招股书模糊信息对IPO首日收益的影响研究

张 飞，周孝华

招股书模糊信息对IPO首日收益的影响研究

张 飞，周孝华

（重庆大学 经济与工商管理学院，重庆 400044）

将招股书模糊信息视作发行人传递给投资者的模糊信号，通过建立理论模型分析模糊信息如何影响IPO首日收益。并以2010—2012年在A股上市的494家公司为样本进行实证检验，构建衡量文本信息模糊程度的词库列表，利用文本分析方法将招股书中的模糊信息进行量化。实证检验结果与理论模型的结论是一致的。研究结果表明：招股书模糊信息增加了信息不对称程度，从而导致更高的IPO抑价水平；招股书模糊信息与IPO首日收益显著正相关，与发行价向上调整幅度显著负相关。进一步研究发现，模糊信息在一定程度上揭示了公司基本面所蕴含的不确定性，验证了模糊信息作为IPO事前不确定性的代理变量是可靠的。

IPO首日收益；模糊信息；不确定性；招股说明书；文本分析

0 引言

在新股发行之前，拟上市公司首先需要发布招股说明书，向公众披露公司的经营业务、商业模式、管理结构和财务状况等信息。通常来说，公司的管理层比外部投资者更为清晰地了解公司的投资机会、现金流量和盈利能力等情况，因此投资者对IPO估值的判断很大程度上需要依赖管理层在招股说明书中的描述。另外，与内部投资者（PE、VC等）相比，外部投资者缺少参与公司管理的信息优势，他们只能通过招股说明书来获取公司信息[1]。招股说明书包含的公司信息可以分为硬信息和软信息两种类型：硬信息通常是精准的、可追溯的数据信息，包括经营业绩、行业数据、管理指标和财务报表等；而软信息通常是文本信息，包括管理层在描述公司发展前景、内部管理、行业竞争和财务状况时所使用的措辞、语气和情绪等。与数据信息的精确性不同，文本信息传递的信号通常具有模糊性——一方面文本中含有许多表达模糊含义的词语（如：也许、大概、预计），另一方面不同观察者对同一文本内容往往有着不同理解，这也会使信息传递过程产生更多的模糊性[2]。本文的研究对象正是发行人和承销商在IPO过程中向投资者传递的模糊性软信息。

招股书中的模糊信息可以视为拟上市公司发送给投资者的模糊信号。招股书在描述公司状况时所使用语言的确定性和清晰度等潜在信息，可以反映出发行人对公司价值的判断和信心。我们认为，招股书模糊信息产生的根源主要来自以下三个方面：（1）文本软信息存在技术上的模糊性[2]，公司的未来前景和业绩无法根据文本内容精确预测，知识背景和思维方式的差异也可能使众多投资者对同样的内容产生不同的理解；（2）模糊文本信息反映了公司内在价值的不确定性，它可能源于缺乏清晰度的发展战略、不够稳定的预期收益或者不和谐的股东关系。Doran[3]发现低质量的信号发送者会发出较多的模糊信号，来干扰信号接收者判断资产质量的高低。因此，基本面不稳定的公司更有可能通过发送模糊信号来增加收益；（3）发行人过度的风险披露可能会造成发行失败或流动性缺失[4]，但是披露不充分又会面临监管问责或诉讼风险。在这种两难情况下，发行人极有可能采取折中策略——在招股书中使用模棱两可的表述和措辞。

招股书模糊信息不仅揭示了公司内在价值潜在的不确定性，而且对投资者的投资决策也会产生重要影响。招股书中含有的模糊信息越多，导致投资者对未来现金流的预测就越不精确，对IPO的估值难度也会越大。Ellsberg悖论指出，出于对不确定性的厌恶，人们在决策时会配置更多权重在含有准确信息的事件上，而配置更少权重在含有模糊信息的事件上，因此收益信息的模糊程度会影响到投资组合的配置[5]。Izhakian和Yermack[6]将信号的模糊性与不确定性联系起来，指出在特定机制下资产卖方会通过发送模棱两可的信号来增加收益，而大多数投资者是不确定性厌恶的，因此模糊信号会影响到投资者决策和资产价格。那么，具体到IPO领域，模糊信息对IPO定价和首日收益将会产生什么样的影响呢？这正是本文所要研究的问题。

