吴唐燕

大学生家庭贫困程度测量指标因素构建与分析
——基于1002名大学生的调查研究

吴唐燕

大学生家庭贫困程度测量是做好高校学生资助工作的基础，文章构建了24个测量大学生家庭贫困程度的指标体系，并对1002名学生进行了实证分析。借助SPSS软件进行了统计，通过相关性检验和多元线性回归分析方法，构建了贫困程度测量模型，为高校今后进行贫困生认定工作提供了参考依据。

大学生家庭；贫困程度；资助政策

一、问题的提出

随着高等教育由精英化向大众化的转变，高校贫困学生日益增多。贫困生是指学生本人及其家庭所能筹集到的资金不足以支付其在校学习期间学习和生活基本费用的学生。根据《2009年全国普通高校资助政策执行情况》，2009年全国普通高校在校生总人数2285.15万人，其中，家庭经济困难学生人数527万人，占全部在校生总人数的23.06%；2014各地重点高校实施了扩大农村贫困地区定向招生专项计划、实施农村学生专项自主招生等政策，使得高校贫困生人数有所增加。

为解决这一问题，国家出台了一系列的资助政策，并逐年加大资助力度。根据《2013年中国学生资助发展报告》，2013年，政府、高校及社会设立的各类政策措施共资助全国普通高等学校学生3724.07万人次，资助总金额574.11亿元，比2009年增加26.28亿元。在国家资助力度加大的同时，能否公正公平的发放资助款，使不同贫困程度的学生得到合理资助，成为摆在当前高校学生资助工作的重要任务。而家庭贫困程度的测量工作是否科学、完善、具备可操作性，直接关系到能否真正实现教育的公平、公正，因此当前如何进行大学生家庭贫困程度的测量成为各高校学生资助工作的难点和重点。

二、大学生家庭贫困程度测量指标的构建

传统的贫困测量主要以收入水平作为唯一尺度，然而，贫困是一种复杂而综合的社会现象，仅以收入来测量贫困显然忽略了影响贫困的非收入因素，无法真实地反映和测量贫困。学者们对学生家庭贫困测量进行了研究，罗小兰等采用AHP方法从物质资本和人力资本两个维度构建了中国城市家庭贫困程度测度指标体系；[1]田志磊等采用非收入变量认定高校家庭经济困难学生认定的方法进行了实证研究；[2]杨晴等对菲律宾、日本、美国等国家进行家庭经济调查的主要表征指标进行了分析。[3]这些为本研究提供了有利的参考。结合10余年的大学生家庭贫困程度测量工作经验，本文从物质资本（Physical Capital）、人力资本(Human Capital)和自然资源（Natural Resources）三个维度，构建大学生家庭贫困程度测量的24个指标，具体如表1所示。

第一，物质资本主要反映大学生家庭的物质生活状况，其中包括收入、支出、财产三个要素。[1]收入以家庭年总纯收入、学生本人是否贷款、父亲状况和母亲状况四个指标进行衡量，所有来源的收入都计算在内；支出以家庭月均生活费（不含学生本人）、学生本人月均生活费、外债情况和家庭教育支出四个指标来反映。财产主要指家庭拥有住房类型，家庭财产反映了家庭的生活水平及家庭抗风险能力的高低。

表1 大学生家庭贫困程度测量的指标体系

第二，人力资本主要反映家庭摆脱贫困的潜在能力，包括家庭成员情况、教育状况、医疗支出、社会保障四个要素。首先，家庭成员情况主要反映家庭生活的潜在收支压力。为此，引入包括家庭人口数、父母职业等七个要素。显然，一个家庭劳动力数量越少，赡养的老人以及养育婴幼儿数量越多，该家庭的生活压力相对也越大。[1]其次，教育状况主要包括父母受教育情况、正在上大学学生人数、就读高中及中专人数等四个指标，通常而言，父母文化水平越高，收入就越多，受贫困袭击的可能性就越小。再次，医疗支出是重要考量因素，因为远离疾病就远离贫困；最后是社会保障，该要素主要考虑该家庭是否为低保。

第三，自然资源主要反映因居住地原因影响家庭贫困的状况。主要包括户籍性质和家庭遭受自然灾害情况。户籍性质主要反映家庭因居住地影响生活状态；家庭遭受自然灾害情况主要反映因地震、干旱、洪水等影响家庭生活的情况。

