是否有中国的微观数据库包含了被访者的高考分数？
关于中国是否存在包含被访者高考分数的微观数据库，这涉及到中国教育统计数据的隐私性、公开程度以及数据收集的复杂性。 总体而言，直接公开且广泛可供普通研究者访问的、包含被访者高考分数的“微观数据库”是极其罕见的，甚至可以说不存在。
然而，我们可以从几个层面来理解这个问题，并探讨可能存在的间接情况或特定情况下的数据：
为什么直接公开包含高考分数的微观数据库非常困难？
1. 高考分数的隐私性： 高考分数是极为敏感的个人信息，与个人升学、未来职业发展等紧密相关。根据中国的《个人信息保护法》以及其他相关法律法规，这类信息受到严格保护，未经本人明确同意，不得随意收集、使用和公开。
2. 国家级考试的性质： 高考是中国一项高度集中的国家级选拔考试，其数据管理极其严格，主要用于各省份和高校的招生录取工作。数据管理部门（如各省教育考试院）对这些数据拥有绝对控制权，并且有严格的保密规定。
3. 数据收集的复杂性： 即使是为了研究目的，要将高考分数与被访者的其他微观信息（如家庭背景、个人经历、学习习惯等）进行匹配，也需要一个庞大的、统一的、经过严格授权的数据收集和整合过程。这涉及到与全国各地教育考试院、高校、研究机构等多方协调，并需要解决数据标准不一、接口不兼容等技术难题。
4. 研究伦理和审批： 任何涉及个人敏感信息的研究，都需要经过严格的伦理审查和学术审批。允许公开或共享包含高考分数的数据库，在伦理和法律上都面临巨大的障碍。
可能存在的情况与间接的数据来源：
尽管不存在公开的包含被访者高考分数的通用微观数据库，但在一些非常特定和受限的场景下，可能会有包含高考分数的数据，但它们通常不以“公开数据库”的形式存在：
1. 高校内部的招生数据与学生跟踪研究：
情况描述： 部分顶尖高校（如C9联盟成员）可能在其内部拥有其招录学生的原始数据，其中可能包含学生的高考分数信息（作为录取依据）。
使用限制： 这些数据通常只在学校内部的特定研究项目中使用，且研究者必须获得学校的授权和伦理批准。数据的使用范围非常严格，不得对外泄露或公开。
数据样本： 这些数据样本只代表该高校录取的学生，可能无法代表全国普遍情况。
研究内容： 研究可能聚焦于分析高考分数与学生在校表现、毕业去向、职业发展等之间的关系。
2. 政府部门或指定研究机构的专项调查数据：
情况描述： 国家相关部门（如教育部、人力资源和社会保障部）或授权的学术机构，可能会为了特定政策研究或社会调查，与教育部门合作，在获得严格授权和遵守数据隐私协议的前提下，收集部分与高考相关的学生数据。
数据获取： 这些数据通常不会对外公开，研究者需要通过项目申请、参与特定课题组等方式才能接触到。
数据样本： 样本可能具有特定目的性，例如评估某一教育政策的长期影响。
数据维度： 即使包含高考分数，也可能经过匿名化处理，或者仅提供分数段信息，而不是精确的分数。
3. 已完成且公开的学术研究中的样本数据（经过匿名化）：
情况描述： 一些学者可能通过各种途径（包括与高校合作、问卷调查等）收集了包含高考分数的信息，并进行了分析。在发表研究成果时，他们可能会提供经过严格匿名化处理的样本数据供其他研究者验证。
数据获取： 可以尝试在学术数据库（如知网、WOS、Scopus）中搜索相关研究论文，并查看其是否有提供公开的数据集。
匿名化程度： 即使有数据提供，高考分数很可能已经被处理成分数段（例如，600650分）或者与其他信息进行合并，以确保无法识别具体个体。
局限性： 数据量通常较小，且可能存在样本偏差。
4. 调查公司或咨询机构的特定项目：
情况描述： 一些市场研究或教育咨询公司，可能会为特定客户（如教育机构、政府部门）进行定制化的研究项目，其中可能涉及到收集学生的考试成绩信息。
数据来源与访问： 这些数据严格属于项目委托方，不会对外公开。研究者如果需要，需要成为这些机构的客户或合作伙伴。
如何寻找与高考分数相关的研究数据？
