大数据时代证券市场信息披露制度创新.pdf

一、问题的提出21世纪以来，大数据等技术的产生和发展给越来越多的领域带来了便利，同时也给证券市场信息披露制度带来了新变化、新模式。“大数据”一词来源于英语的“Big Data”，直译为大量数据或海量数据。大数据的概念至今还没有一个统一的答案。最早提出“大数据时代到来”的麦肯锡咨询机构给出了定义，是指大小超过常规数据库工具的具备获取、储存、管理和分析能力的数据集1。该机构进一步认为数据集的大小不是评判大数据的唯一标准，数据规模不断扩大和无法使用传统的数据管理工具满足数据处理需求同样也是大数据的特点。另一个常被引用的概念是维基百科提出的定义，是指所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息2。此外，日本野村综合研究所提出了广义的大大数据时代证券市场信息披露制度创新李耕坤（中国政法大学 民商经济法学院，北京 100088）【摘要】大数据时代的到来给证券市场信息披露制度带来了机遇和挑战。当前面临两个问题：一是如何利用以及怎样用好大数据技术以实现我国证券领域进一步市场化；二是如何利用大数据平衡和保护证券市场中的各方权益。通过分析以上问题，界清大数据背景下信息披露的边界，从而解决大数据与信息披露制度相结合的实际问题。在此基础上提出三个方面的配套措施：通过电子化信息披露系统建立证券市场的数据库；引入适合我国信息披露制度的高性能数据分析系统；改善与大数据相关的法律与监管。通过以上措施夯实大数据技术在我国证券市场运行的基础，使大数据技术更好地服务于我国证券市场，以达到促进证券市场发展、保障投资者权益的目的。【关 键 词】大数据；证券市场；信息披露；制度创新【作者简介】李耕坤，中国政法大学民商经济法学院博士研究生，研究方向：经济法、商法。中图分类号：D912.29 文献标识码：A经 济 论 坛EconomicForumAug.2023 No.8Gen.6372023年 8月 第 8期总第637期数字经济109数据概念，即其是一个综合性概念，包括因具备3V（Volume/Variety/Velocity）特征而难以进行管理的数据，对这些数据进行储存、处理、分析的技术，以及能够通过分析这些数据获得实用意义和观点的人才和组织3。可见，大数据是指那些超越以传统方式分析和处理能力的数据集，进一步还包括可以处理这些数据的新方式、新技术以及所涉及的人才和组织。世界公认的大数据具有 3V 特点，即 Volume（容量）、Variety（多样性）、Velocity（速度）。IBM在此基础上增添了Veracity（真实性）的特点，认为企业会利用数据融合和先进的数学方法进一步提升数据质量，从而创造更高的价值。随着概念不断深化，大数据已成为知识管理、商业智能等领域最热门的话题之一。微软、惠普、SAP等全球IT巨头们纷纷收购和研发有关大数据技术，可见大数据对当今世界的重要程度。大数据技术具有如下特征：第一，具有数据量巨大且内容多样全面的特征，即“全样本性”4；第二，具有数据收集和分析的快速性，不同于传统的手工收集数据再进行分析的模式，依托大数据技术对数据进行收集和分析，将以秒为单位迅速完成；第三，对数据的分析具有科学性、真实性、客观性，由于所统计的数据量大且多样全面，较传统模式，其分析结果更加科学，且大数据拥有强大的算法，可以对数据进行低密度分析，大大提高了结果的真实客观性。对于我国证券市场而言，所涉及的信息披露内容、股票价格数据、投资者资金投向的变化等，让这个价值52万亿元的资本市场拥有着大量且不断增长的数据总和，这对在证券市场起着基石作用的信息披露制度也产生了十足的影响。信息披露制度是投资者权益保障的基础，也是证券市场监管的核心5。随着我国证券市场信息量越来越大，以传统的人工方式进行审核和监管已显得捉襟见肘，出现了审核时间长、不能确保质量、监管困难等问题，进而可能出现股市波动大、权力寻租以及发行人所披露的信息不真实、不充分、不及时等情况，最终导致投资者的权益遭到损害。这与信息披露制度设立的目的相悖，且归根结底是由于政府干预过多导致我国证券领域不够市场化，价值和价格的发现功能丧失，所披露的信息往往无法反映到股票价格上，股票价格经常也不是上市公司质量的真实体现。发行人或上市公司持续披露信息，是为了达到政府制定的上市标准和完成披露强制性信息的任务，而不是为了让投资者了解公司动态。在当今社会，最能够解决这些问题的技术手段就是大数据。