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43家公司已获A股“入场券” 计划募资419.97亿元******

　　记者 吴晓璐

　　1月11日，迅安科技登陆北交所，这是2023年A股迎来的第二只新股，1月6日，百利天恒在科创板上市，2家公司合计募资11.52亿元。

　　另据《证券日报》记者梳理，目前有43家公司已经拿到“入场券”，但尚未上市。另外有897家企业处于上市申请排队中。综合来看，目前A股待入场企业940家，计划募资超过6447亿元。

　　2022年上市新股424家，合计募资5868亿元，同比增长2.64%，刷新历史新高。接受采访的专家表示，2023年经济回暖，资本市场对实体企业的支持力度将继续加大，随着注册制改革的推进，新股融资规模有望再创新高。

　　新股发行规模将稳步增长

　　企业从拿到A股“入场券”到敲钟上市仍需一段时间。据记者梳理，截至1月11日，目前有43家公司已经拿到“入场券”，但尚未上市，计划募资(含实际募资)合计419.97亿元。其中，10只新股完成发行未上市，合计募资68.2亿元，另有3家公司正在发行中，计划募资65.67亿元。此外，还有30家已经注册生效，尚未启动发行，计划募资合计285.92亿元。

　　发行上市申请排队方面，据证监会以及三大证券交易所网站数据统计，截至1月11日，沪深主板排队企业307家，其中，28家已通过发审会但尚未拿到批文。科创板、创业板、北交所排队企业分别159家、343家和88家，其中提交注册分别有35家、68家、8家。总体来看，目前IPO排队企业897家，其中，已通过发审会或提交注册的有139家。另外，记者据同花顺iFinD数据统计，上述897家排队企业计划募资合计6027.24亿元。

　　谈及2023年新股发行情况，川财证券首席经济学家、研究所所长陈雳认为，2023年新股发行规模将稳步增长。注册制改革有利于融资功能的提升，对于新股发行规模增长产生积极效应。

　　中原证券策略分析师周建华认为，2023年A股行情有望回暖，经济复苏的过程中融资需求依然较大，预计2023年融资规模不会低于2022年，特别是随着注册制的有序推进，科技型企业的融资可能大幅增加。

　　双创板块定位进一步优化

　　2023年，科创板和创业板新股发行审核迎来新变化。2022年年底，证监会修改科创属性评价指引，沪深交易所分别发布科创板、创业板发行上市申报及推荐暂行规定，有利于进一步把握好科创板、创业板定位，压实发行人和中介机构责任等。

　　陈雳认为，科创板、创业板标准进一步明确有利于为新股发行拓宽上市渠道。在优化板块定位和相关指标后，上市公司可以找到更适合自身发展的板块上市。对于市场来说，则为资金流向指明正确方向，市场资源的分配将更加合理与高效。预计未来上市公司的上市审核流程将进一步优化。

　　去年12月份，证监会传达学习中央经济工作会议精神时表示，“深入推进股票发行注册制改革，突出把选择权交给市场这个本质，放管结合，提升资源配置效率。”

　　谈及2023年新股发行趋势，周建华认为，可能呈现三大趋势：一是2023年新股发行将对符合新发展理念的科技绿色类企业敞开大门，上市企业将更加聚焦科技创新型企业；二是随着注册制的深入推进，新股破发或成常态；三是2023年新股融资规模可能再创历史新高。

　　陈雳认为，2023年在注册制改革的稳步推动下，监管部门将严把“入口关”，提高信息披露质量，市场对于新股的估值也将更加合理，接近实际价值，资本市场投资环境将进一步优化。

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）