高校数据失真，指的是高校提供给政府、用人单位、学生家长、评估机构等利益相关人的办学数据与真实数据偏离的现象。应该说，随着《高等学校信息公开事项清单》等文件的出台，高校对外公布的数据范围有所扩大，对数据公开的要求也日趋严格，这是进步和可喜的现象。然而，当前我国高校数据失真现象并不鲜见，如同冰山一角。数据失真的程度在某些方面也是触目惊心的：有些数据与真实情况相差甚远，管理者在决策时几乎完全不依赖这些数据。对于数据失真，无论是教育主管部门，还是其他利益相关人，往往存在着两种极端的倾向：一种将其与“造假行为”相提并论，并希望能够严令禁止并杜绝；另一种则视其为心知肚明之事，属于上有政策之下有对策。应该说，这两者倾向都是不可取的。从学理角度看，数据失真是现象，而不是问题的本质。对于高校数据失真，需要认真分析其背后之成因，分清其类型，才可能找到有效的治理方式。

一、管理低效型数据失真

管理低效型的数据失真指的是由于高校自身管理效率低下，对数据归口、采集、填报等的管理工作不到位、责任不明确、能力水平不足以及忽视数据而造成的数据失真。此类数据失真往往表现为缺乏数据造成的报告错误、失误以及疏漏。本质上，管理低效型数据失真并非高校有意造假，更多是不知道真实数据、缺乏“数目字管理”造成的失真现象。有的高校信息化工作刚刚起步，没有数据管理制度、归口部门与岗位职责，管理人员基本凭经验而非证据决策，无论是院系还是学校层次都缺乏数据采集、报告的常态化工作机制，其报告的数据真实性便存在很大问题。有的学校信息化工作早已开始，但缺乏统一的数据整合部门，各个部门可能都有各自的信息系统与数据库，但均为“数据孤岛”，与其他部门不联通、不共享。当前高校需要公开的很多数据是复合性、综合性指标数据，需要多个变量的再计算（加权、比例等），单个职能部门面对这种数据需求往往感到无能为力。举例来说，高校的本科教学质量报告要求提供“主讲本科课程的教授占教授总数的比例”数据，如果缺乏统一的数据整合部门，学校的教务处必须从各个院系得到教授、课程等原始数据后通过整合才能计算出来，而各个院系一般缺乏负责数据的岗位，因此计算过程中难免会有错误出现。管理低效型数据失真在绝大部分高校都有不同程度的存在，其中新建高校或者新合并高校的数据失真程度一般会更高一些。随着高校管理水平的提升，此类数据失真会有下降趋势。

二、资源争取型数据失真

资源争取型的数据失真指的是高校在争取生源、经费、项目、政策、声誉等各种办学资源的过程中，出于自身需要而主动造成的数据失真。例如，在争取生源的过程中，学校出于宣传的需要，往往会将学校层次上的“光鲜”数据呈现给潜在的生源，造成信息失真。在争取经费、项目的过程中，学校可能会有意隐瞒实情数据，视情况夸大成绩或者夸大问题，提供失真的数据作为证据从政府或者第三方争取资源。政府有时会对某些群体实施特殊支持政策，比如配套拨款，学校在争取这些拨款时极有可能提供不失数据以扩大拨款基数；在面对各种大学排名时，为获得好的名次以及其带来的声誉，高校有着强烈的动机提供不实数据。这在守法成本高，违法成本低，数据失真的惩罚风险极低的情况下尤为如此。当前，我国高等教育正从政府直接控制的指令性管理转变为通过资源指挥棒的指导性管理。提供数据作为证据来争取资源正是高校通过新的方法来主动适应制度环境变化的行为。但资源提供方（家长、政府、排名机构等）与作为资源获取方的高校之间存在着明显的信息不对称，后者根据自身需要“调整”数据便成为一种必然选择。资源争取型的数据失真在不同类型高校中表现存在较大差异，这种差异取决于高校所需资源的类型。例如，高度依赖生源资源的民办高校在招生时提供不实数据的可能性较高；对声誉资源十分注重的高校往往会根据排名机构的排名方法来“优化”数据。只要办学资源呈绝对或者相对的紧缺状态，资源争取型的数据失真会在当前和未来相当长时间内存在。

三、问责应对型数据失真

问责应对型数据失真指的是高校为应对各种事实上以及可能的问责而被动地操纵数据造成的数据失真。当前，我国高等教育的管办评尚未完全分离，高校的问责主体主要是政府主管部门以及作为主管部门代理人的评估机构。事实上的问责来自于真实数据披露对高校发展的直接重大负面影响，比如某些基本办学条件指标不合格会造成高校无法获得政策支持。可能的问责来自于真实数据披露对高校发展的间接负面影响，比如评估机构得到了真实数据后反馈给政府主管部门，进而影响高校的声誉。与资源争取型数据失真相比，问责应对型数据失真最显著的特征是高校的被动性——如果没有问责，高校就无操纵数据的动机。问责应对型数据失真的程度与问责的利害程度以及高校真实数据与基准数据的差距程度成正比关系：问责的利害程度越大，真实数据越“难看”，数据失真的程度就越高。问责主体的专业性会影响数据失真的程度。当前高校面临多种形式的问责，要报告多种口径的数据，如果问责主体的专业性不高，高校在报告数据时会存在各种口径上的误解，容易导致数据失真。令人不安的是，问责应对型数据失真最容易产生“路径依赖”：高校往往会因一个虚假数据而制造另一个虚假数据，会因过去的虚假数据制造当前的虚假数据，最终造成某些指标的数据始终失真。问责应对型数据失真也是评估文化影响的产物：正所谓“家丑不可外扬”，当一所高校因为虚假数据在问责中顺利“过关”后，其他高校会纷纷效仿，形成一种弄虚作假的评估“文化”，而这种评估“文化”又会引起更多的数据失真现象——最终形成一种恶性循环。众所周知，我国高校没有独立法人地位，没有享受充分的办学自主权。高校在很多时候无法独立应对问责，某些情形下似有“代人受过”之尴尬。比如高校受政府编制数量限制，无法引进所需师资，而招生计划又必须要完成，那么对“生师比”等指标进行问责就存在悖论——这种责任不应该有高校独立承担，于是“调整”数据便成为必然选择。问责应对型数据失真可以说是我国高校较为普遍性的现象。除非我国高校管理体制机制有一个根本性的变革，否则问责应对型数据失真会一直持续下去，并且有可能会有愈演愈烈之势。

当然，某一数据失真现象可能会兼具上述多种类型数据失真的特征。换言之，它可能是多种因素共同作用而产生的。然而，对事物进行分类是深入理解事物本质特征的必经之路，特定数据失真现象必然存在着占主导作用的诱因，因此将数据失真的诱因做类型上的划分仍然十分必要。比如，选择性公开数据也是数据失真的一种形式，它可能是由管理低效和问责应对共同引发，但其主导诱因仍然是应对问责。