日本IPO 吸引民營企業
日本IPO 吸引民營企業
2006.03.15 |

就在中國內地股權分置改革如火如荼的時候,中國企業和日本證券市場開始熱戀。「如果不出意外,我們會在今年十一月份左右去東京證券交易所上市,」華東地區一家從事節能環保型業務的企業高層向記者透露。同樣地處華東地區的一家從事網路安全方面的IT企業也在積極備戰日本上市,「像我們這類IT類高科技企業在日本上市還是比較受歡迎的,而且不需要排隊,比在國內排隊等候IPO開閘要快得多。」來自包括大和證券在內的幾家日本券商和東京、大阪證券交易所的消息顯示,在最近一至二年內將有至少十二家大陸民營企業會登陸日本。

百倍本益比誘人

「短時間出現這麼多企業去日本上市,和目前融資管道被暫時關閉有關。而日本幾個創業板的本益比一般高於其他證券交易所,尤其對於目前資金緊缺的大陸民營企業來說,來日本融資無疑是一個很好的選擇。」內藤證券的一位分析師表示。
一般來說,中國內地企業登陸日本資本市場可以通過三個管道,包括東交所的創業板(Mothers)、大阪所的創業板———大力神市場(Hercules)和佳斯達克(JASDAQ)。中國內地民營企業登陸日本,瞄準的是「Mothers」市場,因為那裏的誘惑更大。
美邁斯律師事務所的日本執業律師石川耕告訴記者,「目前東交所的本益比比較高,尤其是高科技行業,上市首日超過千倍很正常。」日本經過長時間的經濟停滯,具有發展潛力的企業不多,而中國企業的發展空間則比較大,因此容易受到追捧。
二○○四年十月,新華財經成為第一家到日本上市的中國企業,除去發行費用,新華財經IPO融入三十五億日元(折合成人民幣約為二‧四億元)。新華財經背後擁有不少日本股東成為其成功籌資的重要因素。

存在制度風險

目前中國民營企業海外上市主要選擇有香港創業板、美國納斯達克和新加坡證交所;少數企業選擇在紐交所和一些歐洲的證券交易所。日本資本市場對於中國企業來說一直比較陌生。但是而作為中國民企青睞的香港創業板和新加坡證交所近年來也開始出現投資不活躍的情形,香港的平均本益比在二十倍左右,新加坡還要稍低一些。因此在本益比上盡占便宜的日本資本市場成為中國企業海外上市的另外一個選擇。

同時,日本官方在致力於吸引外國企業前往日本上市,日本金融廳近日正在商討將上市公司資訊披露使用的語言擴展。以東交所為首的交易所也在近年來逐步放棄保守姿態,來到大陸進行宣傳;作為日本第二大證券公司大和證券也在積極為中國民企與日本股市牽線搭橋。不過,普華永道一位負責日本業務的合夥人也提醒稱,中國企業的會計制度正逐漸向國際準則靠近,而日本仍舊採用其自成體系的會計制度,「中國企業赴日上市存在著制度風險」。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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