去年首次公开募股融资继续维持高位 资本市场有力支持实体经济发展******
去年首次公开募股融资继续维持高位——
资本市场有力支持实体经济发展
本报记者 马春阳
2022年,受多重因素影响,全球多数股市呈现震荡下行,首次公开募股(IPO)活动明显放缓。相反,我国资本市场展现出强大韧性,A股IPO募资额不降反升,有力支持了实体经济发展。展望今年,随着全面实行股票发行注册制改革正式启动,A股吸引力有望进一步增强。业内人士预计,今年IPO有望延续强劲势头,为科创企业和新兴产业注入金融活水。
募资额度表现强劲
Wind数据显示,2022年A股IPO上市企业达到428家(含吸收合并及转板上市),合计融资额达到5869.66亿元,IPO融资额已连续3年突破4000亿元。相比于全球IPO市场的“黯淡”,A股IPO市场表现可谓一枝独秀,不论是上市数量还是募资额均远超全球其他资本市场。
专家认为,中国经济的韧性和活力、注册制改革持续推进,是推动A股市场IPO取得亮眼“成绩单”的关键因素。清华大学五道口金融学院副院长田轩认为,2022年A股IPO市场融资的强劲表现,也得益于我国积极采取货币政策、财政政策进行总量和结构性调控,为经济稳步复苏提供了有力保障。
“一方面,从流动性角度来看,去年3月份以来,美联储开启加息周期,全球多国也紧跟美联储步伐,导致全球流动性严重收紧,海外IPO呈现下滑态势。在海外流动性大幅收紧的背景下,国内流动性保持合理充裕,为企业IPO融资提供了良好的货币金融环境。另一方面,IPO持续升温也与国内资本市场建设愈发完善密切相关。随着注册制的推进和相关配套制度的完善,企业上市流程极大优化,IPO效率得到大幅提升。”川财证券研究所所长陈雳说。
“我国资本市场也采取了一系列改革举措,为企业IPO上市创造了良好条件。”田轩表示,例如,我国不断优化IPO发行定价和监管制度,加快完善退市机制和配套制度,进一步完善上市公司市场竞争形态、内部管理结构、风险管控等,市场整体运行环境更为稳定。
助力科创企业融资
剖析“成绩单”可以发现,科创板和创业板是IPO的主力军。按数量计算,创业板以150家领跑所有板块,占全年A股IPO的35%;科创板以124家紧随其后,占全年A股IPO的29%。
从融资额看,科创板和创业板的IPO融资额占全年A股总融资额七成以上,在去年A股前十大IPO融资中,有7家来自科创板。
“科创板和创业板先后试点注册制,意味着入口端手续简化,企业能否上市发行的决策权由市场决定。同时,随着多层次资本市场加快建设,两个板块定位更加清晰,对上市企业的包容度更大,上市效率大幅提升。”田轩表示。
从行业来看,2022年A股IPO企业主要来自工业及材料、信息技术及电信服务、医疗和医药、消费等行业。“科创板、创业板设立了多元包容的发行上市条件,允许未盈利企业、特殊股权结构企业、红筹企业上市,契合了科技创新企业的特点和融资需求。”田轩认为,两个板块融资额的提升将在助力创新型企业发展方面发挥更大作用,进一步提升企业创新活力,为高新技术企业、战略性新兴产业企业和成长型创新创业企业提供强有力的融资支持。
陈雳表示,工业及材料、信息技术及电信服务等行业IPO力度较大,充分体现了资本市场对科技创新企业及新兴产业的支持。“当前,资本市场对于国家重点产业的支持力度不断加大,引导更多资源流向符合国家战略的产业、科技产业、新兴产业,对于推动重点战略产业的发展,有效推动实体经济发展都具有现实作用。”陈雳说。
IPO规模有望维持高位
2月1日,全面实行股票发行注册制改革正式启动。在业内人士看来,这将有助于提高我国资本市场直接融资的质量和效率,推动更多新经济企业登陆资本市场,今年A股IPO市场仍有望维持强劲势头。
田轩表示,今年资本市场注册制改革实现全覆盖,相关配套制度如交易机制、退市程序、权益保障机制等也将持续完善,在加强区域性股权市场、新三板与北交所、科创板、创业板等市场联动上也将进一步发力,优化中小微企业直接融资通道。在此背景下,各市场板块互联互通、错位发展的格局将加快形成,市场运行环境将更加稳健,上市发行效率将进一步提升,A股IPO将保持增长态势。
对于全面注册制正式实施后可能受益的行业,粤开证券研究院首席策略分析师陈梦洁说:“符合国家战略发展方向的高成长行业有望得到政策支持。借鉴科创板、创业板等注册制经验来看,当前注册制股票中约有96%的股票属于战略性新兴产业。预计未来全面注册制将高度围绕国家战略发展方向,聚焦新一代信息技术、高端装备制造、生物医疗、新能源、数字创意产业等九大战略性新兴产业,解决‘卡脖子’问题。”
你的隐私,大数据怎知道******
作者:杨义先、钮心忻(均为北京邮电大学教授)
在网络上,每个人都会或多或少,或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘,就存在隐私泄露的风险,引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代,大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫,甚至有点不知所措。那么,你的隐私,大数据是怎么知道的呢?大家又该如何自我保护呢?
1.“已知、未知”大数据都知道
大数据时代,每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前,你说过什么话,它知道;你做过什么事,它知道;你有什么爱好,它知道;你生过什么病,它知道;你家住哪里,它知道;你的亲朋好友都有谁,它也知道……总之,你自己知道的,它几乎都知道,或者说它都能够知道,至少可以说,它迟早会知道!
