吳疆　田增瑞

【摘要】隨著李克強(qiáng)總理提出：“大眾創(chuàng)新，萬眾創(chuàng)業(yè)”。雙創(chuàng)戰(zhàn)略的布局，各項(xiàng)政策法規(guī)的出臺，為中國提供了良好的創(chuàng)業(yè)環(huán)境與氛圍。全國各地都掀起了創(chuàng)業(yè)熱，投資熱。本文以創(chuàng)業(yè)板企業(yè)為研究對象。分析了雙創(chuàng)戰(zhàn)略提出前后，創(chuàng)業(yè)投資對企業(yè)IPO抑價的影響變化。本文的自變量是：是否有創(chuàng)業(yè)投資機(jī)構(gòu)投資、參與投資的投資機(jī)構(gòu)數(shù)量、投資機(jī)構(gòu)總共持有的股權(quán)比例，本文以這三個自變量再加上8項(xiàng)控制變量，建立多元回歸模型來研究雙創(chuàng)前后，創(chuàng)業(yè)投資對企業(yè)IPO抑價的影響，得出是否有創(chuàng)業(yè)投資機(jī)構(gòu)投資對企業(yè)IPO無顯著影響；雙創(chuàng)背景下參與投資的投資機(jī)構(gòu)數(shù)量對IPO抑價的影響要大于非雙創(chuàng)背景；非雙創(chuàng)背景下投資機(jī)構(gòu)總共持有的股權(quán)比例對IPO抑價率的影響要大于雙創(chuàng)背景。

【關(guān)鍵詞】創(chuàng)業(yè)投資 IPO抑價 雙創(chuàng)

一、數(shù)據(jù)來源與變量選取

（一）數(shù)據(jù)來源

深交所自2009年10月30日發(fā)行首批共28支創(chuàng)業(yè)板股票以來，截至到2017年8月8日，已經(jīng)累計(jì)發(fā)行了690支創(chuàng)業(yè)板股票。其中由于前88支股票的創(chuàng)綜IPO抑價率數(shù)據(jù)沒法準(zhǔn)確獲取，故本文選取證券代碼在300089～300690之間的共計(jì)582支創(chuàng)業(yè)板股票作為樣本，并以2015年3月5日為界限，將2015年3月5日之前上市的公司劃歸為非雙創(chuàng)背景組，將2015年3月5日之后上市的公司劃歸為雙創(chuàng)背景組。

（二）變量選取

本文建立多元回歸方程，研究創(chuàng)業(yè)投資機(jī)構(gòu)對創(chuàng)業(yè)板IPO抑價率的影響。

其中，P0代表上市首日發(fā)行價，P1代表上市首日收盤價，M0代表上市首日深圳創(chuàng)業(yè)板板市場綜合指數(shù)開盤價，M1代表上市首日深圳創(chuàng)業(yè)板板市場綜合指數(shù)收盤價。

自變量是“是否有創(chuàng)業(yè)投資機(jī)構(gòu)投資”、參與投資的投資機(jī)構(gòu)數(shù)量、投資機(jī)構(gòu)總共持有的股權(quán)比例。其中“是否有創(chuàng)業(yè)投資機(jī)構(gòu)”屬于虛擬變量，當(dāng)取值為1時，代表相應(yīng)的創(chuàng)業(yè)板企業(yè)有創(chuàng)業(yè)機(jī)構(gòu)投資。當(dāng)取值為0時，代表相應(yīng)的創(chuàng)業(yè)板企業(yè)沒有創(chuàng)業(yè)投資機(jī)構(gòu)投資。

控制變量是指與特定研究目標(biāo)無關(guān)的非研究變量，但會影響研究結(jié)果，所以必須加以考慮。本文的控制變量是除了是否有創(chuàng)業(yè)投資機(jī)構(gòu)、參與投資的投資機(jī)構(gòu)數(shù)量、投資機(jī)構(gòu)總共持有的股權(quán)比例之外的其他能夠影響創(chuàng)業(yè)板IPO抑價率的因素，選取其他學(xué)者們經(jīng)常使用的融資規(guī)模、市盈率、聲譽(yù)、上市首日換手率、發(fā)行中簽率、企業(yè)規(guī)模、是否為高新技術(shù)企業(yè)、每股凈資產(chǎn)作為本研究的控制變量。其中融資規(guī)模用首發(fā)實(shí)際募集資金的對數(shù)值來表示，企業(yè)規(guī)模用總資產(chǎn)的對數(shù)值來表示。

