風(fēng)險(xiǎn)投資介入與ipo定價(jià)效率一個(gè)文獻(xiàn)綜述

一、風(fēng)投介入可選用的效應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)資本通常是指由具有專(zhuān)業(yè)化管理背景的未上市企業(yè)的股份資本（hellman，2000）組成的專(zhuān)業(yè)管理。西方發(fā)達(dá)國(guó)家的經(jīng)驗(yàn)表明:風(fēng)險(xiǎn)投資作為產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新與金融創(chuàng)新相結(jié)合的金融中介,更關(guān)注以“高科技、高成長(zhǎng)、高風(fēng)險(xiǎn)”為特征的新興企業(yè)。風(fēng)險(xiǎn)投資在我國(guó)誕生的歷史并不長(zhǎng),其真正加速發(fā)展階段是在2009年中國(guó)創(chuàng)業(yè)板推出前后。自中小板與創(chuàng)業(yè)板開(kāi)板推出以來(lái),大量風(fēng)投機(jī)構(gòu)出現(xiàn)在上市公司股東名單中。風(fēng)投機(jī)構(gòu)對(duì)上市公司的股權(quán)投資對(duì)其新股發(fā)行定價(jià)效率產(chǎn)生了何種影響?風(fēng)投機(jī)構(gòu)何時(shí)進(jìn)行股權(quán)投資、投資參股比例大小及風(fēng)投機(jī)構(gòu)的聲譽(yù)狀況等諸多因素如何影響上市企業(yè)新股發(fā)行定價(jià)效率,目前還存在廣泛爭(zhēng)議。一種觀點(diǎn)認(rèn)為,風(fēng)險(xiǎn)投資的介入將幫助企業(yè)建立并完善約束監(jiān)督機(jī)制,改進(jìn)公司治理結(jié)構(gòu),有效降低待上市公司與外部投資者間的信息不對(duì)稱(chēng),從而降低了發(fā)行時(shí)的抑價(jià)率(Barryetal.,1990;MegginsonandWiss,1991;Nahata,2008)。另一種觀點(diǎn)則認(rèn)為,風(fēng)險(xiǎn)投資作為以盈利為目的的金融中介,其管理者在有限的年限內(nèi)面臨募集資金增值的業(yè)績(jī)考核壓力,因此愿意以較為高昂的發(fā)行抑價(jià)為代價(jià),達(dá)到所投資企業(yè)更早上市的目的(Gompers,1996;LeeandWahal,2004)。近年來(lái)國(guó)內(nèi)研究對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資介入對(duì)IPO定價(jià)效率的問(wèn)題逐漸關(guān)注,但在變量設(shè)定、計(jì)量模型處理以及樣本容量等方面尚有明顯改進(jìn)空間。由于風(fēng)投機(jī)構(gòu)對(duì)企業(yè)的股權(quán)投資是企業(yè)管理者與風(fēng)投基金管理者間的雙向選擇,因此風(fēng)投的介入可能產(chǎn)生兩種效應(yīng):(1)增值效應(yīng)(added-valueeffect)。某些擁有資歷或聲譽(yù)優(yōu)勢(shì)的風(fēng)投機(jī)構(gòu),在滿足企業(yè)資金需求的同時(shí),也為企業(yè)的成長(zhǎng)提供相關(guān)幫助,從而增加了企業(yè)在IPO時(shí)的內(nèi)在價(jià)值(Hochberg,LjungqvistandLu,2007)。(2)排序效應(yīng)(sortingeffect)。企業(yè)在選擇風(fēng)險(xiǎn)投資時(shí),除了考慮資金需求以外更看重風(fēng)險(xiǎn)投資的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)(networkeffect)具有資歷或聲譽(yù)優(yōu)勢(shì)的風(fēng)險(xiǎn)投資能為企業(yè)帶來(lái)更大附加增值效應(yīng)。因此這類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)投資將獲得更多投資企業(yè)選擇空間。在排序效應(yīng)的假設(shè)下,具有資歷或聲譽(yù)優(yōu)勢(shì)的風(fēng)投所參股的企業(yè)在IPO時(shí)抑價(jià)率更低,主要是由于其所投資的企業(yè)自身更優(yōu)秀,而風(fēng)投所提供的增加企業(yè)內(nèi)在價(jià)值的改善效應(yīng)起到了相對(duì)次要的作用(Casamatta,2003;CornelliandYosha,2003)。改善效應(yīng)與排序效應(yīng)并不相互排斥,具有資歷或聲譽(yù)優(yōu)勢(shì)的風(fēng)投既能獲得優(yōu)質(zhì)企業(yè)的青睞,又能為企業(yè)提供管理咨詢等增值服務(wù),因此風(fēng)險(xiǎn)投資與被投資企業(yè)間存在內(nèi)生性選擇(endogenouschoice)問(wèn)題。經(jīng)濟(jì)學(xué)中處理內(nèi)生性問(wèn)題通常采用工具變量法,但該方法存在一些不足。首先工具變量法所推論出的因果關(guān)系被稱(chēng)為“局部平均處理組效應(yīng)”(locaaveragetreatmenteffect)(Wooldrige,2002);其次工具變量法能否給出因果推論很大程度上取決于研究者能否找到合理的工具變量。一旦存在弱工具變量(WeakIV)問(wèn)題,估計(jì)結(jié)論將存在較大問(wèn)題;最后,工具變量的實(shí)施需要具備一定的隨機(jī)性以滿足不相關(guān)性假設(shè)(胡安寧,2012)。本文使用的傾向值配比法(propensityscorematching)是處理內(nèi)生性選擇的一種方法,傾向值配比法(PSM)基于調(diào)查研究的樣本數(shù)據(jù),將處理組與控制組的個(gè)體通過(guò)某些既影響研究個(gè)體是否參與項(xiàng)目又影響最終結(jié)果的變量X,利用某些配比方法進(jìn)行匹配,利用配比后的樣本對(duì)研究問(wèn)題進(jìn)行分析。本文圍繞企業(yè)IPO這一重要的風(fēng)險(xiǎn)投資退出方式,分三個(gè)步驟討論風(fēng)險(xiǎn)投資在企業(yè)IPO過(guò)程中所起到的作用。首先,比較研究樣本中風(fēng)投參股的上市公司與無(wú)風(fēng)投的上市公司首日抑價(jià)率程度;其次,比較所有擁有風(fēng)險(xiǎn)投資的上市公司中,風(fēng)投聲望對(duì)上市公司IPO首日抑價(jià)率的影響;最后,研究風(fēng)投參股的上市公司與無(wú)風(fēng)投參股的上市公司在解除鎖定期時(shí),相應(yīng)股票的量?jī)r(jià)效應(yīng)。