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【摘要】《教育统计管理规定》以部长令形式颁布，自2018年8月1日起实施。2019年作为统计规定的落实年，教育统计工作在落实年中履行统计工作职责。在总结分析统计工作实际中存在的统计指标不能准确反映高等教育发展现状、缺乏专业统计人员和岗位配置及统计数据的服务决策程度不高等主、客观问题，并针对性地提出加快指标体系研究，推动高等教育的可持续发展;设置专门统计岗位，加强统计队伍系统培训;更新观念，重视数据应用管理，提高服务决策能力的可持续发展建议。
【关键词】可持续发展 教育统计 服务决策
引言
随着高校存在环境日益复杂，高校面临的最大困境之一就是管理决策的科学性问题。很多高校管理决策依然沿用传统的经验式的决策模式，这并不能实现真正意义上的科学决策。如何让数据说真话，真正掌握学校的发展现状，指标体系能准确反映教育事业的可持续发展，各级行政部门构建数据质量保证体系，开展数据分析、监管、预测等，从而更好服务决策，提高高校决策的效率和效益。
一、教育事业统计概况
《2018年全国教育统计年鑒》公布的数据显示，教育统计覆盖全国52万所各级各类学校和机构，2. 76亿学生和1900多万教职工，每年统计调查指标 1.6 万项、数据量达 60 亿条。形成了一支涵盖各级各类学校、教育机构、各级教育行政部门，以兼职为主、专职和兼职相结合的上百万人的教育统计队伍。教育统计是我国覆盖面最广、战线最长的部门统计，也是全世界最为庞大的教育统计系统。其中广东省各级各类学校（机构）3.48万所，学生2435万人，教职工188多万人，按照省需求，经省统计局报备，另设12张省级附表，统计队伍逾五万人。
二、广东高校教育统计工作存在问题
（一）个别统计指标不能准确反映高等教育发展现状
当前我国高校沿用的《2004指标》，至今已经15年，其难以准确衡量高等教育发展的现实状况，甚至会对高校的实际办学水平造成误判，影响高等教育未来发展的战略规划。如，1.部分指标标准值偏低。2015至2017年，全国高校中，“具有研究生学位教师占专任教师的比例”和“生均教学仪器设备值”2项指标的合格学校比例均已超过94.83%;2.部分指标过时，已无实际存在意义。如“百名学生配教学用计算机台数”“百名学生配多媒体教室和语音实验室座位数”在15年前制定《2004指标》时，发挥了促进高校硬件建设的引导功能，但随着网络时代的迅速到来，这两项指标明显滞后于高校的实际发展;3.图书指标未能全面衡量高校基本办学条件。图书指标中为设定数字资源的衡量标准，而当前，高校所有图书资源中纸质资源和数字资源并存已是常态，且数字资源的使用率逐年上升。
（二）缺乏专业统计人员和岗位配置
全国上百万教育统计人员中，专职人员少、兼职人员多。教育统计的任务对于大多数工作人员来说是阶段性的工作，他们在某个阶段承担统计的职责;统计人员在岗周期短、流动频繁高。统计工作业务归口部门不一，大部分学校设置由校长办公室负责，个别高校由发展规划处、质量管理办公室或其他科室负责，学校重视程度不一;基层统计人员一年一换的现象很常见，每年都有很多不熟悉教育统计工作的人员参与统计工作，因此很难形成一支专业技能强、工作稳定的统计队伍;缺乏专业数据统计知识的学习，对教育统计的指标内涵理解有偏差，缺乏运用软件对数据进行统计和分析的专业技能，导致统计效率低下，数据管理不到位，甚至可能出现数据失真、数据混乱的情况。
（三）统计数据的服务决策程度不高
“从高校数据的来源及汇聚方面，高校中的数据很大一部分来源于各职能部门，而高校内部对于各职能部门间数据资源规划缺位、缺乏共享共建意识，导致了各部门建设进度不同、数据标准不统一，增加了数据资源共享共用的壁垒。”[1]缺乏对数据的重视，数据的采集工作、分类以及挖掘工作也只是流于形式，未能挖掘有价值的数据为学校科学决策提供事实的依据，不能够充分利用现有数据对学校进行全方面的综合分析，极大地影响了高校科学决策。统计数据质量保证体系有待健全，让数据说真话，才能有效服务决策，提高各级教育部门决策的效率和效益。
三、对策建议
