基于模糊综合评价方法的家庭经济困难生认定研究——以昆明某大学为例

◆ 祝汉成 荆忠国 朱 雯 李 芳

2018 年，国家颁布了《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》（教财[2018]16号），确定了认定的基本原则和相关依据。2019 年，政府、高校及社会设立的各项高校学生资助政策共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,比上年增加166.59 亿元，增幅14.48%[1]。各地结合本地本校实际情况，制定或修订家庭经济困难学生具体认定办法，为精准资助提供了制度保障。为更加精准保障家庭经济困难学生资助需求，云南省也于2019 年颁布了《云南省家庭经济困难学生认定办法》，文件中提出：家庭经济困难学生认定标准设置一般困难、困难、特殊困难三档，认定依据主要从家庭经济因素、特殊群体因素、地区经济社会发展水平因素、突发状况因素、学生消费因素、其他影响家庭经济状况的有关因素六大类（以下简称“六个因素”）。随着高校扩招，云南省作为边远省份，贫困程度较其他省份更严重，因此用好国家资金，做好精准资助意义重大。

查阅文献发现，家庭经济困难生认定不同地区不同省份认定方法大同小异，主要有以下三种方法[2]：

家庭收入与消费对比认定法:通过学生家庭所能提供的学习生活费用及学生每月使用的全部费用进行比较评判，对学生家庭经济困难程度进行有效划定；

民主评议法：在班级或院系内建立民主评议小组，评议小组成员选取也具有一定代表性，一般由辅导员、班主任、班级干部、宿舍长等组成，由于同学之间相处时间较长，彼此之间有一定的了解，可以充分发挥公平、公正、公开的优势性；

月最低生活保障线比照法：根据高校所在地城市居民生活困难标准来认定，如果学生家庭所提供的生活费低于高校所在城市的经济困难标准，则被认定为经济困难学生，如果低于最低生活保障线，则被认定为特殊困难学生。

通过翻阅文献可以发现，大多数认定办法停留在研究阶段，学者们构建了不同种类的经济困难生认定模型，例如张福友[3]通过设立三个观测点即家庭情况、个人自然状况和实际消费情况、学业品行社会活动评价，并为每个观测点设置一定的权重值，建立家庭经济困难生动态数据库。夏昱[4]则认为应该建立动态认定模式，将认定工作纳入国家征信体系，逐步实现征信系统中录入高校家庭经济困难生的相关信用资料。刘红旗[5]提出建立以“身份判定、定量评级、定性评估”为一体的资格认定体系，构建三级综合动态评估体系。

综上所述，无论采取哪一种研究模型都有其利弊和研究价值，但如何差异性地考虑到每个待资助的家庭经济困难生，出台可操作性强、便捷性好的措施，是响应《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》（教财[2018]16 号）文件号召的重点工作。

一、模糊综合评价法模型

（一）模糊综合评价相关理论

1.层次分析法。层次分析法是上世纪70 年代中期由美国运筹学家萨蒂教授提出的一种决策分析法，该方法适合解决模糊、难以定量的决策问题。一般分为以下几个步骤（1）建立层次结构模型；（2）构造成对比较矩阵，其中因素i 和j 两两比对，因素i 与因素j 相比，同等重要为1；稍微重要为3；较强重要为5；强烈重要为7；极端重要为9；两相邻判断的中间值2、4、6、8；（3）层次单排序和一致性检验，其中，只有一致性比例C.R ＜0.1，矩阵A 才通过一致性检验，归一化的W 可作为单层权重向量，否则需要调整aij来修正矩阵。

2.模糊综合评价法。模糊综合评判法是汪培庄教授基于模糊数学理论提出的一种综合评判方法，一般需要进行（1）确定因素集；（2）建立综合评判集；（3）单因素模糊评判，获得评判矩阵；（4）确定因素权向量；（5）多指标综合评判这五步，其中：，其中B 表示评判集各因素的隶属度，根据最大隶属原则，评判结果取最大的 bj对应的评判集 vj。

（二）评价指标体系的确定

目前云南省家庭经济困难生认定表已经取消了街道、户籍所在地相关民政部门盖章，因此学生可以不通过任何机构证明自身的贫困情况，即可向高校提交认定申请表，高校由于无法判断收入的真实性，加之年收入计算具体内容还存在标准不够明确、认定回访工作大多无法全面覆盖等等问题，所以目前的实际情况是：还无法单纯以家庭可提供的学习和基本生活所需费用来精准判断，相比之下从实际操作情况下，还是以六个因素为主来判断学生的家庭经济情况较为广泛。

根据目前出台的认定制度来看，在特殊群体因素一栏：建档立卡贫困家庭学生、最低生活保障家庭学生、特困供养学生、孤残学生、烈士子女、家庭经济困难残疾学生及残疾人子女、优抚对象子女、因公牺牲警察子女八类原则上应认定为特殊困难等级，因此在六个因素中，特殊群体因素应单列出来。同时，将“家庭经济因素”和“其他影响家庭经济情况有关因素”合并为：家庭经济因素，将“学生消费因素”二级指标中“消费金额”和“消费结构”进行融合，则应组织剩下四个因素进行指标体系的建立。

