数字普惠金融发展与投资者“炒新”_吴桐桐
吴桐桐,王仁曾.数字普惠金融发展与投资者“炒新”[J].财贸研究,2020,31(11):53-64.
研究问题
数字普惠金融发展对投资者“炒新”的影响
理论机制
近年来，数字金融功能覆盖到各种移动终端软件中( 例如支付宝和微信) ，已经广泛融入居民的日常生活( 包括消费购物、缴纳物业水电费、购买理财保险等) 。随着居民生活与数字金融之间的联系越来越紧密，数字金融发展具有了普惠性，支付宝等软件中的支付、储蓄、借贷和理财功能逐渐被客户接受。客户不仅适应了全新的数字化生活方式，并且对便捷高效的数字金融模式产生了偏好。与此同时，数字普惠金融发展逐渐成熟，使得客户对其安全性和稳定性产生了信任。因此，数字普惠金融发展创造了客户与金融平台间线上互动的全新模式。现如今，数字普惠金融发展模式已经运用于证券投资领域。结合中国现实情况来看，数字普惠金融发展对证券投资的影响可以从直接和间接两个方面分析。直接影响有两个: 一是证券开户数量大增。数字普惠金融模式下使用手机软件申请开通个人账户可替代现场办理，极大地便捷了客户，提高了服务效率，降低了客户参与证券投资的各种成本。尤其是对过去由于信息闭塞、碍于投资程序复杂而无法接触股票市场的投资者来说，数字普惠金融的发展增加了让更多潜在客户参与其中的机会。二是证券交易活跃度增加。首先，交易便捷程度的提升为投资者交易频率加快提供了条件，银行与证券系统纷纷学习数字金融模式开发快捷手机转账功能，凭借线上交易流程简易化优势激发了客户的使用度。其次，投资信息( 财经新闻、投资报告、理财建议等) 通过数字金融平台的大量高速传播和推送，使得证券市场投资者的情绪和行为更容易产生波动，进而增加交易频率。从间接影响来看，在数字普惠金融高速发展的环境下，投资者收入水平得到了提升，消费习惯明显改变，收入增加会提高风险承受能力，而贷款意识增强会加大风险偏好，进而增加对股票资产的投入; 金融领域中大数据和人工智能技术的运用创造着全新的投资方式，投资者的风险偏好和投资认知水平被不断更新，数字普惠金融发展模式在改变每个投资者日常生活的同时也影响着投资者情绪和交易习惯，这种影响会通过证券市场中投资者的行为得以体现。由于中国的新股属于稀缺投资机会，具有高收益低风险的特点，且投资门槛较低，对投资者来说申购新股中签，意味着可以获得超额收益。投资者行为的变化在“炒新”阶段会表现得较为明显。新股市场投资者投机行为是否存在还可以从新股上市后短期市场表现的角度来考察。理论上来讲，被“爆炒”的新股上市后首日收益率与其未来短期内市场表现呈负相关关系，原因可能在于，投机行为推高的股价会随着泡沫的破灭回落到真实水平。
在理性行为视角下，信息不对称会导致 IPO 一级市场发行抑价与二级市场溢价正向相关。就中国IPO 市场来说，信息不对称环境下的一级市场发行市盈率限制和二级市场 IPO 首日涨幅限制被认为是新股上市出现高溢价现象的政策性原因,众多研究已证实发行人与投资人之间的信息不对称对 IPO 定价和收益率有显著影响。承销商声誉理论认为发行人和投资人之间存在严重的信息不对称，承销商的声誉越高，所承销发行的 IPO 价格上涨幅度越大。数字普惠金融通过多样化网络平台和数字科技为投资者提供更多具有时效性、复杂性、真实性的信息，包容性强的发展模式会有效降低巨大差距带来的问题 ，特别是信息较匮乏的群体可以利用免费或低成本的各种信息来弱化信息不对称引致的风险。新股市场中投资者对信息的获取越多越准确，则会提高对企业内在价值的认知，降低投资决策时对承销商声誉的依赖，进而减少由于信息不对称导致的“炒新”。
在非理性行为视角下，投资者情绪对股票价格的影响很大，新股超额收益率主要是由投资者乐观情绪或投机情绪导致。投资者对 IPO 市场正面关注度越高导致IPO首日超额收益越大，乐观的投资者情绪会导致公司股价被高估。降低投资者乐观情绪将有效抑制新股价格被高估，增强股票定价效率。数字金融模式降低了传统金融对物理网点的依赖，具有更强的跨区位优势,大量消费者通过移动设备和互联网就可以开通证券投资账户、绑定银行账户和转账等，从而转变为投资者。过去不能轻易了解到的投资资讯和财经新闻，如今大量地、快速地传播发酵，特别是新股投资这种稀缺机会的频繁曝光，使投资者乐观情绪升温。与专业程度高的机构投资者相比，个人投资者缺乏专业知识和深入研究的能力，短时间内难以形成理性投资和价值判断能力，对积极投资信号更容易受情绪驱动而反应过度。同时，数字金融交易呈现出简单化、实用化、自适应生成等特征，投资者交易成本降低导致交易频率和交易量增多，形成新股市场盲目跟风投机情绪。
主要假设
