1、本研究不同意在期刊網上刊載中國高校貧困生家庭致貧因素遴選透析基金項目: 教育部人文社會科學研究青年基金項目“中國高校家庭經濟困難學生判別方法的實證研究及應用”（10YJC880005），項目負責人畢鶴霞。2010年江西省學位與研究生教育教學改革項目：研究生教育質量評估體系構建（YJ11A033）。全國教育科學規劃教育部青年課題高等教育參與欠發達地區發展型社會變遷的可行性研究”（EIA100423）。作者簡介:畢鶴霞，女，天津人，華東交通大學人文社會科學學院公共管理系、高等教育研究所講師，管理學博士，主要從事教育經濟學、高等教育財政與管理研究?；谌珖霊粽{查的實證研究畢鶴霞 （華東交通大學人文

2、社會科學學院，江西 南昌 330013）摘 要：縱觀國內外相關研究及家庭經濟調查, 致貧因素多種多樣, 基于理論形態下的致貧因素遴選框架，采用實地調研與文獻研究相結合的方式選取了致貧因素。實證研究證明，父母工作類型、家庭所在地、家中上學人口數，家庭勞動力人口數、突發意外事件、父母學歷、家庭人口數、家中有重大疾病患者、其它特殊情況，這九項指標被確定為中國高校貧困生家庭的致貧因素。關鍵詞：家庭經濟困難學生；致貧因素高校貧困生資助是關系到教育公平的重要問題，要想合理資助貧困生，必須了解導致其家庭貧困的根本原因才能對癥下藥?？v觀國內外相關研究及家庭經濟調查，致貧因素多種多樣，不乏有經濟因素、非經濟因素

3、等，究竟哪些因素是導致我國高校貧困生家庭貧困的根本原因，這是本文需要解決的核心問題。一、理論形態下致貧因素遴選框架恩格斯曾經指出：“被斷定為必然的東西，是由純粹的偶然性構成的，而所謂偶然的東西，是一種有必然性隱藏在里面的形式。”1社會經濟現象涉及社會生產和社會生活的廣泛領域，呈現出一種復雜多變的情景，諸如貧困生家庭致貧因素，它應是所有反映貧困群體必然性的表征集合，針對這一集合中的元素進行分析是尋找致貧因素的核心要素。為科學選取影響致貧因素，筆者基于系統論的觀點，構建了致貧因素的嚴格選取框架，其選取流程如圖1所示。圖1旨在說明致貧因素的選取步驟。為保證致貧因素的科學性，致貧因素選取分為五個步驟，

4、第一，基于全國入戶調查，明確貧困生群體的現狀和典型特征，為因素選取奠定調研基礎；第二，結合國內外研究實踐及調研結論，初步擬定備選因素；第三，完善致貧因素，即通過入戶調查剔除公眾認可度低的因素，然后再進行擴充、刪除或修改；第四，依據科學的檢驗確定所選因素，若指標存在問題，則再次進行擴充、刪除或修改，若沒有問題，即確認為選定因素；第五，歸納選定因素，結束因素篩選。中國貧困生群體的現狀和典型特征致貧因素的初選致貧因素的二次選取完善與否開始致貧因素的確定有無問題致貧因素歸納結束否擴充、刪除、修改無有圖1 致貧因素遴選框架二、樣本選擇及抽樣方法本人全程參與并負責了兩組樣本的全國調查，以此調研數據作為研究

5、樣本進行分析。第一組研究樣本是全國83戶入戶調查。全國入戶調查采用隨機抽樣的方式，調研了全國5省，27個縣級單位，共完成了83個樣本案例的調查，收集高校貧困生判別的有效入戶數據80份，有效回收率為96。第二組樣本對中國高校近10萬樣本的貧困生開展了大型調查。按照既有代表性又有可行性的調查思路，采用隨機分層抽樣技術；按照地理分布，抽取了全國1/3的行政省為調查省份。在我國東部地區隨機抽取了河北、江蘇、福建、廣東4省為調研省份；在中部地區隨機抽取吉林、湖北、湖南3省為調研省份；在西部地區隨機抽取了重慶、貴州、陜西、廣西4省為調研省份。抽樣高校是按照不同層次高校（中央部署高校、普通公辦地方高校、高職

