摘要：本文系統(tǒng)梳理中國證券虛假陳述的法律定義演進、類型化體系構(gòu)造及2021-2024年的監(jiān)管執(zhí)法與司法實踐發(fā)展趨勢。研究發(fā)現(xiàn)，盡管《證券法》未明確定義該概念，但通過最高人民法院2022年《關于審理證券市場虛假陳述侵權(quán)民事賠償案件的若干規(guī)定》（法釋〔2022〕2號）的體系性構(gòu)建，已形成以"虛假記載、誤導性陳述、重大遺漏"為核心的三分法類型化框架。當前監(jiān)管呈現(xiàn)"零容忍"高壓態(tài)勢，案件數(shù)量維持高位，技術(shù)治理手段加速迭代，但司法實踐中具體案例的裁判文書細節(jié)披露仍存不足，NLP技術(shù)應用的具體模型未公開。本文建議未來應強化技術(shù)透明度、完善跨境協(xié)作機制、統(tǒng)一司法裁判標準。

一、引言

隨著中國證券市場注冊制改革的深化，信息披露質(zhì)量成為市場健康運行的生命線。證券虛假陳述作為資本市場的"毒瘤"，不僅侵蝕投資者信心，更威脅金融穩(wěn)定。然而，中國《證券法》本身并未對"證券虛假陳述"進行明確的法律定義 ，其法律內(nèi)涵主要通過最高人民法院的司法解釋和執(zhí)法實踐逐步確立。本文基于2021-2024年的監(jiān)管數(shù)據(jù)、司法判例及技術(shù)治理文獻，對該概念的法律定義、類型化體系、執(zhí)法趨勢與技術(shù)賦能進行全面剖析，以期為理論研究與實務操作提供系統(tǒng)性參考。

二、證券虛假陳述的法律定義與理論基礎

2.1 法律定義的演進路徑

中國證券虛假陳述的法律定義并非源于立法明文，而是司法續(xù)造的結(jié)果。早期《證券法》（1998年版）僅原則性規(guī)定信息披露義務，未界定虛假陳述內(nèi)涵 。直至2003年，最高人民法院發(fā)布《關于審理證券市場因虛假陳述引發(fā)的民事賠償案件的若干規(guī)定》，首次系統(tǒng)性界定該概念 。2022年1月21日，最高人民法院發(fā)布新司法解釋，進一步 refined 該定義 。值得注意的是，現(xiàn)行《證券法》（2020年修訂）第59條至72條雖規(guī)定了"重大事件"的認定標準，但仍未直接定義虛假陳述 。

2.2 核心構(gòu)成要件的司法共識

通說認為，證券虛假陳述包含五個核心要件 ：

1. 主體要件：信息披露義務人，包括發(fā)行人、上市公司、控股股東、實際控制人、董監(jiān)高及中介機構(gòu) 。

2. 行為要件：違反證券法律規(guī)定，在證券發(fā)行或交易過程中實施 。

3. 對象要件：針對"重大事件"，即可能影響投資者決策或證券價格的信息 。

4. 類型要件：具體表現(xiàn)為虛假記載、誤導性陳述、重大遺漏及不正當披露 。

5. 后果要件：違背事實真相，導致投資者在不明真相的情況下作出投資決定并可能造成損失 。

2.3 理論爭議與學術(shù)分歧

盡管司法實踐形成共識，學界對虛假陳述的性質(zhì)與分類仍存在分歧 。部分學者主張將其歸入證券欺詐大類，與內(nèi)幕交易、操縱市場并列 ；另有學者認為其應作為獨立侵權(quán)類型，因其侵害的是投資者的知情權(quán)和公平交易權(quán) 。這種理論分歧影響了過錯認定標準和賠償范圍的界定，尤其在因果關系測試中存在"直接因果關系"與"推定因果關系"之爭 。

三、類型化體系：三分法的規(guī)范構(gòu)造與司法適用

中國證券虛假陳述的類型化體系以"三分法"為主流，即虛假記載、誤導性陳述和重大遺漏 。2022年司法解釋雖未改變該分類，但通過細化認定標準增強了可操作性。

3.1 虛假記載（False Record）

虛假記載指將不存在的事實在信息披露文件中予以記載 。2024年司法實踐顯示，財報虛假記載仍是信息披露違規(guī)的"重災區(qū)" 。典型表現(xiàn)為：

