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眾籌項(xiàng)目融資效率的影響因素分析

2017-03-31 13:35張?zhí)祉?/span>胡顰楊
軟科學(xué) 2017年3期
關(guān)鍵詞:融資效率眾籌

張?zhí)祉?胡顰楊

摘要:利用在眾籌網(wǎng)上提取的2013~2015年的眾籌融資項(xiàng)目的微觀數(shù)據(jù),借助于多項(xiàng)Logit模型,將不同眾籌項(xiàng)目的融資效率的離散化指標(biāo)作為回歸模型的因變量,分析決定眾籌項(xiàng)目成功與否的關(guān)鍵因素對(duì)眾籌項(xiàng)目融資效率的影響。研究結(jié)果表明,多項(xiàng)Logit模型能夠很好地反映網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)、投資閾值、質(zhì)量信號(hào)與籌資目標(biāo)和項(xiàng)目融資效率的關(guān)系,實(shí)證結(jié)果發(fā)現(xiàn)眾籌項(xiàng)目融資效率會(huì)隨著四大維度因素的不同而發(fā)生變化。

關(guān)鍵詞:眾籌;融資效率;多項(xiàng)Logit模型

DOI:10.13956/j.ss.1001-8409.2017.03.04

中圖分類號(hào):F832.48 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1001-8409(2017)03-0016-05

Abstract: Making use of the microdata of financing projects in the crowdfunding net from 2013 to 2015,with the help of the multinomial logit model, this paper takes all the indexes of discretization of the financing efficiency of the project as the dependent variable of a regression model, then analyzes the impact of key factors of the success of crowdfunding projects on financing efficiency. Results show that the multinomial logit model can well reflect the relationship of the network interaction, investment threshold, signal quality; financing goal and project financing efficiency. The empirical results show that the financing efficiency of projects will change depending on the four dimensions of the factors.

Key words: crowdfunding; financing efficiency; multinomial Logit model

現(xiàn)代眾籌是隨互聯(lián)網(wǎng)科技發(fā)展應(yīng)運(yùn)而生的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)物,通過網(wǎng)絡(luò)眾籌平臺(tái)面向大眾進(jìn)行資金籌集。出于方便小微企業(yè)和個(gè)人創(chuàng)業(yè)者融資的需要,我國(guó)自2011年開始逐步引入眾籌融資模式,當(dāng)前眾籌產(chǎn)業(yè)已進(jìn)入快速發(fā)展軌道。所謂眾籌,譯自國(guó)外Crowdfunding一詞,即大眾籌資,是一種“預(yù)消費(fèi)”模式,采取團(tuán)購和定金預(yù)購相結(jié)合的方式,向公眾籌募項(xiàng)目資金。業(yè)內(nèi)知名的研究機(jī)構(gòu)Massolution將眾籌劃分為債權(quán)眾籌、回報(bào)眾籌、股權(quán)眾籌以及捐贈(zèng)眾籌等四類。

隨著第一張股權(quán)眾籌牌照的落地,國(guó)內(nèi)知名大企業(yè)紛紛涉足眾籌,國(guó)內(nèi)外資本也開始進(jìn)駐眾籌行業(yè),一大批眾籌平臺(tái)如天使客、眾投邦拿到了融資,眾籌行業(yè)前景逐漸明朗化。隨著眾籌行業(yè)的迅速發(fā)展,許多研究者開始深入研究眾籌行業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r以及前景,也有研究者針對(duì)眾籌模式展開理論探討。本文以眾籌網(wǎng)(www.zhongchou.com)融資項(xiàng)目為研究對(duì)象,通過收集該平臺(tái)上線以來已成功融資項(xiàng)目的相關(guān)數(shù)據(jù)來分析多種關(guān)鍵因素對(duì)眾籌項(xiàng)目融資效率的影響,為眾籌項(xiàng)目的發(fā)展提供經(jīng)驗(yàn)支撐,為進(jìn)一步推進(jìn)我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)眾籌行業(yè)的發(fā)展提供實(shí)證依據(jù)。