传统的信息不对称理论是IPO抑价研究的主流理论，在此框架下又衍生出委托代理理论、逆向选择假说、信息生产假说和信号假说等。Rock[7]在最初提出信息不对称理论的论文中指出，公司估值的不确定性会增加IPO的信息不对称程度，还会影响投资者的估值判断和投资决策，这种不确定性程度越高，IPO的初始收益也越高。由于不确定性难以直接衡量，随后的学者们通常选取具体的公司特征指标（如公司年龄、资产规模、盈利能力和负债水平等）来代理不确定性，Jenkinson和Ljungqvist[8]对此做了总结性研究。另外，Carter等[9]认为有高声誉承销商和风险投资背景支持的公司可以在IPO过程中产生高质量信号，降低IPO估值的不确定性。综上所述，在信息不对称理论框架下，学者们分别从不同视角对IPO抑价和估值不确定性做了大量研究，但是这些传统文献都没有提供IPO事前不确定性的直接度量方法。

近年来，随着文本分析方法在金融领域的广泛应用，学者们对IPO的研究开始聚焦于文本信息环境方面，通过测度投资者接收的文本信息质量来直接考察IPO估值中的不确定性。如Pollock和Rindova[10]发现媒体报道的信息质量与IPO估值的不确定性有关，媒体报道在IPO过程中可以作为信息中介，方便快捷地为投资者提供上市公司的估值信息。目前，国外学者对IPO信息环境的研究已经涉及到投资者获取信息的各种渠道，如招股说明书、新闻媒体、社交网站和路演视频等，Loughran和Mcdonald[11]对此进行了总结性研究。特别地，随着文本挖掘技术的快速发展，国外学者对招股书文本信息的研究也方兴未艾。Arnold等[2]认为招股书中与风险因素相关的软信息天然地嵌入了模糊信号，模糊信号会影响投资者的投资组合选择，进而影响IPO初始收益和上市后长期收益。Ding[12]考察了招股书中披露风险因素的文本信息，发现负面文本信息会导致IPO初始定价偏低，而且该影响在承销商声誉较低、公司年龄较短和资产规模较小的IPO中更加明显。Loughran和Mcdonald[13]通过构建金融领域的情感词库，测度了美国招股公告中的不确定语气、弱语气和负面语气等文本信息含量，发现招股书语气能够较好地解释IPO抑价现象，并进一步指出招股书文本信息可以作为直接度量IPO不确定性的事前指标。Haemin和Pankaj[14]则从反面研究发现，招股书中含有的模糊信息越少，IPO抑价程度越低，模糊程度较低的信息环境能够为投资者传递更加准确和可靠的信号，从而降低IPO估值的不确定性和信息不对称程度。

国外现有文献对招股书模糊信息和IPO首日收益的研究大多以实证分析为主，而对模糊信息影响投资者决策的微观过程缺少理论上的分析和解释。此外，由于国外市场的机构报价信息并不公开，因此研究询价制下机构报价及承销商配售如何受模糊信息影响的文献也较少。国内学者对IPO文本信息环境的研究通常集中于媒体报道和社交网络等方面[15-16]，而研究招股书文本信息的文献则十分匮乏。目前仅有姚颐和赵梅[4]从风险披露角度对招股书文本信息进行了研究，发现我国IPO市场表现与风险披露水平密切相关。郝项超和苏之翔[17]采用文本分析法将招股书中的重大风险提示信息进行分类，发现公司特有的风险提示信息可以降低IPO抑价。

因此，本文试图在国内外已有研究的基础上，对我国招股书文本信息进行更深入的分析和挖掘。首先，我们从“招股书模糊信息反映IPO估值不确定性”的基本假设出发，建立了模糊信息影响IPO抑价的理论模型，并得出研究命题。然后，以2010年至2012年在A股市场上市的494家公司为样本，借鉴Loughran和Mcdonald[13]度量文本信息的方法将招股书中的模糊信息进行量化，经过实证研究发现，招股书模糊信息含量与IPO首日收益率显著正相关，与一级市场的发行价调整显著负相关。

与现有文献相比，本文的贡献主要体现在两个方面：第一，结合信号传递理论与不确定性厌恶理论，以我国询价制发行市场为背景构建理论模型，刻画了模糊信息作用于承销商和机构投资者行为的微观过程，从而对模糊信息如何影响IPO首日收益给出了理论上的解释。第二，将文本分析方法应用到对中文招股书的研究中，首次挖掘出中文招股书所包含的模糊信息，这种量化分析方法比之前文献中采用人工判断招股书风险因素的方法更具科学性。随后对模糊信息含量与IPO首日收益的关系进行实证检验，实证检验结果与理论分析是吻合的。

