在最初的的几篇文章中我们向大家简单介绍了基于数据分析而作出的决策可以带来巨大的经济效益。那么在公益研究中，大数据又是如何体现其价值的呢？

在美国，近两百万形形色色的非营利组织已经构成了与政府，商业并行的第三部门。为了保证组织公信力，强化公众监督，美国法律规定具有免税资格的非营利组织需向社会公开其990税表。这一政策使一些致力于发展非营利部门的研究机构，如Urban Institute，Foundation Center和GuideStar，得以收集了大量非营利组织财政及运营信息并建立起了相对完善的数据库。对于个体捐赠人和基金会而言，这些权威机构提供的信息可以帮助他们甄选出其中最有效率，最契合他们价值观念的组织，从而为他们的资助提供选择。而对于非营利组织而言，大数据为其把握政策风向，调整组织内部战略，优化组织资源提供了重要的参考依据。

为了方便公众理解和使用大数据，数据的可视化（visualization）与信息图表（infographic）的应用正越来越受到研发人员的重视。比如研究美国巨额捐赠的百万美元捐赠名单（Million Dollar List），收录了自2000年以来美国境内捐赠人及团体单笔捐赠一百万美元及以上的七万六千余条记录。在它的网站http://www.milliondollarlist.org/上，访问者不仅可以免费下载完整的数据库，也可以根据自己的需求从数据库中调出各类描述性图表，比如百万美元捐赠的年度走势，地域分布，捐赠人类型，被资助组织类型等。如果对某一特定基金会感兴趣，则可以在搜索栏键入该基金会名称，查看所有由该基金会资助的百万美元捐赠项目详情。

　　百万美元捐赠名单（Million Dollar List）网站截图

值得注意的是，单一数据库有时候并不能充分满足使用者的信息需求。

任何数据库或多或少都存在某些不足之处，比如一些变量缺失大部分数据，或者数据来源不是那么可靠，或者数据的采集和处理过程有偏差。对于研究者而言，具备理解和整合多种数据源的能力因此显得格外重要。比如公益慈善研究领域中最权威报告之一“施惠美国” (Giving USA)即是在整合了非营利组织990税表，宏观经济指数，人口统计信息, 家庭慈善行为固定连续样本研究(Philanthropy Panel Study), Urban Institute和Foundation Center等多方数据源的基础上，使用经济计量学模型对于每年国内组织与个人的捐赠总量进行估测。它不仅以数据化的形式展示了公益慈善活动在美国的发展现状，也阐释了捐赠行为与经济环境、消费行为、收入水平之间存在的联系。

以大数据为基础产生的学术研究推动了知识生产，而相关知识的累积又进一步推动了整个公益慈善领域的发展并不断影响着政府决策，从而产生更加深远的社会影响力。再以“施惠美国”为例。在Google Scholar上搜索Giving USA，相关记录显示有3250篇文献著作引用了这一数据，话题涵盖了经济学，公共政策，宗教学，社会学，比较学等众多领域，比如经济大环境对慈善行为的影响（Drezner， 2006；List, 2011），税收制度与捐赠的关系（Harvey & Crohan, 1988），宗教性捐赠（James & Jones, 2011），家庭捐赠(Gittell & Tebaldi，2006)以及美国公益组织发展简史（Clotfelter & Ehrlich, 2001）。此外还有不少研究报告援引“施惠美国”的数据，将美国的公益慈善行为与其他国家做横向比较(Bekkers & Schuyt, 2008)。

在中国，类似“施惠美国”这样的研究生态系统尚在发展之中。非营利组织相关研究经常因数据不足或难以获取而在实施过程中困难重重。现有的几家数据库，如基金会中心网和中国基金会网，在设计上也较难满足学术研究的需求，比如基金会数据都是以单个基金会形式呈现，难以支持大规模的横向和纵向比较，给宏观的实证性研究带来阻碍。据统计，2004年以来在中国核心学术期刊上发表的关于基金会的学术文章不足三百篇，其中基于大数据的实证研究不足五十篇，主要原因之一就是缺乏数据。

