陳波，羅荷花

（湖南農業(yè)大學，湖南長沙410000）

一、引 言

權益型眾籌模式的特點是：項目發(fā)起簡單，審核效率高；項目回報多為實物；投資金額小，準入門檻低；回報周期短，風險小。以當前最為熱門的京東眾籌為例，項目方從遞交申請到PC端上線最短僅需4個工作日；項目回報則多為智能硬件、食品、出版物等；每個項目的投資額度一般設有多個檔次，從數十元到上萬元不等，一般不會高于10000元，部分項目亦設有隨機性很強的抽獎檔；項目方會在項目眾籌成功后1～3個月左右發(fā)放回報產品，支持款項亦分為首尾款，項目籌款成功后，平臺將支持款的70%交付給項目方，只有在項目成功無糾紛且所有投資者得到承諾回報的情況下，平臺才會交付尾款。眾籌平臺簡潔高效的機制設計吸引了大量的投資者與籌資者，京東眾籌的明星項目“PowerEgg無人機”最終籌資高達一億元，引起了社會廣泛關注，同時也出現了一定的質疑。基于上述背景，本文收集來自于京東眾籌、淘寶眾籌、蘇寧眾籌三個平臺的面板數據，通過分析眾籌項目籌資額度的動態(tài)變化，探究資金流動的特性與影響因素，從而為眾籌行業(yè)的健康發(fā)展提供必要的借鑒。

二、文獻綜述

眾籌出現初期，學術界對于眾籌的研究主要集中于探究眾籌項目成功的影響因素［1-3］。通過對國內文獻的梳理，發(fā)現國內眾籌項目的影響因素主要集中在以下幾個方面，如表1所示。

表1 眾籌融資影響因素研究動態(tài)

在探究影響眾籌項目成功因素的同時，學者們也對眾籌各行為主體的參與動機展開了深入的研究。苗文龍認為眾籌項目籌資期望成本小于傳統(tǒng)銀行是籌資者選擇眾籌的重要動機［11］。獲取認同感，與他人交流和學習；進行營銷與傳播，提高項目知名度；收集投資者需求信息，對自身產品和服務做出市場預判等亦是項目方參與眾籌的重要驅動因素［12-14］。就投資者而言，獲取報酬則是他們參與眾籌最重要的動機之一［15］。投資者通過眾籌，能在更早的時間、以更優(yōu)惠的價格獲得項目產品或享有其他好處；也可以在平臺上與籌資者進行觀點探討、與興趣相同的其他投資者進行互動而產生的社交滿足感都對投資者產生激勵作用［1，16］。

眾籌取得快速發(fā)展后，學者們對眾籌模式的研究也日益多樣化。徐晨飛［17］結合技術接受模型，構建眾籌網站用戶參與模型，研究了回饋性、感知風險等因素對眾籌用戶參與度的影響。蔣驍則以信任理論為基礎，提出了眾籌出版用戶支付意愿模型，認為用戶支付意愿受到眾籌出版項目信任的直接影響［18］。王偉依據Aristotle修辭三元組以及Hovland說服模型，建立語言說服風格對項目籌資影響的計量模型，指出不同的項目類別對應有不同的最佳說服風格［19］。郭新茹基于雙邊市場理論來分析眾籌平臺之間的競爭行為及策略［20］。

透過對已有文獻的梳理，可以發(fā)現學者們對眾籌進行了深入而廣泛的研究，但仍然存在不足之處。首先，學者們受限于數據可得性，多使用截面數據構建模型，僅有少數學者運用面板數據進行回歸分析［21-23］。因此有必要利用面板數據對眾籌過程中的動態(tài)變化展開進一步分析。第二，現有文獻多關注于項目自身特質在籌資過程中存在的影響，沒有考慮各項目在籌資過程中存在的相互影響。在這種情況下，有必要引入競爭性項目個數與明星項目等外部變量，觀察它們對項目籌資的影響。第三，已有關于眾籌融資動態(tài)分析的研究多將項目的融資周期看成是一個整體，未對項目在不同融資階段的特點展開分析，亦對不同結果的項目缺少關注。項目異質性的影響有待更深入的研究。第四，前述研究皆默認平臺數據的合理性，對數據的異常波動予以剔除，未對異常數據進行分析。

