中国证券市场IPO抑价的影响因素

摘要：在中国的证券市场上，一只新股上市首日的收盘价通常会远高于其发行价，由此导致股票持有者在股票发行第一天获得较高的超额回报。这可能是因为IPO在一级市场的抑价或是二级市场的溢价导致的。以创业板为例，用计量分析中的多元回归分析研究现金申购中签率、首发市盈率、上市首日换手率、首发数量和首发募集资金对中国证券市场IPO抑价的影响，分析表明，现金申购中签率和上市首日换手率对IPO抑价率有显著影响。

关键词：IPO 抑价；首日回报率；实证研究

中图分类号：F830文献标志码：A文章编号：1673-291X（2014）18-0106-04

引言

IPO抑价（Underpricing）或称定价偏低现象是指在首次公开发行股票过程中，新股发行价明显低于新股上市首日收盘价，因而上市首日投资者就能获得显著的超额回报。IPO抑价现象几乎存在于每个股票市场，然而，其抑价的程度在各国之间差异性较大。那么为什么会出现新股定价偏低现象呢？本文将从国内外对IPO抑价研究的理论出发，分析新股定价偏低现象的原因，并且结合现有数据对IPO抑价进行实证研究。

一、文献综述及理论回顾

在此之前，国内外学者对IPO抑价产生的原因进行了很多理论研究。下文将对已有的理论进行回顾和总结，并以此为基础，结合中国证券市场的具体情况，在后文展开对中国IPO抑价原因的研究。

（一）国外理论研究

1.“胜者的诅咒”假设

“胜者的诅咒”（Winners curse）假说由Rock于1986年提出。在信息不对称背景下，Rock认为，在资本市场中可将投资者分为有信息投资者和无信息投资者两个投资群体。有信息投资者掌握了新股发行企业的真实价值，而无信息投资者则处于信息劣势，两类投资群体之间不存在任何信息交流。为了吸引缺乏信息的投资者，发行公司不得不使IPO定价偏低。发行抑价是对无信息投资者的信息补偿。

2.信号模型

该理论出现于20 世纪年代末期，代表人物是Allen和Faulhaber（1989）。信号模型的假设前提是投资者与发行公司之间存在着信息不对称。他们认为发行的公司中存在着业绩较好和业绩较差的两类公司，但投资者却难以区分这两类公司，然而高质量公司会采用较高的抑价程度作为公司质量的信号，因为只有高质量的公司即使发行价格低，他们也可以通过上市之后的妥善经营让投资者接受其真实价值，从而可以在增发新股过程中以更高的发行价格来弥补发行抑价的损失。由此得出，上市公司价值越高，它们所发行的股票抑价的可能性也会越高。

3.承销商资质

Barron在1982年提出，作为股票的承销商，投资银行比上市公司拥有更多关于资本市场及发行定价方面的信息，承销商便会通过低价发行的方式来赢得投资者的青睐，以提高其承销活动的成功概率。很多学者的研究结果也表明，实力不强、信誉不高的投资银行发行承销的股票往往伴随着更高程度的抑价。所以，发行抑价也与券商的资质和水平有关，券商的资源越多，股票相对而言越能得到投资者的肯定。

4.股权结构

Mello and Parsons（1998）认为发行抑价与公司的最优股权结构相关。一方面，发行公司在IPO过程中要积极地寻求具有潜在控制权的外部大股东，以对公司管理者进行有效监督，提升公司价值。发行抑价是发行公司为了吸引外部大股东的加入而实施的价格折扣。另一方面，由于具有潜在控制权的大股东能够攫取控制权私有收益，因而在出售具有控制权的股份时，发行公司应该抬高这一部分的股票价格，从而减少抑价水平。因此，对具有潜在控制权的外部大股东是否实行价格折扣取决于与该大额股份相关的公众利益和私有收益的相对重要性。

