教育指标体系的特点与功能

高书国

(教育部教育发展研究中心 北京 100816)

党的十八届三中全会提出:“全面深化改革的总目标是完善和发展中国特色社会主义制度，推进国家治理体系和治理能力现代化。”［1］(P3)2012年12月3日，习近平总书记在中共中央政治局第十一次集体学习时强调指出:“党的各级领导干部特别是高级干部，要原原本本学习和研读经典著作，努力把马克思主义哲学作为自己的看家本领，坚定理想信念，坚持正确政治方向，提高战略思维能力、综合决策能力、驾驭全局能力，团结带领人民不断书写改革开放历史新篇章。”［2］伴随着大数据时代的到来，指标体系越来越成为提高思维能力、决策能力和治理能力必不可少的战略工具。

指标体系是在一定价值理念指导下形成的，衡量社会经济生活发展水平、增长速度和变化趋势的一套指标群。教育指标体系是测量评估教育体系、教育发展和教育质量以及教育阶段性发展特征的重要战略工具。教育指标体系不仅有助于提供一个对社会特别是教育整体发展变化状况、潜在能力和未来趋势的客观描述，更有助于研究分析和把握经济社会发展、教育发展宏观趋势与微观特征，全面提升教育战略决策和宏观预测科学性。

一、从小数据时代到大数据时代

人类对于数据价值及其指标价值的认识分为三个阶段:一是以经验科学为基础判断数据价值的“小数据”时代，二是以计算机为基础追求数据精细化时代，三是以数据战略资源深入挖掘数据关系的大数据时代。

教育指标体系是基于一定价值判断和价值追求，由一系列相关数据指标组合而成的系统的评价工具，是评判教育发展和人的全面发展的重要手段。早在数千年前人类就开始计量数据、运用数据和分析数据。人类有记载的、最早的计数发生在公元前8000年。中国《易·系辞下》:“上古结绳而治，后世圣人易之以书契。”古书《易九家言》记载为:“事大，大结其绳;事小，小结其绳，结之多少，随物众寡”。在西方，自从圣经时代开始，政府就通过人口普查来建立大型的国民数据库［3］(P19)。同样，在古代波斯也有结绳记事的记载。据说波斯王大流士给他的指挥官们一根打了60个结的绳子，并对他们说:“爱奥尼亚的男子汉们，从你们看见我出征塞西亚人那天起，每天解开绳子上的一个结，到解完最后一个结那天，要是我不回来，就收拾你们的东西，自己开船回去。”［4］

计算机技术的发展与进步，成为20世纪影响经济社会和科技发展最为重要的事件之一。以计算机技术为引领的信息化、数字化时代，为数据收集、整理、分析和使用提供了前所未有的便利——数据收集更加便捷，数据整理更加科学，数据分析更加深入，数据使用更加广泛。这一阶段计算机技术的主要应用范围局限在数值领域，追求数据的丰富性和精细化，成为这一阶段数据发展的典型特点。小数据时代，由于数据的紧缺，研究者更加追求数据的精确性。“归根到底，数据还是数据，肯定没有数据使用者聪明，但有些时候，数据也会让聪明绝顶的人干蠢事。”［5］(P115)此时代可称为小数据时代。

21世纪，数据成为最重要的战略资源之一，人类开始拉开从小数据时代进入大数据时代的序幕。英国学者维克托·迈尔-舍恩伯格、肯尼思·库克耶在其著作中提出世界进入大数据时代:“大数据开启了一次重大的时代转型。”“这仅只是一个开始，大数据时代对我们的生活，以及与世界交流的方式都提出了挑战。最惊人的是，社会需要放弃它对因果关系的渴求，而仅需关注相关关系。也就是说只需要知道是什么，而不需要知道为什么。这就推翻了自古以来的惯例，而我们做决定和理解现实的最基本方式也将受到挑战。”［3］(P9)大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而采用所有数据的方法。

有学者认为，大数据=海量数据+分析软件+挖掘过程。大数据的价值不是自然而然地呈现出来，而是需要深入挖掘和发现的。没有挖掘和发现，大数据的巨大价值就如同埋在地层深处的金子和石油。指标体系就是大数据时代发掘和发现其战略价值的最重要工具。哈佛大学数量社会科学学院院长加里·金认为:“这是一种革命，我们确实正在进入这场革命，庞大的新数据来源所带来的量化转变将在学术界、企业界和政界中迅速蔓延开来，没有哪个领域不会受到影响。”［6］此时代可称为大数据时代。

