教育与教师需求

System semantics v0.3

本领域模型现在把教育链路映射到统一 Research Chain Protocol：

出生人口 / 学龄人口（Stock） → 情景在校人口（Stock） → 政策基准教职工参考（Policy Reference / Capacity）

真实教师存量是 Stock，退休、招聘、调岗和学校网点调整是 Flow。这些变量已经进入研究链的语义结构，但当前仍是 Data Gap，不产生数量。政策基准教职工参考值不能被解释为观察到的教师存量或地方教师需求。

教育系统调整关系记录 CN_EDUCATION_SYSTEM_LAG，表示退休、招聘、调岗和学校调整的实际滞后尚未校准；不填入未经证据支持的固定年数。配置规则、小规模学校、班级和可达性分别作为 Institutional / Capacity Buffer 与约束。

当前可计算的仍是学龄人口、情景在校人口、入学率假设和政策参考值；尚未获得地区教师年龄/学科存量、退休、招聘、调岗、学校调整事件和校准后的滞后。县级正式教师供需推断继续被 Place Data Readiness Gate 阻断。

模型状态

这是人口未来第一份正式领域模型模板。当前版本建立逻辑链和数据缺口，并提供 education teacher demand runtime v0.2 的中国国家级示例；不生成省、城市或县域的教育结论。它是一套产品研究模型，不是已经被完全验证的统计定律。

Runtime model v0.2

当前工作台只运行以下链路：

CN single-age projection → school-age population → enrollment-rate assumption → scenario students → national policy staffing reference

计算公式为：

schoolAgePopulation = Σ selected ages

scenarioStudents = schoolAgePopulation × enrollmentRateAssumption

policyReferenceStaffEquivalent = scenarioStudents / officialStaffStudentStandard

小学、初中和高中年龄窗口分别暂用 6–11、12–14、15–17 岁；这些是模型假设。1:19、1:13.5、1:12.5 来自 CN_MOE_SCHOOL_STAFFING_STANDARD_2014，字段名为 staff_student_standard，表示政策基准教职工规模参考值，不是观察到的生师比、教师真实需求、招聘量或缺口。

工作台允许调整入学率和人口敏感性参数，但所有结果均标记为 projection 或 simulation，并携带完整 ModelTrace。当前不提供省份选择，因为仓库尚无规范化的省级教育数值数据集。

它要回答什么

当出生人口和学龄人口发生变化时，教育系统的需求、学校容量和教师存量可能如何错配？哪些判断可以由现有数据支持，哪些仍需要地方数据、制度参数或情景分析？

人口传导链

出生人口
  → 学龄人口
  → 入学人口
  → 空间集中
  → 学校容量
  → 教师存量
  → 教师退休
  → 师生配置规则
  → 招聘、调岗、撤并压力

这条链路表达研究顺序，不代表每个地区都会按同样速度或方向发生结果。

标准研究输出

教育问题的正式输出按四个问题组织：

1. 现在知道什么：出生和学龄人口如何进入需求存量；
2. 为什么会这样：入学率、空间集中、学校容量和配置规则如何传导；
3. 什么还不能确定：教师存量、退休、招聘、调岗和地方调整滞后仍受 Data Gap 约束；
4. 下一步看什么：招生与班额、设施与师资利用率、通学距离和替代安排。

教育模型必须同时区分 Stock 与 Flow：教师年龄、学科、编制和学校容量是 Stock / Capacity；招聘、退休、调岗和网点调整是 Flow。任何“教师需求”表达都不能跳过这一层。

每一层需要什么

结论类型与边界

当前只能把模型输出分成以下几类：

• 已观测事实：来源直接记录的出生、入学、学校或教师数据；
• 估算：根据明确年龄推进和配置规则计算的派生值；
• 预测：在情景和参数下推演的未来路径；
• 假设：入学率、班额、退休规则、迁移和教师配置保持某种状态；
• 产品推断：基于人口变化、系统存量和证据形成的有限判断；
• 数据缺口：当前没有足够地方数据支持的答案。

“出生人口下降”不能单独推出“教师需求一定下降”。结果还受迁移、入学率、班额规则、学校布局、学科结构、退休和财政安排影响。

当前证据与参数边界（Domain Model 1.1 草稿）

当前已登记、可以用于全国/省级参数化示例的公共来源包括：

• CN_MOE_2024_PRIMARY_TEACHER_AGE、CN_MOE_2024_JUNIOR_TEACHER_AGE、CN_MOE_2024_SENIOR_TEACHER_AGE：教育部 2024 年小学、初中和普通高中专任教师年龄结构；只能支持全国基准，不能生成县级教师供需预测。
• CN_MOE_EDU_STATS_2024_REGIONAL_BASIC：教育部 2024 年各地基本情况目录，覆盖省级学校、班级、学生和教师基础数据；不可下沉为县域关系。
• CN_MOE_SCHOOL_STAFFING_STANDARD_2014：城乡统一中小学教职工编制标准；它是教职工与学生/班级的政策基准，不是观察到的生师比。
• CN_GOSC_RURAL_SMALL_SCHOOLS_2018：乡村小规模学校与寄宿制学校政策；用于记录保留、撤并、过渡和可达性约束，不提供自动撤校阈值。
• UIS_TEACHER_DEMAND_METHOD：用于校验“学龄人口 → 入学 → 生师比 → 教师存量 → 退出/招聘”的变量关系；中国地方编制规则优先于国际通用指标。
• CN_NBS_2020_CENSUS_COUNTY_MIGRATION：用于核查县级人口结构和五年前常住地表格的可用范围；不等于完整的县级年龄别净迁移面板。
• OECD_ACCESS_COST_EDUCATION_HEALTH：用于空间可达性、服务成本、规模经济和人员约束的研究框架参考，不直接提供中国县域结论。

