2025全国“两会”慈善类建言观察报告

2024 年，人工智能（AI）技术加速度迈进，鲜活而深刻地嵌入人们的工作生活。大模型技术持续进化、多模态融合加速、生成式 AI 应用拓展……AI 与各行业深度融合正在催生出更多创新的公益模式。 摆在您面前的这份《AI 探微：全国“两会”慈善类建言观察报告（2003 年－ 2024 年）》是科技与公益融合创新的成果，彰显了科技在赋能公益事业、提升公益效能方面的价值与潜力。 在数据采集环节，我们借助互联网平台，运用大数据抓取技术，广泛搜集了 2003 年至 2024 年间全国“两会”期间的慈善类建言信息。通过这项技术，海量、分散的公益数据得以高效汇聚，且来源广泛和多样，我们借此能够捕捉到慈善事业在不同年份、不同议题上的动态变化，不仅发现社会关注的热点和痛点，还发现了一些易被忽视的公益需求和潜在问题。 报告采用了先进的自然语言处理（NLP）和大模型（LLM）技术，对 8.5 万余条信息进行筛选分析。这些数据涵盖了社会组织、慈善、公益、第三次分配、环保、扶贫、乡村振兴等多个方面。我们详细梳理了慈善类建言的数量与趋势、主题构成、议题标签、受益对象等核心内容。从建言数量的整体波动上升，到慈善公益发展、扶贫 / 乡村振兴、养老服务等主题的突出表现；从政策制度、社会力量、法律法规等议题标签的高频出现，到老年人、未成年人、慈善组织等受益对象的聚焦，全方位地展现了慈善类建言的丰富内涵与多元价值。在分析建言对公共决策的影响时，我们深入探讨了慈善类建言在推动立法工作、强化政策支持、促进制度修订等方面的重要作用。 我们运用可视化技术将复杂的数据分析结果以直观、生动的形式展现出来。图表、趋势曲线、散点分布图等多样化的视觉元素，使得读者能够一目了然地把握慈善类建言的关键信息和整体态势。 回首 2003 年至 2024 年的慈善之路，我们感慨万千。这 22 年间，中国慈善事业经历了蜕变。从非典疫情后社会各界的踊跃捐赠，到汶川大地震时全国上下众志成城的救援行动；从慈善法颁布实施为慈善事业提供坚实的法律保障，到慈善信托、志愿服务等新兴领域的蓬勃发展，慈善事业的每一步都映照出社会文明的不断进步。在这 22 年间，代表、委员们积极建言献策，为慈善事业的发展鼓与呼，提出了一大批具有前瞻性、针对性和可操作性的建言。 本研究对 22 年间的全国“两会”慈善类建言进行了全景式展示，并将政策倡导具象化，具有几个层面的价值和意义。一是助力慈善事业决策，为政府相关部门、社会组织以及社会各界在制定慈善政策、规划慈善项目、优化慈善资源配置时，提供了重要的参考依据；二是助社会组织提升建言献策能力，高质量建言的背后，是扎实的调研、敏锐的洞察和精准的表达，社会组织可从中学习，提升自身建言的专业性和影响力；三是促进慈善领域研究与交流，报告对慈善类建言数据的深入挖掘和分析，涉及政策制度、法律法规、税收减免等多个层面，为学术界研究慈善事业的发展趋势、政策影响、社会效应等课题，提供了丰富的实证材料和研究思路。 在整个报告的编写过程中，人机协同的研究范式发挥了至关重要的作用。技术团队与研究人员紧密合作，不仅提升了研究的效率和质量，还推动了公益研究范式的创新。研究的完成离不开许多人的努力和支持。在此，我们向所有为本研究作出贡献的机构和个人表示衷心的感谢。我们认识到任何研究都存在局限性，欢迎您提出宝贵意见，以进一步完善研究。 愿慈善之光，照亮世界的每一个角落；愿慈善之心，温暖人间的每一次相遇！ 摘要 报告系统梳理并深入分析了 2003 年至 2024 年 761 位全国“两会”代表、委员提交的 1012 件慈善类建言，观察社会各界对慈善事业的观点、关注程度、主题变化，以及全国“两会”慈善类建言对公共政策的影响。同时，报告研究了社会组织通过参与全国“两会”建言的路径和模式，并评估了其在其中的贡献及挑战，以期更好地参与社会组织协商，推动政策创新与扩散。