重大風(fēng)險提示可以降低IPO抑價嗎？——基于文本分析法的經(jīng)驗證據(jù)

郝項超，蘇之翔

（南開大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院，天津300071）

一、引 言

從2001年開始，中國證監(jiān)會就著手出臺政策完善招股說明書的內(nèi)容。在當(dāng)年發(fā)布的《公開發(fā)行證券的公司信息披露內(nèi)容與格式準(zhǔn)則第1號——招股說明書》（以下簡稱《招股說明書》）中，證監(jiān)會特別強調(diào)首次公開發(fā)行股票（Initial Public Offerings，IPO）的企業(yè)與承銷商必須在招股說明書（或招股意向書）的開始部分明確提示發(fā)行企業(yè)的重大風(fēng)險。證監(jiān)會的初衷是希望通過提示風(fēng)險的方式引導(dǎo)投資者關(guān)注發(fā)行企業(yè)的風(fēng)險，并據(jù)此進行理性投資決策。但這一政策規(guī)定出臺10年之久，一直沒有得到足夠的關(guān)注。最近幾年，新股破發(fā)的情況屢屢出現(xiàn)，這使得媒體、監(jiān)管部門以及投資者開始質(zhì)疑和批評發(fā)行企業(yè)重大風(fēng)險提示信息的完整性和準(zhǔn)確性。然而，這些質(zhì)疑與批評過于泛泛，缺乏嚴謹?shù)倪壿嬇c有力的證據(jù)，新的政策調(diào)整是否合適也缺乏理論的支持。

本文嘗試從IPO抑價的角度實證分析中國證監(jiān)會關(guān)于重大風(fēng)險提示的披露政策在過去十年的效果。IPO抑價是指首次公開發(fā)行股票的企業(yè)股票上市交易第一天的收盤價格高于發(fā)行價格的現(xiàn)象（Ritter和Welch，2002）。在過去30多年里，這一現(xiàn)象吸引了國內(nèi)外眾多學(xué)者的關(guān)注，涌現(xiàn)出大量的理論與實證研究。盡管角度不同，但多數(shù)研究都認為信息不對稱是產(chǎn)生IPO抑價最為重要的原因之一。因此，降低IPO過程中的信息不對稱有助于降低抑價的程度。而中國證監(jiān)會要求在招股說明書的開始部分提示發(fā)行企業(yè)的重大風(fēng)險，這恰恰是一種通過增加信息來減少投資者所面臨不確定性的重要措施。這樣，我們完全可以借鑒以往IPO抑價研究的思路和理論框架來分析重大風(fēng)險提示披露政策的效果。

然而，要實際測度每家上市公司招股說明書所提示風(fēng)險信息的數(shù)量和質(zhì)量并不是一件容易的事情。為克服這一難題，本文借鑒了Hanley和Hoberg（2010）提出的文本分析法。文本分析法是在信息科學(xué)發(fā)展的基礎(chǔ)上結(jié)合語言學(xué)方法形成的一種信息處理工具，在信息處理領(lǐng)域的應(yīng)用非常普遍。依據(jù)這一方法，重大風(fēng)險提示信息可以區(qū)分為標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)險提示信息與特有風(fēng)險提示信息。標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)險提示信息是與已發(fā)行企業(yè)招股說明書中提示的重大風(fēng)險信息相似的內(nèi)容，特有風(fēng)險提示信息則是與已發(fā)行企業(yè)招股說明書中提示的重大風(fēng)險信息不同的內(nèi)容，可以理解為某企業(yè)區(qū)別于其他企業(yè)的風(fēng)險信息。這一方法的基本邏輯是：標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)險提示信息過于同質(zhì)化，是低質(zhì)量信息，無助于投資者改進決策；而特有風(fēng)險提示信息可以幫助投資者區(qū)分好的與壞的公司、提高定價的準(zhǔn)確性，是高質(zhì)量信息，因此特有風(fēng)險提示信息增加更可能導(dǎo)致IPO抑價水平降低。本文基于滬深兩市733家企業(yè)的IPO數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)險提示信息對IPO抑價沒有顯著影響，而特有風(fēng)險提示信息有助于降低在主板上市企業(yè)的IPO抑價水平，但對在中小板與創(chuàng)業(yè)板上市的公司則沒有顯著影響。因此，現(xiàn)行重大風(fēng)險提示披露政策的效果并不像外界所擔(dān)心的那么糟糕，該政策的問題可能主要集中在發(fā)展較晚的中小板與創(chuàng)業(yè)板市場。

本文剩余部分的內(nèi)容安排如下：第二部分是文獻回顧與理論分析，第三部分是樣本、數(shù)據(jù)與研究方法，第四部分是實證分析，最后是結(jié)論與政策建議。