相對(duì)于之前國(guó)內(nèi)研究結(jié)果(談毅等,2009,賈寧和李丹,2011;李曜和張子煒,2011),本文的主要貢獻(xiàn)在于:(1)研究樣本有了顯著增加,相對(duì)于談毅等(2009)48個(gè)研究樣本,賈寧和李丹(2011)70個(gè)研究樣本,李曜和張子煒(2011)153個(gè)研究樣本,本文的研究樣本擴(kuò)展到642個(gè),彌補(bǔ)了已有文獻(xiàn)由于研究樣本數(shù)量不足可能導(dǎo)致結(jié)論的不穩(wěn)健。(2)估計(jì)方法上使用傾向值配比的實(shí)證方法,有效的處理了風(fēng)險(xiǎn)投資與被投資企業(yè)內(nèi)生性選擇問(wèn)題,在配比變量的選擇上考慮到理論上無(wú)法給出明確的配比關(guān)系,本文從簡(jiǎn)至繁給出了三類(lèi)配比變量,使得配比后的研究結(jié)果更為穩(wěn)健。并且首次使用與二級(jí)市場(chǎng)“火熱”程度無(wú)關(guān)的網(wǎng)下詢價(jià)階段機(jī)構(gòu)投資者的報(bào)價(jià)區(qū)間離散程度、報(bào)價(jià)區(qū)間與主承銷(xiāo)商估值區(qū)間的比值作為IPO定價(jià)效率的替代解釋變量,再次對(duì)本文研究目的進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)。(3)得到了新的結(jié)論,風(fēng)險(xiǎn)投資支持的企業(yè)與無(wú)風(fēng)投支持的企業(yè)在IPO抑價(jià)率上沒(méi)有顯著差異;在擁有風(fēng)險(xiǎn)投資支持的子樣本中,風(fēng)險(xiǎn)投資聲望并不對(duì)風(fēng)投差股企業(yè)IPO抑價(jià)率產(chǎn)生顯著影響。(4)首次對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資參股企業(yè)IPO鎖定期解除效應(yīng)進(jìn)行了實(shí)證分析。本文余下章節(jié)安排如下:第二部分為相關(guān)文獻(xiàn)回顧及研究假說(shuō);第三部分為研究設(shè)計(jì);第四部分為實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果與穩(wěn)健性檢驗(yàn);第五部分為結(jié)論與評(píng)價(jià)。二、一般文獻(xiàn)與研究假設(shè)(一)風(fēng)投機(jī)構(gòu)的組織模式風(fēng)險(xiǎn)投資市場(chǎng)通常定義為專(zhuān)業(yè)化管理、主要從事私人或上市公司非注冊(cè)資本交易的市場(chǎng)(Fennetal.,1995)。一個(gè)成熟的風(fēng)險(xiǎn)資本市場(chǎng)主要有三個(gè)部分組成:投資者(實(shí)際資金提供者)、中間機(jī)構(gòu)(風(fēng)投管理機(jī)構(gòu))、被投資企業(yè)。間接投資是風(fēng)投市場(chǎng)的主流模式,投資者的資金首先流向中間機(jī)構(gòu),再由中間機(jī)構(gòu)流向被投資企業(yè)。風(fēng)投市場(chǎng)上中間機(jī)構(gòu)通常為具有較高專(zhuān)業(yè)技能、優(yōu)良投資記錄和卓越信譽(yù)的風(fēng)險(xiǎn)投資管理機(jī)構(gòu)。投資者將自有資金交給風(fēng)投管理機(jī)構(gòu)并訂立相應(yīng)的投資合約。風(fēng)投機(jī)構(gòu)除了扮演資金提供者的角色外,還發(fā)揮一系列監(jiān)督、咨詢、管理等職能,協(xié)助被投資企業(yè)獲得資金與快速成長(zhǎng)(李建華和張立文,2007)。風(fēng)險(xiǎn)機(jī)構(gòu)的組織模式主要包括企業(yè)制、契約制和有限合伙制度。由于投資者與風(fēng)投機(jī)構(gòu)之間、風(fēng)投機(jī)構(gòu)與被投資企業(yè)之間均存在雙重信息不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題,風(fēng)投機(jī)構(gòu)的組織治理結(jié)構(gòu)一直是現(xiàn)代制度經(jīng)濟(jì)學(xué)中研究的重點(diǎn),比較一致的結(jié)論是,契約制與有限合伙制的風(fēng)險(xiǎn)投資治理結(jié)構(gòu)優(yōu)于企業(yè)制(劉志陽(yáng)和施祖留,2005)。由于國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資(VC)與私募股權(quán)投資(PE)的界定與區(qū)分存在爭(zhēng)議,并且在實(shí)務(wù)中,風(fēng)險(xiǎn)投資與私募股權(quán)投資在業(yè)務(wù)上存在大量重疊,兩者界限相對(duì)模糊。因此本文不區(qū)分風(fēng)險(xiǎn)投資與私募股權(quán)投資,將其統(tǒng)稱(chēng)為風(fēng)險(xiǎn)投資。(二)風(fēng)投機(jī)構(gòu)的參與方的企業(yè)上市Barryetal.(1990)對(duì)美國(guó)1978年至1987年間433家風(fēng)險(xiǎn)投資參股的企業(yè)與1123家非風(fēng)投機(jī)構(gòu)參股的企業(yè)IPO定價(jià)效率進(jìn)行了比較,結(jié)果顯示有風(fēng)投參股的企業(yè)的IPO抑價(jià)率低于無(wú)風(fēng)險(xiǎn)投資參股的企業(yè)。MeggisonandWeiss(1991)利用美國(guó)1983年至1987年上市公司數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn),風(fēng)險(xiǎn)投資在企業(yè)IPO過(guò)程中起到了“信息披露”和“認(rèn)證”作用。由于風(fēng)投機(jī)構(gòu)在某一領(lǐng)域具有信息與專(zhuān)業(yè)優(yōu)勢(shì),其對(duì)企業(yè)的投資選擇不僅為企業(yè)提供了資金與管理支持,該投資行為也間接向市場(chǎng)上的外部投資傳遞了企業(yè)的內(nèi)部信息,從而降低了企業(yè)上市融資成本,提升IPO定價(jià)效率。這一理論得到了Wangetal.(2003)、Nahata(2008)、ArikawaandImadeddine(2010)等學(xué)者的支持。