重大疾病救助公益慈善网筹机理与治理导向*

邵祥东

(沈阳师范大学管理学院，辽宁沈阳，110034)

重大疾病救助公益慈善网筹机理与治理导向*

邵祥东

(沈阳师范大学管理学院，辽宁沈阳，110034)

国家怎样在公益慈善互联网众筹趋势下构建全民微慈善社会救助公共服务体系是一个亟须研究的重大课题。本文基于长尾理论和责任扩散理论的学理内涵,选取1000个重大疾病救助众筹项目,探究民间匿名散捐力量主导的重大疾病救助善款众筹获取机制、内在逻辑和治理导向。研究发现：网络慈善众筹具有“救急不问病”和“偶遇点捐”的内生机理特征,特急救助捐赠的羊群效应较强；众筹周期和众筹绩效反相关,捐赠责任扩散效应先弱后强的特征明显；众筹绩效的社会长尾效应显著,慈善救助的公共福利效用纳什均衡特征不明显；在信用讯号被社会有效识别基础上,众筹绩效与项目执行方认同度正相关,且存在显著的机构类型差异和不显著的机构层级差异。在治理导向上，互联网众筹还需政府、公益慈善机构、互联网众筹平台合力逐步引导完善。

重大疾病救助；善款；互联网众筹

重大疾病社会救助善款众筹是指公益慈善社会救助项目执行方在合法互联网众筹平台上发布募捐项目，筹集善款的新型融资模式和重大疾病救助方式。互联网与重大疾病救助募捐的深度融合是互联网技术及禀赋资源在社会救助领域探索性创新发展及应用的典型范例，是社会救助学与公共管理学理论与政策研究中的重要内容。[1][2][3]其理论意义和现实意义主要表现在三个方面:一是有利于科学设定重大疾病救助互联网众筹政策导向。2016年8月31日，民政部依据《慈善法》确定了全国首批13家公益慈善救助互联网募捐信息平台。今后国家怎样制定引导政策和法律法规主要基于学术界对这一探索阶段研究发现并归集的问题与经验，但目前该领域研究成果极为匮乏；二是有利于健全“互联网+”重大疾病救助法规。《社会救助暂行办法》规定的重大疾病救助特指政府通过财政转移支付方式对低保人员、特困人员及其他特困群体给予救助。它排除了民间公益慈善组织、官办慈善机构、爱心企业、爱心自然人通过网络众筹募资开展的救助活动，即《暂行办法》并没有对“互联网+”重大疾病救助及“互联网+”社会救助做出规定，研究网络众筹和重大疾病救助之间的科学特征有助于健全社会救助法规；三是有利于完善社会救助学和公共管理学等学科理论体系。互联网与重大疾病救助融合的基础理论研究尚处于起步阶段，个体社会责任和地域社会资本对重大疾病救助众筹的影响、扶持政策与众筹救助特性契合度、捐款人与项目执行方之间的委托代理矛盾、捐款人权益保护与法规切入点等诸多新问题亟须进行必要的、深入的研究。

在《慈善法》立法过程中以及2016年3月16日全国人大通过《慈善法》前后，如何优化获取民间微慈善救助资金，以官民整体合力推动重大疾病救助全民慈善公共服务体系协调可持续发展，再度升温成为学术界研究热点。[4][5][6]在基础理论研究方面，学者们对“互联网+”微公益微慈善评价指标体系、[7]公益慈善众筹项目语言说服风格与成功率、[8]公益慈善众筹与社群组织发展、公益慈善众筹与传统筹资的学理差异、公益慈善众筹与商业众筹的本质区别、公益慈善众筹与政府责任转型等方面展开了广泛研究。[9][10][11][12]在实证研究方面，学者们主要从大区域尺度上展开了研究。如对国家网络募捐平台准入法规设计、中国公益慈善众筹行业整体发展、国内网络募捐平台建设、公益慈善众筹的国际经验与中国实践、网络传媒责任和公益慈善众筹导向、互联网慈善路径、微公益微慈善与中国市民社会转型等实践发展与整合研究。[13][14][15][16][17][18][19][20]也有少数学者对中国农村地区的互联网基础设施建设、扶贫救助和金融要素空间整合策略以及众筹类型差异展开了一些探讨。[21][22]