通过对大数据技术特征的了解可以发现，其不仅能够帮助监管者缓解因信息量大而带来的审核压力，而且还能够帮助投资者提高辨别股票质量的能力，增强市场对股票的监督，促使发行人或上市公司转变披露观念，为我国股票领域进一步实现市场化创造条件。因此，如何利用以及怎样用好新技术来实现市场化是本文重点分析的内容。但在带来机遇的同时也带来了挑战，新技术的运用往往会给各主体的原有利益带来影响，应确定好各方利益的边界以实现利益再平衡。大数据技术也不例外，在促使我国证券领域进一步市场化的同时也对现有各主体的利益产生影响。因此，如何利用大数据处理和保护各方权益是本文探讨的另一个重要内容，即通过分析大数据背景下我国证券领域进一步市场化以及随之而来的信息披露边界的选择，更好地解决大数据与信息披露制度相结合的实际问题。二、大数据给证券市场信息披露制度带来的挑战（一）利用大数据促进市场化利用大数据技术可以帮助我国证券市场进一步实现市场化，但如何利用以及怎样用好新技经济论坛2023 8110术，是各方主体应当思考的问题。因此，在运用大数据技术时应当注意以下问题：1.发行人在编制招股说明书时注重处理好企业的结构化和非结构化数据。招股说明书是发行人在首次披露时的法定性文件，不仅是证券管理机构审核的依据，更是投资者决定认购股票的重要依据。招股说明书的内容和格式必须按照公开发行证券的公司信息披露内容与格式准则第1号招股说明书来编制，包括发行概况、公司人员、财务、业务等内容，可见招股说明书的内容十分丰富，格式也非常规范具体。如此多的信息，再加上证监会从受理到核准发行这一繁杂过程，企业想要成功上市需要很长时间，甚至在等待了一年半载后发现不符合上市条件而宣告失败。运用大数据技术可以提高证监会的审核效率，大大缩短了需要的时间。但大数据技术运用的前提是需要发行人在编制招股说明书时注重处理好企业的结构化和非结构化数据。大数据技术的运用基于数据库，数据库里包含着以结构化数据和非机构化数据为主的分类标准。结构化数据是指存储在数据库中具有一定逻辑结构和物理结构的数据，最为常见的是存储在关系数据库中的数据，一般用二维表结构来逻辑表达实现的数据，如数字、符号等。目前对结构化数据的处理技术已经相当成熟，常用关系型数据库进行结构化数据的处理6。非结构化数据一般指结构化数据以外的数据，通常这些数据不存储在数据库中，而是以各种类型的文本形式存放，如文本、图像、声音、网页等。由于在分析处理非结构化数据的过程中都伴随着非结构化数据转换为结构化数据，且分析处理非结构化数据的技术尚未十分成熟，有可能出现误差，所以发行人在编制招股说明书时一定要划分好结构化数据和非结构化数据。性质和量值出现的位置是固定信息，不要在这些信息里出现图片、图纸资料等非结构化数据，在内容不可预知的非结构化数据中也尽量不要出现结构化数据。注重处理好两种数据，有利于减少出现误差的可能，有利于保障审核的准确性、科学性。2.中介机构借助大数据检验各种发行申请文件的真实性和准确性。中介机构检验各种发行申请文件，实际上体现为我国股票发行的保荐制度。保荐人需要对发行人发行证券进行推荐和辅导，同时还要核实各种发行申请文件是否真实、准确、完整，并在上市后的一段时间内继续协助和督促该公司，且对上市公司的信息披露负有连带责任。我国保荐人对上市公司负连带责任以及保荐人与保荐代表人均承担责任的“双保制”，给予保荐人很大压力，促使其认真履职。但在实践中并没有如此顺利。首先，由于保荐人与发行人之间存在信息不对称，保荐人去该公司内部进行调查存在一定困难，如无法查询法人以外的个人账户，使得在调查关联交易时存在阻碍。其次，由于保荐人实行严格的准入制度，导致我国保荐人数量较少，工作繁重，难以应付。最后，监管机构加重保荐人对盈利预测的披露质量责任，使得原本应当大力推行的预测性信息慢慢淡出视野。大数据技术能够帮助保荐人检验各种发行申请文件的真实性和准确性。大数据的数据挖掘技术中，有一项任务为偏差分析，其基本方法就是寻找观察结果与参照之间的差别7。数据集合中可能出现异常情况，偏差分析可以有效地发现并预警。因此，该技术能够帮助保荐人提高检验各种发行申请文件的效率，同时也能提高调查的可信度和准确性，减轻保荐人自身的工作负担和责任压力。3.发行人和中介机构利用云计算对企业未来经营和盈利进行预测。发行人和中介机构对企业未来经营和盈利进行预测，有助于提高企业融资效率，还有利于解决其与投资者之间信息不对称的问题，一定程度上保障了投资者的知情权。