連續發起人的經驗對眾籌成功的影響：經驗相關性的調節效應分析

王念新，呂 爽，周 園，葛世倫

連續發起人的經驗對眾籌成功的影響：經驗相關性的調節效應分析

王念新1，呂 爽1，周 園2，葛世倫1

（1.江蘇科技大學 經濟管理學院，江蘇 鎮江 212003；2.江蘇大學 管理學院，江蘇 鎮江 212013）

發起人經驗是影響眾籌成功的關鍵因素之一，但已有研究僅關注發起人經驗對眾籌成功的直接影響，忽略了經驗相關性在發起人經驗影響眾籌成功過程中的重要作用。為了明確不同經驗相關性水平下發起人經驗對眾籌成功影響的差異，本文以連續發起人為研究對象，將經驗分為直接經驗和間接經驗，分析了直接經驗相關性（發起項目類別數、發起項目成功率、前一發起項目規模和前一發起項目成功性）和間接經驗相關性（支持項目類別數、支持項目成功率、前一支持項目規模和前一支持項目成功性）對經驗與眾籌成功之間關系的調節效應。利用Indiegogo眾籌平臺3,399位連續發起人共計7,472個項目進行了實證分析。研究結果表明，發起項目成功率、前一發起項目規模和前一發起項目成功性均正向調節直接經驗與眾籌成功之間的關系，只有支持項目成功率正向調節間接經驗與眾籌成功之間的關系。

眾籌；經驗；連續發起人；經驗相關性

0 引言

眾籌是指借助互聯網平臺發布籌款項目并募集資金的一種籌資模式，項目的出資者以捐贈、獲得回報物或者表決權的形式支持發起人完成特定的目的[1]。作為一種新興的籌資模式，近年來眾籌市場快速發展。著名市場研究機構Research and Markets預測2016年到2020年全球眾籌市場年增長率將達到26.87%[2]。世界銀行也預測，到2025年全球眾籌市場規模將達到930億美元[3]。然而，與蓬勃發展的眾籌市場相比，眾籌項目的成功率還比較低。例如，全球最大的獎勵類眾籌平臺Kickstarter已經完成了361,073個項目，但只有127,825個項目籌資成功，總成功率為35.84%[4]。在228,853個不成功的眾籌項目中，約84.23%共192,765個眾籌項目僅獲得了不到籌資目標20%的資金。

為了探索眾籌成功的奧秘，一些學者分析了眾籌成功的影響因素，并發現發起人特征（如過去的經驗、社交網絡規模）、項目信息（如籌資期、籌資目標、是否包括視頻、拼寫錯誤、語言風格）以及發起人與出資者之間的在線互動（如更新、評論）都會影響眾籌績效[5-12]。上述研究加深了對眾籌成功影響因素的認識，但是這些研究均基于靜態視角，并假設眾籌項目即使是同一發起人的不同項目，也是相互獨立的。實際上，眾籌平臺上的發起人能夠通過發起項目或者支持項目積累必要的知識、技能和經驗，因此對同一發起人而言，其眾籌活動及成功率會隨之變化。僅從靜態視角難以揭示眾籌活動的動態性及其對眾籌成功的影響。

一些學者開始關注連續發起人這類特殊的眾籌參與群體，并重點關注連續發起人的直接經驗（發起項目數）和間接經驗（支持項目數），研究其對眾籌成功的影響。對于眾籌平臺上的出資者而言，連續發起人發起的項目數越多，其積累的專業知識越多，項目的質量可能也就越高，所以會吸引更多的出資者進行出資；出資者也可以通過觀察其支持記錄，了解該項目發起人的出資偏好，由于同質性[13]和互利性[14]，也可能會出資支持該項目。實證研究結果也表明連續發起人的直接經驗和間接經驗都正向影響眾籌成功[15,16]，且直接經驗的影響強度高于間接經驗的影響強度，并且直接經驗和間接經驗在影響眾籌成功的過程中具有互補性[17]。

雖然已經研究從動態性視角，初步論證了連續發起人的經驗在眾籌成功中的重要作用，但是這些研究僅僅關注了連續發起人的經驗對眾籌成功的直接影響，忽略了經驗相關性在發起人經驗影響眾籌成功過程中的重要作用。連續發起人在發起眾籌項目的過程中，項目間的相關性影響其學習效果[18]，較低的經驗相關性可能會增大學習障礙，但是隨著發起人直接經驗或者間接經驗的增加，經驗相關性的影響可能也會隨之發生變化。因此不考慮經驗相關性對連續發起人經驗與眾籌成功之間關系的影響的研究是不全面的，甚至得出錯誤的結論。

為了彌補上述研究的不足，明確不同經驗相關性水平下連續發起人經驗對眾籌成功影響的差異，本文研究了直接經驗和間接經驗對眾籌成功的影響，重點考慮了直接經驗相關性和間接經驗相關性對連續發起人經驗與眾籌成功之間關系的調節效應，并利用Indiegogo眾籌平臺3,399位發起人發起的7,472個眾籌項目進行了實證性分析。研究經驗相關性對連續發起人經驗與眾籌之間的調節效應，從理論上可以明確不同經驗相關性情境下連續發起人經驗對眾籌成功的影響，拓展現有眾籌相關的研究；從實踐上可以指導連續發起人進行眾籌活動，提高其眾籌成功率。

1 文獻綜述

根據回報方式的不同，眾籌可以分為獎勵、捐贈、借貸和股權眾籌等四種類型，本文以獎勵類眾籌為研究對象，因為其是目前市場占比最高的眾籌形式[19]。從創業研究的角度，獎勵類眾籌可以視為基于互聯網平臺的創業行為，連續發起人的經驗是影響該類創業活動能否成功的重要因素。本文以眾籌連續發起人為研究對象，研究其直接經驗和間接經驗對眾籌成功的影響，并重點分析經驗相關性的調節效應。因此，本部分將從眾籌的連續發起人、創業經驗和創業績效、直接經驗和間接經驗三個方面論述國內外相關研究進展。