二、文獻回顧與理論分析

（一）文獻回顧

IPO抑價現(xiàn)象最早由Logue（1973）、Ibbotson（1975）等提出，之后得到了很多學(xué)者的關(guān)注。IPO抑價的核心問題是什么原因?qū)е铝艘謨r，現(xiàn)有研究提出了三種重要的理論來解釋這一現(xiàn)象。

第一種是信號理論。該理論強調(diào)投資者與發(fā)行企業(yè)之間存在信息不對稱，即發(fā)行企業(yè)知道自己的真實狀況，而投資者并不了解。發(fā)行企業(yè)可以分為好的公司與壞的公司，好的公司通過發(fā)出有成本的信號，即抑價發(fā)行來實現(xiàn)與壞的公司的明確區(qū)分，從而吸引投資者。發(fā)行企業(yè)可以在以后的證券發(fā)行中獲得優(yōu)惠條款，從而彌補首次發(fā)行時的抑價損失（Allen和Faulhaber，1989；Grinblatt和 Hwang，1989；Welch，1989；Chemmanur，1993）。

第二種是聲譽資本理論。該理論將承銷商引入到了模型中，強調(diào)承銷商與投資者之間的信息不對稱。Beatty和Ritter（1986）認為，承銷商與投資者之間的博弈并不會因證券發(fā)行結(jié)束而結(jié)束，是典型的二次博弈。承銷商投入不可收回的聲譽資本，為企業(yè)股票的發(fā)行價格提供擔(dān)保，以保證證券發(fā)行成功。如果證券上市交易后投資者遭受損失，那么承銷商的聲譽資本下降，投資者將不會再購買該承銷商推銷的其他證券以示懲罰。因此，承銷商有動機壓低發(fā)行價格，以避免未來聲譽資本遭受損失或降低其可能性。

第三種是詢價理論。與聲譽資本理論關(guān)注發(fā)行后的博弈過程不同，詢價理論側(cè)重于探討發(fā)行前承銷商與投資者之間的博弈。詢價理論將企業(yè)發(fā)行證券視為一種典型的拍賣行為，承銷商通過詢價獲得一個初始的發(fā)行價格范圍，然后通過路演獲得投資者的真實需求信息（Benveniste和Spindt，1989；Benveniste和 Wilhelm，1990；Spatt和Srivastava，1991）。如果市場需求強烈，那么承銷商將以較高的價格發(fā)行證券。但理性的投資者如果預(yù)期到上市結(jié)果，就會隱藏其真實需求信息。因此，為了確保獲得投資者的真實需求信息，承銷商必須在證券分配與發(fā)行價格上充分補償投資者，才有可能實現(xiàn)最優(yōu)的發(fā)行結(jié)果（Ritter和Welch，2002）。而Hanley和Hoberg（2010）指出，只有當(dāng)招股說明書中及路演時披露的信息足夠時，詢價得到的發(fā)行價格才可能被投資者所接受。如果信息披露不足，投資者預(yù)期面臨信息不對稱，就會要求更優(yōu)惠的證券分配與更大的抑價補償。

除以上三種基于信息不對稱的理論外，Ibbotson（1975）、Tinic（1988）以及 Hughes和Thakor（1992）等還提出了規(guī)避訴訟風(fēng)險假說來解釋IPO抑價。他們強調(diào)，即使是在雙方信息完全對稱的情況下，承銷商或發(fā)行企業(yè)仍會選擇較低的發(fā)行價格，以避免因未來交易價格低于發(fā)行價格而被投資者提起訴訟的風(fēng)險。

國內(nèi)關(guān)于IPO抑價的研究起步較晚，王晉斌（1997）及宋逢明和梁洪昀（2001）較早關(guān)注這一問題。國內(nèi)學(xué)者主要從三個方面討論了中國特色的IPO制度對抑價的影響：第一，股票供給管制（田利輝，2010；Tian，2011）；第二，股權(quán)分置改革（劉煜輝和熊鵬，2005）；第三，發(fā)行方式的變化（朱凱和陳信元，2005；曹鳳岐和董秀良，2006；劉志遠等，2011）。近期有一些研究考察了風(fēng)險投資對中小企業(yè)IPO抑價的影響（陳工孟等，2011；李曜等，2011；張學(xué)勇和廖理，2011）。從已有文獻來看，國內(nèi)關(guān)注信息披露改善的文獻還非常有限，僅有汪宜霞和夏新平（2004）及陳勝藍（2010）考察了財務(wù)會計信息對IPO抑價的積極作用。但隨著發(fā)行制度改革、股權(quán)分置改革等重大制度改革的逐步完成，信息披露機制的完善開始成為證監(jiān)會當(dāng)前及未來關(guān)注的重點（中國證券報，2012）。因此，系統(tǒng)研究招股說明書中披露的各項信息對新股發(fā)行結(jié)果的影響就具有非常重要的現(xiàn)實意義。

