馬紅梅 肖雨桐 張汶軍

(華中師范大學 教育學院/湖北省基礎教育研究中心, 湖北 武漢 430079)

引言

“善于運用互聯(lián)網(wǎng)技術和信息化手段開展工作”是十九大報告對公共事業(yè)管理提出的時代要求。在數(shù)字化平臺建設和信息化管理服務全面輻射學校等企事業(yè)單位的背景下，將日常教育管理工作中自動生成的伴隨式管理過程數(shù)據(jù)(administrative data)用于評估學生發(fā)展狀態(tài)、教師教學績效及其所在學校組織效能或教育政策效果等是教育治理與改進工作的重要內(nèi)容。實際上，這種數(shù)據(jù)建設和應用分析的工作思路在工業(yè)界和企業(yè)界也受到了高度重視①，信息技術領域的研究者也關注了類似的數(shù)據(jù)采集與分析技術對教學診斷、學習心理與行為干預等方面的價值②。

近年來，各部委的若干政策文本中均體現(xiàn)了充分利用信息化手段改善公共事務治理水平的要求③。具體到教育領域，《中小學學生學籍信息化管理基本信息規(guī)范》(教基廳[2007]10號)提出了與公安部人口信息管理系統(tǒng)和國家人口基礎信息庫整合、根據(jù)學生身份信息建立全國統(tǒng)一聯(lián)網(wǎng)的中小學生電子學籍系統(tǒng)的設想，該系統(tǒng)于2014年1月10日聯(lián)網(wǎng)試運行成功，預期可“拓展應用于事業(yè)規(guī)劃、經(jīng)費使用、招生就學、控輟保學、教材管理、考勤評價、社會實踐等校內(nèi)外相關管理”，為教育評價與治理提供數(shù)據(jù)基礎。2015年8月31日，國務院《關于印發(fā)促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要的通知》(國發(fā)[2015]50號)肯定了電子學籍系統(tǒng)的重要價值。2016年6月7日，教育部頒布的《教育信息化“十三五”規(guī)劃》(教技[2016]2號)將基礎數(shù)據(jù)伴隨式收集和全國互通共享的國家教育管理信息化戰(zhàn)略工作規(guī)劃進行了細化。

全員全過程管理數(shù)據(jù)的伴隨式收集為教育評價和政策評估奠定了基礎，但如何整合并利用這種全樣本大規(guī)模數(shù)據(jù)仍是一個需要理論與技術指導的問題。本研究將教育信息化、管理精細化、技術精準化等工作的工具價值統(tǒng)合到評價與治理中，從理論層面分析整合多部門寬時段追蹤型檔案數(shù)據(jù)對改進我國教育評價實踐的重要價值，也從技術層面討論處理這類特殊數(shù)據(jù)的操作步驟。

本文的研究意義主要體現(xiàn)在以下兩個方面：第一，將國家關于利用信息手段促進教育評價與治理的精神落實到可操作的層面；第二，展望電子學籍檔案系統(tǒng)產(chǎn)生的大規(guī)模伴隨式數(shù)據(jù)對改進教育教學評價或公共政策評估的潛在貢獻。文章回應了《關于推進中小學教育質(zhì)量綜合評價改革的意見》(教基二[2013]2號)提出的“充分利用現(xiàn)代信息技術，建立和完善教育質(zhì)量綜合評價數(shù)字化管理平臺，開發(fā)評價工具，為開展評價、改進工作提供技術支撐”的要求。下面將對伴隨式數(shù)據(jù)的集成與分析及其應用價值進行詳細論述。

伴隨式數(shù)據(jù)的集成與分析

用可靠的高質(zhì)量數(shù)據(jù)說正確的話是當前經(jīng)濟和社會各領域評估工作的訴求。如前所述，在“信息化”和“大數(shù)據(jù)”時代，教育日常管理工作中自然產(chǎn)生的數(shù)據(jù)富含各類信息，它“大”而“厚”的數(shù)據(jù)結(jié)構所享有的分析技術優(yōu)勢能大幅度地縮減評價或評估中的誤差方差比例，從而更真實地反映學生的學習曲線、教師的教學水平、學校的培養(yǎng)質(zhì)量、政策的實際效果。本部分重點介紹伴隨式檔案管理的數(shù)據(jù)集成和分析技術。

