高校貧困生資助對象認定體系及機制研究

徐柏林 朱偉

摘 ? ?要： 隨著高等教育大眾化，高校貧困生絕對人數增加，貧困生精準認定成為高校貧困生資助的難點之一。本文以信陽師范學院資助工作實踐為例，利用層次分析法（AHP）對貧困原因的指標權重與受資助的一致性進行研究，針對貧困生認定中出現的問題，嘗試提出高校“精準資助”新模式。

關鍵詞： 高校貧困生 ? ?資助對象 ? ?認定體系 ? ?精準資助

引言

高校家庭經濟困難學生精準認定工作是開展家庭經濟困難學生精準資助工作的基礎，不僅關系到高校自身的發展，而且關系到社會的穩定和發展[1]。1999年擴招以來，隨著毛入學率提高，高校貧困學生絕對數量隨之增加，貧困生精準認定成為高校貧困生資助的難點之一。通過文獻檢索，已有成果對貧困生精準認定的研究相對較少。筆者嘗試結合信陽師范學院貧困生資助現狀，以2015年—2017年家庭經濟困難學生認定數據為依托進行分析，探索高校資助新模式。

1.研究方法

本次研究主要采用層次分析法（AHP），對信陽師范學院2015年—2017年的家庭經濟困難學生認定的數據進行分析，并在此基礎上進行定性和定量相結合的分析[2]。

2.基于AHP的貧困生認定指標權重與受資助一致性分析

2.1AHP指標層量化設計

根據《信陽師范學院普通本專科生家庭經濟困難學生認定辦法》，基于AHP分析原理，將該認定辦法中包含的因素進行分層歸納，最高層是目標層，中間層是準則層，最低層是指標層。通過對信陽師范學院2015年—2017年的家庭經濟困難學生認定的數據的分析，總結家庭經濟困難認定的申請理由，共分出包括建檔立卡戶、孤兒、單親家庭、低保戶、家庭突發事故、家庭負債、家人殘疾或患病、家庭人口多（上學子女多）、家庭收入微薄及其他等十大原因，然后對這十大原因進行歸類，按照是否共有某些特征進行歸納成組，同一類指標歸結為同一標準層，準則層分為三層，分為客觀因素、特殊情況因素、一般家庭因素，即“三維”家庭困難學生認定體系。其中客觀因素下的指標層有建檔立卡戶、孤兒、單親家庭、低保戶，特殊情況因素下的指標層主要是家庭突發事故，一般家庭因素下的指標層有家庭負債、家人殘疾或患病、家庭人口多（上學子女多）、家庭收入微薄、其他。最后，將單一的最高層次即目標層設為高校貧困生資助對象貧困度認定，指標層和準則層共同服務于目標層。

2.2基于AHP致貧原因指標權重的測算

基于上述對目標層、準則層、指標層的劃分，將指標層中的十大指標兩兩對比。層次分析法（AHP）采用1—9標度方法進行權重的比較，對不同指標的評比給出不同的數量標度[3]。例如，對于A和B兩個指標來說，A比B相對家庭經濟困難認定的重要程度可以分為同等重要、稍微重要、明顯重要、強烈重要和絕對重要，即兩兩指標比較標度，如表1所示;而位于中間的重要程度則是A和B兩個標準之間折中時的標度，記為2、4、6、8分，反之如果B比A重要則B比A，即分數的倒數是A和B兩個指標的標度。

2.3指標層權重與受資助一致性分析

2.3.1各指標層權重分析

從家庭經濟困難認定指標體系指標權重表可以看出，在客觀因素下的指標層所占權重最高，在這一準則層中，建檔立卡戶的權重占到29.52%，是指標層中權重最高的一個，與國家實行精準扶貧政策直接相關：建檔立卡戶的學生可以無條件地享受國家助學金;低保戶的權重僅次于建檔立卡戶排位第二;孤兒所占權重為15.59%居于第三位;單親家庭近幾年越來越多，家庭的分離或父母一方的離世給家庭帶來沉重的經濟負擔;家庭突發事故所占權重為7.50%，在對家庭經濟困難認定的申請理由進行分類的過程中，發現有些申請原因是家人發生車禍、摔傷、糧食作物遭受洪災等，將這類原因歸結為家庭突發事故，基本每個家庭都有這種情況，所以這一準則層下的指標層占的權重不高。

2.3.2指標權重與受資助一致性探討

利用AHP分析法，對家庭經濟困難認定的指標權重進行以上分析。為了驗證信陽師范學院評選受資助貧困生的指標的合理性，對2015年—2017年信陽師范學院受資助學生情況做了統計，結果如下圖所示：

對上圖進行認真分析，不難發現，2015年前后高校資助政策的明顯變化，如圖（a）建檔立卡戶所占比例為0表明雖然國家2013年就開始實行貧困戶建檔立卡政策，但2015年及之前高校普遍并未將建檔立卡戶學生列為無條件享受國家助學金補助范圍。從圖（b）（c）不難看出，2016年以后，建檔立卡戶學生受資助占貧困認定的100%，上圖中的對比數據顯示，家庭突發事故在受資助比例中基本維持在75%左右，僅次于客觀性因素，與家庭突發事故權重一致。從受資助學生占貧困認定的比例看，家庭負債、家人殘疾或患病、家庭子女多、家庭收入微薄這四類指標在2015年和2016年所占比例較穩定，占到60%，而2017年所占比例明顯提高;申請原因為其他的指標所占比例在2015年超過75%，在2017年高達60%，這種現象與指標權重的分析差距較大，說明在貧困生認定過程中有人為原因導致的偏差。