（二）重大風(fēng)險提示與中國上市公司IPO抑價分析

2001年3月，中國證監(jiān)會發(fā)布了《招股說明書》，其中第十一條要求IPO公司在招股說明書首頁進行“特別風(fēng)險提示”，并在第四十六、第四十七、第四十八以及第九十條等條款中明確了需要提示的風(fēng)險種類。2006年在《招股說明書》的修正稿中，證監(jiān)會將特別提示與特別風(fēng)險提示合并為重大事項提示，同樣要求發(fā)行人在招股說明書首頁提醒投資者予以特別關(guān)注。重大風(fēng)險提示與招股說明書中其他內(nèi)容的最大區(qū)別是簡要、概括且重點突出，以方便投資者在短時間內(nèi)迅速知悉與理解發(fā)行企業(yè)的總體風(fēng)險狀況。因此，這種提示在理論上可以作為外部投資者判斷發(fā)行企業(yè)價值的部分依據(jù)，并由此決定其對發(fā)行企業(yè)股票的真實需求。但需要強調(diào)的是，由于招股說明書中提示的風(fēng)險信息幾乎都是企業(yè)現(xiàn)實或潛在的負面信息，過多地提示很可能導(dǎo)致發(fā)行失敗，因此，發(fā)行企業(yè)與承銷商會慎重考慮提示哪些以及如何提示風(fēng)險信息。這就形成了發(fā)行企業(yè)、承銷商、監(jiān)管部門以及投資者之間的多方博弈。

考慮到中國新股發(fā)行制度的變化，我們分兩個階段來分析風(fēng)險提示對IPO抑價的影響。第一階段是2000年至2004年底，在此期間，新股發(fā)行主要由承銷商與發(fā)行企業(yè)共同確定，并向二級市場配售。如果承銷商承銷的股票在上市后出現(xiàn)問題或者市場表現(xiàn)不好，導(dǎo)致投資者遭受損失，那么投資者將可能不再信任該承銷商承銷的任何股票。為了避免不可挽回的聲譽資本損失或者規(guī)避訴訟風(fēng)險，承銷商傾向于以較低的價格發(fā)行股票，從而導(dǎo)致較高的IPO抑價。但以往的研究表明，國內(nèi)承銷商的聲譽機制尚未形成，對IPO初始定價并沒有產(chǎn)生顯著的影響（郭泓和趙震宇，2006；Gao，2010）。同時，訴訟風(fēng)險對承銷商似乎也沒有明顯的約束力，很少有承銷商因此受到重罰。在這種情況下，承銷商沒有動機去充分提示發(fā)行企業(yè)的風(fēng)險，提示過多的風(fēng)險反而可能導(dǎo)致發(fā)行失敗，從而減少其承銷收入。

第二階段是2005年之后，國內(nèi)首次公開發(fā)行股票引入了詢價機制。詢價機制的目的是確定一個準(zhǔn)確的、能為投資者所接受的發(fā)行價格。Hanley和Hoberg（2010）認為有兩種方法可供承銷商選擇，承銷商可以選擇披露更多的信息，這樣詢價機構(gòu)可以準(zhǔn)確地評估發(fā)行企業(yè)，從而給出準(zhǔn)確的發(fā)行價格，但這種充分的信息披露可能導(dǎo)致競爭對手獲得該企業(yè)的某些重要信息，或者因風(fēng)險過多而導(dǎo)致發(fā)行失敗。不僅如此，承銷商為收集詳細信息還須承擔(dān)更高的成本。承銷商也可以選擇披露有限的信息，借助累積投標(biāo)詢價過程，由詢價機構(gòu)來評估發(fā)行企業(yè)的價值并給出報價。但詢價機構(gòu)判斷企業(yè)價值也需要基于發(fā)行企業(yè)提供的信息。在信息披露有限的情況下，詢價機構(gòu)面臨的信息不對稱問題比較嚴重，從而通常要求更多的折價作為補償。因此，承銷商選擇什么樣的信息披露策略，最終取決于上述兩種方法的成本與收益權(quán)衡。但需要特別指出的是，詢價機制最終產(chǎn)生的發(fā)行價格非常依賴于這一機制的運行效率。目前，我國股票市場的供給受到嚴格的管制，而投資者的需求卻非常旺盛，這就導(dǎo)致了新股發(fā)行市場供不應(yīng)求的情況。在這種情況下，參與詢價的投資者在與發(fā)行企業(yè)或承銷商博弈時自然處于劣勢，對發(fā)行企業(yè)信息披露的要求會有所降低。因此，承銷商更傾向于通過第二種方法確定發(fā)行價格，使得其編制的招股說明書中內(nèi)容的信息含量有限且質(zhì)量低下。①《中國證券報》、《上海證券報》、《第一財經(jīng)日報》等國內(nèi)重要財經(jīng)媒體近些年相繼曝光了一些低質(zhì)量的招股說明書。證監(jiān)會發(fā)行部副主任在2012年也強調(diào)，“證監(jiān)會將繼續(xù)以信息披露為中心，增加企業(yè)在招股說明書中對于風(fēng)險因素的提示?！贝藭r，國內(nèi)發(fā)行企業(yè)招股說明書中的風(fēng)險提示信息對IPO抑價的緩解作用會被削弱，兩者之間的關(guān)系可能變得不顯著。