当研究的视野转移到重大疾病救助善款互联网众筹的时候，发现实际问题也很多。有限的相关研究多关注民间重大疾病救助互联网募捐信息平台的合法性与处罚机制、互联网众筹善款的透明度、互联网募捐信息平台的规范整合、重大疾病救助善款互联网众筹国际援助、救助善款支付与慈善产业链、救助善款互联网众筹与诈骗犯罪、救助善款互联网众筹的空间距离与地区分异、灾害救助善款互联网众筹的应急响应机制、救助善款互联网众筹平台与社会信任等领域。[23][24][25][26]

需要指出，对中国“互联网+”重大疾病社会救助善款互联网众筹的基础理论、法规政策与经验研究仍存在一些被忽视的问题:一是对社会救助的规划、开发、培育、提升以及线下募捐研究较多，对重大疾病救助善款线上众筹的顶层设计和行业规划的研究较少；二是对国家放开民间公益慈善机构通过互联网众筹平台募集重大疾病救助善款准入资质的研究略多，对政府跟踪、评测、管制众筹平台绩效的后续研究及典型范例的精准研究相对不足，对“互联网+”重大疾病社会救助善款众筹机理与政府引导、管控募捐信息平台发展的关系研究较为匮乏；三是对“互联网+”重大疾病救助众筹的产出指标较为关注，基于均衡发展理念对网络慈善文化、线上责任扩散效应、善款获取分异等指标考虑不够；四是对“互联网+”重大疾病救助善款众筹法规建设缺乏应有的讨论。《慈善法》在第三条第二款表述慈善活动覆盖范围时提到了“恤病”一词，但对大病救助再无章、条、款规定；第二十三条虽规定可通过互联网发布募捐信息，但不是对网络善款众筹做出的规定，可以发布募捐信息不应被视为允许众筹善款。《社会救助暂行办法》未对“互联网+”重大疾病救助与“互联网+”社会救助做出规定。1999年施行的《公益事业捐赠法》因生效早更无相关规定。2017年8月1日起施行的《慈善组织互联网公开募捐信息平台基本技术规范》和《慈善组织互联网公开募捐信息平台基本管理规范》两项行业标准主要规范公益慈善组织互联网募捐信息平台技术系统、服务能力、信息安全、资金监管、行业责任与退出机制，对个体社会责任和地域社会资本对重大疾病救助众筹的影响与机理、扶持政策与众筹救助特性契合度、权益人冲突解决机制等内容均未涉及。这些表明慈善网络众筹法律法规建设仍处于起步阶段，故亟须深入研究支撑法律法规建设的理论。

基于上述已有研究，本文使用logistic模型，以我国目前最大的、民政部许可的非公募性互联网公益慈善众筹信息平台——腾讯公益慈善基金会众筹信息平台为范例，探究重特大疾病社会救助善款互联网众筹模式的内在逻辑、获取机制和治理导向，直观分析民间公益慈善力量主导的微慈善文化特征及微慈善边际贡献对重特大疾病救助善款互联网众筹演变趋势的激励性冲击效应，意图得到相对可靠的科学结论，为国家制定引导性政策和法律法规提供理论支持。

一、研究设计

(一)研究假设

根据上述研究方向、研究内容和研究思路设计如下研究假设：

假设1:众筹绩效曲线呈倒U形分布，并与众筹目标正相关；

假设2:基于委托代理关系的羊群效应特征突出，众筹绩效取决于疾病种类；

假设3:众筹周期和众筹绩效正相关，社会责任扩散效应不显著；

假设4:众筹绩效的长尾效应显著，众筹善款的公共福利效用纳什均衡特征明显；

假设5:在信用讯号被社会有效识别基础上，众筹绩效与项目执行方认同度正相关，且存在显著的机构类型差异和机构层级差异。

(二)计量方法和理论依据

本文主要使用二元logistic模型和多元logistic模型开展研究。同时辅助使用线性回归模型、格兰杰因果模型和VAR模型检验连续数值型变量的影响机理。在数学原理上，logistic模型的被解释变量是分类变量，如果采用线性回归模型估计通常会导致模型的古典假设所需要的前提条件无法得到满足、被解释变量估计值会落到[0，1]之外、事件发生概率值和解释变量不再具有线性关系等一些问题。故本文使用非线性logistic模型，如果设被解释变量为f，解释变量为v，参数为m，则模型的一般表达式为：q(fe=1∣ve)=1÷[1+exp(-m0-m1ve)]。如果设f是二分类变量，则模型表达式为:q(fe=1∣ve)= 1÷[1+exp(-m0-m1v1e-m2v2e-…-mkvse)]，其中，ve=(v1e，v2e，…，vse)。如果令qe=q(fe=1∣ve)，则二分类logistic模型表达式可转化为[qe÷(1-qe)]=exp(m0+m1ve)=ln[qe÷(1-qe)]=m0+m1ve。同理，如果f是多分类变量，则其模型一般表达式为ln[qe÷(1-qe)]=m0+m1ve+m2v2e+…+mevse。

