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新一年首个偿债高峰来临 房企如何抓住融资“窗口期”？******

　　2023年年初，各大机构相继披露2022年12月份以及全年的房企融资数据。总体来看，在融资环境日渐宽松的背景下，2022年12月份房企融资出现“翘尾”行情，但纵观全年数据，仍呈现不小幅度的下滑。据中指研究院统计数据显示，2022年全年，房地产行业共实现非银类融资8457.4亿元，同比下降50.7%。

　　2023年，仍是房企的偿债之年，特别是一季度，迎来首个偿债高峰。在业内人士看来，融资环境会持续宽松，企业要抓住融资窗口期，补充流动性，优化债务规模和结构。

　　2022年12月，房企融资出现“翘尾”行情，但全年数据仍呈现不小幅度的下滑。图/IC photo

　　上月房企融资规模大幅增长

　　据克而瑞统计数据显示，2022年12月，100家典型房企的融资总量为1018亿元，环比增加84.7%，同比增加33.4%，年内首次单月融资规模突破千亿。其中，12月房企债券发行了411.6亿元，环比增加92.2%，同比增加30.3%。

　　同策研究院监测的40家典型上市房企数据显示，2022年12月，40家房企共完成融资金额712.5亿元，环比上升125.03%。其中，债权融资金额为580.44亿元，占总融资金额比重为81.47%，环比上升140.65%；股权融资金额为132.06亿元，占总融资金额比重为18.53%，环比上升75.07%。

　　对于2022年底融资规模的大幅增长，同策研究院分析称，继2022年11月“三箭齐发”，从信贷、债券、股权三个融资渠道为房地产企业提供政策支持之后，12月房地产融资大幅反弹，迎来仅次于3月份的融资小高峰，虽未达到2020年平均水平，但高于2021年均值。同时，面对即将到来的春节假期，大多数房企也开始提前储备资金，保证年终的现金流动性。其中，中期票据和境内银行贷款分别是国企和民企融资主入口。

　　此外，在融资成本上，克而瑞数据显示，2022年12月，100家典型房企新增债券类融资成本4.34%，环比提高0.7个百分点，同比下降0.18个百分点。其中，融资成本最低的为中海地产发行的公司债，票面利率2.25%。

　　2022年全年房企融资数据仍显低迷

　　虽然2022年底房企融资数据翘尾，但是纵观全年，仍显低迷。

　　据中指研究院统计数据显示，2022年1-12月，房地产行业共实现非银类融资8457.4亿元，同比下降50.7%。

　　克而瑞统计数据显示，2022年100家典型房企全年融资总量为8240亿元，同比减少38%，这是自2016年以来首次低于1万亿元，主要是因为2022年房企流动性危机大面积爆发，民营房企的融资规模长期低迷。

　　同策研究院监测的40家典型上市房企融资数据显示，2022年其融资总额为5697.23亿元，较前一年下降27%，连续3年下滑。

　　同策研究院分析称，去年以来房企融资一直处于低谷，前10个月虽然出台了一系列融资方面的指导政策，但是房企融资环境并未得到有效改善，实际情况是融资环境在进一步恶化，下半年比前一年下滑速度更快，直到11月房地产行业融资政策密集出台，从信贷、债券、股权三个融资渠道为房地产企业提供政策支持；12月，房企融资终于迎来了小高峰。

　　预计今年上半年是房企融资窗口期

　　进入新的一年，房企的偿债压力有多大？房企融资环境还将有多大程度的宽松？

　　2023年一季度，房企迎来偿债高峰。中指研究院数据显示，2023年一季度为首个偿债高峰，其中，信用债中有近400亿元、海外债中有近700亿元为出险企业的到期债务，占一季度到期债务的四成。

　　“我们统计，2023年房企到期信用债及海外债合计9579.6亿元，相比上年多700亿元，房企偿债规模有增无减。特别是2023年一季度的1月、3月，房企偿债规模均超千亿元，4月、7月也超千亿元，这几个月房企偿债压力较大。”中指研究院企业研究总监刘水如是说。

　　但从另一方面来看，政策环境也在持续宽松中。2023年1月10日，人民银行、银保监会联合召开主要银行信贷工作座谈会，其中提到，实施改善优质房企资产负债表计划，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。同时，要落实好16条金融支持房地产市场平稳健康发展的政策措施，用好民营企业债券融资支持工具(“第二支箭”)，保持房企信贷、债券等融资渠道稳定，满足行业合理融资需求。

　　对此，刘水分析称，去年11月以来，支持房企融资的“三支箭”持续推进，这些房企融资渠道将继续发挥作用，2023年有望延续融资宽松的环境。

　　同策研究院也认为，从政策和市场表现来看，预计今年上半年会是房企融资的窗口期。

　　政策宽松下，能否抓住机会还在于企业自身。中指研究院分析称，在行业供给端利好尽出的背景下，房企融资端流动性紧张问题将得以明显改善。企业要抓住当前融资窗口期，根据自身情况积极对接资金供给方，既要优化债务规模和结构，也要及时补充流动性，更要借助融资力量拉动销售端，推动经营端流动性回暖，从根本上解决流动性问题。

你的隐私，大数据怎知道******

　　作者：杨义先、钮心忻（均为北京邮电大学教授）

　　在网络上，每个人都会或多或少，或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘，就存在隐私泄露的风险，引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代，大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫，甚至有点不知所措。那么，你的隐私，大数据是怎么知道的呢？大家又该如何自我保护呢？

