最后的救命稻草——证券虚假陈述纠纷中系统风险的有效抗辩

一、

大部分虚假陈述案件中

系统风险是唯一有效的抗辩因素

证券虚假陈述案件近年来呈多发之势，从2019年起，每年可查询到的证券虚假陈述裁判约有一万件左右，截至到2021年9月26日，2021年已公布裁决书的证券虚假陈述案件已有7110件。笔者在“威科先行”数据库中以“证券虚假陈述纠纷”为案由进行检索，共有47600条结果，其中“本院认为”部分涉及“系统风险”的高达10302条，可见，系统风险作为法院审查要点的概率极高。另外，对于许多“板上钉钉”的证券虚假陈述案件，例如被处罚的虚增利润等财务造假型的虚假陈述，在“重大性”“无行政处罚”“已勤勉尽责”等抗辩理由均失效的情况下，应扣除系统风险则成为唯一有效的抗辩因素，对于动辄几亿盘子的上市公司及中介机构而言，即使是10%的系统因素，也足以挽回一大笔损失，可谓“山重水复疑无路，柳暗花明又一村”。

因此，本文将从哪些因素构成系统风险因素、系统风险因素的考察时间段以及系统风险因素的具体计算方法等几方面结合司法案例及实务经验进行论述，以期为证券虚假陈述的抗辩实务提供借鉴。

二、

系统风险的法律定义

《最高人民法院关于审理证券市场因虚假陈述引发的民事赔偿案件的若干规定》（以下简称“《若干规定》”）第十九条规定了虚假陈述与损害结果不存在因果关系的五种情形，其中第四项规定：“损失或者部分损失是由证券市场系统风险等其他因素所导致”。根据该规定，证券市场系统风险应是证券虚假陈述责任纠纷案件中上市公司的法定免责或者减责事由。若投资者全部或者部分损失系因证券市场系统风险，而非因上市公司虚假陈述行为所致，则在计算投资者损失时应当扣除该部分原因致损部分。

虽然，《证券法》和最高人民法院相关司法解释未对系统风险作出明确定义，但《最高人民法院公报》在2005年第11期《陈丽华等23名投资人诉大庆联谊公司、申银证券公司虚假陈述侵权赔偿纠纷案》一案中提出，系统风险是指对证券市场产生普遍影响的风险因素，其特征在于系统风险因共同因素所引发，对证券市场所有的股票价格均产生影响，这种影响为个别企业或行业所不能控制，投资人亦无法通过分散投资加以消除。这一解释在一定程度上得到实践认可，之后多份判决也表达出类似观点。

例如，(2013)浙甬商初字第16号判决中提到：“一般来说，是指由于某种因素的影响和变化导致股市上所有股票价格的下跌从而给股票持有人带来损失的可能性。这种影响为个别企业或行业所不能控制，投资人亦无法通过分散投资加以消除。系统风险主要有以下几种不同的形式：通货膨胀风险、利率风险、汇率风险、宏观经济风险、社会、政治风险，市场风险等。”（2020）最高法民申872号裁定中：“系统风险是指国家宏观经济政策变化、汇率波动等对证券市场产生普遍影响的市场风险，属企业实体之外的因素，对该类风险个别企业实体无法控制，投资者也无法通过分散投资加以消除。”(2021)鄂民终160号判决中：“证券市场系统性风险是指因某种全局性的共同因素引起的投资收益的可能变动，这种因素以同样的方式对所有证券的收益产生影响。一般以大盘、行业板块等指数波动情况作为判断系统风险因素及影响大小的参考依据。”

从抗辩的角度，认定个股是否受到系统风险的影响，需要被告及代理律师提供一定的证据以说服法官。例如，在本所律师代理的某上市公司证券虚假陈述案件中，本所律师通过上证指数与个股指数的走势对比图，各大媒体关于“千股跌停”、“熔断”、“股灾”等的新闻报道等证据材料，成功地取得了法院对于个股受到系统风险影响的认定，为上市公司争取到有利的判决。

