众筹项目特征、支持者人数与融资绩效——基于信号理论的实证研究

苏涛永，黄珊珊，李雪兵

（同济大学经济与管理学院，上海200092）

随着现代信息技术的进步，互联网金融得到了蓬勃发展。众筹作为互联网金融的代表，通过网络平台，向非特定社会大众募集资金，具有交易成本低，融资速度快，资金来源广的特点。这种新型融资模式的出现，为中小微初创企业解决融资困难的问题带来了希望[1]。但是相对于传统的融资模式来讲，众筹正处于成长阶段，行业发展还不够成熟，影响项目融资绩效的因素尚不清晰。通常情况下，项目发起人为初创企业，投资者为拥有小额储蓄资金的社会大众，发起人凭借众筹平台发送项目信息来吸引投资者注意力，从而获得资金支持。投资者则依靠接收到的全部信息做出投资决策，从而获得收益。然而在众筹平台上，有些信息能够显著影响大众投资行为，有些却影响甚微，如何提高项目的融资绩效越来越受到研究者和实践者的关注。本文在信号理论和众筹融资绩效已有研究基础上，从激发社会大众投资行为的角度，探讨众筹平台上获取的哪些信息会影响以及如何影响项目融资绩效，以期丰富相关研究。

1 文献回顾

众筹的概念最初来自众包[1]，众包一词源自《Wired》杂志，由Howe[2]提出，其定义为“由非专业人士提供内容，消费者不再仅仅是消费者，同时兼为内容生产者”。众包鼓励大众参与，逻辑在于参与者越多创造的信息就越丰富，总量丰富到一定程度，解决问题的可能性就会越大[2]。张媛[3]将众包划分为大众智慧、大众创造、大众投票和大众集资四种类型，众筹可以看作是大众投票和大众集资的结合。

随着众筹行业的快速发展，其定义也在不断被更新。2010年，Lambert和Schwienbacher[4]将众筹定义为项目发起人通过互联网将社会大众的资金聚集起来投资于自身所发起的项目；Ordanini等[5]将众筹项目中的投资者视为消费者，认为消费者为他人的项目提供资金支持并期望从中获得回报（金钱回报或非金钱回报）。2012年，Gerber等[6]将众筹定义为一个开放的系统，参与众筹的投资者出于特定目的通过网络来支持某项创意或产品，以捐赠的方式或以获得回报的方式为他人提供资金。虽然学者对众筹的定义有所不同，但大多数学者都将互联网作为资金募集平台，社会大众作为募集对象，并承诺给付一定回报。根据回报形式，众筹分为捐赠型、产品型、借贷型、股权型[7-8]，国内的主要众筹平台有京东众筹、淘宝众筹、苏宁众筹、点名时间、天使汇等。

目前国内外学者主要从众筹项目质量特征和发起人特征这两方面出发对影响众筹项目融资绩效的因素进行了研究。Belleflamme等[9]通过分析众筹项目的特征要素，发现融资目标、支持者人数、项目类型、更新次数、回报级别等因素对项目融资成功有显著影响。此外，还有研究表明，项目性质、团队规模、地理分布、持续期、最小投资额是影响众筹融资成功的关键因素[10-12]。Agrawal等[13]则从发起人自身描述、个人社会资本、参数设置、平台质量和影响力等方面出发，研究了单一或某一类因素对项目融资成功率的影响。一些学者还发现众筹项目类型会对融资绩效产生影响。当筹资项目具有非营利性，且出资者是出于捐赠目的或者是为了获得最终产品（非现金回报或股权回报），此类项目的融资绩效显著高于其他众筹项目。Pitschner和Pitschner-Finn[14]在研究分析了50 000个众筹项目后亦发现非盈利项目更容易达到最低融资要求。黄健青等[15]基于顾客价值视角，从产品价值、人员价值、服务价值、形象价值和货币成本五个维度分析了众筹项目成功的影响因素，研究发现人员价值、服务价值和形象价值对项目融资成功具有显著影响。郑海超等[16]在信号理论框架下从不确定性、投资风险、人力资本3个维度构建理论模型研究众筹项目融资完成比率影响因素，发现代表创业者质量信号的员工人数和股东人数以及代表项目质量信号的估值项目和进展披露情况显著影响项目融资完成比率。

综上所述，现阶段关于项目平台信息对融资绩效影响的研究并不多见，而网络社交平台公示的点赞数、评论数等信息越来越影响到人们对某个问题的判断。因此，本研究以信号理论为基础，选取众筹平台上常见的点赞数、话题数、进展更新数作为项目质量信号，曾发起项目数和曾支持项目数作为发起人社会资本信号，分析这两组信号对项目融资绩效的影响机制。

