創業企業眾籌的社會網絡、知識資源與融資績效

黃向榮，曾江洪，劉詩綺

(1.湖南財政經濟學院工商管理學院，湖南長沙，410205；2.中南大學商學院，湖南長沙，410083)

一、引 言

如何有效獲取資源，是一個關乎創業企業生存和發展的重要問題。近年來，依托互聯網技術而迅速發展的眾籌因其在提高資源配置效率方面的獨特優勢，吸引了越來越多的創業企業和投資者。一方面，發起眾籌能夠幫助創業企業從潛在的客戶處獲取建議[1]，得到額外的知識資源，有助于形成競爭優勢。另一方面，不同于傳統融資模式，眾籌能夠顯著降低融資成本，逐漸成為繼天使投資和風險投資之后的另一種新型融資方式[2]。不少學者認為，社會資本能幫助企業通過眾籌獲取資金和知識等重要資源[3-4]。

社會網絡是交換信息、互通有無的橋梁，它擴大了個體的信息邊界并深刻影響著個體的經濟行為。一方面，社會網絡被認為可以影響企業資源獲取。Bartjargal 和Liu 指出，社會網絡有助于知識和信息的流動，降低交易成本和經營風險[5]。Morse 等發現嵌入網絡可以幫助創業企業從外界學習、增加交易雙方信任、促進組織管理和增加獲取資本的可能性[6]。創業企業通過利用社會網絡可以在較短時間內獲得資金、市場、信息等關鍵資源[7]。朱秀梅等研究發現，強關系網絡有利于新企業知識獲取[8]。另一方面，社會網絡對融資績效具有不容忽視的影響。Skirnevskiy等認為，社會網絡在幫助眾籌項目擺脫新生困境、改善項目融資績效方面發揮重要作用[9]。Mollick 研究發現，發起人社會網絡的強弱可用于預測眾籌項目融資成功與否[2]。王澤宇和嚴子淳認為，社會網絡的強關系和弱關系能夠影響企業績效[10]。現有文獻多從發起者個體的社會資本視角，而很少從項目與支持者在眾籌過程中形成的社會網絡層面分析其對企業獲取資源及眾籌融資績效的影響，同時也缺乏具體作用路徑探討。

支持者作為資源的提供者，對創業企業產生重要作用。其中，多次支持者是指多次參與眾籌、在眾籌社區表現活躍且具有一定影響力的支持者群體。他們往往能對項目進行更加高效的篩選，給項目提供更有價值的建議，對項目形成更為客觀的評價。在眾籌過程中，項目與多次支持者之間形成社會網絡：一方面，通過投資不同眾籌項目，多次支持者與項目建立直接聯系，同時與其他多次支持者建立間接聯系；另一方面，同時投資多個項目的多次投資者能夠幫助眾籌項目建立間接聯系。隨著多次支持者的增加，以及項目嵌入的社會網絡不斷擴大，其網絡效應也愈加明顯。這種社會網絡在促進交流互動、緩解信息不對稱和幫助獲取資源方面發揮了重要的作用。首先，作為一種“互聯網+金融”的創新融資模式，眾籌模糊了社交邊界，各參與方通過平臺進行雙向動態交流并建立線上聯系。大多數多次支持者是眾籌社區活躍的參與主體，通過平臺分享對項目的看法、互相交流信息與經驗，其支持行為也是對新項目的宣傳，這增強了社會網絡在交流互動方面的功能。其次，大多潛在支持者通常不具備專業知識及投資經驗，而多次支持者具有經驗優勢，其支持行為在一定程度上發揮著“信用中介”的作用，能夠減少潛在支持者與項目之間的信息不對稱現象，從而強化社會網絡在緩解信息不對稱上的作用。最后，由于眾籌項目回報的產品通常不確定性較強，支持者面臨較大的投資風險。而多次支持者的參與以及他們與眾籌項目之間建立的社會網絡可以作為“聲譽信號”，這降低了潛在支持者對項目的違約預期，從而增大了項目獲取資源的可能性。

項目與多次支持者之間構成的社會網絡影響項目后續的知識資源的獲取，獲取知識資源有助于發起者挖掘客戶需求、促進產品創新，從而提升眾籌項目的融資績效。故此，本文基于社會網絡理論，擬從眾籌項目與多次支持者之間構成的社會網絡出發，探討社會網絡是如何地影響項目的知識資源獲取，進而影響項目的融資績效。