大数据时代，指标体系是研究、把握时代特点与未来趋势的战略工具。全球化时代，世界经济危机时隐时现，社会矛盾更加复杂，文化冲突更加尖锐。国家与国家之间、地区与地区之间存在的利益风险，在深度、广度和影响力方面不断扩大。无论是决策者，还是研究者都需要从战略高度对数字化机遇和数字化风险加以定量的、准确的、科学的测量及把握。日本学者西内启更是认为:“所有的学问都从统计学开始”［7］(P16)，“掌握统计学的人就能够掌握世界”［7］(P7)。一个国家或组织的核心领导者必须像战略家一样思考，必须建立以定量分析为基础的战略意识和战略能力。在一定意义上讲，谁掌握了指标体系工具，谁就有可能把握战略方向。

我们必须看到，大数据时代的海量数据，既丰富了人类的信息与知识宝库，又拓宽了人类观察分析世界的视角;既为人类把握世界提供了更多的依据，也为人类把握世界增添了许多不确定性。我们不能因为关注了大数据的战略价值，而忽视了大数据的战略风险。战略决策和战略思想不会因信息的丰富而自然产生。大数据时代，更加需要分析工具和战略工具，前者以技术提升为前提，后者以人类智慧为依托。进入大数据时代，人类越来越需要对客观世界，包括经济社会发展与人类自身发展的宏观理解和战略把握——指标体系为人类提供了一种科学的战略工具。

二、教育指标体系的基本特点

指标是反映自然与社会现象在规模、程度、比例、结构及其关系等方面的概念和数值。1981年，著名的教育指标体系研究专家詹姆斯·约翰斯通认为:“指标可以在广泛的领域构建和使用。许多指标可以被规划者、管理者和研究者以相近的方式、为相同的目的所使用，然而这一点并非总是被人们所察觉。”［8］(P3)在20 世纪80 年代，人们对于教育指标作用的认识仅仅局限于教育体系内部。教育指标要具有描述功能、监测功能、比较功能、评价功能、预测功能和规划功能。预测为规划依据，规划是根据预测结果对实际工作所做的安排或采取的对策。一种好的教育规划指标具有以下五个特点:一是适用性;二是具有概括信息的能力;三是协同性和条理性，可以与全球分析体系的其他指标共同使用;四是精密性和可比较性;五是可靠性［9］(P16)。概括而言，教育指标具有可靠性/信度(reliability)、有效性/效度(validity)和应用性/程度(utilization)以及可测量性和可比较性等特点。它的主要作用是测量与发展目标的远近距离，识别问题、风险和未来不确定性的程度，帮助决策者和专家进行价值选择、决定取舍、确定目标。同时，指标体系还应该成为一个控制器，方便人们识别问题，并依据问题的重要程度加以测量。通过系统地分析和判断，决策者和专家可以发现问题的原因，并找到解决问题的方法或答案。

她一走上讲台，下面鸦雀无声，连窗外的吵闹声也没有了。她用那亮闪闪的大眼睛向下面望了望，开始说话了，嗓音悦耳动听，真个“美目盼兮，巧笑倩兮”，就像寂静的山林里飞进一只百灵鸟。她那优美的嗓音，恰如其分的动作，一下子慑住了在场所有人的心。我暗暗对她惋惜起来：她为何不去当演员？她若当电影演员准能赛过刘晓庆。

如果说每一个指标是一颗珍珠，那么指标体系就是具有文化价值的一串珍珠。由指标组合成指标体系，是一个指标价值提升的过程。指标体系具有以下价值:(1)系统价值。指标体系可以将指标聚合为一个整体，反映一种价值理想、价值判断和目标追求。系统思考的本质是整体的、综合的和联系的，其目标是寻求组织对于变化的适应能力。系统思考超越了一般意义上的现象研究，而把研究集中到事物的适应能力方面，有助于把战略家和研究者的注意力转向组织所面临的适应性挑战，以及它们用以作出回应的适应能力(安娜蓓尔·碧莱尔，2000)。(2)目标价值。目标的指向性是任何体系的重要特点。体系具有一个突出特点，其要素都有一个共同的目标，有共同的行为方式，这是因为它们都围绕着那个目标，相互关联。(3)创造价值。从指标到指标体系，增加了一种创造的张力。指标体系是专家团队根据客观需要、进行主观创造和价值选择的结果，将每个单独的指标设计组合成为一个指标体系都需要经历一个复杂的创造过程。常言说“1+1＞2”，同样体系的价值大于各子要素的简单之和。指标体系是一个思维创造过程，通过指标的科学性与创造性组合，与指标相比，指标体系更具思想性。人类思维的创造性，使得指标体系产生一个不断增值的过程。这种创造价值，既在系统与目标之间，又在系统与目标之外，它的价值更为广泛、更为丰富、更为深刻。

