基于组群的IPO首日超额收益影响因素研究

闻德美 姜旭朝 刘中文



基于组群的IPO首日超额收益影响因素研究

闻德美 姜旭朝 刘中文

首次将组群分析法用于IPO首日超额收益影响因素研究，避免了存在行业效应情况下直接使用混合回归导致的不一致估计。研究结果表明：首日换手率、发行费用、二级市场行情、中签率等是影响IPO首日超额收益的主要因素，采取针对四个主要影响因素的综合性措施能有效降低IPO首日超额收益；其中，降低发行费用与提高中签率的措施能在降低IPO首日超额收益的同时，避免“高发行价、高发行市盈率、高超募”现象。

IPO； 首日超额收益； 组群

一、引言

新股首次公开发行 (IPO)首日超额收益 (Abnormal Initial Return, AIR) 是指新股上市首日交易价格远高于发行价格而产生的收益。我国股市IPO首日超额收益过高问题始终十分突出，很多观点认为是新股定价偏低导致的，为此政府分别于1999年7月、2005年1月、2009年6月启动了三次新股发行市场化改革，前两次改革没能解决首日超额收益过高问题，第三次改革虽然使IPO首日超额收益明显下降并出现了首日破发现象，但“高发行价、高发行市盈率、高超募”现象严重，既造成上市公司资金大量闲置、资源配置低效，也形成了潜在的金融风险。下一步新股发行改革取得突破的关键，在于厘清我国IPO首日超额收益过高的原因及其影响程度，采取既能降低IPO首日超额收益、又可避免上述“三高”现象的措施*刘煜辉、沈可挺：《是一级市场抑价，还是二级市场溢价》，《金融研究》2011年第11期。笔者修改本文之际，2012年4月28日，证监会公布了《关于进一步深化新股发行体制改革的指导意见》，本文降低限售股票比例的建议与《意见》中取消现行网下配售股份3个月锁定期的措施刚好吻合；《意见》还规定根据询价结果确定的发行市盈率高于同行业上市公司平均市盈率25%的企业，应补充披露相关信息，证监会可要求发行人及承销商重新询价，这一措施能降低发行市盈率等“三高”现象，但毕竟用的是行政性手段，本文建议的措施是经济手段。。

但以往的研究进行实证分析时，基本是对数据进行最小二乘法 (OLS)混合回归。实际上，这并不准确，因为：IPO数据有横截面与时间两个维度，虽不是真正的面板数据(每家企业只能IPO一次)，属于“时间序列独立截面”(Time Series of Independent Cross-sectional，TSICS) 数据或称为“重复截面”(Repeated Cross-sections) 数据，但用混合回归处理会因行业特点导致的个体效应得到不一致估计。

实践中一般用“个体效应模型”分析面板数据，其公式为：

(1)

式中：xit可以随行业及时间改变，是各解释变量值组成的矩阵；zi为不随时间t改变的个体特征 (即zit=zi,∀t)，如行业特征；β、δ为待估系数；扰动项由ui、εit两部分构成，称为“复合扰动项”。不可观测的随机变量ui是代表个体异质性的截距项，有些人在某些场合下将ui视为常数，但这只是随机变量的特例，即退化的随机变量。εit为随行业与时间改变的扰动项，假设{εit}独立同分布，且与ui不相关。

如果ui与某个解释变量相关，则进一步称为“固定效应模型”(Fixed Effects Model，FE)，这种情况下，直接用OLS是不一致的；如果与所有解释变量(xit,zi) 均不相关，则进一步称为“随机效应模型”(Random Effects Model，RE)。

如果TSICS数据适用随机效应模型，因为与解释变量不相关，可以直接用OLS混合回归估计；如果TSICS数据适用更常见的固定效应模型，直接用OLS混合回归将导致不一致估计。

实证研究中，组群分析法首次被Browning et al. (1985) 采用；在国内，周绍杰等 (2009) 首次使用组群分析研究了中国城市家庭的消费与储蓄行为*周绍杰、张俊森、李宏彬：《中国城市居民的家庭收入、消费和储蓄行为：一个基于组群的实证研究》，《经济学(季刊)》2009年第4期。。