我国对预测性信息也以法律法规的形式进行规定，但数字经济111散见于各规章之中，没有形成一个针对预测性信息专门的法律体系。对于发行人和中介机构来说，预测性信息具有高成本和高风险的特点，在法律上不仅没有免责的优惠待遇，反而加重了惩罚，例如前文所述的监管机构加重保荐人对盈利预测的披露质量责任。对于大多数中小投资者来说，根本无法判断预测性信息的可信度和准确性，无法通过预测性信息进行投资判断。为提高预测性信息的可信度和准确性，需要借助云计算和大数据技术。云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备7，即通过云计算技术可以共享不同主体的信息资源。云计算是大数据的IT基础和平台，大数据是云计算的重要应用，两者相辅相成，缺一不可6。发行人和中介机构可以利用大数据对云计算所带来的资源进行挖掘，便能够在很大程度上提高预测性信息的可信度和准确性，进而提高发行人和中介机构发布预测性信息的动力，减少顾虑，同时也为投资者决策增加依据。4.监管机构利用大数据分析工具和AI算法进行注册制审查。目前，我国股票发行尽管有部分板块采取注册制，但主要板块仍采用的是核准制。为确保上市公司质量，通常需要较长时间且复杂的审核过程，这在一定程度上阻碍了发行人上市融资的效率，不利于企业发展，也不利于发挥市场应有的作用。因此，注册制改革势在必行，但实行注册制并不代表着不对信息披露进行审查。正如李燕（2014）8在研究美国注册制后所讲，完全放弃对信息披露的实质性审核是对信息披露主义的盲目信任和不当依附。所以，尽管实行注册制，但也需要对信息披露的真实性和充分性进行审查。那么如何在保障所披露信息高质量的前提下，尽可能节省时间和提高效率呢？这便需要监管机构利用大数据分析工具和 AI 算法进行审查了。大数据的数据挖掘技术保障了分析信息的速度和质量，而更加智能化的AI技术使审查工作变得更加高效。AI是“人工智能”的英文缩写，目前对于“人工智能”还没有一个统一的概念。按照美国麻省理工学院的温斯顿教授所言，人工智能就是研究如何使计算机做过去只有人类才能做的工作。人工智能不仅包含数据挖掘技术，而且还拥有专家系统。专家系统是一个拥有大量专门知识和经验的程序系统，通过人工智能技术，能够根据某个领域一个或多个专家提供的知识和经验进行推理和判断。换言之，其可以模拟为专家进行检验和决策。人工智能技术的运用，将在大数据技术的基础上进一步提高审核的准确性和科学性，帮助监管机构既客观又智能地解决注册制审查问题。5.投资者利用大数据识别招股说明书的内容质量，利用云计算与AI判断投资价值。我国证券市场的大多数中小投资者能力和时间有限，往往只能通过发行人披露的招股说明书来获得相关信息。由于没有更好的途径来判断招股说明书的真实性、准确性和完整性，只能完全依附于保荐人和证监会的审核，致使市场对信息披露质量未起到充分的监督作用，这十分不利于我国证券领域进一步市场化。借助云计算和AI技术可以提高投资者的判断能力，有助于增强市场对股票质量的鉴别功能，为我国股票发行注册制改革打下良好基础。这两项技术都与大数据具有一定关联：投资者本身并没有数据资源，无法进行数据比较和分析，但云计算提供了共享信息的便利，基于此数据库，投资者便可以利用大数据技术进行比较和分析；大多数中小投资者不具备相关专业知识，尽管手握数据，却面临辨别质量高低的挑战，人工智能技术可以帮助投资者进行专业判断，为投资者提供更加专业的分析服务。因此，投资者借助新技术能够大大提升判断能力，从而督促发行人和中介经济论坛2023 8112机构更加尽职地披露信息，促进证券市场良性循环。6.市场主体和监管机构链接分享大数据商业信息和监管信息。利用大数据技术提高信息披露质量，前提是拥有一个数据量大且全面多样的数据库，数据库里的信息越多越全面，就越能够提高对信息披露分析结果的准确性和科学性。因此，监管机构公用数据库和企业私用数据库要通过云计算形成联动，分享商业信息和监管信息，让各方主体更好地利用大数据技术，促进我国证券市场整体向前发展。高质量运用大数据技术的基础在于各主体间数据的共享，但共享数据也会带来一些挑战。如果处理不好信息披露的边界，对企业、投资者以及市场都将产生负面效果，所以必须明确大数据背景下信息披露的边界。（二）大数据背景下信息披露的边界法律一直充当着平衡各方利益的衡平法。在证券市场中，既不能偏向发行人或上市公司，也不能偏向投资者；既不能增加发行人的披露成本或威胁公司的商业秘密，还要满足投资者对充分信息披露的渴望，以保障投资者权益。