1 相關(guān)文獻(xiàn)綜述

Jeff首次提出“眾包”概念,“一個(gè)公司或機(jī)構(gòu)把過去由員工執(zhí)行的工作任務(wù),以自由自愿的形式外包給非特定的(而且通常是大型的)大眾網(wǎng)絡(luò)的做法。眾包的任務(wù)通常由個(gè)人來承擔(dān),但如果涉及到需要多人協(xié)作完成的任務(wù),也有可能以依靠開源的個(gè)體生產(chǎn)形式出現(xiàn)”[1]。眾籌將眾包和現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,并涉及到資金投入。Ordanini最早給出了眾籌的定義:眾籌是通過互聯(lián)網(wǎng)集聚大眾資金來投資和支持由他人或組織發(fā)起的項(xiàng)目,并將眾包細(xì)分為集體智慧/大眾智慧、大眾創(chuàng)造、大眾投票和大眾集資四種

類型[2]。Lambert和Schwienbacher等研究指出,眾籌是最近幾年出現(xiàn)于大眾視線的新興市場(chǎng),最初應(yīng)用于藝術(shù)和電影,獲得成功后發(fā)展到新聞、體育等行業(yè),至今呈現(xiàn)出各個(gè)領(lǐng)域全球化發(fā)展的趨勢(shì)[3]。肖本華分析了眾籌模式的內(nèi)涵及其成因,討論了美國(guó)眾籌的發(fā)展現(xiàn)狀及其問題,并借鑒美國(guó)經(jīng)驗(yàn),提出在保護(hù)投資者利益的條件下,可以嘗試從科技和文化等領(lǐng)域試點(diǎn)發(fā)展眾籌融資,幫助中小企業(yè)擺脫融資困難的局面[4]。

投資者是眾籌參與主體中擁有資金的一方。參與眾籌的激勵(lì)不同,投資者行為也會(huì)發(fā)生變化,從而影響眾籌的成功率。基于這一角度,Schwienbacher和Larralde等對(duì)旅游公司“MediaNoMad”的旅游信息分享網(wǎng)站(Benoot.com)的運(yùn)作模式進(jìn)行分析,研究指出眾籌過程中參與創(chuàng)業(yè)的體驗(yàn)是最重要的動(dòng)機(jī)[5]。Chris和Ward等提出同群效應(yīng)和信息效應(yīng),同群效應(yīng)即投資者的決策與周圍地位相近的投資者有顯著關(guān)聯(lián),信息效應(yīng)為投資者根據(jù)相關(guān)項(xiàng)目的信息判斷項(xiàng)目是否值得投資[6]。Gerber和Hui總結(jié)認(rèn)為,投資者的動(dòng)機(jī)有以下4種:獲得投資收益、幫助企業(yè)創(chuàng)業(yè)、加入創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)、對(duì)該行業(yè)的熱情[7]。Li和Duan提出網(wǎng)絡(luò)是投資傾向的根本決定因素之一,且具有正向促進(jìn)作用[8]。吳文清等人運(yùn)用京東眾籌項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析得出眾籌項(xiàng)目在籌資過程中存在“羊群現(xiàn)象”,并且項(xiàng)目的關(guān)注人數(shù)是驅(qū)動(dòng)眾籌成功的重要因素[9]。他們研究構(gòu)建了合理的經(jīng)濟(jì)框架,有助于項(xiàng)目發(fā)起人了解投資者的行為和預(yù)測(cè)眾籌成功概率。

項(xiàng)目發(fā)起人是眾籌的重要參與者之一,通常指缺乏資金的中小微企業(yè)、個(gè)人以及其他非盈利組織。國(guó)內(nèi)外眾多專家和學(xué)者基于項(xiàng)目發(fā)起人的角度對(duì)眾籌成功的影響因素進(jìn)行了大量研究,并給出不同見解。Marom和Sade研究表明項(xiàng)目創(chuàng)意和發(fā)起人名字都會(huì)影響成功的概率[10]。黃健青發(fā)現(xiàn)項(xiàng)目服務(wù)、形象價(jià)值對(duì)眾籌項(xiàng)目成功存在顯著影響,而投資閾值的影響不顯著[11]。黃玲和周勤從行為金融學(xué)的期望理論視角出發(fā),以回報(bào)型眾籌為例開展實(shí)證研究,發(fā)現(xiàn)項(xiàng)目發(fā)起人預(yù)設(shè)的目標(biāo)金額越低,質(zhì)量信號(hào)越優(yōu)質(zhì),眾籌項(xiàng)目成功概率就越高[12]。