2.3.3不一致原因分析

針對指標權重與受資助學生比重的不一致性，通過調研、訪談和對數據的分析，認為不一致原因由以下四個方面：

2.3.3.1學生真正貧困：大都是在客觀性因素和突發性因素下，學生家庭確實比較貧困。總體來說，這類學生在班級中占比較低，此類貧困學生識別不存在困難，資助會及時準確。

2.3.3.2數字貧困：大都因為在家庭經濟困難認定過程中，在實際操作過程中，由于一般按照班級總人數分配名額，導致某些具體班級會有分化成兩種情形：一是真正貧困的人數較多，家庭條件一般的學生獲得資助的概率就比較小。二是班級中真正貧困的人數較少，有更多資助名額，家庭條件一般的學生獲得資助的概率就會大大提升。

2.3.3.3原因貧困：在班級日常工作中，有些學生做出了大量的工作，基于此，在家庭經濟困難認定與資助過程中，除真正貧困的學生干部和學生之外，一些家庭條件一般的學生會因得到院系貧困認定小組成員的特殊照顧獲得較高概率資助。

2.3.3.4關系貧困：部分學生因平時與老師或班干部交往較多，當老師或班干部是貧困資助認定小組成員時，部分學生可能因為關系特殊而獲得一定的資助。

3.構建高校貧困生“精準認定+精準資助”新模式

隨著社會經濟、政治、科技、文化的不斷發展，以更科學的方法、更專業的態度做好大學生精準認定和精準幫扶是高校資助管理工作的共識。

3.1規范貧困生精準認定政策支持

在精準扶貧政策的大背景下，家庭經濟困難認定非常規范、精確，但由于學校沒有去學生家實地走訪等原因，大學生貧困認定存在一定的瑕疵可能，為確保高校對貧困大學生的精準認定，應建立地方政府和學校的信息交流對接聯動機制，實現精準扶貧互通共享，避免認定依據信息失真。

3.2加大大學生誠信教育和高校資助工作宣傳力度

在家庭經濟困難認定過程中，部分本不困難的大學生缺乏誠信意識，導致真正貧困的學生難以得到很好的幫扶，而且容易惡化社會和校園風氣。高校學生部門需要對學生展開誠信教育以引導其樹立正確的觀念，確保申請過程中不會再有偽貧困的出現[5]。同時，各高校應該加大國家資助政策的宣傳力度，促進大學生對家庭經濟困難資助政策的了解，引起大學生對貧困生精準認定的重視，幫助確實有困難的學生順利完成學業。

3.3建立大學生家庭經濟貧困認定監督機制

當前高校貧困生資助過程中一般來說在資助后期監管上比較缺乏，容易出現一些違反規定和政策的行為，比如“原因貧困”與“關系貧困”就是缺乏有效監督造成的。因此，要形成高校資助工作的有效性和長效機制[6];學校應該設立有效的線上線下監督平臺，對各種違反貧困認定要求的行為及時糾正，避免錯誤發生。

3.4建立穩定的貧困認定工作隊伍

在貧困生認定體系中，班級貧困生認定的民主評議小組成員一般由班主任、班委及班級學生代表組成，新加入的成員由于對認定工作缺乏了解，容易造成貧困認定的不規范性;同時學院負責相關方面的老師在人事調動方面較頻繁。因此，高校要建立一支高效率的貧困認定組織，確保貧困認定工作有序、公正開展。

3.5多途徑驗證貧困認定與資助結果

在當前家庭經濟困難認定中，各高校都是依據家庭經濟困難學生的申請及在家庭所在地、鄉、鎮或街道民政部門開具的貧困證明作為評定的依據。在實際操作過程中難免受地方保護等因素影響真實性，為了從資助源頭驗證，需要通過實地走訪或信訪等形式與貧困學生家庭所在地政府進行溝通交流，了解學生家庭的實際情況，及時更新檔案庫，確保貧困認定工作的公正性。

結語

筆者基于AHP分析模型，以信陽師范學院2015年—2017年家庭經濟困難認定表和2015年—2017年受資助學生情況統計表為依據，在對指標體系進行客觀分析的條件下，得出各指標層的權重，將各指標的權重與受資助學生占貧困認定的比例進行對比，揭示當前高校家庭經濟困難認定體系存在問題，初步嘗試探索高校貧困生“精準認定+精準資助”的新模式。此外，需要指出的是，與時俱進地推進經濟困難認定與資助體制改革任重而道遠。

參考文獻：

[1]沈雪梅.高校貧困生認定工作難點分析及對策思考[J].黑河學院學報，2017，8（09）：75-76.

[2]唐西也.基于AHP和CM模型的貧困生精準認定與實證分析[J].教育財會研究，2017，28（05）：47-53.

[3]盧丹，龍一平.基于AHP模型的高校大學生貧困度分析研究[J].江蘇理工學院學報，2016，22（01）：102-106.

[4]羅增強.基于AHP的高校貧困生認定方法研究[J].價值工程，2011，30（03）：226-227.

[5]畢鶴霞.國內外高校貧困生認定與研究述評[J].比較教育研究，2009，31（01）：62-66.

[6]黃瑞梅.高校貧困生認定體系的構建與完善策略分析[J].南方論刊，2016（07）：63-64.

基金項目：河南省科技計劃項目（182400410264）。