注册制下IPO定价效率探索

□文/钱黄润玉 王雪纯

（安徽大学经济学院 安徽·合肥）

[提要］注册制改革下，新股发行的决定权由监管部门转移到市场手中是证券业回归市场的一次重要试水。本文以科创板2019年7月～2021年3月179家上市公司为样本，通过随机前沿模型测算IPO定价效率，从投资者情绪、承销商选择和公司质地等三个方面剖析IPO定价效率影响因素。研究发现：至2021年3月，科创板IPO定价均值效率仅有69.60%，高偏公司内在价值；在众多影响因素中，承销商选择因素影响程度最大，承销行业“只荐不保”现象严重，头部券商缺少社会责任意识，导致IPO股价偏高；从投资者情绪角度分析，定价的高偏一方面来源于投资者分歧，反映出市场对IPO定价的低认可度，另一方面受投资者的非理智性干扰，投资者缺少专业的金融知识，易陷入“从众”投资中。

2019年7月22日，首批25家公司正式在上海证券交易所科创板上市交易，标志着中国资本市场具有历史意义的重大改革。与主板、中小板、创业板不同，科创板作为一个专门面向高新科技企业上市的平台，其上市企业首先必须具有鲜明的科创属性，旨在提高服务企业科技创新能力，探索板块之间转板机制，通过板块间的补充与竞争推动产业转型升级。现行的上市标准仍然将限制条件集中在公司的盈利水平上，上市标准总体仍对科技创新型企业不友好。科创板的上市标准则以市值为核心，根据企业的市值适时调整指标要求，即使是尚未盈利或存在累计未弥补损失的企业也可以上市，种种创新性改革充分体现了该板块对于高新科技企业的包容性，体现了市场对于科技企业前期投资高特点的理解，是资本市场表明加强扶持科技企业的诚意所在。

此外，科创板作为首个试行注册制的板块，是证监会对于“去行政化”“市场决定资源配置”的首次试水。自中国股市建立以来，发行定价制度的形式一直处于探索与发展中。总体而言，发行定价一直处于“管制-放松-再管制-再放松”的循环往复中。在这样的制度安排下，我国IPO的定价效率一直存在或抑价或高估的问题。一直以来，政府指导与市场决定的矛盾问题难以得到有效解决。随着资本市场对于证券市场回归市场化的呼声越来越高，注册制开始试行。在注册制下，定价权由证监会下放市场主体，审核权限也移交给上交所，审核内容区别于核准制度下的价值判断，更加偏向形式化。注册制的实施一方面给予市场完全的权利决定资源配置，放松上市限制，扩充中小微企业的融资渠道，从而增加资本市场的发展活力；另一方面也是对我国目前资本市场的有效性检验，对市场参与者要求更高的责任意识与专业能力。因此，以科创板为例测算注册制下IPO的定价效率以及相关影响因素，对于未来注册制的进一步发展与改进具有重要意义。本文以2019年7月～2021年3月科创板上市公司首次发行相关数据为样本，测算注册制下科创板的IPO定价效率，剖析其影响因素的重要程度以及各个影响因素对IPO定价效率的影响关系，对症下药推动证券市场化进程，缩小我国资本市场与发达国家资本市场的发育程度差距。