基于上述原因，本文選取國內上線項目最多的三家權益型眾籌平臺——京東眾籌、淘寶眾籌、蘇寧眾籌的面板數據作為研究樣本，探析眾籌融資的動態(tài)特征，以期為眾籌實踐提供指導。

三、研究設計與數據來源

1.數據來源

本文使用數據抓取方法獲取2017年11月至2018年3月在京東眾籌、淘寶眾籌、蘇寧眾籌上線并結束籌款的項目。為分析項目融資的動態(tài)過程，本文刪除籌資周期在21天以下的項目。最終取得1361個項目，其中京東眾籌420個，淘寶眾籌359個，蘇寧眾籌582個。本文僅對蘇寧眾籌平臺582個項目的17989條數據進行回歸分析，具體原因見下文。

2.眾籌平臺的目標偏移

網絡眾籌最初起源于美國，設立初衷是為廣大初創(chuàng)企業(yè)提供初始資金，解決中小企業(yè)融資難問題。本文對國內三大眾籌平臺的異常數據展開分析，經過平臺間的橫向對比，發(fā)現京東眾籌、淘寶眾籌兩大平臺可能存在目標偏移的問題。首先，兩大平臺上線的部分項目，存在頻繁的資金進出現象，圖1、圖2分別是京東眾籌與淘寶眾籌項目退款次數的頻率分布直方圖。由圖1可知，京東眾籌有299個項目存在退款行為，占樣本量的71.2%；其中有65個項目退款次數達到或超過4次，占樣本量的15.5%。由圖2可知，淘寶眾籌有220個項目存在退款行為，占樣本量的61.3%，其中有58個項目退款次數達到或超過4次，占樣本量的16.2%。而蘇寧眾籌平臺并不存在退款行為，資金流量也較為穩(wěn)健。

圖1 京東眾籌平臺退款頻率分布直方圖

圖2 淘寶眾籌平臺退款頻率分布直方圖

同時，對不同眾籌平臺的異常數據展開進一步分析。提取三大眾籌平臺每個項目當日完成率的最大值與最小值，并計算最大值與最小值發(fā)生的間隔天數。圖3-5是京東眾籌、淘寶眾籌、蘇寧眾籌的極值與間隔時間折線圖，由圖3、圖4可以看出，京東眾籌、淘寶眾籌項目當日完成率的最大值與最小值存在一定的對稱性，相關系數也分別達到-0.997和-0.992，這都表明資金的進入與退出在金額上是相似的；同時，結合間隔天數的變化可以看出，資金進出的金額越大時，間隔天數越小，波動性也越小，這點在京東眾籌表現得最為明顯（如圖3豎線左側所示），即大額資金進行項目投資后，間隔一至兩天就會撤資。

由圖5可以看出，蘇寧眾籌項目當日完成率的最大值與最小值并不存在對稱性，最大值與最小值的相關系數僅0.175，最大值與最小值發(fā)生的間隔天數也沒有明顯的規(guī)律，平臺上不存在非正常性的大額資金的擾動。

圖3 京東眾籌極值與間隔時間折線圖

圖4 淘寶眾籌極值與間隔時間折線圖

圖5 蘇寧眾籌極值與間隔時間折線圖

綜上所述，京東眾籌、淘寶眾籌平臺可能存在虛假的投資行為，根據現有研究表明，眾籌過程中亦存在著羊群效應（陳娟娟），大額資金的進出極有可能誤導投資者，干擾投資者的行為與決策，形成非正常的競爭。作為國內知名的眾籌平臺，京東眾籌與淘寶眾籌可能違背了眾籌融資模式的初衷，出現了目標偏移的現象。這也是本文僅選用蘇寧眾籌的樣本數據進行回歸分析的原因。