因此需要借助大数据技术来平衡两者之间的利益和减少损害。1.利用大数据区分重大信息和一般信息，过滤垃圾信息。如何协调发行人、投资者以及市场的各自需求，寻找到一个统一的平衡边界，是长期以来围绕证券市场信息披露制度的一个重要问题。利用大数据区分重大信息和一般信息实际上就是重大性标准问题。重大性标准问题的产生源于各主体间的利益博弈。一方面，如果证券市场里充斥着各种“噪音”，投资者势必陷于烦琐无益的垃圾信息之中，徒增信息检索与利用之成本，乃至感到无所适从9；另一方面，对于具有信息披露责任和义务的发行人和上市公司来说，要求披露的信息越多，越会增加其负担。倘若无论信息重要与否，都一律要求披露，既会造成义务人负担过重，也会压缩现代商业秘密保护机制的存在空间。从理论上讲：重大性标准越低，便会有更多的信息进行披露；重大性标准越高，则所披露的信息就会较少10。我国证券市场的重大性标准具有“二元性”特点：一是“投资者决策”标准，是从投资者角度出发来判断信息是否重大；二是“股价重大影响”标准，也称“价格敏感”标准，是以一个事实是否会对股票交易的价格产生较大影响为判断标准。利用大数据技术区分重大信息和一般信息，应首先统一重大性标准的判断依据。大数据技术的分析功能十分强大，若增加一种认定标准则会扩充多种分析结果，所以应确立一个统一的认定标准。其次，监管机构在对信息进行判断时可以从两个方面利用大数据技术。一是利用大数据挖掘技术中的时序模式进行预测统计。时序模式是指通过时间序列搜索出重复发生概率较高的模式，能够帮助监管机构进行统计。若市场是“投资者决策”标准，则看该信息是否会影响大多数投资者的投资决定，若影响则该信息为“重大性”。二是利用大数据的关联、聚类以及偏差分析等方法，与其他同阶段、同规模以及同领域的企业所披露的信息进行比较，看是否有不同或偏差，从而判断该信息是否符合重大性标准。借助大数据技术手段，不仅可以准确、快速地区分重大信息和一般信息，还可以帮助投资者去除多余的“噪声”，即过滤掉那些垃圾信息。2.利用大数据分析处理好现有信息和预测性信息。预测性信息与现有信息不同。从信息内容来看：现有信息要求所披露的内容具有真实性、准确性以及完整性，多体现为历史信息；而预测性信息是软信息，不要求以客观标准和事实作为基础，具有一定的不确定性和风险性，体现为未来公司前景、经营能力、可能遇到的风险等。从信息披露来看：现有信息是发行人必须披露的信数字经济113息，其内容与格式也都由法律明确规定；而预测性信息由于其特有性质，法律没有强制披露，但披露预测性信息有利于企业增加交易机会和收益。如前文所述，在我国证券领域中，发行人和中介机构对于预测性信息持十分谨慎的态度，稍有不慎便会受到法律的加重惩罚，所以渐渐淡出人们视野。对于投资者来说，由于无法对预测性信息做出客观的分析和判断，往往也认为预测性信息可靠性程度低。同时，法律对披露预测性信息的格式和内容规定较少，不利于大数据技术对其进行分析和处理。因此，面对具有不同含义、性质的现有信息和预测性信息，大数据技术应当利用不同的手段对其进行分析和处理。对于具有客观事实基础的现有信息来说，法律要求其真实、准确、完整，在运用大数据技术时应当将企业内外所存储的数据进行集中、整理和分析，特别要注重对稳定的结构化数据进行分析，以保障现有信息的质量。对于不具有客观事实基础的预测性信息来说，从庞大的数据中发现有价值的规则和模式的数据挖掘是一种十分有效的方法。为了让数据挖掘更加高效，应当利用能从大量数据中自动学习知识和有用规则的机器学习技术。机器学习技术的关键在于数据量大且丰富，数据资源多为对格式没有要求的非结构化数据，如各种文本、网页、视频等，这样便能充分利用大数据进行多种可能的运算分析，从而达到最佳预测可能。因此，要想分析处理好具有不同属性的现有信息和预测性信息，一定要利用大数据的不用方式来进行，以达到最佳效果。3.在大数据环境下保护发行人商业秘密。基于对商业秘密的考虑，发行人总想减少信息的披露，而大数据技术却加剧了企业由于信息披露可能导致商业秘密或重大发展战略泄露的风险。大数据技术的运用具有开放性，数据共享不仅会造成消费者个人隐私泄露的危险，也会对证券市场上市公司的秘密信息造成威胁。根据我国反不正当竞争法第10条规定的商业秘密定义，商业秘密作为企业的无形资产，对于企业来说具有很高的价值，保护商业秘密不被泄露有利于保护企业的竞争优势和合法财产权益。