摘 要：国外大量研究验证了ipos发行存在着抑价现象，并提出了各种理论解释。国内也有很多相关的研究，但是很少有从实证的角度来分析诸如发行制度等因素对抑价现象的影响，这是国内相比于国外一个很重要的不可忽视的差异。以2000年1月至2008年3月沪深两市a股ipos市场的504只股票为研究样本，实证分析证券发行定价机制对ipos发行抑价现象的影响。结果表明，近年来发行机制上的改革，保荐制、询价制和预先披露制度等所传递的信息都能够被市场很好地接受和吸收，对高抑价率有很好的抑制作用。
关键字：ipos抑价；保荐制；询价制；预先披露
一、引言及企业，送交证券主管部门批准，然后发行上市。在这个过程中，发行数量和价格是由监管部门和券商结合当时的市场情况来决定的。绝大多数时间里，新股发行都受到市场的踊跃申购，显示出社会公众对股票的需求远大于供给。
从2001年4月开始，为推动证券市场与国际接轨，中国股票发行取消了沿用近10年的审批制，推行核准制，原则上放开了新股发行的选择权和定价权。但随后，有关部门颁布的券商“通道制”，即刻加紧了对ipos的管制。从2004年下半年至2005年上半年以及2005年下半年至2006上半年，还存在着ipos的空白期。因而，政府很大程度上影响和控制着ipos的速度。
很重要的一点是，证券发行定价方式也一直在变化，无论是最初的自办发行、存单抽签，到向二级市场配售，再到现在的网下询价、网下网上发行的不断演进，发行定价市场化程度在不断提高。LOcaLHOSt2006年5月，证监会又通过并公布《首次公开发行股票并上市管理办法》，从中工国际开始全流通发行，之后所有ipos采取预先披露制度，将发行人信息预先公开。发行定价机制的不断改革，逐步减少了行政干预，不断强化市场自身的作用，市场的信息不对称程度逐步降低，而规范程度在不断提高。总之，中国证券市场近年来的市场化改革，使得中国股市的有效性在不断增强。
因此，本文认为这些特殊的发行定价机制会影响中国股市的抑价现象，这是中国股市区别于其他国家的重要一点。本文的研究基于影响ipos抑价率的各个主要因素，特别是增加了发行机制变革、股票发行速度等机制方面的因素，对2000年至2008年初的504只新股的抑价率进行定量分析，通过这些因素对ipos抑价的影响，探讨市场对这类因素的接受程度，提出相关的政策建议。
二、ipos抑价率模型设计
（一）变量选择与数据描述
不同的股票有着不同的抑价率，因而就存在着与股票特质相关的因素影响着抑价率。企业的质地和信息披露质量负有重要责任，我国监管机构对本土券商根据其综合实力、规范程度、风险控制能力及执业质量等因素实行分类监管制度，券商的声誉能够间接地反映该发行企业的质地和信息披露质量，因而可以减少信息不对称并降低市场对其投资的盲目性。如果监管机构所采用的分类监管制度是合理的，而且被市场接受的话，声誉越高的承销商，其保荐的股票抑价率也会越低。
另外，证监会对新股发行速度的控制直接影响到新股的供给关系进而会影响股票的抑价率，同时，这也可能会存在一个逆向归纳和信号传递的问题，即新股发行越多或者说越快，监管者对股市越有信心。投资者根据这个因素，也会调节自己的投资行为。当然，发行股票越多，也可能会导致市场中投机氛围的增强。因此，从这个角度来说，发行速度也可能是影响抑价率的一个重要因素。
因此，我们将以上影响ipos抑价率的因素分为基本面因素、时机因素和机制因素，建立相应的多元线性回归模型。在分析影响ipos抑价基本面因素和时机因素的同时，重点分析发行机制因素对ipos的影响，并检验市场对这些因素的接受程度，提出相关的政策建议。
根据以上分析，我们设计了一些变量,以定量反映各因素的影响,详见表1。
我们选取2000年至2008年初发行的680只股票作为样本，剔除存在缺失数据的观测，保留其中的504只股票。数据的来源是wind资讯，数据分析的软件是sas。
（二）回归模型的基本假设
基于ipos抑价现象的各种假说，我们对模型提出以下假设：
假设1： 基本因素与发行抑价率呈负相关关系。即盈利能力强、成长性好的企业，投资风险小，投资者将偏向于长期投资和持有，其投机性会降低，投资者风险补偿亦降低，因此抑价率会降低。ipos规模越大，股票的供需不平衡状况越弱，投资者对其ipos抑价的影响也越小，其抑价率也就越低。
假设2：宏观因素与发行抑价率呈正相关关系。根据跟风(bandwagon)假说和投机—泡沫假说，市场形势越好，就会有越多的投资者参与其中，交易量也会越多，进而产生羊群效应。
假设3：发行机制的改革，降低了信息不对称，这些因素与发行抑价率呈负相关关系。由于这些因素从制度上保证了投资者能够更加及时、准确、全面地掌握企业的私有信息，使得投资越趋冷静，投机行为概率越小。另外，受证监会控制的发行速度和券商分级也给投资者传递了信号，投资者根据官方传递的信号所进行的投资更趋于理性，这也是本文最重要的一个假设。
三、ipos抑价率模型的检验
（一）完全回归模型的参数估计
由于模型中涉及的变量较多，可能存在参数估计不显著和多元共线性。我们先对所有的变量进行回归，寻找不显著和产生共线性的变量，进行删除。数据结果见表2。
我们发现，该模型的条件数达到了105.72，已经很大，存在着较为明显的共线性。同时，模型的常数项
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