股权众筹领投人机制对项目融资绩效的影响研究

(中南大学商学院，湖南长沙，410083)

一、引言

近年来，我国传统金融业面临深刻变革，其中以股权众筹为代表的互联网金融业得到蓬勃发展。作为一种基于互联网的新型融资模式，股权众筹可有效降低初创企业的融资难度与融资成本，因此近来发展很快。据众筹家人创咨询报告：仅2017年12月，我国10家股权型众筹平台的总融资额达到近 2亿元的规模，环比增长超过500%，逾1 500人次参与了投资，环比增长 2.43%，表明我国股权众筹行业融资规模增长十分迅速，投资者参与度持续增长。

但由于立法和监管的滞后，我国股权众筹自问世之日起便一直游走在非法集资的边缘，项目质量良莠不齐，且极易被不法分子利用，欺诈融资事件频繁发生，对股权众筹行业的良性健康发展带来诸多不利影响。2015年，中国人民银行等部门颁布了《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》和《关于对通过互联网开展股权融资活动的机构进行专项检查的通知》，填补了我国股权众筹领域的监管空白，明确融资者必须依托专业股权众筹平台开展融资活动，并将相关平台和融资活动的监管划归中国证监会负责。党的十九大后，《股权众筹试点管理办法》的制定被列为中国证监会2018年度立法工作计划之首。股权众筹行业将逐步走上规范发展的“快车道”，为我国发展直接融资、构建多层次资本市场体系作出重要贡献。

股权众筹一般基于互联网平台开展融资活动，在拉近投融资者双方距离的同时，也催生了严重的信息不对称问题。融资者为防止项目价值受到影响，往往只公开有限的项目特质信息，投资者则主要是基于已披露的有限信息做出相应的投资决策。融资者传达的特质信息只有清晰、有效，才能确保融资过程的成功进行。已有国外文献大多基于信号理论，试图梳理项目特质与融资绩效之间的关系，从而为融资者的信息披露提供决策参考。但是，由于国情差异，国外学者所得结论在我国情境下仍留待进一步验证。

不同于其他国家，我国的股权众筹行业走出了一条以“领投+跟投”模式为基础的特色发展之路。国内绝大多数股权众筹平台均采用这一模式开展融资活动。在征信体系缺失、大众投资者缺乏投资经验和风险抵御能力的现实状况下，领投人群体较好地充当了股权众筹投融资双方的信用中介，履行尽职调查、运营监督的义务，加上领投人自身投资行为对跟投人的示范效应，从而促进了普通投资者的最终投资，进而影响项目融资绩效。领投人机制的应用实际已十分广泛，但从学术研究角度讲，国内已有文献对于科学、准确评估领投人机制效应的相关理论与实证研究还欠深入，股权众筹中引入领投人机制的原因、领投人作用发挥的机理和具体效应亟待学界进一步地进行理论梳理与实证检验。

鉴于此，本文选取聚募股权众筹平台数据，运用倾向得分匹配法将领投人机制效应从所有影响项目融资绩效的因素中初步分离，并运用回归分析法进一步验证领投人异质性和投资行为带来的项目融资绩效变化。本文的研究结论对于推动股权众筹相关学术研究、优化与改进众筹平台融资机制、提高融资者绩效等均有现实意义。

二、文献综述

股权众筹起源于美国，是一种以互联网为媒介、通过向投资者售出一定比例的股权而换取资金的融资方式，被广泛认为是一种替代性的早期风险融资手段[1-2]。在该模式下，融资者可通过网络渠道与潜在投资者低成本地完成融资过程[3]，但也带来了严重的信息不对称和道德风险问题[4]。融资者为防止披露过多信息而对项目价值产生影响，往往公开的信息十分有限，无法避免信息不对称现象[5]。不法分子也趁机进行欺诈融资活动，从而发生道德风险问题。