（一）加快指标体系研究，推动高等教育的可持续发展
结合高等教育发展现状和需求开展指标修订工作，对全国高校统计数据进行测算，结合文献梳理和数据分析，将指标内涵模糊、边界不清的指标进一步界定，对指标标准值偏低、筛选力不足的指标进行提高标准，对指标过时，无实际存在意义的，进行删除;研究和完善指标体系，科学有效反映高等教育发展状况及发展质量，推动高等教育的可持续发展。
（二）设置专门统计岗位，加强统计队伍系统培训
大数据时代，数据的有效应用需要掌握技术的专业人才队伍。缺少专业化的数据人才，数据也只是数据而已。“打铁还需自身硬”，统计人应当立足本职，通过线上线下的远程研修、继续教育、网络教育、移动学习等全方位学习，把握国家信息化建设的战略规划，加强应用技能、网络技术和信息技术的学习与运用，广泛实践。在培训需求分析的前提下，分重点、分次进行培训，培训单位在进行教育统计之前应当进行培训需求评估，不按需求就进行培训是盲目的;发展教育统计软培训的系统性与长效性，教育统计人员要立足本职实现学用结合，根据自身与实践的需要，制定中长期培训规划建立选修课制度，让教育统计人员自主选择内容。只有这样才能从根本上建立起一支业务硬、素质高、能战斗的统计工作队伍。学校层面要重视统计工作，设立专业的专职统计岗位，明确统计工作岗位职责。
（三）更新观念，重视数据应用管理，提高服务决策能力
数据只有在挖掘、分析、利用才能赋予新的灵魂和生命。要由“数据采集”走向“数据挖掘”;由“信息孤岛”走向“数据整合”和分析;建立基于数据的教育质量保障体系，对数据进行质量分析、预判、监测、决策等。 1.由“数据采集”走向“数据挖掘”
当前，统计工作虽然也关注数据的分析处理，但数据的采集仍然占据工作的重心。大数据时代的到来，赋予海量静态数据全新的活力，因此分析处理海量数据，体现数据的价值，将统计事业的重心转移到体现数据的预测性与关联性之上。
2.由“信息孤岛”走向“数据整合”
整合现有及未来的应用系统的数据资源，有利于促进教育机构管理标准化、规范化，提高教育管理效率，为构建教育管理信息系统奠定坚实基础，但现有的教育数据大多分散、小集中，仅少量数据构成体系，如学校代码管理信息系统现已纳入教育部信息化建设的“小金教”工程公共平台建设项目，全部采用学校代码作为教育管理、数据采集的标准和平台。而其他海量数据也需要相关类似平台来统一代码标识，只有系统整合，才能实现小同信息系统信息的决速交换和共享，消除“信息孤岛”。通过建立数据仓库，打破部门间、系统间的独立关系，实现随时调动数据的需求。
3.建立基于数据的教育质量保障体系
建立健全统计信息网络，接轨省、市政务平台，实时更新平台信息，夯实数据存储管理与处理分析的基础，进一步提升数据的价值蕴含。省级人民政府教育行政部门应当健全统计数据质量保障体系，建立专家参与的统计数据质量核查机制，通过自查、抽查、互查等方式，开展统计数据质量核查，保证统计数据质量。建立教育统计数据抽查制度，制定抽查事项清单，合理确定抽查的比例和频次。积极引用第三方评价机构开展数据调查、核查及分析，通过对高校统计数据进行精准深度分析，核心数据比较，了解学校在专业设置、人才培养质量、师资力量、教育仪器设备等方而改革举措是否有效;通过比较相关院校数据，了解学校的发展优势与短板，建立教育诊改机制，完善教育质量内部保证体系，提升学校治理能力，实现适应大数据时代背景下高校治理体系和治理能力的现代化。推动宏观决策支持、社会公众服务、科学信息管理，有效引导社会舆论，凝聚社会共识。推动统计服务由事后反映向客观分析、预测判断和对策建议并重转变。
四、结语
《教育统计管理规定》，对标中央新要求，面向教育新时代，规范了教育统计工作的方方面面，对于全面推进教育系统依法统计、依法治统，提高教育统计数据质量。只要依法依规统计，才能客观反映学校发展存在问题，才能为学校事业发展提供准确的决策服务，促进教育治理能力和治理体系现代化。
参考文献
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[2] 李斌. 高等教育统计管理问题及对策研究[D].兰州大学，2011.