(三)样本与数据

样本项目及数据来源于腾讯公益基金会互联网众筹平台乐捐项目，时间跨度为2015-2016年度。具体选择已结束的1000个重特大疾病救助项目进行研究。截至2017年4月9日，该平台历史筹款总额超过了17.7亿元，历史爱心总人次超过了1.05亿人次。已结束的社会救助众筹项目9159个，执行中的项目11896个，正在募款的项目2217个。故该平台和样本项目都具有较强的代表性。对样本做初步统计可知，官办慈善机构占比16.1%，民办慈善机构占比35.6%，自然人占比35.2%，国外机构占比13.1%；国家级机构占比10.3%，地方级机构占比43.1%，自然人占比35.5%，国外机构占比11.1%；众筹项目整体完成率为55.3%；众筹周期主要集中在7天以内和90天；参捐人次328万，捐赠总额9120万元。

(四)研究变量与赋值

被解释变量设置为众筹绩效，具体分设众筹绩效度和众筹绩效率两个指标。众筹绩效度指众筹项目整体完成情况，变量类型为二元名义变量，实际完成的项目赋值为“1”，未实际完成的项目赋值为“2”。众筹绩效率指实际众筹额除以目标众筹额后的百分比，它在线性回归模型估计中使用，变量类型为数值型变量，在logistic模型估计时将其转换为五分类有序名义变量，具体分为100%及以上、80%～99%、70%～79%、60%～69%、60%以下五个层级，依次赋值“1～5”。

解释变量有:(1)众筹执行主体性质。执行主体分为官办公益慈善机构、民办公益慈善机构、民间自然人、境外组织。境外组织特指与腾讯平台建立合作关系的美国最大的Watsi救助互联网众筹平台。变量类型为四分类名义变量，赋值为“1～4”；(2)众筹机构层级。它分为国家级和地方级，前者指国家部委批准和主管的机构，赋值为“1”;后者指地方政府批准和主管的机构，赋值为“2”；(3)救助疾病类型。变量类型为多分类名义变量，共分25类，赋值为“1～25”；(4)应急程度。它分为应急项目和非应急项目，应急项目指众筹周期在15天及以下;非应急项目指众筹周期在16天以上。变量类型为二分类名义变量，应急项目赋值为“1”，非应急项目赋值为“2”；(5)众筹周期(天)。它指众筹时间长度，变量类型为数值型变量；(6)众筹目标额(元)。它指执行主体在平台上发布的项目方案中设定的目标额。变量类型为数值型变量；(7)参捐人次(人)。变量类型为数值型变量；(8)众筹比例(%)。变量类型为数值型变量；(9)实际众筹额(元)。变量类型为数值型变量。众筹比例和实际众筹额不作为解释变量直接纳入模型估计，只在验证假设和检验后的分析中作为解释变量使用。

在二元logistic模型估计中将数值型变量和多分类变量转换为二分类变量。在多元logistic模型估计中将分类变量和数值型变量同时纳入模型。在其他分析中，数值型变量只在线性回归模型中使用，用以辅助论证分类模型估计结果和解释相关论点。在logistic模型估计中，分别使用众筹绩效度和众筹绩效率测度重大疾病救助善款互联网众筹绩效。计量工具为SPSS19.0和EVIEWS6.0。

二、众筹机理模型估计

(一)初步检验

首先，解释变量多重共线性检验及变量描述统计。非线性logistic模型和线性回归模型相同，也要求解释变量之间不存在严重的多重共线性关系，以避免标准误的膨胀。对解释变量做相关性、容忍度、方差膨胀因子检验，结果显示，相关性值小于0.46，容忍度和方差膨胀因子检验都趋近于1，这表明解释变量之间不在严重的多重共线性关系。初始变量描述统计结果见表1。