HellmanandPuri(2002)認(rèn)為,相對(duì)于傳統(tǒng)財(cái)務(wù)投資,風(fēng)險(xiǎn)投資能夠起到增加企業(yè)價(jià)值的作用。Gompers(1996)提出風(fēng)險(xiǎn)投資具有“逐名(Grandstanding)”假說(shuō),由于大多數(shù)風(fēng)險(xiǎn)投資采用契約或有限合伙的組織模式,在經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)與經(jīng)營(yíng)年限的雙重考核下,風(fēng)投基金在期滿時(shí)需將出資人的本金、收益以現(xiàn)金或公司股票的形式返回,因此從業(yè)年限較短或聲望較低的風(fēng)投機(jī)構(gòu)更愿意促使其投資的企業(yè)盡早的上市,通過(guò)企業(yè)上市這一事件建立聲望及社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)為其后續(xù)再次募集資金、投資企業(yè)等帶來(lái)更大收益。FrancisandHasan(2001)、LeeandWahal(2004)利用美國(guó)的數(shù)據(jù)支持了逐名假說(shuō),ElstonandYang(2010)利用德國(guó)的數(shù)據(jù)支持了逐名假說(shuō)。Kaplanetal.(2007)認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)投資與被投資企業(yè)間存在四類(lèi)委托代理問(wèn)題,因此風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)企業(yè)進(jìn)行投資前會(huì)對(duì)企業(yè)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)盡職調(diào)查(duediligence),被投資企業(yè)的不同風(fēng)險(xiǎn)因素會(huì)影響最終的投資金額與投資條款,并且作為資金需求方的企業(yè)也會(huì)對(duì)風(fēng)投機(jī)構(gòu)的管理能力、社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)等方面進(jìn)行篩選。其他研究也表明,無(wú)論是投資前的盡職調(diào)查還是訂立激勵(lì)相容的投資條款都說(shuō)明風(fēng)投機(jī)構(gòu)對(duì)企業(yè)的股權(quán)投資存在內(nèi)生性。相比國(guó)外文獻(xiàn),國(guó)內(nèi)僅有少數(shù)文獻(xiàn)研究風(fēng)投參股對(duì)新股上市定價(jià)效率的影響。張凌宇(2006)年利用50家中小板上市公司中12家擁有風(fēng)投參股數(shù)據(jù)得出,風(fēng)投參股的企業(yè)IPO抑價(jià)率大幅高于非風(fēng)投參股的企業(yè),認(rèn)為該現(xiàn)象可由逆向選擇理論進(jìn)行解釋。賈寧和李丹(2011)利用2004~2008年中小板上市公司數(shù)據(jù),研究了新股上市及上市后表現(xiàn),其結(jié)論是風(fēng)投參股企業(yè)IPO抑價(jià)率顯著高于非風(fēng)投支持企業(yè),我國(guó)實(shí)際情況能夠用“逐名”假說(shuō)解釋。李曜和張子煒利用2009~2010年153家創(chuàng)業(yè)板上市公司數(shù)據(jù),發(fā)行私股權(quán)參股的企業(yè)IPO抑價(jià)率較非私募股權(quán)參股的企業(yè)更高,私募股權(quán)投資并不能對(duì)企業(yè)IPO起到“認(rèn)證”作用,而天使投資對(duì)企業(yè)的股權(quán)投資并不影響其IPO抑價(jià)率。國(guó)內(nèi)已有文獻(xiàn)存在幾點(diǎn)不足:首先,已有文獻(xiàn)中樣本數(shù)量較小。國(guó)內(nèi)風(fēng)險(xiǎn)投資從2007年底呈現(xiàn)加速發(fā)展的態(tài)勢(shì),并在創(chuàng)業(yè)板推出后達(dá)到一個(gè)新的發(fā)展階段,而以往文獻(xiàn)研究時(shí)間跨度多為2007年前后,其研究樣本中擁有風(fēng)險(xiǎn)投資的上市公司數(shù)量較小,較小樣本的不利因素對(duì)研究可能會(huì)影響研究結(jié)果的穩(wěn)健性。其次,已有文獻(xiàn)表明導(dǎo)致我國(guó)IPO抑價(jià)率偏大的主要原因是二級(jí)市場(chǎng)“爆炒”新股,因此僅以發(fā)行首日抑價(jià)率作為衡量新股發(fā)行定價(jià)效率的唯一指標(biāo),可能對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資真實(shí)效應(yīng)做出有偏的推論。本文在以往研究的基礎(chǔ)上提出點(diǎn)研究假設(shè)H1和H2:H1:假設(shè)風(fēng)險(xiǎn)投資的參股對(duì)企業(yè)存在認(rèn)證(certification)作用,則擁有風(fēng)險(xiǎn)投資的上市公司其IPO抑價(jià)率應(yīng)低于沒(méi)有風(fēng)險(xiǎn)投資的公司。H2:假設(shè)逐名(grandstanding)假說(shuō)成立,則在擁有風(fēng)險(xiǎn)投資的上市公司中,無(wú)聲望風(fēng)投所參股的上市公司的IPO抑價(jià)率應(yīng)高于有聲望的風(fēng)投參股的上市公司。(三)風(fēng)險(xiǎn)投資參與方的訴訟關(guān)系研究股票受到供給沖擊時(shí)價(jià)格會(huì)產(chǎn)生系統(tǒng)性的變化,這一假說(shuō)已被大量實(shí)證研究所證實(shí)(Shleifer,1986;LynchandMendenhall,1997;WurglerandZhruravskaya,2002等)。OfeckandRichardson(2000)研究表明1996~1998年1056家IPO鎖定期解除日及前四天股票價(jià)格出現(xiàn)了-1.15%至-3.29%長(zhǎng)期累積異常回報(bào),成交量出現(xiàn)38%的長(zhǎng)期增長(zhǎng)。FieldandHanka(2001)研究了1988至1997年1948個(gè)IPO鎖定期樣本,結(jié)論是,平均而言,鎖定期前后三天,股票價(jià)格顯著累積下跌1.5%,并且風(fēng)險(xiǎn)投資參股的股票價(jià)格下降程度顯著高于無(wú)風(fēng)投參股的股票。