一般而言，指标体系具有系统性、独立性、目标性等多重特点。教育统计学与教育指标之间亦具有紧密的关系。“教育统计学是应用数理统计方法对教育规律进行数量化研究的一门科学。”［10］(P1)在长期的教育规划和指标研究实践中，我们发现指标的确定性、普及性、可计量性和可采集性这四个属性构成指标的“四大支柱”。每一种特点，都对指标发挥重要的支撑作用，无论哪一种特性被削弱，都会整体削弱指标的可信性、有效性和可靠性。

1.确定性。“指标是各种变量中的确定因素。”［8］(P3)指标是对社会经济事物的客观反映和表象，推动了确定性就推动了指标的本质属性。同时，必须指出:“并非所有的统计都是指标，只有当统计被作为标准时才能称其为指标。也就是说，指标必须告诉人们有关整个系统某些显著而重要的特征。”［11］无论是研究者还是决策者都希望在不确定性的世界中理解和看到可确定的方面，缺乏或无视这种确定性，任何研究和决策都是纸上谈兵。对于指标体系来说，只有确定性，才有可靠性，才能具有信度。教育指标体系具有指向性。在约翰斯通看来，“教育指标是对教育体系基本特征中多种相关变量的有机组合。在指标与变量之间的这种确定性对于讨论的结果是决定性的。”［8］(P4)人类正是在不断克服不确定性、不断寻找确定性中，实现认识复杂、超越复杂和追求简单之目标的。

2.普遍性。“指标可以形成普遍的共识”，这是学术界对于指标的通用性要求。只有反映和揭示事物的普遍性，才能理解社会发展中的共同特征。指标是一种具有共同特征的，揭示社会中事物发展的普遍规律和典型特征的工具。由于指标的普遍性特点，产生出可比较性。“编制可持续性指标不是件容易的事，而创造一个测量标准来描述我们的社会和情感生活也同样具有挑战性。”［12］(P18)这被一些学者视为“荒谬”和不可行之路。只有普遍性，才能揭示规律;只有普遍性，才能进行国际比较。

3.一致性。一致性是系统的共同特性，也是指标体系的内在要求。这种一致性包括:价值目标的一致性、结构功能的一致性和内在逻辑的一致性。“无论社会指标是被应用于社区、州、国家，还是内政层面上，每个指标所指代的内容总是高度一致的。”［13］(P320)多丽斯·A·格拉伯提认为:“信息使用的观念和方法必须逻辑上一致且能反映现实世界，而不能完全不切实际。信息报告必须在没有任何压力的情况下完成才不会曲解信息。”［14］(P63)缺乏统一性、一致性而内容自相矛盾的指标体系，是一个失败的指标体系设计。

4.可计量性。虽然计量性是数据的重要特点，但不是任何有价值的东西都是可计量的。詹姆斯先生认为，一个指标的价值表现为数量。对于指标内涵与范围必须有一种非常清晰和准确的计量与说明。我们主张构建以计量性为基础、以数据为基础的指标体系。实现指标体系的可计量性是比较容易的。但是，对于定量指标与定性指标相结合，或是以定性指标为主的指标体系，实现可计量性就必须将定性指标“数量化”——转化为可测量的指标。

5.可采集性。可采集性是指标的重要特点，也是实现指标功能的最终基础。所谓可采集性，是指数据通过问卷、查询和调查等方法的易得性和可获得性。好的指标体系设计，需要优质数据的有力支持。没有可采集性，指标的确定性、普遍性和可计量性都无从得以实现，甚至可以说没有可得数据的支持，任何再好的指标体系都会失去意义。随着现代信息技术的普及，数据的可采集性不断提升，给指标体系建设提供了更多的方便与可能。

6.可维护性。数据的可维护性对于进行多次重复性研究至关重要。数据质量专家艾德·琳希(Ed Lindsey)提出:“可维护性维度主要用于评定更新、支持和管理数据的程度。它与时效性有关，但是更偏重于及时处理数据的能力，而非数据本身的时效性。”［15］我们不赞成部分专家为了追求所谓的指标体系完善性，使用偶尔调查的数据而牺牲研究的可持续性，所以数据的可维护性与复杂性是一对矛盾。