（二）国内文献综述

黄勇和陶建平在研究IPO抑价时选取了市盈率作为解释变量之一，他们认为在企业价值一定的基础上，发行市盈率越高，发行价格就越高，发生抑价的可能性就越小。黄新建（2002）根据实证研究认为如果发行日与上市日的实际间隔时间超过了投资者的预期，则新股初始报酬率将降低，反之则升高，新股初始报酬率与上市间隔时间负相关。陈柳钦、曾庆久认为，公司募集资金量越小，越容易受到短期投机者行为的影响，因而股票在上市首日价格波动较大，股票持有者在首日获得超额收益率的可能性也就越大，IPO抑价率也就越高。谢朝斌、孙庆和黄凌发现，发行的时机、市盈率及政策会影响A股IPO抑价水平，短期大盘走势对IPO 抑价没有显著影响。熊洁洁认为，上市首日收盘价与发行价格、首日换手率显著正相关，其他的变量均未通过5%显著性检验，因此与上市首日收盘价无显著性相关关系。卢宇荣在进行实证研究并修改模型后认为，股票发行的首日换手率同股票IPO的抑价率正相关，新股发行中签率、募集资金量同股票IPO 的超额收益率负相关。

二、实证研究

（一）样本及数据来源

样本选取范围为2009年9月25日至2012年9月24日首发发行的创业板股票，样本容量是356。数据来源是WIND数据库，文中数据均使用Microsoft Excel和EViews进行统计分析。

（二）因变量

我们选取简单初始收益率作为衡量IPO抑价程度的方法。简单初始收益率IR可以表示为：

IR=

其中，P1为新股上市首日收盘价，P0为新股发行价格。

（三）解释变量与理论假设

根据上文的文献综述，结合中国的具体情况并考虑数据收集的情况，本文将从选取以下解释变量作为多元线性回归模型的因子，并根据上文提到的理论来对因子的影响情况进行假设。

1.现金申购中签率（Lot Winning Rate，LWR）

Rock的“赢者诅咒”假说认为，发行者通过抑价吸引投资者，抑价程度越高，吸引的投资者也会越多，投资者也越有购买股票的热情，那么该股票的收盘价会因需求的增多而变高，那么相对股票的发行价，其收盘价也会相应地增加，表示在IR中也即其抑价程度较高，因而抑价程度和中签率应成负相关关系。

2.首发市盈率（摊薄）（Price-to-Earning Ratio，PE）

发行市盈率被认为是衡量发行公司价值的信号，发行公司通过招股说明书向投资者传递公司的投资价值，市盈率较高的发行公司，说明发展前景乐观，根据信号模型，首发市盈率越高，抑价率也越高。

3.上市首日换手率（Turnover Rate，TR）

上市首日换手率是新股在二级市场的交易活跃指标，判断新股是否受到投资者关注。对于上市首日换手率较高的新股，说明市场上短线投机者较多，市场的投机气氛也就越浓烈，投资者投资期望升高，积极追捧新股抬升交易价格。换手率越高，抑价率也越高。

4.首发数量（Share）

首发数量作为衡量发行规模的指标之一，能够反映出这家上市公司的预期融资规模大小，发行规模越大，IPO抑价程度也就越低，相反也成立。

5.首发募集资金（Fund，F）

对创业板而言，其首发募集资金规模越大，越不容易受到机构的操纵和冲击，相反，如果发行规模小，那么股票的不确定性风险会很大，因而IPO抑价可以看做是对高风险的补偿，也就是说，首发募集资金越少，IPO抑价程度越高。

endprint

（四）回归模型构建

根据上文因变量和解释变量及假设，建立下面的回归模型以检验各解释变量对首日回报率即IPO抑价程度的影响。以初始回报率IR为因变量，上述四个因素为解释变量构造的多元回归模型如下：

IR=β0+β1LWR+β2LOG（PE）+β3TR+β4LOG（SHARE）+β5LOG（F）+u

（五）回归结果

1.描述性统计

统计结果可以看出，2009—2012年发行的创业板首日初始回报率的均值在34.4%，中值为25.24%，最高达到了209%，可以说IPO抑价存在具有一定普遍性。

2.多元线性回归结果

从多元线性回归的结果看出，PE即市盈率对抑价率的影响并没有那么显著。R2=0.439385，仍需要一定修正。

（1）多重共线性检验

上页表为各解释变量的相关系数，用以解释多重共线性。从表中的数据可以看到，它们各自的相关系数都小于0.1，因而我们认为，该多元回归模型不存在多重共线性。

（2）异方差性

异方差检验采取White检验。R2=0.192313，N=355，NR2=68.27115，在α=0.05时，查得χ0.05（20）=31.41<68.27115，因而拒绝原假设，模型存在异方差性。