(一)數(shù)據(jù)集成

根據(jù)《國家教育管理信息系統(tǒng)建設總體方案》中關于“兩級建設、五級應用”數(shù)據(jù)庫建設要求，學籍檔案覆蓋了學生和教職工基本信息等微觀個體數(shù)據(jù)、學校資產(chǎn)及辦學條件等中觀數(shù)據(jù)、縣級或地市級以及省級的經(jīng)費收支等宏觀數(shù)據(jù)。理論上，學籍管理系統(tǒng)所采集的動態(tài)多期信息可包羅教育生產(chǎn)過程內(nèi)外的任何事件。例如，學生個人和家庭基本信息、學校及其所在社區(qū)的基本情況、各科任課教師的背景信息和履歷及其所教學生每次考試成績等所有檔案。此外，學者還可通過有意識地設定識別碼的方式將自行收集的調(diào)查數(shù)據(jù)、社會實驗數(shù)據(jù)等與學籍檔案庫進行合并。在公共數(shù)據(jù)庫建設制度成熟的挪威、瑞典、法國、意大利、美國等國家，教育系統(tǒng)的伴隨式檔案管理數(shù)據(jù)還可以與勞動和社會保障、醫(yī)療衛(wèi)生、財政與稅收、保險、軍役服務等終生各項社會記錄跨庫合并④。而且，這些數(shù)據(jù)對評估個人和組織的長期發(fā)展、公共政策執(zhí)行效果等方面都起到了重要作用。

由于個人身份代碼或若干個體共享的組織機構代碼以及地區(qū)行政編碼等識別碼的唯一性，所有數(shù)據(jù)表均可以通過它得以集成歸檔。識別碼雖然不用于實質(zhì)性的統(tǒng)計分析，但它對數(shù)據(jù)整合工作尤其重要，而錨定一個終身不變且便于識計的識別碼卻成為現(xiàn)實中數(shù)據(jù)管理與規(guī)劃工作的難點之一。如果數(shù)據(jù)表中缺乏具有唯一性和關聯(lián)性的識別碼，即使大量信息都被存儲下來，學生與他所在的學校、教他的任課教師及這些教師開設的課程也無法對應起來，這樣無法匹配的凌亂數(shù)據(jù)仍然無助于推進評價工作。

通過個人、組織和地區(qū)等各層面的固定匹配代碼，分散在任課教師、教務處、學校財務處、人事處、招生和就業(yè)或升學處、區(qū)縣教育局等多個部門的數(shù)據(jù)可以橫向合并。而且，由于識別碼不隨時間而變，不同時點上的觀測值又可以縱向合并。因此，這符合國務院《關于印發(fā)促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要的通知》(國發(fā)[2015]50號)工作部署的要求：“完善教育管理公共服務平臺，推動教育基礎數(shù)據(jù)的伴隨式收集和全國互通共享。建立各階段適齡入學人口基礎數(shù)據(jù)庫、學生基礎數(shù)據(jù)庫和終身電子學籍檔案，實現(xiàn)學生學籍檔案在不同教育階段的縱向貫通?！?/p>

數(shù)據(jù)管理和分析中心工作人員只需將這些零散的后臺數(shù)據(jù)直接導出，再以識別碼為數(shù)據(jù)網(wǎng)絡節(jié)點(node)做合并和轉(zhuǎn)置處理就可以形成基于同一個體或組織的廣統(tǒng)計口徑寬時間窗口的面板數(shù)據(jù)。此外，即使只有單期截面數(shù)據(jù)，這種分科目同時采集學生和教師等相關主體信息的數(shù)據(jù)也可通過重新編碼和縱向轉(zhuǎn)置技術轉(zhuǎn)換成同一學生在同一時點上的多次觀測數(shù)據(jù)，這就是經(jīng)濟學文獻中常用的偽面板數(shù)據(jù)(pseudo-panel)⑤。

