大数据时代的高校“精准资助”：问题表征与路径突破

赫 宸

(东北师范大学,吉林 长春 130024)

教育公平是社会公平的起点。保障每一个学生的基本受教育权利、不使任何学生因家庭经济困难而失学，是确保社会公平正义理念的重要基石。目前，我国高校已系统地建立了以“奖、贷、助、补、减、免”为特征的“多元混合资助”政策体系。在基本实现家庭经济困难学生资助全覆盖的目标之后，如何对资助对象、资助需求进行精准识别、提高资助资源的配置效率成为学生资助工作运行机制中的一大难题。

一、问题表征：高校学生资助工作困境分析

“个性化”“靶向式”“滴灌式”的“精准资助”要求反映了“十三五”期间我国学生资助工作理念的一大重要转变。

(一)缺乏“个性化”“靶向式”“滴灌式”的精准资助

2015年3月8日，习近平总书记在参加广西代表团审议《政府工作报告》时指出：“坚持精准扶贫，不能‘手榴弹炸跳蚤’”，“扶贫先扶智，绝不能让贫困家庭的孩子输在起跑线上，坚决阻止贫困代际传递”。同年，习近平总书记对“精准资助”的要求提出指示：“各地都要在扶持对象精准、项目安排精准、资金使用精准、措施到户精准……脱贫成效精准上想办法、出实招、见真效。要做到对症下药、精准滴灌、靶向治疗，不搞大水漫灌、走马观花、大而化之，实现贫困人口精准脱贫。”[1]

我国目前的学生资助工作在总体上取得了重大进展和显著成效，主要表现在如下方面：一是学生资助管理体系基本建立。我国已建立起中央、省、市、县和校五级学生资助管理体系，为资助工作的顺利实施、确保每一位学生的受教育权利提供了巨大保障。二是家庭经济困难学生资助全覆盖。据统计，仅“十二五”期间，全国累计资助受困学生达4.1亿人次，累计减轻贫困学生家庭经济负担超过6000亿元。[2]

资助管理工作在取得巨大成效的同时，还存在着诸多现实问题。一是以政府为主导、自上而下的组织型、管制型资助机制缺乏灵活的政策调试空间，资助制度的敏感性不够，难以满足资助对象的多样化、个性化需求。二是缺乏对家庭经济困难学生的精准识别，缺乏规范化的贫困生认定标准，“地方化”“校本化”的量化认定指标存有争议。三是资助项目的资源配置效率不高，“重复资助”与“旱涝不均”现象并存。我国资助管理体系中亟待解决的一个核心问题是缺乏“个性化”“靶向式”“滴灌式”的精准资助。“十三五”期间学生资助工作的总体思路发生重大变化，在继续推进“家庭经济困难学生资助全覆盖”目标的基础上，规范资助方式中存在的“平均分配”“轮流受助”现象，着力从“预算分配”“资助对象”及“资助力度”上努力实现“精准资助”。[2]

(二)“分级资助”“资助分包”中的问题凸显

我国高校的“资助包”计划是国际经验与本土实践相结合的产物。20世纪90年代，在高等教育成本分担理念的影响下，我国逐渐建立起了“奖、助、贷、勤、减、免”为主体的多元化“资助包”方案。“资助包”制度起源于美国。在“因人资助”原则和提升资助资源配置效率的理念下，美国政府实行了“资助包”政策以匹配学生的个性化需求。在“资助包”分包方案中，各种性质的资助项目和比例应该如何搭配的公式和标准也由美国国会参与研究并公布，具有一定的权威性，因此被称为“国会方法”(The Congress Method)。“国会方法”包括四个核心步骤：第一，计算学生的“上学成本”(Cost of attendance)。目前，美国的“上学成本”主要考虑五项指标，其计算公式是：上学成本=学费与杂费+食宿费+交通费+其他个人生活费用。第二，计算“家庭应作贡献”(Expected Family Contribution)。在弄清学生的“上学成本”后，学校资助审核人员必须计算学生的“家庭应作贡献”，即计算家长应该为子女上大学承担多少经济责任。第三，计算学生“经济资助需要”(Financial Need)，即“应得资助金额”。第四，按学校公布的“资助包”基本配比标准，向学生提供混合资助。[3]

