(中南大學(xué)商學(xué)院，湖南長沙，410083)

一、引言

近年來，我國傳統(tǒng)金融業(yè)面臨深刻變革，其中以股權(quán)眾籌為代表的互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)得到蓬勃發(fā)展。作為一種基于互聯(lián)網(wǎng)的新型融資模式，股權(quán)眾籌可有效降低初創(chuàng)企業(yè)的融資難度與融資成本，因此近來發(fā)展很快。據(jù)眾籌家人創(chuàng)咨詢報告：僅2017年12月，我國10家股權(quán)型眾籌平臺的總?cè)谫Y額達到近 2億元的規(guī)模，環(huán)比增長超過500%，逾1 500人次參與了投資，環(huán)比增長 2.43%，表明我國股權(quán)眾籌行業(yè)融資規(guī)模增長十分迅速，投資者參與度持續(xù)增長。

但由于立法和監(jiān)管的滯后，我國股權(quán)眾籌自問世之日起便一直游走在非法集資的邊緣，項目質(zhì)量良莠不齊，且極易被不法分子利用，欺詐融資事件頻繁發(fā)生，對股權(quán)眾籌行業(yè)的良性健康發(fā)展帶來諸多不利影響。2015年，中國人民銀行等部門頒布了《關(guān)于促進互聯(lián)網(wǎng)金融健康發(fā)展的指導(dǎo)意見》和《關(guān)于對通過互聯(lián)網(wǎng)開展股權(quán)融資活動的機構(gòu)進行專項檢查的通知》，填補了我國股權(quán)眾籌領(lǐng)域的監(jiān)管空白，明確融資者必須依托專業(yè)股權(quán)眾籌平臺開展融資活動，并將相關(guān)平臺和融資活動的監(jiān)管劃歸中國證監(jiān)會負(fù)責(zé)。黨的十九大后，《股權(quán)眾籌試點管理辦法》的制定被列為中國證監(jiān)會2018年度立法工作計劃之首。股權(quán)眾籌行業(yè)將逐步走上規(guī)范發(fā)展的“快車道”，為我國發(fā)展直接融資、構(gòu)建多層次資本市場體系作出重要貢獻。

股權(quán)眾籌一般基于互聯(lián)網(wǎng)平臺開展融資活動，在拉近投融資者雙方距離的同時，也催生了嚴(yán)重的信息不對稱問題。融資者為防止項目價值受到影響，往往只公開有限的項目特質(zhì)信息，投資者則主要是基于已披露的有限信息做出相應(yīng)的投資決策。融資者傳達的特質(zhì)信息只有清晰、有效，才能確保融資過程的成功進行。已有國外文獻大多基于信號理論，試圖梳理項目特質(zhì)與融資績效之間的關(guān)系，從而為融資者的信息披露提供決策參考。但是，由于國情差異，國外學(xué)者所得結(jié)論在我國情境下仍留待進一步驗證。

不同于其他國家，我國的股權(quán)眾籌行業(yè)走出了一條以“領(lǐng)投+跟投”模式為基礎(chǔ)的特色發(fā)展之路。國內(nèi)絕大多數(shù)股權(quán)眾籌平臺均采用這一模式開展融資活動。在征信體系缺失、大眾投資者缺乏投資經(jīng)驗和風(fēng)險抵御能力的現(xiàn)實狀況下，領(lǐng)投人群體較好地充當(dāng)了股權(quán)眾籌投融資雙方的信用中介，履行盡職調(diào)查、運營監(jiān)督的義務(wù)，加上領(lǐng)投人自身投資行為對跟投人的示范效應(yīng)，從而促進了普通投資者的最終投資，進而影響項目融資績效。領(lǐng)投人機制的應(yīng)用實際已十分廣泛，但從學(xué)術(shù)研究角度講，國內(nèi)已有文獻對于科學(xué)、準(zhǔn)確評估領(lǐng)投人機制效應(yīng)的相關(guān)理論與實證研究還欠深入，股權(quán)眾籌中引入領(lǐng)投人機制的原因、領(lǐng)投人作用發(fā)揮的機理和具體效應(yīng)亟待學(xué)界進一步地進行理論梳理與實證檢驗。

鑒于此，本文選取聚募股權(quán)眾籌平臺數(shù)據(jù)，運用傾向得分匹配法將領(lǐng)投人機制效應(yīng)從所有影響項目融資績效的因素中初步分離，并運用回歸分析法進一步驗證領(lǐng)投人異質(zhì)性和投資行為帶來的項目融資績效變化。本文的研究結(jié)論對于推動股權(quán)眾籌相關(guān)學(xué)術(shù)研究、優(yōu)化與改進眾籌平臺融資機制、提高融資者績效等均有現(xiàn)實意義。

二、文獻綜述

股權(quán)眾籌起源于美國，是一種以互聯(lián)網(wǎng)為媒介、通過向投資者售出一定比例的股權(quán)而換取資金的融資方式，被廣泛認(rèn)為是一種替代性的早期風(fēng)險融資手段[1-2]。在該模式下，融資者可通過網(wǎng)絡(luò)渠道與潛在投資者低成本地完成融資過程[3]，但也帶來了嚴(yán)重的信息不對稱和道德風(fēng)險問題[4]。融資者為防止披露過多信息而對項目價值產(chǎn)生影響，往往公開的信息十分有限，無法避免信息不對稱現(xiàn)象[5]。不法分子也趁機進行欺詐融資活動，從而發(fā)生道德風(fēng)險問題。

