科学学研究

变量名称	变量说明或赋值	平均值	标准差
社会捐助参与	家庭是否参与社会捐助:1=是;否=0	0.300	0.458
社会捐助数额	家庭社会捐助支出数额(元)	195.280	2207.925
短视频人数	家庭使用短视频的人数(人)	1.401	1.163
年龄	户主年龄(岁)	49.191	14.409
性别	户主性别:1=男;0=女	0.552	0.497
教育水平	户主教育程度1-7赋分,学历越高分数越高	3.216	1.450
健康程度	户主健康程度1-5赋分,越健康分数越低	2.978	1.163
中共党员	户主是否为中共党员:1=是;0=否	0.138	0.345
宗教信仰	户主是否为宗教信仰团体成员:1=是;0=否	0.026	0.160
城乡属性	是否为城镇家庭:1=是;0=否	0.556	0.497
家庭总人数	家庭总人数(人)	3.590	1.852
人均收入	家庭人均收入(元)	38530.380	117334.770
农业经营人数	家庭农业生产经营人数(人)	0.881	1.272
个体经营人数	家庭个体工商经营人数(人)	0.133	0.474
其他房产	家庭是否有除自住房以外的其他房产:1=是;0=否	0.228	0.420
住房产权	家庭自住房是否是完全产权:1=是;0=否	0.771	0.420
政府补助	家庭是否有政府补助:1=是;0=否	0.346	0.476

变量名称	变量说明或赋值	平均值	标准差
社会捐助参与	家庭是否参与社会捐助:1=是;否=0	0.300	0.458
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年龄	户主年龄(岁)	49.191	14.409
性别	户主性别:1=男;0=女	0.552	0.497
教育水平	户主教育程度1-7赋分,学历越高分数越高	3.216	1.450
健康程度	户主健康程度1-5赋分,越健康分数越低	2.978	1.163
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变量	社会捐助参与	社会捐助数额
短视频人数	0.041^***	0.017^***	0.255^***	0.099^***
	(0.004)	(0.004)	(0.022)	(0.026)
年龄		0.014^***		0.091^***
		(0.002)		(0.014)
年龄二次项		-0.015^***		-0.097^***
		(0.002)		(0.014)
性别		-0.009		-0.049
		(0.009)		(0.054)
教育水平		0.033^***		0.212^***
		(0.004)		(0.024)
健康程度		0.001		-0.002
		(0.004)		(0.023)
中共党员		0.127^***		0.755^***
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		(0.010)		(0.061)
住房产权		0.010		0.072
		(0.011)		(0.068)
政府补助		0.022^**		0.124^**
		(0.010)		(0.061)
省份固定效应	否	是	否	是
年份固定效应	否	是	否	是
N	11050	11050	11050	11050
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变量	社会捐助参与	社会捐助数额
短视频人数	0.216^**	0.135^***	1.287^***	0.655^**
	(0.096)	(0.049)	(0.626)	(0.272)
控制变量	是	是	是	是
省份固定效应	是	是	是	是
时间固定效应	是	是	是	是
个体固定效应	否	是	否	是
工具变量系数	2.669^***	3.326^***	2.669^***	3.326^***
	(0.189)	(0.337)	(0.189)	(0.337)
Kleibergen-Paap rk LM statistic		88.037^***		88.037^***
Kleibergen-Paap rk Wald F statistic		97.662		97.662
Stock-Yogo 10% maximal IV size		[16.38]		[16.38]

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变量	社会捐助参与	社会捐助数额
短视频人数	0.023^***	0.014^**	0.034^**	0.132^***	0.081^**	0.176^*
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短视频人数×低信任程度			0.052^**			0.327^**
			(0.023)			(0.138)
控制变量	是	是	是	是	是	是
省份固定效应	是	是	是	是	是	是
时间固定效应	是	是	是	是	是	是
N	4324	6676	11000	4324	6676	11000
Pseudo R²	0.091	0.091	0.088	0.044	0.043	0.042

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变量	社会捐助参与	社会捐助数额
短视频人数	0.019^***	0.012	0.010	0.109^***	0.063	0.029
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短视频人数×高民生感知			0.055^**			0.336^**
			(0.027)			(0.162)
控制变量	是	是	是	是	是	是
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时间固定效应	是	是	是	是	是	是
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Pseudo R²	0.086	0.108	0.087	0.040	0.054	0.042

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技术向善:短视频可以赋能第三次分配吗?

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杜语 , 廖予熙

科学学研究 | 热点议题 2026,44(10): 2050-2061

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科学学研究 |热点议题 2026 , 44 (10) : 2050 -2061

技术向善:短视频可以赋能第三次分配吗?

全屏

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杜语(1999-),男,博士研究生。

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杜语(1999-),男,博士研究生。

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杜语, 廖予熙

作者信息

北京大学现代农学院, 北京 100871

通讯作者:

廖予熙(2000-),女,博士研究生,E-mail:2301112373@stu.pku.edu.cn。

作者简介:

杜语(1999-),男,博士研究生。

Technology for good: Can short videos help the development of the third distribution?

Yu DU, Yu-xi LIAO

Affiliations

School of Advanced Agricultural Sciences, Peking University, Beijing 100871, China

出版时间: 2026-10-15

文章导航

摘要

收起

第三次分配是推动全体人民共同富裕的重要手段,是实现中国特色社会主义本质要求的有效路径。文章在理论分析的基础上,运用中国家庭追踪调查数据进行实证检验,探讨了短视频对中国家庭社会捐助的影响。结果表明:(1)短视频对家庭社会捐助具有促进作用;(2)机制分析发现,短视频对社会捐助的促进作用是通过信任深化机制和观点强化机制来实现的;(3)拓展性分析发现,短视频对住房、社会保障、环境保护、教育和医疗等民生问题严重性感知较高的家庭,具有更显著的社会捐助促进作用。研究成果提供了运用以短视频为代表的新兴数字技术激发中国居民社会捐助热情的新证据,从技术维度提出了助力构建三次分配格局的新思路。

关键词

数字经济 / 共同富裕 / 社会捐助 / 民生问题

Abstract

收起

The third distribution is an important means to promote common prosperity for all people and an effective pathway to realizing the essential requirements of socialism with Chinese characteristics. How to encourage Chinese residents to participate more in social donations and thereby advance the development of the third distribution is a question of both urgent practical significance and theoretical importance. The rise of short videos may offer a new, technology-driven approach to addressing this issue. Based on the novel features of short-video technology applications, this paper constructs a general theoretical analytical framework to demonstrate the promoting effect of short videos on household social donations, and it empirically tests the existence of this effect using panel survey data of Chinese households.

