信息不对称一直是金融市场微观结构理论的热点话题,特别是其对于资产价格的影响方面的研究。微观结构理论通常将交易者分为知情交易者和非知情交易者。知情交易概率常被用于直接刻画市场的信息不对称程度,最经典的是Easley etal.(1996)提出的PIN模型。但随着高频交易的发展以及高频数据的可获得性,Easley et al.(2011)对PIN模型做出改进,提出了一种与交易量相挂钩的新的计算知情交易概率的方法——VPIN模型。该模型克服了 PIN计算过程中需要进行复杂的参数估计的难题,并且提高了度量的实时性。目前国内外对于信息不对称与资产定价之间关系的研究更多的是基于PIN模型对信息不对称的衡量,少有文献去探究VPIN的定价能力。同时我国股票市场仍处于发展的初期阶段,各方面的制度建设还不完善,以散户为主的投资者结构与其他发达市场存在明显差异,信息不对称问题尤为值得关注。在此背景下,本文对于同步交易量知情交易概率VPIN的定价研究具有一定的理论和实际意义。对于VPIN指标的计算是本文研究的基础工作。本文以我国2010年1月-2016年12月沪深A股与创业板的股票为研究对象,根据VPIN模型的计算方法,得到了各个股票的同步交易量知情交易概率VPIN。在实证研究中,首先对于VPIN的定价能力进行初步的检验。通过单变量分组和双变量分组分析,发现我国股票市场存在显著的信息不对称风险溢价,溢价为正,符合风险补偿的理论预期;并利用Fama-Macbeth两步回归法得到VPIN对于我国股票市场的横截面收益具有显著的解释能力。其次,研究VPIN能否作为资产定价因子。本文参照Fama-French(2015)的因子构建方法,利用VPIN构造了信息风险因子UMD,并将其加入到Fama-French三因子定价模型中建立新的四因子定价模型,在横跨84个月的样本期内对投资组合收益进行时间序列回归。回归结果显示,信息风险因子UMD在解释投资组合收益率上具有十分良好的表现。并进一步通过GRS检验发现,信息风险因子UMD可以显著的提高定价模型在我国股票市场的解释效率。综合上述实证结果,可以得到结论:我国股票市场中存在正的信息风险溢价,且同步交易量知情交易概率VPIN能够作为定价因子表现出良好的价格发现能力。因此,本文建议相关监管部门要鼓励发展和壮大机构投资者群体,引导上市公司建立健全信息披露制度,并考虑将VPIN纳入股票市场的风险预警机制,更好的为股市的健康发展保驾护航,切实提高金融服务实体经济的能力。