H1:数字普惠金融发展会影响上市新股首日收益率
H2:数字普惠金融发展会影响新股首日收益率与上市后短期市场表现间的负相关关系
H3:数字普惠金融发展会通过降低 IPO 市场信息不对称而抑制投资者“炒新”
H4:数字普惠金融发展会通过提高投资者乐观情绪而助长投资者“炒新”
测度指标体系
模型见底部原文，指标如下：
被解释变量：新股首日收益率、新股上市后短期市场表现、数字普惠金融发展指数
解释变量：覆盖广度指数、使用深度指数、信息不对称、投资者情绪
控制变量：IPO 首日涨幅限限制、IPO 发行市盈率限制、IPO“热潮”氛围、信息披露程度、公司规模、负债水平、盈利能力、公司年龄、发行市盈率、募资额、中签率、市场情绪、市场节奏、行业虚拟变量
实证数据期间与来源
目前，“中国数字普惠金融指数”更新到 2011—2018 年版本，故本文选择 2011 年 1 月 ～2018 年 12月沪深两市的 IPO 公司作为研究样本。样本的筛选主要是将数据信息不完整的上市公司样本剔除，同时剔除金融保险业的上市公司样本。最后，本文获得了 1508 家 IPO 公司样本。本文中所使用的上市前公司情况、财务数据及新股发行资料均来自 CSMAR 数据库，个股市场回报率数据及行业分类来源于Wind 金融系统和锐思数据库。除此之外，通过人工筛查计算得到研究中所需的部分原始数据。
结论
数字普惠金融发展对投资者“炒新”有显著正向影响。现阶段，数字普惠金融发展对抑制新股市场投机行为没有积极效果。进一步地，本文分析了数字普惠金融发展导致新股首日收益率提高的影响机制，结果发现: 一方面，数字普惠金融发展降低了信息不对称引发的新股首日收益率上涨，数字普惠金融发展对降低市场信息不对称是有效的; 另一方面，数字普惠金融发展增大了投资者乐观情绪引发的新股首日收益率上涨，助长了投资者“炒新”。
小结
对于新股首日收益率，本文没有简单地从字面来度量，值得注意：
在 IPO 首日涨幅限制政策实施之后，新股首日收盘价被涨幅限制政策制约，最高只能达到发行价的 144%，使得新股的市场价值不能通过首日交易完全释放出来，故而之后出现连续涨停情况。为了使 IPO 首日涨幅限制政策实施后的上市首日收益率不被低估，保证政策前后的数据意义具有可比性，参考魏志华等( 2019) ，本文对 IPO 首日涨幅限制政策实施后上市公司的首日收益率进行特殊处理，采用能够更准确反映新股市场价值的新股上市后首个收盘未涨停日的收盘价来替代上市首日收盘价，并进行如下修正:
上市首日收益率 =( 新股上市后首个收盘未涨停日的收盘价 －新股发行价) /新股发行价
在目前的注册制下，新股炒作收益率小多了。
本文在投资者情绪的度量方面：
通常以新股上市初期换手率(TOR) 来衡量投资者交易情绪，投资者情绪越高，换手率越高，从而导致股票价格越容易被抬升( 邵新建 等，2011) 。新股上市初期换手率有两种算法: 如果新股上市首日之后没有涨停，仅记新股上市首日的换手率; 如果新股上市首日后连续涨停，记上市首日到首个收盘未涨停日的换手率之和。
但是，仅仅从换手率来度量投资者情绪是否并不完备，这里的投资者情绪是对首日收益率的解释变量，如果考虑到市场连扳情绪、主动性买盘、恐贪指标等，可能会更加准确度量情绪。况且，如果出现情绪火爆，一字涨停或者惜售状况，用换手率度量投资者情绪是否会出现失真。
关于投资者情绪在研究中的情况：郁晨.投资者情绪理论、度量及应用研究综述[J].金融评论,2017,9(03):111-122+126.
此文中指出，现有的文献已经建立了几种不同的投资者情绪度量指标。传统上，实证研究者采用两种方法度量投资者情绪：在第一种方法中，实证研究者使用基于调查的指数如密歇根大学消费者情绪指数、针对投资者乐观态度 UBS／GALLUP指数等。在第二种方法中，采用基于市场的度量指标如交易量、封闭式基金折价、IPO首日收益率、IPO发行数量、期权隐含波动(VIX)或者共同基金流等作为投资者情绪代理变量。并且，作者还指出第一种方法，国内学者对投资者情绪主观调查的研究很少，而且许多调查缺乏连续性，有的已经完全中断，导致数据不可获得。这就引发了我的思考，第二种方法也大多是英美国家学者提出的，有些可能并不适合中国的市场，比如，在实际操作中，目前的注册制下IPO发行数量和市场情绪甚至呈现出负相关。况且，中国的市场存在涨跌幅限制，是否真的可以从涨跌停来入手，衡量投资者情绪。据我了解，市场上一些游资、散户甚至机构，确实是通过涨跌停板数量和连续涨停板梯队来感知情绪，这种方法更适合于感知短线投机情绪。而机构的做多意愿，据我了解，在一些私募里是会参考融资融券余额和主动性买盘数据来衡量大资金的情绪。