学科评估循证机制构建：区块链赋能视角

张双志 张龙鹏

摘 要：从数据走向证据既是价值互联网时代学科评估的内生变革需求，也是构建循证学科评估的本质所在。区块链为破解当前学科评估循证机制构建所面临的数据获取权力科层集权、指标筛选话语单向输出和证据使用主体道德风险等中心化治理难题提供了技术方案。遵循“创新应用→风险挑战→机制构建”的分析框架对基于区块链赋能的学科评估循证机制进行系统性研究，发现分布式账本赋能数据获取权力的去中心化、共识算法赋能指标筛选话语的协商共治和智能合约赋能证据使用主体的自动履约。然而，区块链在为循证学科评估带来一系列创新应用的同时，也会由于“技术利维坦”的客观存在对其产生风险挑战。因此，从数据获取、指标筛选和证据使用等三个方面展开论述，以期在机制层面确保学科评估的数据安全可信、指标科学规范和结果激勵相容。

关键词：学科评估;区块链;循证机制;技术赋能

2020年5月6日，教育部印发了《高等学校区块链技术创新行动计划》，提出要充分利用区块链在促进数据共享、提升协作效率、优化治理流程等方面的变革性潜力，为推进教育治理体系和治理能力现代化赋能。学科评估作为高等教育治理能力现代化的主要承载工具，对诊断学科发展问题、检验学科建设水平和推动学科稳健发展具有重要作用。[1]教育部学位与研究生教育发展中心（简称学位中心）根据学科目录，从2002年开始至今对具有博士硕士学位授予权的一级学科进行了四轮评估排名，引发了社会各界的高度关注和强烈反响。特别是，今年即将开展的第五轮学科评估恰好处于国家“双一流”建设的首轮收官期，其评估结果是否会成为评价“双一流”建设成果的参考指标，甚至是遴选下一轮“双一流”建设名单的重要依据，难免不让人对此遐想联翩。然而，历经四轮的学科评估却面临着机制失衡的问题，这可能会导致学术效率和行政效率的双重损失。[2]机制失衡的根源在于评估学科的证据链出现耦合陷阱，不能有效协调学术、行政等主体在数据获取、指标筛选与证据使用方面的利益诉求。那么，在第三方评估机制迟迟未能成型的情况下[3]，借助新一代信息技术构建从数据到证据的学科评估循证机制不失为加快推进高等教育治理能力现代化的一个现实思路。作为价值互联网核心技术的区块链，为学科评估引入循证的理念和方法提供了可行的组织架构。鉴于此，在厘清学科评估当前所面临的中心化治理难题后，遵循“创新应用→风险挑战→机制构建”的分析框架对基于区块链赋能的学科评估循证机制进行系统性研究，以期引起学界对区块链时代循证学科评估的关注与探讨。

一、信息不对称：循证学科评估面临的中心化治理难题

作为一种哲学方法的现象学提倡“回到事物本身”，回到事物原初或即时的状态中去。那么，对学科评估的循证机制进行现象学还原，需要对一切附加于学科评估的价值预设和历史背景“加括号”，或直接将其剥落，以获得学科评估的自身显示或呈现。换言之，学科评估应回归到学科建设本身，旨在培育卓越的学科群体。[4]循证作为多学科实践领域共同关注的方法论，既强调以证据为基础的事实判断，也强调在遵循证据的基础上实现理论创新。[5]其中，由“数据获取→指标筛选→证据使用”构造的证据链，为还原与揭示循证学科评估提供了适恰的切入点。厘清信息不对称背景下学科评估面临的中心化治理难题，有助于在通过区块链赋能方式构建学科评估循证机制的过程中实现有的放矢。

