孙庆洲 黄靖茹 虞晓芬,2 高倾德

授人以鱼还是授人以渔？高、低社会阶层的捐助行为差异*

孙庆洲1黄靖茹1虞晓芬1,2高倾德1

(1浙江工业大学管理学院;2浙江工业大学中国住房和房地产研究院, 杭州 310023)

达则兼济天下, 穷则独善其身？以往研究给出了不同答案, 一个潜在原因是先前研究未能区分生存和发展两类捐助。本研究通过5项研究(= 2512)对比了高、低社会阶层在生存类和发展类捐助上的偏好差异及其潜在机制, 发现在主观社会阶层上, 低阶层更偏好生存类捐助, 高阶层更偏好发展类捐助。导致该差异的原因是, 低阶层捐助时避免受助者更差, 高阶层捐助时希望受助者更好, 而非高、低阶层需求关注点的不同产生的需求迁移, 亦非高、低阶层长短视导向的不同产生的跨期偏好。在客观社会阶层上, 研究并未得到较为稳定的发现。这对于解析现有捐助理论的争议, 揭示不同阶层捐助的可变规律, 助推“共同富裕”实施中慈善事业的精准化管理有参考意义。

社会阶层, 生存类捐助, 发展类捐助, 调节聚焦, 慈善助推

1 引言

高、低社会阶层的捐助谁更慷慨？以往研究给出了不同答案。社会阶层负效应流派认为高阶层比低阶层的捐助意愿更低、捐助表现更差。例如, 多国调查报告显示, 高阶层比低阶层的再分配意愿更低(白洁等, 2021; 曾昭携等, 2022; Page et al., 2013), 用于社会捐助支出的比例更小(Amir et al., 2018; Duquette, 2018), 更不愿承担过多任务来帮助遭遇困境的实验伙伴(Piff et al., 2010), 而社会阶层正效应流派认为低阶层比高阶层的捐助意愿更低、捐助表现更差。例如, 财富劣势方比优势方更不亲社会(De Cremer & Tyler, 2007)、投入更少的慈善资源(Schmukle et al., 2019)、表现出更低的分享行为(Smeets et al., 2015)。

解决上述争议的关键需要超越“谁的捐助更慷慨”这一传统问题, 进一步明晰高、低社会阶层在何种情境下更慷慨。例如, 情境流派发现高阶层在公开情境下更慷慨, 而低阶层在隐私情境下更慷慨(Kraus & Callaghan, 2016), 当受助者为低阶层时, 高阶层比低阶层有更高的慷慨表现(Kuang et al., 2021; Van Doesum et al., 2017), 这为我们提供了些许启发。除了特定的社会情境, 高、低阶层在何种类型的捐助上更慷慨？什么原因驱动了他们的慷慨表现？

上述流派忽视了捐助主体向受助者提供生计维持、生活保障等形式的生存类捐助和提供能力提升、机会发展等形式的发展类捐助(e.g., Duquette, 2018; Page et al., 2013; Schmukle et al., 2019)。那么, 高、低阶层在生存类和发展类捐助上是否有不同的慷慨表现？探究这一问题对“共同富裕”实施中社会慈善事业的精准化管理有重要价值。近年来, 社会慈善呈现出两个新趋势：一捐助主体的多阶层化(既涉及富裕阶层、中产阶层又涉及拥有地域资源优势的非富裕阶层); 二捐助去向的双极化(既涉及生存类捐助又涉及发展类捐助)。据《慈善蓝皮书》披露, 当前社会捐助忽视了捐助主体的差异化管理及其与捐助类型的匹配, 导致捐助的自主性低、积极性差、捐助比例失调等问题。

为此, 本研究区分了生存和发展两类捐助, 探究了高、低社会阶层在两类捐助上的偏好差异及其潜在机制, 以期解析现有捐助理论的争议, 揭示阶层捐助的可变规律, 为当前社会慈善事业的精准化管理提供些许决策参考。

1.1 生存类捐助与发展类捐助：授人以鱼还是授人以渔？

虽说“授人以鱼不如授人以渔”, 但强调“鱼”型的生存类捐助和强调“渔”型的发展类捐助在社会资源再分配中发挥着各自独特功效(杨团, 朱健刚, 2022)。生存类捐助指捐助者向受助者提供生计维持、生活保障等形式的资助, 如精准扶贫[1]精准扶贫系统. (n.d.). 致远互联. 取自https://www.seeyon.com/ Pro/desc/id/33.html中的危房改造、兜底保障项目, 支付宝公益[2]支付宝公益平台. (n.d.). 支付宝. 取自https://love.alipay.com/ donate/index.htm中疾病救助、扶贫济困项目。发展类捐助指捐助者向受助者提供能力提升、机会发展、技术改进等形式的资助, 如精准扶贫中的职业培训、电商扶贫项目, 支付宝公益中的教育助学、环境保护项目。

生存类捐助对于解决当下生计问题、保障生活所需、避免生存威胁等有重要价值, 而发展类捐助对于解决长期发展问题、挖掘受助者自身潜力、提升发展机会等有重要作用。对两类捐助的偏好可能反映了捐助者在捐助动机上的差异(Erlandsson et al., 2018), 也可能暗含了捐助者在需求迁移(Vieites et al., 2022)或跨期偏好(杜棠艳等, 2022)上的不同。

1.2 捐助动机：希望更好还是避免更差？

调节聚焦理论(Regulatory focus theory)认为, 人们受两种调节聚焦(防御聚焦和提升聚焦)系统的支配, 在目标追求的关注点、正负信息的敏感性和行为手段的偏好性上存在差异(Higgins, 1998)。提升聚焦的个体在目标追求时更关注理想和愿望, 更在意潜在收益, 更偏好选择能够把事情做得更好的措施; 而防御聚焦的人在目标追求时更关注责任和义务, 更在意避免潜在损失, 更偏好选择避免把事情做得更糟的措施(Johnson et al., 2015)。

由于资源拥有量和社会等级的差异, 高、低社会阶层形成了不同的社会知觉模式(Kraus et al., 2012), 塑造了不同的调节聚焦趋向(Erlandsson, 2018)。资源的相对稀缺和社会等级的相对劣势使得低阶层更易受环境的限制, 形成外依型(contextualism)的社会知觉模式(Kraus et al., 2012)：对环境威胁更敏感、对他人的想法、情绪或感受更在意。相比之下, 资源的相对富裕和社会等级的相对优势使得高阶层较少受环境的约束, 形成内升型(solipsism)的社会知觉模式(Piff & Robinson, 2017)：更关注自己的内在状态、目标或愿望。研究发现, 受外依知觉模式影响的低阶层更倾向于防御聚焦, 而受内升知觉模式影响的高阶层更倾向于提升聚焦。例如, 低阶层更偏好消极表述框架, 高阶层更偏好积极表述框架(Erlandsson, 2018), 低阶层更在意责任义务, 高阶层更在意能力提升(Keltner et al., 2014)。

在两类捐助上, 生存类捐助更多地反映了对外部环境威胁的应对, 避免受助者遭遇生存威胁而变得越来越差, 体现了一种防御聚焦的行为方式, 而发展类捐助反映了对受助者能力、技术、知识提升的关注, 希望受助者通过发展提升变得越来越好, 体现了一种提升聚焦的行为方式(Johnson et al., 2015)。依据调节适配理论, 不同调节聚焦的个体更偏好选择与其聚焦系统一致的行动方式(Higgins, 2006), 我们推测：

