行政管制IPO對投資者結(jié)構(gòu)影響的實證研究

臧學(xué)眾， 黎文靖

一、引 言

《中國證券登記結(jié)算統(tǒng)計年鑒2015》的數(shù)據(jù)顯示，2015年末中國證券市場A股開戶投資者數(shù)量為9 838.20萬，其中自然人投資者9 812.14萬，占比99.74%；機(jī)構(gòu)投資者26.06萬，僅占0.26%；從持有市值結(jié)構(gòu)看，市值在100萬元以下的投資者占全部投資者的比例為96.96%，投資者結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出明顯的散戶市場特征。相比而言，美國證券市場2002年度機(jī)構(gòu)投資者的交易量占紐約證券交易所的96%，日本證券市場機(jī)構(gòu)投資者的持股市值占60%。

發(fā)達(dá)國家證券市場的歷史經(jīng)驗表明，個人投資者占比過大容易造成盲目跟風(fēng)、追漲殺跌，加大證券市場的無序波動，De Long, J. B.，Shleifer, A.，Summers, L. H.，Waldmann, R. J.，“Noise Trader Risk in Financial Markets”， ，Vol. 98，No. 4，1990，pp. 703-738. 而機(jī)構(gòu)投資者通過對沖個人投資者的非理性交易，可以降低市場噪音,起到穩(wěn)定市場的作用。其原因在于機(jī)構(gòu)投資者一般不會頻繁地變動其投資組合，通常采取“買入并持有”的策略且持股數(shù)量較大，所持有的證券在價格上呈現(xiàn)出較低的波動性。

國外發(fā)達(dá)證券市場的新股發(fā)行中，機(jī)構(gòu)投資者普遍獲得較高的配售份額。根據(jù)Ljungqvist和Wilhelm對IPO數(shù)據(jù)的統(tǒng)計，機(jī)構(gòu)投資者在法國證券市場獲得的新股份額為76%；在英國證券市場不限投資者類別的IPO中的份額為73%，同時英國還有651個IPO僅面向機(jī)構(gòu)投資者，不向社會公眾發(fā)售；德國機(jī)構(gòu)投資者在IPO中獲配份額稍低，為58%；美國方面，由高盛提供的32個IPO樣本數(shù)據(jù)中，機(jī)構(gòu)投資者獲配比例為66%(如表1所示)。Ljungqvist, A. P.，Wilhelm, W. J.，“IPO Allocations: Discriminatory or Discretionary?”， ，Vol. 65，No. 2，2002，pp. 167-201.

表1 歐美主要國家IPO中機(jī)構(gòu)投資者配售份額

資料來源：Ljungqvist和Wilhelm,2002。

1997年國務(wù)院頒布《證券投資基金管理暫行辦法》以來，雖然中國的機(jī)構(gòu)投資者得到了長足的發(fā)展，但證券市場仍是以散戶為主的投資者結(jié)構(gòu)。與此相對應(yīng)，中國證券市場的交易頻繁，2015年過戶金額高達(dá)1 032.51萬億元，是流通市場48.62萬億元市值的21.23倍。同時，證券市場整體波動劇烈，出現(xiàn)了“千股漲?！?、“千股跌?！?、“千股跌停到千股漲?！?、“千股停牌”等異常現(xiàn)象。

證券市場的投資者結(jié)構(gòu)，既表現(xiàn)為機(jī)構(gòu)投資者和個人投資者等不同主體之間的持股比例，也表現(xiàn)為股東戶數(shù)、戶均持股比例所反映的股權(quán)分散程度。投資者結(jié)構(gòu)對證券市場的健康發(fā)展有重大影響，因此研究影響投資者結(jié)構(gòu)的因素及其作用機(jī)制具有重要的理論和現(xiàn)實意義。本文從中國證券市場的實際出發(fā)，使用股權(quán)分置改革以來核準(zhǔn)制下十年來的長期間樣本數(shù)據(jù)，研究了行政管制因素在首次公開發(fā)行新股中對新股分配的作用機(jī)制，系統(tǒng)分析了其對中國證券市場投資者結(jié)構(gòu)的影響。

本文的貢獻(xiàn)有以下兩個方面：(1)本文以中國證券市場新股發(fā)行時的投資者結(jié)構(gòu)為研究對象，探討了行政管制因素對新股分配的影響機(jī)制，是我國目前首篇關(guān)于新股發(fā)行影響投資者結(jié)構(gòu)的實證研究，而西方學(xué)者因其新股市場化發(fā)行而不具備研究行政管制影響的客觀條件。(2)利用中國證券市場發(fā)行人IPO時需公布發(fā)行后上市前的投資者結(jié)構(gòu)和持股比例，研究了控制新股發(fā)行速度和發(fā)行市盈率等對投資者結(jié)構(gòu)的影響，補(bǔ)彌了西方學(xué)者因承銷商不披露相關(guān)信息，缺乏數(shù)據(jù)而在研究兩者關(guān)系方面的不足。Hanley, K. W.，Wilhelm, W. J.，“Evidence on the Strategic Allocation of Initial Public Offerings”， ，Vol. 37，No. 2，1995，pp. 239-257. Seth, R.，Vishwanatha, S. R.，Prasad, D.，“Allocation to Anchor Investors, Underpricing and the after Market Performance of IPOs”， ，2018. (3)使用2006—2016年間中國股權(quán)分置改革后核準(zhǔn)制下的IPO數(shù)據(jù)，真實反映了當(dāng)前中國A股市場的投資者結(jié)構(gòu)情況。部分學(xué)者，如Shen等研究中國中簽率模式下的投資者參與行為，其研究區(qū)間1996—2000年已成為歷史的股權(quán)分置時期。Shen, Z.，Coakley, J.，Instefjord, N.，“Investor Participation and Underpricing in Lottery-Allocated Chinese IPOs”，- ，Vol. 25，2013，pp. 294-314. 由于股權(quán)分置改革前法人股不能上市流通，股權(quán)定價、股東利益不同于流通股，因此以股權(quán)分置改革后的數(shù)據(jù)為研究對象更具現(xiàn)實意義。

本文接下來的內(nèi)容安排如下：第二部分是文獻(xiàn)回顧，介紹國內(nèi)外IPO與投資者結(jié)構(gòu)相關(guān)文獻(xiàn)；第三部分是理論分析與研究假設(shè)；第四部分是研究設(shè)計，包括樣本選擇和模型設(shè)定；第五部分是實證結(jié)果及分析；第六部分是內(nèi)生性和穩(wěn)健性檢驗；第七部分是結(jié)論和建議。

二、文獻(xiàn)回顧

20世紀(jì)90年代以來，因IPO時的股份分配影響到抑價理論、股權(quán)結(jié)構(gòu)和承銷商報酬，新股份額如何在機(jī)構(gòu)和個人之間進(jìn)行分配受到越來越多學(xué)者的關(guān)注，成為學(xué)術(shù)熱點(diǎn)問題。學(xué)術(shù)界關(guān)注這一問題的背景，是在IPO抑價時有大量“留在桌面上的錢”(Money on the Table)的情況下，公眾越來越關(guān)注股份分配中的不公平現(xiàn)象。Ritter, J. R.，Welch, I.，“A Review of IPO Activity, Pricing, and Allocations”， ，Vol. 57，No. 4，2002，pp. 1795-1828. 鑒于西方國家承銷商對股份分配信息通常不予公開，由此給實證研究帶來了困難,因此，西方相關(guān)文獻(xiàn)主要集中在分配機(jī)制的研究方面。

首次公開發(fā)行股票(IPO)通常會獲得超額認(rèn)購。Koh, F.，Walter, T.，“A Direct Test of Rock’s Model of the Pricing of Unseasoned Issues”， ，Vol. 23，No. 2，1989，pp. 251-272. 美國證券市場的承銷商在IPO時采用詢價發(fā)行模式，以自由裁量的方式來進(jìn)行股份分配。Hanley, K. W.，Wilhelm, W. J.，“Evidence on the Strategic Allocation of Initial Public Offerings”， ，Vol. 37，No. 2，1995，pp. 239-257. 與此相反，一些國家的法律規(guī)定，發(fā)生超額認(rèn)購時承銷商需要公平地在認(rèn)購者之間分配股份。Loughran, T.，Ritter, J. R.，Rydqvist, K.，“Initial Public Offerings: International Insights”，- ，Vol. 2，No. 2，1994，pp. 165-199. Benveniste和Spindt研究認(rèn)為，美國的詢價機(jī)制是有效的，能夠鼓勵有信息的投資人向承銷商揭示其擁有的發(fā)行人股票的價值信息，作為回報，承銷商則優(yōu)先向這些投資人配售股票。Benveniste, L. M.，Spindt, P. A.，“How Investment Bankers Determine the Offer Price and Allocation of New Issues”， ，Vol. 24，No. 2，1989，pp. 343-361. Benveniste和Wilhelm認(rèn)為，承銷商的自由裁量可以引導(dǎo)有信息的投資人提供信息以獲得更多的股票份額，同時使得發(fā)行人獲益，而逆向選擇的存在和收集信息的成本可能是IPO產(chǎn)生抑價的主要因素。Benveniste, L. M.，Wilhelm, W. J.，“A Comparative Analysis of IPO Proceeds under Alternative Regulatory Environments”， ，Vol. 28，No. 1-2，1990，pp. 173-207.

