壳溢价:错误定价还是管制风险

屈源育沈涛内容提要:利用屈源育、沈涛和吴卫星(2016)构建的ESV/MV指标,我们检验了上市公司壳价值与股票横截面收益的关系.
在控制了规模、账面市值比、盈利、投资等特征后,我们发现ESV/MV与股票回报率显著正相关.
根据ESV/MV构造的对冲组合在时间序列上存在无法被现有的风险因子模型所解释的超额收益(壳溢价).
进一步地,本文讨论了壳溢价来源于错误定价还是系统性风险:(1)我们发现壳溢价在不同套利成本的股票中都显著存在并且程度接近;壳溢价在低投资者情绪时期比高投资者情绪时期更为显著、溢价更大;壳溢价主要源于对壳股票的低估值.
这些证据表明壳溢价并不能够被错误定价所解释.

(2)我们接下来检验了壳溢价是否来源于某种系统性风险.
首先,基于管制政策冲击的实证检验表明壳溢价可能与管制政策相关.
其次,利用证监会IPO拒绝率作为衡量管制政策松紧的代理变量,我们发现壳溢价在管制政策严格时期比宽松时期更为显著,程度更大.
最后,我们检验了不同管制政策风险时期后的壳溢价,发现高政策风险(不确定性)后的壳溢价更大.

因此壳溢价可能反映了与管制政策相关的系统性风险.
关键词:壳价值资产定价异象错误定价系统性风险管制风险ShellPremium:MispricingorRegulationRiskYuanyuQuTaoShen(TsinghuaUniversitySEM)Abstract:UsingtheESV/MVmeasureinYuanyuQu,TaoShenandWeixingWu(2016),weinvestigatetheimpactofshellvalueoncross-sectionalstockreturn.
WefindthathighESV/MVleadstohighreturn,aftercontrollingavarietyoffirmcharacteristicssuchassize,B/M,profitability,investment.
Long-ShortportfoliosortonESV/MVearnsasignificantrisk-adjustedabnormalreturn,whichwecalltheshellpremium.
Wefurtherinvestigatethesourceofshellpremium.
Wefindthattheshellpremiumislesslikelytobeexplainedbymispricing:Shellpremiumsignificantlyexistsamonghighandlowarbitragecoststocks,withsimilarmagnitude;Shellpremiumismoreprevalentduringlowinvestorsentimentratherthanhighsentiment;ShellpremiumisderivedfromtheunderpricingofhighESV/MVfirmsratherthanoverpricingofoverpricingoflowESV/MVfirms.
Furtherevidenceshowthatshellpremiummayresultfromsystematicrisk:Long-ShortportfoliosortonESV/MVsignificantlyrespondstoregulationshocksonIPOandRM;ShellpremiumismoresignificantandlargerduringtightIPOregulationperiod;UsingEPUtomeasureregulationrisk,wefindthatshellpremiumislargerandmoresignificantfollowinghighregulationrisk,whichsuggestthatshellpremiumisindeedduetosystematicriskrelatedtoregulation.
KeyWords:Shellvalue;Anomalies;Mispricing;Systematicrisk;RegulationriskJELClassification:G12,G02,G18作者简介:屈源育,清华大学经济管理学院,电子邮箱:quyy.
14@sem.
tsinghua.
edu.
cn;沈涛(通讯作者),清华大学经济管理学院,电子邮箱:shentao@sem.
tsinghua.
edu.
cn.
通讯地址:北京市海淀区清华大学经济管理学院邮编:100084联系电话:186115492111壳溢价:错误定价还是管制风险屈源育沈涛内容提要:利用屈源育、沈涛和吴卫星(2016)构建的ESV/MV指标,我们检验了上市公司壳价值与股票横截面收益的关系.
在控制了规模、账面市值比、盈利、投资等特征后,我们发现ESV/MV与股票回报率显著正相关.
根据ESV/MV构造的对冲组合在时间序列上存在无法被现有的风险因子模型所解释的超额收益(壳溢价).
进一步地,本文讨论了壳溢价来源于错误定价还是系统性风险:(1)我们发现壳溢价在不同套利成本的股票中都显著存在并且程度接近;壳溢价在低投资者情绪时期比高投资者情绪时期更为显著、溢价更大;壳溢价主要源于对壳股票的低估值.
这些证据表明壳溢价并不能够被错误定价所解释.