H1：低社会阶层趋向防御聚焦的捐助动机, 因而更偏好生存类捐助, 而高社会阶层趋向提升聚焦的捐助动机, 因而更偏好发展类捐助。

1.3 需求迁移：我关注它故而为你也捐助它？

需求迁移理论认为, 人们常将自身的需求关注点迁移或投射到他人有关的事情上(Murstein & Pryer, 1959), 例如, 根据自身需求偏好为他人送礼物(Chen et al., 2022), 依据自身感受去预测他人想法(Sun, Polman et al., 2021; Sun, Lu et al., 2021), 因自身关注文化和教育而为社会捐助文化和教育类资助等(Leo, 2020; Vieites et al., 2022)。由于资源稀缺性的差异, 不同阶层的需求关注点亦不相同, 有关阶层与需求层次的经典研究表明：低阶层更关注生存类需求, 而高阶层更关注发展类需求(Mullainathan & Shafir, 2013)。因此, 高、低阶层也可能受需求迁移的影响, 将自身的需求关注点投射到社会捐助中：

H2：低社会阶层自身更关注生存类需求, 因而更偏好给受助者生存类捐助, 而高社会阶层自身更关注发展类需求, 因而更偏好给受助者发展类捐助。

1.4 跨期偏好：在意当下还是在意未来？

跨期理论认为, 人们在决策时有两种跨期偏好：短视偏好和长视偏好(Dertwinkel-Kalt et al., 2022; Echenique, 2020)。前者更在意短期的、当下的结果, 后者更关注长期的、未来的结果。由于资源的稀缺性、环境的不确定性和不可预测性, 相对于高阶层, 低阶层有更多的短视偏好(杜棠艳等, 2022), 这是一种适应性的反应：如果当前需求急切, 未来不确定、不可预测, 那么获取当下可得利益比等待未来回报更有益(Frankenhuis et al., 2019; Sheehy-Skeffington, 2019)。很多研究为此提供了证据, 相对于高阶层, 低阶层有更多的债务、更少的储蓄、更低的教育投入、更高的延迟折扣率、更偏向一次性而非分期领取退休金(Brown et al., 2015; Haushofer et al., 2019; Kim et al., 2017)。

生存类捐助更多涉及解决当下的、短期的生计问题, 而发展类捐助更多涉及解决未来的、长期的技能提升问题。因此, 我们推测, 高、低阶层还可能受跨期偏好的影响, 导致捐助偏好的差异：

H3：低社会阶层更在意当下结果, 因而更偏好生存类捐助, 而高社会阶层更在意未来结果, 因而更偏好发展类捐助。

1.5 研究概述

通过5项研究考察了高、低社会阶层在生存和发展类捐助上的差异, 检验了上述三种可能的机制。研究1操纵了相对社会阶层感, 比较了高、低阶层在两类捐助上的偏好差异。研究2测量了真实的社会阶层及其调节聚焦趋向, 初步检验了H1。研究3单独评估了生存类捐助与发展类捐助, 同时测量了其自身的需求偏好, 初步检验了H2。研究4设置了生存类需求−提升聚焦表征项目和发展类需求−防御聚焦表征项目, 分离并进一步检验了H1和H2。研究5分别设置了短期导向−提升聚焦表征和长期导向−防御聚焦表征的生存类和发展类项目, 分离并检验了H1和H3。

需要说明的是, 社会阶层包含主观和客观社会阶层, 研究发现两者之间只存在中等相关, 对个体有独立影响, 且前者比后者能更好地预测个体的心理和行为, 特别是在客观社会阶层存在争议的情况下, 主观社会阶层的效应相对稳定(Lee, 2018; Manstead, 2018; 杨沈龙等, 2022; Yang et al., 2019), 很多研究者认为社会阶层对个体心理和行为的影响, 起关键作用的也是主观社会阶层(e.g., Kraus et al., 2012)。因此, 本文一方面同时考虑主观和客观社会阶层对捐助偏好的影响, 另一方面重点关注主观社会阶层对捐助偏好的影响, 主观社会阶层通过相对社会阶层感知操纵及社会阶梯感知测量, 客观社会阶层通过经济收入、社会职业、受教育水平等指标测量。此外, 考虑到一些个体特征变量(如性别、年龄、共情特质、亲社会偏好)可能会对本研究产生干扰(Sun, Guo et al., 2021), 我们亦予以测量并作为协变量控制。

依据预研究的效应量, 我们运用G*power软件计算了各研究至少所需的样本量(α= 0.05, power (1 − β err prob) = 0.95; Faul et al., 2007)：研究1= 203 (实收326); 研究2= 283 (实收441); 研究3= 224 (实收456); 研究4= 264 (实收419); 研究5= 520 (实收870) (详见网络版补充材料A), 并通过社会样本调研抽取被试(其社会阶层服从正态分布, 详见网络版补充材料B)。

2 研究1：物资资助vs.职业培训

本研究探究了个体的高、低社会阶层感知对生存和发展类捐助偏好的影响, 我们通过社会阶层比较来操纵相对社会阶层感知。采用单因素被试间设计, 自变量为相对社会阶层感知, 分为高社会阶层感知和低社会阶层感知。因变量为捐助偏好, 分为生存类捐助和发展类捐助。

2.1 被试

通过问卷星平台招募326名有效被试, 其中男性153人、女性173人, 平均年龄为29.52岁(= 6.76岁)。

2.2 研究程序

首先, 被试需要在一副10层的阶梯图(从1到10依次代表从低到高的社会阶层)上标记出代表自己社会阶层的阶梯位置作为阶层前测。然后, 他们被随机分为两组, 高社会阶层感知组想象并描述自己和一位处于阶梯图中最低社会阶层者的差异, 低社会阶层感知组想象并描述自己和一位处于阶梯图中最高社会阶层者的差异(类似方法参见Yoon & Kim, 2018)。接着, 在7点量表中标出此刻感受到的社会阶层优劣状态(1 = 非常劣势状态, 7 = 非常优势状态)作为操纵检验。考虑到以往有关社会捐助的研究多从捐助政策支持意愿和捐助行为选择偏好两方面来探测个体的捐助偏好(例如Alesina et al., 2018; Piff et al., 2010), 本研究据此对应设计了两种捐助情境, 以增加研究的稳健性。图1-左为捐助政策支持意愿情境, 图1-右为捐助行为选择偏好情境。每种情境包含两个选项：生存类项目和发展类项目(呈现顺序随机), 两个情境的内部一致性系数为0.82。鉴于被试在两种捐助情境下可能存在捐助偏好差异进而对本研究产生干扰, 在后续分析中亦将捐助情境这一变量纳入统计分析(下同)。

图1 研究1捐助情境

表1 研究1变量描述统计和相关系数

注：性别(0 = 女, 1 = 男)、相对社会阶层感知(0 = 低社会阶层感知, 1 = 高社会阶层感知)、捐助偏好(0 = 生存类捐助, 1 = 发展类捐助)和捐助情境(0 = 政策支持意愿, 1 = 行为选择偏好)均为二分变量, 分别进行了虚拟变量处理, 故此呈现占比情况。捐助情境为被试内变量, 仅与捐助偏好进行相关分析有意义(= −0.09*), 故此未在矩阵表中列入该变量, 下同。***< 0.001,**< 0.01,*< 0.05

被试阅读有关生存类和发展类捐助的具体定义, 然后对上述项目中涉及的4个选项进行分类(生存类/发展类捐助项目)作为后测检验。最后, 填写人口统计学信息(性别、年龄)以及其它控制变量测项信息(共情特质：“我平时会对他人的不幸感到不安”、“我常常对看到的事情会产生关切之情”, 1 = 完全不符合, 7 = 完全符合, 本研究中α = 0.64, 测量方法参见Neumann et al., 2015。亲社会偏好：“如果你和陌生人进行匿名的金钱分配, 你平时会做出何种选择？”被试需要在10点量表上做出标记, 从1到10分配给自己的金额从10元递减至1元, 分配给陌生人的金额从1元增至10元; 测量方法参见Murphy et al., 2011)。

