非营利逻辑模型示例的价值，在于它能展示空白五列表格无法说明的内容：细节粒度。强模型不会说“提供支持，所以社区会变好”，而是写清资源、工作、可计数触达、近期变化和长期影响，并让每一条因果关系都可以被质疑。
下面示例是起点，不是对所有项目效果的承诺。请用自己的证据、服务对象和评估计划改写非营利逻辑模型模板。
示例 1：青少年辅导项目
投入可以是受训导师、项目协调人、保护机制、活动空间、学校伙伴和交通支持。活动包括招募筛选导师、培训、匹配青少年、每周辅导和与学校协调。产出是导师受训人数、完成匹配数、活动次数和出勤记录。
短期成果可能是与可信赖成年人的信任增加、出勤改善或目标感增强；长期影响可能是更好的毕业准备和教育就业连接。注意区分：“完成 50 次辅导”是产出，“参与者更稳定地到校”才是成果。模型应说明如何观察后者，不能只是假定。
示例 2：食物保障项目
投入包括食品来源、志愿者、发放场地、转介伙伴、冷藏设备和数据系统。活动包括采购、安排发放、提供符合文化需要的选择，以及连接福利与本地服务。产出是服务家庭数、发放食物箱数、完成转介数和发放日。
短期成果可能是更稳定地获得食物、了解更多支持渠道；长期影响可能是食物不安全感下降或家庭稳定性改善。一个常见错误是把发放的食物重量当成影响，它是重要运营证据，却不能单独说明家庭获得食物的稳定性是否改善。
示例 3：就业培训项目
投入包括讲师、雇主伙伴、课程、设备、参与者支持和岗位需求数据。活动包括招募、技能评估、课程、辅导、证书和雇主介绍。产出是报名人数、完成学时、获得证书、安排面试和支持就业人数。
短期成果可包括求职信心、可证明技能或完成证书；长期影响可能是稳定就业和收入改善。因果关系必须现实：证书会创造机会，但就业还受劳动力市场、无障碍条件和雇主实践影响。把关键假设写在模型旁边，而不是隐藏它们。
怎样检验因果链
从左到右问：我们真的拥有这些投入吗？活动能以预期质量和频率实施吗？产出是否是可计数的？产出到成果是否有可信机制？哪些外部条件会改变长期影响？再从右到左问：要实现长期成果，近期必须发生什么变化？哪项活动会创造这个条件？反向阅读会暴露那些听上去很好却没有路径支撑的成果。
示例不应该被直接复制，而应帮助团队选择合适的具体程度。替换所有示例名词和数字，保留列结构、因果箭头，以及“直接工作”和“体验到的变化”之间的区别。配套的申请路径可参考资助申请流程图指南。