为了缓解信息不对称状况，融资者需要尽可能多地向投资者披露与项目特质有关的高质量信息，以取得投资者信任与青睐，从而提高项目的融资绩效。目前，国内外学者主要基于信号理论，研究了项目特质与项目融资绩效的关系。信号理论认为，融资者在融资活动开始前和融资过程中披露的信息均有可能被视为信号传递给投资者。因此，为了成功地在股权众筹平台获得融资，融资者需要向投资者传递清晰的质量信号，以展现项目价值、降低信息不对称，吸引更多的投资者参与[6-7]。Ahlers et al率先运用定量方法，揭示了融资者发出的不同种类的信号对投资者决策的影响[6]。随后，大部分有关信号理论的定量研究均采用这一思路。具体而言，股权众筹活动中已有五大类项目特质信号(财务信号、初创团队、外部认证、退出机制、其他信号)对于项目融资绩效的作用被验证。

财务信号是项目方所传递的最基础信息，包含融资目标、出让股权比例、项目估值、财务预测、最低投资额等。一般来讲，融资目标高的项目往往意味着较大的融资难度，因此更不易取得成功[8]。出让股权比例指的是融资目标与项目估值之间的比值，该比例的提高往往会给投资者传递负面信号，认为项目的投资前景差且投资者缺乏信心，因此不利于项目融资绩效的提高[6-9]。项目估值则直接展现了融资者对项目前景的判断，因此高估值项目往往能够吸引更多的投资者[10]。Ahlers et al认为，项目方对财务预测进行披露，会吸引更多的投资者参与投资[6]。Vismara[9]与Lukkarinen et al[11]的研究结论在最小投资额这一问题上存在冲突。前者认为，最低投资门槛的提高与项目融资成功率呈正向关系；而后者则认为只有降低投资门槛，才能提高项目的投资人数，进而提高项目的累积投资额。因此，关于最小投资额影响项目融资绩效的机理，仍需进一步研究。

初创团队信息的披露同样是影响投资者决策的质量信号群。团队成员的整体教育水平越高，特别是持有MBA学位的高管成员的数量越多，将有利于吸引投资者的投资，且团队人数同样与参与项目的投资者数量呈正相关关系[6，12]。Vismara认为专利的持有会吸引更多的投资者投资，进而提高项目的融资成功率[9]。一般而言，项目方在融资开始前会披露投资者可能的退出方式。Ahlers et al的研究发现，明确提出协议转让方案或者承诺IPO退出的项目更能吸引投资者的参与[6]。Lukkarinen et al认为，融资期限短的项目能吸引更多的投资者投资[11]。在融资过程中，融资信息更新的数量更多，参与项目的投资者数量也将更多[13]。项目类型、项目的地域特征和商业模式的选择同样影响股权众筹投资者的参与程度。彭红枫等发现项目所处行业和所处地域均能影响投资者对项目的选择和参与程度[14]。Vismara发现，拥有可持续发展方向的初创企业项目更能吸引专业技能缺乏的小额受限投资者群体[15]。商业模式的选择同样影响创业项目对投资者的吸引程度，因此融资者应该充分结合创业企业内外部环境选择合适的商业模式[16]。

缓解信息不对称的另一手段是引入领投人机制。股权众筹中的领投人机制起源于美国众筹平台AngelList，也被称为“辛迪加”[17]。由于监管滞后带来的欺诈融资事件频发以及解决信息不对称问题的迫切需求，领投人机制在引入我国之后迅速得到推广，形成了具有特色的“领投+跟投”模式。类似于私募股权投资，股权众筹中的领投人群体作为项目的一般合伙人(General Partner)，运用专业知识与技能对项目进行尽职调查和运营监督，引导项目的特殊合伙人(limited partner)即普通跟投者进行投资，因而对项目融资进程产生重要影响[18]。该模式不仅有效帮助了初创企业融资，也为投资者决策提供了重要参考[19]。股权众筹“公开、小额、大众”的特点造成了投资者专业程度不一的结果。对于缺乏投资经验和风险抵御能力的投资者来说，无法在短时间内完成尽职调查，从而只能在限定的融资期限内依靠有限的项目特征信息迅速做出投资决策。因此，“领投+跟投”模式能够很大程度上克服非专业投资者由于信息不对称和知识经验缺乏带来的投资决策挑战，降低了普通跟投人的交易成本[10]。