由于缺乏完善的收入申报和征信系统，我国目前的“资助包”分包方案无法实现“因人资助”的原则，只能按照“分级资助”的模式将学生分为“非贫困生”“普通贫困生”“特困生”三个类别，然后进行资助资源的“分包”和配置。其操作流程分为三个步骤：第一步，贫困生认定，通常由生源所在地的民政部门出具相关证明。第二步，“资助包”分包，按照“分级资助”的原则对学生的资助需求进行分类别的资源配置。第三步，动态管理，按照实际情况进行资助方案的反馈和调整。[4]高校实施的“资助包”计划大大提升了资助资源的分配效率，受到广大师生和学生资助管理部门的欢迎，但在实际操作过程中也出现了一系列现实问题。其一，资助项目管理分散，不同性质、形式和来源的资助项目均需学生多次申请，审核成本较高，信息反馈滞后，处理周期过长，影响了资助项目的实际成效。其二，“分级资助”难以满足学生的个性化需求，重复资助和资助不足现象并存，资助对象、资助需求和资助过程的精准化程度不高。其三，资助情况不透明，对学生资助信息的收集、挖掘和管理机制不健全，引发较大社会意见。上述种种现实难题均对高校精准资助的工作机制提出了较高的诉求。

(三)“大数据”理念下“精准资助”的时代诉求

从上述现实困境来看，寻求新的技术手段实现高校资助工作精准化显得十分重要，而大数据不失为一种全新的分析工具，其核心理念是利用数据集合的优势，对来源分散、体量庞大且格式多样的海量数据进行采集、存储和关联分析，从中挖掘新知识、预测新趋势甚至发现新规律。目前，不少高校在“十三五”规划中均把依托大数据平台深化教育管理决策的理念列入学校计划之中，为建立“大数据+”模式下的高校精准资助工作新机制，要进一步布局大数据收集平台，协同处理数据，依托大数据设计精准资助手段以及数据反馈验证资助效果。

其一，布局大数据收集平台。它需要成立新机构、建立各种数据采集规则，以高校学工系统的需求为中心，整合学校各部门的分散存储数据，打通数据与数据之间的对接障碍，实现数据存储、信息传输、自动处理和分析利用的一体化建设。

其二，协同处理数据。在“大数据”思维的引导下，通过深度挖掘数据内在价值，建立关联数据模型和模糊数据模型，形成以时序跟踪、及时解析、智能分析等大数据技术为基础的信息处理机制。

其三，依托大数据设计精准资助手段。通过深度分析资助对象的个性化需求，提供有针对性的资助包分包方案。它实质上体现了“大数据+”模式下高校精准资助的智慧、灵活、及时、有效等特性。譬如，通过大数据平台的线上监测，一旦发现有学生贫困的显性数据，就可马上启动预警机制，提醒学生资助工作管理人员、辅导员、生活导师等相关人员进行实时线下观察和处理。

其四，数据反馈验证资助效果。利用大数据平台实时监测与信息反馈的优势，建立精准资助的反馈机制，优化高校精准资助的实际成效。[5]精准资助的反馈机制是一个不断发现问题并加以调适的过程。

二、路径突破：建立以“精准化”为特征的资助供给制度

在物联网、云计算、移动互联网等技术快速发展的背景下，如何利用科学有效的大数据(big data)技术手段，对资助对象进行精准定位和管理，合理匹配资助项目与学生资助需求，寻求资助过程的动态管理与资助效果的精准评估，建立以“个性化”需求为基础的“靶向式”“精准化”资助供给制度，成为提高高校“大数据+”学生资助全新模式的有效路径。

