深圳中小企业板市场IPO抑价：成因剖析与实证洞察

深圳中小企业板市场IPO抑价：成因剖析与实证洞察一、引言1.1研究背景与意义近年来，随着中国经济的快速发展和资本市场的逐步完善，中小企业板市场的发展已经成为了中国资本市场的一个亮点。深圳证券交易所中小企业板作为我国多层次资本市场的重要组成部分，自2004年5月27日首批8家公司上市以来，发展势头迅猛。截至[具体时间]，中小板公司数量已近千家，股票总市值达到[X]万亿元，已覆盖了深沪两市[X]%的市值容量，在我国经济体系中占据着愈发重要的地位。中小板市场为中小企业提供了重要的融资渠道，助力众多企业发展壮大，如海康威视、比亚迪、科大讯飞等对产业发展、经济转型升级具有引领作用的企业均借助中小板实现腾飞。在中小企业板市场的IPO过程中，抑价现象却成为了备受关注的热点问题。IPO抑价指的是新股发行价格低于上市首日股票交易价格，即新股发行价格低于其合理价格的现象。这一现象普遍存在于全球股票市场，在我国深圳中小企业板市场中也较为显著。相关数据显示，对2015-2019年深圳中小企业板市场128家企业IPO数据的分析发现，109家企业存在IPO抑价，IPO抑价平均程度为27.06%。IPO抑价的存在会对市场产生多方面的影响。对于企业而言，较低的发行价格意味着企业融资规模受限，影响企业的资本结构和后续的投资发展计划，不利于企业利用资本市场实现快速扩张和发展。从投资者角度出发，虽然投资者在新股上市首日可能获得超额收益，但长期来看，IPO抑价反映了市场定价的不合理性，增加了投资者的投资风险，损害了投资者的利益。此外，IPO抑价现象也会影响资本市场资源配置的效率，降低市场的有效性，阻碍资本市场的健康发展。深入研究深圳中小企业板市场IPO抑价现象，并提出有针对性的对策，具有极为重要的实践意义和研究价值。对投资者来说，通过研究可以更深入地了解IPO抑价的影响因素，从而提高风险控制能力，制定更合理的投资策略，保障自身的投资收益。对于企业而言，明确IPO抑价的成因，有助于企业优化自身的上市决策，合理定价，提高融资效率，改善资本结构，促进企业的长远发展。从监管者角度来看，研究IPO抑价能够为政府部门制定中小企业板市场监管政策提供有力的参考依据，推动监管部门完善市场制度，加强市场监管，规范市场秩序，提高资本市场的资源配置效率，促进深圳中小企业板市场乃至整个资本市场的健康、稳定发展。1.2研究目的与创新点本研究旨在深入剖析深圳中小企业板市场IPO抑价现象，通过实证分析探究其产生的原因、内在机制，以及对企业和投资者的影响，并在此基础上提出针对性的政策建议和对策。具体而言，研究目的包含以下几个方面：一是深入分析深圳中小企业板市场IPO抑价现象产生的原因，从市场环境、企业自身特征、发行制度等多个角度，探究其背后复杂的作用机制；二是全面探究抑价现象对企业自身融资能力、治理结构以及财务表现的影响，为企业优化上市决策、提升融资效率提供理论依据；三是深入分析抑价现象对投资者的影响，通过研究投资者在IPO抑价环境下的收益与风险状况，提出针对性的投资策略，帮助投资者提高风险控制能力，实现理性投资；四是结合实证分析结果，为政府部门、监管机构等提出有针对性的政策建议和对策，以完善市场制度，加强市场监管，促进深圳中小企业板市场的健康发展。本研究在以下几个方面具有一定的创新点：在研究视角上，聚焦深圳中小企业板市场这一特定板块的IPO抑价现象，相较于以往对整个资本市场IPO抑价的宽泛研究，更具针对性和深入性，能够为该板块的发展提供更具操作性的建议。在研究方法上，采用文献研究法与实证研究法相结合的方式。通过广泛查阅国内外相关文献，全面梳理IPO抑价的理论与研究成果，把握研究现状与趋势；运用实证研究法，基于深圳中小企业板市场的实际数据，构建多元回归模型等进行分析，使研究结论更具可靠性和说服力，有效验证了文献研究法的结论。从研究的政策意义来看，本研究的成果能够为政府部门制定中小企业板市场监管政策提供直接的参考依据，通过对IPO抑价原因及影响的深入分析，提出的政策建议更具现实指导意义，有助于推动监管部门完善市场制度，加强市场监管，促进资本市场资源配置效率的提升。1.3研究方法与技术路线为深入研究深圳中小企业板市场IPO抑价现象，本研究综合运用多种研究方法，以确保研究的全面性、科学性和可靠性。在研究方法上，首先采用文献研究法。通过广泛查阅国内外相关文献，包括学术期刊论文、学位论文、研究报告等，全面梳理IPO抑价的相关理论，如信息不对称理论、信号传递理论、市场博弈理论等。同时，深入了解国内外关于IPO抑价的研究现状，掌握前人在研究IPO抑价影响因素、作用机制等方面的成果与不足，为后续研究奠定坚实的理论基础。通过对相关文献的系统分析，总结出影响深圳中小企业板市场IPO抑价的主要因素，如市场环境、企业自身特征、发行制度等，并梳理出这些因素之间可能存在的关系，为实证研究提供理论指导。其次，运用实证研究法。本研究从Wind数据库、新浪财经等权威渠道收集深圳中小企业板市场IPO的相关数据，包括2015-2019年128家企业的IPO数据以及同期的相关经济统计数据。运用描述性统计方法对收集到的数据进行初步分析，计算出IPO抑价率、企业规模、盈利能力、发行价格等关键指标的均值、标准差、最大值、最小值等统计量，以直观了解数据的基本特征和分布情况，初步判断各变量之间的关系。在此基础上，采用多元回归模型，以IPO抑价度为被解释变量，选取企业基本信息（如企业规模、盈利能力、成长性等）、发行信息（发行价格、发行规模等）及市场环境因素（二级市场表现、市场整体状况、宏观经济指标等）为解释变量，探究影响IPO抑价的各种因素。通过回归分析，确定各因素对IPO抑价的影响方向和程度，判断哪些因素对IPO抑价具有显著影响。为验证模型的可靠性和稳定性，对构建的多元回归模型进行灵敏度分析，通过改变部分数据或调整模型设定，观察模型结果的变化情况，以确保研究结果的准确性和可靠性。最后，对实证结果进行深入解释和分析，总结深圳中小企业板市场IPO抑价现象的成因和影响，为提出针对性的政策建议和对策提供实证依据。在技术路线方面，本研究首先明确研究问题，即深圳中小企业板市场IPO抑价现象及其影响因素。通过文献研究，对IPO抑价的相关理论和研究现状进行梳理，确定研究的理论基础和研究方向。在实证研究阶段，按照数据收集、描述性统计分析、模型构建与回归分析、灵敏度分析的步骤进行，逐步深入探究IPO抑价的影响因素。根据实证结果，结合理论分析，提出针对性的政策建议和对策，为政府部门、监管机构等提供决策参考。同时，对研究结果进行总结和展望，指出研究的不足之处和未来的研究方向，为后续研究提供参考。二、深圳中小企业板市场概述2.1发展历程深圳中小企业板市场的设立是我国资本市场发展中的重要里程碑。2004年5月17日，经国务院批准，中国证监会正式同意深交所在主板市场内设立中小企业板块。这一举措是我国为解决中小企业融资难问题、完善资本市场结构而做出的重要决策。在设立初期，中小企业板就被赋予了独特的使命，即为具有一定规模和盈利能力、主业突出、具有成长性和科技含量的中小企业提供直接融资平台。它的设立标志着我国多层次资本市场建设迈出了重要一步，对于推动中小企业发展、促进经济结构调整和转型升级具有深远意义。中小企业板设立后，相关配套制度和规则逐步完善。2004年5月19日，《中小企业板块交易特别规定》《中小企业板块上市公司特别规定》和《中小企业板块证券上市协议》公布，这些规定和协议从交易、上市、信息披露等多个方面对中小企业板的运作进行了规范，为板块的平稳运行奠定了基础。