大病患者依托网络公益平台求助的效果研究

Study on the Effectiveness of Relying on Online Public Welfare Platforms to Seek Help for Patients with Major Diseases

摘要: 随着互联网的普及与发展，网络公益众筹应运而生，以水滴筹、微博公益为代表的众多网络公益平台正引发社会的广泛关注和积极参与，成为众多大病患者发起求助和获取医疗资源的重要途径。本文通过对水滴筹官网的230个项目进行追踪和记录，从社会资本的研究视域出发，将项目求助者依托网络公益平台的求助行为视作以在线社会资本换取医疗资源的过程，探讨项目求助者的在线社会资本对其筹款结果的影响。研究发现，求助者的在线社会网络质量和规模对网络公益项目所得筹款和筹款完成率分别具有显著影响，对此，本文提出针对性的优化路径，以期为我国公益众筹未来的发展提供经验。

Abstract: With the popularisation and development of the Internet, online public welfare crowd funding has emerged, and many online public welfare platforms represented by Water Drop Fundraising and Weibo Public Welfare are attracting widespread attention and active participation of the society, and have become an important way for many patients with serious illnesses to ask for help and obtain medical resources. By tracking and recording 230 projects on the official website of Water Drop Fundraising, this paper examines the impact of online social capital on the fundraising results of the project seekers from the perspective of social capital, considering the help-seeking behaviour of project seekers relying on online charity platforms as a process of exchanging online social capital for medical resources. The study finds that the quality and size of online social networks of the helpers have a significant impact on the fundraising and fundraising completion rate of online public welfare projects, and in this regard, targeted countermeasures for improvement are proposed, with a view to providing experience for the future development of crowd funding for public welfare in China.

1. 引言

公益，即社会公众自愿向弱势群体给予无偿救助的行为，其有利于推进社会稳定与公平，是对社会保障体系的重要补充。近年来，我国政府十分重视并强调公益事业的发展。自2016年9月1日我国《慈善法》正式出台，公益慈善事业开始呈现出多元主体融合发展的态势。其后，党的十九大报告中也重点强调应重视公益事业在社会治理体系与治理层级中的突出作用。在党和政府的高度重视下，我国民众的公益意识也逐渐增强，开始积极参与并融入社会公益活动。

随着现代信息技术和互联网技术的发展，我国各类网络公益平台不断涌现，开始融入社会民众的生活并对其产生重要影响。根据《2020年度中国慈善捐助报告》显示，20家民政部依法指定的网络公益筹款信息平台于2019年共发布公益募捐信息2.2万条，网民查阅和参与网络公益众筹活动共超过84.5亿人次，公益筹款总额超过41.7亿元[1]。而2020年20家网络公益平台筹集的公益募捐超过40亿元，较前一年增长了45.75%，可见全国互联网公益慈善的募捐规模正在不断扩大。在全国20家网络公益平台中，“水滴筹”、“轻松筹”等较为常见，也具有良好的发展态势。网络公益众筹的发展对我国公益慈善事业的进步具有重要作用，同时其发展也突显出社会网络对公益事业的影响正在不断加大。

网络公益众筹中的项目求助者在微公益平台上求助的基本流程为，先由项目求助者在网络公益平台上发布求助信息，并主动公布其个人信息、资产情况、病情严重情况等，依靠求助者的社会网络将求助信息层层扩散，从而产生转发与捐赠行为。其中，求助者的社会网络与求助行为紧密联系，由此可将网络公益众筹项目中的求助行为视作求助者以求助信息的传播扩散换取医疗资源的过程。由此，社会网络关系是否会对求助者的医疗筹款结果产生影响，是本研究希望探索并得出结论的。

