Meta發布可同時從影像、聲音和文字學習的AI模型Data2vec 2.0,訓練更快更有效率

Meta在早前發布了Data2vec模型,這是同時以同一方式學習三種不同模式,分別為語音、影像和文字的高效能自我監督演算法,而Meta現在釋出,這個新的演算法更快更有效率,速度達當前熱門電腦視覺自我監督演算法的16倍。

官方提到,近期人工智慧技術的突破,都是採取自我監督式學習,但是當前演算法有幾個明顯的限制,包括通常只能用於單一模式,像是圖像或文字,並且需要大量的運算能力。這顯然與人類的學習方式不同,人類的學習效率更高,並且習慣從不同類型的資訊中學習,而不僅仰賴文字、 語音或其他單獨的學習機制。

Data2vec演算法便是Meta在這方面的突破,使得文字理解等技術更容易應用在圖像分割或是語音翻譯等應用,而Data2vec 2.0新演算則是朝這個目標更進一步,效率大幅提升,在能夠以16倍的速度,達成與現有熱門電腦視覺自我監督演算法相同準確度。

研究人員解釋,自我監督學習的想法,是讓電腦藉由簡單地觀察世界,來學習圖像、語音和文字結構,而這產生了諸如語音模型Wav2vec 2.0、電腦視覺模型MAE,以及用於自然語言處理模型BERT,但是這些系統對於運算的要求很高,訓練大型模型需要龐大的GPU運算資源。

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Data2vec 2.0與Data2vec演算法類似,針對資料的脈絡化(Contextualized)表示進行預測,而非只是圖像的畫素、文字段落或是語音的單音。研究人員提到,這和大多數的演算法不同,這代表演算法將整個訓練範例納入考量,像是考量整個出現Bank這個單詞的句子,就更容易了解其正確含義,由於脈絡化目標帶來更豐富的學習任務,因此Data2vec 2.0也就比其他演算法學習的更快。

研究人員使用基準測試Data2vec 2.0,測試其在電腦視覺、語音和文字任務的表現,了解新的演算法與其他模型的差異。研究人員以ImageNet-1K圖像分類基準評估Data2vec 2.0,發現準確度可媲美MAE,但是速度要快16倍,給Data2vec 2.0更多時間也就能達到更高的準確度,但是仍然比MAE快得多。

語音方面則是使用LibriSpeech語音辨識基準進行測試,Data2vec 2.0執行速度是Wav2vec 2.0的11倍以上,達類似準確度。自然語言處理任務則使用GLUE基準測試,其以RoBERTa一半的時間,獲得相同的準確度。

https://www.ithome.com.tw/news/154742

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BigCode釋出僅有11億參數的高效能程式語言模型SantaCoder

開放科學合作組織BigCode釋出了一個用於程式開發,具有11億參數的,能夠產生比更大型開源模型,更好的Python、Java與JavaScript程式碼生成和填充建議。BigCode現在於Huggingface網站提供SantaCoder演示,供任何人研究試用。

SantaCoder使用The Stack資料集訓練,由於研究人員想要訓練出一個相對小的模型,因此僅選擇目前流行的三種語言Python、Java與JavaScript。在訓練模型之前,研究人員先註解400個範例,並且建置完善的正規表示式規則,從程式碼中刪除了諸如電子郵件、金鑰和IP地址等敏感資訊。

研究人員藉由實驗不同的因素對模型造成的影響,發現有兩個做法能夠顯著提高模型效能,第一是積極過濾重複專案,另一項則是不篩選GitHub專案星數,研究人員表示,如果只選擇GitHub 5星專案的檔案,模型效能反而會明顯降低。

模型訓練完成後,研究人員使用MultiPL-E基準評估模型,MultiPL-E是一個支援18種程式語言的文字轉程式碼基準。SantaCoder從左至右生成和填充MultiPL-E中Python、Java與JavaScript部分程式碼,評估實驗證明,儘管SantaCoder只有1.1B,但效能優於規模較大擁有67億參數的InCoder,以及參數27億的模型CodeGen-multi。

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SantaCoder使用開發和負責任人工智慧授權OpenRAIL,更重要的是,由於要讓開發者可以安心的使用SantaCoder,研究人員開發了一個程式碼歸屬查詢介面,讓用戶可以查詢SantaCoder生成程式碼的歸屬。