三、樣本、數(shù)據(jù)與研究方法

（一）樣本與數(shù)據(jù)

本文的初始樣本包括自證監(jiān)會要求發(fā)行企業(yè)提示重大風(fēng)險以來的所有上市公司。與以往研究類似，我們借助網(wǎng)絡(luò)來收集上市公司披露的招股說明書。依據(jù)證監(jiān)會的要求，發(fā)行企業(yè)不僅需要在《中國證券報》、《上海證券報》等紙質(zhì)媒體披露招股信息，還需將招股說明書在上海證券交易所（www.sse.com.cn）、深圳證券交易所（www.szse.cn）以及巨潮資訊網(wǎng)（www.cninfo.com.cn）等網(wǎng)站上披露。需要說明的是，招股說明書無一例外地選擇了PDF格式的文檔，其中部分上市企業(yè)的招股說明書采取了加密的方式，這導(dǎo)致我們無法提取其中的文字信息。因此，考慮到文本信息的可得性，我們將這些發(fā)行企業(yè)排除在樣本之外。此外，考慮到金融企業(yè)的特殊性，我們也將其排除在外。最終的樣本包括2001－2011年滬深兩市733家公開發(fā)行股票的企業(yè)，其中主板上市公司172家，中小板上市公司428家，創(chuàng)業(yè)板上市公司133家。

（二）重大風(fēng)險提示信息的度量

對于信息的度量，以往研究大多采用的是相關(guān)信息的數(shù)量②如 風(fēng)險因素的數(shù)量、募集資金使用投向等。（Beatty和 Welch，1996；Ljungqvist和 Wilhelm，2003；Leone等，2007）、是否披露了某類重要信息③如正在研發(fā)的產(chǎn)品信息。（Guo等，2004）等。由于比較直觀，這類研究通過手工的方式就可以輕松處理這些信息并得到計算結(jié)果。但對于復(fù)雜的信息，這些方法就顯得無能為力。近期有幾篇重要的文獻嘗試發(fā)展新的度量方法來解決這一問題，其中Goetzmann等（2007）提出采用字符計數(shù)方法來度量軟信息，Arnold等（2010）進一步將該方法拓展到對招股說明書中風(fēng)險信息模糊性的度量上，Hanley和Hoberg（2010）則引入了信息處理研究中的文本分析法來研究金融市場信息對資產(chǎn)定價的影響。由于字符計數(shù)方法以披露內(nèi)容所涉及字數(shù)的多少來度量信息，無法準(zhǔn)確區(qū)分信息的差異性，因此本文主要采用Hanley和Hoberg（2010）的文本分析法（以下簡稱HH 文本分析法）。①國內(nèi)也有研究采用所謂的文本分析，如吳建南等（2007）等，但這些研究中的文本分析其實是內(nèi)容分析，即通過對特定內(nèi)容的人工識別，結(jié)合統(tǒng)計知識進行分析。本文使用的HH 文本分析法則強調(diào)結(jié)合信息處理技術(shù)來解決海量信息識別問題。

HH文本分析法是將計算機科學(xué)中的信息處理技術(shù)與語言學(xué)中的語義分析方法相結(jié)合形成的一種分析海量信息的新方法，目前已經(jīng)在計算機、新媒體等領(lǐng)域得到了廣泛的運用，在金融學(xué)領(lǐng)域也得到了一些重要文獻的支持。HH 文本分析法的優(yōu)勢在于，文本經(jīng)過適當(dāng)?shù)淖R別和區(qū)分，可以提取出量與質(zhì)兩個維度的衡量結(jié)果。該方法首先確定一個IPO風(fēng)險提示文本信息的全集，然后用每個IPO企業(yè)的風(fēng)險提示文本信息跟信息全集進行對比，得到一個相對的衡量結(jié)果。在此基礎(chǔ)上，文本分析法可以將該結(jié)果分解成兩部分：一部分是標(biāo)準(zhǔn)的風(fēng)險信息；另一部分是企業(yè)特有的風(fēng)險信息。標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)險提示信息就是那些雷同的、格式化的語言所反映的風(fēng)險信息，是低質(zhì)量的風(fēng)險信息；特有風(fēng)險提示信息則是反映企業(yè)自身業(yè)務(wù)、財務(wù)、管理等有別于其他企業(yè)、其他行業(yè)的風(fēng)險信息，是高質(zhì)量的風(fēng)險信息。

