發起人社會資本對回報類眾籌成功率影響的實證研究

張 萌 李海剛

(上海交通大學 安泰經濟與管理學院，上海 200052)

1 研究假設

基于社會網絡觀，社會網絡的橋接功能指的是對異質性較強資源的網絡聯系，是獲取外部資源的關鍵手段；黏合功能指的是對同質性較強資源的聯結，提高了組織內的相互信任和情感支持。

基于上述定義，本研究深入考察項目發起人的個體中心式網絡，從社會網絡的關系強度(強或弱)以及關系結構(橋接或黏合)兩個維度研究社會資本對眾籌項目成功的影響。項目發起人在眾籌社區內的人際互動可以通過激起用戶的責任感以激發用戶間的互惠。互惠是社會資本的一個重要特點。在眾籌的語境下，互惠主要體現在兩個方面。首先，以往曾受到過特定出資人資助的項目發起人，會感到有義務對該出資人進行報答，這種義務稱為特定互惠。其次，當項目發起人以往支持的項目數很多時，其可受益于廣義互惠。出于對以往受到支持的感謝或希望日后可以獲得支持的心理，眾籌平臺參與者感到有義務支持其他項目。廣義互惠形成的一個重要前提是個體以往的資助行為可被社區的其他成員看到，從而其可在社區中建立起“給予者”的聲望。從這一意義上講，追夢網在項目發起人的個人界面中展示了其以往資助過的所有項目，出資人更愿意出錢支持那些以往表現“慷慨”的項目發起人。

本研究中，將項目發起人在第三方網站上的網絡聯結及發起當前項目之前的投資行為中建立的網絡關系定義為橋接關系，將項目發起人在當前項目中的人際互動定義為黏合關系。

社會資本的橋接關系具體通過三個變量來衡量，即支持項目數、發起項目數和微博好友情況。其中，支持項目數用當前項目開始之前項目發起人資助他人項目的總次數表示，發起項目數用發起人在當前項目開始之前發起的項目數表示，由于微博好友信息并非網站強制填寫的信息，因而此處用虛擬變量表示，提供微博地址取值為1，否則取值為0。在關系強度方面，本研究將項目發起人通過投資行為與他人建立起的網絡關系定義為強關系，而將通過微博關注行為而建立起的好友關系定義為弱關系。

據此，我們提出以下假設：

假設1a：項目發起人的橋接強關系對眾籌項目的成功有顯著正向影響。

假設1b：項目發起人的橋接弱關系對眾籌項目的成功有顯著正向影響。

除出資行為外，眾籌社區內的人際互動還體現在對項目的評論以及項目進度的更新次數上，Moutinho和Leite的研究表明項目出資人數與項目融資成功顯著正相關，Quercia和Crowcroft發現項目評論人數越多，其成功的可能性越大，國內學者張天頂的研究也發現網絡互動對融資效率影響顯著。

本文將項目發起人在當前項目融資期間與他人互動次數作為黏合強關系的指標，將發起人在當前項目中項目狀態更新次數作為黏合弱關系的指標。發起人與他人互動可視為主動改善聯系頻率等網絡質量的舉動，該舉動進而會影響網絡的運作機制，如提高行動者之間信任程度，進一步強化了資源流的質量，如所交換信息的深度和豐富性，也使彼此之間行為的預測性和相互接受性更高，進而降低交易成本。提出以下假設：

假設2a：項目發起人的黏合強關系對眾籌項目的成功有顯著正向影響。

假設2b：項目發起人的黏合弱關系對眾籌項目的成功有顯著正向影響。

以上的假設可以歸納為圖1的理論模型：

圖1 發起人社會資本理論研究框架

2 研究方法

2.1 研究樣本和數據收集

目前，國外學者針對回報類眾籌的研究多基于Kickstarter網站。2009年在美國成立的Kickstarter是目前最大的回報類眾籌平臺，截至2016年，Kickstarter共計資助了超過10.8萬個項目，總籌資金額高達21.4億美元。追夢網成立于2011年，是國內最早開展回報類眾籌的網站之一，自成立之初便專注于回報類眾籌，是運營模式最接近于Kickstarter的國內眾籌網站之一。此外，追夢網同時保留了融資成功和失敗的項目信息，為研究留下了充足的樣本。基于以上原因，本文采用國內領先的回報類眾籌平臺追夢網進行實證分析。