甚至,连你自己都不知道的事情,大数据也可能知道。例如,它能够发现你的许多潜意识习惯:集体照相时你喜欢站哪里呀,跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀,你喜欢与什么样的人打交道呀,你的性格特点都有什么呀,哪位朋友与你的观点不相同呀……
再进一步说,今后将要发生的事情,大数据还是有可能知道。例如,根据你“饮食多、运动少”等信息,它就能够推测出,你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时,大数据就知道:流感即将暴发了!其实,大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。
当然,这里的“你”并非仅仅指“你个人”,包括但不限于,你的家庭,你的单位,你的民族,甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息,将会把你塑造成什么,是英雄还是狗熊?这却难以预知。
2.数据挖掘就像“垃圾处理”
什么是大数据?形象地说,所谓大数据,就是由许多千奇百怪的数据,杂乱无章地堆积在一起。例如,你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等,都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息,例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息,也都是大数据的组成部分。还有,各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息,仍然是大数据的组成部分。总之,每个人、每种通信和控制类设备,无论它是软件还是硬件,其实都是大数据之源。
大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术,采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程,可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。
不过,这些听起来高大上的大数据产业,几乎等同于垃圾处理和废品回收。
这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集,可算作“数据收集”;将废品和垃圾送往集中处理场所,可算作“数据集成”;将废品和垃圾初步分类,可算作“数据规约”;将废品和垃圾适当清洁和整理,可算作“数据清理”;将破沙发拆成木、铁、布等原料,可算作“数据变换”;认真分析如何将这些原料卖个好价钱,可算作“数据分析”;不断总结经验,选择并固定上下游卖家和买家,可算作“模式评估”;最后,把这些技巧整理成口诀,可算作“知识表示”。
再看原料结构。大数据具有异构特性,就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话,那就在于垃圾是有实体的,再利用的次数有限;而大数据是虚拟的,可以反复处理,反复利用。例如,大数据专家能将数据(废品)中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司,将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之,大数据专家完全可以“一菜多吃”,反复利用,而且时间越久,价值越大。换句话说,大数据是很值钱的“垃圾”。
3.大数据挖掘永远没有尽头
大数据挖掘,虽然能从正面创造价值,但是也有其负面影响,即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢?这其实很简单,我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧!
一大群网友,出于某种目的,利用自己的一切资源渠道,尽可能多地收集当事人或物的所有信息;然后,将这些信息按照自己的目的提炼成新信息,反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。
接着,大家又在第一次人肉迭代的基础上,互相取经,再接再厉,交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作,于是,便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复,经过多次不懈迭代后,当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实,至少主体是事实,“人肉搜索”就成功了。
几乎可以断定,只要参与“人肉搜索”的网友足够多,时间足够长,大家的毅力足够强,那么任何人都可能无处遁形。
其实,所谓的大数据挖掘,在某种意义上说,就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过,这种搜索的目的,不再限于抹黑或颂扬某人,而是有更加广泛的目的,例如,为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之,只要目的明确,那么,大数据挖掘就会有用武之地。
如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比,网友被电脑所替代;网友们收集的信息,被数据库中的海量异构数据所替代;网友寻找各种人物关联的技巧,被相应的智能算法替代;网友们相互借鉴、彼此启发的做法,被各种同步运算所替代。
各次迭代过程仍然照例进行,只不过机器的迭代次数更多,速度更快,每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”,被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时,那是因为对大数据挖掘来说,永远没有尽头,结果会越来越精准,智慧程度会越来越高,用户只需根据自己的标准,随时选择满意的结果就行了。
当然,除了相似性外,“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如,机器不会累,它们收集的数据会更多、更快,数据的渠道来源会更广泛。总之,网友的“人肉搜索”,最终将输给机器的“大数据挖掘”。
4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存
必须承认,就当前的现实情况来说,大数据隐私挖掘的“杀伤力”,已经远远超过了大数据隐私保护的能力;换句话说,在大数据挖掘面前,当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后,在过去几十年,人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害,可谁也不曾意识到,至少没有刻意去关注,当众多无害碎片融合起来,竟然后患无穷!
不过,大家也没必要过于担心。在人类历史上,类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看,隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”,获得空前好处,产生了更多需要保护的“隐私”,于是,不得不再回过头来,认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时,“挖掘”它们就会变得越来越有利可图,于是,新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看,人类在自身隐私保护方面,整体处于优势地位,在网络大数据挖掘之前,“隐私泄露”并不是一个突出的问题。
但是,现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息,如何进行隐私保护呢?单靠技术,显然不行,甚至还会越“保护”,就越“泄露隐私”。
因此,必须多管齐下。例如从法律上,禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为;从管理角度,发现恶意的大数据搜索行为,对其进行必要的监督和管控。另外,在必要的时候,还需要重塑“隐私”概念,毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。
对于个人的网络行为而言,在大数据时代,应该如何保护隐私呢?或者说,至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢?答案只有两个字:匿名!只要做好匿名工作,就能在一定程度上,保护好隐私了。也就是说,在大数据技术出现之前,隐私就是把“私”藏起来,个人身份可公开,而大数据时代,隐私保护则是把“私”公开(实际上是没法不公开),而把个人身份隐藏起来,即匿名。
《光明日报》( 2023年01月12日 16版)
(文图:赵筱尘 巫邓炎)