■ 本报记者 张明敏

　　 4月2日，《中国慈善捐赠2024》报告在北京发布。报告显示，2023年度中国公益慈善组织系统接收的慈善捐赠总额为1510亿元，其中企业捐赠1156.59亿元，占比76.58%，信息业、制造业是企业捐赠的核心来源，远超其他行业；个人捐赠338.59亿元，占比22.42%，其他捐赠15.18亿元，占比1.01%。

　　 该报告是国内基于数据库的慈善捐赠研究报告，由清华大学公益慈善研究院携手易善数据共同研究撰写。

　　 目前，不同主体发布的慈善数据在理性分类与捐赠统计体系方面有着较大的提升空间，全面详尽的行业数据仍然偏少。清华大学公益慈善研究院副院长、报告主编蓝煜昕对《公益时报》记者表示，报告运用“第一捐赠主体”概念，通过明确统计范围、划分慈善边界、建模数量推算的方式，数据去重为善意“挤水分”。

　　数据“去重”重要性凸显

　　 报告显示，2023年慈善捐赠在公益慈善组织系统内部呈现有规律的流动。主要流动方向从资源型组织转向筹款型组织，从筹款型公募组织流向筹款型非公募组织；同时，筹款型公募组织之间也有较多流动，尤其慈善会体系中的上下级流动较为突出。“一笔捐赠可以流向不同社会组织，成为慈善捐赠的特殊性，统计每家社会组织的接收捐赠额有可能产生重复，数据去重就成了必要动作。这可以避免重复数据对合并结果的影响，在数据分析和挖掘中提高分析的准确性和可靠性。”

　　 蓝煜昕对记者表示，去重是调查统计方法中非常重要的一步，收集的数据总值必须做去重整理。为此，他们提出了“第一捐赠主体”概念，明确统计范围，划分慈善组织边界，区分慈善组织之间的外部流入和内部流动资金数量，根据数量进行推算。

　　 蓝煜昕介绍，慈善系统包括所有社会组织和红十字会，报告将每个社会组织都定义为第一捐赠接收主体，意味着它们是直接接收捐赠的单位，并且会接收来自企业、个人以及社会组织以外其他组织的捐赠。“慈善系统捐赠总额，不是简单把所有社会组织和红十字会的捐赠收入直接相加求和，因为存在社会组织之间互相捐赠。为避免重复计算，需要把每家社会组织接收的来自其他社会组织或红十字会的捐赠去除，得到更准确的慈善系统捐赠总额，这就是边界系统去重算法。”

　　 他表示，要去除这个量值，参考值是根据预算数据系统采集中的两个数据作为样本。“一是大额捐赠数据，二是大额支付数据。如果大额捐赠人是社会组织，支付的数据就属于重复系统内支付。如果大额捐赠对象是社会组织，即认为是社会组织在向社会组织捐赠数据。”

　　 蓝煜昕也坦言，去重是基于现有数据基础上的推算值。“针对大额资金支付往来数据查重，肯定不全。所以，根据大额往来数据对社会组织之间的流动总量推算，就会得到去重后的捐赠总量值。”“要想更为精确，必须基于社会组织对其接收的捐赠来源以及支出情况作出更为细致的披露。现行统计制度中有专门要求社会组织的信披制度。如果统计制度能解决其他社会组织的捐赠以及支付给其他社会组织的数额，就可以得到更为精准的数据。”蓝煜昕说。

　　采集标准“大分类”应统一

　　 慈善数据的收集整理中，选用标准参数不一将导致统计结果差异较大。申报的数据结构、填报的定义及标准，需要形成基本的行业共识。

　　 有行业从业者认为，目前，社会组织向不同部门及层级的主管机构（如慈善募捐平台）报送慈善数据时，由于不同主体对社会组织的数据需求存在差异，导致申报格式、数据结果均不同且数据重复，造成了较大的填报成本，限制了慈善组织信息披露的动力。

　　 另外，即便民政部门要求申报信息中一些数据类别、一级分类等信息一致，但由于没有对数据内容清晰界定，慈善组织工作人员有可能不知如何填写，“同一个申报表格不同，填写差别会很大”。

　　 蓝煜昕表示，现有的共识和行业标准较难规范所有征集主体的需求，不同征集主体关注点不同，数据采集类别处在动态之中，较难完全达成通用型模板。但也有一些申报信息应该在业内形成共识和统一。譬如，慈善组织的分类和定义的基本标准就可以统一，大的慈善活动领域分类也有必要统一，二级分类可以根据不同需求进行。“当前，AI（人工智能）在慈善数据统计中潜力非凡。AI可以把同样的数据、信息形成不同的数据结构，适应不同数据需求方，提供数据整理及按不同框架进行输出。”

　　 蓝煜昕认为，AI应该为社会组织、慈善类数据平台和统计机构等主动提供好用的工具，完成建模等表格申报或信披服务，以更好地满足数据申报、采集、分类、查重等需求。

　　“社群捐赠”新类型涌现

　　 2023年度中国社会组织和红十字会接收的1510亿元捐赠中，现金捐赠982.23亿元，非现金捐赠528.13亿元，主要源于大量企业物资捐赠和少量股票捐赠。此外，物资捐赠中药品捐赠占较大比例。

　　 从慈善款项流入领域来看，医疗卫生排在第一位，投入慈善金额554.78亿元，占总慈善捐赠额的36.73%；第二位是教育领域，为375.45亿元，占比24.86%；社会服务领域248.52亿元，占比16.45%，排在第三位；第四位科学研究投入145.76亿元，占比9.65%；第五位为应急救援领域，投入61.33亿元，占比4.06%。

　　 报告还将乡村振兴和国际事务作为特殊领域进行善款流向统计。2023年度慈善捐赠流向乡村振兴相关领域的捐赠总额达到289.11亿元，占善款总额的19.1%；流向海外项目的捐赠约5.77亿元，占比较小。

　　 另外，2023年我国慈善信托新增财产总规模约12.80亿元，其中新设立的慈善信托数量482个，新增信托9.53亿元；个人救助平台筹款规模72亿元，较前两年有下降趋势。

　　 报告同时指出，针对机构捐款过度依赖于公募平台、数字化程度不高导致捐赠统计和回馈滞后等问题，一类新的慈善类型正在涌现——如增强社区凝聚力和自主性的社区基金、捐赠人建议基金（DAF）等。

　　 这种慈善模式以社群捐赠人为核心，强调相互信任的社群通过集合方式共同决策慈善捐赠和执行模式。其核心是强调深度灵活参与，而非模糊联结的主体形态，避免信息透明缺乏指向、信任成本获取成本较高、筹款规制严格、参与感不强等问题，从而实现“小而精”“散而美”的慈善参与和社会实验形式。