實際上，我國人文社會科學文獻中常見的縣級、地市級或省級面板數(shù)據(jù)也是利用這種思路集成的伴隨式管理數(shù)據(jù)，只是其分析單位和加總級別較高而已。在這種同時記錄了時間差異和截面差異的面板數(shù)據(jù)中，某些基本信息不隨時間變化(例如，性別、出生時間或地點等)或在同等間隔的時間區(qū)間內(nèi)所有個體發(fā)生等量變化(例如，年齡、工作年限等)；而另外一些信息隨著記錄時間的不同而發(fā)生不同變化。這種數(shù)據(jù)結(jié)構方面的優(yōu)勢為后文所涉的分析技術提供了統(tǒng)計學基礎。

伴隨式檔案管理數(shù)據(jù)至少具有以下幾個方面的突出優(yōu)勢。第一，在不同時點上頻繁觀測各項指標所形成的(偽)面板數(shù)據(jù)具有統(tǒng)計上的優(yōu)良屬性，可適用于固定效應(fixed effect，F(xiàn)E)等高級計量方法獲得更加精準的估計，便于更科學地評估學生發(fā)展、教師績效、學校效能以及政策效果等。第二，可以根據(jù)歸屬關系或業(yè)務關系將若干個源數(shù)據(jù)主體進行精確匹配，形成信息量豐富的“厚數(shù)據(jù)”，以備更加充分地控制協(xié)變量的混淆效應、減少遺漏變量偏誤。第三，各源數(shù)據(jù)主體間存在交叉匹配的可能，可應用更加精致的方法獲得最優(yōu)無偏一致估計。例如，師生業(yè)務關系配對記錄中可能存在同一學生選修不同教師的若干門課程的情況或同一學生同時選修同一位教師多門課程的情況，在這種情況下，可以進一步引入“教師-課程”、“教師-學生”、“學生-課程”等高維固定效應，可更加徹底地消除影響學業(yè)表現(xiàn)水平的個人能力、人格個性、教師評分標準或教務及課程政策變遷等各主體間的相互選擇效應。

(二)分析技術

如上所述，具有追蹤性質(zhì)的學籍檔案資料是一個很強大的面板數(shù)據(jù)，時空雙重差異所賦予的結(jié)構特質(zhì)決定了它可以適用FE估計等方法以更加準確地識別變量間的數(shù)量關系。為了論述的便利，筆者先設定一個如公式1所示的“線性累積模型”(linear cumulative model)。在這個模型中，教育是一個特殊生產(chǎn)過程，且后一階段的成就水平高度依賴于前一階段的發(fā)展結(jié)果，即增值評估模型。來自家庭(F)、學?；蛲?S)和教師(T)的各方面資源聯(lián)合作用于具有一定特質(zhì)(X)且具有一定學力(A0)和前期基礎(At-t*)的學生，在t時點產(chǎn)生階段性成績或最終教育成就(At)。

簡化分析起見，先假設A是學生在某科目考試中的分數(shù)。對教師而言，A即為學生在教師所教課程上的班級或年級平均成績，此時公式1右邊與學生有關的變量均需加總到相應的層面；對學校而言，A是將這門課程上的標準化成績加總到學校層面的均值，而此時方程右邊的學生個體變量和教師變量需要加總到學校級別。以此類推，研究者可以靈活地選擇分析單位，在各個層次上評估產(chǎn)出水平。

t表示當期觀測，而t-t*為此前t*期的觀測時間。如果將數(shù)據(jù)表從按時間依次橫向排列變量的寬型格式轉(zhuǎn)置成同一個變量t次縱向堆棧的長型格式，則t*期上A的前期觀察值與第t期的A合并到同一列，相當于動態(tài)面板數(shù)據(jù)中的若干階滯后項。t*的值域取決于可獲得的數(shù)據(jù)觀測期數(shù)，最少為1期；而當t*為0時，就退化為不考慮前期學業(yè)基礎的截面數(shù)據(jù)；當t=t*時，A0=At-t*⑥。在FE估計中，A0因其不隨時間而變被消項，部分學者也將A0移項到方程左邊后計算“凈增值”(net gain)。