6、高專院校）的10%進行隨機抽樣。調查對象包括所有獲得國家助學貸款的在校生（即本科院校的二、三、四年級學生，高職高專院校的二、三年級學生）以及各高校資助辦公室主任。問卷根據不同調研對象采用2套問卷，一套是全國貧困生調查問卷，另一套是全國資助辦主任問卷。2套問卷均覆蓋11個省份105所高校，全國貧困生調查問卷共發放105所高校近10萬份，回收79所高校71818份本?？粕鷨柧?，有效回收率為72% 。全國高校資助辦主任問卷共發放105所高校合計105份，全國65所高校反饋了資助辦問卷，有效回收率為62。 三、實證研究及調研結果（一）入戶調查基本情況分析根據入戶調查顯示，高校貧困生家庭貧困生家庭呈現五

7、大特征：地處農村、職業地位和收入低、父輩教育水平低、教育人口多，以及曾遭遇重大致貧事件。第一，家庭地域。被調查的貧困生家庭地處農村，主要分布在經濟欠發達的中、西部地區或其它貧困地區。入戶調查表明，74.4%的家庭所在地以農業為支柱，占絕對多數，其余15.4%、6.4%、1.3%、2.6%的家庭所在地分別以外出務工、手工業、工業、其它產業為支柱。36.8%的貧困家庭來自貧困縣，63.2%的家庭來自非貧困縣；32.5%的家庭當地擁有礦藏等自然資源，16.9%的家庭當地缺乏自然資源，50.6%的家庭當地是純農業生產；74.7%的家庭地處平原，17.3%的家庭地處丘陵地區，8%的家庭地處山區；由此可見

8、，貧困生在地域上多處農村地區（見圖2）。圖2 被調查者的家庭地域信息第二，父母職業。來自于農村的貧困家長以種地為生，從事務農。對于少數來自城市的貧困生而言，其父母多為企業改制、分流后的下崗、失業人員，家庭收入微薄。入戶調查顯示（見表1），63.8%的家庭父親務農，7.5%的家庭父親去世，5%的家庭父親失業或待業，63.8%的家庭父親患病，其余職業的僅占12。83.8%的家庭母親從事務農，8.8%的家庭母親失業或待業，其余職業的不足7.5。表1 貧困生父母狀況分布表父親頻數有效百分比%母親頻數有效百分比%務農5163.86783.8無工作、待業45.078.8去世67.500患病、患病在床22.

9、600打工（包括個體戶、工人、會計、勘探員、礦工、務工、教師、醫生）1721.167.4合計80100.080100.0第三，父母學歷。貧困生家庭父母輩學歷大多在初中以下，且不乏文盲，母親的學歷更低。入戶調查表明，貧困生父母的學歷主要集中在“初中和中專”及其以下水平，另有16.9%的母親為文盲（見圖3）。低教育水平導致了學生父母無法進入一級勞動力市場，提高收入水平。因此，教育水平也是影響家庭貧困程度的重要因素。圖3 被調查家庭父母學歷第四，家庭人口。貧困生家庭成員多，但勞動力人口少，教育人口多。鑒于二元經濟下的戶籍管理制度，農村地區家庭人口相對城市多。有77名家庭參與了該項入戶調查，其中多數家

10、庭勞動力及非勞動力人口數各為2人，占被調查者家庭比例分別為31.9%和54.67%（參見圖4）；除了5%的家庭沒有子女讀書之外，3%的家庭有4個及以上孩子在讀書，17%的家庭有3個孩子在讀書，41%的家庭有2個孩子在讀書，34%的家庭有1個孩子讀書（參見圖4）?？梢姡鄬Τ鞘兄谐Ｒ姷摹半p職工父母+一個在讀子女”的家庭結構，顯然農村家庭的勞動力人口與教育人口比例不均衡。圖4 被調查家庭成員人口情況第五，致貧事件。多數貧困生家庭遭遇過重大不幸，如父母殘疾、患重大疾病、離異、病故、自然災害、失業等。 對于家中是否有殘患人員，入戶調查表明，16.77家庭有殘患人口。災難性貧困是貧困產生的重要因素，如遭