（3）自相关

自相关性检验采取B-G检验，R2=0.245805，N=355，NR2=

87.260775，在α=0.05时，查得χ0.05（7）=14.07<87.260775，因而辅助回归模型是显著的，存在自相关性，而RESID（-1）、RESID（-2）的回归系数皆显著不为0，因而该多因素回归模型存在一阶、二阶自相关性。

3.逐步回归分析法

逐步回归分析是指在建立多元回归方程的过程中，按偏相关系数的大小次序将自变量逐个引入方程，对引入方程中的每个自变量偏相关系数进行统计检验，效应显著的自变量留在回归方程内，循此继续遴选下一个自变量。如果效应不显著，停止引入新自变量。由于新自变量的引入，原已引入方程中的自变量由于变量之间的相互作用其效应有可能变得不显著者，经统计检验确证后要随时从方程中剔除，只保留效应显著的自变量。直至不再引入和剔除自变量为止，从而得到最优的回归方程。

本文尝试在Eviews中用逐步回归分析法来修正这个多元回归模型，检验结果如下表：

表中的数据告诉我们，我们应选择TR和LWR再进行一次多元线性回归分析。新的回归结果如下表所示：

从上面的结果可以看出，TR和LWR的系数非常显著，最终的回归方程如下：

IR=-0.040293LWR+0.012064TR-0.464426

结论与启示

本文将创业板公司上市首日的初始超额收益率作为衡量IPO抑价水平的标准，对2009—2012年所有创业板公司一共355家进行了实证研究。本文先假设了现金申购中签率、首发市盈率、上市首日换手率、首发数量和首发募集资金会对IPO抑价率产生一定的影响。然而通过回归分析，我们可以得出以下结论：

首先，IPO抑价现象在中国创业板市场中较为严重，平均抑价率达到了34.4%。其次，上市首日的换手率和抑价率成正相关关系，与上文中的假设相符。换手率越高，IPO抑价率也就越高，这说明投资者有较强的投机心理，大量投机者热衷于短期操作，这使得市场容易变得不稳定，涨跌幅扩大。第三，同样与假设一致的是，中签率和抑价率成显著的负相关关系，中签率越低，说明投资者对该只股票的热情度越高，进而引发其他投资者的从众心理，该股票的最后收盘价也会越高，也就表现出抑价率越高。除此之外，其他的假设影响因素均未与IPO抑价率有显著的相关关系。

针对IPO发行市场抑价率过高的情况，上市公司应加大信息披露程度，尽量缩小信息不对称的情况，使每位投资者都拥有等量的信息，这样就不需要进行IPO抑价而对无信息投资者进行补偿。同时，证券市场也应控制投资者的短期投机行为，避免剧烈的涨跌幅，使股票价格回归其价值。上市公司也应在合理的范围内提高中签率，如此也能遏制IPO抑价过高的现象。

参考文献：

[1]Mello，Antonio，and John Parsons，Going Public and the Ownership Structure of the Firm，Journal of Financial Economics，1998，(49)：

79-109.

[2]Allen，Franklin，and Gerald.R.Faulhaber，Signaling by Underpricing in the IPO Market，Journal of Financial Economics，1989，(23)：

303-323.

[3]陈柳钦，曾庆久.中国股市IPO抑价实证分析[J].贵州财经学院学报，2003，(4).

[4]熊洁洁.中国创业板市场IPO抑价实证分析[J].经济研究，2011，(5).

[5]赵红平.Eviews6软件的逐步回归分析模块在多重共线性教学中的应用[J].贵州教育学院学报(自然科学)，2009，(12).

[6]卢宇荣.中国创业板IPO抑价现象的实证研究[J].金融教育研究，2012，(11).

