秦笑

摘要：众筹在“互联网+”时代创新了一种全新的资金筹集方式，如何有效的利用这一资源是众筹研究中的重要课题。本文在分析了众筹发展的现状后，重点选取众筹模式中的奖励众筹作为研究对象，对影响奖励众筹成功的因素如：目标融资额、融资持续期、项目图片、回报档次、分享转发数等提出设想，采用多元线性回归分析模型对影响众筹成功的可能因素进行分析，归纳总结众筹成功的影响因素，并针对我国众筹的发展现状提出合理的建议。

关键词：众筹;奖励众筹;影响因素;多元线性回归;Eviews

随着普惠金融概念的不断深化以及众筹的重要性不断被肯定，眾筹的成功率成为一个至关重要的因素。但从以往数据及研究表明，尽管近年来众筹成功率不断提高，但仍然有许多项目未能成功融资，许多平台发展陷入瓶颈期。本文在分析众筹现状的基础上，重点选择其中的奖励众筹模式，对其融资成功的影响因素进行实证分析。

一、众筹的发展现状

（一）众筹模式及分布

1.众筹模式

相较于传统融资方式，众筹具有门槛低、多样性、注重创新、大众参与等特点，广义的众筹通常包括捐赠众筹、奖励众筹、债权众筹及股权众筹等，其在筹集的内容、回报方式及投资者动机等领域都有明显差别。（详见下表1所示）

2.类型分布

截至2017年12月底，在各类型正常运营的众筹平台中，奖励众筹平台最多，达95家;其次为非公开股权融资平台，达71家;混合众筹平台（含两种众筹类型及以上）为34家;公益众筹平台仍然为小众类型，仅有9家。近一年来，在奖励众筹方面，中小平台由于缺乏创新力，盈利愈发困难，加之汽车类等众筹平台乱象迭出，投资人敏感度上升，市场洗牌加剧;在非公开股权融资方面，行业监管尚未明晰，互联网巨头旗下的非公开股权融资平台均暂停业务，但十九大以来政策利好不断，未来可期。

（二）众筹平台数目

根据《2016年全国众筹行业年报》数据统计，截至2016年年底，被“第一网贷”纳入中国众筹指数统计的众筹平台为913家。其中我国正常运营众筹平台共有427家，约为2015年底全国正常运营的众筹平台数目的1.5倍，2014年数据的近3倍。截至2017年12月底，全国正常运营众筹平台共有209家，与2016年底全国正常运营众筹平台数量427家相比，跌幅达51.05%。可见2017年是众筹行业深度洗牌的一年。在监管趋严、规范发展的金融监管大背景下，非良性发展的众筹平台逐步退出市场.行业进入规范期。

（三）新增、问题及转型平台数量

2017年全国众筹行业虽然新增113家众筹平台，但问题及转型平台数量高达331家，其中有270家众筹平台倒闭，目前主动停业及转型平台居多.转型方向主要为众创空间、孵化器和互联网服务商等。2017年众筹平台出现大面积问题的主要原因：一方面为平台规模小，资源上无法与巨头平台竞争，且又未及时调整细分方向，致经营难以为继;另一方面，由于众筹行业投资环境缺乏法律规范，监管政策不明确，业务运作不规范等，盲目追求速度和规模的同时，就会陷入非理性发展的漩涡。

（四）众筹项目数

2017年全国众筹行业共新增项目54487个，其中，奖励众筹项目最多，为36641个，占总项目数67.25%（年度汽车众筹数据计入奖励类数据统计）;其次是公益众筹，占比为31.89%，达17374个;非公开股权融资项目数最少，占到总项目数的0.87%，为472个。

（五）众筹成功筹资金额

2017年全国众筹行业共成功筹资220.25亿元，其中，奖励众筹的主流地位仍不可撼动，筹资金额最多，为195.3亿元，占筹资额的88.67%;其次是非公开股权融资，占比为9.73%，为21.44亿元;而公益众筹相较于其他几种占比最低，筹资金额最少，仅为3.51亿元，占全国总量的1.59%。

除此以外，诸如汽车众筹类的一些新型平台开始跻身前排，进入人们视角，并获得了不错的成绩。但是接近年底时，汽车众筹类反而表现的差强人意。2017年出现新的众筹项目类型，而一些小众众筹平台也发力，吸引公众的注意力。众筹种类将被细分更加微小，甚至“万物皆可众筹”。

二、奖励众筹融资成功影响因素的初步设计

（一）样本平台选择

众筹网，由网信集团开发，为广大缺乏资金来源的企业或者个人提供筹措资金的渠道，在我国众筹平台界具有极大的影响力，于2013年正式启动。作为一个多样化的综合平台，众筹网不仅提供筹融资，还帮助维护项目运营，保护投融资双方的利益。众筹网的项目基本涉及了目前众筹领域的各个方面，具有很强的囊括性与代表性。

（二）样本选取及数据收集

1.样本选择

众筹网，作为一个混合众筹平台，平台发展较为完善。其中，奖励众筹作为一种中国发展较为成熟的众筹模式，对其他的众筹模式的兴起与发展具有借鉴意义。因此，本文将选取奖励众筹作为研究对象，探究影响众筹成功率的因素。基于众筹网在众筹行业内的典型性和重要性，本文选择的数据全部来自于众筹网。