11、遇車禍、地震、洪水、意外致殘以及疾病等災難性事件。上述調查描述了貧困生家庭的五大特征：地處農村、職業地位和收入低、父輩教育水平低、教育人口多，以及曾遭遇重大致貧事件。上述特征既是入戶調查的實證研究結論，也與人們的生活經驗一致，其結論具有相當的科學性和客觀性。而且，這五大特征不但描述了貧困生家庭的特點，同時也可以解釋其貧困的成因。換言之，我國貧困生家庭的五大特征也可被視為導致家庭經濟貧困的致貧因素。這就為本文初選中國高校貧困生的致貧因素提供了調研依據。（二）致貧因素的遴選及評價 1、致貧因素初選綜合入戶調研和文獻研究的成果，本文選取了14個備選評價因素，它們是：子女教育所需、家庭支出、家庭收入、

12、學生需求、父母行業、家庭供給、家庭地域、父母職務職稱、特殊情況、基本開支、父母學歷、基本生活所需、一般所需，如醫療住房等、 校外資助。確定備選因素后，采用單樣本t檢驗來考察貧困生及其家庭對致貧因素的評價均值與常數2的差異性（2表示同意），反映他們對14種評價指標的認同度。表2顯示了以入戶調查為數據藍本的單樣本t檢驗所得的統計量值。通過各種評價因素的均值比較可以發現，14項備選指標在15級的測度下，家庭供給、學生需求、家庭收入、家庭支出、父母行業、子女教育所需均值均小于2（表示同意），說明被調查者同意這些初選指標是主要致貧因素。其它指標的均值大于2，說明貧困生及家長并不認為它們是主要致貧因素。表

13、2 影響貧困生家庭經濟狀況的因素均值比較結果評價因素樣本數均值標準差標準誤1家庭供給621.8710.79926.101512學生需求621.6935.75939.096443家庭收入621.6129.73227.093004家庭支出601.6000.74105.095675基本開支622.5323.76217.096806校外資助623.2581.93975.119357家庭地域622.24191.11157.141178父母行業601.8333.82681.106749父母學歷622.5645.76009.0965310父母職務職稱602.3667.58125.0750411基本生活所需6

14、22.6613.76702.0974112子女教育所需601.4667.72408.0934813一般所需，如醫療住房等602.8000.77678.1002814特殊情況552.50911.18435.15970為了驗證并擴充、刪除、修改初選致貧因素，本研究又進一步通過單樣本t檢驗來驗證初選因素所獲得的認同均值是否顯著低于常數2（同意），即假設被調查者同意這14項因素是主要致貧因素。表3顯示了單樣本t檢驗的最終結果，據此可以分析貧困生及其家長對各種致貧因素的認同程度。表3 影響貧困生家庭經濟狀況因素的單因素t檢驗的結果評價因素獨立樣本t檢驗單個變量的均值2t值自由度雙尾t檢驗概率樣本均值與檢

15、驗值95%的置信度下差值的可信區間區間下限區間上限1家庭供給-1.27161.208-.12903-.3320.07392學生需求-3.17861.002-.30645-.4993-.11363家庭收入-4.16261.000-.38710-.5731-.20114家庭支出-4.18159.000-.40000-.5914-.20865基本開支5.49961.000.53226.3387.72586校外資助10.54161.0001.258061.01941.49677家庭地域1.71461.092.24194-.0404.52428父母行業-1.56159.124-.16667-.3803.

16、04699父母學歷5.84861.000.56452.3715.757510父母職務職稱4.88659.000.36667.2165.516811基本生活所需6.78961.000.66129.4665.856112子女教育所需-5.70559.000-.53333-.7204-.346313一般所需，如醫療住房等7.97759.000.80000.59931.000714特殊情況3.18854.002.50909.1889.8293表3可以得出結論，家庭供給、學生需求、家庭地域、父母行業、特殊情況五項因素的P值較大，分別為0.208、0.002、0.092、0.124、0.002，它們均大于