[3] 姚金菊. 教育统计管理工作进入法治新时代[N]. 中国教育报，2018-08-03（003）.
[4]王永平. 基于统计数据的教育评估和决策研究[D].西安理工大学，2018.
[5]高万里. 教育统计数据质量保障体系研究[A]. 国家新闻出版广电总局中国新闻文化促进会学术期刊专业委员会.2018年第二届国际科技创新与教育发展学术会议论文集（第二部分）[C].国家新闻出版广电总局中国新闻文化促进会学术期刊专业委员会：香港新世纪文化出版社有限公司，2018：4.
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[7] 刘伟斌. 关于高校教育统计工作的思考[A]. 智能信息技术应用学会，2011：4.
[8]任珊，张小玲.大数据时代基础教育统计信息化思考[J].软件导刊（教育技术），2018，17（04）：1-2.
[9]程晶.大数据背景下教育统计数据有效利用的问题与对策——基于高等教育事业基层统计工作的思考[J].价值工程，2017，36（36）：182-183.
[10]萧茶陵.新形势下如何做好高等教育统计工作[J].农村经济与科技，2017，28（22）：189.
[11]王芮.从统计分析角度研究经济若干因素对职业教育现代化建设的影响及作用[J].天津职业院校联合学报，2017，19（10）：97-100+104.
[12]孙不凡. 中国教育“走出去”统计指标体系的开发研究[D].浙江师范大学，2017.
[13]李世荣.关于教育统计信息化建设的研究[J].企业改革与管理，2017（09）：195+197.
[14]孙雨琪. “教育统计”在线学习活动的设计与实践[D].上海师范大学，2017.
[15]中国教育科学研究院教育信息与数据统计研究所所长、研究员 马晓强. 发达国家怎样设计现代教育统计体系[N]. 中國教育报，2016-11-24（007）.
[16]苏冠贤，马骏，黄东.高等教育统计服务高校管理的实践与探索[J].办公自动化，2016，21（22）：48-49+35.
[17]尤彧聪，易露霞. 大数据时代教育统计工作改革创新模式研究——数据深度挖掘在高校教育统计中的创新应用[A].，2016：4.
[18] 孙晓毅. 基于高等教育教学信息的数据统计分析与数据挖掘研究[D].北京邮电大学，2013.
[19]张艳丽.美国国家教育统计中心与高等教育数据运行机制的探索[J].高等理科教育，2016（01）：80-85+106.
[20]刘娜，曾庆.美国国家教育统计中心对我国教育信息管理体系建设的启示[J].科教导刊（下旬），2015（08）：6-7.