2.数据收集

本文通过随机抽取法，所选取的数据是众筹网网站从2016年12月到2017年3月份中的150个样本数据，

（三）奖励众筹研究变量界定及实证假设

本文将在本章对影响奖励众筹成功的因素的问题进行研究设计，具体如下：

1.变量设定

2.假设

根据以上的分析，研究假设总结如下：

三、奖励众筹融资项目成功影响因素的实证分析

（一）计量模型设计

本文将实际融资额作为模型的因变量，借助Eviews软件对数据进行回归分析处理。本文建立的多元线性回归模型，具体如下：

（二）数据的描述性分析统计

分析小结：（1）由表4可以看出：成功项目的已支持人数的均值超过失败项目，可以初步判定已支持人数越多，融资项目就更有可能获得成功;（2）表4显示，失败项目的分享转发数均值反而多于成功项目，这与假设不是很一致，根据数据判定，分享转发数越多，项目越不易获得成功;（3）一般情况下，项目持续期越长，越有可能在最后时期力挽狂澜，而本文样本数据显示，项目的持续期越短更有利于项目获得成功;（4）回报档次越多，会提供更多的投资选择，更能促进全民参与，越容易获得成功，这与表4数据较拟合;（5）项目图片和项目文字都是用于描述项目信息的，正常情况下，项目描述得越详细，越有助于大众了解项目情况，做出理性选择，增加公众参与度，即增加项目成功的可能性;（6）另外，成功项目的目标融资额更低，这说明较低的目标额更易成功;（7）比较表4中数据可以发现，最小投资量越低，发起人越易获得融资;（8）除此以外，项目更新进度越频繁，也有利于发起人获得更多资金。

（三）实证检验

对以上分析，进行相应检验，得到以下检验结果：

表5中为本文模型的回归结果，可以发现，样本数据整体对实际融资额的影响是显著的，即进而可以说明对成功率的影响是显著的。同时对相关数据进行多重共线性检测，以找出最适合的最终解释结果。

由表6可以看出，分享转发数与支持人数之间存在较强的相关性，因此剔除相关变量重新进行实证分析，以此观察是否有更显著的效果。

对比表5与7数据，可以发现，总体样本显著性明显增强。因此以表6为模型做相关的显著检验：

R²检验：表6中R-squared=0.94943，即说明实际融资额的都可以用以上几个变量进行合理解释，进而说明该模型拟合度较好，模型解释能力较强;

F检验：表格中F-statistic=131.421，说明整个模型的整体变量显著性很高，对被解释变量的解释力很强，再次说明该模型符合要求。

T检验：从表5的t检验值可以看出，除了T、U、L四个变量的T检验未通过以外，其他变量对实际融资额均有较为明显的影响，其中G、N两个变量最为显著。

經济意义检验：通过上述检验分析，下面本文具体到每个解释变量去解释其对因变量的影响（详见下表8）：

四、奖励众筹融资项目成功影响因素的实证总结及不足

（一）实证总结

本文基于众筹网的数据，从人力资本、项目信息、项目风险和其他相关因素这四个角度研究论证了真正影响奖励众筹成功率的因素。

1.实证结果显示，影响奖励众筹成功率的主要因素有已支持人数、目标融资额、项目图片以及融资持续期。影响最为显著的有已支持人数、目标融资额、实际融资额这三个因素，而图片数以及融资持续期次之。

2.本文中人力资本这一大类因素对于奖励众筹影响并不是那么显著。通常来说，已支持人数越多，成功性就越强，而实证结果也是如此。至于分享转发数则没有显著的影响。

3.对于版面图片数这类项目描述因素，从实证结果可以看到，出版面图片数对项目融资成败的正相关关系较为显著。大众不仅看重项目未来前景与实质回报，也希望可以通过图片和文字叙述去直接地感受与了解项目信息。因此，项目人应当注意，可以添加一些项目图片，给大众更直击心灵的感受，提高公众的认可度与投资率。除此以外，由上述实证分析可以看出，项目更新未通过检验，这与以前学者结论不是很一致。

4.实证表明众筹项目的风险对融资成功的负面影响显著。本文以目标融资金额来衡量投资风险，发现目标融资金额与融资成功显著负相关，说明众筹项目的目标融资金额越大，融资成功的可能性越小。目标金额大的项目往往最低投资量也较高。一般来说，目标融资金额较大的众筹项目对最低投资额度与投资者数量的要求都较高。

5.由于众筹这一融资模式在我国还不成熟、公众认知度较低，且项目风险较大，高额的融资项目不易获得成功。项目持续期对融资成功呈显著负相关，项目持续期越短，越容易吸引大众目光，获得融资。

6.本文回归结果未检验出回报档次对项目成功率有显著影响。

（二）不足

本文挑选数据样本量有限，尽管“众筹网”有较大的影响力，但也存在诸如“京东众筹”“淘宝众筹”等其他代表平台，数据代表性存在不够全面且对比性，从而使得本研究缺少必要的参照。除此以外，众筹平台本身的品牌效应以及各类众筹存在模式差异，也会影响众筹的绩效表现。同时，本文未对自筹（筹资者为达到目标筹资额，将自有资金投入项目中的违规行为）现象进行分析，默认平台批露数据的正确性与客观性，后续将进一步对不同众筹网站进行分类比较研究以及不同模式的分类研究，完善相关研究。

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