1.1 眾籌中的連續發起人

所謂連續創業者是指之前有過創業經歷的創業者[20]。Gompers[21]等認為連續創業者比新手更優秀，特別是當連續創業者有過成功創業的經驗時。Hsu[22]等認為連續創業者從以往的經驗中吸取教訓并與風險投資者協商更有利的條款。同樣，Lafontaine和Shaw[23]認為，隨著時間的推移，經營過幾家企業會幫助連續創業者總結出相應的管理技能，因此增加連續創業者下一個公司的壽命。Baert[24]等認為連續創業者得到了稀缺的資源后，隨著時間的推移，會提高連續創業者在隨后創業活動中的競爭力和創業績效。

眾籌平臺上的連續發起人作為一類特殊的連續創業者，其研究才剛剛起步。Butticè等[16]認為連續發起人之前發起的成功項目數越多，眾籌成功的可能性越大。Colombo等[25]研究發現連續發起人過去所積累的社會資本對項目早期的籌資比例和早期的支持人數有積極的影響。Yang和Hahn[17]發現連續發起人過去發起和支持項目的經驗和眾籌成功存在正相關關系，連續發起人的發起項目經驗對眾籌成功的影響強度高于支持項目經驗的影響，并且直接經驗和間接經驗在影響眾籌成功的過程中具有互補性。Davidson和Poor[26]研究結果表明連續發起人發起的第一個項目的平均支持份額、籌資比例和支持人數越高，他們發起第二個項目成功的可能性就越高。Kuppuswamy和Mollick[27]認為連續發起人的性別會影響下一次創業行為。由此可見，連續發起人自身的某些創業特性對眾籌成功有重要影響。

1.2 創業經驗與創業績效

創業經驗，即在先前創業中積累的經驗，所積累的“隱性知識”有助于創業者在不確定的情況下做出決策，進而更有利于創業者識別和開發機會[28]?；凇案芍袑W”的觀點，創業者利用創業經驗積累地特定的知識，可以幫助他們克服新生劣勢[29]。不同視角下的創業者經驗包括資源視角、認知視角、學習視角和情感視角。資源視角下的創業者經驗主要指創業者在創業過程中會積累人力資源、社會資本；基于認知視角的研究深入揭示了創業經驗的內在作用機理，創業經驗會影響個體創業意向以及認知特征，所以每個個體識別新機會和利用新機會的能力有所不同；學識視角下的創業經驗強調經驗影響經驗學習和知識創造，會對個體認知和創業行為產生影響，研究發現從失敗的經驗中學習，創業者在隨后的創業中表現較高的積極性和較強的創業力；情感視角下的創業經驗指創業者在創業的全過程中對外界事物的主觀感受，包括悲觀、自信和愉悅等等，不同的心境會對創業者的創業行為造成影響[30]。

鑒于經驗對創業成功的重要作用，許多學者已經研究了創業經驗與創業績效之間的關系。本文分成一般創業和眾籌創業兩種情境，對創業經驗與創業績效的關系進行歸納總結，如表1所示。從表1可以看出在一般創業模式下，創業經驗和創業績效之間呈現出三種不同的關系，包括線性關系、U型和倒U型關系；對于眾籌創業模式而言，發起人的發起經驗和支持經驗都會正向影響眾籌績效，而且發起人的發起經驗對眾籌績效影響的強度大于支持經驗的強度?？梢?，目前對眾籌成功影響因素的研究已經開始重視發起人經驗對眾籌績效的影響。

表1 創業經驗與創業績效

1.3 直接經驗與間接經驗

創業學習領域將創業經驗分為直接經驗和間接經驗兩類。直接經驗是指創業者通過自身的創業實踐獲得的經驗，即“干中學”[35]；間接經驗是指創業者通過觀察他人的創業行為獲得的經驗，即“觀測性學習”[36]。相關學者認為創業者不僅可以從直接經驗中學習，也可以從其他人的經驗中進行間接學習。Argote和Ingram[37]把從他人的經驗中學習這一過程稱為“知識轉移”。Levitt和March認為間接經驗是經驗傳播的過程，是將經驗從擁有者傳遞到經驗缺乏者的過程[38]。

眾籌平臺的一個顯著特點是參與者既可能是項目的發起人，也可能是其他項目的支持者，也就是說一個人既可以是發起者也可以是出資者。通過參與雙方市場，創業者可以進行直接學習和間接學習。因此，本文定義直接經驗是指發起人通過發起自己的項目而獲得經驗知識，間接經驗是指發起人通過支持其他發起人項目而獲得經驗知識[17]。

對于直接經驗而言，連續發起人利用先前成功或者失敗的發起經驗繼續創業時，他們對潛在的創業機會具有更敏銳的洞察力[30]。有經驗的連續發起人更清楚什么樣的行為會導致什么樣的后果，他們能準確地利用經驗指導下一次創業，并規避會造成項目失敗的風險。Yang和Hahn[17]實證研究也證明直接經驗可以提高眾籌項目的成功率。

對于間接經驗，隨著支持其他項目經驗的增加，創業者們不斷積累知識，這些通過間接學習積累的知識有利于增加連續發起人下次發起項目的成功率[17]。同時，與其他社交網絡一樣，眾籌平臺也存在互利行為[14]，連續發起者所支持的項目發起人有可能出于回報出資者的目的，支持給他出資的發起人發起的項目。Yang和Hahn[17]也發現間接經驗也可以提高眾籌項目的成功率。