但是，领投人机制也蕴含潜在的风险因素，若运用不当甚至可能对投资者利益造成侵犯。赵尧和鲁篱发现领投人的存在将减少普通投资者与项目方之间的接触，投资者成为股东后对项目的参与和支持程度将降低，有限合伙人的身份将限制其参与项目日常经营与决策，导致权责不对等状况发生[18]。此外，拥有良好公众形象的领投人的投资行为还将吸引后期投资者的学习与模仿，使得这些投资者放松对项目特质本身的考察，产生羊群行为，进而导致信息阶流现象的发生[9，20]。钱颖和朱莎则发现羊群行为普遍存在于股权众筹项目当中，科技类项目的投资者更容易产生羊群行为，且其模仿行为的边际倾向更高[10]。由此可见，羊群行为容易导致投资者的非理性、盲目投资，存在巨大的风险因素。因此，在我国国情下，对领投人机制的科学评价和修正方式的研究尤为重要。

已有文献认为，领投人机制的引入对项目融资绩效有显著的正向影响。夏恩君等运用领投金额作为中介变量，在减少股权出让比例的提高带来的负面影响的同时也加强了项目估值的正向影响[21]。钱颖和朱莎认为领投人的存在能提高科技类项目的融资绩效[10]。方兴证实领投金额的提高会显著促进项目成功，但同时产生了对普通投资者的挤出效应[22]。但是，如何有效地解决股权众筹项目方“自选择”问题所产生的影响，充分考虑领投人机制“内生性”的特点，始终是准确衡量领投人机制效应的难点所在。因此，本文在充分借鉴已有文献的基础上，设计“三步走”的测算方法，即首先考察项目方引入领投人机制的影响因素，其次在单独分离领投人机制的影响效应之后，进一步考察领投人异质性和投资行为对项目融资绩效的影响，从而避免“自选择”问题带来的测算结果偏误，科学、合理地评估领投人机制在股权众筹融资进程中发挥的重要作用。

三、研究设计

(一) 领投人机制的运作流程

本文将领投人机制定义为领投人以投资者和信用中介的双重身份参与融资项目并发挥相应作用的全过程。以聚募股权众筹平台为例，领投人机制的运作流程分为以下几个阶段：

(1)领投人招募阶段。在项目未正式开始融资前的预热期，投资者在对项目内容及特质进行充分了解后，若有领投意向，可申请成为目标项目的领投人；若项目已开始正式融资，则不再接受领投人申请。预热期结束前，项目方将在考虑自身需求的基础上选择是否引入领投人。若决定引入，项目方与平台方将共同在申请者中选择一位符合条件的投资人充当领投人。

(2)领投人尽职调查阶段。领投人身份确定后，将肩负起尽职调查和运营监督的义务，协助修改与完善项目方的商业计划书，对项目估值进行议价调整，在项目方、平台方以及跟投者之间进行谈判、协调与沟通，并向其他投资者公开披露自身身份特质信息与具体的领投金额，从而帮助目标项目完成预热阶段的准备工作，推动项目成功上线融资。

(3)领投人投后管理阶段。若项目融资成功，领投人将代表跟投者参与项目的日常经营管理，履行监督义务，保障跟投人的利益，实现项目盈利并成功退出。

(二) 领投人机制对项目融资绩效的影响机理

由于身兼双重角色，领投人可能从多个路径直接或间接地影响项目融资绩效。首先，领投人作为投资者的重要组成部分，其领投金额将直接推高项目的累积投资额，帮助融资目标更好地达成。其次，领投人作为信用中介，对项目进行尽职调查与运营监督，与融资者进行估值议价和调整，吸引更多的投资者参与并引导其决策行为。在领投人的信用背书下，对项目保持关注的普通投资者将提高其投资意愿。领投人异质性将成为投资者衡量其专业能力、领投实力的重要因素，进而影响投资者的决策行为。此外，领投人的投资行为易被普通投资者学习与模仿，其领投金额对普通投资者的投资金额有正向刺激作用。领投人机制通过影响累积投资人数和人均投资额使得项目累积投资额上升，最终间接提高项目的融资完成率。