當開發者使用SantaCoder產生程式碼的時候,結果可能包含預訓練資料集程式碼的副本,研究人員提到,在這種情況下,程式碼的授權可能會要求開發者遵守部分要求,而透過使用程式碼歸屬查詢功能,用戶便可以找到程式碼的來源,遵守程式碼庫特定授權要求。

https://www.ithome.com.tw/news/154890

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Adobe提供可為錄音降噪的免費AI服務

圖片來源: 

Will Francis on unsplash

可為錄音品質去除背景噪音的免費工具,讓一般環境下錄製的podcast也能具有專業錄音室的品質。

這項工具名為Enhanced Speech源自Project Shasta的AI研究專案。Adobe不久前將Project Shasta。

好的茗茶,更需要密封性高的茶葉罐,才能留住香氣!

茶葉罐是用來存放茶葉的容器,有錫製、鐵製、陶瓷、玻璃、紙製的材質。

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使用真空封口機常見問題?

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Enhanced Speech可將一段錄音的背景雜聲去除,並改善音質。Enhanced Speech網站描述,它能讓用戶的人聲錄音聽來像在專業工作室錄製。

用戶只需註冊或登入Adobe帳號即可使用Enhanced Speech。這項服務最好是以桌機版瀏覽器登入。使用者可以上傳最多1GB的MP3或WAV檔,幾分鐘就能完成。用戶可以在瀏覽器器聽取,或是將聲音檔下載到電腦。

根據測試,這項服務處理沒有串音干擾或過大背景噪音的錄音效果最好,例如以iMac內建麥克風製播的錄音,Enhanced Speech真的可以消除背景噪音,音質也更好。

https://www.ithome.com.tw/news/154903

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ML.NET 3.0加入英特爾oneDAL函式庫加速模型訓練

微軟釋出.NET跨平臺機器學習框架ML.NET新版3.0,這個版本加入了多項硬體加速改進,使開發者可以在訓練期間,充分使用資源加速計算。開發者現在可以安裝最新的和英特爾oneDAL(oneAPI Data Analytics Library)預覽套件,獲得更好的機器學習工作負載效能。

oneDAL為一個函式庫,可以提供資料分析和機器學習所有階段,高度最佳化的演算法建構模塊,以快速分析資料。oneDAL運用英特爾和AMD CPU中,64位元架構的SIMD擴充加速運算,並提供建置運算密集應用程式的高效能工具,像是分析函式、數學函式,還有C++與Java的預測函式,同時也最佳化XGBoost等熱門Python機器學習函式庫。

選擇示波器的10 項考量因素

示波器是一種能夠顯示電壓訊號動態波形的電子測量儀器。它能夠將時變的電壓訊號,轉換為時間域上的曲線,原來不可見的電氣訊號

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ML.NET整合oneDAL,使得開發者可以分析大型資料集,進行更快更好的預測,oneDAL加速ML.NET現有訓練器,包括Ordinary Least Squares、L-BGFS、FastTree和FastForest演算法。

https://www.ithome.com.tw/news/154904

滑鼠墊適用各種文宣活動廣告曝光,專業客製服務

滑鼠墊是用於放置和移動滑鼠的一個墊子。它的主要功能是防止在玻璃等特殊材質的表面上移動時的反射與折射影響滑鼠感光器的定位,提供一個方便滑鼠感光器系統計算移動向量的平面;次要功能是為了美觀,上面可印有精美、個性化的圖案;還有一些滑鼠墊增加了腕托以提高手部舒適度。

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L型文件夾是市面上最常見到的收納文具,有多層與各種厚度可選擇,也可客製化製作專屬自己的尺寸

市面十大品牌封口機!該如何選購?

