文章开放获取于2026年8月12日发布于《人文学科与社会科学通讯》（2026年）引用此文章我们提供了这一手稿的未编辑版本，以便提前获取其研究结果。最终出版前，该手稿将经过进一步编辑。请注意，可能存在影响内容的错误，并且所有法律声明均适用。摘要：公民社会组织（CSOs）在增强公民政治参与方面发挥着重要作用，是公民社会的重要组成部分。分析社会经济和制度特征与中国正式注册的CSOs数量之间的关联，有助于理解在这一背景下公民社会的发展状况。本研究采用机器学习中的XGBoost模型，分析了2013年至2022年间来自中国31个省份的公开数据，旨在探究与中国正式注册的CSOs数量变动相关的预测因素。研究发现，GDP、年末常住人口、法人数量、年末城市基本医疗保险登记人数、宽带互联网用户数量、高等教育机构在校学生人数以及政府在社会保障和就业上的支出是影响中国正式注册CSOs数量的最重要预测因素。这些发现为推动CSOs的可持续发展所需的政策策略提供了实证依据，并有助于理解与中国正式注册CSOs分布相关的制度和社会经济条件。作者信息：作者备注：这些作者的贡献相同：谢子怡、谢宇骄。作者及其机构：澳门理工大学人文与社会科学学院，澳门， 中国。谢子怡，澳门理工大学商学院，澳门，中国。谢宇骄，浙江师范大学星智学院，金华，中国。段志樊。通讯作者：段志樊。伦理声明：竞争利益：作者声明没有竞争利益。伦理批准：本文不包含任何作者进行的人类参与者研究。知情同意：本文不包含任何作者进行的人类参与者研究。额外信息：出版商声明：施普林格自然在发布的地图和机构隶属关系的管辖权主张上保持中立。权利与许可：开放获取：此文章根据创意共享署名-非商业性-禁止演绎4.0国际许可证授权，允许任何非商业用途、共享、分发和在任何媒介或格式中复制，只要您给予原作者及来源适当的信用，提供创意共享许可证的链接，并指明您是否修改了被许可的材料。根据该许可证，您没有权限共享源自本文或其部分内容的改编材料。本文中的图像或其他第三方材料包括在本文的创意共享许可证中，除非在材料的信用行中另有说明。如果材料未包括在文章的创意共享许可证中，并且您的预期用途未获得法定规定的许可或超出了允许的用途，您需要直接从版权持有人那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/。关于此文章：引用此文章谢子怡、谢宇骄、段志樊。预测中国正式注册的公民社会组织数量：2013–2022年面板数据的机器学习分析。《人文学科与社会科学通讯》（2026年）。https://doi.org/10.1057/s41599-026-08676-w。下载引用：收到：2025年6月30日，接受：2026年8月4日，发布：2026年8月12日，DOI：https://doi.org/10.1057/s41599-026-08676-w