(三) 领投人机制效应的测算

根据领投人机制作用发挥的流程，项目方是否引入领投人将受到两个方面的影响，其一为是否存在投资者有意愿申请成为领投人，其二是项目方是否有意愿引入领投人，二者均受项目特质的影响，最终由项目方根据自身需求和项目预热期的实际情况做出是否引入领投人的决策。因此，项目方引入领投人的决策并非严格外生，且领投人对项目融资绩效可能存在直接和间接的影响。基于此，可通过以下三个步骤逐步分离并测算领投人机制效应：第一，运用 Logit回归考察项目特质对项目方引入领投人决策的影响；第二，在 Logit回归的基础上使用倾向得分匹配法，比较有领投人项目和无领投人项目的融资绩效，初步得出领投人机制效应；第三，以领投人特征向量Y为解释变量，单独考察领投人机制下领投人的异质性和投资行为与项目融资绩效的关系。

本文在探究项目方引入领投人机制的影响因素后，将进一步使用倾向得分匹配法(propensity score matching，PSM)，基于聚募股权众筹平台上的 160个股权众筹项目，将领投人因素从影响股权众筹项目融资绩效的其他因素中初步分离。一般来讲，考察领投人机制对于股权众筹项目融资绩效时，一个自然的做法是直接对比有领投人项目和无领投人项目的融资绩效，或是将虚拟变量“是否引入领投人”直接纳入回归模型当中。这些研究方法存在如下问题：①直接对比法下的两组数据并未控制其他可能影响项目融资绩效的因素；②由于选择偏差(selection bias)现象的存在使得是否引入领投人机制的决策并非严格外生，若干不可测的因素(如项目方引入领投人的意愿)会影响上述决策但是无法被纳入研究模型中进行考虑，存在遗漏变量导致的内生性问题；③项目方引入领投人与否的决策与项目特征向量X之间并不独立，均会对项目融资绩效产生影响，进一步提高了领投人机制效应的分离难度。而本文的主要目标即在控制其他混杂因素的情况下，单独考察领投人机制对项目融资绩效的影响。因此，可通过引入倾向得分匹配法来分离领投人机制效应。该法的运用主要分为以下几个环节。

其一，通过理论分析，寻找全部可能影响项目方是否选择领投人机制的因素纳入特征向量X，并假定X中已经包含全部可能影响项目方是否选择领投人机制的因素。

其二，构造变量P(X)∈[0，1]，P(X)代表项目方选择领投人与否的倾向性概率，将特征向量X代入模型，得到每个项目引入领投人机制的正向概率，即为倾向得分。并排除倾向得分为极端值(等于或接近1和0)的项目以保证匹配质量，但也造成了一定的样本损失。

其三，基于倾向得分以及多种匹配方法，从未引入领投人机制的项目群体当中找出与已引入领投人机制项目的倾向得分最接近的项目。定义变量平均处理效应(ATT)，代表已引入与未引入领投人机制项目融资绩效之间差值的加权平均，并考察其统计显著性，可初步得到引入领投人机制带来的效应变化。

倾向得分匹配法尽可能地保证了引入领投人与否的两组项目的项目特质变量的均值相近，从而降低了遗漏变量导致的内生性风险，使得效应估计结果更加可信。但是，倾向得分匹配法的测算结果并未考虑领投人异质性带来的影响。假设领投人特质由特征向量Y表示，则向量Y中包含领投金额、领投人是否为机构投资者和领投人粉丝数等变量。但特征向量Y中的变量为领投人独有，无法纳入特征向量集X当中参与倾向值匹配过程，因此需要单独考察领投人机制下领投人异质性与项目融资绩效的关系。可基于回归分析法，以领投人特质向量Y为解释变量、以项目特征向量X为控制变量、以项目融资绩效为被解释变量构建回归分析模型，其研究对象仅包含有领投人项目。

