一、引言

从1759年Adam Smith对牧师行为首次进行了经济解释(Smith, 2010)到1975年Corry Azzi and Ronald Ehrenberg发展出第一个正式宗教经济模型——宗教家庭生产模型(Azzi and Ehrenberg, 1975)，其间经历了200年之久。在Azzi and Ehrenberg(1975)的基础之上，宗教开始越来越多地得到经济学家的重视，并逐渐形成经济学的一个新支流——宗教经济学(Iannaccone，1998)。不过让人遗憾的是，在对个体捐赠行为的研究中这一进展并没有取得太大进步。

捐赠是公共物品供给的一种重要来源，因此关于捐赠的决定因素一直以来都是经济学家讨论的焦点，利他、群体压力等诸多捐赠动机被相继识别出来，但是影响捐赠的一个可能的重要因素——宗教仍没有得到足够的重视。如果个体行为是由偏好所决定的，那么塑造或者影响偏好的一个重要因素则是宗教(Iannaccone，1998)。捐赠作为一种亲社会行为往往受亲社会价值观影响，而世界上所有宗教几乎都推崇扶危济贫、助人为乐，从而有可能成功地塑造出亲社会的理念和态度。此外，捐赠事关公共物品的有效供给，因此群体压力往往也是影响捐赠的一个重要因素，而群体压力的形成往往需要组织认同。而在所有非正式组织中，宗教组织往往至关重要，由此也可能会对捐赠产生十分重要的影响。

目前有一些实证研究提供了宗教在个体或者组织捐赠中扮演着重要角色的证据, 这些研究结果表明宗教不但可以直接影响个体的捐赠行为(Barry，1996；Flanagan，1993)，同时宗教的出现还会使捐赠影响因素的作用程度甚至作用方向发生变化。比如捐赠的收入弹性以及价格弹性会因为个体宗教信仰或者宗教性的不同而不同(Eckel and Grossman, 2004；Helms and Thornton, 2012；Thornton and Helms, 2013)，募捐方式对捐赠的影响也将会因宗教而发生变化(Lambarraay and Riener, 2012)，年龄对捐赠的影响也在有宗教信仰者与无宗教信仰者之间存在显著的不同(Chang，2005)。因此，忽视宗教这一因素将会十分不利于全面理解个体捐赠行为。

虽然这些研究为宗教与捐赠之间的关系提供了部分证据，但是仍存在如下问题没有得到有效解决。首先，现有研究大多没有很好地解决宗教与捐赠之间的内生性问题，因此其所识别出的二者之间的相关关系有可能存在高估或者低估的问题。正因如此，Sablosky(2014)对现有研究结论提出严重质疑。其次，现有研究主要针对的是西方发达国家，有关中国大陆的研究仍十分少见^①。研究中国宗教的意义在于，中国宗教与西方宗教存在很大不同。在中国，信教比重小，但是发展迅速；而在西方，信教比重大，但是总体稳定^②, 中国以弥散性宗教为主，而西方则以制度性宗教为主(杨庆堃，2007；夏巍巍等，2017)。

① Du et al. (2014)和周怡、胡安宁(2014)分析了中国宗教与企业捐赠之间的关系，但是在他们的分析并未涉及到个体捐赠。虽然曾建光等(2016)的分析涉及到了个体捐赠，但他们主要关注的是私企高管的个人捐赠行为。由于私企高管与企业之间关系密切，因此他们的分析本质上仍属于宗教对企业捐赠的影响。

② 根据World Value Survey，2005年美国有宗教信仰的比重为74.54%，而中国有宗教信仰的比重为21.79%，世界各国平均有宗教信仰的比重为71.89%。纵向来看，1982年、1990年、1995年、1999年、2005年, 美国有宗教信仰者所占比重别为83.03%、83.75%、82.16%、83.39%、74.54%，总体来看变动不是很大。但中国1990年、2001年、2005年信教者比重分别为4.95%、14.73%、21.79%, 有明显的增长趋势。