如果你对高考分数与教育、社会经济因素等的关系感兴趣，可以尝试以下途径：
搜索学术论文： 在知网、Google Scholar、Web of Science、Scopus等学术搜索引擎中，使用关键词如“高考分数”、“高考录取”、“中国教育”、“教育公平”、“社会流动性”等，并关注论文中是否提及了数据来源或提供了可供下载的数据集。
关注教育研究机构： 一些顶尖大学的教育研究院、社会科学研究机构，可能会开展相关的跟踪研究，关注其研究项目和可能发布的数据报告。
了解国家统计局或教育部发布的公开数据： 这些机构会发布一些宏观层面的教育统计数据（如各省份的平均分、录取率等），但不会包含微观的个体分数。
关注大型教育调查项目： 例如中国教育追踪调查（CEPS）、中国家庭追踪调查（CFPS）等大型社会调查项目，虽然不一定直接包含高考分数，但可能包含一些与教育投入、学习成绩等相关的信息，可以作为替代。
总结来说，直接可用的、包含被访者高考分数的高质量微观数据库，在公开市场或常规学术渠道中几乎不存在。 数据涉及高度隐私和国家敏感性，其收集、使用和共享受到严格限制。大部分情况下，研究者可能只能接触到经过高度匿名化处理的样本数据，或者参与到特定项目组才能接触到相关信息。
然而，我们可以从几个层面来理解这个问题，并探讨可能存在的间接情况或特定情况下的数据：
为什么直接公开包含高考分数的微观数据库非常困难？
1. 高考分数的隐私性： 高考分数是极为敏感的个人信息，与个人升学、未来职业发展等紧密相关。根据中国的《个人信息保护法》以及其他相关法律法规，这类信息受到严格保护，未经本人明确同意，不得随意收集、使用和公开。
2. 国家级考试的性质： 高考是中国一项高度集中的国家级选拔考试，其数据管理极其严格，主要用于各省份和高校的招生录取工作。数据管理部门（如各省教育考试院）对这些数据拥有绝对控制权，并且有严格的保密规定。
3. 数据收集的复杂性： 即使是为了研究目的，要将高考分数与被访者的其他微观信息（如家庭背景、个人经历、学习习惯等）进行匹配，也需要一个庞大的、统一的、经过严格授权的数据收集和整合过程。这涉及到与全国各地教育考试院、高校、研究机构等多方协调，并需要解决数据标准不一、接口不兼容等技术难题。
4. 研究伦理和审批： 任何涉及个人敏感信息的研究，都需要经过严格的伦理审查和学术审批。允许公开或共享包含高考分数的数据库，在伦理和法律上都面临巨大的障碍。
可能存在的情况与间接的数据来源：
尽管不存在公开的包含被访者高考分数的通用微观数据库，但在一些非常特定和受限的场景下，可能会有包含高考分数的数据，但它们通常不以“公开数据库”的形式存在：
1. 高校内部的招生数据与学生跟踪研究：
情况描述： 部分顶尖高校（如C9联盟成员）可能在其内部拥有其招录学生的原始数据，其中可能包含学生的高考分数信息（作为录取依据）。
使用限制： 这些数据通常只在学校内部的特定研究项目中使用，且研究者必须获得学校的授权和伦理批准。数据的使用范围非常严格，不得对外泄露或公开。
数据样本： 这些数据样本只代表该高校录取的学生，可能无法代表全国普遍情况。
研究内容： 研究可能聚焦于分析高考分数与学生在校表现、毕业去向、职业发展等之间的关系。
2. 政府部门或指定研究机构的专项调查数据：
情况描述： 国家相关部门（如教育部、人力资源和社会保障部）或授权的学术机构，可能会为了特定政策研究或社会调查，与教育部门合作，在获得严格授权和遵守数据隐私协议的前提下，收集部分与高考相关的学生数据。
数据获取： 这些数据通常不会对外公开，研究者需要通过项目申请、参与特定课题组等方式才能接触到。
数据样本： 样本可能具有特定目的性，例如评估某一教育政策的长期影响。
数据维度： 即使包含高考分数，也可能经过匿名化处理，或者仅提供分数段信息，而不是精确的分数。
3. 已完成且公开的学术研究中的样本数据（经过匿名化）：