梁洪昀(2002)對(duì)配售給戰(zhàn)略投資者或其他法人的新股在鎖定期解除日前后的股價(jià)與成交量進(jìn)行研究,發(fā)現(xiàn)采用上網(wǎng)定價(jià)與網(wǎng)下配售相結(jié)合方式發(fā)行的股票,在解除鎖定日有顯著的-1.93%平均異常收益;股票的成交量有760%的異常增長(zhǎng),但異常成交量在隨后一個(gè)月內(nèi)逐漸回復(fù)到正常水平。趙自兵等(2010)對(duì)2006至2008年265家IPO公司進(jìn)行研究結(jié)果也證實(shí)了全流通背景下A股市場(chǎng)存在顯著的IPO鎖定解除效應(yīng),并且牛市鎖定效應(yīng)強(qiáng)于熊市。本文在以往文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,分析風(fēng)險(xiǎn)投資參股是否對(duì)IPO鎖定期解除效應(yīng)帶來(lái)不同的影響。提出研究假設(shè)3:H3:持股鎖定期結(jié)束時(shí),擁有風(fēng)險(xiǎn)投資的股票拋售效應(yīng)更強(qiáng),具有更高的異常成交量以及更低的累計(jì)異常收益率,且風(fēng)投機(jī)構(gòu)的投資累計(jì)收益率也將對(duì)累計(jì)異常收益率產(chǎn)生影響。三、樣本定義和描述統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)(一)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)分析本文研究樣本選取自2009年10月31日至2012年2月28日在深交所中小板及創(chuàng)業(yè)板首次公開(kāi)發(fā)行上市的642家上市公司,其中創(chuàng)業(yè)板上市公司287家,中小板上市公司355家。由于創(chuàng)業(yè)板開(kāi)板時(shí)間為2009年10月31日,為了使得中小板數(shù)據(jù)與創(chuàng)業(yè)板數(shù)據(jù)能夠在時(shí)間上匹配,本文中小板數(shù)據(jù)選擇也從2009年10月31日作為起始點(diǎn)。風(fēng)險(xiǎn)投資的持股比例、持股時(shí)間(風(fēng)投股權(quán)投資距新股發(fā)行的時(shí)間)、持股成本、資金來(lái)源、詢價(jià)階段機(jī)構(gòu)投資者報(bào)價(jià)區(qū)間等數(shù)據(jù)來(lái)源于手工整理《招股說(shuō)明書(shū)》及《股本演變情況》;風(fēng)險(xiǎn)投資是否具有聲譽(yù)的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)取自《2011年中國(guó)創(chuàng)業(yè)投資暨私募股權(quán)投資年度排名》,風(fēng)投機(jī)構(gòu)從業(yè)時(shí)間來(lái)源于手工整理;券商聲譽(yù)排名數(shù)據(jù)來(lái)源于偉海證券精英網(wǎng)(1);其他數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)。手工整理風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)如下:(1)該機(jī)構(gòu)的經(jīng)營(yíng)范圍包括“投資股權(quán)控股業(yè)務(wù)”、“股權(quán)投資”、“風(fēng)險(xiǎn)投資”、“投資管理”、“投資高新技術(shù)項(xiàng)目和企業(yè)”等關(guān)鍵字;(2)該機(jī)構(gòu)并非管理層持股或職工持股;(3)該機(jī)構(gòu)的組織形式為有限合伙企業(yè)。通過(guò)以上三條標(biāo)準(zhǔn)對(duì)642家上市公司所披露的信息進(jìn)行手工檢索得到本文的風(fēng)投機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)。手工檢索相對(duì)于以往利用上市公司前十大股東信息中是否帶有“創(chuàng)業(yè)投資”、“風(fēng)險(xiǎn)投資”等信息的篩選出風(fēng)投機(jī)構(gòu)優(yōu)勢(shì)在于,不僅剔除了大量前十大股東中管理層與員工持股的偽“風(fēng)投機(jī)構(gòu)”,而且將十大股東之外數(shù)量巨大的“小微”風(fēng)投機(jī)構(gòu)也納入研究范圍,而且可以更為準(zhǔn)確的準(zhǔn)確獲得風(fēng)投機(jī)構(gòu)的持股時(shí)間、持股成本、從業(yè)時(shí)間等數(shù)據(jù)。(二)風(fēng)投機(jī)構(gòu)與上市公司的經(jīng)營(yíng)狀況表1為本文研究樣本的統(tǒng)計(jì)描述。從PanelA可以看出,642家上市公司中有近半數(shù)擁有風(fēng)險(xiǎn)投資參股,創(chuàng)業(yè)板中擁有風(fēng)投公司占比為55.4%,中小板該比例為43.94%;擁有風(fēng)投參股的上市公司中,平均每個(gè)企業(yè)有2家風(fēng)投機(jī)構(gòu)參股;從第一家風(fēng)投介入到IPO上市,風(fēng)投機(jī)構(gòu)平均持股時(shí)間為3年;擁有風(fēng)投的上市公司,企業(yè)經(jīng)營(yíng)時(shí)間均高于無(wú)風(fēng)投的上市公司,但二者差異并不顯著,這點(diǎn)和以往國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)的統(tǒng)計(jì)描述明顯不同;風(fēng)險(xiǎn)投資的平均累計(jì)收益率(至12個(gè)月鎖定期結(jié)束時(shí))分別達(dá)到了761.74%和1115.07%;衡量二級(jí)市場(chǎng)炒作程度的發(fā)行首日平均換手率指標(biāo)上,風(fēng)投機(jī)構(gòu)與非風(fēng)投機(jī)構(gòu)并無(wú)顯著差異。從PanelB可以看出,樣本中的上市公司地理位置存在聚集效應(yīng),絕大部分上市公司總部都設(shè)在廣東、浙江、江蘇、北京、上海和山東五省市。Lerner(1995)指出風(fēng)投參股的企業(yè)呈現(xiàn)聚集效應(yīng)是由于地理位置的遠(yuǎn)近會(huì)影響風(fēng)投機(jī)構(gòu)的監(jiān)管成本,因此風(fēng)投更傾向于投資地理位置距離自己總部更近的企業(yè)。四、評(píng)估方法和確認(rèn)結(jié)果(一)基于偏誤的分析如果采用OLS估計(jì)將風(fēng)險(xiǎn)投資是否參股作為啞變量放入回歸模型中,并控制其他可能對(duì)IPO抑價(jià)率產(chǎn)生影響的變量,通過(guò)分析該啞變量回歸系數(shù)是否顯著為正或顯著為負(fù),以此推斷風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)企業(yè)IPO定價(jià)效率起到何種作用,該估計(jì)方法存在潛在風(fēng)險(xiǎn)。