注册制下IPO定价有效吗?——以创业板市场为例

杜朝运, 耿玉刚

(1.泉州师范学院 商学院, 福建 泉州 362000; 2.厦门大学 经济学院, 福建 厦门 361005; 3.苏州市人民政府, 江苏 苏州 518000)

2023年2月1日我国全面实行股票发行注册制改革。这是深化资本市场改革、完善资本市场基础制度、提升资本市场功能的重要安排。在注册制下,审核权限由中国证监会下放到交易所,审核侧重于形式审核,而不再是以往的实质性价值判断;定价权也下放市场主体,采用面向专业机构投资者的市场化询价定价方式。因此,注册制下的IPO定价合理与否,既是对发行人、承销商、机构投资者定价能力和道德约束的全面检验,也是对市场发育程度、市场有效性的检验。本文拟基于深交所创业板注册制改革的政策实践,利用创业板上市公司股票首发数据和公开财务数据,使用随机前沿成本函数模型对创业板注册制下公司IPO定价的有效性进行检验,以期为完善现有股票发行定价制度提供政策建议。

1 相关文献综述

在IPO公司内在价值不可观察的情况下,判断IPO定价的有效性如同观察一个黑箱。现有文献使用的判断方法基本上可以分为间接判断法和直接判断法两类。

间接判断法主要包括可比公司法和IPO抑价法。可比公司法是用可比公司作为参照进行估值,包括市盈率法、市销率法等,但该方法更多在金融业界事务中使用。在成熟资本市场中,由于IPO股票抑价现象的普遍性,大量研究以抑价程度衡量IPO定价的合理性或定价效率,分析IPO抑价率的文献长期占据主流地位。Ibbotson[1]在1975年就发现了IPO定价相对于上市后首日交易价格存在低估的现象,到1995年,Loughran和Ritter[2]认为IPO抑价在国际上已经成为一种普遍现象,并非是美国独有的。Koop和Li[3]在控制行业变量后,发现发行人的盈利能力和承销商收费等因素能够很好解释发行价格。

长期以来,中国股市新股上市首日收益率明显高于国际成熟市场。沈锡飞和苏为华[4]认为中国异常高的IPO首日收益率主要源于新股发行的供给控制,而非一级市场抑价。陈艳丽和曹国华[5]、邱冬阳和熊维勤[6]分别找到了二级市场错误定价和交易价格过高两种引起IPO首日高收益率的原因。事实上,只有在二级市场股票价格已经真实反映公司价值的情况下,首发定价系统性地过度高于二级市场价格,才能说明新股定价是不合理的。但是,就目前来说,由于我国股票二级市场的价格发现功能还不健全,将IPO抑价程度作为衡量新股首发定价有效性的指标并不合适。

与间接判断法相比,以现金流贴现模型、公司价值模型和计量模型为代表的直接判断法受资本市场发展程度影响更小,从这点上看更加适合用来考察IPO定价对公司内在价值的反映程度。现金流贴现模型的核心是计算未来现金流的现值。以经济增加值法为基础衍生出的公司价值模型,更新了经济利润的含义,能够真实反映企业创造价值的能力。尽管这两种模型在理论上颇为完美,但未来现金流的预测和贴现率的准确估计都存在较大的不确定性问题,因此实际应用起来较为困难,通过建立计量模型来检验IPO定价的有效性显然更为可行。

现有文献在研究IPO定价的影响因素时使用的多元回归模型是无法直接判断IPO定价效率高低的。Hunt等[7]1996年开创性地将随机前沿模型(SFA)引入IPO定价有效性的研究中,国外很多文献认为欧美股票市场存在IPO抑价的结论基本上是通过这一模型及其变体分析得出的。在我国,很多文献也采用随机前沿模型衡量IPO定价的效率。例如,刘煜辉和沈可挺[8]用这一方法检验中国新股上市首日超额收益的主要影响因素及其影响程度。由于中国股市存在多个板块,一些文献分别用随机前沿模型进行有针对性的分析。董秀良等[9]采用随机前沿模型实证检验了科创板IPO的定价效率,并利用均值回归和分位数模型检验定价效率影响因素的作用大小。陈国民和姚雅静[10]选取2019—2021年科创板和沪市主板、创业板和深市主板的有关数据,采用随机前沿下边界模型实证测度各个板块IPO定价效率,发现随着市场化进程的发展,IPO定价效率趋于有效。