為了緩解信息不對稱狀況，融資者需要盡可能多地向投資者披露與項目特質(zhì)有關(guān)的高質(zhì)量信息，以取得投資者信任與青睞，從而提高項目的融資績效。目前，國內(nèi)外學(xué)者主要基于信號理論，研究了項目特質(zhì)與項目融資績效的關(guān)系。信號理論認(rèn)為，融資者在融資活動開始前和融資過程中披露的信息均有可能被視為信號傳遞給投資者。因此，為了成功地在股權(quán)眾籌平臺獲得融資，融資者需要向投資者傳遞清晰的質(zhì)量信號，以展現(xiàn)項目價值、降低信息不對稱，吸引更多的投資者參與[6-7]。Ahlers et al率先運用定量方法，揭示了融資者發(fā)出的不同種類的信號對投資者決策的影響[6]。隨后，大部分有關(guān)信號理論的定量研究均采用這一思路。具體而言，股權(quán)眾籌活動中已有五大類項目特質(zhì)信號(財務(wù)信號、初創(chuàng)團隊、外部認(rèn)證、退出機制、其他信號)對于項目融資績效的作用被驗證。

財務(wù)信號是項目方所傳遞的最基礎(chǔ)信息，包含融資目標(biāo)、出讓股權(quán)比例、項目估值、財務(wù)預(yù)測、最低投資額等。一般來講，融資目標(biāo)高的項目往往意味著較大的融資難度，因此更不易取得成功[8]。出讓股權(quán)比例指的是融資目標(biāo)與項目估值之間的比值，該比例的提高往往會給投資者傳遞負(fù)面信號，認(rèn)為項目的投資前景差且投資者缺乏信心，因此不利于項目融資績效的提高[6-9]。項目估值則直接展現(xiàn)了融資者對項目前景的判斷，因此高估值項目往往能夠吸引更多的投資者[10]。Ahlers et al認(rèn)為，項目方對財務(wù)預(yù)測進行披露，會吸引更多的投資者參與投資[6]。Vismara[9]與Lukkarinen et al[11]的研究結(jié)論在最小投資額這一問題上存在沖突。前者認(rèn)為，最低投資門檻的提高與項目融資成功率呈正向關(guān)系；而后者則認(rèn)為只有降低投資門檻，才能提高項目的投資人數(shù)，進而提高項目的累積投資額。因此，關(guān)于最小投資額影響項目融資績效的機理，仍需進一步研究。

初創(chuàng)團隊信息的披露同樣是影響投資者決策的質(zhì)量信號群。團隊成員的整體教育水平越高，特別是持有MBA學(xué)位的高管成員的數(shù)量越多，將有利于吸引投資者的投資，且團隊人數(shù)同樣與參與項目的投資者數(shù)量呈正相關(guān)關(guān)系[6，12]。Vismara認(rèn)為專利的持有會吸引更多的投資者投資，進而提高項目的融資成功率[9]。一般而言，項目方在融資開始前會披露投資者可能的退出方式。Ahlers et al的研究發(fā)現(xiàn)，明確提出協(xié)議轉(zhuǎn)讓方案或者承諾IPO退出的項目更能吸引投資者的參與[6]。Lukkarinen et al認(rèn)為，融資期限短的項目能吸引更多的投資者投資[11]。在融資過程中，融資信息更新的數(shù)量更多，參與項目的投資者數(shù)量也將更多[13]。項目類型、項目的地域特征和商業(yè)模式的選擇同樣影響股權(quán)眾籌投資者的參與程度。彭紅楓等發(fā)現(xiàn)項目所處行業(yè)和所處地域均能影響投資者對項目的選擇和參與程度[14]。Vismara發(fā)現(xiàn)，擁有可持續(xù)發(fā)展方向的初創(chuàng)企業(yè)項目更能吸引專業(yè)技能缺乏的小額受限投資者群體[15]。商業(yè)模式的選擇同樣影響創(chuàng)業(yè)項目對投資者的吸引程度，因此融資者應(yīng)該充分結(jié)合創(chuàng)業(yè)企業(yè)內(nèi)外部環(huán)境選擇合適的商業(yè)模式[16]。

緩解信息不對稱的另一手段是引入領(lǐng)投人機制。股權(quán)眾籌中的領(lǐng)投人機制起源于美國眾籌平臺AngelList，也被稱為“辛迪加”[17]。由于監(jiān)管滯后帶來的欺詐融資事件頻發(fā)以及解決信息不對稱問題的迫切需求，領(lǐng)投人機制在引入我國之后迅速得到推廣，形成了具有特色的“領(lǐng)投+跟投”模式。類似于私募股權(quán)投資，股權(quán)眾籌中的領(lǐng)投人群體作為項目的一般合伙人(General Partner)，運用專業(yè)知識與技能對項目進行盡職調(diào)查和運營監(jiān)督，引導(dǎo)項目的特殊合伙人(limited partner)即普通跟投者進行投資，因而對項目融資進程產(chǎn)生重要影響[18]。該模式不僅有效幫助了初創(chuàng)企業(yè)融資，也為投資者決策提供了重要參考[19]。股權(quán)眾籌“公開、小額、大眾”的特點造成了投資者專業(yè)程度不一的結(jié)果。對于缺乏投資經(jīng)驗和風(fēng)險抵御能力的投資者來說，無法在短時間內(nèi)完成盡職調(diào)查，從而只能在限定的融資期限內(nèi)依靠有限的項目特征信息迅速做出投資決策。因此，“領(lǐng)投+跟投”模式能夠很大程度上克服非專業(yè)投資者由于信息不對稱和知識經(jīng)驗缺乏帶來的投資決策挑戰(zhàn)，降低了普通跟投人的交易成本[10]。