2.3 结果分析

2.3.1 相对社会阶层感知的操纵检验和捐助选项的归类检验

高社会阶层感知组(5.751.60)和低社会阶层感知组(= 5.94,= 1.83)在最初标记的社会阶层(10阶层前测)上无显著差异,(324) = 1.01,= 0.315, 而在经过阶层对比后, 高社会阶层感知组(= 4.21,= 1.25)比低社会阶层感知组(3.601.34)感受到更优势的社会阶层状态(7点量表后测),(324) = 4.24,< 0.001, Cohen’s= 0.47, 95% CI[0.33, 0.89]。

93.30%以上的被试能准确分辨生存类和发展类项目, 将基本物资资助和生活物资大礼包归类于生存类捐助项目, 将职业技能培训和职业发展与就业书籍大礼包归类于发展类捐助项目(s < 0.001) (见网络版补充材料C)。

2.3.2 假设检验结果

本研究的描述性统计和相关分析结果如表1所示。将性别、年龄、共情特质、亲社会偏好及捐助情境[3]基于匿名审稿人的建议, 我们还分析了相对社会阶层感知对捐助偏好的影响是否因捐助情境的不同而不同, 结果未发现捐助情境的调节作用(B = −0.07, SE = 0.08, Wald = 0.66, p = 0.418, OR = 1.94, 95% CI [0.80, 1.10]), 说明无论在捐助政策支持意愿还是捐助行为选择偏好上, 高社会阶层感知组均比低社会阶层感知组更偏好发展类捐助, 后续研究2～5中, 我们也做了类似分析, 均未发现捐助情境的调节作用(ps > 0.050), 详细分析结果见网络版补充材料D。作为控制变量, 相对社会阶层感知作为自变量, 捐助偏好作为因变量, 进行二元Logistic回归分析。结果显示(见表2), 相对社会阶层感知正向预测捐助偏好(= 0.45,= 0.08,= 30.60,< 0.001,= 1.58, 95% CI [1.34, 1.85])：高社会阶层感知组比低社会阶层感知组更偏好发展类捐助。研究1结果表明, 高、低社会阶层感知影响被试对生存类和发展类项目的捐助偏好。接下来, 研究2通过社会样本调查, 测量了被试真实的主、客观社会阶层, 进一步探究这一问题。

3 研究2：医食保障vs.教育资助

研究2通过测量真实的主、客观社会阶层, 进一步检验不同阶层的捐助偏好差异。本研究中, 自变量为社会阶层, 通过社会阶层题项测量而来。因变量为捐助偏好, 分为生存类捐助和发展类捐助。此外, 本研究还测量了被试的调节聚焦倾向, 初步检验了H1。按照调节聚焦解释, 相对于低社会阶层者, 高社会阶层者应该具有更高的提升聚焦倾向、更低的防御聚焦倾向, 且提升聚焦和防御聚焦应该能预测其生存类、发展类捐助上的捐助偏好。

3.1 被试

研究2通过问卷星平台招募被试, 由于本研究对社会阶层分布取样的特殊要求, 我们依据客观社会阶层指标(如经济收入、社会职业、受教育水平)对样本服务平台提出了相应的被试招募要求, 共招募了441名有效被试, 其中男性237人、女性204人, 平均年龄为30.45岁(= 7.37岁)。

3.2 研究程序

首先, 被试需要在社会阶层阶梯图(同研究1)上标记出代表自己社会阶层的阶梯位置(Kraus et al., 2012)。接着, 完成调节聚焦量表(Zhao & Namasivayam, 2012)来测量其提升及防御聚焦倾向, 量表共18题, 其中提升聚焦9题(如：我经常在想如何实现我的抱负), 防御聚焦9题(如：一般来说, 我注重于防止生活中消极事件的发生), 被试需根据自身情况标记出反对或赞同程度(1代表非常反对, 7代表非常赞同), 得分越高表示对该题项描述越赞同, 本研究中量表的内部一致性系数为0.74。随后, 进入两种捐助情境, 一是捐助政策支持意愿情境(图2-左), 二是捐助行为选择偏好情境(图2-右)。每种情境包含两个选项：生存类项目和发展类项目(呈现顺序随机), 两个情境的内部一致性系数为0.74。

同样, 被试在阅读完有关生存类和发展类捐助的定义后, 需对上述项目中涉及的4个选项进行生存/发展类项目分类作为后测检验。

表2 研究1各变量的回归分析

注< 0.001, **< 0.01, *< 0.05

图2 研究2捐助情境

表3 研究2描述性统计和相关系数

注：捐助情境为被试内变量, 仅与捐助偏好进行相关分析有意义(= 0.08*), 故此未在矩阵表中列入该变量。其他虚拟变量处理同研究1。***< 0.001,**< 0.01,*< 0.05

表4 研究2各变量的回归分析

注：虚拟变量的处理同研究1。***< 0.001, **< 0.01, *< 0.05

最后, 填写人口统计学信息(性别、年龄、经济收入、社会职业和受教育水平)及控制变量信息(共情特质和亲社会偏好) (同研究1)。

3.3 结果分析

3.3.1 捐助选项的归类检验

92.10%以上的被试能准确分辨生存类和发展类项目, 将医疗物资保障和粮油大礼包归类于生存类捐助项目, 将教育设备资助和文具大礼包归类于发展类捐助项目(s < 0.001)。

3.3.2 假设检验结果

本研究的描述性统计和相关分析结果见表3。将性别、年龄、亲社会偏好、共情特质及捐助情境作为控制变量, 主、客观社会阶层指标[4]考虑到客观社会阶层三项指标仅存在中等相关, 个体在多维度资源占有方面并非“全”或“无” (杨沈龙等, 2022), 很多情况只在某一方面的资源占有上有其优势, 因此, 本研究分开检验了三个指标对捐助偏好的影响, 而非简单地将三个指标标准化后合并。作为自变量, 分别以提升聚焦和防御聚焦作为因变量, 进行分层回归分析。结果显示(表4), 主观社会阶层对提升聚焦的正向预测效应边缘显著(β = 0.05,= 0.091, 95% CI [−0.01, 0.12], 对防御聚焦的负向预测效应显著(β = −0.10,= 0.004, 95% CI [−0.17, 0.03]), 说明相对于低社会阶层感知者, 高社会阶层感知者具有更高的提升聚焦特质、更低的防御聚焦特质。在客观社会阶层指标上, 社会职业和受教育水平正向预测提升聚焦(社会职业：β = 0.10,= 0.004, 95% CI [0.03, 0.17], 受教育水平：β = 0.06,= 0.045, 95% CI [0.01, 0.13]), 经济收入对提升聚焦的预测效应不显著(β = 0.02,= 0.572, 95% CI [−0.05, 0.09]); 受教育水平负向预测防御聚焦(β = −0.12,< 0.001, 95% CI [−0.19, −0.06], 经济收入与社会职业对防御聚焦的预测效应不显著(s0.150)。相对于主观社会阶层, 客观社会阶层对提升和防御聚焦的预测效应相对不稳定。

同样, 将上述个体特征变量及捐助情境作为控制变量, 主、客观社会阶层指标作为自变量, 捐助偏好作为因变量, 进行二元Logistic回归分析。结果显示(表4), 主观社会阶层正向预测捐助偏好(= 0.31,= 0.08,= 14.94,< 0.001,= 0.73, 95% CI [0.62, 0.86]), 客观社会阶层正向预测捐助偏好(经济收入：= 0.16,= 0.09,= 3.61,= 0.057,= 1.18, 95% CI [1.00, 1.39]; 社会职业：= 0.19,= 0.09,= 4.63,= 0.031,= 1.21, 95% CI [1.02, 1.43]; 受教育水平：= 0.24,= 0.09,= 8.78,= 0.003,= 1.27, 95% CI [1.09, 1.49])：高社会阶层者比低社会阶层者更倾向于捐助发展类项目。提升聚焦正向预测捐助偏好(= 0.39,= 0.09,= 19.94,< 0.001,= 1.48, 95% CI [1.25, 1.76]), 防御聚焦负向预测捐助偏好(= −0.65,= 0.09,= 50.89,< 0.001,= 0.52, 95% CI [0.44, 0.62])：提升聚焦特质水平越高, 个体越倾向于发展类捐助; 防御聚焦特质水平越高, 个体越倾向于生存类捐助, 上述变量间的相关关系在一定程度上支持了提升聚焦解释。