暂不把小学 1:19、初中 1:13.5、高中 1:12.5 等编制基准写成统一的地区预测参数：它们需要绑定具体政策版本、教育阶段、班级维度和地方执行口径。模型中必须保持 staffing_standard != observed_PTR，不能用专任教师人数直接反推编制缺口。

需要正式接入并登记的证据包括：

• 出生人口与年龄推进数据；
• 分教育阶段的入学率和在校生数据；
• 学校、班级、教师年龄与学科结构；
• 招聘、退休、调岗和学校调整记录；
• 地区级迁移与人口空间集中数据。

当前已登记的直接缺口包括：

• CN_COUNTY_AGE_MIGRATION：缺少县级年龄别迁移数据，暂不生成县域学校压力结论；
• CN_TEACHER_STOCK_AGE_SUBJECT_LOCAL：缺少可复核的统一地区级教师年龄、学科和编制存量数据；
• CN_TEACHER_ALLOCATION_RULES_LOCAL：不同地区的班额、师生比、编制和撤并规则尚未统一；
• CN_EDUCATION_SYSTEM_LAG：出生、入学、毕业、退休、招聘和学校调整之间的实际滞后需要分领域验证。

因此本模型当前可以输出“参数如何进入模型”和“哪些变量需要校准”，不能输出某个县将招聘多少教师、撤并多少学校等确定结论。

教育链当前绑定三个 canonical Watch Indicator：EDU_ENROLLMENT_CLASS_SIZE、EDU_FACILITY_STAFF_UTILIZATION、EDU_ACCESS_COMMUTE。它们分别对应需求存量、系统存量和服务可达性；其中教师退休、招聘、调岗和学校调整仍是 Data Gap，不因存在 Watch Indicator 而生成数值。

什么情况下当前判断可能不成立

如果出现以下情况，人口底座不能直接支持教育系统结论：

1. 人口明显向少数节点集中，导致总量下降但局部学校需求上升；
2. 入学率、跨区域就读或教育阶段结构发生变化；
3. 班额、师生比、退休或编制规则改变；
4. 学校容量通过新建、撤并、寄宿或交通安排快速调整；
5. 预测情景与实际迁移、生育路径出现较大偏离。

下一步

先用一组真实、可追溯的数据完成一个地区无关的计算示例，验证字段、时间滞后、情景和 Data Gap 是否足够表达，再考虑任何地区化扩展。医疗、住房、财政、养老和劳动力领域目前仍为规划中。

2026-09 教师 Stock / Flow 补充

现有运行时仍然只计算“学龄人口 × 入学率假设 × 国家政策基准”的参考容量。它不等于观察到的教师存量，也不等于地方教师需求。新增的地方化模型只定义数据和计算边界：

TeacherStock(t+1)
  = TeacherStock(t)
  + Recruitment(t)
  + NetTransfer(t)
  - Retirement(t)
  - OtherExit(t)

每条可用于地方判断的记录必须同时具备：placeId、boundaryVersion、学段、学科、年龄组、就业/编制状态、年份、来源 ID 和值类型。

三种可接受的记录

• direct_actual：来源直接报告招聘、退休、调岗、离职或学校事件，值类型为 actual。
• derived_net_change：相邻年份教师存量差，值类型为 estimate；只能叫“观察到的净存量变化”，不能拆成招聘、退休或离职。
• scenario_retirement_exposure：按年龄结构计算退休暴露情景，值类型为 simulation；不是实际退休人数。

当前能确认的官方数据仍主要是全国教师年龄结构，以及省级学校、班级、学生和教师总量。不能把全国年龄分布乘到省级或县级总量上，不能把国家编制标准当作地方实际规则。教师地方化采集登记见 `teacher_local_source_inventory.json`，模型契约见 `education_teacher_stock_flow_v0_1.json`。

调整滞后

先记录“出生/入学 → 班级与利用率 → 教师存量与流量 → 学校网络调整”的事件顺序。没有多地区、多年度、同口径事件序列时，不预设 3 年或 5 年滞后。年度数据最多支持区间 [t, t+1]，不能伪装成精确月份；描述性滞后也不等于因果效应。

当前 CN_TEACHER_STOCK_AGE_SUBJECT_LOCAL、CN_TEACHER_ALLOCATION_RULES_LOCAL 和 CN_EDUCATION_SYSTEM_LAG 均保持开放。