美国的年度捐赠统计数据究竟是怎么算出来的？

　　美国的年度捐赠统计数据究竟是怎么算出来的？

　　方德瑞信CAFP ， 作者 方德瑞信公益筹款    2019年 7月4日

　　自1956年起，每一年美国施惠基金会（Giving USA Foundation）都会发布《捐赠美国（Giving USA）》报告（以下简称“报告”）。这是美国慈善领域持续时间最长、内容覆盖范围最广的研究报告，由捐赠研究院（Giving Institute）和印第安纳大学礼来家族慈善学院合作开展，主要从“捐赠来源”与“善款流向”两大维度展开分析，提供了美国慈善捐款方面最为准确的测算和趋势数据。

　　由于中美国情不同，慈善领域的数据统计维度差异实在有点儿大，因此直接将中美的社会捐赠总量摆在一起对比并不合适（比如美国的捐赠总量里宗教领域接收到的捐赠占比就高达30%左右）。但数据又是相当重要的行业基准参考依据，因此小编心中种了一棵草——

　　每年发布的美国的年度捐赠统计数据究竟是怎么算出来的呢？统计的范畴和我们到底有哪里不同呢？

　　机 会 来 了 。

　　2019年6月，美国施惠基金会发布了《捐赠美国2019：慈善年度报告》。

　　借着孜孜不倦啃报告的学习劲头，小编决定用一颗好奇心深深刨一下灵魂三问：

　　钱从哪儿来？

　　捐到哪儿去了？？

　　怎么算的？？？（只告诉跟小编一样有好奇心的diggers）

　　2018年度美国慈善捐赠来源

　　2018年度美国慈善捐赠来源构成图（单位：十亿美元）

　　图片来源：《捐赠美国2019：慈善年度报告》

　　（Giving USA 2019）

　　2019年报告数据显示，美国2018年度慈善捐赠总量为4277.1亿美元，占国内生产总值的2.1%。报告将美国慈善捐赠来源分为个人捐赠、企业捐赠、基金会捐赠、遗产捐赠四大类别。

　　需要注意的是，报告中个人捐赠、企业捐赠采用的税收数据+模型测算，每年测算值和上一年度是不一样的。例如，去年报告中2017企业捐赠测算金额是207.7亿美元，而今年报告中由于模型变量调整2017年的测算金额就变成了190.2亿美元。

　　因此不能简单将每年报告公布的总额数据和上一年报告公布的数据直接做对比，而应该使用每年报告中基于更新数据及更新模型变量计算出的各年年度测算值做对比。

　　小编将2019年报告中关于2018年度美国慈善捐赠来源最重要的变化要点列在了这里：

• 个人捐赠：依旧是主要捐赠来源，但占比首次低于70%。

   

• 基金会捐赠：第二大捐赠来源，近一半来自于家族基金会，不含企业基金会捐赠。

   

• 遗产捐赠：较2017年基本持平。

   

• 企业捐赠：经济因素影响企业捐赠金额上涨，不含企业捐赠给自家基金会的金额，但包含企业基金会捐出去的捐赠金额。

　　2018年度美国慈善捐赠善款流向

　　2018年度美国慈善捐赠善款流向领域图（单位：十亿美元）

　　图片来源：《捐赠美国2019：慈善年度报告》

　　（Giving USA 2019）

　　小编在这里主要刨了刨与中国的慈善领域范畴不一致容易产生疑问的善款接收领域：

　　█ 宗教领域

　　2018年美国捐赠给宗教领域的善款共计1245.2亿美元，占比达29%，较去年有所下降（下降了1.5%，纳入通货膨胀因素调整后比例为3.9%），这是首次出现宗教领域收到捐赠占比低于30%。但宗教依旧是美国慈善捐赠的最主要领域。

　　这里的宗教领域善款使用方向包含了各种宗教的设施建设、文化传播（如宗教杂志）等，以及神职人员及工作人员工资。如果是由宗教资助设立的医院或学校，捐赠收入是归到人类服务或教育等相应领域去统计的。而在中国，宗教领域并不属于慈善领域，其数据并未纳入到社会捐赠的统计中。