2. 文献综述

2.1. 众筹类微公益的现状分析

目前，众多学者研究发现，随着网络信息技术的快速发展，众筹类微公益呈现出传播范围逐渐扩大、传播效应逐渐加强的趋势。王娟和陈海静(2014)首先对现代网络公益众筹活动的发展特征做出了总结：主体大众化、方法创新化、信任缺乏[2]。对比微博与微信公益的发展情况而言，尹木子(2018)通过实证分析发现：微博属于“弱关系”的传播平台，其网络公益众筹项目的筹款依靠“间接关系”的扩散，而微信是“强关系”的交流平台，网络公益众筹项目的筹款更与熟人“直接关系”的传播有关[3]。白雪苗(2020)认为，随着互联网的发展，网络公益众筹活动逐渐由微博转到微信，由公开性社交平台转移到私密性社交平台，构成平台交融与联动，两者叠加产生1 + 1 > 2的筹款效果[4]。同时，众多学者也提出了网络公益平台在发展中存在的一系列问题，杨睿宇与马箫(2017)发现众筹类微公益尚存在些许漏洞，例如法律监管缺失、运营模式有待优化等，使得网络公益平台面临信用、监管等风险[5]。在信息机制上，刘悦(2023)发现公益众筹的过程中存在道德风险，求助者作为信息优势方违背自律公约致使捐赠者的利益受损的现象频发，会严重损伤群众对网络公益众筹的信任[6]；刘瑶(2019)针对网络公益众筹行为面临的合法性问题与资金池风险，着重强调政府要完善信息公开公示与个人信息保护机制[7]。由此可见，网络公益众筹正以求助项目的传播途径的进一步拓宽、网路公益众筹的转型升级为特点迅速发展，但与此同时也出现了一系列亟待解决的问题。

2.2. 网络公益项目筹款的影响因素分析

关于网络公益众筹项目中影响筹款结果因素的研究，当前的学术成果多是从主体和项目信息层面出发讨论的。在主体信息层面，项目求助者的年龄、地区等因素分别会在一定程度上影响网络公益众筹的筹款完成情况[8]。在项目信息层面，求助性质、目标筹集金额、社会网络规模、文本描述等因素对于项目的筹款完成率影响显著[9] [10]。李静和杨晓冬(2018)选取了一个方向进一步调研得出：网络公益众筹中的捐赠和转发行为均以社会关系网为取向，人们会以此来判断是否产生捐赠和转发行为[11]。陈敏(2019)采用文本分析的方法，通过论证得出网络公益众筹项目中文本叙述与表达对捐赠者的捐赠行为具有积极影响，并认为文本描述和信任程度均对捐赠者的捐赠和转发意愿有显著影响[12]。

另外，网络公益众筹中捐赠者的捐赠行为也受他人影响：Sasaki S (2017)选取日本的网络公益平台 Japangiving进行研究，以经济学与社会心理学视角出发，认为捐赠者的捐赠行为与从众心理有关，这一心理的运用对于提高公益众筹结果的有效性具有重要作用[13]。王正位(2021)通过对捐赠型众筹平台的数据进行实证分析发现：项目信息栏中的认证者推动了项目的转发，使得项目吸引了更多的潜在捐助者产生捐助行为[14]。

最后，除了主体信息和项目信息之外，网络公益的筹款结果还可能受其他因素影响。徐延辉与李志滨(2020)利用定量的方法分析了公益众筹信息、社会关系信任与主体捐赠行为三者之间的关联情况，研究结果表明：公益众筹信息的传播促进了主体捐赠行为的产生，其中新兴媒介的影响力远远大于传统媒介[15]。此外，还有研究认为公益众筹项目的情感与文案表达对筹款结果有影响，李京丽(2016)通过对案例进行话语分析发现，项目求助者通过“悲情叙事”进行动员，有助于和潜在捐赠者之间建立信任关系，并认为目前求助者与捐赠者的信任关系主要建立在道德因素、社会关系、情感判断等基础上[16]。

