高校家庭經濟困難學生之認定 及解困對策

朱現平+鄧銳

[摘 要] 對高校家庭經濟困難學生進行資助是實現社會公平的一種最直接和有效的路徑，而對他們進行精準資助的前提是對家庭經濟困難學生的精準識別和認定。當前我國高校家庭經濟困難學生認定中存在貧困證明材料失真、家庭經濟困難學生認定缺乏科學標準、家庭經濟困難學生認定缺乏動態化管理三個主要問題。大數據運用于高校家庭經濟困難學生認定中，可以打破信息不對稱，有利于隱性家庭經濟困難學生的發掘，有利于精準資助工作開展。為了更好地發揮大數據在家庭經濟困難學生認定中的作用，應該加強大數據人才隊伍的建設，加大對家庭經濟困難學生數據的采集，采用定量和定性相結合的方法進行認定。

[關鍵詞] 大數據；家庭經濟困難學生；家庭經濟困難學生認定；精準扶貧

[中圖分類號] G647 [文獻標識碼] A [文章編號] 1002-8129（2018）01-0113-07

當前，對家庭經濟困難學生進行精準識別和認定成為困擾許多高校的共同難題，具體體現在兩個方面：一方面，家庭經濟困難學生中慘雜著一些“偽家庭經濟困難學生”，由于缺乏一種行之有效的辦法把他們剔除出家庭經濟困難學生庫，導致他們占用了有限的資助資源，給社會公平造成了嚴重的負面影響；另一方面，許多高校的家庭經濟困難學生認定方法并不科學，導致一些“隱性家庭經濟困難學生”無法被識別出來，甚至部分真正貧困的學生因為偶爾的高消費被誤當成“偽家庭經濟困難學生”，而被剔除出家庭經濟困難學生庫，導致資助資源的分配出現偏差。大數據時代的到來，為解決這一難題提供了新的思路。

一、高校家庭經濟困難學生認定中存在的主要問題

近年來，經過各級政府和高校不斷地探索和努力，高校家庭經濟困難學生的相關資助政策日臻完善，為緩解家庭經濟困難學生的生活困境發揮了重要作用，但由于貧困證明材料失真、家庭經濟困難學生認定缺乏科學標準、家庭經濟困難學生缺乏動態化管理等問題依然存在，導致高校家庭經濟困難學生資助的效果不盡人意。

（一）學生貧困家庭證明材料的失真及原因

當前，高校家庭經濟困難學生認定的大致流程是：首先，學生準備貧困證明相關材料；其次，班主任、輔導員、班級學生代表根據學生的證明材料，按照評價的指標進行打分；再次，班級召開班會進行民主評議，按照得分高低進行排序，確定困難等級；最后，對家庭經濟困難學生名單進行公示，確定家庭經濟困難學生。由此可見，提供貧困證明材料是至關重要的環節，貧困證明材料越多，相應的得分和貧困等級就越高。面對家庭經濟困難學生身份背后一系列資助資源的誘惑，一些家庭經濟情況尚可的少數學生提供虛假假證明材料（低保證、假殘疾證、假情況說明等），用失真貧困證明材料為自己的貧困認定加分。

導致貧困證明材料失真現象層出不窮的原因主要有以下三點：首先，我國稅收體制不完善。學生的家庭資產和家庭收入很難通過稅收進行計算和監測，相關證明材料失真也很難發現。在美國，由于有完善、嚴格的稅收制度，該國的家庭經濟困難學生認定主要依據學生提交的家庭資產負債表和年收入報表，通過對學生提供的這些材料進行計算，可以準確地確定學生的貧困等級[1]。其次，地方政府疏于管理。面對學生證明材料需要簽字蓋章，很少有地方政府的辦事人員對此進行實地調查和嚴格審核，甚至直接給空表簽字蓋章，讓學生自己填寫相關內容，這給辦理虛假證明提供了便利，使得貧困證明的可信度大打折扣。最后，對弄虛作假者缺乏懲罰機制。一方面，由于行政問責機制的缺失，即使發現地方政府部門出具的證明存在不真實的問題，高校也沒有辦法追究經辦人的責任；另一方面，部分學生提供相關證明材料時，往往瞞報、少報家庭年收入，夸大家庭經濟困難程度，由于高校家庭經濟困難學生人數眾多，無法逐一家訪核實，即使發現學生虛報家庭經濟情況，也只能對其進行批評教育，無法對弄虛作假者形成震懾作用。