　　█ 教育领域

　　第二大接受捐赠领域是教育，美国教育领域捐赠统计包含了流向小学和中学教育（学前-12年级）、职业/技术学校、高等教育、研究生/专业学校、成人/继续教育、图书馆、学生服务和组织的捐赠，金额共计587.2亿美元，占比达14%，较去年也下降了1.3%（纳入通货膨胀因素调整后比例为3.7%）。

　　█ 人类服务

　　第三大接受捐赠领域是人类服务，中国的慈善领域划分并没有人类服务这一说法。美国的人类服务领域包含了犯罪与法律、职业、食物、农业及营养、住房保障与支持、公共安全与灾害管理、娱乐和体育、青少年发展，以及其他如家庭公共服务、儿童公共服务等。

　　其捐赠总额达515.4亿美元，占比达12%，较去年下降了0.3%（纳入通货膨胀因素调整后比例为2.7%）。

　　█ 个人

　　美国捐赠给个人的比例达2%，其内容与中国个案救助也有较大差异。大部分是制药公司运营的基金会的患者援助项目，以实物形式向有需要的患者提供药物捐赠。

　　此外善款流向还有基金会（占比12%）、健康领域（占比10%）、公共社会福利组织（占比7%）、艺术文化领域（占比5%）、国际事务（占比5%）、环保动保组织（占比3%）。

　　其中国际事务、环保动保组织的接受捐赠有所增长，增长比例分别为9.6%（纳入通货膨胀因素调整后比例为7.0%）与3.6%（纳入通货膨胀因素调整后比例为1.2%），其余领域都有不同程度的下降。

　　美国慈善捐赠数据的测算方法

　　美国拥有总体规模庞大、多元复杂的非营利部门，数据统计难度用脚指头想想都觉得可怕。他们究竟是怎么做出这份长达400多页的报告的呢？

　　美国慈善捐赠数据的统计方法，核心是基于科学模型的预估值，而非统计实际发生的捐赠金额，并且为保证预估数据的可靠性，每年会不断地根据最新发布的数据和信息对其进行修正，使数值不断地趋于精确。

　　数据主要来源包括美国国税局（IRS）、美国经济分析局（BEA）、PPS  Data（由印第安纳大学慈善研究中心成立的一个名为慈善小组研究中心的研究小组，通过社会调查来进行慈善研究）、Candid（原美国基金会中心与指南星合并后的新机构）等经济、慈善权威机构发布的个税缴纳数据、经济分析、经济指数、税收数据以及人口数据。

　　小编对比梳理了2018年报告数据统计方法及2019年报告数据的统计方法，因2018年报告数据统计基于2015年发布的国税局（IRS）数据与2014年发布的PPS Data进行测算，2019年报告的数据基于2016年的更新数据进行测算，这两年的报告统计原理基本一致，演算过程随着数据更新略有差异。

　　小编就以最为复杂的个人捐赠数据，来举例说明2018年和2019年发布的这两份报告是如何基于持续更新的数据开展测算的。

　　从2018年报告看个人捐赠数据是如何算出来的

　　《捐赠美国2018：慈善年度报告》测算美国2017年个人捐赠达2866.5亿美元，报告中列出了详细的计算表格：

　　2017年美国个人慈善捐赠测算表（单位：十亿美元）

　　图片来源：《捐赠美国2018：慈善年度报告》

　　（Giving USA 2018）

　　个人捐赠的计算由4部分组成：

　　█ 可明确的个人捐赠

　　即指可明确具体个人捐赠人姓名的个人捐赠。

　　美国施惠基金会基于收入趋势测算模型来预估可明确的个人捐赠数值，这个模型纳入了与个人捐赠相关的多个经济因素，如个人消费指数、个人收入税率、标准普尔500指数等等。

　　在2011年，来自纽约城市大学亨特学院的经济学家Partha Deb进行了测试，发现个人消费数据比个人收入数据的测算更为准确。因此美国施惠基金会最终采用了一个综合的测算模型，来预估可明确个人捐赠数值，并且统计数据每年根据个人税收缴纳情况进行修正。

　　█ 不明确的个人捐赠

　　即无法追溯的个人捐赠。由于存在个人进行了慈善捐赠，但并未申报个税减免的情况，因此无法通过个税的缴纳情况获得这部分人群的捐赠数据。

　　不明确的个人捐赠数据采用的是PPS Data。2017年采用的个人捐赠测算数据是来自2014年PPS团队通过调研9000户家庭获得的每年家庭捐赠行为数据。数据显示2017年不明确的个人捐赠为447.5亿美元。