有鉴于此，本文将基于全中国代表性微观调查数据，分别使用历史上省级宗教活动场所密度和出生省份-出生年份-性别-民族别信教比重作为个体宗教信仰的工具变量来识别宗教对个体捐赠行为的因果性影响。本文对于捐赠经济文献的贡献在于基于中国的微观调查数据提供了宗教影响个体捐赠行为的因果性证据。此外，宗教经济学对经济学的主要贡献在于拓展了对个体效用函数的认识。在宗教经济学看来，个体(尤其是对有宗教信仰者而言)的效用不但取决于现世消费，还取决于来世效用(Azzi and Ehrenberg, 1975)。因此，在对个体进行资源配置决策的分析中，传统微观经济学中的效用函数应该改写。本文对宗教经济学的贡献在于提供了来世效用假设的部分证据。研究结果表明，救赎性强的宗教对个体捐赠的影响更大，这在一定程度上说明，如果个体认为捐赠可以给其来更多的来世效用的话，那么其捐赠概率和水平就会更高，即个体尤其是有宗教信仰的个体在进行经济决策的过程中是考虑来世效用的。

本文以下内容安排如下：第二部分对现有关于宗教与捐赠之间关系的文献进行梳理，并归纳宗教影响捐赠的作用机制；第三部分介绍本文所使用的模型；第四部分对本文所使用的数据以及关键变量进行说明；第五部分给出本文的基本结果；第六部分进一步讨论宗教对不同捐赠类型的影响以及不同宗教信仰对捐赠的影响；第七部分归纳本文主要研究结论。

二、文献回顾 (一) 宗教对捐赠的影响

早期关于宗教与捐赠关系的研究主要是直接对比有宗教信仰者与无宗教信仰者(或者宗教性强者与宗教性弱者)在捐赠方面的差异，得到的结论大都认为宗教促进了捐赠。参与宗教组织活动积极的个体中有85%进行过捐赠，而那些不太活跃的个体中仅有55%进行过捐赠(Flanagan，1993)。每周进行宗教服务的个体平均捐献了其收入的3.3%，每月进行一次宗教服务的个体贡献了其收入的1.4%，而一年仅进行一两次宗教服务的个体则仅贡献了其收入的1%(Barry，1996)。另外也有一些研究从亲社会行为的角度提供了宗教影响个体捐赠的证据(Grossman and Parrett, 2011)。Du et al. (2014)则进一步检验了宗教对组织捐赠的影响。他们基于中国企业的调查数据发现，宗教对公司慈善捐赠具有显著的正向影响，不过对国有企业而言，这一关系要弱于私营企业。

后来的研究则进一步对比了不同宗教对捐赠的影响以及宗教对不同捐赠类型的影响。就宗教类型而言，早期研究并没有过多地在意宗教的类型学，而仅仅是按照五大宗教的简单划分来研究。研究结论大都支持，相对于天主教而言，基督新教的捐赠水平更高(Bekkers and Schuyt, 2008)。关于宗教的类型学，Mccleary(2007)做出了开创性的贡献。她通过对各大宗教权威性经书的研读，依据不同宗教教义中现世行为(包括捐赠)与来世回报(如上天堂)或者惩罚(如下地狱)之间联系得紧密程度将宗教划分高、中、低救赎性宗教。在Mccleary(2007)宗教类型学的基础上，Thornton and Helms(2013)基于美国COPPS数据，研究了边际税率对慈善捐赠的影响是否会因所信宗教的不同而不同。其结果发现对于高救赎性宗教而言，其信徒捐赠数量更多并且对捐赠的经济激励(如税收减免)更不敏感。对于低救赎性宗教而言，其捐赠频率更低、捐赠次数更少，并且对边际税率的变化更敏感。Tao and Yeh(2007)则基于台湾的实际情况对台湾宗教的救赎性进行了区分，认为基督教所宣称的来世收益明显大于佛教，佛教所宣称的来世收益又明显大于民间信仰。据此对比了这三类宗教间以及同一宗教内对来世存在性信任程度不同的信徒间的宗教捐赠。基于台湾数据，其研究结果表明，来世收益越大的宗教信徒进行宗教捐赠的概率和数量就越大；并且在同一宗教内越是笃信存在来世的个体进行宗教捐赠的概率和数量就越大。

