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中国楼市拥抱新周期 或以现房销售推动行业转型******

　　(经济观察)中国楼市拥抱新周期 或以现房销售推动行业转型

　　中新社北京1月19日电 题：中国楼市拥抱新周期 或以现房销售推动行业转型

　　中新社记者 庞无忌

　　2022年中国房地产业出现罕见的深度调整，全行业经历了一次出清周期。不过，从另一个角度来看，“去腐生肌”之后，随着供求重新平衡，房地产业也有望走向真正的良性循环。

　　楼市拥抱新周期

　　国家统计局近日发布的数据显示，2022年，中国商品房销售规模从2021年的近18亿平方米降至13.6亿平方米；商品房销售额从2021年的约18.2万亿元(人民币，下同)降至约13.3万亿元。商品房销售规模创下多年新低。同时，去年，房地产开发投资增速首次出现同比负增长。房屋新开工面积、土地购置面积、房企到位资金等指标均大幅下滑。

　　58安居客研究院院长张波指出，尽管支持房地产发展的几项重要维度(人口、城镇化速度等)在过去几年已经发生了一些变化，但市场面在2022年才真正显示楼市开始进入新周期。

　　中国社科院城市与竞争力研究中心主任倪鹏飞也认为，近年来，房地产高位运行是不合理、不可持续的。由于一些长期变量发生改变，如人均住房面积、人口老龄化等，房地产不可能像过去一样高位增长了，“我们预判未来十年房地产以及住房新增部分规模在10亿平方米至12亿平方米左右，匹配相应房地产投资规模”。

　　经过去年的深度调整，他指出，从总量上看，目前房地产市场正在接近合理区间。

　　经济学家任泽平也认为，房地产大开发时代落幕，进入存量时代。他指出，目前城镇住房套户比(住宅套数和家庭户数的比例)已达1.09，供求基本平衡，未来多数城市将面临住房过剩，再加上人口老龄化加速到来，未来住房需求将有所收缩。

　　现房销售推动转型

　　在供给与需求重新平衡的过程中，新周期或将拉开序幕。近期官方所提及的一项关键变化值得注意。

　　近日召开的全国住房和城乡建设工作会议，将当前和今后一段时期的房地产工作重点总结为“稳预期、防风险和促转型”。在促转型方面，会议明确指出，有条件的可以进行现房销售，继续实行预售的，必须把资金监管责任落到位，防止资金抽逃，不能出现新的交楼风险。

　　从“卖楼花”的预售制到现房销售，这一变化意味着什么？

　　中指研究院企业研究总监刘水在接受中新社记者采访时表示，现房销售有助于减少楼房烂尾及质量问题，对房企来说，也能引导其注重产品质量和高品质服务，引导房企稳健经营，降低杠杆和负债水平。他认为，未来现房销售可能在重点城市的部分地块进行试点，或明确为土地出让的条件。

　　不过，刘水提醒，从预售到现房销售，应该是缓慢的转换过程，不能“急转弯”或一蹴而就。预售制在国内已有近20年历史，如果骤然切换至现房销售，可能会加重房企资金困难。

　　广东省城规院住房政策研究中心首席研究员李宇嘉也对中新社记者表示，现房销售就不再有保交楼问题，这意味着未来的住房供应会更多强调民生保障。李宇嘉也提醒，现房销售应该因区施策，因时施策，匹配各城市的在售库存及未来几年的土地供应计划，不宜一步到位。

　　对于短期库存较少的区域，李宇嘉认为，更适宜提前加大供地，再采取“新老划断”的模式。对于短期库存较多的区域来说，逐步在土地出让条件中明确规定现房销售试点，或是可选择的过渡方案。

　　波动性弱复苏

　　近日，国务院副总理刘鹤在世界经济论坛2023年年会上发表致辞时表示，中国针对房地产领域风险，着力稳定预期，提供合理流动性，放松过热时期的调控措施，积极扩大有效需求。未来中国房地产业稳定发展仍有足够的需求支撑。

　　全国住房和城乡建设工作会议也提出，2023年将以更大力度精准支持刚性和改善性住房需求，提升市场信心，同时也明确将严控投机炒房。

　　倪鹏飞指出，2023年及未来一段时间，如果没有意外事件冲击，房地产总体走势将是波动性弱恢复。

　　张波则认为，房地产市场底部已逐步清晰，房价或在今年二季度企稳。(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）