部分研究IPO股份分配的文獻(xiàn)，用小樣本數(shù)據(jù)研究了機(jī)構(gòu)投資者和個人(零售)投資者之間的差別。Hanley和Wilhelm發(fā)現(xiàn)機(jī)構(gòu)投資者在抑價高的新股中得到了更多份額，認(rèn)為是承銷商需要這些投資者參加吸引力較低的新股發(fā)行的等價交換。Hanley, K. W.，Wilhelm, W. J.，“Evidence on the Strategic Allocation of Initial Public Offerings”， ，Vol. 37，No. 2，1995，pp. 239-257. Aggarwal等發(fā)現(xiàn)機(jī)構(gòu)投資者的股票份額與首日收益率呈正相關(guān)關(guān)系，部分原因在于其在市場需求較高的IPO中得到了更多的股票。Aggarwal, R.，Prabhala, N. R.，Puri, M.，“Institutional Allocation in Initial Public Offerings: Empirical Evidence”， ，Vol. 57，No. 3，2002，pp. 1421-1442. Chemmanur等分析了機(jī)構(gòu)投資者在IPO中的作用，認(rèn)為機(jī)構(gòu)投資者擁有關(guān)于IPO的重要的私有信息，能夠較長時間持有上市后市場需求少的股票，因此可以獲得承銷商給予更多的股票份額。Chemmanur, T. J.，Hu, G.，Huang, J.，“The Role of Institutional Investors in Initial Public Offerings”， ，Vol. 23，No. 12，2010，pp. 4496-4540.

就承銷商與投資者之間的關(guān)系，Gondat和James認(rèn)為承銷商為了降低投資者規(guī)避過高估值的新股而退出申購的風(fēng)險，與長期參與新股申購的投資者在博奕中形成了提供平均抑價股票的交換關(guān)系。Gondat-Larralde, C.，James, K. R.，“IPO Pricing and Share Allocation: The Importance of Being Ignorant”， ，Vol. 63，No. 1，2008，pp. 449-478. Jenkinson和Jones通過對機(jī)構(gòu)投資者進(jìn)行問卷調(diào)查，研究認(rèn)為，經(jīng)紀(jì)商與投資銀行之間的關(guān)系是影響股份分配的最重要的因素，支持IPO中的股份分配是投資銀行進(jìn)行利益交換的觀點(diǎn)，質(zhì)疑了產(chǎn)生或揭示價格信息在IPO股份分配中的作用。Jenkinson, T.，Jones, H.，“IPO Pricing and Allocation: A Survey of the Views of Institutional Investors”， ，Vol. 22，No. 4，2009，pp. 1477-1504.

關(guān)于歐洲證券市場的文獻(xiàn)中，Cornelli和Goldreich研究發(fā)現(xiàn)，包含更多信息的限價申購、經(jīng)常參加申購的投資者、國內(nèi)投資者可獲得更大的新股配售份額。Cornelli, F.，Goldreich, D.，“Bookbuilding and Strategic Allocation”， ，Vol. 56，No. 6，2001，pp. 2337-2369. Jenkinson和Jones的研究表明，在IPO中長期投資者持續(xù)獲得了較多的份額和收益。與Cornelli和Goldreich不同，Jenkinson和Jones未發(fā)現(xiàn)信息含量高的詢價獲得了較多的配售份額。Jenkinson, T.，Jones, H.，“Bids and Allocations in European IPO Bookbuilding”， ，Vol. 59，No. 5，2004，pp. 2309-2338.

亞洲證券市場方面，Cheng等指出，中國香港的承銷商很少行使自由裁量分配權(quán)，在和大投資者不存在信任關(guān)系且無有效機(jī)制監(jiān)督大投資者賣出的情況下，承銷商傾向于向小的忠誠的投資者分配較多的份額。Cheng, L. T. W.，Chan, K. C.，Mak, B. S. C.，“Strategic Share Allocation and Underpricings of IPOs in Hong Kong”， ，Vol. 14，No. 1，2005，pp. 41-59. Mazouz等發(fā)現(xiàn)，中國香港新股的回?fù)軝C(jī)制能夠提高個人投資者獲配抑價新股的比例，降低新股發(fā)行中的逆向選擇風(fēng)險。Mazouz, K.，Mohamed, A.，Saadouni, B.，Yin, S.，“Underwriters’ Allocation with and without Discretionary Power: Evidence from the Hong Kong IPO Market”， ，Vol. 49，2017. Chiang等研究發(fā)現(xiàn)，即使承銷商沒有股票分配權(quán)，機(jī)構(gòu)投資者在中國臺灣的IPO拍賣發(fā)行中的表現(xiàn)也優(yōu)于個人，原因在于機(jī)構(gòu)投資者可以避免個人投資者所具有的行為偏差。Chiang, Y. M.，Qian, Y.，Sherman, A. E.，“Endogenous Entry and Partial Adjustment in IPO Auctions: Are Institutional Investors Better Informed?”， ，Vol. 23，No. 3，2010，pp. 1200-1230. Bubna和Prabhala通過研究印度證券市場IPO中承銷商股票分配權(quán)的變化，發(fā)現(xiàn)股票分配權(quán)對應(yīng)較低的新股抑價。Bubna, A.，Prabhala, N. R.，“IPOs with and without Allocation Discretion: Empirical Evidence”， ，Vol. 20，No. 4，2011，pp. 530-561. Seth等研究了IPO中基石投資者的作用，認(rèn)為基石投資者能夠減小新股估值的不確定性并降低新股抑價。Seth, R.，Vishwanatha, S. R.，Prasad, D.，“Allocation to Anchor Investors, Underpricing and the after Market Performance of IPOs”， ，2018.

在IPO股份分配方面，中國證券市場除成立初期使用過定價和拍賣發(fā)行模式外，長期使用詢價發(fā)行和中簽分配模式。承銷商在股份分配方面沒有自由裁量權(quán)，而在價格確定方面則包括中國證監(jiān)會窗口指導(dǎo)和市場定價兩種類型。Shen等使用中國1996—2000年間的IPO數(shù)據(jù)，檢驗表明中國投資者的參與和IPO抑價符合Miller的價格泡沫假設(shè)。Shen, Z.，Coakley, J.，Instefjord, N.，“Investor Participation and Underpricing in Lottery-Allocated Chinese IPOs”，- ，Vol. 25，2013，pp. 294-314. Feng和Johansson對中國2005—2010年A股的IPO市場進(jìn)行了分析，認(rèn)為基金有預(yù)測新上市公司未來業(yè)績的能力。Feng, X.，Johansson, A. C.，“Can Mutual Funds Pick Stocks in China? Evidence from the IPO Market”， & ，Vol. 55，2015，pp. 170-186. Geertsema和Lu針對中國新股發(fā)行詢價和中簽配售制度建立了抑價和超額認(rèn)購的博弈模型，分析了風(fēng)險中性的投資者參與網(wǎng)上申購時的最佳投資額度。Geertsema, P.，Lu, H.，“A Game-Theoretic Model of Underpricing and Over-Subscription in Chinese IPO’s”， ，Vol. 17，2016，pp. 93-96.

