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售后服务上门服务电话，智能分配单据：广东预计端午假期期间车流压力集中在粤港澳大湾区

　　广州6月17日电 (记者 蔡敏婕)广东省交通运输厅17日预计，今年端午假期期间车流压力主要集中在粤港澳大湾区，小型客车占比较高，其中，港珠澳大桥日均车流量约2.3万车次，同比增长42.48%。

　　2026年端午假期期间(6月19日至21日，共计3天)，广东省交通运输厅预计高速公路车流整体保持高位运行，主要以旅游度假、探亲访友等中短途出行为主，全省总体出行流量轻微增长。

　　广东省交通运输厅预计2026年端午假期日均车流量约885万车次，同比增长约1.94%。其中，虎门大桥日均车流量约11.92万车次；南沙大桥日均车流量约14.25万车次；黄埔大桥日均车流量约13.4万车次，同比增长0.73%；深中通道日均车流量约13.62万车次，同比增长11.05%。

　　广东省交通运输厅预计假期前一天(6月18日)出行需求最为旺盛，假期结束后一天(6月22日)通行需求逐步回归常态。

　　广东交通集团认为，端午假期期间公众出行以返乡探亲、短途自驾为主。但“请到广东过端午”系列活动正在全面推广，各地赛龙舟、包粽子等民俗活动氛围浓郁，将激发公众节日出游需求。广州、深圳等大城市周边高速公路及通往热门景区、龙舟赛场的路段仍可能出现阶段性拥堵。

　　端午假期期间，广州的珠江河段将迎来广州国际龙舟邀请赛等大型赛事，天河猎德、海珠龙潭等多处河涌也有传统龙舟“趁景”活动，预计吸引大批市民前往现场观赛，周边道路易出现局部的车流聚集情况。

　　广州交通部门预测，高快速路假期车流以应节观赛、近郊休闲、短途出游及家庭“一站式”度假出行为主，珠三角、邻近地市间的交通交互较多。受收费政策、高油价等多种因素影响，预计路网整体车流规模及缓行程度较前一假期(五一假期)有所减轻，城区主要对外通道局部路段车流较大。(完)

本周监管部门披露重要研究成果广东预计端午假期期间车流压力集中在粤港澳大湾区

　　广州6月17日电 (记者 蔡敏婕)广东省交通运输厅17日预计，今年端午假期期间车流压力主要集中在粤港澳大湾区，小型客车占比较高，其中，港珠澳大桥日均车流量约2.3万车次，同比增长42.48%。

　　2026年端午假期期间(6月19日至21日，共计3天)，广东省交通运输厅预计高速公路车流整体保持高位运行，主要以旅游度假、探亲访友等中短途出行为主，全省总体出行流量轻微增长。

　　广东省交通运输厅预计2026年端午假期日均车流量约885万车次，同比增长约1.94%。其中，虎门大桥日均车流量约11.92万车次；南沙大桥日均车流量约14.25万车次；黄埔大桥日均车流量约13.4万车次，同比增长0.73%；深中通道日均车流量约13.62万车次，同比增长11.05%。

　　广东省交通运输厅预计假期前一天(6月18日)出行需求最为旺盛，假期结束后一天(6月22日)通行需求逐步回归常态。

　　广东交通集团认为，端午假期期间公众出行以返乡探亲、短途自驾为主。但“请到广东过端午”系列活动正在全面推广，各地赛龙舟、包粽子等民俗活动氛围浓郁，将激发公众节日出游需求。广州、深圳等大城市周边高速公路及通往热门景区、龙舟赛场的路段仍可能出现阶段性拥堵。

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一、大数据视域下高校学生资助精准识别与分配的核心概念界定

大数据技术是对数据进行加工、整理与计算的技术。其核心在于通过信息存储、云计算、人工智能等技术手段，打破数据的孤立性，从碎片化数据中提取有价值的信息，从而实现对复杂事物的全面认知与精准预测，为决策提供准确的数据支撑。作为新一代信息技术的核心组成，大数据技术已广泛应用于各领域，成为提升治理效能、优化资源配置的重要工具。

高校学生资助精准识别是以公平公正为准则，通过科学的方法和手段，精准锁定家庭困难学生的群体。它要求超越单一的经济困难证明，通过综合考察学生的家庭背景、在校消费、学业表现、行为数据等多方面信息，构建动态的“数字画像”，提升资助的真实性和有效性，确保宝贵的资助资源能用于真正有需要的学生。

二、高校学生资助精准识别与分配的现实困境及成因

(一)高校学生资助精准识别与分配的现实困境

高校学生资助作为推进教育公平、落实立德树人根本任务的重要民生保障工程，其精准识别与分配的效能直接关系到资助资源的配置效率、政策目标的实现程度以及教育公平的价值彰显。当前，我国高校学生资助体系已形成多元化、全覆盖的基本格局，但在精准识别的科学性、分配机制的合理性、技术支撑的有效性等核心环节，仍面临多重因素制约。