就捐赠类型而言，根据捐赠对象的不同往往被划分为世俗捐赠和宗教捐赠。讨论的焦点之一是这两类捐赠是否有着本质的不同。一般认为，宗教捐赠与世俗捐赠有着本质上的区别。借用宗教家庭生产模型的术语(Azzi and Ehrenberg, 1975)，二者之间的区别主要表现在，宗教捐赠直接影响来世效用，而非宗教捐赠与来世效用之间的关系相对而言要更弱。由于来世效用的获得因生命结束而开始，因此上述区别的一个具体表现是相对于世俗捐赠，宗教捐赠与死亡概率之间应具有更强的正相关关系。Blomberg et al. (2006)构造并且估计了一个宗教捐赠经济模型。在该模型中，他们假设宗教捐赠具有现世消费价值和来世投资价值。他们认为如果宗教捐赠没有来世投资价值，那么宗教捐赠与消费支出的比率则应与死亡风险无关。然而，如果宗教捐赠具有来世投资价值，那么当个体所面临的死亡风险增加时，其宗教捐赠占收入的比重就应显著增加。使用美国CEX数据，其发现了很强的证据支持宗教贡献具有来世价值这一假说。其结果表明，宗教捐赠随着死亡概率增加而增加，而世俗捐赠则不具有这一特征。Hrung(2004)和Chang(2005)以高龄来指示死亡风险，得到的研究结果也与Blomberg et al. (2006)相似。Hrung(2004)发现虽然宗教捐赠和世俗捐赠均随着收入增加而增加，但是只有宗教捐赠与年龄之间具有正相关关系。Chang(2005)基于台湾数据发现年龄与宗教捐赠之间的相关关系比其与医疗或者政治捐赠之间的相关关系更强。研究者关注的宗教捐赠与世俗捐赠的另一个不同是二者对捐赠价格和收入的敏感性；Eckel and Grossman(2004)的结果表明在宗教参与者与非宗教参与者之间捐赠的价格弹性并没有显著差异，但是收入弹性则存在十分明显的不同。关于捐赠类型讨论的另一焦点是信徒慷慨是否仅局限在宗教捐赠方面。Eckel and Grossman(2004)的研究还表明虽然总体而言，宗教参与者比非宗教参与者更为慷慨，但是他们的慷慨更多的是针对教会而非其他世俗组织。不过也有研究同样发现，与宗教参与较少者相比，宗教参与较多者不但宗教捐赠更多，其世俗捐赠也同样更多(Lyons and Nivison-Smith, 2006)。

(二) 宗教影响捐赠的机制

理论上讲，宗教至少可以通过两条途径影响捐赠，大体可以概括为偏好效应和网络效应。偏好效应是指宗教可以通过教义来对信徒的世界观和价值观进行塑造，改变其在进行经济决策时的偏好，进而引发其捐赠行为。宗教通过教义影响个体偏好或者效用的具体方式大体有三个。第一，将捐赠视为一种信徒应尽的义务。大多数宗教对信徒捐赠都有较为明确的要求，如基督教、犹太教的什一奉献，伊斯兰教的天课等。这些规定将捐赠视为信徒应该履行的一种义务，从而会对信徒的捐赠行为产生较强的硬性约束。第二，通过将捐赠与来世回报或者惩罚相联系，从而间接影响信徒的捐赠行为。在此情形下，信徒往往会将捐赠视为来世效用的一种投资(Blomberg et al., 2006；Hrung，2004；Thornton and Helms, 2013)。第三，亲社会行为的产生往往是因为有亲社会的价值，比如利他主义、平等观以及对公共物品的责任心，而这些价值观则可以通过宗教传统的社会化来获得(Bekkers and Schuyt, 2008)。

网络效应指的是宗教作为一种组织，可以形成一张较强的社会网络。在信徒捐赠决策中，该网络的具体功能表现在以下两点。第一，该网络会提供有关捐赠需求的信息以及捐赠机会，从而可以扩大信徒的捐赠可及性。第二，该网络还会形成群体压力，具有很强的组织动员效应，促使个体捐赠行为的发生(Putnam et al., 2012)。