中國學(xué)者關(guān)于投資者結(jié)構(gòu)的文獻(xiàn)，主要集中在機(jī)構(gòu)投資者的市場作用方面。由于中國機(jī)構(gòu)投資者是在證券市場發(fā)展到一定階段才成長起來的，因此有關(guān)機(jī)構(gòu)投資者的文獻(xiàn)集中在2006年之后。與國外文獻(xiàn)基本肯定機(jī)構(gòu)投資者的穩(wěn)定作用一致，多數(shù)學(xué)者認(rèn)為機(jī)構(gòu)投資者的進(jìn)入減小了市場波動，有利于市場穩(wěn)定。譚勁松和林雨晨認(rèn)為機(jī)構(gòu)投資者有助于改善公司治理水平，從而提升公司的信息披露質(zhì)量。部分學(xué)者認(rèn)為機(jī)構(gòu)投資者對中國證券市場的穩(wěn)定作用難以確定。另外，有學(xué)者根據(jù)實證數(shù)據(jù)得出了相反的結(jié)論，認(rèn)為中國證券投資基金的跨越式發(fā)展并未提高市場的穩(wěn)定和理性，反而加劇了股價的波動。

綜上所述，西方關(guān)于IPO與投資者結(jié)構(gòu)的文獻(xiàn)中，較深入地研究了機(jī)構(gòu)投資者和個人投資者在IPO股份分配中的差別。但由于承銷商在IPO時不需披露投資者結(jié)構(gòu)，西方學(xué)者在研究兩者之間的直接關(guān)系時缺乏相關(guān)實證數(shù)據(jù)。中國學(xué)者的研究則主要集中于機(jī)構(gòu)投資者對證券市場的影響，尚未有學(xué)者就IPO機(jī)制對投資者結(jié)構(gòu)的影響進(jìn)行研究。本文使用中國股權(quán)分置改革以來十年間的樣本數(shù)據(jù)，利用中國證券市場上市公司IPO時需公布發(fā)行后上市前的投資者結(jié)構(gòu)和持股比例，分析了IPO時控制新股發(fā)行速度、發(fā)行市盈率等行政管制因素對投資者結(jié)構(gòu)的影響機(jī)制，彌補(bǔ)了國內(nèi)外在這個研究方向上的不足。

三、理論分析與研究假設(shè)

(一)理論分析

在中國證券市場新股發(fā)行核準(zhǔn)制下，中國證監(jiān)會決定上市公司的數(shù)量供給，并經(jīng)常通過窗口指導(dǎo)等方式?jīng)Q定新股的發(fā)行價格，試圖用行政手段代替市場的力量以平衡證券市場的供需關(guān)系。這種不同于西方證券市場的非市場化的新股制度安排，干擾了證券市場上“看不見的手”的自我調(diào)節(jié)。證券市場的新股發(fā)行審核制度，是市場化的還是行政管制的，將對新股的供需平衡和價格確定產(chǎn)生顯著的差異性影響，進(jìn)而影響新股收益率的高低。由于參與證券市場的投資者均是逐利的經(jīng)濟(jì)人，新股收益率的變化將影響證券市場投資者的新股申購行為，進(jìn)而對投資者結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響。

在美、英、日、中國香港等發(fā)達(dá)證券市場上，企業(yè)只要符合上市條件、充分真實地披露信息，就可以按程序申請掛牌上市，從申請到掛牌上市的正常時間在三個月左右。而在中國目前的IPO核準(zhǔn)制下，雖然《證券法》規(guī)定了“國務(wù)院證券監(jiān)督管理機(jī)構(gòu)或者國務(wù)院授權(quán)的部門應(yīng)當(dāng)自受理證券發(fā)行申請文件之日起三個月內(nèi)，依照法定條件和法定程序作出予以核準(zhǔn)或者不予核準(zhǔn)的決定”的時間要求，但由于“發(fā)行人根據(jù)要求補(bǔ)充、修改發(fā)行申請文件的時間不計算在內(nèi)”，中國證監(jiān)會對申請首次公開發(fā)行新股的實際審核時間大大延長，對新股發(fā)行速度的行政管制使得證券一級市場的新股供給遠(yuǎn)小于市場需求。

行政管制下的新股發(fā)行體制對投資者結(jié)構(gòu)的影響，表現(xiàn)為證監(jiān)會控制新股發(fā)行速度使得證券一級市場的股票供給小于需求，且證監(jiān)會通過窗口指導(dǎo)限定新股的發(fā)行價格，因而申購新股可獲得較高的無風(fēng)險收益率，吸引了更多的個人投資者參與網(wǎng)上新股申購。網(wǎng)上有效申購戶數(shù)的增多，導(dǎo)致上市公司IPO后初始股東戶數(shù)上升，戶均持股比例下降，并通過網(wǎng)上網(wǎng)下回?fù)軝C(jī)制降低了機(jī)構(gòu)投資者配售新股的比例。

(二)研究假設(shè)

在西方古典經(jīng)濟(jì)學(xué)以及馬克思主義經(jīng)濟(jì)學(xué)中，價格是商品內(nèi)在價值的外在體現(xiàn)；現(xiàn)代西方經(jīng)濟(jì)學(xué)則認(rèn)為，價格是由供給和需求之間相互影響、達(dá)到平衡而產(chǎn)生的。商品價格既不反映價值又不反映供求關(guān)系的狀態(tài)，在經(jīng)濟(jì)學(xué)中稱為價格扭曲。

中國證券市場上，中國證監(jiān)會通過對申請上市的公司進(jìn)行核準(zhǔn)，控制著新股發(fā)行速度，即一定期間內(nèi)發(fā)行上市的公司數(shù)量。中國證監(jiān)會控制了新股的發(fā)行節(jié)奏，將IPO數(shù)量作為調(diào)控市場指數(shù)、平衡情緒沖擊的工具：在股市上漲時期放松發(fā)行控制、批準(zhǔn)更多上市申請，在股市低迷時放緩發(fā)行節(jié)奏甚至?xí)和９善卑l(fā)行。劉煜輝和熊鵬認(rèn)為，政府對IPO發(fā)行的管制是導(dǎo)致中國IPO極高抑價水平的根本原因。田利輝通過構(gòu)建新股發(fā)行的供求理論，實證檢驗了發(fā)行超額抑價的影響因素，指出金融管制導(dǎo)致了中國股票發(fā)行的超額抑價。本文研究期間的中國證券市場，2015年底以前新股網(wǎng)上發(fā)行一直實行全額資金申購，2013年12月后同時伴隨二級市場市值配售，2016年1月之后的市值配售則取消了資金申購。根據(jù)供求理論，在市場需求既定的條件下，同期發(fā)行的上市公司數(shù)量減少，將使得較多的投資者追逐較少的新股，從而提高了每家IPO公司的有效申購戶數(shù)，提高了新股發(fā)行時的網(wǎng)上有效申購倍數(shù)。因此可以假設(shè)：

H1：證券市場IPO時，控制新股發(fā)行速度的行政管制，提高了申購新股的投資者數(shù)量和網(wǎng)上初步申購倍數(shù)。

新股收益率作為衡量IPO發(fā)行價格與二級市場價格的偏離指標(biāo)，美國1960—2017年13 001家IPO平均為16.8%，英國1959—2012年4 932家IPO平均為16.0%，中國香港1980—2013年1 486家IPO平均為15.8%，日本1970—2016年3 488家IPO平均為44.7%，而中國1990—2016年3 116家IPO平均為145.4%。全球52個國家中，僅有約旦、沙特分別以149.0%、239.8%高于中國的IPO抑價率水平。

中國1993年《公司法》和1998年《證券法》均規(guī)定，新股發(fā)行價格須經(jīng)證券監(jiān)管部門批準(zhǔn)。2004年修正的《證券法》刪除了這一規(guī)定，中國證監(jiān)會依據(jù)法律的調(diào)整，對股票發(fā)行方式進(jìn)行了重大改革，于2005年初推出了詢價制度，采用發(fā)達(dá)市場通行的向機(jī)構(gòu)投資者累計投標(biāo)詢價方式確定新股發(fā)行價格。研究發(fā)現(xiàn)，機(jī)構(gòu)投資者參與詢價和發(fā)行配售，對IPO抑價率的降低起到了顯著作用，有利于提高市場發(fā)行定價效率。但在詢價制度實施過程中，中國證監(jiān)會長期進(jìn)行窗口指導(dǎo)，要求發(fā)行人和承銷商不得高于一定的市盈率水平(詳見圖1)。本文研究期間，中國證券市場IPO發(fā)行定價分為市場定價和控制市盈率定價兩種形式。陳工孟和高寧、于增彪和梁文濤認(rèn)為，固定市贏率發(fā)行是導(dǎo)致新股定價過低的重要因素。因新股定價過低使得新股收益率超出正常水平，使得申購新股成為不需要專業(yè)知識的、無風(fēng)險的高收益投資，吸引了大量個人投資者參與。Benveniste和Spindt、Sherman和Titman認(rèn)為，抑價是承銷商因獲取定價信息而對投資者的回報。Benveniste, L. M.，Spindt, P. A.，“How Investment Bankers Determine the Offer Price and Allocation of New Issues”， ，Vol. 24，No. 2，1989，pp. 343-361. Sherman, A. E.，Titman, S.，“Building the IPO Order Book: Underpricing and Participation Limits with Costly Information”， ，Vol. 65，No. 1，2002，pp. 3-29. 在中國控制市盈率發(fā)行時，機(jī)構(gòu)投資者在定價中的作用弱化，大量個人投資者參與申購使得網(wǎng)上有效申購倍數(shù)大幅提高。因此可以假設(shè)：

