虽然本文的研究数据不存在删失(censoring)的问题，但本文的样本数据中几乎所有的项目在某些天都会出现筹资金额为0的情况，这种情况就是角点解模型——数据中出现大量的0[26,27]。Wooldridge(2002)曾使用公益捐赠类项目的数据作为例子来解释角点解模型，这个例子是说，在某个特定的年份，有些家庭的公益捐赠金额为0美元，但这并不表示存在删失的问题，相反，对这些家庭来说，这是一种最优的选择，因此，结果变量可以看成是两种分布：一种是离散型分布，出资金额y=0和出资金额y>0；另一种是连续型分布，在出资金额不为0的情况下出资人进行出资的金额。对于角点解模型，Wooldridge认为使用普通最小二乘法得出的结果是不一致的，应该使用Tobit模型[28]。

本文的研究数据中存在大量的出资金额为0的情况，是典型的角点解，可以采用Tobit模型或者是Heckman两步法进行有效的估计，在信息系统的相关研究中已经有许多学者开始使用Tobit模型进行相关的分析，例如，Ghose等人使用Tobit模型对家用电器市场中的价格分布进行分析[29]，Simonsohn使用Tobit模型来分析eBay中商品的销售价格，将没有销售出去的商品价值定为0美元[30]，国内有关学者在进行相关研究时，针对角点解使用的也是Tobit模型[31]，陈强在其计量经济学一书中也提到对角点解使用普通最小二乘法得出的结果会有偏差[32]。此外，如果使用Heckman两步法进行估计，需要找到一个仅决定出资人的隐藏行为但与具体的出资金额无关的变量，这在本文的样本数据中是缺乏的，所以，本文最终选择使用左侧截取点为0的Tobit模型：在式（1.3）中，y*是不可观测的潜在变量，y是可观测的被解释变量，只有当潜在变量的值大于0时才能被观测到，其余的将被审查到0上，模型的因变量有两种情况：当y*≤0时，因变量y=0，表示某个项目当天没有获得筹资额；当y*>0时，因变量y=y*，表示某个项目当天获得的筹资额。

1.5研究思路和章节安排

1.5.1研究思路

本文具体的研究思路如图1-2所示。

1.5.2章节安排根据相关的研究思路的指导，本文的结构安排如下：第一部分：绪论。先提出本文的研究背景：在发展迅速的互联网金融领域，众筹这一新兴的融资方式受到学术界的广泛关注，通过文献综述发现目前对众筹的研究主要集中在项目成功的影响因素方面，虽然也有关于出资人的出资行为的研究但尚不充分，之后提出本文的研究目的和研究内容，并且考虑到研究的代表性，本文选择目前规模较大的众筹网站——Indiegogo作为研究对象。

第二部分：理论概述。这一部分主要分为四个部分：众筹的基本理论、社会规范理论、信息控制理论和面板数据模型，首先介绍众筹的定义以及具体的分类、特征等基本信息；对于社会规范理论和信息控制理论，本文不仅回顾了国内外有关这两个理论在众筹这一领域的应用，还回顾了这两个理论在其他领域的运用，尤其是电子商务领域，为接下来的研究假设提供理论基础；在面板数据模型中，本文介绍了什么是面板数据，对面板数据模型的检验，包括Hausman检验、单位根检验和内生性检验，这些都为本文第三部分的研究假设提供了基础。

第三部分：研究假设与模型。本部分在前两部分文献综述和相关理论总结的基础上，确定了研究的自变量和因变量，并提出了三个假设。第四部分：实证分析。本部分根据研究假设，结合获得的数据建立面板数据模型并进行相应的分析，通过实证分析验证相应的假设。在实证分析的过程中，本文首先进行描述性统计来了解变量的分布情况；然后进行面板数据的单位根检验——确保样本数据是平稳数据，不会产生“伪回归”的情况；进行Hausman检验来确定信息隐藏模型的回归模型并进行回归，验证假设，得出结论；运用工具变量法来解决内生性问题；最后是进行相关的鲁棒性检验，包括相关性分析和多重共线性分析——确保数据的有效性，剔除异常值后进行回归分析来确保模型结果的可靠性。 众筹过程中出资人的信息隐藏行为及影响(7):http://www.youerw.com/jingji/lunwen_204337.html