表1 初始变量描述统计

其次，检验数值型变量属性并编码赋值。由于二元logistic模型要求被解释变量是二分类变量，解释变量也有同样要求。多元logistic模型要求被解释变量是多分类变量，解释变量是分类变量和数值型变量，但模型估计时需将数值型变量转换为分类哑变量。为模型估计结果精度，先检验众筹目标额、众筹周期、参捐人次等数值型变量的属性特征，然后根据检验结果编码、赋值。结果显示，众筹目标额离散特征明显，以5万元、10万元、15万元、20万元、30万元的整数单位递进，这符合社会人群心理特征。众筹周期具有更明显分散特征，1000个样本的有效比例都是0.1%，累计比例也均以0.1个百分点递进。参与人次也具有递进增长特征，有效百分比也是0.1%，累计百分比同样以0.1个百分点递进。这充分体现出互联网众筹具有分散筹资金额特性和集腋成裘优势。在面对突发重特大疾病救急救难善款筹集需求时，社会爱心群体捐款善举呈现出规范的集合行为特征，应急救助规范特征较为明显(图1～图3)。

图1善款众筹目标(元)图2善款众筹时间长度(天))图3善款众筹参与人次(人)

从三个数值型变量趋势和特征看，它们的统计分布不均匀，需重新分组并赋值，再用logistic模型检验。第一，众筹目标额。将其分成4个区间，5万元以下赋值为“1”，5万元～10万元赋值为“2”，10万元～30万元赋值为“3”，30万元以上赋值为“4”；第二，众筹周期。其数值分布特征:90天占比28.8%，1天占比2.5%，2天占比6.8%，3天占比4.7%，4天占比4.5%，5天占比3.6%，6天占比2.9%，其余天数占比都没有超过2%，7～15天占比基本在1%以上。故将众筹周期设为三分类变量:15天以下赋值为“1”，设置为特急项目;16～89天赋值为“2”，设置为次应急项目;90天以上赋值为“3”，设置为常规应急项目；第三，参捐人次。730～900人赋值为“1”，901～2000人赋值为“2”，2001人以上赋值为“3”。

最后，对包含经过转换后的变量在内地变量再次做描述统计。结果见表2。

表2 初始变量描述统计(转换后)

(二)众筹绩效度模型估计

将众筹项目整体完成情况和众筹执行主体性质、众筹机构层级、救助疾病类型、应急程度、众筹目标额、参捐人次纳入二元logistic模型估计。结果显示，模型整体预测率为86.1%，说明模型可以用于趋势分析。众筹执行主体中的自然人、应急程度、众筹目标额、参捐人次通过了检验;众筹机构层级和救助疾病类型没能通过模型检验。这些表明爱心人士是否捐赠善款主要看救助的疾病是否急需资金以及资金额的大小。而社会关注较高的白血病、其他癌症及放化疗等救助疾病却没有得到救助。

(三)众筹绩效率模型估计

将众筹完成比例和众筹执行主体性质、众筹机构层级、救助疾病类型、应急程度、众筹目标额、参捐人次纳入多元logistic模型估计。结果显示，只有众筹目标额、参捐人次、应急程度3个变量的显著性水平均小于0.05，通过了计量检验。众筹执行主体性质、众筹机构层级、救助疾病类型未通过模型检验。在100%及以上和60%～69%两个区间内，众筹绩效率相对偏高。这表明互联网善款众筹具有分异特征。

表3 互联网善款众筹绩效度检验结果

说明:在执行方机构性质和机构层级以境外机构为参照。应急程度以常规应急项目为参照。众筹目标额以30万以上为参照。参捐人次以2001人以上为参照。

表4 互联网善款众筹绩效率检验结果

说明:参照水平为60%及以下。

(四) 研究结论与讨论

综上检验可知，本文提出的研究假设得到了不同程度的验证。检验结果、研究结论和讨论如下:

1.众筹项目受捐率和人均捐款额不太高，众筹绩效具有两极高起的分异特征

一是实际完成率不高。在1000个救助项目中，只有55.3%的众筹项目实际完成了筹资目标。王茜和马春文(2015)研究了积善之家、新公益、青橘众筹、淘宝众筹、京东众筹、众筹网等6家国内知名众筹平台2013-2015年度公益类众筹项目的实际完成率，发现前3家专业类众筹平台的实际完成率分别为46.3%、42.9%、42.4%，后3家综合类众筹平台的实际完成率相对高一些。王伟(2016)研究了世界最大的众筹平台Kickstarter平台的投资性众筹项目实际完成率，发现该平台上的项目整体实际完成率为47.1%，13大类众筹项目的实际完成率集中在36%～53%之间。这些研究结论在一定程度上表明，目前在全球范围内无论是公益类众筹、慈善类众筹还是投资类众筹的实际完成率还比较低，这也昭示网络慈善众筹尚处于“朝阳”阶段，未来的发展空间很大。