H2：證券市場IPO時，控制新股發(fā)行市盈率的行政管制，提高了申購新股的投資者數(shù)量和網(wǎng)上初步申購倍數(shù)。

圖1 2006—2016年IPO發(fā)行市盈率變化情況

本文研究期間，中國上市公司首次公開發(fā)行股票，主要采用網(wǎng)下向配售對象詢價配售和網(wǎng)上向社會公眾投資者定價發(fā)行相結(jié)合的方式。發(fā)行人和承銷商根據(jù)網(wǎng)下詢價結(jié)果，協(xié)商確定發(fā)行價格。網(wǎng)上發(fā)行時，單一證券賬戶申購委托必須是1 000股(上交所)或500股(深交所)的整數(shù)倍，部分公司會設(shè)定網(wǎng)上申購數(shù)量的上限。當(dāng)網(wǎng)上有效申購數(shù)量大于網(wǎng)上發(fā)行數(shù)量時，由中國結(jié)算上海(深圳)分公司結(jié)算系統(tǒng)主機(jī)按每1 000股或500股確定為一個申報號，然后通過搖號抽簽，確定有效申購中簽申報號。上述流程顯示，參加申購的投資者數(shù)量增加，將增加發(fā)行后股東戶數(shù)，降低戶均持股比例。因此可以假設(shè)：

H3：證券市場IPO時，網(wǎng)上有效申購?fù)顿Y者數(shù)量的增加，使得發(fā)行后股東戶數(shù)增加，戶均持股比例下降。

中國的新股發(fā)行包括網(wǎng)上公開發(fā)行和網(wǎng)下向機(jī)構(gòu)投資者為主體的合格投資者配售兩部分。網(wǎng)上公開發(fā)行的股份以抽簽的形式在所有網(wǎng)上有效申購中進(jìn)行分配，網(wǎng)下配售在2006年至2012年間為不超過公開發(fā)行總量的20%(公開發(fā)行4億股以上的不超過向戰(zhàn)略投資者配售后剩余發(fā)行數(shù)量的50%)且不向網(wǎng)上回?fù)埽?014年以后網(wǎng)下初始發(fā)行比例不低于公開發(fā)行股票數(shù)量的60%(發(fā)行后總股本超過4億股的不低于70%)且在網(wǎng)上初步申購倍數(shù)50～100倍時向網(wǎng)上回?fù)?0%，100～150倍時向網(wǎng)上回?fù)?0%，超過150倍時回?fù)芎缶W(wǎng)下發(fā)行比例不超過10%。2016年后發(fā)行股票在2 000萬股以下的，通過直接定價方式全部網(wǎng)上發(fā)行，不進(jìn)行網(wǎng)下配售。網(wǎng)上初步申購倍數(shù)越高，參與網(wǎng)上申購的機(jī)構(gòu)投資者配售比例就越低，同時在存在網(wǎng)上網(wǎng)下互撥機(jī)制的發(fā)行方式下，網(wǎng)下向網(wǎng)上回?fù)艿谋壤驮礁?，參與網(wǎng)下申購的機(jī)構(gòu)投資者配售比例就越低。因此可以假設(shè)：

H4：證券市場IPO時，網(wǎng)上初步申購倍數(shù)的提高，使得機(jī)構(gòu)投資者的配售比例下降。

四、研究設(shè)計

(一)數(shù)據(jù)來源和樣本選擇

中國證券市場設(shè)立之初，上市公司的股份包括向社會公開發(fā)行的、能在交易所上市交易的流通股以及公開發(fā)行前的、不能上市交易的非流通股。2005年啟動的股權(quán)分置改革，消除了兩者在流通機(jī)制和定價機(jī)制上的差異。2006年5月25日，因股權(quán)分置改革而暫停的A股IPO重啟。由于股權(quán)分置是導(dǎo)致中國IPO高抑價水平的重要原因之一，為保持分析時數(shù)據(jù)的可比性，本文使用2006年5月至2016年9月間發(fā)行并掛牌上市的A股上市公司股東結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源上，以萬德資訊數(shù)據(jù)庫(Wind)為基礎(chǔ)，部分?jǐn)?shù)據(jù)取自國泰安數(shù)據(jù)庫(CSMAR)。

研究期間，萬德資訊數(shù)據(jù)庫(Wind)共1 615家IPO原始樣本，其中1 430家在上市公告書中披露了發(fā)行后、上市前的股東戶數(shù)，未披露股東戶數(shù)的185家上市公司中有141家在上交所主板掛牌。按中國證監(jiān)會暫停/恢復(fù)發(fā)行以及不同的發(fā)行市盈率規(guī)定，可把1 430家樣本按發(fā)行日期分為6個時間段，如表2所示。

表2 中國證券市場不同時期發(fā)行定價制度

上述1 430家上市公司樣本中，2012年5月至2014年2月的111家上市公司，發(fā)行時參照行業(yè)市盈率，既非真正的市場化，也有別于控制市盈率的行政管制，在分析時從樣本中扣除。另外，3家上市公司在發(fā)行A股前已發(fā)行H股，2家上市公司發(fā)行新股時部分股票定向配售，40家上市公司無券商對其進(jìn)行新股定價預(yù)測，扣除這些樣本后本文的研究樣本為1 274家IPO上市公司。

(二)變量選擇和模型設(shè)定

1.被解釋變量和解釋變量

SUBACON

：網(wǎng)上有效申購戶數(shù)。中國證券市場新股發(fā)行包括網(wǎng)上發(fā)行和網(wǎng)下發(fā)行，其中網(wǎng)上發(fā)行對象為包括機(jī)構(gòu)投資者和自然人的所有投資者，網(wǎng)下發(fā)行對象主要是具備一定資格的機(jī)構(gòu)投資者。統(tǒng)計顯示，網(wǎng)上申購?fù)顿Y者數(shù)量均值為121.60萬戶，網(wǎng)下申購?fù)顿Y者數(shù)量均值為245.97戶，網(wǎng)上申購賬戶數(shù)量占比為99.98%。因此，網(wǎng)上有效申購戶數(shù)

SUBACON

可作為衡量新股申購?fù)顿Y者數(shù)量的近似指標(biāo)。

HOLDER

0：初始股東戶數(shù)，是上市公司在上市公告書中披露的發(fā)行后、上市前的股東戶數(shù)。初始戶均持股比例

PROPPA

為上市公司發(fā)行后、上市前股東戶均持股占總股本的比例，與初始股東戶數(shù)互為倒數(shù)，即

PROPPA

=1/

HOLDER

0×100%。

SUBMLON

：網(wǎng)上初步申購倍數(shù)，無網(wǎng)上網(wǎng)下互撥機(jī)制時為網(wǎng)上有效申購數(shù)量除以網(wǎng)上發(fā)行數(shù)量的倍數(shù)，有網(wǎng)上網(wǎng)下互撥機(jī)制時為互撥機(jī)制啟動前網(wǎng)上有效申購數(shù)量除以網(wǎng)上初始發(fā)行數(shù)量的倍數(shù)。

HPINS

0：機(jī)構(gòu)實際配售占發(fā)行數(shù)量的比例，簡稱機(jī)構(gòu)配售比例。國泰安數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計了IPO時各類機(jī)構(gòu)投資者實際配售新股的數(shù)量，通過加總得到機(jī)構(gòu)投資者實際配售總量，除以發(fā)行數(shù)量得到機(jī)構(gòu)實際配售比例。

HPFUND

0：基金實際配售占發(fā)行數(shù)量的比例，簡稱基金配售比例。由于基金公司是主要的機(jī)構(gòu)投資者，本文單獨(dú)考察了基金實際配售占發(fā)行數(shù)量的比例。