研究2从真实的社会阶层视角进一步考察了不同阶层的捐助偏好差异, 初步检验了调节聚焦解释。但是需要指出两点: (1)前述研究均为生存类捐助和发展类捐助的迫选情形, 在单独面临生存类或发展类捐助时高、低阶层的捐助偏好是否也有类似的趋势？(2)前述研究测量的捐助偏好更多是行为意愿, 而非行为本身, 那么高、低阶层真实的捐助行为是否也有类似的结果？在接下来的研究3中, 我们采用被试间设计, 测量被试真实的捐助行为来探究这些问题。此外, 为检验需求迁移解释, 我们还测量了被试自身的需求偏好。

4 研究3：生活接济vs.技能提升

研究3将捐助类型设计为被试间变量, 自变量为社会阶层和捐助类型, 因变量为捐助金额, 其中社会阶层通过社会阶层题项测量而来, 捐助类型分为生存类捐助和发展类捐助, 考察了不同社会阶层在两类捐助上的捐款行为差异, 同时测量了其自身对生存和发展类需求的偏好, 初步检验了H2。按照需求迁移解释, 相对于低社会阶层者, 高社会阶层者应该具有更多的发展类需求、更低的生存类需求, 且其自身对生存类和发展类的需求偏好应该能预测其生存类、发展类捐助的捐款表现。

4.1 被试

与研究2类似, 研究3通过线上平台招募被试, 由于对社会阶层分布取样的特殊要求, 依据客观社会阶层指标(如经济收入、社会职业、受教育水平)对样本服务平台提出了相应的被试招募要求, 共招募了456名有效被试, 其中男性186人、女性270人, 平均年龄为30.36岁(= 6.58岁)。

4.2 研究程序

被试需要在10层社会阶梯图上标记出代表自己社会阶层的阶梯位置(Kraus et al., 2012), 然后进入到本研究设计的公益配捐活动中, 他们被告知参与本研究将获得100代币的初始费用, 可自主支配这笔费用(1代币= 1元)来参加本研究与地方慈善机构联合举办的爱心活动, 参与活动后剩余的费用(1代币= 0.3元)[5]本研究模拟现实社会中的公益配捐情形, 捐助者每捐助0.3元, 转化给受助者的配捐金额为1元, 此种设计即切合当下很多公益配捐的情形, 又便于节约研究经费。作为其被试费。该活动旨在通过“爱心一对一”的形式, 给贫困地区的人们带去些许资助, 参与者被告知会被随机匹配一位贫困地区的受助者进行线上对接。随后, 他们被随机分为两组, 一组对接生存类需求的受助者, 并为其进行生存类需求捐款, 另一组对接发展类需求的受助者, 并为其进行发展类需求捐款(图3)。被试需要标记出拿出100代币初始费用中的多少用于资助受助者。此外, 考虑到被试可能在预估受助者摆脱这两类困境的需求总额上存在差异, 进而干扰研究结果, 被试还需预估该受助者脱困需求总额作为协变量予以控制。

随后, 被试需要阅读有关生存类和发展类需求和捐助的具体定义, 然后对上述捐助进行分类(生存类捐助/发展类捐助), 并标记出当下自己的需求偏好(对自己而言, 你当前更需要何种需求？1 = 生存类需求, 7 = 发展类需求)。最后, 填写性别、年龄、共情特质、亲社会偏好、经济收入、社会职业和受教育水平等信息(同研究2)。

图3 研究3社会捐助情境

4.3 结果分析

4.3.1 捐助选项的归类检验

87.50%以上的被试能准确分辨生存类和发展类需求项目, 将生活物资资助归类于生存类捐助项目, 将就业培训资助归类于发展类捐助项目(s < 0.001)。

4.3.2 假设检验结果

本研究的描述性统计和相关分析结果如表5所示。将性别、年龄、亲社会偏好、共情特质、脱困总额预估作为控制变量, 捐助类型、主观和客观社会阶层指标作为自变量, 以自身需求偏好作为因变量, 进行分层回归分析。结果显示(表6), 主观社会阶层正向预测自身需求偏好(β = 0.16,0.002, 95% CI [0.06, 0.26], 说明相对于低社会阶层感知者, 高社会阶层感知者自身具有更多的发展类需求。客观社会阶层对自身需求偏好的预测作用未达到显著(经济收入：β = 0.05,= 0.415, 95% CI [−0.07, 0.16], 社会职业：β = −0.05,= 0.395, 95% CI [−0.17, 0.07], 受教育水平：β = 0.07,= 0.178, 95% CI [−0.03, 0.18])。

同样, 将上述个体特征变量及脱困总额预估作为控制变量, 捐助类型、主观和客观社会阶层指标及自身需求偏好作为自变量, 捐助金额作为因变量, 进行分层回归分析[6]此外, 考虑到虽然大多数被试(87.50%)将生活物资资助归于生存类需求项目、将就业培训资助归于发展类需求项目(正确归类), 但仍有12.50%的被试做出相反的归类(错误归类), 我们进一步分析了项目归类在社会阶层与捐助金额之间可能的调节作用。结果显示, 在生存类捐助上, 主观社会阶层负向预测捐助金额(β= −0.25, p = 0.002, 95% CI [−0.41, −0.09]), 客观社会阶层指标对捐助金额的预测作用不显著(ps > 0.229), 主观社会阶层与项目归类的交互项正向预测捐助金额(β = 0.47, p < 0.001, 95% CI[0.32, 0.63])：在正确归类的被试中(N = 199), 主观社会阶层负向预测捐助金额(β = −0.41, p < 0.001, 95% CI [−0.57, −0.29]), 而在错误归类的被试中(N = 28), 主观社会阶层正向预测捐助金额(β = 0.65, p < 0.001, 95% CI [0.43, 1.21])。客观社会阶层指标与项目归类的交互项预测作用不显著(ps > 0.280)。在发展类捐助上, 主观社会阶层正向预测捐助金额(β= 0.21, p = 0.001, 95% CI [0.09, 0.34]), 客观社会阶层各指标中除了经济收入(β = 0.20, p = 0.008, 95% CI[0.05, 0.35])正向预测捐助金额外, 其余指标的预测作用不显著(ps > 0.098)。社会阶层与项目归类的交互项显著正向预测捐助金额(β = 0.32, p < 0.001, 95% CI[0.21, 0.43])：在正确归类的被试中(N = 203), 主观社会阶层正向预测捐助金额(β = 0.41, p < 0.001, 95% CI [0.26, 0.49]), 而在错误归类的被试中(N = 26), 主观社会阶层负向预测捐助金额(β= −0.65, p < 0.001, 95% CI [−0.88, −0.30])。客观社会阶层与项目归类的交互项预测作用不显著(ps = 0.100)。这些结果从正反两侧面支持了主观(而非客观)阶层的捐助偏好差异, 说明高社会阶层感知者更倾向于捐助“符合自我认知”的发展类项目, 低社会阶层感知者更倾向于捐助“符合自我认知”的生存类项目。。结果显示(表6), 捐助类型负向预测捐助金额(β = −0.15,0.001, 95% CI [−0.24, −0.06]), 说明相对于发展类捐助, 被试在生存类捐助上捐助的金额更多。捐助类型与主观社会阶层的交互项正向预测捐助金额(β = 0.22,0.001, 95% CI [0.12, 0.32]), 具体而言, 在生存类项目上, 主观社会阶层负向预测捐助金额(β = −0.28,0.001, 95% CI [−0.42, −0.14]), 而在发展类项目上, 主观社会阶层正向预测捐助金额(β = 0.24,0.001, 95% CI [0.12, 0.35])。除经济收入指标外, 捐助类型与其它客观社会阶层指标的交互项未能预测捐助金额(捐助类型×经济收入：β = 0.13,0.015, 95% CI [0.03, 0.24]; 捐助类型×社会职业：β = −0.02,0.193, 95% CI [−0.13, 0.10]; 捐助类型×受教育水平：β = −0.01,0.821, 95% CI [−0.11, 0.09])。说明主观社会阶层越低, 个体越倾向于生存类捐助, 主观社会阶层越高, 个体越倾向于发展类捐助, 而在客观社会阶层上并未得到相对稳定的发现。

