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“三支箭”支持下，房地产融资行情年末“翘尾”******
中新网1月11日电 (中新财经记者 左宇坤)房地产市场的整体回暖虽尚待时日，但伴随着利好政策的全面释放，房企融资端已出现了立竿见影的效果。
2022年11月起，监管部门先后向房地产业发出“三支箭”，分别从信贷、债券、股权三个融资主渠道给予支持。以最近数据来看，房地产企业的融资已然“破冰”。
资料图：城市高楼林立。 中新社记者 王东明 摄12月房企融资行情“翘尾”
2022年，各级监管部门出台的稳楼市政策持续加码，除了在需求端不断降低购房成本与门槛，房企们也等来了金融机构“开闸放活水”。
“可以将2022年分成两个阶段，上半年通过‘稳需求’来‘稳经济’，下半年通过‘保供给’来‘稳信心’。”58安居客房产研究院分院院长张波总结称。
其中，尤以支持房企融资的“三箭齐发”引发关注。
“第一支箭”加速落地，多家银行陆续加入支持房企融资队列密集授信。据中指研究院2022年12月中旬发布的数据，60余家银行已向超100家房企授信4万亿元。
“第二支箭”持续推进，例如，中债增进公司已出具对龙湖集团、美的置业、金辉集团3家民营房企发债信用增进函，拟首批分别支持3家企业发行20亿元、15亿元、12亿元中期票据。
“第三支箭”反响积极，“开闸”三日，便至少有8家涉房企业抛出拟非公开发行股票进行股权融资的计划。据克而瑞研究中心统计，2022年12月重点监测房企共涉及48笔并购交易，披露交易金额的有32笔，总交易对价约528亿人民币，环比大幅增加72.4%。
从“三支箭”的各项反馈来看，越来越多的涉房企业获得融资“灌溉”的机会。
“‘第一支箭’和‘第二支箭’普遍都圈定在优质企业上，”易居研究院智库中心研究总监严跃进指出，而“第三支箭”的再融资政策对于部分小规模的区域房企有积极意义，有助于无门槛地获得融资。
“三箭齐发”释放出的积极效应已毋庸置疑，也带动了12月的融资行情出现“翘尾”。
据中指研究院监测，2022年12月，房企非银融资为655.82亿元，环比增长34.2%。主要便是得益于11月以来，政策大力支持优质房企发债融资，多家民营房增信发债成功。
资料图：郑州某商品房销售中心展示的楼房沙盘。 韩章云 摄融资宽松态势或有望延续
“在行业供给端利好尽出的背景下，房企筹资端流动性紧张问题将得以明显改善。”中指研究院认为，改善房企资产负债计划将继续实施，2023年将延续近期出台的支持房企融资政策。
“各项融资渠道重新开闸，优质房企将重获生机，整个行业可能会迎来一波重组并购潮，行业风险有望进一步缓释。此外，增量资金对于项目端的支持和‘保交楼’的落实，将有助于稳定居民预期。”张波说。
但不应忽视的是，从2022年全年数据来看，房企全年融资总量为8240亿元，同比减少38%，2016年以来首次低于1万亿元。
展望2023年，克而瑞研究中心认为，房企供给侧改革已渐近尾声，稳信用下企业整体融资环境或将实质性改善，央国企及优质民企更将显著受益。由于2021年以来房企发债量长期小于到期量，因此房企偿债一直处于承压状态，2023年前三季度一大波偿债潮仍需房企注意。
“2023年房企偿债压力仍较大，部分房企流动性困难风险仍未解除。”中指研究院企业研究总监刘水指出，企业要抓住当前融资窗口期，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。
正如刘水所言，供给端面临的风险归根结底需要需求端来盘活。
“市场底最为重要的观察点将回到商品房销售。”中信证券首席FICC分析师明明指出，在需求侧和供给侧政策的共同推动下，商品房销售有望在明年二季度显著复苏。(完)
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。 （文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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