在线投资行为的本地偏好：基于在线融资市场的实证研究

郭丽环, 郭东强

(1.华侨大学工商管理学院, 福建 泉州 362021；2.泉州师范学院陈守仁商学院, 福建 泉州 362000)

1 引言

在线下交易中，本地偏好(Home Bias)是一个常见现象，用户行为呈现地理位置的趋同性，而不是扩散到广泛的距离范围内。关于本地偏好的研究，最早可以追溯到上个世纪末。学者们认为，市场结构分析、政策制定以及社会福利提供等方面，都应该考虑本地偏好[1]。但是，针对互联网环境，用户行为本地偏好的研究仍在起步阶段，尤其是在线金融领域。众筹是面对广大投资者进行融资，每个投资者投入少量的资金以支持项目发展，众筹在各行各业均有应用[2]，本地偏好在众筹领域中打破地理位置限制上的作用鲜有涉及。

在区域交易中，一个国家内部的交易往往比国家之间的交易更为普遍[3]；而在一个国家内部的交易中，交易行为倾向于在一定区域内部发生，而不是跨越该区域[4]。在6个国际宏观经济学谜题当中，有2个与本地偏好有关[5]。针对这种现象，学者们从经济学以及行为科学角度进行了解释。在决策过程中，本地偏好是一种次优决策，通常会导致市场不经济[6]。

针对本地偏好，学者们给出了不同的解释，归纳起来有两方面：(1)经济学视角的解释，一般归纳为理性消费，认为人的行为都是理性的；(2)行为学视角的解释，一般归纳为情感因素的影响[7]。具体来说，经济学家们倾向于从经济学方面进行解释，例如交易成本，包括物流成本、文化差异、获取信息成本以及临近地理位置带来的信息优势。而行为科学研究者通常把本地偏好的原因归纳为本地市场的过度优化[8]。在社会学以及管理学研究中，本地偏好通常被归因于心理学因素，例如文化的相似性带来的消费偏好的同质性[9]，其核心的解释是：距离越近意味着成本越低[10]。

来自行为学的解释较多聚焦于心理学。例如，有研究指出了文化和爱国主义情绪作用于本地偏好情结，影响了债券投资组合。现有研究大多指出了文化和爱国主义情绪会对股权的本地偏好产生实质性影响。有研究从两个不同的方面展开对本地偏好的研究：国内偏好(过度投资国内债券)以及国外偏好(由不同的发行国发行的投资不足的债券)。强有力的证据显示爱国主义阻碍了国外投资，同时使国内债券投资过度。而由于本地偏好的作用，即使那些来自具有更高不确定性国家的投资者，在国外债券市场的投资亦较少[11]。

已有研究主要集中在线下市场，而对于线上市场来说，信息流、资金流等都会随着信息技术的发展消除隔阂；物流也在快速完善，以中国物流业为例，江浙沪之间的物流已经可以做到快速无差异到达。但是仍有研究显示，电子商务市场交易双方更多的是来自相同的区域[12]。对此的解释是：即使在虚拟的市场中，地理位置的差异也会导致物流成本的差异。另外，在区域性事件上，用户更倾向于面对面达成交易协议(例如：购买演唱会门票)[12]。

尽管在线上和线下商务环境下，普遍证实了本地偏好的存在。但是，针对众筹这一崭新的在线融资模式，还没有关于投资行为本地偏好的系统性研究，因而难以揭示投资者的行为偏好。以基于回报的众筹模式为例，融资者许诺以一定的方式回报投资者，然而，众筹平台作为虚拟平台，融资者、投资者以及众筹平台都没有面对面的交易和签订协议，即使违约也很少面对面的追责。另外，鉴于众筹项目大众参与的本质，每个投资者只需投入少量资金，因此，对于投资者来说，与融资者直接签订协议并进行后续监管的动机很小[13]。这种背景下，投资者对项目的评价标准呈现多元化，较难直接推断本地偏好在众筹项目投资中的作用。在最相似的研究中，学者分析了P2P借贷市场的本地偏好现象[14]，但P2P借贷与基于回报的众筹模式的本地偏好行为模式存在显著差异：P2P主要以投资理财获取收益为主，众筹主要偏重于项目及产品；P2P借贷面向的是有资金需求的企业和个人，主要是面向大众投资理财，众筹也有这方面的作用，但主要是以融资人身份号召大众参与投资，承诺的回报(包括实物回报和虚拟回报)是投资者参与投资的主要动力。尽管二者都存在风险，但是投资期望、参与动因、回报方式等均存在较大差异[15]。