2.3. 社会资本对筹款结果的影响分析

在线上社会网络方面，现有学者多从影响捐赠行为的主要因素的角度入手。在探究在线社会资本对互联网公益众筹结果的影响中，多把项目求助者的性别、受教育程度等因素作为控制变量[17]，研究社会关系对人们捐款动机与行为的影响[18]，并论证得出在线社会网络、信任效度等方面对于捐款行为和捐款结果有正向作用。王建民与宋金浩(2016)通过在“轻松筹”官方网页中筛选公益案例项目后加以研究认为，线上社交网络源于线下社会网络，个体线下社会网络的规模、可利用资源和构成方式都决定着线上社交网络，进而使得基于微信社交平台的公益众筹在有效性方面存在较大差异[19]。陈娟与李金旭(2018)对网络公益众筹进行了“利己”与“利他”的讨论，研究得出捐款行为的“利他”性更强，而在求助者自身形象的塑造与项目信息的传播上，“利己”性更为显著[20]。王言与刘仲薇(2023)认为水滴筹平台以其传播速度迅猛、连锁传播效应的特性，可增加“朋辈捐赠”的可能性，成为一个让更多人知晓病患群体病情的手段[21]。

综上，在社会资本与筹款结果关系的探讨中，只有少部分学者通过度量项目求助者的社会资本，对其如何影响筹款结果进行具体分析：此类研究通常着眼于项目求助者的线上社会资本，分析得到不同求助者的公益众筹项目之间的筹款率情况，从而得出项目求助者的社会资本与筹款金额显著正相关的结论[8] [22]。

3. 数据来源与模型设定

3.1. 数据来源

本文所采用的数据源自“水滴筹”平台官方网页所公示的大病求助项目。本数据包括个人基本信息和追踪项目，其中个人基本信息包括年龄、性别、身份、属地、病种、资产公示状况等，追踪记录项目包括各网络公益项目的捐赠人数和现时所得筹款，最终共获得样本量为230个，时间跨度为20天的短面板数据，样本的描述性统计分析见表1，其中男性129人，女性101人。

Table 1. Descriptive statistical analysis of the sample

表1. 样本的描述性统计分析

变量	类别	频数	百分比
性别	男	129	56.09%
	女	101	43.91%
年龄	0~18岁	151	65.65%
	19~44岁	40	17.39%
	45~49岁	26	11.30%
	60岁及以上	13	5.65%
身份	城市居民	70	30.43%
	农村居民	160	69.57%
资产公示情况	已公示	58	25.22%
	未公示	172	74.78%
病情严重情况	一类(恶性肿瘤、晚期肾病等)	202	87.83%
	其他	28	12.17%
目标金额	0元~10万元	2	0.87%
	10万元~20万元	23	10%
	20万元~30万元	135	58.70%
	30万元~40万元	34	14.78%
	40万元~50万元	24	10.43%
	50万元以上	12	5.22%
总计		230	100%

3.2. 变量描述

3.2.1. 变量的可操作化定义

1) 因变量

本研究将因变量选定为项目求助者的筹款结果，分别用所得筹款与筹款完成率进行衡量。其中，现时所得筹款为网络公益众筹中大病求助项目所筹集的款数，反映了项目求助者所获捐助的线上规模，而筹款完成率为现时已筹数额与目标筹款数额之比，反映了项目求助者所在的在线社会网络对其个人求助需要的满足与实现程度。因此，选用现时所得筹款和筹款完成率作为因变量以对筹款结果进行评价较为科学合理。

2) 主要自变量

本研究的自变量为项目求助者的在线社会网络规模与质量。其中，选取“捐助次数”来测度求助者的在线社会网络规模，同时选取“人均捐赠额度”这一变量对在线社会网络质量进行测量，即现时筹款金额与捐助次数之比，并用求助项目中人均筹款额度的增加来反映求助者社会网络质量的优化。

3) 控制变量

本文的控制变量主要为：项目求助者的性别、年龄、身份、病情严重情况、资产公示情况和目标金额设置，并且这些变量不因时间变化而变动。

3.2.2. 描述性统计分析

选定变量后，进一步对样本信息进行赋值，从而对原始数据的控制变量进行描述性统计分析。首先对样本数据的控制变量实施分类与赋值，性别变量中男性为1，女性为0；身份类型中城市居民为1，农村居民为0。由表2可以看出，求助者中男性较多，女性较少。观察项目发起者的年龄特征可以发现，本研究中全体求助者的平均年龄为32岁。