二是众筹目标额越高，受捐率反而却越来越低。这和王伟(2016)对投资类众筹项目的研究结论相同。众筹目标额和众筹绩效度的相关性分析(p=0.00)结果显示，众筹项目额低于5万元时，众筹绩效度为90.1%;在5万元～10万元之间时，众筹绩效度为56.3%;在10万元～30万元之间时，众筹绩效度为31%;在30万元以上时，众筹绩效度为18.6%。众筹目标额和众筹绩效率的相关性分析(p=0.00)结果与之相同。一个主要原因是互联网众筹具有“偶遇点捐”的应急捐资内生机理，由于捐款者不需要考虑经济收益，故对某个慈善众筹项目缺乏持久关注度。

三是人均捐款额不高。在328万人次的9120万捐赠额中，人均捐款额42.6元，这和王茜和马春文(2015)对公益类众筹项目研究发现的人均捐款额约41元的结论接近。在剔除4.1%异常值后，人均捐款额降至36.2元。10元及以下的占比17.2%，20元以下的占比33%，50元以下的占比约80%。为深入考察全社会更多捐赠者的贡献，本研究进一步考察了2016年12月到2017年1月中华慈善总会募捐平台上的2000个慈善项目的人均捐赠额，发现人均捐赠额是58.6元，但众数是1元，占比19.2%;单笔捐款额在100元及以上的比重仅为4.9%。这表明我国亟须培育全民慈善奉献精神。

四是众筹绩效具有两极高起的分异特征。当众筹绩效率在100%及以上区间和在60%～69%以下区间时各个变量的显著性水平值都小于0.05。这可从表4中检验结果可知，当众筹绩效率在80%～99%区间时，有4个变量值显著性水平大于0.05。当众筹绩效率在70%～79%区间时，有3个变量值显著性水平大于0.05。当众筹绩效率在60%～69%区间时，也有3个变量值显著性水平大于0.05。

综上所述，虽然在慈善类和公益类众筹中，捐赠者的利他动机超高过了利己动机。但人均捐赠额小且呈右偏态分布，这表明提高众筹绩效的一个重要方向是积极培育全民网络公益慈善文化。此外，本文延伸考察发现，从2016年12月到2017年1月，在中华慈善总会2000个网络募捐项目中，75.8%的捐赠者使用微信捐款，23.7%的捐赠者使用电脑捐款。这也预示着随使用微信、公益宝、乐捐及新型支付工具的捐赠者数量不断增加，线上众筹额将会不断提高。

2.特急救助捐赠的理性羊群效应较强，“救急不问病”特征显著

一是捐赠者特急救难的意识强，基于委托代理关系的理性羊群效应特征突出。应急程度和众筹绩效度的相关性分析(p=0.00)结果显示，特急救助疾病众筹绩效度高达91.9%，次应急项目众筹绩效度为62.3%，常规应急项目众筹绩效度为15.7%。应急救助和众筹绩效率的相关性分析(p=0.00)结果显示，在绩效率100%及以上区间内，特急救助疾病绩效率为91.4%，次应急项目绩效率为62.7%，常规应急项目绩效率为18.2%；在绩效率80%～99%区间内，特急救助疾病绩效率为1.6%，次应急项目绩效率为4.8%，常规应急项目绩效率为8.2%；在绩效率70%～79%区间内，特急救助疾病绩效率为0.5%，次应急项目绩效率为1.3%，常规应急项目绩效率为7%；在绩效率60%～69%区间内，特急救助疾病绩效率为0.5%，次应急项目筹绩效率为3.9%，常规应急项目绩效率为6%；在绩效率60%以下区间内，特急救助疾病绩效率为5.9%，次应急项目绩效率为27.2%，常规应急项目绩效率为60.6%。在虚拟的慈善众筹空间中，信息不对称和捐赠预期效果不确定特征突出，但在特急救助捐赠行为中，理性羊群效应的聚集协同作用极为明显。

二是救助的疾病需要善款的急缓程度与众筹绩效无正相关特征。无论救助的疾病是社会关注度高且急需善款的绝症还是其他社会关注度相对较低但需要长期治疗的非绝症类疾病，在列出的25多种疾病类型中，白血病、其他癌症及放化疗所占比重位居第1位和第2位，分别是26%和13.6%。但模型估计结果显示，只有血友病对众筹绩效度具有统计意义。实际众筹额和救助疾病类型相关分析结果显示，两者皮尔逊双侧检验显著性水平值为0.37。可见，应急救助的疾病种类对捐赠善款意愿的影响有限。

