在中国证监会网站数据库中查阅了2006～2012年度所有《行政处罚决定书》（下称“决定书”）[38]后，在348个决定书中，经过筛选，留下了83个与虚假陈述相关的决定书作为研究样本。之后，收集了决定书中的以下信息：
每年公共执法行动的数量；
对上市公司的罚款数额；
对高管的罚款数额；
受处罚的高管人数。
表5-2 中国虚假陈述案件的公共执法情况
(www.xing528.com)
中国司法系统在本研究进行时并没有系统性地公开司法案件的官方数据，因此，关于私人执法的信息主要来自二手材料，如新闻报道以及期刊论文等。[39]通过在谷歌、百度等搜索引擎搜索关键词：“公司名称”（因虚假陈述被中国证监会处罚的公司）、[40]“虚假陈述”“民事赔偿”等，得到2006～2012年间与虚假陈述的行政处罚相关的38个民事赔偿案例。在这些案件中，1个案例是基于刑事处罚，4个案例是根据财政部的处罚决定，33个是基于中国证监会的行政处罚决定。这意味着在中国证监会的公共执法行动后，约有39%的虚假陈述案件会进入民事审判程序，这个转化率是相对偏低的。接下来，本章将梳理2006～2012年期间下列有关私人执法的信息：
每年的案件数量；
被告向原告提供的民事赔偿数额；
获得赔偿原告的人数。
但是，即使通过互联网和传统媒体对上述数据进行全面搜索，仍然存在一些明显的遗漏和不准确之处。[41]首先，一些针对虚假陈述的私人诉讼案件可能没有出现在报道中，这可归因于媒体对某些案件缺乏关注或选择性地回避，例如：索赔的数额很小、原告的数量较少或财经媒体被被告俘获。其次，收集的数据无法展现个体案件的所有细节，尤其在部分或全体原告和被告达成有保密条款的和解协议的案件中，被告会要求原告签署一份保密协议，并通过协议约束他们向公众披露和解关键信息的权利。再次，不同资料、数据来源所提供数据的模糊性可能导致研究结果的不准确，不同新闻报道可能会对某一案例披露不同的数据。在不同资源所提供的数据存在冲突的情况下，优先考虑声誉较高的消息来源，一般认为报纸或期刊等传统媒体比互联网媒体更可靠，本章也采用这种态度。另一个问题是，新闻报道与一些财经杂志的文章都不是严肃的学术产品：它们在描述中广泛使用了“约”“将近”“大于某一数字”等词语，由于第一手资料的缺乏，笔者在文中保留了这些词语。
表5-3 中国虚假陈述的私人诉讼情况
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