• 收入虛增：通過虛構(gòu)交易、提前確認收入等方式夸大營業(yè)收入 。

• 資產(chǎn)造假：虛增固定資產(chǎn)、存貨或貨幣資金，如康美藥業(yè)案中被證監(jiān)會查實的貨幣資金造假 。

• 負債隱瞞：通過表外融資、關聯(lián)方資金占用等方式隱瞞債務風險 。

3.2 誤導性陳述（Misleading Statement）

誤導性陳述指雖未直接虛構(gòu)事實，但通過模糊表述、選擇性披露或不當類比等方式，使投資者產(chǎn)生錯誤認知 。其認定難點在于"主觀意圖"的證明。司法實踐中，法院通常采用"理性投資者標準"，即判斷一個理性投資者在閱讀該陳述后是否會被誤導 。例如，在商品名稱加注"新"字可能誤導消費者的案例中，法院認定其構(gòu)成虛假廣告 ，但該標準在證券領域的適用更為嚴格，需結(jié)合行業(yè)慣例和專業(yè)判斷 。

3.3 重大遺漏（Material Omission）

重大遺漏指信息披露義務人未披露依法應當披露的重大事項 。2022年司法解釋強化了"重大性"判斷標準，要求未披露信息必須達到"影響投資決策"或"影響證券價格"的程度 。實踐中，常見遺漏事項包括：

• 重大訴訟仲裁：未及時披露可能影響公司經(jīng)營的重大訴訟

• 關聯(lián)方交易：隱瞞與關聯(lián)方的資金往來或擔保事項

• 行政處罰：未披露公司或董監(jiān)高受到的監(jiān)管處罰

3.4 不正當披露的補充地位

除三分法外，"不正當披露"指未按規(guī)定的時間、方式或渠道披露信息 。該類型通常與其他三類行為競合，如延遲披露重大信息可能構(gòu)成"重大遺漏"的延續(xù)。2022年司法解釋將其納入統(tǒng)一規(guī)制框架，強調(diào)披露及時性的重要性 。

四、2022年司法解釋的制度創(chuàng)新

2022年最高人民法院發(fā)布的《關于審理證券市場虛假陳述侵權(quán)民事賠償案件的若干規(guī)定》（法釋〔2022〕2號）于2022年1月22日起施行 標志著證券虛假陳述民事賠償制度的里程碑式變革 。

4.1 責任主體的擴張與分層

新司法解釋顯著擴大了責任主體范圍，構(gòu)建了"追首惡"的立體追責體系 ：

1. 發(fā)行人首責：發(fā)行人承擔無過錯責任，作為第一責任人 。

2. 控股股東與實際控制人：明確追究組織、指使造假的"首惡"，最高可處以1000萬元罰款 。

3. 中介機構(gòu)：保薦人、承銷機構(gòu)、會計師事務所、律師事務所等承擔過錯推定責任，處罰上限大幅提高 。

4. 董監(jiān)高：明確董事、監(jiān)事、高級管理人員的過錯認定標準與免責事由 。

5. 第三方配合造假者：供應商、客戶、金融機構(gòu)等配合財務造假的，納入責任范圍 。

4.2 賠償計算方法的體系化

新司法解釋系統(tǒng)完善了損失認定規(guī)則 ：

• 投資差額損失：采用"基準日"和"基準價格"計算，區(qū)分誘多型與誘空型虛假陳述 。

• 傭金與印花稅：明確將交易傭金、印花稅納入賠償范圍 。

• 多賬戶處理：優(yōu)化了多賬戶交易損失計算方法 。

• 系統(tǒng)風險扣除：保留系統(tǒng)風險扣除規(guī)則，但要求被告舉證證明 。

4.3 因果關系認定標準的重構(gòu)

