大數據背景下自貿區證券內幕信息交易的監管路徑

朱 穎

(南京審計大學法學院，江蘇 南京 211815)

自由貿易試驗區是由我國國務院設立的一片特殊區域，主要發揮進行國內外投資、海內外貿易、實施金融創新等職能。自貿區內政策優惠、監管寬松，為金融證券類業務發展提供了極大便利。 但隨著自貿區內人、財、物之間的流通變得頻繁，證券領域內幕信息交易現象持續增加，如果放任其繼續發展，必將破壞金融市場經濟秩序，威脅到自貿區乃至整個社會的和諧穩定。 內幕信息買賣是指擁有內幕信息的人，因違反法律強制性規定，根據事實或者披露的消息、交易信息或者建議向他人購買有關股票，從而侵犯不知情投資者的公平交易權益而獲得利益或者避免經濟損失的侵權行為。 內幕信息獲取人獲益通常是通過內幕信息交易完成的。 此外，若允許內幕信息交易，不排除公司員工會因一己私利而阻礙信息的向上傳遞，從而影響公司整體的運行效率。當內幕人員利用公司內尚未公開的不利消息大量拋售證券時，不知情的公眾購進，從而損害其他投資者和中小股東利益，內幕人員從中牟利，該行為違背了商業道德，極易引發市場道德危機。

一、 誘發證券內幕信息交易的因素

(一)證券本身屬性易誘發內幕信息交易

內幕交易本質上是一種利用證券市場流動性而進行投機交易的活動。 證券交易的變現性在為投資人創造隨時隨地變現其股票的機制時，也為內幕買賣的形成創造了現實可能性。 證券市場賴以產生與發展的基石，即在于證券市場價格對市場信息的充分反映，投資人無須時刻掌握、收集與分析市場信息，通過證券市場價格對證券信息的全面、及時反應，可以全面認識金融市場并做出選擇。 據此可以得出結論：在充分有效的資本市場中，不可能存在內幕信息交易。 但是，因為有效資本市場論是一個純粹的理論假說，一方面闡述了證券交易的基本規律，另一方面也應該充分考慮到證券交易的所有投資者也并非都了解同等充分的信息，因此內幕人士也不一定能夠利用交易信息影響整個市場的股票價格。 而這些信息不對稱以及消息傳播速度和有效性上的缺陷，恰恰表明了資本市場論有效性假設的局限性，同時也表明了內幕信息交易具有生存空間。

(二)外部因素誘發證券公司內幕信息交易

內幕交易會產生巨額收益，高額收益會誘使掌握內幕信息的所有人摒棄法律約束，背棄投資人利益，進而直接參與或間接指使他人從事內幕信息交易行為。 內幕信息交易屢屢發生，只因該行為隱蔽性極強，難以被查處。 內幕信息知情人為防止被追責，通常并不會直接參與交易證券活動，而只是通過他人賬戶參與購買股票，并且由于自貿區的特殊優勢，國際貿易往來頻繁，他人賬戶極有可能來自境外，各國之間有獨立的司法管轄權，跨國行為發生在不同國家，即便證監會可以發現異動，也很難有直接證據證明內幕信息知情人的違法行為。 此外，《證券法》雖然嚴禁上市公司知悉內部信息工作人員參與證券市場的內幕交易活動，并對違法的責任人進行刑事和經濟上的處罰，但如何判斷投資者的經濟損失是否是由內幕信息行為人所導致的尚有待具體說明，這也就意味著由于無法判斷其間的相互關系，投資者并不能直接依據法律和通過相關渠道尋求理賠，這在一定程度上也削弱了對內幕信息交易行為人的懲罰力度。

二、 大數據應用于自貿區內幕信息交易監管的優勢

大數據分析技術具備“4V” 特點，分別是“volume”大量，數據體量大，從TB 量級，躍升到PB量級；“variety”多樣，數據分析種類多，包括網上日記、錄像、照片、傳感器數據分析、位置數據分析信息等；“velocity”快捷，處理速度快，1 秒定律，能夠從各種各樣的數據分析中迅速獲取高價值的數據分析資訊，這與常規的互聯網數據分析挖掘科技有著根本的差別；“value”高價值，合理使用較小密度價值的數據分析資訊并對其做出合理、精準的數據分析，由此產生更多的經濟社會價值收益。 大數據全面應用于自貿區金融監管領域，尤其是對內幕信息交易的監管具有重要意義。