参考已有文献[23-25]，本文的研究步骤为：①通过借鉴已有文献，选择可能影响引入领投人机制的项目特征因素，构成项目特征向量X；②运用单变量差异检验分析匹配前的变量差异状况；③基于 Logit模型考察引入领投人机制决策的影响因素，并估算倾向得分；④根据倾向得分的估算结果，采用近邻匹配法、半径匹配法与核匹配法，将引入领投人的项目和未引入领投人的项目进行匹配；⑤基于匹配结果检查由于共同支撑假设引起的样本损失状况，并通过差异t检验的方法评估匹配前后的特征变量差异性，从而得出匹配的质量水平，最终得到项目融资绩效的平均处理效应(ATT)；⑥以领投人特征向量Y为解释变量，构建回归模型分析领投人异质性和投资行为与项目融资绩效的关系。

四、数据和变量说明

(一) 样本构成和数据来源

聚募网是国内知名的互联网非公开股权融资平台。聚募众筹平台允许项目方引入领投人机制进行融资，且提供了较为全面的融资数据。本文数据来源于爱杰公司数据库，采集了2014年10月至2017年6月间已完成融资的160个项目的截面数据。

(二) 变量说明和定义

1.融资绩效

本文参考已有文献，采用融资完成率[22]作为项目融资绩效的衡量指标。此外，本文还采用累积投资金额[7，11]、累积投资人数[7]和人均投资额等变量，从而完整厘清领投人机制的影响机理。

2.领投人机制

本文利用倾向得分匹配法衡量领投人机制所带来的处理效应，因此构造虚拟变量“leader”代表项目是否引入了领投人机制。领投人特征向量Y包含领投金额、领投人是否为机构投资者和领投人粉丝数等变量。

3.项目特质

本文选取融资目标、团队人数、股权出让比例、最小投资额、项目预热期讨论数、项目融资期讨论数、项目是否盈利等变量构成项目特征向量X。在此并未将项目估值作为控制变量，主要考虑到项目估值是融资目标与出让股权比例的比值，三者同时纳入模型会造成多重共线性。

所有变量的符号及释义均展示在表1中。

值得注意的是，由于倾向得分匹配法一般要求处理组样本大于控制组，而本文引入领投人的样本要多于未引入领投人的样本，因而本文的虚拟变量leader的设置与一般做法存在区别。Leader为0，代表项目未引入领投人，作为处理组；若为 1，代表项目引入领投人，作为控制组。上述设置能尽可能地使得非领投项目都能匹配到领投项目，提高样本的利用率。

(三) 描述性统计

本文样本共包含160个股权众筹融资项目的相关数据。部分样本的团队人数存在缺失，且在已引入领投人的102个融资项目中，有12个项目的领投金额变量存在缺失，均由于实际融资过程中未披露。因此，本文对上述缺失数据统一取 0。除虚拟变量外，为消除异方差性、防止数据量级差异对实证结果的影响，本文对所有变量进行对数化处理①。

在表3的单变量分析中，将样本按项目是否引入领投人机制、项目是否已有盈利、项目由机构或个人领投进行分组。通过分组差异性检验分析可以发现，引入领投人和未引入领投人的项目在累积投资人数方面并无差异，而累积投资额、项目融资完成率、人均投资额的差异显著；已有盈利项目的累积投资人数显著少于暂无盈利项目，但融资完成率更高。虽然单变量差异检验的结论证实处理组与控制组间的项目融资绩效存在差异，但由于其他混杂因素的存在，并不能由此断定是领投人机制的存在而带来的绩效变化，因此需要进一步设计实验进行验证。