为什么各种需要大量善款的癌症、骨髓移植等重特大疾病反而却得不到预期的救助？一个主要原因是互联网善款众筹具有“偶遇点捐”的内在特性，参捐者对某个项目未能长期持续性关注且在不同众筹项目之间的转换频率快等原因也是助推因素。

表5不同救助疾病分类的人均捐款额 单位：元

3.众筹周期和众筹绩效反相关，捐赠责任扩散效应先弱后强的特征明显

一个经验性的判断是，众筹周期越长，众筹额越高。然而表5中的估计结果显示，众筹周期每变化一个单位，实际众筹额下降0.08%。在格兰杰因果关系模型估计中发现，众筹周期对众筹绩效具有较弱的因果关系。众筹周期对实际众筹额的脉冲响应检验结果显示，实际众筹额在第1个冲击期的反应最大，然后急速下降，第4个冲击期以后趋于平稳(图4)。探索性分析发现，实际筹资率在100%及以上区间内的平均筹款时间是29天，80%～89%区间内的平均筹款时间是85天，70%～79%区间内的平均筹款时间是102天，60%～69%区间内的平均筹款时间是93天，60%以下区间内的平均筹款时间是92天。这些检验结果表明，众筹周期越长，绩效越低，应急救助特征与社会责任扩散效应并存。在虚拟的慈善捐款紧急规范集体行为中，匿名捐款群体出现了旁观者从众行为，且表现出一定的责任扩散效应，这在众筹项目发布初期较弱，随众筹周期延后，效应愈加明显。一个主要原因是慈善众筹项目带有公共产品属性，捐款人出资是自愿提供公共产品，捐款决策行为不受众筹目标额完成进度和整体完成度的影响。

图4 实际众筹额对众筹周期的脉冲响应检验 图5 实际众筹额对参捐人次的脉冲响应检验

4.众筹绩效的社会长尾效应显著，慈善救助的公共福利效用纳什均衡特征不明显

一是大额捐赠供给曲线峰值转向大众低额捐赠曲线尾部，社会化长尾效应显著。网络慈善众筹长尾效应强调个人化、民众力量、小捐赠大慈善。在1000个救助项目中，人均捐赠额42.6元，人均捐赠额低于50元的项目占比80%;人均捐赠额低于60元的项目占比85.6%;人均捐赠额低于80元的项目占比93.2%;人均捐赠额低于100元的项目占比95.9%;人均捐赠额超过100元的项目占比仅为4%。每个项目的平均参捐人次为3278人次，低于此平均值以下的占比73.1%;5000人次以下占比83.7%;10000人次以下占比为94.9%。这表明从捐赠人履行社会责任和参与热情度看，疾病救助公共福利性质的长尾效应非常显著，民间零散的、小额的捐赠人群贡献较大。

二是疾病救助公共福利效用纳什均衡特征不明显。众筹绩效虽与参捐人次正相关，但参捐人次对实际众筹额的脉冲响应检验结果显示，实际众筹额在第一个冲击期的反应最大，然后急速下降，在第二个冲击期趋于横轴(图5)，这表明：首先，大量参捐者迅速捐赠善款，但捐赠行为没有持续性，“偶遇点捐”特征明显；其次这表明网络慈善众筹能明显提高慈善救助水平，捐赠人越分散，社会效用水平越高。相对于金融借款而言，网络众筹是募捐方的占优均衡决策，但慈善众筹项目提供的是类公共产品，在众筹项目实际完成率不高的现状下，众筹项目暂未呈现出明显的社会公共福利效用纳什均衡特征。只有当众筹成功率达到一定水平时，众筹才能实现社会公共福利纳什均衡。

5.在信用讯号被社会有效识别基础上，众筹绩效与项目执行方认同度正相关，且存在显著的机构类型差异，但不存在显著的机构层级差异

一是众筹项目执行方性质对众筹绩效有显著影响，捐赠者更信任公信力高的官办机构。虽然自然人变量对模型整体解释力(p=0.05)强于官办机构(p=0.2)、民办机构(p=0.23)，但官办机构众筹绩效优于民办机构、自然人的众筹绩效。探索性分析发现，官办机构的人均众筹额是53.8元，自然人是43.2元，民办机构是41.6元。对执行方性质和众筹绩效度做相关分析(皮尔逊双侧检验p=0.00)，结果显示，官办机构、民办机构、自然人的众筹目标完成比例依次是60.9%、55.6%、36.4%。需说明的是，境外机构众筹目标完成比例高达98.5%。主要原因是境外机构众筹目标额低，一般在1000元～10000元人民币之间，2000元～10000元占比约80%。对比而言，国内机构的众筹目标额较高，最小额是2225元，最大额是214万元。1万元以下占比2%，1万元～2万元占比为6%，2万元～3万元占比是10%，3万元～5万元占比是18%，5万元～10万元占比是28%，10万元～20万元占比是22%，20万元～50万元占比是12%，100万元以上占比是0.2%。总体看，3万元～50万占比为80%。再对执行方性质和众筹绩效率做相关分析(皮尔逊双侧检验p=0.00)，结果显示，官办机构、民办机构、自然人和境外机构的排序与上述排序相同。