迄今為止,關(guān)于眾籌的研究文獻(xiàn)以籌資完成為界主要分為兩類:籌資完成之前和籌資完成之后。針對(duì)籌資完成之前的研究關(guān)注點(diǎn)在于投資者的動(dòng)機(jī)研究。Ordanini等人認(rèn)為對(duì)于所有的投資者沒有單一的眾籌投資激勵(lì)因素,投資者動(dòng)機(jī)是隨著每個(gè)眾籌平臺(tái)允許籌資者提供的回報(bào)類型的不同而變化[13]。當(dāng)前的眾籌文獻(xiàn)很少涉及眾籌成功融資之后的情況,即引入資金以外的附加值這一概念。有學(xué)者提到投資者可以給投資項(xiàng)目帶來附加值,對(duì)此Macht認(rèn)為研究眾籌應(yīng)該融合社會(huì)學(xué)或心理學(xué),比如信任、忠誠(chéng)度、情感、尊重和制度等,這些都是投資者為項(xiàng)目提供附加值的影響因素[14]。

本文受眾多國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究工作啟發(fā),借助多項(xiàng)Logit模型,針對(duì)眾籌網(wǎng)已成功眾籌項(xiàng)目融資效率影響因素進(jìn)行研究,分別從投資者和項(xiàng)目發(fā)起人行為兩個(gè)角度來探討網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)、投資閾值、質(zhì)量信號(hào)和籌資目標(biāo)四個(gè)維度對(duì)眾籌項(xiàng)目融資效率的影響。

2 研究模型及假設(shè)

2.1 多項(xiàng)Logit模型

多項(xiàng)Logit模型是一種典型的離散選擇模型。在眾籌平臺(tái)上項(xiàng)目能達(dá)到的融資效率是多值的,假設(shè)項(xiàng)目i能達(dá)到的不同融資效率備選狀態(tài)為y=1,…,J,其中J為正整數(shù),即共有J種互相排斥的選擇。

參數(shù)βJ的估計(jì)可以通過極大似然估計(jì)方法得到,由于本文假設(shè)β1=0,所以在數(shù)據(jù)分析時(shí)是進(jìn)行成對(duì)比較,即分別研究不同融資效率相對(duì)于欠佳的融資效率而言,不同影響因素的影響。

2.2 研究假設(shè)

本文分別從投資者和項(xiàng)目發(fā)起人的角度出發(fā),一方面研究投資者所處的網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)和投資閾值兩個(gè)維度的因素對(duì)投資者投資熱情的影響,進(jìn)而對(duì)項(xiàng)目融資效率產(chǎn)生的促進(jìn)作用;另一方面結(jié)合發(fā)起人預(yù)設(shè)的質(zhì)量信號(hào)和籌資目標(biāo),分析發(fā)起人行為對(duì)項(xiàng)目融資效率的影響。

2.2.1 項(xiàng)目投資者

項(xiàng)目投資者是眾籌過程中最重要的主體,只有引起投資者關(guān)注和激發(fā)起投資者熱情的項(xiàng)目才能募集到足夠的資金?;谶@一點(diǎn),可從網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)和投資閾值兩個(gè)方面展開研究假設(shè):

假設(shè)1a:網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)正向顯著影響眾籌項(xiàng)目融資效率。

網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)這一維度具體通過項(xiàng)目的籌資人數(shù)、評(píng)論人數(shù)及關(guān)注人數(shù)3個(gè)指標(biāo)來衡量。目前,國(guó)內(nèi)外學(xué)者普遍認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)力量對(duì)眾籌具有重要作用。Moutinho和Leite在相關(guān)研究中發(fā)現(xiàn)眾籌項(xiàng)目的籌資人數(shù)是衡量項(xiàng)目融資成功與否的有效自變量[15]。Quercia和Crowcroft研究肯定了評(píng)論人數(shù)對(duì)眾籌成功的重要影響[16]。

