大學生家庭貧困程度測量指標因素構(gòu)建與分析
——基于1002名大學生的調(diào)查研究

吳唐燕

大學生家庭貧困程度測量指標因素構(gòu)建與分析
——基于1002名大學生的調(diào)查研究

吳唐燕

大學生家庭貧困程度測量是做好高校學生資助工作的基礎(chǔ)，文章構(gòu)建了24個測量大學生家庭貧困程度的指標體系，并對1002名學生進行了實證分析。借助SPSS軟件進行了統(tǒng)計，通過相關(guān)性檢驗和多元線性回歸分析方法，構(gòu)建了貧困程度測量模型，為高校今后進行貧困生認定工作提供了參考依據(jù)。

大學生家庭；貧困程度；資助政策

一、問題的提出

隨著高等教育由精英化向大眾化的轉(zhuǎn)變，高校貧困學生日益增多。貧困生是指學生本人及其家庭所能籌集到的資金不足以支付其在校學習期間學習和生活基本費用的學生。根據(jù)《2009年全國普通高校資助政策執(zhí)行情況》，2009年全國普通高校在校生總?cè)藬?shù)2285.15萬人，其中，家庭經(jīng)濟困難學生人數(shù)527萬人，占全部在校生總?cè)藬?shù)的23.06%；2014各地重點高校實施了擴大農(nóng)村貧困地區(qū)定向招生專項計劃、實施農(nóng)村學生專項自主招生等政策，使得高校貧困生人數(shù)有所增加。

為解決這一問題，國家出臺了一系列的資助政策，并逐年加大資助力度。根據(jù)《2013年中國學生資助發(fā)展報告》，2013年，政府、高校及社會設(shè)立的各類政策措施共資助全國普通高等學校學生3724.07萬人次，資助總金額574.11億元，比2009年增加26.28億元。在國家資助力度加大的同時，能否公正公平的發(fā)放資助款，使不同貧困程度的學生得到合理資助，成為擺在當前高校學生資助工作的重要任務(wù)。而家庭貧困程度的測量工作是否科學、完善、具備可操作性，直接關(guān)系到能否真正實現(xiàn)教育的公平、公正，因此當前如何進行大學生家庭貧困程度的測量成為各高校學生資助工作的難點和重點。

二、大學生家庭貧困程度測量指標的構(gòu)建

傳統(tǒng)的貧困測量主要以收入水平作為唯一尺度，然而，貧困是一種復雜而綜合的社會現(xiàn)象，僅以收入來測量貧困顯然忽略了影響貧困的非收入因素，無法真實地反映和測量貧困。學者們對學生家庭貧困測量進行了研究，羅小蘭等采用AHP方法從物質(zhì)資本和人力資本兩個維度構(gòu)建了中國城市家庭貧困程度測度指標體系；[1]田志磊等采用非收入變量認定高校家庭經(jīng)濟困難學生認定的方法進行了實證研究；[2]楊晴等對菲律賓、日本、美國等國家進行家庭經(jīng)濟調(diào)查的主要表征指標進行了分析。[3]這些為本研究提供了有利的參考。結(jié)合10余年的大學生家庭貧困程度測量工作經(jīng)驗，本文從物質(zhì)資本（Physical Capital）、人力資本(Human Capital)和自然資源（Natural Resources）三個維度，構(gòu)建大學生家庭貧困程度測量的24個指標，具體如表1所示。

第一，物質(zhì)資本主要反映大學生家庭的物質(zhì)生活狀況，其中包括收入、支出、財產(chǎn)三個要素。[1]收入以家庭年總純收入、學生本人是否貸款、父親狀況和母親狀況四個指標進行衡量，所有來源的收入都計算在內(nèi)；支出以家庭月均生活費（不含學生本人）、學生本人月均生活費、外債情況和家庭教育支出四個指標來反映。財產(chǎn)主要指家庭擁有住房類型，家庭財產(chǎn)反映了家庭的生活水平及家庭抗風險能力的高低。

表1 大學生家庭貧困程度測量的指標體系

第二，人力資本主要反映家庭擺脫貧困的潛在能力，包括家庭成員情況、教育狀況、醫(yī)療支出、社會保障四個要素。首先，家庭成員情況主要反映家庭生活的潛在收支壓力。為此，引入包括家庭人口數(shù)、父母職業(yè)等七個要素。顯然，一個家庭勞動力數(shù)量越少，贍養(yǎng)的老人以及養(yǎng)育嬰幼兒數(shù)量越多，該家庭的生活壓力相對也越大。[1]其次，教育狀況主要包括父母受教育情況、正在上大學學生人數(shù)、就讀高中及中專人數(shù)等四個指標，通常而言，父母文化水平越高，收入就越多，受貧困襲擊的可能性就越小。再次，醫(yī)療支出是重要考量因素，因為遠離疾病就遠離貧困；最后是社會保障，該要素主要考慮該家庭是否為低保。

