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，和东亚的日本、韩国、新加坡共同构成东亚儒家文化模式。
在“追赶”
的过程中，公共政策的制定者，以及整个社会会形成对增长和扩张的强烈偏好，这个偏好使转向“新常态”
的过程非常艰难，同时，对于政策分析者来说，会形成对快速增长带来的社会影响的有意无意的“忽视”
。
图1-14展示的是完美的增长和追赶之路，它让我们每个人都兴奋不已，但是，发达国家已经走过的路，却不时地提醒我们，这个快速增长背后，还有一群“落在后面的人”
。
图1-141978—2016年普通高等本、专科教育规模的变化
注：规模增长指数是以1978年的规模为1，各个年度的规模相对于1978年规模的倍数。
于是，当我们在总结中国教育改革开放40年来取得的成就时，我们需要超越“追赶”
时代的逻辑，看到增长的积极影响，看到总量层次上教育与经济增长的完美“匹配”
（见表1-5），还要看到总量所掩盖的结构问题。
在劳动力队伍的总量中，后20%的人，由于经济增长和技术进步，反而陷入更加困顿的状态。
如果说劳动力队伍受教育程度的持续提高，“国家财富（人力资本）”
不断累积支持经济持续增长的话题是经济学的经典话题，那么，“国家财富（人力资本）”
在社会各阶层中的分布不平等，就成为一个社会经济学问题。
它要求我们将经济与社会结合起来考虑经济增长，同时，在技术上，将总量分析与分层的结构性分析结合起来。
然而，当我们将经济和社会视角结合在一起考虑时，我国数据基础设施建设的不足，往往局限了我们的视野。
“数据基础设施”
是关于影响公共政策和教育资源配置决策行为的数据基础的形象比喻，以当前的普通高中入学率、学前教育入园、教师工资或者教育质量监测为例，以省区为单位的数据，往往导致省区之间的达标“锦标赛”
，而对省区内部各个阶层在教育水平上的差距，无法获得合适的数据去分析，也无法识别这个现象。
以机构为基础的数据管理方式，再次制约了数据分析和政策分析的视野，导致数据“盲区”
和政策“盲区”
的存在。
超越“追赶”
，要看被排斥和落后，因为受教育陷入困境的人，也要看在一路前行的过程中，被高速度耽误的多样化、个性化教育需求。
从指标上看，关于毕业率、就读时间、学费、所有制，都是统一的，这个一致性背后，是被高速度遮盖的交易成本和质量代价。
表1-5以1978年为基期的1978—2016年在校生规模的增长倍数
续表
续表
[1]ioion2018，https：nces.ed.govpubs20182018144.pdf，2018-05-10，p.179.
[2]ioion2018，https：nces.ed.govpubs20182018144.pdf，2018-05-10，p.179.
[3]ClaudiaGoldiheRaEdudTebridge，Mass.：TheBelknapPressofHarvardUyPress，2008，pp.11-43.
[4]ClaudiaGoldiheRaEdudTebridge，Mass.：TheBelknapPressofHarvardUyPress，2008，pp.85-88.
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