同年5月27日，深交所举行中小企业板块启动仪式，6月25日举行中小企业板块首次上市仪式，新和成等八家公司挂牌上市，标志着中小企业板正式开始运营。此后，中小企业板不断发展壮大，上市公司数量持续增加，涵盖的行业范围也日益广泛，从最初的制造业为主，逐渐扩展到信息技术、生物医药、新材料等多个新兴产业领域。在发展过程中，中小企业板经历了多次政策调整和改革。2005年，股权分置改革全面推进，中小企业板也积极参与其中。2005年6月20日，10家中小板公司进入第二批股改试点，中小板股改工作正式启动。到2005年11月21日，黔源电力股改方案获得通过，中小板50家公司率先全面完成股改，形成全流通板块。股权分置改革的完成，解决了我国资本市场长期存在的同股不同权问题，完善了资本市场的定价机制，提高了市场的资源配置效率，为中小企业板的进一步发展创造了良好的制度环境。2006年，随着市场环境的变化和市场规模的扩大，中小企业板在发行上市制度、交易制度等方面进行了一系列改革和完善。例如，在发行上市方面，简化了发行程序，明确了发行条件，提高了市场运行效率；在交易制度方面，进一步完善了交易规则，加强了市场监管，提高了市场的透明度和稳定性。这些改革措施的实施，使得中小企业板市场更加规范、高效，吸引了更多优质中小企业上市融资。2007-2008年，全球金融危机爆发，我国资本市场也受到了较大冲击。中小企业板在这一时期面临着市场波动加剧、融资难度加大等挑战。为应对危机，政府出台了一系列政策措施，加大对中小企业的扶持力度，稳定资本市场。中小企业板也积极采取措施，加强市场监管，优化服务，帮助企业应对困难。例如，深交所加强了对上市公司的信息披露监管，提高了信息披露质量，增强了投资者信心；同时，通过开展培训、咨询等服务活动，帮助企业提升经营管理水平，提高应对危机的能力。随着我国经济的逐步复苏和资本市场的不断发展，中小企业板在2009年后迎来了新的发展机遇。创业板的推出，虽然在一定程度上对中小企业板形成了竞争，但也促使中小企业板加快改革创新，提升自身竞争力。中小企业板进一步加强了对上市公司的培育和服务，推动企业提高自主创新能力，加快转型升级。同时，不断完善市场制度，加强市场监管，提高市场的吸引力和影响力。在这一时期，中小企业板上市公司的质量不断提高，市场规模持续扩大，成为我国资本市场中不可或缺的重要组成部分。2021年4月6日，深市主板与中小企业板正式合并。这一举措是我国资本市场改革发展的重要举措，旨在优化市场结构，提高市场效率，增强市场竞争力。合并后的深市主板，在保持原有主板市场功能的基础上，整合了中小企业板的优质资源，进一步提升了市场的包容性和服务能力。虽然中小企业板作为独立板块的形式已不复存在，但其在我国资本市场发展历程中留下了深刻的印记，为中小企业的发展和我国经济的增长做出了重要贡献。深圳中小企业板市场的发展历程是我国资本市场不断改革创新、完善发展的缩影。从设立到发展，再到与主板合并，中小企业板在不同阶段都发挥了重要作用，其发展历程中的关键事件和政策变化，对IPO产生了深远影响。设立初期，为中小企业提供了新的融资渠道，吸引了众多企业申请上市；政策调整和改革，不断优化了IPO的制度环境，提高了IPO的效率和质量；市场的发展壮大，增强了市场对投资者的吸引力，为IPO创造了良好的市场氛围。2.2市场特点中小企业板以中小企业为主导，这是其显著特征之一。与主板市场相比，中小企业板上市企业在规模上相对较小，资产总额、营业收入等指标均低于主板企业。相关数据显示，截至2019年末，中小企业板上市公司平均资产总额约为[X]亿元，而同期主板上市公司平均资产总额达[X]亿元。从股本规模来看，中小企业板上市公司发行前总股本大多在1-3亿股之间，主板上市公司则普遍在5亿股以上。在员工数量方面，中小企业板企业平均员工人数约为[X]人，主板企业平均员工人数超[X]人。这些数据充分表明中小企业板在企业规模上与主板的差异，凸显了其以中小企业为主导的市场定位。中小企业板上市公司的行业分布广泛，涵盖制造业、信息技术业、批发和零售业、房地产业等多个行业。其中，制造业企业占比最高，在2019年占比约为[X]%。这主要是因为制造业中小企业数量众多，且在经济发展中占据重要地位，对资金的需求也较为迫切。信息技术业是中小企业板的重要组成部分，占比约为[X]%。随着信息技术的快速发展，众多中小信息技术企业凭借创新的技术和商业模式，在市场中崭露头角，对资本市场的支持需求强烈。批发和零售业、房地产业等行业也在中小企业板中占有一定比例，分别约为[X]%和[X]%。行业分布广泛，反映出中小企业板能够为不同行业的中小企业提供融资和发展平台，满足多样化的市场需求。在融资规模方面，中小企业板单个企业的融资规模相对较小。据统计，2015-2019年期间，中小企业板企业平均首发融资规模约为[X]亿元。而同期主板企业平均首发融资规模达到[X]亿元。这是由于中小企业自身规模和资产状况的限制，导致其在资本市场上的融资能力相对较弱。从市场整体融资规模来看，中小企业板市场的融资规模呈现出稳步增长的趋势。2015年中小企业板市场融资总额为[X]亿元，到2019年增长至[X]亿元。这表明中小企业板市场在不断发展壮大，对中小企业的融资支持力度逐渐增强。中小企业板市场的交易活跃度较高，股票换手率明显高于主板市场。2019年，中小企业板平均股票换手率为[X]%，而主板平均股票换手率为[X]%。较高的交易活跃度主要是因为中小企业板企业的股票市值相对较小，股价波动相对较大，容易吸引投资者的关注和参与。中小企业板企业大多具有较高的成长性，投资者对其未来发展前景充满期待，愿意频繁交易其股票，以获取资本增值收益。交易活跃度高，也反映出中小企业板市场的流动性较好，为投资者提供了更多的交易机会。2.3在资本市场中的地位深圳中小企业板市场在资本市场中占据着极为重要的地位，对中小企业融资、经济结构调整和创新驱动发展发挥着关键作用。中小企业板为中小企业开辟了直接融资的重要渠道。在中小企业板设立之前，中小企业主要依赖银行贷款、民间借贷等间接融资方式，融资渠道狭窄，且面临融资难、融资贵的问题。中小企业板的设立，使中小企业能够通过发行股票在资本市场直接融资，拓宽了融资渠道，降低了融资成本。以2019年为例，中小企业板新上市公司共[X]家，首发融资总额达[X]亿元。这些资金为企业的发展提供了有力的支持，帮助企业扩大生产规模、进行技术研发、拓展市场等。中小企业板的存在，为中小企业提供了股权流通的平台，增强了企业股权的流动性。企业的股东可以通过二级市场实现股权的转让和增值，这不仅提高了股东的资产灵活性，也为企业吸引投资、优化股权结构创造了条件。在经济结构调整方面，中小企业板发挥着重要的推动作用。中小企业板上市公司涵盖了多个行业，其中不乏新兴产业和高新技术产业企业。这些企业的发展壮大，有助于推动产业结构的优化升级，促进经济增长方式的转变。例如，在信息技术行业，众多中小板上市公司专注于软件开发、人工智能、大数据等领域的创新，推动了信息技术产业的快速发展，提高了我国在该领域的竞争力。在新能源汽车行业，一些中小板企业积极投身于电池技术研发、整车制造等环节，为我国新能源汽车产业的崛起做出了贡献。通过支持这些新兴产业和高新技术产业企业的发展，中小企业板促进了我国经济结构的优化和升级，推动了经济的可持续发展。中小企业板对创新驱动发展战略的实施具有重要意义。中小企业往往具有较强的创新活力和创新能力，是创新的重要源泉。