在互联网时代，上市公司每天都会产生和接收大量信息，网络的公开性导致上市公司应当公开的信息和不想公开的信息都呈现在大数据的控制之下，而网络极易受到攻击，加大了上市公司秘密信息泄露或被篡改的可能性。因此，大数据带来的影响增加了发行人在进行信息披露时的利益衡量。尽管大数据给企业信息带来了一定的风险，但可以通过改变大数据的部分技术来实现保护商业秘密的目的。作为全球最大的商业智能软件和服务供应商，SAS研发的库内分析技术便能有效防止商业秘密的泄露。以往是将数据从数据库中调到外部再进行分析，而库内分析技术不需要将数据从数据库中调出，可以直接在数据库中进行分析，从而防止企业商业秘密和其他重要信息在调动途中或在外部环境中发生泄露。4.注重大数据条件下个人股东和客户的隐私保护。如果说互联网时代人们的隐私受到了威胁，那么大数据时代无疑加深了这种威胁11。在大数据环境下，个人股东和客户的隐私数据被更多地存放或泄露于网络空间，体现为对个人股东和客户隐私的非法获取、非法传输、非法利用等情形，每一位股东或客户的行为都有可能被掌握，这给他们的隐私带来了严重的威胁。尤其是在证券领域，个人股东和客户的隐私信息被泄露不仅会给自身带来影响，而且会对上市公司造成极大威胁，成为别人手中的把柄，造成不正当竞争，给投资者带来损失。因此，在大数据条件下要十分注重个人股东和客户的隐私保护。现有的隐私保护技术主要基于静态的数据集，而大数据背景下的数据模式和内容时刻都在发生变化，无论是模糊化还是匿名性、告知或者许可等隐私保护措施，效果都不十分明显。随着经济论坛2023 8114大数据技术的发展，产生了一些相应的隐私保护技术，如密文计算、确定性删除、社交网络匿名保护、数据水印、数据溯源等，虽然能够在一定程度上起到保护个人隐私的作用，但这些技术大多不成熟或存在缺点。因此，在创新隐私保护技术的同时，还需制定完善相关法律，共同达到最佳保护效果。5.利用大数据检测手段建立信息披露质量评价的新标准。我国上市公司信息披露质量的评价标准分为执行机构的评级结果和研究者自建的信息披露指数，但一般都包括披露内容的真实性与准确性、披露内容与形式的充分性、信息披露的及时性、披露对象的公平性等指标12。在大数据检测技术条件下，这些指标大多已被完善。例如，大数据所统计的信息具有数量巨大且内容多样全面的特征，正好能够解决信息不充分的问题，大数据所具有的快速收集和分析数据的优势也可以在很大程度上帮助投资者；又如，大数据的低密度分析能够查出信息之间的不匹配，然后给投资者或监管者发出警告信号以保障信息的真实性。原有的评价标准已经不能充分检验出发行人或上市公司信息披露的质量，因此应建立起一套符合大数据时代的信息披露质量评价新标准。新标准应在原标准的基础上，增加更多的评价指标，并利用大数据技术进行高速、准确的评定。例如，可以增加对预测性信息以及风险预告等信息可靠程度的评级指标，也可以收集公司的非结构化数据并进行分析，得出对该公司信息披露质量的评价。三、大数据时代证券市场信息披露制度的完善（一）建立起大数据技术应用的基础1.建立全国统一的数据库电子化信息披露系统。大数据技术的运用促进了证券市场信息披露制度的发展，而大数据技术运用好的基础在于建立起一套能够收集和掌握庞大信息的数据库，电子化信息披露系统恰好能够满足大数据技术运用的要求。电子化信息披露系统是以电子化方式提交、传递、接收、审核、接受、加工存储、分发证券数据信息的计算机应用系统13。我国尚未建立起统一且权威的电子化信息披露系统，既不利于大数据技术的运用，也不利于投资者和监管者获得及时准确的信息。美国建立的EDGAR系统（电子数据收集、分析与检索系统）是最早的电子化信息披露系统，它的功能是自动搜集、批准、索引、接受和传送公司及其他市场主体依照法律向美国SEC递交的文件系统14。自美国在20世纪末开始使用该系统以来，电子文件逐渐替代了纸质文件，投资者和监管者可以随时通过网络获取想要了解的电子信息。同时，为了保障EDGAR系统的运行，美国还制定了相应的规章，如条例S-T EDGAR入档人手册等。欧盟的电子化信息披露系统是欧洲一体化的助推器，为满足各国需求，规定义务人可以选择电子或纸质中的一种形式进行披露，但要确保公众可以查询和获取，在鼓励各国以电子化形式进行披露的同时也不局限于此形式。电子化信息披露系统的优势被以上证券行业较为发达的国家所认可和利用。