“慢撒气”化解房企风险怎么做？中国多部委释放信号******

　　(经济观察)“慢撒气”化解房企风险怎么做？中国多部委释放信号

　　中新社北京1月11日电 (记者 庞无忌)2023年，防范化解房地产市场风险被视为中国楼市调控政策的重中之重。住房和城乡建设部部长倪虹近日表示，以“慢撒气”的方式，稳妥化解房企资金链断裂风险。“慢撒气”怎么做？这对房地产企业来说意味着什么？

　　对于2023年的房地产工作，倪虹近日表示，概括起来是三句话：增信心、防风险和促转型。其中，针对化解房企风险，倪虹指出，以“慢撒气”的方式，稳妥化解房企资金链断裂风险。重点是增加房企开发贷、并购贷和购房人的按揭贷，满足合理融资需求。

　　广东省城规院住房政策研究中心首席研究员李宇嘉认为，“慢撒气”实际上指的是在不发生重大系统性风险的前提下，让存量风险有序释放，“去腐生肌”。这个过程中可能会有阵痛，但这是由旧模式向新模式过渡必须承担的成本。

　　针对房企风险，金融监管部门也作出部署。中国央行、银保监会日前联合召开的主要银行信贷工作座谈会明确，要有效防范化解优质头部房企风险，实施改善优质房企资产负债表计划。其中提到，聚焦专注主业、合规经营、资质良好、具有一定系统重要性的优质房企，开展“资产激活”“负债接续”“权益补充”“预期提升”四项行动。

　　李宇嘉指出，会议释放的信号很清晰，就是要对优质的、稳健经营的房企积极纾困。会议提及的四项行动，其实也是监管部门总结出资金可以投入，并能安全退出的四种类型，这也将是修复房企资产负债表的四种渠道。未来，机构进场推动收并购、资产重组，或者扶持优质房企，也是从这四个渠道进行。

　　这四项行动包含哪些内容？

　　上海易居房地产研究院研究总监严跃进表示，资产激活意味着要把房地产企业的各类资产盘活，包括待开发的土地和待出售的房产、预售资金的加快回笼、资产证券化的加快推进、REITs等产品的加入等。负债接续包括负债展期、债转股、出售资产以清偿债务等工作。权益补充意味着后续要鼓励各类优质企业积极做战略投资者。预期提升则主要通过减少企业违约、调整销售目标等方式，修复投资者对于房企预期，促进“金融-房企-销售市场”等渠道的顺畅。

　　值得注意的是，加大支持力度并不等于房企可以“等靠要”。李宇嘉提醒，今年相关政策倾向也督促出险企业放弃幻想，断臂求生，以适宜的价格，尽快出让股权和项目。

　　在新的发展模式下，58安居客房产研究院分院院长张波认为，优质的头部房企、“三道红线”绿档房企、提前部署拿地未来有货可卖的房企以及聚焦主航道、稳扎稳打不激进的房企将迎来更大的发展机会。而前期发展脚步迈得太大，或是产业布局过于多元化的企业，容易出现资金问题，最终难在经济产业升级转型的大潮中深耕下去。

　　当然，房地产业链条环环相扣，要化解房企风险最终还需要整体市场的预期回暖、销售恢复，企业才能恢复“造血”功能。这就需要保交楼、增信心。

　　李宇嘉指出，今年，保交楼可以说是没有任何商量余地的任务，一定要夯实房企的主体责任、地方支付的属地责任。对房企来说，需要放弃过去“高举高打”、寻求短期暴利的经营模式，要顺应国家对于房地产新模式的方向，积极参与保障性租赁住房、城乡融合、区域开发等建设，谋求未来可持续的、细水长流的收益。(完)

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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。