The study produces three main findings. First, baseline regression results show that short videos use significantly increases household participation in social donations and contributes to growth in donation amounts. Second, mechanism analysis indicates that short videos has a more pronounced promoting effect on donations by households with lower initial levels of trust, and also a stronger effect on households that perceive livelihood problems as more severe — that is, there exist two channels of influence: trust deepening and opinion reinforcement. Third, extension analyses find that short videos use more strongly stimulates donations by households that perceive higher severity in livelihood issues such as housing, social security, environmental protection, education, and healthcare. These results suggest that employing emerging digital technologies like short videos to promote the development of the third distribution has practical value.

Based on the findings, this paper proposes three policy implications. First, relevant government departments are advised to encourage nonprofit organizations to actively use short videos platforms for outreach and promotion, producing and disseminating emotionally engaging and mobilizing short videos to attract more households to follow and participate in social donations. Second, the government should strengthen review and guidance of charitable short-video content to ensure information is truthful and reliable, avoiding false publicity or inappropriate inducement, and thereby preserving a healthy charitable environment and donation atmosphere. Third, the government can further integrate livelihood-related platforms with philanthropic resources for precise matching: by leveraging short-video platform data and households’ perceived severity of different livelihood issues, it can intelligently match households to appropriate charitable projects and improve the efficiency of philanthropic resource allocation.

This study contributes three innovations. First, it enriches research on the role of digital technology in the development of the third distribution. While academic work on the economic effects of short videos is still emerging, this paper is among the earliest to address— from an economic perspective— the impact of short videos on household social donations and to conduct empirical analysis using nationally representative panel survey data. Second, it explicates the mechanisms through which short videos affects household charitable giving. The paper builds a general theoretical framework and empirically demonstrates that short videos promote household donations via two pathways: trust deepening and opinion reinforcement. Third, it uncovers the positive role of short videos in stimulating household charitable donations. The findings provide new evidence that emerging digital media technologies represented by short videos can further activate residents’ enthusiasm for donating, offering an actionable, technology-based idea to help construct a tertiary redistribution framework.

Key words

digital economy / common prosperity / social donations / people's livelihood issues

引用本文

杜语, 廖予熙. 技术向善:短视频可以赋能第三次分配吗?. 科学学研究, 2026 , 44 (10) : 2050 -2061 .

Yu DU, Yu-xi LIAO. Technology for good: Can short videos help the development of the third distribution?[J]. Studies in Science of Science, 2026 , 44 (10) : 2050 -2061 .

正文

收起

共同富裕是中国特色社会主义的本质要求,第三次分配是实现全体人民共同富裕的重要手段。从顶层设计的脉络来看,三次分配被正式纳入收入分配制度范畴的时间尚短,2019年党的十九届四中全会首次指出要“重视发挥第三次分配作用,发展慈善等社会公益事业”;2020年党的十九届五中全会提出要“发挥第三次分配作用,发展慈善事业,改善收入和财富分配格局”;2021年中央财经委员会第十次会议做出了“构建初次分配、再分配、三次分配协调配套的基础性制度安排”的论断;2022年党的二十大明确了“构建初次分配、再分配、第三次分配协调配套的制度体系”的要求;2024年党的二十届三中全会在“完善收入分配制度”部分进一步强调三次分配协调配套的重要性,并再次提到要“支持发展公益慈善事业”,体现了党和国家对第三次分配发展的高度重视。怎样才能鼓励中国居民更多地参与到社会捐助的行动中、从而推动第三次分配发展呢?这是一个兼具实践紧迫性和理论重要性的问题。

短视频的兴起提供了一个从技术维度来赋能第三次分配的新思路。目前的短视频应用可分为三类,一是工具类,用以制作个人短视频;二是资讯类,用以发现新鲜事物;三是社区类,用以社交互动^[1],这三类应用涵盖了大部分中国居民日常生活的使用需求,因此短视频已经成为覆盖面最广、使用程度最高的新兴数字媒介技术。《中国网络视听发展研究报告(2025)》的最新数据显示,截至2024年12月,中国短视频用户规模达到10.40亿人,使用率约93.8%,连续6年位居网络视听应用细分领域之首;短视频应用的人均单日使用时长高达156分钟,居所有互联网应用使用之首。此外,得益于技术门槛较低的特点,短视频这类网络视听应用的使用程度随着地域层级的下沉而升高,三四五线城市的网络视听用户占比达到了62%、对网络视听应用的使用率均在99%左右。短视频技术的广泛使用,为在数字经济时代改变人们的生活观念和生活方式乃至推动整个社会变迁提供了可能^[2],也为通过实证研究来评估和反思其正反面的社会经济影响提供了充足的素材。

本文通过理论分析和实证检验,对短视频助力第三次分配发展的效果和机制进行阐释。文章内容安排如下:第一部分为文献回顾;第二部分为理论分析并提出研究假说;第三部分为实证设计,包括数据来源、变量选择和实证模型设定;第四部分为实证结果,包括基准分析、稳健性检验、内生性处理、机制分析和拓展性分析;第五部分为总结。

1 文献回顾

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从学术研究的进程来看,第三次分配有一定的历史沉淀,是极具中国特色的由中国学者最早提出的概念,例如厉以宁认为,除了市场机制和政府以外,还存在第三种影响收入分配的力量——道德力量^[3],他认为正是第三种力量的调节,形成了公益事业捐助这类既不属于市场分配也不属于政府分配但又客观存在的分配方式^[4],由此提出了第三次分配的概念。从经济社会的发展现实来看,社会公益慈善是第三次分配的主要形式和载体^[5],虽然近年来中国的慈善捐赠事业发展迅速,但是依然面临捐助规模偏低、个人捐助数额及占捐助总额的比重偏低和捐助参与度较浅等突出问题^[6]。