但是，領(lǐng)投人機制也蘊含潛在的風(fēng)險因素，若運用不當(dāng)甚至可能對投資者利益造成侵犯。趙堯和魯籬發(fā)現(xiàn)領(lǐng)投人的存在將減少普通投資者與項目方之間的接觸，投資者成為股東后對項目的參與和支持程度將降低，有限合伙人的身份將限制其參與項目日常經(jīng)營與決策，導(dǎo)致權(quán)責(zé)不對等狀況發(fā)生[18]。此外，擁有良好公眾形象的領(lǐng)投人的投資行為還將吸引后期投資者的學(xué)習(xí)與模仿，使得這些投資者放松對項目特質(zhì)本身的考察，產(chǎn)生羊群行為，進而導(dǎo)致信息階流現(xiàn)象的發(fā)生[9，20]。錢穎和朱莎則發(fā)現(xiàn)羊群行為普遍存在于股權(quán)眾籌項目當(dāng)中，科技類項目的投資者更容易產(chǎn)生羊群行為，且其模仿行為的邊際傾向更高[10]。由此可見，羊群行為容易導(dǎo)致投資者的非理性、盲目投資，存在巨大的風(fēng)險因素。因此，在我國國情下，對領(lǐng)投人機制的科學(xué)評價和修正方式的研究尤為重要。

已有文獻認(rèn)為，領(lǐng)投人機制的引入對項目融資績效有顯著的正向影響。夏恩君等運用領(lǐng)投金額作為中介變量，在減少股權(quán)出讓比例的提高帶來的負(fù)面影響的同時也加強了項目估值的正向影響[21]。錢穎和朱莎認(rèn)為領(lǐng)投人的存在能提高科技類項目的融資績效[10]。方興證實領(lǐng)投金額的提高會顯著促進項目成功，但同時產(chǎn)生了對普通投資者的擠出效應(yīng)[22]。但是，如何有效地解決股權(quán)眾籌項目方“自選擇”問題所產(chǎn)生的影響，充分考慮領(lǐng)投人機制“內(nèi)生性”的特點，始終是準(zhǔn)確衡量領(lǐng)投人機制效應(yīng)的難點所在。因此，本文在充分借鑒已有文獻的基礎(chǔ)上，設(shè)計“三步走”的測算方法，即首先考察項目方引入領(lǐng)投人機制的影響因素，其次在單獨分離領(lǐng)投人機制的影響效應(yīng)之后，進一步考察領(lǐng)投人異質(zhì)性和投資行為對項目融資績效的影響，從而避免“自選擇”問題帶來的測算結(jié)果偏誤，科學(xué)、合理地評估領(lǐng)投人機制在股權(quán)眾籌融資進程中發(fā)揮的重要作用。

三、研究設(shè)計

(一) 領(lǐng)投人機制的運作流程

本文將領(lǐng)投人機制定義為領(lǐng)投人以投資者和信用中介的雙重身份參與融資項目并發(fā)揮相應(yīng)作用的全過程。以聚募股權(quán)眾籌平臺為例，領(lǐng)投人機制的運作流程分為以下幾個階段：

(1)領(lǐng)投人招募階段。在項目未正式開始融資前的預(yù)熱期，投資者在對項目內(nèi)容及特質(zhì)進行充分了解后，若有領(lǐng)投意向，可申請成為目標(biāo)項目的領(lǐng)投人；若項目已開始正式融資，則不再接受領(lǐng)投人申請。預(yù)熱期結(jié)束前，項目方將在考慮自身需求的基礎(chǔ)上選擇是否引入領(lǐng)投人。若決定引入，項目方與平臺方將共同在申請者中選擇一位符合條件的投資人充當(dāng)領(lǐng)投人。

(2)領(lǐng)投人盡職調(diào)查階段。領(lǐng)投人身份確定后，將肩負(fù)起盡職調(diào)查和運營監(jiān)督的義務(wù)，協(xié)助修改與完善項目方的商業(yè)計劃書，對項目估值進行議價調(diào)整，在項目方、平臺方以及跟投者之間進行談判、協(xié)調(diào)與溝通，并向其他投資者公開披露自身身份特質(zhì)信息與具體的領(lǐng)投金額，從而幫助目標(biāo)項目完成預(yù)熱階段的準(zhǔn)備工作，推動項目成功上線融資。

(3)領(lǐng)投人投后管理階段。若項目融資成功，領(lǐng)投人將代表跟投者參與項目的日常經(jīng)營管理，履行監(jiān)督義務(wù)，保障跟投人的利益，實現(xiàn)項目盈利并成功退出。

