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user: 4. 实证分析及结果 本文采用SPSS统计软件进行实证分析，首先对所有变量进行描述性统计分析，得出变量的最值、均值以及标准差；再计算变量间的相关系数；最后是对变量进行多层级回归分析，在本研究中，主要进行了两步层级回归，第一步，将所有的控制变量加到模型中；第二步在此基础上再将所有的自变量加入模型进行分析，以此来检验因变量对自变量的显著性。最终通过统计分析的结果来验证假设，提出建议。 4.1. 描述性统计分析 表2是对因变量、自变量和控制变量进行基本描述性统计的结果。通过表2可以得出以下分析： Table 2 Descriptive statistic N 最小值 最大值 平均值 标准差 IPO抑价率 118 −0.14 1.29 0.39 0.23 年龄 118 35.45 56.17 45.38 3.63 任期 118 0.5 3.71 1.71 0.82 受教育水平 118 2.57 4.25 3.47 0.31 年龄异质性 118 10.71 175.49 71.58 38.25 任期异质性 118 0 2.08 0.11 0.29 受教育水平异质性 118 0.16 2.02 0.80 0.38 高层管理经验占比 118 0.07 1 0.72 0.20 财务/法律从业经验占比 118 0 0.42 0.17 0.09 团队规模 118 10 23 14.19 2.37 女性占比 118 0 0.5 0.20 0.11 换手率 118 0 0.95 0.37 0.38 中签率 118 0.01 4.64 0.91 1.06 公司规模 118 8.89 11.9 10.33 0.58 上市年份 118 1 9 5.08 2.64 表2. 描述性统计 截止到2017年12月底，在我国创业板高新技术行业上市的公司的新股平均抑价率为39%，这个数字并不算高，但IPO抑价率从−14%到129%分布不等，在其水平上标准差为0.23，可以看出创业板市场IPO抑价的形势较为严峻，说明创业板IPO抑价现象的存在除了是广大散户炒新股的原因，也有其他的更深层次的原因。 高管团队年龄的均值为45.38，且其异质性差异较大，说明创业公司的高管团队年龄差异还是处于较高水平的；受教育水平均值为3.47，在本科与硕士之间，趋向于本科，其异质性程度也较低；任期从0.5年至3.71年不等，平均接近2年，异质性水平差异较小说明创业板上市公司的高管团队换届频率不高，也有可能是创业公司创始时间不长的原因。 在高管团队的工作经验方面，团队中具有高层管理经验的成员占比普遍都很高，均值为72%，这有利于公司战略决策的准确和公司发展；而财务/法律从业经验占比则较低，各公司间的差异也不算大，具体与IPO抑价有无相关性还待验证。 换手率从0%到95%不等，中签率从1%到464%不等，他们的差异都较大，而依据前人研究，这些变量都会影响到IPO抑价水平，所以本文在研究时将它们作为控制变量是明智的选择，可以提高分析的准确性。 4.2. 相关性分析 表3是针对本研究模型主要变量间做出的Pearson相关系数检验，检验结果展现了主要变量之间的相关系数和显著性水平。从表3我们可以看出：在不考虑其它变量的情况下，除年龄、年龄异质性、女性占比之外，其余变量与IPO抑价水平间都存在显著相关关系，虽然团队规模与IPO抑价率呈正相关关系与本文的研究假设有所差异，但其他变量与IPO抑价间都呈现负相关关系，这与本文的研究内容大致相同，说明高管团队的特征IPO抑价之间存在着相关关系。但具体高管团队特征如何影响IPO抑价，则需要我们进行更深入的研究。同时，从表3还可以看出，大多数变量之间的相关系数都小于0.5，说明变量之间的相关性比较弱，各个变量之间不存在多重共线性关系，可以继续进行下一步研究。 