[7]陶莹，尹华阳.2006—2007年中国股市IPO抑价实证研究[J].湖北工业大学学报，2009，(6).

[8]汪宜霞，夏新平.IPO首日超额收益：基于抑价和溢价的研究综述[J].当代经济管理，2008，(4).

[9]朱静.中国创业板IPO 高抑价原因的实证研究[J].集体经济，2011，(3).

[10]汪宜霞，夏新平.IPO首日超额收益：基于抑价和溢价的研究综述[J].当代经济管理，2008，(4).

[11]黄勇，陶建平.上市公司IPO抑价问题实证分析[J].求索，2005，(3).

[责任编辑 陈凤雪]

收稿日期：2014-03-19

作者简介：黄炜岚（1993-），女，江苏苏州人，学生，从事经济管理研究。

endprint

（四）回归模型构建

根据上文因变量和解释变量及假设，建立下面的回归模型以检验各解释变量对首日回报率即IPO抑价程度的影响。以初始回报率IR为因变量，上述四个因素为解释变量构造的多元回归模型如下：

IR=β0+β1LWR+β2LOG（PE）+β3TR+β4LOG（SHARE）+β5LOG（F）+u

（五）回归结果

1.描述性统计

统计结果可以看出，2009—2012年发行的创业板首日初始回报率的均值在34.4%，中值为25.24%，最高达到了209%，可以说IPO抑价存在具有一定普遍性。

2.多元线性回归结果

从多元线性回归的结果看出，PE即市盈率对抑价率的影响并没有那么显著。R2=0.439385，仍需要一定修正。

（1）多重共线性检验

上页表为各解释变量的相关系数，用以解释多重共线性。从表中的数据可以看到，它们各自的相关系数都小于0.1，因而我们认为，该多元回归模型不存在多重共线性。

（2）异方差性

异方差检验采取White检验。R2=0.192313，N=355，NR2=68.27115，在α=0.05时，查得χ0.05（20）=31.41<68.27115，因而拒绝原假设，模型存在异方差性。

（3）自相关

自相关性检验采取B-G检验，R2=0.245805，N=355，NR2=

87.260775，在α=0.05时，查得χ0.05（7）=14.07<87.260775，因而辅助回归模型是显著的，存在自相关性，而RESID（-1）、RESID（-2）的回归系数皆显著不为0，因而该多因素回归模型存在一阶、二阶自相关性。

3.逐步回归分析法

逐步回归分析是指在建立多元回归方程的过程中，按偏相关系数的大小次序将自变量逐个引入方程，对引入方程中的每个自变量偏相关系数进行统计检验，效应显著的自变量留在回归方程内，循此继续遴选下一个自变量。如果效应不显著，停止引入新自变量。由于新自变量的引入，原已引入方程中的自变量由于变量之间的相互作用其效应有可能变得不显著者，经统计检验确证后要随时从方程中剔除，只保留效应显著的自变量。直至不再引入和剔除自变量为止，从而得到最优的回归方程。

本文尝试在Eviews中用逐步回归分析法来修正这个多元回归模型，检验结果如下表：

表中的数据告诉我们，我们应选择TR和LWR再进行一次多元线性回归分析。新的回归结果如下表所示：

从上面的结果可以看出，TR和LWR的系数非常显著，最终的回归方程如下：

IR=-0.040293LWR+0.012064TR-0.464426

结论与启示

本文将创业板公司上市首日的初始超额收益率作为衡量IPO抑价水平的标准，对2009—2012年所有创业板公司一共355家进行了实证研究。本文先假设了现金申购中签率、首发市盈率、上市首日换手率、首发数量和首发募集资金会对IPO抑价率产生一定的影响。然而通过回归分析，我们可以得出以下结论：