第三，自然資源主要反映因居住地原因影響家庭貧困的狀況。主要包括戶籍性質(zhì)和家庭遭受自然災(zāi)害情況。戶籍性質(zhì)主要反映家庭因居住地影響生活狀態(tài)；家庭遭受自然災(zāi)害情況主要反映因地震、干旱、洪水等影響家庭生活的情況。

三、大學生家庭貧困程度測量指標的實證分析

本文對北京地區(qū)高校1002名申請貧困的大學生進行了調(diào)查。這些學生來自全國28個省、市、自治區(qū)、直轄市，其中女生565名，男生437名；農(nóng)村671人，城鎮(zhèn)331人；專科233人，本科769人。這1002名學生經(jīng)信息采集、貧困程度指標測量、民主評議、監(jiān)督管理等環(huán)節(jié)，被認定為非貧困的學生有295人，占29.4%；被認定為貧困學生有707人，其中特別困難者126人，占12.6%；中等困難者為228人，占22.8%；一般困難者為353人，占35.2%，樣本大致呈正態(tài)分布。

統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，父母親學歷為初中及以下的分別占70.8%和79.5%；職業(yè)為農(nóng)民、無固定工作、農(nóng)村進城務(wù)工、臨時工等分別占69.2%和83.2%，總體而言，申請貧困的學生父母學歷層次較低，家庭社會經(jīng)濟地位處于中低層。

哪些因素對學生家庭的貧困程度影響較大，如何進行貧困程度的測量，這是本調(diào)查研究的重點，本文用SPSS19.0軟件進行了統(tǒng)計分析。主要分三步研究：第一，進行相關(guān)性檢驗,確認數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的；第二，對通過相關(guān)性檢驗的變量做回歸分析，對不顯著變量做剔除；第三，得出最終回歸模型參數(shù)，并據(jù)此測算變量之間的相關(guān)系數(shù)。[4]

表2 大學生貧困程度與測量指標因素的相關(guān)性檢驗系數(shù)

表3 大學生貧困程度與外債金額之間的回歸系數(shù)a

從表2可見檢驗結(jié)果。首先，顯著性水平在0.01時，貧困程度與家庭年總純收入、學生本人是否申請貸款、父親狀況、母親狀況、外債金額、擁有住房類型、贍養(yǎng)老人人數(shù)、特殊情況、就讀大學人數(shù)、家庭醫(yī)療支出、家庭是否為低保、戶籍性質(zhì)、家庭遭受自然災(zāi)害情況顯著相關(guān)；其次，顯著性水平在0.05時，貧困程度與家庭教育支出顯著相關(guān)；家庭月均生活費與貧困程度之間的相關(guān)性不顯著。

接著，以Y為因變量，X1、X9等為自變量做回歸分析。從表3可以看出，貧困程度與住房類型X9之間的相關(guān)性不顯著。

表4 大學生貧困程度與相關(guān)顯著性影響因素之間的回歸系數(shù)a

依據(jù)同樣的辦法，發(fā)現(xiàn)X7、X20、X23和X24對貧困程度Y回歸系數(shù)在1%水平上不顯著。在剔除這些因素后，再進行回歸分析。

依據(jù)該回歸分析表，可以構(gòu)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、結(jié)語

通過調(diào)查，發(fā)現(xiàn)了與貧困程度測量相關(guān)的指標因素，構(gòu)建了貧困程度測量模型，為今后其他高校進行貧困生認定工作提供了參考依據(jù)。但該模型是根據(jù)申請貧困學生的數(shù)據(jù)推導而來，因此它適用范圍為高校中申請貧困的大學生。

[1]羅小蘭,曹艷春.基于AHP方法的中國城市家庭貧困程度測度指標體系設(shè)想與實證分析[J].中央財經(jīng)大學學報,2010,（6）.

[2]田志磊，袁連生.采用非收入變量認定家庭經(jīng)濟困難學生的實證研究[J].北京大學教育評論，2010,（2）.

[3]楊晴,葉芃.家庭經(jīng)濟狀況調(diào)查與學生貸款資格判定應(yīng)用——基于對菲律賓、日本、美國等國家的考察[J].淮陰工學院學報，2009,（4）.

[4]李樹杰.婦女小額擔保貼息貸款實施效果研究——以江西永修縣和甘肅成縣為例[J].中華女子學院學報，2015,（1）.

責任編輯：賈春

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

吳唐燕，女，中華女子學院學生工作部教師，主要研究方向為大學生思想政治教育。100101基金項目：本文系中華女子學院青年課題“基于教育成本分擔理論的學生資助制度研究”的階段性研究成果，項目編號：KG2014-0409。