NUMINFLU

：同期有影響的發(fā)行公司家數(shù)，新股發(fā)行速度的代理變量。研究期間，中國證券市場新股發(fā)行申購時，2006—2015年需全額繳納申購資金，資金凍結(jié)時間為發(fā)行前2個交易日至發(fā)行后2個交易日，包括發(fā)行日共5個交易日。在這5個交易日中進(jìn)行IPO的上市公司，在投資者和申購資金方面構(gòu)成競爭關(guān)系。2016年1月6日后新股發(fā)行申購時不再需要繳付申購資金，此變量取值為0。

PECONTROL

：控制發(fā)行市盈率虛擬變量。發(fā)行時間段內(nèi)如控制新股發(fā)行市盈率取值1，不控制則取值0。具體而言，發(fā)行時間段1、5、6取值為1,發(fā)行時間段2取值為0,發(fā)行時間段3、4參照行業(yè)市盈率控制發(fā)行市盈率，既非真正的市場化，也有別于控制市盈率的行政管制，在分析時從樣本中扣除。

2.控制變量

MKTVALUE

：市值申購虛擬變量。2013年12月13日，滬深證券交易所發(fā)布通知，改資金申購為市值加資金申購。2013年12月13日之后設(shè)為1，此前設(shè)為0。

PREFUND

：申購預(yù)繳款項虛擬變量。2006—2015年申購新股時需全額預(yù)繳申購資金，設(shè)為1；2016年1月6日后申購新股時不再需要預(yù)繳資金，設(shè)為0。

ORVOLON

：網(wǎng)上初始發(fā)行數(shù)量。網(wǎng)上網(wǎng)下互撥機(jī)制啟動前網(wǎng)上向社會公眾投資者發(fā)行的新股數(shù)量，單位為萬股。

VOLON

：網(wǎng)上實際發(fā)行數(shù)量。網(wǎng)上實際向社會公眾投資者發(fā)行的數(shù)量，單位為萬股。

RAONLIM

：網(wǎng)上申購上限比例。投資者網(wǎng)上申購數(shù)量上限占網(wǎng)上發(fā)行數(shù)量的百分比。

PRICE

：新股發(fā)行價格。新股發(fā)行價格與投資者對新股價值判斷的差異影響投資者申購決策，單位為元。

MCAR

30

BK

：前30個交易日板塊指數(shù)收益率，證券市場狀況的代理變量。板塊分為上交所主板、深交所中小板和創(chuàng)業(yè)板，板塊指數(shù)分別為上證綜指、中小板指和創(chuàng)業(yè)板指。

PFCRATE

：預(yù)測收益率。證券公司預(yù)測的新股上市時最高價與發(fā)行價相比的預(yù)期收益率，選取最高價是因為新股上市后首日收盤價(首日有漲幅限制的，調(diào)整為首次打開漲停板日收盤價)均高于證券公司預(yù)測的上市時最高價。

EXCHANGE

：交易所虛擬變量。上交所和深交所網(wǎng)上申購和分配新股時標(biāo)準(zhǔn)不同，分別按1 000股、500股的整數(shù)倍，上交所設(shè)為0，深交所設(shè)為1。

OLDSHARE

：老股轉(zhuǎn)讓虛擬變量。2013年12月，中國證監(jiān)會發(fā)布規(guī)定，允許公司首次公開發(fā)行新股時原股東向投資者發(fā)售其持有的股份。存在老股轉(zhuǎn)讓的設(shè)為1，否則為0。

RATION

：新股發(fā)行配售方式分類變量。研究期間新股發(fā)行有網(wǎng)下配售無回?fù)?、網(wǎng)下配售有回?fù)?、無網(wǎng)下配售三種方式，分別由2006年、2014年、2015年頒布或修訂的《證券發(fā)行與承銷管理辦法》予以規(guī)定。

ISSYEAR

：發(fā)行年度分類變量。本文研究期間為2006年至2016年。

INDUSTRY

：行業(yè)分類變量。按國泰安數(shù)據(jù)庫(CSMAR)的行業(yè)分類，分為金融、公用事業(yè)、房地產(chǎn)、綜合、工業(yè)、商業(yè)共6類行業(yè)。

表3 變量定義

3.模型設(shè)定

網(wǎng)上有效申購戶數(shù)主要受新股發(fā)行速度、控制發(fā)行市盈率、是否市值配售、是否預(yù)繳款、網(wǎng)上初始發(fā)行數(shù)量、網(wǎng)上申購上限比例、新股發(fā)行價格、證券市場狀況、預(yù)測收益率的影響。在預(yù)繳申購款的情況下，新股發(fā)行速度越快，同期發(fā)行的公司越多，投資者囿于其資金量需要在不同公司間進(jìn)行選擇；不需預(yù)繳申購款時，投資者申購新股不受資金限制，會更多地參與申購?？刂瓢l(fā)行市盈率時，發(fā)行價格的確定失去彈性，當(dāng)發(fā)行價格低于市場對其估值時，會吸引更多投資者進(jìn)行申購。網(wǎng)上初始發(fā)行數(shù)量越大，獲得配售的比例越高，參加網(wǎng)上申購的投資者也就越多。網(wǎng)上申購上限比例越低，投資者單一賬戶申購數(shù)量越少，投資者可能選擇更多賬戶進(jìn)行申購，使得網(wǎng)上申購戶數(shù)增加。新股發(fā)行價格越高，申購所需資金越多，有條件參加網(wǎng)上申購的投資者越少，而市值配售使得無市值的投資者失去申購新股資格。證券市場處于上升期間時，新股可能有較高的收益率，吸引更多的投資者進(jìn)行申購。因此，可構(gòu)建如下多元回歸模型：

ln

SUBACON

=

φ

+

α

NUMINFLU

+

α

PECONTROL

+

α

MKTVALUE

+

α

PREFUND

+

α

ln

ORVOLON

+

α

ln

RAONLIM

+

α

ln

PRICE

+

α

ln

MCAR

30

BK

+

α

ln

PFCRATE

+

ε

(1)

其中，ln

SUBACON

是網(wǎng)上有效申購戶數(shù)的自然對數(shù)，

NUMINFLU

是同期發(fā)行公司家數(shù)表示的新股發(fā)行速度的代理變量，

PECONTROL

是控制市盈率虛擬變量，

MKTVALUE

是市值配售虛擬變量，

PREFUND

是預(yù)繳申購款虛擬變量，ln

ORVOLON

是網(wǎng)上初始發(fā)行數(shù)量的自然對數(shù)，ln

RAONLIM

是網(wǎng)上申購上限比例的自然對數(shù)，ln

PRICE

是新股發(fā)行價格的自然對數(shù)，ln

MCAR

30

BK

是證券市場狀況代理變量的自然對數(shù)，ln

PFCRATE

是新股預(yù)期收益率的自然對數(shù)。

上市公司在上市公告書中披露發(fā)行后上市前的股東戶數(shù)，即初始股東戶數(shù)。由于網(wǎng)上申購?fù)顿Y者數(shù)量占新股申購?fù)顿Y者數(shù)量的99.98%，所以初始股東戶數(shù)近似等于網(wǎng)上申購形成的股東戶數(shù)，是網(wǎng)上實際發(fā)行的新股在網(wǎng)上有效申購戶數(shù)之間進(jìn)行分配的結(jié)果。由于上交所和深交所網(wǎng)上分配新股時分別按1 000股、500股的整數(shù)倍，所以在不同交易所發(fā)行上市會影響初始股東戶數(shù)。多元回歸模型可表示為：

ln

HOLDER

0=

φ

+

β

ln

SUBACON

+

β

ln

VOLON

+

β

EXCHANGE

+

ε

(2)

其中，ln

HOLDER

0是初始股東戶數(shù)的自然對數(shù)， ln

SUBACON

是網(wǎng)上有效申購戶數(shù)的自然對數(shù)，ln

VOLON

是網(wǎng)上實際發(fā)行數(shù)量的自然對數(shù)，

EXCHANGE

是交易所虛擬變量。

網(wǎng)上初步申購倍數(shù)是由網(wǎng)上有效申購數(shù)量和網(wǎng)上初始發(fā)行數(shù)量之比確定的。同網(wǎng)上有效申購戶數(shù)相似，網(wǎng)上初步申購倍數(shù)也主要受新股發(fā)行速度、控制發(fā)行市盈率、是否市值配售、是否預(yù)繳款、網(wǎng)上初始發(fā)行數(shù)量、網(wǎng)上申購上限比例、新股發(fā)行價格、證券市場狀況、預(yù)測收益率的影響。各解釋變量和控制變量對網(wǎng)上有效申購倍數(shù)的作用機(jī)制，與前述分析對網(wǎng)上有效申購戶數(shù)的作用機(jī)制基本一致。因此，可構(gòu)建如下多元回歸模型：

ln

SUBMLON

=

φ

+

γ

NUMINFLU

+

γ

PECONTROL

+

γ

MKTVALUE

+

γ

PREFUND

+

γ

ln

ORVOLON

+

γ

ln

RAONLIM

+

γ

ln

PRICE

+

γ

ln

MCAR

30

BK

+

γ

ln

PFCRATE

+

ε

(2)