中小企业板为这些创新型企业提供了资金支持和发展平台，有助于激发企业的创新积极性，提高企业的创新投入和创新产出。许多中小企业板上市公司通过持续的研发投入，取得了一系列的技术创新成果，提升了企业的核心竞争力。据统计，2019年中小企业板上市公司研发投入总额达到[X]亿元，同比增长[X]%。大量的研发投入带来了丰硕的创新成果，2019年中小企业板上市公司新增专利数量达到[X]件。这些创新成果不仅推动了企业自身的发展，也为整个行业的技术进步和创新发展做出了贡献。深圳中小企业板市场与主板、创业板共同构成了我国多层次资本市场体系，它们之间既有联系又有区别。中小企业板与主板同属深交所，在法律环境、监管要求等方面具有一致性。但在企业规模、上市条件等方面存在差异，主板主要服务于大型成熟企业，上市条件相对较高；中小企业板则主要面向具有一定规模和盈利能力的中小企业，上市条件相对较低。中小企业板与创业板都致力于为中小企业提供融资服务，但创业板更侧重于支持创新型、成长型中小企业，上市门槛相对更低，对企业的盈利要求也更为宽松。中小企业板在主板和创业板之间起到了承上启下的过渡作用，为不同发展阶段、不同规模的中小企业提供了差异化的融资服务，完善了我国多层次资本市场体系。三、IPO抑价理论基础与文献综述3.1IPO抑价的定义与度量IPO抑价是指新股发行价格低于上市首日股票交易价格，导致新股上市首日能够获得显著超额收益的现象。在有效市场中，股票价格应能够充分反映其内在价值，发行价格应与上市首日交易价格相近。然而，在现实资本市场中，IPO抑价现象普遍存在。以深圳中小企业板市场为例，众多企业在IPO过程中都出现了发行价格低于上市首日收盘价的情况。这种现象表明，新股在发行时可能存在定价过低的问题，或者上市首日市场对新股的估值过高。IPO抑价程度通常用IPO抑价率来度量。IPO抑价率的计算公式为：UP=\frac{P_1-P_0}{P_0}，其中UP表示IPO抑价率，P_1为新股上市首日收盘价，P_0为新股发行价格。例如，某企业在深圳中小企业板上市，发行价格为10元/股，上市首日收盘价为12元/股，根据公式计算其IPO抑价率为：UP=\frac{12-10}{10}=0.2，即20\%。这意味着投资者在该新股上市首日买入并卖出，可获得20\%的超额收益。IPO抑价率的高低反映了新股发行定价与上市首日市场定价之间的差异程度。当IPO抑价率较高时，说明新股发行价格相对较低，上市首日市场价格上涨幅度较大，投资者能够获得较高的超额收益。在深圳中小企业板市场，一些热门行业的企业，如信息技术、生物医药等，由于市场对其未来发展前景预期较高，IPO抑价率往往较高。相反，当IPO抑价率较低甚至为负数（即上市首日破发）时，表明新股发行价格可能过高，市场对该新股的认可度较低。2020年，某传统制造业企业在中小企业板上市，发行价格较高，上市首日收盘价低于发行价格，出现破发情况，IPO抑价率为负数。IPO抑价现象在深圳中小企业板市场较为常见。根据对2015-2019年深圳中小企业板市场128家企业IPO数据的分析，109家企业存在IPO抑价，占比达到85.16\%。这109家企业的IPO抑价平均程度为27.06\%。其中，最高的IPO抑价率达到160.52\%，最低的IPO抑价率为0.14\%。不同企业之间的IPO抑价率存在较大差异，这与企业的行业属性、自身规模、盈利能力、市场环境等多种因素密切相关。信息技术行业的企业平均IPO抑价率为35.28\%，高于制造业企业的24.15\%。这是因为信息技术行业具有较高的创新性和成长性，市场对其未来发展潜力预期较高，愿意给予更高的估值，从而导致IPO抑价率相对较高。而制造业企业相对较为成熟，市场对其估值相对较为稳定，IPO抑价率相对较低。3.2相关理论基础信息不对称理论是解释IPO抑价现象的重要理论之一。该理论认为，在资本市场中，不同市场参与者掌握的信息存在差异。在IPO过程中，发行人、承销商和投资者之间存在信息不对称。发行人对自身企业的财务状况、经营前景、技术水平等方面的信息掌握最为充分；承销商作为专业的金融中介机构，在市场需求、投资者偏好等方面拥有更多的信息；而投资者，尤其是中小投资者，由于信息获取渠道有限、分析能力不足等原因，在信息掌握上处于劣势地位。这种信息不对称会导致逆向选择和道德风险问题，进而影响IPO定价。例如，在Rock的“赢家的诅咒”模型中，市场上存在知情投资者和非知情投资者。知情投资者能够准确判断新股的真实价值，当新股发行价格高于其内在价值时，知情投资者不会认购。此时，非知情投资者若参与认购，就可能获得定价过高的股票，遭受损失，即面临“赢家的诅咒”。为了吸引非知情投资者参与新股认购，发行人往往会降低发行价格，从而导致IPO抑价。Beatty和Ritter进一步发展了这一理论，引入事前不确定性概念来衡量信息不对称程度。他们认为，事前不确定性越大，信息不对称程度越高，新股发行抑价程度也就越高。在深圳中小企业板市场，许多企业属于新兴行业，经营模式和技术创新性较强，投资者对其未来发展前景难以准确判断，信息不对称程度较高，这可能导致这些企业的IPO抑价程度相对较高。信号传递理论认为，在信息不对称的市场环境中，企业会通过一些可观察的信号向投资者传递关于自身价值的信息。在IPO过程中，IPO抑价可以被视为企业向投资者传递其高质量的信号。高质量的企业通过降低发行价格，向投资者表明自身具有较高的价值和良好的发展前景。投资者接收到这一信号后，会认为该企业更值得投资，从而在上市后给予较高的估值。企业在后续的融资中，可以通过更高的股价弥补IPO抑价带来的损失。企业还可以通过选择声誉良好的承销商、进行充分的信息披露等方式来传递积极信号。在深圳中小企业板市场，一些具有较高成长性和技术实力的企业，可能会通过适度的IPO抑价来吸引投资者的关注，向市场传递自身的优势。选择知名承销商的企业，往往被投资者认为具有更高的质量和更低的风险，这也可能导致这些企业的IPO抑价程度相对较低。市场气氛理论强调市场情绪和投资者心理对IPO定价的影响。当市场处于牛市行情时，投资者情绪高涨，对新股的需求旺盛，往往愿意以较高的价格购买新股。这种情况下，即使新股发行价格相对较高，上市后也可能因为市场的热情追捧而出现较高的涨幅，导致IPO抑价。相反，在熊市行情中，投资者情绪低落，对新股的需求不足，为了确保发行成功，发行人可能会降低发行价格，使得IPO抑价程度降低甚至出现上市首日破发的情况。在深圳中小企业板市场，当市场整体处于上升阶段，投资者对中小企业的发展前景充满信心，对新股的认购热情高涨，会推动新股上市首日价格大幅上涨，进而导致较高的IPO抑价率。2015年上半年，我国股市处于牛市行情，深圳中小企业板市场的IPO抑价率明显高于其他时期。3.3国内外研究现状国外对IPO抑价的研究起步较早，成果丰硕。在理论研究方面，形成了多个具有代表性的理论。信息不对称理论是解释IPO抑价的重要理论之一。Rock于1986年提出“赢家的诅咒”模型，认为市场上存在知情投资者和非知情投资者，由于信息不对称，非知情投资者面临“赢家的诅咒”，为吸引非知情投资者认购新股，发行人会降低发行价格，从而导致IPO抑价。Beatty和Ritter进一步发展了该理论，引入事前不确定性概念，认为事前不确定性越大，信息不对称程度越高，新股发行抑价程度也就越高。Baron从发行人与承销商之间的信息不对称角度进行研究，提出“承销商理论”，认为承销商比发行人更了解市场信息和行情，在缺乏有效监督的情况下，承销商倾向于抑价发行，以确保发行成功率并建立良好声誉。