(2)我们接下来检验了壳溢价是否来源于某种系统性风险.
首先,基于管制政策冲击的实证检验表明壳溢价可能与管制政策相关.
其次,利用证监会IPO拒绝率作为衡量管制政策松紧的代理变量,我们发现壳溢价在管制政策严格时期比宽松时期更为显著,程度更大.
最后,我们检验了不同管制政策风险时期后的壳溢价,发现高政策风险(不确定性)后的壳溢价更大.

因此壳溢价可能反映了与管制政策相关的系统性风险.
关键词:壳价值资产定价异象错误定价系统性风险管制风险一、引言从1990年证券交易所成立以来,中国的股票市场走过了28年的历史,目前已经成为世界上第二大股票交易市场.
值得注意的是,A股市场在发展过程中形成了一些不同于西方国家股票市场的特征,如高IPO折价率(Tian,2011;Chenetal.
,2016)、高换手率(Panetal.
,2016;田利辉和王冠英,2014)、高代理成本(GuarigliaandYang,2016;Pengetal.
,2011)、低派现率(Allenetal.
,2005;Huangetal.
,2011)、AB股溢价(Chanetal.
,2008;Meietal.
,2009)等,这些特征的形成与我国证券市场独特的监管环境有着密切的关系.
因此,从监管制度设计的角度出发有助于我们理解许多A股市场的特殊现象.
在所有的监管制度设计中,被讨论和诟病较多的是股票发行(IPO)审批制度.
Allenetal.
(2015)发现IPO审批制度导致了企业上市过程中的逆向选择行为,从降低了上市企业的平均质量.
进一步地,屈源育等(2016)发现在股票发行审批制下市场的股票供给相对于需求不足,许多有迫切上市需求的企业只能选择借壳上市,从而导致上市公司享有一部分由稀缺上市资格带来的溢价,也就是壳价值.
壳价值较高的上市公司往往会采取消极的财务政策,这是因为当壳交易带来的经济利益要大于公司的基本价值时,股东对企业的真实经营关心程度下降(屈源育等,2016).
壳价值同样可能对资产定价会产生影响:在A股市场上,壳公司往往享有相对于基本面价值很高的股票价格,人们通常认为这是题材炒作的结果,是投资者不理性所导致的过高估值,而以往的资产定价文献(Dietheretal.
,2008;Stambaughetal.
,2012)表明,被过高估值(overpriced)的股票通常会有较低的期望回报率,因此壳价值作为A股市场上市公司一个独特特征,似乎也是影响股票横截面收益的因素之一.

我们利用屈源育等(2016)构建的ESV/MV衡量A股上市公司的壳价值含量,考察了壳价值和股票横截面收益率的关系.
通过实证检验,我们发现A股市场上的壳股票不但不存在高估值,反而存在相对低估值现象,在控制了其他股票特征后,高壳价值含量的股票享作者简介:屈源育,清华大学经济管理学院,电子邮箱:quyy.
14@sem.
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edu.
cn;沈涛(通讯作者),清华大学经济管理学院,电子邮箱:shentao@sem.
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edu.
cn.
通讯地址:北京市海淀区清华大学经济管理学院邮编:100084联系电话:186115492112有持续的正收益率,我们称之为壳价值效应.
进一步地,我们根据ESV/MV构建了对冲组合(Long-ShortPortfolio),发现其在时间序列上存在无法被现有的风险因子所解释的壳溢价(或壳价值异象),经过FF三因子调整后的年化壳溢价为10.
03%.
考虑到壳价值在中国股票市场的特殊性,理清壳溢价的来源对深入理解A股市场无疑是非常重要的.
如果壳溢价来源于如投资者系统性偏差导致的错误定价(mispricing),那么我们为行为偏差(behavioralbias)所导致的资产定价异象(anomalies)找到了新的证据;如果壳溢价来源于系统性风险,那么我们找到了中国股票市场特有的解释股票横截面收益的风险因素.

我们首先检验了错误定价是否能够解释壳溢价.
ShleiferandVishny(1997)证明了当市场中存在套利成本时,套利者难以纠正错误定价,错误定价将持续存在,也就是所谓的"有限套利"现象.
以往的研究结果表明许多资产定价异象都源于有限套利:如预提费用异象(Mashruwalaetal.
,2006)、投资异象(LiandZhang,2010)、资产增长异象(LamandWei,2011)、盈余公告价格漂移异象(Chordiaetal.