用戶只有在注冊成為追夢網用戶后才可以對項目進行支持，和很多在線社區一樣，追夢網并不強制用戶提供地理、個人特質、社交網站信息。通過更新項目進度，項目發起人可以與項目支持者進行交流。當項目的潛在支持者訪問該項目網頁時，其可以訪問項目的描述信息，以及項目當前的進度(例如項目已籌資金額、籌資百分比等)、項目目標籌資金額、最小出資金額、項目結束時間等。

我們使用網絡爬蟲工具Python和BeautifulSoup抓取了追夢網2011年成立至2015年2月28日網站改版為手機端app以來共計943個項目，項目類型涵蓋設計、科技、公益、音樂、活動等5個類型，剔除其中籌資模式為“take it all”的項目29個，籌資目標金額為50萬元及以上的項目數量僅占總項目的1%(12個)，將其作為異常值進行剔除，進一步剔除部分或全部變量缺失的數據后，最終，我們獲得了符合要求的樣本共計889條。

2.2 研究變量

本文主要變量包括每個項目發起人的發起經歷和出資經歷、是否提供微博賬號、項目發起人當前項目的狀態更新次數和與他人互動的次數。同時，還統計了與項目本身和項目發起人相關的其他變量作為控制變量，具體包括目標籌資金額、項目描述中的圖片數、發起人網站積分、項目最小支持金額和項目類型。變量描述見表1。

表1 變量描述

2.2.1被解釋變量

在眾籌平臺中，出資人通過提供資金的方式對項目表示支持。由于多數項目采用“all-or-nothing”的籌資模式，即一個項目只有在籌資期限內達到目標籌款金額后，才能拿到項目的籌款，否則所有籌款將被退回至各出資人的賬戶，因而項目是否成功融資成為了衡量眾籌績效的最重要的指標。

考慮到眾籌項目的最終融資結果只有成功與失敗兩種情況，本文定義了一個虛擬變量——是否融資成功(status)，當項目在籌資期限內達到或超過其初始設定的融資目標時，該變量取值為1，否則，取值為0。

2.2.2解釋變量

社會資本橋接關系共包括三個變量，其中項目發起人以往支持過的項目數(supported_projects)和以往發起的項目數(launched_projects)兩個變量均為當前項目開始前，項目發起人支持/發起的項目數，項目發起人是否提供第三方社交網站賬號信息(weibo_dummy)為虛擬變量。此處，我們認為相比于發起人通過支持/發起項目建立的社交關系，社交網站上的好友與發起人僅通過關注行為建立起的橋接關系更弱。

社會資本的黏合關系共包括兩個變量，即項目發起人當前項目中與他人互動的次數(ln_comment_number)和項目發起人當前項目狀態更新的次數(renew)。主動回復他人留言和主動更新項目進度是項目發起人與當前項目的潛在出資人進行互動的主要方式，一方面解答潛在出資人關于項目的疑惑，另外也在一定程度上反映出項目發起人主動維系與潛在出資人之間關系的意愿，從而增加其出資可能性。Mart在之前的研究中曾指出項目的更新次數與項目成功顯著正相關。本研究將發起人通過回復他人的一對一互動行為建立起的好友關系定義為強關系，將發起人通過更新項目進度而與潛在出資人建立的聯系定義為弱關系。

2.2.3控制變量

為排除解釋變量以外的因素對研究結果的干擾，本文還引入與項目本身以及項目發起人自身特征相關的變量作為控制變量。其中，項目本身特征包括項目目標籌資金額、最低出資額和項目類型，項目質量信號包括項目描述中的圖片數，項目發起人自身特征包括其網站積分。

各個變量的描述性統計結果見表2。

表2 追夢網上數據的描述性統計結果

2.3 模型構建

考慮到被解釋變量“是否融資成功”為二元虛擬變量，本文采用Logit回歸和Probit回歸分別進行實證檢驗。回歸前對互動次數以及除項目類型以外的控制變量做了對數變換處理，以減少變量間的多重共線性。本文利用以下公式構建Logit模型：