值得注意的是, 自身需求偏好(β = −0.05,0.325, 95% CI [−0.14, 0.05])、捐助类型与自身需求偏好的交互项(β = 0.03,0.529, 95% CI [−0.06, 0.12])均未显著预测捐助金额。需求迁移解释并未得到支持：个体自身需求偏好无法预测其生存类、发展类捐助的捐款表现。

注: 捐助类型(0 = 生存类捐助, 1 = 发展类捐助)为二分变量, 进行了虚拟变量处理, 故此呈现占比情况。其他虚拟变量处理同研究1。***< 0.001, **< 0.01, *< 0.05

表6 研究3各变量的回归分析

注：虚拟变量处理同研究1。***< 0.001, **< 0.01, *< 0.05

研究3的结果表明, 在主观社会阶层上, 相对于低阶层感知者, 高阶层感知者具有更多的发展类需求、更低的生存类需求。但被试自身对生存类和发展类的需求偏好并未显著预测其生存类、发展类捐助的捐款表现, H2并未得到支持。考虑到研究2中调节聚焦作为特质变量只能检验相关关系, 不能检验因果关系, 接下来我们直接操纵生存类/发展类需求项目的调节聚焦表征, 进一步检验调节聚焦假设, 同时分离需求迁移假设。在客观社会阶层上, 研究2和研究3并未得到较为稳定的发现, 鉴于此, 后续研究重点关注主观社会阶层。

5 研究4：调节聚焦vs.需求迁移

研究4分别采用提升聚焦和防御聚焦的表征描述生存类需求和发展类需求的项目, 按照调节聚焦的解释, 社会阶层感知对捐助偏好的影响会因调节聚焦的改变而改变; 而按照需求迁移的解释, 无论调节聚焦如何变化, 低社会阶层感知者始终偏好生存类需求的项目, 高社会阶层感知者始终偏好发展类需求的项目。本研究中, 自变量为主观社会阶层和调节聚焦表征, 其中主观社会阶层通过社会阶层感知题项测量而来, 调节聚焦表征为被试间变量, 一种条件为防御聚焦表征的生存类需求项目−提升聚焦表征的发展类需求项目, 另一种条件为提升聚焦表征的生存类需求项目−防御聚焦表征的发展类需求项目。因变量为捐助偏好, 分为生存类捐助和发展类捐助。

5.1 被试

研究4通过线上平台招募被试, 同样依据客观社会阶层分布(如经济收入、社会职业、受教育水平指标)对样本服务平台提出了相应的被试招募要求, 共招募了419名有效被试, 其中男性196人、女性223人, 平均年龄为29.95岁(= 7.41岁)。

5.2 研究程序

首先, 被试需要在10层社会阶梯图上标记出代表自己社会阶层的阶梯位置(同研究3)。然后, 进入两种捐助情境, 一是捐助政策支持意愿情境(图4-左), 二是捐助行为选择偏好情境(图4-右)。每种情境包含两个选项：生存类项目和发展类项目(呈现顺序随机), 两个情境的内部一致性系数为0.85。被随机分为两组：一组面临防御聚焦表征的生存类需求项目和提升聚焦表征的发展类需求项目(图4-(1), 4-(2)), 另一组面临提升聚焦表征的生存类需求项目和防御聚焦表征的发展类需求项目(图4-(3), 4-(4))。正式研究之前, 我们先招募了200余名被试阅读有关生存类/发展类需求项目、防御/提升聚焦项目的具体定义, 然后对上述任务中涉及的8个选项进行分类(生存类需求项目/发展需求类项目、防御聚焦项目/提升聚焦项目), 来检测选项设计是否符合研究要求, 前测检验结果符合研究要求(参见网络版补充材料C)。

最后, 填写人口统计学信息(性别、年龄)以及控制变量测项信息(共情特质和亲社会偏好) (同研究1)。

5.3 结果分析

5.3.1 捐助选项的归类检验

92.50%以上的被试能准确分辨生存类和发展类需求项目, 将基本物资资助和生活物资大礼包归类于生存类需求项目, 将职业技能培训和职业发展与就业书籍大礼包归类于发展类需求项目(s < 0.001; 详见网络版补充材料C)。84.05%以上的被试能准确区分提升聚焦项目与防御聚焦项目, 将提升聚焦表征的选项归类于提升聚焦项目, 将防御聚焦表征的选项归类于防御聚焦项目(s < 0.001; 详见网络版补充材料E)。

图4 研究4社会捐助情境

5.3.2 假设检验结果

本研究的描述性统计和相关分析结果如表7所示。将性别、年龄、共情特质、亲社会偏好、捐助情境作为控制变量, 主观社会阶层和调节聚焦表征作为自变量, 捐助偏好作为因变量, 进行二元Logistic回归分析。结果显示(表8), 主观社会阶层(= 0.05,0.07,= 0.53,= 0.467,= 0.95, 95% CI [0.83, 1.09])、调节聚焦表征(= −0.05,0.07,= 0.56,= 0.456,= 0.95, 95% CI [0.83 1.09])对捐助偏好的预测作用不显著。

更重要的是, 主观社会阶层与调节聚焦表征的交互项正向预测捐助偏好(= 0.49,0.08,= 42.19,< 0.001,= 1.63, 95% CI [1.41, 1.89]), 具体而言, 当把生存类需求的项目用防御聚焦表征、把发展类需求的项目用提升聚焦表征时, 主观社会阶层越高, 越偏好发展类捐助,= 0.51,0.10,= 24.50,< 0.001,= 0.60, 95% CI [0.49, 0.74] (图5-左); 而当把生存类需求的项目用提升聚焦表征、把发展类需求的项目用防御聚焦表征时, 主观社会阶层越高, 越偏好生存类捐助,= −0.52,0.12,= 19.71,< 0.001,= 1.68, 95% CI [1.34, 2.12] (图5-右)。说明高、低社会阶层感知者的捐助偏好会因调节聚焦的变化而变化, 进一步支持了调节聚焦假设, 同时也排除了需求迁移假设。接下来我们进一步检验调节聚焦解释和另一个竞争解释——跨期偏好。

表7 研究4描述性统计和相关系数

注：调节聚焦表征(0 = 防御聚焦表征的生存类需求项目−提升聚焦表征的发展类需求项目, 1 = 提升聚焦表征的生存类需求项目−防御聚焦表征的发展类需求项目)为二分变量, 进行了虚拟变量处理, 故此呈现占比情况。其他虚拟变量处理同研究1。捐助情境为被试内变量, 仅与捐助偏好进行相关分析有意义(= 0.02), 故此未在矩阵表中列入该变量。***< 0.001,**< 0.01,*< 0.05

表8 研究4各变量的层次回归分析

注：调节聚焦表征为二分变量, 进行了虚拟变量处理,***< 0.001,**< 0.01,*< 0.05

图5 研究4高(+1 SD)、低(−1 SD)社会阶层感知者的捐助项目选择占比

6 研究5：调节聚焦vs.跨期偏好

本研究分别通过调节聚焦与跨期导向的组合表征来描述生存类和发展类项目, 分离并检验调节聚焦解释和跨期偏好解释。按照调节聚焦解释, 低社会阶层感知者会更偏好防御聚焦表征的项目, 高社会阶层感知者会更偏好提升聚焦表征的项目; 而按照跨期偏好解释, 低社会阶层感知者会更偏好短期导向的项目, 高社会阶层感知者会更偏好长期导向的项目。在本研究中, 自变量为主观社会阶层、调节聚焦表征和跨期表征, 其中主观社会阶层由社会阶层感知题项测量而来, 调节聚焦表征为被试间变量, 一种条件是提升聚焦表征的生存类需求项目−防御聚焦表征的发展类需求项目, 另一种条件是防御聚焦表征的生存类需求项目−提升聚焦表征的发展类需求项目, 跨期表征为被试间变量, 一种条件是长期表征的生存类需求项目−短期表征的发展类需求项目, 另一种条件是短期表征的生存类需求项目−长期表征的发展类需求项目。因变量为捐助偏好, 分为生存类捐助和发展类捐助。