目前關于連續發起人的研究中，通常以連續發起人過去發起和支持的項目數衡量其直接經驗和間接經驗[15,16,25]。比如，Yang和Hahn[17]用發起項目數衡量連續發起人的直接經驗，用支持項目數衡量其間接經驗，并且他們對經驗進行了進一步的描述，增加了經驗豐富性（發起項目的評論、更新數，支持其他項目的評論數）、經驗多樣性（發起、支持項目的類別率）和發起人經驗的相似性（發起、支持相似類別項目數）這三個方面的自變量進一步描述直接經驗與間接經驗，但是其模型中缺少調節變量。實證研究的結果也表明，發起人的發起項目經驗和支持項目經驗都會正向影響眾籌績效，而且發起人的發起項目經驗對眾籌績效影響的強度更大[15-17,25]。

2 研究模型及假設

本文以連續發起人為研究對象，將經驗分為直接經驗和間接經驗，分析了直接經驗相關性（發起項目類別數、發起項目成功率、前一發起項目規模和前一發起項目成功性）和間接經驗相關性（支持項目類別數、支持項目成功率、前一支持項目規模和前一支持項目成功性）對連續發起人經驗與眾籌成功之間關系的調節效應，主要探索不同經驗相關性情況下發起人經驗對眾籌成功影響的差異。研究模型如圖1所示。

圖1 研究模型

Figure 1 Research model

2.1 直接經驗相關性的調節效應

2.1.1 發起項目類別數的調節作用

有學者研究發現，接觸各種不同的任務可以使個人更有效地處理問題，因為他們可以從更廣泛的模式中獲得知識[39]。Narayanan[40]等人認為經驗的多樣性會導致隱性學習以及隱性知識的開發，隱性知識也會引導人們繼續學習。不同類型的知識域幫助人們區別不同的任務類型，不同類型的任務需要不同的經驗知識[40]。綜合以上觀點，創業者經驗的多樣性越高創業績效就會越高。

連續發起人通過發起不同類別的項目，接觸不同領域的知識，以及不同的支持者人群，發起人在這一過程中不僅積累了經驗知識也積累了一定的社會資本，他們也有機會了解不同類別的不同組件是如何組成并相互關聯的。所以，發起人發起項目類別數較多時很可能會對下一次眾籌成功帶來積極影響。當發起人發起項目類別比較單一時，該類發起人僅累積了相關類別項目的知識，并且接觸了有限的支持者人群，形成了路徑依賴，隨著發起數的增加，發起項目類別數較少的發起人很有可能不會對下一次眾籌成功造成積極影響。所以，連續發起人擁有越多不同類別的發起經驗，眾籌項目更容易籌資成功。因此本文提出假設：

H1a：發起項目類別數正向調節連續發起人直接經驗與眾籌成功之間的關系

2.1.2 發起項目成功率的調節作用

成功暗示了行動或策略的有效性[41]，人們將成功與相應的行動或策略緊密的聯系起來，從而提高組織績效。Butticè[16]等人研究證明過去發起的成功項目數越多，眾籌成功的可能性越大，并且這種影響受之前所有成功項目的社會資本完全調節，成功項目累積的社會資本數越大眾籌成功的可能性越高。

成功的眾籌經驗幫助連續發起人了解成功項目應該具備的特點，當他們發起新項目時，他們會將成功的特質與所需要的行動策略聯系在一起。特別的是，當連續發起人發起的成功項目數較多時，他們可能會學到更多有效的直接經驗，積累更多有效的社會資本，這有利于下次創業成功。所以，發起人發起項目成功率高時很可能會對下一次眾籌成功造成積極影響。但是當發起人過去發起的項目成功率偏低時，首先這會打擊發起人的積極性[42]，其次出資者也會觀察發起人過去發起項目的成功情況，偏低的成功率會降低出資者的信心，并且發起人發起項目成功率偏低說明發起人從過去發起的項目中沒有學習到有效的經驗，因此發起人發起項目成功率偏低有可能不會對下一次眾籌成功造成積極影響。因此，本文提出：

H1b：發起項目整體成功率正向調節連續發起人直接經驗與眾籌成功之間的關系

2.1.3 前一發起項目規模的調節作用

眾籌項目的目標籌資額代表了項目規模的大小。已有研究證明，項目的目標籌資額越大，眾籌成功的可能性越低[19,25,43]，說明項目的目標籌資額越大項目成功的難度系數越高，所以較高的目標籌資額需要發起人做出更多的努力。當發起人發起前一項目較大時，發起人很有可能為此做了充足的準備，并且為了實現眾籌目標發起人需要付出更多的努力。因此發起前一項目較大時，發起人積累了發起大項目的經驗，并可能接觸到了更多的出資人群，當發起下一項目時有經驗的發起人可以從過去的經驗中準確地總結知識，有能力依據創業環境的不同改變創業策略[32]，發起人會客觀的評估項目大小，提出符合項目真實情況的目標籌資額，當項目的目標籌資額大時，有經驗的發起人會對此做出更有效的策略。因此，發起人發起前一項目規模較大時很可能會對下一次眾籌成功造成積極影響。當發起前一項目較小時，發起人積累的知識局限于發起小項目，擁有的社會資本以及接觸到的出資人群也就十分有限。所以，發起前一項目規模較小時很有可能不會對下一次眾籌成功造成積極影響。因此提出假設：