3.變量設計與模型定義

探究眾籌融資過程中的資金流動特性是本文的研究目的，因此定義FRit為i項目在第t天的當日完成率（當日籌資額除以目標額度），并將其作為被解釋變量。對于解釋變量的設定，則參考Kuppuswamy的做法［23］，將項目的前七天與后七天定義為虛擬變量，中間階段作為參考項。為探究競爭項目與明星項目等外部變量對項目融資的影響，定義Activeit為i項目在第t天時平臺上正在籌資項目的總量；定義Starit為i項目在第t天時所有競爭項目中籌資額最高的項目的累計完成率 （項目累計籌資額除以目標額度）。為研究投、融

其中β0是截距項，是βi回歸系數，是uit隨機誤差項。同時，為降低數據的離散程度，分別對競爭項目與明星項目的累計完成率取對數。

4．描述統(tǒng)計

表2是所有數據的描述性統(tǒng)計結果，可以得知大部分項目都最終完成了既定融資目標，但僅有少部分項目上傳了視頻；明星項目則一直擁有相當高的支持率。資雙方互動程度對于資金流動的影響，定義Commentit為i項目在第t天的評論增加數。在控制變量的設定中，定義虛擬變量Postit為i項目在第t天是否達到目標額度，達到目標額度計為1，未達到目標額度計為0。據此，構建面板數據模型：

表2 所有項目描述性統(tǒng)計表

隨后對融資成功的437個項目與融資失敗的145個項目進行描述性統(tǒng)計，統(tǒng)計結果見表3。由表3可知，成功項目與失敗項目的目標額度不存在顯著差異，但成功項目的最終籌資額卻要遠高于失敗項目的最終籌資額，最終評論數也高于失敗項目；與此同時，成功項目的支持者卻少于失敗項目，即成功項目的人均投資額要高于失敗項目，投、融資雙方的互動也更加密集，這顯示出支持者的質量比數量更加重要。

表3 成功項目與失敗項目描述性統(tǒng)計表

視頻 0.2 1 1.0 0 0.0 0 0.1 9 1.0 0 0.0 0回報檔次 3.8 2 9.0 0 1.0 0 3.9 4 1 0.0 0 1.0 0籌資時長 3 0.6 9 6 0.0 0 2 5.0 0 3 1.5 8 4 6.0 0 2 6.0 0評論 7 4.2 4 3 0 9.0 0 0.0 0 6 5.6 8 2 1 5.0 0 0.0 0支持者 6 1 9.6 0 6 3 1 1.0 0 0.0 0 6 6 5.4 9 6 5 4 8.0 0 0.0 0

圖6是所有項目融資比率的分布直方圖，可以看出直方圖具有鮮明的階段性特征。在失敗項目中，大部分項目僅獲取到少部分資金，60%的項目籌取到不超過10%的資金，只有極少數項目籌取到超過50%的資金最終仍然失敗；同時，大部分成功的項目也只是略微超出目標額度，65%的成功項目最終籌資額不超過目標額度的10%；其中有88個項目的籌資額達到或超過目標額度的兩倍，但大部分項目也只是略微超出兩倍目標額。

圖6 項目融資比率分布直方圖

圖7是項目當日完成率隨時間變化的趨勢圖。圖中橫坐標1-7表示項目上線的前七天，8-14表示項目上線的最后七天，帶有三角標記的折線圖是所有項目的當日完成率趨勢圖，另一折線圖則是失敗項目的當日完成率趨勢圖。從中可以看出項目的當日完成率總體上呈現出單一的下降趨勢，每日籌資額一直隨時間遞減；失敗項目則在籌資即將結束的時候出現輕微的反彈。同時，收集籌資時間超過16日才成功的項目，僅保留項目開始籌資至完成融資目標這一階段的數據。從中選取項目上線第1-7天與達到目標額倒數前六天與當天的數據制作圖8，可以看出項目在達到目標的前1天與達到目標額當天時，項目的當日完成率快速攀升，尤其是達到目標額當天，甚至籌集到了近半的目標資金，出現了鮮明的截止效應。