β3weibodummy+β4lncommentnumber+β5renew+

β6lngoal+β7lnimage+β8lnminpledge+β9lnpoints+

β10activity+β11technology+β12volunteer+

β13music+β14design

3 實證結果和分析

表3給出了變量的相關系數，結果顯示各變量間的相關系數均低于0.600，變量間不存在明顯的多重共線性。

表4給出了實證結果，模型1為對全部889條樣本數據進行Logit回歸的分析結果。模型2進一步研究了橋接弱關系中微博好友數量對眾籌項目成功的影響，由于追夢網不強制用戶填寫微博信息，我們對提供了微博信息的167條數據樣本單獨進行回歸。為測量發起人社會網絡的規模，此處沿用Mollick等的處理方法，引入新變量微博好友數(weibo_ln)并對其進行對數變換。模型3采用Probit回歸模型進行分析，表4結果表明Probit模型與Logit模型分析基本類似，說明主要結論存在較好的穩健性。

表3 變量相關系數

表4 實證檢驗回歸結果

3.1 項目發起人社會資本的橋接強關系對融資成功影響顯著

項目發起人過去發起的項目數對融資成功有顯著正向影響，過去支持的項目數對融資成功的影響基本顯著，即p<0.01，假設1a成立。項目發起人以往的發起經歷和出資經歷幫助其在社區中建立起一定聲望，使其受益于特定互惠和廣義互惠，從而籌資成功的可能性增加。這一結果與Kuppuswamy等的研究結果有所出入，值得注意的是，Kuppuswamy等的研究基于美國文化在日常交往活動中“強調個人利益追逐”的關系情境，而追夢網所依托的中國文化注重人際情感交流和“禮俗相交”的互助性行為，中西方文化上的不同可能是導致這一差異的主要原因。

3.2 項目發起人社會資本的橋接弱關系對融資成功影響顯著

模型2顯示微博好友數與項目成功呈正相關，p<0.05，項目發起人的微博好友數越多，項目越傾向于成功，假設1b成立。模型1中，是否提供微博好友信息僅在10%顯著性水平上與融資成功率呈負相關關系。造成這一結果的原因可能在于，當發起人通過以往的資助、發起經歷等建立起的網絡關系較強時，即便發起人未提供微博好友信息，亦不影響項目的最終成功。

3.3 項目發起人社會資本的黏合強關系與融資成功顯著正相關

發起人在當前項目中與他人互動的次數與項目成功率呈顯著正相關關系，p<0.01，假設2a成立。發起人通過評論他人，解答潛在出資人對項目的疑問，降低由于信息不對稱帶來的投資風險，增加投資者信息，并與當前項目的潛在出資人建立起廣泛的情感聯系，從而增加了項目融資成功的可能性。

3.4 項目發起人社會資本的黏合弱關系與融資成功無顯著相關關系

項目發起人當前發起項目的狀態更新次數與項目成功無顯著相關關系，假設2b不成立。不同于Mollick認為項目狀態的快速更新標志著項目發起人準備得較為充分從而項目質量較好，本文中將項目狀態更新次數作為項目發起人在當前項目籌資階段與項目的潛在出資人間建立密切聯系的方法，實證結果表明發起人期望通過更新進度帶來網絡互動的影響較為微弱，不足以加速項目成功。

此外，多數控制變量也表現出了較好的顯著性。其中，與項目自身特征有關的變量中，項目的目標籌資金額與項目籌資成功呈顯著負相關關系，且在1%的水平上顯著，這與Mollick等的研究結果相吻合。這說明，當發起人設置與項目融資需求相匹配的較低的目標金額，潛在出資人認為其成功的難度較低，從而愿意出資進行支持。最低出資額與融資成功率無明顯相關關系，導致這一結果的原因可能在于盡管較低的出資額降低了出資人的投資門檻，但項目質量、出資人與項目發起人之間的互惠心理等因素才是決定出資人出資與否的關鍵因素。作為與發起人自身相關的變量，發起人網站積分則顯著增加了項目成功的可能性。Lin等對P2P網站Prosper.com的研究發現，用戶線上好友數可作為用戶信用資質的“信號”，從而增加借款成功的概率。用戶在追夢網的積分由注冊時長、在線時長、關注數等因素綜合決定，這說明發起人網站積分越高，投資者傾向于認為其信用資質越好，對該發起人的信任度越高，從而提高出資意愿。作為項目質量信號的控制變量項目描述中的圖片數量僅在模型1中表現出較強顯著性，且與融資成功率負相關。這說明雖然項目描述圖片數多，可呈現的項目內容豐富，但是由于網絡加載速度等原因，圖片數過多可能引起出資人的厭煩情緒，從而降低其投資熱情。