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？我们又该如何自我保护？******

　　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。

　　(作者：杨义先、钮心忻，均为北京邮电大学教授)