三、

哪些因素可能构成系统性风险

由于系统风险的定义较为抽象，法院在审理类似案件时，更多地通过观察证券市场指数波动，来计算、量化系统风险。因为证券市场系统风险是普遍性、全局性的影响，实践中，法院通常参考股市综合指数、行业板块指数等，作为计算系统风险的依据，部分法院还会参考同行业同类型个股价格的波动情况。

（一）大盘综合数据

量化系统风险的首要考察因素通常选取常见的、具有代表性的大盘综合数据，如上证综合指数、深证综合指数、深证成分股指数[1]、创业板指数、中小板指数、300公用指数[2]、沪深市A股流通总市值等。

1.上市公司所在市场的综合指数和板块指数

尔康制药作为在深交所创业板上市公司，最高院在（2020）最高法民申6833-6837号尔康制药案中，认可了二审法院选择深证综合指数和创业板指数作为考察因素：“在2017年11月23日揭露日至2018年1月23日基准日期间，深证综合指数和创业板指数均出现一定幅度的下跌现象，反映了该时期证券市场所有股票价格的基本趋势，对尔康制药公司个股价格的下跌有一定程度的影响。二审法院将‘深证综合指数’和‘创业板指数’的平均跌幅与尔康制药公司股价跌幅相比较，采用相对比例法，计算得出系统性风险在尔康制药公司股票价格下跌中所占影响比例，并在目前尚无对系统风险和非系统风险影响比例有绝对统一的计算标准下，酌情认定系统性风险及其他因素对尔康制药公司股票价格的影响为10％，与该案实际情况相符，并无不当。”

部分时候，由于上市公司主营业务范围经常变化，因此法院也可能只参考市场综合指数而不再参考板块指数。例如，在笔者代理的上海某上市公司证券虚假陈述案件中，上海金融法院认为：本案中，考虑到上海某上市公司业务处于不断转型过程中，涉及业务领域较多，难以认定属于某一股票板块，故在数据比较时，本院仅参考上证指数，不再考虑具体板块指数。

2.上市公司所在市场的流通总市值

实践中，部分法院还会选取上市公司所在市场的总市值作为参考标准。流通总市值与大盘指数的区别在于：大盘指数是选取符合采样条件的样本股，计算其总市值与基日样本股总市值的比，一般不包括ST股和新股；流通总市值的计算样本包含所有上市公司，范围比大盘指数更广，但仅计算流通股的市值。

如山东高院在（2016）鲁民终1682号恒天海龙虚假陈述案中，即考察了深市A股流通总市值、化学纤维A股流通总市值两个因素，综合认定系统风险所致的损失数额的大小。

（二）行业板块指数

系统风险虽然是对全局性的影响风险，但由于各行业属性不同，系统风险影响力也会有所不同。观测个股所处行业的整体形势、市场表现和经济效益，以及个股所处行业板块的涨跌情况，能够更全面、细致地反应系统风险对个股的影响比例。因此，在司法实践中，多数法院判决在计算系统风险占比时，也会结合参考行业板块的指数变动情况。载于《最高人民法院商事裁判观点》的《虚假陈述案件中赔偿范围的确定应当扣除系统风险因素所导致的损失》一文也认为，这是更加精确的综合指数说。[3]

综合指数说认为，该方式综合参考大盘指数和行业板块指数，依据上证（深证）综合 指数、沪市（深市）全部A股流通股总市值、个股所在的行业板块指数、行业板块A股流通股总市值四项指标对系统风险存在及程度进行分析。以江苏省高院（2007）苏民二终字第0112号南通科技案为代表，法院通过参照“上证综合指数”“沪市全部A股流通股总市值”“纵横国际所在的机械类行业板块指数”和“机械类行业A股流通股总市值”四类数据变动情况，酌情认定系统风险所致的损失数额的大小。