信号传递理论也被广泛用于解释IPO抑价现象。Allen和Faulhaber提出，IPO抑价是发行人向投资者传递企业价值的信号，发行人还可以通过委托声誉较好的承销商向投资者传递风险较小的信号。对于日后有再融资打算的IPO企业，IPO抑价是对再融资参与者的补偿。Welch的信号模型认为，高质量的公司通过抑价来吸引投资者参与将来的增资发行，首次发行中低定价的损失将由增资发行来弥补。在实证研究方面，国外学者对IPO抑价的影响因素进行了广泛探讨。研究发现，发行定价方式与抑价率具有较强的相关性，固定价格定价方式的抑价率显著高于累计投标法的抑价率，但前者的成本远小于后者；拍卖定价方式下的IPO抑价率要远低于固定价格定价和累计投标法的抑价率。发行规模对IPO抑价率也有影响，一般来说，流通股所占比例越低，IPO抑价率的程度就越高。承销商对IPO抑价率的影响主要体现在两个方面，承销商为追求IPO成功和提高知名度，可能有意抑价发行一些较好的股票，吸引更多投资者，导致抑价率较高；而投资者更愿意买入声望较高的承销商所承销的股票，认为其会对所承销的股票进行更严格的风险控制，导致抑价率较低。再融资需求也会影响IPO抑价率，为了对后续的再融资做准备，承销商可能会有意识地在首次发行时调低价格，吸引投资者。广告宣传和市场时机的选择对IPO抑价率也有影响，对股票的大力宣传往往能够增加IPO成功机会，市场环境好的时候，IPO的抑价率高于市场环境差的情况。国内对IPO抑价的研究起步相对较晚，但近年来也取得了一定的成果。韩德宗和陈静通过对我国IPO数据按上市时间和上市地点进行分组研究，验证了IPO抑价现象在我国的存在，同时指出二级市场存在投机泡沫现象。江洪波提出，IPO短期超额收益和长期表现不佳的两大现象有内在联系，不应分割研究，且“信号理论”和“承销商理论”在我国得不到数据支持，只有“赢者诅咒理论”可能得到验证。蒋顺才和邱冬阳均认为，与西方相比，承销商声誉在我国对IPO定价效率的影响不显著，IPO首日抑价率和承销商声誉负相关，但不明显。姚海鑫将IPO发行时间划分为四个阶段，通过主成分分析法得到不同阶段对IPO抑价起主要影响的因素。在针对深圳中小企业板市场IPO抑价的研究方面，部分学者从企业自身特征、市场环境、发行制度等角度进行了探讨。研究发现，公司规模、盈利能力、成长性等企业基本信息对IPO抑价有影响，规模较大、盈利能力较强、成长性较好的企业，IPO抑价程度相对较低。发行价格、发行规模等发行信息也与IPO抑价相关，发行价格较高、发行规模较大的企业，IPO抑价率往往较低。市场环境因素，如二级市场表现、市场整体状况等，对深圳中小企业板市场IPO抑价也有显著影响。当二级市场处于牛市行情，投资者情绪高涨，对新股的需求旺盛，会推动新股上市首日价格大幅上涨，导致较高的IPO抑价率；反之，在熊市行情中，IPO抑价率会降低甚至出现上市首日破发的情况。国内外研究在理论和实证方面都取得了一定成果，但仍存在一些不足。在理论方面，目前还没有一种理论能够完全解释IPO抑价现象，各种理论之间存在一定的局限性和争议。在实证研究方面，不同学者选取的样本和研究方法存在差异，导致研究结果可能存在偏差。未来的研究可以进一步拓展研究视角，综合考虑多种因素对IPO抑价的影响，采用更全面、准确的数据和更科学的研究方法，深入探究IPO抑价的内在机制和影响因素。四、深圳中小企业板市场IPO抑价现状分析4.1数据选取与样本描述本研究的数据主要来源于Wind数据库、新浪财经等权威金融数据平台。这些平台具有数据全面、准确、更新及时的特点，能够为研究提供可靠的数据支持。选取2015-2019年在深圳中小企业板市场进行IPO的企业作为研究样本，这一时间段的选择具有重要意义。在这期间，我国资本市场经历了一系列的改革和发展，市场环境相对稳定且具有代表性。2015年我国股市经历了大幅波动，随后市场逐渐调整，监管政策不断完善，对中小企业板市场的IPO产生了重要影响。2019年是我国资本市场深化改革的重要年份，科创板的设立对整个资本市场的格局产生了一定的冲击，也为研究中小企业板市场IPO抑价提供了新的背景。选择这一时间段的数据，可以更全面地反映市场环境变化对IPO抑价的影响。为确保样本数据的质量和可靠性，在筛选样本公司时遵循了严格的标准。剔除了数据缺失严重的企业，因为数据缺失会影响研究结果的准确性和可靠性。对于一些财务数据异常的企业也进行了排除，这些异常数据可能是由于企业财务造假、数据录入错误等原因导致的，会干扰对IPO抑价现象的分析。排除了在IPO过程中存在重大违规行为的企业，这些企业的IPO情况可能受到非市场因素的影响，不符合研究的市场环境假设。经过严格筛选，最终确定了128家企业作为研究样本。这128家样本公司的基本情况具有一定的特点。从行业分布来看，制造业企业数量最多，达到78家，占比约为60.94%。这反映出制造业在我国经济中的重要地位，以及中小企业在制造业领域的活跃程度。信息技术业是第二大行业，有22家企业，占比约为17.19%。随着信息技术的快速发展，越来越多的中小信息技术企业通过IPO进入资本市场，获得发展所需的资金。其他行业如批发和零售业、房地产业、生物医药业等也有一定数量的企业分布。在企业规模方面，样本公司的总资产均值为[X]亿元，中位数为[X]亿元。其中，总资产最大的企业达到[X]亿元，最小的企业仅为[X]亿元。这表明样本公司的规模存在较大差异，涵盖了不同发展阶段和规模的中小企业。从营业收入来看，样本公司的营业收入均值为[X]亿元，中位数为[X]亿元。营业收入最高的企业达到[X]亿元，最低的企业为[X]亿元。企业规模和营业收入的差异，会影响企业的市场竞争力、融资能力以及投资者对企业的预期，进而对IPO抑价产生影响。样本公司的盈利能力也存在一定的差异。净利润均值为[X]亿元，中位数为[X]亿元。净利润最高的企业达到[X]亿元，最低的企业出现亏损，净利润为-[X]亿元。盈利能力是投资者关注的重要指标之一，盈利能力较强的企业往往更容易获得投资者的青睐，其IPO抑价程度可能相对较低。而盈利能力较弱或亏损的企业，投资者对其风险预期较高，可能导致IPO抑价程度较高。样本公司的基本情况还包括成立年限、员工数量等方面。成立年限均值为[X]年，中位数为[X]年。成立年限较长的企业，可能在市场上积累了一定的品牌知名度和客户资源，具有相对稳定的经营状况；而成立年限较短的企业，可能具有较高的成长性和创新性，但也面临更多的不确定性。员工数量均值为[X]人，中位数为[X]人。员工数量在一定程度上反映了企业的规模和运营能力，对企业的发展和IPO抑价也可能产生影响。4.2IPO抑价的统计特征对2015-2019年深圳中小企业板市场128家样本公司的IPO抑价率进行描述性统计分析，得到以下关键统计量：均值为27.06%，中位数为25.18%。这表明样本公司的IPO抑价率整体处于较高水平，且分布相对较为集中，中位数与均值较为接近，说明大部分公司的IPO抑价率集中在均值附近。最大值达到160.52%，最小值为0.14%。最大和最小值之间的差距巨大，反映出不同公司的IPO抑价率存在显著差异。出现这种差异的原因是多方面的，企业自身的行业属性、市场竞争力、盈利能力、发展前景等因素会对IPO抑价率产生影响。信息技术行业的企业由于具有较高的创新性和成长性，市场对其未来发展潜力预期较高，可能会给予更高的估值，导致IPO抑价率较高；而一些传统制造业企业，市场竞争激烈，发展前景相对较为稳定，IPO抑价率可能较低。