本文档属于类型a（单一原创研究论文），以下是针对该研究的学术报告：

作者及机构
本研究由四位学者合作完成：
- Douglas J. Cumming（佛罗里达大西洋大学商学院；伯明翰大学伯明翰商学院）
- Gaël Leboeuf（法国里昂第二大学经济与管理学院）
- Armin Schwienbacher（法国SKEMA商学院）
研究发表于期刊《Financial Management》2020年第49卷，DOI: 10.1111/fima.12262。

学术背景
研究领域：本研究属于金融学与创业学交叉领域，聚焦于奖励型众筹（reward-based crowdfunding）中两种主流筹资模式的比较分析。

研究动机：众筹平台（如Kickstarter和Indiegogo）通常提供两种筹资模式：
1. 全有或全无模式（All-or-Nothing, AON）：仅当筹资达到目标金额时，创业者才能获得资金，否则资金退回支持者。
2. 保留全部模式（Keep-It-All, KIA）：无论是否达到目标，创业者均可保留已筹资金，但需支付更高平台费用。
现有研究多忽略平台模式差异对风险分配和筹资成功率的影响，本研究填补了这一空白。

研究目标：
1. 验证AON模式是否通过承担更高风险（信号理论）吸引更多支持者，从而允许创业者设定更高筹资目标；
2. 比较两种模式下项目质量、创新性与成功率的差异。

研究流程与方法
数据来源：从Indiegogo平台（2011–2013年）提取22,850个众筹项目数据，其中AON占比5.2%，KIA占比94.8%。

关键变量：
- 因变量：筹资成功率（达成目标的二元变量）、支持者数量、完成率（实际筹资/目标比率）。
- 自变量：筹资模式（AON/KIA）、目标金额、项目类别（创意/创新/社会）、团队规模、软信息（视频、图片、文本长度等）。
- 控制变量：项目持续时间、奖励层级、国家固定效应等。

分析方法：
1. Probit与IV-Probit模型：
- 解决目标金额与筹资模式的内生性问题，使用工具变量（同一子类别前半年成功项目的目标金额中位数和完成率中位数）。
- 验证H1：高目标金额项目更倾向选择AON模式（系数显著为正，p<0.01）。

1. 匹配样本分析：

   • 通过倾向得分匹配（PSM）平衡AON与KIA样本的目标金额差异，确保结果稳健性。
     
   • 发现AON项目成功率（34%）显著高于KIA（17%），支持H2。
     

2. 信号理论验证：

   • AON项目提供更多软信息（如更长文本、更多视频），符合H3，表明创业者通过信息披露降低信息不对称。
     

主要结果
1. 筹资模式选择：
- 目标金额每增加1个标准差，选择AON的概率提升7.3%（IV-Probit结果）。创新类项目更倾向AON（占比11.7%），因其需通过高风险信号展示质量。

1. 成功率差异：

   • AON项目平均目标金额（31,397美元）高于KIA（20,478美元），但成功率仍高出17个百分点（34% vs. 17%）。
     
   • 匹配样本中，AON对成功率的边际效应达27.4%，支持“AON作为可信承诺信号”的假说。
     

2. 支持者行为：

   • AON项目平均吸引189名支持者（KIA为76名），因支持者风险更低（资金未达标可退回）。
     

3. 风险与回报关系：

   • AON项目完成率的标准差与均值呈正相关（表4），表明高风险伴随高预期回报。
     

结论与价值
理论贡献：
1. 首次实证验证众筹模式选择中的信号理论（Spence, 1973），证明AON是高质量项目的“昂贵信号”。
2. 揭示风险分配机制对众筹动态的影响：AON将风险转移至创业者，而KIA由支持者承担风险。

实践意义：
- 创业者可根据项目质量选择模式：高潜力项目适用AON以吸引更多资金，低质量项目可选KIA以保留部分筹资。
- 平台可优化费用结构，例如降低KIA模式的高失败费率。

研究亮点
1. 数据规模与独特性：基于Indiegogo独家数据（唯一同时提供AON/KIA选择的平台），样本量达22,850个项目。
2. 方法论创新：结合工具变量与匹配样本解决内生性问题，增强因果推断可靠性。
3. 跨学科视角：将金融学信号理论应用于创业融资场景，拓展了众筹研究的理论框架。

其他发现
- 社会类项目几乎全部选择KIA（97.6%），因其筹资目标灵活性更高；
- 非营利组织仅使用KIA模式，反映其持续筹资需求与传统捐赠逻辑的契合。