1.文本分析法的基本邏輯。文本分析法的邏輯是將所有個體的信息作為一個信息全集，然后將這些信息劃分為N個維度，即信息全集是N維信息集。任意一個文本的內(nèi)容都可以映射到N維信息全集上，并獲得一個映射結(jié)果，即一個N 維向量。因此，依據(jù)文本分析法的基本邏輯，該方法的第一步是對文本信息進行向量化。依據(jù)Hanley和Hoberg（2010），所謂向量化就是將每個文本視為一個向量、文本中的每個單詞作為向量的一個維度。如果文本中包含1 000個單詞，那么該文本就是1 000×1維向量。由于Hanley和Hoberg（2010）研究的是英文招股說明書，他們采用詞根的方式來確定每個文本信息的向量。他們同時剔除了冠詞、連詞等，因為這些詞在英文表達中并沒有實質(zhì)的含義。我們以Hanley和Hoberg（2010）給出的一個簡單例子來進一步描述文本向量化的過程。比如，在兩個簡化的招股說明書中，一個只包含“they sell potatoes and they sell corn”，另一個只包含“they sold knives”。剔除冠詞“the”、連詞“and”以及代詞“they”后，只剩下“sell”、“potato”、“corn”和“knife”四個詞根。在第一個招股說明書中，“sell”出現(xiàn)了2次，“potato”出現(xiàn)了1次，“corn”出現(xiàn)了1次，因此其文本向量為｛2，1，1，0｝。類似地，第二個招股說明書的文本向量為｛1，0，0，1｝。

考慮到中文文本與英文文本的語言差異，本文以中文單個字來構(gòu)建信息全集向量。字的選取遵循以下三個原則：第一，選取教育部、文化部聯(lián)合發(fā)布的《通用規(guī)范漢字表》中的一級與二級常用漢字共6 906個；第二，剔除常用但不表達具體含義的字，如“是”、“的”等；第三，剔除在所有招股說明書中沒有出現(xiàn)的字。我們最終得到了3 500個字來構(gòu)建信息全集向量。

對于向量化的文本，仍需解決風(fēng)險提示信息文本長度不同導(dǎo)致的結(jié)果不可比問題。一般來說，某一漢字在長文本中重復(fù)出現(xiàn)的次數(shù)較多，在短文本中重復(fù)出現(xiàn)的次數(shù)較少，但我們不能因此說前者的信息量就比后者大。為此，本文進一步將這些向量進行標(biāo)準(zhǔn)化處理。對于發(fā)行企業(yè)i的重大風(fēng)險提示信息向量，將該向量除以文本中漢字的總數(shù)，即得到標(biāo)準(zhǔn)化后的向量normtot，i。

以單字構(gòu)建信息全集向量在中國文字表達的環(huán)境中可能是有問題的，因為字與字的組合可以衍生出很多的語義?？紤]到這一問題，本文在穩(wěn)健性檢驗中以大量常見的詞組來重新界定信息全集，發(fā)現(xiàn)結(jié)果并沒有顯著的差異。

2.標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)險提示信息與特有風(fēng)險提示信息的度量。如前文所述，對于行業(yè)共同面臨的重大風(fēng)險，承銷商通常會參考同行業(yè)已經(jīng)發(fā)行股票企業(yè)的招股說明書來編制后發(fā)行企業(yè)的招股說明書，這樣后發(fā)行企業(yè)重大風(fēng)險提示的部分信息會因重復(fù)或類似而失去使用價值。這些重復(fù)或類似的信息可以定義為標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)險提示信息，而在以往公開信息中沒有反映的信息可以視為特有風(fēng)險提示信息。區(qū)分與度量標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)險與特有風(fēng)險提示信息需要在之前文本分析的基礎(chǔ)上構(gòu)建一個包含標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)險提示信息的子樣本。借鑒Hanley和Hoberg（2010）的方法，我們首先選擇與發(fā)行企業(yè)所屬同一行業(yè)且發(fā)行日期處在該企業(yè)上市前365天到前90天之間的所有企業(yè)的招股說明書。行業(yè)的劃分采用證監(jiān)會的標(biāo)準(zhǔn)，對工業(yè)企業(yè)按照兩位編碼進一步劃分不同的行業(yè)。假設(shè)在企業(yè)i上市前365天到前90天內(nèi)有P個同行業(yè)的企業(yè)上市，這些企業(yè)的重大風(fēng)險提示信息標(biāo)準(zhǔn)化向量為normtot，p，則與企業(yè)i同屬一個行業(yè)的IPO重大風(fēng)險提示信息平均標(biāo)準(zhǔn)化向量為：

