中图分类号：G645 文献标识码：A 文章编号：1001－4519（2009）05－0101－08 一、大学生资助发展与研究的不对称 高校学生资助是政府提供需求方财政的主要方式①，也是近年来我国高教财政政策的重要组成部分。学生资助的获得、资助类型和资助水平可能影响高等教育的公平与效率。以往研究指出，高校学生资助可以减轻学生经济负担从而开放高等教育的入学机会，也可以提供激励机制促进学业发展。② 从1998年到2006年，中国高等教育的毛入学率从9.8％上升到22％，进入了大众化阶段。这次扩张的主要特点是成本分担政策的实行和大规模学生资助的引入。为了保障中低收入学生能够支付大学费用、顺利完成学业，我国政府改革了过去单一的人民助学金制度，形成了以奖学金、助学金、助学贷款、勤工助学、学费减免、特殊困难补助、绿色通道等在内的新助学体系。这种多层次、多类型助学制度的推行，提高了高等教育的入学机会和可负担性，促进了教育起点的公平。 但是新助学体系是否会促进教育过程和结果公平？大规模学生资助是否会对个人学习和未来发展产生影响？产生何种影响？哪种类型的学生资助最有利于促进个人发展？我国学者尚未系统地分析过学生资助对个人学习行为、学业发展和成就，以及毕业后选择的影响，所以很难确定资助政策是否也促进了教育过程和结果的公平。相对滞后的高等教育资助研究已经无法满足个人做出高等教育选择和政府修订资助政策的需要，造成了大学生资助实践发展与理论研究之间的不对称。 本文的目的是应用大规模学生调查数据，定量地分析现行的学生资助政策是否提高了个人的学业表现？通过何种途径促进了个人发展？在此基础上，本研究进一步分析了学生资助政策对教育过程和结果公平的影响。本文试图回答的两个研究问题是，学生资助是否影响大学生学习成绩、是否有不及格科目、课外学习时间和学校满意度？各类型资助与资助水平如何影响个人学业表现？ 二、资助对高校学生影响综述 如何促进大学生学业发展是高等教育经济学的研究核心问题之一。实证研究表明学校特征、活动、服务也会影响个人大学成绩，特别是学生资助与学生学业发展之间存在显著的相关关系。③ 学生资助为何会影响个人学业发展？它如何影响个人发展？不同理论模型提出了不同的解释。铁托的“学生整合理论”提出，学生与高等教育机构的学术性整合和社会性整合是决定个人学业表现和是否辍学的主要因素。④ 学术性整合是一个复杂的过程，它依赖于学生个人特征和行动、院校环境和大学经历。学生资助是学术性整合的衡量指标。⑤ 它可以通过降低学费负担减轻学生的焦虑，同时增加学习时间。学习时间的增加会提高学习成绩，学生资助会间接地提高学生成绩。圣约翰提出的“学生选择理论”也可以用来解释学生资助与个人学业发展的关系。该理论认为在大学的不同阶段，学生不断地在辍学、转学和继续就读之间选择，经济资助会提高所在学校的吸引力，降低辍学或者转学的吸引力。由于学生资助降低了学习成本，同时提高了完成学位的价值，学生会牺牲劳动力市场工作或者休闲时间而投入学习，并取得更好的成绩。 上述两种理论模型意味着学生资助与学业发展之间存在着正相关关系。根据这些模型，现有研究分析了学生资助的获得、学生资助的类型和水平对学业成就和未来经济成就的影响。研究发现，学生资助可以从三个方面影响个人发展。第一，研究表明学生资助对大学选择和入学机会都会产生积极的影响。⑥ 第二，学生资助会降低学生辍学的可能性，提高学位完成的概率。⑦ 第三，学生资助能提高学生成绩。使用美国公立精英大学的数据，斯塔特的研究发现奖学金和助学金均和学生成绩正相关，且奖学金对学生成绩的正向促进作用更大。⑧ 在控制学费影响后，斯塔特发现，贫困学生助学金每提高1000美元，学生第一年绩点（GPA）提高0.06。康韦尔等使用面板数据的研究发现在控制了个人种族、性别、高中标准化考试成绩等因素之后，接受奖学金学生第一年的绩点比其他学生高0.13，这相当于在标准化考试中的成绩提高100分对绩点的影响。⑨ 目前国内的学生资助研究注重分析学生对资助的需求、描述各类型资助的分布、以及分析助学贷款的回收和补偿情况。学者尚未定量地分析学生资助与学业发展的关系。⑩ 我国对中国大学生学习行为的研究还处于比较初步的阶段，已有研究着重分析了学生学习行为的特点、学习态度和成绩，以及教育质量和学习成果的关系等。分析普遍发现高考成绩、性别、生源地等是影响大学成绩的主要因素。(11) 与国外研究相比，我国现有研究存在两个主要问题。第一，研究很少涉及学生资助对学生个体的影响，包括学业发展和劳动力市场表现。学者关注院校类型、层次和质量对学习成绩的影响(12) 和就业与起薪的影响(13)，但是尚未将学生资助纳入对学业成就的分析。第二，即便在少量学生资助和学习行为的研究中，研究方法多以描述性分析为主，缺乏定量分析。 根据“学生整合理论”和“学生选择理论”以及已有实证研究结果，本研究提出如下研究假设。第一，个人和家庭背景、高中表现、高校类型等影响个人学习成绩。第二，学生资助与学习成绩正相关、与课程不及格负相关、与学习时间正相关、与满意度正相关。为了验证这些假设，本研究提出的分析模型包括：（1）大学成绩。我们使用逻辑斯特模型、有序逻辑斯特模型和一般有序逻辑斯特模型来分析是否获得学生资助、资助类型和资助水平对大学成绩的影响。（2）是否有不及格课程。我们使用逻辑斯特模型来分析是否获得学生资助、资助类型和资助水平对学生是否有不及格课程的影响。（3）课外学习时间。我们使用最小二乘法模型来分析是否获得学生资助、资助类型和资助水平对每日课外学习时间的影响。（4）学生满意度。我们使用逻辑斯特模型来分析是否获得学生资助、资助类型和资助水平对学生对所在学校整体满意度的影响。