公式1中，下標k，j和s表示第k所學校由第j位教師負責教授的第s名學生，學校、教師、學生等都具有不隨時間而變的個體特征，記為uk、τj、ωs。例如，學生人格個性、教師職業(yè)精神、學校組織氛圍等個人或組織的不可觀測特征也影響t時點上的被解釋變量(A)，而且，這些不隨時間而變的特征較難度量且具有跨期穩(wěn)定性，因此，遺漏變量和序列相關等對模型設定的影響較大。利用追蹤數(shù)據(jù)的結(jié)構優(yōu)勢、調(diào)用FE估計技術可以解決這些問題。FE估計的主要思路是對誤差項進行分解處理，其技術要點是通過組內(nèi)去均值的對中處理過程消除不隨時間而變或在同樣的時間窗口內(nèi)所有發(fā)生等量變化的個體特征。時間趨勢項(λt)進一步消除了同時影響所有學生、教師、學校和社區(qū)等的隨時間而變的共同趨勢之干擾。

盡管雙向固定效應能緩解部分遺漏變量引起的估計偏誤，但仍無法消除雙向因果的可能性。研究者可根據(jù)數(shù)據(jù)的可得性，聯(lián)合使用工具變量、斷點回歸等其他因果推斷技術改進估計結(jié)果的精準性。除了以上常見的方法外，結(jié)構方程以及貝葉斯估計、蒙特卡洛模擬等非參數(shù)(或半?yún)?shù))估計也在這個領域的研究逐漸流行。因此，在具體的研究中，研究者可根據(jù)研究的目的和數(shù)據(jù)的信息容量選擇最恰當?shù)姆椒ā?/p>

公式1對教育評價工作的重要意義在于，At-t*項控制了學生的前期學習基礎，為評價工作提供了更加完整的圖景。將t*次前期表現(xiàn)對當期成績影響的程度βt*投射到圖像上即可根據(jù)成長曲線的斜率變化刻畫各階段的發(fā)展趨勢⑦。增值評估中可能出現(xiàn)正增值、負增值和零增值三種情況。而且，在這種動態(tài)的評估過程中，即使整體發(fā)展趨勢既定，評價對象也可以在部分觀測點上出現(xiàn)反方向波動，例如，圖1描繪的發(fā)展型成長曲線中也可以容納間歇性的負增值，而退化型成長曲線在第四期也出現(xiàn)了正增值。

圖1 基于跟蹤數(shù)據(jù)的學生成長曲線與發(fā)展軌跡

此外，公式1中隱含了一個很強的假設，即前期投入(At-t*)在所有個人或組織中的當期回報率都完全相同。通過在成長模型中引入衰減系數(shù)而允許βt*在不同時點上或在不同群體中的取值不同，上述問題就可以得到解決。這就是文獻中常涉及的“幾何衰減效應”(geometric decay)，技術上對應著若干個交互項。

綜上，學籍檔案管理系統(tǒng)對今后教育評價與測量工作、教育政策評估具有重要的工具性價值。通過對學生、教師、學校、區(qū)縣等信息主體多期追蹤觀測，研究者或數(shù)據(jù)管理中心的分析師可以將這些信息合成縱橫貫通的面板數(shù)據(jù)，進而采用高級計量分析技術以克服當前我國主流評價方式的諸多問題。下文將對當前我國教育評價實踐中存在的主要問題以及伴隨式數(shù)據(jù)彰顯其應用價值之處進行說明。

伴隨式數(shù)據(jù)的應用價值

在數(shù)據(jù)開放度較高的歐美地區(qū)，包括教育在內(nèi)的社會公共事務評估研究中廣泛地啟用了行政管理過程中產(chǎn)生的伴隨式數(shù)據(jù)⑧。例如，美國北卡羅納州幾十年的教育管理檔案數(shù)據(jù)存放在杜克大學；佛羅里達、華盛頓、德克薩斯、紐約、芝加哥、丹佛等地的數(shù)據(jù)頻繁地出現(xiàn)在美國教育評估文獻中。普林斯頓大學還成立了“國家教育追蹤數(shù)據(jù)分析中心”(National Center for Analysis of Longitudinal Data in Education Research， CALDER)。