H1c：前一發起項目的規模正向調節連續發起人直接經驗與眾籌成功之間的關系

2.1.4 前一發起項目成功性的調節作用

Butticè[16]等人研究證明過去發起的成功項目數越多，眾籌成功的可能性越大，并且所有成功項目的社會資本數越大眾籌成功的可能性越高；Ucbasaran[44]等研究發現沒有經歷過失敗的連續創業者比新手創業者持有更積極的態度。當發起人發起前一項目成功時，發起人從前一個項目中積累了有效的經驗和社會資本，增加了發起人的創業熱情，所以，當發起前一項目成功時很有可能會對下一次眾籌成功造成積極影響。Kuppuswamy[27]等實證研究發現當女性發起人發起的第一個項目失敗后，她們很有可能不再發起第二個項目。Eggers和Song[42]證明了對于連續創業的企業家，當他們前一個項目失敗后，相比前一個項目成功，他們更有可能去改變隨后創業的行業類型，而改變行業類型都會對隨后項目的效益造成損失。當發起前一項目失敗時，發起人只能從失敗中總結經驗，他們缺乏將成功的特質與所需要的行動策略聯系在一起的經驗，前一次創業的失敗必定會打消發起人的創業熱情，并且因為前一次創業失敗發起人更有可能會改變下一次發起項目的類別，所以發起前一項目失敗時更有可能不會對下一次眾籌成功帶來積極影響?；谝陨嫌^點，本文提出假設：

H1d：前一發起項目成功性正向調節連續發起人直接經驗與眾籌成功之間的關系

2.2 間接經驗相關性的調節效應

2.2.1 支持項目類別數的調節作用

與發起不同類別項目的調節作用相似，連續發起人通過支持不同類別的眾籌項目，可以全面了解其他發起人的籌資過程，接觸不同領域的知識，促進隱性知識的開發，積累更廣泛的社會資本，所以，發起人支持項目類別數較多時很可能會正向影響發起人下一次眾籌成功。當發起人支持的項目類別較少時，發起人從其他創業者那里學習到的間接經驗就具有一定的局限性，所以，發起人支持項目類別數較少時很可能不會對發起人下一次眾籌項目帶來積極影響。因此本文提出假設：

H2a：支持項目類別數正向調節連續發起人間接經驗與眾籌成功之間的關系

2.2.2 支持項目成功率的調節作用

Yang和Hahn[17]發現過去支持成功項目的比率和眾籌成功的可能性呈正相關。與發起項目成功率的調節作用相似，連續發起人支持成功的眾籌項目數越多，他們就越了解成功項目應該具備哪些特點，積累更多有效的社會資本和經驗。同時連續發起人支持項目的成功率越高，說明他們對優秀項目的甄別能力越強，因此他們從優秀的眾籌項目中學習到了正確的籌資策略，這有利于下次眾籌成功。所以，發起人支持項目成功率較高時很可能會正向影響發起人下一次眾籌成功。但是當發起人過去支持項目的成功率偏低時，發起人通過間接學習收獲到知識的質量并不高，發起人支持項目成功率較低時很可能不會正向影響發起人下一次眾籌成功。本文提出：

H2b：支持項目整體成功率正向調節連續發起人間接經驗與眾籌成功之間的關系

2.2.3 前一支持項目規模的調節作用

連續發起者通過支持其他發起人的項目既可以學習他人的創業行為也可以得到一定的社會資本[16]。和發起前一項目規模的調節作用相似，發起人通過支持規模較大的項目間接學習到了目標籌資額較大時發起人應該做的準備，并且發起人通過支持較大項目接觸到了更廣泛的人群，所以發起人支持前一項目規?？赡軙蛴绊懓l起人下一次眾籌成功；發起人支持了較小的項目時，學習到了有限的知識，并且接觸到的出資者人群會更狹隘，所以發起人支持前一項目較小時不會對下一次發起眾籌項目帶來積極影響。本文提出假設：

H2c：前一支持項目規模正向調節連續發起人間接經驗與眾籌成功之間的關系

2.2.4 前一支持項目成功性的調節作用

Yang和Hahn[17]實證研究證明過去支持成功項目的比率和眾籌成功的可能性呈正相關。與發起前一項目成功性的調節作用相似，連續發起人通過支持成功的項目學習到了有用的經驗，將其轉化為獨特的知識儲備起來。當連續發起人發起下一次眾籌項目時，他們可能會效仿上一次支持過的成功項目進行籌資活動，如效仿其他發起人在線交流方式，更新速度，項目設計等。并且連續發起人通過前一次支持成功的眾籌項目積累了有效的社會資本，所以，發起人支持前一項目成功時很有可能對下次發起眾籌項目帶來積極影響。當發起人支持前一項目失敗時，他們沒有從支持的項目中學習到與成功項目有關的策略和行動，所以不會正向影響下次發起項目眾籌成功的可能性。因此，本文提出假設：

H2d：前一支持項目成功性正向調節連續發起人間接經驗與眾籌成功之間的關系

3 數據

本文的數據來源于Indiegogo眾籌網站。應用“八爪魚采集器”對Indiegogo已經結束的項目進行數據抓取。本文關注連續發起人的創業行為，因此主要收集發起數大于1并且支持數大于0的發起人信息，抓取連續發起人過去所有發起過和支持過的項目信息。將抓取到的所有數據進行整理歸納，最后數據表總共包含3,399位發起人發起的7,472個項目。每個數據項都包括項目網址、項目名稱、籌資額、目標籌資額、籌資比例、開始時間、結束時間、發起人信息、項目更新數、項目總評論數以及項目的支持人數等。