首先,風(fēng)投參股啞變量的回歸系數(shù)是一種“平均”效果。該回歸系數(shù)回答的是:在所有企業(yè)中任選一個(gè),如果它擁有風(fēng)投參股,其IPO抑價(jià)率會(huì)是什么水平。然而,我們所關(guān)心的問(wèn)題則是:(1)任選一個(gè)已經(jīng)擁有風(fēng)投的企業(yè)如果一開(kāi)始它沒(méi)有風(fēng)投支持的話,其IPO抑價(jià)率會(huì)是什么水平;(2)任選一個(gè)沒(méi)有風(fēng)投參股的企業(yè),如果它有風(fēng)投支持的話,其IPO抑價(jià)率會(huì)是什么水平。(1)和(2)是兩個(gè)不同的問(wèn)題,而OLS回歸模型并不區(qū)分它們,只是取了它們的平均水平,這樣做無(wú)疑會(huì)產(chǎn)生偏誤。其次,正如前文所述,評(píng)估風(fēng)投機(jī)構(gòu)參股企業(yè)效應(yīng)時(shí),面臨增值效應(yīng)與排序效應(yīng),因此風(fēng)投機(jī)構(gòu)持股與企業(yè)IPO定價(jià)效率之間可能由于內(nèi)生性選擇問(wèn)題導(dǎo)致估計(jì)偏差。利用Kruskal-Wallis檢驗(yàn)對(duì)表1中的PanelB上市公司與風(fēng)險(xiǎn)投資地理數(shù)據(jù)進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn),結(jié)果顯示在1%顯著水平下拒絕了不同地區(qū)風(fēng)投參股比例來(lái)自同一分布的假設(shè),顯然風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)企業(yè)的投資并不是完全隨機(jī)的。基于OLS估計(jì)方法可能存在的兩點(diǎn)潛在風(fēng)險(xiǎn),本文選擇傾向值配比的框架來(lái)分析風(fēng)險(xiǎn)投資參股對(duì)企業(yè)IPO定價(jià)效率的影響。定義變量與符號(hào)如下:其中E=1表明企業(yè)擁有風(fēng)投持股,E=0表示企業(yè)不擁有風(fēng)投持股;YA是擁有風(fēng)投持股的企業(yè)IPO首日抑價(jià)率,YB是無(wú)風(fēng)投參股的企業(yè)IPO首日抑價(jià)率,我們能夠觀測(cè)到的數(shù)據(jù)為風(fēng)投參股企業(yè)的IPO抑價(jià)率E(YA|E=1)與非風(fēng)投參股的企業(yè)IPO抑價(jià)率E(YB|E=0)。定義平均政策效應(yīng)(ATE)為:風(fēng)投參股對(duì)處理組的平均效應(yīng)(ATT)為:(1)式可以轉(zhuǎn)換為:(3)式的第二部分為選擇性偏誤(selectionbias),如果這部分等于0,那么風(fēng)投介入對(duì)處理組的平均效應(yīng)ATT可以通過(guò)OLS模型加以估計(jì),但在大多數(shù)情況下,選擇性偏誤均不為零,風(fēng)投機(jī)構(gòu)與企業(yè)之間的選擇是非隨機(jī)的,這就導(dǎo)致僅僅通過(guò)比較二者均值上的差異并不能真實(shí)的評(píng)價(jià)風(fēng)投參股對(duì)企業(yè)IPO抑價(jià)率的影響。傾向值配比的估計(jì)方法思路如下:依據(jù)RosenbaumandRubin(1983)提出的傾向值(propensityscore),該傾向值的定義為在給定事前變量特征X(pre-treatmentcharacteristics)的條件下,總體樣本中成為處理組(即風(fēng)投參股)的概率,如表達(dá)式(5)所示。估計(jì)出傾向值后,利用不同的匹配方法將無(wú)風(fēng)投參股的企業(yè)與有風(fēng)投參股的企業(yè)進(jìn)行匹配,比較常用的匹配方法包括近鄰匹配(NearestNeighborMatching)、核心匹配(KernelMatching)、層級(jí)匹配(StratificationMatching)與半徑匹配(RadiusMatching)。基于這些匹配后的樣本,利用表達(dá)式(6)進(jìn)行因果系數(shù)估計(jì)。在這個(gè)匹配后的樣本中,只需要比較那些有風(fēng)投參股的企業(yè)與無(wú)風(fēng)投參股的企業(yè)它們?cè)贗PO抑價(jià)率上的平均差異即可得到無(wú)偏的風(fēng)投參股的實(shí)際效應(yīng)。(二)風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)預(yù)防4.2回歸結(jié)果分析傾向值配比估計(jì)的關(guān)鍵在于計(jì)算傾向值P(X)時(shí)模型設(shè)定問(wèn)題,通過(guò)可觀測(cè)的變量,將非風(fēng)投參股企業(yè)與風(fēng)投參股企業(yè)進(jìn)行配比,配比變量的選擇將對(duì)研究結(jié)果產(chǎn)生實(shí)質(zhì)性影響。RubinandThomas(1996)建議將所有可能影響研究個(gè)體是否參與某項(xiàng)目或?qū)ρ芯拷Y(jié)果可能產(chǎn)生影響的變量都納入X中。實(shí)證文獻(xiàn)中具體應(yīng)用PSM模型中對(duì)X的選擇大都參考經(jīng)濟(jì)理論模型以及以往實(shí)證結(jié)果,對(duì)于X變量的選擇沒(méi)有統(tǒng)一且明確的標(biāo)準(zhǔn),需要根據(jù)研究目的以及數(shù)據(jù)特性綜合選擇。由于配比變量P(X)的選擇并無(wú)唯一的標(biāo)準(zhǔn),本文參考以往文獻(xiàn)并結(jié)合樣本數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征,決定從簡(jiǎn)至繁選擇三組可能影響風(fēng)投參股的因素作為配比變量,三組配比變量的選擇遵循逐步添加與企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況的原則,第一組配比變量不包含與企業(yè)未來(lái)盈利相關(guān)的因素,僅僅考慮相對(duì)外生地理、自然年份、行業(yè)等的因素;第二組、第三組配比變量逐步加入有關(guān)企業(yè)規(guī)模、負(fù)債水平、盈利能力等諸多相對(duì)內(nèi)生較大的影響因素。然后利用表達(dá)式(5)估計(jì)出傾向值。