（二）家庭經濟困難學生認定缺乏數據標準

雖然教育部和財政部在《關于認真做好高等學校家庭經濟困難學生認定工作的指導意見》中對家庭經濟困難學生的概念和標準有明確的界定，但是這一界定是定性的，缺乏科學的數據標準，操作性不強。這導致各高校以人工認定的方式為主，認定方法比較主觀，致使部分被認定為貧困的學生不是真正貧困，而真實貧困的學生未被認定的情況也時而有之。在具體認定過程中主要表現在以下三點：首先，從班主任和輔導員角度來講，由于許多高校家庭經濟困難學生認定的指標體系會設置學生在校表現、德育情況等主觀評分項目，要求班主任和輔導員根據學生的具體表現來打分，由于高校班主任與學生接觸較少，輔導員帶的學生又過多，導致他們難以對所有的學生有全面、清晰的了解，在評分時通常會對平時表現積極的學生打高分，對不熟悉的學生打低分。其次，從參與家庭經濟困難學生認定的學生代表來說，那些平時和他們關系比較好的學生，可能評分更高一些，對于那些不熟悉，甚至關系較差的學生，他們可能評分更低一些。最后，從參評的學生來講，通常各高校家庭經濟困難學生認定要全班同學參與民主評議，參評的家庭經濟困難學生要在全班陳述家庭經濟困難情況，對于口才、同學關系、學習成績等方面較好的學生往往得分更高，而那些在這方面不擅長的學生往往處于得分低的劣勢。

（三）家庭經濟困難學生缺乏動態管理

學生家庭經濟困難是一個變化、動態的現象，但目前高校對家庭經濟困難學生換檔、撤檔、突發家庭變故入庫等情況卻很少見。許多高校中，一旦學生被認定為家庭經濟困難學生，接下來幾年基本上都是家庭經濟困難學生了[2]。高校對家庭經濟困難學生缺乏動態化管理主要表現在以下兩個方面：一是對家庭經濟困難學生家庭經濟變化情況缺少追蹤關注。按照常理來講，長期處于家庭經濟困難的學生畢竟是少數，部分家庭經濟情況好轉的學生，理應從家庭經濟困難學生庫中排除；一些原本未認定家庭經濟困難學生的學生，因家庭變故、自然災害、家庭勞動力減弱等突發因素致貧的，應該及時認定為家庭經濟困難學生，對他們及時進行幫扶。然而，在日常工作中，負責資助工作人員對于這些變化很少關心，后續的資助動態管理工作較弱。二是缺乏對獎助學金發放后的動態化管理跟進。許多高校資助工作者認為，獎助學金發放后，該年度的資助工作就落下帷幕了。事實上，少數學生拿到獎助學金后請客吃飯、旅游、購買高檔數碼電子產品等高消費屢見報端，引發了許多非家庭經濟困難學生心理失衡，造成了資助資源的極大浪費，對國家資助政策的實施產生了負面影響。endprint

二、大數據在高校家庭經濟困難學生認定中的作用

當前，我們已經步入了大數據時代，在這個“樣本=整體”的數據時代，各行各業都在利用大數據手段來分析“死數據”中的“活信息”，以此來揭示數據與目標之間存在的聯系，以此來保障決策的科學化和準確化，高校家庭經濟困難學生認定也不例外。

（一）大數據有利于打破家庭貧困信息不對稱

高校家庭經濟困難學生認定中，信息的不對稱，為參評學生提供虛假證明提供了便利，這也使得班主任、輔導員與參評學生形成了一對博弈關系。大數據的應用打破了信息不對稱的局面，破解了這一對博弈關系，使得家庭經濟困難學生的精準識別變為可能[3]。目前，已有部分高校探索運用學生個人消費的大數據來進行家庭經濟困難學生認定。例如，南京理工大學通過對學生飯卡消費的數據分析，給消費較低的學生進行補貼；華中農業大學針對大一新生某一時間段內在食堂消費的數據進行排名，處于后60%的學生才有資格參與家庭經濟困難學生認定；江蘇大學對家庭經濟困難學生話費數據進行分析，對于話費過高的學生給予降低貧困等級、取消家庭經濟困難學生資格等。這些利用大數據對高校家庭經濟困難學生認定的探索一經公布，引發了社會各界的廣泛討論。由于大數據手段可以對家庭經濟困難學生進行較為精準地識別、認定、幫扶，大大降低了學生提供虛假證明的可能性，這一做法得到了許多人的支持和認同。