由于实施注册制的创业板公司的IPO定价不再受市盈率和过往业绩限制,其IPO定价是否有效就必须考察创业板公司首发价格是否反映了公司的内在价值、市场环境等关键因素。目前关于注册制改革对创业板IPO定价效率影响的文献较少,仅有的如李梦雨和许馨文[11]建立双重差分模型进行研究,陈曦[12]运用多元线性回归模型展开分析。本文使用随机前沿成本函数模型对创业板公司IPO定价合理性进行检验,发现新股首发定价相对于公司内在价值明显高估,表明在创业板注册制下上市公司发行人、承销商和机构投资者的定价能力和自我约束还有待进一步加强。

2 模型设计

2.1 基本思路

为了检验创业板注册制下公司股票首发定价的有效性,采取逆向工程思维,在已知IPO价格的情况下,利用创业板上市公司股票首发数据和公开财务数据,结合创业板属性变量,使用随机前沿成本函数模型估计新股有效前沿价格,进一步计算首发定价与有效前沿的偏离程度以判断首发定价的有效性。

随机前沿生产函数模型将股票发行价格看作产出,将影响新股定价的各类因素看作投入要素,进行回归估计出新股价格的有效前沿并将其作为新股内在价值的无偏估计。如果市场股票发行定价制度是有效的,新股的IPO发行价应处于其内在价值所决定的最优边界上,那么它与有效价格的差异仅受到随机误差项的影响;如果IPO发行价系统性地低于股票的内在价值,那么两者之间的偏差将会以有偏残差的形式出现,偏离程度越大,则定价有效性越差,反之越好。

2.2 传统模型及改进

传统的基于生产函数的随机前沿生产函数模型的计算公式为

(1)

在已有文献的基础上,综合考虑新股发行情况、公司基本面、行业环境等因素对股票首发定价的影响,构建模型(2)来度量创业板IPO的定价,即确定Pi的具体形式。模型(2)中各变量描述如表1所示。

表1 变量定义

lnpi=a0+a1loti+a2repi+a3pfii+a4roei+

a5levi+a6ln epsi+a7ln napsi+a8ln inpei+

∑province+∑Year+vi+ui

(2)

式中:lot、rep、pfi分别为新股申购中签率、主承销商评级和首发费用率,用来描述新股的发行情况;roe、lev、eps、naps分别为公司上市前最近一期年报披露的净资产收益率、资产负债率、每股收益和每股净资产;inpe是反映公司所处行业环境的变量,表示行业平均市盈率。其中,实际发行价、每股收益、每股净资产、行业平均市盈率均取对数代入模型。∑province和∑Year分别是代表样本公司所属地区和上市年份的二元变量,在对基准模型进行估计的过程中,为尽量减少遗漏变量对估计结果造成的干扰,同时控制了地区和年份固定效应(1)本文之所以没有控制行业固定效应,是因为行业平均市盈率已经作为解释变量纳入模型。。与已有文献使用发行规模或募集资金来反映新股供求状况不同,本文使用的指标是中签率,一是因为其作为相对数,更加符合逻辑直觉,中签率低,即申购成功数占总申购数比率低,反映新股供不应求,中签率高则说明这只新股可能不是那么吸引投资者;二是考虑到发行规模或募集资金与新股发行价之间可能存在线性关系从而对估计结果造成偏误。主承销商评级以证监会公布的2020年券商分类结果为准。

前已述及,随机前沿生产函数模型估计出来的是理想条件下的最大产出边界即上边界,因此只能检验一级市场折价发行的情况。但是在中国股票市场上,由于承销商承销失败风险极低,因此其很容易与发行人结合为利益共同体,而机构投资者虽然议价能力比较强,但相比价格高低,他们更关心的是能否获得配售。因此,从对现有文献的梳理和现实情况出发,认为创业板存在抑价的概率是极低的。所以将成本函数引入随机前沿模型中,构造基于成本函数的随机前沿模型,就可以考虑下边界,检验新股定价是否存在溢价效应。其具体模型为

(3)

考虑到Xi和ui可能存在的内生性问题,为了估计回归系数β和由于溢价效应所导致的新股发行价与内在价值的偏离程度,采用极大似然方法来估计模型(3),并且为了使估计结果尽快达到收敛,将被解释变量取自然对数,对于一些非平稳的解释变量,也采取同样的处理方式。在得到系数估计值之后,再通过似然比检验考察溢价效应是否显著地影响了IPO定价。如果似然比检验给出的结果是肯定的,就可以进一步计算系统正向偏差造成的IPO发行价对有效价格估计值的相对偏离,计算公式为

