[摘 要] “贵在精准，重在精准，成败之举在于精准”是习近平总书记对扶贫开发工作提出的要求，也是做好学生资助工作的基本遵循。经济困难学生的精准认定是高校精准资助工作的前提和基础，同时也是亟待解决的难点。利用层次分析法确定家庭经济困难学生认定指标，构建认定模型，明确指标之间的权重，最后赋值验证。减少人为因素对家庭经济困难学生认定工作的影响，找到真正需要帮助的学生，资助其顺利完成学业，切实做到应助尽助。建立一套适合江苏学生实际的家庭经济困难学生认定体系，指标定量化最大程度上减少了人为因素的干扰和影响，有效推动了精准资助，促进了教育公平，助力全面建成小康社会。

[关键词] 精准资助;认定工作;层次分析法;指标权重

[基金项目] 2020年度江苏省教育厅江苏省高校哲学社会科学研究专题项目“以习近平精准扶贫思想为指导的高校学生精准资助育人体系研究”（2020SJB0502）;2020年度江苏省高等教育学会辅导员工作研究委员会专项课题重点项目“发展型资助视角下经济困难大学生就业能力提升实践研究”（20FYHZD006）;2021年度江苏建筑职业技术学院教研课题重点课题“全面小康社会后高校家庭经济相对困难学生精准资助研究”（XGZX-2021-2）

[作者简介] 鹿奎奎（1988—），男，江苏徐州人，硕士，江苏建筑职业技术学院讲师，主要从事大学生思想政治教育研究。

[中图分类号] G645   [文献标识码] A   [文章编号] 1674-9324（2021）47-0157-05    [收稿日期] 2021-08-15

一、引言

李克强总理在十三届全国人大一次会议上做的政府工作报告[1]提出要“加大对各类学校家庭困难学生资助力度”，在财政资金紧张的情况下，党和政府依然高度重视学生资助工作，对学生资助给予关注。高校教育扶贫作为脱贫攻坚战不可或缺的一环，精准资助和资助育人是重中之重。精准资助体现在资助对象认定、资助过程管理和资助资金发放三个方面，其中精准认定资助对象是学生资助工作的前提和基础，认定不精准将直接影响资助工作的最终成效。

二、高校家庭经济困难学生认定工作的现状

据报道，2019年以来，共计资助全国普通高等学校学生4817.59万人次，资助资金1316.89亿元[2]，国家教育资助投入力度持续且稳健。根据《教育部等六部门关于做好家庭经济困难学生认定工作的指导意见》，2019年9月，各省学生资助管理中心根据各自实际情况，先后发文全面取消贫困证明的盖章这一环节，增加了认定工作的难度。多数高校在进行家庭经济困难学生认定时依然采用多年前的认定工作流程，即班级组成由辅导员、班主任、班干、学生代表等为主的班级评议小组，评议小组查阅每个申请认定者的资料，发表看法后公开评定，认定结果分为“特别困难”“比较困难”和“一般困难”三个等级，学生归属于哪类等级，由评议小组成员通过查看学生申请表和平时的生活表现来进行一个大概的定性，缺乏定量的指标佐证，且没有分数的具体划分，人为因素占比较重，一定程度上会造成认定结果的偏颇[3]。高校学生来自全国各地，地区经济发展不平衡，相对困难程度不可一概而论。即使生源地在同一地区的学生，因为城乡差异，或是分配到不同专业、不同班级，在班级中的经济困难标准也是不一样的，但经济困难学生的认定是以班级为单位进行的，以上种种因素给实际的认定工作带来了很大的困扰和困难。部分高校在家庭经济困难学生认定过程中通过核查学生校园卡消费、电子产品购买情况进行认定，笔者认为这种认定方法也存在一定的片面性。首先，吃饭消费情况，大多数学生会考虑外卖配送，学生不在校就餐的情况较多，校园卡并不能准确反映其消费实际;其次，一些家庭经济困难学生使用所谓的名牌电子产品，经调查得知，电子产品大多是亲友赞助，或是本人通过打工及平时的校外兼职合法收入所得，这本无可厚非，但在认定过程中是否应综合考虑这些情况，值得探讨。

三、基于层次分析法的高校经济困难学生认定指标体系

20世纪70年代，为解决因目标决策缺少必要支撑数据、凭决策者主观经验决定行为的情况，美国运筹学专家萨蒂首先提出运用层次分析法这一系统分析方法，将最终目标细化分解为目标和准则等层级指标，使问题模型化、层次化和数量化，为决策提供定量的数据依据[4]。

在高校家庭经济困难学生认定工作中引入层次分析法，建立数学模型，各指标间两两比较，得出指标在整个目标实现过程中的相对重要程度，通过权重对指标赋值，得到对应的“相对困难程度分值”，有效减少人为因素的影响，确保家庭经济困难学生认定工作的准确性。