广东创新科技职业学院
【关键词】可持续发展 教育统计 服务决策
引言
随着高校存在环境日益复杂，高校面临的最大困境之一就是管理决策的科学性问题。很多高校管理决策依然沿用传统的经验式的决策模式，这并不能实现真正意义上的科学决策。如何让数据说真话，真正掌握学校的发展现状，指标体系能准确反映教育事业的可持续发展，各级行政部门构建数据质量保证体系，开展数据分析、监管、预测等，从而更好服务决策，提高高校决策的效率和效益。
一、教育事业统计概况
《2018年全国教育统计年鑒》公布的数据显示，教育统计覆盖全国52万所各级各类学校和机构，2. 76亿学生和1900多万教职工，每年统计调查指标 1.6 万项、数据量达 60 亿条。形成了一支涵盖各级各类学校、教育机构、各级教育行政部门，以兼职为主、专职和兼职相结合的上百万人的教育统计队伍。教育统计是我国覆盖面最广、战线最长的部门统计，也是全世界最为庞大的教育统计系统。其中广东省各级各类学校（机构）3.48万所，学生2435万人，教职工188多万人，按照省需求，经省统计局报备，另设12张省级附表，统计队伍逾五万人。
二、广东高校教育统计工作存在问题
（一）个别统计指标不能准确反映高等教育发展现状
当前我国高校沿用的《2004指标》，至今已经15年，其难以准确衡量高等教育发展的现实状况，甚至会对高校的实际办学水平造成误判，影响高等教育未来发展的战略规划。如，1.部分指标标准值偏低。2015至2017年，全国高校中，“具有研究生学位教师占专任教师的比例”和“生均教学仪器设备值”2项指标的合格学校比例均已超过94.83%;2.部分指标过时，已无实际存在意义。如“百名学生配教学用计算机台数”“百名学生配多媒体教室和语音实验室座位数”在15年前制定《2004指标》时，发挥了促进高校硬件建设的引导功能，但随着网络时代的迅速到来，这两项指标明显滞后于高校的实际发展;3.图书指标未能全面衡量高校基本办学条件。图书指标中为设定数字资源的衡量标准，而当前，高校所有图书资源中纸质资源和数字资源并存已是常态，且数字资源的使用率逐年上升。
（二）缺乏专业统计人员和岗位配置
全国上百万教育统计人员中，专职人员少、兼职人员多。教育统计的任务对于大多数工作人员来说是阶段性的工作，他们在某个阶段承担统计的职责;统计人员在岗周期短、流动频繁高。统计工作业务归口部门不一，大部分学校设置由校长办公室负责，个别高校由发展规划处、质量管理办公室或其他科室负责，学校重视程度不一;基层统计人员一年一换的现象很常见，每年都有很多不熟悉教育统计工作的人员参与统计工作，因此很难形成一支专业技能强、工作稳定的统计队伍;缺乏专业数据统计知识的学习，对教育统计的指标内涵理解有偏差，缺乏运用软件对数据进行统计和分析的专业技能，导致统计效率低下，数据管理不到位，甚至可能出现数据失真、数据混乱的情况。
（三）统计数据的服务决策程度不高
“从高校数据的来源及汇聚方面，高校中的数据很大一部分来源于各职能部门，而高校内部对于各职能部门间数据资源规划缺位、缺乏共享共建意识，导致了各部门建设进度不同、数据标准不统一，增加了数据资源共享共用的壁垒。”[1]缺乏对数据的重视，数据的采集工作、分类以及挖掘工作也只是流于形式，未能挖掘有价值的数据为学校科学决策提供事实的依据，不能够充分利用现有数据对学校进行全方面的综合分析，极大地影响了高校科学决策。统计数据质量保证体系有待健全，让数据说真话，才能有效服务决策，提高各级教育部门决策的效率和效益。
三、对策建议
（一）加快指标体系研究，推动高等教育的可持续发展
结合高等教育发展现状和需求开展指标修订工作，对全国高校统计数据进行测算，结合文献梳理和数据分析，将指标内涵模糊、边界不清的指标进一步界定，对指标标准值偏低、筛选力不足的指标进行提高标准，对指标过时，无实际存在意义的，进行删除;研究和完善指标体系，科学有效反映高等教育发展状况及发展质量，推动高等教育的可持续发展。
（二）设置专门统计岗位，加强统计队伍系统培训