1 理论分析和研究假设

1.1 问题描述

本文借鉴陈鹏程和周孝华[18]研究机构投资者决策行为的分析框架，并进一步引入招股书模糊信息作为机构投资者私人信号的主要内容，构建的模型和相关假设如下：

（5）模型划分为四个时期，如图1所示。

图1 数理模型的时期划分示意图

Figure 1 Schematic diagram of time division of mathematical model

1.2 模型分析

（1）IPO发行价格的确定

承销商追求承销收益最大化，即：

将式(7)代入(5)式可得对承销商最优的网下配售量：

(8)

（2）二级市场均衡交易价格的确定

1.3 研究命题

结合(7)式和(12)式，我们得到IPO首日收益为：

命题1：招股书模糊信息与IPO首日收益正相关，即模糊信息含量越高（低），IPO首日收益也越高（低）。

结合(4)式和(8)式，可得到配售给机构投资者的股份与机构投资者的总申购量之比，即有效申购比：

结合实际情况对上述结论的解释为：在一级市场定价过程中，机构投资者根据公开披露信息进行估值和投标报价，承销商和发行人根据机构报价区间、投标申购量和同行业估值水平等因素，共同确定最终的发行价。对于基本面更不稳定的IPO（对应招股书中含有更多模糊信息），机构投资者的需求量通常较小，导致配股价格较低；同时，承销商为了规避风险和保证发行顺利，会利用信息优势和定价主导权进一步压低发行价格，进而导致最终发行价相对于报价区间中点有更小（大）幅度的向上（下）调整。结合数理模型结论和对实际询价过程的分析，我们得到本文的第二个命题：

命题2：招股书模糊信息与IPO发行价向上调整幅度负相关，即模糊信息含量越高（低），IPO发行价向上调整幅度越小（大）。

图2 询价区间与申购量的对应关系示意图

Figure 2 Schematic diagram of the corresponding relationship between inquiry interval and purchase volume

2 研究设计

2.1 样本选择与数据来源

2009年中国证监会开始推行新股发行的询价制改革，放宽以市盈率为标准的定价限制，确立了以机构投资者报价为核心的市场化定价方式。然而，本文研究涉及的机构报价数据直到2010年10月才被强制要求公开。2013年证监会暂停IPO，2014年1月IPO重启后对首日涨幅设置了44%的最高限制。随后在2014年上市的公司中，96%的IPO首日收益都达到了44%的涨停板，因此这些首日收益数据无法度量IPO的抑价程度。综上，本文选取的样本区间为2010年10月至2012年12月，样本期间在A股上市的公司共计523家，剔除29家数据缺失和金融行业的上市公司，最终得到的IPO样本共包含494家公司。

本文所使用的IPO数据来源于国泰安数据库和Wind资讯数据库，机构报价数据来源于网下配售结果公告，招股说明书文件则是在上海证券交易所网站和深圳证券交易所网站下载。我们首先将所有个股招股说明书的PDF文件转换为Word文件，然后删除招股书文件中的JPG和HTML等非文本内容，最后将剩下的内容解析成文本信息，用于统计在后文实证中所使用的各种词语计数和比例。图3中按季度统计了样本期间上市的新股数量和招股书的平均总字数。

图3 招股书平均字数和IPO数量情况

Figure 3 The average number of words in a prospectus and the number of IPOs

如图3所示，招股书的平均字数在样本期间呈明显的上升趋势。在2011年第四季度以前，招股书的平均字数在20万字左右，到2012年IPO暂停前则逐渐上升至25万字以上。这是由于随着上市公司信息披露制度的完善和披露信息的增多，招股书的字数也呈逐渐上升趋势。此外，样本期间的市场指数整体处于下降趋势，同期的新股发行数量波动较大，但整体上也呈下降趋势，且其波动特征与市场指数的波动基本同步。在2011年一季度有89家公司在A股上市，而到2012年四季度IPO数量达到了最低点，只有4家公司上市。

2.2 招股书模糊信息的度量思路

Arnold等[2]指出，招股书中披露的风险因素内容向投资者传递了与IPO估值相关的模糊信息，他们通过统计风险因素部分相对于其他部分的字数比例来度量模糊信息含量。Haemin和Pankaj[14]将分析师盈利预测的标准差与Arnold等[2]的方法结合起来，构建了度量IPO模糊信息的综合方法。