承銷商撰寫重大風(fēng)險提示信息時也可能會參照近期發(fā)行上市企業(yè)的招股說明書，以提示發(fā)行時點附近所有企業(yè)都可能面臨的市場風(fēng)險、宏觀經(jīng)濟風(fēng)險等。本文選取發(fā)行企業(yè)上市前90天內(nèi)IPO企業(yè)的重大風(fēng)險提示信息作為承銷商的參照內(nèi)容。這樣的處理可以避免90天內(nèi)所屬行業(yè)相同的IPO公司重大風(fēng)險提示信息被重復(fù)使用。假設(shè)在企業(yè)i上市前90天內(nèi)有K個公司上市，這些公司的重大風(fēng)險提示信息標(biāo)準(zhǔn)化向量為normtot，k，則與企業(yè)i發(fā)行時間接近的IPO公司重大風(fēng)險提示信息平均標(biāo)準(zhǔn)化向量為：

依據(jù)上述方法，對于任何一個發(fā)行企業(yè)i，我們都有三個3 500×1維向量，分別為和將這三個向量的同一個維度視為一組觀測值，并將作為被解釋變量、normind，i和normrec，i作為解釋變量進行回歸，可以得到發(fā)行企業(yè)i重大風(fēng)險提示信息與標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)險提示信息的關(guān)系。

回歸系數(shù)a1表示發(fā)行企業(yè)i的重大風(fēng)險提示信息中能夠被同行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)險提示信息解釋的部分，a2則表示其中可以被近期發(fā)行上市企業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)險提示信息解釋的部分。因此，我們可以用Standardi＝a1＋a2來表示發(fā)行企業(yè)i的標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)險提示信息。對于標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)險提示信息不能解釋的部分，我們將其界定為發(fā)行企業(yè)i的特有風(fēng)險提示信息Informativei，它等于式（3）的殘差絕對值。

表1報告了兩類風(fēng)險提示信息的統(tǒng)計結(jié)果。可以看到，在重大風(fēng)險提示信息中，國內(nèi)IPO企業(yè)更多地采用標(biāo)準(zhǔn)的方式進行披露；從絕對水平看，不管何種風(fēng)險提示信息，主板上市公司的風(fēng)險提示信息絕對量最少，創(chuàng)業(yè)板上市公司最多；但從相對水平看，創(chuàng)業(yè)板IPO企業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)險提示信息比例更大，因而可能是低質(zhì)量的。

表1 標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)險與特有風(fēng)險提示信息統(tǒng)計結(jié)果

四、實證分析

（一）計量模型

借鑒Hanley和Hoberg（2010）等的研究，本文采用如下的計量模型來檢驗重大風(fēng)險提示信息對IPO抑價的影響，并判斷重大風(fēng)險提示政策的效果：

其中，被解釋變量IPOUnderpricing表示發(fā)行抑價，也稱首日收益，與以往研究一樣，本文采用上市第一天收盤價格與發(fā)行價格之間的差異程度來度量IPOUnderpricing。Standardi和Informativei分別表示由前文方法得到的發(fā)行企業(yè)i的標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)險提示信息與特有風(fēng)險提示信息。Control表示控制變量，根據(jù)以往相關(guān)研究，本文主要控制了三類變量的影響，分別是承銷商因素、發(fā)行企業(yè)特征以及國內(nèi)資本市場管制特征。①我們也考慮了控制主板、中小板與創(chuàng)業(yè)板板塊選擇以及IPO企業(yè)資產(chǎn)收益率、資產(chǎn)負債率等財務(wù)因素，但發(fā)現(xiàn)其系數(shù)都不顯著，而且標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)險與特有風(fēng)險提示信息變量的結(jié)果也沒有發(fā)生明顯變化。對此感興趣的讀者可向作者索取。作者感謝審稿人提出的關(guān)于控制變量的寶貴建議。有關(guān)變量的度量如下：（1）承銷商聲譽Reputation＿underwriter，本文采用Carter和Manaster（1990）的方法來計算承銷商的聲譽，如果承銷商的收入位列當(dāng)年行業(yè)排名的前十位，則Reputation＿underwriter取1，否則取0；（2）內(nèi)部人持股比例Insider；（3）IPO 募集資金規(guī)模Offersize；（4）發(fā)行價格Offerprice；（5）募集資金投向項目數(shù)Uses；（6）招股前一年銷售收入Sales；（7）是否有風(fēng)險資本股權(quán)VCD，如果IPO企業(yè)招股之前有風(fēng)險資本持有超過5%的股權(quán)，則VCD取1，否則取0；（8）是否是高科技企業(yè)Tech，如果IPO企業(yè)為高科技企業(yè)，則Tech取1，否則取0；（9）網(wǎng)上發(fā)行中簽率Allocationrate；（10）發(fā)行企業(yè)網(wǎng)下發(fā)行數(shù)量占比Offline。另外，本文還控制了年度效應(yīng)與行業(yè)效應(yīng)，以消除其他未知因素的影響。