再使用估計(jì)出的傾向值采用層級(jí)匹配、核心匹配與半徑匹配三種方式進(jìn)行匹配。在利用表達(dá)式(6)估計(jì)出風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)處理組IPO抑價(jià)率的平均效應(yīng)(ATT)時(shí),結(jié)合以往文獻(xiàn)對(duì)三組配比變量配比后的樣本選取相同的控制變量,這些控制變量選擇如表3所示。表4的PanelA與PanelB分別報(bào)告了中小板與創(chuàng)業(yè)板基于傾向值配比方法估計(jì)得到的,風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)IPO抑價(jià)率的ATT回歸結(jié)果。無(wú)論是中小板還是創(chuàng)業(yè)板在三組配比變量下,利用三種不同配比方式估計(jì)得到的ATT在風(fēng)投參股與非風(fēng)投參股企業(yè)之間不存在顯著差異。因此否定了研究假說(shuō)H1,即在本文的研究樣本范圍內(nèi),風(fēng)投參股并不能影響企業(yè)在創(chuàng)業(yè)板與中小板IPO的抑價(jià)率。該結(jié)論與以往國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)的研究結(jié)果,風(fēng)險(xiǎn)投資(或私募股權(quán)投資)參股的上市公司其IPO抑價(jià)率高于非風(fēng)險(xiǎn)投資(私募股權(quán)投資)參股的企業(yè)不同。究其原因,一是本文所選取的樣本數(shù)量642家遠(yuǎn)大于以往國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)(張凌宇(2006)樣本數(shù)50家,李曜和張子煒(2011)樣本數(shù)153家,賈寧和李丹(2011)273家),在更大的樣本范圍下得到與以往研究不同的結(jié)論。二是本文基于傾向值配比的方式對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資參股對(duì)IPO抑價(jià)率的影響進(jìn)行估計(jì),克服了OLS模型有可能存在的內(nèi)生性選擇所導(dǎo)致的偏誤問(wèn)題,因此得到和以往研究不同的結(jié)果。對(duì)結(jié)論的解釋:第一、Sahlman(1990)指出風(fēng)險(xiǎn)投資最重要且最有效的監(jiān)管機(jī)制是分期注資。并且風(fēng)險(xiǎn)投資注資的間隔時(shí)間越短意味著風(fēng)投更加頻繁的監(jiān)管所投資企業(yè)以及更加關(guān)注收集企業(yè)信息。Gompers(1996)的實(shí)證研究也指出,無(wú)形資產(chǎn)越多的企業(yè)面臨的不確定性越大,風(fēng)投注資間隔時(shí)間越短;同樣研發(fā)支出較多的企業(yè),同樣面臨更大的委托代理問(wèn)題,風(fēng)投注資間隔也會(huì)相應(yīng)縮短。這些結(jié)論意味著風(fēng)投在監(jiān)督企業(yè)及收集投資企業(yè)信息上扮演著重要的角色。Gompers(1996)數(shù)據(jù)顯示,在1961~1992年之間,約有15%的風(fēng)投進(jìn)行了多輪分期注資,而本文的數(shù)據(jù)顯示,創(chuàng)業(yè)板為1.9%,中小板為3.8%的風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)其參股企業(yè)進(jìn)行了多輪注資。因此,我國(guó)風(fēng)投對(duì)參股企業(yè)的監(jiān)管和信息收集職能大大低于國(guó)外成熟市場(chǎng)。第二、創(chuàng)業(yè)板、中小板推出之前,股權(quán)轉(zhuǎn)讓是風(fēng)險(xiǎn)投資最主要的投資退出方式(錢(qián)蘋(píng)和張幃,2007)。2005年之前我國(guó)滬深股市對(duì)上市公司的股本總額、發(fā)起人認(rèn)購(gòu)的股本數(shù)量、企業(yè)經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)、無(wú)形資產(chǎn)比例等都有較高要求,并且主板審批周期較長(zhǎng),審批難度較大,導(dǎo)致通過(guò)IPO上市這種公認(rèn)的風(fēng)投最優(yōu)退出方式的渠道不暢通。隨著中小板及創(chuàng)業(yè)板的推出,中小企業(yè)、創(chuàng)新企業(yè)上市難度大幅降低,上市速度也大幅提升。對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)投資來(lái)說(shuō),相對(duì)于之前以股權(quán)轉(zhuǎn)讓為主的退出方式所獲得的較低資回報(bào)率,目前通過(guò)企業(yè)IPO退出能給其帶來(lái)較高的投資回報(bào)率。本文研究樣本中通過(guò)IPO上市退出的風(fēng)險(xiǎn)投資年投資回報(bào)率均值高達(dá)108.92%,遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于之前國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)所得到的22.45%。本文認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)投資的主要目標(biāo)是尋找具有上市機(jī)會(huì)的“準(zhǔn)上市公司”,通過(guò)對(duì)其股權(quán)投資賺取高額的IPO退出收益。基于以上兩點(diǎn)分析,本文的實(shí)證結(jié)果否定了研究假設(shè)H1,擁有風(fēng)險(xiǎn)投資的上市公司其IPO定價(jià)效率應(yīng)與風(fēng)險(xiǎn)投資的企業(yè)并無(wú)顯著差異。(三)風(fēng)險(xiǎn)投資參與機(jī)理以往文獻(xiàn)指出我國(guó)新股高抑價(jià)率產(chǎn)生的原因主要?dú)w咎于二級(jí)市場(chǎng)炒作(劉煜輝和沈可挺,2011),因此本文采用兩個(gè)與二級(jí)市場(chǎng)“炒新”相對(duì)無(wú)關(guān)的替代解釋變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn):一是機(jī)構(gòu)投資者詢價(jià)階段的報(bào)價(jià)區(qū)間的離散程度;二是報(bào)價(jià)區(qū)間與承銷(xiāo)商在《投資價(jià)值報(bào)告》中給出的估值區(qū)間的比值?