Table 2. Descriptive statistical analysis of control variables

表2. 控制变量的描述性统计分析

变量名	度量方法	均值	最大值	最小值	标准差
性别	男 = 1，女 = 0	0.64	1	0	0.48
年龄	求助者年龄(岁)	32.42	84	16	11.22
身份	城市 = 1，农村 = 0	0.30	1	0	0.46
病情严重程度	重大疾病 = 1，其他 = 0	0.88	1	0	0.33
资产公示情况	有 = 1，无 = 0	0.17	1	0	0.37
目标筹款金额	项目目标金额(元)	299.778	5.00e+06	30.000	4.665.934
样本量				230

其后，进一步对其中的核心变量进行描述性统计分析，结果如表3，其中包括项目求助者的在线社会网络规模与在线社会网络质量这两个主要自变量，以及项目求助者的所得筹款和筹款完成率这两个因变量。

首先，由表3可得，求助者在线社会网络规模的均值为3335，这表示在本研究所选取的网络公益项目中，捐助人数围绕3000人上下波动。其次，求助者的社会网络质量的均值为17.07，表示本研究的网络众筹项目中人均捐赠金额为17元左右。最后，本研究所选取项目的所得筹款均值为48,274元，筹款完成率均值约为29%，完成率普遍较低。

Table 3. Descriptive statistical analysis of key variables

表3. 核心变量的描述性统计分析

变量名	度量方法	均值	最大值	最小值	标准差
在线社会网络规模	捐助次数	3.294	66,074	15	7396
在线社会网络质量	人均捐赠额度	17.07	315.2	10	16.72
所得筹款	项目所得筹款金额	48.274	1.17e+06	130	107.256
筹款完成率	所得筹款与目标金额之比	0.29	0.65	0.09	0.43
样本量				4.600

3.3. 模型设定

为探究网络公益平台项目中求助者的在线社会资本对其筹款结果的影响情况，本研究建立了特定的多元回归模型，如下：

$Y_{it}={\beta }_0+{\beta }_{1}X{1}_{it}+{\beta }_{2}X{2}_{it}+{\delta }_{n}X{3}_{it}+u_i+{\epsilon }_{it}$

其中，$Y_{it}$ 代表个体处于筹款时间t时的因变量，即“现时筹集金额”或“筹款完成率”。$X_{it}$ 代表时个体的因变量，$X1$ 表示项目求助者的在线社会网络规模，$X2$ 表示项目求助者的在线社会网络质量，$X3$ 为一系列控制变量。随机变量$u_i$ 代表个体异质性的截距项，而${\epsilon }_{it}$ 代表随个体i与时间t而改变的扰动项。${\beta }_0$ 是常数项，${\beta }_1$ 、${\beta }_2$ 、${\delta }_n$ 是待估参数。

4. 实证分析与结果

本文以社会资本理论为基础，将个人在线社会资本划分为在线社会网络规模和质量，并选用捐助次数和人均捐赠额度两个变量分别对二者进行测度。同时，为探究求助者的在线社会资本是否显著影响项目筹款结果，本研究对公益众筹项目的筹款结果也予以测度，选取的变量是网络公益众筹中的求助者所得筹款和项目筹款完成率，二者分别反映筹款结果的数量规模和完成程度。

4.1. 在线社会资本对所得筹款的影响

为分析不同项目之间筹款数额的不同情况，本研究在对面板数据进行回归分析之前，对结束记录周期当天的网络公益众筹项目的所得筹款和筹款完成率进行截面数据分析，得到的结果如表4所示。

由表4可以看出，在网络公益众筹项目筹款结束当日，求助者的在线社会网络规模和与在线社会网络质量均与项目所得筹款显著相关。其中，在线社会网络规模的系数为11.264，在1%的显著性水平上显著；在线社会网络质量的系数为227,554，在5%的显著性水平上显著。由此可以得出，在其余条件不变的情况下，求助者的社会网络质量越高与社会网络规模越大，求助者所得的现时所得筹款越多。而在控制变量中，身份变量的系数显示为正值，在5%的显著性水平下显著。可以得出，在其余条件不变的情况下，城市身份的求助者比农村身份的求助者现时所得筹款更多。

