郭施亮：新退市制度施行，垃圾股哀鸿遍野

　　退市，对我们来说并不陌生。而退市制度改革对老股民而言，更是非常熟悉的话题了。然而，自今年11月16日起，新退市制度又将正式施行，届时或将会对A股市场带来不少的影响。

　　自A股市场设立至今，累计上市的企业家数高达2000多家。不过，自2001年2月下旬实行的《亏损公司暂停上市和终止上市实施办法》以来，13年间，A股市场的退市企业数不过是78家，年均退市家数不足10家。

　　显然，与2000多家的上市企业家数相比，78家的企业退市数量明显不足。对此，只有不断完善退市制度改革，从多方面实现证券市场的“优胜劣汰”功能，才能促使我国证券市场的健康持续性发展。

　　退市制度改革几乎是每年备受热议的话题。然而，经历了多次的退市制度改革后，A股市场真正能够实现退市的企业家数并不多。

　　以近几年为例，最终能够实现退市的也不过是寥寥几家上市企业。其中，退市长油当属最典型的代表。

　　实际上，随着退市长油的真正退市，它却造就了A股市场中的三个“第一”，分别是第一家退市央企、第一家进驻退市整理板的股票以及自2012年退市制度改革以来第一家因财务指标而退市的股票。

　　按照《亏损公司暂停上市和终止上市实施办法》显示，上市公司连续三年亏损将暂停上市。而在暂停上市后一年，上市公司依然无法扭亏，则实行终止上市。

　　显然，退市长油经历连续三年的亏损后，却因企业借助大幅计提等手段增加了后一年的亏损额度。至此，也满足了连续四年亏损的退市规定。

　　由此可见，过去的退市制度新政并未对持续亏损的上市企业带来巨大的冲击。而退市长油的成功退市也不过是A股市场中的退市特例而已。

　　每到年末，又到了考验亏损上市企业的时刻。然而，纵观过去多年，不少亏损上市企业却借助轰轰烈烈的保壳行动而成功避险，由此造就了A股市场中的不死鸟神话。

　　值得注意的是，亏损上市企业最终能否实现保壳，不仅看上市企业自身的能力，而且还要看当地的支持力度。

　　一方面，亏损上市企业可以巧妙利用市场的规则漏洞进行避险。另一方面，也可以与地方搞好关系，或通过地方的财政补贴、税收优惠等方式实现避险。总而言之，对于大部分的亏损上市企业而言，方法总是有的，关系也是通的。如果最终还是无法避免退市的风险，则只能怪自己的公关做不足了。

　　显然，按照当前市场对暂停上市乃至终止上市的年限设置，确实存在很大的漏洞。

　　对一家亏损上市企业而言，即使它在前一年半录得亏损的局面，但是却可以借助各种渠道实现第二年的净利润为正数，由此可以避免了“戴帽”的风险。至于一些连续三年亏损的上市企业，虽然它距离真正的退市期限确实非常紧迫，但这也无法阻挡其实现扭亏为盈的格局。

　　站在企业自身的角度出发，既可以利用关联方的关系豁免债务，也可以在会计手段上做做功夫，以此来增加当年的企业利润。与此同时，站在当地的角度来看，上市企业的壳资源相当宝贵，同时也是当地的品牌象征。至此，地方总会花费很大的精力为亏损上市企业“减负”。在具体操作上，地方不仅可以采取税收优惠、财务补贴的手段，而且也可以实行减免企业的利息费用，增加其他渠道的优惠为企业“扭亏为盈”创造条件。

　　因此，A股市场也难见真正的退市上市企业。

　　值得一提的是，虽然新退市制度从多方面打击违规的上市企业，但是却因《证券法》无法及时跟进，而缺乏了政策执行的法律基础。再者，“法不溯及既往”是一项基本的法治原则。因此，即使近期多家违规上市企业赶上了新退市制度的落实时点，也恐怕不会受到强制退市的影响。

　　但是，不可否认的是，新退市制度从多方面打击了上市企业相关的违法违规行为，为市场的规范化、完善化奠定了政策性的基础。同时，也将会对垃圾股票敲响了警钟。

　　临近年末，又到了垃圾亏损上市企业进行“保壳”的时点。与此同时，它们又将会面临新退市制度以及注册制度的双重冲击。因此，笔者郭施亮认为，在未来市场制度趋于完善的大背景下，垃圾股的“壳资源”价值将会大幅降低，其生存的土壤也会越来越小。随着新退市制度及注册制度的深入推进，垃圾股票或将哀鸿遍野。

　　根据《意见》的规定，欺诈发行公司的退市工作将分两步走：第一步是对欺诈发行公司实施暂停上市。第二步就是对重大违法暂停上市公司限期实施终止上市。

　　《意见》的正式施行时间的2014年11月16日，而证监会对海联讯立案及公布调查结果均在此之前，且目前海联讯仍处于交易状态。因此，海联讯被强制退市的可能性应该不大。

　　至于《意见》中提出的主动退市，在目前上市指标仍处于稀缺资源的状态下恐难有案例出现。

　　综上所述，被新退市制度首先击中的仍可能是那些因财务类指标不达标的上市公司。尽管如此，新退市制度明确了违法上市公司及其责任主体所需承担的法律、经济责任，对那些妄想以身试法的公司起到了一定的震慑作用，有助于降低不可控的投资风险，提升A股市场吸引力，进而实现资本市场资源配置效率的最大化。

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