,2009)以及盈利异象(Lametal.
,2016;WangandYu,2013)等.
利用之前文献中采用的各个维度衡量套利成本的指标,我们发现壳溢价在不同套利成本的股票中都显著存在,且溢价程度相近,这说明有限套利导致的错误定价难以解释壳溢价.

进一步地,我们检验了不同投资者情绪时期的壳溢价.
根据Stambaughetal.
(2012),大多数异象在高投资情绪时期更为显著、溢价更大,并且异象对冲组合的收益主要来自于卖空组合的负收益.
这是因为在高投资者情绪时期卖空变得更为困难(shortsalesimpediments),套利者难以通过卖空手段套利,导致卖空组合过高估值严重.
但是,我们发现壳溢价在低投资者情绪时期比高投资者情绪时期更为显著且溢价程度更大,且溢价主要源于对壳股票的过低估值而不是对非壳股票的过高估值,这些证据进一步说明了壳溢价并不是由于错误定价所导致的.
我们接下来检验了壳溢价是否来源于系统性风险.
由于壳价值是证监会股票发行管制所导致的,如果壳溢价反映了某种系统性风险,那么这种系统性风险很可能与管制政策相关.

首先,我们检验了管制政策变化对壳溢价的影响.
我们发现当面临加强对借壳上市管制的政策冲击时,有显著的负壳溢价.
反之,当面临加强对IPO的管制冲击时,有显著的正壳溢价.
其次,我们检验了在不同IPO管制环境中的壳溢价.
类似Stambaughetal.
(2012),我们根据证监会IPO拒绝率的的月度数据将整个样本区间划分为IPO政策紧缩时期和IPO政策宽松时期,结果发现在IPO政策紧缩时期的壳溢价(1.
114%)更为显著,且比IPO宽松时期的壳溢价(0.
711%)更高.
这些证据说明了壳溢价确实来源于证监会对股票发行的管制政策.
最后,我们检验了高(低)管制风险是否会导致高(低)壳溢价.
根据理性资产定价模型(Merton,1973),股票的超额回报率来自于系统性风险补偿.
如果壳溢价反映了管制风险,那么壳溢价应该是对投资者承受管制风险的补偿.
我们利用EPU指数(Bakeretal.
,2016)作为衡量管制政策风险(不确定性)的代理变量,结果发现在高管制政策风险时期后的壳溢价(1.
278%)几乎是低管制风险时期后壳溢价(0.
592%)的近一倍,且更为显著,这说明高管制风险确实带来了高壳溢价.
另外,在高政策风险时期后,高ESV/MV组合有正超额收益,而低ESV/MV组合有负的超额收益.
这是因为当面临管制政策不确定性时,风险厌恶投资者会倾向于出售暴露于管制风险的壳股票,转向相对安全的非壳股票,导致当期壳股票价格下跌、非壳股票价格上升,进而导致政策风险兑现后壳股票有正的超额回报,而非壳股票有负的超额回报.
总体而言,我们发现A股市场上存在显著的壳价值异象,壳溢价不能够被错误定价所解释,而是与政府对股票发行的管制政策风险相关.
我们的文章对两方面文献有所贡献:一是基于中国股票市场的资产定价异象.
潘莉和徐建国(2011a)、田利辉等(2014)发现,与美国等发达股票市场不同,我国股市没有惯性效应,而是表现为反转效应,反转效应在多个时间频率上都显著存在.
潘莉和徐建国(2011b)发现中国股票市场存在显著的市3盈率溢价,市盈率与股票回报率负相关;田利辉和王冠英(2014)发现换手率能够很好的解释A股市场的股票横截面收益率,前期换手率越高的股票收益率越低,Panetal.
(2016)认为A股市场的过度投机行为导致了换手率溢价;赵龙凯等(2013)发现在控制了规模、换手率和账面市值比等因素后,投资者关注度有显著的溢价.
二是对资产定价异象的解释.
Dichev(1998)、Campbelletal.
(2008)等人发现财务困境(financialdistress)的负溢价不能被系统性风险所解释,而是与错误定价有关;DellavignaandPollet(2009)、Hirshleiferetal.
(2013)、Houetal.
(2009)等发现投资者关注度缺失(inattention)所导致的错误定价可以解释盈余公告价格漂移、创新有效性和动量等异象;WangandYu(2013)、Lametal.