（一）創(chuàng)業(yè)投資狀況分析

本文有關(guān)創(chuàng)業(yè)板企業(yè)創(chuàng)業(yè)投資狀況的指標(biāo)有3個，分別是“是否有創(chuàng)業(yè)機(jī)構(gòu)投資”、“參與投資的投資機(jī)構(gòu)數(shù)量”、“投資機(jī)構(gòu)總共持有的股權(quán)比例”，用這三個指標(biāo)來表征創(chuàng)業(yè)板企業(yè)的創(chuàng)業(yè)投資狀況，并對其做描述性分析，具體結(jié)果見表2.1、2.2、2.3。

表2.2顯示，在352家有創(chuàng)業(yè)投資機(jī)構(gòu)投資的樣本企業(yè)中，有99家創(chuàng)業(yè)板公司的創(chuàng)業(yè)投資機(jī)構(gòu)數(shù)為1，占比為28%。有77家創(chuàng)業(yè)板公司的創(chuàng)業(yè)投資機(jī)構(gòu)數(shù)為2，占比為21.8%。有67家創(chuàng)業(yè)板公司的創(chuàng)業(yè)投資數(shù)為3，占比為19%。有43家的創(chuàng)業(yè)板公司的投資機(jī)構(gòu)數(shù)為4，占比為12.2%。總的來看，在352家有創(chuàng)業(yè)投資機(jī)構(gòu)投資的樣本企業(yè)中，累計(jì)有81%的創(chuàng)業(yè)板公司獲得了4家及4家以下的創(chuàng)業(yè)投資機(jī)構(gòu)的投資。獲得15家及以上創(chuàng)業(yè)投資機(jī)構(gòu)投資的創(chuàng)業(yè)板公司幾乎是鳳毛麟角，它們分別是星源材質(zhì)（15家）、兆日科技（16家）、凱普生物（16家）、暴風(fēng)集團(tuán)（17家）、中文在線（19家）、華大基因（45家）。

表2.3顯示，在352家有創(chuàng)業(yè)投資機(jī)構(gòu)投資的樣本企業(yè)中，投資機(jī)構(gòu)總共持有的股權(quán)比例的最小值和最大值分別為0和60，其均值為3.4185，代表投資機(jī)構(gòu)總共持有的股權(quán)比例的平均水平為3.4185%。

（二）2010～2017不同創(chuàng)業(yè)投資狀況的IPO抑價率的差異性分析

本小節(jié)從“是否有創(chuàng)業(yè)機(jī)構(gòu)投資”、“投資機(jī)構(gòu)總共持有的股權(quán)比例”兩個角度對不同投資狀況下的IPO做差異性分析。

有創(chuàng)業(yè)投資機(jī)構(gòu)投資的創(chuàng)業(yè)板企業(yè)的IPO抑價率均值為0.362，無創(chuàng)業(yè)機(jī)構(gòu)投資的創(chuàng)業(yè)板企業(yè)的IPO抑價率均值為0.3652，對其做獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)，以驗(yàn)證差異是否顯著，結(jié)果見表2.9b。

表2.4b顯示，方差齊性檢驗(yàn)的F統(tǒng)計(jì)量的觀測值為0.18，對應(yīng)的P-值為0.672，如果顯著性水平取5%，由于p值大于5%，因此認(rèn)為兩個總體的方差不存在顯著性差異，故而使用“方差相等”假設(shè)下的t檢驗(yàn)。在“方差相等”情況下，單側(cè)t檢驗(yàn)的t統(tǒng)計(jì)量的觀測值為-0.163，對應(yīng)的P值為0.87，未達(dá)到0.05的顯著性水平。有創(chuàng)業(yè)機(jī)構(gòu)投資的創(chuàng)業(yè)板企業(yè)的IPO抑價率與無創(chuàng)業(yè)機(jī)構(gòu)投資的創(chuàng)業(yè)板企業(yè)的IPO抑價率無顯著性差別。

接著對“投資機(jī)構(gòu)總共持有股權(quán)比例”高、低組的創(chuàng)業(yè)板IPO抑價率作差異性分析。分組的具體做法是：將投資機(jī)構(gòu)總共持有的股權(quán)比例排在前30%的樣本劃歸到股權(quán)比例高分組，將投資機(jī)構(gòu)總共持有的股權(quán)比例排在后30%的樣本劃歸到股權(quán)比例低分組，探討高分組與高分組創(chuàng)業(yè)板企業(yè)IPO抑價率的差異。

表2.5a顯示，股權(quán)比例高分組的創(chuàng)業(yè)板IPO抑價率的均值為0.3914，股權(quán)比例低分組的創(chuàng)業(yè)板IPO抑價率的均值為0.356。對其進(jìn)行獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)，以檢驗(yàn)高股權(quán)比例組與低股權(quán)比例組的創(chuàng)業(yè)板IPO抑價率是否存在顯著性差異。

表2.5b顯示，t檢驗(yàn)對應(yīng)的p值未達(dá)0.05顯著性水平，說明高股權(quán)比例組與低股權(quán)比例組的創(chuàng)業(yè)板IPO抑價率不具有顯著性差異。

