Journal of Financial and Quantitative Analysis（JFQA）

【作者】

Chunxin Jia（北京大学光华管理学院）

Ruichang Lu（北京大学光华管理学院）

Jay R. Ritter（佛罗里达大学沃灵顿商学院）

Zhen Xie（上海财经大学浙江学院）

Donghang Zhang（南卡罗来纳大学达拉摩尔商学院）

【关键词】

    分析师；IPO；一级市场；发行价修正；IPO抑价；中国

【摘要】

     直到最近，IPO前的分析师覆盖在中国仍属常见。本文发现，在发行价格确定之前，分析师覆盖的数量与乐观程度越高，发行价修正幅度越大。与美股等其他市场不同，在中国，更高的发行价修正反而对应更低的首日收益率。与承销商存在关联的分析师更倾向于覆盖某只IPO，但他们的盈余预测并不更加乐观。定价之后、上市交易之前的分析师乐观程度与首日收益率正相关，但与长期收益无关。

研究背景

做过美股研究的人都知道，美国市场对IPO前后的分析师言论管得很严，这就是所谓"静默期"（quiet period）制度：从公司递交注册文件起，到上市后若干天内，券商分析师原则上不能发布研究报告。这项制度背后的纠结至今没有定论。反对者认为，它实际上把信息优势给了机构投资者，抑制了IPO过程中的价格发现；Facebook 2012年上市前夕私下向机构透露移动端变现困难、上市后股价四个月腰斩50%的事件，更是把这场争论推上了风口浪尖。而支持者担心，放开限制会让分析师变成"托儿"，靠吹捧新股制造炒作。

     有意思的是，这个在美国只能靠制度辩论的问题，在中国一度存在一个天然的实验室。2009到2012年间，中国IPO既没有市盈率管制（这是1990年代以来唯一一段较长没有行政定价约束的时期），对分析师在上市前发研报也没有明确限制。结果就出现了本文样本里这样一幅景象：平均每家IPO在上市交易前就有10.56家券商出具研究报告，超过98%的IPO在定价前就有多家分析师覆盖。放在全世界看，这种一级市场研究的活跃程度都是极其罕见的。作者要回答的问题很直接：定价前的分析师研报，究竟是在生产有用的信息，还是主要在制造炒作（hype）？

研究设计

     样本是2009至2012年间的859只中国IPO。这段时期还有另一个制度特征对研究特别友好：中国的IPO从定价日到上市日之间有几天到几周的间隔（平均12个日历日），不像美国那样定价次日就挂牌。这个时间差让作者可以干净地区分两种效应：定价日之前发布的研报，影响的是发行价本身；定价日之后、上市日之前发布的研报，影响的只能是上市后的首日表现。

      变量构建上有几处巧思值得一提。美国的文献用招股书价格区间的中点作为基准来度量"发行价修正"，但中国的招股书不公布价格区间，作者就利用招股书必须详细披露的募集资金投向，用拟投资金额除以证监会核准的发行股数，构造出"拟发行价"，再计算从拟发行价到最终发行价的百分比变化。      这个样本里平均发行价修正高达139.5%，远超美国个位数的水平，说明这个锚点是真实参与定价过程的。分析师乐观度用行业调整后的隐含盈利收益率（E/P）度量，预测越乐观，E/P越高。为处理覆盖决策的内生性，作者用2011年1月生效的《发布证券研究报告暂行规定》作为外生政策冲击，配合发审委核准到定价的间隔天数、定价到上市的间隔天数作为工具变量，第一阶段F值分别达10.29和21.13。此外还做了剔除关联分析师报告、Bootstrap标准误等一系列稳健性处理。

主要结论

     实证结果可以串成一条完整的故事线。定价前的分析师覆盖广度（券商数量）和乐观度都显著推高发行价修正：覆盖数每增加一个标准差（3.61家），发行价提高约6.88个百分点，对应平均IPO多募资5890万元人民币；乐观度每提高一个标准差，发行价修正高出73个百分点。这说明承销商确实把分析师研报里的信息吸收进了定价。