其中，ln

SUBMLON

是網(wǎng)上初步申購倍數(shù)的自然對數(shù)，

NUMINFLU

是同期發(fā)行公司家數(shù)表示的新股發(fā)行速度的代理變量，

PECONTROL

是控制市盈率虛擬變量，

MKTVALUE

是市值配售虛擬變量，

PREFUND

是預(yù)繳申購款虛擬變量，ln

ORVOLON

是網(wǎng)上初始發(fā)行數(shù)量的自然對數(shù)，ln

RAONLIM

是網(wǎng)上申購上限比例的自然對數(shù)，ln

PRICE

是新股發(fā)行價格的自然對數(shù)，ln

MCAR

30

BK

是證券市場狀況代理變量的自然對數(shù)，ln

PFCRATE

是新股預(yù)期收益率的自然對數(shù)。

在新股的網(wǎng)上發(fā)行過程中，網(wǎng)上初步申購倍數(shù)越高，參與網(wǎng)上申購的機(jī)構(gòu)投資者配售比例就越低。2014年修訂的《證券發(fā)行與承銷管理辦法》規(guī)定，當(dāng)網(wǎng)上有效申購倍數(shù)達(dá)到相應(yīng)閥值時，需從網(wǎng)下向網(wǎng)上回?fù)?；?dāng)網(wǎng)上申購數(shù)量不足時，可從網(wǎng)上回?fù)芙o網(wǎng)下投資者。在網(wǎng)上網(wǎng)下互撥機(jī)制的作用下，網(wǎng)下向網(wǎng)上回?fù)艿谋壤礁?，參與網(wǎng)下申購的機(jī)構(gòu)投資者配售比例就越低。上市公司發(fā)行新股時如有老股轉(zhuǎn)讓，全部通過網(wǎng)下配售，會影響機(jī)構(gòu)的配售比例。新股發(fā)行時的網(wǎng)下配售模式，即有無網(wǎng)下配售、有無互撥機(jī)制，對機(jī)構(gòu)投資者的配售比例有較大影響。多元回歸模型可表示為：

ln

HPINS

0=

φ

+

δ

ln

SUBMLON

+

δ

OLDSHARE

+

δ

RATION

+

ε

(4)

其中，ln

HPINS

0是機(jī)構(gòu)配售比例的自然對數(shù)，ln

SUBMLON

是網(wǎng)上初步申購倍數(shù)的自然對數(shù)，

OLDSHARE

是老股轉(zhuǎn)讓虛擬變量，

RATION

是發(fā)行配售方式分類變量。

五、實證結(jié)果及分析

(一)變量的描述性統(tǒng)計

1.總體樣本的描述性統(tǒng)計

表4顯示，中國1 274家上市公司IPO時網(wǎng)上有效申購戶數(shù)

SUBACON

的均值為121.7萬戶，中值為44.16萬戶，最大值為1 287萬戶，最小值為8 482戶，總體而言，參與網(wǎng)上新股申購的投資者數(shù)量巨大。上市公司初始股東戶數(shù)

HOLDER

0均值為45 846戶，中值為35 880戶，最大值為134.61萬戶，最小值為3 736戶，對應(yīng)的初始戶均持股比例

PROPPA

均值為0.003 3%，中值為0.002 79%，最大值為0.026 8%，最小值則為0.000 074 3%，表明上市公司股權(quán)除發(fā)起人股東外極度分散。網(wǎng)上初步申購倍數(shù)

SUBMLON

均值為772.5倍，中值為254.2倍，最小值為1.526倍，最大值為8 293倍。機(jī)構(gòu)配售比例

HPINS

0的均值為17.12%，中值為20%，最大值為49.41%，最小值為0.175%?；鹋涫郾壤?p>HPFUND

0均值為6.916%，中值為6.163%，基金在機(jī)構(gòu)投資者所獲配售份額中約占1/3。

表4 各變量的描述性統(tǒng)計

新股發(fā)行速度

NUMINFLU

均值為7.931家，中值為6家，最大值為29家，最小值為0家。網(wǎng)上初始發(fā)行數(shù)量

ORVOLON

均值為2 473萬股，中值為1 840萬股，最大值為116 730萬股，最小值為305萬股；網(wǎng)上實際發(fā)行數(shù)量

VOLON

均值為3 469萬股，中值為2 200萬股，最大值為272 370萬股，最小值為699萬股。網(wǎng)上申購上限比例

RAONLIM

均值為14.74%，中值為0.096 8%，最大值為100%，即未設(shè)申購上限，最小值僅為0.02%。發(fā)行價格

PRICE

均值為21.47元，中值為18.22元，最大值為148元，最小值為1.68元。發(fā)行前30個交易日板塊指數(shù)收益率

MCAR

30

BK

均值和中值分別為4.355%、2.798%，表明新股發(fā)行主要是在股市上漲期間。預(yù)測收益率

PFCRATE

均值為99.17%，中值為64.46%，最大值為1 195%，最小值為-24.56%，表明專業(yè)機(jī)構(gòu)普遍認(rèn)為新股會有較高的新股收益率，但對不同公司上市表現(xiàn)的預(yù)期有較大差異。

2.按控制發(fā)行市盈率分組的描述性統(tǒng)計

表5顯示，控制發(fā)行市盈率時，網(wǎng)上有效申購戶數(shù)

SUBACON

均值為227萬戶，中值為87.98萬戶；初始股東戶數(shù)

HOLDER

0均值為47 702戶，中值為31 922戶；網(wǎng)上初步申購倍數(shù)

SUBMLON

均值為1 531倍，中值為686.9倍；機(jī)構(gòu)配售比例

HPINS

0均值為13.57%，中值為10%；基金配售比例

HPFUND

0均值為5.566%，中值為5.163%。不控制發(fā)行市盈率時，網(wǎng)上有效申購戶數(shù)

SUBACON

均值為37.72萬戶，中值為28.48萬戶；初始股東戶數(shù)

HOLDER

0均值為44 366戶，中值為39 153戶；網(wǎng)上初步申購倍數(shù)

SUBMLON

均值為167.9倍，中值為143.6倍；機(jī)構(gòu)配售比例

HPINS

0均值為19.95%，中值為20%；基金配售比例

HPFUND

0均值為7.991%，中值為7.557%。

t

檢驗和

z

檢驗顯示，控制發(fā)行市盈率時網(wǎng)上有效申購戶數(shù)顯著增加，網(wǎng)上初步申購倍數(shù)顯著增加，與假設(shè)2一致。

(二)變量的相關(guān)性分析

表6為各個變量之間的Pearson線性相關(guān)系數(shù)和Spearman秩相關(guān)系數(shù)。從Pearson相關(guān)系數(shù)可以看出，網(wǎng)上有效申購戶數(shù)

SUBACON

和新股發(fā)行速度

NUMINFLU

顯著負(fù)相關(guān)，與假設(shè)1一致；和控制市盈率虛擬變量

PECONTROL

顯著正相關(guān)，與假設(shè)2一致。網(wǎng)上初步申購倍數(shù)

SUBMLON

和新股發(fā)行速度

NUMINFLU

顯著負(fù)相關(guān)，與假設(shè)1一致；和控制市盈率虛擬變量

PECONTROL

顯著正相關(guān)，與假設(shè)2一致。初始股東戶數(shù)

HOLDER

0和網(wǎng)上有效申購戶數(shù)

SUBACON

顯著正相關(guān)，與假設(shè)3一致。機(jī)構(gòu)配售比例

HPINS

0與網(wǎng)上初步申購倍數(shù)

SUBMLON

顯著負(fù)相關(guān)，與假設(shè)4一致。Spearman秩相關(guān)系數(shù)除網(wǎng)上有效申購戶數(shù)

SUBACON

和新股發(fā)行速度

NUMINFLU

之間負(fù)相關(guān)但不顯著外，其他與Pearson線性相關(guān)系數(shù)符號一致且顯著。假設(shè)1、假設(shè)2、假設(shè)3、假設(shè)4得到了初步驗證。