假設(shè)1b:投資閾值對(duì)眾籌項(xiàng)目的融資效率具有顯著作用。

投資閾值包括項(xiàng)目的最小支持金額和最小金額支持人數(shù)。Frydrych等在分析項(xiàng)目因素中研究發(fā)現(xiàn)項(xiàng)目的最小投資額與項(xiàng)目成功有顯著聯(lián)系[17]。此外,最小金額支持人數(shù)就是以最小支持金額參與眾籌的小額投資者數(shù)量,而小額投資者是眾籌融資的主要力量。

2.2.2 項(xiàng)目發(fā)起人

項(xiàng)目發(fā)起人是眾籌項(xiàng)目的決策者,負(fù)責(zé)在眾籌平臺(tái)上提供待融資項(xiàng)目的相關(guān)信息描述,包括配備視頻,為項(xiàng)目命名和預(yù)設(shè)籌資目標(biāo)等行為,以下將圍繞質(zhì)量信號(hào)和籌資目標(biāo)兩大維度展開研究假設(shè)。

假設(shè)2a:質(zhì)量信號(hào)對(duì)眾籌項(xiàng)目的融資效率具有正向效應(yīng)。

在本文中,質(zhì)量信號(hào)包含是否配有視頻、項(xiàng)目更新次數(shù)和項(xiàng)目名稱的字符數(shù)3個(gè)因素。Mollick認(rèn)為,投資者可以通過項(xiàng)目自身的質(zhì)量程度識(shí)別出是否對(duì)該項(xiàng)目投資。項(xiàng)目發(fā)起人對(duì)項(xiàng)目的描述是否配有視頻是衡量項(xiàng)目質(zhì)量的信號(hào),而質(zhì)量信號(hào)還可以通過馬太效應(yīng)強(qiáng)化對(duì)項(xiàng)目成功率的影響,即讓投資者感受到好的質(zhì)量信號(hào)的項(xiàng)目成功率會(huì)倍增,反之,較差的質(zhì)量信號(hào)則會(huì)讓項(xiàng)目成功率數(shù)倍下跌[18]。Mart指出,項(xiàng)目的更新次數(shù)越多,眾籌項(xiàng)目越容易籌資成功[19]。此外,項(xiàng)目名稱是投資者最先接觸到的項(xiàng)目信息,項(xiàng)目名稱越能概括項(xiàng)目?jī)?nèi)容、體現(xiàn)項(xiàng)目創(chuàng)意和目標(biāo),就越能給投資者帶來項(xiàng)目質(zhì)量較高的直觀感受,投資者的投資意愿就會(huì)更強(qiáng)烈,因此本文中將其列為質(zhì)量信號(hào)中的一項(xiàng)衡量指標(biāo)。

假設(shè)2b:籌資目標(biāo)負(fù)向顯著影響眾籌項(xiàng)目的融資效率。

籌資目標(biāo)即項(xiàng)目發(fā)起人預(yù)設(shè)的目標(biāo)金額。Mollick指出,預(yù)設(shè)金額與眾籌成功具有負(fù)相關(guān)性,但是發(fā)起人預(yù)設(shè)的目標(biāo)金額太大不僅會(huì)增大發(fā)起人的風(fēng)險(xiǎn)還會(huì)影響后續(xù)回報(bào)的按時(shí)完成,而金額設(shè)置過低項(xiàng)目可能會(huì)無法達(dá)到預(yù)期質(zhì)量,也無法吸引投資者注意[18]。

根據(jù)上述研究假設(shè),結(jié)合眾籌機(jī)制和特征,本文構(gòu)建如圖1所示的影響眾籌項(xiàng)目融資效率的因素關(guān)系圖。