(2016)用机构投资者持股比例、分析师覆盖率等指标衡量套利成本,发现有限套利导致的错误定价可以解释盈利溢价;Stambaughetal.
(2012)发现卖空限制导致的错误定价可以解释大多数资产定价异象;另一方面,一些文献发现股票市场的超额回报率来自于系统性风险补偿(Chenetal.
,1986;FamaandFrench,1989;FersonandHarvey,1991):SavorandWilson(2013)、SavorandWilson(2016)发现股票市场在宏观信息公布日有盈利信息预案日有显著的溢价,溢价反映了系统性风险.
Segaletal.
(2015)发现宏观经济不确定性有正的风险溢价,并且可以解释股票的横截面收益;PastorandVeronesi(2013)、BrogaardandDetzel(2015)发现政策不确定性(EPU)存在无法被现有的风险因子模型所解释的风险溢价,是一个重要的系统性风险.
本文接下来的结构安排如下:第二节是数据说明及变量定义,第三节检验A股市场中是否存在壳溢价,第四节讨论壳溢价能否被错误定价所解释,第五节讨论壳溢价与管制风险的关系,第六节是文章结论.
二、数据说明及变量定义本文的股票收益率数据、因子收益率数据以及上市公司财务报告数据均来自于国泰安数据库,证监会对IPO申请的审查数据以及机构投资者持股数据来自于万得数据库.
参考Allenetal.
(2015)等文献,我们剔除了金融保险类公司;另外,由于证监会规定创业板公司不能参与借壳交易,我们在样本中剔除了创业板公司(屈源育等,2016).
2005年进行的股权分置改革对我国A股市场产生了结构性的影响,因此我们选择2005年之后的数据作为样本区间,上市公司财务数据的时间跨度为2005年到2015年,为了保证财务数据的可靠性,我们采用经过审计的年报数据,所有财务数据均在1%和99%分位数上进行了缩尾处理.
为了避免前视误差,我们规定t年的7月到t+1年的6月使用t-1期的财务数据.
股票收益率数据的时间跨度为2006年7月到2016年7月,以保证构建投资组合时,前一年的财务数据是可得的.
我们对上市公司期望壳价值比例(ESV/MV)的定义来自于屈源育等(2016).
他们首先利用借壳上市数据计算出了借壳交易中上市公司的壳价值,进而估计出了壳价值(SV)的决定方程:=exp(10.
508+4.
814*10.
304*(1)20.
542*1)其中,1是上市公司市值的对数,1为其是否为国企的哑变量.
然后,他们通过一个logit模型,估计出了一个上市公司成为"壳"的概率(Prob):=(1+((19.
7691.
779*111.
269*1+0.
718*10.
871*1+0.
008*1+1.
760*1+0.
527*1-0.
018*1)))-1其中,1为上市公司的相对规模,等于上市公司市值除以沪深300权重股总市值;1为上市公司的息税前净利润;1为是否被ST的哑变量;1为主营业务收入增长率;1证监会否决的IPO申请比例;1为4内部人持股比例;1为个股相对于市场的超额回报率;1为前十大股东持股比例.
上市公司的期望壳价值()为壳价值(SV)与被借壳概率(Prob.
)的乘积:=*最后,用期望壳价值()与市值(ME)的比值(ESV/MV)来衡量一个上市公司的壳价值含量:/=/MV在检验壳价值与股票横截面收益时,所用到的控制变量定义如下:MV:上一个会计年度末的股票市值.
考虑到有同时在A、B股和A、H股上市的公司,参考Allenetal.
(2015)等文献,我们将股票市值定义为:MV=(总股本—B股股份数)*当日A股收盘价+B股股份数*当日B股收盘价*当日汇率B/M:账面市值比.
账面值采用上一个会计年度末净资产,市值采用上一个会计年度末的市值(MV).
ret01:上一个月的股票相收益率.
ret212:前2到12个月的股票累计收益率.
IA:投资率,根据FamaandFrench(2015)的定义方法,我们采用上一个会计年度的总资产增长率来度量投资率.
GP:毛利率(GrossProfit),根据Novy-Marx(2013)的定义方法,分子为上一个会计年度的营业收入营业成本之差,分母为上一个会计年度末总资产.
E/P:市盈率的倒数,潘莉和徐建国(2011)发现,市盈率因子对A股市场的股票回报率有很强的解释能力.
为了避免由于盈利很小时导致的市盈率出现极值的情况,我们采用市盈率的倒数来控制市盈率的影响.