一个系统而全面的指标体系功能可以描述为:以指标体系满足用户需求和政策需要为核心，以明确性、普遍性、一致性构成指标体系内环;以可计量性、可采集性、可维护性构成外环的一个指标系统。教育指标是从客观和主观两方面对社会特别是教育各种基本状况的性质和数量所作的综合反映。指标还必须具有相对独立性。

与指标特征的传统概括不同，在大数据时代，数据的作用发生了巨大的变化。“有时候，当我们掌握了大量新型数据时，精确性就不那么重要了，我们同样可以掌握事情的发展趋势。大数据不仅让我们不再期待精确性，也让我们无法实现精确性。”［3］(P56)

三、教育指标体系的主要功能

OECD认为，指标可以作为催化剂，可以拓宽政治家和学者的视野与心态，在更宽的视角内审视国家教育目标，并不断接受新的可能性，调整完善教育政策和教育体系，推进教育变革。实际上，指标体系的功能是综合的、复杂的和多样的。在大数据时代，我们必须以新的视野、新的观点和新的价值判断重新思考指标体系的功能与作用。

(一)指标体系是一种重要的学习工具

指标是一种认识人类社会复杂性的重要工具，从这个意义上讲学习功能是指标的第一要义。构建指标体系，最大的功能是“学习”。面对日前复杂的世界，人类必须坚持终身学习，并在持续学习中认识复杂，把握复杂，追求简单。如果从体系构建，到指标分析，再到结果使用，构成一个行云流水的学习过程，那么构建指标体系将成为一个创造思想、创造知识和创造价值的过程。

事物发展从简单系统向复杂系统演变，而且人类的认识沿着两个脉络发展:一是从简单入手，由浅入深，逐步延伸，深入研究复杂问题;二是直击复杂，化繁为简，实现从复杂到简单的跨越。无论采取什么路径，都必须经过学习的过程。1997年，美国哲学家尼古拉·雷舍尔提出:“复杂性既是一种祸害(bane)又是一种福音(blessing)——说它是福音，是因为它总是不可避免地与我们相伴，并成为进步的真正先决条件;说它是祸害，是因为它自身是消极的，又是阻碍我们顺利实现进一步发展的重负。”［16］(P1)“迄今为止，复杂性并没有由于其呈现的挑战而成为绝对消极的因素。”［16］(P3)

战略家提出战略性学习的思想，以提高人们应对复杂战略问题的能力。“预见未来的最大难处在于个人的心智模式障碍。”［17］(P20)著名战略家亨利·明茨伯格先生强调指出:“战略学习属于一种归纳性过程，在对环境缺乏详细的亲身了解的情况下，是不可能产生战略学习的。而战略愿景能力取决于查看和感知的能力，只会纸上谈兵、处理数字的人，不可能设计出战略愿景。”［18］(P191)在研究制定教育指标体系过程中，设计者和决策者以实验经验为基础，通过先进的计算机技术、网络手段和丰富的学习资源，通过有计划的组织学习和个体的自主学习，借助人工智能扩大学习范围、提高学习效率。

(二)指标体系是一种重要的价值工具

任何指标体系都会体现一定的价值追求，没有价值追求和价值导向的指标体系是没有意义，甚至是不存在的。约翰斯顿博士明确指出:“当我们选定一组特定的观察值或测度值作为某种重要现象的指标时，事实上，就等于将我们对现实的感受在某种程度上加入指标选择……如果没有理论，我们为继续搜集和分析不断增长的统计资料所做的努力，就可能会降为一种‘放任的实证主义’，仅仅提供无意义的事实和无重点的指标，其研究所得出的结论，造成的问题可能远较所解答的问题更多。”［19］

指标包括指标体系只为我们提供一种分析、一个视角和若干结论，这种结论可供人们参考。传统观点认为，不确定性是一种负面的东西。而在维克托·迈尔-舍恩伯格、肯尼思·库克耶看来:“大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界，人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是最终答案，只是参考答案，帮助是暂时的，而更好的方法和答案还在不久的未来。”［3］(P233)“执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物。只有5%的数据是结构化且能适用于传统数据库的。如果不接受混乱，剩下95%的非结构化数据都无法被利用，只有接受不精确性，我们才能打开一扇从未涉足的世界的窗户。”［3］(P27)在大数据时代，人类面临大数据带来的战略挑战，也面临大数据中所蕴含的战略价值。

