貧困生認定評價研究

摘要：高校貧困生認定工作是高校資助工作的基礎環節，也是高質量地完成貧困資助工作的首要前提。目前的貧困認定體系由于獲取的貧困生信息的不完全，導致認定體系的甄別效率下降，從而需要從認定方法上進行重構。文章基于灰色關聯分析，構建高校貧困認定灰色評價模型，選取Y大學S學院作為算例，通過評價模型的實際使用來討論模型的適用性，最終為實現高校貧困生認定方法的重構提供一個可靠的途徑。

關鍵詞：灰色關聯分析；高校學生；貧困認定

一、引言

高校貧困生認定工作是高校資助工作的基礎環節，也是高質量地完成貧困資助工作的首要前提。高校貧困生認定工作的首要原則是公平公正，公平公正的實現關系到資助資源的合理分配和教育公平的實現。為了保證公平公正原則的實現，高校相繼建立了貧困認定體系，能夠將教育資助資源分配到困難學生手中，然而由于學生貧困信息收集缺失、信息指標不透明、信息認定過程缺乏監督，導致認定體系甄別效率不高，從而出現部分學生產生“偽貧困”的現象，繼而影響了教育資助資源的合理分配和教育公平的實現。從以上的現象中，可以看出目前的貧困認定體系由于獲取的貧困生信息的不完全，導致認定體系的甄別效率下降，從而需要從認定方法上進行重構。

系統控制論中用灰色來表示信息不完全，也就是部分信息已知，部分信息未知。在高校貧困生認定工作中信息收集缺失、信息指標不透明的現象可以認為是貧困認定信息具有灰性。在信息具有灰性的情況下，貧困認定體系下獲得的認定結果也就存在不確定性，不能夠完全反映學生家庭的貧困情況，就能夠出現“偽貧困”現象。為了保證貧困認定結果的客觀真實性，繼而提高整個貧困認定體系的甄別效率。本文基于灰色關聯分析，構建高校貧困認定灰色評價模型，選取Y大學S學院作為算例，通過評價模型的實際使用來討論模型的適用性，最終為實現高校貧困生認定方法的重構提供一個可靠的途徑。

二、高校貧困生認定評價指標體系的構建

目前，國外對于貧困生的認定工作主要是采用家庭資產調查為主要手段，而國內學者對于高校貧困生認定評價指標體系的研究主要將評價指標從家庭、個人、學校和社會四個方面。本文認為除了從家庭情況、個人情況等方面劃分以外，還要對獲取的貧困生的所有信息本身的完整度進行相應的評價，因此在對貧困生認定工作中要從五個方面進行認定才能夠從最大限度地避免信息不完全帶來的影響。

據以上分析，本文建立了高校貧困生三級指標體系，從家庭、個人、學校、社會和信息完整度五個方面展開。

從圖1可以看出家庭因素包括：家庭收入水平、支出水平、學費繳納程度、已受資助情況、償債能力；個人因素包括：學習情況、已受資助、回饋情況、個人誠信情況；學校因素包括：已獲獎勵情況、參加學生活動情況和勤工助學情況；社會因素包括：社會公德、遵紀守法、社會服務和社會實踐；信息完整度包括調查量表的完善程度、變更信息的及時程度、信息來源的可靠程度和致貧原因的完整程度。

三、高校貧困生認定灰色關聯模型的建立

根據灰色關聯模型的建模順序，本文構建高校貧困生認定灰色評價模型：

（一）構建評分矩陣，選取參考數列

設i表示第i個候評學生序號，i=1，2，...p； j表示第j個評價指標的序號，j=1，2，...q。Sij為第i個候評學生的第j個指標的評價值，對于一個由第p個候評學生、q個評價指標構成的評價系統，有評分矩陣

S=（Sij）p×q=S S … … SS S … … S· · · · ·· · · · ·S S … … S，

取每個指標的最佳值為S0j為參考數列，于是有參考數列：S0=（S01S02 …S0q）

（二）計算灰色關聯系數，得出關聯系數矩陣

根據灰色關聯度計算公式：φij=，

其中，i=1，2，…p ，j=1，2，…q，ρ為分辨系數，ρ∈（0，1）（通常取0.5，φij表示第i個候評學生，第j個指標與第j個最佳指標之間的關聯系數，所以可以依次計算得到關聯系數矩陣：

X=（φij）=φ φ … … φφ φ … … φ · · · · · · · · · ·φ φ … … φ

（三）計算單層關聯度

利用公式R=W×XT=（r1r2...rq）計算出單層關聯度。由AHP法賦權：V層相對于U層的權重向量Am=（A1A2A3A4A5），m表示V層指標數，W層相對于V層的權重向量Bmj=（B1jB2jB3jB4jB5j）其中B1j=（B11B12B13B14B15），B2j=（B21B22B23B24），B3j=（B31B32B33），B4j=（B41B42B43B44），B5j=（B51B52B53B54），則V層各指標的關聯度為：RVm=Bmj×φm