一、文献综述

近年来，众多国内外学者在股票的首次公开发行定价领域产生许多研究成果，主要集中在IPO的定价效率测算、定价效率的影响因素以及各项政策对定价效率的效果评价。

关于股票的定价效率问题，其测算方法逐渐趋于成熟，考虑因素也逐渐趋于全面。早期，IPO的定价效率主要通过发行价格与首日上市价格差异率标准来体现，以蒋忠成（2009）为代表，其通过计算2008年底上市公司首日抑价率分析我国IPO定价是否存在抑价问题。随着股票市场的快速发展，股票价格的内在本质得到充分的认知。研究从股票价格反映公司内在价值的本质出发，引出回归模型，实证分析相对价格效率标准，从而判定股票价格是否有偏差。如，许红伟、陈欣（2012）从市场指数上升和下跌两个角度出发，分别将个股收益率与市场指数收益率进行回归得到两个可决系数，并以这两个可决系数的差为指标反映个股的定价效率。方立兵、肖斌卿（2015）以个股收益率作为被解释变量，分析当前市场因素和历史市场信息对其的解释作用，以市场收益率和历史市场信息对个股收益率解释程度的比值为评价指标，该指标与定价效率成反比。在多元线性回归的基础上，随机前沿模型被发现对于股票价格定价效率的研究具有重要意义，既可以测算发行价格的有效前沿，又能辨别发行方和市场对价格的干预影响。随机前沿模型运用的内部函数一般分为生产函数与成本函数。刘煜辉、沈可挺（2011）率先将随机前沿生产函数模型运用到中国股票的定价效率评价中，通过将样本划分为热销和非热销时段，重点分析中国新股上市是否抑价。为解决随机前沿生产函数模型只能衡量股票定价是否低偏的问题，基于成本函数的双边随机前沿模型被引用至IPO定价效率的衡量中。罗琦、伍敬侗（2017）从双边随机前沿的角度出发，探索IPO首日超额收益与一、二级市场之间的关系，最终发现一级市场股票发行定价过高。

关于IPO定价效率影响因素的研究，除了发行方本身的影响作用，国内外学者将研究重点放在投资者情绪、承销商责任等角度上。从投资者角度出发，徐妍、郑冠群（2016）实证检验机构投资者意见分歧与IPO定价效率之间的关系，研究表明投资者意见分歧并没有达到本应该有的优化定价效率效果；郭白滢、李瑾（2019）基于社会关系网络分析了机构投资者之间的信息竞争与信息共享对于市场定价效率的作用，指出机构信息的分享可有效提高市场定价水平。随着注册制的全面实施，承销商在IPO定价中所承担的责任更加重要。一方面部分学者认为高承销商声誉能够有效抑制IPO的抑价率，以谭德凯、田利辉（2019）为代表，从承销商与发行人的信息不对称角度出发，发现承销商在制定承销费用中的话语权更大，能够控制IPO的抑价率；另一方面部分学者认为承销商在负责股票上市时责任意识仍有欠缺，以维护自己根本利益为出发点，决定发行价格的高低水平，反而导致IPO定价效率的降低，以董秀良等人（2021）为代表，通过构造分位数模型分析各因素对IPO定价效率的影响，研究发现主承销商“只荐不保”，存在道德风险问题。

综上所述，目前对股票市场IPO定价效率的测算与影响因素研究已较为成熟，但是研究主要集中在主板、创业板等板块，且对IPO影响因素的重要程度没有做出客观评价。本文的边际贡献在于：一是将研究视角集中在科创板内部，探索注册制改革后IPO的定价效率；二是通过随机森林模型的建立，输出各种影响因素对IPO定价效率的影响程度，通过集成算法更加准确，且可防止过拟合的现象。

二、研究设计

（一）研究思路。本文关于注册制下IPO定价效率的研究具体分为两个部分：一是通过基于生产函数的随机前沿模型，对2019年7月～2021年3月所有科创板上市股票的均值定价效率进行测算；二是通过随机森林回归输出每个影响因素对IPO定价效率的解释程度的百分比，进一步对每个影响因素的重要性进行评价。在随机前沿模型的建立过程中，以Haunt（1996）的研究为基础，本文采用绝对价格作为被解释变量，将其看作产出，将首发上市的各基本要素看作投入要素，估计上市公司发行价格的最优定价，将实际结果与有效前沿面的偏差分解为市场扰动项和技术误差项，得到上市公司IPO定价的效率。在IPO定价效率影响因素的研究过程中，引入机器学习模拟回归，增强回归真实性。

