、7.23和2.10万人，降幅分别为4.39%、3.39%、0.98%。

2.教师需求盈缺预测

笔者根据上文预测的教师需求数，结合教师自然减退数，计算教师需求增量，估算2023-2035年的师资盈缺状况。教师需求增量=(预测数-基准数）+自然减退数，例如2023-2035年教师需求增量=（2035教师预测数-2023教师基准数）+（2023-2035年教师自然减退数）^[47，48]。具体结果如下：

表5  2023-2035基础教育教师需求预测结果

由表5可知，2026年之前，学前教育教师在所有预测方案中均呈现富余状态，但之后转向需求增长。在整个预测期内，低、中方案中教师分别过剩37.42万、15.98万，高方案则需补充8.66万名教师。这意味着低、中方案下年均过剩约2.88万、1.23万，高方案下年均需补充0.67万。就小学教师而言，2023-2025年教师需求预计增长21.60万-24.62万。2026-2030年，小学教师由短缺转变为轻微过剩。2031-2035年，由于自然减退教师的激增，小学师资再次面临短缺，预计需补充88.25万-97.62万名教师。整个预测期大约需补充72.57名-86.43万名教师，年均补充6万名左右。就初中教师而言，教师需求增量呈逐渐减小的趋势，从2023-2025年的年均需求11万左右减至2030-2035年的6万左右。整个预测期大约需补充104.24-112.59万名教师，年均补充8万名左右。就高中教师而言，2023-2025年专任教师需求增量为18-20万，2026-2030年，增量上升至37-39万，2031-2035年，需求增量降至19万左右。整个预测期需补充76.77万-80.99万名教师，年均补充6万名左右。

就基础教育整体而言，2023-2035年总共自然减退523.85万名教师，需求减少数量为200万-270万，因此基础教育教师缺口为250万-320万，年均需补充约20万名教师。

1.研究结论

本研究基于2003-2021年基础教育教师规模及其影响因素的变动情况，采用BP神经网络模型，预测2023-2035年基础教育教师需求规模，同时结合未来教师自然减退情况分析该时期的师资盈缺，主要得到以下研究发现。

(1)基础教育教师需求总量趋缩，各学段变动呈现差异化趋势

从需求总量预测结果来看，2023-2035年基础教育教师需求规模呈现不断缩小的趋势。学前教育教师与小学教师的需求均在短期内经历了较快的下降，但随着时间推移，下降速度有所减缓。学前教育教师需求的降速预计在2028年或2029年后放缓，小学教师需求的降速预计在2029年后减缓。学前和小学教师需求峰值均在2023年。与此相反，初中和高中教师的需求在短期内增长，初中教师需求自2029年起开始持续快速下降，而高中教师的需求在2029年后呈波动状下降。初中、高中教师需求峰值分别在2026和2029年。在所有学段中，小学专任教师的规模减少最为显著，大约减少140万-155万名。

(2)基础教育教师需求盈缺振幅显著，各学段年均增量相对有限

由于基础教育教师在2023-2035年的自然减退数高达524万左右，需求减少数量大约为自然减退数量的一半，因此基础教育师资仍需得到补充，但各学段年均教师需求增量均不高于9万。具体而言，学前教育和小学教师需求呈现过剩与短缺交替的态势，学前教育教师数量在2026年前呈现过剩，之后需求逐渐增加。2023-2035年间，低、中方案年均过剩约2万-3万名，高方案年均需补充1万名左右。小学教师在2026年之前出现短缺，而后略显富余，2031年后由于自然减退教师数骤然攀升，教师需求增量显著上升。预测期内，年均需求6万左右。初中教师需求增量在2023-2025年相对较高，而后持续减少，预测期内年均需求8万左右。高中教师年均需求均在2031年之前呈稳步上升趋势，而后上升速度有所放缓，年均需求约6万。

本研究预测的基础教育教师需求变动趋势能够呼应张立龙等预测的学龄人口变动趋势^[49]。2035年的学前教育和高中教师需求预测结果与吴瑞君等的预测结果相近^[50]。小学教师需求预测结果与何万国等基于15:1生师比预测的结果相近^[51]，与周琴等基于班师比预测的义务教育教师数也接近，但与其基于生师比预测的结果不同^[47]。这显示了预测方法和指标选择的不同对结果的影响。

2.政策建议

从预测结果来看，未来基础教育教师需求将会发生复杂的变化，尤其是学前教育与小学教师需求的快速减少，凸显了优化师资配置的迫切需求。《中国教育统计年鉴》数据显示，每年约有90万师范毕业生面临就业，远超本研究预测的年均20万的基础教育教师需求。师范生的高产出与基础教育教师低需求并不匹配。为了实现2035年建设教育强国的远景目标，有效应对未来我国基础教育各学段教师需求的差异化变动，我们提出以下政策建议。

(1)稳定部署师范生招生计划，推进教师供需均衡

在供给侧，教育管理部门要通过建立专业化教师教育体系，对招生规模与结构进行适当调整，减少师专(新建本科院校)和高职高专的师范生招生计划，提高师范生培养层次，持续优化教师队伍结构^[52]。在需求侧，各地教育管理部门需对辖区内基础教育师资的供需状况开展深入细致的调研，制定出因地制宜的中长期教师队伍建设规划，教师教育机构再根据这些信息合理部署招生计划^[53]，推动教师人力资源供需相对平衡。

(2)加强教育体系内贯通协作，促进教师合理流动

教育管理部门应更加关注学段资源的衔接与协同性，打通教师资源的学段壁垒，缓解基础教育师资在某一时期的结构性矛盾^[54]。首先，可推进托幼一体化，将2至3岁幼儿的托育纳入幼儿园，有助于幼儿园稳定生源、优化现有学前教育师资配置，满足家长和幼儿的实际需求。其次，可拓展小学—中学一贯制，让学校提前布局，灵活调整。通过各学段向下延伸、建立九年一贯、十二年一贯制学校可解决各学段师资的可持续发展问题。最后，推进教师“县管校聘”“岗位双向选择”等管理改革，实现教师资源合理流动。在一些教师资源匮乏的欠发达地区，探索“一校多用”“走教送教”等方式，着力解决师资配置与使用不合理的问题^[55]。

(3)催生社会需求新业态，激励教师多元就业

拓展“非传统”生源和多元就业形式，将有助于解决教师短期盈缺矛盾。这需要政府有效推动市场，拓展学校边界，让教育系统与企业、社会组织形成多元合作，以突破创新的方式激发教师人力资本的活力。例如，教育系统可与公益组织、社工机构、企业等社会力量加强合作，为社区陪伴、社群培育、社区活动等共享教师资源供给^[56]；引入非学科类校外培训机构参与课后服务，提供计算机、艺术、体育等相关兴趣课程，探索教师就业新渠道；鼓励教师参与农村教师特岗计划、三支一扶、西部计划等基层就业项目，为“缺教”地区送教^[57]；以市场需求为指导，积极求变，从专业相关企业和交叉领域探索就业新方向。以上措施可扩大教师需求主体，纾解教师就业压力，拓展我国终身教育体系的发展空间，促进学习型社会的建设。

 文中注释：（滑动可查看更多）

① 《中国统计年鉴》、《中国基本单位统计年鉴》已发布2022年数据，但《中国教育统计年鉴》、《中国教育经费统计年鉴》尚未发布2022年数据，为保证数据一致性和可比性，数据选取截止至2021年。

②《中国教育统计年鉴》尚未发布2022年教育业法人数，因此统一选用2021年各项指标实际值验证预测值。

注：参考文献已省略，如需要参考请阅读原文。