(三)指标体系是一种重要的测量工具

指标体系的重要功能是战略定位。我们不仅要知道自己在什么地方，更要知道要到什么地方去，知道这个地方离我们有多远。这一切都离不开数据和指标体系的测量。

在大数据时代，指标体系对于事物发展测量的范围日益扩大，测量的深度、广度和复杂程度日益增强。教育指标引领发展。“指标是理论发展的基本要素”，同样指标也是政策发展的重要影响和制约因素。教育指标反映人的生产与劳动力再生产的相互关系。“社会指标体系就要以人为主体和出发点来体现人的发展状况。社会指标体系还要反映社会的基本矛盾、社会的主要矛盾和社会结构、社会关系的变化等等。”［20］(P7)OECD 研究机构认为:“……教育指标还可以在促进各国制订理性的教育目标方面发挥重要作用。……国际基准使得各国可以在更大的参照系内看待这些认识，使得学校与教育体系可以通过其他国家的学校与教育体系的情况的棱镜审视自己的工作。”［21］(P6)

(四)指标体系是一种效率评估工具

现代规划中的战略评估，是一种以核心价值观为引领、以定量分析为基础、以数据为支撑，科学准确把握时代特点、阶段性特征和未来战略趋势的行为。Shavelson，Richard J.Lorraine M.McDonnell＆Jeannie Oakes认为:“指示体系通常被设计为一个具有更丰富、更准确信息的系统。然而，指标体系不仅仅是一个统计指标的集合。理想情况下，一个指标体系既可以测量系统的不同组成部分，又可以提供各个子系统如何协同产生的总体效果的相关信息。换句话说，通过指标体系提供的信息，整体大于部分之和。”［22］“OECD教育指标体系项目力图考量国家教育体系的总体绩效，而非比较单个机构或地方一级实体的绩效。”［21］(P6)

(五)指标体系是一种未来预测工具

战略预测是一种对于战略不确定性实施前控的重要方法，通过预测正确把握事物的发展趋势与方向，适应事物变化的速度与形态因应变化，全面科学决策、合理配套资源，实现“先胜”。英国学者维克托·迈尔-舍恩伯格、肯尼思·库克耶特别强调:“大数据的核心就是预测。它通常被视为人工智能的一部分，或者更确切地说，被视为一种机器学习。但是这种定义是有误导性的。大数据不是要教机器像人一样思考。相反，它是把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。”［3］(P15)“有效规划策略的核心在于正确预测的能力。如果预测是错的，那么真实成本和机会成本……都会相当可观。另一方面，如果预测正确，那将会带来极大好处，但前提是竞争对手没有采用类似的规划策略。”［18］(P163)社会预测是以社会问题为对象，以社会发展为目标的一种预测活动。通过社会预测，把握社会发展趋势，管理社会风险，推进社会进步。社会预测的内容广泛，包括人口发展预测、环境治理、城市发展、交通发展和教育规划等。

维克托·迈尔-舍恩伯格、肯尼思·库克耶认为:“大数据的核心就是预测。”［3］(P15)教育指标对于社会发展特别是教育发展预测的作用在于:(1)社会总体教育需要预测。整个社会经济结构、人口发展与教育体系发展作为研究对象，预测教育总体需要与供给，研究分析未来社会发展对于教育发展的需要。(2)教育结构体系发展预测。研究人口结构、产业结构、教育结构的变化发展，对于各层次教育结构和各类教育进行中观预测。(3)对于学校布局变化进行预测。考察分析社会结构特别是城镇化背景下人口结构变化特点，对于城镇教育发展、学校布局进行微观预测。(4)终身教育和学习型社会建设预测。以终身教育思想为指导，鼓励以提高公民素质和生活质量为目标的终身学习，对于全体国民终身学习需求进行调查研究和分析预测，实现对城乡社区教育和市民终身学习的整体规划。

通过建立指标体系，规划专家可以利用教育学、统计学、运筹学、信息论、系统论和控制论等理论与方法，从宏观角度对未来教育发展的趋势进行整体把握，以社会、经济、人口和科技发展为背景进行必要的定性分析，再从中观和微观方面对教育发展进行数字化、模型化和定量化预测。