圖7 所有項目與失敗項目

圖8 籌資時間超過16日的成功項目

四、實證分析

1.不同類型項目的動態(tài)特性

根據樣本中的面板數據，結合現有研究經驗，經過豪斯曼檢驗后，本文依據檢驗結果選取固定效應對模型進行回歸分析。表4中的模型（1）是所有項目的回歸結果。為研究成功項目與失敗項目在籌資過程中的差異性，分別對成功項目與失敗項目的面板數據進行回歸，回歸結果為表4中的模型（2）、（3）；并且，選取125個籌資時間超過16天才成功的項目，僅保留項目開始籌資至完成融資目標這一階段的數據，觀察成功項目在融資目標完成前的動態(tài)變化，最終結果為表4中的模型（4）。

表4 回歸結果

注釋：*p＜ 0.10，**p＜ 0.05，***p＜ 0.01。

從表4可以看出，無論是什么類型的項目，籌資前七天的回歸系數都顯著為正，籌資后七天的回歸系數則呈現出不同的特征；并且競爭項目數、明星項目累計完成率、評論增加數等回歸系數也顯著為正。

具體來看，模型（1）中項目籌資前七天的回歸系數顯著為正但漸次減小，后七天的回歸系數顯著為負也漸次減小，表明項目從上線至下線的整個融資周期間，項目的當日完成率一直保持著下降的趨勢，項目的每日籌資額隨時間變化在持續(xù)的減少。競爭項目數、明星項目累計完成率的回歸系數顯著為正，說明項目之間的競爭與明星項目的超高完成率并不會對項目融資產生負面影響，反而存在正向激勵，可能的解釋是大量風格迥異的項目與大體量的明星項目為眾籌平臺導入了新的用戶，而新用戶的到來也為其他項目提供了融資機會，這點在國外知名眾籌平臺kickstarter上也得到了驗證［24］。評論增加數也對項目的當日完成率存在顯著的正面影響，評論數顯示出投資者之間與投、融資雙方之間的交流密集程度，它可以有效降低信息不對稱，增強投資者的投資信念。項目是否成功的回歸系數亦顯著為正，表明投資者更傾向于將資金投放到已經完成融資目標的項目，而不是支持未完成目標金額的項目，這與前人的研究結果剛好相反。這反映了投資者的風險規(guī)避行為，即相比于投資成功幾率不確定的項目，他們更愿意選擇投資成功項目來獲取確定性的回報。

從模型（2）可以看出，成功項目的當日成功率在整個籌資周期也呈現出鮮明的持續(xù)下降趨勢，并且也存在著競爭項目與明星項目的拉動作用，評論增加數與項目成功與否亦對項目的籌資存在正面作用。而從模型（3）可以看出，即使是最終籌資失敗的項目，項目籌資的前七天中仍有部分天數的回歸系數顯著為正；而最后一天的回歸系數也顯著為正，表明失敗項目的籌資額在最后一天出現了輕微反彈，融資者在做出最后的籌資努力。從模型（4）的回歸結果則可以得知，項目最后四天的回歸系數顯著為正且漸次遞增，表明項目在完成目標金額前三天與完成目標金額當天，每日籌資額出現了快速的增長。這表明眾籌融資的截止效應存在于項目即將達到目標金額的時候，而不是融資周期即將結束的時候。

2.視頻、回報檔次、籌資市場對項目競爭的影響

為探究視頻、回報檔次、籌資時長在項目競爭中的影響，在模型中分別加入視頻、回報檔次、籌資時長與競爭項目數的交互項，為降低變量的離散程度，回歸時對籌資時長與競爭項目數做對數化處理。具體回歸結果如表5所示。