二、理論分析與研究假設

(一)社會網絡與知識資源獲取

對于創業企業來說，知識資源是創業資源的重要組成部分，是企業在激烈的市場競爭中獲取優勢的主要來源[11]。然而，創業企業稟賦資源少，自身往往并不具備所有必需的知識資源。社會網絡理論認為，企業可以通過構建網絡從外部獲取知識資源。李穎等研究發現，創業企業通過與不同社會網絡的互動，從更多資源所有者處獲取所需知識資源[12]。周冬梅等研究發現創業企業的內部社會資本有助于其在眾籌中獲得不同類型的創業資源[4]。眾籌項目的發起者往往是創新型創業企業，眾籌產品通常并未大批量投放市場，具有很大的不確定性。作為產品目標客戶，支持者的評論信息可能包含關于項目技術和市場可行性的評價，甚至直接提供建議來改善產品的設計和可用性。多次支持者擁有經驗優勢，其對眾籌項目提出的意見與建議直接關系到產品質量與技術方向。眾籌項目與多次支持者通過不斷的互動和交流形成了有價值的社會網絡，這個網絡成為眾籌項目獲取知識資源的重要渠道。

社會網絡中的位置、地位及其與網絡中其他企業之間的相互關系，決定了企業所能聚集的資源，進而影響了企業的績效。根據國內外學者的觀點，社會網絡的嵌入維度分為關系嵌入和結構嵌入兩種[13]。關系嵌入是指網絡成員可以通過網絡中節點間的直接聯結來獲取信息，通常采用網絡規模(size)和網絡密度(density)兩個指標來衡量關系嵌入。知識資源主要是指從具有一定經驗的多次支持者處獲得的意見和建議等。因而，眾籌項目嵌入的社會網絡規模越大，意味著其直接連接的多次支持者越多，越有利于知識資源的獲取。網絡密度是指每個眾籌項目連接多次支持者的緊密程度，各成員之間聯系越密切，網絡密度就越大。網絡成員之間連結越緊密、交流越密切，越有利于信息的傳播，越有利于項目獲取知識資源。因此本文提出如下假設：

H1a：網絡規模對眾籌項目知識資源獲取有顯著正向影響。

H1b：網絡密度對眾籌項目知識資源獲取有顯著正向影響。

結構嵌入是指在網絡中處于不同位置的節點具有不同的信息和資源優勢。衡量結構嵌入的特征指標主要包括接近中間度(closeness)和中介中間度(betweenness)。接近中間度是通過測量點與點之間的距離，來衡量某點與其他點之間關系的“質量”[14]。如果項目與其他節點之間的距離很近，說明它處在網絡的中心位置。具有中心位置的節點在資源獲取方面較少依賴他人，這種自主優勢有利于項目獲取知識資源。而中介中間度測量的是各個節點對資源控制的程度。如果一個節點處于許多網絡路徑上，意味著此節點具有控制其他節點交流的能力。Burt 認為，如果某節點能在分離的群體中形成聯系的話，就意味著其具有控制信息和資源流動的優勢[15]。眾籌項目的中介中間度越高，意味著對信息和資源的控制能力越強，越有利于其獲取知識資源。因此本文提出如下假設：

H2a：接近中間度對眾籌項目知識資源獲取有顯著正向影響。

H2b：中介中間度對眾籌項目知識資源獲取有顯著正向影響。

(二)知識資源獲取與融資績效

資源是企業生存與發展的關鍵性要素，對企業績效有直接影響[16]。創業企業在早期獲取必要的資源對企業融資績效極為關鍵。一方面，眾籌產品大多處于研發的中后階段，產品能否按時交付存在較大的不確定性。另一方面，眾籌支持者多為“業余”投資者，缺乏專業知識與投資經驗，并且在眾籌中存在嚴重的信息不對稱現象。項目獲取的知識資源作為質量信號能夠有效降低不確定性、緩解信息不對稱情形，影響潛在支持者的判斷。Courtney 等發現，支持者的評論可以看作是項目質量和發起人信譽的信號，可以影響眾籌獲得融資的可能性[17]。項目獲取的知識資源越多，表明認可項目、愿意投入知識資源的支持者越多，從而影響潛在支持者的支持行為并影響項目的融資績效。因此本文提出如下假設：