在全国首例证券纠纷示范判决的案件——方正科技集团股份有限公司虚假陈述案中，上海法院引入的第三方机构中证中小投资者服务中心在其出具的《补充损失核定意见书》中同样采用了“大盘指数+行业板块指数”对证券市场系统风险比例及性能核定，选取上证综合指数、方正证券所在行业的申万一级行业指数、申万三级行业指数，将每个投资者持股期间的个股跌幅与参考指数的平均跌幅进行对比，用相对比例法扣除系统风险的影响。

（三）同类个股指数

此外，笔者在检索案例时，也观察到个别法院选取了“大盘指数+行业指数+同类个股指数”作为系统风险的考察因素。如(2013)浙甬商初字第16号宁波富邦虚假陈述案中，法院对比了同行业同类型股票栋梁新材股价，结合上证指数、深圳成指、有色金属指数，对鸿基公司股票的涨跌情况进行对比分析。(2016)最高法民申502号宝安鸿基证券虚假陈述案，法院对比了宝安鸿基所在的地产板块其他龙头企业股价（万科A、金地集团、保利地产等），结合上证指数、深证指数、地产板块指数，对鸿基公司股票的涨跌情况进行对比分析。

由于证券市场部分行业板块中存在明显的头部效应。个别规模大表现好的企业，占据行业板块的优势地位，在资金筹集和股价稳定性方面都优于同板块其他企业。行业指数虽然可以从宏观层面反应系统风险对行业的影响，但对个股的影响可能会因企业处于头部、腰部、尾部而有所区别。因此，笔者认为，在细化系统性风险对个股的影响时，在对比大盘指数、行业指数之外，同类个股指数也有一定参考价值。

四、

系统风险的考察区间

根据《若干规定》第18条，投资者只有在虚假陈述实施日之后、揭露日或更正日之前买入，在揭露日或更正日之后卖出或继续持有并造成损失的部分才是虚假陈述主体应承担虚假陈述侵权责任的范围。因此，认定系统风险，也应考虑投资者受虚假陈述影响的期间，在限定的时间范围内讨论是否存在系统风险。实践中出现的系统风险考察区间主要可归纳为以下几种：

（一）从揭露日到基准日

部分法院在量化系统风险时，选择的考察区间为揭露日到基准日，通过计算该期间的有关指数变化，来确认系统风险在投资者总损失额度中所占的比例。如山东高院在（2016）鲁民终1682号恒天海龙虚假陈述案中，选择考察从揭露日到基准日深市A股流通总市值、化学纤维A股流通总市值的跌幅，对比恒天海龙股票流通总市值跌幅，来酌情确认系统风险的影响比例。

（二）从实施日到基准日

实践中，更多法院在考察系统风险时，选择了实施日到基准日作为参考区间。由于《若干规定》认定的投资者损失产生的过程是投资者在虚假陈述揭露日前高价买入股票，又在虚假陈述行为被揭露后股价泡沫破灭、投资者卖出股票或一直持有而形成的亏损。因此，考察实施日到基准日的系统风险也更为合理。如(2017)云01民初477号沈机集团虚假陈述案参考了实施日至基准日之间，证券业实施“指数熔断”机制的背景，且上证指数、案涉股票所在的行业板块综合指数均一定程度下跌，酌情认定系统风险的扣减比例为30%。

但由于投资者的买卖行为并非发生在实施日到基准日的整个区间，上海金融法院为精确度量投资者损失，在此基础之上，在方正科技虚假陈述案中创设性引入“同步指数对比法”，考察实施日到基准日整个区间，根据投资者的每一笔交易记录进行具体测算，精确到投资者第一笔有效买入日到基准日前最后一笔卖出日或基准日，追踪投资者每一次交易价格和期间的参考指数，更客观反映投资者经历的所有市场系统风险，计算结果更符合公平原则。