2 研究假设与模型

信号理论主要用来解决因双方拥有的信息不对称而引发的逆向选择问题，包括信号发送和信号甄别两部分。众筹基于互联网面向社会大众融资，发起人绝大部分属于中小微初创企业，产品多数属于创新产品，致使投资者无法对企业和产品进行全面了解。因此，项目发起人和投资者拥有的关于项目真实价值和投资机会的信息具有不对称性。项目发起人为达到融资目的，必须不断地向投资者发送信号，而投资者为确保能获得收益，必须对接收到的信号进行仔细地思考判断，并以此来做出投资决策。卞娜等[17]的研究表明信息充分披露的企业更容易得到投资者青睐，因为投资者认为这类企业往往有能力降低投资风险，并更有可能在项目结束时获得丰厚回报。所以，通过企业内部人员向企业外部人员传递信号这一过程不仅能有效解决信息不对称问题，并且对外部投资者的投资意向和行为也会产生利好影响[18-19]。

2.1 项目质量信号与融资绩效

2.1.1 点赞数

众筹项目的投资者相对于证券股票类投资者而言，风险识别能力和风险承担能力相对较弱，且多为拥有少量闲置资金的社会普通大众。这类人的投资决策更容易受他人决策的影响，即羊群效应更加显著[20]。点赞的数量越多，大众投资者越倾向于认为现有支持者的投资决策是正确的，促使他们模仿现有支持者的投资行为，从而影响项目融资绩效；同理，当点赞数量少时，大众投资者会倾向于认为现有支持者的投资决策是错误的，不会对他们的行为进行模仿，对项目融资绩效产生不利影响。点赞的数量越多，说明项目受社会大众认可的程度越高，相比那些不受欢迎的项目，投资者更倾向于投资受欢迎的项目。由此提出研究假设：

H1a：点赞数对项目融资绩效有显著正向影响。

2.1.2 话题数

众筹网还为投资者提供专门的讨论平台，每个人都可以就与项目相关的问题发起话题讨论。话题数量的多少显示了投资者对该项目的关心程度，话题数量越多表示项目越受关注。尽管话题内容有正面和负面之分，但从整体来看，话题数量多的项目的质量高于话题数量少的项目的质量，因此话题数量越多的项目越容易获得投资者青睐，从而影响到项目融资绩效。Quercia和Crowcroft[21]也认为话题数量是影响众筹项目融资成功的关键因素。由此提出研究假设：

H1b：话题数对项目融资绩效有显著正向影响。

2.1.3 项目进展更新数

项目进展更新数指发起人主动在众筹平台上向社会大众公布项目目前进展情况的次数。以往研究表明项目进度公布越频繁，投资者接收到的有关项目质量的信息就越详细，对这个项目也就越了解，投资该项目的可能性就越大，项目融资成功的可能性随之提高。2014年，Mollick[22]以美国Kickstarter众筹平台为研究对象，发现项目更新次数是影响众筹融资成功的关键因素。由此提出研究假设：

H1c：进展更新数对项目融资绩效有显著正向影响。

2.2 发起人社会资本信号与融资绩效

社会资本是指某组织或个体在社会网络中的关系给其带来的所有资源的总和。在集体层面，Coleman[23]认为，社会资本由构成社会结构的各要素组成，同时为结构内部的个人行动提供便利；在个体层面，Belliveau等[24]将社会资本定义为与个人相关的正式或非正式关系的总和。社会资本与众筹之间的关系一直是学术界研究的重点。Liao等[25]基于社会资本理论，开发了内部社会资本和外部社会资本对众筹绩效影响的模型；Lin和Prabhala指出当筹资人拥有的社会资本（比如社会网络）越多，呈献给投资者的信用会越好，众筹项目就越容易获得成功；Zheng等[26]以社会资本理论为基础实证研究了多维度社会网络资本在众筹活动中所扮演的角色，研究发现项目发起人的社会网络连接、与其他项目发起人之间的关系、和支持者之间的沟通及对产品的展现对众筹绩效均有显著正向影响。由此可见，项目发起人的社会资本是影响众筹项目融资绩效的重要因素。

本文选取曾发起项目数和曾支持项目数作为发起人的社会资本信号。众筹平台上，曾发起的项目数越多，在一定程度上说明发起人曾经获得他人投资的次数越多，随着这种社会资本的积累，项目融资会变得越来越容易。另一方面，不同项目发起者之间的支持行为可以视为是相互信任的表现，从互惠角度看，一个项目发起者可以通过支持他人的项目融资来获得信任，从而来创造和建立自己的社会资本，表现为给予过别人帮助的筹资者在发起众筹时，更容易得到大家的支持。在这种情况下，曾经投资过他人项目的次数越多，获得来自这些项目发起人的支持越多，项目融资成功的可能性越大。Lu等研究结果表明，项目发起人曾发起和曾支持项目数是众筹融资成功的关键因素之一。由此提出以下假设：