从短视频的学术研究来看,基于传播学理论开展分析的文献较多,遵循经济学范式开展研究的成果较少,这类文献侧重于短视频本身,例如其中的媒介构建模式^[7]、价值表达^[8]等方面,虽然也有文献对短视频构建公益传播新场景的现象进行了刻画^[9],但缺乏严谨的实证结果支撑。就第三次分配而言,学术界多将社会捐助作为第三次分配的主要表现形式,并围绕概念界定、实践路径和政策选择等方面进行了讨论^[10,11],这类定性研究的文献较为充分。也有部分研究从宗教信仰^[12]、经济水平^[13]、同理心^[14]、社会身份^[15]等个体或家庭微观特征角度,以及从农村贫困率^[16]、社会资本水平^[17]等区域宏观特征角度,对以社会捐助为主的三次分配的影响因素进行了定量分析。

从数字经济或新一代数字技术角度开展分析的文献来看,这一方向对第三次分配的研究有待拓展完善,目前尚无从短视频角度切入的实证类论文,仅有如晏正伟等^[18]将数字普惠金融指数与微观家庭调查数据结合,发现数字金融发展显著促进社会捐助,这一积极影响是通过支付便利、信息获取和社会互动渠道来实现的;刘林等^[19]使用2011到2022年的城市统计面板数据,得到了数字经济发展能通过产业结构升级和降低资源错配程度对协同性三次分配产生积极作用的结论。这些文献从宏观视角揭示了数字时代中国第三次分配的新情况,为本文从短视频入手开展更细致的计量经济学分析提供了重要参考。

综上所述,本研究具有以下三个方面的创新点。第一,充实了数字技术对第三次分配发展的研究成果。当前学界对短视频的经济效应分析方兴未艾,本文是最早从经济学角度关注到短视频影响居民家庭社会捐助的研究之一,也是最早运用全国代表性追踪调查数据开展实证分析的研究之一。第二,阐述了短视频影响居民家庭社会捐助的影响机制。本研究构造了一个具有一般性的理论分析框架,并从实证上论证了短视频通过信任深化和观点强化两条机制来促进居民家庭社会捐助的结论。第三,揭示了短视频促进居民家庭社会捐助的积极作用。研究成果为运用以短视频为代表的新兴数字媒介技术进一步激发居民捐助热情提供了新证据,为从技术维度助力构建三次分配格局提供了可操作的新思路。

2 理论分析与研究假说

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技术是推动人类社会精神文明演进的重要力量^[20],短视频作为数字时代最具代表性的新兴媒介技术,具有以往传统的大众媒介所不具备的特征,这些新的特征极有可能对人们的意识观念产生新的作用,进而对行为这一意识的外化过程产生新的影响。

一方面,短视频具有“去中心化”的特征。传统的大众传媒是以专业机构为中心形成的信息传播模式,整个社会大规模、远距离的信息生产和交换都需要以这个专业机构形成的信息界域为枢纽,因此呈现出“中心化”特征^[21]。然而,短视频的信息传播则与上述模式不同,移动互联网的大面积覆盖和智能手机的大范围普及,让视频的拍摄制作以及视频内容的实时传播几乎不存在门槛限制^[22],每个短视频使用者都能便捷地发布或转发自己认可的观点或信息,每个使用者都成为了一个信息节点,共同组成了去中心化、分布式、个体直联的新型网络,打破了传统大众媒介对信息的垄断。此外,“去中心化”特征还增强了信息接受者的参与感,从“缺场”的被动接受者变为“在场”的主动接受者^[23]。在这些新变化的共同作用下,人们能够接触到更多样和可溯源的信息来源、感受到更透明和更即时的信息传播过程,因此对信息的信任度也会随之深化,尤其是对“疑心较重”的人群,短视频的“去中心化”特征对他们在信任度上的深化作用会更明显。

另一方面,短视频具有“圈层化”特征。“圈层化”是指短视频使用者因信息获取定制化而形成的一种长期在特定圈层内进行信息交互的现象和趋势^[24],这些圈层的形成与短视频的智能推送算法密切相关^[25]。具体而言,当下的主流短视频应用平台会根据使用者的检索记录和观看记录,运用数据挖掘技术对其兴趣、偏好、习惯等个性化内容进行精准画像,进而推送更多契合使用者认知态度的内容^[26],从而强化了使用者自身对具体事物的认识和观点。更有甚者,当推送的内容中存在情绪化的信息时,例如部分“键盘侠”对专家学者或政府部门宣发的内容进行“对抗式”解读,使用者所处的“信息茧房”会演化为“情绪茧房”^[27],他们的主观认知将进一步被强化,尤其是对民生问题严重性感知较高的群体,他们极有可能因为短视频的“圈层化”特征而使自己所持有的观点被强化。

社会捐助是社会意识的能动性映射,是人们内在的理想信念、价值理念、道德观念等意识形态范畴的外化。为了更清晰地在理论上阐释短视频会因为“去中心化”特征带来的信任深化作用和“圈层化”特征带来的观点强化作用而对社会捐助产生影响,本研究以现有引入利他主义偏好的理性人效用函数为基础^[28],同时借鉴期望效用理论的分析框架^[29],构建了一个简明的最优化模型用于分析,具体如下:

(1)$\underset{{\mathit{H}}_{1},{\mathit{H}}_{2}}{\mathrm{m}\mathrm{a}\mathrm{x}}\mathit{U}({\mathit{H}}_{1},{\mathit{H}}_{2})=(1-\mathit{\alpha })·{\mathit{u}}_{1}\left({\mathit{H}}_{1}\right)+\mathit{\alpha }·[\mathit{\rho }·{\mathit{u}}_{2}({\mathit{H}}_{2})+(1-\mathit{\rho })·{\mathit{u}}_{2}(0\left)\right]$

(2)$\mathrm{s}.\mathrm{t}.\mathrm{　}{\mathit{H}}_{1}+{\mathit{H}}_{2}\le \mathit{I}$

第一,对变量和函数形式的设定进行说明。H₁(H₁≥0)为行为人用于自己生活的支出,H₂(H₂≥0)为社会捐助支出,I为能够支配的总收入,因为本模型的设定为一期,所以生活支出与社会捐助支出之和必定不可能超过总收入,这一约束条件体现在式(2)中。u₁(·)和u₂(·)分别为利己部分和利他部分的效用函数,两者均满足经典的技术性假设:严格单调递增、严格凹、二阶可导,且支出变量为零时效用函数值亦为零。