Table 3 Correlation analysi IU Tage Tten Tedu Tageh Ttenh Teduh Tmexp Toexp Tsize Tsex IU 1 Tage −0.032 1 Tten −0.067 * −0.079 1 Tedu −0.145 * 0.122 0.074 1 Tageh −0.137 0.311 *** 0.082 −0.014 1 Ttenh −0.241 *** 0.015 0.439 *** −0.135 0.108 1 Teduh −0.179 * −0.156 * 0.069 −0.339 *** 0.029 −0.040 1 Tmexp −0.237 ** 0.083 −0.053 −0.002 −0.085 −0.087 ** −0.002 1 Toexp −0.118 ** −0.007 0.124 −0.041 ** −0.068 −0.080 0.028 * 0.189 ** 1 Tsize 0.045 * 0.118 −0.159 * 0.304 *** 0.090 −0.092 −0.225 ** −0.083 −0.271 *** 1 Tsex −0.033 −0.082 −0.118 −0.158 * 0.069 −0.142 0.068 −0.095 0.145 −0.072 1 表3. 相关性分析 注： * 、 ** 、 *** 分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。 4.3. 回归分析 本文采用两步层级回归分析来对前面所提假设进行检验，分析自变量和因变量间的关系。具体结果如表4所示。 Table 4 Regression analysi 变量 模型1 模型2 截距项 0.272 (0.492) −0.036 (0.555) TR 0.274 ** (0.116) 0.250 ** (0.110) LWR −0.048 ** (0.021) −0.049 *** (0.020) ES −0.014 (0.047) 0.043 (0.049) PY 0.038 ** (0.018) 0.027 * (0.017) Tage −0.001 (0.007) Tten −0.046 * (0.027) Tedu −0.130 * (0.072) Tageh −0.001 (0.001) Ttenh −0.253 ** (0.076) Teduh −0.072 * (0.055) Tmexp −0.264 *** (0.096) Toexp −0.469 ** (0.223) Tsize 0.010 * (0.009) Tsex −0.069 (0.174) F 3.461 *** 3.929 *** Adj-R 2 0.122 0.320 观测数 118 118 表4. 回归分析 注： * 、 ** 、 *** 分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。 在模型1中，只有控制变量进入方程，结果显示，换手率、中签率、上市年份与创业公司IPO抑价水平具有显著的相关关系，公司规模与创业公司IPO抑价水平没有显著的相关关系，这可能是由于将公司规模取对数后控制在同一级别，减少了公司规模间的差异性。在模型1中，控制变量解释了12.2%的IPO抑价水平。在模型2中，我们加入了高管团队特征的各项指标，该模型对于IPO抑价水平的解释增加到了32%，说明高管团队特征确实影响到了IPO抑价水平，这些结果强有力的支持了本文的研究。 其次，结果表明：高管团队的任期、受教育水平、任期异质性、受教育水平异质性、高层管理经验占比、财务/法律从业经验占比在不同程度的显著水平上都与创业公司IPO抑价水平之间呈显著负相关关系，支持了假设H2、H3、H5、H6、H7、H8，说明高管团队的任期越长、受教育水平越高，异质性程度越大、工作经验越多，其IPO抑价水平越低，这也符合社会实际情况，外部投资者较为关注高管团队的稳定性与学历程度以及高管成员的工作经验。在这之中，各个特征对IPO抑价水平的影响程度不同，高管团队的财务/法律从业经验占比影响程度最大，达到了约50%的水平，接下来是高层管理经验占比与任期异质性，影响程度大致相同，约为25%的水平，受教育水平的影响程度为13%，而受教育水平异质性与任期的影响程度都在10%以下。 而高管团队的年龄、年龄异质性、女性占比虽然也能降低公司IPO抑价水平，但这种影响并不显著(p > 0.1)，没有支持假设H1、H4、H10。说明外部投资者虽然也会关注到高管团队的年龄及性别，但并未将其作为明确的价值信号，因而其对IPO抑价水平的影响较低。高管团队规模与IPO抑价水平呈显著的正相关关系，反驳了假设H9，说明团队人数越多，IPO抑价反而越高，这有可能是因为人数越多，内部沟通难度越大，从而造成外部投资者对高管团队的不看好，降低其价值信号，增加IPO抑价水平。