（四）復合求值得出最終關聯度

根據U層的權重矩陣Am=（A1A2A3A4A5），結合上步給出的V層關聯度，求出U層的關聯度矩陣RU=（r1r2rp），而后根據rp的大小排序，得出候選學生灰色關聯度排序，最終給出決策參考的序列。

四、基于灰色關聯模型的算例分析

Y大學S學院開展貧困生認定工作，某班現有5名學生等待認定，經評定小組決定，對5位學生進行貧困認定測評，以測評結果指向作為參考來決定5位學生的貧困等級。

（一）指標權重的確定

為了保證判斷矩陣的獲取的科學性和準確性，此次判斷矩陣的得分是由Y大學多名資深輔導員經討論研究給出：

結合打分結果，經yahap0.5.2軟件的計算，得出各指標權重向量如下：

Am=（A1A2A3A4A5）=（0.3333，0.3333，

0.08333，0.0833，0.1667）

B1j=（B11B12B13B14B15）=（0.2727，0.0909，

0.2727，0.0909，0.2727）

B2j=（B21B22B23B24）=（0.3512，0.1089，

0.01887，0.3512）

B3j=（B31B32B33）=（0.3333，0.3333，0.3333）

B4j=（B41B42B43B44）=（0.3750，0.3750，

0.1250，0.1250）

B5j=（B51B52B53B54）=（0.1222，0.2274，

0.2274，0.4231）

（二）評分矩陣及參考數列的確定

將候選學生編號為A、B、C、D、E。本文的數據來源是S學院貧困評定小組成員的問卷調查。評定小組的構成是S學院4名資深輔導員、1名所在班級班主任和5名所在班級學生代表。評分矩陣的得分是小組成員根據自身對5名學生資料了解和平時表現給出的評價而給出。得分是采取的簡單平均的方法，用一個指標的總得分除以10得到，由此得到構建灰色關聯度分析模型的評分矩陣，其中取各項指標最高分5分作為參考數列。

（三）計算灰色關聯系數

將數據導入Gtms6.0灰色建模軟件，分辨系數ρ=0.5，計算出灰色關聯系數。

（四）計算單層灰色關聯度

結合上步得出的關聯系數，根據關聯度公式：RVm=Bmj×φm，計算得出V層各指標的關聯度

RV1=B1j×φ1T=（0.6790 0.7974 0.7121 0.0.7428 0.6575）

RV2=B1j×φ2T=（0.7159 0.8414 0.6125 0.5925 0.5779）

RV3=B1j×φ3T=（0.5535 0.5660 0.6110 0.4975 0.5431）

RV4=B1j×φ4T=（0.7210 0.6353 0.6875 0.5583 0.8928）

RV5=B1j×φ5T=（0.5386 0.5460 0.6720 0.4932 0.5828）

由以上計算得出第V層關聯度矩陣

RV=RRRRR

=0.6790 0.7974 0.7121 0.7428 0.65750.7159 0.8414 0.6135 0.5925 0.57790.5535 0.5660 0.6110 0.4975 0.54310.7210 0.6353 0.6875 0.5583 0.89280.5386 0.5460 0.6720 0.4932 0.5828

（五）計算決策層灰色關聯度

由層次分析法得出V層的權重矩陣：

Am=（A1A2A3A4A5）=（0.3333，0.3333，

0.0833，0.0833，0.1667）

RU=Ai×RTV=（0.6609 0.7373 0.6617 0.6152 0.6285）

五、簡要的研究結論

由決策層灰色關聯度矩陣得出5名學生貧困認定灰色關聯度分別為：RA=0.6609 RB=0.7373 RC=0.6617 RD=0.6152 RE=0.6285，所以最終的關聯度排序為RB>RC>RA>RE>RD，從上面的最終排序來看，五位學生的貧困認定結果的參考序列為：B→C→A→E→D。

從以上灰色關聯分析的結果中可以看出，模型給出的最后結論是5名學生貧困認定的關聯度排序，實際是給出了貧困程度的相對順序，有利于在同一環境當中的進行公平的評判。同時對于一個學院或者學院的班級這一個參考系當中，能夠達到貧困認定工作的相對公平。本文從灰色理論出發，基于貧困認定信息的不完全性來完成貧困認定工作，從灰色關聯分析模型的結果來看有效地解決了上述問題，為公平公正科學地評判提供了依據，也為高校貧困生認定方法的重構提供了參照，也使得深入研究高校貧困生認定問題有了新的切入點。

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（作者單位：揚州大學商學院）