The Effect and Impact of Signals on Investing Decisions in Reward-Based Crowdfunding: A Comparative Study of China and the United Kingdom
Notice bibliographique
Résumé
When traditional financial institutions faced difficulties in the task of assisting micro, small and medium-sized enterprises (MSMEs) with capital allocations, crowdfunding can upsurge as an innovative and vibrant vehicle that can support and assist the activity of such MSME’s, by financing their activity and instrumenting the process of risk-sharing. Simultaneously with its enormous growth and popularity, crowdfunding is faced by several key challenges, one of biggest such challenges referring to the problem of information asymmetry that can exist between fundraisers and potential backers. Based on the signaling theory, a research taxonomy has been developed for a comparative analysis between China and the UK. This has been accomplished by retrieving secondary data from the following crowdfunding platforms: Dreamore (Chinese platform) and Crowdfunder (UK platform). The objective of the study is to investigate both the effect and the impact that signals (goal setting, project comments and updates) have upon mitigating the problem of information asymmetry, in order to make the project successful. We have thus deployed an Ordinary Least Square (OLS) regression and validated the models through a robustness check. The findings reveal that signals actively mitigate the problem of information asymmetry in both countries, but this varies in the sense that higher goal setting has a more positive/impactful relationship with project success in the UK than it does in China. Project comments are more positively associated with project success in China as compared to the UK, whereas project updates are more negatively related to project success in China as compared to the UK. These findings demonstrate the importance that signals have upon successful crowdfunding activities/campaigns, highlighting the theoretical and practical influence and relevance for potential fundraisers in the two aforementioned economies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».