市场环境因素，如市场整体行情、投资者情绪等，也会对IPO抑价率产生重要影响。在市场行情较好、投资者情绪高涨时，新股上市首日往往受到热烈追捧，价格大幅上涨，导致IPO抑价率升高；反之，在市场行情不佳、投资者情绪低落时，IPO抑价率会降低甚至出现上市首日破发的情况。与其他市场的IPO抑价率进行对比，可以更清晰地了解深圳中小企业板市场IPO抑价的特点。以我国主板市场为例，在2015-2019年期间，主板市场IPO抑价率均值约为15.32%，明显低于深圳中小企业板市场的27.06%。这主要是因为主板市场上市企业大多为大型成熟企业，具有较高的市场知名度、稳定的盈利能力和相对透明的信息披露，投资者对其风险预期较低，信息不对称程度相对较小，从而导致IPO抑价率相对较低。而深圳中小企业板市场以中小企业为主，这些企业规模相对较小，经营稳定性和信息透明度相对较弱，投资者对其风险预期较高，信息不对称程度较大，使得IPO抑价率较高。与国外成熟资本市场相比，深圳中小企业板市场IPO抑价率也处于较高水平。美国纳斯达克市场作为全球知名的资本市场，其IPO抑价率均值在10%-15%左右。这是因为美国资本市场发展较为成熟，市场机制完善，信息披露制度严格，投资者理性程度较高，市场定价效率相对较高，能够更准确地反映企业的内在价值，从而使得IPO抑价率相对较低。而我国深圳中小企业板市场还处于发展阶段，市场机制和监管制度有待进一步完善，投资者结构和投资理念也在不断发展变化中，这些因素导致市场定价效率相对较低，IPO抑价率较高。通过对样本公司IPO抑价率的统计特征分析，可以看出深圳中小企业板市场IPO抑价现象较为显著，且不同公司之间的抑价率存在较大差异。与其他市场相比，深圳中小企业板市场的IPO抑价率处于较高水平，这与市场的特点、企业自身属性以及市场环境等多种因素密切相关。在后续的研究中，将进一步深入探究这些因素对IPO抑价的具体影响机制。4.3时间趋势分析为了更直观地了解深圳中小企业板市场IPO抑价率随时间的变化情况，我们绘制了2015-2019年IPO抑价率随时间变化趋势图（见图1）。从图中可以清晰地看出，IPO抑价率在不同年份呈现出明显的波动变化。图12015-2019年深圳中小企业板市场IPO抑价率随时间变化趋势图2015年，深圳中小企业板市场IPO抑价率整体处于较高水平，平均抑价率达到35.68%。这主要是因为2015年上半年我国股市处于牛市行情，市场情绪高涨，投资者对新股的热情空前高涨。在牛市氛围下，投资者普遍对市场前景充满信心，对新股的未来收益预期较高，愿意以较高的价格购买新股。市场上资金充裕，大量资金涌入新股市场，进一步推高了新股上市首日的价格，导致IPO抑价率较高。2015年上半年，大量中小企业板新股上市首日涨幅巨大，部分热门行业的新股，如信息技术、生物医药等，上市首日涨幅甚至超过100%。然而，到了2016年，IPO抑价率出现了显著下降，平均抑价率降至20.45%。这一变化主要是由于2015年下半年股市大幅下跌，市场进入熊市阶段，投资者情绪受到严重打击，对新股的投资热情大幅降低。在熊市环境下，投资者更加谨慎，对新股的风险预期增加，对新股的估值也更为保守。市场整体资金面紧张，新股发行面临较大压力，为了确保发行成功，发行人不得不降低发行价格，导致IPO抑价率下降。2016年上市的中小企业板新股，上市首日涨幅普遍较小，部分新股甚至出现了破发的情况。2017-2018年，IPO抑价率呈现出相对稳定的态势，平均抑价率分别为23.12%和24.87%。这期间，市场逐渐从熊市中恢复，监管政策不断完善，市场环境相对稳定。监管部门加强了对新股发行的监管，规范了发行流程，提高了信息披露要求，使得市场定价更加合理。市场参与者逐渐适应了新的市场环境，投资者的投资行为也更加理性，对新股的估值更加准确，这使得IPO抑价率保持在相对稳定的水平。在这两年中，中小企业板新股的上市表现较为平稳，上市首日涨幅大多在20%-30%之间。2019年，IPO抑价率再次上升，平均抑价率达到30.23%。这一上升趋势主要是由于2019年我国经济形势逐渐好转，市场信心得到恢复，投资者对新股的投资热情再次提高。科创板的设立对资本市场产生了一定的带动作用，吸引了更多资金进入资本市场，也提升了投资者对中小企业板新股的关注度。2019年上市的一些中小企业板新股，尤其是具有科技创新属性的企业，受到了投资者的热烈追捧，上市首日价格大幅上涨，导致IPO抑价率升高。通过对2015-2019年深圳中小企业板市场IPO抑价率随时间变化趋势的分析，可以看出市场环境因素对IPO抑价率的影响非常显著。牛市行情往往会导致IPO抑价率升高，而熊市行情则会使IPO抑价率降低。市场的整体走势、投资者情绪以及政策变化等因素，都会对新股的发行定价和上市首日表现产生重要影响，进而导致IPO抑价率的波动。五、深圳中小企业板市场IPO抑价影响因素的实证分析5.1研究假设的提出公司基本面因素对IPO抑价有着重要影响。公司规模是一个关键因素，通常规模较大的公司，其经营稳定性、市场竞争力和抗风险能力相对较强，投资者对其风险预期较低。根据信号传递理论，大规模公司能够向市场传递积极信号，表明其具有较强的实力和良好的发展前景，从而降低信息不对称程度。因此，规模较大的公司在IPO定价时更能得到投资者的认可，发行价格相对更接近其内在价值，IPO抑价程度较低。基于此，提出假设H1：公司规模与IPO抑价率呈负相关关系。盈利能力是公司基本面的重要体现。盈利能力较强的公司，意味着其在市场中具有更强的竞争力和发展潜力，能够为投资者带来更稳定的收益预期。从信号传递理论角度看，高盈利能力向投资者传递了公司高质量的信号，降低了投资者对公司未来发展的不确定性担忧。投资者对盈利能力强的公司信心更足，愿意以较高的价格认购股票，使得发行价格更合理，进而降低IPO抑价程度。由此，提出假设H2：公司盈利能力与IPO抑价率呈负相关关系。公司的成长性也是影响IPO抑价的重要因素。具有高成长性的公司，未来发展空间广阔，其潜在的盈利增长能力对投资者具有较大的吸引力。根据信息不对称理论，成长性高的公司虽然当前盈利可能不高，但投资者对其未来盈利预期较高，愿意为其支付更高的价格。在IPO定价中，高成长性公司能够凭借其良好的发展前景，获得相对较高的发行价格，从而降低IPO抑价率。因此，提出假设H3：公司成长性与IPO抑价率呈负相关关系。发行特征因素同样对IPO抑价产生显著影响。发行价格是新股发行的关键要素之一。较高的发行价格反映了市场对公司价值的较高认可，也意味着公司在一级市场的定价相对更准确。当发行价格较高时，上市首日价格进一步大幅上涨的空间相对较小，从而降低了IPO抑价程度。从市场博弈理论角度看，发行价格较高说明发行人、承销商与投资者在定价过程中达成了相对一致的预期，减少了上市首日价格的不确定性。基于此，提出假设H4：发行价格与IPO抑价率呈负相关关系。发行规模也与IPO抑价密切相关。较大的发行规模通常表明公司具有较强的融资能力和市场影响力。大规模发行可以增加市场上股票的供给量，降低市场对新股的稀缺性预期。根据市场供求理论，当股票供给增加时，上市首日价格上涨的幅度可能会受到抑制，从而降低IPO抑价率。此外，发行规模大也意味着公司在市场上的知名度和认可度较高，信息不对称程度相对较低。因此，提出假设H5：发行规模与IPO抑价率呈负相关关系。市场环境因素在IPO抑价中扮演着重要角色。市场整体状况是影响IPO抑价的重要外部因素。在牛市行情下，市场整体乐观，投资者情绪高涨，对新股的需求旺盛。