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多地下调二套房首付比、发补贴，改善族住房消费意愿几何******

　　新春伊始，全国多省市密集召开“新春第一会”，部署全年经济发展工作。其中，“提振住房消费”成为多地扩内需的发力重点。

　　据国金证券统计，截至1月30日，全国31个省份中已有23个召开“新春第一会”，其中江苏、辽宁、上海、天津、广东、河南、云南、内蒙古8个省份发布政府工作“一号文件”。除天津外，其余7个在“一号文件”中均提出支持住房需求改善的相关内容。

　　中央层面，春节假期后首个工作日召开的国务院常务会议，针对需求不足的突出矛盾，乘势推动消费加快恢复成为经济主拉动力，强调“合理增加消费信贷。因城施策用好政策工具箱，支持刚性和改善性住房需求，做好保交楼工作”。

　　近一周以来，各地“因城施策”，加快落实各类降成本措施。目前，已有包括郑州、珠海、天津、福州等核心二线城市在内的近20城，将首套房贷利率下限降至4%以下。此外，也有如济宁、长沙等城市，相继从放宽首套房认定标准、下调二套房的首付比例等方面，加大对改善型住房需求的信贷支持。

　　多名业界人士认为，尽管目前中央和地方边际放松房地产需求调控的政策迭出，但在大部分城市的经济环境以及房价预期仍较弱的背景下，市场修复需要更长时间。“在住房需求旺盛的一二线城市，有望率先迎来市场复苏，楼市‘小阳春’或将在少数城市出现。从全国来看，预计整体市场最早将于二季度企稳。”中指研究院指数事业部市场研究总监陈文静称。

　　多地支持住房改善

　　进入2023年，为更有效地激活住房消费，多地对购买力较高、购房需求更坚挺的改善型购房群体给予更多关注。

　　据第一财经不完全梳理，截至2月1日，在重庆、河南、江苏、辽宁、广东等省份以及上海、深圳、昆明、济源等地区陆续召开的区域住建工作会议或稳经济会议中，或在当地发布的相关文件中，均明确提出，鼓励改善型住房消费。不过，因为楼市阶段性特征不同，热点和非热点地区在具体做法上有所差异。

　　其中，在房价高企的经济大省和热点城市，当地政府不约而同地将政策重点放在废除不合理的限制性政策和降低换房门槛上。

　　比如，苏州市1月31日出台《关于推动经济运行率先整体好转的若干政策措施》，提出因城施策用足用好房地产调控政策工具箱，调整优化限制性政策和土地出让政策，大力支持刚性和改善性购房需求，坚持“房住不炒”，认真落实居民个人换购住房个人所得税政策。

　　记者注意到，在1月中旬江苏省政府印发的《关于推动经济运行率先整体好转若干政策措施》中，亦然相同表述。

　　广东1月28日召开的高质量发展大会提出，今年将大力促进住房消费。因城施策实施好差别化住房信贷政策，积极支持刚性和改善性住房需求，为以旧换新、以小换大、生育多子女家庭住房消费提供便利。按规定落实个人购买住房契税及换购住房个人所得税优惠政策。

　　另据重庆市政府1月初发布的“稳经济政策包”，涉及房地产领域的27条举措中，多项内容与改善型购房有关。

　　具体包括：调整全市差别化住房信贷政策，二套住房商业性个人住房贷款利率下限调整为不低于相应期限贷款市场报价利率加60个基点；落实差别化房地产税收政策，家庭新购住房，在办理不动产权证前转让家庭唯一原住房的，按照第一套住房享受契税优惠政策；优化商业贷款住房套数认定。居民在中心城区以外区县新购住房的，个人住房商业贷款仅将所在区县的住房纳入套数核查范围等。

　　支持“先买新再卖旧”，也是重庆市鼓励当地家庭购置改善性住房的举措之一。根据上述稳经济政策包，对拟出售家庭唯一住房的，房地产企业可延长认购期，支持其出售原住房；对已网签出售的家庭唯一住房，可不纳入住房贷款套数核查范围。

　　重庆之外，截至目前，广州、深圳、武汉和浙江等多地商业银行也推出了“带押过户”业务，以激活当地“卖一买一”的换房需求。

　　而在非热点和低能级城市，由于当地居民购买力有限，多地政府将“激活改善型住房市场”的落脚点放在了市外购房需求上。

　　比如，1月20日，昆明发布《关于加快推动经济回稳向好的若干政策措施》，明确支持房地产企业开展市域外营销，提升新建小区优质医疗、教育资源配套水平，吸引省内外中高端购房群体加快回流。