17、0.001，即接受原假設，可認為這五項因素與常數2（同意）沒有顯著性差別。表明這五項因素比較受貧困生群體認同，其他因素受認同度低。換言之，貧困生家長同意這五項因素是其主要致貧因素，其他幾項的單邊P值顯著性水平0.05，即貧困生家庭不確認家庭收入、家庭支出、基本開支、校外資助、父母學歷、父母職務職稱、基本生活所需、基本開支、子女教育所需、一般所需，如醫療住房等這些因素是主要的致貧因素。由此可見，在初選因素中有五項因素獲得了貧困生家庭的認可，它們分別為：家庭供給、學生需求、家庭地域、父母行業、特殊情況、然而，由于我國目前缺乏完善的稅收制度和征信系統，因此公民“家庭供給”與“學生需求”的信息無法獲知

18、，只能憑借學生填寫的家庭經濟信息為判別依據，存在較大的模糊性和信息不對稱性，可信度低，只能通過其它替代性因素來予以反映。那么，如何選取“家庭供給”與“學生需求”的替代性因素呢？根據入戶調查結果顯示，貧困生家庭經濟狀況具有五大特征，包括地處農村、職業地位和收入低、父母教育水平低、教育人口與勞動力人口比例不均衡，以及曾遭遇重大致貧事件。而其他相關研究也顯示，家庭成員的年齡、性別、受教育水平、就業狀況，以及家庭規模、家庭成員的年齡結構等，都會對家庭是否陷入貧困具有影響影響。綜合上述研究成果，共篩選出9種評價因素做為二次選取的致貧指標，它們分別為：1家庭所在地、2父母工作類型、3父母學歷、4家庭人口數

19、、5家庭勞動力人口數、6家中有重大疾病患者、7家中上學人口、8遭遇突發事件、9其它特殊情況。這九個項評價因素與通過T檢驗的五項致貧因素形成某種對應關系，其對應關系參見表4。表4顯示，指標1、2與“家庭地域”和“父母行業”構成直接對應關系，指標6、8、9與“特殊情況”構成直接對應關系。在這種情況下，“家庭供給”與“學生需求”這兩個致貧因素由指標3、4、5、7替代是最佳選擇。表4 致貧指標對照表九大評價因素五大經濟特征通過T檢驗的五項致貧因素1家庭所在地地處農村家庭地域2父母工作類型職業地位和收入低父母行業3父母學歷父輩教育水平低家庭供給、學生需求4家庭人口數教育人口與勞動力人口比例不均衡5家庭勞

20、動力人口數7家中上學人口6家中有重大疾病患者曾遭遇重大致貧事件特殊情況8遭遇突發事件9其它特殊情況（如單親、孤兒等）2、致貧因素的確定為了準確甄別二次選取因素是否是真正的致貧因素，需要檢驗這九項評價因素與貧困程度之間是否有關系，如果這九項因素中存在與貧困程度相互獨立的因素，則說明這一因素對貧困程度沒有影響，應予以剔除，反之則予以保留?，F將九項評價因素與貧困生家庭貧困程度之間進行獨立性檢驗（卡方檢驗），用以檢驗兩組或兩組以上數值變量是否具有顯著性差異。為確保檢驗的科學性，研究選用全國高校貧困生調查為數據藍本，采用專業統計軟件SASV8對數據進行編程統計，以觀測這九項因素與貧困程度之間是否存在獨立

21、性。 1）父母工作類型與貧困程度假設1：父母工作類型與貧困程度之間相互獨立，即父母工作類型與貧困程度不相關。調查中，根據貧困生家庭不同月收入水平與不同職業的父母從業程度，用SASV8編程處理，貧困程度被劃分為六個等級，父母工作類型被劃分為九種崗位：農民務農、農民務農及小生意、城鎮農民工、個體工商戶、離退休人員、下崗待業人員、下崗再就業、無業、其它。SASV8運行結果如表5所示：表5 父母工作類型與貧困程度之間獨立性檢驗結果Statistic統計結果DF自由度Value值Prob顯著性概率Chi-Square409977.0833.0.001LikelihoodRatio Chi-Square4

22、08826.2095.0.001Mantel-Haenszel Chi-Square 14124.1239.0.001Phi Codfficient0.3877Contigent coefficient0.3615Cramers v0.1734Sample size 66388由結果可知：Prob值0.05，故落在拒絕域，接受備擇假設，即父母工作類型與貧困程度相關。而根據全國貧困生大調查發現，貧困生父母工作類型絕大多數集中于農村務農、小生意以及城鎮農民工、下崗、待業、無業等；再根據中國社會科學院對我國社會階層劃分的研究顯示，貧困生家庭一般處于十大社會階層的第九、十位（即農民勞動者階層和城鄉無業