表5 交互項回歸結果表

注釋：*p＜ 0.10，**p＜ 0.05，***p＜ 0.01。

從表5可知，視頻、回報檔次、籌資時長等因素并不影響項目的每日籌資額隨時間變化而持續(xù)遞減的趨勢。而從模型（5）可以看出，視頻與競爭項目數交互項的回歸系數顯著為負，即視頻在競爭過程中存在負面影響。究其原因，可能是當競爭項目較多時，投資者花費在每個項目的平均時間相對減少，導致他們更傾向于觀看可以快速瀏覽的圖片、文字等信息而不是觀看耗時較長的視頻，而每個項目的描述信息占用的網頁空間與制作費用是一定的，上傳視頻必然會擠壓其他描述信息的網頁空間與制作費用，造成圖片、文字在競爭中的相對劣勢。

從模型（6）則可以看出，籌資時長與競爭項目數交互項的回歸系數也顯著為負，籌資時長對項目的融資反而具有削弱作用。原因可能是較長的籌資周期會在項目競爭中被投資者識別為是項目質量低的信號；高質量的項目在短時間內即可籌集到所需資金，只有質量較低的項目才需要花費較長的時間進行籌資。而從模型（7）可以看出，回報檔次與競爭項目數交互項的系數并不顯著，回報檔次在項目競爭中并不起作用?？赡艿慕忉屖?，大部分項目雖然都設定有多個回報檔次，但不同檔次之間僅僅體現出數量上的差別與價格上的折扣，對產品稀缺性、多樣化等擴展性的內容并不重視，所以回報檔次的多寡并不影響項目的競爭。

五、結 論

本文基于對國內三大知名眾籌平臺2017年11月至2018年3月的面板數據，對我國權益型眾籌在融資過程中的動態(tài)特性展開研究，分析了項目融資在不同階段的變化特征。研究發(fā)現：不同類型的項目在籌資過程中存在相異的特性，成功項目的籌資額在整個融資周期內是持續(xù)下降的；而失敗項目則會在融資周期結束時出現輕微的反彈；項目融資額在接近目標金額時存在鮮明的截止效應；競爭項目數、明星項目的累計完成率等外部變量對項目融資產生積極的正向激勵；評論增加數也會促進項目融資；并且，投資者更喜歡投資于那些已經成功的項目。同時，本文研究了視頻、回報檔次、籌資時長在項目競爭中的作用，發(fā)現視頻與較長的投資時間對項目競爭產生負面影響，削弱項目的競爭力。最后，本文對京東眾籌、淘寶眾籌平臺的異常數據進行分析，發(fā)現平臺內存在頻繁的資金進出現象與虛假投資行為，脫離了眾籌為初創(chuàng)企業(yè)融資的初衷，眾籌平臺可能出現了目標偏移。

結合研究，本文提出如下建議：籌資者在不同項目融資階段與競爭環(huán)境下應制定不同的融資方案，當項目接近目標金額時，應加強與投資者之間的交流，增進雙方的互信；當平臺上線項目較多，競爭較為激烈時，應選擇文字、圖片等瀏覽成本較低的傳播途徑；加強自律意識與維權意識，不參與虛假融資行為，檢舉揭發(fā)非正當競爭行為。投資者要加強項目質量識別能力，減少羊群行為，通過觀察項目近期資金流動，分析其是否存在虛假籌資行為并對其進行規(guī)避。眾籌平臺則要監(jiān)控與鑒別資金異常流動的項目并提出警示，對非正當競爭行為嚴厲打擊，維護眾籌平臺的競爭秩序，支持眾籌為初創(chuàng)企業(yè)融資的初衷。

本文亦存在一定的不足之處：進行動態(tài)分析時僅使用一個眾籌平臺的數據，樣本容量較??；對眾籌平臺存在的資金異常流動僅作描述性統(tǒng)計，也未引入標準化的眾籌平臺如kickstarter做嚴謹的對比分析。這都使得論文的最終結果受到一定的影響。