（二）变量描述

1、IPO定价效率测算相关变量。作为一种不完全信息下的博弈行为，IPO发行价格受许多因素的影响，确定相对困难。资产负债率、净资产收益率和营业收入增长率作为主要财务指标直接反映公司质地和上市能力；研发投入占营业收入比例可体现该公司的革新潜力，且对于科技创新企业而言，研发投入是不可短缺的发展源泉；新股发行数量一定程度上反映了市场对于上市公司的信心，也反映了公司的规模大小；注册制下，承销商的作用日益扩大，其一是凭借专业能力合理定价，二是以自身信用为担保确保公司价值的正确评估。（表1）

表1 定价效率测算变量说明一览表

2、影响因素分析相关变量，见表2。（表2）

表2 影响因素分析变量说明一览表

（三）研究方法

1、随机前沿模型。随机前沿模型（SFA）是对既定的投入因素进行最佳组合，计算出最优产出及有效前沿面，类似于经济学的“帕累托最优”，通过与实际对比，得出效率。其主要思想是将扰动项ε分为ν和μ，其中ν为随机扰动项，一般刻画为各种本身不可控制的因素，因此可归入有效前沿面中；μ表示技术无效项，刻画本身可控因素。通过采用随机前沿模型，将IPO发行价格视为产出，影响IPO发行价格的基本面因素视为投入，通过估计出其有效前沿面，从而判断出IPO的定价效率。具体模型构建如下：

其中，Pricei为IPO公司的IPO发行价格矩阵；νi与μi为随机扰动项，前者为随机误差，后者为系统误差。IPO定价效率计算公式如下所示：

其中，Xi代表影响IPO定价效率的相关变量。

2、随机森林模型。随机森林本质上是一种集成算法，隶属Bagging算法。作为多个弱分类器的组合，随机森林将CART决策树作为弱分类器。每棵决策树随机选取样本进行训练拟合，并依据悉尼系数随机选取少量特征。在每棵决策树训练的过程中，发现特征间相互关系，并对特征的重要性进行排序，最终输出所有决策树的均值作为回归结果。随机森林两个随机性的引入对于防止过拟合具有重要意义。

本文利用随机森林模型深入分析IPO定价效率的影响因素，以第一部分测得的IPO定价效率EFF作为标签值，从公司质地、投资者情绪、承销商选择三个方面选取样本特征值，在集成算法的作用下得到回归均值。

三、实证结果

（一）IPO定价效率测算。如表3所示，极大似然函数λ的回归系数在5%的显著水平上显著，IPO发行价格与公司内在价格系统性误差显著存在。根据公式（2），可以得到样本公司IPO的定价效率均值约为69.60%，进一步证明IPO定价与公司内在价格之间存在偏离，且技术误差项μ为正值，表明IPO定价高估约30.40%。（表3）

表3 随即前沿模型回归结果一览表

lnAL、lnRD、lnRANK在1%的显著水平下均不显著，说明资本负债率、研发投入占营业收入比例以及承销商声誉均与IPO定价的高低没有显著性关系。这侧面说明承销商声誉、研发投入并没有发挥出应有的作用，承销商责任意识欠缺，并且科创板中上市公司科创属性的认证还不够严格。lnNUM回归系数为负，新股发行数量越少的公司其发行价格越高，说明规模越小的公司反而上市定价效率更高，这并不符合“大公司优势”。

（二）IPO定价效率影响因素分析

1、随机森林参数确定。首先需要确定叶子与树的数量，叶子数量确定的目标便是使得均方误差达到最小。经过测试，我们发现叶子数量为5时，均方误差最小，随着叶子数量增加，均方误差会增大。这符合叶子数量与均方误差的一般关系。