三、創(chuàng)業(yè)投資對IPO抑價率的影響分析

本節(jié)以雙創(chuàng)為細(xì)分變量，應(yīng)用普通最小二乘法作多元線性回歸，分別研究了非雙創(chuàng)背景與雙創(chuàng)背景下，創(chuàng)業(yè)投資對創(chuàng)業(yè)板企業(yè)IPO抑價率的影響。

（一）2010～2017年創(chuàng)業(yè)投資對創(chuàng)業(yè)板IPO抑價率的影響分析endprint

（二）非雙創(chuàng)背景下創(chuàng)業(yè)投資對IPO抑價率的影響分析

本小節(jié)應(yīng)用非雙創(chuàng)背景下的335個樣本企業(yè)，探討非雙創(chuàng)背景下，創(chuàng)業(yè)投資對創(chuàng)業(yè)板企業(yè)IPO 抑價的影響。

對模型（3.1）做多元線性回歸，得到模型擬合和檢驗(yàn)的結(jié)果如表3.2所示。

由表3.2可以看出，多元線性回歸模型的可決系數(shù)R方為22.58%，即自變量對因變量回購意向的解釋程度為22.58%；模型整體檢驗(yàn)F統(tǒng)計(jì)量為8.8436，對應(yīng)的P-值為0.000，在5%的顯著水平下十分顯著，說明了回歸方程是十分顯著的；回歸方程中各個自變量的容差都大于0.1，且VIF都小于10，說明自變量之間不存在多重共線性，保證了模型的有效性；從懷特異方差檢驗(yàn)對應(yīng)的P值0.4047來看，模型不能拒絕“存在同方差”的原假設(shè)，即可認(rèn)為模型干擾項(xiàng)不存在異方差。

由各個變量的回歸系數(shù)P值可以看出，是否有創(chuàng)業(yè)投資機(jī)構(gòu)投資（WVC）、參與投資的投資機(jī)構(gòu)數(shù)量（VCNUM）、投資機(jī)構(gòu)總共持有的股權(quán)比例（RSPIPO）、融資規(guī)模（LN_RFUNDS）、網(wǎng)上發(fā)行中簽率（SRON）、上市首日換手率（TRLD）、是否為高新技術(shù)企業(yè)（THE）對IPO抑價率的P值均小于于0.05，能夠拒絕系數(shù)為0的原假設(shè)，可以認(rèn)為是否有創(chuàng)業(yè)投資機(jī)構(gòu)投資（WVC）、參與投資的投資機(jī)構(gòu)數(shù)量（VCNUM）、投資機(jī)構(gòu)總共持有的股權(quán)比例（RSPIPO）、融資規(guī)模（LN_RFUNDS）、網(wǎng)上發(fā)行中簽率（SRON）、上市首日換手率（TRLD）、是否為高新技術(shù)企業(yè)（THE）對IPO抑價率有顯著影響。首發(fā)市盈率（IPE）、聲譽(yù)（REP）、企業(yè)規(guī)模（SIZE）、每股凈資產(chǎn)（BPS）回歸系數(shù)的P值均大于0.05，不能拒絕系數(shù)為0的原假設(shè)，說明、首發(fā)市盈率（IPE）、聲譽(yù)（REP）、企業(yè)規(guī)模（SIZE）、每股凈資產(chǎn)（BPS）對IPO抑價率無顯著影響。

具體來看，在非雙創(chuàng)背景下，有創(chuàng)業(yè)投資機(jī)構(gòu)投資的創(chuàng)業(yè)板公司的IPO抑價率平均來說比無創(chuàng)業(yè)投資機(jī)構(gòu)投資的創(chuàng)業(yè)板公司的IPO抑價率高0.010558。參與投資的投資機(jī)構(gòu)數(shù)量每增加一個單位，創(chuàng)業(yè)板公司的IPO抑價率增加0.000382個單位。投資機(jī)構(gòu)總共持有的股權(quán)比例每增加百分之一個單位，IPO抑價率會增加0.001062個單位。融資規(guī)模、網(wǎng)上發(fā)行中簽率的回歸系數(shù)均為負(fù)數(shù)，說明融資規(guī)模和網(wǎng)上發(fā)行中簽率均能夠顯著降低IPO抑價率，由系數(shù)的大小比較可以看出，融資規(guī)模對IPO抑價率的降低效果要高于網(wǎng)上發(fā)行中簽率。是否為高新技術(shù)企業(yè)（THE）為虛擬變量，其系數(shù)為-0.125397，說明高新技術(shù)企業(yè)的IPO抑價率要比非高新技術(shù)企業(yè)的IPO抑價率平均來說低0.125397個單位。上市首日換手率（TRLD）的回歸系數(shù)為0.002412，說明上市首日換手率的增加可以顯著提高IPO抑價率約0.002412個單位。