(二) 領(lǐng)投人機制對項目融資績效的影響機理

由于身兼雙重角色，領(lǐng)投人可能從多個路徑直接或間接地影響項目融資績效。首先，領(lǐng)投人作為投資者的重要組成部分，其領(lǐng)投金額將直接推高項目的累積投資額，幫助融資目標(biāo)更好地達成。其次，領(lǐng)投人作為信用中介，對項目進行盡職調(diào)查與運營監(jiān)督，與融資者進行估值議價和調(diào)整，吸引更多的投資者參與并引導(dǎo)其決策行為。在領(lǐng)投人的信用背書下，對項目保持關(guān)注的普通投資者將提高其投資意愿。領(lǐng)投人異質(zhì)性將成為投資者衡量其專業(yè)能力、領(lǐng)投實力的重要因素，進而影響投資者的決策行為。此外，領(lǐng)投人的投資行為易被普通投資者學(xué)習(xí)與模仿，其領(lǐng)投金額對普通投資者的投資金額有正向刺激作用。領(lǐng)投人機制通過影響累積投資人數(shù)和人均投資額使得項目累積投資額上升，最終間接提高項目的融資完成率。

(三) 領(lǐng)投人機制效應(yīng)的測算

根據(jù)領(lǐng)投人機制作用發(fā)揮的流程，項目方是否引入領(lǐng)投人將受到兩個方面的影響，其一為是否存在投資者有意愿申請成為領(lǐng)投人，其二是項目方是否有意愿引入領(lǐng)投人，二者均受項目特質(zhì)的影響，最終由項目方根據(jù)自身需求和項目預(yù)熱期的實際情況做出是否引入領(lǐng)投人的決策。因此，項目方引入領(lǐng)投人的決策并非嚴(yán)格外生，且領(lǐng)投人對項目融資績效可能存在直接和間接的影響?；诖?，可通過以下三個步驟逐步分離并測算領(lǐng)投人機制效應(yīng)：第一，運用 Logit回歸考察項目特質(zhì)對項目方引入領(lǐng)投人決策的影響；第二，在 Logit回歸的基礎(chǔ)上使用傾向得分匹配法，比較有領(lǐng)投人項目和無領(lǐng)投人項目的融資績效，初步得出領(lǐng)投人機制效應(yīng)；第三，以領(lǐng)投人特征向量Y為解釋變量，單獨考察領(lǐng)投人機制下領(lǐng)投人的異質(zhì)性和投資行為與項目融資績效的關(guān)系。

本文在探究項目方引入領(lǐng)投人機制的影響因素后，將進一步使用傾向得分匹配法(propensity score matching，PSM)，基于聚募股權(quán)眾籌平臺上的 160個股權(quán)眾籌項目，將領(lǐng)投人因素從影響股權(quán)眾籌項目融資績效的其他因素中初步分離。一般來講，考察領(lǐng)投人機制對于股權(quán)眾籌項目融資績效時，一個自然的做法是直接對比有領(lǐng)投人項目和無領(lǐng)投人項目的融資績效，或是將虛擬變量“是否引入領(lǐng)投人”直接納入回歸模型當(dāng)中。這些研究方法存在如下問題：①直接對比法下的兩組數(shù)據(jù)并未控制其他可能影響項目融資績效的因素；②由于選擇偏差(selection bias)現(xiàn)象的存在使得是否引入領(lǐng)投人機制的決策并非嚴(yán)格外生，若干不可測的因素(如項目方引入領(lǐng)投人的意愿)會影響上述決策但是無法被納入研究模型中進行考慮，存在遺漏變量導(dǎo)致的內(nèi)生性問題；③項目方引入領(lǐng)投人與否的決策與項目特征向量X之間并不獨立，均會對項目融資績效產(chǎn)生影響，進一步提高了領(lǐng)投人機制效應(yīng)的分離難度。而本文的主要目標(biāo)即在控制其他混雜因素的情況下，單獨考察領(lǐng)投人機制對項目融資績效的影響。因此，可通過引入傾向得分匹配法來分離領(lǐng)投人機制效應(yīng)。該法的運用主要分為以下幾個環(huán)節(jié)。

其一，通過理論分析，尋找全部可能影響項目方是否選擇領(lǐng)投人機制的因素納入特征向量X，并假定X中已經(jīng)包含全部可能影響項目方是否選擇領(lǐng)投人機制的因素。

其二，構(gòu)造變量P(X)∈[0，1]，P(X)代表項目方選擇領(lǐng)投人與否的傾向性概率，將特征向量X代入模型，得到每個項目引入領(lǐng)投人機制的正向概率，即為傾向得分。并排除傾向得分為極端值(等于或接近1和0)的項目以保證匹配質(zhì)量，但也造成了一定的樣本損失。

其三，基于傾向得分以及多種匹配方法，從未引入領(lǐng)投人機制的項目群體當(dāng)中找出與已引入領(lǐng)投人機制項目的傾向得分最接近的項目。定義變量平均處理效應(yīng)(ATT)，代表已引入與未引入領(lǐng)投人機制項目融資績效之間差值的加權(quán)平均，并考察其統(tǒng)計顯著性，可初步得到引入領(lǐng)投人機制帶來的效應(yīng)變化。

傾向得分匹配法盡可能地保證了引入領(lǐng)投人與否的兩組項目的項目特質(zhì)變量的均值相近，從而降低了遺漏變量導(dǎo)致的內(nèi)生性風(fēng)險，使得效應(yīng)估計結(jié)果更加可信。但是，傾向得分匹配法的測算結(jié)果并未考慮領(lǐng)投人異質(zhì)性帶來的影響。假設(shè)領(lǐng)投人特質(zhì)由特征向量Y表示，則向量Y中包含領(lǐng)投金額、領(lǐng)投人是否為機構(gòu)投資者和領(lǐng)投人粉絲數(shù)等變量。但特征向量Y中的變量為領(lǐng)投人獨有，無法納入特征向量集X當(dāng)中參與傾向值匹配過程，因此需要單獨考察領(lǐng)投人機制下領(lǐng)投人異質(zhì)性與項目融資績效的關(guān)系?？苫诨貧w分析法，以領(lǐng)投人特質(zhì)向量Y為解釋變量、以項目特征向量X為控制變量、以項目融資績效為被解釋變量構(gòu)建回歸分析模型，其研究對象僅包含有領(lǐng)投人項目。