對于式（4），本文采用普通最小二乘法（OLS）來估計有關(guān)參數(shù)。考慮到異方差的影響，本文在估計時分別對Offersize、Offerprice、Sales以及Uses這四個變量取對數(shù)，同時引入了異方差穩(wěn)健的方法來計算關(guān)鍵的統(tǒng)計量。

（二）實證結(jié)果與分析

表2報告了式（4）的回歸結(jié)果。可以看到，在不考慮年度與行業(yè)效應(yīng)的情況下，標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)險提示信息Standard的系數(shù)都顯著為負，但在同時考慮年度與行業(yè)效應(yīng)時，它的系數(shù)不再顯著。特有風(fēng)險提示信息Informative的系數(shù)均為負，且在多數(shù)情況下都顯著。這表明特有風(fēng)險提示信息有助于降低上市公司的IPO抑價，增加1單位特有風(fēng)險提示信息可以使IPO抑價程度平均下降27%。R2的結(jié)果表明標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)險提示信息可以解釋5%的IPO抑價，特有風(fēng)險提示信息可以解釋6%的IPO抑價，與Offersize、Offerprice等控制變量一起可以解釋約56%的IPO抑價。

表2 標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)險、特有風(fēng)險提示信息與IPO抑價（全樣本回歸結(jié)果）

大多數(shù)控制變量的回歸結(jié)果與以往研究的發(fā)現(xiàn)是一致的，這里不再贅述。需要說明的是，Allocationrate和Offline的系數(shù)在控制了年度與行業(yè)效應(yīng)之后都不顯著。這與Cheung等（2009）的結(jié)果一致，但與Tian（2011）的結(jié)果不一致。其原因在于，Tian（2011）考察的期間是詢價制與保薦人制度引入之前，Cheung等（2009）考察的期間則是在此之后，而本文的研究不僅涵蓋了這兩項研究的樣本期間，更是擴展到了2011年。因此，本文這兩個變量的回歸結(jié)果在一定程度上表明，隨著中國股票發(fā)行制度的改革，部分發(fā)行管制對IPO抑價的影響可能已經(jīng)沒有那么明顯。

主板、中小板與創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)之間存在明顯差異，主板都是一些規(guī)模較大的企業(yè)，創(chuàng)業(yè)板大多是一些規(guī)模較小的科技型企業(yè)，中小板企業(yè)則介于兩者之間。我們依據(jù)上市公司所屬板塊將其分為三組，并分別估計了式（4），回歸結(jié)果見表3。我們發(fā)現(xiàn)，主板上市公司的結(jié)果與全樣本回歸結(jié)果基本一致，但中小板與創(chuàng)業(yè)板上市公司的結(jié)果卻出現(xiàn)了明顯的差異。在中小板與創(chuàng)業(yè)板上市公司中，標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)險提示信息Standard的系數(shù)仍不顯著，特有風(fēng)險提示信息Informative的系數(shù)雖然仍為負，但統(tǒng)計上卻不再顯著。這表明特有風(fēng)險提示信息對IPO抑價的積極作用僅體現(xiàn)在主板市場，而在中小板與創(chuàng)業(yè)板市場則沒有任何實際效果。換句話說，中小板與創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)的重大風(fēng)險提示信息的質(zhì)量實際上較低，而主板上市公司的重大風(fēng)險提示信息則相對可靠。因此，社會對招股說明書質(zhì)量的批評應(yīng)當(dāng)更加理性，批評的焦點與未來改革的重點應(yīng)集中在中小板與創(chuàng)業(yè)板市場。

表3 標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)險、特有風(fēng)險提示信息與IPO抑價（分板塊回歸結(jié)果）