综上可以看出：第一，随着数据传播速度越来越快，数据量越来越庞杂，不免会出现以不法目的利用电子化信息披露系统的行为，所以立法保障和政府监管都不可少；第二，随着科技发展，发达国家对电子化信息披露系统的认识和规定也在不断变化，为适应时代发展和各国需求，电子化信息披露系统被不断更新和完善；第三，无论是美国还是建立电子化信息披露系统的欧盟各国，政府资金的大量投入以及相关的优惠政策成为建立起统一权威的电子化信息披露系统的前提条件。建立统一的电子化信息披露系统有利于为投资者提供准确、充分且及时的信息，有助于降低发行人和上市公司的信息披露成本，可以帮助监数字经济115管机构进行监管。我国应顺应时代发展潮流，借鉴发达国家经验，建立起统一的电子化信息披露系统，为大数据技术服务于证券领域奠定基础。第一，建立全国统一的电子化信息披露系统。我国目前由证监会指定巨潮资讯网和上海证券交易所网站为网上信息披露网站，同时在创业板市场也有五个信息披露网站。网站数量多且经营主体不统一，可能会出现所披露的信息不一致，导致对投资者产生误导，同时也会增加监管的难度。因此，应建立全国统一的电子化信息披露系统，对所提交的电子文件进行管理和审核，为投资者获得高质量的电子信息提供保障。第二，完善相关配套法律法规。纵观各发达国家的电子化信息披露系统，都有配套的法律法规加以规制，且法律法规随时代的发展而不断完善。将电子化信息披露系统法定化，不仅有利于确立其地位，让该系统运行更加有效，也有利于提高该系统的公信力，保证信息的及时、充分、完整，以保护投资者权益。第三，加大政府投入。建立全国统一且具有权威性的电子化信息披露系统少不了政府作为主导者的引领和支持，大量资金的投入、人才的聚集、政策的优惠等只有政府才能做到，由证监会来维护该系统的正常运作和监管有利于该系统真正有效地使用。2.引进高性能数据分析系统。在存储了大量信息后，便需要引进一项能够对这些信息进行处理的高性能数据分析系统。我国证券市场所涉及的信息量大，且多为非结构化数据，在引进相关技术时应注重与我国信息披露制度相匹配，在保障所披露信息真实性、准确性、充分性的前提下，还要保障信息的安全性以及普通投资者使用时的便利性等。国外数据处理系统主要有SAS公司推出的以网格计算、库内分析、内存分析为核心的数据处理系统，IBM公司推出的InfoSphere BigInsights软件包和处理非结构化数据的超级计算机“沃森”，SAP公司推出的实时数据平台HANA以及分析性数据库SAP Sybase IQ和交易型数据库SybaseASE，等等。国内数据处理系统中比较具有代表性的是天云趋势的TCloud BDP 海量数据分析系统。这些系统都有各自的优势和侧重点，例如SAS公司的技术较为侧重安全性，IBM公司的技术较为侧重对非结构化数据的分析，SAP公司的技术较为侧重数据库的搭建等。因此，应根据这些系统的特点，选择适合我国证券信息披露制度的高性能的数据分析系统。大数据技术对当今证券市场的作用不言而喻，发挥其优势势必会给我国证券市场信息披露带来更大的发展。但大数据技术的运用基于对数据的需求，如何集合大量数据信息并保证其真实性和完整性，是确保发挥大数据技术优势的关键所在，而建立全国统一的电子化信息披露系统以及选择一套适合我国证券市场的高性能数据分析系统即能解决这些问题。（二）完善大数据技术应用的配套措施：法律与监管大数据技术在促进证券市场信息披露发展的同时，也带了一些挑战。如何应对挑战，最直接的办法就是从法律和监管这两方面入手。1.围绕大数据完善相关立法。大数据背景下，证券市场信息披露制度的完善需要相关立法的支撑和保障，而当前相关立法较为滞后，特别是与大数据技术应用相配套的立法还有待进一步完善。（1）推行注册登记制。注册登记制是我国股票发行阶段的改革方向，大数据技术的运用促进了股票注册登记制在我国实现的可能性。大数据技术在一定程度上解决了注册登记制的弊端：首先，大数据技术可以提高所披露信息的真实性、完整性、及时性，同时也促使发行人或上市公司提高对信息披露的重视，以追求更好更快的融资；其次，大数据技术可以保证将信息及时有效地传递给每个投资者，拓宽传递渠道，解决信息递送的技术难题；再次，大数据技术帮助投资者经济论坛2023 8116分析信息，以各种便于理解的形式，帮助投资者理解、分析信息，提高投资者的决策能力和质量；最后，大数据技术有利于激发市场的价值和价格发现功能，使股票价格逐渐能够正确反映信息的价值，从而形成一个健康的证券市场。总之，大数据技术的运用在一定程度上为我国注册登记制铺平了前进的道路。（2）统一重大性标准。