3.1 變量定義

和大多數學者的研究相似，本文將眾籌是否成功作為因變量[25,43]，也有部分學者將眾籌項目的籌資比或出資者人數等作為因變量[45]。本文的控制變量已被學者證實會影響到眾籌績效。如代表項目大小的目標籌資額，較高的目標籌資額很難被實現，因此會影響眾籌成功[43]；項目的籌資期會影響眾籌的籌資情況，學者發現較長的籌資期不利于眾籌成功[25]；代表項目發起人與出資者在線互動行為的項目更新數和項目評論數，其數量越多則說明發起人給出資者的反饋越頻繁，這種在線互動行為可能會增加眾籌成功的概率[43]；項目的描述性信息增加了項目的可讀性，幫助潛在的出資者清楚地了解項目內容，因此項目的圖片數量和有無視頻也會影響到眾籌成功[17]；眾籌項目與外部網站的鏈接數說明在眾籌平臺之外的網站上也有該產品的詳細介紹，可能會有更多的人知道該項目的存在，因此會影響眾籌成功；發起人的Facebook好友數代表了發起人一定的社會資本數，發起人積累的人際資源也會影響到眾籌成功。本文將發起人過去發起項目的經驗即直接經驗和發起人過去支持項目的經驗即間接經驗設為本文的自變量，有學者發現直接經驗和間接經驗均正向影響眾籌成功[17]。此外，本文的調節變量為發起人經驗的相關性，選取4個直接經驗的相關性：發起項目類別數、發起項目成功率、前一發起項目規模和前一發起項目成功性，同時選取4個間接經驗的相關性：支持項目類別數、支持項目成功率、前一支持項目規模和前一支持項目成功性。

本文模型涉及的主要變量描述如表2所示。

表2 變量定義

3.2 描述性統計

本文共抓取了Indiegogo從2008年10月8日到2017年8月12日的7,472個項目，數據表剔除那些缺乏具體結束時間以及籌資期異常的項目，保留了標準籌資期的眾籌項目。表3展示了眾籌項目的描述性統計情況。項目全部籌資額共計達到41,372,660美元，出資人數達到497,602位，包含3399位發起人發起的7,472個項目。其中，連續發起人發起數最多達到16個，支持數最多達到18個。

表3 眾籌項目的描述性統計

4 結果

4.1 多重共線性檢驗

為了減少變量的峰度和偏度，對目標籌資額、項目籌資期、圖片數量、項目更新數、項目評論數和Facebook好友數取對數。從表4中可以看出，所有變量的VIF值都小于10，表明變量間不存在多重共線性。

4.2 二元邏輯回歸分析

本文的數據分析軟件為SPSS，由于因變量為項目是否成功，是二元變量，所以本文選擇二元邏輯回歸分析方法，加入乘積項分析自變量和因變量之間關系的調節效應。在乘積之前，為了最小化變量的多重共線性，對自變量和調節項進行均值去中心化。本文構建9個模型，以項目是否成功為因變量，對收集的項目數據進行二元邏輯回歸分析，結果如表5所示。

模型1中，將項目基本信息（如目標籌資額、籌資期、圖片數、有無視頻、項目更新數、項目評論數、外部網站鏈接數、Facebook好友數）作為控制變量，這些控制變量已經被證實會影響眾籌結果，并加入自變量和調節變量，包括連續發起人的直接經驗、間接經驗、直接經驗相關性和間接經驗相關性。模型2到模型5重點研究直接經驗相關性對直接經驗和眾籌成功之間關系的調節效應，分別包括發起人發起項目類別數和發起數調節項、發起項目成功率和發起數的調節項、前一發起項目規模和發起數調節項以及前一發起項目成功性和發起數的調節項。模型6到模型9重點研究間接經驗相關性對間接經驗和眾籌成功之間關系的調節效應，分別包括發起人支持項目類別數和支持數調節項、支持項目成功率和支持數的調節項、前一支持項目的規模和支持數調節項以及前一支持項目成功性和支持數的調節項。

表4 變量間的相關性

注：* p≤0.05, ** p≤0.01表5 二元邏輯回歸結果

表5 二元邏輯回歸結果

表5（續） 二元邏輯回歸結果

注：* p≤0.05, ** p≤0.01。

4.3 直接經驗相關性的調節效應

已有學者發現連續發起人的經驗與眾籌成功之間存在復雜關系[15,16,25]，本文將經驗相關性作為調節變量，研究發起人經驗與眾籌成功之間的關系變化，并發現了其理論與現實意義。由于二元邏輯回歸是一種非線性模型，其調節作用不能僅僅依據回歸系數的方向、大小以及顯著性來判斷，所以明確調節作用有一定的難度，因為隨著自變量取值的變化，交互項的回歸系數顯著性和方向也會隨之發生改變。為了解決這一問題，Zelner利用仿真方法，開發了非線性模型調節效應的分析方法[46]。因此本文利用Zelner的方法，使用Stata繪圖命令，基于95%的置信區間繪制了經驗相關性對創業經驗與眾籌成功之間關系的調節效應圖。

4.3.1 發起項目類別數的調節效應

模型2中，除了控制變量和自變量，加入直接經驗和發起項目類別數的交互項。與模型1相比R2(Cox & Snell)從0.240提高到0.241，R2(Nagelkerke)從0.381提高到0.382，模型的解釋度得到提高。從結果可以看出，模型2的調節項(β=-0.038, p=0.118)對眾籌成功的影響不顯著，因此假設H1a不成立。

4.3.2 發起項目成功率的調節效應

模型3中，加入直接經驗和發起項目成功率交互項。與模型1相比R2(Cox & Snell)和R2(Nagelkerke) 分別從0.240和0.381提高到0.247和0.392，模型的解釋度得到提高。