E/P等于上一个会计年度的净利润与会计年度末市值的比,从计算公式上看,E/P也是对盈利效应的一种度量.
Turnover:上一个月的月换手率,Panetal.
(2016)利用中国A股市场的数据发现,换手率对股票收益有显著的负面影响,因此我们用Turnover控制换手率效应.
表1是对相关变量的描述性统计.
从表1中可以看到,A股市场的平均壳价值含量为2.
011%,结果与屈源育等(2016)相近,其他变量的统计结果也基本与A股市场的典型特征相吻合.
表1变量描述性统计Variablemeansdp5p50p95ESVM(%)2.
0116.
3380.
0000.
1969.
673MV(亿元)77.
812146.
5227.
53634.
519284.
627BM0.
4060.
2680.
0840.
3570.
929ret010.
0220.
157-0.
2230.
0130.
286ret2120.
2960.
760-0.
5030.
1001.
735IA0.
1600.
320-0.
1450.
0970.
640GP0.
1390.
0970.
0200.
1160.
338E/P0.
0220.
060-0.
0590.
0240.
094Turnover0.
5240.
4440.
0750.
3861.
455三、壳价值与股票横截面收益为了检验期望壳价值比例(ESV/MV)是否会影响股票的横截面收益,我们首先进行5Fama-Macbeth横截面回归.
参考Novy-Marx(2013),我们采用股票月收益率作为被解释变量,ESV/MV为主要的解释变量,采用市值规模(logMV)、账面市值比(log(B/M)、短期动量(ret01)、中期动量(ret212)、投资比率(IA)、毛利率(GP)、市盈率倒数(E/P)以及换手率(Turnover)作为控制变量.
表2是Fama-Macbeth的横截面回归结果,括号内是经过Newey-West方法调整异方差和自相关后的稳健t值,滞后阶数为4.
表2Fama-Macbeth横截面回归(1)(2)(3)(4)(5)(6)ESV/MV0.
061***0.
072**0.
072**0.
088***0.
077**0.
069**(2.
80)(2.
49)(2.
43)(2.
74)(2.
51)(2.
31)logMV-0.
006***-0.
006***-0.
005***-0.
006***-0.
006***-0.
007***(-3.
31)(-2.
90)(-3.
05)(-3.
06)(-3.
04)(-4.
02)log(B/M)0.
0010.
0020.
0020.
0030.
0020.
002(0.
46)(0.
99)(1.
02)(1.
64)(0.
88)(1.
03)ret01-0.
081***-0.
081***-0.
083***-0.
081***-0.
059***(-8.
13)(-8.
21)(-8.
64)(-8.
28)(-5.
56)ret212-0.
013**-0.
013**-0.
013**-0.
013**-0.
010(-2.
00)(-2.
00)(-2.
10)(-2.
02)(-1.
54)IA-0.
0000.
000-0.
0000.
001(-0.
11)(0.
04)(-0.
11)(0.
27)GP0.
019*(1.
73)E/P0.
020(1.
11)Turnover-0.
021***(-7.
61)*p的起草说明》,证监会历史上一共三次通过颁布明确的法规限制借壳行为,分别是:Event1:2011年5月13日,证监会发布《关于修改上市公司重大资产重组与配套融资相关规定的决定(征求意见稿)》:"首次明确规定了借壳上市的监管范围、监管条件和监管方式"1.
Event2:2013年11月30日,证监会下发《关于在借壳上市审核中严格执行首次公开发行股票上市标准的通知》:"明确借壳上市条件与IPO标准等同,不允许在创业板借壳上市"2.
Event3:2016年6月17日,证监会发布《关于修改的决定(征求意见稿)》:"…随着并购市场的发展,新的交易模式不断出现,规避监管套利的现象也有所增加,需要进一步…优化对重组上市的监管,维护市场正常秩序"3.
相对应地,我们找到三次证监会缩紧IPO政策的事件,分别是:Event1:2014年5月17日,历时15个月的IPO刚刚重启,时任证监会主席肖刚在贯彻《国务院关于进一步促进资本市场健康发展的若干意见》的相关工作会议上表示:"做好当前新股发行工作,稳定市场预期,从6月到年底,计划发行上市新股100家左右,并按月大体均衡发行上市"4.
被市场解读为控制IPO发行节奏的信号.