首先，IPO抑价现象在中国创业板市场中较为严重，平均抑价率达到了34.4%。其次，上市首日的换手率和抑价率成正相关关系，与上文中的假设相符。换手率越高，IPO抑价率也就越高，这说明投资者有较强的投机心理，大量投机者热衷于短期操作，这使得市场容易变得不稳定，涨跌幅扩大。第三，同样与假设一致的是，中签率和抑价率成显著的负相关关系，中签率越低，说明投资者对该只股票的热情度越高，进而引发其他投资者的从众心理，该股票的最后收盘价也会越高，也就表现出抑价率越高。除此之外，其他的假设影响因素均未与IPO抑价率有显著的相关关系。

针对IPO发行市场抑价率过高的情况，上市公司应加大信息披露程度，尽量缩小信息不对称的情况，使每位投资者都拥有等量的信息，这样就不需要进行IPO抑价而对无信息投资者进行补偿。同时，证券市场也应控制投资者的短期投机行为，避免剧烈的涨跌幅，使股票价格回归其价值。上市公司也应在合理的范围内提高中签率，如此也能遏制IPO抑价过高的现象。

参考文献：

[1]Mello，Antonio，and John Parsons，Going Public and the Ownership Structure of the Firm，Journal of Financial Economics，1998，(49)：

79-109.

[2]Allen，Franklin，and Gerald.R.Faulhaber，Signaling by Underpricing in the IPO Market，Journal of Financial Economics，1989，(23)：

303-323.

[3]陈柳钦，曾庆久.中国股市IPO抑价实证分析[J].贵州财经学院学报，2003，(4).

[4]熊洁洁.中国创业板市场IPO抑价实证分析[J].经济研究，2011，(5).

[5]赵红平.Eviews6软件的逐步回归分析模块在多重共线性教学中的应用[J].贵州教育学院学报(自然科学)，2009，(12).

[6]卢宇荣.中国创业板IPO抑价现象的实证研究[J].金融教育研究，2012，(11).

[7]陶莹，尹华阳.2006—2007年中国股市IPO抑价实证研究[J].湖北工业大学学报，2009，(6).

[8]汪宜霞，夏新平.IPO首日超额收益：基于抑价和溢价的研究综述[J].当代经济管理，2008，(4).

[9]朱静.中国创业板IPO 高抑价原因的实证研究[J].集体经济，2011，(3).

[10]汪宜霞，夏新平.IPO首日超额收益：基于抑价和溢价的研究综述[J].当代经济管理，2008，(4).

[11]黄勇，陶建平.上市公司IPO抑价问题实证分析[J].求索，2005，(3).

[责任编辑 陈凤雪]

收稿日期：2014-03-19

作者简介：黄炜岚（1993-），女，江苏苏州人，学生，从事经济管理研究。

endprint

（四）回归模型构建

根据上文因变量和解释变量及假设，建立下面的回归模型以检验各解释变量对首日回报率即IPO抑价程度的影响。以初始回报率IR为因变量，上述四个因素为解释变量构造的多元回归模型如下：

IR=β0+β1LWR+β2LOG（PE）+β3TR+β4LOG（SHARE）+β5LOG（F）+u

（五）回归结果

1.描述性统计

统计结果可以看出，2009—2012年发行的创业板首日初始回报率的均值在34.4%，中值为25.24%，最高达到了209%，可以说IPO抑价存在具有一定普遍性。

2.多元线性回归结果

从多元线性回归的结果看出，PE即市盈率对抑价率的影响并没有那么显著。R2=0.439385，仍需要一定修正。

（1）多重共线性检验

上页表为各解释变量的相关系数，用以解释多重共线性。从表中的数据可以看到，它们各自的相关系数都小于0.1，因而我们认为，该多元回归模型不存在多重共线性。

（2）异方差性

异方差检验采取White检验。R2=0.192313，N=355，NR2=68.27115，在α=0.05时，查得χ0.05（20）=31.41<68.27115，因而拒绝原假设，模型存在异方差性。

（3）自相关

自相关性检验采取B-G检验，R2=0.245805，N=355，NR2=

87.260775，在α=0.05时，查得χ0.05（7）=14.07<87.260775，因而辅助回归模型是显著的，存在自相关性，而RESID（-1）、RESID（-2）的回归系数皆显著不为0，因而该多因素回归模型存在一阶、二阶自相关性。