二是参捐者更倾向于直接帮助急需救助的个体，对筹捐代理方的信任度相对较低。从众筹完成额平均值看，自然人获赠111590元，官办机构为109090元，民办机构为94176元。这表明自然人募捐绩效最高。参捐者更倾向于直接帮助急需救助的个体，然后才是筹款机构。

三是众筹机构层级与众筹绩效无正相关特征。国家级慈善机构虽威望高，但众筹绩效并没有优于地方级机构的众筹绩效。地方级机构众筹目标完成比例(55%)高于国家级机构(51.5%)。机构层级和众筹完成率的相关分析结果显示，在100%及以上和80%～99%两个高区间内，民间机构绩效(55%)同样高于国家级机构绩效(52.4%)。探索性分析发现，国家级机构的平均绩效率是72.3%，地方级机构则是73.7%，比前者高出1.4个百分点。地方级机构人均募捐额是36.1元，国家级机构是33.1元，后者不仅比前者少3元，且更低于自然人的43.8元和国外机构的41.2元。

三、治理导向

第一，制定引导政策和监管措施。一是民政部门应在落实推进《慈善组织互联网公开募捐信息平台基本技术规范》和《慈善组织互联网公开募捐信息平台基本管理规范》两项行业标准基础上进一步研究制定民间网络散捐的引导措施和规章制度，深化网络慈善众筹信息平台运行实效的后续跟踪、管制、引导监管机制，重点监控首批13家网络众筹信息平台的绩效，积累经验，暂时不增加网络慈善众筹信息平台数量。应指导网络慈善众筹信息平台、慈善众筹项目执行方开展网络慈善众筹信息系统建设与专业人才队伍建设。应充分发挥第三方民间监管机构作用，监督网络慈善众筹信息平台和慈善众筹项目执行方发布账目信息；二是国务院应明确各监管部门职责，由民政部门负责网络慈善众筹信息平台和项目执行方的行政许可、年检、评估工作，由财政部门、税务部门负责财务会计、税收优惠、公益事业捐赠统一票据等工作；三是要扩大监管主体范围，将国家网信办、经信委、中国人民银行、公安部、审计署、慈善总会等部门纳入监管体系，明确各监管主体责任，避免缺位；四是建立新媒体战略合作机制，从政府角度扩大网络慈善众筹典型案例和事件的宣传，培育社会公民的网络慈善捐赠文化。

第二，健全法律法规。一是民政部先牵头制定“互联网+”重大疾病社会救助善款众筹绩效管理部门规章。在部门规章试行1～3年后，根据总结的经验适时向国务院法制办建议修改《社会救助暂行办法》，在第十章之后单列一章，增补“互联网+”重大疾病社会救助善款众筹内容；二是民政部和国务院法制办联合向全国人大建议修改《慈善法》和《公益事业捐赠法》，修改《慈善法》第二十三条，在允许慈善组织与民政部门统一或指定的慈善信息平台发布募捐信息基础上，明确增补众筹善款筹集、使用、管理、委托代理冲突解决机制、善款支付渠道等内容，增补“互联网+”社会救助善款众筹的规定条款，包括“互联网+”重大疾病社会救助善款众筹的条款，这些法规制度建设与《慈善组织互联网公开募捐信息平台基本技术规范》和《慈善组织互联网公开募捐信息平台基本管理规范》两项行业标准不同；三是全国人大可组织民政部和国务院法制办等部门探索制定《互联网募捐法》，借鉴美国的《企业融资法案》《民主化融资法案》《防止网络融资欺诈和不实披露法案》及《Proposed Rules on Crowd-funding》等有关众筹规定中的条款，对第三方监督机制、众筹周期上限、众筹目标封顶额、众筹善款绩效管理、捐款人与项目执行方、网络平台的委托代理冲突及协调机制等做出明确法律规定。

