这篇文档属于类型a，即报告了一项原创研究的科学论文。以下是针对该研究的学术报告：
作者与发表信息
本研究由Hengchen Dai（加州大学洛杉矶分校安德森管理学院）和Dennis J. Zhang（圣路易斯华盛顿大学奥林商学院）合作完成，发表于Journal of Marketing Research（2019年，第56卷第3期）。
学术背景
研究领域：本研究属于消费者行为学与市场营销交叉领域，聚焦奖励型众筹（reward-based crowdfunding）中支持者（backers）的决策心理。
研究动机：传统经济学理论假设支持者仅基于经济利益（如项目质量、成功概率）参与众筹，但作者提出支持者可能同时存在亲社会动机（prosocial motivation），即帮助创作者达成筹资目标的意愿。这一假设缺乏田野实验的验证，尤其在涉及经济交换的众筹场景中。
研究目标：通过分析Kickstarter平台数据，揭示支持者在项目接近筹资目标时的行为变化，证明亲社会动机的存在及其对经济因素的超越性影响。
研究流程与方法
1. 数据收集
- 研究对象：28,591个Kickstarter项目（2016年9月至2017年8月），最终分析聚焦5,592个成功筹资且达到目标105%以上的项目。
- 数据粒度：每30分钟记录一次项目进展（如筹资额、支持者数量）。
- 创新方法：采用高时间分辨率抓取技术，首次实现众筹动态的分钟级追踪。
2. 实验设计
- 核心对比：比较项目在达成筹资目标前（95%–100%）与后（100%–105%）的筹资速度差异。
- 控制变量：
- 项目更新频率（updates per hour）：控制创作者主动推广的影响。
- 评论互动（comments per hour）：反映支持者参与度。
- 平台推荐（staff pick）：排除Kickstarter官方推广的干扰。
- 计量模型：类似断点回归设计（regression discontinuity design），聚焦目标达成前后的窄窗口（如95%–105%），避免长期趋势干扰。
3. 亲社会动机的测量与验证
- 项目类别分析：通过MTurk调查（123名Kickstarter用户）评估15类项目的亲社会动机强度（如艺术类 vs. 科技类）。
- 文本分析：标记项目描述中含“help”的文本，作为亲社会动机的代理变量。
- 创作者身份：由2,882名MTurk用户标注创作者是否为单人（single-person creator），验证“可识别受害者效应（identifiable victim effect）”。
4. 数据分析
- 因变量：
- 筹资速度（hours elapsed）：从x%到y%所需时间。
- 支持者行为：分拆为参与概率（新增支持者间隔时间）和贡献金额（平均单笔支持额）。
- 统计方法：固定效应模型（project fixed effects）控制项目间差异，聚类标准误（cluster at project level）。
主要结果
筹资速度差异：
- 项目从95%到100%的筹资速度显著快于从100%到105%（前者耗时中位数17.6小时，后者33小时，p < 0.001）。
- 经济学解释被推翻：若仅考虑理性从众（rational herding）或成功确定性，筹资速度应在目标达成后更快，但结果相反。
行为分拆：
- 参与概率：目标达成前，新增支持者的间隔时间缩短45%（p < 0.001）。
- 贡献金额：目标达成后，平均单笔支持额下降19%（p < 0.001）。
亲社会动机的调节作用：
- 项目类别：亲社会动机评分每升高1个标准差，筹资速度差异扩大38%（p < 0.001）。
- 创作者身份：单人创作者项目的筹资速度差异比团队/组织高34%（p < 0.05），支持“可识别受害者效应”。
结论与价值
理论贡献：
- 首次在奖励型众筹中验证亲社会动机的存在，挑战了传统经济学模型的单一理性假设。
- 拓展目标梯度理论（goal gradient theory）至社会情境，证明他人目标可作为参照点影响个体行为。
实践意义：
- 对创作者：强调在筹资末期（接近目标时）优化宣传策略。
- 对平台：建议设计“目标进度提示”以激发亲社会行为。
研究亮点
- 方法创新：分钟级数据抓取与断点回归设计，提供了迄今最干净的田野证据。
- 理论突破：揭示了经济交换场景中亲社会动机的独立性，甚至能压倒经济因素（如从众效应）。
- 跨学科整合：融合心理学（亲社会行为）、行为经济学（目标效应）与市场营销（众筹决策）。
其他发现
- 稳健性检验：排除奖励库存变化、创作者营销努力等替代解释（如推特活动分析显示营销效应不显著）。
- 边界条件：亲社会动机对高筹资额项目（>8,000美元）仍有效，排除了“亲友支持”的干扰。