通过与大模型和人工智能的深入合作，报告还探索了数字化时代研究与技术协作的新可能性，推动创新实践。 报告共分为４个章节。首章绪论介绍了研究背景、研究内容、新技术应用方法和数据来源；第二章分析了建言的基本特征、重点内容和建言人画像，深入研究了社会组织参与“两会”建言的现状；第三章探讨了慈善类建言对公共决策的影响；最后一章提供了观察与建议。报告附录梳理了典型事件、建言人和社会组织协商实践案例，为社会组织提供关键参考信息和实践路径。 报告发现，2003 年至 2024 年间，慈善类建言整体呈波动上升趋势，尤其在 2007 年、2011 年、2016 年和2019 年达到高峰。建言内容涵盖 14 个主题，其中慈善公益发展、扶贫 / 乡村振兴、养老服务、教育促进和公益诉讼主题建言数量最多。建言人 / 组织行业分布广泛，以公共管理、社会保障和社会组织类别的建言人最多。地域分布上，长三角一体化地区的建言贡献显著。政策制度、法律法规和税收减免等制度性建设是重点诉求，但仍有部分内容暂未覆盖。慈善类建言的受益对象从单一化转向多元化，老年人、未成年人和慈善组织成为三大主要对象。 报告指出，慈善类建言对公共决策产生了积极影响，推动了公益慈善领域的立法工作、政策完善和相关办法修订。同时，报告提出了一系列建议，包括充分利用社会组织协商机制、扩大议题影响力、了解政府部门工作要点、加强信息收集和分析能力等，以期提升社会组织参与“两会”建言的质量和效果。 报告附录部分详细梳理了全国“两会”慈善类建言的 3 件典型事件、9 位典型建言人和 3 个社会组织协商的典型案例。典型事件包括《中华人民共和国慈善法》制定及修改、《中华人民共和国企业所得税法》企业捐赠抵扣比例和公益诉讼制度。典型建言人涵盖了来自不同领域的专家学者、企业家和社会组织负责人等，如王名、郑功成、翟美卿、马化腾、郭长江等，他们的建言不仅推动了慈善立法的进程，还在扶贫、乡村振兴、养老服务等多个方面提出了具有前瞻性和建设性的意见，为慈善事业的发展提供了重要的智力支持和政策建议。 报告尾声提出了未来研究的 4 个切入点：首先，采用多维度视角，全面分析政策制定、全国“两会”建言、社会实践以及社会需求这四者之间的复杂互动关系；其次，将文本数据与更加多元和深入的机构项目数据及实践经验相结合；再次，建立一个更加广泛的数据库，以充分利用大数据和人工智能技术的优势；最后，积极探索可能浮现的其他新议题，以拓展研究的广度和深度。 目 录 第一章绪论01 一、研究背景及意义01 1. 研究内容2. 研究方法3.NLP 模型020404 三、研究创新与新技术应用06 1. 大规模引入大模型替代小模型2. 重视领域知识交融，提高大模型任务描述质量3. 人机协同，兼顾效率与准确性060606 第二章 2003 年—2024 年全国“两会”慈善类建言分析07 1. 数量及相关性分布2. 主题构成及动态分布3. 议题标签构成及分布4. 建言受益对象特点07101213 1. 一级相关性建言分析2. 主题分析3. 议题标签分析162023 1. 建言人 / 组织行业分布2. 建言人 / 组织地域及界别分布3. 社会组织参与情况384046 一、推动慈善公益领域立法工作二、推动政府强化公益慈善领域政策三、推动重点领域制度修订495051 第四章 全国“两会”慈善类建言观察与建议53 1. 2003 年 -2024 年慈善类建言呈现整体上升趋势，以 5 年为周期，曾出现四次周期性高峰2. 建言人来源广泛，涉及多个界别；在地域构成上，长三角一体化地区贡献显著3. 慈善公益事业已广泛嵌入社会生活4. 政策制度、法律法规和税收减免等制度性建设是重点诉求，但仍有部分内容暂未覆盖5. 慈善建言的受益对象从单一化转向多元化5353535454 二、建议54 1. 充分利用社会组织协商机制，对行业发展重点问题形成建言合力2. 社会组织通过发现项目普遍性、挖掘典型案例、开展委员座谈会等多种方式，形成有效建言3. 