2 研究假设

人类行为具有各种偏好，本地偏好是众多偏好中的一种，广为探讨的还有性别偏好和学历偏好等。针对性别偏好的研究发现，性别偏好广泛存在于商务、招聘以及学术研究等领域。以管弦乐队的演奏人员选择为例，通过盲选选中的女性音乐家数量显著多于非盲选的女性音乐家数量，这在一定程度上表明性别偏好的存在。另有研究表明，采用团队共同业绩来评估工作比单独评估个人的工作业绩更容易克服性别偏好，即人们做出共同的选择往往比独立决策更合理，这与信息处理的行为模型是一致的[16]。尽管对性别偏好已有一定的研究和解释，但是对于本地偏好的研究相对来说更为复杂。

关于本地偏好的早期研究大多集中在离线消费场景。随着电子商务的兴起，研究对象也逐步转移到线上交易。有研究指出，eBay上的交易行为呈现本地偏好。相应的解释是：eBay上的部分交易涉及线下业务，例如在纽约举行的演唱会，极有可能是来自纽约的商家卖票给纽约附近的用户，因此，呈现地理位置一致性。另一个解释是，地理位置接近更有利于买卖双方面对面的订立交易合同[12]。在P2P借贷中，有研究者指出了投资者对本地项目的偏好[14]。在线下的风险投资领域中，投资者也倾向于投资距离较近的项目[17-18]。因此，提出以下假设。

假设1：在线投资行为存在本地偏好现象。

人类对事物的认识具有层次性[19]，即人们总是根据当前观察到的信息做决策，随着信息的积累和具体，决策的深度和经验越来越丰富。这种对事物认知的层次性体现在很多领域中，以学术论文的阅读为例：阅读者对论文的阅读就具有典型的层次性，经验丰富的读者一般会优先阅读论文的题目和摘要，只有当题目和摘要能够吸引读者时，才会继续阅读论文的其他内容。鉴于摘要的重要性，如果摘要包含不基于事实论据的误导性推测，就会给读者造成困惑和误解[20]。

这种认知的层次性对个体行为具有深远影响，并对经济对象形成不同程度的影响。在做复杂决策时，往往受到多方面因素的影响，对于决策者来说，有必要分辨哪些因素是重要的，并估计每个因素对于决策的影响程度。对于一般人来说，这种重要程度的估计难以得到具体的数字，而是得到关于因素之间相对重要度的比较结果，这体现了认知的层次性原则[21]。在线众筹项目的地理位置具有典型的层次性，例如“LosAngeles,CA,USA”，该地理位置既展示了国家，还展示了州和城市。依据认知的层次理论，投资者会优先观察该项目是不是处于自己感兴趣的国家，然后再分析该项目是不是在自己感兴趣的州，最后才是城市位置评估。这种认知模式导致对本地项目的偏好形成不同的行为模式。因此，我们提出如下的假设。

假设2：在线投资行为呈现不同层次的本地偏好，即投资者对国家级、州省级、城市级的项目呈现不同的投资偏好模式。

普遍认为，投资决策受客观因素的影响，如行业利润、创业成本、资本设备、收入分配和体制因素[22]。以凯恩斯为代表的经济学家认为，投资决策也同时受主观因素的影响，如资本边际效率预期、流动性偏好和冒险精神等[23]。相对来说，后者更好地解释了一些非理性的经济行为。如果不存在后者的影响，那么决策者面对相同的客观市场环境，就会做出相同的决策，但是现实中很难出现这样的情形，这表明了主观因素对于投资决策的重要性。

投资者的主观因素之一是投资者与融资者之间的地理距离，这种地理距离不同于同一国家、同一州省以及同一城市，而是投融双方之间的物理距离和心理距离。物理距离最能反应投资者本地偏好，也是最能够展示本地偏好经济价值的度量标准。因为，物理距离越近表示投资者与融资者之间在地理位置、文化、生活习惯、语言习惯等因素上越相似；反之，则表明投融双方差异较大[24]。传统的线下投资中，投资者倾向于投资距离较近的项目。统计数据表明，对于线下的风险投资, 投融资双方的平均距离仅为70英里; 而50%的天使投资与目标企业的距离也在半天行程范围内[17-18], 投资者偏好距离较近的项目。从心理上，物理距离会导致心理距离的变化，物理距离不可避免的会影响人们的思想和感情[25]。因此，当融资者与投资者之间的物理距离越远，会导致其心理距离增大，投资者就越不愿意投资这样的项目。因此，我们提出如下的假设。