为进一步分析项目求助者的在线社会资本对所得筹款的具体影响情况，本文对包括时间要素在内的面板数据进行回归分析。在进行面板数据的处理之前，探讨样本的中是否具有显著的个体效应，由于F检验中p值为0，显著拒绝混合回归模型，由此可得样本存在显著的个体效应。其后对样本数据进行进一步的处理，通过进行豪斯曼检验，在固定效应模型或随机效应模型中做出选择。其中，设定随机效应比固定效应拟合度更优作为原假设H₀，而检验结果是p值为0.000，因此拒绝原假设，选择使用固定效应模型。

Table 4. The impact of online social capital on the amount of funds raised at the end of the project

表4. 项目结束时在线社会资本对所得筹款的影响

变量名	所得筹款
在线社会网络规模(捐款次数)	11.264^***
	(8.95)
在线社会网络质量(人均捐赠额度)	227.554^**
	(1.97)
性别	2055.01
	(0.47)
年龄	221.884
	(1.25)
身份	16317.3^**
	(2.23)
病情严重程度	3589.027
	(1.30)
资产公示情况	2376.05
	(0.797)
目标金额	0.046
	(1.60)
常数项	−15145.561^*
	(−1.68)
样本量	230
R-squared	0.933

注：(1) ^*、^**、^***分别代表显著水平10%、5%与1%；(2) 括号内为t检验值。

但由于固定效应难以测度控制变量对因变量所得筹款产生的影响，因此可以参考随机效应回归中控制变量对因变量的影响情况，同时采用时间固定效应进行回归，得到回归结果如表5：

Table 5. Empirical analysis of the impact of online social capital on the raised money

表5. 在线社会资本对所得筹款影响的实证分析

变量名	所得筹款
	个体固定效应	时间固定效应	随机效应
在线社会网络规模	3.153^***	3.103^**	3.666^***
	(51.58)	(49.46)	(51.78)
在线社会网络质量	76.467^***	78.901^***	86.468^***
	(18.75)	(19.07)	(17.89)
性别			16927.140^***
			(3.37)
年龄			−110.895
			(−0.83)
身份			70460.240^***
			(13.32)
病情严重程度			14820.900^*
			(2.00)
资产公示情况			−102.357
			(−12.1358)
常数项	36570.280^***	−666.550^***	12219.120^*
	(158.11)	(−3.32)	(1.48)
观察值	4.600	4.600	4.600
R-squared	0.907	0.921	0.873
样本量	230	230	230

注：(1) ^*、^**、^***分别表示显著水平为10%、5%与1%；(2) 个体固定效应与时间固定效应中括号内为t检验值，随机效应中括号内为z检验值。。

4.1.1. 主要自变量相关分析

在本研究采用的固定效应模型中，时间固定效应的拟合优度为0.921，拟合程度较好，因此应选取时间固定模型进行分析。通过回归结果可以得出，项目求助者的在线社会网络规模和质量分别与所得筹款金额显著正相关。同时，在其他条件不变的情况下，项目求助者的在线社会网络规模越大，或质量越高，项目的所得筹款金额就越高。项目求助者的在线社会网络规模增加1个单位，所得筹款则增加3.103个单位；求助者的在线社会网络质量增加1个单位，项目的所得筹款增加78.901个单位。

4.1.2. 控制变量相关分析

据表5可以看出，在控制变量中，求助者的身份和性别变量在1%的显著性水平上显著，且系数均为正数。据此可得，在其余条件不变的情况下，男性求助者的现时所得筹款明显高于女性求助者，城市居民的现时所得筹款明显高于农村居民。同时，求助者的病情严重情况也在10%的显著性水平上显著且系数为正，因而病情严重的求助者的所得筹款金额高于其他求助者。其他诸如年龄、资产公示情况等控制变量对所得筹款的影响并不显著。