參考已有文獻[23-25]，本文的研究步驟為：①通過借鑒已有文獻，選擇可能影響引入領(lǐng)投人機制的項目特征因素，構(gòu)成項目特征向量X；②運用單變量差異檢驗分析匹配前的變量差異狀況；③基于 Logit模型考察引入領(lǐng)投人機制決策的影響因素，并估算傾向得分；④根據(jù)傾向得分的估算結(jié)果，采用近鄰匹配法、半徑匹配法與核匹配法，將引入領(lǐng)投人的項目和未引入領(lǐng)投人的項目進行匹配；⑤基于匹配結(jié)果檢查由于共同支撐假設(shè)引起的樣本損失狀況，并通過差異t檢驗的方法評估匹配前后的特征變量差異性，從而得出匹配的質(zhì)量水平，最終得到項目融資績效的平均處理效應(yīng)(ATT)；⑥以領(lǐng)投人特征向量Y為解釋變量，構(gòu)建回歸模型分析領(lǐng)投人異質(zhì)性和投資行為與項目融資績效的關(guān)系。

四、數(shù)據(jù)和變量說明

(一) 樣本構(gòu)成和數(shù)據(jù)來源

聚募網(wǎng)是國內(nèi)知名的互聯(lián)網(wǎng)非公開股權(quán)融資平臺。聚募眾籌平臺允許項目方引入領(lǐng)投人機制進行融資，且提供了較為全面的融資數(shù)據(jù)。本文數(shù)據(jù)來源于愛杰公司數(shù)據(jù)庫，采集了2014年10月至2017年6月間已完成融資的160個項目的截面數(shù)據(jù)。

(二) 變量說明和定義

1.融資績效

本文參考已有文獻，采用融資完成率[22]作為項目融資績效的衡量指標(biāo)。此外，本文還采用累積投資金額[7，11]、累積投資人數(shù)[7]和人均投資額等變量，從而完整厘清領(lǐng)投人機制的影響機理。

2.領(lǐng)投人機制

本文利用傾向得分匹配法衡量領(lǐng)投人機制所帶來的處理效應(yīng)，因此構(gòu)造虛擬變量“l(fā)eader”代表項目是否引入了領(lǐng)投人機制。領(lǐng)投人特征向量Y包含領(lǐng)投金額、領(lǐng)投人是否為機構(gòu)投資者和領(lǐng)投人粉絲數(shù)等變量。

3.項目特質(zhì)

本文選取融資目標(biāo)、團隊人數(shù)、股權(quán)出讓比例、最小投資額、項目預(yù)熱期討論數(shù)、項目融資期討論數(shù)、項目是否盈利等變量構(gòu)成項目特征向量X。在此并未將項目估值作為控制變量，主要考慮到項目估值是融資目標(biāo)與出讓股權(quán)比例的比值，三者同時納入模型會造成多重共線性。

所有變量的符號及釋義均展示在表1中。

值得注意的是，由于傾向得分匹配法一般要求處理組樣本大于控制組，而本文引入領(lǐng)投人的樣本要多于未引入領(lǐng)投人的樣本，因而本文的虛擬變量leader的設(shè)置與一般做法存在區(qū)別。Leader為0，代表項目未引入領(lǐng)投人，作為處理組；若為 1，代表項目引入領(lǐng)投人，作為控制組。上述設(shè)置能盡可能地使得非領(lǐng)投項目都能匹配到領(lǐng)投項目，提高樣本的利用率。

(三) 描述性統(tǒng)計

本文樣本共包含160個股權(quán)眾籌融資項目的相關(guān)數(shù)據(jù)。部分樣本的團隊人數(shù)存在缺失，且在已引入領(lǐng)投人的102個融資項目中，有12個項目的領(lǐng)投金額變量存在缺失，均由于實際融資過程中未披露。因此，本文對上述缺失數(shù)據(jù)統(tǒng)一取 0。除虛擬變量外，為消除異方差性、防止數(shù)據(jù)量級差異對實證結(jié)果的影響，本文對所有變量進行對數(shù)化處理①。

在表3的單變量分析中，將樣本按項目是否引入領(lǐng)投人機制、項目是否已有盈利、項目由機構(gòu)或個人領(lǐng)投進行分組。通過分組差異性檢驗分析可以發(fā)現(xiàn)，引入領(lǐng)投人和未引入領(lǐng)投人的項目在累積投資人數(shù)方面并無差異，而累積投資額、項目融資完成率、人均投資額的差異顯著；已有盈利項目的累積投資人數(shù)顯著少于暫無盈利項目，但融資完成率更高。雖然單變量差異檢驗的結(jié)論證實處理組與控制組間的項目融資績效存在差異，但由于其他混雜因素的存在，并不能由此斷定是領(lǐng)投人機制的存在而帶來的績效變化，因此需要進一步設(shè)計實驗進行驗證。