截至目前，出于信息安全等方面的考慮，國內(nèi)伴隨式管理過程數(shù)據(jù)總體上尚未用于教育評價，只有少數(shù)學者在部分地區(qū)或個別學校開展了個案研究⑨。我國行政管理過程數(shù)據(jù)的壟斷與封閉現(xiàn)象不僅限于教育領域，經(jīng)濟學家也表達了類似的呼吁⑩。然而，從意識到行政管理數(shù)據(jù)在評價方面的優(yōu)越性到普遍投入使用需要經(jīng)歷一個認識過程，即使在數(shù)據(jù)開放度較高的美國，部分地區(qū)早期也受到類似問題的困擾，學者掀起的“數(shù)據(jù)質(zhì)量運動”(data quality campaign)緩慢而艱難地改變了美國數(shù)據(jù)封存和浪費狀況。

(一)評價個體或組織

在數(shù)據(jù)不充分或信息缺乏有效整合的情況下，我國教育評價方式也相對粗糙，至少存在以下兩個方面的問題。

第一，數(shù)據(jù)所有者缺乏共建共享與集成優(yōu)化意識。即使很多學?；虻貐^(qū)很早就啟動了無紙化自動辦公系統(tǒng)的建設并通過這個信息平臺采集了充足的信息，但這些數(shù)據(jù)散落在科任教師、教務處、招生辦和就業(yè)指導處、區(qū)縣教育行政管理部門等。這可能反映了數(shù)據(jù)處理技術和能力、信息保密的多重限制。筆者認為，即使在短期內(nèi)無法實現(xiàn)行政管理數(shù)據(jù)大范圍地聯(lián)網(wǎng)使用，各學?；虻貐^(qū)也可以先行先試，做好數(shù)據(jù)收集規(guī)劃方案并使這些伴隨式數(shù)據(jù)服務于教育評價與治理工作。

第二，數(shù)據(jù)的利用水平不足，分析技術簡單粗糙。很多評價還停留在報告頻數(shù)(或優(yōu)秀率、及格率)和均值等描述統(tǒng)計量的初級階段，增值評估沒反映到對學生、教師和培養(yǎng)單位的考核中。用達標率和均值等指標評價教師績效或?qū)W校效能的做法是“一次性”終結(jié)性評價，斬斷了過去與現(xiàn)在的內(nèi)在聯(lián)系，遺漏了公式1中的At-t*等重要內(nèi)容。這種做法有失公允，引起了很多教師和校長等一線教育工作者的不滿，甚至挫傷了一些生源較差的學校的辦學積極性或教師的工作積極性。

在班級或?qū)W校甚至地區(qū)等更高層級的分析單元上做橫向比較時，更有必要訴諸增值評價理念與技術。在實驗示范班級或生源占絕對優(yōu)勢的學校，學生可輕易達到更高的絕對水平，但這些學生最終表現(xiàn)并不一定是學校和教師的作用。從增值的角度看，優(yōu)生群體甚至還可能存在負增值的退化過程；相反，在生源較差的班級或薄弱學校，盡管學生的絕對表現(xiàn)水平較低，但他們可能已遠超出預期可達到的水平。后一種情況所描述的教育過程有效地促進了學生成長，符合“投入-產(chǎn)出”的邏輯，但得不到現(xiàn)行評價制度的認可。這正是很多生源較差但效能較高學校面臨的困惑。

中小學校長和區(qū)縣教育行政管理部門工作人員也意識到了上述問題，他們很想知道如何做好學生學業(yè)評價和教師績效激勵等問題的頂層設計和技術改進。本文中關于數(shù)據(jù)采集方式的變更及這種信息的合成處理與分析可以從技術上解決他們的憂慮，因此，充分利用教育管理信息化過程中自動生成的伴隨式管理過程數(shù)據(jù)是推動我國教育評價與治理工作的一個立足點。與此同時，較好地落實本研究的研究設想對負責評價的相關工作人員提出了新的專業(yè)要求，他們需要加強數(shù)統(tǒng)知識修煉或積極尋求與同時諳熟評價理論與計量分析的學者的合作。

