■ 本報記者 張明敏

　　 4月2日，《中國慈善捐贈2024》報告在北京發(fā)布。報告顯示，2023年度中國公益慈善組織系統(tǒng)接收的慈善捐贈總額為1510億元，其中企業(yè)捐贈1156.59億元，占比76.58%，信息業(yè)、制造業(yè)是企業(yè)捐贈的核心來源，遠超其他行業(yè)；個人捐贈338.59億元，占比22.42%，其他捐贈15.18億元，占比1.01%。

　　 該報告是國內(nèi)基于數(shù)據(jù)庫的慈善捐贈研究報告，由清華大學公益慈善研究院攜手易善數(shù)據(jù)共同研究撰寫。

　　 目前，不同主體發(fā)布的慈善數(shù)據(jù)在理性分類與捐贈統(tǒng)計體系方面有著較大的提升空間，全面詳盡的行業(yè)數(shù)據(jù)仍然偏少。清華大學公益慈善研究院副院長、報告主編藍煜昕對《公益時報》記者表示，報告運用“第一捐贈主體”概念，通過明確統(tǒng)計范圍、劃分慈善邊界、建模數(shù)量推算的方式，數(shù)據(jù)去重為善意“擠水分”。

　　數(shù)據(jù)“去重”重要性凸顯

　　 報告顯示，2023年慈善捐贈在公益慈善組織系統(tǒng)內(nèi)部呈現(xiàn)有規(guī)律的流動。主要流動方向從資源型組織轉(zhuǎn)向籌款型組織，從籌款型公募組織流向籌款型非公募組織；同時，籌款型公募組織之間也有較多流動，尤其慈善會體系中的上下級流動較為突出?！耙还P捐贈可以流向不同社會組織，成為慈善捐贈的特殊性，統(tǒng)計每家社會組織的接收捐贈額有可能產(chǎn)生重復，數(shù)據(jù)去重就成了必要動作。這可以避免重復數(shù)據(jù)對合并結果的影響，在數(shù)據(jù)分析和挖掘中提高分析的準確性和可靠性。”

　　 藍煜昕對記者表示，去重是調(diào)查統(tǒng)計方法中非常重要的一步，收集的數(shù)據(jù)總值必須做去重整理。為此，他們提出了“第一捐贈主體”概念，明確統(tǒng)計范圍，劃分慈善組織邊界，區(qū)分慈善組織之間的外部流入和內(nèi)部流動資金數(shù)量，根據(jù)數(shù)量進行推算。

　　 藍煜昕介紹，慈善系統(tǒng)包括所有社會組織和紅十字會，報告將每個社會組織都定義為第一捐贈接收主體，意味著它們是直接接收捐贈的單位，并且會接收來自企業(yè)、個人以及社會組織以外其他組織的捐贈?！按壬葡到y(tǒng)捐贈總額，不是簡單把所有社會組織和紅十字會的捐贈收入直接相加求和，因為存在社會組織之間互相捐贈。為避免重復計算，需要把每家社會組織接收的來自其他社會組織或紅十字會的捐贈去除，得到更準確的慈善系統(tǒng)捐贈總額，這就是邊界系統(tǒng)去重算法?！?br>
　　 他表示，要去除這個量值，參考值是根據(jù)預算數(shù)據(jù)系統(tǒng)采集中的兩個數(shù)據(jù)作為樣本?！耙皇谴箢~捐贈數(shù)據(jù)，二是大額支付數(shù)據(jù)。如果大額捐贈人是社會組織，支付的數(shù)據(jù)就屬于重復系統(tǒng)內(nèi)支付。如果大額捐贈對象是社會組織，即認為是社會組織在向社會組織捐贈數(shù)據(jù)?！?br>
　　 藍煜昕也坦言，去重是基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)基礎上的推算值?！搬槍Υ箢~資金支付往來數(shù)據(jù)查重，肯定不全。所以，根據(jù)大額往來數(shù)據(jù)對社會組織之間的流動總量推算，就會得到去重后的捐贈總量值?！薄耙敫鼮榫_，必須基于社會組織對其接收的捐贈來源以及支出情況作出更為細致的披露?，F(xiàn)行統(tǒng)計制度中有專門要求社會組織的信披制度。如果統(tǒng)計制度能解決其他社會組織的捐贈以及支付給其他社會組織的數(shù)額，就可以得到更為精準的數(shù)據(jù)?！彼{煜昕說。