23、、失業、半失業者階層）。可見，檢驗結果與各種調研結論都認為，父母的工作類型對貧困度影響顯著。假設2：家庭所在地與貧困程度之間是相互獨立，即家庭所在地與貧困程度不相關。全國調研中，依據行政區域劃分，家庭所在地分為五個不同層次：直轄市或省會城市、地級市、縣級市或縣城、鄉鎮、鄉村。對分類統計的結果進行SASV8編程處理，檢驗其獨立性。運行結果如表6所示：表6 家庭所在地與貧困程度之間獨立性檢驗結果Statistic統計結果DF自由度Value值Prob顯著性概率Chi-Square203438.5301.0.001Likelihood Ratio Chi-Square203244.7907.0.00

24、1Mantel-Haenszel Chi-Square 12808.4912.0.001Phi Codfficient0.2252Contigent coefficient0.2197Cramers v0.1126Sample size 67795由結果可知：Prob值0.05，故落在拒絕域，接受備擇假設，即家庭所在地與貧困程度不是相互獨立的，即家庭所在地與貧困程度相關。假設3：家中上學人口數與貧困程度之間是相互獨立的，即家中上學人口數與貧困程度不相關。在全國調研中，家庭讀書人數16人為有效數據，家中上學人口數最少為1人，最多為6人，對分類統計的結果進行SASV8編程處理，檢驗其獨立性。運行結

25、果如表7：表7 家中上學人口數與貧困程度之間獨立性檢驗結果Statistic統計結果DF自由度Value值Prob顯著性概率Chi-Square25359.6057.0.001Likelihood Ratio Chi-Square25358.5780 .0.001Mantel-Haenszel Chi-Square 139.9888 .0.001Phi Codfficient0.0723Contigent coefficient0.0721Cramers v0.0323Sample size 68746由結果可知：Prob值0.05，故落在拒絕域，接受備擇假設，即家中上學人口數與貧困程度相關。

26、假設4：家庭勞動力人口數與貧困程度之間是相互獨立的，即家庭勞動力人口數與貧困程度不相關。在全國調研中，家庭勞動力人口數最少為0人，最多為10人，對分類統計的結果進行SASV8編程處理，檢驗其獨立性。運行結果如表8：表8 家庭勞動力人口數與貧困程度之間獨立性檢驗結果Statistic統計結果DF自由度Value值Prob顯著性概率Chi-Square502262.8598.0.001Likelihood Ratio Chi-Square502224.5753.0.001Mantel-Haenszel Chi-Square 11560.1306.0.001Phi Codfficient0.1807

27、Contigent coefficient0.1779Cramers v0.0808Sample size 69277由結果可知：Prob值0.05，故落在拒絕域，接受備擇假設，即家庭勞動力人口數與貧困程度之間這兩個因素之間不是相互獨立的，即家庭勞動力人口數與貧困程度之間是有關系的。假設5：家庭突發意外事件與貧困程度之間是相互獨立的，即突發意外事件與貧困程度之間有沒有關系在全國調研中，家庭突發意外事件是致貧的一項重要的觀測指標。家庭突發意外事件被細化為3類二級指標，它們分別為遭受過重大自然災害、有人患過重大疾病、有其它特殊情況，對分類統計的結果進行SASV8編程處理，檢驗其獨立性。運行結果如表

28、9：表9 家庭突發意外事件與貧困程度之間獨立性檢驗結果Statistic統計結果DF自由度Value值Prob顯著性概率Chi-Square10400.6113.0.001Likelihood Ratio Chi-Square10390.1527.0.001Mantel-Haenszel Chi-Square 1365.9488.0.001Phi Codfficient0.0875Contigent coefficient0.0872Cramers v0.0619Sample size 52333由結果可知：Prob值0.05，故落在拒絕域，接受備擇假設，即：突發意外事件與貧困程度不是相互獨立