4.2. 在线社会资本对筹款完成率的影响

为了更深入地研究项目求助者的在线社会资本对筹款结果的影响情况，采用“筹款完成率”作为因变量，以反映求助者筹款结果的相对情况。对项目筹款结束当日的筹款完成率进行回归分析，得到回归结果如下。

由表6可得，项目求助者的在线社会网络规模与质量均对筹款完成率具有显著的正向作用。在其他因素不变的情况下，项目求助者的在线社会网络规模越大、质量越高，项目求助者的项目筹款完成率越高。

控制变量中，身份变量对筹款完成率具有显著影响，其系数为0.127，在1%的显著性水平上显著。由此可得，在本研究所采用的样本数据中，城市身份的求助者比农村身份的求助者筹款完成率更高。

Table 6. Impact of online social capital on fundraising completion rate at the end of the project

表6. 项目结束时在线社会资本对筹款完成率影响

变量名	筹款完成率
在线社会网络规模(捐助次数)	0.0000145^***
	(3.11)
在线社会网络质量(人均捐赠额度)	0.000912^***
	(2.99)
性别	0.0287
	(1.20)
年龄	0.00125
	(1.61)
身份	0.127^***
	(4.77)
病情严重程度	0.0223
	(1.17)
常数项	−0.0122
	(−0.35)
观察值	230
R-squared	0.500

注：(1) ^*、^**、^***分别表示显著水平为10%、5%与1%；(2) 括号内为t检验值。

设定原假设H₀为随机效应比固定效应的拟合效果更优，并经由豪斯曼检验，得到p = 0，从而拒绝原假设，进一步对样本数据进行时间固定回归效应分析，探讨时间的变动是否影响项目的筹款完成率，并将随机效应模型回归的结果作为参考，结果如表7：

Table 7. Impact of online social capital on fund raising completion rate

表7. 在线社会资本对筹款完成率的影响

变量名	筹款完成率
	个体固定变量	时间固定变量	随机变量
在线社会网络规模	5.84e−06^***	0.0000145^***	9.53e−06^***
	(5.04)	(42.25)	(10.84)
在线社会网络质量	0.0000987^***	0.000835^***	0.000186^**
	(1.28)	(7.12)	(2.47)
性别			0.0394^*
			(1.81)
年龄			−0.000401
			(−0.70)
身份			0.156^***
			(6.66)

病情严重程度			0.0272
			(0.85)
资产公示情况			−0.0429
			(−0.236)
常数项	0.110^***	0.0403^***	0.0578
	(25.12)	(4.37)	(1.62)
观察值	4.600	4.600	4.600
R-squared	0.821	0.865
样本量	230	230	230

注：(1) ^*、^**、^***分别表示显著水平为10%、5%与1%；(2) 个体固定效应与时间固定效应中括号内为t检验值，随机效应中括号内为z检验值。

如表7所示，项目求助者的在线社会网络规模与质量显著影响项目的筹款完成率。其中，在线社会网络规模的回归系数为5.84e−06，在1%的显著性水平上显著；在线社会网络质量的回归系数为0.0000987，在1%的显著性水平上显著。由此得到，在其他条件不变的情况下，项目求助者的在线社会网络规模大小和结构质量对项目筹款完成率的高低影响显著。

控制变量中，身份与性别均与筹款完成率存在相关关系。因此，在本研究所记录的样本数据中，男性的筹款完成率显著高于女性，城市身份的求助者的筹款完成率显著高于农村身份的求助者。

5. 结论与建议

本文运用社会资本理论，从求助者的角度入手，根据相关文献综述，利用“水滴筹”平台收集到的数据构建研究模型，并进行实证分析。通过使用回归分析和豪斯曼检验，本文具体分析了社会资本对筹款结果的影响，得出了一些关键结论。

5.1. 结论

5.1.1. 求助项目的筹款完成率普遍较低

本文选取水滴筹官方平台进行分析，通过对相关变量的描述性统计分析可以发现，网络公益平台上的求助项目的筹款完成率很低且有待提升，其均值仅为29%，尚不及目标金额的三分之一。同时，本文通过对整个观察周期内的样本数据进行处理和分析，发现在20天的观察周期内没有求助项目顺利达到目标筹款金额。