（一）确定认定指标

高校家庭经济困难学生认定工作体系从最高层目标、中间层准则、最底层对象三个层面构建，将家庭经济困难学生认定作为最终目标A，家庭类型B1、基本信息B2、家庭成员情况B3、影响家庭经济状况其他有关信息B4、曾获国家教育资助信息B5作为实现最终目标的一级准则层评价因素，运用层次分析法计算准则层因素及其所屬下层指标占全局目标和层级目标的比重。高校家庭经济困难学生认定模型和高校家庭经济困难学生认定体系指标如图1、表1所示。

（二）构建判断矩阵

确定认定指标，建立认定工作的指标体系后，需要确定各因素相对上下层级的重要度，明确因素占目标的比重。邀请地方资助中心负责人、高校资助中心业务骨干、学生工作专家、经验丰富的辅导员等，运用Saaty1-9重要性等级分值赋值，比较同层级各因素的相对重要性进行打分。一级指标成对比较矩阵见表2。

（三）计算权向量

权向量为两两比较矩阵相较于最大特征值（λmax）的特征向量（ω），通过归一计算处理后，同级因素于准则层的相对重要程度的权值序列。计算结果：最大特征值（λmax）=5.178，特征向量（ω）=（0.474，0.061，0.303，0.121，0.041）T

（四）一致性检验

因事物的多样复杂性，不同专家学者对指标的认知程度有所差异，因此必须对判断矩阵进行一致性检验。一致性比率CR的计算公式：

其中λmax为最大特征值，n为矩阵阶数，RI为一致性指标，见表3。通过计算，一致性比率CR=0.0397<0.1，两两比较矩阵通过一致性检验。

（五）计算权重

每级指标的相对重要度按照以上步骤计算，且通过一致性检验后，结果为单因素的权重。为方便高校家庭经济困难学生认定工作，提高认定工作的效率，采用百分制对指标赋予对应的分值。

四、高校家庭经济困难学生认定指标量化体系模型的运用

江苏省学生资助管理中心运用信息化手段，将认定指标量化体系模型嵌入江苏学生资助微信公众号中的“江苏省学生资助申请平台”（以下简称“平台”）版块，学生根据模型中的问题进行选择答题，系统依据问题的设定进行给分。平台于2019年秋季学期和2020年春季学期在南京六合、泰州兴化、徐州铜山三个地区和苏大、南信大、常州工程、常州工业四所高校进行试点工作，试点人数近2万人，通过后台导出的数据与之前各地各校人工评议的结果判定，比对显示吻合率达到87.24%。

依据《江苏省家庭经济困难学生认定工作实施办法》，将学生的困难等级划分为特别困难、比较困难、一般困难[5]，学生通过平台填报得出的实际得分，根据实际情况，将分数范围划归至相应等级，并完成困难学生的认定和困难等级的认定工作（见表4）。

五、结语

高校家庭经济困难学生的认定工作是资助工作的起始环节，涉及后期的国家助学金的确定和能否申请国家励志奖学金的资格问题，因涉及的金额较大，且直接关系到学生的切身利益，一直是家长关心、学生关注的焦点、热点问题。在家庭经济困难学生的认定工作中创新性地提出运用层次分析法构建认定模型，由江苏省学生资助管理中心牵头，在江苏省内设立统一的指标体系，希望定量化的手段和方法可以更好地为精准认定高校家庭经济困难学生提供一种方案，减少人为因素的影响，也为科学认定工作提供有说服力的数据支撑，从而实现“不因家庭经济困难而失学”，真正做到教育公平，实现精准资助。

参考文献

[1]十三届全国人大一次会议.2018年政府工作报告[EB/OL].（2018-03-05）[2021-07-13].http：//www.gov.cn/zhuanti/2018lh/2018zfgzbg/zfgzbg.htm.

[2]全国学生资助管理中心.2019年中国学生资助发展报告[EB/OL].人民网，（2020-05-21）[2021-07-03].http：//edu.people.com.cn/n1/2020/0521/c1006-31716978.html.

[3]鹿奎奎.高校家庭经济困难学生精准资助路径研究[J].湖南邮电职业技术学院学报，2020（3）：111-113.

[4]项家春，臺永权，李妍.基于层次分析法的家庭经济困难学生精准认定研究[J].山东青年政治学院学报，2018，34（1）：41-45.

[5]江苏省教育厅，江苏省财政厅，江苏省民政厅，等.关于印发《江苏省家庭经济困难学生认定工作实施办法》的通知[EB/OL].江苏省教育厅网，（2019-01-24）[2021-07-13].http：//jyt.jiangsu.gov.cn/art/2019/5/17/art_58320_8340133.html.