本文借鉴Arnold等[2]的思路，采用招股书中表达模糊含义的词语占全文的比例来度量模糊信息。与其不同的是，我们采用不确定词语和负面词语占招股书全文的比例作为模糊信息指数，这是出于以下几方面考虑：（1）招股书中的不确定语言会直接增加投资者理解IPO估值信息的模糊程度。（2）负面信息除了对估值产生负面影响外，也会增加投资者判断IPO价值的难度和不确定性。Loughran和Mcdonald[13]指出负面文字天然地嵌入了估值的模糊性——相比于一个稳定盈利的公司，对业绩较差和负面因素更多的公司进行正的现金流预测的难度会更大，从而导致投资者产生更多的意见分歧和估值不确定性。姚颐和赵梅[4]也认为，在我国证券市场，披露风险信息对公司来说本身就是一种风险，披露负面信息会带来更多不确定的后果。（3）不确定词语和负面词语的使用通常集中在风险因素部分，但其他部分（如公司发展历程、行业竞争、战略规划和盈利预测等）也会使用不确定及负面词语，因此我们的度量方法能够更加全面地衡量整个文本的模糊性。此外，本文在考察不确定信息和负面信息的同时，还统计了正面信息和相对负面信息作为对比研究。

2.3 模糊信息的文本分析过程

本文采用的文本分析方法所涉及的计算程序均在Java Runtime Environment (JRE)中运行，具体分析过程分为以下5个步骤：

（1）招股书文本的预处理。我们使用Java作为预处理工具，对招股书原始文件进行预处理，删除无关的Html标签、图表、符号、英文、数字和特定文本等，并设置停用词过滤掉中性词和无意义词，将原始资料处理为规范化的文本文件。

（2）拆句和自动分词。由于单个词语仅包含了一元的情感信息，缺少词语间的相互联系和作用对象，不同的词语组合也会产生不同程度甚至相反的情感信息。因此，我们将句子作为最小的信息分析单元，对文本进行拆解句子操作。更进一步，为了判断句子中是否存在信息词库中对应的词语，还需要对句子进行分词操作。考虑到分词的准确性和在Java平台的易用性，我们选择Java版jieba分词作为分词工具。

（3）构建金融信息词库。我们借鉴Loughran和Mcdonald[13]以及汪昌云和武佳薇[15]衡量文本信息特征的方法，构建衡量中文金融文本信息特征的词库列表，词库列表包含不确定词语、负面词语和正面词语，然后统计三类词语在招股书全文中的比例。首先，我们根据《最新汉英经济金融常用术语》①2006年6月1日，中国金融出版社第一版，包明友著。的内容，将Loughran和Mcdonal[13]使用的金融情感词库②Loughran和McDonald的2012年版情感词库包含6类语气，本文只选用了其中的不确定、负面和正面三种语气。参考网址：http://www.nd.edu/~mcdonald/Word_Lists.html翻译为中文。然后，根据《现代汉语词典》③2012年6月1日，商务印书馆第6版。和中文语境对金融情感词库的中文翻译进行整理，得到初步的不确定、负面和正面信息词库。接下来，结合知网发布的中文情感词典④知网发布的情感分析用词语集。参考网址：http://www.keenage.com/html/c_bulletin_2007.htm和金融行业的特点对初步词库进行深度处理，具体处理方法包括以下3个方面：1）为了得到更加完整的信息词库，我们根据中文情感词典对不确定和正、负面信息词库进行匹配、补充和去重，同时对部分词语进行了调整，以达到尽可能高的准确率。2）除了对信息词库进行常规整合外，我们还加入了大量的金融专业词汇，并且在金融行业的知识背景下（如风险厌恶、理性预期等），有针对性和目的性地采用人工方法对词库进行了补充和去杂。3）由于手工整理的信息词库难以包含全部特征词和词语组合，因此我们通过引入无监督学习机制来扩充词库——人工阅读20份不同时期及不同行业的招股书，将其作为训练文档集合，然后使用Java中的train函数建立svm模型，从训练文档中收集新的具有判断性和倾向性的词语或词语组合。最终，我们得到了适用于中文语境的金融信息词库，其中三类词库列表分别包括271个不确定词语（如假设，大约，相信，可能，也许等），1370个负面词语（如丢失，破坏，拒绝，破产和困难等），2256个正面词语（如有益，成功和强大等）。