为使认定评价体系要达到客观性、实效性、合理性及科学性，因此本文参考国家和云南省出台的认定文件，通过查阅文献[5-7]、调研学生工作专家、辅导员和大学生代表，归纳出指标体系的具体内容如表1 所示，共有4个一级指标和16 个二级指标。

表1 高校家庭经济困难生认定评价指标体系

（三）指标权重的确定

层次分析法能够将专家定性意见定量化处理，将定性转化为定量分析计算。通过专家组对比判断，得到一级指标两两重要性比较，如表2 所示。

表2 一级指标两两重要性比较

根据表2 的判断矩阵计算出，一级指标的权重为W=（0.568，0.259,0.119,0.054），经过计算得出λmax=4.094，一致性检验0.035<0.1,所以判断矩阵通过一致性检验，如表3。

表3 一级指标的权重计算结果

下面计算二级指标各个因素的权重，计算方式与一级指标一致，二级指标家庭经济因素两两比较如表4所示。

表4 家庭经济因素二级指标两两重要性比较

根据表4 的判断矩阵计算出，家庭经济因素二级指标的权重为W1=（0.366，0.262,0.148,0.123,0.064,0.037），经过计算得出λmax=6.582，一致性检验0.092<0.1,所以判断矩阵通过一致性检验，如表5。

突发状况因素二级两两比较如表6 所示。

表6 突发状况因素二级指标两两重要性比较

根据表6 的判断矩阵计算出，家庭经济因素二级指标的权重为W2=（0.085，0.702,0.213），经过计算得出λmax=3.033，一致性检验0.031<0.1,所以判断矩阵通过一致性检验，如表7。

表7 突发状况因素二级指标的权重计算结果

学生消费因素二级两两比较如表8 所示。

表8 学生消费因素二级指标两两重要性比较

根据表8 的判断矩阵计算出，家庭经济因素二级指标的权重为W3=（0.471，0.284，0.171,0.074），经过计算得出λmax=4.051，一致性检验0.019<0.1,所以判断矩阵通过一致性检验，如表9。

表9 学生消费因素二级指标的权重计算结果

学生消费因素二级两两比较如表10 所示。

表10 地区经济社会发展水平因素二级指标两两重要性比较

根据表10 的判断矩阵计算出，家庭经济因素二级指标的权重为W4=（0.702，0.213，0.085），经过计算得出λmax=3.033，一致性检验0.031<0.1,所以判断矩阵通过一致性检验，如表11。

表11 地区经济社会发展水平因素二级指标的权重计算结果

因此得出指标权重为：

二、隶属度的确定

本文采用模糊统计的办法，邀请班级评议小组对家庭经济情况进行评议，评判结果构造出模糊矩阵，由评价结果构造出模糊矩阵R：

三、认定模型构建

综上所述，结合教育部与云南省相关认定办法，设计出基于模糊综合评价理论的高校家庭经济困难生认定模型，如下图所示。其中特殊群体因素作为前提，凡是满足八大类特殊群体特性的情况，原则上被认定为特殊困难生，若无特殊群体，则进入“常规”的4 个一级指标和16 个二级指标的评价，最终输出特殊困难、困难、一般困难、不困难四种结果。因为认定是长期的动态过程，评定结果产生后，采取信函索证、家访、大数据分析、个别分析等方式进行反馈验证，保证认定结果精准，保证资源分配合理。

四、实例分析

根据教育部、云南省教育厅文件，将认定标准设定为评语集V={V1,V2,V3,V4}={特殊困难、困难、一般困难、不困难}，随机抽取学生1 个，邀请班级评议小组（一般不少于班级人数的10%，这里为了方便验证计算，取整数10 人）对该生进行评议，汇总计算得出：

家庭经济因素综合模糊评价矩阵B1为：

突发状况因素综合模糊评价矩阵B2为：

学生消费因素综合模糊评价矩阵B3为：

地区经济社会发展水平因素综合模糊评价矩阵B4为：

因此，二级模糊综合评价B 为：

按照隶属度原则，该生0.4680>0.3698>0.1582>0，故应该属于特殊困难等级，与实际评定结果作为对比后，故应被认定为特殊困难。

同理，选取某一个班作为样本，将全班51 名学生收集到的指标信息按照上述办法进行综合评价，共得出14名同学家庭经济困难生，实际上有13 人申请了资助，有1 人未申请。同样的思路也可以算出非家庭经济困难生申请了资助，可以使资源合理配置。

五、展望

通过模糊综合评判方法建立的认定模型，虽然降低了主观因素的影响，但计算过程较为复杂，后续应结合信息系统功能，通过计算机语言实现更方便更快的家庭经济困难生认定，使认定工作更加精准、有效。