3 數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)處理及變量

3.1 數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)處理

國(guó)外關(guān)于眾籌融資影響因素的實(shí)證研究中,大多基于Kickstarter的眾籌平臺(tái)展開討論。本文以國(guó)內(nèi)最具影響力的眾籌平臺(tái)“眾籌網(wǎng)”為例。該平臺(tái)是我國(guó)最具影響力的眾籌融資平臺(tái),能夠?yàn)轫?xiàng)目發(fā)起人提供融資、投資、孵化以及運(yùn)營(yíng)等綜合服務(wù),創(chuàng)造了國(guó)內(nèi)單項(xiàng)籌資額以及最多參與人項(xiàng)目等多項(xiàng)紀(jì)錄,目前已經(jīng)成為國(guó)內(nèi)最大的融資平臺(tái)。具體地,本文以眾籌成功的項(xiàng)目(融資效率達(dá)到100%及以上)為基本單位,對(duì)關(guān)鍵信息進(jìn)行搜集,采集到眾籌網(wǎng)自2013年2月正式上線至2015年11月12日共3055個(gè)項(xiàng)目數(shù)據(jù)(已成功),刪除了發(fā)起人所在地為非中國(guó)大陸地區(qū)的項(xiàng)目12個(gè)(中國(guó)香港地區(qū)9個(gè),中國(guó)臺(tái)灣地區(qū)3個(gè))。500元以下的預(yù)籌資金項(xiàng)目(3個(gè))并非嚴(yán)格意義上的眾籌,而籌資金額500萬元及以上的數(shù)量極少(3個(gè)),屬于異常值也將其刪除。進(jìn)一步刪除部分變量缺失或異常的項(xiàng)目數(shù)據(jù),最終得到樣本數(shù)據(jù)項(xiàng)2851個(gè)。為盡量避免樣本數(shù)據(jù)范圍過大的影響,本文對(duì)樣本數(shù)據(jù)的部分變量作對(duì)數(shù)化處理(自然對(duì)數(shù))。

3.2 研究變量

目前對(duì)于融資效率影響因素還沒有定論,本文整理出變量如表1。其中,籌資目標(biāo)、籌資金額、籌資人數(shù)、評(píng)論人數(shù)、關(guān)注人數(shù)、最小支持金額、最小支持金額人數(shù)、項(xiàng)目更新次數(shù)都是直接從眾籌網(wǎng)上提取的數(shù)值變量,融資效率是籌資目標(biāo)和籌資金額的比值,是否有視頻是一項(xiàng)虛擬變量(取值為0或1)。

4 實(shí)證研究及結(jié)果

檢驗(yàn)以下備選狀態(tài)Logit的決定因素:(1)一般融資效率對(duì)比欠佳融資效率;(2)良好融資效率對(duì)比欠佳融資效率;(3)優(yōu)異融資效率對(duì)比欠佳融資效率,即以欠佳融資效率為參照標(biāo)準(zhǔn)。其中,反應(yīng)變量Progress=0,1,2,3,這4個(gè)值分別對(duì)應(yīng)4個(gè)不同的融資效率,即欠佳、一般、良好、優(yōu)異。由于多項(xiàng)Logit模型的反應(yīng)變量有4個(gè)類別,所以應(yīng)該有3個(gè)Logit(即對(duì)數(shù)發(fā)生比),以一般融資效率為例:

ηi1=logπi1πi0=α1+X′iβ1(5)

隨后,利用所提取的微觀數(shù)據(jù)針對(duì)多項(xiàng)Logit模型進(jìn)行回歸分析,同時(shí)探討融資效率PRG1、PRG2、PRG3對(duì)比參照標(biāo)準(zhǔn)(融資效率欠佳PRG0)的對(duì)數(shù)發(fā)生比。

各個(gè)方程會(huì)估計(jì)出每一個(gè)自變量對(duì)不同Logit的作用,多項(xiàng)Logit模型系數(shù)測(cè)量的是在控制其他自變量的條件下,某一自變量一個(gè)單位的變化對(duì)某一類別相對(duì)參照類的對(duì)數(shù)發(fā)生比的影響。模型結(jié)果如表2。

回歸結(jié)果表明,各個(gè)因素對(duì)眾籌項(xiàng)目融資效率影響相對(duì)穩(wěn)定,總體較為顯著,并且已通過Hausman檢驗(yàn),確定各個(gè)方案之間是相互獨(dú)立的。

4.1 眾籌項(xiàng)目的網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)對(duì)融資效率影響顯著

項(xiàng)目的關(guān)注數(shù)和評(píng)論數(shù)對(duì)融資效率的提高有顯著正向影響,籌資人數(shù)對(duì)融資效率影響基本顯著,假設(shè)1a成立。相對(duì)于欠佳的融資效率,關(guān)注數(shù)每增加一個(gè)單位,項(xiàng)目達(dá)到一般、良好和優(yōu)異的融資效率增加的對(duì)數(shù)比增幅不一致,并且,達(dá)到優(yōu)異的融資狀態(tài)增加的概率最多。而評(píng)論數(shù)雖然也對(duì)融資效率具有積極影響,但相比關(guān)注數(shù)作用較微弱。網(wǎng)絡(luò)用戶對(duì)項(xiàng)目的關(guān)注數(shù)和評(píng)論數(shù)的確給項(xiàng)目帶來了廣泛的網(wǎng)絡(luò)互動(dòng),形成了良好的宣傳效果,這與相關(guān)學(xué)者的研究結(jié)果保持一致。