目前对这两条渠道进行实证检验的研究尚不多见，且研究结果往往相互矛盾。Bottan and Perez-Truglia(2015)研究了天主教牧师性丑闻对宗教参与、宗教信仰和亲社会行为的影响。其结果表明丑闻导致了宗教参与和慈善捐赠的持续下降，但是对宗教信仰、亲社会态度并未产生显著影响。据此，他们认为宗教信仰以及亲社会态度并不是宗教参与影响慈善捐赠的主要机制。Lambarraay and Riener(2012)用实验设计来估计穆斯林价值观在匿名和公开情形下对真实捐赠水平的影响。他们在摩洛哥教育所对534个和186个对象进行了两次自然实验。其研究发现在穆斯林价值观干预下，捐赠的匿名性显著提高了信教者捐赠的概率。据此，他们认为不是社会压力，而是宗教教义导致了宗教与捐赠之间的相关关系。Bekkers and Schuyt(2008)基于荷兰的调查数据则表明这两种效应同时存在，不过会因捐赠类型的不同而不同。新教教会成员对教会较高水平的贡献是因为捐赠的社会压力；相反，其对非宗教组织的贡献则是因为亲社会价值观。

三、模型选择 (一) 基准模型

本文所关注的因变量——捐赠有一个重要特征，那就是含有大量零值。据此，本文主要使用广义double hurdle模型来估计宗教对捐赠的影响。广义double hurdle模型主要建立在标准cragg模型的基础之上。该模型假设个体的消费行为包含了两个决策，同时在进行这两个决策的过程中，个体所考虑的因素并不完全一样。根据该模型，只有同时越过两道栏，正的捐赠数量才会被观测到。第一道栏是参与选择，即是否捐赠；第二道栏是强度选择，即捐赠多少。为了检验估计结果的稳健性，本文还是使用了tobit模型、two parts模型、heckman选择模型、标准cragg模型，并且基于LR检验和Vuong检验对各个模型进行了比较。

需要指出的是，虽然以上非线性模型较好地解决了传统OLS估计的偏误问题，但是非线性模型的估计需要对变量分布进行较为严格的限制，估计出来的系数不是平均处理效应，同时这些模型还存在概念含糊不清等问题^①(Angrist，2001)。与之相比，传统线性模型则没有这些问题，因此Angrist(2001)认为在应用研究当中，综合来看，非线性模型并不比传统的线性模型优越多少。更为重要的是，当内生变量为二元变量时，传统线性模型在识别因果性影响时往往比非线性模型在不失信度的情况下更为简单易行。

① 比如，就本文研究主题而言，非线性模型所依赖的潜变量认为潜在捐赠数量存在负值，在现实生活中这样的假设很难解释。

(二) 内生性

宗教信仰与捐赠行为之间的内生性来源主要有两个，即遗漏变量和联立性。对此，本文拟使用工具变量法来予以解决。借鉴阮荣平等(2014a, 2014b)的做法，本文选择的工具变量是历史上省级层面宗教活动场所密度和出生省份-出生年份-性别-民族别^②信教比重。本文认为这两个变量作为工具变量的有效性主要体现在两个方面。第一，这两个变量对个体宗教信仰选择有较强的影响。信仰是社会化的重要内容，而社会环境则是影响社会化的重要因素。因此，个体所处的社会环境的宗教性是影响个体宗教信仰选择的关键因素。有关社会网络与个体宗教性之间的关系被认为是目前宗教社会科学中最为确定的发现之一(Kane and Park, 2009)。宗教活动场所密度和出生省份-出生年份-性别-民族别信教比重是衡量宗教环境的重要指标，因此这两个变量能够对个体宗教信仰产生较强影响。因此，作为弱工具变量问题出现的可能性不大。第二，这两个变量相对于个体现在的捐赠行为有很强的外生性。历史上省级层面宗教活动场所密度在很大程度上是由历史上宗教活动场所的修建维护活动决定，同时出生省份、出生年份、性别以及民族也是完全随机决定的，所以这两个工具变量具有较好的外生性。

② 出生年份被分为五等分，民族被分为汉族和少数民族两类。

本文中历史上宗教活动场所的数量来自密歇根州立大学、普渡大学和武汉大学共同开发的《空间宗教分析系统》^①。根据该系统，本文构造了“建国之前”、“改革开放之前”以及“现在”各省宗教活动场所密度^②。在构造出生省份-出生年份-性别-民族别信教比重这一变量时，本文使用了已公开的包含宗教信仰信息的所有CGSS数据，具体包括CGSS2006、CGSS2008、CGSS2010、CGSS2011以及CGSS2012。对于该变量的使用，本文分别考虑连续变量和二元变量(1(省份-出生年份-性别-民族别信教比重)>中位数(0.9))两种形式。