假设3：由于本地偏好的存在，投资者与融资者之间的距离越近，投资者越愿意参与投资该项目。

本地偏好具有多种影响[26]，例如：对于研发型企业来说，在任何地理区域都可以完成研发，而且地理位置分散的企业能更好地发挥不同区域的人才和文化优势[27]。尽管如此，仍有部分企业显示了对本土资源的偏好[28]。有学者通过本地偏好研究外商直接投资(FDI)模式对欧盟的流动性和贸易一体化的影响，该研究没有使用常用的关税以及非关税壁垒等指标，而以本地偏好来分析贸易偏好。从1995-2009年的数据研究发现，国家的贸易一体化和国外直接投资活动呈现显著正相关性[29]。

对于欧元区债务危机的研究发现，对于本土资源的偏好凸显了国内冲击的作用，加重了债务危机。在对2002年到2014年之间欧元国家的主权债务的内部和外部冲击研究发现，本地偏好对主权债务在特定国家的基本面和预期冲击中显示出了正面反馈，但是并没有证据显示本地偏好在短期内会增加不稳定。实证分析显示，主权债务危机的后果取决于国内最初的不稳定震荡以及日益增加的本地偏好的影响。在主权债务压力下，日益增加的本地偏好反映了日益恶化的财政状况，但由于对本地资源的偏爱，反而可能会使本地企业违约的可能性降低[30]。因此，我们提出如下假设。

假设4：投资者的本地偏好负面影响众筹项目的融资成功率。

3 研究数据以及研究模型

3.1 研究数据与距离计算说明

实验数据来自世界最大的基于回报的众筹平台Kickstarter。所有众筹项目包含15个类别，其中占比较大的是影视、音乐、出版、艺术等类别；融资成功率最高的是舞蹈、戏剧以及音乐类；融资成功率最低的是游戏、出版、科技以及时尚等类别的项目。所有项目的平均融资成功率约为48.49%，这与之前研究采集到的数据样本基本一致[31]。项目融资进度呈现典型的双峰分布，相当多的项目融资比例低于20%；而在融资成功的项目中，大多数筹得资金的比例在100%到120%之间。这是由于在Kickstarter上采用All-or-Nothing融资模式，一旦项目融资成功，投资者的投资意愿快速下降造成的。

在Kickstarter页面上，投融双方都可以选择公开地理位置信息(也可以选择隐藏地理位置)。可以据此得到用户的地理位置，然后调用Google地图API(Geocoding API)查询用户所在地址的经纬度，得到投融双方的经纬度后，采用球体模型计算任意两点的距离。距离计算采用直线距离，而不是路面距离。从投融双方的距离上看，戏剧类项目的平均距离最小；而游戏类项目的平均距离最大，表明了戏剧类项目的本地偏好最显著。

3.2 研究模型

表1归纳了本文研究的模型、研究对象以及模型的关键变量。采用递进的模型：国家级本地偏好、州省级本地偏好、城市级本地偏好、投融资双方的距离，来分别度量投资者的本地偏好。这种递进的模型逐步排除了语言、文化、习惯等因素的干扰。通常，在不同的国家之间存在较大的语言、文化、习惯差异，但是同一个国家内部的不同州省之间的这种语言、文化、习惯等差异就会小得多；而在同一个城市内部的语言、文化、习惯就几乎不存在显著性差异了。因此，这种递进的模型是消除语言、文化、习惯等外部的影响因素的一种方式。投融资双方的距离也是排除语言、文化、习惯等因素干扰的手段之一，因为通常情况下，如果投资者与融资者之间的距离为0的话，表明二者的语言、文化、习惯等因素几乎相同；反之，距离增加意味着语言、文化、习惯的差异也越大。如果本地偏好存在，那么投融双方的距离就应该显著负相关于用户的投资行为，即距离越近，投资者的投资行为越密集，为此，采用微观层次，从计量经济学角度分析本地偏好及其效用。

表1 研究模型说明

4 研究结果和讨论

4.1 国家层次的本地偏好分析

Kickstarter作为美国的网站，来自美国的项目比其他所有国家的项目总和还多；而对于投资者来说，亦呈现类似的趋势，约有63.98%的投资者来自美国。因此，数据本身存在极大的偏差，简单平均的方法并不适用。为了解决数据的极端不均衡，依据概率论思想，建立图1所示的模型。众筹项目和投资者分别来自180个和201个国家和地区，因此，可以把问题抽象为某国的投资者在多大概率上投资某国的项目[32]。众筹项目来自多个国家和地区，在大样本数据下可以假设各个国家和地区的项目总体质量不存在显著差异，因此在大数据背景下，“理论上”每个投资者会以近乎随机的方式选择各国各区域的项目进行投资。该假设在样本不足的情况下可能并不成立，而在大样本下则可以弥补个体样本的差异，使整体趋势倾向于均值[33]。