（4）文本信息的识别和判断。通过分词操作将单个句子转化为一组词语向量，然后向模型中载入已构建的词库列表，比照三类词库分别对句子中的词语向量进行逐一判断。如果词语向量包含相对应的特征词，就将该词语进行标记。进一步检测句子中是否存在否定逻辑，如果标记词前面没有否定词，则直接将该词统计到相应的信息指数中；如果标记词前面有否定词，就会产生相反倾向的信息，则将该词统计到相反的信息指数中。模型的基本算法如图4所示。

图4 Java模型的基本算法示意图

Figure 4 Schematic diagram of basic algorithm of Java model

（5）文本信息指数的计算。考虑到编程和计算的可行性，我们设定文本信息的度量规则：第一，假设所有不确定词语、负面词语和正面词语的权重都是相等的；第二，假设文本信息的度量满足线性叠加原理。由此，本文定义了不确定、正面、负面和相对负面信息指数，具体度量方法如下：

1）不确定信息指数：

2）负面信息指数：

3）正面信息指数：

4）相对负面信息指数表示招股书中负面和正面词语字数之差占总字数的比例：

2.4 计量模型

将上述四类信息指数（统一用表示）作为解释变量，IPO首日收益（）作为被解释变量，构建OLS回归模型，检验招股书文本信息对首日收益的影响。首日收益率为上市首日收盘价相对于发行价的变动比例。模型中还加入了常用的IPO解释变量作为控制变量，构建的回归模型如下：

进一步，我们检验招股书文本信息与IPO发行价调整之间的关系。根据前文定义，发行价调整为发行价减去预测值（询价区间中点值）的差除以预测值的比值，用符号表示。若发行价大于预测值，则表示向上调整，符号为正，反之亦然。发行价调整（）反映了承销商、发行人和机构投资者对IPO内在价值的判断以及相互间博弈的结果。将招股书的文本信息指数作为解释变量，发行价调整（）作为被解释变量，构建OLS回归模型如下：

通过梳理以前文献中经常使用的IPO控制变量[4,15]，根据其对IPO定价的解释程度选取了公司年龄等12种控制变量，具体变量选择和定义如表1所示。

表1 控制变量定义及度量表

3 实证结果与分析

3.1 描述性统计

主要变量的描述性统计如表2所示，IPO首日收益（）有着较高的平均值（24.088％）和中值（16.950％）。发行价调整（）的平均值为10.115%，说明发行价相对于询价中点更倾向于有一定幅度的向上调整。不确定信息指数的平均值（0.221％）和中值（0.218％）几乎完全相同，负面信息指数、正面信息指数和相对负面信息指数的平均值和中值也非常接近。正面信息指数的平均值是负面信息指数的1.43倍，说明招股书文本中的正面词语明显多于负面词语。这是符合实际情况的，因为发行人和承销商对公司的态度总是偏向乐观，而且对负面词语的使用往往会十分谨慎。此外，我们还对数据进行了相关性检验和多重共线性诊断，变量的方差膨胀因子（VIF）都小于4，说明模型不存在显著的多重共线性问题。（限于篇幅，本文没有列示控制变量的描述性统计和各变量的相关矩阵，留存备索。）

表2 主要变量的描述性统计

3.2 招股书文本信息与IPO首日收益

表3报告了模型（1）中四种信息指数与IPO首日收益的回归结果。不确定信息指数、负面信息指数与IPO首日收益都是显著正相关的。不确定信息指数的回归系数为1.1886，在1%水平上显著。这说明在招股书文本中不确定词语含量更高的IPO，有着更高的首日收益率；不确定信息含量每上升1%，IPO首日收益率则显著提高1.19%。负面信息指数的回归系数为0.0634，在1%水平上显著。招股书中含有更多的负面信息同样对IPO首日收益有着显著影响，负面信息含量每上升1%，对应的首日收益率将显著提高0.06%。与Loughran和Mcdonal[13]的研究结果一致，我们发现不确定信息对首日收益的影响强于负面信息，这是因为不确定语言本身即是模糊信息，含有更强的不确定性，而负面信息则仅仅在一定程度上降低了估值的准确度。此外，正面信息指数和相对负面信息指数的系数都不显著，该结果与前景理论一致，即投资者对负面信息的反应更加敏感而深刻。有文献研究发现，负面信息与正面信息对资本市场的影响具有非对称性，负面信息对市场的影响力通常要强于同等的正面信息[15]。在控制变量方面，公司规模越大，负债率越低，ROE越高，则首日收益率越高。发行规模与首日收益显著负相关，而市场指数收益、网下认购倍数和市场热发效应则与IPO首日收益显著正相关，这说明市场情绪对IPO首日收益有着重要影响。综上分析可知，不确定和负面信息指数代理的招股书模糊信息与IPO首日收益显著正相关，命题1得到验证。