此外，在引入領(lǐng)投人項目當(dāng)中，分為機構(gòu)投資者領(lǐng)投項目和個人投資者領(lǐng)投項目。兩類項目中，機構(gòu)領(lǐng)投項目的領(lǐng)投金額顯著高于個人領(lǐng)投項目的領(lǐng)投金額，且前者的累積投資額顯著高于后者，而其他變量的統(tǒng)計差異性并不顯著。

表1 變量設(shè)定及釋義

表2 全樣本描述性統(tǒng)計

表3 單變量分析和差異檢驗

五、實證結(jié)果與分析

(一) 項目方引入領(lǐng)投人機制的影響因素探究

本文選取Logit模型，以leader作為被解釋變量，通過將可能影響項目方引入領(lǐng)投人機制的項目特征變量作為解釋變量代入 Logit模型。表4列出了 Logit模型估算結(jié)果。

表4 Logit模型估算結(jié)果

從表4來看，Logit模型的估算結(jié)果說明了各特征變量對于項目是否引入領(lǐng)投人機制的影響。其中，融資目標(biāo)和項目是否已經(jīng)盈利對于項目是否引入領(lǐng)投人影響顯著，表明融資目標(biāo)高、已經(jīng)產(chǎn)生盈利的項目更傾向于引入領(lǐng)投人。一般來說，已經(jīng)產(chǎn)生盈利的項目將更容易獲得潛在領(lǐng)投人的青睞。而融資目標(biāo)設(shè)定越高，意味著需要吸引更多的投資者和資金，融資難度也將提升。因此，項目方期望通過引入領(lǐng)投人來協(xié)助其融資，從而降低融資難度，使融資進程更為順利。

(二) 匹配方法的選擇、平衡性檢驗及樣本損失情況統(tǒng)計

本文基于Logit模型估算結(jié)果，采取近鄰匹配法、半徑-卡尺匹配法和核匹配法[24]測算領(lǐng)投人機制對項目融資績效的影響。遵循“保證匹配精度的前提下盡可能減少樣本損失”的原則，本文通過多次匹配實驗最終確定不同匹配方法下的卡鉗值。其中，近鄰匹配法采取一對三近鄰匹配，卡鉗值為0.03；半徑-卡尺匹配法采取卡鉗值為0.03的半徑匹配；核匹配法下使用二次核(epan kernel)，帶寬設(shè)為0.03。

表5列出了三種方法下的平衡性檢驗結(jié)果。其中，所有變量的差異水平都得到了不同程度的縮小，均在10%以下，且 t檢驗顯示所有變量匹配后并無系統(tǒng)性差異，表明匹配質(zhì)量較為理想。

由于匹配需要滿足共同支撐假設(shè)，前文提到，一定量的樣本損失不可避免。表6統(tǒng)計了不同匹配方法下的樣本損失狀況。三種匹配方法的樣本損失情況完全一致。

(三) 平均處理效應(yīng)(ATT)估計結(jié)果分析

傾向得分匹配完成后，將得到三種匹配方法下被解釋變量的平均處理效應(yīng)(ATT)的估計結(jié)果，見表7所示。本文采用bootstrap自助法得到被解釋變量標(biāo)準(zhǔn)誤并估計其顯著性。

由表7可見，三種方法下，變量amount和ratio的效應(yīng)系數(shù)均顯著為負(fù)，表明在盡可能控制混雜因素的情況下，領(lǐng)投人的存在顯著提高了項目的累積投資額和融資完成率，證實了領(lǐng)投人機制對項目融資績效的直接影響。但是，變量people、invest的效應(yīng)系數(shù)在任何一種匹配方法下均不顯著，說明領(lǐng)投人機制的引入未對累積投資人數(shù)和人均投資額產(chǎn)生顯著影響，領(lǐng)投人機制對項目融資績效的間接影響未能得到證實，因而接下來的 OLS回歸不再對這兩個變量進行分析。

表5 平衡性檢驗結(jié)果

表6 不同匹配方法下的樣本損失情況

表7 不同匹配方法下的平均處理效應(yīng)(ATT)

(四) 領(lǐng)投人異質(zhì)性與投資行為的效應(yīng)檢驗

在運用傾向得分匹配法與回歸法檢驗領(lǐng)投人機制效應(yīng)的過程中，可能影響項目融資績效的其他混雜因素被盡可能地控制。但上述方法無法對領(lǐng)投人異質(zhì)性與投資行為等因素進行控制或檢驗，僅初步測算了領(lǐng)投人機制帶來的實際效應(yīng)。理論上，領(lǐng)投人異質(zhì)性和投資行為均可能間接或直接影響股權(quán)眾籌融資績效。因此，若進一步實證檢驗領(lǐng)投人特質(zhì)向量Y與項目融資績效的關(guān)系，在完整厘清領(lǐng)投人機制的效應(yīng)與作用機理的同時，也檢驗了傾向得分匹配法下所得結(jié)論的穩(wěn)健性。

本文進一步運用OLS回歸分析(穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤)的方法，以項目特征向量X為控制變量，領(lǐng)投人特質(zhì)向量Y為解釋變量構(gòu)建回歸模型來檢驗領(lǐng)投人異質(zhì)性和投資行為對項目融資績效的影響。而領(lǐng)投人機制對累積投資人數(shù)、人均投資額的影響效應(yīng)在前文并未得到證實，因此不再考慮。表8中，模型1-4僅包含102個引入領(lǐng)投人的項目。