·学科与专业·学科评估循证机制构建：区块链赋能视角

（一）学科评估面临数据获取权力的科层集权

“互联网+”教育时代，数据作为一种新的生产要素，既是评估学科建设水平的基础性、稀缺性和战略性资源，也是提升学科发展绩效的重要生产力。构建以数据为关键要素的科学化学科评估，需要高校、学位中心、社会、政府等建立起数据产生、传输、存储、使用和交易的保障机制。换言之，数据作为有序推进学科评估的生产要素，需要具备可得性、可达性和可信性等特征，才能在利益相关者中得以大规模交易使用。2015年8月，国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》，明确将“加快政府数据开放共享”提升到国家战略地位，以期推动资源整合和提升治理能力。然而，高等教育领域的数据开放共享工作一直进展缓慢，没有构建起能够支撑学科评估科学化需要的公共数据池。第四轮学科评估所采用的主客观数据不仅需要高校自行填报，而且还涉及到13万余名同行专家、23万学生和15万用人单位参与主观评分。[6]学位中心不仅对具体的数据标准不断更改，还对数据填报提交的截止时间进行两次变动，不禁让人对评估数据的真实性、规范性和严谨性产生怀疑。此外，作为稀缺性资源的数据也在高校内部不同二级学院之间掀起了一场事关学科存亡的博弈斗争。这些评估乱象出现的一个根源就在于，通过科层集权方式获取的数据由于事关评估对象的切身利益，自然会引发一场自下而上的数据靓丽表演。

（二）学科评估面临指标筛选话语的单向输出

作为知识体系载体的学科，不仅是人类认识客观世界的切入视角，也是学校教育得以有序推进的组织要素。[7]那么，评估指标体系的构建应该充分考虑不同学科之间的不同特征和显著差异，警惕学科评估陷入“内卷化怪圈”。内卷化将导致原本用来“以评促建”的学科评估本身，却成为制约学科进一步发展的问题。为了追求学科评估的方便快捷，而只是采用一些显性的、可量化的指标作为评估依据，能否达成检验学科建设水平的目标值得商榷。显然，评估学科建设水平的证据需要兼顾事实判断和价值判断的双重属性。借鉴循证社会科学的研究范式，循证学科评估不仅是基于已有证据评估学科的现状，更是着眼于现状为学科的未来发展提供历史性解释。换言之，循证学科评估既要为学科评估寻找一个“加括号”，也要对这个加括号进行必要的解释，以期推动学科建设从“存在”走向“此在”。就内涵结构而言，学科评估指标体系既包括测评技术本身，也映射了其背后所蕴含的价值逻辑。本应是学科评估参与主体的高校教师并不真正关心学科的评估问题，反而是高校的管理层成为学科评估的积极响应者。学科评估主体的本末倒置，折射出评估话语的单向输出。缺乏高校教师广泛参与的学科评估，在褪去“规制技术”的鲜艳光环之后，可能会沦为学位中心、高校管理层等自导自演的数字游戏。

（三）学科评估面临证据使用主体的道德风险

与如何进行学科评估相比，具有绩效治理偏好的管理决策者往往更重视怎么样解读和使用学科评估的结果。有别于国务院学位委员会和教育部联合开展的学位授权点合格评估，学科评估属于水平评估，等级排名是其底色，重点关注成效和质量。学位中心在第四轮学科评估结果公布后强调公布评估结果旨在达成三个愿景：一是服务大局，展示我国学科建设成就;二是服务高校，为其了解自身学科的优势和不足提供客观信息;三是服务社会，满足公众对高等教育质量的知情需求。[8]虽然，学位中心没有强调评估结果会与政府后续的资源配置挂钩，但也没有明确否认两者之间的关系。行政色彩浓厚的中国式学科评估，强调学科发展的外驱力，即通过行政干预加快一流学科的形成。为了能在学科评估中取得好名次，幾乎所有高校都以备考姿态全力应对学科评估，不惜以“关停并转”非优势学科，甚至是默许数据造假，由此得到的评估结果势必会破坏学科生态系统的良性循坏。[9]究其原因，在于各评估主体所掌握的信息并不对称，学位中心对高校填报数据的真实性并不了解，高校对学位中心的评估运作流程亦不清楚，这显然提高了双方达成评估交易的成本。换言之，信息不对称加剧了高校备战学科评估的焦虑，为了在较短时间内获取靓丽的评估数据，承受绩效问责压力的高校管理层出现不择手段营造学科“大跃进”的道德风险将会明显增加。

