《表1 数据结构、模型选择与一致性》

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《破解教育生产“黑箱”：教育生产函数研究的评述与展望》

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近五年来，伴随着计量模型和识别策略的不断进步，实证研究对数据的要求也逐渐苛刻（见表1），高质量的数据几乎成为文章能够在顶级期刊发表的必要不充分条件。鉴于教育生产过程的累积性和动态性这一基本事实，数据需要更加注重对教育投入的流量进行精确的追踪和统计，对教育产出的测量需要更加科学和精准。我国当前行政数据获取较难，教育追踪数据库资源有限。数据的相对匮乏，从某种程度上限制了教育生产函数研究在我国的推进和发展。近五年我国教育生产函数研究更多采用国际教育项目数据。部分研究基于研究者自己收集的小规模调查数据，数据结构多为单期，缺乏长期的追踪观测。此外，我国教育生产函数研究采用的数据多针对某地区或某学校展开，研究结论和政策建议的推广存在很大局限。未来我国建立高质量的追踪数据，营造数据共享的良性学术氛围尤为重要和紧迫。例如可以寻求新兴互联网调研经费众筹模式，众筹者在保护期内有数据使用的独享权，避免出现部分学者在数据使用上的搭便车行为。