鉴于此，本文按行业对企业进行组群划分，将组群方法引入首日超额收益影响因素分析，以控制行业因素影响，避免存在行业效应的情况下直接使用混合回归的不一致估计影响分析结果准确性，更准确地把握首日超额收益影响因素及程度，为确定下一步新股发行改革思路提供参考。

二、研究设计

(一) 数据来源

选取2004年2月1日 (此后IPO市场准入制度一直是核准制下的保荐人制度，能最大程度避免制度性因素影响) 至2010年7月20日沪深A股市场发行并上市的670只股票为样本，剔除金融保险类16个和数据缺失的3个样本，最终样本量651。数据来源为锐思和国泰安数据库，处理软件为Stata10。

(二) 指标定义

1.被解释变量——IPO首日超额收益。用上市首日经市场调整的个股回报率度量：

AIR=(Pn,1/Pn,0-Pm,1/Pm,0)/(Pm,1/Pm,0)

(2)

其中：Pn,1、Pn,0为股票n上市首日收盘价和发行价，Pm,1、Pm,0为股票n上市首日和发行日市场综合指数。

2.解释变量和理论假说。IPO首日超额收益影响因素非常多，根据相关经济理论和数据可获得性，从一级市场抑价、二级市场溢价两个角度选取了21个解释变量。结合相关系数矩阵和逐步回归结果*限于篇幅，省略了相关过程和结果，如需要可向作者索取。，借鉴刘煜辉、熊鹏 (2005)*刘煜辉、熊鹏：《股权分置、政府管制和中国IPO抑价》，《经济研究》2005年第5期。的研究，最终保留了6个解释变量，其定义和假设如下：

发行费用 (FEE，亿元)，是一笔巨额支出，发行企业可能通过提高发行价格将其转嫁出去，与AIR负相关。

发行中签率 (LOTTERY RATE，简记为LOTTERY，千分数)，反映股票一级市场供求。中签率越低，说明供给越不能满足需求，上市后的强劲需求会推高交易价格和AIR。

实际募集资金 (FUNDRAISING，简记为FUND，亿元)，等于发行价格与数量之积，反映发行规模和发行价格。筹资规模小的公司往往易于为庄家操纵，庄家介入和“跟庄”散户的参与，使这类股票的二级市场价格容易被人为炒高，推高AIR。发行价格高会直接降低AIR，但同时表明需求旺盛，一级市场未满足的需求转移到二级市场会推高上市首日价格和AIR。因此FUND与AIR的相关关系不确定。

IPO前三个月市场实际募集资金 (SUMFUNDRAISING，简记为SUMFUND，亿元)，反映发行时一级市场资金状况，前三个月募集资金多会使资金面趋紧，降低发行价格，推高AIR。

沪深300指数季度收益率 (IQR300)，反映二级市场行情，行情好，新股首日交易价格一般会较高，与AIR正相关。

(三) 研究思路

第一，按行业划分组群；第二，计算每个组群中各变量的年度均值，构建合成面板，做描述性统计分析；第三，确定合成面板适用模型，即分别进行固定效应与混合回归、随机效应与混合回归、固定效应和随机效应检验；第四，用适用模型进行分析；第五，稳健性检验。

在进行组群划分时，根据中国证监会公布的《上市公司分类与代码》中的A类代码，所有公司分为金融、工业、商业、公用事业、房地产、综合6大类，样本涉及后5类 (金融类已被剔除)。为符合大数定律适用条件，将样本数据较集中的工业按B类代码进一步分为13个行业，然后与商业、公用事业、房地产、综合共同组成按行业划分的17个组群。

三、实证分析

(一) 样本描述性统计分析

表1 样本描述性统计

续表1

图1 各行业IPO首日超额收益趋势图

(二) 确定合成面板适用模型

从经济理论角度，随机效应模型比较少见，但仍须通过数据检验才能确定究竟该用随机效应还是固定效应模型。

1.固定效应与混合回归检验。对面板数据使用“固定效应估计量”(也称为“组内估计量”)分析时，如果不加聚类稳健标准差选项，则输出结果包含一个F检验，其原假设为H0：所有ui=0，即混合回归可以接受，结果见表2。

