众筹融资与创业，多元回归分析

目前已对本文的数据做了初步描述性统计分析与相关性分析，下面将对数据做多元线性回归分析。

表1.3　相关性分析

注：N=98；
**.在0.01级别（双尾），相关性显著；
*.在0.05级别（双尾），相关性显著。

（一）多重共线性检验

数据具有多重共线性是指在线性回归模型里面一个以上的解释变量呈线性相关。李子耐等学者认为，解释变量之间存在多重共线性的话，这个模型就无法正确预测结果（李子耐，潘文卿，2000）。因此，在做回归分析之前，要确保变量之间的关系是非线性的。现在一般使用方差膨胀因子（VIF）和容差（Tolerance）两个指标来判断数据是否具有多重共线性（马庆国，2002）。本文选用方差膨胀因子（VIF）来判断多重共线性问题。检验标准为VIF值大于100时，可认定变量间具有严重多重共线性；VIF值介于10～100之间，认为变量间具有较强的多重共线性；而在VIF值介于0～10之间，则可认定变量间的关系是非线性的，也就是数据不具有多重共线性（何晓群，刘文卿，2001）。

多重共线性检验结果如表1．4、表1．6、表1．8和表1．10所示。从表中数据可知，所有模型中的VIF值都介于0～10之间，因此可认定本研究的数据变量之间不具有多重共线性，可进行下一步回归分析。

表1．4　模型1、模型2多重共线性检验

注：因变量：融资绩效（CP）。

（二）多元回归分析

本小节由四部分组成，根据假设和模型进行多元回归分析。第一部分检验关系嵌入对产品众筹项目融资绩效的影响，第二部分检验关系嵌入对感知产品创新性的影响，第三部分检验感知产品创新性和产品众筹融资绩效的关系，第四部分检验感知产品创新性在关系嵌入和产品众筹项目融资绩效的关系中是否具有中介作用。

关系嵌入对产品众筹项目融资绩效的影响的假设H1：关系嵌入能够正向促进众筹融资绩效。

通过SPSS24使用模型2验证假设，分析结果如表1．5所示。

表1．5　模型1、模型2回归分析结果

注：因变量：融资绩效（CP），=0．368，=0．940。

由表1．5的回归分析结果如下。

公告数（ANN）的回归系数是正的0．039，显著性水平Sig=0．000，低于0．05；公告下评价平均个数（ANC）的回归系数是正的3．016，显著性水平Sig=0．000，低于0．05；评价数（CN）的回归系数是正的0．158，显著性水平Sig=0．000，低于0．05；评价平均字数（LOC）的回归系数是正的0．081，显著性水平Sig=0．011，低于0．05；回复比例（ROR）回归系数是正的0．345，显著性水平Sig=0．000，低于0．05；回复平均字数（LOR）的相关系数是正的0．029，显著性水平Sig=0．001，低于0．05。综上，假设H1成立，关系嵌入能够正向促进众筹融资绩效。

关系嵌入各维度对感知产品创新性的影响的假设H2：关系嵌入能够正向促进投资者感知产品创新性。

通过SPSS24使用模型4验证假设，分析结果如表1．7所示。

表1．6　模型3、模型4多重共线性检验

注：因变量：创新综合评分（SOI）。

表1．7　模型3、模型4回归分析结果

注：因变量：创新综合评分（SOI），=0．291，=0．843。

由表1．7的回归分析结果如下。(www.xing528.com)

公告数（ANN）的回归系数为0．001＞0，并且显著性水平Sig=0．031＜0．05；公告下评价平均个数（ANC）的回归系数为0．134＞0，并且显著性水平Sig=0．000＜0．05；评价数（CN）的回归系数是正的0．009，显著性水平Sig=0．006，低于0．05；评价平均字数（LOC）的回归系数是正的0．005，显著性水平Sig=0．054，高于0．05；回复比例（ROR）回归系数是正的0．008，显著性水平Sig=0．039，低于0．05；回复平均字数（LOR）的相关系数是正的0．001，显著性水平Sig=0．037，低于0．05。综上，假设H2部分成立，关系嵌入程度的加深一定程度上会提高投资者感知产品创新性。

感知产品创新性与众筹项目融资绩效的关系的假设H3：感知产品创新性能够有效促进众筹项目融资绩效。

通过SPSS24使用模型5验证假设，分析结果如表1．9所示。

表1．8　模型1、模型5多重共线性检验

注：因变量：融资绩效（CP）。

表1．9　模型1、模型5回归分析结果

注：因变量：融资绩效（CP），=0．368，=0．853。

感知产品创新性。创新综合评分（SOI）的回归系数是正的17．280，显著性水平Sig=0．000，低于0．05，所以假设H3成立。

感知产品创新性在关系嵌入和众筹融资绩效的关系里有中介作用的假设H4：感知产品创新性在关系嵌入和众筹项目融资绩效之间起中介作用。

通过SPSS24使用模型6验证假设，分析结果如表1．11所示。

在验证该假设之前，先介绍一下如何检验变量之间的中介作用。现有自变量X和因变量Y，假如X通过影响变量M进而再影响Y，那么把M称为中介变量。

如式（1．6）、式（1．7）和式（1．8）所示。c为X对Y影响的总效应，a和b是中介效应，c′为直接效应。

检验中介变量步骤如下：第一步，c不显著的情况下，可以终止检验，c显著就继续进行。第二步，看a和b，若均显著，那么检验c′。若c′显著，说明中介效应是显著的；若c′不显著，说明是完全中介效应。第三步，若a和b任意一个或一个以上都不显著，那么就要进行sobel检验。检验结果若是显著的，那么中介效应显著；反之，说明中介效应不显著。

在本研究中，c，a都显著，下面要检验b，c′显著与否。

表1．10　模型2、模型6多重共线性检验

注：因变量：融资绩效（CP）。

表1．11　模型2、模型6回归分析结果

续表

注：因变量：融资绩效（CP），=0．940，=0．946。

公告数（ANN）回归系数是正的0．033，显著性水平Sig=0．000，低于0．05；公告下评价平均个数（ANC）的回归系数是正的2．459，显著性水平Sig=0．000，低于0．05，评价数（CN）的回归系数是正的0．119，显著性水平Sig=0．007，低于0．05；评价平均字数（LOC）的回归系数是正的0．061，显著性水平Sig=0．046，低于0．05；回复比例（ROR）回归系数是正的0．312，并且显著性水平Sig=0．000，低于0．05；回复平均字数（LOR）的相关系数是正的0．023，显著性水平Sig=0．006，低于0．05。综上，c′显著。创新综合评分（SOI）的回归系数是正的4．146，显著性水平Sig=0．002，低于0．05，因此，b也显著。所以，假设H4成立，即感知产品创新性在关系嵌入和众筹项目融资绩效之间起中介作用。