隨著國家精準扶貧力度的不斷增強，一些貧困地區也開始運用大數據開展扶貧工作。四川省廣安市廣安區就為該區38個貧困村的每一個貧困戶建立了一個二維碼檔案，通過手機微信掃一掃，貧困戶的個人信息、致貧原因、耕地畝數、年人均純收入等基本信息就以電子表格的形式呈現，使得精準扶貧工作更加便捷[4]。隨著各地區精準扶貧工作的開展，貧困戶的大數據信息也將逐步完善，在高校家庭經濟困難學生認定中，可以通過獲取學生家庭的地方貧困信息大數據，一些虛假證明材料便不攻自破，從而增加認定工作的公正性客觀性。

（二）大數據有利于發掘隱性家庭經濟困難的學生

隱性家庭經濟困難學生是指學生家庭經濟確實存在困難，但是由于各種原因不愿意申請家庭經濟困難學生認定的學生。隱性家庭經濟困難學生在各個高校中都不同程度地存在，造成他們存在的原因有兩個：一是學生自尊心很強。由于高校家庭經濟困難學生的認定需要公平、公正、公開，參評學生的家庭信息會在一定范圍內公開，并被貼上“家庭經濟困難學生”的標簽。家庭經濟困難學生經歷的挫折和磨難使他們自尊心很強，不愿意讓其他學生知道自己的心酸往事，使得他們寧愿外出兼職，也不愿意申請家庭經濟困難學生認定[5]。二是高校家庭經濟困難學生認定屬于被動認定。由于家庭經濟困難學生認定是以學生主動提出申請為前提，高校也是被動地對學生提交的材料進行審核，無法主動獲取學生的家庭經濟情況，導致家庭經濟困難學生易于隱藏不報[6]。通過運用大數據，各個高校就可以在家庭經濟困難學生認定過程中占據主動，全方位了解學生真實的家庭經濟情況、消費情況、致貧原因等，那些隱性家庭經濟困難學生就很容易被識別出來，享受到國家政策惠顧，這樣也在一定程度上減少了對家庭經濟困難學生自尊心的傷害。

（三）大數據有利于高校資助工作的精準扶貧

高校家庭經濟困難學生致貧的原因不盡相同：有的因為家庭有多子女同時上學負擔重，有的因為家庭成員中有長期需要住院治療的，還有的因為遭受自然災害導致農產品減產等等，致貧原因千差萬別，需要實地調查后科學分析和研判，不能眉毛胡子一把抓，不加甄別開展資助工作，這樣不能滿足不同貧困類型的不同貧困學生訴求，最終還會導致學生的不滿情緒。大數據的運用，不僅可以使我們發現貧困的“洼地”，打破家庭經濟困難學生認定的“信息鴻溝”，還可以使我們認清貧困對象，分析他們的具體致貧原因，從而切準脈，找準癥結所在，對癥下藥，變“漫灌”為“滴灌”。 對于溫飽都成問題的貧困學生，高?？梢圆扇槠滹埧ǔ溴X，提供衣物和棉被，保證其日常生活需求；對于學習成績優異的家庭經濟困難學生，高校輔導員和班主任可以勉勵學生刻苦學習，爭取獲得國家勵志獎學金、國家獎學金等國家級高額資助資金；對于做事踏實認真和課余時間豐富的學生，高校可以為其提供勤工助學崗位，使他們通過自力更生的方式來緩解家庭經濟困難的局面；對于精神貧困的學生，高?？梢酝ㄟ^心理輔導，培養他們的誠信感恩意識，提升他們的人際交往能力[7] 185-186。只有開展精準的資助工作，才能避免以往資助過程中同質化和一刀切的情況發生，使得對家庭經濟困難學生的資助由“輸血”變為“造血”，由“授魚”變為“授漁”，由“扶貧”變為“扶志”，這樣才能使家庭經濟困難學生精準脫貧。

三、構建大數據認定高校家庭經濟困難學生的對策

雖然大數據在高校家庭經濟困難學生認定中發揮了愈來愈重要的作用，但在實踐中卻依然存在一些問題，只有這些問題的及時解決和資助機制的日臻完善，大數據才能在家庭經濟困難學生認定中發揮更大的作用。