第二,对参数的含义进行解释。ρ(0<ρ<1)是行为人对社会捐助支出会真正发挥作用的先验信念,它会因短视频使用的信任深化作用而提升,其现实意义为:行为人在进行社会捐助时会持一定的怀疑态度,认为只有ρ的概率其捐助能产生效果,此时社会捐助带来的利他效用为u₂(H₂);认为有(1-ρ)的概率捐助资金不能最终到达受助群体手中或受助信息存在伪造,此时社会捐助带来的利他效用为u₂(0),即不存在利他效用。α(0<α<1)是行为人的利他主义参数,具体到本研究为社会利他偏好,体现为对民生问题严重性的感知,它会因短视频使用的观点强化作用而提升,其现实含义为:行为人的总效用由利己和利他两部分效用组成,且在两者之间存在权衡,如果行为人认为民生问题严重程度越高,则利他效用的权重也越高,即存在越大的α;如果行为人对民生问题严重性的感知较低,则利他效用的权重也较低,即存在较小的α。

第三,对最优化问题进行求解。在内点解的情况下,综合式(1)、式(2)和对模型的假设,可以求出如下的一阶条件:

(3)$-(1-\mathit{\alpha })·{\mathit{u}}_{1}\mathit{\text{'}}(\mathit{I}-{\mathit{H}}_{2}^{\mathrm{*}})+\mathit{\alpha }·\mathit{\rho }·{\mathit{u}}_{2}\mathit{\text{'}}\left({\mathit{H}}_{2}^{\mathrm{*}}\right)=0$

根据隐函数定理可以得到如下与ρ和α相关的推断:

(4)$\frac{\mathrm{d}{\mathit{H}}_{2}^{\mathrm{*}}}{\mathrm{d}\mathit{\rho }}=-\frac{\mathit{\alpha }·{\mathit{u}}_{2}\mathit{\text{'}}\left({\mathit{H}}_{2}^{\mathrm{*}}\right)}{(1-\mathit{\alpha })·{\mathit{u}}_{1}\mathit{\text{'}}\mathit{\text{'}}(\mathit{I}-{\mathit{H}}_{2}^{\mathrm{*}})+\mathit{\alpha }·\mathit{\rho }·{\mathit{u}}_{2}\mathit{\text{'}}\mathit{\text{'}}\left({\mathit{H}}_{2}^{\mathrm{*}}\right)}=-\frac{(+)}{(-)+(-)}>0$

(5)$\frac{\mathrm{d}{\mathit{H}}_{2}^{\mathrm{*}}}{\mathrm{d}\mathit{\alpha }}=-\frac{{\mathit{u}}_{1}\mathit{\text{'}}(\mathit{I}-{\mathit{H}}_{2}^{\mathrm{*}})+\mathit{\rho }·{\mathit{u}}_{2}\mathit{\text{'}}\left({\mathit{H}}_{2}^{\mathrm{*}}\right)}{(1-\mathit{\alpha })·{\mathit{u}}_{1}\mathit{\text{'}}\mathit{\text{'}}(\mathit{I}-{\mathit{H}}_{2}^{\mathrm{*}})+\mathit{\alpha }·\mathit{\rho }·{\mathit{u}}_{2}\mathit{\text{'}}\mathit{\text{'}}\left({\mathit{H}}_{2}^{\mathrm{*}}\right)}=-\frac{(+)+(+)}{(-)+(-)}>0$

以上推断表明:社会捐助支出会随着对捐助能够真正发挥作用的信念ρ的提升而增加,会随着对民生问题严重性感知α的提升而增加。

在角点解的情况下,则需要对下面被定义为L的式(6)分情况进行讨论:

(6)$\mathit{L}=\mathit{\rho }·\frac{\mathit{\alpha }}{1-\mathit{\alpha }}·\frac{\mathrm{d}{\mathit{u}}_{2}}{\mathrm{d}{\mathit{u}}_{1}}$

如果在约束条件下任意选取H₂的值,L<1始终成立,这意味着最优社会捐助支出为0,即将所有收入全部用于自己的生活支出而无任何社会捐助行为。在此情景下,如果ρ或者α变小,H₂最优值依然保持角点解不变;然而,如果ρ或者α变大使得L的取值能够达到1以上,即H₂的最优值能够取得内点解,这表明行为人必将从不参与社会捐助变为参与社会捐助,社会捐助支出也必将随之增加。如果在约束条件下任意选取H₂的值,L>1始终成立,这意味着最优社会捐助支出为I,即将所有收入毫无保留地用于社会捐助(诚然,这种情景在当下的现实社会中是少见的,但为了讨论的完整性,本文依然保留这段分析)。在此情景下,如果ρ或者α变大,H₂最优值依然保持角点解不变;如果ρ或者α变小使得L的取值能够触及1以下,即H₂能够取得内点解,这表明行为人必定会把一部分收入用于自己的生活支出,社会捐助支出也必定随之减少。

最后,综合上述内点解和角点解情景的分析结果,可以得出这样的经济学含义:对捐助能够真正发挥作用的信念提升越多、对民生问题严重性的感知提升越多,则参与社会捐助的可能性越高、社会捐助支出的数额越大。

结合前文对短视频特征的讨论,一方面,短视频的“去中心化”特征会增进信任,尤其是对初始信任度较低群体具有更强的信任深化作用,即该类人群中的短视频使用者对捐助能够真正发挥作用的信念提升会更多,从而对社会捐助存在更大的促进作用,本文将这一影响机制命名为信任深化;另一方面,短视频的“圈层化”特征会强化观点,尤其是对初始民生问题严重性感知程度较高群体具有更强的观点强化作用,即该类人群中的短视频使用者的捐款意愿提升会越多,从而对社会捐助存在更大的促进作用,本文将这一影响机制命名为观点强化。

考虑到本研究的实证数据是以家庭为单位对社会捐助情况进行调查的,因此根据上述理论分析结果,给出如下三条可通过数据验证的研究假说:

H1:家庭中使用短视频的成员越多,其社会捐助参与的可能性和捐助数额越多,即短视频对社会捐助具有促进作用。

H2:短视频对初始信任程度较低家庭的社会捐助促进作用更大,即存在信任深化的影响机制。

H3:短视频对初始民生问题严重性感知程度较高家庭的社会捐助促进作用更大,即存在观点强化的影响机制。

3 实证研究设计

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3.1 数据来源

实证分析数据来自2020-2022年的中国家庭追踪调查(CFPS),该数据库具有全国代表性,收集了中国家庭的经济社会、意识观念、数字技术使用等信息,从2020年开始,该数据库采集了受访家庭短视频的使用情况和社会捐助行为。本研究对数据进行如下处理:(1)将2020和2022年的家庭数据库和个人数据库匹配后合并,形成面板数据库;(2)剔除与社会捐助以及短视频使用相关变量的缺失值,以及重要个体和家庭特征变量的缺失值。最终,得到包含11050个观测值的平衡面板数据。

3.2 变量选取

因变量。本文根据问卷中“过去12个月,包括现金和实物折现(如食品、衣服等),您家社会捐助支出是多少元?”这一题目,构造了两个变量:一是社会捐助参与的虚拟变量,捐助支出为正则赋值为1、否则为0;二是社会捐助数额对数化后的连续变量。

核心自变量。CFPS问卷中询问了受访者过去一周是否使用过小火山、抖音、快手、微视、斗鱼等短视频平台,本文使用家庭中短视频使用人数的连续变量来衡量家庭短视频使用程度。

控制变量。参考三次分配相关文献,本文在实证模型中引入了户主特征和家庭特征等影响居民家庭社会捐助的变量。户主特征涉及年龄、性别、健康程度、教育水平、中共党员和宗教信仰;家庭特征涉及城乡属性、家庭总人数、人均收入、农业经营人数、个体经营人数、其他房产、住房产权以及政府补助。

以上变量的描述性统计结果汇总在表1中。

3.3 实证模型设定

因为社会捐助参与是虚拟变量,所以本文设定了如下形式的Probit模型:

(7)$\mathit{P}(\mathit{D}{\mathit{P}}_{\mathit{i}\mathit{t}}=1\left|\mathit{S}{\mathit{V}}_{\mathit{i}\mathit{t}},{\mathit{X}}_{\mathit{i}\mathit{t}}\right.)=\mathrm{\Phi }({\mathit{\alpha }}_{0}+{\mathit{\alpha }}_{1}·\mathit{S}{\mathit{V}}_{\mathit{i}\mathit{t}}+\mathit{X}{\mathit{\text{'}}}_{\mathit{i}\mathit{t}}·\mathit{\gamma }+{\mathit{\mu }}_{\mathit{p}}+{\mathit{\tau }}_{\mathit{t}}+{\mathit{\varepsilon }}_{\mathit{i}\mathit{t}})$

式(7)中,Φ(·)是标准正态分布的概率密度函数;下标i和t分别表示家庭和年份;DP_it为社会捐助参与;SV_it表示家庭短视频使用人数;X_it为户主和家庭特征的控制变量列向量;μ_p为省份固定效应,τ_t为时间固定效应;ε_it为随机干扰项。系数α₁的正负符号代表了短视频使用人数对家庭社会捐助参与的作用方向。

因为社会捐助数额中存在一定比例的零值,直接使用OLS估计会存在偏误,所以本文设定了如下形式的Tobit模型:

(8)$\begin{array}{l}\mathit{D}{\mathit{N}}_{\mathit{i}\mathit{t}}^{\mathrm{*}}={\mathit{\beta }}_{0}+{\mathit{\beta }}_{1}·\mathit{S}{\mathit{V}}_{\mathit{i}\mathit{t}}+\mathit{X}{\mathit{\text{'}}}_{\mathit{i}\mathit{t}}·\mathit{\gamma }+{\mathit{\mu }}_{\mathit{p}}+{\mathit{\tau }}_{\mathit{t}}+{\mathit{\varepsilon }}_{\mathit{i}\mathit{t}}\\ \mathit{D}{\mathit{N}}_{\mathit{i}\mathit{t}}=\mathrm{m}\mathrm{a}\mathrm{x}(0,\mathit{D}{\mathit{N}}_{\mathit{i}\mathit{t}}^{\mathrm{*}})\end{array}$

式(8)中,max(·)是最大值函数;DN_it为社会捐助数额,DN_it^*为社会捐助数额的潜变量;其余变量和角标的设定与式(7)完全相同。系数β₁的正负符号代表了短视频使用人数对家庭社会捐助数额的作用方向。

4 实证结果分析

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4.1 基准分析

表2的(1)(2)列分别为在不引入控制变量和引入控制变量的Probit模型设定下,家庭短视频人数对其是否参与社会捐助的平均边际效应;(3)(4)列分别为在不引入控制变量和引入控制变量的Tobit模型设定下,家庭短视频人数对其社会捐助支出数额的平均边际效应。结果表明,四种模型设定下的平均边际效应系数均在1%的统计水平上显著为正,以表2的(2)(4)列为例进行解释,家庭中使用短视频的人数每增加1人,家庭参与社会捐助的可能性将提高约1.7%、平均增长约5.7%(0.017/0.300),家庭社会捐助支出的数额将增长约9.9%,初步验证了H1。控制变量的结果也是符合实际的,例如教育水平越高、具有中共党员身份、有宗教信仰、较高收入水平的家庭,其社会捐助参与可能性越高、捐助数额也越大。由此可见,本研究的模型设定是合适的。

4.2 稳健性检验

本研究从多个角度开展了稳健性检验^①（①限于篇幅,稳健性检验结果备索。）。第一,更改核心自变量,使用家庭中是否有人使用短视频、使用人数比重等变量重新分析,发现系数均显著为正。第二,更换因变量,将基准分析时使用的因变量替换为人均捐助数额、捐助支出占收入比值等变量,发现均存在显著正向作用。第三,调整样本范围,一方面,考虑到调查数据可能因应答误差导致结果有偏,故本文使用不急于结束调查的样本重新进行回归;另一方面,考虑到社会捐助支出数额的极端值可能会影响数据的分布形态,因此本文剔除社会捐助数额在上5%分位数以外的观测值,回归结果都显著为正。第四,改变实证模型,使用面板Logit模型、面板Tobit模型、混合面板模型、双向固定效应模型等多种模型设定进行分析,发现核心自变量回归系数都显著为正。