H1d：发起人曾发起项目数对项目融资绩效有显著正向影响。

H1e：发起人曾支持项目数对项目融资绩效有显著正向影响。

2.3 支持者人数与融资绩效

首先，越多的支持者人数代表了越多的出资者。假设每个人的出资额相同，则意味着项目收到的资金支持越多。其次，根据羊群效应理论，投资者在进行投资决策时，为实现收益最大化和风险规避，存在模仿他人投资行为的情况。因此，支持者人数越多会促使更多的投资者转变为支持者。最后，支持者人数越多意味着项目受到越多投资者的认可，项目被推荐的概率就会越高，潜在投资者接受推荐的可能性也会越高。Burtch发现当项目先前的投资公众（项目支持者）可见时，推荐投资的效率会提高30%。因此，项目支持者人数越多越有利于达到目标融资额。由此提出研究假设：

H2：支持者人数对项目融资绩效有显著正向影响。

2.4 支持者人数的中介作用

2.4.1 项目质量信号与支持者人数

项目主页点赞数往往反映了某个事件的重要性、受欢迎程度及其事件的社会影响力。只有对项目感兴趣的人才会有进一步的投资支持行为，所以点赞数越高越有可能刺激潜在投资者转变为项目真正支持者。当话题讨论数量越多时，大众投资者从侧面获得的项目具体信息越多，从而降低其感知的投资不确定性，促使大众做出投资决策。Beier(2014)等发现，互动内容越深入，联系程度越紧密，潜在支持者转变为真正支持者的可能性就越大。项目发起人披露的项目进展数量越多，说明发起人就项目相关问题与大众投资者进行互动的愿望越强烈，在一定程度上反映了发起人对自身项目质量的自信，有利于潜在投资者转变为支持者。由此提出研究假设：

H3a：支持者人数在点赞数与项目融资绩效之间起中介作用。

H3b：支持者人数在话题数与项目融资绩效之间起中介作用。

H3c：支持者人数在进展更新数与项目融资绩效之间起中介作用。

2.4.2 发起人社会资本信号与支持者人数

发起人曾发起项目数和曾支持项目数的大小，同样也会对社会大众的投资心理产生影响。当发起人曾经发起的项目很多时，投资者会在潜意识中认为该发起人运营管理新项目的能力较强；另一方面，考虑到发起项目的成本问题，能多次发起项目说明之前发起的项目多数取得了成功，项目质量较好，支持者人随之增加。曾支持的项目数越多，项目得到这些项目发起人资金支持的可能性就越高，这就促使投资者认为投资该项目的风险可能较低，从而做出投资决策，支持者人数随之增加。由此提出研究假设：

H3d：支持者人数在发起人曾发起项目数与项目融资绩效之间起中介作用。

H3e：支持者人数在发起人曾支持项目数与项目融资绩效之间起中介作用。

综上，本文构建图1所示的理论模型。

图1 理论模型

3 研究设计与数据分析

3.1 样本选取和数据收集

本研究选取京东众筹网作为数据来源。京东众筹网创建于2014年7月1日，以预售型众筹业务为主。作为国内最大的众筹平台，京东众筹网提供了有关融资项目更为全面的信息。本研究通过网络爬虫技术获得京东众筹平台2 278个项目数据，为了使数据更具有代表性，剔除169个融资率大于的1 000%项目，5个空值项目，248个融资尚未结束的项目，25个目标融资额小于5 000和大于200万的项目，最后样本量为1 831。调查样本涉及的项目类型丰富，几乎涵盖了产品众筹项目的所有类型。其中，科技类项目样本占比为63.63%，设计类项目样本占比7.05%，娱乐项目样本占比6.34%，家电类样本和出版类样本占比分别为5.13%和2.79%，其他项目类型样本占比15.07%。从投资档位的设置来看，两个档位的到十个档位均有，其中设置五个档位、六个档位和七个档位的最多，占比分别为17.31%、21.46%和20.26%。这些特点确保了样本总体有足够的普遍性和代表性（见表1）。

3.2 多重共线性分析

首先对研究中出现的变量进行了多重共线性分析。多重共线性是指线性回归模型中解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系，从而导致模型估计失真或难以估计准确。为提高研究结果的准确性，我们对假设中出现的解释变量进行了多重共线性检验。如表2所示，容差大于0.1，方差膨胀因子小于5，符合Hair提出的判断标准。因此，本研究中的解释变量不具有多重共线性。