(六)指标体系是一种重要的决策工具

教育决策是一个教育政策选择过程。伴随着教育决策科学化和民主化进程，决策教育越来越需要建立以数据为支撑的决策体系，以保证决策的水平和质量。教育战略规划为对未来教育发展方向、目标与政策选择的重要决策，更加需要指数与指标支持。约翰斯通强调:“指标的作用之一是它可以以一种更加准确与细致的方式描述和发展政策。”［8］(P7)“指标在教育规划体系中承担着重要作用。指标的潜在作用是它们可以汇集规划者、政策制定者、政治家更加准确地描述未来状态的样子。缺乏这种准确的描述，规划将如同以往苍白无力。”［8］(P8)斯蒂格利茨认为:“我们所评估的东西会影响我们的行动，而更好的评估手段会带来更好的决定，或者至少是不同的决策。”［12］(P22)数据的标实性，为决策者提供了判断事物发展的观测点，提供了进行战略风险预警的显微镜。“如果我们寻找决策过程中的定时炸弹，那么‘对于某项选择不利后果缺乏注意’，仅次于‘未能作出健全决策声明’。在决策过程中，我们从一项简明扼要的目标的声明，导出许多要求标准，以便完全定义该项目的成就。这些要求标准，使我们能够就特别的议题，判断我们的选择方案。”［23］(P196)

总之，在大数据时代，教育指标体系是完善教育治理体系，提高教育治理现代化水平的重要手段，是提高教育决策水平和教育规划水平，实现教育治理现代化不可替代的战略工具。

［1］中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定［M］.北京:人民出版社，2013.

［2］习近平.推动全党学习历史唯物主义基本原理和方法论［EB/OL］.http://www.gov.cn/ldhd/2013-12/04/content-2541999.htm.

［3］维克托·迈尔-舍恩伯格，肯尼思·库克耶.大数据时代:生活、工作与思维的大变革［M］.盛杨燕，周 涛，译.杭州:浙江人民出版社，2013.

［4］结绳记事.百度百科(http://baike.baidu.com/link).

［5］【美】查尔斯·惠伦(Charies Wheelan).赤裸裸的统计学［M］曹 槟译.北京:中信出版社，2013.

［6］李维刚.大数据时代来临［OL］.http://wenku.it168.com/d-000719819.shtm l.

［7］【日】西内启.看穿一切数字的统计学［M］.朱悦玮译.北京:中信出版社，2013.

［8］James N Johnstone.Indicators of Education Systems［M］.Kogan Page，London/UNESCO，Psris，1981.

［9］Claude Saubageot.Indicators for Educational Planning:a Practical Guide.Publisg by:Internationan Institute for Educational Planning/UNESCO.INUESCO，1997:16.

［10］程书肖，李仲来.教育统计方法［M］.沈阳:辽宁大学出版社，1988.

［11］Shavelson，Richard J.，Lorraine M.McDonnell ＆Jeannie Oakes.What Are Educational Indicators and Indicator Systems?http://pareonline.net/getvn.asp.

［12］沈 颢，【不丹】卡玛尤拉.国民幸福:一个国家发展的指标体系［M］.北京:北京大学出版社，2011.

［13］德尔伯特·C·米勒(Delbert C.Miller)，内尔·J·萨尔金德(Neil J.Salkind)著.研究设计与社会测量导引(第6版)［M］.风笑天，等译.重庆:重庆大学出版社，2004.

［14］【美】多丽斯·A·格拉伯(Doris A.Graber).沟通的力量——公共组织信息管理［M］.张熹珂译.上海:复旦大学出版社，2007.

［15］艾德·琳希(Ed Lindsey).数据质量［EB/OL］.http://www.docin.com/p-44822185.html.

［16］【美】尼古拉斯·雷舍尔.复杂性:一种哲学概观［M］.吴 彤译.上海:上海科技教育出版社，2007.

［17］【英】凯斯·万·德·黑伊登(Kees van dei Hejden).情景规划(原书第2版)［M］.邱邵良译.北京:中国人民大学出版社，2007.

［18］【加】亨利·明茨伯格.战略规划的兴衰［M］.张猛，钟含春译.北京:中国市场出版社，2010.

［19］Robert J.Rossi＆ Kevin J.Gilmartin.社会指标导论:缘起、特性及分析［M］.中国台湾:生活素质研究中心，1985.

［20］何建章，吴 军，朱庆芳.中国社会指标理论与方法［M］.北京:中国统计出版社，1989.

［21］经济合作与发展组织.教育概览2011-OECD指标［M］.中央教育科学研究所，译.北京:教育科学出版社，2011.

［22］Shavelson，Richard J.Lorraine M.McDonnell＆ Jeannie Oakes.What Are Educational Indicators and Indicator Systems?http://pareonline.net/getvn.asp.

［23］兰德研究学院.兰德决策:机遇预测与商业决策［M］.成都:天地出版社，1998.