因果關系是虛假陳述案件的核心爭點 。新司法解釋第11條和第12條重構(gòu)了認定標準：

• 第11條（交易因果關系推定） ：只要原告證明在虛假陳述實施日之后、揭露日或更正日之前實施了相應交易，即可推定交易因果關系成立 。

• 第12條（因果關系抗辯） ：被告可舉證證明原告交易行為基于其他原因、已知虛假陳述或惡意投資等情形，推翻推定 。

• 信賴推定原則：延續(xù)"欺詐市場理論"，推定理性投資者信賴市場價格的完整性 。

4.4 前置程序的取消及其影響

新司法解釋取消了2003年規(guī)定的行政處罰前置程序，投資者可直接提起民事訴訟 。此舉顯著降低了維權(quán)門檻，2021-2022年案件數(shù)量激增與此密切相關 。但實踐中法院仍傾向參考監(jiān)管認定結(jié)論，形成"事實上的前置"現(xiàn)象 。

五、2021-2024年監(jiān)管執(zhí)法趨勢與典型案例分析

5.1 "零容忍"政策下的執(zhí)法態(tài)勢

2021-2024年，中國證監(jiān)會及監(jiān)管部門對證券虛假陳述采取"零容忍"態(tài)度，強化監(jiān)管執(zhí)法震懾 。具體表現(xiàn)為：

• 立案數(shù)量高位運行：近三年新增信息披露類立案均在80件以上，占行政處罰比重維持在20%左右 。

• 處罰力度顯著提升：2020年《證券法》修訂將上市公司信息披露違法罰款上限從60萬元提高至1000萬元 2022年司法解釋進一步壓實主體責任 。

• 行刑銜接強化：推動行政執(zhí)法、民事追償和刑事懲戒的立體追責體系 《刑法修正案（十一）》將違規(guī)披露罪最高刑期由三年提高至十年，并取消罰金上限 。

5.2 案件數(shù)量與類型分布

2021-2024年證券虛假陳述案件呈現(xiàn)爆發(fā)式增長：

• 2021年：案件數(shù)量和索賠金額創(chuàng)歷史新高，至少40家上市公司被起訴 康美藥業(yè)案判決賠償投資者24.59億元，成為標志性案件 。

• 2022年：五洋債案等債券虛假陳述訴訟爆發(fā)式增長 ，最高人民法院新司法解釋實施后，北京、上海法院受理案件激增 。

• 2023-2024年：案件類型多樣化，財務造假、重大資產(chǎn)重組違規(guī)、債券欺詐發(fā)行等成為主要類型 。2024年澤達易盛證券虛假陳述責任糾紛案再次引發(fā)關注 。

5.3 標志性案例剖析

康美藥業(yè)案（2021） ：該案是首例適用特別代表人訴訟程序的案件，法院認定康美藥業(yè)在年報中存在虛假記載和重大遺漏，判決公司賠償24.59億元，原董事長馬興田等承擔全部連帶賠償責任，獨立董事承擔10%-20%比例責任 。該案確立了"追首惡"原則在司法實踐中的適用標準。

五洋債案（2022） ：該案是債券虛假陳述的典型案例，發(fā)行人五洋建設通過虛假記載和重大遺漏騙取發(fā)行核準，法院判決發(fā)行人、承銷商、中介機構(gòu)承擔連帶賠償責任 。該案明確了債券承銷商的注意義務標準。

5.4 新型違法手段的識別

監(jiān)管部門發(fā)現(xiàn)違法手段演變升級，刻意利用新業(yè)態(tài)、新模式掩蓋造假 。例如：

• 利用供應鏈金融造假：通過虛構(gòu)供應鏈交易虛增收入，利用新業(yè)態(tài)掩蓋資金流轉(zhuǎn) 。

• AI生成虛假信息：2024年監(jiān)管明確將"利用AI生成虛假信息、進行語料污染"列為重點監(jiān)管領域 ，上交所已利用AI技術(shù)監(jiān)控"股市黑嘴"薦股行為 。

六、監(jiān)管科技：信息披露監(jiān)測的技術(shù)賦能

6.1 技術(shù)架構(gòu)的總體框架

中國證監(jiān)會已構(gòu)建"穿透式"線索篩查體系，采用全方位監(jiān)控、大數(shù)據(jù)碰撞、多渠道收集、智能化分析等多維技術(shù)手段 。技術(shù)架構(gòu)包括：

• 數(shù)據(jù)倉庫與商業(yè)智能系統(tǒng)：建立中央數(shù)據(jù)倉庫，整合交易數(shù)據(jù)、披露信息、輿情數(shù)據(jù) 。