二、确权与信任：区块链融入循证学科评估的创新应用

学科评估所面临的中心化治理难题，并不能单纯通过学科评估制度建设本身获得根本解决。以分布式账本、共识算法、智能合约等为底层支撑技术的区块链，为当前循证学科评估的制度建设困境提供了一种技术层面的治理思路与方法路径，具体的技术逻辑思路如图1所示。区块链实现互联网从信息传输到价值传递的嬗变[10]，为学科评估数据上链到评估学科证据输出提供了可行的数据确权方式和信任传递机制。具体而言，分布式账本赋能数据获取权力的去中心化、共识算法赋能指标筛选话语的协商共治、智能合约赋能证据使用主体的自动履约。深描区块链融入学科评估循证机制的创新应用，有助于把握技术赋能可能会产生的风险挑战，继而为构建从数据到证据的循证学科评估提供学理依据。

（一）分布式账本赋能数据获取权力的去中心化

获取数据既是塑造完整证据链的基础环节，也是保障学科评估顺利开展的前提条件。然而，中国式学科评估具有较为浓厚的官方色彩，其获取评估数据的途径主要采用自下而上的层层汇总方式。许多高校为了争取更多的教育资源配置，不惜借“资源整合”之名玩起了弃卒保帅的数字游戏[11]，破坏了本应纵横交错发展的学科生态系统。因此，高等教育治理现代化语境下的学科评估应实现数据获取权力的“祛魅”，让行政力量与数据采集之间保持“一臂之距”，构建去中心化的数据获取模式。从数据库的角度而言，区块链的本质就是一个实现上链数据在各节点之间同步传输、价值互认和直接交易的分布式记账系统。[12]其中，非对称式加密技术为高校、学位中心、社会、政府等节点的数据上链提供了一组公钥和私钥，为评估学科发展绩效的数据赋予了独一无二的数字身份证，确保了数据的安全可信。同时，点对点传输（P2P）实现了链上节点之间的对等式互联互通[13]，在消解服务器与客户端之间藩篱的过程中，为参与学科评估的各利益相关者赋予了多元平等的主体背景。因此，分布式账本直接去除了第三方对数据记录、认证和交易过程的干预介入，这样就在技术层面塑造了去中心化的数据获取权力结构。换言之，链上各节点之间是平等的，享有相同的记账权，实现了学科评估数据上链后的互通互享。

（二）共识算法赋能指标筛选话语的协商共治

上链数据需要经过权重筛选后才能形成证据，其实质是评估指标体系的构建过程，而多元完善的指标体系有效传递了参与学科评估各主体的利益诉求。第四轮学科评估构建了4个一级指标，10个二级指标，且针对人文、社科、理工、医学、农学、管理、艺术、建筑、体育等学科制定了9套拥有不同权重的评估指标体系。[14]然而，看似比前三轮评估指标体系更加科学完善的第四轮学科评估结果却与上海软科教育信息咨询有限公司于2017年10月发布的“中国最好学科排名”结果并无实质性差异。[15]对此，可能存在的解释是学位中心通过自上而下方式形成的评估指标体系并不能有效测量学科建设水平，特别是“人才培养质量”“社会服务与学科声誉”等指标还需要再科学论证其信效度。换言之，只有确保这些主观判断较强的评估指标的科学性，才能有效挑战“科研至上”对学科建设的粘性效应。那么，作为实现数据传输到价值传递转变的区块链对此提供了一个有效的技术解决方案，通过引入工作量证明算法（PoW）能够从毕业生和用人单位视角评估学科点的人才培养质量，同时拜占庭容错算法（PBFT）为链上节点之间的数据读写权限提供了有效达成共识的话语沟通机制。科学、有效与合理的学科评估指标体系构建，需要保证各利益相关者的话语表达不被区别对待，以实现协商共治。共识算法赋能指标筛选有助于消除学科评估话语的符号障碍，提升学习者、教师、高校、社会等主体在评估指标体系构建过程中的话语权。