H3：眾籌項目知識資源獲取對融資績效有顯著正向影響。

(三)知識資源獲取的中介作用

目前學者對社會網絡與企業績效之間的影響路徑研究有限。知識資源被認為是最重要的戰略資源，是企業建立競爭優勢的重要源泉[12]。獲取知識資源能夠提高企業的運營效率，有助于企業后續進行產品創新、建立競爭優勢，這提升了企業績效的預期，從而對當次眾籌融資績效產生影響。獲取的知識資源還可以作為判斷項目質量的信號，從而影響潛在支持者對項目質量的評價，進而改善項目績效。眾籌多次支持者往往在對項目的質量優劣的判斷和評價方面要比其他支持者更有經驗。眾籌項目與多次支持者構成的社會網絡為項目獲取知識資源、改善融資績效提供了更可靠的渠道。

眾籌項目與多次支持者構成的社會網絡的規模和密度越大，項目可連接的多次支持者越多、連接越緊密，接觸到的知識資源也越多越豐富，從而有助于眾籌項目建立競爭優勢，提升融資績效。眾籌項目在這個社會網絡中的接近中間度越高，表明其越處于靠近網絡中心的位置，網絡中心位置有利于企業獲取異質、非冗余的知識資源，從而影響融資績效。而中介中間度越高時，項目對知識資源的控制能力越強，不僅可以提高自身獲得資源的能力，還能削弱其他對手對資源的獲取，從而影響融資績效。

因此本文提出如下假設：

H4a：網絡規模通過知識資源獲取對融資績效產生正向影響。

H4b：網絡密度通過知識資源獲取對融資績效產生正向影響。

H4c：接近中間度通過知識資源獲取對融資績效產生正向影響。

H4d：中介中間度通過知識資源獲取對融資績效產生正向影響。

根據以上假設，構建研究模型，如圖1所示。

圖1 研究模型

三、研究設計

(一)樣本選擇與數據來源

本文以“摩點眾籌”平臺為樣本數據來源，原因包括：第一，摩點眾籌是致力于為文化創意領域的創作者服務的眾籌社區，平臺垂直度較高，所以用戶關注度和活躍度均高。第二，摩點眾籌平臺為支持者建立“個人中心”，以便披露其粉絲數、關注數，支持、關注和看好的項目以及發布的動態，這無形中鼓勵了支持者間的交流，同時也使得多次支持者對項目的評價更易于擴散、更具影響力。第三，摩點眾籌的項目除了想要募集資金，也希望對其文化創意產品進行市場評估、獲得改進優化建議，所以知識資源的獲取對項目來說相當重要。第四，摩點眾籌的多次支持者多是資深玩家或深度愛好者，他們不僅經驗豐富且相對專業，為了獲得更好的體驗往往熱衷于評論且評論質量較高，這對發起者獲取知識資源具有重要意義。平臺上項目的持續時間一般在45-60 天，為了保證獲取項目樣本基本處于同一時期的同一網絡中，收集項目數據的時間不宜過長。但為了保證一定的樣本量，收集項目的時間也不宜過短。本文收集2017年4-10月內結束的項目數據，刪除缺失值，為了避免極端數據對結果造成影響，刪除融資進度超過10000%的項目，最后將得到的93 個眾籌項目與1893 位多次支持者作為研究對象。

本文使用Ucinet軟件把樣本形成的社會網絡由2-mode 矩陣轉化為1-mode 矩陣，將多次支持者和眾籌項目之間的關系繪制成社會網絡圖，如圖2所示。多次支持者與項目之間通過支持行為形成聯結，多次支持者以項目為中心構建關系，項目間也通過多次支持者建立起聯系。隨著多次支持者的增加，構成的社會網絡進一步擴大，眾籌項目被嵌入由多次支持者構成的廣泛的網絡中。不同的多次支持者(圓形標志)與各個眾籌項目(方形標志)構成關系網絡的節點，項目與多次支持者之間的關系形成節點之間的紐帶。

圖2 眾籌項目和多次支持者形成的社會網絡圖

(二)變量測量

本文將多次支持者定義為支持次數大于人均支持次數的支持者。因變量眾籌融資績效采用眾籌項目的融資百分比，即融資金額與融資目標之比進行衡量。中介變量知識資源獲取采用眾籌項目獲得的評論數進行衡量。