表5 按控制市盈率分組各變量的均值和中位數(shù)檢驗

注：

p

<0.05,

p

<0.01,

p

<0.001。

表6 各變量間的相關(guān)系數(shù)

注：

p

<0.05,

p

<0.01,

p

<0.001。

從表6中Pearson線性相關(guān)系數(shù)與Spearman秩相關(guān)系數(shù)分析可以看出，解釋變量之間存在一定的相關(guān)性，在進(jìn)行多元回歸分析時應(yīng)注意這些解釋變量之間的多重共線性問題。

(三)多元回歸分析

1.網(wǎng)上有效申購戶數(shù)

為了診斷和分析變量之間的多重共線性問題，本文計算了各變量的

VIF

值，結(jié)果發(fā)現(xiàn)回歸模型中解釋變量

PECONTROL

和控制變量

MKTVALUE

、ln

RAONLIM

的

VIF

值大于10，

VIF

的平均值大于1，表明變量之間存在嚴(yán)重的多重共線性問題。表6顯示，

PECONTROL

與

MKTVALUE

的Pearson線性相關(guān)系數(shù)為0.728且在0.1%的水平上顯著，兩變量之間高度相關(guān)。剔除控制變量

MKTVALUE

后，回歸模型中所有變量的

VIF

值均小于10，

VIF

的平均值為2.27，表明各變量之間不再存在嚴(yán)重的多重共線性。

表7 模型(1)多元回歸分析的結(jié)果

注：

t

statistics in parentheses

p

<0.05,

p

<0.01,

p

<0.001。表7對OLS模型(1)進(jìn)行了分步多元回歸，其中第1列是對2個解釋變量進(jìn)行回歸；第2列是對預(yù)繳款、網(wǎng)上初始發(fā)行數(shù)量、網(wǎng)上申購上限、發(fā)行價格等影響投資者申購行為的4個變量的回歸；第3列對市況變量、預(yù)測收益率2個影響投資者情緒的變量進(jìn)行回歸；第4列是對模型中除

MKTVALUE

外的所有變量進(jìn)行的回歸。從表7回歸結(jié)果4可以看出，在控制了模型(1)中其他變量后，新股發(fā)行速度

NUMINFLU

的回歸系數(shù)為-0.026 1，在0.1%的水平上顯著，表示控制新股發(fā)行速度的行政管制，顯著提高了參與新股申購的投資者數(shù)量，驗證了假設(shè)1成立；控制市盈率虛擬變量

PECONTROL

的回歸系數(shù)為0.646，在0.1%的水平上顯著，說明控制發(fā)行市盈率的行政管制，顯著提高了參與申購新股的投資者數(shù)量，驗證了假設(shè)2成立。多元回歸的調(diào)整后

R

為0.783，說明擬合方程能夠較好地擬合網(wǎng)上有效申購戶數(shù)與模型中各變量之間的關(guān)系。

2.初始股東戶數(shù)

為了診斷和分析解釋變量之間的多重共線性問題，計算了各變量的

VIF

值，發(fā)現(xiàn)回歸模型中所有解釋變量的

VIF

值均小于10，

VIF

的平均值為1.29，表明各變量之間不存在嚴(yán)重的多重共線性問題。

表8 模型(2)多元回歸分析的結(jié)果

注：

t

statistics in parentheses

p

<0.05,

p

<0.01,

p

<0.001。表8對OLS模型(2)進(jìn)行了單變量回歸和多元回歸。多元回歸結(jié)果4顯示，網(wǎng)上有效申購戶數(shù)ln

SUBACON

回歸系數(shù)為0.075 1且在0.1%的水平上顯著，表示網(wǎng)上有效申購戶數(shù)增加時，發(fā)行后初始股東戶數(shù)顯著增加，驗證了假設(shè)3成立。網(wǎng)上實際發(fā)行數(shù)量ln

VOLON

回歸系數(shù)為0.830且在0.1%的水平上顯著，表示網(wǎng)上發(fā)行數(shù)量增加時，初始股東戶數(shù)增加。交易所虛擬變量

EXCHANGE

的回歸系數(shù)為0.493且在0.1%的水平上顯著，表示在其他條件相同的情況下，深交所發(fā)行的上市公司的初始股東戶數(shù)更多?？傮w樣本的調(diào)整后

R

為0.668，說明擬合方程能夠較好地擬合初始股東戶數(shù)與模型中各變量之間的關(guān)系。

3.網(wǎng)上初步申購倍數(shù)

為了診斷和分析變量之間的多重共線性問題，本文計算了各變量的

VIF

值，發(fā)現(xiàn)回歸模型中解釋變量

PECONTROL

和控制變量

MKTVALUE

、ln

RAONLIM

的

VIF

值大于10，

VIF

的平均值大于1，表明變量之間存在嚴(yán)重的多重共線性問題。表6顯示，

PECONTROL

與

MKTVALUE

的Pearson線性相關(guān)系數(shù)為0.728且在0.1%的水平上顯著，兩變量之間高度相關(guān)。剔除控制變量

MKTVALUE

后，發(fā)現(xiàn)回歸模型中所有變量的

VIF

值均小于10，

VIF

的平均值為2.27，表明變量之間不再存在嚴(yán)重的多重共線性。

表9 模型(3)多元回歸分析的結(jié)果

(續(xù)上表)

lnPFCRATE0.657???0.205???(18.86)(6.57)_CONS5.232???15.52???3.133???10.52???(142.61)(54.07)(20.12)(25.52)N1 2741 274706706adj. R20.6180.6790.3390.746

注：

t

statistics in parentheses

p

<0.05,

p

<0.01,

p

<0.001。表9對OLS模型(3)進(jìn)行了分步多元回歸，其中第1列是對2個解釋變量進(jìn)行回歸；第2列是對預(yù)繳款、網(wǎng)上初始發(fā)行數(shù)量、網(wǎng)上申購上限、發(fā)行價格等影響投資者申購行為的4個變量的回歸；第3列對市況變量、預(yù)測收益率2個影響投資者情緒的變量進(jìn)行回歸；第4列是對模型中除

MKTVALUE

外的所有變量進(jìn)行的回歸。多元回歸結(jié)果4顯示，在控制了模型(3)中其他變量后，新股發(fā)行速度

NUMINFLU

的回歸系數(shù)為-0.027 7且在0.1%的水平上顯著，表示控制新股發(fā)行速度的行政管制，顯著提高了網(wǎng)上初步申購倍數(shù)，驗證了假設(shè)1成立；控制發(fā)行市盈率

PECONTROL

的回歸系數(shù)為0.607且在0.1%的水平上顯著，表示控制新股發(fā)行市盈率的行政管制，顯著提高了網(wǎng)上初步申購倍數(shù)，驗證了假設(shè)2成立。多元回歸的調(diào)整后

R

為0.746，說明擬合方程能較好地擬合網(wǎng)上初步申購倍數(shù)與模型中各變量之間的關(guān)系。

4.機(jī)構(gòu)配售比例

為了診斷和分析變量之間的多重共線性問題，計算了各變量的

VIF

值，發(fā)現(xiàn)回歸模型中所有解釋變量的

VIF

值均小于10，

VIF

的平均值為1.24，表明各變量之間不存在嚴(yán)重的多重共線性問題。

表10 模型(4)多元回歸分析的結(jié)果

注：

t

statistics in parentheses

p

<0.05,

p

<0.01,

p

<0.001表10對OLS模型(4)進(jìn)行了單變量回歸和多元回歸。多元回歸結(jié)果4顯示，網(wǎng)上初步申購倍數(shù)ln

SUBMLON

回歸系數(shù)為-0.019 8且在0.1%的水平上顯著，表示網(wǎng)上初步申購倍數(shù)增加時，機(jī)構(gòu)配售比例顯著減少，驗證了假設(shè)4成立。老股配售虛擬變量

OLDSHARE

回歸系數(shù)為0.953且在0.1%的水平上顯著，表示有老股配售的情況下，機(jī)構(gòu)配售比例顯著增加。配售方式分類變量以網(wǎng)下配售無回?fù)転閰⒄战M，網(wǎng)下配售有回?fù)?、無網(wǎng)下配售方式的回歸系數(shù)分別為-0.689、-4.041且在0.1%的水平上顯著，表示與網(wǎng)下配售無回?fù)芊绞较啾?，這兩種發(fā)行方式均顯著降低了機(jī)構(gòu)配售比例。前述分析表明，機(jī)構(gòu)配售比例的影響因素、決定機(jī)制非常清晰，這可能是多元回歸的調(diào)整后