(二)評估公共政策

政策分析和項目評估常用面板數(shù)據(jù)進行研究。除了用于評估個人和組織外，學籍檔案管理系統(tǒng)生成的伴隨式過程性數(shù)據(jù)還能用于構造前后測“準實驗”，并用于評估教育政策效果或其他事件的干預效應(treatment effect)。與社會調(diào)查數(shù)據(jù)相比，伴隨式管理過程數(shù)據(jù)“先知先覺”地自動記錄了政策生效前的“前測”情況，不必采取要求被訪者“回溯”的方式獲取干預前的信息，利用雙重差分估計等類型的研究設計優(yōu)勢更突出。

當前我國很多公共政策評估的文獻均是以縣或地市以及省為分析單位展開的分析，這些加總到更高行政單元的數(shù)據(jù)為了解公共政策的執(zhí)行效果之概貌提供了重要信息，但政策成效及其作用的微觀機制還有待更加細致地分析，而檔案管理工作能在更基礎的觀測單元獲取數(shù)據(jù)，對詳盡了解公共政策的作用方式、分布效應等問題都具有重要價值。

結(jié)語

持續(xù)性地跟蹤人在教育教學常態(tài)情境中留下的歷時痕跡，有意識地規(guī)劃數(shù)據(jù)生成、歸檔、建模、分析與應用，這項工作能服務于學生成長與發(fā)展、教師教學與考核、學校治理與改進、公共政策運行與調(diào)整。本研究探討了電子學籍檔案系統(tǒng)生成的伴隨式數(shù)據(jù)對日常教育評價和教育政策評估等方面的潛在價值。

在管理電子化和辦公自動化的今天，檔案資料管理過程中伴隨式生成的數(shù)據(jù)具有完整、追蹤等諸多優(yōu)勢。以學生和教師的個人身份代碼、學校組織代碼、地區(qū)行政編碼等為識別變量將跨期信息合并成寬厚的數(shù)據(jù)后，研究者能采用更靈活的模型設定和更精準的分析技術，動態(tài)評估學生、教師、學校或公共政策等；在信息量充足的情況下，研究者還可以結(jié)合財務數(shù)據(jù)進行“成本-收益”分析，監(jiān)測公共教育資源的使用效率等。

綜上，文中所涉的數(shù)據(jù)構造與應用技術對改進信息收集、資料分析和呈現(xiàn)方式以及提高教育評價精度等方面具有重要價值。而且，評價過程和結(jié)果均數(shù)有先后、進退有據(jù)，經(jīng)得起反復檢驗，預期能提高教育治理的精細化水平。受篇幅限制，本研究僅從理論層面討論了伴隨式管理數(shù)據(jù)的應用價值，而沒有提供基于數(shù)據(jù)的實證分析。

注釋

①C. Zhu, “Big Data as a Governance Mechanism,”ReviewofFinancialStudies, vol. 32, no. 5, 2019, pp. 2021-2061;劉強、秦泗釗：《過程工業(yè)大數(shù)據(jù)建模研究展望》，《自動化學報》2016第2期；汪壽陽、洪永淼、霍紅、方穎、陳海強：《大數(shù)據(jù)時代下計量經(jīng)濟學若干重要發(fā)展方向》，《中國科學基金》2019年第4期。

②盧國慶、謝魁、張文超、劉清堂、張妮、梅鐳：《面向即時數(shù)據(jù)采集的經(jīng)驗取樣法：應用、價值與展望》，《電化教育研究》2019年第6期；余勝泉、徐劉杰：《大數(shù)據(jù)時代的教育計算實驗研究》，《電化教育研究》2019年第1期；羅瑋、羅教講：《新計算社會學：大數(shù)據(jù)時代的社會學研究》，《社會學研究》2015年第3期。

