本文基于高频交易数据,选取了2019年12月科创板首批及第二批上市公司的高频交易数据,并构造了上市时间相近的、契合科创板上市条件的非科创板次新科技股组合,研究了科创板次新组和非科创板次新科技组的市场质量和价格发现过程,并根据研究结果,提出相关政策建议。本文从市场效率、流动性和波动性三个方面来度量市场质量。关于市场效率,本文利用方差比检验来检验两个对照组的市场有效性,实证结果表明科创板股票在2019年12月的市场有效性仍然不及非科创板次新科技股,其可能的原因是,科创板投资者的专业程度仍不足,投资者对市场认知的分歧大,信息认知差距大,投资决策差异大,导致其市场有效性较弱。关于流动性,金融市场的流动性应当包含四个层面上的含义:及时性、宽度、深度和弹性。本文选择利用Glostern-Harris交易成本模型来衡量市场流动性,该模型综合考虑市场宽度、深度和弹性,能够纳入更多的微观市场信息。计算结果表明,2019年12月科创板股票的市场宽度要大于同期的非科创板次新科技股,且市场深度有与之相比有所不足,说明该时段科创板市场的流动性要稍差。关于波动率,本文简单介绍了度量市场波动率的GARCH簇模型和SV模型,并认为已实现双幂次变差波动率更够更好地从微观角度计算市场的日内波动率。故本文选择利用已实现双幂次变差波动率来衡量市场的日内波动率,结果表明在取样时段内,科创板组合的日内波动率要略高于非科创板次新科技组。本文研究的第二个核心问题是科创板次新组和非科创板次新科技组限价指令簿的价格发现过程。研究限价指令簿的不同报价档位的信息成分具有重要意义。参照已有文献的方法,本文利用Hasbrouck信息份额法来计算科创板次新市场和非科创板次新市场的限价指令簿信息份额。构建了一档限价指令和二至五档限价指令的VECM模型,并计算出其误差修正系数,代入IS式中计算股票不同档位限价指令的信息份额,并按算数平均计算得两组市场组合的限价指令簿信息贡献。结果表明,科创板股票组合一档买卖报价的价格贡献度为49.57%,而非科创板次新科技股组合的一档买卖报价贡献度为为43.35%。科创板股票一档限价指令的价格贡献度高于非科创板次新科技股中的一档限价指令价格贡献度,且两个市场组中一档限价指令价格贡献度均低于二至五档限价指令贡献度。结果不符合直觉,本文提出两种可能的解释:一、较大的买卖价差导致了一档限价指令并不能较好地反映市场价格,从而导致较为理性的二至五档限价指令反而比一档限价指令含有更多的价格信息成分;二、指令簿中含有较多的托单,当价格变动使其将要成交时,托单将会被撤销,从而导致一档限价指令中的价格信息成分更低。并认为,就价格发现方面而言,科创板市场比非科创板次新科技股市场更为健康。最后本文结合已有的研究结果,合理提出一些政策建议。首先要不断完善科创板市场运行机制。科创板市场整体运行机制仍有优化空间,具体可以从如下两个方面进行改进:（一）可以在未来试行成熟市场的交易机制。对于部分交易量较低、价格跳跃较大的股票可以试行做市商制度;对部分科技蓝筹股可以试行“T+0”交易制度;另外,对于限价指令簿,可以参照香港股票交易所的形式,向投资者披露十档限价指令。（二）强化信息披露制度。规定上市公司应当及时对市场内关于公司的消息进行确认或澄清,给投资者带来最为准确的官方消息,以减少市场的信息不对称效应。同时,在公司未做到合理的信息披露义务时,若在较大程度上损失了中小股东的利益,还应当事后追责,并罚没不法分子的所有不当利益,罚取收入可用于资本市场信息化建设及投资者维权成本等方面。此外,还要不断改善投资者结构。现阶段个人投资者仍为科创板市场的参与主体,散户交易占总交易量约90%。监管部门应当不断引导长期资金入市。长期资金相对于个人投资者而言,可以做到更加专业、更加理性的投资决策,信息不对称效应对中长期资金的影响更小,其对科创板公司价值的评估更为准确,中长期资金比例的提升自然能够提升科创板市场的健康程度。同时由于散户投资者众多的事实在短期内无法改变,还要加强投资者教育的力度,以优化投资者结构。