本文借鑒社會網絡分析方法衡量網絡規模、密度和中間度[18-19]。使用Ucinet 軟件將樣本形成的社會網絡由2-mode 矩陣轉化為1-mode 矩陣，計算眾籌項目與多次支持者之間的社會網絡的關系維度和結構維度指標。網絡規模是網絡中包含的全部節點的數目，即每個眾籌項目直接連接的多次支持者的數量。網絡密度是某節點的“實際關系數”除以“理論上的最大關系數”，取值范圍為[0,1]。其計算方法為：

其中，n表示社會網絡中的節點數，l 表示了網絡圖中實際關系數。

接近中間度是以距離的概念來衡量一個節點的中心程度，與其他節點的距離越近，表明該節點從網絡中獲取的資源就越全面。接近中間度的計算方法為：

其中，d(i,j)為眾籌項目i與多次支持者j的最短路徑長度，n為節點總數。

中介中間度衡量網絡中節點作為媒介的能力，以及占據其他網絡捷徑上重要環節的程度。眾籌項目的中介中間度越高，就有越多的其他項目或多次支持者需要通過該項目進行聯結。中介中間度的計算方法為：

其中，gik是多次支持者j與多次支持者k相聯結必須經過的最短路徑數，gik(ni)是多次支持者j與多次支持者k的最短路徑中通過眾籌項目i的數量。

考慮到知識資源獲取和融資績效還受其他因素的影響，本文將項目發起人的發起次數和支持次數、項目發起地點、有無視頻和融資目標作為控制變量[20-21]。主要變量及其測量如表1所示。

四、實證結果分析

(一)描述性統計

變量描述性統計的結果如表2所示。融資績效平均為450%，最大值達到7767%。項目發起人平均發起了3 個項目，支持了5 個項目，75.3%的項目發起地點是北京、上海和廣州，超過半數的項目會選擇通過視頻的形式進行介紹。從網絡規模來看，每個眾籌項目平均連接了87 個多次支持者，最大值為375，最小值為2。眾籌項目的網絡密度均值較低，說明眾籌項目與多次支持者構成的網絡相對松散。眾籌項目一般作為社會網絡中的中心節點，同時占據了社會網絡中相對重要的位置，中介性較好。

表1 變量定義及說明

表2 變量的描述性統計結果

(二)相關性分析

變量之間的相關性分析結果如表3所示，從表中可以看出網絡規模、網絡密度、接近中間度和中介中間度之間的相關度較大，且具有顯著的相關關系。但由于這些指標分別考察眾籌項目社會網絡的不同維度，本文參考孫淑偉和俞春玲的做法[22]，在回歸分析中同時保留4 個指標并分別加入模型。

(三)假設檢驗

為了驗證提出的假設，首先分析社會網絡與知識資源獲取之間的關系。模型1 分析控制變量對知識資源獲取的影響。由于網絡規模、網絡密度、接近中間度和中介中間度分別考察眾籌項目社會網絡的不同維度，參考孫淑偉和俞春玲的做法[22]，模型2-5 分別討論社會網絡的4 個維度對因變量的影響，結果如表4所示。從關系維度來看，網絡規模顯著正向影響知識資源的獲取，H1a成立；網絡密度對知識資源獲取的影響在1%的水平上顯著為負，H1b 不成立。結果表明，項目與更多多次支持者建立聯系比和一定的多次支持者形成密切聯系更加重要。這可能是因為與支持者之間的網絡密度越大，關系越強，越可能鎖定在既有的關系中，反而不利于構建新的外部聯系而獲取新的知識資源，從而對項目知識資源產生負面影響。從結構維度來看，接近中間度與中介中間度均在1%的水平上顯著為正，從而支持了本文的H2a 和H2b，這意味著眾籌項目在與多次支持者構成的社會網絡中所處的位置越有利，項目獲取的知識資源就越多。

為了驗證知識資源獲取與眾籌融資績效的關系，本文將融資績效作為被解釋變量進行回歸分析，結果如表5所示。模型6 僅列示控制變量對眾籌融資績效的影響。模型7 將項目評論數引入回歸方程，結果表明知識資源獲取對眾籌融資績效具有顯著正向影響，H3 成立。

為了分析知識資源獲取在社會網絡與眾籌融資績效之間的中介作用，在模型8-11 中分別加入了4 個自變量。結果如表6所示，網絡規模、接近中間度和中介中間度對融資績效具有顯著正向影響，但網絡密度對融資績效的影響顯著為負。模型12-15 在模型8-11 的基礎上加入中介變量。結果如表6所示，表明在加入中介變量后，網絡規模、網絡密度、接近中間度、中介中間度對融資績效的影響變得不顯著，知識資源獲取在1%的顯著性水平上正向影響眾籌項目的融資績效，說明知識資源獲取在網絡規模、接近中間度、中介中間度與眾籌融資績效間起正向的完全中介作用，H4a、H4c 和H4d 成立。而網絡密度通過知識資源獲取負向影響融資績效，H4b 不成立。