Event2:2016年3月16日,十二届全国人大四次会议闭幕,根据证监会的建议,"设立战略新兴产业板"从《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要草案》中删除5.
这个政1http://www.
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gov.
cn/pub/zjhpublic/G00306201/201105/t20110513_195492.
htm2http://www.
csrc.
gov.
cn/pub/newsite/zjhxwfb/xwdd/201311/t20131130_239075.
html3http://www.
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gov.
cn/pub/zjhpublic/G00306201/201606/t20160617_299035.
htm4http://www.
csrc.
gov.
cn/pub/newsite/zjhxwfb/xwdd/201405/t20140529_255106.
html5http://news.
xinhuanet.
com/finance/2016-03/15/c_128802090.
htm11策变化直接导致了(期望)IPO供给数量下降.
Event3:2016年9月8日,证监会发布《中国证监会关于发挥资本市场作用服务国家脱贫攻坚战略的意见》:"为贯彻落实《中共中央国务院关于打赢脱贫攻坚战的》…充分发挥资本市场作用,服务国家脱贫攻坚战略…对注册地和主要经营地均在贫困地区…的企业,申请首次公开发行股票并上市的,适用'即报即审,审过即发'政策"1.
这个"IPO扶贫政策"间接导致了用于其他企业上市的IPO配额减少.
表8是基于以上监管政策变化的事件分析,我们检验了每一次管制政策变化时(事件窗为[-1,1])的壳溢价2.
.
可以看到,当证监会加强对借壳上市的监管时,壳溢价显著为负,这是因为对借壳上市的管制政策导致非上市企业借壳难度增加,壳公司被借壳的概率下降,期望壳价值降低.
平均而言,当证监会收紧借壳上市政策时,壳股票相对于非壳股票的超额收益率(L-S组合)为-2.
347%,三因子调整后的壳溢价为-1.
457%.
其中,要求借壳上市条件与IPO等同对壳股票的影响最大,壳股票相对于非壳股票的超额收益率(L-S组合)达到了-4.
615%,三因子调整后的壳溢价为-2.
443%.
考虑到A股市场实行的涨跌停板制度(正常股票为±10%,ST股票为±5%),这对壳股票而言是一个相当大的负面冲击.
相反,当证监会加强对IPO的监管,壳溢价显著为正,这是因为减少IPO供给会导致更多的非上市公司寻求借壳上市,壳公司被借壳的概率上升,期望壳价值增加.
平均而言,当证监会限制IPO供给时,壳股票相对于非壳股票的超额收益率(L-S组合)为1.
905%,三因子调整后的壳溢价为0.
900%.
其中,删除战略新兴板和IPO扶贫政策对壳溢价的影响最大,L-S组合的回报率为1.
871%和2.
759%,三因子调整后的壳溢价为1.
539%和1.
377%,这说明市场对有明确法律法规依据的政策变化反应更为明显.
图1是管制政策冲击时壳溢价(经FF三因子调整后的alpha)变化,可以看到,在政策变化的前一天(-1)存在明显的信息泄露现象.

表8基于监管政策变化的事件分析RawreturntstatFF3factortstatTightenRMEvent1-1.
077**(-2.
41)-0.
889**(-1.
99)Event2-4.
615***(-9.
23)-2.
443***(-4.
55)Event3-1.
926***(-4.
28)-1.
280***(-2.
74)Overall-2.
347***(-8.
31)-1.
457***(-5.
21)TightenIPOEvent11.
366***(4.
51)0.
168(0.
56)Event21.
871***(5.
18)1.
539***(4.
05)Event32.
759***(5.
85)1.
377***(2.
80)Overall1.
905***(8.
73)0.
900***(4.
16)图1政策冲击时的壳溢价(作图为加强借壳监管,右图为加强IPO监管)1http://www.
csrc.
gov.
cn/pub/zjhpublic/G00306201/201609/t20160909_303259.
htm2ESV/MV对冲组合(L-S)的累计超额收益率(CAR)-2.
50%-2.
00%-1.
50%-1.
00%-0.
50%0.
00%-2-1012-0.
80%-0.
40%0.
00%0.
40%0.
80%1.
20%-2-101212表8和图1直观地展现了管制政策如何影响壳溢价,但由于缺少足够多明确的管制政策变化事件1,这种对政策冲击的事件分析难以在全样本区间内检验壳溢价和管制政策的关系.
为了弥补这一不足,我们利用每月证监会IPO拒绝率作为衡量管制政策松紧的代理变量,检验在不同管制政策环境下的壳溢价.
