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四措并举 改善优质房企资产负债表******

　　王丽新

　　日前，央行、银保监会联合召开主要银行信贷工作座谈会，提及“引导优质房企资产负债表回归安全区间”。从中央经济工作会议提出“有效防范化解优质头部房企风险”，到此次的“改善优质头部房企资产负债表”，同时继续强调落实保交楼金融支持、“金融16条”、差别化住房信贷政策等内容，可见政策层面对优质头部房企的深切关注。在笔者看来，接下来，地产金融支持性政策将在多维度快速展开，一方面会真正覆盖到有优质资产却被“误伤”的房企，使其迎来弹性扩表的机会；另一方面，资本市场将更好地发挥资源配置功能，“改善优质房企经营性和融资性现金流”，既要多措并举引导合规房企获得融资性现金流，也要恢复企业内生造血能力，稳住经营性现金流，最终实现保优质主体的目标。笔者认为，会议提到的四项举措可有效改善整个行业的资产负债表。

　　举措之一是“资产激活”，这与保交楼行动目标一致，主要针对出险房企及潜在出险房企，助其盘活资产，回归正常经营。具体而言，一可通过保交楼专项借款等增量资金支持存量项目复产复工；二当支持对房企间项目收并购，引导需求端政策配合来增强项目去化和处置资产力度；三是远期或可期待支持发行商业地产类ABS、REITs等方式盘活持有型物业，释放房企此前沉淀大量资金的重资产项目的流动性。

　　举措之二是“负债接续”，这与当下房企已经在落实的债转股、存量债券展期等缓解房企债务压力的方向一致，主要缓解未出险房企短期还债压力，防止出险房企数量增加。比如当下内房股采用较多的支持房企在发生债务违约前置换要约，以新债换旧债以及合理展期，给予房企“以时间换空间”的机会。

　　举措之三是“权益补充”即股权融资支持，这是改善优质房企资产负债表的最有效手段，也是加速行业风险出清的“助推器”。上市房企股权融资开闸优势有三，一是没有债务利息，融资成本低；二是不会新增有息债务，剔除预收账款后的资产负债率不会提升，避免重走“高杠杆、高负债、高周转”的“旧三高”老路，为行业高质量发展夯实基础；三是股权融资直接拉升权益资本，能优化资产负债结构，引新股东入局后，若资源能与房企现有业务整合发展，可助推房地产业向新发展模式平稳过渡。

　　举措之四是“预期提升”，这与“稳销售、增信心、扩投资”一脉相承，是行业复苏的持续动力。供给侧方面支持房企融资，目的也是引导企业经营现金流回归常态。结合近期多部门的积极表态，预计需求端利好政策还将进一步释放，尤其可能聚焦在激活换房等改善性需求的购买力方面，使其成为楼市销售的新生力军。交易增加，企业资金状况得到改善，交付的项目逐步增多，购房者消除担忧，市场有望联动好转，实现良性循环。

　　当然，改善房地产行业资产负债表不能一蹴而就。可喜的是，积弊已久的“旧三高”时代已经远去，“第三支箭”落地的广度和力度不断提升，随着居住消费需求不断升级，房地产行业开发与运营并重的新时代将来临。

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）