目前我国 证券法条文中包含两种重大性标准，一个是以投资者为出发点的“投资者决策”标准，另一个是以股票价格影响为出发点的“股票重大影响”标准。笔者认为应当统一我国重大性标准，以“投资者决策”为判断依据。主要原因有：一是“股票重大影响”标准不适合我国证券市场的现状，如今的股票价格无法正确反映信息披露所带来的价格波动影响，无法以此为依据；二是统一以“投资者决策”为标准符合信息披露制度建立的初衷，也符合证券领域相关法律法规制定的宗旨，同时还能保障投资者权益；三是有利于法律的规范性，一部法律的用语、模式、理论都应当保持一致，若在一部法律中出现两种标准，将会造成两者之间的矛盾，失去了法律的一致性，无法解决现实问题。（3）规范招股说明书等披露文件的格式和内容。利用大数据的数据挖掘技术，关键是要把数据库搭建好。对于我国证券市场来讲，重要的是检查检验招股说明书等文件的真实、准确、充分。这就要求发行人或上市公司在编制这些文件时要进一步处理好结构化数据和非结构化数据，在内容上要使用专业术语进行披露。而发行人和上市公司没办法自己形成内容与格式的统一形式，需要立法部门或监管机构在制定法律法规或实施细则时，明确结构化数据和非结构化数据在招股说明书等披露文件中的分类和格式要求。（4）扩大法律对商业秘密的保护范围。法律对商业秘密的保护主要体现在民法典和反不正当竞争法中。当前我国保护商业秘密的主要依据之一是反不正当竞争法明确的“经营性信息与技术性信息都属于商业秘密”。但随着大数据技术的产生和运用，之前的商业秘密范围已不能完全满足大数据时代的商业秘密保护要求。一些在传统理论中不被认为是商业秘密的信息，在大数据时代也对上市公司产生了极其重要的价值。所以，为保障大数据技术在证券领域的充分运用，必须完善相关领域的立法，包括对商业秘密有关法律的修改和完善，但不限于此。（5）注重法律对大数据背景下个人隐私的保护。我国对个人隐私的保护主要散落在 宪法民法典刑法和个人信息保护法中，可见法律对个人隐私的保护较为零散，没有系统性。另外，在大数据条件下，个人隐私呈现新的时代特点，我国保护个人隐私的法律法规与大数据时代对保护个人隐私的需求产生了一定的差距。因此，应当建立一套能够满足当今社会发展需要的保护个人隐私的法律体系。欧美等发达国家比我国率先进入数据时代，对数据时代的个人隐私保护相对更有经验，可以在适应我国国情的基础上，适当引入发达国家成功的立法方式。例如，可以借鉴欧盟在2012年发布的数据保护指令修订草案，包括：第一，引入“被遗忘的权利”，用户有权要求删除其发布在网络上的各种个人信息；第二，没有征得用户同意，不能处理用户的个人数据，且企业要以明确易懂的方式告知其目的；第三，经营者必须允许用户易于访问自己的数据，并有权将自己的数据从一个服务商转移到另一个服务商；第四，增加承担的责任和处罚力度，如若企业员工超过250人时必须设置一名数据保护官，若违反指令中的条款将被处以100万欧元或其全球营业额2%的罚金等。2.在大数据背景下转变对信息披露的监管模式。对于新技术的运用，若不对其实施行之有效的监管，将导致无序性的出现，大数据背景下的数字经济117证券市场信息披露制度也是如此，应当对其进行监管。（1）依靠大数据技术的预测优势，实时改变监管策略和力度。大数据作为一种技术手段，可以为监管机构提供充足的分析和及时正确的市场预警。监管机构可以通过这些数据了解市场发展状况，明确宏观发展方向，制定具体有效的规则体系。对于不同的时代背景和不同的经济局面，要制定和实施不同的发展策略，以达到一种动态的平衡。尤其是资本市场，要实现经济的安全快速发展，就必须根据不同的历史背景采用不同的规制手段。例如，美国经济大萧条后，各州对信息披露的规定不统一，无法对证券市场达到有效的统一管理。美国政府在意识到该问题后，分别于1933年和1934年出台了证券法和证券交易法，这两部法律各有侧重地统一了证券市场信息披露的有关规定15。又如，2008年经济危机后，美国实行严格的监管政策，虽然市场稳定程度上升，但也带来经济活跃度的下降。为刺激经济发展、增加就业等，美国政府出台了JOBS法案，其中对新兴发展企业设立的信息披露优惠政策最受关注，包括低标准的信息披露义务、宽松的公司管理限制和免去配合其他繁重监管义务的负担16。以上两个事例说明，监管机构监管力度的强弱标准没有一个永远不变的平衡点，而是要随着不同的经济状况，找到一个适应时代发展的最佳契合点。