① 网址参见，http://religioninchina.org/ResearchSystem/Content.aspx?id=3。

② 有关不同指标的具体构建方法及优缺点请参见阮荣平等(2014a)。

四、数据

本文所使用的数据主要来自2012年中国综合社会调查(CGSS2012)。CGSS2012样本总量为11, 763个，捐赠模块样本量为5, 818个。就研究主题而言，本文最感兴趣的两个变量是宗教信仰和捐赠。本文对宗教信仰的衡量主要是受访者报告在调查时点的宗教信仰状况。在CGSS2012中，这一类问题的选项一共有12个：佛教、道教、民间信仰(拜妈祖、关公等)、回教/伊斯兰教、天主教、基督教、东正教、其他基督教、犹太教、印度教、其他。

为了更加细致地考察宗教信仰对捐赠的影响，本文采用了两种分类方式来衡量受访者的宗教信仰状况。第一种是本文的主要分类方式，仅将宗教信仰区分为有宗教信仰与无宗教信仰。在这一分类方式中，除了认为自己是“无宗教信仰”者之外的一切选项，都将其定义为“有宗教信仰”。

第二种分类方式借鉴Tao and Yeh(2007)、Mccleary(2007)和Thornton and Helms(2013)的做法，根据不同宗教教义中捐赠与来世效用之间关系的紧密程度，将宗教信仰进一步区分为高救赎性宗教信仰和低救赎性宗教信仰。其中高救赎性宗教包括选项中的伊斯兰教、天主教、基督教、东正教、其他基督教、犹太教、印度教、其他宗教；而低救赎性宗教包括佛教、道教和民间信仰。

关于捐赠，CGSS2012在调查问卷中做了明确定义，即“是个人自愿的，不以回报为目的向社会上的个人或机构进行的捐赠”。调查结果显示，进行过捐赠的受访者占31.88%(1, 855人)。对于捐赠者CGSS2012还进一步询问了其向不同领域的捐赠数量。这些领域具体包括宗教类，扶贫、助困、救灾类，健康、卫生、医疗类，教育类，环保与动物保护类，文化与艺术保护类，邻里与社区服务类，综合类，其他。本文所定义的总体捐赠数量包括在所有领域中的捐赠数量，其中对未进行捐赠者赋值为0。另外，为了考察有宗教信仰者的慷慨是否仅局限在对宗教组织，本文还将总体捐赠进一步区分为两类。一类为宗教捐赠，即在宗教类领域进行的捐赠；一类为世俗捐赠，即在总体捐赠中除宗教捐赠之外的捐赠。

五、结果 (一) 基准模型

在正式报告结果之前，本文首先使用LR检验与Vuong检验比较了tobit模型、two parts模型、heckman选择模型、标准cragg模型以及广义double hurdle模型在拟合样本捐赠行为方面的表现。tobit模型嵌套于标准cragg模型(约束条件有j+1个)，标准cragg模型嵌套于广义double hurdle模型(约束条件有1个)，two parts模型嵌套于heckman选择模型(约束条件有1个)，然而heckman选择模型与广义double hurdle模型之间并非嵌套关系。据此，本文首先基于LR检验对比了广义double hurdle模型与标准cragg模型、标准cragg模型与tobit模型，接着同样基于LR检验对比了heckman选择模型与two parts模型，最后基于Vuong检验对比了广义double hurdle模型与heckman选择模型^①。检验结果表明，广义double hurdle模型要优于其他非线性模型。这意味着零捐赠，并非完全是由捐赠参与决策决定的。