图1. 基于概率论的国家级本地偏好分析模型

假设不存在本地偏好，令P(X)表示投资者来自X国的概率，P(Y)为项目来自Y国的概率，P(X,Y) 表示X国投资者参与Y国项目投资的概率。依据条件概率，见公式(1)。

P(X,Y)=P(Y)P(X|Y) =P(X)P(Y|X)

(1)

部分国家的项目由于数量太少，可能并不满足“该国家或者地区的项目总体质量不存在显著差异”的假设，为了避免只有少数几个众筹项目的国家对计算结果的影响，排除这部分项目将会使数据的趋势更加明显。因此，只挑选排名靠前的7个国家以及中国作为例子。表2展示了投资者在没有国家级本地偏好下的理论数值，由于来自美国的投资人和项目更多，因此，美国的投资者投资美国项目的概率最大。

表2 投资者的在没有国家级本地偏好下的理论概率

将表2所示的理论值与投资行为的实际数据进行比较，如果两者不存在显著差异，就不存在国家级本地偏好，反之则存在。理论值与实际值的差异性分析结果如表3所示。显然F>F crit，因此，理论值与实际值存在显著性差异(<0.01)，即投资行为存在显著的国家级本地偏好。

表3 国家级本地偏好差异显著性分析结果

进一步地，为了分析不同国籍投资者的本地偏好，从条件概率出发，根据实际的投资数据可以得到一个国家的投资者支持他国项目的概率，该概率考虑了投资者与项目的国籍，解决了数据不均衡性带来的计算偏差，结果如表4所示。其含义是，某一国的投资者有多大的概率会投资某国的项目，例如：第1行第1列的元素(0.6778%)表示美国的投资者有0.6778%的概率会选择美国的项目，而投资英国、澳大利亚、德国、意大利、法国和中国的项目的概率分别为：0.3291%，0.8218%，0.5738%，0.8492%，0.4546%，0.7480%和1.2618%(考虑了投资者的数量和项目的数量)。对于其他国家来说，对角线上的元素都是每行和每列的最大值，也就是说，投资者更喜欢本国项目。在这些国家中，中国的投资者本地偏好最显著(9.4958%)，其次是德国、法国、澳大利亚、意大利、加拿大和英国，而美国投资者的本地偏好行为最不明显。

表4 投资者的国家级本地偏好统计数据

为了评估项目资金来源的差异，对来自其他地区的投资者与来自本地区投资者进行对比，并采用公式(2)作为国家级本地偏好的基准线。如果某个国家的投资者的投资数值高于该基准线，则表明该国的项目受到该国投资者的支持越多；反之，则表明，该国的项目筹得的资金比较分散。

Baseline

(2)

图2展示了项目来源最多的15个国家(地区)及投资者的来源对比。其中，纵坐标代表来自其他地区的投资者与来自本地区投资者的比例，虚线为基准线，表示来自其他地区的投资者与来自本地区投资者在数量上相等；虚线上方表示外国投资者多于本国投资者；虚线下方表示本国投资者多于外国投资者。显然，只有在美国的项目中，本国的投资者多于其他国家(比例为0.41)。而任何其他国家的项目，外国投资者都比本国投资者多，例如中国大陆的比例为120.82(分别为32985和273次投资行为)。值得注意的是，在英语为母语的国家中，其它地区的投资者与本地投资者的比例小得多，例如英国为2.41，澳大利亚为3.62，加拿大为4.80。这表明在国家层次上，语言的差异一定程度上会导致本土偏好。几乎在所有的项目中，外国投资者与本国投资者比例都远离基准线，这意味着，众筹行为在国家层次上呈现显著的本土偏好。

图2.来自其他地区的投资者与本地投资者对比

4.2 区域市场的本地偏好分析

Kickstarter位于美国本土，美国的投资者和融资者比其他任何国家都多。因此，有必要分析某个区域市场内部的本地偏好是否存在。鉴于美国的项目和投资者都最多，选取美国为区域市场的研究对象。美国共有51个州和特区，各州的项目分布并不均衡，呈现“一东一西”趋势，即西部的加州和东部的纽约州的项目数量占样本的34%。为了考察美国的区域本地偏好，选取所在地是美国的项目，筛除美国以外的投资者行为。