　　也有楼市遇冷的地区为改善型购房者发放购房补贴。根据河南济源示范区1月19日印发的《2023年大力提振市场信心促进经济稳定向好政策措施》，在政策出台至2023年4月30日期间，对购买(以合同备案时间为准)新建商品住宅，建筑面积144平方米以上(含144平方米)户型的，给予15000元/套补贴。

　　居民愿意换房、再置业了吗？

　　去年下半年以来，除个别城市外，多数城市的限贷政策已逐步放宽，一些二线城市主城区和一线城市部分非核心区域的限购政策亦得到调整，但这些政策效果并不显著。

　　进入2023年，地方政府继续“因城施策”地取消不合时宜的购房资格限制性政策。与此同时，多地开始聚焦于从信贷等政策入手，增加改善型购房者的消费能力。

　　在农历春节之后，核心二线城市降成本措施传导加快。其中，郑州、沈阳、厦门、福州、珠海、天津等符合房贷利率下调要求的城市，相继将首套房贷利率下限降至4%以下，进入“3”阶段；也有城市在二套房认定、贷款首付比例上做出调整。

　　以湖南为例，1月31日，当地召开2022年金融运行形势新闻发布会，会议提出合理确定各市州个人住房贷款首付比下限。目前，全省13个非限购市州的首付比下限均降至首套20%、二套30%；1个限购市(长沙市)的首付比政策下限首套30%、二套降至40%。

　　此前，长沙执行的首付比例为，对在限购区域内购买商品住房申请商业性个人住房贷款的购房家庭：拥有1套住房且相应贷款未结清的户籍家庭购买第二套商品住房，首付比例不低于45%。此次新政后，长沙二套房首付比例有所下降。

　　除了商业贷款外，公积金贷款政策也是地方政府发力的方向。比如，根据山东省济宁市住房公积金管理中心发布《关于调整住房公积金个人住房贷款部分政策的通知》，首套房公积金贷款最低首付款比例调整为20%，二套房公积金贷款最低首付款比例调整为30%。

　　信贷政策持续优化之下，一些有购买力的观望者开始酝酿购房计划，但也有观望者选择暂缓入市。

　　“确实遇到了一些观望已久、有迫切换房需求的家庭近期又开始看房了。”一名天津某头部房产中介公司的销售人员2月1日对记者表示，目前，当地首套房贷利率可以做到3.9%。房贷成本的降低，叠加部分商业银行推出了“带押过户”政策，缩短一二手房交易时间，一些换房年轻夫妇考虑先将手头的一套房产转给父母，再以首套利率置换新房。“整个置换流程，大概半个月就能走完。”

　　不过，武汉光谷片区某房产中介小王则对第一财经记者表示，目前，在当地开始有购买二套房或者换房打算的客源依然寥寥。

　　据他介绍，去年下半年以来，当地多项楼市利好政策已密集释放。比如，武汉首套商贷利率已在去年年底降到了3.9%。在光谷等热门片区，由于处于二环外，近期又被调整为非限购地区，意味着首套房首付比为二成。但即便如此，市场依然没有掀起太多波澜。“一些近期交付的楼盘，质量问题堪忧；此外，从房价一直看涨到房价跌跌不休，购房者心态变了。”

　　在中国城市经济学会房地产专委会主任、中国区域科学协会副理事长王业强看来，当前，部分刚需和首改群体仍持观望态度的背后，可能存在多层次的原因，如房企爆雷、烂尾问题引起的购房信心不足问题，又如受疫情冲击、收入下降影响，购房的支付能力不足等。

　　“解决的措施应重点关注如何进一步优化调控措施，以恢复市场信心。同时，各地要积极响应中央促进住房消费的政策，继续扩大对置换改善购房群体的金融信贷支持。”王业强称。

　　而中国首席经济学家论坛研究院院长、中国人民银行调统司原司长盛松成则认为，楼市不仅需要研究房地产领域的政策措施，也应与我国宏观调控政策相结合，尤其是在当前经济下行的背景下。

　　对此，他近日在第一财经撰文称，积极的财政政策应更多向民生领域倾斜，并着力促进内需增加，缩短经济实现内生增长的时间，这是改善居民预期和提高收入的根本途径。同时，房地产领域仍应保持政策定力，在坚持“房住不炒”的同时，继续帮助行业度过困难期，但要避免过度刺激市场。此外，还应增加与市场的政策沟通，对未来我国房地产转型方向提供更加明确的指引，这也有助于缓和市场的观望情绪。

你的隐私，大数据怎知道？我们又该如何自我保护？******

　　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。

　　(作者：杨义先、钮心忻，均为北京邮电大学教授)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）