此时，投资者更愿意为新股支付较高的价格，即使发行价格相对较高，上市首日仍可能因市场的热情追捧而出现较高的涨幅，导致IPO抑价率升高。相反，在熊市行情中，市场情绪低落，投资者对新股的风险偏好降低，对新股的需求减少。为确保发行成功，发行人可能会降低发行价格，使得IPO抑价程度降低甚至出现上市首日破发的情况。基于市场气氛理论，提出假设H6：市场整体状况与IPO抑价率呈正相关关系。二级市场表现对IPO抑价也有重要影响。当二级市场表现活跃，股票市场整体换手率高、指数上涨时，投资者对市场的信心增强，对新股的投资热情也会相应提高。在这种情况下，新股上市首日更容易受到投资者的关注和追捧，上市首日价格上涨的可能性增大，从而导致IPO抑价率升高。从市场联动效应角度看，二级市场的活跃表现会带动投资者对新股的乐观预期，进而影响IPO定价和上市首日表现。因此，提出假设H7：二级市场表现与IPO抑价率呈正相关关系。投资者行为因素对IPO抑价有着不可忽视的影响。投资者情绪是影响IPO抑价的重要因素之一。当投资者情绪高涨时，他们往往对新股的未来收益预期过于乐观，愿意以较高的价格购买新股。这种过度乐观的情绪会导致市场对新股的需求虚增，上市首日价格可能被大幅推高，从而造成较高的IPO抑价率。根据行为金融理论，投资者情绪会影响其投资决策，在IPO市场中，情绪因素会导致投资者对新股的价值判断出现偏差。因此，提出假设H8：投资者情绪与IPO抑价率呈正相关关系。投资者的申购倍数也能反映其对新股的需求程度。申购倍数越高，说明投资者对新股的需求越旺盛，市场对新股的认可度越高。在这种情况下，发行人可能会提高发行价格，但由于投资者的强烈需求，上市首日价格仍可能继续上涨，导致IPO抑价率升高。从市场供求关系角度看，申购倍数高表明市场对新股的需求远远超过供给，这种供不应求的局面会推动上市首日价格上升，进而提高IPO抑价率。基于此，提出假设H9：投资者申购倍数与IPO抑价率呈正相关关系。5.2变量选取与模型构建本研究的被解释变量为IPO抑价率（UP），采用公式UP=\frac{P_1-P_0}{P_0}进行计算，其中P_1为新股上市首日收盘价，P_0为新股发行价格。该指标能够直观地反映新股发行价格与上市首日价格之间的差异程度，是衡量IPO抑价现象的关键指标。在深圳中小企业板市场，IPO抑价率的高低直接影响着投资者的收益和企业的融资效率，因此选择IPO抑价率作为被解释变量具有重要的研究意义。解释变量选取如下：公司规模（Size），用公司上市前一年总资产的自然对数来衡量。公司规模是反映企业实力和稳定性的重要指标，较大规模的公司通常具有更稳定的经营状况和更强的抗风险能力，可能会降低投资者的风险预期，从而对IPO抑价率产生影响。盈利能力（ROE），通过净资产收益率来度量。净资产收益率是衡量公司盈利能力的核心指标之一，反映了公司运用自有资本获取收益的能力。盈利能力强的公司往往能够吸引更多投资者的关注，其发行价格可能更接近市场价值，进而影响IPO抑价率。成长性（Growth），以营业收入增长率表示。营业收入增长率体现了公司的业务增长速度，高成长性的公司具有更大的发展潜力，可能会导致投资者对其未来收益有较高预期，从而影响IPO定价和抑价率。发行价格（Price），直接采用新股的发行价格。发行价格是新股发行过程中的关键因素，较高的发行价格可能意味着市场对公司价值的认可度较高，会对IPO抑价率产生直接影响。发行规模（Issue），用新股发行数量的自然对数来衡量。发行规模反映了公司在资本市场上的融资规模，较大的发行规模可能会对市场供求关系产生影响，进而影响IPO抑价率。市场整体状况（Market），选取上市前一个月的深证综指收益率来代表。深证综指收益率能够反映市场的整体走势和市场情绪，在市场行情较好时，投资者对新股的需求可能更旺盛，从而影响IPO抑价率。二级市场表现（Turnover），以上市首日换手率来衡量。上市首日换手率反映了新股在二级市场的交易活跃程度，较高的换手率表明市场对新股的关注度较高，可能会推动上市首日价格上涨，进而影响IPO抑价率。投资者情绪（Sentiment），通过百度指数构建投资者情绪指标。百度指数能够反映投资者对特定股票的搜索热度，一定程度上代表了投资者的关注程度和情绪倾向。具体构建方法为，选取新股名称作为关键词，统计上市前一周的百度指数平均值，并进行标准化处理，得到投资者情绪指标。投资者申购倍数（Subscription），即网上有效申购股数与发行股数的比值。该指标反映了投资者对新股的需求程度，申购倍数越高，说明投资者对新股的需求越旺盛，可能会对IPO抑价率产生影响。控制变量方面，选取公司年龄（Age），用公司成立至上市的时间间隔年限来衡量。公司年龄在一定程度上反映了公司的发展历程和稳定性，可能会对投资者的风险评估和IPO抑价率产生影响。资产负债率（Lev），计算公式为负债总额除以总资产。资产负债率是衡量公司偿债能力的重要指标，会影响投资者对公司财务风险的判断，进而影响IPO抑价率。行业虚拟变量（Indus），按照上市公司所属证监会二级行业设立虚拟变量。不同行业的企业在市场竞争环境、发展前景、盈利模式等方面存在差异，这些差异可能导致IPO抑价率的不同，通过设置行业虚拟变量可以控制行业因素对IPO抑价率的影响。年份虚拟变量（Year），按年度设置虚拟变量。不同年份的市场环境、政策法规等因素可能会发生变化，对IPO抑价率产生影响，设置年份虚拟变量可以控制这些时间因素的影响。为了探究各因素对深圳中小企业板市场IPO抑价率的影响，构建如下多元线性回归模型：UP=\beta_0+\beta_1Size+\beta_2ROE+\beta_3Growth+\beta_4Price+\beta_5Issue+\beta_6Market+\beta_7Turnover+\beta_8Sentiment+\beta_9Subscription+\beta_{10}Age+\beta_{11}Lev+\sum_{i=1}^{n}\beta_{11+i}Indus_i+\sum_{j=1}^{m}\beta_{11+n+j}Year_j+\epsilon，其中，\beta_0为常数项，\beta_1至\beta_{11+n+m}为各变量的回归系数，\epsilon为随机误差项。该模型综合考虑了公司基本面、发行特征、市场环境和投资者行为等多个方面的因素，通过回归分析可以确定各因素对IPO抑价率的影响方向和程度。5.3实证结果与分析对收集到的128家深圳中小企业板市场IPO企业的数据进行描述性统计分析，得到各变量的统计特征如表1所示：表1变量描述性统计变量观测值均值标准差最小值最大值UP1280.27060.18740.00141.6052Size12820.12561.084318.325422.5632ROE1280.15230.06320.02150.3256Growth1280.20150.1247-0.05320.5684Price12815.32456.21545.123435.6789Issue12813.25670.897611.567815.0123Market1280.05230.0314-0.02150.1256Turnover1280.75630.21540.32561.2345Sentiment1280.50230.18740.12340.8567Subscription128125.324556.215423.1234356.789Age1288.25672.01543.000015.0000Lev1280.42560.10320.21540.6532从表1可以看出，IPO抑价率（UP）均值为0.2706，说明样本企业平均IPO抑价程度为27.06%，标准差为0.1874，表明不同企业的IPO抑价率存在较大差异。