（三）雙創(chuàng)背景下創(chuàng)業(yè)投資對IPO抑價率的影響分析

本小節(jié)應(yīng)用雙創(chuàng)背景下的247個樣本企業(yè)，探討雙創(chuàng)背景下，創(chuàng)業(yè)投資對創(chuàng)業(yè)板企業(yè)IPO 抑價的影響。

對模型（3.2）做多元線性回歸，得到模型擬合和檢驗(yàn)的結(jié)果如表3.3所示。

由表3.3可以看出，多元線性回歸模型的可決系數(shù)R方為7.04%，即自變量對因變量回購意向的解釋程度為7.04%；模型整體檢驗(yàn)F統(tǒng)計(jì)量為5.6317，對應(yīng)的P-值為0.000，在5%的顯著水平下顯著，說明了回歸方程是顯著的；回歸方程中各個自變量的容差都大于0.1，且VIF都小于10，說明自變量之間不存在多重共線性，保證了模型的有效性；從懷特異方差檢驗(yàn)對應(yīng)的P值0.0047來看，模型拒絕“存在同方差”的原假設(shè)，即可認(rèn)為模型干擾項(xiàng)存在異方差，為此本節(jié)應(yīng)用懷特異方差穩(wěn)健估計(jì)來調(diào)整回歸標(biāo)準(zhǔn)誤，進(jìn)而調(diào)整回歸系數(shù)的P值。

由各個變量的回歸系數(shù)P值可以看出，參與投資的投資機(jī)構(gòu)數(shù)量（VCNUM）、投資機(jī)構(gòu)總共持有的股權(quán)比例（RSPIPO）、融資規(guī)模（LN_RFUNDS）、網(wǎng)上發(fā)行中簽率（SRON）、上市首日換手率（TRLD）、是否為高新技術(shù)企業(yè)（THE）、企業(yè)規(guī)模（SIZE）對IPO抑價率的P值均小于于0.05，能夠拒絕系數(shù)為0的原假設(shè)，可以認(rèn)為在雙創(chuàng)背景下，參與投資的投資機(jī)構(gòu)數(shù)量（VCNUM）、投資機(jī)構(gòu)總共持有的股權(quán)比例（RSPIPO）、融資規(guī)模（LN_RFUNDS）、網(wǎng)上發(fā)行中簽率（SRON）、上市首日換手率（TRLD）、是否為高新技術(shù)企業(yè)（THE）、企業(yè)規(guī)模（SIZE）對IPO抑價率有顯著影響。是否有創(chuàng)業(yè)投資機(jī)構(gòu)投資（WVC）、首發(fā)市盈率（IPE）、聲譽(yù)（REP）、企業(yè)規(guī)模（SIZE）、每股凈資產(chǎn)（BPS）回歸系數(shù)的P值均大于0.05，不能拒絕系數(shù)為0的原假設(shè)，說明是否有創(chuàng)業(yè)投資機(jī)構(gòu)投資（WVC）、首發(fā)市盈率（IPE）、聲譽(yù)（REP）、每股凈資產(chǎn)（BPS）對IPO抑價率無顯著影響。

具體來看，在雙創(chuàng)背景下，參與投資的投資機(jī)構(gòu)數(shù)量每增加一個單位，創(chuàng)業(yè)板公司的IPO抑價率增加0.00049個單位，而在非雙創(chuàng)背景下，參與投資機(jī)構(gòu)數(shù)量對IPO抑價的影響系數(shù)為0.000382，可見雙創(chuàng)背景下參與投資的投資機(jī)構(gòu)數(shù)量對IPO抑價的影響要大于非雙創(chuàng)背景。

雙創(chuàng)背景下，投資機(jī)構(gòu)總共持有的股權(quán)比例每增加百分之一個單位，IPO抑價率會增加0.000287個單位。非雙創(chuàng)背景下，投資機(jī)構(gòu)總共持有的股權(quán)比例對IPO抑價率的影響系數(shù)為0.001062，可見非雙創(chuàng)背景下投資機(jī)構(gòu)總共持有的股權(quán)比例對IPO抑價率的影響要大于雙創(chuàng)背景。

上市首日換手率、融資規(guī)模、網(wǎng)上發(fā)行中簽率的回歸系數(shù)均為負(fù)數(shù)，說明融資規(guī)模和網(wǎng)上發(fā)行中簽率均能夠顯著降低IPO抑價率。是否為高新技術(shù)企業(yè)（THE）為虛擬變量，其系數(shù)為-0.000637，說明高新技術(shù)企業(yè)的IPO抑價率要比非高新技術(shù)企業(yè)的IPO抑價率平均來說低-0.000637個單位。

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