众筹平台中概率性不确定奖励的使用：以彩票机制为例
作者与发表信息
该研究由Jing Gong（美国理海大学商业学院决策与技术分析系）、Paul A. Pavlou（美国休斯顿大学鲍尔商学院）和Zuyin (Alvin) Zheng（美国天普大学福克斯商学院管理信息系统系）共同完成，于2021年发表在《Information Systems Research》期刊第32卷第1期，页码115-129。
学术背景
本研究属于信息系统与行为经济学交叉领域，聚焦于奖励型众筹（reward-based crowdfunding）平台中的激励机制设计问题。随着Kickstarter等平台的成功，奖励型众筹已成为创业者获取启动资金的重要渠道。然而Mollick（2014）指出，多数众筹项目以微小差距失败，如何有效激励支持者（backers）参与成为关键问题。
现有研究主要关注两类不确定性：（1）项目发起人可能无法交付承诺奖励的风险；（2）采用”全有或全无”（all-or-nothing）机制导致的筹资不确定性。但学界对概率性不确定奖励（probabilistic uncertain rewards）——特别是彩票机制（lottery）如何影响支持者行为的研究仍属空白。中国众筹网（Zhongchou）在2015年11月引入彩票机制，为研究者提供了自然实验场景：支持者现在可选择三种参与方式：确定奖励（rewardee）、纯捐赠（donor）或概率性彩票（lottery backer）。
研究设计与方法
数据收集与样本构建
研究者收集了众筹网2013年3月至2016年9月的15,252个项目数据，经清洗后保留5,442个项目作为分析样本，其中38.9%（3,327个）采用彩票机制（实验组），61.1%（2,115个）未采用（对照组）。为控制内生性问题，研究采用以下方法：
粗化精确匹配（Coarsened Exact Matching, CEM）：按项目类型、筹资目标、奖励选项数量、最低/平均奖励价格、项目持续时间、发起人经验等变量进行匹配，最终得到1,308对匹配样本。平衡性检验显示匹配后组间协变量差异不显著。
双重差分模型（DID）：利用彩票功能上线时间（2015年11月12日）作为外生冲击，比较功能上线前后项目表现的差异。
固定效应模型：控制发起人固定效应以解决不可观测的个体特征问题。
工具变量法：使用平台推荐位作为工具变量处理自选择偏误。
变量操作化
因变量包括： - 项目层面：奖励支持者数量、纯捐赠者数量、总支持者数量、筹资总额、项目成功率 - 个体层面：支持者选择概率、彩票选择概率
核心自变量： - 彩票使用（二元变量） - 彩票价格与中奖概率（连续变量） - 支持者先验倾向（rewardeeindex：历史作为奖励支持者的比例）
控制变量： - 项目特征：目标金额、持续时间、视频/图片数量、文本长度等 - 发起人特征：历史支持/发起项目数量 - 时间固定效应
分析方法
- 项目层面：
- 使用OLS回归分析连续变量（支持者数量、筹资额）
- 使用Logit模型分析二元变量（项目成功）
- 采用泊松回归分析每日新增支持者数据，检验时间异质性
- 个体层面：
- 构建包含7,005名支持者的平衡面板数据
- 使用固定效应Logit模型分析支持决策
- 条件Logit模型分析彩票选择行为
主要发现
双重竞争效应
- 激励效应（Incentivizing Effect）：
- 采用彩票的项目平均多吸引18%支持者（p<0.01）
- 彩票价格每降低1%，支持者数量增加0.3%（p<0.05）
- 早期筹资阶段（目标完成度<25%）效应更强
- 蚕食效应（Cannibalizing Effect）：
- 奖励支持者数量减少41%（p<0.01）
- 纯捐赠者数量减少21%（p<0.01）
- 导致平均贡献金额下降，筹资总额减少64%（p<0.01）
- 项目成功率降低11个百分点（p<0.01）
时间异质性
- 彩票对支持者数量的正向影响在筹资早期（目标完成度<25%）最显著（β=0.236,p<0.05）
- 随项目进展，效应逐渐减弱，说明彩票支持者较少依赖前期筹资信号（herding behavior）
个体异质性
- 先验倾向调节作用：
- 历史捐赠倾向高的支持者更可能选择彩票项目（β=-0.646,p<0.01）
- 条件于选择彩票项目，其选择彩票（而非确定奖励）的概率比奖励倾向者高2.3倍（OR=9.88）
- 动机理论验证：
- 内在动机（intrinsic motivation）主导的支持者（表现为历史捐赠行为）对奖励不确定性更不敏感
- 外在动机（extrinsic motivation）主导者则显著规避概率性奖励
理论贡献
- 拓展众筹研究维度：
- 首次系统研究概率性不确定奖励的影响，区别于传统交付不确定性研究
- 揭示彩票机制通过”激励-蚕食”双重路径影响筹资绩效
- 深化行为决策理解：
- 验证Friedman-Savage假说：小额赌性偏好存在于众筹场景
- 支持Kwang（1965）的”支出不可分性”理论：预算有限支持者通过彩票分散风险
- 完善动机理论应用：
- 实证表明内在动机者更可能选择不确定奖励（β=-2.331,p<0.01）
- 为Shen等（2015）的”动机-不确定性效应”提供新证据
实践启示
- 对创业者的建议：
- 若目标为产品曝光：彩票可有效扩大参与基数（+18%支持者）
- 若目标为筹资成功：需谨慎使用，可能降低64%筹资总额
- 推荐策略：早期采用彩票吸引流量，后期移除以避免蚕食
- 对平台运营的启示：
- 彩票可作为差异化工具吸引特定支持者群体
- 需优化界面设计，明确提示中奖概率与预期价值
- 可开发动态彩票机制（如随进度调整概率）
- 政策制定参考：
- 为美国等禁止在线彩票的国家提供监管评估依据
- 建议将众筹彩票与赌博进行法律区分（中奖概率/金额阈值）
研究亮点
- 方法论创新：
- 巧妙利用平台功能更新作为准自然实验
- 综合应用CEM、DID、IV等多重因果推断方法
- 首创rewardeeindex量化支持者动机倾向
- 理论交叉融合：
- 将行为经济学的前景理论（prospect theory）应用于众筹研究
- 连接动机理论（Self-Determination Theory）与不确定性决策
- 实证发现突破：
- 首次揭示彩票对传统支持者的”蚕食效应”
- 发现内在动机者的风险偏好反转现象（传统理论认为内在动机者更风险规避）
局限与未来方向
- 数据局限：
- 仅观测中国单一平台，结论普适性需验证
- 未追踪长期效果（如彩票支持者的复购行为）
- 研究拓展：
- 可比较不同彩票设计（如逐步累积奖池）
- 可结合神经经济学方法测量决策时的情感反应
- 可探索股权众筹（equity crowdfunding）中的概率性回报设计
该研究为众筹平台激励机制设计提供了重要科学依据，其提出的”动机-不确定性”框架对P2P借贷、社会化电商等领域均有借鉴价值。未来研究可进一步探索文化差异对彩票机制效用的调节作用，以及区块链技术在透明化概率奖励中的应用潜力。