此外，在引入领投人项目当中，分为机构投资者领投项目和个人投资者领投项目。两类项目中，机构领投项目的领投金额显著高于个人领投项目的领投金额，且前者的累积投资额显著高于后者，而其他变量的统计差异性并不显著。

表1 变量设定及释义

表2 全样本描述性统计

表3 单变量分析和差异检验

五、实证结果与分析

(一) 项目方引入领投人机制的影响因素探究

本文选取Logit模型，以leader作为被解释变量，通过将可能影响项目方引入领投人机制的项目特征变量作为解释变量代入 Logit模型。表4列出了 Logit模型估算结果。

表4 Logit模型估算结果

从表4来看，Logit模型的估算结果说明了各特征变量对于项目是否引入领投人机制的影响。其中，融资目标和项目是否已经盈利对于项目是否引入领投人影响显著，表明融资目标高、已经产生盈利的项目更倾向于引入领投人。一般来说，已经产生盈利的项目将更容易获得潜在领投人的青睐。而融资目标设定越高，意味着需要吸引更多的投资者和资金，融资难度也将提升。因此，项目方期望通过引入领投人来协助其融资，从而降低融资难度，使融资进程更为顺利。

(二) 匹配方法的选择、平衡性检验及样本损失情况统计

本文基于Logit模型估算结果，采取近邻匹配法、半径-卡尺匹配法和核匹配法[24]测算领投人机制对项目融资绩效的影响。遵循“保证匹配精度的前提下尽可能减少样本损失”的原则，本文通过多次匹配实验最终确定不同匹配方法下的卡钳值。其中，近邻匹配法采取一对三近邻匹配，卡钳值为0.03；半径-卡尺匹配法采取卡钳值为0.03的半径匹配；核匹配法下使用二次核(epan kernel)，带宽设为0.03。

表5列出了三种方法下的平衡性检验结果。其中，所有变量的差异水平都得到了不同程度的缩小，均在10%以下，且 t检验显示所有变量匹配后并无系统性差异，表明匹配质量较为理想。

由于匹配需要满足共同支撑假设，前文提到，一定量的样本损失不可避免。表6统计了不同匹配方法下的样本损失状况。三种匹配方法的样本损失情况完全一致。

(三) 平均处理效应(ATT)估计结果分析

倾向得分匹配完成后，将得到三种匹配方法下被解释变量的平均处理效应(ATT)的估计结果，见表7所示。本文采用bootstrap自助法得到被解释变量标准误并估计其显著性。

由表7可见，三种方法下，变量amount和ratio的效应系数均显著为负，表明在尽可能控制混杂因素的情况下，领投人的存在显著提高了项目的累积投资额和融资完成率，证实了领投人机制对项目融资绩效的直接影响。但是，变量people、invest的效应系数在任何一种匹配方法下均不显著，说明领投人机制的引入未对累积投资人数和人均投资额产生显著影响，领投人机制对项目融资绩效的间接影响未能得到证实，因而接下来的 OLS回归不再对这两个变量进行分析。

表5 平衡性检验结果

表6 不同匹配方法下的样本损失情况

表7 不同匹配方法下的平均处理效应(ATT)

(四) 领投人异质性与投资行为的效应检验

在运用倾向得分匹配法与回归法检验领投人机制效应的过程中，可能影响项目融资绩效的其他混杂因素被尽可能地控制。但上述方法无法对领投人异质性与投资行为等因素进行控制或检验，仅初步测算了领投人机制带来的实际效应。理论上，领投人异质性和投资行为均可能间接或直接影响股权众筹融资绩效。因此，若进一步实证检验领投人特质向量Y与项目融资绩效的关系，在完整厘清领投人机制的效应与作用机理的同时，也检验了倾向得分匹配法下所得结论的稳健性。