了解政府部门工作要点，充分研究政策方向，结合社会需求递送交办单位4. 社会组织应加强信息收集和分析能力，弥补各主体之间的信息不对称55555556 附录 1：典型事件 一、《中华人民共和国慈善法》制定及修改二、《中华人民共和国企业所得税法》企业捐赠抵扣比例三、公益诉讼制度575961 附录 2：典型建言人64 一、王名二、郑功成三、翟美卿四、刘永好五、马化腾六、杨澜七、刘红宇八、郭长江九、孙达646566676868697071 附录 3：社会组织协商实践案例 一、自然之友的政策倡导：原告、倡导者与“扫地人”二、融合中国：既是政策需求者，也是政策推动者三、守护未来：女童保护的倡导之路727782 尾声86 后记87 图目录 图 1 2003 年 -2024 年全国“两会”慈善类建言抓取渠道图 2 数据采集方案图 3 NLP 分析框架图 4 2003 年 -2024 年建言数量年度趋势图图 5 相关性分布图图 6 2003 年 -2024 年一级相关性建言和二级相关性建言数量年度趋势对比图图 7 一级相关性建言主题分布图图 8 二级相关性建言主题分布图图 9 主题分布图图 10 主题动态分布趋势图图 11 建言主题可视化散点分布图图 12 数量排名前 10 的议题标签分布热力图图 13 受益对象年度分布热力图图 14 不同建言主题下受益对象分布图图 15一级相关性建言的主要议题标签图 16政策制度一级相关性建言主题分布图图 17 税收制度一级相关性建言主题分布图图 18 慈善组织 / 公益组织 / 非盈利组织 / 非营利组织 / 非政府组织一级相关性建言主题分布图图 19 企业公益的一级相关性建言主题分布图图 20 2003 年 -2024 年扶贫 / 乡村振兴主题建言数量年度趋势图图 21 扶贫 / 乡村振兴主题建言议题标签词云图图 22 2003 年 -2024 年养老服务主题建言数量年度趋势图图 23 养老服务主题建言议题标签词云图图 24 政策制度议题标签建言主题分布图图 25 社会力量议题标签建言主题分布图图 26 社会力量议题标签建言主题年度分布图图 27 法律法规议题标签主题建言分布图图 28 法律法规议题标签建言主题年度分布图图 29 建言人 / 组织行业分布图 30 公共管理、社会保障和社会组织类别，教育类别，文化、体育和娱乐业类别建言人主题分布图030405070808090910101212141516171719192021222324282832373839 图 31 公共管理、社会保障和社会组织类别建言人 / 组织分布图 32 浙江省全国人大代表建言主题分布图图 33 安徽省全国人大代表建言主题分布图图 34 广东省全国人大代表建言主题分布图图 35 建言数量 TOP10 的全国政协界别图 36 2004 年 -2024 年社会组织建言数量变化图 37 2003 年 -2024 年法律法规类建言的主题分布（件）图 38 主题事件年度变化分布图图 39 慈善法相关建言关键性短句聚类网络图图 40 企业所得税法中企业捐赠抵扣比例相关建言关键性短句聚类网络图图 41 公益诉讼相关建言关键性短句聚类网络图图 42 王名委员 2003 年 -2023 年慈善类建言主题分布图图 43 郑功成代表 2003 年 -2024 年慈善类建言主题分布图图 44 翟美卿委员 2003 年 -2023 年慈善类建言主题分布图图 45 刘永好委员 2003 年 -2024 年慈善类建言主题分布图图 46 马化腾代表 2003 年 -2023 年慈善类建言主题分布图图 47 杨澜委员 2003 年 -2023 年慈善类建言主题分布图图 48 刘红宇委员 2003 年 -2023 年慈善类建言主题分布图图 49 郭长江委员 2003 年 -2023 年慈善类建言主题分布图图 50 孙达委员 2003 年 -2024 年慈善类建言主题分布图图 51 释永信代表 2003 年 -2023 年慈