图3展示了来自美国的项目统计信息，即本地投资者与来自外地投资者的对比。可以看到，不同的州之间呈现出了不同程度的本地偏好。具体来说，明尼苏达、加州、内布拉斯加州、纽约、罗得岛州的本地偏好最为明显，分别为0.42，0.41，0.38，0.38和0.36。换句话说，在加州发起的众筹项目，约有41%的投资者来自加州，而有59%的投资者来自其他州。而在新罕布什尔州、犹他州、内华达州以及特拉华州的本地偏好最不明显，分别为0.09，0.09，0.07和0.03，这些州的项目能吸引较多的其他州的投资者。

图3 本地投资者与外地投资者对比

采用差异性分析，对区域市场无本地偏好的理论值与实际投资数据进行对比，得到表5所示的结果。显然F>>Fcrit，因此，理论值与实际投资行为的数值存在显著差异(<0.01)，换句话说，投资者的投资行为存在显著的区域市场本地偏好。对比国家级本地偏好和区域市场本地偏好，显然，区域市场本地偏好的F与Fcrit的差异大于国家级本地偏好的F与Fcrit的差异，显著性系数也明显提高(0.005672和1.22E-16)，可以认为，区域市场本地偏好比国家级本地偏好更加明显。

表5 区域市场本地偏好差异显著性分析结果

4.3 区域市场的本地偏好叠加效应

以微观视角考察区域市场的本地偏好叠加效应，即当A州的用户在B州创建项目时，如果存在本地偏好，那么这类项目应该受到2个州用户的投资，因而呈现出与那些融资者所在地与项目所在地一致的项目投资行为的典型差异。对融资者与项目是否在同在一州的差异进行统计，得到表6。可以看到，融资者与项目同在一州的平均融资成功率为48.73%，而融资者与项目不同州的平均融资成功率为50.46%。这表明，来自异地的融资者更容易获得投资，而异地融资者与本地融资者的一个显著差异就是地理位置差异以及由此带来的社会关系网络的差异，这是本地偏好的显著表现。

表6 融资者与项目同一州与融资者与项目所在地不同州的差异

从投融双方来自同一州的比例来看，融资者与项目同在一州的项目的投资者比例为15.88%，而融资者与项目不同州的项目的投资者比例为20.38%，这表明当融资者与项目所在地处于不同州时，有更多的本地用户参与投资；同理，投融双方来自同一城市的比例也呈现了类似的趋势。

最能表明融资者与项目同一州与融资者与项目所在地不同州的差异是投融双方的平均距离，因为如果区域市场的本地偏好存在的话，融资者与项目所在地不同州的项目的投资者就应该距离更近。分析数据表明异地融资者与本地融资者发起项目的距离分别为3569.23公里和3263.70公里，这表明当融资者与项目所在地不同州时，能够吸引更多的本地用户参与，这体现了显著的本地偏好叠加效应。

采用差异显著性分析对区域市场本地偏好的叠加效用进行分析，以得到有叠加效用与无叠加效应的差异，得到表7所示的区域市场本地偏好的叠加效用差异显著性分析结果。显然F>>F crit，因此，理论数值与投资者实际投资行为的数值存在显著差异(<0.01)，换句话说，投资者的投资行为存在显著的区域市场本地偏好叠加效应。对比区域市场本地偏好叠加效应和区域市场本地偏好无叠加效应的差异，考虑叠加效应的区域市场本地偏好比不考虑叠加效应的差异更加显著，显著性系数也明显提高，因此，可以认为叠加效应在区域市场本地偏好中显著存在并发挥作用。

表7 区域市场本地偏好的叠加效用差异显著性分析结果

4.4 距离分析以及经济效用

为了分析投融双方的地理距离对投资行为的影响，建立公式(3)所示的计量模型。

prob(InvestoribacksFounderj)

=β*GeoDistanceij+f(InvestorInfoi,

FounderInfoj,ProjectInfo)+εij

(3)

其中，因变量为投资者Investori是否支持融资者Founderj，为虚拟变量。GeoDistanceij表示投融双方的距离。如果投资者的本地偏好与距离有关的话，可以预见β显著负相关，因为投资者与融资者之间的地理位置越远的话，投资者越不可能支持该融资者。

表8展示了截面数据下投融双方的地理距离对投资行为的影响。可以看出，4个计量模型的距离影响系数均显著为负，这表明投融双方的地理距离越远，投资者越不愿意参与众筹项目投资。

表8 截面数据下投资者与融资者的地理距离对投资者行为的影响

注：*p<0.10, **p<0.05, ***p<0.01

4.5 二阶分析模型以及经济效用

微观研究模型是以投资者的角度考察投资行为，即如果投融双方来自同一区域，能否显著增加投资。依据引力方程模型[34]，以及投资者行为模型[14]，建立logit回归模型，如公式(4)所示。

prob(InvestoribacksFounderj)