4.3 内生性处理

为进一步验证结论的稳健性,排除联立因果关系、时变不可观测特征等原因引起的潜在内生性问题,本文使用工具变量法进行检验。在工具变量的选择上,本研究以家庭所在社区的短视频使用率作为工具变量。从相关性看,居民家庭行为存在群体效应^[30],同一社区短视频使用情况与单个家庭短视频使用状况相关;从外生性看,社区短视频使用情况难以对单个家庭的社会捐助行为产生直接影响,符合外生性假设。表3汇总了工具变量法的结果,不论是IV-Probit模型还是IV-Tobit模型,甚至是在双向固定效应的面板模型中使用工具变量进行估计,短视频人数的回归系数都显著为正,与基准回归结果一致。另外,表3也汇报了与工具变量法相关的一系列检验统计值,所有检验均能通过。

4.4 机制分析

在理论分析部分,本研究提出了短视频影响社会捐助的两条机制——信任深化机制和观点强化机制。接下来,本部分将运用分组回归和交互项回归的实证思路进行检验。

第一,信任深化机制。本文根据2020年问卷中“您认为大多数人是可以信任的,还是和人相处要越小心越好?”这一问题,按初始信任程度高低对总样本进行划分,将选择“大多数人是可以信任的”的家庭定义为初始信任度较高家庭,否则定义为初始信任度较低家庭。若信任深化机制成立,对于初始信任度较低家庭而言,短视频的“去中心化”特征极大地拓宽了信息来源的多样性和可溯源性、信息传播的透明性和即时性,对这类家庭的信任深化作用会更大,让他们更愿意做出社会捐助决策并增加捐助数额,故短视频对初始信任度较低家庭的社会捐助促进作用更明显。

表4(1)到(3)列以社会捐助参与为因变量,依次用低信任、高信任和全样本在Probit模型设定下进行分析;(4)到(6)列以社会捐助数额为因变量,依次用低信任、高信任和全样本在Tobit模型设定下进行分析。从分组回归结果看,短视频在低信任样本中对捐助参与和捐助数额的平均边际效应在数值上均更大;从交互项结果看,短视频使用人数和低信任程度的交互项系数在5%水平上显著为正,说明短视频对初始信任度较低家庭的社会捐助促进作用更大,信任深化机制发挥了作用,H2得证。

第二,观点强化机制。本文根据2020年问卷中关于“受访者感知中国在教育、就业、环境保护、住房、医疗和社会保障等问题的严重性程度(从0到10赋分,分数越高越严重)”系列问题,按初始民生问题严重性感知程度高低对总样本进行划分,将均值5分以上的家庭定义为初始民生问题严重性感知程度较高家庭,否则定义为初始民生问题严重性感知程度较低家庭。如果观点强化机制成立,对于初始民生问题感知程度较高家庭,短视频根据使用者兴趣偏好进行精准推送的“圈层化”特征会使他们对民生问题的看法观点不断被强化,进而提升参与社会捐助和进行更大数额捐助的意愿,故短视频对初始民生问题严重性感知程度较高家庭的社会捐助促进作用更明显。

表5(1)到(3)列以社会捐助参与为因变量,依次用高民生感知、低民生感知和全样本在Probit模型设定下分析;(4)到(6)列以社会捐助数额为因变量,依次用高民生感知、低民生感知和全样本在Tobit模型设定下分析。从分组回归结果看,短视频在高民生感知样本中对捐助参与和捐助数额的平均边际效应在数值上均更大;从交互项结果看,短视频使用人数和高民生感知的交互项系数在5%水平上显著为正,说明短视频对初始民生问题严重性感知程度较高家庭的社会捐助促进作用更大,观点强化机制发挥了作用,H3得证。

4.5 拓展性分析

分析短视频对哪类民生问题的观点强化作用更强,有助于读者了解短视频在价值观念、意识形态等内容的传播情况,为社会治理者在实际工作中如何对短视频实施有效监管提供证据。本研究将全样本按照教育、就业、环境保护、住房、医疗和社会保障民生问题严重性感知程度,分别划分为高感知和低感知(高感知为1、低感知为0),并使用交互项回归的方法对不同民生问题观点强化的异质性进行检验,具体判别方法是:若短视频人数和高感知的交互项系数显著为正,则说明短视频对这一类型民生问题存在观点强化,提醒社会治理者需对此给予更多关注。

表6(1)到(6)列是对社会捐助参与的影响,(7)到(12)列是对社会捐助数额的影响。结果表明,短视频使用对住房、社会保障和环境保护高感知家庭的社会捐助参与和数额均存在更显著的促进作用;对教育和医疗高感知家庭的捐助数额具有较明显的促进作用。究其原因,住房、社会保障和环境保护等问题具有长期性、基础性和广泛性,居民家庭对这些问题的严重性感知较高时,短视频的观点强化作用会更强,从而促使其更积极地参与捐助。教育和医疗等问题由于与家庭日常生活和切身利益紧密相关,短视频易引发同情心理,从而在捐助数额上促进作用明显。

5 总结

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本文根据短视频技术应用中的新特征,通过构建一般性的理论分析框架,论证了短视频对家庭社会捐助的促进作用,并使用中国家庭追踪调查数据,实证检验了这种影响的现实存在性。研究发现:第一,基准分析认为,短视频会显著促进家庭社会捐助参与、助力社会捐助数额增长;第二,机制分析表明,短视频对初始信任程度较低家庭的社会捐助具有更显著的促进作用,对初始民生问题严重性感知程度较高家庭的社会捐助具有更显著的促进作用,即存在信任深化和观点强化两条影响机制。第三,拓展性分析发现,短视频使用对住房、社会保障、环境保护、教育和医疗等民生问题严重性感知程度较高家庭的社会捐助具有更明显的促进作用。以上结果表明,运用短视频这类新兴数字技术来推动第三次分配发展,具有一定的实践价值。

根据研究结论,本文的政策启示如下:

第一,鉴于短视频对家庭社会捐助的显著促进作用,建议政府有关部门鼓励公益机构积极运用短视频平台开展宣传推广活动,制作并发布具有感染力和号召力的公益短视频,吸引更多家庭关注并参与社会捐助。政府也可以设立专项扶持资金,用于支持公益机构制作高质量的公益短视频,提高公益宣传的吸引力和影响力,从而进一步激发家庭的捐助意愿。