市面上的封口機一般分為兩種:一種是要預熱的,一種是不用預熱的(插電後即可直接使用。)而瞬熱式就是不用預熱的封口機

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AI趨勢周報第204期:更可靠生成EHR資料!Google AI研究院發表新方法

圖片來源: 

螢幕截圖

重點新聞(1223~1229)

EHR     Google AI     生成  

更可靠生成EHR資料!Google AI研究院發表新方法

Google AI研究院日前發表一種新方法,能以更安全的方式,生成更可靠的EHR(電子健康記錄)資料,來推進醫療AI的發展。進一步來說,用EHR訓練的模型,可用來預測民眾發生特定疾病的風險,如糖尿病,或是對藥物的反應。不過,EHR屬於高機敏資料,要用來訓練模型,得先去識別化,這一步可能扭曲原本資料中的關鍵資訊,不僅降低效果,也有資料隱私的風險。

因此,Google AI研究院想出一種新的資料生成方法,打造一套EHR資料生成模型EHR-Safe,可兼顧高真度和隱私。EHR-Safe由序列性編碼器-解碼器和GAN組成,因為團隊認為,GAN很難根據原始EHR資料直接合成新資料,因為EHR多為異質性資料。因此,他們認為,以序列性編碼器-解碼器架構來學習原始EHR資料到潛在表徵的映射,能解決數字分布和分類分布嚴重不對稱的問題。

後來,團隊也以2個EHR資料集MIMIC-III和eICU來驗證模型,並發現,在大多數情況下,合成數據和原始數據的最高分布函數(CDF)差距小於0.03,表示合成數據和原始數據在統計上非常接近。此外,在保真度指標上,團隊選定死亡率預測,來比對原始數據訓練的模型,以及以合成數據訓練的模型。結果,兩類中表現最好的模型相比,MIMIC-GBDT III的差異只有2.6%,eICU差異則是0.9%。在隱私測試方面,Google則發現,要從合成數據中推導出原始資料的機率,等於隨機猜測,表示資料隱私可被保護。

  醫療QA     Benchmark     大型語言模型  

Google打造醫療QA Benchmark,要來驗證大型語言模型生成能力

科技巨頭和各路好手打造各種大型語言模型,最近爆紅的ChatGPT也是其一,這些模型可生成各種看似縝密的回答,但在醫療問答等專精領域,卻未有一套基準測試(Benchmark)來衡量。

於是,Google與DeepMind聯手,開發一款專門用於醫療QA的基準測試MultiMediaQA。該基準測試包含7大醫療QA資料集,也就是MedQA、MedMCQA、PubMedQA、LiveQA、MedicationQA、MMLU和HealthSearchQA。這些資料集涵蓋專業醫學檢查、研究和顧客詢問等領域,其中,HealthSearchQA包含顧客詢問資料集,有3千多個常見的醫療查詢問題。

該基準測試可用來衡量模型的真實性、準確性、潛在危害和偏見。團隊也用MultiMediaQA來測試Google開發的大型語言模型(5,400億參數)和其變形Flan-PaLM,發現後者在每項MultiMediaQA多選題資料集中都達SOTA水準,甚至在美國醫學執照考試資料集MedQA得到67.6%準確率,比現有最佳模型高出17%。不過,在人工評估階段,卻發現該模型的回答有些關鍵鴻溝。於是,團隊用指令提示微調方法,來改善模型,讓大型語言模型能更對齊新領域知識。新模型Med-PaLM雖進步很多,但與臨床醫師仍有一段差距。

  大型模型     人工標註     指令  

大型模型人工標註成本好高?華盛頓大學新方法省時省力

要打造ChatGPT這類大型模型,需要大量人工標註訓練資料才行,但並非所有人都能負擔。為此,華盛頓大學聯手艾倫AI研究院、約翰霍普金斯大學等機構,設計一套SELF-INSTRUCT框架,能用模型自行生成的指令,來引導模型,強化大型語言模型遵循指令的能力。

具體的工作流程是根據一個語言模型生成指令、輸入值和輸出值樣本,接著修剪這些生成值,再用來微調模型。經測試,該方法可提高GPT-3的效能達33%,與人工標註資料訓練的InstructGPT_001一樣。

  生成式AI     簡報     史丹佛大學  

史丹佛博士生打造ChatBCG,輸入文字就能生成英文簡報

受ChatGPT啟發,史丹佛大學兩位博士生Silas Alberti和Joseph Semrai打造一款生成模型,來實作BCG-3雙向條件生成模型,使用者只要輸入一個主題或提示,就能得到一分簡報。該簡報自有一套配色,也能圖文並茂,還會穿插粗體關鍵字和條列式的Bullet point。生成後,使用者也能調整配色和編輯內容,其他功能如資料圖表生成、對話式編輯和部落格文章匯入,則是接下來將新增的功能。