=β*SamePlaceij+f(InvestorInfoi,

FounderInfoj,ProjectInfo)+εij

(4)

如果投资者Investori参与了融资者Founderj发起的项目，则因变量prob(InvestoribacksFounderj)为1，否则为0。SamePlaceij表明投融双方是否来自同一地点。

表9显示了本地偏好的分析结果，在国家层次模型中，投融双方来自同一国家对项目融资效果的影响为.6124***。与之形成对比的是州(省)级与城市级的本地偏好，其影响系数更大，分别达到.9053***和.9858***，即地理距离越近，投资者越愿意参与投资，因此对融资成功率的影响越大(递增趋势)。这表明了投资者的地理位置偏好。在Logit模型中，距离对投资意愿的影响是显著负面的(-.1321***)，即投融双方的地理距离越远，越不愿意参与投资。回归结果显示，投融双方在同一国家、州(省)以及城市，对投资意愿的影响依次递增，无论哪个层次的分析结果均支持众筹投资行为的本地偏好对投资行为的正面影响。

5 理论贡献与管理启示

5.1 机理分析

我们试图分析在线投资行为本地偏好的影响机理。在机理分析上，我们围绕以下三个问题展开：(1)在线投资行为为什么会呈现本地偏好？(2)在线投资行为的本地偏好为什么有不同的层次？(3)本地偏好对在线融资有什么经济影响？综合信号传递理论和决策理论进行机理分析[35]。信号理论为我们提供了融资者选择公开地理位置的影响过程；“心理-认知-行为”框架为我们提供了地理位置对投资行为的影响路径。图4展示了本地偏好对众筹项目投资行为影响的机理分析示意图。

表9 投资行为的本地偏好结果(Logit)

注：*p<0.10, **p<0.05,***p<0.01

图4 本地偏好对众筹项目投资行为影响的机理分析

行为金融学力图揭示金融市场中的非理性行为和决策规律，行为金融理论认为，证券的市场价格很大程度上受到投资者主观行为的影响[36]。在线融资领域的研究中，信号理论被普遍用来解释投资者和融资者的行为。投资者通过融资者释放的有限信号来评估项目的质量和价值，以确定是否参与投资。在线金融市场中，项目的前景具有较高的不确定性，项目的实施和融资者对项目回报的承诺也不可预料。这种不确定性是阻碍投资者参与众筹项目投资的原因之一。

对于投资者来说，他们只能依据融资者释放的有限信号来判断项目质量，从信号传递理论的角度上看，信号的可观察性在这个过程中起着重要作用。由于信号质量的细节不能直接被观察到，在线融资市场实质上一种单向的信号传递：即信号发送者(融资者)传递信号给信号接受者(投资者)。由于众筹项目的特殊性，融资者只有获得足够的资源才能继续推进项目，除了融资者提供的有限信号外，投资者几乎没有其他的渠道获得融资者或项目的相关信息。而在All-or-Nothing这种融资模式下，信号的作用尤其明显，融得资金的金额只有达到或者超过预设的融资目标，融资者才能拿到融得的资金。

在开放的众筹平台上，融资者面对的几乎都是陌生的投资者。如同产品特征信号传递产品质量一样[37]，开放的众筹平台允许融资者发送不同的信号给潜在投资者。融资者是否有效的把信号传递给潜在投资者，通常依赖于信号的两个方面：(1)是否是高成本信号，因为一般只有高质量的项目才能传递高成本的信号；(2)信号是否能有效的交流，因此信号接受者能否准确的观察并理解该信号[38]。

但是对于众筹融资来说，其区别于传统的融资渠道，在互联网环境下，融资者有机会以极低的成本吸引潜在投资者，众筹融资模式也因此被一些研究者认为是民主的融资方式[39]。在这种环境下，信号的成本被降低了，信号成本不是主要区别项目质量的因素，因此，信号的可观测性成为融资者吸引投资者的一个显著区分因素。对于投资者来说，不能单纯的依赖高成本的信号来判断项目质量，他们必须认识到在线融资的信息不对称：融资者传递的信号都是过滤后的。通常，由于融资者倾向于报喜不报忧，信号的传递往往是不完全和不完美的。因此，在开放的融资环境下，鉴于信号的低生产成本，信号的可观测性在信号的传递和价值评估上起到关键的作用。这对融资者提出了更高的要求：在展示众筹项目时，融资者需要更加注意传递信号的可观测性。本地偏好是由地理位置产生的，融资者选择公开自身的地理位置就成为了信号理论中的提供可观测性的手段之一，信号理论也因此提供了本地偏好发挥作用的理论基础。