（一）加強運用大數據的資助人才隊伍建設

大數據時代競爭的實質是人才的競爭。運用大數據對高校家庭經濟困難學生進行認定的重要前提條件之一是有大數據人才對相關數據進行篩選、鑒別和運用，否則即使掌握了海量的數據，沒有相應的大數據人才對其進行分析，這些數據也是沒有價值的。倘若由非專業人士進行分析，導致大數據分析結果出現偏差，反而會嚴重影響家庭經濟困難學生認定的效果和公信力。由于大數據在各行各業都得到了廣泛的運用，對大數據人才的需求也十分強烈，據相關報告預測，2018年，僅美國的大數據人才和高級分析專家的缺口就達到19萬人之多[8]。因此，當前加強大數據人才隊伍的建設已經迫在眉睫，具體可以從以下兩個方面著手：一是高校可以定期遴選從事高校資助工作的教師外出接受大數據技術的相關培訓，提升運用大數據的素養，并將大數據的相關理論和技術運用到實際的資助工作中去；二是高校要招聘一些大數據相關專業的人才來從事高校資助工作，并提供豐厚的薪資待遇，保證大數據人才隊伍的穩定和壯大。endprint

（二）擴大對家庭經濟困難學生的數據采集

運用大數據對家庭經濟困難學生進行識別依賴于數據的數量和質量，如果數據的數量太少，質量不高，得出的結果可能比較片面，不具備說服力。因此，應該從數量和質量上加大對家庭經濟困難學生數據的采集，具體可以從以下兩個方面著手：一是共享各地方政府的精準扶貧數據庫中家庭經濟困難學生信息。隨著國家對精準扶貧的高度重視和嚴格要求，各地方政府均嚴格按照“誰主管、誰負責，誰錄入，誰負責”的原則對轄區內的貧困戶信息進行了采集，并不定期組織相關負責人開展回訪工作，對于返貧、遺漏的貧困戶重新納入，對提供虛假信息的貧困戶堅決清退，通過動態化管理，保證了貧困戶數據的時效性和真實性。高?？梢怨蚕淼胤秸珳史鲐毜男畔ⅲ瑸榧彝ソ洕щy學生認定提供重要的數據支撐。二是加大采集學生在校學習生活消費的數據。學生在校消費是學生家庭經濟情況的一面鏡子，通過學生在食堂的消費、電話費、網費、擁有數碼產品價格等消費數據進行采集，可以分析學生的日常消費水平，從而作為家庭經濟困難學生認定的依據。

（三）采用定量與定性相結合方法進行認定

運用大數據進行家庭經濟困難學生認定，并不是說完全依賴定量的手段進行家庭經濟困難學生認定，也要適當運用定性的方法，把定量和定性的方法結合起來。大數據的運用可以為高校家庭經濟困難學生認定提供數據支撐，打破信息不對稱的局面，大大降低家庭經濟困難學生提供虛假證明的可能性。在大數據分析中，可以清楚地呈現學生的家庭經濟情況和在校消費情況，當大數據分析出學生家中購置商品房、車輛以及在校消費過高的情況時，不能一棒子打死，一口咬定他們不是家庭經濟困難學生，而要對學生進行仔細調查、談心、實地走訪等，了解情況后再進行綜合判定，避免錯誤判定家庭經濟困難學生的情況發生。這一點在方不見的一篇引發社會廣泛關注和討論的文章《因為媽媽買的一雙耐克鞋 學校取消了他的貧困助學金》中得到了很好的印證。部分高校在家庭經濟困難學生認定相關規定中明確規定購買高檔電子產品，經常出入娛樂場所或有其他類似高消費情況的學生不能參與家庭經濟困難學生認定。這種規定實質上是經不起推敲的，部分家庭經濟困難學生自尊心較強，害怕別人瞧不起自己，因此通過勤工助學賺的工資給自己購買一些高檔用品，以此來保證自己和其他同學的消費水平相差無幾，實際上他們家庭經濟依然存在困難[9]。畢竟家庭經濟困難學生也是普通人，也有吃好穿暖的權利，完全依靠定量的方法來認定家庭經濟困難學生是值得商榷，因此，要堅持定量與定性相結合的方法。

綜上所述，高校家庭經濟困難學生認定是一個系統而復雜的工程，大數據分析的引入為實現“應該資助的學生一個也不能少，不應該資助的學生一個也不能多”的資助工作目標提供了可能性。由于大數據在高校家庭經濟困難學生認定中的運用還不完善，在實踐過程中依然存在不少亟待解決的問題，這需要高校資助工作者共同面對和解決。

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[責任編輯：曾 菡]endprint