6.1 被试

研究5的被试招募方式及要求同前述研究, 共招募了870名有效被试, 其中男性386人、女性484人, 平均年龄为30.19岁(= 8.24岁)。

6.2 研究程序

首先, 被试需要在社会阶梯图上标记出代表自己社会阶层的阶梯位置。然后, 进入两种捐助情境, 一是捐助政策支持意愿情境(图6-左), 二是捐助行为选择偏好情境(图6-右)。每种情境包含两个选项：生存类项目和发展类项目(呈现顺序随机), 两个情境的内部一致性系数为0.86。被试被随机分为4组：一组面临短期导向−防御聚焦表征的生存类项目和长期导向−提升聚焦表征的发展类项目(图6-(1)和6-(2)), 二组面临长期导向−提升聚焦表征的生存类项目和短期导向−防御聚焦表征的发展类项目(图6-(3)和6-(4)); 三组面临长期导向−防御聚焦表征的生存类项目和短期导向−提升聚焦表征的发展类项目(图6-(5)和6-(6)), 四组面临短期导向−提升聚焦表征的生存类项目和长期导向−防御聚焦表征的发展类项目(图6-(7)和6-(8))。正式研究前, 我们招募了223名被试阅读有关生存类/发展类捐助、防御聚焦/提升聚焦项目、短期/长期导向项目的具体定义, 然后对上述任务中涉及的16个选项进行分类(生存类项目/发展类项目、防御聚焦项目/提升聚焦项目、短期导向项目/长期导向项目), 来检测选项设计是否符合研究要求, 前测检验结果符合研究要求。

最后, 填写人口统计学信息以及控制变量测项信息(同研究1)。

6.3 结果分析

6.3.1 捐助选项的归类检验

88.90%以上的被试能准确分辨生存类需求项目和发展类需求项目(s < 0.001; 详见网络版补充材料C), 将医疗物资保障和粮油大礼包归类于生存类捐助项目, 将教育设备资助和文具大礼包归类于发展类捐助项目。被试能准确区分提升聚焦表征的项目与防御聚焦表征的项目(s < 0.001; 详见网络版补充材料F), 将提升聚焦表征的选项归类于提升聚焦项目, 将防御聚焦表征的选项归类于防御聚焦项目。被试能准确区分长期表征的项目与短期表征的项目(s < 0.001; 详见网络版补充材料F), 将长期导向表征的选项归类于长期导向项目, 将短期导向表征的选项归类于短期导向项目。

6.3.2 假设检验结果

本研究的描述性统计和相关分析结果如表9所示。将性别、年龄、共情特质、亲社会偏好、捐助情境作为控制变量, 主观社会阶层、调节聚焦表征和跨期表征作为自变量, 捐助偏好作为因变量, 进行二元Logistic回归分析。结果显示(表10), 主观社会阶层(= 0.08,= 0.05,= 2.72,= 0.099,= 1.08, 95% CI [ 0.99, 1.19])、调节聚焦表征(= 0.03,= 0.05,= 0.45,= 0.502,= 1.03, 95% CI [0.94, 1.14])及跨期表征(= −0.02,= 0.05,= 0.14,= 0.705,= 0.98, 95% CI [0.89, 1.08])对捐助偏好的预测作用不显著。

更重要的是, 主观社会阶层与调节聚焦表征的交互项正向预测捐助偏好(= 0.57,= 0.05,= 112.29,< 0.001,= 1.77, 95% CI [1.59, 1.97]), 进一步简单效应分析表明, 当把生存类项目用防御聚焦表征、把发展类项目用提升聚焦表征时, 感知社会阶层越高, 越偏好发展类捐助,= 0.66,= 0.08,= 71.87,< 0.001,= 1.93, 95% CI [1.66, 2.25] (图7-左), 而当把生存类项目用提升聚焦表征、把发展类项目防御聚焦表征时, 感知社会阶层越高, 越偏好生存类项目,= −0.53,= 0.08,= 46.74,< 0.001,= 0.59, 95% CI [0.51, 0.69] (图7-右)。

图6 研究5不同表征下捐助情境

表9 研究5描述性统计和相关系数

注：跨期表征(0 = 长期表征的生存类需求项目−短期表征的发展类需求项目, 1 = 短期表征的生存类需求项目−长期表征的发展类需求项目)为二分变量, 进行了虚拟变量处理, 故此呈现占比情况。其他虚拟变量处理同研究4。捐助情境为被试内变量, 仅与捐助偏好进行相关分析有意义(= 0.01), 故此未在矩阵表中列入该变量。***< 0.001,**< 0.01,*< 0.05

表10 研究5各变量的回归分析

注：性别、捐助情境、调节聚焦表征、跨期表征和捐助偏好为二分变量, 进行了虚拟变量处理。***< 0.001,**< 0.01,*< 0.05

图7 研究5不同表征下高(+1 SD)、低(−1 SD)社会阶层感知者的捐助项目选择占比

主观社会阶层与跨期表征的交互项对捐助偏好的预测作用未达到显著,= 0.08,= 0.05,= 2.31,= 0.129,= 1.09, 95% CI [0.98, 1.21]。社会阶层、调节聚焦表征和跨期表征三次交互项对捐助偏好的预测作用也未达到显著(= 0.10,= 0.06,= 3.63,= 0.057,= 1.11, 95% CI [1.00, 1.24])[7]鉴于三次交互存在边缘显著趋势, 我们进行了简单简单效应分析, 发现在4种组合表征下, 当把生存类项目用防御聚焦+短期导向表征、发展类项目用提升聚焦+长期导向表征时社会阶层对捐助偏好影响的效应略微高于其它三种组合表征(B = 0.10, Wald = 3.63, p = 0.057, OR = 1.11, 95% CI [1.00, 1.24])。。上述结果说明, 高、低社会阶层感知者的捐助偏好会因调节聚焦(而非跨期偏好)的变化而发生改变, 进一步支持了调节聚焦解释, 而非跨期偏好解释。

7 讨论

本研究针对高、低社会阶层捐助差异的理论争议以及当前我国慈善捐助中忽视了捐助主体与捐助类型匹配等现实问题, 将捐助区分出生存类捐助和发展类捐助, 探究了高、低社会阶层在两类捐助上的偏好差异及其潜在机制, 对于解析当前理论的矛盾或争议, 揭示不同阶层捐助的可变规律, 助推“共同富裕”目标下慈善事业的精准、精细管理等有参考意义。