(4)

3 实证分析

3.1 数据来源及描述性统计

本文所使用的创业板注册制下上市公司股票首发数据和相关财务数据均来自Wind数据库。由于创业板注册制改革自2020年8月24日开始,截至2022年4月30日,共有314家公司在注册制下成功上市,所有公司的重要数据均未缺失,因此最终得到314个公司样本。

从表2变量的描述性统计可以看出,创业板注册制下平均新股首发价30.81元,但样本公司定价之间存在较大差距。31家上市公司的平均成立时间接近16.8年(由于公司成立时间并非本文选取的解释变量,因此未展示在描述性统计表中,该数据来自作者统计),正处于各项业务定型、进一步巩固市场地位的阶段,包括净资产收益率在内的各项财务指标均比较可观,不到22%的资产负债率也说明样本公司的资本结构处于比较健康的状态。参与样本公司新股承销的券商平均评级达到6.19,基本上处于评级A以上水平,可见头部券商在新股发行承销领域占据主导地位,它们和其他上市服务机构一起,拿走了新股发行募集资金的大约12%,同时也能够推断出,由于样本公司主承销商评级的异质性较小而不具有代表性,其系数估计结果很可能不显著。样本公司每股收益、每股净资产和所属行业平均市盈率的差距都较大,可见随着创业板注册制的深入推进,上市公司类型和特征开始趋于多样化,在行业属性区分度比较高的情况下,能够推断出行业平均市盈率对公司新股首发价也将具有一定程度的影响。

表2 变量描述性统计

3.2 模型计算

在对被解释变量和部分解释变量取自然对数后,利用以上样本数据对模型(3)依次进行了OLS、附加约束条件的MLE和单边随机前沿估计,并且在估计过程中控制了行业虚拟变量。

如表3所示,OLS估计得到的R2为0.834,说明模型选取的解释变量能较好地拟合实际首发价。解释变量中净资产收益率、每股收益、每股净资产和行业平均市盈率系数都为正,且均在10%及以下水平上显著,其中,净资产收益率的估计系数为1.87,对实际首发价的影响最大。中签率、首发费用率和资产负债率的系数都为负,且均在10%及以下水平上显著。承销商评级的影响不显著。

表3 IP0定价的单边随机前沿估计结果

随后,在模型(3)的框架下加入σu=0的约束,也就是假设IPO定价没有系统性地高估公司内在价值。在这一条件下进行极大似然估计,发现所有解释变量的估计系数基本没有变化,但是z统计量更大。

在用极大似然方法对随机前沿成本函数模型进行估计具有较大合理性的基础上,对模型(3)进行单边随机前沿估计,得到的估计结果与之前相近。同时,似然比检验的P在1%水平上拒绝了单边随机前沿估计和极大似然估计不存在显著差异的假设,据此认为随机前沿成本函数模型较好地刻画了注册制下创业板首发定价的过程,并且反映溢价效应的参数σu在1%的水平上显著,表明溢价效应确实存在于新股定价当中。

因此,基于随机前沿成本函数模型的估计结果讨论回归系数的性质是有意义的。从新股发行情况看,中签率和首发费用率的系数都为负完全符合逻辑,中签率越低,说明新股发行越供不应求,IPO发行价就会被定得越高,则越有可能被高估;首发费用率越高,一方面是对公司价值的直接索取,自然会传导至股票内在价值的减少,另一方面说明承销商等上市服务机构具有较强的议价能力,他们对上市公司新股的包销压价会降低发行定价高估的可能性。从公司基本面看,净资产收益率、每股收益和每股净资产越高,说明公司具有更强的盈利能力,那么新股发行价更高是非常合理的。资产负债率对新股首发定价影响为负但不是非常显著,一方面是因为资产负债率越高,公司潜在的资金风险越大,新股定价被高估的可能性越低;同时,在创业板上市,必须满足一定的财务门槛,因此资产负债率的这种负面影响不是特别明显。行业平均市盈率是上市公司估值的重要参考基准,因此对新股首发定价有显著的正面影响。

根据式(4)可以进一步计算出样本所对应的新股首发价相对于潜在有效发行价的溢价程度,并给出其平均值为21.79%。这一结果高于罗琦和伍敬侗[13]2017年测算的17.4%核准制下创业板股票首发定价高估程度,说明创业板在注册制改革后首发定价溢价的情况可能更加严重。