(一)资助对象的精准定位

实现“个性化”“靶向式”和“精准化”高校资助水平的关键在于贫困生的准确认定。然而，信息不对称问题是我国“分级资助”模式下资助对象认定过程中存在的基础性难题。目前，我国高校的资助认定模式大多采用三级流程：学生申请——地方政府出具证明——学校民主评议。这一模式看似在审核流程上具有很强的“程序合理性”，但在实际操作中存在认定依据过于简单、认定标准模糊、认定程序尚未规范等多种现实困境。在资助对象的认定依据上，过于依赖学生提交的低保证、家庭经济困难证明等相关文件，而忽略了由生源所在地相关部门、街道办事处出具的贫困证明因人情原因而缺乏公信力。其次，在民主评议的审核中，由于贫困生认定时间紧、任务重、资料多、数量大，信息甄别困难、审核成本较高。一些高校因担忧出现“漏评”“错评”现象，不得不对资助政策进行“从宽解读”，而不是“从严审核”，导致资助范围扩大化，降低了有效资助的精准度。

建立“大数据+”学生资助模式可以有效地提高资助对象的精准识别。大数据的应用价值主要体现在可以从海量信息数据中探寻相关关系，挖掘、甄别有效的受资助群体。为了改变目前学生资助工作机制中信息真实性缺乏的问题，“大数据”平台可以加强对学生群体全方位、多层次的信息收集、整合与互联互通。高校可以通过与各省、市、县多级数据信息平台相关联，与公安、银行、民政等多个部门联网，增加数据之间“沟通”与“对话”的能力，由此可进一步建立家庭经济困难学生认定指标体系，通过专业软件对海量数据信息进行挖掘分析，从而实现对资助对象的精准识别。高校还可以整合校内各部门的分散数据，作为贫困证明的参照标准。目前，大部分高校都实现了校园“一卡通”，这实际上构成了学生日常消费数据记录的重要电子凭证，通过采集、整合、挖掘上述交易流水数据的相关信息，即可依据数据均值计算出家庭经济困难学生界定的相对标准。因此，大数据的有效运用可以大幅度地提高资助对象的精准识别。

(二)资助需求的精准预测

“大数据”思维下的高校资助模式有利于资助对象的精准识别和资助需求的精准预测。我国目前的“奖、贷、勤、减、免、补”资助体系仍处于“分散管理”的模式之下，不同性质、形式和来源的资助项目之间通常采用独立申请、独立审核和独立监管的运行机制，项目之间互不打通，资助信息之间缺乏有效的沟通，直接导致了学生的资助需求和资助项目之间无法有效地匹配，“旱涝不均”的错配现象较多。[6]我国当前“分级资助”模式下的“资助包”分包方案难以满足个性化、定制化的资助需求，赠予性资助、推迟付费性资助和自助性资助之间的配置比例与“资助包”设计难以实现“因人资助”的原则。因此，如何利用大数据的分析途径，在资助对象精准认定的基础上进一步实现资助需求的人性化和个性化定制，无疑有利于将精准资助的审核机制向前大大推进。

首先，高校应充分利用大数据的资源共享平台，创新资助工作机制，在全面、深度分析资助对象实际需求的基础上为其量身定制勤工助学、奖助学金、社会捐助等“资助包”方案，以此来充分保障家庭经济困难学生上学成本的有效分担。其次，在“大数据+”的理念下，重视对资助对象真实需求的实证分析和验证分析，利用互联网“云平台”的整合技术将学生资助管理系统、校园一卡通交易平台、学生学籍电子档案等相关数据库有效对接，建立基于数据库“沟通”与“对话”的技术服务平台，对资助信息进行自动读取、识别关联、筛选挖掘，并对定量数据的客观特征进行审核反馈，形成动态的纠错机制，以此来保障对资助对象实际需求的精准分析更具操作性和实效性。再次，学生在校期间的学分绩点、科研成果及社团活动情况亦是评价学生的重要标准，利用大数据平台可将学生的资助信息与学习科研数据进行关联分析，以此来更加合理地配置奖励型资助和补偿型资助资源。这一个性化的资助方式也有利于更加有效地激励资助对象励志学习和回馈社会。