第三，引导网络慈善众筹平台和项目执行方尊重网络众筹运行机理,努力健全市场化发展机制。一是引导项目执行方要精心设计众筹方案和募捐策略。与投资类众筹、股权众筹、股份众筹的机理不同,慈善捐赠类众筹参捐人不考虑投资收益,对某个众筹项目的关注时间较短,故设定合适的众筹周期能更好凝聚参捐人关注力，提高众筹绩效。一般来说,众筹周期设定在3天、7天或15天以内为宜,3～7天为佳。若周期过长,参捐者热度会急速下降；二是引导众筹平台尊重虚拟空间善款众筹机理,网络众筹的特急救助特征明显,但缺乏长期持续性。故应提高超级链接、捐助说明、项目进展、结项报告等服务板块的创意水平,公示网上银行电子回单等凭证信息,提高众筹项目书语言风格的说服力,吸引捐款人刚性捐赠意愿,引导捐款者改变 “救急不问病”行为；三是引导项目执行方和网络众筹平台共同做好众筹项目宣传工作,提升众筹项目发布质量,降低项目发起人和捐赠者的信息不对称,缓解非理性羊群效应导致的社会责任扩散效应。除研究知晓效应对捐款意愿的积极影响外,还应设置在线评论和互动版块,提升慈善众筹口碑。

第四,合理引导民间救助善款流向。民间救助项目方所在地主要分布在北京、广东、江苏、河北、河南、四川等省份(见表6)。民间救助善款流入地主要分布在北京、广东、河南、河北、四川等省份。可能的原因是，北京和广东的救助善款很多被用于外来务工人员及其子女，河南和四川是人口大省，贫困人口比重大，河北的贫困人口也较多。这表明经济发达地区的民间救助善款并没有流入青海、西藏、云南、宁夏、甘肃、贵州、新疆、广西、内蒙古等经济欠发达、急需善款的地区。因此，民政部门需持续观察并合理引导民间救助善款流向经济欠发达、急需善款的地区。*由于本研究收集的数据是2015年和2016年两个年度，暂时还不能得出经济发达地区的社会救助善款都留在本地区的结论，这需要更多年份的数据支撑。

表6 民间救助善款流向和民间救助项目所在地的占比

四、结语

重特大疾病社会救助善款互联网众筹具有的集腋成裘的内生优势应予肯定，但这种新兴方式仍处于起步阶段，在大数据爆炸式增长趋势和互联网深度融入公益慈善领域背景下，救助善款互联网众筹的基础理论研究、政策法规研究和实践工作探索都面临很多新问题、新挑战。互联网众筹呈现出的“偶遇点捐”和“救急不问病”等不足还需政府、公益慈善机构和互联网众筹平台合力逐步引导完善。民政部在特许部分公益慈善机构通过互联网募捐后仍应密切关注互联网众筹最新发展趋势，积极培育全民网络慈善文化，吸纳更多爱心人士参与到官民共建的公共服务体系中。

互联网和重特大疾病社会救助善款众筹的深度融合是民间公益慈善机构积极参与政府长期主导的公益慈善服务体系的典型范例和创新性发展。虚拟世界中的匿名式紧急救助规范集合行为如何被规范引导进而形成健康、积极的新型网络公益慈善文化呢？探究重特大疾病救助善款互联网众筹，除了上述讨论的普通爱心人士散捐内生机理和众筹技术操作以外，还有一个值得关注的方向，即经济财富快速增长催生出的中产阶级的互联网公益慈善义举逐渐崛起，这不仅会壮大知名企业、影视明星及其他社会精英阶层引领的民间善捐事业，也将不断完善政府主导的多元化慈善公共服务体系。

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(责任编辑：H)

TheResearchonMechanismofInternetCrowd-fundingandGovernance-OrientedForSeriousDiseaseAssistance

SHAO Xiangdong

As the development of Internet，how to construct the public service system of serious disease assistance is a major issue.Based on theory of government contracts，commission theory and voluntary theory，this paper analyzes the mechanism of crowd-funding for serious disease assistance by using logistics Model.The empirical results show that two major characteristics of crowd-funding are emergency assistance and contingency.The characteristics of Granger causality between the crowd-funding targets、number of people、donations have been verified.However，there is a negative correlation between time and donations.The nature of performer and hierarchy of charity organizations have different effects on donations.It is necessary for the government to construct the diversified public service system under the premise of ensuring mechanism of crowd-funding.

serious disease assistance，donation，internet crowd-funding

*本文系国家社科基金一般项目(17BSH129)、辽宁省社科基金重点项目(L15AGL009)成果。