；谛畔⒉粚?duì)稱(chēng)理論推導(dǎo)出的研究假設(shè)H1認(rèn)為,如果風(fēng)險(xiǎn)投資能夠揭示企業(yè)內(nèi)部信息,起到認(rèn)證作用,那么擁有風(fēng)投參股的企業(yè)在發(fā)行過(guò)程中的詢價(jià)階段,參與詢價(jià)的機(jī)構(gòu)投資的報(bào)價(jià)區(qū)間離散程度應(yīng)該比沒(méi)有風(fēng)投參股的企業(yè)更小。同時(shí)本文使用機(jī)構(gòu)投資的報(bào)價(jià)區(qū)間與《發(fā)行人投資價(jià)值研究報(bào)告》中主承銷(xiāo)商出具的股票估值區(qū)間的比值作為另一個(gè)替代解釋變量,衡量機(jī)構(gòu)投資者對(duì)該股票的信息認(rèn)知程度(1)。機(jī)構(gòu)投資者詢價(jià)階段的報(bào)價(jià)區(qū)間離散程度定義為:機(jī)構(gòu)投資所給出報(bào)價(jià)的標(biāo)準(zhǔn)差;機(jī)構(gòu)投資報(bào)價(jià)區(qū)間與估值區(qū)間比值定義為:通過(guò)表5的估計(jì)結(jié)果,本文發(fā)現(xiàn)即使剔除了二級(jí)市場(chǎng)“火熱”發(fā)行因素的影響,僅從相對(duì)于中小投資而言更具信息優(yōu)勢(shì)的、更為理性的機(jī)構(gòu)投資在詢價(jià)階段的報(bào)價(jià)區(qū)間離散程度角度來(lái)考察研究假設(shè)H1,其結(jié)果仍然是拒絕H1。風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)企業(yè)IPO上市并不能起到信息認(rèn)證作用,無(wú)論是報(bào)價(jià)區(qū)間離散程度還是報(bào)價(jià)區(qū)間與估值區(qū)間的比值,是否擁有風(fēng)險(xiǎn)投資并不對(duì)信息離散程度產(chǎn)生顯著影響。(四)有聲量風(fēng)險(xiǎn)投資所支持的企業(yè)本文對(duì)研究假設(shè)H2的驗(yàn)證,選取風(fēng)險(xiǎn)投資參股的企業(yè)作為子樣本,從風(fēng)險(xiǎn)投資聲譽(yù)及風(fēng)險(xiǎn)投資資金來(lái)源兩個(gè)方面進(jìn)行考察。根據(jù)Gompers(1996)的檢驗(yàn)方法,將風(fēng)險(xiǎn)投資分為“有聲譽(yù)”和“無(wú)聲譽(yù)”兩類(lèi)。本文評(píng)判風(fēng)險(xiǎn)投資是否具有聲望的標(biāo)準(zhǔn)為:如果該風(fēng)投機(jī)構(gòu)入選清科集團(tuán)的《私募股權(quán)基金2010年排名》中風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)50強(qiáng)或私募股權(quán)投資機(jī)構(gòu)30強(qiáng),則認(rèn)定其具有聲望,反之則無(wú)聲望。在檢驗(yàn)研究假設(shè)H2時(shí),仍然采用傾向值配比的方式估計(jì)風(fēng)投聲望對(duì)IPO抑價(jià)率的影響。配比變量與估計(jì)ATT效應(yīng)時(shí)的控制變量與驗(yàn)證H1的變量相同。表5報(bào)告了子樣本下,風(fēng)險(xiǎn)投資聲望對(duì)IPO抑價(jià)率的ATT影響,具有聲望與不具有聲望兩組樣本的均值T檢驗(yàn)。如表6所示,利用配比后的樣本估計(jì)出風(fēng)投機(jī)構(gòu)是否具有聲望對(duì)IPO抑價(jià)率的ATT效應(yīng)并不存在顯著差異。而在兩類(lèi)樣本的均值T檢驗(yàn)中,發(fā)現(xiàn)有聲望的風(fēng)投更傾向于參股員工學(xué)歷較高、資產(chǎn)負(fù)債率較低的企業(yè),且有聲望的風(fēng)投持股年限更短。但是正如前文所述,風(fēng)投對(duì)被投資企業(yè)的選擇與被企業(yè)對(duì)風(fēng)投的選擇存在內(nèi)生性問(wèn)題,我們無(wú)法區(qū)分以下兩類(lèi)事實(shí):(1)有聲望的風(fēng)投更傾向選擇員工學(xué)歷層次高、資產(chǎn)負(fù)債率低的企業(yè);(2)具有這類(lèi)性質(zhì)的企業(yè)在面臨多家風(fēng)投機(jī)構(gòu)有意參股時(shí),選擇了聲望更高的風(fēng)投機(jī)構(gòu)。通過(guò)ATT估計(jì)結(jié)果得出的結(jié)論是,風(fēng)投有無(wú)聲望對(duì)企業(yè)IPO抑價(jià)率并不產(chǎn)生實(shí)質(zhì)影響。因此,研究拒絕了研究假設(shè)H2,在子樣本范圍內(nèi)無(wú)法接受“逐名”假設(shè),有聲望風(fēng)險(xiǎn)投資所支持的企業(yè)其IPO抑價(jià)率與無(wú)聲望的風(fēng)險(xiǎn)投資所支持的企業(yè)沒(méi)有顯著差異。通過(guò)分析鎖定期結(jié)束后上市公司股票成交量及股價(jià)的變化間接檢驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)行為及后果,利用事件研究法(eventsstudy)對(duì)假設(shè)H3進(jìn)行檢驗(yàn)。股票IPO后一年內(nèi)將經(jīng)歷兩次鎖定期結(jié)束事件,第一次為3個(gè)月鎖定期,IPO時(shí)網(wǎng)下申購(gòu)的機(jī)構(gòu)投資者申購(gòu)的股票解除禁售;第二次為12個(gè)月鎖定期,絕大部分風(fēng)險(xiǎn)投資和部分股東在IPO一年后解除持有股票禁售規(guī)定。假設(shè)T=0為機(jī)構(gòu)投資者鎖定期結(jié)束日,T=-25至T=-6共20個(gè)交易日的平均交易量為鎖定期前基準(zhǔn)交易量。將T=-5至T=-1排出在基準(zhǔn)交易日之外的原因在于,隨著鎖定期到期日的臨近可能影響各方投資者的投資決策。將T=-5至T=24定義為事件分析窗口,按照FiefldandHanka(2001)的研究方法,定義異常成交量如下:其中ViT為股票i在第T日的成交量,AViT為i在第T日的異常成交量,CAViT為i在第T日的累計(jì)平均異常交易量。同時(shí)為了檢驗(yàn)鎖定期結(jié)束后供給增加是否會(huì)對(duì)股票價(jià)格產(chǎn)生沖擊,且該沖擊是否會(huì)長(zhǎng)期持續(xù)。利用累計(jì)平均超額收益率(CAR)為鎖定期效應(yīng)的衡量指標(biāo)。估算超額收益率的方法主要包括均值調(diào)整模型、市場(chǎng)調(diào)整模型和市場(chǎng)模型三種。