一旦融资者选择公开了地理位置数据，就意味着信号传递完毕，接下来“心理-认知-行为”框架对在线投资行为中的本地偏好产生影响。本地偏好的影响主要来自两个方面：(1)心理因素(即图4中的影响路径E)；(2)经济因素(即图4中的影响路径F)。首先分析心理因素，地理位置信号会刺激投资者的心理和情感状态。在互联网环境下，用户本能的不相信陌生人[40]，因此互联网用户之间往往需要某种渠道来建立信任关系，其中较早讨论的主题是如何通过在线评论建立陌生人的信任关系。研究表明互联网用户之间具有很高的相关性，参与者之间是一种互利互惠关系，以在线评论为例：用户对产品的真实评价有利于其他用户评估产品的质量，以做出合理的购买决策[41]。

除了这种互利互惠关系外，单向的信息传递也可以获得信息接受者的信任。在线融资过程中，融资者一旦公开地理位置就意味着投资者可以很容易评估该项目的文化、习惯、传统、风俗、语言等。距离越近意味着文化、习惯、传统、风俗、语言越相似，也就意味着对项目背景越熟悉，尤其是在食品、戏剧等项目类别中，投资者偏好与自身饮食习惯或者审美观点一致的项目，这表现得尤其重要。对事物越熟悉意味着越容易产生心理信赖[42]，因此，对本地资源的偏好导致了心理情感状态的变化，进而影响投资行为。由此形成了信号传递→心理情感刺激→投资行为的影响路径(即E→C)，并且心理情感状态会影响用户的认知过程，即信号传递→心理情感刺激→认知过程→投资行为的路径(即E→D→A)。

另一方面，融资者地理位置也从经济角度影响投资行为。投资者对项目投资的因素之一就是获得融资者承诺的回报，即投资的预期收益。投资者在评估项目前景时，会把融资者是否坦诚纳入评估范围。如果融资者对投资者有所隐瞒，那么投资者可能就不会信任该融资者，进而降低项目的预期收益。事实上，不愿意公开地理位置的融资者的融资成功率约为43.72%，而选择公开地理位置的融资者的融资成功率为48.52%，这其中的差异可以用预期收益的降低来进行解释。这因此构成了信号传递→预期收益调整→认知过程→投资行为的影响路径(即F→A，F→B→C和F→B→D→A)。

5.2 理论贡献

线下市场受地理因素影响大，存在沟通、签约、监督等成本，因此被发现存在广泛的本地偏好。然而，针对线上交易，特别是众筹市场，有关本地偏好的研究却很少。为此，本文将本地偏好划分为国家、区域、微观三个层面，并结合众筹项目的特点，对投资偏好展开研究。通常，众筹研究涉及4个视角：(1)平台视角：涉及众筹社区经营、参与政策制定、项目质量把控以及个性化推荐等；(2)项目视角：涉及融资目标、融资时长、项目类别等；(3)融资者视角：包括社会关系、学历、信用以及经验等；(4)投资者视角：包括社会关系、投资偏好等。本文则融合多个视角，试图发现和解释本地偏好现象：(1)融合投资者与融资者视角，探讨众筹投资行为的本地偏好现象及其经济效用；(2)融合融资者与项目视角，研究本地偏好的叠加效应及其经济效用。图5展示了本文的理论贡献示意图。

首先，鉴于互联网的全球性特点，众筹理应不会出现本地偏好。本文却验证了在国家级、州(省)级以及城市级均存在显著的本地偏好，影响投资者的决策行为，进而影响融资绩效。这在已有的文献中很少提及，以确凿的证据证实了众筹投资行为的本地偏好是本文的一个贡献。

其次，从不同层次出发，对投资行为的本地偏好进行研究。在国家层次的研究中，所有投资行为都偏向于本国的项目，表明国家层次的本地偏好对投资行为存在显著影响。在区域层次的研究中，不同区域投资者的本地偏好存在差异，例如明尼苏达、加州等的本地偏好最为明显；而内华达州以及特拉华州等的本地偏好最不明显，这种现象表明区域本地偏好的不均衡性。这可能是因为当地的经济发展水平、文化、习惯、人口、教育等多方面的因素导致的。微观检测模型表明了本地偏好对于众筹项目的融资效果具有显著的经济影响，这是本文的第2个贡献。