（三）智能合约赋能证据使用主体的自动履约

评估证据从数据获取到指标筛选皆服务于利益相关者的结果使用。证据使用是构建完整证据链的出发点和落脚点，各评估主体面对不同的结果使用目的自然会在数据获取与指标筛选环节上选择不同的应对措施。然而，学位中心对学科评估的结果使用目的一直讳莫如深，让相关评估对象在无形中承受了较大的绩效问责压力[16]，可能会引发其出现道德风险、逆向选择等机会主义行为。学科评估的目的在于达成高等教育现代化的良善治理，而高等教育善治也在评估结果使用的科学化、规范化与合法化进程中形塑了学科评估的内在机理。作为一种旨在去除第三方干预以实现智能化交易的智能合约，推动区块链从20自动化迈向30可编程化[17]，宣告数字教育时代的来临。智能合约的可编程化有助于高校、学位中心、社会、政府等利益相关者将事先约定的学科评估结果使用目的数字化，实现数据获取、指标筛选和证据使用的顺畅衔接。换言之，一旦证据链满足合约参与方事先协商达成的条件，评估证据就可以不依赖中心系统实现在链上节点之间的自动履约。可见，证据上链后的互通互享消解了各评估主体之间存在的信息不对称壁垒，在数字化自动履约中彰显了证据链的价值，有效降低了学科评估成本和提升了学科治理效果。

三、技术利维坦：区块链融入循证学科评估的风险挑战

区块链为学习者、教师、高校、学位中心、社会、政府等评估主体的多元协作和平等对话搭建了技术渠道，冲破了阻碍利益相关者之间自动履约的藩篱。然而，“技术利维坦”的客观存在使得区块链在促进学科评估数据共享、提升学科评估协同效率和降低学科评估交易成本的同时，可能会对评估学科的数据生产、指标质量以及证据可用性等方面产生威胁。通过对区块链赋能学科评估循证机制的创新应用进行勾勒，可知分布式账本可能会引致数据获取权力的多中心化、共识算法可能会引致指标筛选话语的碎片化和智能合约可能会引致证据使用主体的难以追责。那么，澄清区块链融入循证学科评估可能会产生的风险挑战，为旨在消解技术赋能限度的公共政策选择提供了重要的治理窗口。

（一）分布式账本可能引致数据获取权力的多中心化。分布式账本是一种去除中心化处理器确认和存储数据交易记录的数据库，旨在实现各节点对上链数据的复制、更新和共享。[18]换言之，账本里的数据有任何变动都会迅速在所有副本中同步反映出来，最大限度地保障了链上节点对数据的知情权，消解了中心处理器与客户端之间的信息沟通壁垒。去中心化的功能对于学科治理来说具有变革性价值，为学科评估规避信息不对称所引致的中心化治理难题提供了一种实践解方。然而，分布式账本赋能数据获取权力去中心化的同时，也面临着由于中心处理器的缺失而陷入各客户端之间对数据记账权的争夺，似乎又有重新落入“伪去中心化”或“多中心化”的传统数据治理结构窠臼的风险。公有链、联盟链和私有链的去中心化程度依次降低，为不同应用场景提供了相应的组织架构。具体而言，私有链是一种完全中心化的组织网络，上链数据的读写记账权由组织指定的中心节点负责实施，面临着用公平换取效率的治理难题;作为完全去中心化的公有链，实现了链上节点对数据的同步共享，却也出现各节点之间相互争斗数据记账权的内耗现象，存在关照了公平而牺牲效率的困境;联盟链根据链上节点之间达成的共识协议，构建起部分去中心化的内部组织网络，但联盟里的游戏规则却不受现实法律法规的制约，这显然不是利用分布式账本赋能数据获取权力结构创新的初衷。