R

高達(dá)0.968的原因，因此擬合方程能夠較好地擬合機(jī)構(gòu)配售比例與各變量之間的關(guān)系。

(四)股東戶數(shù)變化趨勢

前文分析了中國證券市場IPO過程中行政管制因素對投資者結(jié)構(gòu)的影響，下面將以初始股東戶數(shù)為起點(diǎn)，分析在上市后一定時期內(nèi)股東戶數(shù)的變化趨勢。表11是上市公司初始股東戶數(shù)及上市后披露的第1～10期季度股東戶數(shù)均值和中值以及

t

檢驗，圖2是股東戶數(shù)均值變動曲線。

由表11和圖2可知，總體樣本和分板塊樣本從初始股東戶數(shù)到第3個季度末股東戶數(shù)均逐期下降，其中第1個季度下降最為顯著。中小板、創(chuàng)業(yè)板第4～10個季度與總體樣本變動趨勢一致。主板股東戶數(shù)在第6個季度后波動較大，原因是上交所主板公司股本差異較大，且各期樣本數(shù)變動較大所致。主板上市公司初期和第1～10期的樣本數(shù)分別為167、167、149、136、128、118、117、75、40、19、4家。

表11 初始、上市后序列季度股東戶數(shù)及t檢驗

圖2 初始股東戶數(shù)及上市后序列季度股東戶數(shù)

t

檢驗顯示，初始股東戶數(shù)HOLDER0、第1個季度股東戶數(shù)HOLDER1、第2個季度股東戶數(shù)HOLDER2依次顯著減少，表明中國上市公司首次公開發(fā)行時股東戶數(shù)最多，股權(quán)最為分散，上市后的前兩個季度中，中簽賬戶大量出售配售的新股，使得股東戶數(shù)顯著減少，之后股東戶數(shù)逐漸趨于平穩(wěn)。由于首次公開發(fā)行后的股東戶數(shù)顯著高于證券市場平均水平，因此，中國證券市場每次IPO都是一次對散戶市場強(qiáng)化的過程。

六、內(nèi)生性和穩(wěn)健性檢驗

內(nèi)生性問題方面，由于多元回歸模型(1)、多元回歸模型(2)、多元回歸模型(3)和多元回歸模型(4)中，解釋變量與被解釋變量在時間上存在先后關(guān)系，被解釋變量不會對解釋變量造成影響，因此可以排除解釋變量與被解釋變量相互作用、互為因果所產(chǎn)生的內(nèi)生性。

穩(wěn)健性檢驗方面，首先，研究期間新股發(fā)行價格的管制是設(shè)定發(fā)行市盈率的上限，一些發(fā)行市盈率離上限較遠(yuǎn)的股票(見圖1)，其定價可以認(rèn)為沒有受到價格管制的影響。本文將2006年5月至2008年9月、2014年6月至2016年9月窗口指導(dǎo)發(fā)行市盈率期間，比該期間發(fā)行市盈率上限低10%以上的股票作為子樣本，在解釋變量中去掉控制發(fā)行市盈率虛擬變量進(jìn)行多元回歸分析，模型(1)和模型(3)中新股發(fā)行速度ln

NUMINFLU

的回歸系數(shù)分別為-0.029 9和-0.033 0，且在1%的水平上顯著，驗證了假設(shè)1成立。其次，為確保檢驗結(jié)果的穩(wěn)健性，本文在控制行業(yè)和年份可能產(chǎn)生的影響后對模型(1)和模型(3)進(jìn)行了檢驗。行業(yè)分類采用國泰安數(shù)據(jù)庫的分類方法，即包括金融、公用事業(yè)、房地產(chǎn)、綜合、工業(yè)、商業(yè)共6類行業(yè)。控制行業(yè)變量后，模型(1)、模型(3)中新股發(fā)行速度

NUMINFLU

和控制市盈率虛擬變量

PECONTROL

的回歸系數(shù)符號不變且在0.1%的水平上顯著，與假設(shè)1、假設(shè)3一致。本文的研究區(qū)間為2006—2016年，因虛擬變量控制發(fā)行市盈率

PECONTROL

、預(yù)繳款

PREFUND

在具體年份中是不變的常數(shù)，模型中加入年份變量時需剔除這兩個虛擬變量。控制年份變量后，模型(1)和模型(3)中新股發(fā)行速度

NUMINFLU

的回歸符號為負(fù)且在0.1%的水平上顯著，與假設(shè)1、假設(shè)3一致。最后，本文的被解釋變量網(wǎng)上有效申購戶數(shù)ln

SUBACON

、初始股東戶數(shù)ln

HOLDER

0是離散變量，描述性統(tǒng)計顯示其均值分別是方差的2.75倍、28.11倍，表明兩個解釋變量不服從Poisson分布；考慮到異常值的影響，本文對連續(xù)變量進(jìn)行1%的縮尾(winsorize)處理，結(jié)果依然穩(wěn)?。豢紤]到研究期間中國證券市場上的IPO包括上交所主板、深交所中小板、深交所創(chuàng)業(yè)板三部分，本文對樣本數(shù)據(jù)按板塊分組進(jìn)行了回歸，回歸結(jié)果與總體樣本基本一致；用基金配售比例代替機(jī)構(gòu)售配比例進(jìn)行檢驗，回歸結(jié)果依然穩(wěn)健。

七、結(jié)論和建議

中國自1991年恢復(fù)證券市場以來，其一直是以個人投資者為主體的散戶市場。由于與機(jī)構(gòu)投資者在投資理念、信息獲取、分析判斷、風(fēng)控能力方面的差異，個人投資者更傾向于投機(jī)性的短線交易，使得證券市場的不穩(wěn)定性增強(qiáng)，加劇了整個證券市場的系統(tǒng)風(fēng)險。為此，中國證監(jiān)會自2000年后大力發(fā)展機(jī)構(gòu)投資者，從新股發(fā)行的網(wǎng)上網(wǎng)下分配機(jī)制上向機(jī)構(gòu)投資者傾斜。但由于中國新股發(fā)行的高抑價，使得新股申購可獲得超高的無風(fēng)險收益，因此吸引了大量的個人投資者參與新股申購。

研究表明，中國新股發(fā)行時控制發(fā)行公司家數(shù)和發(fā)行市盈率等行政管制措施，對證券市場的投資者結(jié)構(gòu)有重大影響?？刂瓢l(fā)行公司家數(shù)使得上市資源稀缺，控制發(fā)行市盈率則直接限制新股發(fā)行價格，是造成新股超高的收益率，從而吸引大量個人投資者申購的根本原因。這些非市場化的行政管制，使得上市公司在上市初期擁有更多的股東和較低的戶均持股比例，并使機(jī)構(gòu)投資者在新股發(fā)行中配售的比例下降，形成并不斷強(qiáng)化中國證券市場以散戶為主的投資者結(jié)構(gòu)，從而加劇了證券市場的不穩(wěn)定性。

當(dāng)前新股發(fā)行的網(wǎng)上網(wǎng)下申購制度只能維持機(jī)構(gòu)投資者的一定持股比例，難以從根本上解決中國證券市場的散戶市場特征。改善中國證券市場的投資者結(jié)構(gòu)，需要從根源上解決行政管制IPO所帶來的不利影響：(1)應(yīng)提高IPO的發(fā)行審核效率，使IPO的發(fā)行審核正?；?，不人為控制新股的審核和發(fā)行節(jié)奏，使證券市場上新股發(fā)行的供給和需求達(dá)到一定程度的均衡。(2)應(yīng)提高市場在確定新股發(fā)行價格中的作用，取消對IPO發(fā)行市盈率的管控，從而降低申購新股的無風(fēng)險收益，在使企業(yè)獲得更多募集資金投入生產(chǎn)經(jīng)營的同時改善投資者結(jié)構(gòu)。(3)應(yīng)提高新股發(fā)行的定價效率，改變新股發(fā)行超高收益率的一致預(yù)期，真正發(fā)揮機(jī)構(gòu)投資者的專業(yè)優(yōu)勢，把中國A股市場建設(shè)成為以價值投資為主流的證券市場。(4)新股發(fā)行體制改革以及未來注冊制的實施，應(yīng)在實質(zhì)上從行政管制向市場化改進(jìn)，取消對新股發(fā)行速度和發(fā)行市盈率的管制，進(jìn)而優(yōu)化證券市場的投資者結(jié)構(gòu)，推進(jìn)我國證券市場的健康、穩(wěn)定發(fā)展。