29、的，即：突發意外事件與貧困程度相關。假設6：父母學歷（以父親學歷為樣本）與貧困程度之間是相互獨立的，即父母學歷與貧困程度不相關。在全國調研中，父母學歷劃分為9個等級，即未受過正規教育、小學、初中、中專、技校、高中、大學?？?、大學本科、其它。父母學歷（以父親學歷為樣本）被細化為9類二級指標，它們分別為未受過正規教育、小學、初中、中專、技校、高中、大學?？?、大學本科、其它，對分類統計的結果進行SASV8編程處理，檢驗其獨立性。運行結果如表10：表10 父母學歷與貧困程度之間獨立性檢驗結果Statistic統計結果DF自由度Value值Prob顯著性概率Chi-Square403748.6731.0

30、.001Likelihood Ratio Chi-Square403026.8895.0.001Mantel-Haenszel Chi-Square 11774.5585.0.001Phi Codfficient0.2368Contigent coefficient0.2304Cramers v0.1059Sample size 66863由結果可知：Prob值0.05，故落在拒絕域，接受備擇假設，即父母學歷與貧困程度相關。假設7：家庭人口數與貧困程度之間是相互獨立的，即家庭人口數與貧困程度不相關。在全國調研中，家庭人口數110人為有效數據。對分類統計的結果進行SASV8編程處理，檢驗其獨立性

31、。家庭人口數被細化為9類二級指標，它們分別為未受過正規教育、小學、初中、中專、技校、高中、大學?？?、大學本科、其它，對分類統計的結果進行SASV8編程處理，檢驗其獨立性。運行結果如表11：表11 家庭人口數與貧困程度之間獨立性檢驗結果Statistic統計結果DF自由度Value值Prob顯著性概率Chi-Square501210.0181.0.001Likelihood Ratio Chi-Square501211.4195.0.001Mantel-Haenszel Chi-Square 1326.4398.0.001Phi Codfficient0.1321Contigent coeffi

32、cient0.1309Cramers v0.0591Sample size 69372由結果可知：Prob值0.05，故落在拒絕域，接受備擇假設，即家庭人口數與貧困程度相關。假設8：家中有重大疾病患者與貧困程度之間是相互獨立的，即家中有重大疾病患者與貧困程度不相關。在全國調研中，家中有重大疾病患者是嚴重影響家庭致貧的一項主要因素。對分類統計的結果進行SASV8編程處理，檢驗其獨立性。運行結果如表12：表12 家中有重大疾病患者與貧困程度之間獨立性檢驗結果 Statistic統計結果DF自由度Value值Prob顯著性概率Chi-Square10400.6113.0.001Likelihood

33、Ratio Chi-Square10390.1527.0.001Mantel-Haenszel Chi-Square 1126.2089.0.001Phi Codfficient0.0875Contigent coefficient0.0872Cramers v0.0619Sample size 52333由結果可知：Prob值0.05，故落在拒絕域，接受備擇假設，即家中有重大疾病患者與貧困程度相關。假設9：家中有其它特殊情況與貧困程度之間是相互獨立的，即家中有其它特殊情況與貧困程度不相關。在全國調研中，家中有其它特殊情況被細化為4類二級指標包括父母一方失業、父母雙方失業、單親、孤兒等。對分類

34、統計的結果進行SASV8編程處理，檢驗其獨立性。運行結果如表13：表13 家中有其它特殊情況與貧困程度之間獨立性檢驗結果Statistic統計結果DF自由度Value值Prob顯著性概率Chi-Square152846.440.0.001Likelihood Ratio Chi-Square152882.2976.0.001Mantel-Haenszel Chi-Square 12193.8101.0.001Phi Codfficient0.3174Contigent coefficient0.3025Cramers v0.1832Sample size 28261由結果可知：Prob值0.0

35、5，故落在拒絕域，接受備擇假設，即家中有其它特殊情況與貧困程度相關。研究結果顯示：父母工作類型、家庭所在地、家中上學人口數，家庭勞動力人口數、突發意外事件、父母學歷、家庭人口數、家中有重大疾病患者、其它特殊情況等九項指標及其分類指標均與貧困生家庭貧困程度存在顯著的相關性，可以被確定為中國高校貧困生家庭的主要致貧因素。四、致貧因素遴選結論基于層層致貧因素的嚴格篩選，研究結論如下：第一，從家庭在地因素分析，我國31個省可劃分為東部、中部和西部地區，東部、中部地區經濟相對發達，西部地區經濟相對落后，由于我國二元經濟結構的存在，農村和城市之間經濟發展水平差異較大，從而導致了貧富分化現象。全國調查顯示，