三、大学生家庭贫困程度测量指标的实证分析

本文对北京地区高校1002名申请贫困的大学生进行了调查。这些学生来自全国28个省、市、自治区、直辖市，其中女生565名，男生437名；农村671人，城镇331人；专科233人，本科769人。这1002名学生经信息采集、贫困程度指标测量、民主评议、监督管理等环节，被认定为非贫困的学生有295人，占29.4%；被认定为贫困学生有707人，其中特别困难者126人，占12.6%；中等困难者为228人，占22.8%；一般困难者为353人，占35.2%，样本大致呈正态分布。

统计发现，父母亲学历为初中及以下的分别占70.8%和79.5%；职业为农民、无固定工作、农村进城务工、临时工等分别占69.2%和83.2%，总体而言，申请贫困的学生父母学历层次较低，家庭社会经济地位处于中低层。

哪些因素对学生家庭的贫困程度影响较大，如何进行贫困程度的测量，这是本调查研究的重点，本文用SPSS19.0软件进行了统计分析。主要分三步研究：第一，进行相关性检验,确认数据是平稳的；第二，对通过相关性检验的变量做回归分析，对不显著变量做剔除；第三，得出最终回归模型参数，并据此测算变量之间的相关系数。[4]

表2 大学生贫困程度与测量指标因素的相关性检验系数

表3 大学生贫困程度与外债金额之间的回归系数a

从表2可见检验结果。首先，显著性水平在0.01时，贫困程度与家庭年总纯收入、学生本人是否申请贷款、父亲状况、母亲状况、外债金额、拥有住房类型、赡养老人人数、特殊情况、就读大学人数、家庭医疗支出、家庭是否为低保、户籍性质、家庭遭受自然灾害情况显著相关；其次，显著性水平在0.05时，贫困程度与家庭教育支出显著相关；家庭月均生活费与贫困程度之间的相关性不显著。

接着，以Y为因变量，X1、X9等为自变量做回归分析。从表3可以看出，贫困程度与住房类型X9之间的相关性不显著。

表4 大学生贫困程度与相关显著性影响因素之间的回归系数a

依据同样的办法，发现X7、X20、X23和X24对贫困程度Y回归系数在1%水平上不显著。在剔除这些因素后，再进行回归分析。

依据该回归分析表，可以构建模型（式1）Y= 4.220- 0.206X1+0.158X2- 0.048X3- 0.058X4+

0.057X8+0.108X13+0.149X16+0.042X21+（1） 0.167X22

四、结语

通过调查，发现了与贫困程度测量相关的指标因素，构建了贫困程度测量模型，为今后其他高校进行贫困生认定工作提供了参考依据。但该模型是根据申请贫困学生的数据推导而来，因此它适用范围为高校中申请贫困的大学生。

[1]罗小兰,曹艳春.基于AHP方法的中国城市家庭贫困程度测度指标体系设想与实证分析[J].中央财经大学学报,2010,（6）.

[2]田志磊，袁连生.采用非收入变量认定家庭经济困难学生的实证研究[J].北京大学教育评论，2010,（2）.

[3]杨晴,叶芃.家庭经济状况调查与学生贷款资格判定应用——基于对菲律宾、日本、美国等国家的考察[J].淮阴工学院学报，2009,（4）.

[4]李树杰.妇女小额担保贴息贷款实施效果研究——以江西永修县和甘肃成县为例[J].中华女子学院学报，2015,（1）.

责任编辑：贾春

Construction and Analysis of Measuring Poverty Intensity among College Students’Families in China——Based on the Studyof1002 College Students

WUTangyan

Measuring poverty intensity among college student families is a foundation for financial assistance assessment. The paper constructs an index system of 24 points of measure based on the empirical study of 1002 students. With the help of SPSS software, research has helped construct a poverty measurement model through methods of correlation testing and regression analysis, which provide a good reference for the identification of impoverished students at college and university.

college students’families; degree ofpoverty; aid policies

10.13277/j.cnki.jcwu.2015.06.019

2015-09-08

G776

A

1007-3698(2015)06-0121-04

吴唐燕，女，中华女子学院学生工作部教师，主要研究方向为大学生思想政治教育。100101基金项目：本文系中华女子学院青年课题“基于教育成本分担理论的学生资助制度研究”的阶段性研究成果，项目编号：KG2014-0409。