模型3的調節項(β=0.741, p=0.000)是顯著且正向的。圖2同樣基于95%的置信區間繪制了發起項目成功率對發起數與眾籌成功之間關系的調節效應圖。圖2(a)表示在不同的發起數（X軸）情況下，發起項目成功率的高低（即虛線和實線）對眾籌成功（Y軸）的影響。圖2(b)是在不同的發起數情況下，不同的發起項目成功率對眾籌成功的影響差異情況。圖2(a)表明，與發起項目成功率低時相比，發起項目成功率越高，連續發起人的發起數對眾籌成功的影響更強，隨著發起數逐漸增多，這種差異不斷變大。圖2(b)表明，發起項目成功率起到正向調節效應，伴隨著連續發起人發起數的增多，發起項目成功率越高時，眾籌成功的可能性越大，假設H1b成立。

圖2 發起項目成功率對發起數與眾籌成功之間關系的調節效應圖

Figure 2 Moderation effects of initiated project’s success rate on the relationship between number of initiated projects and crowdfinding success

4.3.3 前一發起項目規模的調節效應

模型4加入了直接經驗和前一發起項目規模的交互項。與模型1相比R2(Cox & Snell)和R2(Nagelkerke) 分別從0.240和0.381提高到0.242和0.384，模型的解釋度得到提高。

模型4的調節項(β=0.142, p=0.000)正向且顯著影響發起數與眾籌成功之間的關系。圖3基于95%的置信區間繪制了前一發起項目規模對發起數與眾籌成功之間關系的調節效應圖。調節效應如圖3所示。圖3(a)表示在不同的發起數（X軸）情況下，前一次發起的項目規模大?。ㄌ摼€和實線）對眾籌成功（Y軸）的影響。圖3(b)表示在不同的發起數情況下，前一發起項目規模的大小對眾籌成功的影響差異情況。從圖3(a)中觀察到，當連續發起人發起數較少時，前一項目的規模對眾籌成功的影響不明顯；但當發起人發起數超過某一值時，前一項目規模越大，眾籌成功的可能性越高，并且這種趨勢會一直保持。圖3(b)表示，當連續發起人發起經驗較少時，前一發起項目規模的調節效應不顯著，但當發起人的發起數超過某一值時，前一發起項目規模起到正向調節作用，前一次發起項目規模的差異隨著發起數的增加而增加。因此，假設H1c得到支持。

圖3 前一發起項目規模對發起數與眾籌成功之間關系的調節效應圖

Figure 3 Moderation effects of latest initiated project’s scale on the relationship between number of initiated projects and crowdfinding success

4.3.4 前一發起項目成功性的調節效應

模型5加入了直接經驗和前一發起項目成功性的交互項。與模型1相比R2(Cox & Snell)和R2(Nagelkerke) 分別從0.240和0.381提高到0.244和0.387，模型的解釋度得到提高。

模型5的調節項(β=0.400, p=0.000)正向且顯著影響發起數與眾籌成功之間的關系。圖4基于95%的置信區間繪制了前一發起項目成功性對發起數與眾籌成功之間關系的調節效應圖。調節效應如圖4所示。圖4(a)表示在不同的發起數（X軸）情況下，前一次發起的項目成功性高低（虛線和實線）對眾籌成功（Y軸）的影響。圖4(b)表示在不同的發起數情況下，前一發起項目的成功性高低對眾籌成功的影響差異情況。從圖4(a)中觀察到，當連續發起人發起數較少時，前一項目成功性的調節作用不顯著；但發起人發起數超過某一值時，前一項目眾籌成功的可能性越高，則本次眾籌成功的可能性就越高。圖4(b)表示，當連續發起人發起經驗較少時，前一項目眾籌成功的可能性對眾籌成功的影響不明顯，但當發起人的發起經驗超過某一值時，前一項目眾籌成功的可能性起到正向調節作用，前一次發起項目成功性的差異隨著發起數的增加而增加。因此，假設H1d成立。

圖4 前一發起項目成功性對發起數與眾籌成功之間關系的調節效應圖

Figure 4 Moderation effects of latest initiated project’s success on the relationship between number of initiated projects and crowdfinding success

4.4 間接經驗相關性的調節效應

4.4.1 支a持項目類別數的調節效應

模型6中，加入了間接經驗和支持項目類別數的交互項。與模型1相比R2(Cox & Snell)從0.240提高到0.241，R2(Nagelkerke)從0.381提高到0.382，模型的解釋度得到提高。從結果可以看出，模型7的調節項(β=-0.029, p=0.089)對眾籌成功的影響不顯著，因此假設H2a不成立。

4.4.2 支持項目成功率的調節效應

模型7加入間接經驗和支持項目成功率的調節項。與模型1相比R2(Cox & Snell)和R2(Nagelkerke) 分別從0.240和0.381提高到0.242和0.3.83，模型的解釋度得到提高。

模型7的調節項(β=0.347, p=0.002)正向且顯著影響支持數與眾籌成功之間的關系。圖5基于95%的置信區間繪制了支持項目成功率對支持數與眾籌成功之間關系的調節效應圖。具體調節效應如圖5所示。圖5(a)表示，隨著支持數的增加（X軸），支持項目成功率的高低（虛線和實線）對眾籌成功（Y軸）的影響。圖5(b)顯示了在不同的支持數情況下，支持項目成功率的高低對眾籌成功的影響差異情況。從圖5(a)中可以看出，相比于支持項目成功率低時，支持項目成功率越高，眾籌成功的可能性越大，圖5(b)顯示支持項目成功率起到正向調節效應，這種差異隨著支持數的增加而增加。因此假設H2b成立。

Figure 5 Moderation effects of backed project’s success rate on the relationship between number of backed projects and crowdfinding success

4.4.3 前一支持項目規模的調節效應

模型8中，加入了間接經驗和前一支持項目規模的交互項。與模型1相比R2(Cox & Snell)和R2(Nagelkerke)都沒變，模型的解釋度沒有提高。模型8的調節項(β=0.006, p=0.821)對眾籌成功的影響不顯著，因此假設H2c不成立。