• 異常交易監(jiān)測模型：運用機器學習算法構(gòu)建可疑檢測預警模型 ，通過LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡構(gòu)建億級投資者行為特征模型 。

• 虛假信息監(jiān)測網(wǎng)絡：計劃籌建全國性虛假信息監(jiān)測網(wǎng)絡，利用云計算、云數(shù)據(jù)庫、云搜索等技術(shù)進行數(shù)據(jù)挖掘和影響分析 。

6.2 自然語言處理模型的應用探索

盡管搜索結(jié)果未明確披露證監(jiān)會使用的具體模型名稱，但技術(shù)路徑已清晰可見：

BERT類模型應用：研究表明，基于BERT模型解析年報語義特征，可精準捕捉管理層"樂觀傾向"與真實業(yè)績的背離 。BERT的雙向編碼能力使其在財務文本異常檢測中表現(xiàn)優(yōu)異 。有研究將BERT與CNN結(jié)合用于謠言檢測，準確率達95%以上 ，該技術(shù)路徑完全可遷移至披露文件審查。

LSTM類模型應用：LSTM適用于處理時間序列數(shù)據(jù)，在交易行為畫像中用于構(gòu)建投資者行為特征模型 。其門控機制能有效捕捉財務數(shù)據(jù)的長期依賴關系，識別收入異常波動模式 。

混合模型架構(gòu)：技術(shù)前沿采用"BERT+LSTM"混合模型，先用BERT提取文本深層語義特征，再通過LSTM捕捉時序依賴，在虛假陳述識別中F1值提升12% 。

6.3 數(shù)據(jù)分析平臺的能力建設

知識圖譜與關聯(lián)分析：利用圖數(shù)據(jù)庫快速生成賬戶關聯(lián)拓撲圖，識別隱蔽的關聯(lián)方交易和資金閉環(huán) 。中證技術(shù)、銀河證券開發(fā)的平臺已實現(xiàn)證券交易異常行為的實時監(jiān)測預警 。

輿情系統(tǒng)：上交所"AI NEWS"系統(tǒng)通過文本挖掘和情感分析，自動抓取網(wǎng)絡社區(qū)信息，篩查異常輿情 。該系統(tǒng)可識別"黑嘴"薦股行為，響應時間縮短至分鐘級 。

6.4 技術(shù)局限與挑戰(zhàn)

監(jiān)管技術(shù)能力存在顯著缺口：

• 模型可解釋性：深度學習模型如BERT是"黑箱"，監(jiān)管決策需可解釋性支持，但現(xiàn)有技術(shù)難以滿足 。

• 數(shù)據(jù)質(zhì)量與隱私：海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理效率低，且面臨數(shù)據(jù)安全和隱私保護挑戰(zhàn) 。

• 技術(shù)迭代滯后：市場作案手段更新速度快，監(jiān)管技術(shù)難以及時跟進 。例如，利用AI生成虛假信息的新型違法已出現(xiàn)，但檢測技術(shù)尚未成熟 。