　　1.“已知、未知”大数据都知道

　　大数据时代，每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前，你说过什么话，它知道；你做过什么事，它知道；你有什么爱好，它知道；你生过什么病，它知道；你家住哪里，它知道；你的亲朋好友都有谁，它也知道……总之，你自己知道的，它几乎都知道，或者说它都能够知道，至少可以说，它迟早会知道！

　　甚至，连你自己都不知道的事情，大数据也可能知道。例如，它能够发现你的许多潜意识习惯：集体照相时你喜欢站哪里呀，跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀，你喜欢与什么样的人打交道呀，你的性格特点都有什么呀，哪位朋友与你的观点不相同呀……

　　再进一步说，今后将要发生的事情，大数据还是有可能知道。例如，根据你“饮食多、运动少”等信息，它就能够推测出，你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时，大数据就知道：流感即将暴发了！其实，大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。

　　当然，这里的“你”并非仅仅指“你个人”，包括但不限于，你的家庭，你的单位，你的民族，甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息，将会把你塑造成什么，是英雄还是狗熊？这却难以预知。

　　2.数据挖掘就像“垃圾处理”

　　什么是大数据？形象地说，所谓大数据，就是由许多千奇百怪的数据，杂乱无章地堆积在一起。例如，你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等，都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息，例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息，也都是大数据的组成部分。还有，各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息，仍然是大数据的组成部分。总之，每个人、每种通信和控制类设备，无论它是软件还是硬件，其实都是大数据之源。

　　大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术，采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程，可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。

　　不过，这些听起来高大上的大数据产业，几乎等同于垃圾处理和废品回收。

　　这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集，可算作“数据收集”；将废品和垃圾送往集中处理场所，可算作“数据集成”；将废品和垃圾初步分类，可算作“数据规约”；将废品和垃圾适当清洁和整理，可算作“数据清理”；将破沙发拆成木、铁、布等原料，可算作“数据变换”；认真分析如何将这些原料卖个好价钱，可算作“数据分析”；不断总结经验，选择并固定上下游卖家和买家，可算作“模式评估”；最后，把这些技巧整理成口诀，可算作“知识表示”。

　　再看原料结构。大数据具有异构特性，就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话，那就在于垃圾是有实体的，再利用的次数有限；而大数据是虚拟的，可以反复处理，反复利用。例如，大数据专家能将数据（废品）中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司，将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之，大数据专家完全可以“一菜多吃”，反复利用，而且时间越久，价值越大。换句话说，大数据是很值钱的“垃圾”。

　　3.大数据挖掘永远没有尽头

　　大数据挖掘，虽然能从正面创造价值，但是也有其负面影响，即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢？这其实很简单，我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧！

　　一大群网友，出于某种目的，利用自己的一切资源渠道，尽可能多地收集当事人或物的所有信息；然后，将这些信息按照自己的目的提炼成新信息，反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。

　　接着，大家又在第一次人肉迭代的基础上，互相取经，再接再厉，交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作，于是，便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复，经过多次不懈迭代后，当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实，至少主体是事实，“人肉搜索”就成功了。

　　几乎可以断定，只要参与“人肉搜索”的网友足够多，时间足够长，大家的毅力足够强，那么任何人都可能无处遁形。

　　其实，所谓的大数据挖掘，在某种意义上说，就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过，这种搜索的目的，不再限于抹黑或颂扬某人，而是有更加广泛的目的，例如，为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之，只要目的明确，那么，大数据挖掘就会有用武之地。

　　如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比，网友被电脑所替代；网友们收集的信息，被数据库中的海量异构数据所替代；网友寻找各种人物关联的技巧，被相应的智能算法替代；网友们相互借鉴、彼此启发的做法，被各种同步运算所替代。

　　各次迭代过程仍然照例进行，只不过机器的迭代次数更多，速度更快，每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”，被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时，那是因为对大数据挖掘来说，永远没有尽头，结果会越来越精准，智慧程度会越来越高，用户只需根据自己的标准，随时选择满意的结果就行了。

　　当然，除了相似性外，“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如，机器不会累，它们收集的数据会更多、更快，数据的渠道来源会更广泛。总之，网友的“人肉搜索”，最终将输给机器的“大数据挖掘”。

　　4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存

　　必须承认，就当前的现实情况来说，大数据隐私挖掘的“杀伤力”，已经远远超过了大数据隐私保护的能力；换句话说，在大数据挖掘面前，当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后，在过去几十年，人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害，可谁也不曾意识到，至少没有刻意去关注，当众多无害碎片融合起来，竟然后患无穷！

　　不过，大家也没必要过于担心。在人类历史上，类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看，隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”，获得空前好处，产生了更多需要保护的“隐私”，于是，不得不再回过头来，认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时，“挖掘”它们就会变得越来越有利可图，于是，新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看，人类在自身隐私保护方面，整体处于优势地位，在网络大数据挖掘之前，“隐私泄露”并不是一个突出的问题。

　　但是，现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息，如何进行隐私保护呢？单靠技术，显然不行，甚至还会越“保护”，就越“泄露隐私”。

　　因此，必须多管齐下。例如从法律上，禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为；从管理角度，发现恶意的大数据搜索行为，对其进行必要的监督和管控。另外，在必要的时候，还需要重塑“隐私”概念，毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。

　　对于个人的网络行为而言，在大数据时代，应该如何保护隐私呢？或者说，至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢？答案只有两个字：匿名！只要做好匿名工作，就能在一定程度上，保护好隐私了。也就是说，在大数据技术出现之前，隐私就是把“私”藏起来，个人身份可公开，而大数据时代，隐私保护则是把“私”公开（实际上是没法不公开），而把个人身份隐藏起来，即匿名。

　　《光明日报》（ 2023年01月12日 16版）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）