     但更有意思的是首日表现。定价后的分析师乐观度显著推高首日收益率（一个标准差的乐观度对应首日收益率提高约6.6个百分点，相当于样本均值35.1%的18.9%），而定价后的覆盖数量本身没有影响。也就是说，上市前那份"临门一脚"的研报主要作用于二级市场的首日定价。还有一个与美国经验完全相反的现象：在美国，发行价向上修正越大，首日涨幅越大，这是著名的"部分调整"现象；而在中国样本里，发行价修正与首日收益显著负相关，作者将其解释为中国混合拍卖机制下的"脏拍卖"特征（发行价常低于出清价）加上承销商没有配股裁量权所致，结果是分析师提供的信息被更充分地吸收进了发行价，首日反而没有那么多可赚的便宜。

     那到底是信息还是炒作？三组证据指向"信息生产为主"。第一，看投资者需求：定价前覆盖数量与机构网下超额认购显著正相关，与散户网上认购无关；而且无论机构还是散户需求，都无法预测分析师乐观度的调整方向，说明分析师不是看人下菜、迎合需求。第二，看长期：分析师覆盖数量对IPO上市后一到三年的持有期收益有弱正向预测力，如果研报只是炒作，长期收益应该更差才对。第三，看利益关联：中国券商之间存在交叉持股，作者据此识别出"关联分析师"，发现他们确实更可能覆盖有股权联系的承销商承销的IPO，但他们的预测并不更乐观；把这些关联分析师的报告全部剔除后，核心结论纹丝不动。

创新点&研究贡献

     总的来看，这篇文章的贡献可以归纳为三层。学术上，它是第一篇系统考察IPO定价与上市交易之前公开可得分析师研究作用的论文，而既有的英文文献几乎全部聚焦于静默期结束后的 aftermarket 行为，本文直接把镜头对准了一级市场信息生产过程。方法上，它贡献了拟发行价度量、定价前后窗口切分、关联分析师识别等多项可复用的研究设计，并给出了中国市场发行价修正与首日收益负相关这一与美国"部分调整"现象相反的重要经验事实，为IPO拍卖理论提供了新证据。政策上，它用中国数据正面回应了美国持续二十年的静默期之争：即便在利益冲突客观存在的环境里，分析师的声誉顾虑依然支撑了有价值的信息生产，炒作可能存在但并未主导。这为监管者思考如何在"鼓励信息生产"与"限制市场操纵"之间取得平衡提供了罕见的正面证据。至于当下，它留下的最大提醒或许在于：当打新稳赚不赔、研究激励消失时，信息生产退潮了，而市场定价的质量究竟如何，值得我们重新掂量。

研究启示

对研究者来说，这篇文章的价值超出中国IPO本身，它示范了怎么用一段特殊的制度历史回答一个普世性的监管问题。最值得琢磨的是"拟发行价"的构造。没有它，中国一级市场的信息生产就无从度量，这是一个教科书级的"因制度差异而创新的变量构造"案例，做中国问题的研究者应当收藏。其次是时间窗口的利用，定价日与上市日之间的间隔把"影响发行价"和"影响首日收益"两种效应干净地分离，这种自然的时间切片比任何统计技巧都更有说服力。另外，工具变量的选择也很有意思：发审核准到定价的间隔天数之所以外生，是因为中国的IPO审批排队制让企业对行政时间表几乎没有控制力，这种"官僚摩擦即识别来源"的逻辑可以迁移到很多中国情境。

     遗憾同样明显，作者在补充材料里交代得很坦诚：2019年注册制改革之后，尽管多数IPO同样没有定价管制，87.4%的IPO在定价前没有任何分析师覆盖，因为近乎确定的高首日收益把打新变成了彩票，机构失去了向分析师买信息的动力，而科创板的高科技企业又超出了多数券商研究能力圈。换言之，那个充满活力的分析师生态已经消失了，这个实验室的大门已经关闭。这反过来提示后来的研究者：类似的制度窗口稍纵即逝，能研究的时候抓紧研究；而"为什么注册制下信息生产萎缩了"这个问题本身，可能就是下一个好选题。