更进一步，在没有IPO控制变量的情况下，招股书信息对解释首日收益能够发挥多大作用呢？在图5中，我们将每个IPO样本按照招股书信息含量（不确定信息、负面信息和正面信息）的四分位数进行分组后，统计出每组样本的平均首日收益。从图5可以看出，从不确定信息和负面信息的最低组到最高组，平均首日收益是单调递增的，而正面信息的四组变化则是无规律的。不确定信息最低一组的平均首日收益为17.05%，最高一组的平均首日收益为32.66%，差异十分明显（相差15.61%）。这一结果进一步印证了招股书中的模糊信息含量与IPO首日收益是正相关的。

表3 招股书文本信息与IPO首日收益

注：t统计量在括号中表示，***、**和*分别表示在1%、5%和10%水平下显著，下同。

图5 招股书信息按四分位数分组的平均首日收益

Figure 5 Average first-day earnings by quartile for prospectus information

3.3 招股书文本信息与IPO发行价调整

招股书信息与发行价调整的回归结果如表4所示。发行价调整与不确定信息指数显著负相关，回归系数为-0.0225，在5%水平上显著，平均地，不确定信息的比例每上升1%，发行价正向调整幅度显著降低0.02%。与此同时，发行价调整与负面信息指数也显著负相关，回归系数为-0.0123，在5%水平上显著，平均地，负面信息含量每上升1%，发行价正向调整幅度则显著降低0.01%。此外，正面信息和相对负面信息的系数分别显著为正和显著为负。该结果可以从两个方面做出解释：一方面，模糊信息会增加信息不对称程度，而在投资者是不确定性厌恶的情况下，较高的信息不对称程度会导致发行价有较小（大）的正（负）向调整。这与其他文献结果一致：如陈鹏程和周孝华[18]发现IPO抑价程度与发行价调整幅度显著负相关。另一方面，招股书中使用较少的不确定及负面词语或较多的正面词语，通常意味着公司质量较好，且发行人在定价中占有一定优势，从而使最终发行价更倾向于正向调整。公司基本面越好（规模越大，负债率越低），发行价正向调整幅度也越大。特别地，承销商声誉与发行价调整显著负相关，承销商声誉越高，发行价向上调整幅度越小，这是因为发行人相对于高声誉承销商处于更加弱势的地位，承销商拥有更多的信息优势和定价主导权，可以更轻易地压低发行价格。以上结果符合命题2，即招股书中的模糊信息含量越高，则IPO发行价向上调整幅度越小。

3.4 稳健性检验

我们主要从两个方面进行了稳健性检验：（1）添加新的控制变量，包括招股书总字数、国有企业变量、大股东持股比例、上市场所、审计机构声誉等；（2）重新定义发行价调整变量——采用发行价减去机构报价的加权平均值的差与加权平均值的比值。经过以上调整之后，重新检验的实证结果并没有发生显著变化（限于篇幅，未列示详细结果）。

表4 招股书文本信息与IPO发行价调整

表4（续） 招股书文本信息与IPO发行价调整

3.5 进一步研究：模糊信息与公司特征的关系

既然模糊信息含量与公司基本面的不确定性有关，那么具体什么样类型的公司在撰写招股书时会使用更多的模糊信息呢？在表5中，我们针对招股书文本信息与公司特征之间的关系进行了回归分析。结果显示，公司所属的行业变量与招股书的4种文本信息指数都有显著的相关性，不同行业公司在描述其经营风险和未来前景时所使用的文本语言有着显著差异。每股收益与不确定、负面和相对负面信息含量显著负相关，与正面信息含量显著正相关，说明盈利能力较弱的公司在招股书中描述自身发展历程和经营业绩时，会使用更多的不确定和负面词语（如：可能、大概、亏损和失败等）。有风险资本支持的IPO与更多的不确定和负面词语显著正相关，风险资本追逐的公司往往属于发展前景良好的新兴产业，但是这些行业也有着残酷的淘汰式竞争和较高的不确定性。此外，风险投资往往被视为企业最末位才考虑的融资手段，风险更低的稳健公司往往有着更丰富的融资渠道（如银行贷款和发行公司债券等），因此往往是不确定性较高的公司才会依靠风投获取资金。承销商声誉与模糊信息也有着显著关系，承销商声誉越高，对应的招股书中不确定和负面文本含量也越高。