我国目前实行的是IPO审核制,证监会不定期召开发审委员会议,对上会的IPO申请进行审核,并实时公布审核结果.
我们在月度频率上汇总了当月上会的IPO申请审核结果,并将IPO拒绝率定义为:IPO拒绝率=1通过审核的企业数量上会的总企业数量图2是2006年7月到2016年7月证监会发审委对IPO的拒绝率2.
可以看到,2008年12月、2012年10月和2015年7月证监会曾三次长时间暂停IPO,其中,第二次IPO暂停长达15个月之久.
值得注意的是,证监会的平均IPO拒绝率高达40%,考虑到还有数量庞大的未上会的IPO申请3,证监会对股票供给的实际管制程度还要更高.
这说明虽然政府对股票发行制度的改革以市场化为导向4,但是证监会依然可以通过IPO审核极大的控制A股市场的股票供给.
另外,样本区间内IPO拒绝率的标准差为39%,几乎等于IPO拒绝率的均值,也说明证监会的管制政策变化幅度是非常高的.
图2证监会发审委IPO拒绝率我们根据证监会的IPO拒绝率将全样本区间划分为IPO管制严格时期和IPO管制宽松时期,并检验在不同时期的壳溢价,检验结果如表9所示.
从表9中可以看到,IPO政策缩紧时期壳溢价5显著为正,而IPO政策宽松时期的壳溢价并不显著,并且IPO政策缩紧时期的壳溢价(1.
114%、0.
995%)远高于IPO政策宽松时期的壳溢价(0.
711%、0.
491%),这进一步证实了我们在表8中基于事件分析得到的结论:股票发行管制政策越严格,企业通过IPO上市难度越大,会有越多的企业会选择借壳上市,壳公司被借壳的概率增加,期望壳价值增加,壳溢价上升.
1通过对业界和监管层相关人士的访问,我们了解到证监会的许多监管目标是通过"窗口指导"完成的.

2如果当月没有召开发审委会会议,我们认为证件暂停了当月的IPO审核,将IPO拒绝率定义为1.
3http://www.
csrc.
gov.
cn/pub/zjhpublic/G00306202/201611/t20161125_306658.
htm4股票发行制度的改革分别经理最初的审批制、通道制到目前的核准制,近年来证监会又提出要进行股票发行注册制改革.

5为了避免IPO政策与宏观经济环境的内生关系,我们加入了包含盈利因子和投资因子的Fama-French五因子模型调整后的壳溢价(AlphaFF5).
0%20%40%60%80%100%13表9IPO监管严格时期与宽松时期的壳溢价RawreturntstatAlphaFF3tstatAlphaFF5tstatTightIPOPolicyLong3.
262**(2.
29)1.
146***(3.
24)0.
929***(3.
10)Short0.
677(0.
57)0.
031(0.
09)-0.
066(-0.
20)L-S2.
585***(3.
45)1.
114**(2.
33)0.
995**(2.
54)LooseIPOPolicyLong3.
393**(2.
27)0.
730*(1.
81)0.
736*(1.
87)Short1.
175(0.
94)0.
019(0.
06)0.
245(0.
74)L-S2.
218*(1.
75)0.
711(1.
40)0.
491(1.
01)前面我们通过检验面临管制政策冲击时壳溢价的变化以及比较IPO管制严格时期和宽松时期的壳溢价的不同证明了壳溢价与证监会的管制政策有关,接下来,我们进一步检验壳溢价与管制风险的关系.
根据理性资产定价模型,股票的超额回报率来自于系统性风险补偿.
如果壳溢价反映了管制风险,那么壳溢价应该是对投资者承受管制风险的补偿.
具体来说,当面临管制政策风险(不确定性)时,风险厌恶者会倾向于出售手中的壳股票,壳股票的当期价格下跌,从而导致政策风险兑现后壳股票会有一部分超额收益,这部分超额收益(壳溢价)就是对承受政策风险的投资者的风险补偿.
因此,从实证上我们需要检验高政策风险时期后的壳溢价是否比低政策风险时期后的壳溢价更大、更为显著.
我们用EPU指数(Bakeretal.
,2016)作为管制政策不确定性的代理变量1.
EPU指数记录了每个月关于中国经济政策不确定性新闻的频率,这些新闻涵盖的主体包括货币、财政、监管、改革、税收、贸易等等.