本文进一步运用OLS回归分析(稳健标准误)的方法，以项目特征向量X为控制变量，领投人特质向量Y为解释变量构建回归模型来检验领投人异质性和投资行为对项目融资绩效的影响。而领投人机制对累积投资人数、人均投资额的影响效应在前文并未得到证实，因此不再考虑。表8中，模型1-4仅包含102个引入领投人的项目。

表8 领投人异质性和投资行为影响效应的回归分析结果

其中，模型1以累积投资额作为被解释变量，模型2以融资完成率作为被解释变量。模型1和模型2的变量lead_am的效应系数在 1%的显著性水平上显著为正，说明领投金额的增加显著刺激项目的累积投资额的提高，并最终提高了项目的融资完成率，证实了领投人的投资行为对项目融资绩效的直接影响。模型2中变量lead_ins的效应系数在10%的显著性水平上为负，本文认为这是证明机构领投人的投资存在挤出效应的直接证据。联系前文可知，机构领投项目在领投金额和累积投资额等方面的均值均显著高于个人领投项目，但是其融资完成率的差异却并不显著，这也说明了机构领投人的挤出效应对项目融资绩效的负面影响与其高领投额的正面影响相互抵消。因此机构领投人挤出效应的存在较好地解释了机构领投人与个人领投人单变量差异性的产生。

2015年7月18日，中国人民银行等十余部门发布《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》，对股权众筹融资者资质、投资者资质以及平台运行规范等均做了较为详细的规定，提高了股权众筹市场参与者的准入门槛，因而符合条件的投资者也被称为“合格投资者”。本文部分研究样本产生于政策颁布之后，因此这些样本数据受到了监管政策带来的影响。模型 3和模型4选取政策颁布之后的64个有领投人的项目进行OLS回归分析，以分别检验模型1和模型2的结论稳健性，结果显示：模型3中，变量lead_am的效应系数在 1%显著性水平上显著为正；模型4中，变量lead_am的效应系数在1%的显著性水平上显著，变量lead_ins的效应系数在5%的显著性水平上显著，说明模型1和模型2的结论非常稳健。而控制变量在“政策”前后的显著性变化则体现了“政策”规范后所带来的影响效应：变量equity和profit在“政策”颁布后的样本中显著，表明股权出让比例和项目是否盈利成为新的质量信号，最终影响融资绩效的提升；minmum不再显著，说明投资者资质的提升使得合格投资者对于投资门槛的关注减弱甚至消失；变量dis_later的显著性变化表明，合格投资者发布的评论内容对于投资者决策将产生积极的影响，最终提高项目融资绩效。

(五) 领投金额中介效应的进一步分析

前文已从三个步骤对于领投人影响项目融资绩效的机理进行了详细考察。但是有文献指出，领投人的投资金额能部分中介项目估值对项目累积融资额的正面作用[21]，表明部分项目特质信号可通过领投人机制间接影响项目融资绩效。此外，本文 Logit模型的实证结果显示，项目融资目标对于项目方是否引入领投人影响显著，而融资目标又是衡量项目融资难度的关键变量之一，也是投资者判断项目投资价值、进行投资决策所重点考察的质量信号。因此，在领投人制度环境下，进一步厘清领投金额、融资目标与项目融资绩效三者间的作用机理，对于更为完整地总结领投人机制效应具有重要意义。

对于此，本文采用Sobel-Goodman中介效应检验程序，对领投金额lead_am的中介效应进行检验，其检验示意图如图1所示。其中，待检验的融资绩效变量仅有融资完成率(ratio)，解释变量为融资目标(goal)，其余的控制变量则包括lead_ins、lead_fans、equity、profit、minimum、teamsize、dis_before、dis_later等。

图1 中介效应检验程序示意图

表9为中介检验程序的检验结果。系数a、b为正且显著，表明间接效应正向显著；但系数c、c’显著为负，间接效应与总效应、直接效应并不同号，且总效应的绝对值要小于直接效应，这说明领投金额在此发挥“遮掩效应”的作用。融资目标是众筹项目融资难度的重要反映，而领投人的领投金额越大，不仅能直接提高项目融资绩效，还能显著刺激跟投者参与到融资项目当中来，从而降低投资者对于项目融资难度高的预期，“遮掩”较高的项目融资目标带来的负面影响。