因此可以说明，在大病患者依托网络公益平台进行筹款的过程中，筹款周期较为漫长，筹款完成率依然有待提高，求助者在短期内依然难以得到及时的金额帮助。

5.1.2. 求助者的在线社会资本对筹款结果影响显著

在本研究所探讨的网络公益大病求助项目中，求助者的在线社会网络质量和规模对网络公益项目所得筹款和筹款完成率分别都具有显著影响，由此得出求助者的在线社会资本对其筹款结果影响显著。

此结论在一定程度上证明了人们社会网络关系的大小与结构质量显著影响网络公益项目的筹款情况，究其原因，项目求助者的社会资本代表了其所拥有的社会网络关系中用户的数量和质量，因而在网络公益大病求助项目中，不同求助者所发布的求助信息通过其相应的社会资本产生了不同程度的传播规模和捐助质量，最终对筹款结果产生显著影响。

5.1.3. 求助者的身份变量对实际筹款结果产生显著影响

研究结果表明，网络公益项目求助者的身份变量对项目所得筹款与筹款完成率均具有显著影响。究其原因，首先这可能是由于城市身份求助者的社会网络规模比农村求助者更大，其收到的公益捐赠相较于农村居民更高。其次，部分农村户口的求助者家庭收入也相对较低，当自身或家人患有重大病种时，所需筹集的医疗金额较大，可能会根据医疗项目设置更高的目标金额，因而其筹款完成率相对更低。

5.2. 政策建议

5.2.1. 加强对弱势群体医疗求助问题的关注

本文的研究结果表明，项目求助者的在线社会资本规模与质量对其筹款结果具有的正向影响，在线社会资本与筹款结果存在“强者更强，弱者更弱”的现象。同时，本研究得出身份变量与筹款结果相关，相较于城市居民，农村身份的求助者更难获取足够的医疗筹款。

对此，政府应积极采取措施，首先，充分发挥政府兜底的作用，给予大病患者以兜底保护与政策支持。其次，应合理调节重大疾病的报销比例，在一定程度上减少弱势群体面对重大疾病的筹款压力与资金缺口，并给予农村居民更多保障。最后，健全有关法律与规章管理制度，优化管理机制与治理体系，并加大监管力度，以构建多元主体协同治理的科学机制。

5.2.2. 完善平台机制，扩展社会网络关系

研究结论表明，求助者所拥有的在线社会资本对筹款结果影响显著，因此，应着重强调对网络公益平台的优化与完善。作为网络公益众筹项目的传播桥梁，网络公益平台有助于扩充和丰富人们的社会关系网络，从而能够为社会网络中的互助合作者带来相互连接的情感纽带。应更加关注社会弱势群体与重大疾病患者，采取帮扶、引流等方式加强大病求助项目的传播力度，扩展其项目传播范围，以便为求助筹款情况不理想的项目吸引更多捐助。其中，也要注意简化流程步骤，并予以详细的流程指导，减少求助者无法申请并提交求助信息的现象，从各方面对微公益平台进行细节优化，以此推动网络公益众筹项目的顺利完成。

5.2.3. 建立微公益传播的可持续发展模式

研究发现，目前众多微公益平台的发展模式依然呈现为自发性与分散性，社会资本与筹款结果呈现“强者更强，弱者更弱”的现象。这种传播模式难以满足在社会资本上呈现弱势效应的求助者的医疗需求，也无法保持微公益平台发展的可持续性。因此，政府在以科学的标准与机制进行约束和监管的同时，还应提出有助于公益信息传播的创新方案，运用大数据的手段对不同受众群体进行针对性的信息推送，以提高公众参与度，并激发和调动每位公民的主体意识与最求真善美的思想觉悟。例如，创设“跑步公益”、“公益林”、“冰桶挑战”等方式，以新概念扩大传播，鼓励全民参与。