表3 變量的相關性分析結果

表4 社會網絡與知識資源獲取的關系回歸結果

表5 知識資源獲取與融資績效的關系回歸結果

(四)穩健性檢驗

因變量可能對中介變量產生影響，這種反向因果會導致內生性問題，因此本文應用兩階段普通最小二乘法進行穩健性檢驗。

由于在游戲社區中，人們通常有一定目的性，如希望通過游戲獲得某種現實利益，或者是希望在其中探索游戲規則，或者通過游戲平臺與他人交往等[23]。眾籌項目的更新數、收藏數和支持者人數與項目能獲取的評論數高度相關，但不是融資績效的主要影響因素。因此本文選擇更新數、收藏數和支持者人數計算估計值作為評論數的工具變量，以解決內生性問題。在經濟意義上，該工具變量與融資績效不存在顯著性相關關系，所以滿足了工具變量的基本條件。因此在第一階段，將眾籌項目的更新數、收藏數和支持者數量作為影響評論數的因素進行OLS 回歸；在第二階段，將第一階段計算得出的評論數估計值(即工具變量)代入模型，并考慮控制變量進行回歸。穩健性檢驗的結果如表7所示，結果顯示與前文基本一致。

表6 知識資源獲取的中介效應回歸結果

五、結論與啟示

本文以游戲眾籌社區摩點眾籌為研究對象，考察眾籌項目與多次支持者構成的社會網絡影響知識資源獲取，進而對眾籌融資績效產生影響。研究的主要結論：①從社會網絡的關系維度來看，項目的網絡規模越大，即連接的多次支持者越多，越有利于其獲取知識資源。但是，網絡密度對知識資源獲取產生負向顯著影響，這可能是因為關系越密切，越有可能將項目限制在固有的關系網絡中，反而不利于其獲取知識資源。所以，對于眾籌項目而言，盡可能與更多的多次支持者建立聯系要優于與現有的多次支持者構建更為密切的關系。②從社會網絡的結構維度來看，中介中間度與接近中間度均顯著正向影響項目知識資源的獲取，這表明，項目在社會網絡中占據一個合適位置就意味著對知識資源具有控制優勢。③知識資源的獲取與眾籌項目的融資績效呈顯著正相關關系。這表明項目獲取的知識資源越多，越有利于眾籌項目提升融資績效。④通過分析知識資源獲取在社會網絡和眾籌融資績效之間的中介作用發現：網絡規模、接近中間度和中介中間度通過影響知識資源獲取而正向影響融資績效。

表7 穩健性檢驗結果

本文的研究啟示：擴大社會網絡規模是幫助創業企業獲取資源和改善績效的有效途徑，發起人需要加強對社會網絡的建立和維護，盡可能與更多的多次支持者建立聯系。值得注意的是，發起人過度嵌入網絡會給項目資源獲取和融資績效帶來負面影響。另外，如果發起人過度依賴現有網絡或致力于維護已有社會網絡，將導致項目失去獲取更多知識資源的機會，并最終影響自身的融資績效。因此，發起人要具備動態的網絡能力，有意識地更新和開拓自身的知識網絡以獲取競爭優勢。知識資源獲取對融資績效的顯著影響要求發起人具備資源的管理能力，要注重和支持者之間的交流與互動，積極收集和提煉支持者的意見并對其進行評估和反饋，這樣才能有效獲取知識資源，從而改善融資績效。眾籌平臺需要重視眾籌社區的構建，為支持者和發起人、支持者和支持者之間的交流建立有效的途徑，這種社區的建立將有助于促進信息與資源的交換、保持社會網絡的活力。

受到研究條件所限，本文的研究不足有兩點。第一，本文的樣本僅來自摩點眾籌平臺，研究結論對于其他眾籌平臺的適用性存在疑問，未來可進一步研究綜合性眾籌平臺。第二，本文主要考慮了網絡的作用，其他與眾籌項目本身質量相關的變量也能夠對融資績效產生影響，這些變量如何通過網絡發揮作用需要進一步研究。