（三）分段考察大盘指数对个股的影响，确定个股受系统风险影响的区间

由于计算投资者损失是计算揭露日后卖出或持续持有和实施日至揭露日期间买入股票的差价，因此部分法院会分段考虑实施日至揭露日，以及揭露日至基准日两段期间系统因素的影响。例如，在笔者代理的某上市公司证券虚假陈述案件案件中，上海金融法院认为“根据本院查明的事实，实施日至揭露日期间，上证指数下跌24%，该上市公司股票下跌18%(因该公司揭露日期间停牌，以此后首个交易日收盘价格计算)。揭露日至基准日期间，上证指数下跌4%，该公司股票下跌22%。可见，揭露日至基准日期间，上证指数波动不大，应属于市场正常波动，不应认定为系统风险加以考虑。而实施日至揭露日期间，上证指数波动较为明显，尤其是涉及众所周知的股灾，应认定为系统风险。”

（四）考察实施日至揭露日期间，同时参考实施日之前的系统风险情况

沈阳中院在（2019）辽01民初906号鞍重股份虚假陈述案中，系统论述了实施日之前、实施日至揭露日期间的系统风险，以及揭露日至实施日期间的市场变化情况。虚假陈述实施日之前，因预期利好消息的影响，在大盘和专用设备制造业行业指数均存在明显下跌的情况下，鞍重股份的股逆势暴涨，估值虚高。在虚假陈述实施日至揭露日期间，“国际、国内经济增速放缓，制造业企业盈利能力下降，对鞍重股份影响较大的钢铁、煤炭行业处于化解产能的过程之中，属于专用设备制造行业的鞍重股份的股价受到较大负面影响。”同时，鞍重股份重大利好消息落空，股价遭到重挫，“泡沫”被挤出。揭露日至实施日期间，因虚假陈述行为被揭露，鞍重股份股价出现明显的下跌走势。

最终，法院在认定投资者损失的时候，认为其既受到虚假陈述的影响，也受到系统风险等其他因素的影响，系多重因素共同作用的结果。通过计算揭露日至基准日期间股价跌幅占实施日至基准日期间股价跌幅的比例，来确定系统风险的影响程度。

五、

系统风险比例应如何计算

（一）直接比例法

对于造成损失的原因力计算方法，常见有直接比例法和相对比例法。直接比例法是用个股涨跌幅直接扣除参考指数涨跌幅，如参考期间指数跌幅20%，即以20%作为系统风险的扣除比例/广东高院在（2015）穗中法金民初字第536号佛山照明虚假陈述案即采用这一方法：一审法院根据本案实际情况，确定以深成指数作为参数，以买入平均价×损失计算数（1-卖出时的深成指数／买入时的平均深成指数）计算系统风险致损金额。

（二）相对比例法

相对比例法是计算参考期间内参考指数涨跌幅与个股涨跌幅的比例，与直接比例法相比，相对比例法更具科学性、合理性，实践中也更为常用。其基本计算公式为：应当扣除的系统风险比例=参考期间内参考指数涨跌幅/个股涨跌幅，如参考期间内指数跌幅10%，个股跌幅20%，应当扣除的系统风险比例为50%（10%/20%），当参考指数选取大于一项的参考指数时，则通常用参考期间内指数平均跌幅/个股涨跌幅。

例如，金亚科技虚假陈述案中，系统风险的扣除采取相对比例法，选取单一参考指数——创业板指数，将考察期间确定为揭露日至基准日之间。“金亚科技”个股股价于揭露日至基准日期间，累计下跌49.54%。创业板指数于揭露日至基准日期间，累计下跌43.45%。根据相对比例法，应当扣除的系统风险计算方法为创业板指数跌幅÷个股股价跌幅×100%，应当扣除的系统风险比例为87.71%（（43.45%÷49.54%×100%）。