EPU的优势在于其反映的政策不确定性是外生的、实时的,因此,当期的EPU越高,代表当期的政策不确定性越高.
图3是样本区间内的EPU指数.
可以看到在证监会暂停IPO(2008年12月、2012年10月和2015年7月)前,EPU指数明显升高,从而说明了证监会的股票发行管制政策风险(不确定性)和宏观经济风险(不确定性)有较高的相关度.
我们根据滞后一期的EPU将整个样本区间划分为后高政策风险时期(LagHighEPU)和后低政策风险时期(LagLowEPU),并检验在两个样本区间内的壳溢价.
图2EPU指数1使用EPU是因为目前还没有合适的单独衡量管制政策不确定性的指标.
但是股票发行管制政策作为政府干预股市的手段,也是重要的宏观经济调控政策之一,与其他宏观经济政策有高度的相关性.

010020030040050060014表10高政策风险后与低政策风险后的壳溢价RawreturntstatAlphaFF3tstatAlphaFF5tstatLagHighEPULong2.
317(1.
61)0.
743**(2.
31)0.
562*(1.
89)Short-0.
265(-0.
23)-0.
535(-1.
63)-0.
248(-0.
78)L-S2.
582***(3.
11)1.
278***(2.
71)0.
810*(1.
92)LagLowEPULong4.
351***(2.
91)1.
089**(2.
29)1.
002**(2.
18)Short2.
262*(1.
76)0.
497(1.
32)0.
489(1.
21)L-S2.
089*(1.
70)0.
592(1.
10)0.
512(1.
03)表10是对高政策风险时期后与低政策风险时期后壳溢价的检验结果.
从表10中我们可以看到,不同政策风险时期后的壳溢价都为正,但是高政策风险时期后的壳溢价(1.
278%)是低政策风险时期后壳溢价(0.
592%)的一倍多,并且高政策风险时期后的壳溢价比低政策风险时期后的壳溢价更为显著(2.
583%,t=3.
11;1.
278%,t=2.
71;0.
810%,t=1.
92%),检验结果在不同风险因子调整模型下都是显著的.
进一步地,我们发现在高政策风险时期后,Short组合(低壳价值组合)有负的超额收益,这在某种程度上印证了我们之前的逻辑假设:当面临管制政策不确定性时,风险厌恶投资者会倾向于出售暴露于(exposedto)管制风险的壳股票(Longportfolio),转向相对安全的非壳股票(Shortportfolio),进而导致当期壳股票价格下跌、非壳股票价格上升,政策风险兑现后壳股票(Longportfolio)有正的超额回报,而非壳股票(Shortportfolio)有负的超额回报.
L-S(更准确说是壳溢价alpha)就是对承受政策风险的投资者的风险补偿.
六、结论与前景展望利用屈源育、沈涛和吴卫星(2016)构建的ESV/MV指标,本文检验了A股市场上壳价值与股票横截面收益的关系.
我们发现期望壳价值含量与股票回报率显著正相关,根据ESV/MV构造的对冲组合在时间序列上存在现有的风险因子模型无法解释的超额回报率.

进一步地,我们讨论了壳溢价的来源:(1)壳溢价不能够被错误定价所解释.
我们发现在不同套利成本的股票中壳溢价都显著存在并且程度相近;壳溢价在低投资者情绪时期比高投资者情绪时期更为显著、溢价更大;壳溢价主要来源于对壳股票的过低估值而非对非壳股票的过高估值.
(2)壳溢价可能与管制风险有关.
我们发现壳溢价对借壳上市(IPO)管制政策冲击有显著的负(正)反馈;壳溢价在股票发行管制严格时期比宽松时期更为显著且溢价更大;高政策风险时期后的壳溢价更为显著、溢价更大.
总体而言,我们的文章发现了在管制资本市场中存在的风险溢价,是对之前基于市场摩擦的资产定价文献的完善.
中国正逐渐成为世界上最有影响力的经济体,中国的资本市场也将在世界金融体系中扮演越来越重要的角色.
中国在体制、法律、文化、发展历程等方面和西方国家存在显著的不同,这导致了A股市场与其他发达国家股票市场监管环境的差异.
基于发达国家(主要是美国)股票市场的实证文献为现代公司金融和资产定价理论提供了重要的支持和启发,但是在对许多发展中国家中(尤其是中国)存在的问题和现象却缺乏足够的说服力.