7.1 低社会阶层感知者更偏好生存类捐助, 高社会阶层感知者更偏好发展类捐助

半个多世纪以来, 有关“高、低社会阶层的捐助表现差异”一直争论不休(Miyamoto et al., 2018; Schmukle et al., 2019; Vieites et al., 2022), 这些争论过于纠结在“谁的捐助更慷慨”这一传统问题上(Piff et al., 2010; Korndörfer et al., 2015), 忽视了高、低社会阶层在不同捐助类型上的偏好差异。本研究发现, 在生存类捐助上低阶层感知者比高阶层感知者的捐助意愿更高, 而在发展类捐助上高阶层感知者比低阶层感知者的捐助意愿更高, 这为解析有关阶层捐助差异的争论(Amir et al., 2018; Page et al., 2013; Piff et al., 2010; Schmukle et al., 2019)提供了新的视角, 也为客观、公正地评价不同社会阶层感知者的捐助表现提供了新的参考系。在涉及扶贫助困、医疗救助、生活物资等生存类捐助上低阶层感知者可能有更高的慈善参与度, 而在涉及教育资助、文化资助、就业资助等发展类捐助上高阶层感知者可能有更高的慈善参与度。笼统地、不加区分地比较高、低阶层感知者的捐助表现可能是引发过去矛盾或争议的重要原因, 并且盲目、武断地对某一社会阶层的捐助表现贴标签, 不仅容易对该社会群体产生误解, 还可能挫伤其参与慈善事业的积极性, 甚至单纯地从多和少的角度去评价捐助主体的捐助表现本身就有悖于社会捐助的初心。

需要指出的是, 相对于主观社会阶层, 在客观社会阶层上我们并未得到较为稳定的发现, 例如, 在研究2 (捐助意愿)中发现客观阶层指标可以显著预测捐助偏好差异, 但在研究3 (捐助行为)中并未发现显著预测作用, 这与以往研究有相似之处(Lee, 2018; Manstead, 2018; 杨沈龙等, 2022; Yang et al., 2019), 说明主观社会阶层的效应相对稳定, 且比客观社会阶层能更好地预测个体的心理与行为。

近期Vieites等人(2022)的研究从另一个侧面为阶层捐助差异提供了思考, 他们为不同社会阶层者设置了两类捐款信封：一类是表面印有食物图标的急需类捐助, 另一类是表面印有文化图标的非急需类捐助, 他们发现低社会阶层者在前类捐助中捐款更多, 而高社会阶层者在后类捐助中捐款更多。但本文关注的生存类和发展类捐助不等同于Vieites等人(2022)关注的急需类和非急需类捐助, 前者涉及需求的层次性, 后者涉及时间的紧迫性。急需类捐助在不同稀缺需求的情形中既可能包含生存类急需(如对于一个饥肠辘辘的受助者, 食物便是生存类急需物品)也可能包含发展类急需(如对于一个求知若渴的受助者, 书籍便是发展类急需物品), 非急需类捐助既可能用于生存所需(如用于改善医疗条件的医疗设备), 也可能用于发展所求(如用于提高职业技能的培训书籍)。依据当前研究的发现, 即便同为急需类捐助, 捐助去向生存类需求和发展类需求也会引发高、低社会阶层的捐助偏好差异。因此, 结合Vieites (2022)急需/非急需类捐助和当前研究生存/发展类捐助的双参照系, 应该能更全面地解析高、低社会阶层的捐助行为差异, 把握其捐助偏好的可变规律。

7.2 低社会阶层感知者避免受助者更差, 高社会阶层感知者希望受助者更好

本文从研究2到研究5进一步检验了可能驱动高、低社会阶层感知者在生存类和发展类捐助上差异的三种潜在原因：捐助动机、需求迁移和跨期偏好。三者分别从捐助结果的功效性(避免受助者更差或希望受助者更好) (Erlandsson et al., 2018; Piff & Moskowitz, 2017)、自我需求的迁移性(将自我的生存或发展类需求迁移到社会捐助上) (Leo, 2020; Vieites et al., 2022)和捐助结果的时效性(对受助者当下有用或未来有用) (Dertwinkel-Kalt et al., 2022; Echenique, 2020)上探究了高、低社会阶层捐助偏好差异的三种驱力。根据这三种的解释机制, 我们通过直接测量或者改变表征框架, 设置两两解释相悖的迫选项目, 支持了捐助动机解释, 排除了需求迁移和跨期偏好解释：高、低社会阶层感知者对生存类和发展类项目的选择偏好会因调节聚焦表征的改变而改变, 而没有因需求关注点的迁移而始终选择生存类或发展类项目, 亦没有因跨期导向表征的改变而改变。这些发现说明, 高、低社会阶层感知者并非从指向自我的需求偏好角度为受助者捐助, 而是从指向他人受助结果的角度为受助者捐助, 并且在捐助结果的功效性和时效性之间权衡时, 高、低社会阶层感知者更在意捐助结果的功效性而非时效性, 这些发现区分并检验了高、低社会阶层感知者的三类捐助驱力, 拓展了社会阶层的社会知觉理论(Kraus et al., 2012), 补充了两类阶层除能力−热情、内−外归因、自己−环境关注之外在利他动机上的差异, 对于理解高、低阶层感知者的亲社会行为差异及驱动机制有借鉴价值。

7.3 慈善助推三重奏

本文研究的结论对于破解当下“共同富裕”实施中慈善捐助的些许困境提供了三类助推建议。1)差异化助推。当前研究发现低社会阶层感知者更偏好生存类捐助, 高社会阶层感知者更偏好发展类捐助, 这为当下慈善捐助中更精细、更精准的管理提供了针对性建议。在低社会阶层感知者捐助中匹配基本物资捐助、扶贫助困捐助、医疗救助等生存类捐助项目, 而在高社会阶层感知者捐助中匹配教育文化捐助、就业创业捐助、环境保护捐助等发展类捐助项目, 避免低社会阶层感知者匹配发展类捐助、高社会阶层感知者匹配生存类捐助等问题, 可能更能激发其捐助的积极性, 提高其捐助意愿和捐助表现, 助力共同富裕目标下的社会再分配战略。2)增益助推。在前述社会阶层与捐助类型精准匹配的基础上, 如果欲进一步提升各社会阶层捐助者的捐助意愿, 根据研究4和研究5的发现, 可以适当强调对捐助功效的调节聚焦表征。例如, 对低社会阶层感知者而言, 在匹配生存类捐助的同时, 可以适当凸显捐助的防御聚焦功效, 对高社会阶层感知者而言, 在匹配发展类捐助的同时, 可以适当凸显捐助的提升聚焦功效。3)扭转助推。针对当前社会捐助比例失调等问题, 可以结合国家的战略调整, 改变两类捐助宣传说服的方式。例如, 如果在某段时期, 欲提升生存类捐助的比例, 除了提升低社会阶层感知者的参与之外, 依据研究4和研究5, 还可以将生存类捐助的功效表征为提升聚焦推送给高社会阶层感知者; 与之相反, 如果在某段时期, 欲提升发展类捐助的比例, 除了提升高社会阶层感知者的参与之外, 还可以将发展类捐助的功效表征为防御聚焦推送给低社会阶层感知者。三类助推从阶层捐助差异、捐助动机的凸显、捐助表征的改变等视角为政府及相关慈善机构提供精细化管理的些许参考。

7.4 值得进一步思考的几个问题

虽然当前研究通过操纵相对社会阶层感知、测量真实社会阶层、设置多种社会捐助情形, 在主观社会阶层的生存和发展类捐助偏好上得到相对稳定的发现, 但仍有几个问题值得进一步思考：1)在某些生存类和发展类捐助内容的设置上, 如对基本物质资助和职业技能培训资助的设置, 可能使人产生具象化联想的差异, 对粮油礼包和文具礼包的设置, 可能使人感知适助群体的差异, 进而影响阶层捐助偏好, 虽然在研究4、研究5中操纵捐助内容的调节聚焦取向有助于排除这些问题, 但未来研究可设置更为对等的捐助内容加以优化。此外, 对项目调节聚焦表征的操纵也可能存在改变被试需求偏好的风险, 进而影响调节聚焦机制和需求迁移机制的区分, 这也有待研究设计的改进。2)从关注捐助者阶层到关注受助者阶层。当前研究主要关注捐助者的社会阶层对低阶层受助者的捐助偏好影响, 而在现实捐助中有时也需要为高社会阶层捐助(如2022年5月至6月民众为上海疫情捐助)。高、低阶层捐助者在感知高、低阶层受助者的需求上、动机上、跨期上也可能存在不同, 进而诱发捐助行为差异。3)组合表征的叠加效应。研究5暗示, 虽然跨期偏好的改变并未直接影响高、低社会阶层感知者的捐助偏好, 但在某些情境下出现了调节聚焦表征与跨期表征的微弱组合效应(见脚注5)：当把生存类项目用防御聚焦+短期导向表征、发展类项目用提升聚焦+长期导向表征时, 低阶层感知者偏好生存类项目、高阶层感知者偏好发展类项目的效应更强。这说明用防御聚焦+短期导向组合表征生存类项目、用提升聚焦+长期导向组合表征发展类项目更能强化高、低社会阶层感知者捐助偏好, 这种组合表征的叠加效应值得未来探究。