① 由于篇幅限制，未报告上具体检验结果。感兴趣的读者可以向作者索取。

基于上述比较结果，对于非线性性模型，本文主要报告广义double hurdle模型的估计结果，其他各个非线性模型的估计结果及传统线性模型、广义模型所有参数估计结果未改变研究结论。基于Angrist(2001)所指出的线性模型在结果理解以及处理内生性方面的优越性，本文还报告了OLS的估计结果，参见表 2。对于所有模型，本文所关注的自变量为宗教信仰，控制变量包括性别、年龄、民族、受教育程度、是否党员、本人或者配偶是否拥有房产、家庭收入的对数、城乡、18岁以下孩子的数量、地区变量。有关控制变量的说明及其统计特征参见表 1。虽然广义double hurdle模型给出的估计系数(参见表 2第(2)和第(3)列)并不代表平均处理效应，直接将其与OLS估计结果进行比较并没有太大意义，但是其估计系数的方向以及显著性仍然能够较好地反映出宗教信仰与捐赠行为之间的关系。为了更好地理解广义double hurdle模型所估计的宗教信仰对捐赠参与和捐赠数量的影响，本文还分别计算了宗教信仰对捐赠概率和在捐赠条件下的捐赠数量的平均边际影响(参见表 2第(4)-(5)列)。

就捐赠参与而言，广义double hurdle模型估计结果显示(参见表 2第(2)和第(4)列)，相对于无宗教信仰者，有宗教信仰者进行捐赠的概率更大，并且这一差异在1%的水平上具有统计显著性。第(4)列估计结果可以理解为平均处理效应。从中可以看出，相对于无宗教信仰者，有宗教信仰进行捐赠的概率要高出8%。就捐赠强度而言，从表 2第(1)、(3)、(5)列可以看出，线性模型和广义double hurdle模型估计结果均显示，相对于无宗教信仰者而言，有宗教信仰者的捐赠数量明显高出许多，二者的这一差异在1%的水平上具有统计显著性。其中表 2第(5)列表示对于捐赠者而言，宗教信仰对捐赠数量的平均边际影响。从中可以看出，有宗教信仰者的捐赠数量要比无宗教信仰者高出47%-49%。

(二) 内生性

虽然表 2估计结果较为稳健地表明宗教信仰对捐赠行为具有显著的正向影响，但是表中各个模型均没有考虑宗教信仰与捐赠行为之间可能存在的内生性问题。当存在内生性时，上述估计结果都是有偏的。为此，本文将使用工具变量来对这一问题进行解决。

表 3给出的是使用2SLS方法得到的宗教信仰对捐赠行为影响的估计结果。其中第(1)和(2)列、第(3)和(4)列、第(5)和(6)列、第(7)和(8)列、第(9)和(10)列依次使用的工具变量为现在(2004年)省级层面宗教活动场所的人均密度、改革开放前省级层面宗教活动场所的人均密度、建国前省级层面宗教活动场所的人均密度、连续变量形式的出生省份-出生年份-性别-民族别信教比重和二元变量形式的出生省份-出生年份-性别-民族别信教比重。表 3A估计的是宗教信仰对捐赠参与的影响。从第一阶段估计结果可以清晰地看出，各个工具变量对宗教信仰选择均有十分显著的影响。由此可以认为本文所选的两大类工具变量不存在弱工具变量问题。为了进一步检验工具变量对个体宗教信仰选择的解释力，本文基于线性概率模型计算了表 3A各个回归方程的Kleibergen-Paap rk Wald F统计量(参见弱工具变量检验行)。Kleibergen-Paap rk Wald F统计量远远高于Stock and Yogo(2002)所建议的在10%水平拒绝弱工具变量假设的临界值(约为16)。由此，可以认为本文所使用的工具变量对个体宗教信仰有着较强的解释力，不存在弱工具变量问题。对比表 2第(4)列估计结果，表 3A各列估计结果均有十分显著的增加，说明宗教信仰与捐赠行为之间的内生性使得宗教信仰对捐赠参与的影响被低估了。内生性检验说明表 2估计结果面临着较为严重的内生性偏误。表 3B估计的是宗教信仰对捐赠强度的影响。由Kleibergen-Paap rk Wald F统计量可以看出，本文所选择的工具变量也不存在弱工具变量问题。相对于表 2第(1)列估计结果，宗教信仰对捐赠强度的影响明显增强，并且内生性检验也清晰地表明表 2估计结果面临着较为严重的内生性偏误。