（二）共识算法可能引致指标筛选话语的碎片化。共识算法作为价值互联网交易得以完成的基础框架，通过解决“拜占庭容错”来集体维护分布式账本的去中心化功能。如何对不超过1/3数量的不诚实节点进行算法规制，以确保大多数诚实节点在过滤掉虚假信息之后仍然能对上链数据进行完整、安全和一致的交易处理，成为共识算法旨在解决的核心问题。[19]各评估主体通过点对点传输上链的数据需要经过指标体系设定的权重计算和筛选之后，才能成为衡量学科建设水平的证据。其中，工作量证明算法、权益证明算法和授权股份证明算法有序构成了指标筛选的权重，为链上节点之间的正常挖矿行为提供了奖励机制。但是，组织系统里总会出现一些不愿遵守游戏规则的恶意节点，他们通过发起Sybil攻击产生大量不诚实节点，可能会引发系统内组织力量的此消彼长。[20]为了确保利益相关者不能随意非法篡改评估数据，并按照约定的指标权重及时计算和筛选上链数据，以便输出的证据能够及时反映学科建设的最新水平。那么，组织系统就需要不断大幅增加诚实节点的数量，以对抗不诚实节点的恶意攻击。然而，在此期间链上节点之间的数据生产、传输、存储和使用并不会因此停止运转，组织内等待确认的交易数量可能会激增，使得評估系统面临着性能效率、资源消耗等问题。换言之，业已达成共识的指标筛选协议在不同评估主体的对抗中面临着重新走向碎片化的风险。

（三）智能合约可能引致证据使用主体的难以追责。智能合约概念早在1994年就被尼克·萨博提出，其实质是追求突破中心化治理模式束缚的智能化交易工具。直至2014年，搭乘分布式账本、共识算法等区块链支撑技术的东风，智能合约实现了点对点直接交易，显著拓展了其应用场景。学科评估合约的数字化，推动了高校、学位中心、社会、政府等在数据上链、权重计算和筛选流程上的规范有序，为解决信息不对称困境提供了技术方案。换言之，智能合约的本质是算法之治，将合约双方约定的标的、数量、期限、利益分配、违约责任等算法化，合约既由算法表征，也由算法执行。[21]然而，奉行效率优先的算法，注重对事物之间的相关性分析，而忽略了对事物发展的因果关系推断。学科评估的目的是为了深入梳理影响学科发展的因果逻辑，而不只是单纯寻找影响学科排名的要素条件。若将注重相关关系描述的智能合约作为学科评估的指挥棒，可能在短时间内会带来评估数据的靓丽化，但从长远来说这不利于打造良性循坏的学科生态系统。因此，那些可能有损卓越学科群培育的逆向选择在智能合约里却具有合法性，导致评估主体的机会主义行为在链上面临难以追责的风险，也消解了其推动学科长远发展的主体责任。

四、从数据到证据：区块链时代学科评估的循证机制构建

区块链融入学科评估旨在为评估学科建设水平提供循证的技术可能性，上链证据及其生成处于不断的解构与重构之中，实现了技术、证据与评估的融合共生。“互联网+”战略的大规模实施让评估数据的获取不再那么困难，然而被利益相关者形塑的数据能否有效表征学科发展绩效的事实和价值，值得系统性反思。换言之，从数据资源转向有效证据，亦是学科评估从数据评估到循证评估的范式转型过程。去除第三方参与数据传输的区块链再造了价值传递机制，在塑造评估数据的确权及其信任传递过程中提升学科评估的科学性和价值性。因而，从数据获取、指标筛选和证据使用等三个层面展开循证机制的构建论述，以期确保学科评估的数据安全可信、指标科学规范和结果激励相容。