（三）同步指数对比法

在传统的相对比例法之上，方正科技虚假陈述案提出了更精确的改进计算法——“同步指数对比法”，以实施日到基准日为观察期间，实际从投资者第一笔有效买入起计起，以与个股买入均价、卖出均价及基准价格相同的计算方式，计算相应买入期间的指数均值、卖出期间的指数均值和揭露日到基准日期间的指数均值，视为同步买入等量参考指数。选取上证综合指数、申万一级行业指数和申万三级行业指数三项作为参考指数。计算个股跌幅=（个股买入均价-个股卖出均价或个股基准价）÷个股买入均价，指数跌幅=（买入期间的指数均值-卖出期间的指数均值或揭露日到基准日期间的指数均值）÷买入期间的指数均值，指数平均跌幅=（大盘指数跌幅+申万一级指数跌幅+申万三级指数跌幅）÷3，得到证券市场系统风险扣除比例=指数平均跌幅÷个股跌幅。

（四）收益率曲线同步对比法

除上述使用频率较高的计算方法外，笔者在整理案例过程中，还观察到收益率曲线同步对比法：上海普天邮通科技股份有限公司虚假陈述案中，上海高院引入的第三方专业机构上海交通大学中国金融研究院在《损失核定意见书》中采用的计算方式为：市场系统风险等其他因素导致的损失=投资者买入成本×模拟损益比例。模拟损益比例设定了影响因子包括规模、beta、充电桩、ST等十一项因素，采用了多因子模型法计算实现了量化计算各种对股价产生影响作用的因素，极为专业和复杂。

六、

系统风险计算的新趋势与新挑战

（一）新趋势：从酌定到精算

从近期的“方正科技虚假陈述案”和“上海普天邮通科技股份有限公司虚假陈述案”可以看出，关于系统风险影响因素的扣除比例，已经逐步由原来的法院酌定发展为委托第三方专业机构，通过数学建模、大数据抓取、人工智能等高科技手段精准计算，甚至连以往多有争议的损失计算（采用先进先出法、平均加权法还是移动加权法）都无需人工计算，而是由计算机直接计算得出。可以预见，在未来的证券虚假陈述纠纷中，律师和法官无需再进行烧脑而繁琐的计算，系统风险因素酌定比例的任意性也将逐步降低。

（二）新挑战：从定量到定性

机器计算取代人力计算并不意味着律师可以不劳而获，相反，对律师的证券知识和专业能力提出了更大的挑战。机器计算更多的是“定量”分析，而哪些因素应纳入影响因子，各影响因子比重如何等“定性”分析更需要双方律师不断博弈，说服法官，只有在定性准确的情况下，才能进行定量分析。在委托第三方机构进行损失核定后，多数情况下双方还会申请第三方专业机构的损失核定人员出庭接受双方律师和法庭的询问，此时需要律师吃透复杂而专业的《损失核定报告》，在面对金融、计算机领域的专家时能够有效发问，并找出利于己方的答案，这非常考验律师的综合能力，甚至涉及金融、数学、计算机等其他领域的知识。例如，在“卢跃保、杨建平等与方正科技集团股份有限公司证券虚假陈述责任纠纷”中，针对中证中小投资者服务中心出具的《损失核定意见书》，双方律师均提出“第一笔有效买入日起算证券市场系统风险没有考虑投资者不同交易时段的持股权重，有失公平”的质疑，法院认可了该质疑，并再次委托中证中小投资者服务中心在考虑权重的情况下重新计算损失。可见，在新趋势下，机遇与挑战并存，律师们从繁琐的计算中解脱出来，反而能发挥更大的作用。

注释：

[1] 深证成份股指数是深圳证券交易所编制的一种成份股指数.是从上市的所有股票中抽取具有市场代表性的40家上市公司的股票作为计算对象，并以流通股为权数计算得出的加权股价指数.综合反映深交所上市A、B股的股价走势。

[2] 沪深300公用事业指数由沪深300指数样本股中的公用事业行业股票组成，以反映该行业公司股票的整体表现。深圳中院在（2013）深中法商初字第46号深圳能源虚假陈述案中参考了这一数据。

[3] 参见周伦军：《虚假陈述案件中赔偿范围的确定应当扣除系统风险因素所导致的损失》，载于最高人民法院民事审判第二庭编：《最高人民法院商事裁判观点》，法律出版社2015年5月第1版，第192页。

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