表5 招股书文本信息与公司特征

图6 模糊信息含量、VC背景和每股收益关系图

Figure 6 Uncertainty information content, VC background and EPS

为了进一步检验风投背景和盈利能力对招股书语言的影响，图6描绘了在VC背景和每股收益交叉影响下的不确定和负面信息含量曲线。图中显示出在每股收益和不确定信息（以及负面信息）之间有非常明显的负相关关系。从EPS最低组到EPS最高组，两条不确定信息曲线是单调递减的，有VC支持的负面信息曲线（Neg-VC）也是单调递减的。盈利能力较弱的公司倾向于使用更多的不确定语言和负面语言，反映了公司在估值中含有更多的不确定性。需要特别指出的是，无论对于不确定信息曲线还是负面信息曲线，有VC背景的曲线始终都在无VC背景（NonVC）曲线的上方，这说明有VC背景的公司通常比无VC背景的公司在招股书中使用更高比例的不确定词语和负面词语。

综上所述，招股书中的不确定及负面文本信息与公司质量信息和估值信息密切相关，它们倾向于揭示出公司在发展历程、未来战略、财务情况和行业竞争等全方位的潜在不确定性。这一结论进一步支持了招股书模糊信息可以作为衡量IPO事前不确定性的代理变量。

4 研究结论

本文从理论和实证两个方面研究发现：招股书模糊信息在一定程度上揭示了公司内在价值的不确定性；模糊信息含量与IPO首日收益率正相关，与发行价向上调整负相关。模糊信息影响IPO首日收益的内在机理体现在：（1）低质量发行人基于自身利益最大化，会试图通过发送模糊信号来混淆资产质量，其在主观上为了增加发行收益，但在客观上增加了信息不对称程度；（2）较多的模糊信息增加了机构投资者发现IPO真实价值的难度和成本，不确定性厌恶的机构投资者会对此要求更高的收益补偿；（3）面对含有更多模糊信息的发行人，承销商为了降低风险并确保发行顺利，会利用自身优势进一步压低发行价格，并导致最终发行价相对于报价区间有较小（大）的向上（下）调整。（4）由于模糊信息对一、二级市场投资者的影响具有不对称性，二级市场散户投资者主要受情绪驱动，其对抑价股票的过度追捧将进一步推高IPO首日收益。更进一步，针对模糊信息与公司特征之间的关系进行回归分析，结果发现模糊信息在一定程度上揭示了公司基本面所蕴含的不确定性，最终验证了模糊信息作为IPO事前不确定性的代理变量是可靠的。

本文的研究是将金融文本分析拓展到中文招股说明书领域的积极尝试和探索，对今后学者深入开展招股书文本信息挖掘具有一定的借鉴意义，对投资者进行估值预测也有一定的参考价值，投资者除了应进行传统的公司研究和数据分析以外，还应该重视对招股书文本软信息的研究。本文研究对监管机构的启示体现在三个方面：第一，通过推进IPO注册制改革来弱化承销商和发行人之间信息和地位的不对称。降低直接融资门槛和加强企业上市辅导，提升发行人的地位和话语权，形成促进发行人披露真实、准确信息的激励机制。第二，重视和加强IPO文本信息披露的规范程度。不仅要确保数据信息真实和准确，还应该对文本软信息的披露进行适当的标准化和规范化约束，尽量减少模糊性信息，使投资者能够准确、清晰地了解公司基本面；对信息造假和欺诈行为采取强制退市措施和法律制裁。第三，改革和完善新股发行的询价机制。适当提高机构投资者参与询价的门槛，增加对机构投资者的报价约束，防止机构虚假报价和故意过低报价，形成公开、透明和市场化的多方博弈机制。

招股书模糊信息不仅会增加投资者理解估值信息的难度，还会导致更多的投资者意见分歧，投资者意见分歧通常与股票长期收益弱势和较高的波动性有关，因此考察模糊信息对IPO长期收益率和波动率的影响可以作为接下来的研究内容。此外，本文假设二级市场散户投资者主要受情绪影响，而受招股书信息的影响很小，但招股书信息对散户投资者的影响是否微弱还需进一步研究。