表2 固定效应与混合回归检验结果

F检验p值为0.066，在0.1水平上拒绝原假设，即拒绝混合回归，固定效应优于混合回归。

自相关系数为0.253说明复合扰动项(ui+εit) 的方差中有25.3%来自个体效应的变动。

2.固定效应与随机效应检验。可进行豪斯曼检验，结果见表3。

表3 豪斯曼检验结果

检验结果p值为0.061，在0.1水平上拒绝原假设，即应使用固定效应而非随机效应模型。

固定效应既优于混合回归、也优于随机效应，应使用固定效应模型，可不再进行随机效应与混合回归检验。

(三) 固定效应分析

分析固定效应模型有“固定效应估计量”和“一阶差分估计量”两种方法。如果t>2、{εit}独立同分布，则前者更有效率，因此实践中主要使用固定效应估计量。具体又分为下列两种类型：

1.单向固定效应 (FE)。如果模型不考虑时间变量，称为“单向固定效应”。

2.双向固定效应 (Two-way FE)。如果将时间变量引入模型，则称为“双向固定效应”。为减少样本容量损失，本文引入时间趋势变量“TIME”，而没使用年度虚拟变量方法。结果在0.1水平上TIME不显著，说明模型中不应包括时间变量，单向固定效应模型适用。

为便于比较各种模型的结果差异，将未分组群的混合回归(OLS)，单向固定效应 (FE)、双向固定效应 (Two-way FE)、随机效应 (RE) 的估计系数均列于表4。

表4 各种模型分析结果汇总

表4表明不同模型的系数估计值差别较大，以首日换手率为例，其他变量不变时，换手率每降低1%，首日超额收益分别降低1.36%、0.896%、1.608%和1.119%，假设我国股市68%的平均换手率降至20% (接近美国市场水平，表1及其分析)，则首日超额收益分别下降65.28%、43.01%、77.18%和53.71%，差异较大。而且我国首日超额收益均值为87%，根据双向固定效应下降77.18%后为9.82%，在现实中不太可能，单向固定效应模型的数值更符合现实。可见模型不同得出的结论相差甚远，使用不恰当的模型指导实践决策会导致政策效果与预期的较大差异。

根据FE模型结果，6个解释变量在0.05水平上全部显著，与首日超额收益的关系与假设基本相同。其中：

上市首日换手率系数为0.896，支持Miller (1977) 的异质信念溢价说。较高的换手率表明投资者信念异质性很高，而且我国在2010年3月31日启动融资融券试点以前没有卖空机制，二级市场投资者的悲观情绪无法通过股价表达，加上市场摩擦性较大，使上市首日股价被投资者乐观情绪主导，形成较高首日超额收益。邵新建、巫和懋、李泽广等 (2011) 认为：资金抽签方式下，机构投资者会成为IPO申购和最终获得分配的绝对主力。如果IPO中存在大量机构投资者配售、限售股票，可以预测当限售股到期时，股票供给量的增加将压低股价，这会促使机构投资者上市首日利用个人投资者非理性的过度乐观情绪，向其抛售自己网上申购的股票，推高首日换手率*邵新建、巫和懋、李泽广等：《中国IPO上市首日的超高换手率之谜》，《金融研究》2011年第9期。。因此，在已引入卖空机制的今天，要想有效降低首日超额收益，从改变资金抽签的IPO分配机制、降低限售股比例和市场摩擦等方面努力降低换手率是一个有效途径。

发行费用影响显著，但与以往研究*肖曙光、蒋顺才：《我国A股市场高IPO抑价现象的制度因素分析》，《会计研究》2006年第6期。不同，其系数为负，在一定程度上能解释第三次新股发行改革后首日超额收益下降甚至“破发”与“三高”并存的现象。由于发行费用高，企业会提高发行价格以转嫁费用，导致“三高”，降低发行费用既能抑制“三高”还有助于避免“破发”，有助于实现首日超额收益降低的同时避免“三高”现象。

和未分组群的混合回归相比，尽管二级市场行情对首日超额收益仍有重要影响，但首日超额收益对沪深300指数季度收益率的敏感性下降。考虑到沪深300指数的样本股是基于市值规模和日均成交规模进行筛选，其中并没有包含行业结构因素，而图1表明首日超额收益有明显行业特点，因此运用组群分析得到的结果应该更能反映市场真实情况。