　　█ 灾害捐赠

　　基于当年发生的情况进行预估，如今年发生的灾害次数及严重程度。

　　2017年预估为9.5亿美元。灾害突发事件因无法测算，数值都是保守估计，在未来会进行更新修正。

　　█ 超大额的个人捐赠

　　统计本年度可能发生的大额个人捐赠。

　　如2017年有扎克伯格及妻子、迈克尔·彭博、迈克尔和苏珊·戴尔等人的大额个人捐赠，预计金额为41亿美元。这类超大额的捐赠在模型中无法测算，因此需单列出来。

　　2017年美国超大额个人捐赠名录（单位：十亿美元）

　　图片来源：《捐赠美国2018：慈善年度报告》

　　（Giving USA 2018）

　　统计以上四个部分捐赠金额的总和，即为2017年度个人捐赠的测算金额。需要强调的是个人捐赠数据并非一个确定值，基于政府每两年公布的最终个人税收缴纳情况，数据会进行不断更新及修正。

　　从2019年的报告看数据如何更新与修正

　　《捐赠美国2019：慈善年度报告》测算的2018年度捐赠额为2920.9亿美元，数据统计采用了2016年更新的美国国税局（IRS）数据及PPS Data。2018年美国还通过了减税及就业法案政策（TCJA），其对个人捐赠的影响较大，因此研究团队纳入这一变量，对模型进行了调整，以更精确的测算，并且对2017年数据进行了调整与修正。

　　2018年美国个人慈善捐赠测算表（单位：十亿美元）

　　图片来源：《捐赠美国2019：慈善年度报告》

　　（Giving USA 2019）

　　回顾一下个人捐赠的计算公式：

　　我们来看看基于更新的数据的演算过程：

　　2016年IRS数据公布了最终个税缴纳情况，根据个人申报缴纳的捐赠及免税金额可知2016年实际的个人捐赠金额，2017年数据测算在2016年实际值的基础上根据2017年初步IRS数据进行修正，2017年的灾害捐赠及超大额个人捐赠已完成，已涵盖在个税缴纳数据里，因此不需要额外进行预估。可以看出基于更新数据的2017年捐赠测算与2018年报告的测算值有所差异，新数据的可信度更高。

　　进而，基于2017年的测算数据，进行2018年的数据测算。

　　2019年报告的数据测算结果与2018年报告的推测有差异，一是因为2018年纳入了美国政策变量，对模型进行修正，二是相比2017年度，2018年并未有较大灾害捐赠预估。

　　通过上文的步骤详解，印证了美国慈善捐赠数据是不断基于最新数据调整和修正的统计测算，并且要把本年度的对捐赠产生影响的重大事件纳入考虑变量，对模型进行调整。因每年测算的数据基础差异，慈善捐赠的测算值也会不一样，但都更为精确。

　　以上就是一颗好奇心引发的烧脑填坑全过程。

　　小编在脑细胞即将弹尽粮绝之余，深深地感慨美国同行从60多年前开始，就愿意在行业数据采集与分析方面投入如此大量的时间与人力。

　　虽然国情不同，慈善领域发展阶段不同，但相信美国同行慈善数据的统计方法，对中国慈善领域数据层面的基础建设也有借鉴价值。对于筹款人来说，靠谱而精细的行业基础捐赠数据分析能为机构在制定筹款战略时提供宏观层面的指引。

　　此外，随着业内机构自身数据库的积累与完善，小编希望未来也能够出现一些机构自愿参与的行业基准数据共享项目，逐渐基于共享数据分析树立行业基准。

　　举个栗子。想象一下，未来你只要输入机构领域、规模和开展的筹款活动类型（比如晚宴，或运动筹款），就可以知道业内同样领域、同等规模机构该类型筹款的平均筹款成本，是不是赶脚灰常有帮助？

　　当然，前提是你得先有个数据库且愿意共享数据，且有这类靠谱项目及执行方，且有愿意为此行业数据基础建设买单的资方爸爸。

　　当然，梦想还是要有的。

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责任编辑：常福强