随着互联网的兴起，通过网络平台搭建开放的大型数据库逐渐突显出重要的战略意义。秉承“为美好生活洞见数据价值”的理念，Intetix Foundation（英明泰思基金会）联络和动员全球最顶尖的数据科学家和社会科学家，致力于通过数据科学改善人类社会和自然环境。“中国基金会研究基础数据库”（简称RICF）为基金会目前运作的主要项目之一。该数据库由留美博士发起并与国内业界人士联合创立及研发，面向国内外学者提供开放、免费的中国基金会原始数据并为学术研究提供信息服务。

RICF数据简介

RICF数据主要有三个特点：第一，数据库结构清晰、开放，易于使用；第二，全部原始数据均可免费下载，便于应用在宏观实证类研究中；第三，数据库通过在线协作的方式不断完善更新。数据库主要由六大数据源整合而成，包括基金会年报，官方网站信息，民政部公布的基金会信息，中国基金会网数据库，基金会中心网数据库，以及权威杂志和网站上发布的新闻和报告。这些数据源不但可信度高，同时亦可以相互补充使数据库更加完整。

以基金会为单位，RICF数据库到2013年底共收录了3344家基金会的基本信息，其中包括了2763家基金会的财政与业务活动，公益收支，现金流分析，资产负债等详细信息，涵盖变量超过170个。用户在网站上下载完整数据库后，可根据自身需要选取相关变量进行深入分析。比如，利用“机构基本信息”分类下的机构注册所在地和原始基金额，结合其他变量比如地方GDP数据，消费指数信息，研究者可以对基金会在各省市发展状况进行评估，并分析地方经济与基金会规模之间的关系。“公益活动情况概览”主要记录了善款的来源和支出状况。其中资金来源变量方便研究者分析捐赠收入中来自自然人与法人的比重，而公益支出类变量可以测算基金会公益支出占全部支出的百分比。“资产负债表”类变量可以帮助研究者对机构的财政健康度进行评估。

RICF数据库上线以来，访问人次已接近5000。新华社英文版在数据库网站上线当天就发稿进行了报道，环球时报英文版也做了转载；《中国慈善家》杂志、中央一台、新加坡《南华早报》均表示希望访谈主创人员。在专业团队和在线协作的努力下，数据库正在不断完善和充实中。我们期望RICF数据库能为促进中国公益事业的研究与发展增添一分助力。

RICF网站：http://ricf.org.cn/

数据库发布及下载页面：http://ricf.org.cn/?page_id=25

References

Drezner, N. D. (2006).Recessions & tax-cuts: The impact of economic cycles on individual giving, philanthropy, and higher education. International Journal of Educational Advancement, 6(4),289-305.

List, J. A. (2011). The market for charitable giving. Journal of Economic Perspectives, 25(2), 157-180.

Harvey, J. W., & McCrohan, K.F. (1988). Voluntary compliance and the effectiveness of public and non-profit institutions: American philanthropy and taxation. Journal of Economic Psychology, 9(3), 369-386.

James, R. N., III, & Jones, K. S. (2011). Tithing and religious charitable giving in America. Applied Economics, 43(19), 2441-2450.

Gittell, R. & Tebaldi, E. (2006). Charitable giving: Factors influencing giving in U.S. States. Nonprofit and Voluntary Sector Quarterly 35, 721-736.

Clotfelter, C. T. & Ehrlich, T. (2001). Philanthropy and the nonprofit Sector in a changing America. Bloomington: Indiana University Press.

Bekkers, R. & Schuyt, T. (2008). And who is your neighbor? Explaining denominational differences in charitable giving and volunteering in the Netherlands. Review of Religious Research, 50(1), 74-96.

作者简介

李燕南，美国印第安那大学礼来家族公益慈善学院博士生兼研究员，主攻方向为社交媒体与公益慈善。发表文章：Red Cross Society in Imperial China, 1904–1912；公益慈善教育在美国。协作报告：Million Dollar Donors Report 2013 & 2014; A Decade of Million-Dollar Gifts; Million Dollar Ready.