第二,政府应加强对公益短视频内容的审核和引导,确保公益短视频传递的信息真实可靠,避免虚假宣传或不当诱导,维护好良好的公益环境和捐助氛围。政府也可以组织开展公益短视频创作培训与指导活动,帮助公益机构和创作者提升短视频制作水平,制作出更具吸引力的公益短视频以提高宣传效果。

第三,政府还可进一步整合民生领域与公益资源的精准对接平台,利用短视频平台数据,根据家庭对不同民生问题的感知程度,智能匹配相应的公益项目,提高公益资源配置效率。除此以外,应当将慈善公益意识培养纳入学校教育体系,结合短视频案例教学,引导青少年树立正确的公益观念,培养其关注民生问题、参与社会捐助的良好习惯,为第三次分配的永续发展提供源源不断的新生力量。

参考文献

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文献

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2026年第44卷第10期

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接收时间：2025-07-04
首发时间：2026-10-10
出版时间：2026-10-15

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出版历史

收稿日期：2025-07-04
修回日期：2025-08-18

基金

作者信息

北京大学现代农学院, 北京 100871

通讯作者:

廖予熙(2000-),女,博士研究生,E-mail:2301112373@stu.pku.edu.cn。

参考文献

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https://castjournals.cast.org.cn/joweb/kxxyj/CN/1315693726408749562

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2种不同金属材料的力学参数

科 Family	属数 Number of genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)	属 Genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)
鹅膏菌科Amanitaceae	2	11	5.26	鹅膏菌属 Amanita	10	4.78
小菇科 Mycenaceae	2	12	5.74	丝盖伞属 Inocybe	5	2.39
多孔菌科 Polyporaceae	8	14	6.70	蜡蘑属 Laccaria	5	2.39
红菇科 Russulaceae	3	23	11.00	小皮伞属 Marasmius	6	2.87
				小菇属 Mycena	11	5.26
				光柄菇属 Pluteus	5	2.39
				红菇属 Russula	17	8.13
				栓菌属 Trametes	5	2.39

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TxT

变量名称	变量说明或赋值	平均值	标准差
社会捐助参与	家庭是否参与社会捐助:1=是;否=0	0.300	0.458
社会捐助数额	家庭社会捐助支出数额(元)	195.280	2207.925
短视频人数	家庭使用短视频的人数(人)	1.401	1.163
年龄	户主年龄(岁)	49.191	14.409
性别	户主性别:1=男;0=女	0.552	0.497
教育水平	户主教育程度1-7赋分,学历越高分数越高	3.216	1.450
健康程度	户主健康程度1-5赋分,越健康分数越低	2.978	1.163
中共党员	户主是否为中共党员:1=是;0=否	0.138	0.345
宗教信仰	户主是否为宗教信仰团体成员:1=是;0=否	0.026	0.160
城乡属性	是否为城镇家庭:1=是;0=否	0.556	0.497
家庭总人数	家庭总人数(人)	3.590	1.852
人均收入	家庭人均收入(元)	38530.380	117334.770
农业经营人数	家庭农业生产经营人数(人)	0.881	1.272
个体经营人数	家庭个体工商经营人数(人)	0.133	0.474
其他房产	家庭是否有除自住房以外的其他房产:1=是;0=否	0.228	0.420
住房产权	家庭自住房是否是完全产权:1=是;0=否	0.771	0.420
政府补助	家庭是否有政府补助:1=是;0=否	0.346	0.476

变量名称

变量说明或赋值

平均值

标准差

社会捐助参与

家庭是否参与社会捐助:1=是;否=0

0.300

0.458

社会捐助数额

家庭社会捐助支出数额(元)

195.280

2207.925

短视频人数

家庭使用短视频的人数(人)

1.401

1.163

年龄

户主年龄(岁)

49.191

14.409

性别

户主性别:1=男;0=女

0.552

0.497

教育水平

户主教育程度1-7赋分,学历越高分数越高

3.216

1.450

健康程度

户主健康程度1-5赋分,越健康分数越低

2.978

1.163

中共党员

户主是否为中共党员:1=是;0=否

0.138

0.345

宗教信仰

户主是否为宗教信仰团体成员:1=是;0=否

0.026

0.160

城乡属性

是否为城镇家庭:1=是;0=否

0.556

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家庭总人数

家庭总人数(人)

3.590

1.852

人均收入

家庭人均收入(元)

38530.380

117334.770

农业经营人数

家庭农业生产经营人数(人)

0.881

1.272

个体经营人数

家庭个体工商经营人数(人)

0.133

0.474

其他房产

家庭是否有除自住房以外的其他房产:1=是;0=否

0.228

0.420

住房产权

家庭自住房是否是完全产权:1=是;0=否

0.771

0.420

政府补助

家庭是否有政府补助:1=是;0=否

0.346

0.476

变量	社会捐助参与	社会捐助数额
短视频人数	0.041^***	0.017^***	0.255^***	0.099^***
	(0.004)	(0.004)	(0.022)	(0.026)
年龄		0.014^***		0.091^***
		(0.002)		(0.014)
年龄二次项		-0.015^***		-0.097^***
		(0.002)		(0.014)
性别		-0.009		-0.049
		(0.009)		(0.054)
教育水平		0.033^***		0.212^***
		(0.004)		(0.024)
健康程度		0.001		-0.002
		(0.004)		(0.023)
中共党员		0.127^***		0.755^***
		(0.012)		(0.070)
宗教信仰		0.052^**		0.379^**
		(0.026)		(0.163)
城乡属性		0.014		0.090
		(0.010)		(0.063)
家庭总人数		0.007^**		0.062^***
		(0.003)		(0.019)
人均收入		0.055^***		0.386^***
		(0.006)		(0.037)
农业经营人数		0.009^**		0.051^**
		(0.004)		(0.026)
个体经营人数		0.026^***		0.173^***
		(0.009)		(0.050)
其他房产		0.055^***		0.333^***
		(0.010)		(0.061)
住房产权		0.010		0.072
		(0.011)		(0.068)
政府补助		0.022^**		0.124^**
		(0.010)		(0.061)
省份固定效应	否	是	否	是
年份固定效应	否	是	否	是
N	11050	11050	11050	11050
Pseudo R²	0.009	0.088	0.004	0.042

变量

社会捐助参与

社会捐助数额

(1)