3.逐步回归分析法

逐步回归分析是指在建立多元回归方程的过程中，按偏相关系数的大小次序将自变量逐个引入方程，对引入方程中的每个自变量偏相关系数进行统计检验，效应显著的自变量留在回归方程内，循此继续遴选下一个自变量。如果效应不显著，停止引入新自变量。由于新自变量的引入，原已引入方程中的自变量由于变量之间的相互作用其效应有可能变得不显著者，经统计检验确证后要随时从方程中剔除，只保留效应显著的自变量。直至不再引入和剔除自变量为止，从而得到最优的回归方程。

本文尝试在Eviews中用逐步回归分析法来修正这个多元回归模型，检验结果如下表：

表中的数据告诉我们，我们应选择TR和LWR再进行一次多元线性回归分析。新的回归结果如下表所示：

从上面的结果可以看出，TR和LWR的系数非常显著，最终的回归方程如下：

IR=-0.040293LWR+0.012064TR-0.464426

结论与启示

本文将创业板公司上市首日的初始超额收益率作为衡量IPO抑价水平的标准，对2009—2012年所有创业板公司一共355家进行了实证研究。本文先假设了现金申购中签率、首发市盈率、上市首日换手率、首发数量和首发募集资金会对IPO抑价率产生一定的影响。然而通过回归分析，我们可以得出以下结论：

首先，IPO抑价现象在中国创业板市场中较为严重，平均抑价率达到了34.4%。其次，上市首日的换手率和抑价率成正相关关系，与上文中的假设相符。换手率越高，IPO抑价率也就越高，这说明投资者有较强的投机心理，大量投机者热衷于短期操作，这使得市场容易变得不稳定，涨跌幅扩大。第三，同样与假设一致的是，中签率和抑价率成显著的负相关关系，中签率越低，说明投资者对该只股票的热情度越高，进而引发其他投资者的从众心理，该股票的最后收盘价也会越高，也就表现出抑价率越高。除此之外，其他的假设影响因素均未与IPO抑价率有显著的相关关系。

针对IPO发行市场抑价率过高的情况，上市公司应加大信息披露程度，尽量缩小信息不对称的情况，使每位投资者都拥有等量的信息，这样就不需要进行IPO抑价而对无信息投资者进行补偿。同时，证券市场也应控制投资者的短期投机行为，避免剧烈的涨跌幅，使股票价格回归其价值。上市公司也应在合理的范围内提高中签率，如此也能遏制IPO抑价过高的现象。

参考文献：

[1]Mello，Antonio，and John Parsons，Going Public and the Ownership Structure of the Firm，Journal of Financial Economics，1998，(49)：

79-109.

[2]Allen，Franklin，and Gerald.R.Faulhaber，Signaling by Underpricing in the IPO Market，Journal of Financial Economics，1989，(23)：

303-323.

[3]陈柳钦，曾庆久.中国股市IPO抑价实证分析[J].贵州财经学院学报，2003，(4).

[4]熊洁洁.中国创业板市场IPO抑价实证分析[J].经济研究，2011，(5).

[5]赵红平.Eviews6软件的逐步回归分析模块在多重共线性教学中的应用[J].贵州教育学院学报(自然科学)，2009，(12).

[6]卢宇荣.中国创业板IPO抑价现象的实证研究[J].金融教育研究，2012，(11).

[7]陶莹，尹华阳.2006—2007年中国股市IPO抑价实证研究[J].湖北工业大学学报，2009，(6).

[8]汪宜霞，夏新平.IPO首日超额收益：基于抑价和溢价的研究综述[J].当代经济管理，2008，(4).

[9]朱静.中国创业板IPO 高抑价原因的实证研究[J].集体经济，2011，(3).

[10]汪宜霞，夏新平.IPO首日超额收益：基于抑价和溢价的研究综述[J].当代经济管理，2008，(4).

[11]黄勇，陶建平.上市公司IPO抑价问题实证分析[J].求索，2005，(3).

[责任编辑 陈凤雪]

收稿日期：2014-03-19

作者简介：黄炜岚（1993-），女，江苏苏州人，学生，从事经济管理研究。

endprint