大数据时代，数据的有效应用需要掌握技术的专业人才队伍。缺少专业化的数据人才，数据也只是数据而已。“打铁还需自身硬”，统计人应当立足本职，通过线上线下的远程研修、继续教育、网络教育、移动学习等全方位学习，把握国家信息化建设的战略规划，加强应用技能、网络技术和信息技术的学习与运用，广泛实践。在培训需求分析的前提下，分重点、分次进行培训，培训单位在进行教育统计之前应当进行培训需求评估，不按需求就进行培训是盲目的;发展教育统计软培训的系统性与长效性，教育统计人员要立足本职实现学用结合，根据自身与实践的需要，制定中长期培训规划建立选修课制度，让教育统计人员自主选择内容。只有这样才能从根本上建立起一支业务硬、素质高、能战斗的统计工作队伍。学校层面要重视统计工作，设立专业的专职统计岗位，明确统计工作岗位职责。
（三）更新观念，重视数据应用管理，提高服务决策能力
数据只有在挖掘、分析、利用才能赋予新的灵魂和生命。要由“数据采集”走向“数据挖掘”;由“信息孤岛”走向“数据整合”和分析;建立基于数据的教育质量保障体系，对数据进行质量分析、预判、监测、决策等。 1.由“数据采集”走向“数据挖掘”
当前，统计工作虽然也关注数据的分析处理，但数据的采集仍然占据工作的重心。大数据时代的到来，赋予海量静态数据全新的活力，因此分析处理海量数据，体现数据的价值，将统计事业的重心转移到体现数据的预测性与关联性之上。
2.由“信息孤岛”走向“数据整合”
整合现有及未来的应用系统的数据资源，有利于促进教育机构管理标准化、规范化，提高教育管理效率，为构建教育管理信息系统奠定坚实基础，但现有的教育数据大多分散、小集中，仅少量数据构成体系，如学校代码管理信息系统现已纳入教育部信息化建设的“小金教”工程公共平台建设项目，全部采用学校代码作为教育管理、数据采集的标准和平台。而其他海量数据也需要相关类似平台来统一代码标识，只有系统整合，才能实现小同信息系统信息的决速交换和共享，消除“信息孤岛”。通过建立数据仓库，打破部门间、系统间的独立关系，实现随时调动数据的需求。
3.建立基于数据的教育质量保障体系
建立健全统计信息网络，接轨省、市政务平台，实时更新平台信息，夯实数据存储管理与处理分析的基础，进一步提升数据的价值蕴含。省级人民政府教育行政部门应当健全统计数据质量保障体系，建立专家参与的统计数据质量核查机制，通过自查、抽查、互查等方式，开展统计数据质量核查，保证统计数据质量。建立教育统计数据抽查制度，制定抽查事项清单，合理确定抽查的比例和频次。积极引用第三方评价机构开展数据调查、核查及分析，通过对高校统计数据进行精准深度分析，核心数据比较，了解学校在专业设置、人才培养质量、师资力量、教育仪器设备等方而改革举措是否有效;通过比较相关院校数据，了解学校的发展优势与短板，建立教育诊改机制，完善教育质量内部保证体系，提升学校治理能力，实现适应大数据时代背景下高校治理体系和治理能力的现代化。推动宏观决策支持、社会公众服务、科学信息管理，有效引导社会舆论，凝聚社会共识。推动统计服务由事后反映向客观分析、预测判断和对策建议并重转变。
四、结语
《教育统计管理规定》，对标中央新要求，面向教育新时代，规范了教育统计工作的方方面面，对于全面推进教育系统依法统计、依法治统，提高教育统计数据质量。只要依法依规统计，才能客观反映学校发展存在问题，才能为学校事业发展提供准确的决策服务，促进教育治理能力和治理体系现代化。
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[11]王芮.从统计分析角度研究经济若干因素对职业教育现代化建设的影响及作用[J].天津职业院校联合学报，2017，19（10）：97-100+104.
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[18] 孙晓毅. 基于高等教育教学信息的数据统计分析与数据挖掘研究[D].北京邮电大学，2013.
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