（一）数据获取机制：确保学科评估数据的安全可信。从非排他性来说，学科评估数据本身就具有规模化、标准化和可重复利用的特性，其接受对象数量的增加并不会对数据本身产生任何额外成本。就非竞争性而言，学科评估数据产生于高校等科研单位的日常教研活动，若要采取强制措施将个别主体排除在公共数据范围之外，无论从技术上还是从法理上来说都是不现实的。因此，兼具非排他性和非竞争性的学科评估数据属于公共数据，若由高校、社会等私人市场提供可能会产生搭便车、逆向选择等道德风险行为，继而导致公共数据的供应不足或强制提供服务时的低效率。然而，学位中心开展学科评估所采用的数据中只有一部分来源于公共数据，其余大部分皆需要高校、专家、学生、用人单位等自行填报。那么，通过这种层层汇总方式获取的数据面临着零散分布、格式混乱、更新滞后、安全稳定等信效度问题，借助区块链塑造公共数据池可能会为破解“数据孤岛”困境提供技术方案。具体来说，通过智能合约促进数据开放共享以应对零散分布，P2P网络建立统一的数据输入标准以应对格式混乱，共识算法开发灵活便捷的数据交互界面以应对更新滞后，以及哈希算法的匿名化或脱敏技术有助于保障数据的安全稳定。简言之，借助区块链构建学科评估数据统一开放平台既是政府应该主动承担的公共责任，也是其推动高等教育治理能力现代化的重要工具。

（二）指标筛选机制：确保学科评估指标的科学规范。数据本身是抽象、非结构化和高维的，不能直接反映学科建设水平，需要经过指标权重对其进行具象、结构化和降维处理后才能为揭示学科发展绩效提供证据。从数据走向证据既是价值互联网时代学科评估的内生变革需求，也是构建循证学科评估的本质所在。可见，构建起科学规范的指标体系对于学科评估的重要性是不言而喻的。一般来说，学科评估指标权重的产生需要依循三个步骤：其一，学位中心依据学科的一般属性凝聚关于揭示学科内涵发展的研究假设;其二，与同行专家、社会公众等一同评阅和审议研究假设;其三，根据验证性实证结果并综合各方意见来构建指标体系。然而，囿于话语沟通机制的不健全，学科评估指标体系的构建没能有效关照到各方利益诉求。共识算法为实现“数据确权”搭建了可行的组织架构，继而推动链上节点的数据传输向价值传递变革，有效保障了每个参与节点的话语能够在链上互通互享。换言之，高校、学位中心、社会、政府等可以借助区块链就指标权重的设计在链上进行广泛深入的商榷。联盟链作为区块链的一种组织形式，介于完全去中心化的公有链和完全中心化的私有链之间，主张通过指定中心节点实现部分去中心化[22]，其联盟组织内透明、共享和高效的特点更适合应用于由学位中心主导的中国式学科评估场景，能够在短时间内快速凝聚各方共识以达成科学有效的评估指标。

（三）证据使用机制：确保学科评估结果的激励相容。在“双一流”建设语境下，学科评估结果要实现与教育资源配置的“脱钩”，显然是不符合时宜的。在学科评估中，高校、学位中心等各有自利的一面，其行为选择会服务于实现自身利益最大化的需求。具体而言，高校需要借助学科评估结果为自己谋取更多的教育资源投入，学位中心则关心如何构建起促进高等教育高质量发展的学科评估体系。可见，各评估主体之间存在明显的个体利益和集体利益不协调的矛盾冲突。最新开展的第四轮学科评估从2016年4月发出评估邀请到2017年12月公布结果，这历时一年多的时间里引发了社会各界的高度关注和激烈争论，可谓是世界高等教育评价领域少有的现象。回到事物本身，发现利益相关者对学科评估产生“相互抱怨”的根源在于达成个体利益和集体利益一致化的激励机制存在缺失或扭曲。在评估主体存在道德风险的情况下，如何设计一种激励机制将委托人和代理人的利益进行有效“捆绑”，以保证代理人按照委托人的意愿行动，使双方的利益能够得到最大化整合。[23]也就是说，学位中心要在评估流程设计上回应高校对资源配置的利益诉求，高校也要关照学位中心希冀构建新时代中国特色学科评估体系的组织愿景。简言之，证据使用机制要贯彻“激励相容”的原则，兼顾学科评估协议参与方的利益诉求，在推动数据安全可信和指标科学规范的进程中实现利益一致化。

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（责任编辑 陈志萍）