項(xiàng)目的籌資人數(shù)對(duì)類型為良好和優(yōu)異融資效率的影響作用通過了顯著性水平為1%的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。不可忽視的是,國(guó)外眾籌網(wǎng)站如Kickstarter等限制了重復(fù)投資行為,而眾籌網(wǎng)并無這一約束,從而導(dǎo)致籌資人數(shù)實(shí)際上衡量的是投資行為的次數(shù),數(shù)據(jù)的實(shí)質(zhì)屬性不同可能是導(dǎo)致籌資人數(shù)并不完全顯著的主要原因。

4.2 眾籌項(xiàng)目的投資閾值:最小支持金額的影響基本顯著,而按照最小支持金額投資人數(shù)影響只有較弱顯著性

據(jù)Cumming等研究,投資者的最小支持金額越低,參與該項(xiàng)目的投資額度限制越低,從而投資者的風(fēng)險(xiǎn)被分散,吸引了更多的潛在投資者[20]。結(jié)果表明,最小支持金額對(duì)項(xiàng)目融資效率的影響與假設(shè)1b吻合,與融資效率有正相關(guān)關(guān)系,然而作用小到可以忽略不計(jì)。這可能是由于較低的投資閾值雖然會(huì)引起更多投資者關(guān)注,但投資者首先考慮的還是項(xiàng)目的質(zhì)量信號(hào),并且網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)高更容易吸引到投資者。如果項(xiàng)目質(zhì)量不合格或者網(wǎng)絡(luò)影響力不足,投資者并不一定會(huì)僅僅因?yàn)橥顿Y閾值較低而響應(yīng)投資。

按照最小支持金額投資的人數(shù)僅在一般融資效率下有微弱的顯著性。黃健青等提出小額投資者是眾籌融資的主要力量[21],小額投資者數(shù)量越多,眾籌項(xiàng)目越容易成功。主要原因在于眾籌網(wǎng)不限制重復(fù)投資,當(dāng)同一個(gè)投資者對(duì)某個(gè)項(xiàng)目以最小支持金額多次投資,那么實(shí)際上最小支持金額就不再成立,本質(zhì)上這就變?yōu)橥顿Y行為的次數(shù),從而給投資閾值帶來誤導(dǎo)性影響。因此,假設(shè)1b部分成立。

4.3 眾籌項(xiàng)目的質(zhì)量信號(hào):項(xiàng)目名稱字?jǐn)?shù)影響顯著,而是否有視頻和項(xiàng)目更新次數(shù)不顯著

項(xiàng)目名稱字?jǐn)?shù)與項(xiàng)目融資效率負(fù)相關(guān)。項(xiàng)目名稱每增加一個(gè)字符,相對(duì)于欠佳的融資效率狀態(tài),項(xiàng)目能達(dá)到更好的融資效率的概率就越小。這表明,雖然項(xiàng)目名稱越長(zhǎng),投資者能從中了解項(xiàng)目的內(nèi)容和目標(biāo),感受到優(yōu)異的質(zhì)量信號(hào),但是過長(zhǎng)則會(huì)降低對(duì)投資者的吸引力。相比之下名稱的簡(jiǎn)潔性更為投資者看重,從而提升投資者的投資熱情。

項(xiàng)目描述中是否配有視頻僅在5%顯著性水平上對(duì)優(yōu)異的融資效率有負(fù)作用,其他均不顯著。造成這種結(jié)果的原因一方面在于視頻的長(zhǎng)短和制作水平的高低導(dǎo)致不同影響;另一方面,一部分使用移動(dòng)手機(jī)瀏覽網(wǎng)站的投資者可能不會(huì)觀看視頻,僅根據(jù)文字和圖片等信息判斷項(xiàng)目的質(zhì)量?jī)?yōu)劣。