情况描述： 一些学者可能通过各种途径（包括与高校合作、问卷调查等）收集了包含高考分数的信息，并进行了分析。在发表研究成果时，他们可能会提供经过严格匿名化处理的样本数据供其他研究者验证。
数据获取： 可以尝试在学术数据库（如知网、WOS、Scopus）中搜索相关研究论文，并查看其是否有提供公开的数据集。
匿名化程度： 即使有数据提供，高考分数很可能已经被处理成分数段（例如，600650分）或者与其他信息进行合并，以确保无法识别具体个体。
局限性： 数据量通常较小，且可能存在样本偏差。
4. 调查公司或咨询机构的特定项目：
情况描述： 一些市场研究或教育咨询公司，可能会为特定客户（如教育机构、政府部门）进行定制化的研究项目，其中可能涉及到收集学生的考试成绩信息。
数据来源与访问： 这些数据严格属于项目委托方，不会对外公开。研究者如果需要，需要成为这些机构的客户或合作伙伴。
如何寻找与高考分数相关的研究数据？
如果你对高考分数与教育、社会经济因素等的关系感兴趣，可以尝试以下途径：
搜索学术论文： 在知网、Google Scholar、Web of Science、Scopus等学术搜索引擎中，使用关键词如“高考分数”、“高考录取”、“中国教育”、“教育公平”、“社会流动性”等，并关注论文中是否提及了数据来源或提供了可供下载的数据集。
关注教育研究机构： 一些顶尖大学的教育研究院、社会科学研究机构，可能会开展相关的跟踪研究，关注其研究项目和可能发布的数据报告。
了解国家统计局或教育部发布的公开数据： 这些机构会发布一些宏观层面的教育统计数据（如各省份的平均分、录取率等），但不会包含微观的个体分数。
关注大型教育调查项目： 例如中国教育追踪调查（CEPS）、中国家庭追踪调查（CFPS）等大型社会调查项目，虽然不一定直接包含高考分数，但可能包含一些与教育投入、学习成绩等相关的信息，可以作为替代。
总结来说，直接可用的、包含被访者高考分数的高质量微观数据库，在公开市场或常规学术渠道中几乎不存在。 数据涉及高度隐私和国家敏感性，其收集、使用和共享受到严格限制。大部分情况下，研究者可能只能接触到经过高度匿名化处理的样本数据，或者参与到特定项目组才能接触到相关信息。
网友意见
朋友，不对哦，你确定CHIPS没有么？我看了一下至少07年城市部分的问卷和08年农村部分的文件，B07问题明确的提到了高考分哦！我猜你是只看了02年的数据吧。才想起来我当时学劳动经济学拿这个玩的时候是没有大学GPA而已。
下面介绍个高考分数全面的。
清华中国大学生就业追踪调查的数据里应该有高考分数。而且不仅有高考分数，还有分科的分数。但是这个数据的问题是这是一个教育学院老师和经济学学者合作的数据。虽然最关键的一些劳动经济学的指标有，但是其他的微观经济指标不见得像CHFS或者CHIPS那么全面。
然而，我也没见过这个数据。。。所以无法多说什么。。只能看论文猜个大概。。貌似是非公开的数据（至少我当时试着找的时候，是只有清华的朋友才能用的。如果你是清华的，那恭喜你了）。
李宏彬等（2012）在对于父母的政治资本对大学生在劳动力的表现研究中运用了这一数据。从这篇文章的数据部分可以看出，这一数据包括了受访者的基本信息、家庭背景、高考成绩、大学生活和毕业去向这几个方面的信息。文章里对这个数据的采集等等工作有很多描述，就不赘述了。以下是这篇文章对这个数据抽样情况的概括。
中国大学生就业追踪调查 （CCSS）。调查以院校的地理位置（北京、上海、天津、东北、东部、中部和西部）和学校类型 （7种）为依据进行分层随机抽样。最终在全国2305所高校中抽取了100所院校，然后在每所大学内随机抽取学生。
Reference
李宏彬, 孟岭生, 施新政, 等. 父母的政治资本如何影响大学生在劳动力市场中的表现[J]. 经济学 (季刊), 2012, 4: 1011-1026.
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