六、进一步的讨论 (一) 宗教捐赠与世俗捐赠

上面的结果表明，有宗教信仰者比无宗教信仰者的捐赠概率更高、捐赠强度更大，但是这种差异主要是发生在宗教捐赠方面还是发生在世俗捐赠方面，上述分析并未给出答案。如果有宗教信仰者的捐赠仅仅是为了服从教会要求，局限在宗教捐赠，那么这些捐赠行为对公民社会发展的意义就弱许多；但是如果有宗教信仰者的捐赠能够突破宗教捐赠，在世俗捐赠方面也很积极，那么这些捐赠行为就会为公民社会发展提供强有力的物质支持。因此，有必要进一步对比有无宗教信仰者在宗教捐赠和世俗捐赠方面的差异。

表 4给出了使用2SLS方法得到的宗教信仰对宗教捐赠影响的估计结果。从中可以清晰地看出，本文所使用的各个工具变量依然有效，并且估计结果对不同工具变量的选择具有较强的稳健性。就捐赠概率而言，有宗教信仰者进行宗教捐赠的概率比无宗教信仰者高出23%-35%，并且这一差异在1%的水平上具有统计显著性(参见表 4A)。总体而言，这一差距要小于使用2SLS方法估计出的二者在总体捐赠概率方面的差距(参见表 3A第(2)、(4)、(6)、(8)和(10)列)。就捐赠强度而言，有宗教信仰对宗教领域进行捐赠的数量也比无宗教信仰者高出134%-221%之多，同样这一差距也在1%的水平上具有统计显著性(参见表 4B)。总体而言，这一差距也小于使用2SLS方法估计出的二者在总体捐赠强度方面的差距(参见表 3B第(2)、(4)、(6)、(8)和(10)列)。表 3和表 4估计结果说明，有无宗教信仰在捐赠方面的差距可能不仅体现在宗教捐赠方面，还可能体现在世俗捐赠方面。

表 5给出了使用2SLS方法得到的宗教信仰对世俗捐赠影响的估计结果。其中表 5A给出的是宗教信仰对世俗捐赠参与的影响。虽然总体而言，相对于宗教信仰对宗教捐赠参与的影响，宗教信仰对世俗捐赠参与的影响弱了许多，但是使用历史上省级层面宗教活动场所密度作为工具变量，依然发现了二者之间具有显著的正向相关关系。表 5B给出的是宗教信仰对世俗捐赠强度的影响。从中可以看出，无论使用何种工具变量，相对于无宗教信仰者，有宗教信仰者进行世俗捐赠的数量显著更高。

综合表 4和表 5的估计结果可以认为，宗教信仰不仅激励了人们进行更多的宗教捐赠，同时还激励了人们进行更多的世俗捐赠。由此可以认为宗教信仰有利推动公民社会的发展。

(二) 高救赎性宗教信仰与低救赎性宗教信仰

不同宗教信仰由于教义、组织性等方面存在较大的差异，因此不同宗教信仰对捐赠行为的影响可能并非同质。为了识别不同宗教信仰对捐赠行为的影响，本文借鉴Tao and Yeh(2007)、Mccleary(2007)和Thornton and Helms(2013)的做法，根据不同宗教教义所规定的捐赠与来世效用之间联系的紧密程度，将宗教信仰进一步区分为高救赎性宗教信仰和低救赎性宗教信仰。

表 6基于线性模型以及广义double hurdle模型给出了低救赎性宗教和高救赎性宗教对捐赠行为影响的估计结果。广义double hurdle模型估计结果显示，低救赎性宗教信仰对捐赠参与决策的影响与对捐赠强度决策的影响存在较大差异。与无宗教信仰者相比，虽然低救赎性宗教信仰者的捐赠数量明显更多(p＜0.001)，但低救赎性宗教信仰者的捐赠参与并没有显著差异。就平均边际影响而言，低救赎性宗教信仰者比无宗教信仰者捐赠概率虽然高3%，但是这一差异并不具有统计显著性(参见表 6第(4)列)。而在进行捐赠了的群体中，低救赎性宗教信仰者的捐赠数量则比无宗教信仰高出23%-45%，并且这一差异在1%的水平上具有统计显著性(参见表 6第(5)列)。相对而言，高救赎性宗教信仰对捐赠行为的影响则更为显著。广义double hurdle模型估计结果显示，与无宗教信仰者相比，高救赎性宗教信仰者的捐赠概率更高、捐赠数量更多，并且其差异均在1%的水平上具有统计显著性。表 6第(4)列估计结果表明，高救赎性宗教信仰者比无宗教信仰者的捐赠概率高出53%。对于进行了捐赠的群体而言，高救赎性宗教信仰者比无宗教信仰的捐赠数量高出48%(参见表 6第(5)列)。