使用者可將簡報以PPTX或PDF格式輸出。不過,官網貼出公告,由於受到大量使用,其用量已快超過OpenAI API限額,使用者只能使用範例,團隊正想辦法克服問題中。

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  Adobe    降噪       錄音  

Adobe提供免費降噪AI服務

Adobe近日開放一款免費工具,能替錄音去除背景噪音,讓一般環境下錄製的Podcast也能有專業錄音室品質。這項工具名為Enhanced Speech,源自Project Shasta的AI研究專案,Adobe不久前才將Project Shasta改名為Adobe Podcast。

用戶註冊或登入Adobe帳號,就能使用Enhanced Speech。這項服務以桌機瀏覽器登入,體驗最好。使用者可以上傳最多1GB的MP3或WAV檔案,幾分鐘就能完成降噪。用戶可在瀏覽器器聽取,或將聲音檔下載到電腦。

  OpenAI     嵌入模型     Davinci  

OpenAI新嵌入模型比Davinci更優更便宜

OpenAI發表新嵌入模型text-embedding-ada-002,功能更強大、成本更低,且用起來也更容易,可取代文字搜尋、文字相似性和程式碼搜尋等5個獨立模型,價格還比之前最強大的模型Davinci,便宜了99.8%。

OpenAI表示,嵌入是指將概念的數字表示轉換為數字序列,讓電腦能簡單理解概念之間的關係,Text-embedding-ada-002就是一種嵌入模型。text-embedding-ada-002也能夠處理更長的上下文,是舊模型長度的4倍,從2048增加到8192,用戶能更簡單處理長文件。text-embedding-ada-002還有較小的嵌入,新嵌入只有1536維,是davinci-001的八分之一,較小的嵌入使向量資料庫更具成本效益。與相同大小的舊模型相比,text-embedding-ada-002價格降低了90%,只要0.2%的舊模型價格,就能獲得比Davinci更好或類似的效能。

  3D模型     生成式AI     文生圖  

輸入文字就能快速產出3D模型!OpenAI釋出新AI

OpenAI發表一套AI模型Point-E,可根據文字輸入產生3D模型,還比其他方法快上一到兩個量級。目前,文字生成圖像模型發展成熟,先進的模型在數秒內,就能生成高品質圖像,但3D模型生成仍不如文生圖成熟。

而OpenAI採用整合方法,利用文字轉圖像和圖像轉3D模型技術,來打造Point-E。因此,Point-E首先用文字生成圖像模型進行採樣,然後將採樣圖像作為條件生成3D物件樣本,這兩個步驟可在數秒鐘內完成模型點雲,不需要昂貴的最佳化程序。最後,團隊採迴歸方法,從點雲生成網格,整個過程只要1、2分鐘,就能在單個GPU上生成3D模型。雖然目前Point-E所產出模型品質較差,但在需快速回應的案例上,是一個權衡方法。

  Document AI     OCR     PDF  

Google OCR引擎預覽新功能

專門提供OCR辨識服務的Google Document AI更新OCR引擎,加入3個預覽功能,讓Document AI可評估文件光學品質、支援數位PDF,以及OCR版本控制。

Document AI採用Google雲端和自家研究院團隊開發的ML模型,能處理非結構化文件、從中擷取文字和段落,能處理200多種語言。Document AI OCR引擎的第一個更新,是針對頁面層級的智慧文件品質(IDQ)評估,含模糊、小字體、眩光等八個維度頁面品質指標。第二個新功能可完全支援數位PDF檔案,能擷取和來源文件完全相同的文字和符號。而OCR版本控制功能,能讓用戶凍結OCR模型行為,確保OCR行為一致,不受模型更新影響。

圖片來源/Google AI、華盛頓大學、ChatBCG、OpenAI

  AI近期新聞 

1. ML.NET 3.0加入英特爾oneDAL函式庫加速模型訓練

2. Amazon釋出ML不確定性量化函示庫Fortuna

資料來源:iThome整理,2022年12月

https://www.ithome.com.tw/news/154940

快速搞懂塑膠射出成型原理

注塑成型為藉由將熔融塑料注射到模具中來生產零件的製造過程。可以使用多重材料進行射出成型,最常見為熱塑性聚合物。塑料被送入加熱料管中,利用螺桿混鍊,然後注入模,在模腔中冷卻並固化成型。