此外，如图1所示，随着决策树的增加，均方误差逐渐下降。当决策树增加至400棵，均方误差趋于稳定并保持最小。因此，最终确定树的数量大约在400棵左右最优。（图1）

图1 参数敏感性分析图

2、影响因素解释程度。从投资情绪角度来看，网下配售比例体现机构投资者对某股票的持股比例，该指标侧面反映机构投资者对该股票发行价格合理定价的信心，能够发挥市场主体理性投资对IPO合理定价的引导作用；战略配售股份比例与IPO的定价效率呈反向关系，战略投资者作为持有上市公司股票的股东，其认购过程没有市场参与，是一种协商的结果。过高的战略者投资配股比例可能会扰乱原本市场秩序，向市场传递出持股公司发展前景良好的错误信号，导致价格的高估。另外，投资者对新股越热情，其定价效率反而可能更低，反映出我国资本市场的“非理性”特征，股票的“热销”可能激发投资者的从众心理，造成非正常竞争，哄抬价格。投资者分歧数值代表市场上机构投资者对于该股发行价格与公司内在价值的符合度，投资者分歧越小，市场对于新股定价就越有把握和可信度，IPO定价效率越高。（表4）

表4 影响因素对定价效率影响程度一览表

从承销商选择角度来看，新股上市多花费的承销保荐费用越大，反而该公司IPO定价偏差越大。这实际上反映了现行注册制下承销商和保荐方的不作为现象，该结果与前文随机前沿模型中RANK（承销商声誉）前系数为负这一结果不谋而合。头部证券商并没有因为其更加专业的工作能力提高公司IPO定价效率，反而可能由于过于注重自身利益，利用自身的行业威望故意提高发行价格从而拔高承销保荐费用，造成严重的“只荐不保”现象。值得注意的是，承销商对IPO定价效率的影响作用远大于其他影响因素。

从公司质地的角度来看，资产负债率与净资产收益率对IPO定价效率造成的影响均低于0.1%，这恰好符合科创板注册制以价值为核心的上市标准，不再一味关注公司的盈利水平；由于科技型企业研发投入巨大，公司前期负债较高的情形已得到市场的充分理解，故资产负债率对IPO定价并不会产生很大的影响；营业收入增长率反映了公司的成长能力，其与IPO定价效率成正比，说明成长潜力越大的公司，IPO定价效率会更高。

四、结论与建议

本文以2019年7月～2021年3月科创板179家上市企业为样本，首先利用基于成本函数的随机前沿模型，以上市公司发行价格为产出，其他各类因素为投入要素，测算注册制下IPO的定价效率，接着从公司质地、投资者情绪、承销商选择三个方面探究IPO定价效率的影响因素，并利用随机森林得到每个影响因素对IPO定价效率影响程度的百分比。研究发现：至2021年3月，科创板的IPO的定价效率仅有69.60%，上市定价高偏公司内在价值约30.40%，定价效率偏低。在IPO定价效率的影响要素中，承销商选择影响程度最大，其次是投资者情绪因素，以盈利收入为核心的公司质地影响作用不大。承销商“只荐不保”现象严重，头部券商缺少社会责任意识，导致IPO股价偏高。从投资者角度分析，一是询价制度下投资者分歧较大，反映了市场对于IPO定价的认可度不高；二是我国资本市场尚不成熟，投资者缺少专业的金融知识，难以保持理性，易陷入“从众”投资中，“炒高”股票价格。

基于以上研究结论，提出下述政策建议：第一，应加强对承销商的监管，防控承销商机会主义行为。一方面可通过改革现行承销费用与承销总金额成正比的定价机制，从根源上减少这种“激励扭曲”，实现承销商利益与发行方“脱轨化”；另一方面应建立承销商声誉排名机制，通过市场的“无形的手”形成良性竞争，推动承销商从一味地注重收益转向注重社会声誉，推动承销保荐流程的透明化。第二，应坚持询价制度市场化改革，减少行政干预，发挥询价机制定价职能。询价机构报价时应排除上市公司发行事宜中发行数量等众多因素的干扰，以合理评估发行公司内在价值为宗旨，避免同质化报价。监管机构可适当放松监管红线，如“超募”等问题，放权给市场，检验注册制下市场“优胜劣汰”的筛选能力。第三，应加强金融普及教育，减少二级市场非理智投资行为。金融机构定期开展金融投资讲座、宣讲会，重点进行风险控制教育，抑制冲动投资、从众投资，稳定市场秩序。同时，金融机构应自觉承担社会责任，以个体投资者风险承担能力为上限接受委托投资，引导投资者理性投资。