③劉亞亞、曲婉、馮海紅：《中國大數(shù)據(jù)政策體系演化研究》，《科研管理》2019年第5期。

④實際上，即使在沒實現(xiàn)教育管理過程電子化的時代，研究者也可以通過問卷調(diào)查等方式建構這樣的集成式數(shù)據(jù)，但這項工作的核心是在問卷中設置可以將不同主體與各種外圍信息庫進行精確匹配的識別碼。例如，美國的學校和人員配備調(diào)查(Schools & Staffing Survey)及與此配套的教師專項調(diào)查(Teacher Follow-up Survey)均采集了個人社保號碼(security number)這個唯一身份識別碼信息，通過它既可以實現(xiàn)各調(diào)查主體的內(nèi)部合并，又可以與勞動力市場調(diào)查National Longitudinal Survey of Youth、Panel Study of Income等綜合社會調(diào)查進行外部合并以分析學校教育對個人終身發(fā)展的長期效應或代際傳遞問題等。

⑤自從Deaton(1985)分享了這種偽面板數(shù)據(jù)構造技巧后，經(jīng)濟學文獻中開始大量使用這種技術。國內(nèi)教育研究領域還沒有充分開發(fā)偽面板數(shù)據(jù)處理技術，筆者曾對其具體操作步驟進行了詳細論述。

⑥C. Koedel, K. Mihaly and J. E. Rockoff, “Value-Added Modeling: A Review,”EconomicsofEducationReview, vol. 47, no. 4, 2015, pp. 180-195.

⑦T. Andrabi, J. Das, A. I. Khwaja and T. Zajonc, “Do Value-Added Estimates Add Value? Accounting for Learning Dynamics,”AmericanEconomicJournal:AppliedEconomics, vol. 3, no. 3, 2011, pp. 29-54.

⑧M. Almunia, J. Harju, K. Kotakorpi, J. Tukiainen and J. Verho, “Expanding Access to Administrative Data: The Case of Tax Authorities in Finland and the U.K.,”InternationalTax&PublicFinance, vol. 26, no. 3, 2019, pp. 661-676; D. Card, R. Chetty, M. S. Feldstein and E. Saez, “Expanding Access to Administrative Data for Research in the United States,” Nashville: American Economic Association，2010.

⑨梁晨、董浩：《必要與如何？ 基于歷史資料的量化數(shù)據(jù)庫構建與分析: 以大學生學籍卡片資料為中心的討論》，《社會》2015年第2期；梁晨、李中清：《大數(shù)據(jù)、新史實與理論演進：以學籍卡材料的史料價值與研究方法為中心的討論》，《清華大學學報(哲學社會科學版)》2014年第5期；辛濤、姜宇、劉文玲：《中高考數(shù)據(jù)鏈接對學校進行增值性評價：以某市40所高中2132名學生中高考數(shù)據(jù)的實證分析為例》，《中小學管理》2012年第6期。此外，岳昌君教授及其研究團隊關于大學生就業(yè)的一系列優(yōu)秀研究作品也是基于全國高校檔案管理數(shù)據(jù)撰寫而成的；辛濤教授、孫志軍教授、蘭小歡教授等基于中高考數(shù)據(jù)的研究也是與地方教育局合作的經(jīng)典案例。

⑩甘犁、馮帥章：《以微觀數(shù)據(jù)庫建設助推中國經(jīng)濟學發(fā)展：第二屆微觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)與經(jīng)濟學理論創(chuàng)新論壇綜述》，《經(jīng)濟研究》2019年第4期。此外，2019年8月9-10日，中國國家自然科學基金委召開了“大數(shù)據(jù)時代計量經(jīng)濟學前沿理論、方法與應用”會議，并決定重點資助五大與數(shù)據(jù)有關的研究主題，其中之一即為“大數(shù)據(jù)政策評估計量分析的理論、方法與應用”。教育領域的研究也開始關注這個趨勢，參見杜育紅、臧林：《學科分類與教育量化研究質(zhì)量的提升》，《華東師范大學學報(教育科學版)》2019年第4期；范涌峰、宋乃慶：《大數(shù)據(jù)時代的教育測評模型及其范式構建》，《中國社會科學》2019年第12期。