項(xiàng)目更新次數(shù)僅在10%顯著性水平上對(duì)優(yōu)異的融資效率有負(fù)作用,其他均不顯著。這與Mollick等的研究結(jié)果不太吻合,主要是由于Mollick認(rèn)為很少有項(xiàng)目能在3天內(nèi)籌資成功,所以項(xiàng)目發(fā)布后3天內(nèi)的項(xiàng)目更新次數(shù)更能確切反映項(xiàng)目發(fā)起人對(duì)于項(xiàng)目準(zhǔn)備的充分程度,也就是質(zhì)量信號(hào)[18],而本文則包含了整個(gè)項(xiàng)目籌資過程的項(xiàng)目更新次數(shù),故結(jié)果有出入。質(zhì)量信號(hào)僅1項(xiàng)指標(biāo)符合預(yù)期,假設(shè)2a部分成立。

4.4 眾籌項(xiàng)目的籌資目標(biāo)對(duì)融資效率影響顯著

結(jié)果顯示預(yù)設(shè)的籌資目標(biāo)與融資效率呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系,并且在1%的水平上顯著。并且,相對(duì)于欠佳的融資效率,籌資目標(biāo)設(shè)置得越低,能達(dá)到更好融資效率的概率隨融資效率變高而明顯增大。張成虎等研究指出,籌資目標(biāo)金額對(duì)項(xiàng)目的融資成功率具有負(fù)面影響[22]。而上述研究表明,發(fā)起人設(shè)置較低的籌資目標(biāo)確實(shí)能降低發(fā)起人的風(fēng)險(xiǎn),增加投資者對(duì)該項(xiàng)目的信心,有助于提高融資效率,假設(shè)2b成立。

5 主要結(jié)論

眾籌融資行為,包括投資者和項(xiàng)目發(fā)起人都受到多因素影響。作為解決小微企業(yè)資本難題的重要辦法,本文的研究具有現(xiàn)實(shí)意義。使用眾籌網(wǎng)上2851項(xiàng)眾籌項(xiàng)目樣本數(shù)據(jù)分析網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)、投資閾值、質(zhì)量信號(hào)和籌資目標(biāo)對(duì)眾籌融資效率的影響,其中運(yùn)用多項(xiàng)Logit模型進(jìn)行實(shí)證考察,得出研究結(jié)論:(1)網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)對(duì)融資效率影響顯著;(2)投資閾值:最小支持金額的影響基本顯著,而按照最小支持金額投資人數(shù)影響只有較弱顯著性;(3)質(zhì)量信號(hào):項(xiàng)目名稱字?jǐn)?shù)影響顯著,而是否有視頻和項(xiàng)目更新次數(shù)不顯著;(4)籌資目標(biāo)對(duì)融資效率影響顯著。

本文的研究結(jié)果解釋了眾籌網(wǎng)上多種因素對(duì)已成功項(xiàng)目的融資效率的影響關(guān)系,豐富了我國(guó)眾籌研究領(lǐng)域的理論成果;同時(shí)本文的研究成果有助于我國(guó)眾籌發(fā)起人準(zhǔn)確了解各種因素對(duì)于項(xiàng)目融資效率的影響機(jī)理,也為眾籌投資者提供了相關(guān)理論依據(jù),具有實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值。

此外,以下幾點(diǎn)還值得進(jìn)一步討論:首先,項(xiàng)目的融資效率還受到政府出臺(tái)的相關(guān)政策、投資者心理因素和發(fā)起人的社會(huì)資本等因素的影響,因此,未來需要綜合研究多種變量對(duì)項(xiàng)目融資的影響;其次,隨著眾籌平臺(tái)的進(jìn)一步完善,項(xiàng)目的各項(xiàng)信息將會(huì)更加全面、細(xì)致,甚至統(tǒng)一、規(guī)范,投資者在選擇投資項(xiàng)目時(shí),項(xiàng)目質(zhì)量信號(hào)包括的因素不再具有參考意義;最后,項(xiàng)目的融資過程隨時(shí)間動(dòng)態(tài)變化,因此如何運(yùn)用多項(xiàng)Logit模型來分析這些因素的動(dòng)態(tài)變化對(duì)項(xiàng)目融資效率的影響還有待深入探討。

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(責(zé)任編輯:辜 萍)

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