表1 有效样本的描述性统计

表2 多重共线性分析

3.3 相关性分析

本文采用SPSS19.0软件对本文中涉及的变量进行相关分析（见表3）。总体而言，解释变量和中介变量与被解释变量之间均存在显著的相关性。其中，点赞数 （r=0.128，p＜0.01）、话题数 （r=0.181，p＜0.01）、进展更新数（r=0.143，p＜0.01）与融资绩效显著正相关，故假设H1a-c得到初步支持；发起人曾发起项目数(r=0.096，p＜0.05)和曾支持项目数(r=0.077，p＜0.05)与融资绩效亦显著正相关，故假设H1d-e得到初步支持；项目支持者人数与融资绩效显著正相关（r=0.390，p＜0.01），且支持者人数与多数解释变量显著正相关，说明支持者人数的中介作用很可能存在。

3.4 回归分析

以项目融资绩效为被解释变量，以代表项目质量信号的变量和代表发起人社会资本信号的变量为解释变量，支持者人数为中介变量，项目类型、同类项目数、目标投资额和投资档位数作为控制变量，构建回归模型。考虑到支持者人数与目标融资额的数值相对较大，因而在后续回归分析中根据回归分析的基本要求对两者进行了对数转换。分析结果如表4所示。

表3 相关性分析

表4 回归分析

首先把控制变量和被解释变量放入模型当中，从回归分析结果可以看出模型1的拟合效果不是很理想（R²=0.020）。当把控制变量和解释变量同时放入模型中时，模型的整体效果得到了改善（ΔR²=0.072），回归系数表明点赞数（β=0.104，p＜0.01）、话题数（β=0.157，p＜0.001）、进展更新数（β=0.118，p＜0.001）、曾支持项目数（β=0.087，p＜0.05）、曾发起项目数 （β=0.064，p＜0.05） 对融资绩效有显著正向影响，故假设H1a-e得到数据支持。模型3将解释变量和中介变量同时放入模型对被解释变量回归，结果表明模型整体回归效果良好，且支持者人数和融资绩效显著正相关，故假设H2成立。对比模型2和模型3的分析结果，点赞数、曾发起项目数、曾支持项目数对融资绩效的回归系数由显著变为不显著，表明支持者人数在其中起完全中介作用，假设H3a、H3d、H3e得到数据支持；话题数和进展更新数对融资绩效的回归系数有所减小，表明支持者人数在话题数与融资绩效之间起部分中介作用，假设H3b、H3c得到数据支持。

4 结论与启示

4.1 研究结论

本文分析了众筹平台上代表项目质量信号的变量和代表发起人社会资本信号的变量对项目融资绩效的影响，并探讨了支持者人数在中间所起的中介作用，主要研究结论包括：①代表项目质量信号的点赞数、话题数、进展更新数对融资绩效有显著正向影响；②代表发起人社会资本信号的曾发起项目数和曾支持项目数对融资绩效有显著正向影响；③支持者人数在其中起中介作用。

4.2 研究启示

本文研究结论具有重要的理论意义：首先，细化了有关众筹项目融资绩效影响因素的研究，强调众筹平台点赞数、话题数、进展更新数、曾发起项目数、曾支持项目书对融资绩效的影响。其次，提出将支持者人数作为中介变量，解释了影响融资绩效的具体作用机制。最后，将信号理论引入到众筹领域，拓展了信号理论的应用范围，为后续学者提供了新的研究视角。

本文研究结论也具有重要的实践指导意义。对于项目发起人而言，需要注意三点：①所发起的项目应该紧跟社会发展潮流，努力赢得社会大众认可，成为一个受欢迎的项目，提高项目的点赞数量。②关注话题数量和话题讨论内容，积极主动参与项目讨论，针对热点话题给出官方解释，这样不仅可以提高话题数量，还可以引导评论方向。③主动向社会大众披露项目进展更新情况，使投资者及时了解项目最新进展状况不仅能降低其感知的不确定性，还能促使更多的投资者产生投资兴趣。以上三点均有利于提高项目融资绩效。

同时，研究结果对众筹平台如何运营设计提高注册项目融资绩效以吸引更多的发起人注册项目提供借鉴。因传递项目质量和发起人社会资本信息的变量对融资绩效有显著正向影响，平台设计者今后可着重从这两方面出发完善平台运营和设计。

4.3 研究局限与展望

本文也存在很多局限，需要在未来研究中改进。本研究选取产品众筹作为研究对象，未囊括其他众筹类型，研究结论是否适用于所有类型的众筹项目还有待后续研究进一步检验。此外，本研究只分析了话题“量”对融资绩效的影响，没有分析其“质”的影响。因为，话题数量多可能代表这个项目很受欢迎，也可能代表该项目诟病很多，本研究一概论之可能会对研究结论产生一定的影响。后期研究可以进一步分析话题所讨论的内容对融资绩效的影响。