(一)提供強大的數據采集、存儲能力

在傳統監管過程中，監管人員采集監管數據通常是通過手工方式。 此種方式不僅消耗大量人力與物力，還會導致信息采集、傳遞效率的降低，影響資本市場信息監管的完整性與及時性。 大數據的應用普及到監管領域中，監管人員可以方便地進行數據的傳輸、送達，數據在網絡中進行傳送，從而建立起網絡互聯、信息共享的多元化數據采集網絡。 分析資本市場監管水平，并采取針對性的措施，能夠有效防止內幕信息的交易。 因此，充足的資本市場監管數據能夠幫助相關人員分析資本市場監管現狀。通過大數據網絡，可以對大量的紙質版檔案進行電子掃描保存，不僅可以滿足日常存儲需求，還能有效減少檔案管理成本的損耗。

(二)提供專業的數據分析與風險預測功能

內幕信息交易案件隱蔽度高，難以被查處。 主要是由于內幕信息的知情人為防止被追責，通常并不會直接參與購買證券的行為，而只是使用其他賬戶進行對購買證券的操縱，因此證監會盡管可以發現證券的價格異動，但卻很難直接和內幕信息知情人相聯系。 數據分析者通常能夠通過大數據，并且利用數據的預先儲存功能，無論是數據重組還是轉換，都能夠被多維度、全方面地分析與解讀，通過深入分析此類數據，從而獲得監管的風險與漏洞。此外，數據挖掘技術的應用，還能夠幫助監管者事先獲取到尚未被披露的其他必要信息，通過數據監管，進一步實現風險的預警。 這些手段提高了資本市場監管的精確性，能夠及時發現風險隱患并進行預警，深入挖掘出與內幕信息交易相關的關系人。

(三)提升證券資本市場監管信息效益

由于內幕信息交易的隱蔽性，對此類行為的監管本身需要大量人力、財力、物力成本。 若證券公司融資市場能夠被監管人員實施大數據監督管理，大數據自身的優勢能夠被廣泛應用，通過大數據自身強大的數據采集和存儲能力，能夠幫助監管人員進行專業的數據分析與風險預測，那么內幕信息交易的監管成本將會大大下降。 雖然，大數據監管需安裝大量硬件設備，消耗大量資金，但監管效益由監管成本與監管效率共同決定，不妨將這些設備及資金的投入與最終所取得的監管效益作為基礎數據進行計算，最終會發現監管效益顯著提升。 因此，雖然成本略有增加，但大數據在資本市場監管領域的普及，有助于提升資本市場監管效益。

三、 大數據背景下自貿區內幕信息交易的困境

(一)受傳統思維觀念束縛，大數據思維尚未建立

大數據技術已被應用于各領域，專家學者們已經把大數據監管作為證券監管的重要方式，尤其是對于內幕信息交易的監管。 然而，部分基層監管人員對于大數據的認知不能與時俱進，在工作過程中缺失大數據思維，仍然使用傳統的監管方式進行執法監督。 雖然某些自貿區內部已經建立了大數據監管平臺，以此來整合信息，但這些信息卻很難做到共享。 此種執法方式不僅增加了工作量，而且無法實現高質量監管，特別是置于金融監管的背景下，上文中已提到內幕信息交易隱蔽性強，證券市場流動性快，無疑要求監管方式精準有效，若部分基層監管人員始終堅持傳統監管方式，勢必會不利于大數據技術在證券監管領域的運用。

(二)數據標準質量低，大數據適用尚未統一

數據的標準與質量是有效進行證券內幕信息交易監管的基礎。 多方面掌握數據也成為大數據背景下自貿區監管的理念之一。 當下證券信息交易的數據主要來源于各個公司的實際經營狀況與投資者的交易情況。 證券監管部門對相關數據進行整合處理，在數據標準問題上，數據采集不夠規范。 無論是數據的外部傳輸方式、流程，還是數據內部本身的格式，都沒有做到規范統一，導致最終數據采集的不標準。 此外證券監管過程中雖然責任主體是證監會，但各個部門之間合作協調也不可避免，然而各部門之間過于“獨立”，導致彼此之間無法得到有效協調，面對數據在各部門之間的采集、傳輸問題，無法做到有效溝通，久而久之數據的標準無法統一，收集到的企業信息精準度與使用率存在偏差。