陳漢文等(2002)研究表明,市場(chǎng)模型有更容易拒絕原假設(shè)的傾向,而鎖定期到期信息在鎖定期較早時(shí)已被投資者獲悉,不排除某些股東提前拉升股價(jià)以利于拋售的可能性,均值調(diào)整模型可能會(huì)出現(xiàn)較大誤差,故本文選用市場(chǎng)模型估算超額收益率。記ARi,t為第i個(gè)樣本第t日的超額收益率,基于市場(chǎng)模型ARi,t表述為:其中,ri,t為個(gè)股t日收益率,rM,t為市場(chǎng)收益率。n個(gè)樣本第t日的平均超額收益率(AAR)計(jì)算公式為:窗口期[t1,t2]累積平均超額收益率計(jì)算公式為:在研究假設(shè)H1和H2樣本的基礎(chǔ)上,為了滿足研究假設(shè)H3的檢驗(yàn),對(duì)樣本進(jìn)行了剔除與處理:(1)事件日前后觀察期內(nèi)長(zhǎng)時(shí)間停牌(連續(xù)超過(guò)5天);(2)事件日前后觀察期內(nèi)實(shí)施資本公積轉(zhuǎn)增股本等行為的股票;(3)將風(fēng)險(xiǎn)投資鎖定期超過(guò)12個(gè)月的股票視為無(wú)風(fēng)險(xiǎn)投資參股(在窗口期無(wú)法拋售其持有股票)。在研究假設(shè)H1和H2樣本的基礎(chǔ)上,為了滿足研究假設(shè)H3的檢驗(yàn),對(duì)樣本進(jìn)行了剔除與處理:(1)事件日前后觀察期內(nèi)長(zhǎng)時(shí)間停牌(連續(xù)超過(guò)5天);(2)事件日前后觀察期內(nèi)實(shí)施資本公積轉(zhuǎn)增股本等行為的股票;(3)將風(fēng)險(xiǎn)投資鎖定期超過(guò)12個(gè)月的股票視為無(wú)風(fēng)險(xiǎn)投資參股(在窗口期無(wú)法拋售其持有股票)。圖1直觀描繪了中小板、創(chuàng)業(yè)板在3個(gè)月鎖定期及12個(gè)月鎖定期結(jié)束前5日至結(jié)束后24日逐日異常成交量。通過(guò)對(duì)比可以明顯看出擁有風(fēng)險(xiǎn)投資的上市公司在3個(gè)月鎖定期及12個(gè)月鎖定期結(jié)束后逐日異常成交量高于無(wú)風(fēng)險(xiǎn)投資的公司,并且二者的差異在12個(gè)月鎖定期后更為顯著。與此同時(shí),12個(gè)月鎖定期結(jié)束對(duì)上市公司股票交易量的沖擊顯著異于3個(gè)月鎖定期結(jié)束的情形。3個(gè)月鎖定期結(jié)束當(dāng)日出現(xiàn)異常交易量短暫放大,T+3日后逐步回落至50%一下,而12個(gè)月鎖定期結(jié)束當(dāng)日并未出現(xiàn)窗口期異常交易量峰值,異常交易量呈現(xiàn)逐步震蕩攀升的趨勢(shì)。圖2直觀顯示了兩次鎖定期結(jié)束日前后中小板和創(chuàng)業(yè)板上市公司逐日異常收益率?？梢钥闯?兩次鎖定期結(jié)束對(duì)各板塊股票均帶來(lái)負(fù)沖擊,窗口期內(nèi)擁有風(fēng)險(xiǎn)投資與無(wú)風(fēng)險(xiǎn)投資的股票均呈現(xiàn)逐日異常收益率均顯著為負(fù)。為了進(jìn)一步分析第二個(gè)窗口期內(nèi),是否擁有風(fēng)險(xiǎn)投資等因素是如何影響異常收益率的,本文采用多元回歸的方式進(jìn)行檢驗(yàn)。1.多元回歸模型的建立。本文以樣本公司的第二次鎖定期結(jié)束累計(jì)平均超額收益率(CAR)為被解釋變量,以是否擁有風(fēng)險(xiǎn)投資、風(fēng)險(xiǎn)投資占總股本比例、風(fēng)險(xiǎn)投資收益率、本次解禁股數(shù)占總股數(shù)比例、股價(jià)相對(duì)于發(fā)行價(jià)累計(jì)漲幅為解釋變量,以總股數(shù)、上市公司上年凈資產(chǎn)收益率、上市公司前兩年主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率、解禁當(dāng)日市盈率、解禁前30個(gè)交易日所在板塊指數(shù)漲幅虛擬變量為控制變量。由此得出多元回歸模型為:其中CARi選擇T-5至T+4、T-5至T+14、T-5至T+24三組累計(jì)異常收益率。VCi為是否擁有風(fēng)險(xiǎn)投資虛擬變量、VCsharei是風(fēng)險(xiǎn)投資占總股本比重、VCrpi是風(fēng)險(xiǎn)投資參股成本至解禁當(dāng)日收益率、ROSi解禁股票占總股本比例、rpi解禁當(dāng)日相對(duì)于發(fā)行價(jià)的累計(jì)漲幅;sizei總股本規(guī)模、lastroei上年年度凈資產(chǎn)收益率、Rgri上兩年的主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率。在總體樣本回歸中,虛擬變量VC創(chuàng)業(yè)板CAR1、中小板CAR1和CAR2回歸中系數(shù)符號(hào)為負(fù),且估計(jì)系數(shù)在10%水平上顯著。ROS和虛擬變量last30d的回歸系數(shù)與經(jīng)濟(jì)含義相符合,且估計(jì)系數(shù)具有統(tǒng)計(jì)意義的顯著性。值得注意的是對(duì)于創(chuàng)業(yè)板而言,代表市場(chǎng)行情的虛擬變量last30d在CAR2和CAR3回歸中顯著為正,而VC變量在CAR2和CAR3回歸中則不顯著,說(shuō)明對(duì)于創(chuàng)業(yè)板而言,鎖定期結(jié)束后,風(fēng)險(xiǎn)投資拋售效應(yīng)影響時(shí)限較為短暫,隨后對(duì)CAR其主導(dǎo)作用的因素依然是整個(gè)板塊市場(chǎng)行情的趨勢(shì)。而對(duì)于中小板而言,市場(chǎng)趨勢(shì)的影響集中體現(xiàn)在CAR1,在CAR2和CAR3回歸中并不顯著。僅包含擁有風(fēng)險(xiǎn)投資企業(yè)的子樣本回歸中,風(fēng)險(xiǎn)投資累計(jì)收益率VCrp估計(jì)系數(shù)在創(chuàng)業(yè)板三個(gè)回歸中10%的顯著水平下為負(fù),在中小板CAR1回歸中為負(fù)且在10%的水平下顯著。這表明某只股票的風(fēng)險(xiǎn)投資累計(jì)收益率越大,在鎖定期結(jié)束后對(duì)該股票的異常收益率(CAR)的負(fù)向沖擊越大,這與經(jīng)濟(jì)含義相符,考慮到IPO作為風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)推出的重要途徑,以及風(fēng)險(xiǎn)投資自身面臨的諸多約束條件,累計(jì)獲利越多的風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu),在鎖定期結(jié)束更急于拋售