(三)资助过程的动态管理

资助过程的动态化管理本身就是精准资助的重要内容。如何对资助对象及其家庭情况进行实时动态监测，如何根据资助对象的“静态贫困度”和“动态贫困度”适时调整资助额度和项目配置，如何及时发现、纠偏、修正资助审核中的信息失误，都直接关系到资助工作的精准度。

资助过程的动态化管理一般需要通过对资助对象、审核机制和资源配置的实时跟踪和灵活反馈来实现。在审核机制上，资助对象的信息档案通常为一个基本保持稳定的数据库。但是，也有部分资助对象因突发事件或偶发情况而发生重大变化。此时，“资助包分包”中的资源配置也应作相应变动，通过及时跟踪资助对象家庭所在地的建档立卡情况，确保资助对象的资助需求能得到个性化的满足。另外，在资助管理的监管机制中，应充分利用大数据平台实现监管审核的精准化，建立资助异常信息数据核查及通报制度，注重网上平台监管与网下实地调研的数据整合，对资助对象人数、生源分布情况和项目资源分配体系实施动态监管，确保资助学生信息的真实准确，实现资助对象的动态进出。

(四)资助效果的精准评估

全国学生资助管理中心发布的《2015年中国学生资助发展报告》显示，在财政、教育等中央有关部门、地方各级政府以及各级各类学校的共同努力下，我国学生资助事业取得了重大进展，2015年国家对高等学校教育的资助总额为847.97亿元，资助普通高校学生4141.58万人次。[7]对资助效果如何进行评估是当前资助体制面临的一大难题。因而，如何进一步认真思考高校资助中资源配置的效益性问题，如何进一步提高资助效果的精准评估，切实关系到资助工作的实际成效。

为进一步提高高校资助工作体系的成效评估，需要依托大数据平台，建立家庭经济困难学生上学成本的测算机制。譬如，在引介当前国际上通行的教育成本分担相关理论的基础上，综合考虑学生家庭经济状况、学杂费用标准、基本学习生活成本和长远发展需求等因素，由此可在资源供给上为学生提供更为个性化的资助项目自选体系，提高资助效果的针对性与实效性。[8]可以通过收集家庭经济困难学生的个性、成绩、兴趣、技能、就业志向等相关信息，通过线上平台对上述数据进行挖掘、整合和关联分析，再辅之以线下服务机构的职业生涯规划和人生引导，提高资助学生的自信心、就业率和成材率，为学生日后的发展提供强大的动力支持。

三、结语

“精准资助”理念是中央“精准扶贫、精准脱贫”基本方略和习近平总书记“扶贫先扶智”思想在高校内的具体体现。我国学生资助工作还存在着一些现实难题，其主要表现是缺乏“个性化”“靶向式”“滴灌式”的精准资助工作机制。各大高校在“分级资助”“资助分包”的基本政策框架内，还存在“资助项目管理分散”“难以满足学生的个性化需求”“资助信息管理机制不健全”等诸多问题。因而，依托大数据平台实现高效资助工作的精准化显得十分重要，其现实路径包括“资助对象的精准定位”“资助需求的精准预测”“资助过程的动态管理”“资助效果的精准评估”等一系列必要的制度突破。

[1]习近平论扶贫工作——十八大以来重要论述摘编[J].党建,2015(12):5-7.

[2]高靓.“十三五”期间实现“精准资助”[N].中国教育报,2016-03-12.

[3]张民选.理想与抉择——大学生资助政策的国际比较[M].北京:人民教育出版社.1997:287-290.

[4]刘义.中美高校“资助包”计划的比较研究[J].黑龙江高教研究,2014(6):40-43.

[5]彭飞霞.基于大数据的高校精准扶贫机制建设[J].教育与职业,2016(22):15-18.

[6]季俊杰,肖华茵.中国高校资助包计划的实践特色与启示[J].现代教育管理,2013(12):92-96.

[7]全国学生资助管理中心.2015年中国学生资助发展报告[N].人民日报,2016-08-31.

[8]杨晓慧.关于新时期高校学生精准资助工作的思考[J].中国高等教育,2016(9):22-25.