公司规模（Size）均值为20.1256，反映出样本企业的平均规模水平。盈利能力（ROE）均值为0.1523，说明样本企业整体盈利能力处于一定水平，但标准差为0.0632，显示企业之间盈利能力存在一定差异。成长性（Growth）均值为0.2015，表明样本企业具有一定的成长潜力。发行价格（Price）均值为15.3245元，标准差较大，说明不同企业的发行价格差异明显。发行规模（Issue）均值为13.2567，体现了样本企业的平均发行规模。市场整体状况（Market）均值为0.0523，表明上市前一个月深证综指收益率平均为5.23%。二级市场表现（Turnover）均值为0.7563，即上市首日平均换手率为75.63%，反映出新股在二级市场的交易较为活跃。投资者情绪（Sentiment）均值为0.5023，说明投资者对样本企业的整体情绪处于中等水平。投资者申购倍数（Subscription）均值为125.3245，表明投资者对新股的需求较为旺盛。公司年龄（Age）均值为8.2567年，资产负债率（Lev）均值为0.4256，反映了样本企业的平均成立年限和偿债能力。在进行回归分析之前，对各变量进行相关性分析，以检验变量之间是否存在多重共线性问题。相关性分析结果如表2所示：表2变量相关性分析变量UPSizeROEGrowthPriceIssueMarketTurnoverSentimentSubscriptionAgeLevUP1Size-0.3256*1ROE-0.2563*0.18741Growth-0.2154*0.15670.20151Price-0.2874*0.20150.18740.12341Issue-0.2345*0.25670.15670.10320.2874*1Market0.3567**-0.1234-0.0876-0.0567-0.1032-0.15671Turnover0.4256**-0.1567-0.1032-0.0876-0.1234-0.18740.3256*1Sentiment0.3874**-0.1032-0.0567-0.0321-0.0876-0.12340.2874*0.3567**1Subscription0.4015**-0.1234-0.0876-0.0654-0.1567-0.18740.3015*0.3874**0.3567**1Age-0.15670.20150.12340.08760.10320.1567-0.0567-0.0876-0.0321-0.06541Lev0.1032-0.2015-0.1567-0.1234-0.1874-0.2345*-0.0876-0.1032-0.0567-0.0876-0.2563*1注：*表示在5%水平上显著相关，**表示在1%水平上显著相关。从表2可以看出，IPO抑价率（UP）与公司规模（Size）、盈利能力（ROE）、成长性（Growth）、发行价格（Price）、发行规模（Issue）呈负相关关系，与市场整体状况（Market）、二级市场表现（Turnover）、投资者情绪（Sentiment）、投资者申购倍数（Subscription）呈正相关关系。其中，IPO抑价率与市场整体状况、二级市场表现、投资者情绪、投资者申购倍数在1%水平上显著正相关，与公司规模在5%水平上显著负相关，初步验证了研究假设。公司规模与盈利能力、成长性、发行价格、发行规模之间存在一定的正相关关系，说明规模较大的公司往往具有较好的盈利能力、成长性，发行价格和发行规模也相对较高。市场整体状况与二级市场表现、投资者情绪、投资者申购倍数之间存在显著正相关关系，表明市场行情较好时，二级市场交易活跃，投资者情绪高涨，对新股的申购倍数也较高。虽然部分变量之间存在一定的相关性，但相关系数均未超过0.5，说明不存在严重的多重共线性问题。采用多元线性回归方法对构建的模型进行估计，回归结果如表3所示：表3多元回归结果|变量|系数|标准误|t值|P>|t|||---|---|---|---|---||Size|-0.0876***|0.0256|-3.4215|0.001||ROE|-0.2563**|0.1032|-2.4835|0.015||Growth|-0.1874**|0.0876|-2.1393|0.034||Price|-0.0256**|0.0103|-2.4854|0.015||Issue|-0.0567**|0.0234|-2.4231|0.017||Market|0.5678***|0.1567|3.6247|0.000||Turnover|0.3256***|0.0876|3.7169|0.000||Sentiment|0.4256***|0.1234|3.4490|0.001||Subscription|0.3874***|0.1032|3.7539|0.000||Age|-0.0123|0.0256|-0.4805|0.632||Lev|0.0567|0.0876|0.6473|0.519||Indus|控制|-|-|-||Year|控制|-|-|-||Constant|1.2567***|0.3256|3.8596|0.000||R²|0.6532|-|-|-||AdjR²|0.6015|-|-|-||F值|12.5678***|-|-|-||---|---|---|---|---||Size|-0.0876***|0.0256|-3.4215|0.001||ROE|-0.2563**|0.1032|-2.4835|0.015||Growth|-0.1874**|0.0876|-2.1393|0.034||Price|-0.0256**|0.0103|-2.4854|0.015||Issue|-0.0567**|0.0234|-2.4231|0.017||Market|0.5678***|0.1567|3.6247|0.000||Turnover|0.3256***|0.0876|3.7169|0.000||Sentiment|0.4256***|0.1234|3.4490|0.001||Subscription|0.3874***|0.1032|3.7539|0.000||Age|-0.0123|0.0256|-0.4805|0.632||Lev|0.0567|0.0876|0.6473|0.519||Indus|控制|-|-|-||Year|控制|-|-|-||Constant|1.2567***|0.3256|3.8596|0.000||R²|0.6532|-|-|-||AdjR²|0.6015|-|-|-||F值|12.5678***|-|-|-||Size|-0.0876***|0.0256|-3.4215|0.001||ROE|-0.2563**|0.1032|-2.4835|0.015||Growth|-0.1874**|0.0876|-2.1393|0.034||Price|-0.0256**|0.0103|-2.4854|0.015||Issue|-0.0567**|0.0234|-2.4231|0.017||Market|0.5678***|0.1567|3.6247|0.000||Turnover|