表8 領(lǐng)投人異質(zhì)性和投資行為影響效應(yīng)的回歸分析結(jié)果

其中，模型1以累積投資額作為被解釋變量，模型2以融資完成率作為被解釋變量。模型1和模型2的變量lead_am的效應(yīng)系數(shù)在 1%的顯著性水平上顯著為正，說明領(lǐng)投金額的增加顯著刺激項目的累積投資額的提高，并最終提高了項目的融資完成率，證實了領(lǐng)投人的投資行為對項目融資績效的直接影響。模型2中變量lead_ins的效應(yīng)系數(shù)在10%的顯著性水平上為負(fù)，本文認(rèn)為這是證明機構(gòu)領(lǐng)投人的投資存在擠出效應(yīng)的直接證據(jù)。聯(lián)系前文可知，機構(gòu)領(lǐng)投項目在領(lǐng)投金額和累積投資額等方面的均值均顯著高于個人領(lǐng)投項目，但是其融資完成率的差異卻并不顯著，這也說明了機構(gòu)領(lǐng)投人的擠出效應(yīng)對項目融資績效的負(fù)面影響與其高領(lǐng)投額的正面影響相互抵消。因此機構(gòu)領(lǐng)投人擠出效應(yīng)的存在較好地解釋了機構(gòu)領(lǐng)投人與個人領(lǐng)投人單變量差異性的產(chǎn)生。

2015年7月18日，中國人民銀行等十余部門發(fā)布《關(guān)于促進互聯(lián)網(wǎng)金融健康發(fā)展的指導(dǎo)意見》，對股權(quán)眾籌融資者資質(zhì)、投資者資質(zhì)以及平臺運行規(guī)范等均做了較為詳細的規(guī)定，提高了股權(quán)眾籌市場參與者的準(zhǔn)入門檻，因而符合條件的投資者也被稱為“合格投資者”。本文部分研究樣本產(chǎn)生于政策頒布之后，因此這些樣本數(shù)據(jù)受到了監(jiān)管政策帶來的影響。模型 3和模型4選取政策頒布之后的64個有領(lǐng)投人的項目進行OLS回歸分析，以分別檢驗?zāi)Ｐ?和模型2的結(jié)論穩(wěn)健性，結(jié)果顯示：模型3中，變量lead_am的效應(yīng)系數(shù)在 1%顯著性水平上顯著為正；模型4中，變量lead_am的效應(yīng)系數(shù)在1%的顯著性水平上顯著，變量lead_ins的效應(yīng)系數(shù)在5%的顯著性水平上顯著，說明模型1和模型2的結(jié)論非常穩(wěn)健。而控制變量在“政策”前后的顯著性變化則體現(xiàn)了“政策”規(guī)范后所帶來的影響效應(yīng)：變量equity和profit在“政策”頒布后的樣本中顯著，表明股權(quán)出讓比例和項目是否盈利成為新的質(zhì)量信號，最終影響融資績效的提升；minmum不再顯著，說明投資者資質(zhì)的提升使得合格投資者對于投資門檻的關(guān)注減弱甚至消失；變量dis_later的顯著性變化表明，合格投資者發(fā)布的評論內(nèi)容對于投資者決策將產(chǎn)生積極的影響，最終提高項目融資績效。

(五) 領(lǐng)投金額中介效應(yīng)的進一步分析

前文已從三個步驟對于領(lǐng)投人影響項目融資績效的機理進行了詳細考察。但是有文獻指出，領(lǐng)投人的投資金額能部分中介項目估值對項目累積融資額的正面作用[21]，表明部分項目特質(zhì)信號可通過領(lǐng)投人機制間接影響項目融資績效。此外，本文 Logit模型的實證結(jié)果顯示，項目融資目標(biāo)對于項目方是否引入領(lǐng)投人影響顯著，而融資目標(biāo)又是衡量項目融資難度的關(guān)鍵變量之一，也是投資者判斷項目投資價值、進行投資決策所重點考察的質(zhì)量信號。因此，在領(lǐng)投人制度環(huán)境下，進一步厘清領(lǐng)投金額、融資目標(biāo)與項目融資績效三者間的作用機理，對于更為完整地總結(jié)領(lǐng)投人機制效應(yīng)具有重要意義。

對于此，本文采用Sobel-Goodman中介效應(yīng)檢驗程序，對領(lǐng)投金額lead_am的中介效應(yīng)進行檢驗，其檢驗示意圖如圖1所示。其中，待檢驗的融資績效變量僅有融資完成率(ratio)，解釋變量為融資目標(biāo)(goal)，其余的控制變量則包括lead_ins、lead_fans、equity、profit、minimum、teamsize、dis_before、dis_later等。

圖1 中介效應(yīng)檢驗程序示意圖

表9為中介檢驗程序的檢驗結(jié)果。系數(shù)a、b為正且顯著，表明間接效應(yīng)正向顯著；但系數(shù)c、c’顯著為負(fù)，間接效應(yīng)與總效應(yīng)、直接效應(yīng)并不同號，且總效應(yīng)的絕對值要小于直接效應(yīng)，這說明領(lǐng)投金額在此發(fā)揮“遮掩效應(yīng)”的作用。融資目標(biāo)是眾籌項目融資難度的重要反映，而領(lǐng)投人的領(lǐng)投金額越大，不僅能直接提高項目融資績效，還能顯著刺激跟投者參與到融資項目當(dāng)中來，從而降低投資者對于項目融資難度高的預(yù)期，“遮掩”較高的項目融資目標(biāo)帶來的負(fù)面影響。