1.识别机制的精准性有所欠缺

精准识别是资助工作的逻辑起点，重点在于通过多维度数据实现对学生家庭经济状况及实际需求的客观判断，但当前识别体系面临信息不对称与数据治理能力不足的挑战。一方面，数据孤立与跨部门协同治理缺失导致信息获取不充分。学生家庭经济信息涉及多个数据领域，各部门数据标准不统一、共享机制不健全，形成“数据壁垒”，高校难以通过跨部门数据协同获取完整、动态的学生家庭经济画像。另一方面，动态识别机制缺失导致认定结果滞后。我国高校家庭经济困难学生的认定通行办法，仍然是依据“高等学校学生及其家庭情况调查表”“班级民主评议表”等，存在信息碎片化、静态化等问题，无法全面反映学生家庭的真实信息。学生家庭经济状况具有动态性，受突发变故因素影响可能发生突变，但现有识别体系多采用静态认定模式，缺乏常态化的动态跟踪与调整机制，导致部分已脱贫或家庭经济状况改善的学生未能及时退出资助范围，而新增困难学生难以获得快速认定与应急帮扶，造成资助资源的错配与浪费。

2.分配标准难以兼顾个性化需求

资助分配的核心要义在于实现资助资源与学生实际困难程度的精准匹配，但当前分配标准存在体系固化、差异化不足等问题，难以兼顾学生的个性化、动态化需求。其一，分配标准的指标体系不够科学。现有资助分配主要以家庭经济困难等级为核心依据，等级划分多依赖家庭收入、家庭成员结构等指标，未能将学生的学业成本和健康状况等动态因素纳入指标体系，导致指标体系的全面性与针对性不足。其二，分配模式的差异化程度不足。多数高校采用“等级划分、标准配给”的分配模式，忽视了学生困难的多元构成与个性化需求。对不同专业、不同年级、不同地域学生的个性化需求关注不够，未能建立与学生实际困难程度动态匹配的资助调整机制，难以实现“按需分配”的精准资助目标，影响了资助资源的实际效果。

3.育人效果成效不够理想

扶贫必先扶智。资助工作的本质目标应是促进教育公平与学生的全面发展，这一价值导向要求我们在关注经济援助的同时，更要重视资助的育人功能与发展价值。然而，现实中的资助工作往往将重心放在经济资源的分配上，而相对忽视了受助学生的能力建设、情感需要与人格发展。这种价值取向的偏差，导致资助工作的育人功能被边缘化。将资助简单等同于经济帮扶的认知局限，使得制度设计中缺乏对学生发展需求的系统考量，造成了资助效果的表面化。单纯以资助金额、覆盖人数等量化指标来衡量工作成效，而忽视了对学生实际发展状况的深度关注，弱化了资助工作应有的育人功能，使其停留在经济帮扶的浅层阶段，难以实现资助和育人的协同增效。

(二)高校学生资助精准识别与分配现实困境的成因剖析

高校学生资助精准识别与分配困境的形成，并非单一因素作用的结果，而是源于多方面的深层矛盾。从本质上看，这些困境的原因在于传统资助模式与新时代精准化、个性化、发展性资助需求之间的不匹配。

1.识别机制精准性欠缺的深层原因

识别机制精准性不足的首要原因在于信息获取的系统性障碍。现行资助体系过度依赖学生主动申报和纸质版证明材料，这种单一的信息采集渠道存在明显的局限性，面临着严重的信息不对称问题：一方面，学生作为信息优势方，可能出于自尊或利益考虑而隐瞒或修饰真实情况；另一方面，高校作为信息劣势方，缺乏有效的核实手段和多元的信息来源。此外，各部门间的信息碎片化现象进一步加剧了信息不对称。各个部门缺乏有效的数据共享机制，数据分散导致信息孤岛，阻碍了全面准确的资助决策，难以实现对学生经济状况全面评估。其次，识别标准的单一化与静态化也是导致精准性不足的重要因素。现有的困难认定标准过度倚重经济指标，忽视了学生需求的多样性和动态性。这种“一刀切”的标准化认定模式，无法适应学生的实际差异。

2.分配标准难以兼顾个性化需求的内在逻辑

当前，资助资源的分配多采用划分等级的模式，这种设计在提升管理效率的同时，也带来了明显的局限性。这种标准化分配方式无法充分考虑到不同学生在困难类型、需求层次和发展阶段上的差异，这些差异化需求在统一的分配标准中难以得到充分体现。更深层次的问题在于，现有的分配机制缺乏有效的需求反馈和动态调整功能。资助方案一旦确定，往往在整个资助周期内保持固定，缺乏基于学生实际需求变化的弹性调整空间。这种刚性的分配模式不仅导致资源使用效率的降低，还可能造成新的不公平。

3.育人效果不够理想的价值理念根源

育人效果不理想的根本原因在于资助工作的价值定位存在偏差。现有的资助方案往往将经济解困作为首要目标，而相对忽视了受助学生更深层次的需求，这种价值定位的偏差直接影响了资助工作的制度设计和实施效果。资助工作被简化为单纯的经济资源分配过程，其本应具有的教育功能被弱化。此外，在资助工作开展的过程中，由于开展时间较为集中、资助材料规范性要求不断提高、奖助学金类别增多，部分高校将工作重心放到精细化资助管理中，而对于资助育人目标的实现没有形成更有效的路径和方法，导致育人效果不佳。

综上所述，高校学生资助工作面临的困境是多重因素共同作用的结果。要突破这些困境，不仅需要技术层面的创新，更需要从制度设计和价值理念层面进行系统性改革，从而实现资助工作从简单济困向全面育人的根本性转变。

(作者：朱四倍系信阳师范大学当代马克思主义研究所研究员，论文系河南省教育厅教育财务管理项目“基于大数据的高校学生资助精准识别与分配机制研究”成果)

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