中国A股市场从无到有发展至今经历了20余年，在发展过程中表现出很强的波动性与收益性。在国内的截面回报实证研究中，不同特征分组的股票回报会有明显的高低差异，这种差异可能是由于市场失效，或者是由于不同风险导致的风险溢价差异。但是各种经典定价模型并不能有效捕捉到风险因子的溢价，定价后的分组误差仍然存在明显的趋势性变化。针对这个问题，本文展开深入研究。首先理论上分析造成股票市场波动的原因，然后借鉴基于生产的定价模型试图解释这一异常现象。从实体投资的角度解释上市公司股票波动的原因，并给出模型中最大的驱动因素；其次实将多种模型进行对比，得出最优的模型。　　本文首先介绍了实证研究的目的及意义，此外还包括研究思路和基本框架。其次对q理论模型的国内外文献进行整理，通过梳理发现，本文首次使用基于生产的定价模型试图解释国内市场由于分组带来的回报差异，并与其他经典模型进行对比。实证结果无论是对于理论界还是投资界，都有不小的参考价值。　　基于生产的定价模型使用规模报酬不变的条件下(杠杆)加权的投资回报等于股票回报这一结论，由投资q理论推导出基于生产(企业特质)的资产定价模型，将数据由盈余惊喜(SUE)、账面市值比(B/M)，资本资产投资(CI)和规模效应(SIZE)的变化各分为10组进行检验，并且用GMM方法算出预期的股票回报与模型误差；并且将该模型与经典定价模型(CAPM、FAMA-FRENCH三因子模型、CCAPM)在拟合优度方面进行对比，最终结果表明：使用A股市场的数据，基于生产的定价模型拟合程度大大优于其他经典定价模型。并且后文解释了这一模型背后的作用原理，给出了影响模型运作的各个参数指标。这一发现相信对于学术研究或是资本市场投资都有着积极的指导意义。　　通过基于生产的定价模型，本文主要得出三点结论：1)基于生产的定价模型目前能最好的解释国内的A股市场。2)实证结果显示高业绩预增、低固定资产投资增速、高账面市值比、小规模公司的投资组合预期回报较高。3)由于融资限制与行为经济学等因素，本模型亦不能完全解释市场。