36、貧困生家庭普遍來自西部農村地區。這在某種程度上可視為由地域引發的貧困，因此，檢驗結果和調研結論都表明，家庭所在地與貧困度關系密切。第二，從家中上學人口數方面分析，全國調查顯示，被調查貧困生家庭平均人口多，勞動力人口較少，一般家庭為5口人，其中勞動力僅有2人，在校讀書 2人。由于貧困生父母職業分布在工資待遇較低的崗位，家庭開支拮據，所以家中上學人口數直接影響家庭經濟狀況，一般貧困家庭供養2個孩子讀書已經入不敷出。因此，檢驗結果與調研結論都認為，家中上學人口與貧困度相關。第三，從家庭勞動力人口數方面分析，家庭勞動力人口數在某種程度上決定了家庭收入的多寡。在家庭人口既定的條件下，家庭勞動力人口少，則

37、需要供養的人就多，撫養系數就大，家庭就容易陷入貧困狀態；反之亦然。檢驗結果與調研結論都支持了上述觀點。第四，從家庭突發意外事件因素分析，全國調查顯示，被調查貧困生中絕大多數家庭有過重大負面遭遇，部分貧困生家庭因自然災害等突發事件而導致生活陷入絕對貧困狀態，嚴重威脅其生存?？梢?，檢驗結果和調研結論都表明，家庭突發意外事件是重要的致貧因素；從父母學歷因素分析，在現代社會，學歷層次直接影響個人職業的分工和社會階層的劃分，全國調查顯示，貧困生父母受教育水平一般集中在初中程度及其以下，有的甚至從未受過正規的學校教育，由此導致職業分工處于社會中下層，他們文化水平低，經濟收入差，由此導致家庭面臨貧困。因此，

38、檢驗結果和調研結論都認為，父母學歷與貧困程度存在相關性。第五，從家庭人口數方面分析，全國調查顯示，被調查貧困生家庭平均人口多，一般為五口之家。在農村及少數民族地區甚至有610口的大家庭。家庭人口多而勞動力人口少，這必將導致一個原本貧困的家庭陷入更加貧困的狀態。因此，檢驗結果和調研結論都表明，家庭人口數與貧困程度相關。第六，從身患重疾因素分析，由于我國現階段醫療保險體制尚不健全，醫療開支是一個普通家庭的重大開支項目。按照現行醫療保險政策，沒有工作單位的城鎮及農村人口需要個人全額支付醫療費用。對于家中有重大疾病患者的貧困家庭而言，個人收入只能維持基本生活，根本無力繳納醫療保險費；有的城鎮職工家庭雖

39、然有工作單位，但由于企業待遇低，無力承擔醫療費用，也會導致家庭長期陷入貧困?？梢?，身患重疾也是重要的致貧因素；從家庭特殊情況方面分析，家中特殊情況包括父母一方失業、父母雙方失業、單親、孤兒等情況。這些情況均可視為因災難性貧困而引發的家庭致貧。注釋：該項入戶調查采用五級量表，數值為15，它們的意義分別為：1非常認同；2同意；3一般或者不能確定；4表示不同意；5非常不認同撫養比又稱撫養系數，是指在人口當中，非勞動年齡人口對勞動年齡人口數之比。參考文獻：1馬克思恩格斯選集M.北京:人民出版社,1995年版第4卷:2402吳慶.公平述求與貧困治理:中國城市貧困大學生群體現狀與社會救助政策M.北京:社會

40、科學文獻出版社,2005. 10:333 沈紅.學生財政資助的政治與社會效應基于三項調查的綜合分析J.2008年教育經濟學年會大會發言,2008(11)4 陸學藝.當代中國社會階層研究報告M.北京:社會科學文獻出版社,20025 A report By the Advisory Committee on Student Financial Assistance (2001). Washington DC.（Unpublished）6 Townsend. The International Analysis of Poverty)M.New York:Harvester Wheatsheaf Publish,19937 Abebayehu A. Tekleselassie (2001) “Targeting Subsidies to Higher Education: MeansTesting in Comparativ