表9 Sobel-Goodman中介效应检验结果

六、结论与建议

一般认为，股权众筹中领投人引入会提高项目的融资绩效。实际上，领投人机制提升项目融资绩效的机理较为复杂。对于项目方来说，引入领投人机制与否是“自我选择”的结果。项目特征变量在决定项目方是否引入领投人机制的同时，也决定了项目的融资绩效，使得分离并单独考察领投人机制效应的过程趋于复杂。此外，领投人作为信用中介与投资者的双重身份以及领投人异质性均能影响普通投资者决策，因此在将领投人机制效应初步分离后还需进一步探究其作用机制。本文采用倾向得分匹配法把领投人效应从影响项目融资绩效的其他要素中独立出来并运用回归分析法进一步分解其影响效应，从而科学评估领投人机制的引入对项目融资绩效的影响。本文的研究结论如下：

第一，并不是所有项目都倾向于引入领投人机制。较高的融资目标往往意味着更大的融资难度，刺激融资者寻求领投人帮助其融资。是否引入领投人是融资者的自我选择，应视项目本身的实际情况来决策。

第二，领投人的引入大幅提高了项目的累积投资额。相较于未引入领投人的项目来讲，领投人的存在能够帮助项目融资目标更易达成。

第三，领投人的异质性和投资行为同样影响项目融资绩效。领投金额的增加直接提高了项目累积投资额，进而影响项目的融资完成率。机构投资者的存在会对普通投资者产生挤出效应，但由于机构领投人的领投金额较大，因此挤出效应产生的负面影响被抵消。

第四，领投人的领投金额能有效“遮掩”融资目标对项目融资完成率的负面影响，这表明领投人的存在和投资行为不仅能刺激项目累积融资额的提高，还能有效缓解融资目标过高对投资者造成的负面心理预期，进而更好地推动融资顺利完成。

此外，倾向得分匹配结果与变量间的分组差异检验结果差别较大，原因在于影响融资绩效的因素不仅仅只有领投人机制的引入与否，直接进行差异检验并没有将其他混杂因素排除或控制，反而会造成领投人机制效应的高估或低估。

目前我国绝大多数股权众筹项目均采用领投人机制。随着领投人机制应用更为广泛，对融资项目的效应必然会持续递减。股权众筹业界和平台方应当认识到，股权众筹现有的融资模式亟待创新与进一步发展，这也预示了继续对未来出现的新的融资模式效应评估的必要性。对融资模式效应精准的测算与评估反过来将进一步促进股权众筹融资模式的革新，进而促进股权众筹行业的良性发展。

对于拟进行股权众筹融资的项目来说，是否引入领投人机制帮助融资应当全面考虑。首先，并不是所有项目都适于引入领投人机制，需要根据项目本身情

况进行决策。其次，某些融资者对于股权众筹“筹智、筹人”的功能以及“广告”效应较为关注，而领投人的参与并不能显著提高投资者人数，会一定程度影响股权众筹非融资效应的发挥。此外，项目方对于融资目标的设定也应该慎重考虑：融资目标的大小本身直接体现了项目的融资难度，该变量又是决定项目方引入领投人机制与否的决定性变量之一，而领投人机制的作用又能很好地掩盖高融资额对融资完成率的负面影响。融资方应当清楚地思考，自身项目是否有能力吸引到领投人帮助融资？若需要在缺乏领投人帮助的情况下完成较高的融资目标任务，融资目标过高带来的负面影响如何被控制？最后，融资方还应当明确，即便领投人机制对项目融资进程有积极影响，融资者也不应该过分依赖该机制的促进作用。对于融资者来讲，只有项目特质和发展前景才是融资绩效的基石和保障。

注释：

① 由于部分变量存在0值，因此采用ln(x+1)的方式进行对数化处理。