发行中签率系数为-0.114，说明通过增加一级市场供给、提高中签率会降低首日超额收益。我国对新股供给进行一定的行政控制，强化了上市资源的稀缺性，导致中签率过低。这一方面使未能满足的需求转向二级市场，导致首日价格和首日超额收益上升；另一方面，为了获得新股配售，询价机构会提高新股发行报价，推高发行市盈率。所以，提高中签率的措施也能在降低首日超额收益的同时降低“三高”现象。

实际募集资金和新股发行前三个月市场IPO实际募集资金的系数均显著为正，但绝对值很小。说明这两个因素对首日超额收益的影响有限，可以不做为市场调整措施的重点。

(四) 稳健性检验

由于木材加工业只有5个样本，数量较少，其它制造业和综合行业的行业特征不强，为增强合成面板数据有效性，将这三个组群数据删除，用其余14个组群数据进行分析，结果见表5。

表5 14组群单向固定效应分析结果

结果与17组群时差异不大，变化主要是首日换手率系数估计值由0.896下降为0.730，说明本文结果总体稳健。

四、结论

为避免存在行业效应时直接使用混合回归得到不一致估计，本文对IPO样本数据按行业分类，构建合成面板，用组群分析法研究了IPO首日超额收益影响因素及其影响程度。

根据描述性统计，IPO首日超额收益行业效应明显，A股市场首日超额收益水平及换手率远高于成熟市场，发行费用占比较大，中签率较低。通过检验，样本数据适用单向固定效应模型。实证结果表明首日换手率每增加1%，首日超额收益上升0.90%；发行费用每增加1亿元，首日超额收益下降0.87%；沪深300指数季度收益率每增加1%，首日超额收益上升0.43%；中签率每上升1‰，首日超额收益下降0.11%，实际募集资金每增加1亿元，首日超额收益上升0.01%，新股发行前三个月市场实际募集资金每增加1亿元，首日超额收益上升0.001%。

总体而言，IPO首日超额收益受一级市场抑价、二级市场溢价因素共同影响。具体来说，首日换手率、发行费用、二级市场行情、中签率等是影响首日超额收益的主要因素；其中，降低发行费用与提高中签率的措施有助于在降低IPO首日超额收益的同时避免“高发行价、高发行市盈率、高超募”三高现象。要想有效降低首日超额收益同时避免“三高”现象，新股发行改革需要针对主要影响因素采取综合措施：改变资金抽签的分配机制、降低限售股比例和发行费用、增加新股供给；同时建设健康有序的二级市场，加强引导个人投资者理性投资。针对部分目标的改革措施，可能很难达成预期目标。

[责任编辑：贾乐耀]

A Study on the Influence Factors of IPO Abnormal Initial Return Based on Cohort

WEN De-mei JIANG Xu-zhao LIU Zhong-wen

(School of Economics, Shandong University, Jinan 250100; College of Economics and Management,Shandong University of Science and Technology, Qingdao 266590, P.R.China;School of Economics, Shandong University, Jinan 250100, P.R.China;Department of Scientific Research, Shandong Women’s University, Jinan 250300, P.R.China)

Cohort analysis method is first used to study the influence factors of IPO abnormal initial return, which avoids the inconsistent estimator under pooled regression with industrial effect. The main findings are that turnover rate on the first trading day, fee of issuing, return of the secondary market and lottery rate are the main factors leading to IPO abnormal initial return. By comprehensive measures about the four factors, IPO abnormal initial return can be reduced effectively. The measures aiming at decreasing issuance fee and raising lottery rate can reduce IPO abnormal initial return and can also weaken the “three high” phenomenon (high issue price, high issue price-earnings ratio and high super raised funds).

Initial Public Offering; abnormal initial return; Cohort

全国统计科学研究(计划)项目“股改后IPO首日超额收益统计及影响因素实证研究”(项目编号2009LY078)；山东科技大学科学研究“春蕾计划”项目“股权分置改革前后IPO首日超额收益影响因素的实证对比研究”(项目编号2009BWZ022)。

闻德美，山东大学经济学院博士研究生(济南 250100)，山东科技大学经管学院讲师(青岛 266590)；姜旭朝，山东大学经济学院教授，经济学博士，博士生导师(济南 250100)；刘中文，山东女子学院教授，管理学博士(济南 250300)。感谢山东大学经济学院陈强教授对计量软件使用的指导，文责作者自负。