7.5 结论

高、低社会阶层感知者有着不同的捐助动机, 影响了他们在生存类和发展类项目中的捐助意愿：低阶层感知者捐助避免受助者更差, 因而更偏好生存类捐助; 高阶层感知者捐助希望受助者更好, 因而更偏好发展类捐助。

致谢：感谢主编和三位审稿专家的修改建议, 特别是在研究设计和数据分析上, 让我们学习和成长了很多！感谢刘永芳教授、陈思静副教授、江程铭副教授在初稿、改稿中给予的帮助。

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补充材料A：

附表1 基于预研究效应量计算的各研究计划样本量与实收样本量

注：我们在每项正式研究前, 先进行了一系列预研究(≈ 70～80/项), 采用与正式研究相同或相似的实验材料(部分实验材料可能会根据预研究反馈做微调), 调研同质样本群体, 一方面检验实验材料设计的合理性, 另一方初步计算每项研究我们关注的核心变量或交互项的效应量, 并依据预研究的效应量运用G*power软件计算了每项研究所需的样本量(Faul et al., 2007; 2009)。基于每项研究关注的核心问题, 每项预研究选取的核心变量如下：研究1：选取相对社会阶层感知(二分变量)对捐助偏好(二分变量)影响的效应量。研究2中, 选取社会阶层(连续变量)对捐助偏好(二分变量)影响的效应量。研究3中, 选取社会阶层(连续变量)对捐助偏好(连续变量)影响的效应量。研究4、5中, 选取社会阶层(连续变量)与表征类型的交互项对捐助偏好(二分变量)影响的效应量(各预研究效应量参见附表1; 计算依据参考Faul et al., 2007; 2009)。

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补充材料B：

附图1 各研究参与者的社会阶层分布

补充材料C：

补充材料D：

附表3 各研究捐助情境的调节效应分析

捐助偏好 BSEWaldOR 研究1相对社会阶层感知×捐助情境–0.070.080.660.94 研究2主观社会阶层×捐助情境0.160.160.940.86 经济收入×捐助情境0.160.090.031.02 社会职业×捐助情境0.090.090.991.09 受教育水平×捐助情境0.090.081.101.09 研究4主观社会阶层×调节聚焦表征×捐助情境–0.010.070.011.00 研究5主观社会阶层×调节聚焦表征×捐助情境–0.030.050.220.98

补充材料E：

附表4 研究4选项表征的归类判断

选项表征调节聚焦知觉判断统计检验 提升聚焦防御聚焦 基本物资资助，避免百姓食不果腹，降低困难百姓生存压力。31201c2 = 71.94, p < 0.001, φ = 0.39, 95% CI [0.31, 0.48] 职业技能培训，提升职业素养，提高就业率，增加百姓收入。20626c2 = 82.20, p < 0.001, φ = 0.42, 95% CI [0.34, 0.50] 生活物资大礼包，缓解物资储备压力，降低百姓生活压力。24208c2 = 86.58, p < 0.001, φ = 0.43, 95% CI [0.35, 0.51] 职业发展与就业指导书籍大礼包，提升职业素养，增加百姓就业竞争力。20230c2 = 73.92, p < 0.001, φ = 0.40, 95% CI [0.32, 0.48] 基本物资资助，提高百姓物质生活水平，提升健康指数，增进人民福祉。18844c2 = 49.45, p < 0.001, φ = 0.33, 95% CI [0.24, 0.41] 职业技能培训，降低百姓苦力劳动比率，减少无业游民，缓解经济压力。46186c2 = 46.47, p < 0.001, φ = 0.32, 95% CI [0.23, 0.40] 生活物资大礼包，丰富百姓物质储备，提升生活质量。18547c2 = 45.03, p < 0.001, φ = 0.31, 95% CI [0.22, 0.40] 职业发展与就业指导书籍大礼包，降低百姓职业局限，减少技能盲区，缓解就业焦虑。48184c2 = 43.61, p < 0.001, φ = 0.31, 95% CI [0.22, 0.39]

补充材料F：

Give a man a fish or teach him to fish? Differences in donor behavior between high and low social classes

SUN Qingzhou1, HUANG Jingru1, YU Xiaofen1,2, GAO Qingde1

(1School of Management, Zhejiang University of Technology, Hangzhou 310023, China)(2China Academy of Housing & Real Estate, Zhejiang University of Technology, Hangzhou 310023, China)

Who donates more generously between high and low social classes? Existing studies have provided different answers. One potential reason is that prior research fails to distinguish between categories of survival and developmental donation. We conducted five studies to examine the differences in donor behaviour between high and low social classes in terms of preference for survival or developmental categories of donation and the underlying mechanisms involved in this decision.

In Study 1, we manipulated participants’ relative sense of social class by comparing them with the highest or lowest class and measured their preference for survival and developmental donations. Results found that participants with a sense of high social class were more likely to choose developmental donations, whereas those with a sense of low social class were more likely to choose survival donations. In Study 2, we measured the participant’s’ true social class, their tendency to regulatory focus, and their preference between survival and development donations. Results found that those of high social class chose more developmental donations, whereas those of low social class chose more survival donations. Additionally, those of a higher social class had a higher promotion focus and lower prevention focus; thus, they preferred developmental donations, which supports the regulatory focus explanation. In Study 3, we adopted a between-subject design and measured participants’ true social class and their own survival or development demand, as well as their preference for survival or development donations. Results revealed that only the index of subjective social class and not objective social class showed a consistent tendency with Studies 1 and 2. The survival or development demand of high/low social class did not predict the participants’ ownsurvival and development donations, which did not support the demand migration explanation. In Study 4, we set up survival and development items with prevention/promotion focus representation to separate the regulatory focus and demand migration explanations. We observed that subjective social classes’ choice preferences changed with representations of regulatory focus, rather than such individuals consistently choosing survival or developmental items owing to the migration of requirements. In Study 5, we set up different representations (regulatory focus × intertemporal orientation) of survival and developmental items to test whether participants’ preferences changed with representations of regulatory focus motivation or intertemporal orientation. The results showed that when developmental items were characterized as a long-term-promoted focus, high subjective social class individuals preferred developmental donations, whereas low subjective social class individuals preferred survival donations when survival items were characterized as a short-term-preventive focus. When developmental items were characterized as a long-term-preventive focus, low subjective social class individuals preferred developmental donations, whereas high social class individuals preferred survival donations when survival items were characterized as a short-term-promoted focus. These results suggest that subjective social classes’ preference for survival/developmental donation changes with the representation of regulatory focus motivation but is not consistent with the representation of intertemporal orientation; this supports the regulatory focus explanation and rejects the demand migration explanation and intertemporal preference explanation.

These findings provide new insights into donation contradictions, variable mechanisms for donation between high and low social classes, and the precise motivations for providing survival and developmental donations.

social class, survival donations, developmental donations, regulatory focus, charity nudge

B849: C91

https://doi.org/10.3724/SP.J.1041.2023.01677

2022-11-13

*国家自然科学基金(72271220; 71801193; 72271094; 71942004)、浙江省自然科学基金(LY20C090011)和浙江工业大学“青年英才支持计划”资助。

孙庆洲, E-mail: sunqingzhou2008@163.com 虞晓芬, E-mail: yxf@zjut.edu.cn