大数据技术的优势就在于可以帮助立法机关、监管机构提前了解和预测发展状况，避免在经济发展下行结果发生后，才意识到制定适应的监管方式。监管机构应及时做出政策调整，助力证券市场健康稳定发展。（2）及时转变监管观念。目前我国证券市场对信息披露的监管都是建立在纸质文件的基础上，而电子化信息披露系统的建立意味着纸质文件将转化为电子文件，二者间存在很大差别。因此，只以“类推监管模式”来面对大数据背景下复杂的信息披露环境是不够的，而应建立“网络导向监管模式”，即构建直接针对互联网的信息披露理念，对网络披露与其他披露方式的不同点给予特别关注，尤其是要关注互联网环境与传统方式的不同，构建面向互联网且充分结合网络优势的证券信息监管制度。这样更加有利于树立更适合大数据技术运用的监管理念，从观念领域解决存在的矛盾。结语大数据技术在证券市场信息披露制度领域的运用，带来了诸多优势，同时也带来了一些挑战。在大数据背景下，由于技术的进步，信息披露的主体日益多元化，信息传递的方式也逐渐丰富，这些变化终将打破企业与投资者、企业与监管机构、大投资者与中小投资者等之间看似坚固的壁垒。我国应利用好大数据时代赋予我们的机遇，顺风而行，通过建立全国统一的电子化信息披露系统、引入适合我国信息披露制度的高性能数据分析系统、改善与大数据相关的法律与监管等配套措施，促进我国证券市场信息披露制度健康发展。注释参见公开发行证券的公司信息披露内容与格式准则第1号招股说明书（2015年修订）。参见反不正当竞争法第10条：商业秘密是不为公众所知悉、能为权利人带来经济利益、具有实用性并经权利人采取保密措施的技术信息和经营信息。参考文献1贺天平，宋文婷.“数数据大数据”的历史沿革J.自然辩证法研究，2016，32（6）：37.2何海波.大数据时代高校图书馆信息服务创新研究J.现代情报，2014，34（12）：139.3日城田真琴.大数据的冲击M.周自恒，译.北京：人民邮经济论坛2023 8118电出版社，2013：8.4左卫民.迈向大数据法律研究J.法学研究，2018，40（4）：139.5蒋顺才，刘雪辉，刘迎新.上市公司信息披露M.北京：清华大学出版社，2004：10.6陈燕，李桃迎，张金松.非结构化数据处理技术及应用M.北京：科学出版社，2017：9+11.7郭昕，孟晔.大数据的力量M.北京：机械工业出版社，2013：169+173.8李燕，杨淦.美国法上的IPO“注册制”：起源、构造与论争：兼论我国注册制改革的移植与创生J.比较法研究，2014（6）：41.9李君临.证券市场信息披露重大性标准探析J.特区经济，2007（11）：111.10郭锋.虚假陈述侵权的认定及赔偿J.中国法学，2003（2）：96.11康旗.大数据资产化M.北京：人民邮电出版社，2016：71.12李忠.中国上市公司信息披露质量研究：理论与实证M.北京：经济科学出版社，2012：33.13张瑞彬.海外证券信息电子化披露系统的发展及借鉴J.证券市场导报，2001（10）：35.14武俊桥.证券信息网络披露监管法律制度研究D.武汉：武汉大学，2013：84.15甘培忠.信息披露制度构建中的矛盾与平衡：基于监管机构、上市公司与投资者的视角J.法律适用，2017（17）：39.16边香顺.国际股票市场监管制度比较研究D.长春：吉林大学，2016：128.（责任编辑：从佳琦）An Exploratory Analysis of Innovation of Information Disclosure System inSecurities Market in the Era of Big DataLI Gengkun(Civil,Commercial and Economic Law School,China University of Political Science and Law,Beijing 100088,China)Abstract:The arrival of the era of big data has brought opportunities and challenges for the information disclosure system of the securities market.Currently,two issues are faced:First,how to use big data technology to realizethe further marketization of Chin