　　采集標準“大分類”應統(tǒng)一

　　 慈善數(shù)據(jù)的收集整理中，選用標準參數(shù)不一將導致統(tǒng)計結果差異較大。申報的數(shù)據(jù)結構、填報的定義及標準，需要形成基本的行業(yè)共識。

　　 有行業(yè)從業(yè)者認為，目前，社會組織向不同部門及層級的主管機構（如慈善募捐平臺）報送慈善數(shù)據(jù)時，由于不同主體對社會組織的數(shù)據(jù)需求存在差異，導致申報格式、數(shù)據(jù)結果均不同且數(shù)據(jù)重復，造成了較大的填報成本，限制了慈善組織信息披露的動力。

　　 另外，即便民政部門要求申報信息中一些數(shù)據(jù)類別、一級分類等信息一致，但由于沒有對數(shù)據(jù)內(nèi)容清晰界定，慈善組織工作人員有可能不知如何填寫，“同一個申報表格不同，填寫差別會很大”。

　　 藍煜昕表示，現(xiàn)有的共識和行業(yè)標準較難規(guī)范所有征集主體的需求，不同征集主體關注點不同，數(shù)據(jù)采集類別處在動態(tài)之中，較難完全達成通用型模板。但也有一些申報信息應該在業(yè)內(nèi)形成共識和統(tǒng)一。譬如，慈善組織的分類和定義的基本標準就可以統(tǒng)一，大的慈善活動領域分類也有必要統(tǒng)一，二級分類可以根據(jù)不同需求進行。“當前，AI（人工智能）在慈善數(shù)據(jù)統(tǒng)計中潛力非凡。AI可以把同樣的數(shù)據(jù)、信息形成不同的數(shù)據(jù)結構，適應不同數(shù)據(jù)需求方，提供數(shù)據(jù)整理及按不同框架進行輸出?！?br>
　　 藍煜昕認為，AI應該為社會組織、慈善類數(shù)據(jù)平臺和統(tǒng)計機構等主動提供好用的工具，完成建模等表格申報或信披服務，以更好地滿足數(shù)據(jù)申報、采集、分類、查重等需求。

　　“社群捐贈”新類型涌現(xiàn)

　　 2023年度中國社會組織和紅十字會接收的1510億元捐贈中，現(xiàn)金捐贈982.23億元，非現(xiàn)金捐贈528.13億元，主要源于大量企業(yè)物資捐贈和少量股票捐贈。此外，物資捐贈中藥品捐贈占較大比例。

　　 從慈善款項流入領域來看，醫(yī)療衛(wèi)生排在第一位，投入慈善金額554.78億元，占總慈善捐贈額的36.73%；第二位是教育領域，為375.45億元，占比24.86%；社會服務領域248.52億元，占比16.45%，排在第三位；第四位科學研究投入145.76億元，占比9.65%；第五位為應急救援領域，投入61.33億元，占比4.06%。

　　 報告還將鄉(xiāng)村振興和國際事務作為特殊領域進行善款流向統(tǒng)計。2023年度慈善捐贈流向鄉(xiāng)村振興相關領域的捐贈總額達到289.11億元，占善款總額的19.1%；流向海外項目的捐贈約5.77億元，占比較小。

　　 另外，2023年我國慈善信托新增財產(chǎn)總規(guī)模約12.80億元，其中新設立的慈善信托數(shù)量482個，新增信托9.53億元；個人救助平臺籌款規(guī)模72億元，較前兩年有下降趨勢。

　　 報告同時指出，針對機構捐款過度依賴于公募平臺、數(shù)字化程度不高導致捐贈統(tǒng)計和回饋滯后等問題，一類新的慈善類型正在涌現(xiàn)——如增強社區(qū)凝聚力和自主性的社區(qū)基金、捐贈人建議基金（DAF）等。

　　 這種慈善模式以社群捐贈人為核心，強調(diào)相互信任的社群通過集合方式共同決策慈善捐贈和執(zhí)行模式。其核心是強調(diào)深度靈活參與，而非模糊聯(lián)結的主體形態(tài)，避免信息透明缺乏指向、信任成本獲取成本較高、籌款規(guī)制嚴格、參與感不強等問題，從而實現(xiàn)“小而精”“散而美”的慈善參與和社會實驗形式。