数据搜集与处理：解决投资者道德风险及生产延误问题

我们拟从项目的外部证明、自身业绩、项目风险和社交互动四个维度构建众筹模式中的信号。分别说明如下:

第一，外部证明。包括在项目页面中是否出现发起人申请或获得专利或证书的图片，是否出现报纸或网站等媒体的新闻报道或合作信息，是否有推荐人或推荐内容的图片和是否具有历史业绩四个虚拟变量。

第二，自身业绩。众筹项目通常会展示自身历史业绩，也会使用“经验丰富”、“历史悠久”和“知名的”等词语以强调过往业绩，目的是向投资者发送历史声誉。尽管自我描述无法核实，但的确能提高投资活跃度(Michels，2012)。由于历史声誉变量可能包含有主观判断，为保证信息的客观性和可信度，笔者借鉴李焰等(2015)的方法，邀请了三位年龄从25岁至50岁的(这与互联网业态参与者的年龄也非常一致)、互不认识的研究助理进行单独的测试。研究助理一致认为这两个变量取值1时，则取值1，否则就取值0，以减少主观判断的偏差。

第三，项目风险。参与众筹的商品已经完成创意设计，即将进入产品的生产环节。在投资者支付资金之后，其面临的最大风险是发起人自身懒惰等道德风险，以及由于不可控因素造成的生产延误(Cumming，2014)。因此，要构建项目风险变量周期，即发起人承诺的产品发货的具体期限，也就是投资者需要多长时间能够获得相应的回报产品，期限越长，投资者面临风险的可能性越大。(www.xing528.com)

第四，社交互动。主要从沟通形式、内容和频率方面考虑构建变量(Cumming，2014)。笔者选择了京东众筹项目页面中出现的以下信息构建社交互动变量:有关项目的讨论话题个数，发起人和支持者的交流次数，项目展示中是否有视频，在项目标题页面的项目简介字数。这几个变量能差别性地反映各项目的沟通频率和多样化程度。

第五，其他变量。包括项目投资者规模、投资档次和投资者资格等变量(Frydrych et al.，2014；Moutinho＆Leite，2013；Allison、Davis＆Short，2014)。投资者数量是决定融资规模的重要因素，但由于参与人数和因变量融资规模可能相互影响，因此笔者借鉴Cumming(2013)的方法进行了调整。调整的思路是，为吸引更多的投资者参与，京东众筹项目设置了“1元抽奖”回报档次，即只要投资1块钱就有可能通过抽奖获得回报。由于投资金额很低且操作方便，这部分持有求乐及投机动机的投资者始终占有较大规模。因此，为更清晰描述真实的投资者数量，笔者拟剔除这部分追随型投资者，再进一步计算出非抽奖投资者与全部投资者之间的比值，作为投资者规模变量。商品众筹模式中回报档次既要考虑小规模投资者的投资能力，同时也要考虑产品生产成本的覆盖与融资规模的关系。通过对上述变量的选取以及调整，一定程度上降低模型变量间的内生性，反映投资者的动机因素。

第六，融资规模。笔者用项目实际融资规模来反映众筹投资者的最终决策，因此选取了融资规模的对数值。考虑到项目实际融资规模和目标金额存在显著关系，笔者也计算了项目实际融资金额和目标融资金额的比值来反映相对规模。