5噸電動堆高機 & 2噸立式堆高機

不想忍受柴油堆高機帶來的廢氣汙染,電動堆高機將會是很好的選擇

隨時健康喝好水,高品質飲水機,優質安全有把關

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Martech雙周報第32期:Appier推出CDP,主打No code視覺化商業分析及AI顧客行為預測

圖片來源: 

Appier

重點新聞(1218~1231)

#CDP #顧客行為預測 #No Code工具 #視覺化分析 #Cookie同意管理

Appier推出CDP,主打No code進行AI顧客行為預測及視覺化分析

10月收購美國視覺化分析業者Woopra後,臺灣AI行銷科技商Appier結合Woopra No code視覺化分析技術與自家顧客資料科學平臺Aixon功能,。此產品支援英文、日文、韓文和繁體中文四種語系。

Airis主打行銷人員能用No code介面來操作AI模型進行顧客行為預測。沒有IT背景的行銷人員只要透過輸入行銷需求,Airis便會自動設定好AI模型參數,來提供顧客行為預測,不需要AI科學家團隊或資料工程師來調校複雜的AI模型特徵值及參數。如此一來,行銷人員可以省下與資料工程師溝通商業邏輯的成本。

Airis還採用了Woopra的分析技術與視覺化介面,使行銷人員能從顧客資料庫中自行定義顧客屬性,並從時間軸、受眾群、轉換率、流失率等不同參數來交叉分析,快速生成各式報表。Appier一直以來都相當重視行銷人員自主使用No code工具來進行視覺化數據分析,例如Appier個人化行銷平臺Aiqua上就有拖拉式生成報表功能。

另一項值得注意的功能是,為了因應隱私權抬頭及未來第三方Cookie退場,Airis也有管理顧客Cookie同意聲明(CMP, Cookie Consent Management)的功能。

#App廣告 #DMA #第三方App市集 #iOS

蘋果要允許iOS上有第三方App市集,更允許使用者側載App

由於歐洲數位市場法(DMA)要求,。這意味著蘋果對iOS App的廣告市場掌控度會降低。

自從iOS 14.5隱私權條款上線後,App廣告商接觸iOS用戶的管道就被大幅限縮。App開發商若想在iOS裝置打廣告,不得不屈就於蘋果廣告體系。同時,蘋果也積極推動自家廣告業務,包括打造大型DSP以及增設官方App市集App Store的廣告版位。

蘋果近期開始在自家App Store新增廣告版位,例如這個占版面比例一半的Today Tab

當App Store不再是唯一上架App到iOS的管道,可以想像大量App開發商逃離──帶著他們原本在App Store打廣告的預算。不只因為有更多廣告體系可以選擇,也因為App Store上架費用遠高於直接競爭者Google Play Store,而且蘋果還會對App內消費抽取高達30%的分潤。

過去,蘋果一直以隱私權為由拒絕開放第三方市集和側載,不過若歐洲市場實行後沒有出現大問題,恐怕蘋果也無法再以相同理由守住其他市場的App Store,以及App Store廣告獨佔地位。

#零售媒體聯播網 #IAB標準 #行銷成效追蹤

IAB明年將著手制定RMN廣告形式標準,零售媒體廣告格式和行銷成效追蹤將更容易

美國互動廣告協會(IAB)程序化及數據中心負責人,預計2024年正式發布。他補充,這些標準也會參考其他廣告形式標準,以利整體廣告成效分析。

這意味著RMN已經成為一個相當成熟的程序化廣告投放管道。根據美國研究機構Insider Intelligence,美國RMN市場今年會成長30%到400億美元,明年還會再成長25%到510億美元。今年Q3,美國線下零售龍頭Walmart廣告業務成長了30%,線上龍頭Amazon的廣告營收也成長了25%。

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十大封口機人氣排行榜-烘焙必備幫手!

主要用於對塑料杯、塑料盒以及塑料瓶的填料,相應材料複合膜封口製品的生產。如果凍、果汁、牛奶、酸奶、飲料、快餐食品等物料的填充及封口。可適應於不同粘度的液、漿的充填物,可適應不同形狀,容量的包裝容器。

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貨櫃屋可短期出租?