4.4.4 前一支持項目成功性的調節效應

模型9中，加入了間接經驗和前一支持項目成功性的交互項。與模型2相比R2(Cox & Snell)和R2(Nagelkerke)分別從0.240和0.381提高到0.241和0.382，模型的解釋度提到了提升。模型9的調節項(β=0.089, p=0.197)對眾籌成功的影響不顯著，因此假設H2d不成立。

5 討論

本文的研究表明不同經驗相關性情況下發起人經驗對眾籌成功影響存在差異。表6總結了假設檢驗的結果。

具體而言，本文的研究結果如下：

第一，不同經驗相關性情況下發起人經驗對眾籌成功影響存在差異，而且直接經驗相關性對直接經驗與眾籌成功之間關系的正向調節效應強于間接經驗相關性對間接經驗與眾籌成功之間關系的正向調節效應。因為已有研究發現直接經驗和間接經驗對眾籌成功具有促進作用，直接經驗對眾籌成功的正向影響強于間接經驗對眾籌成功的正向影響[17]，所以直接經驗的相關性對連續發起人而言尤為重要，間接經驗相關性對連續發起人的影響較小。

第二，發起項目類別數對直接經驗與眾籌成功之間關系的調節效應不顯著，但是發起項目類別數有時會負向影響眾籌成功。發起人發起的項目類別數越多，其接觸的知識面越廣泛，導致發起人學習到的知識廣不精，使得發起人難以從過去的發起經驗中總結出一般性的知識，當他們面臨特定的問題時可能很難去選擇該執行哪套策略。

表6 研究結果總結

第三，連續發起人從發起和支持成功的經驗中得到學習。成功暗示了創業活動和策略的有效性。連續發起人不僅從過去所有發起過的成功項目中得到學習，也可以從過去所有支持過的成功項目中學習。成功的發起經驗使連續發起人認識到成功項目應該具備的特點，當他們發起新項目時，他們會將成功的特質與所需要的行動策略聯系在一起。連續發起人支持的項目數可以說明連續發起人對眾籌的熱情度，因此支持數的高低不能代表學習的效果，發起人只有通過支持成功項目進行有效的學習。支持過的成功項目數越多，發起人越有能力甄別哪些項目成功的可能性大，繼而通過支持成功項目積累有效的社會資源。所以，連續的發起人從成功的創業經驗中得到學習。

第四，經驗豐富的發起人前一發起項目的規模正向調節發起數與眾籌成功之間的關系。當連續發起人的發起數較低時，缺乏經驗的發起人會面臨各種各樣的學習障礙，發起人沒有能力判斷哪些因素導致眾籌失敗而哪些因素有利于眾籌成功。當發起人發起數逐漸增加時，有經驗的發起人會客觀的評估項目大小，提出符合項目真實情況的目標籌資額，當項目的目標籌資額大時，有經驗的發起人會對此做出相應的努力，前一項目規模越大發起人接觸到更廣泛的支持者并更有可能積累較多的社會資源，增加了下次眾籌成功的可能性。即使有經驗的發起人眾籌失敗了，他們也有能力從失敗的創業活動中自我調節并得到更深層次的學習，他們會對未來做出更充足的準備。

第五，經驗豐富的發起人前一發起項目的成功性正向調節發起數與眾籌成功之間的關系。當連續發起人的發起數較少時，經驗匱乏的發起人在創業初期面臨許多不同的學習障礙，他們不能夠準確地甄選哪些因素有利于眾籌成功而哪些因素不利于眾籌成功。但是隨著發起人發起項目數的增加，學習障礙對發起人的影響就會弱化，經驗豐富的發起人具有更高效的學習能力。經驗豐富的發起人從前一發起的成功項目中積累了有效的經驗知識和社會資源，這有利于下一次眾籌成功。

5.1 理論意義

本文對眾籌研究主要有兩方面的理論貢獻。

第一，本文探索了連續發起人的行為規律對眾籌成功的影響?，F有研究多探究潛在出資者的出資動機[47,48]，或探究發起人在線互動情況對眾籌成功的影響[49,50]。但是，對連續發起項目的發起人的研究少之甚少，連續發起人是一類特殊的連續創業者，連續發起人通過發起、支持項目進行創業學習[17]。本文研究發現連續發起人發起、支持項目上下文之間的相關性會影響發起人的創業學習，繼而影響眾籌成功。

第二，當研究連續發起人經驗和眾籌成功之間的關系時，必須考慮不同經驗相關性對其關系的調節作用。已有研究僅僅用數量指標表示直接經驗和間接經驗，均發現連續發起人過去發起、支持經驗對眾籌成功存在正向影響[15-17,25]。但是上述研究忽略了經驗相關性在發起人經驗影響眾籌成功過程中的重要作用，對發起人經驗與眾籌成功之間關系的認識不夠全面。本文將發起人經驗分成直接經驗和間接經驗，并分別分析了直接經驗相關性和間接經驗相關性對經驗與眾籌成功之間關系的調節效應。研究結果表明，發起項目成功率、前一發起項目規模和前一發起項目成功性均正向調節直接經驗與眾籌成功之間的關系，只有支持項目成功率正向調節間接經驗與眾籌成功之間的關系。

5.2 現實意義

本文的研究對眾籌連續發起人有三個方面的現實意義。第一，連續發起人要從發起過、支持過的成功項目學習，成功的眾籌項目暗示了籌資行動或策略的有效性；第二，連續發起人需要謹慎的選取項目的目標籌資額，其結果會影響下一次眾籌項目的籌資情況；第三，連續發起人不能盲目的依據發起、支持過的項目數多少衡量經驗高低，造成錯誤的判斷，眾籌成功的可能性還受經驗相關性的影響。