此外，为了进一步对比低救赎性宗教与高救赎性宗教对捐赠行为的影响，本文还对二者进行了F检验或卡方检验。对于线性模型估计结果而言，F检验强烈地拒绝了低救赎性宗教与高救赎性宗教对捐赠影响相同的原假设(F(1, 4550) = 15.53，p= 0.0001)。据此可以认为，高救赎性宗教对捐赠的促进作用要明显大于低救赎性宗教。对于广义double hurdle模型估计结果而言，卡方检验同样强烈地拒绝了低救赎性宗教与高救赎性宗教对捐赠概率(chi2(1) =14.59，p= 0.0001)和捐赠数量(chi2(1) =4.64，p = 0.0312)影响相同的原假设。据此可以认为，无论是在捐赠概率方面还是在捐赠强度方面，高救赎性宗教的正向影响均显著大于低救赎性宗教。

如果本文对宗教信仰的划分恰好体现了宗教之间救赎性差异的话，那么上述结果就意味着偏好效应是宗教影响捐赠行为的一个重要机制。同时如果是宗教之间的救赎性导致了不同宗教对捐赠影响存在差异的话，那么该结果也为宗教家庭生产模型的一个重要假定——即个体效用不但包含现世效用还包括来世效用——提供了一个重要证据。该证据的一个重要理论意义是，人们的宗教行为不完全是由于心理因素所左右的，经济因素也是一个重要的决定因素。因此，与心理学、社会学等学科一样，经济学在对人们宗教行为的分析中也将扮演着重要角色。

七、结论

本文基于最近的具有全国代表性的微观调查数据(CGSS2012)，使用线性模型和受限因变量模型，在对内生性进行了较为充分考虑的基础上，研究了宗教信仰对捐赠行为的影响。本文分析结果表明，相对于无宗教信仰者而言，有宗教信仰者进行捐赠的概率更高同时捐赠的数量也更大。更为有意思的是，宗教的这种慷慨效应不仅局限在宗教捐赠方面，在世俗捐赠方面，宗教信仰对捐赠行为依然有着十分显著的正向影响。

本文分析结果还表明，不同宗教信仰对捐赠行为的影响具有较强的异质性。总体而言，救赎性较高的宗教对捐赠行为具有更强的促进作用。这一发现说明宗教推动捐赠行为的一个重要机制是有宗教信仰者进行捐赠的一个主要动机是获取来世收益。此外，这一发现也具有很强的理论意义，如果真的是宗教之间救赎性的不同导致了其捐赠效应的异质性的话，那么这就意味着个体(尤其是对于信徒而言)在进行经济决策时，不但会考虑现世效用还会考虑来世效用。这也是Azzi and Ehrenberg(1975)在其宗教家庭生产模型中的一个重要假设。因此，在对个体经济决策进行分析时，传统微观经济学对个体效用函数的设定就需要进行些许修正。

不过需要指出的是，有关本文所提供的来世效用假定的证据需做谨慎理解。原因在于本文所区分的高救赎性宗教和低救赎性宗教之间除了救赎性的不同，可能还存在其他方面的不同，而这些方面也有可能会影响到个体的捐赠行为。其中一个可能的方面就是组织性。虽然按照Tao and Yeh(2007)的划分标准，本文所进行的宗教分类体现了救赎性的不同，但是按照杨庆堃(2007)对中国宗教的理解，这一分类在一定程度上还体现了制度性和组织性的不同。在杨庆堃(2007)看来，至少道教和民间信仰的制度性和组织性要远远弱于基督教、天主教和伊斯兰教。因此，本文所区分的高救赎性宗教和低救赎性宗教可能还反映了这些宗教之间制度性和组织性的不同。而制度性和组织性又是形成社会网络的一个重要条件。因此这些宗教之间捐赠效应的不同，同样可以通过组织性来进行解释。由此，来世效用假定的检验仍有待更进一步的研究。