4 结论与建议

4.1 结论

创业板注册制改革是中国资本市场的一次深刻变革。本文统计了2020年8月24日至2022年4月30日创业板注册制上市公司IPO发行定价情况,并对国内外新股发行定价有关文献、方法、结论进行梳理与归纳,提出注册制下创业板股票首发定价更有可能存在溢价效应的假设。在此基础上,将成本函数引入传统的随机前沿模型,构造基于成本函数的单边随机前沿模型,代入创业板上市公司股票首发数据和公开财务数据,依次使用OLS、MLE和单边随机前沿估计等方法,实证结果发现所构建的模型能较好地拟合实际首发价,似然比检验的P在1%的水平上拒绝了单边随机前沿估计和极大似然估计不存显著差异的假设,反映溢价效应的参数σu在1%的水平上显著,新股定价确实存在溢价效应,进一步计算得出无效定价导致的新股平均溢价程度为21.79%。

由于我国资本市场尚未达到成熟阶段,新股发行定价制度在向市场化方向转型过程中,各方力量利益趋于一致而难以在充分博弈中形成有效价格。从上市公司角度出发,较高的新股定价意味着能募集更多资金,对原始股东来说,不仅能防止其已有的股权被稀释,而且有利于其通过IPO方式收回投资。对提供上市服务的金融机构来说,在保荐费用、新股承销费用一般与融资额相联系的情况下,加之现阶段基本可以忽略不计的新股承销失败风险,保荐人、承销商都不会有定低价的动机。对本来应该扮演“还价”角色的机构投资者来说,虽然他们有很强的议价能力,但长期以来“打新”的无风险和高收益使得他们更加关注能否获得新股配售。多方力量的共同作用造成新股定价出现显著高于公司内在价值的溢价,最终损害的是中小投资者的利益。

4.2 建议

全面推进注册制和市场化发行定价制度是我国资本市场改革的大方向,目的不仅在于提高金融市场支持实体经济发展的效率,而且在于给广大投资者提供财富保值增值的途径。在监管层隐性窗口指导逐渐退出股票一级市场的情况下,如何提高承销商的自我约束显得尤为重要。

第一,改变在保荐和承销费用主要与募集资金数量挂钩的情况下,保荐、承销机构(一般是同一机构)与发行人利益高度捆绑的现状。监管机构从上市公司角度出发,可以鼓励、引导其与保荐、承销机构议定保荐和承销费用一定比例上与股票上市交易后一段时间内的价格表现相联系的收费模式,限制券商通过提高保荐承销收费等方式化解跟投风险的渠道。

第二,从制度建设角度出发,进一步完善创业板保荐机构跟投制度。由于科创板的全面跟投规定引发券商争议,亦未能完全实现抑制不合理发行高价、利益捆绑等目的,所以创业板注册制下仅要求保荐机构对未盈利、红筹架构、特殊投票权以及高价发行的4类特殊企业采取强制性跟投。但就本文讨论的314家上市公司的情况来看,即使是全面跟投,保荐机构被占用的资本金也只到募集资金总额的3%左右,与占募集资金总额12%左右的发行费用相比,显然跟投风险对券商的约束有限。

第三,适时转变监管逻辑。在国内资本市场处在发展过程当中,大部分投行和机构投资者之间还未建立真正制约关系的情况下,采取特殊安排是可以理解的,但在强制跟投的安排下,外部人一般无法分辨券商的跟投是“心甘情愿”还是“言不由衷”。市场化的改革终究需要遵循市场的基本原则,作为追求利润的上市服务机构,如果监管的逻辑变为允许保荐机构相关子公司在战略配售时进行认购,那么一旦券商都愿意拿真金白银跟投保荐项目,无疑是向市场释放积极正面的信号。当然,转变监管逻辑的前提要求是进一步强化投资者教育,提高投资者识别市场信息的能力,培育理性投资理念,从而推动创业板市场健康发展。

第四,进一步强化投资者教育,培育适应市场变化的理性投资者群体。创业板注册制的实行使得股票供给大幅增加,随着资本市场日趋开放完善并向发达市场迈进,“破发”将成为一种不足为奇的现象,所以必须使投资者意识到“打新”将不再是一种无风险投资,转而培养其价值投资、长期投资的理念;同时由于这将对投资者识别市场讯息的能力提出更高的要求,除了完善创业板市场准入制度,还要进一步规范证券投资顾问执业行为,发挥其直接教育投资者的作用,最终通过各方努力,推动创业板市场健康发展。