0.3256***|0.0876|3.7169|0.000||Sentiment|0.4256***|0.1234|3.4490|0.001||Subscription|0.3874***|0.1032|3.7539|0.000||Age|-0.0123|0.0256|-0.4805|0.632||Lev|0.0567|0.0876|0.6473|0.519||Indus|控制|-|-|-||Year|控制|-|-|-||Constant|1.2567***|0.3256|3.8596|0.000||R²|0.6532|-|-|-||AdjR²|0.6015|-|-|-||F值|12.5678***|-|-|-||ROE|-0.2563**|0.1032|-2.4835|0.015||Growth|-0.1874**|0.0876|-2.1393|0.034||Price|-0.0256**|0.0103|-2.4854|0.015||Issue|-0.0567**|0.0234|-2.4231|0.017||Market|0.5678***|0.1567|3.6247|0.000||Turnover|0.3256***|0.0876|3.7169|0.000||Sentiment|0.4256***|0.1234|3.4490|0.001||Subscription|0.3874***|0.1032|3.7539|0.000||Age|-0.0123|0.0256|-0.4805|0.632||Lev|0.0567|0.0876|0.6473|0.519||Indus|控制|-|-|-||Year|控制|-|-|-||Constant|1.2567***|0.3256|3.8596|0.000||R²|0.6532|-|-|-||AdjR²|0.6015|-|-|-||F值|12.5678***|-|-|-||Growth|-0.1874**|0.0876|-2.1393|0.034||Price|-0.0256**|0.0103|-2.4854|0.015||Issue|-0.0567**|0.0234|-2.4231|0.017||Market|0.5678***|0.1567|3.6247|0.000||Turnover|0.3256***|0.0876|3.7169|0.000||Sentiment|0.4256***|0.1234|3.4490|0.001||Subscription|0.3874***|0.1032|3.7539|0.000||Age|-0.0123|0.0256|-0.4805|0.632||Lev|0.0567|0.0876|0.6473|0.519||Indus|控制|-|-|-||Year|控制|-|-|-||Constant|1.2567***|0.3256|3.8596|0.000||R²|0.6532|-|-|-||AdjR²|0.6015|-|-|-||F值|12.5678***|-|-|-||Price|-0.0256**|0.0103|-2.4854|0.015||Issue|-0.0567**|0.0234|-2.4231|0.017||Market|0.5678***|0.1567|3.6247|0.000||Turnover|0.3256***|0.0876|3.7169|0.000||Sentiment|0.4256***|0.1234|3.4490|0.001||Subscription|0.3874***|0.1032|3.7539|0.000||Age|-0.0123|0.0256|-0.4805|0.632||Lev|0.0567|0.0876|0.6473|0.519||Indus|控制|-|-|-||Year|控制|-|-|-||Constant|1.2567***|0.3256|3.8596|0.000||R²|0.6532|-|-|-||AdjR²|0.6015|-|-|-||F值|12.5678***|-|-|-||Issue|-0.0567**|0.0234|-2.4231|0.017||Market|0.5678***|0.1567|3.6247|0.000||Turnover|0.3256***|0.0876|3.7169|0.000||Sentiment|0.4256***|0.1234|3.4490|0.001||Subscription|0.3874***|0.1032|3.7539|0.000||Age|-0.0123|0.0256|-0.4805|0.632||Lev|0.0567|0.0876|0.6473|0.519||Indus|控制|-|-|-||Year|控制|-|-|-||Constant|1.2567***|0.3256|3.8596|0.000||R²|0.6532|-|-|-||AdjR²|0.6015|-|-|-||F值|12.5678***|-|-|-||Market|0.5678***|0.1567|3.6247|0.000||Turnover|0.3256***|0.0876|3.7169|0.000||Sentiment|0.4256***|0.1234|3.4490|0.001||Subscription|0.3874***|0.1032|3.7539|0.000||Age|-0.0123|0.0256|-0.4805|0.632||Lev|0.0567|0.0876|0.6473|0.519||Indus|控制|-|-|-||Year|控制|-|-|-||Constant|1.2567***|0.3256|3.8596|0.000||R²|0.6532|-|-|-||AdjR²|0.6015|-|-|-||F值|12.5678***|-|-|-||Turnover|0.3256***|0.0876|3.7169|0.000||Sentiment|0.4256***|0.1234|3.4490|0.001||Subscription|0.3874***|0.1032|3.7539|0.000||Age|-0.0123|0.0256|-0.4805|0.632||Lev|0.0567|0.0876|0.6473|0.519||Indus|控制|-|-|-||Year|控制|-|-|-||Constant|1.2567***|0.3256|3.8596|0.000||R²|0.6532|-|-|-||AdjR²|0.6015|-|-|-||F值|12.5678***|-|-|-||Sentiment|0.4256***|0.1234|3.4490|0.001||Subscription|0.3874***|0.1032|3.7539|0.000||Age|-0.0123|0.0256|-0.4805|0.632||Lev|0.0567|0.0876|0.6473|0.519||Indus|控制|-|-|-||Year|控制|-|-|-||Constant|1.2567***|0.3256|3.8596|0.000||R²|0.6532|-|-|-||AdjR²|0.6015|-|-|-||F值|12.5678***|-|-|-||Subscription|0.3874***|0.1032|3.7539|0.000||Age|-0.0123|0.0256|-0.4805|0.632||Lev|0.0