表9 Sobel-Goodman中介效應(yīng)檢驗結(jié)果

六、結(jié)論與建議

一般認(rèn)為，股權(quán)眾籌中領(lǐng)投人引入會提高項目的融資績效。實際上，領(lǐng)投人機制提升項目融資績效的機理較為復(fù)雜。對于項目方來說，引入領(lǐng)投人機制與否是“自我選擇”的結(jié)果。項目特征變量在決定項目方是否引入領(lǐng)投人機制的同時，也決定了項目的融資績效，使得分離并單獨考察領(lǐng)投人機制效應(yīng)的過程趨于復(fù)雜。此外，領(lǐng)投人作為信用中介與投資者的雙重身份以及領(lǐng)投人異質(zhì)性均能影響普通投資者決策，因此在將領(lǐng)投人機制效應(yīng)初步分離后還需進一步探究其作用機制。本文采用傾向得分匹配法把領(lǐng)投人效應(yīng)從影響項目融資績效的其他要素中獨立出來并運用回歸分析法進一步分解其影響效應(yīng)，從而科學(xué)評估領(lǐng)投人機制的引入對項目融資績效的影響。本文的研究結(jié)論如下：

第一，并不是所有項目都傾向于引入領(lǐng)投人機制。較高的融資目標(biāo)往往意味著更大的融資難度，刺激融資者尋求領(lǐng)投人幫助其融資。是否引入領(lǐng)投人是融資者的自我選擇，應(yīng)視項目本身的實際情況來決策。

第二，領(lǐng)投人的引入大幅提高了項目的累積投資額。相較于未引入領(lǐng)投人的項目來講，領(lǐng)投人的存在能夠幫助項目融資目標(biāo)更易達成。

第三，領(lǐng)投人的異質(zhì)性和投資行為同樣影響項目融資績效。領(lǐng)投金額的增加直接提高了項目累積投資額，進而影響項目的融資完成率。機構(gòu)投資者的存在會對普通投資者產(chǎn)生擠出效應(yīng)，但由于機構(gòu)領(lǐng)投人的領(lǐng)投金額較大，因此擠出效應(yīng)產(chǎn)生的負(fù)面影響被抵消。

第四，領(lǐng)投人的領(lǐng)投金額能有效“遮掩”融資目標(biāo)對項目融資完成率的負(fù)面影響，這表明領(lǐng)投人的存在和投資行為不僅能刺激項目累積融資額的提高，還能有效緩解融資目標(biāo)過高對投資者造成的負(fù)面心理預(yù)期，進而更好地推動融資順利完成。

此外，傾向得分匹配結(jié)果與變量間的分組差異檢驗結(jié)果差別較大，原因在于影響融資績效的因素不僅僅只有領(lǐng)投人機制的引入與否，直接進行差異檢驗并沒有將其他混雜因素排除或控制，反而會造成領(lǐng)投人機制效應(yīng)的高估或低估。

目前我國絕大多數(shù)股權(quán)眾籌項目均采用領(lǐng)投人機制。隨著領(lǐng)投人機制應(yīng)用更為廣泛，對融資項目的效應(yīng)必然會持續(xù)遞減。股權(quán)眾籌業(yè)界和平臺方應(yīng)當(dāng)認(rèn)識到，股權(quán)眾籌現(xiàn)有的融資模式亟待創(chuàng)新與進一步發(fā)展，這也預(yù)示了繼續(xù)對未來出現(xiàn)的新的融資模式效應(yīng)評估的必要性。對融資模式效應(yīng)精準(zhǔn)的測算與評估反過來將進一步促進股權(quán)眾籌融資模式的革新，進而促進股權(quán)眾籌行業(yè)的良性發(fā)展。

對于擬進行股權(quán)眾籌融資的項目來說，是否引入領(lǐng)投人機制幫助融資應(yīng)當(dāng)全面考慮。首先，并不是所有項目都適于引入領(lǐng)投人機制，需要根據(jù)項目本身情

況進行決策。其次，某些融資者對于股權(quán)眾籌“籌智、籌人”的功能以及“廣告”效應(yīng)較為關(guān)注，而領(lǐng)投人的參與并不能顯著提高投資者人數(shù)，會一定程度影響股權(quán)眾籌非融資效應(yīng)的發(fā)揮。此外，項目方對于融資目標(biāo)的設(shè)定也應(yīng)該慎重考慮：融資目標(biāo)的大小本身直接體現(xiàn)了項目的融資難度，該變量又是決定項目方引入領(lǐng)投人機制與否的決定性變量之一，而領(lǐng)投人機制的作用又能很好地掩蓋高融資額對融資完成率的負(fù)面影響。融資方應(yīng)當(dāng)清楚地思考，自身項目是否有能力吸引到領(lǐng)投人幫助融資？若需要在缺乏領(lǐng)投人幫助的情況下完成較高的融資目標(biāo)任務(wù)，融資目標(biāo)過高帶來的負(fù)面影響如何被控制？最后，融資方還應(yīng)當(dāng)明確，即便領(lǐng)投人機制對項目融資進程有積極影響，融資者也不應(yīng)該過分依賴該機制的促進作用。對于融資者來講，只有項目特質(zhì)和發(fā)展前景才是融資績效的基石和保障。

注釋：

① 由于部分變量存在0值，因此采用ln(x+1)的方式進行對數(shù)化處理。