2022年,这些城市房价涨了!成都大幅领先北上广******
中新经纬1月16日电 (薛宇飞 实习生李俊浩)尽管早就准备好了首付款,在北京看了大半年房子的张先生仍没有下定决心上车。而最近,北京楼市成交升温的消息,让他有些心动。
“现在买,就怕买贵了,但不买,又怕出政策,房价再上涨。”张先生的话道出了时下不少购房族的心声。
2023年,你打算买房吗?
最新房价数据公布
16日,国家统计局公布2022年12月70个大中城市商品住宅销售价格变动情况。2022年下半年以来,70个大中城市中,房价上涨的城市数量不断减少,下跌的数量不断增多。到2022年12月,70城中新房销售价格环比下降的城市有55个,比上月增加4个;二手住宅销售价格环比下降城市有63个,比上月增加1个。
58安居客研究院院长张波对中新经纬说:“房地产行业的降温持续了一整年,房价下行的城市数量不断增多,就是一个重要的数据指标。”广东省城规院住房政策研究中心首席研究员李宇嘉分析,绝大部分城市新房价格都在下跌,且下跌城市数量在增加,意味着供需两端仍旧比较羸弱。
分城市类别看,二三线城市继续降温的同时,一线城市12月新房价格环比由上月下降0.2%转为持平,二手住宅价格的环比降幅比上月扩大。张波称,一线城市的市场降温在持续,新房价格环比涨幅持平,二手房全面下行可以很清晰地看到。北京、上海新房价格环比上涨并不代表市场热度回调,更大层面是成交结构的变化,中高端成交占比提升是直接因素。
张波表示,部分二三线城市房价上行,也不代表市场已开始复苏。从二手房价环比涨幅看,宁波、成都、昆明、长沙出现小幅上扬,实际成交量并没有出现同步增长,显示出房价上涨动力依然不足,市场处于探底阶段。
像张先生这种处于观望态度的人,不在少数。2022年12月底,央行公布的《2022年第四季度城镇储户问卷调查报告》显示,未来3个月,16.0%的居民打算购房,这一比例大幅低于三季度的17.1%,并创下2016年下半年以来的新低(2016年二季度的比例为15.1%)。同时,认为房价将继续上涨的居民比例仍在降低。
这些城市去年房价上涨 成都市场坚挺
环比数据,代表了2022年12月70城市房地产市场的表现;同比数据,则可以看出过去一整年房价的涨跌情况。2022年12月,70城中,新房、二手房销售价格同比下降的城市分别有53个、64个,同比上涨的有16个、6个,持平的有1个、0个。
具体看,2022年12月,新房价格同比2021年12月上涨的城市分别是成都(9.0%)、杭州(6.4%)、北京(5.8%)、上海(4.1%)、长沙(3.2%)、银川(2.3%)、西安(2.0%)、济南(1.9%)、宁波(1.8%)、南昌(1.8%)、乌鲁木齐(1.7%)、合肥(1.6%)、海口(1.0%)、青岛(0.6%)、广州(0.4%)、南京(0.3%),二手房价格同比2021年12月上涨的城市分别是成都(9.1%)、北京(3.9%)、上海(2.6%)、昆明(1.9%)、南充(1.4%)、无锡(0.4%)。
可以发现,2022年,成都、北京、上海是70城中新房、二手房价格均同比上涨的三个城市,而且,成都不仅是双料冠军,涨幅还大幅度领先北京、上海。从成交量看,2022年,大成都范围内新房成交套数约142982套,同比减少约25%;二手房成交套数约151376套,同比增加约200%,二手房成交套数创下有史以来最高纪录。由于二手房成交量的提升,2022年成都新房、二手房的合计成交量同比增加约21.36%,创下近5年的最高值。
上海易居房地产研究院研究总监严跃进称,成都2022年的市场可以用一个“牛”字形容,其房价指数总体趋稳向好。出现这种情况的一个重要原因是,成都的城市居住价值比较大,且房价相对低,潜在的购房需求多。政策上看,成都对于外来人口购房政策的放松,刺激了很多交易需求。他预测,成都2023年的房地产市场仍会成为全国市场中的佼佼者,值得关注和肯定。
就北京、上海的楼市而言,不止去年,进入2023年以来,有数家媒体报道称,两市一些楼盘成交、带看情况回暖,二手房议价空间减少。张先生也表示,最近他看到了这些报道,让他有些心动,同时,自从支持住房改善的政策发布后,也对北京是否会调整改善型住房购房措施开始关注。
对于北京市场1月份的变化,中原地产首席分析师张大伟对中新经纬分析,2023年1月份属于特殊情况,2022年12月大部分购房者不敢出门,叠加1月下半月准备过春节,所以1月上旬的成交量是集中了前后时间的成交,不能等同于市场火热。北京市场如果没有针对二手房首付比例、利率的政策变化,楼市很难出现真正地明显上升。中原地产研究院统计数据显示,2023年1月上旬,北京二手房住宅网签5152套,与2022年1月份同期的5438套基本接近,但高于2022年12月的3399套。
多地支持住房改善 一二线热点城市复苏加快
近段时间以来,地方两会陆续召开。不少地方的政府工作报告中都提及了稳楼市的措施,其中,支持住房改善的表态引发关注。
比如,北京市提出,支持住房改善、新能源汽车、养老服务等消费;浙江省提出,促进房地产市场平稳健康发展,坚持“房住不炒”,支持刚性和改善性住房需求,解决好新市民、青年人等住房问题;河南省提出,要落实好提振市场信心90条措施,激活房地产市场,落实首套房贷款支持政策,优化二套房认定标准,满足刚性住房需求和改善性需求。
张波认为,虽然房价下降的城市数量在2022年12月增多,但市场底部已逐步清晰,预计房价的稳定与上涨城市数量明显增长还需等到2023年二季度。“今年是改善需求入市的好年份,预计一二线热点城市的复苏节奏会相对更快。目前一二线热点城市的政策工具箱还有较多工具未被使用,尤其是针对改善需求在首付及利率方面有很大的调整空间。结合房贷利率的整体优化,未来市场整体复苏非常可期。”
李宇嘉预计,如果疫情能够保持稳定,房地产供给端、需求端的纾困政策或许在今年二季度产生效应,即热点城市交易量开始企稳并慢慢回升,并在下半年带动都市圈周围城市好转。不过,由于楼市依旧较弱,不太可能出现大幅度反弹,特别是房价反弹。“更长期的市场走势,既需要看政策力度,特别是一线城市政策的力度,也需要看居民就业、收入、预期的修复态势。”
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责任编辑:罗琨
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)