(三)數據利用規范性弱，大數據立法尚未完善

目前而言，我國網絡與大數據立法比較滯后，有關大數據的規制條款分散在各個部門法中，并未形成完整的體系。 自貿區內證券監管領域的立法工作更是滯后，并且落后于目前的司法實踐，缺乏前瞻性。 隨著市場的擴大與經濟的發展，大數據立法已經被提上日程，但是立法過程中，仍然面臨多重困難。 首先大數據的法律屬性劃分并不清晰，大數據雖然具有民事客體屬性與財產權屬性，但理應歸于物權法，而大數據和中國傳統的物權法概念又存在著很大區別，它既不歸屬于物權法客體，也不歸屬于知識產權客體，因此，對于大數據法律屬性的界定將影響大數據立法的趨勢與走向。 其次，證券監管領域雖然引入了大數據，但哪些單位具有獲取相關信息的資質，獲取大數據的法律邊界在何處，這些問題都沒有明確規定，若以上問題不能得到解決，那么將大數據適用于證券內幕信息交易必然會進退維谷。

四、 大數據背景下重構自貿區內幕信息交易監管機制的建議

大數據時代，運用大數據分析的優勢對自貿區內幕信息交易活動實施更有效的監督，就必然要求我們對此監管機制加以重構和完善，一方面，通過重構和完善可以改變目前自貿區內監管滯后的局面；另一方面，重構也是一個機制的再創造，有利于充分發揮大數據的優勢，同時設計全新監管制度，從而避免傳統方式產生的負面影響。

(一)樹立大數據思維與觀念

在大數據背景下，作為證券監管領域的責任主體之一，首先，執法人員應做到監管理念有所創新。 在監管過程中摒棄傳統的執法監管思維，樹立大數據思維，運用智能化、信息化方式去處理數據，提高監管效率。 其次，在監管過程中要充分挖掘大數據監管的優勢，發揮主觀能動性，將大數據與監管執法業務相結合，提高風險預警的能力。 對于監管過程中的異常數據要及時追根溯源，實時跟進數據情況，能夠做到事前預防、事中介入、事后迅速反應。 最后，提升大數據思維不僅僅是監管人員個體的目標，整個政務運作環境都應該具備大數據思維。 例如，自貿區內的司法機關應當參與大數據平臺建設，將內幕信息交易的相關風險點納入大數據平臺中，及時對大數據進行核查，對于明顯不符合實際的情況進行核實，從而在整個政務監管領域提升信息化、智能化辦公水平，大力推動大數據監管模式發展。

(二)統一大數據標準與質量

在大數據監管中，由于后續數據的應用與分析是在源數據的基礎上進行，因此，源數據的標準與質量應得到重視。 如何提高源數據標準與質量，本文認為應從兩方面著手：一方面，數據采集是否規范，取決于源數據是否能夠得到標準化處理，若從外部能夠規范數據的傳遞、輸送過程，內部制定統一的數據交換目錄、格式及數據使用規定等，應用在內幕信息交易監管領域，監管人員采集到的數據會更加精確、可靠；另一方面，著力提高源數據的質量。 源數據質量的提高通常需要由多個部門合作協調共同完成。 源數據質量的檢測在數據的交換與流動中一般由下一個監管單位發現并糾錯，因此，對于源數據的質量，特別是涉及可能進行內幕信息交易的異常數據，所有監管主體都必須樹立責任意識，進行數據的互查與糾錯，便于及時發現數據的異動。

(三)完善大數據相關立法

完善相關大數據立法，首先要明確大數據的法律屬性，并以此為出發點有針對性地制定法律法規。 此外，在內幕信息交易的大數據立法過程中要從內外兩個方面來進行考量，就內部而言，應將注意力放在數據本身，一方面是關于數據標準化的立法，數據標準化的最終目的是實現各個部門間的數據共享；此外，還需注意數據使用的標準問題，證券監管過程中難免涉及個人信息的使用問題，因此要在個人信息保護與利用、共享數據之間做好平衡。 另一方面，從完善大數據立法的外部而言，要對大數據的監管部門以及監管權限進行規定，證券內幕信息交易的監管本質上是相關部門利用公權力執法的行為，將大數據引入證券監管領域，勢必會使工作的開展取得事半功倍的效果。 同時大數據技術也是一把雙刃劍，一旦利用不慎，證券市場上各主體的權利以及整個證券市場秩序都將會遭到破壞。