（三）穩(wěn)健性檢驗

影響上述結(jié)果穩(wěn)健性的第一個重要因素是重大風(fēng)險提示信息的度量。我們在上文中采用3 500個常用字來構(gòu)建文本向量并以此來計算兩類風(fēng)險提示信息的數(shù)值。這一方法可能存在的問題是，中文文本的準(zhǔn)確含義無法完全由單個漢字來完整表達，還需要借助詞語的幫助。對于這一問題，我們將《漢語大詞典》中的260 936個詞語作為基本的詞語庫，剔除在樣本公司招股說明書中沒有使用的詞語后得到19 306個常用詞語，并以此重新確定文本向量，計算兩類風(fēng)險提示信息的數(shù)值。計算過程與基于單字的文本分析法完全相同。依據(jù)新的風(fēng)險提示信息數(shù)值，我們重新估計了式（4），回歸結(jié)果見表4。可以看到，無論是否分組，基于詞語計算的標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)險提示信息Standard的系數(shù)都不顯著；在全樣本、主板以及中小板樣本中，基于詞語計算的特有風(fēng)險提示信息Informative的回歸結(jié)果與表2、表3相比除數(shù)值明顯變大外，符號與顯著性都沒有顯著變化，但在創(chuàng)業(yè)板樣本中，該變量系數(shù)在10%的水平上變得顯著。

第二個影響穩(wěn)健性的因素是IPO抑價的度量。正如Tian（2011）所指出的，IPO抑價的分布是高度有偏的，并且容易受到市場條件與行業(yè)分布的影響。因此，我們采用Tian（2011）構(gòu)建的方法計算經(jīng)市場指數(shù)與行業(yè)中值調(diào)整的IPOUnderpricing，并重新估計了式（4），回歸結(jié)果見表5?？梢钥吹?，無論風(fēng)險提示信息數(shù)值的計算是基于單字還是基于詞語，除數(shù)值大小存在一定差異外，幾乎所有變量的符號與顯著性與表2、表3和表4的結(jié)果都沒有顯著區(qū)別。

表4 基于詞語的風(fēng)險提示信息與IPO抑價

表5 基于單字與詞語的風(fēng)險提示信息與調(diào)整后IPO抑價

五、結(jié)論與政策建議

本文從上市公司IPO抑價的角度實證分析了監(jiān)管部門關(guān)于重大風(fēng)險提示的政策在國內(nèi)資本市場的實施效果。理論上講，如果重大風(fēng)險提示是有效的，那么這種提示會向市場傳遞更準(zhǔn)確的信息，緩解投資者面臨的信息不對稱，提高發(fā)行定價的準(zhǔn)確性，從而降低IPO抑價。但在實務(wù)中，發(fā)行企業(yè)并不一定完整、準(zhǔn)確地披露所有的重大風(fēng)險信息，提示多少內(nèi)容以及哪些內(nèi)容取決于發(fā)行企業(yè)和承銷商對發(fā)行成敗與外部監(jiān)管壓力之間的權(quán)衡。因此，準(zhǔn)確測度重大風(fēng)險提示信息的數(shù)量和質(zhì)量是評價該政策實施效果必須解決的問題。為此，本文引入了Hanley和Hoberg（2010）的文本分析法，將重大風(fēng)險提示信息區(qū)分為標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)險提示信息和特有風(fēng)險提示信息。前者是指發(fā)行企業(yè)與已發(fā)行企業(yè)的重大風(fēng)險提示信息重復(fù)或相似的部分，對投資者來說是沒有價值的信息；而后者則指兩者不同的部分，是可以幫助投資者區(qū)分發(fā)行企業(yè)風(fēng)險差異的信息?；跍顑墒?33家企業(yè)IPO數(shù)據(jù)的實證分析結(jié)果表明，重大風(fēng)險提示信息中的標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)險提示信息對IPO抑價水平?jīng)]有顯著影響，而特有風(fēng)險提示信息可以在一定程度上降低IPO抑價，這種影響在主板上市公司中更加顯著，在中小板與創(chuàng)業(yè)板上市公司中則不顯著。即使采用不同的度量方法，上述結(jié)果也是成立的。

本文的重要現(xiàn)實意義體現(xiàn)在以下兩個方面：第一，為重大風(fēng)險提示政策起到了改善資本市場效率的作用提供了直接的經(jīng)驗證據(jù)，也為近期證監(jiān)會關(guān)于提高招股說明書質(zhì)量的政策提供了一定的理論依據(jù)。第二，揭示了重大風(fēng)險提示在實際運行中的問題：一是重大風(fēng)險提示政策在中小板與創(chuàng)業(yè)板市場的實施效果并不是非常有效；二是重大風(fēng)險提示的內(nèi)容過于標(biāo)準(zhǔn)化，缺乏對投資者有價值的信息。其背后的可能原因在于新股發(fā)行審批制導(dǎo)致市場供求失衡、承銷商聲譽機制缺失、訴訟風(fēng)險成本低等。另外，本文使用的文本分析法也可以應(yīng)用到以海量信息為特點的其他金融問題研究中，如可以度量微博等社交媒體及上市公司公告的信息含量、測度媒體報道所反映的市場情緒、區(qū)分專業(yè)報告內(nèi)容的差異、依據(jù)產(chǎn)品描述分析同行業(yè)企業(yè)的競爭程度等。

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