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Research on the impact of vague prospectus information on the first day of an IPO

ZHANG Fei, ZHOU Xiaohua

(School of Economics and Business Administration, Chongqing University, Chongqing 400044, China)

The prospectus is an important source of information for outside investors to evaluate the value of an IPO, and its textual information is naturally ambiguous. The ambiguous information of the prospectus can be regarded as a fuzzy signal sent by the IPO firm to investors. It not only reveals the potential uncertainty of the intrinsic value, but also affects the investors’ evaluation. The more ambiguous the information in the prospectus, the less accurate investors will be in predicting future cash flows, and the more difficult it will be to value the IPO. So, what effect will ambiguous information have on IPO pricing and first-day return? This paper has carried on in-depth discussion and research on this topic.

In the field of study that is the IPO information environment, domestic scholars have done very little research on the textual information within Chinese prospectuses. Most foreign scholars' research on the ambiguous information of prospectuses is mainly based on empirical analysis, and lacks sufficient theoretical analysis and explanation of the micro-processes of ambiguous information and their affect on investor decision-making. Therefore, based on the existing research, this paper attempts to conduct an in-depth study and mining of the ambiguous information in Chinese prospectuses by constructing a theoretical model and using text analysis methods.

On the one hand, we begin with the basic assumption that "ambiguous information in the prospectus reflects the uncertainty of the IPO valuation", and combine the theories of signaling and risk aversion to build a theoretical model against the background of China's inquiry-based issuance market, which functions on the micro-processes of underwriters and institutional investors' behaviors, thereby providing a theoretical explanation of how ambiguous information affects the first-day return of an IPO. On the other hand, a Java algorithm-based model for text analysis is established under the JRE environment, and deep learning and manual sorting are used to obtain financial text information suitable for the Chinese context, such that the ambiguous information in the prospectus can be quantified. Then, using 494 companies listed on the A-share market from 2010 to 2012 as a sample, an empirical test was performed to define the relationship between ambiguous information content and IPO pricing. Empirical results show that ambiguous information is significantly positively correlated with the first-day return of an IPO, and significantly negatively correlated with issue price adjustment. IPO firms with weak profitability and a venture capital background may provide more ambiguous information in their prospectuses.

This paper approaches the issue from both a theoretical and empirical perspective, and finds that ambiguous information in the prospectus reveals the uncertainty of the firm's intrinsic value to a certain extent. The inherent mechanisms of the ambiguous information that affect IPO pricing and first-day return are reflected as follows: (1) Low-quality issuers will try to obfuscate asset quality by sending fuzzy signals with the intent of maximizing their own interests. Subjectively, this is done to increase issuance income, but objectively, it increases the degree of information asymmetry; (2) Ambiguous information increases the difficulty and costs faced by institutional investors in discovering the true value of an IPO, and institutional investors who are risk averse will demand much higher compensation for this uncertainty; (3) In the face of issuers with more ambiguous information, in order to reduce risks and ensure smooth issuance, underwriters will use their own advantages to further reduce the issue price, causing the final issue price to be adjusted lower (higher) upward (downward) relative to the quoted price range; (4) Due to asymmetry in the impact of ambiguous information on investors in the primary and secondary markets, retail investors in the secondary market are mainly driven by their emotions, and their excessive pursuit of underpriced stocks will further increase the first-day return of an IPO. In addition, research on the relationship between ambiguous information and company characteristics found that ambiguous information, to a certain extent, revealed uncertainties contained in the company's fundamental financial position, and verified that ambiguous information is a reliable proxy variable for prior uncertainty in an IPO. Our research in this paper positively attempts to apply the analysis of financial texts to the context of Chinese prospectuses, which may have certain enlightening effects on investor decision-making and the reform of the issuance system.

IPO first-day returns; Ambiguous information; Uncertainty; Prospectus; Text analysis

2017-12-15

2018-06-16

National Natural Science Foundation of China (71232004)

F830

A

1004-6062(2020)04-0034-010

10.13587/j.cnki.jieem.2020.04.004

2017-12-15

2018-06-16

国家自然科学基金资助重点项目（71232004）

张飞（1991—），男，河南许昌人；重庆大学经济与工商管理学院博士生；研究方向：金融资产定价与行为金融。

中文编辑：杜 健；英文编辑：Boping Yan⑤