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但是，数据管理和指标结构还远不能适应复杂的教育政策分析的需要，有四个根本性的问题就摆在研究者的面前。
第一，教育信息系统的开放性。
教育政策的复杂性决定了政策制定需要建立在较长时间的调查分析之上，需要以坚实的数据分析为基础。
然而，数据安全和开放之间始终存在一个艰难的平衡。
于是，不同层级政府围绕信息公开，其态度和策略存在相互的“掣肘”
，结果就是公开了“模糊”
和“粗糙”
的信息，信息公开的质量制约了该政策的效果。
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第二，构建“指标群”
的政策依据。
进入新时期，当我们对教育事业发展的宏观结构特征进行判断时，要从单一的规模和比例指标的变化，转化成对“指标群”
的量化分析，以确定某个子体系的运行状况。
以学前教育事业为例，过去，描述幼儿园数量变化、在园儿童数量、入园率就可以了，这是独立特征变量。
如果描述结构性变化，这些独立特征变量就需要彼此联系。
例如，不同所有制幼儿园的数量变化，在园儿童在哪类幼儿园注册，在不同类型的幼儿园里就读，家长和政府分别需要支付多少钱？这时，数据之间就不独立了，它们共同形成了学前教育体系的构成、运行和分配效果。
如果构建这样的“指标群”
，则数据的可得性又成为问题，而数据的可得性又反映了我们国家教育信息管理系统还缺乏恰当的结构化指标群的视角。
所以，这样“鸡生蛋、蛋生鸡”
的循环，说明我国的数据管理还没有适应教育事业发展转型的需求，数据基础设施建设还不能适应教育发展方式转型后的信息需要。
数据基础设施建设，也需要适应教育事业发展方式转型的需要……
第三，确定阶段性特征的方法和技术。
在发展问题研究中，“阶段性”
是一个经常被提起的词汇，从早期罗斯托经济成长三阶段论，也叫作罗斯托起飞模型（Rostoviantake-offmodel），到后来经济学争论不休的后期优势（theadvantageofnewers），都是以发展的阶段性特征判断作为前提的。
但是，阶段划分的方法和技术究竟是什么？教育发展研究显然还未提供足够的概念和方法。
缺乏阶段性特征判断的方法论，让我们的国际比较陷入缺乏“参照系”
的局面。
人均GDP或财政投入只是教育事业发展的社会背景，并不一定面临同样的教育事业发展的问题。
具体来说，英、美、日、澳针对教育发展不同阶段的主要矛盾所做的制度改革探索，需要我们不仅用数据对比的方式进行国际比较，还要用比较制度分析方法，对这些国家的学术、政策、案例（判例）进行研究，验证不同阶段的结构性特征和政策要点。
当我们用关键数据描述这个存在阶段性转换的40年历程时，应该采用怎样的数据处理手段呈现这种阶段性特征？
第四，体现对40年发展历程的系统解释。
站在学术研究的角度去总结和分析改革开放以来教育事业发展的道路，应该在多大程度上体现学术研究所倡导的解释性和系统性思考？解释性，要求我们超越现象本身的信息呈现，利用概念框架去解读现象。
而系统性思考，则是借助已有的知识体系，去对现象与事实进行解释和判断，特别是多角度的分析和判断。
系统解释，是从学术角度研究40年发展历程的独特角度，但是，解释框架的获得取决于中国学术界对教育事业发展的整体研究水平。
改革开放40年，教育事业的发展成就是举世瞩目和毋庸置疑的，但是，从人口大国走向人力资源大国的过程，其解释程度在本书中如何反映，是本书面临的技术问题。
（三）时间变量的引入
40年是一个历程，时间是描述这个过程的重要维度。
它提供了理解今天教育事业发展成就的一个视角，即今天的成就是以往的努力累积的结果；它也提供了审视今天所面对的结构性矛盾的一个角度，即今天的问题，也是事业发展到一定阶段后，在大概率上无法避免的调整和改进。
在用指标去描述40年的历程时，前30年非常好看，一路向上，而后10年却没有延续之前的态势，有些指标可能还有下降的势头……“转折点”
的确定和解释，是将时间维度引入分析的主要贡献。
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