此外，对本地偏好的叠加效应展开了分析，研究数据包括了项目所在地与融资者所在地2项不同的数据，这为本地偏好的叠加效应研究提供了基础。我们发现，融资者与项目位于不同地区时，项目融资成功率得到提升，展现了显著的叠加效应，这是本文的第3个重要发现。

最后，我们从信号理论、心理学、行为学和经济学的角度，探讨了在线融资中的本地偏好的影响机理。信号理论为影响机理提供了融资者在信号传递过程中信号的可观察性以及影响的理论基础。心理学、行为学和经济学则为本地偏好的影响机理提供了本地偏好对投资行为和融资绩效的影响路径，这为本地偏好的研究提供了理论解释。

图5 理论贡献示意图

5.3 管理启示

首先，向在线融资者提供了如何推广项目的建议。之前的研究没有涉及本地偏好对于投资者的影响，因此，融资者在筹资期限内不知道何时向何人推荐自己的项目能够达到最佳的效果。本文建议，融资者在项目融资期内把融资对象聚焦在较小的范围内，分别从同城、同一州(省)、同一国家以及世界范围内的顺序展开。同时，投资者倾向于投资与其母语一致的众筹项目，所以，融资者在进行项目推广时可以考虑这部分投资者。

其次，对众筹平台盈利的最大化具有实践参考价值。中介费是众筹平台的主要盈利来源，因此平台会极力撮合融资成功。以Kickstarter为例，若达到筹资目标，收取8%-10%的手续费(其中平台收取5%，支付系统收取3%-5%)；未达到筹资目标，则全额退款。为此，在推介项目时，在推荐模型中加入投资者的本地偏好有关的变量，能够提高用户偏好建模的准确度，并有望提高推介成功率[43]。

然后，有助于投资者更加理性地评估项目质量。投资者的决策受多种因素影响[44-45]，本地偏好只是其中之一。但是，相当多的投资者并没有意识到本地偏好对他们判断项目质量的影响。部分投资者由于路径依赖，对本地项目具有本能的高信任度，这种不理性的评价方式可能是由投资者心理因素导致的[9]。本文研究表明，为了更加客观的评价项目质量，投资者需要克服本地偏好对自身判断带来的偏差。

最后，对于金融监管者来说，本文研究也具有管理启示。由于投资者对本地资源的偏好，并会形成不同的投资模式，监管机构可以依据这种投资模式检测异常投资行为，当某些众筹项目偏离正常投资模式时，监管机构可以据此进行监控。例如：已有报道称众筹融资已经成为洗钱的一种工具[46]，而本地偏好这种模式为众筹融资中的反洗钱监控提供了一种可能的途径。

6 结语

本地偏好是投资行为的重要特征，关乎众筹项目的融资绩效。首先，从国家层次验证了本地偏好的存在，投资者更喜欢本国融资者发起的众筹项目。然后，从区域市场层次发现了投资者更喜欢同州(省)和同城内的众筹项目。最后，从微观层次验证了投资行为的本地偏好以及对融资效果的影响。总体来说，本地偏好对投资决策以及项目的融资成功率有显著影响。本文验证了区域投资行为的叠加效应，当融资者与项目所在地不相同时，能够获得更高的融资成功率。研究结论为融资者、投资者、众筹平台和监管机构提供了丰富的启示。

鉴于各种原因，本文还存在一些不足，未来的研究方向有：(1)由于篇幅限制，本文并没有探讨投融双方的距离扩散，由于众筹项目的投资是一个动态的行为，投融双方的距离从第一期融资开始逐渐扩散或者缩小，本文未对投资者的距离扩散进行深入讨论，例如不同项目类别之间的距离趋势是否有差异，其差异是什么？距离变化的速度差异是否传递了项目的质量信号？(2)实验数据基于“Allor Nothing”融资模式，没有考虑其他模式。例如，以Rockethub为代表的 “AllandMore”融资模式下，投资者的本地偏好可能呈现不同趋势。而且本研究的项目大多来自美国，未来我们试图分析他国的投资者是否也具有类似的偏好；(3)本地偏好只是众多用户行为偏好中的一种，可能与其他偏好相互影响[47]，例如：性别偏好、名人偏好等，未来需要尝试分析用户多种偏好的交叉效应；(4)本文在分析国家级本地偏好时，假设在大样本数据下各个国家和地区的项目总体质量不存在显著差异，这种假设在数据量足够大的时候是成立的，但是在一些较小的国家仍然存在样本数量太小的问题。即使总体样本足够大，仍然不能避免这类问题。样本数量太小时，假设“项目质量不存在本质差异”可能并不成立，这是未来研究需要深入考虑的问题之一。