大众参与股权众筹影响因素调查研究

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1、大众参与股权众筹影响因素调查研究　　【摘要】随着大众创业、万众创新时代的到来，互联网金融以其高效、普惠的特性越来越受到那些较难从银行获得贷款的小微企业以及创业者的欢迎，作为互联网金融重要分支的互联网股权众筹也呈井喷式发展，但在其发展过程中，问题也逐渐显现。目前国内股权众筹创业成功案例少，融资成功率仅为30%。文章从股权众筹平台及创业者的角度出发，通过构建二项logistic回归模型，找出影响大众参与股权众筹的重要因素并对其进行排序，以提高股权众筹融资成功率，并对众筹平台及创业者提出相关建议及对策。　　【关键词】互联网金融；股权众筹；二项logistic回归模型；大众　　一、绪论　　（一）研究

2、背景　　2014年11月19日，李克强总理首次提出“开展股权众筹融资试点”。作为一种新型开放的融资模式，股权众筹正逐步得到社会的认可。据统计，参与股权众筹的人数已从2015年4月的25868发展到2015年10月的45750，但众筹融资平均成功率仅为30%，因此如何提高融资成功率成为亟待研究的问题。　　（二）研究内容及思路　　1.探究各因素影响程度。通过运用李克特量表法将影响因素调整为定序变量，建立二项logistic回归模型，计算各自变量对参与行为的影响程度的具体数值，对自变量的影响程度进行排序。　　2.提出可行性建议。对研究结果进行分析，从创业者和股权众筹平台的角度出发，为激励大众参与股

3、权众筹提出可行性建议，从而提高融资的成功率。　　需要指出的是，本课题中的大众是指了解股权众筹且具有投资能力（可用于投资金额在1万元以上）的投资者，分析的对象是大众参与股权众筹的影响因素。　　二、大众参与股权众筹影响因素实证研究　　本研究使用了SPSS18.0对样本数据进行描述和分析，对样本进行了人口统计特征和变量的描述性分析，最后通过相关分析和回归分析进行了假设检验。　　（一）样本描述统计　　通过对有效数据进行整理，我们分析和掌握了样本的人口统计特征以及各变量的基本分布情况，统计结果如下：　　1.样本年龄。年龄比例分布如图1所示：　　2.样本学历。学历比例分布如图2所示：　　3.样本可用于投

4、资金额。可用于投资金额比例如图3所示：　　4.样本对股权众筹的了解程度。股权众筹了解程度分布图如图4所示：　　5.样本参与情况。参与情况比例分布如图5所示：　　基本分析显示，大众参与股权众筹的行为主要有以下五种特点：　　1.大众对股权众筹了解程度较低。图4显示，调查中了解股权众筹的占48.3%，说明大众对股权众筹了解程度较低；图5显示，了解但未参与人群占71%，大多数人对股权众筹持观望态度。　　2.了解股权众筹人群的年龄趋向年轻化。图1显示，样本年龄在25～35岁的人数所占比例最大为39%；50岁以上人数所占比例仅为5%。　　3.了解股权众筹的大众知识水平较高。图2显示，本科学历所占比例最高

5、为46%，中专及以下仅为21%。　　4.股权众筹平台更关注草根大众投资。图3显示，了解股权众筹人群中，可用于投资金额在1～10万的人群所占比例最大为39%，50万以上的人群仅占到8%。　　（二）假设检验　　相关分析。采用卡方检验法对变量进行相关性分析，分别做6个自变量与因变量之间相关关系的卡方检验，分析结果如表1所示：　　心理因素和退出机制与是否参与没有显著的相关关系（皮尔逊卡方值大于0.05），而领投人效应、资金回报、平台信任和团队管理与是否参与均有显著的相关关系，因此考虑删除心理因素和退出机制两个变量。　　（三）回归分析　　在进行回归分析之前进行了多重共线性检验，结果显示6个变量均通过检

6、验。之后对数据进行处理，构建二项logistic模型。在建模过程中，我们发现将退出机制、心理因素两个影响因素删除后，模型的整体拟合效果最好，因此选取此模型为最终模型进行分析。　　HosmerandLemeshow拟合度检验得P值为0.845，表明由模型获得的期望值和观测值之间差异无统计学意义，模型拟合较好。　　三、研究结论与建议　　通过构建大众参与股权众筹影响因素模型，我们根据各变量的回归系数对其进行排序，得出如下结论及建议：　　（一）研究结论　　回归结果表明，大众参与股权众筹的显著影响因素有团队管理、领投人效应、平台信任和资金回报，且对大众参与股权众筹均为正向影响；而心理因素和退出机制对参

7、与行为的回归效果较差，没有纳入回归方程。　　比较这4个通过检验的影响因素，领投人效应的回归系数为0.757，平台信任为0.663，资金回报为0.637，团队管理为1.071。根据回归系数进行排序，可以看出大众在参与股权众筹时首先考虑的是团队管理；其次依次是领投人效应、平台信任和资金回报，这说明目前大众投资更加关注项目和团队的质量，而资金回报的对投资的影响程度相对较低。　　（二）相关建议　　1.对股权众筹平台的