5.3 不足與展望

本文的研究尚存在一些局限，值得進一步的研究。第一，本文以Indiegogo眾籌網為例進行了實證研究，得到的研究結果和發現可能不具備普適性，后續的研究中可以拓展至更多類型的眾籌平臺。第二，本文的模型中缺少對社會資本、是否團隊創業和是否有組織支持等因素對眾籌成功影響的分析，這將是后續重要的研究方向。第三，發起經驗與眾籌成功兩者之間可能存在復雜的非線性關系，有待進一步的探究。

6 結論

為了研究經驗相關性對發起人經驗與眾籌成功之間關系的調節效應，本文以連續發起人為研究對象，將發起人經驗分為直接經驗和間接經驗兩類，分別以直接經驗相關性（發起項目類別數、發起項目成功率、前一發起項目規模和前一發起項目成功性）和間接經驗相關性（支持項目類別數、支持項目成功率、前一支持項目規模和前一支持項目成功性）作為調節變量，研究它們對連續發起人經驗與眾籌成功之間關系的調節效應。本文利用Indiegogo眾籌平臺3,399位發起人的7,472個眾籌項目進行了實證性分析，研究結果表明，發起項目成功率、前一發起項目規模和前一發起項目成功性均正向調節直接經驗與眾籌成功之間的關系，只有支持項目成功率正向調節間接經驗與眾籌成功之間的關系。

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Serial creator’s experience and crowdfunding success: Moderating effects of experience relevance

WANG Nianxin1, LV Shuang1, ZHOU Yuan2, GE Shilun1

(1. School of Economics and Management, Jiangsu University of Science and Technology, Zhenjiang 212003, China;2. School of Management, Jiangsu University, Zhenjiang 212013, China)

As an emerging financing model, the crowdfunding market has been developing rapidly in recent years. In their exploration of the mysteries of successful crowdfunding, some scholars have analyzed determinants of crowdfunding success, and found that creator characteristics, project information, and online interactions between creators and backers may influence crowdfunding performance. However, these studies employ a static perspective, and assume that crowdfunding projects are independent of each other, even if initiated by one same creator. In fact, creators in a crowdfunding platform can accumulate the necessary knowledge, skills, and experience through launching or supporting projects. Therefore, the crowdfunding activities and success rate of experienced creators will change accordingly. It is difficult to reveal the dynamics of crowdfunding activities and their impacts on crowdfunding success from a static perspective. Currently, some scholars have begun to focus on special crowdfunding creator groups such as serial creators, and examined effects of the direct experience (number of initiated projects) and indirect experience (number of backed projects) of serial creators on crowdfunding success. Although current studies have demonstrated the importance of experiences of serial creators in crowdfunding success from a dynamic perspective, these studies focus primarily on the direct impacts of serial creator's experience on crowdfunding success, but ignore the important roles of experience relevance in crowdfunding success.

In order to identify the impacts of creator's experience on crowdfunding success in the context of different experience relevance, this paper uses the 3,399 serial creators of the Indiegogo crowdfunding platform, and conducts a binary logistic regression analysis on a total of 7,472 projects. Creator experience is divided into direct and indirect experience. Direct experience relevance includes number of initiated project categories, success rate for currently initiated projects, size of previously initiated projects, and success rate for previously initiated projects, while indirect experience relevance includes number of supported project categories, success rate for currently supported projects, size of previously supported projects, and success rate for previously supported projects. Their independent moderating effects on the relationship between creator’s experience and crowdfunding success are investigated. The results of our analysis show that the success rate for latest initiated projects, the size of latest initiated projects, and the success rate for initiated projects positively moderate the relationship between direct experience and crowdfunding success, while only the success rate for latest supported projects positively moderates the relationship between indirect experience and crowdfunding success. Since binary logistic regression is a non-linear model, its moderation effects cannot be interpreted by simply examining the direction, magnitude, and statistical significance of the resulting coefficients.. Therefore, Zelner's simulation method and Stata commands are employed to plot and obtain the success rate for currently initiated projects, the size of previously initiated projects, the success rate for previously initiated projects, and the success rate for currently supported projects, that are to be tested for the correctness of the adjustment effect. The results show that the conclusion reached by the moderation effect diagrams is consistent with the results of the binary logistic regression model.

In all, when studying the relationship between the experience of serial creators and crowdfunding success, experience relevance should be considered as the moderating variables. The impacts of creator experience on crowdfunding success differ in different level of experience relevance. The impacts of direct experience relevance on the relationship between direct experience and crowdfunding success is stronger than that of indirect experience relevance on the relationship between indirect experience and crowdfunding success.

Crowdfunding; Experience; Serial creator; Experience relevance

2018-03-12

2018-06-28

Supported by the National Natural Science Foundation of China (71471079, 71331003), the Qing Lan Project of in Colleges and Universities of Jiangsu Province and the Graduate Student Scientific Research Innovation Projects of Jiangsu Province (KYCX18_2297)

C931.6

A

1004-6062(2020)04-0089-012

10.13587/j.cnki.jieem.2020.04.010

2018-03-12

2018-06-28

國家自然科學基金資助項目（71471079、71331003）；江蘇高校青藍工程資助項目；江蘇省研究生科技創新計劃（KYCX18_2297）

王念新（1979—），男，江蘇沛縣人；江蘇科技大學經濟管理學院副教授，博士，碩士生導師；研究方向：眾籌、信息技術匹配、信息技術商業價值等。

中文編輯：杜 ??；英文編輯：Boping Yan[1]