(2)

(3)

(4)

短视频人数

0.041^***

0.017^***

0.255^***

0.099^***

(0.004)

(0.022)

(0.026)

年龄

0.014^***

0.091^***

(0.002)

(0.014)

年龄二次项

-0.015^***

-0.097^***

(0.002)

(0.014)

性别

-0.009

-0.049

(0.009)

(0.054)

教育水平

0.033^***

0.212^***

(0.004)

(0.024)

健康程度

0.001

-0.002

(0.004)

(0.023)

中共党员

0.127^***

0.755^***

(0.012)

(0.070)

宗教信仰

0.052^**

0.379^**

(0.026)

(0.163)

城乡属性

0.014

0.090

(0.010)

(0.063)

家庭总人数

0.007^**

0.062^***

(0.003)

(0.019)

人均收入

0.055^***

0.386^***

(0.006)

(0.037)

农业经营人数

0.009^**

0.051^**

(0.004)

(0.026)

个体经营人数

0.026^***

0.173^***

(0.009)

(0.050)

其他房产

0.055^***

0.333^***

(0.010)

(0.061)

住房产权

0.010

0.072

(0.011)

(0.068)

政府补助

0.022^**

0.124^**

(0.010)

(0.061)

省份固定效应

否

是

否

是

年份固定效应

否

是

否

是

11050

Pseudo R²

0.009

0.088

0.004

0.042

变量	社会捐助参与	社会捐助数额
短视频人数	0.216^**	0.135^***	1.287^***	0.655^**
	(0.096)	(0.049)	(0.626)	(0.272)
控制变量	是	是	是	是
省份固定效应	是	是	是	是
时间固定效应	是	是	是	是
个体固定效应	否	是	否	是
工具变量系数	2.669^***	3.326^***	2.669^***	3.326^***
	(0.189)	(0.337)	(0.189)	(0.337)
Kleibergen-Paap rk LM statistic		88.037^***		88.037^***
Kleibergen-Paap rk Wald F statistic		97.662		97.662
Stock-Yogo 10% maximal IV size		[16.38]		[16.38]

变量

社会捐助参与

社会捐助数额

IV-Probit

IV-TWFE

IV-Tobit

IV-TWFE

(1)

(2)

(3)

(4)

短视频人数

0.216^**

0.135^***

1.287^***

0.655^**

(0.096)

(0.049)

(0.626)

(0.272)

控制变量

是

省份固定效应

是

时间固定效应

是

个体固定效应

否

是

否

是

工具变量系数

2.669^***

3.326^***

2.669^***

3.326^***

(0.189)

(0.337)

(0.189)

(0.337)

Kleibergen-Paap rk LM statistic

88.037^***

Kleibergen-Paap rk Wald F statistic

97.662

Stock-Yogo 10% maximal IV size

[16.38]

变量	社会捐助参与	社会捐助数额
短视频人数	0.023^***	0.014^**	0.034^**	0.132^***	0.081^**	0.176^*
	(0.007)	(0.006)	(0.017)	(0.040)	(0.035)	(0.096)
短视频人数×低信任程度			0.052^**			0.327^**
			(0.023)			(0.138)
控制变量	是	是	是	是	是	是
省份固定效应	是	是	是	是	是	是
时间固定效应	是	是	是	是	是	是
N	4324	6676	11000	4324	6676	11000
Pseudo R²	0.091	0.091	0.088	0.044	0.043	0.042

变量

社会捐助参与

社会捐助数额

低信任程度

高信任程度

全样本

低信任程度

高信任程度

全样本

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

短视频人数

0.023^***

0.014^**

0.034^**

0.132^***

0.081^**

0.176^*

(0.007)

(0.006)

(0.017)

(0.040)

(0.035)

(0.096)

短视频人数×低信任程度

0.052^**

0.327^**

(0.023)

(0.138)

控制变量

是

省份固定效应

是

时间固定效应

是

4324

6676

11000

4324

6676

11000

Pseudo R²

0.091

0.088

0.044

0.043

0.042

变量	社会捐助参与	社会捐助数额
短视频人数	0.019^***	0.012	0.010	0.109^***	0.063	0.029
	(0.005)	(0.009)	(0.025)	(0.031)	(0.051)	(0.151)
短视频人数×高民生感知			0.055^**			0.336^**
			(0.027)			(0.162)
控制变量	是	是	是	是	是	是
省份固定效应	是	是	是	是	是	是
时间固定效应	是	是	是	是	是	是
N	8170	2598	10768	8170	2598	10768
Pseudo R²	0.086	0.108	0.087	0.040	0.054	0.042

变量

社会捐助参与

社会捐助数额

高民生感知

低民生感知

全样本

高民生感知

低民生感知

全样本

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

短视频人数

0.019^***

0.012

0.010

0.109^***

0.063

0.029

(0.005)

(0.009)

(0.025)

(0.031)

(0.051)

(0.151)

短视频人数×高民生感知

0.055^**

0.336^**

(0.027)

(0.162)

控制变量

是

省份固定效应

是

时间固定效应

是

8170

2598

10768

8170

2598

10768

Pseudo R²

0.086

0.108

0.087

0.040

0.054

0.042

变量

社会捐助参与

社会捐助数额

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

短视频人数

0.024

0.081^***

0.016

0.005

0.020

0.015

0.086

0.441^**

0.065

-0.027

0.063

0.055

(0.024)

(0.029)

(0.026)

(0.025)

(0.027)

(0.025)

(0.144)

(0.172)

(0.158)

(0.152)

(0.161)

(0.145)

短视频人数×高教育感知

0.038^*

0.268^*

(0.023)

(0.145)

短视频人数×高就业感知

-0.031

-0.158

(0.031)

(0.181)

短视频人数×
高环境保护感知

0.047^*

0.288^*

(0.028)

(0.168)

短视频×高住房感知

0.062^**

0.412^**

(0.027)

(0.161)

短视频×高医疗感知

0.041

0.291^*

(0.029)

(0.171)

短视频×高社会保障感知

0.052^*

0.323^**

(0.026)

(0.156)

控制变量

是

省份固定效应

是

时间固定效应

是

10974

10906

11006

10976

11020

10968

10974

10906

11006

10976

11020

10968

Pseudo R²

0.088

0.087

0.088

0.042