七、因果關系與證據(jù)規(guī)則的司法適用

7.1 交易因果關系的推定規(guī)則

2022年司法解釋第11條確立了交易因果關系的推定規(guī)則，原告只需證明三個要件即可推定因果關系成立 ：

1. 信息披露義務人實施了虛假陳述；

2. 原告交易的是與虛假陳述直接關聯(lián)的證券；

3. 原告在虛假陳述實施日之后、揭露日或更正日之前實施了相應交易。

該規(guī)則采納"欺詐市場理論"，推定市場價格已反映虛假陳述信息，理性投資者基于對市場的信賴作出決策 。

7.2 損失因果關系的認定標準

損失因果關系指虛假陳述與投資者損失之間的直接聯(lián)系。司法實踐形成以下共識：

• 系統(tǒng)風險扣除：被告可舉證證明損失由系統(tǒng)風險導致，法院通過"三日一價"（實施日、揭露日、基準日、基準價）計算扣除比例 。

• 非系統(tǒng)性風險：包括行業(yè)風險、公司經(jīng)營風險等，需被告舉證證明 。

• 誘空型虛假陳述：2022年司法解釋優(yōu)化了損失計算方法，區(qū)分誘多型與誘空型 。

7.3 證據(jù)規(guī)則的實踐展開

新司法解釋第12條規(guī)定了因果關系不成立的抗辯事由 ：

• 原告交易行為發(fā)生在虛假陳述實施前或揭露后；

• 原告明知或應知虛假陳述仍進行交易；

• 原告交易基于其他重大事由，如上市公司收購、重大資產(chǎn)重組等 。

• 其他情形，如惡意投資、操縱市場 。

7.4 機構(gòu)投資者的特殊舉證責任

對于機構(gòu)投資者，法院可能要求其先行證明信賴的"合理性"。由于專業(yè)機構(gòu)具備更強的信息分析能力，"推定信賴"原則對其適用受限 。例如，基金、保險公司等需舉證證明已履行盡職調(diào)查仍無法發(fā)現(xiàn)造假，方能適用因果關系推定。

八、制度挑戰(zhàn)與未來完善路徑

8.1 法律適用中的爭議焦點

重大性標準的模糊性：雖然2022年司法解釋明確了重大性判斷標準 但"影響投資者決策"與"影響證券價格"的雙重標準在具體案件中仍存爭議。部分法院過度依賴價格敏感性測試，忽視了理性投資者決策標準的獨立性 。

連帶責任的比例劃分：康美藥業(yè)案中獨立董事承擔比例責任引發(fā)討論 ，但2022年司法解釋未明確各責任主體的內(nèi)部責任劃分規(guī)則，可能導致追償訴訟增加。

跨境虛假陳述監(jiān)管：隨著中概股回歸和跨境融資增多，境外信息披露如何適用中國法律、如何協(xié)調(diào)跨境監(jiān)管協(xié)作成為新挑戰(zhàn) 。

8.2 技術(shù)治理的優(yōu)化方向

模型透明度建設：監(jiān)管應探索可解釋AI（XAI）技術(shù)，要求算法決策提供合規(guī)解釋 。例如，對BERT模型的注意力權(quán)重進行可視化分析，解釋為何某段披露被標記為異常 。

數(shù)據(jù)治理標準化：建立統(tǒng)一的信息披露數(shù)據(jù)標準，推動XBRL（可擴展商業(yè)報告語言）深度應用，提升非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的機器可讀性 。

人機協(xié)同機制：技術(shù)不應完全替代人工判斷，應建立"AI初篩+專家復核"機制。證監(jiān)會可借鑒SEBI數(shù)據(jù)倉庫模式，設置監(jiān)管分析師對AI預警進行專業(yè)研判 。

8.3 投資者保護機制的強化

特別代表人訴訟的擴大適用：康美藥業(yè)案后，應鼓勵中證中小投資者服務中心啟動更多特別代表人訴訟，發(fā)揮"默示加入"機制的規(guī)模效應 。

民事賠償優(yōu)先原則：在行政執(zhí)法中，應探索建立民事賠償優(yōu)先于行政罰款的財產(chǎn)分配機制，確保投資者獲得實質(zhì)賠償 。

前端預防教育：利用AI技術(shù)分析投資者行為特征，對高風險投資者推送定制化風險教育內(nèi)容，從源頭減少虛假陳述的損害后果 。

九、結(jié)論

中國已形成以司法解釋為統(tǒng)領、以三分法類型化為框架、以"零容忍"執(zhí)法為保障的證券虛假陳述治理體系。2022年司法解釋通過擴張責任主體、取消前置程序、重構(gòu)因果關系規(guī)則，顯著提升了投資者保護水平。2021-2024年的執(zhí)法實踐顯示，案件數(shù)量激增、處罰力度空前、技術(shù)手段迭代，但司法透明度與技術(shù)可解釋性仍待提升。未來應在保持高壓態(tài)勢的同時，加強監(jiān)管科技的標準化建設，推動司法裁判規(guī)則的精細化，構(gòu)建"法律+技術(shù)+教育"的三位一體治理格局。特別是在AI時代，監(jiān)管需加快研發(fā)專門的虛假信息檢測大模型，以應對AI生成虛假陳述的新型挑戰(zhàn) 確保資本市場信息披露的真實、準確、完整。