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A股30年再出发 我们需要一个怎样的资本市场？******

　　期待中国资本市场“从新出发、从严治理”，在新的征途呈现出更理性、更健康、更成熟的风貌。

　　1990年12月19日，上海证券交易所鸣锣开业，首批“老八股”上市，也标志着中国资本市场的诞生。如今，A股市场已风雨兼程走过整整30年的历程。

　　相对于境外成熟市场数百年的历史，刚满30周岁的A股市场还很年轻。但所取得的成绩有目共睹。比如多层次资本市场架构已趋成型。从此前只有沪深主板，到现在的中小板、创业板、科创板、新三板，以及目前已颇具规模的区域性股权交易市场等，层次分明，也为不同行业、不同规模、不同类型、不同需求的企业提供差异化的服务奠定了基础。科创板的设立，启动注册制试点等，则在资本市场发展中具有“里程碑”式的意义。

　　市场规模的不断扩张，让A股市场在全球的影响力日益提升。算上深交所开业后的五只股票，A股市场最初挂牌的上市公司只有13家。数量虽少，但意义非凡。没有这13家上市公司打头阵，沪深股市就不可能有目前超过4100家的规模，以及近80万亿的总市值。随着A股市场规模的不断扩张，其在全球市场的影响力才不断提升。

　　从支持实体经济发展角度看，A股也功不可没。根据Wind资讯数据，截至12月18日，30年来，A股IPO首发融资规模达3.65万亿元，再融资规模达11.97万亿元，合计15.62万亿元。相对于发行债券、银行借贷融资，直接融资对于实体经济的发展更加高效。

　　不仅如此，30年来，资本市场也成就了一大批明星上市公司。像万科、格力、茅台等企业不断发展壮大，离不开资本市场的支持；众多民营企业、惠及国计民生的企业做大做优做强，资本市场在其中发挥了巨大的作用。而且，由于拥有资本市场这一退出通道，高科技企业、创新创业型企业等也能获得风投、私募股权基金的支持，反过来又能促进这类企业的发展。

　　然而，而立之年再出发，我们需要一个怎样的资本市场？站在历史的新起点，我们需要认真审视当下的不足，通过不断改革与完善，将资本市场推上更高的台阶。

　　首先，我们要认识到当前沪深两市的上市公司质量整体上不高的问题。虽然沪深股市挂牌公司已超过4100家，但上市公司质量却不尽如人意。某些上市公司长期不分红、不回报股东，没有任何的投资价值，也与监管部门倡导的积极分红政策相悖。

　　其次，公司治理水平普遍不高也是一大硬伤。上市公司实控人、大股东、董监高等职责界限与法律责任不明确，董事会、监事会、股东大会“三会”运作不规范，独董不独，内控机制形同虚设，信息披露存在短板等，都是上市公司治理结构不完善与紊乱的具体表现，更是其治理水平不高的表现。

　　此外，投资者保护不到位同样不可被忽视。投资者保护是一个老生常谈的话题，也是资本市场一“老大难”问题。其集中表现为违规成本低，以及维权难。新证券法虽然大幅提高了违规成本，且推出中国版的证券集体诉讼制度，但投资者利益保护工作仍然存在漏洞。比如刑法、公司法还没有同步修订到位。缺乏刑法的联动修法，对于违规行为的打击，将呈现出跛脚的一面。

　　期待中国资本市场“从新出发、从严治理”，在新的征途呈现出更理性、更健康、更成熟的风貌。

　　□曹中铭(财经评论人)

报告显示：超六成受访者认为应强制企业公开算法******

　　光明网讯（记者 李政葳）“当前，国内对于算法治理的基本思路和框架都是清晰的，而分级分类精准治理的模式应当可以解决如何落实的问题。”在日前举办的“2022啄木鸟数据治理论坛”上，谈及算法治理的现状，清华大学人工智能国际治理研究院副院长、人工智能治理研究中心主任梁正表示，算法分级分类本身不是目标，而是要针对不同风险场景配备不同监管规则。

　　论坛由南都个人信息保护研究中心联合清华大学人工智能国际治理研究院、人工智能治理研究中心（清华大学）主办。其间，南都个人信息保护研究中心发布《算法应用与治理观察报告》《个人信息安全年度报告》《平台经济反垄断观察报告》。

　　记者了解到，《算法应用与治理观察报告（2022）》，梳理了国内外的多项法规，结合热点事件及应用场景呈现了算法治理现状，并发布千份算法治理调查问卷了解公众对算法公开和算法治理的了解程度和基本态度，最后基于多方调查分析，给出了当前算法趋势观察以及未来治理方向建议。

　　报告发现，目前国内算法治理仍处于早期探索阶段，企业的算法公开主要依靠官方的互联网信息服务算法备案系统，或在舆情事件发生之后。调查问卷结果显示，近半受访者承认算法让自己的使用体验更好，但仅一成受访者认为企业算法公开做得很好，逾六成的受访者称曾遭遇“大数据杀熟”；超过六成的受访者认为应该强制企业公开算法。

　　“在数据、算法方面治理政策进展显著，在平台与应用方面的政策和落地尚需加紧。”中国科学院人工智能伦理与治理研究中心主任、国家新一代人工智能治理专委会委员曾毅认为，目前人工智能伦理有三个相当紧迫的问题需要被正视：首先，人工智能应当被适度使用；其次，目前人工智能服务知情同意落地艰难，被迫知情同意普遍存在；最后，目前用户数据的授权撤销在人工智能服务中存在巨大挑战，需要监管和更高层的网络服务提供方联合提出更合理的政策与解决方案。

　　针对日前发布的《互联网信息服务深度合成管理规定》，中国政法大学数据法治研究院教授张凌寒表示，从算法治理角度来说，深度合成管理规定与之前的算法推荐管理规定的思路有所不同，前者采用了一种“三位一体由的数据与技术规范。

　　具体来讲，由于深度合成技术的门槛较高，技术支持者也被纳入了监管范围内。比如，深度合成服务提供者提供智能对话、合成人声、人脸生成、沉浸式拟真场景等服务，应当进行显著标识，这就将更重的责任落在了服务提供者身上。

　　中国社科院科技和社会研究中心主任段伟文提到，算法治理需要构建可信任的算法认知，而这需要产业和消费者的共同努力：产业要努力提升算法精准性、透明度，减少偏见，减少歧视；消费者则需要提高数字素养，提升算法意识，加强在人机互动中自主性、控制感和协同意识。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）