浅析IPO费率影响实证

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[摘要]本文建立了一个计量经济模型对我国股票市场ipo费率进行了实证分析，研究发现新股上市首日收益率对于IPO费率有显著的影响。另外，平均来看，上海证券交易所IPO费率略低于深圳证券交易所，A股IPO费率低于B股。最后针对IPO费率与新股上市首日收益率之间的关系讨论了我国股票市场IPO效率问题。

[关键词]IPO费率上市首日受益率

一、引言

近年来，学术界对我国股票市场IPO抑价现象有了大量的研究,概括起来有这么几个方面的解释：政府直接或间接地控制新股发行市盈率造成了新股抑价；新股抑价是市场管理者为保护二级市场中小投资者采取的措施；新股发行与上市时间间隔长从而引发风险的补偿、上市后增发股票以补偿抑价；资金投机者炒作、新股包装上市、夸大宣传等因素也很容易造成新股抑价发行；发行人想要利用一级市场价格低于市场客观估计的价值,让投资者先尝到甜头,然后在未来较高价发行中获得后续补偿；发行人是想要利用低价发行来避免股票为少数人所持有,从而巩固管理层对公司的控制，等等。然而，学术界对于IPO费率方面的研究则较少，特别是对于IPO费率的实证研究更是几乎一片空白。本文尝试建立一个计量经济模型来对我国股票市场IPO费率进行实证研究，并针对模型估计结果，从IPO费率这个新的角度来讨论IPO抑价问题。

二、IPO费用率的实证分析

1.数据选取

本文选取了近年来在我国上海证券交易所和深圳证券交易所首次公开发行的1000只股票的IPO数据资料，包括每只股票的发行费用、发行股份的总数、筹资总额、发行地、股票类型、上市首日收益率等数据。（数据来源：RESSET金融研究数据库）

2.数据处理及变量设定

IPO费率（F/M）通过发行费用（F）与筹资总额（M）之商来定义，反映发行人每发行筹资1元钱所要支付的发行费用；发行股份总数用Q表示；发行地用虚拟变量SS表示：SS＝0表示深圳证券交易所，SS＝1表示上海证券交易所；股票类型用虚拟变量AB表示：AB＝0表示股，AB＝1表示股；首日收益率用IR表示，计算公式为：(首日收盘价－首日开盘价)/首日开盘价。

3.模型设定及估计结果

考虑到IPO业务涉及到不同的股票类型，以及我国有两个并行的证券交易所的实际情况，建立如下计量经济模型：

F/M=α+β1*IR+β2*Q+β3*AB+β4*SS运用Eviews5对模型中的变量进行逐一估计，结果都很显著：

F/M=0.0426+0.0026*IR（1）

(30.44)(2.77)

F/M=0.0469-0.1146Q（2）

(52.55)(-4.50)

F/M=0.0675-0.0226*AB（3）

（14.81）（-4.88）

F/M=0.0531-0.0136*SS（4）

(42.39)(-8.03)

下面，将四个变量同时引入模型进行估计，结果仍然很显著：

F/M=0.0786+0.0038*IR-0.0788Q-0.0308*AB-0.0125*SS（5）

(17.20)(3.80)(-3.15)(-6.40)(-7.35)

估计结果(1)－(5)显示，我国股票市场IPO费率与新股首日收益率呈正向关系；发行股份越多，费率越低，表明存在着规模效应；A股IPO费率比B股低；在上海上市比在深圳上市费率略低一些。

三、对模型估计结果的进一步讨论

值得注意的一点是：估计结果（1）和（5）都表明IPO费率与新股首日收益率之间显著地呈正向关系，也就是说发行人为发行新股付出了较大的代价，得到的却是更加严重抑价发行的结局。这个结果在一个有效率的市场里是不大可能发生的，产生这样的结果有其客观必然性：

一直以来，我国投资银行业内过渡竞争、无序竞争的现象非常严重。目前，我国共有104家证券公司抢占为数很少的股票承销业务，行业集中度很低，前十大券商占有的市场份额不到50%，造成竞争过渡和无序的现象。另外，他们的平均注册资本也只有大约十亿元人民币左右，券商综合实力薄弱，承销能力不足，风险承受能力差，为了顺利承销新股，不得不将新股发行价尽可能往下压。这样就形成“大家抢着干，谁也干不好”局面，而这必然导致IPO发行抑价和发行费率齐头并进，表现出市场的非有效性。而在发达的美国资本市场上，前10名的投资银行就占了90％以上的市场份额，且他们的平均注册资本达到了上百亿美元。可见，高效的IPO市场需要有一个很高的行业集中度，行业内需要有一批综合实力超强的投资银行作为保证。

因此，我国应该不断促使当前从事承销业务的证券公司进行并购整合，提高行业集中度，并组建少数几家综合实力强、专业化程度高的投资银行，集中高效从事证券承销业务，提高IPO市场的效率。

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