金誠貨櫃出租,可短期工程、以節省預算、各型貨櫃均可出租,也可加工門窗及櫃內裝潢配電,客製化施作。

#品牌安全 #出版商控管 #GDN

Google讓遭禁用的網站主用同一個帳號重新加入多媒體聯播網

近日美國調查報導機構ProPublica踢爆,。有一個使用Google多媒體聯播網(Google Display Network)的出版商,曾經營假新聞網站,還鬧到遭輝瑞提告。雖然當時他的網站遭停權。如今卻仍能使用同一組GDN帳號來展示廣告,只是新開一個網站就能躲過審查。

儘管Google曾經鼓吹廣告業界使用出版商透明化文件Seller.json,GDN自己還是使用去識別化的ID來表示自家出版商,而非出版商的網址和網站主。若Google對於惡質出版商的控管機制如此薄弱,廣告主又無法自行調查出版商底細,便會對廣告主構成品牌安全風險。

#品牌安全 #事前過濾 #事後審核

Twitter推出新品牌安全選項,廣告主能事前過濾內容並事後透過第三方機制驗收

Elon Musk掌權社群媒體平臺Twitter後,已經有大量廣告主離開這個平臺,。面臨這個廣告危機之際,Twitter推出。

第1個是相鄰內容選項,廣告主能在下標前過濾自家廣告不能出現於有指定關鍵字相鄰的內容。Twitter表示,自家平臺原本就會先自動排除部分會造成廣告主困擾的內容,此選項則是進一步增加廣告主對品牌安全的掌控。

另一項則是跟2家第三方廣告分析商DoubleVerify及Integral Ad Science合作,依照全球負責任媒體聯盟(GARM)品牌安全標準,提供廣告投放後的品牌安全分析。

#脫離GoogleMap #定位資訊 #位置行銷

LBS行銷圖資新選擇:Linux基金會聯合許多AWS、Meta、微軟等科技大廠一同開發開放地圖資料庫

用地理資訊作為行銷依據,是近期Martech的一大新趨勢。若要開發以地理位置為依據的相關服務,通常免不了要花錢從Google Map接API到自家系統。不過,未來可能會有一個同等強大,而且免費的地圖數據來源。Linux基金會聯合AWS、Meta、微軟以及提供Apple Maps地圖資料的導航廠商TomTom,,供開發者使用。

Overture Maps基金會表示,由於地圖開放資料庫通常會有多個資料來源,因此往往難以有條理的整合所有資料並提供簡單易懂的資料綱要。結合這些大廠商之力,Overture將嚴格審查地圖資料正確性,並開發一個物件檢索系統,整合多種地圖資料來源,並確保這些資料結構仍簡單易懂。預計2023年上半年就會釋出第一版的全球地圖數據集,並提供相關開源程式碼來協助開發者能處理和有效利用這些地圖數據和及物件檢索系統。

更多Martech動態:

1. Disney+的,不過。

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資料來源:iThome整理,2022年12月

責任編輯:郭又華

 

https://www.ithome.com.tw/news/154958

示波器探測執行效能最佳化的8大秘訣

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十大封口機人氣排行榜-烘焙必備幫手!

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【Fintech 周報】螞蟻消金獲批增資至185億元;富途、老虎境內證券業務被認定非法

【Fintech周報是由鈦媒體TMTpost發布的特色產品,將整合本周最重要的金融科技行業的監管政策、行業動態。】

監管動態

  • 金融穩定法草案首次提請全國人大審議

據新華社消息,12月27日,金融穩定法草案提請十三屆全國人大常委會第三十八次會議審議,這是該草案首次提請全國人大常委會會議審議。這是自2022年4月央行發布《金融穩定法(草案徵求意見稿)》之後的最新進展。

  • 銀保監會要求堅決防範化解金融領域重大風險

12月27日,銀保監會官網發布消息显示,近日銀保監會黨委召開擴大會議深入學習領會黨中央關於明年經濟工作和農村工作的決策部署。會議要求堅決防範化解金融領域重大風險。堅持“一行一策”“一司一策”,加快推進中小銀行保險機構改革化險。配合化解地方政府隱性債務風險。強化金融穩定保障體系,牢牢守住不發生區域性、系統性金融風險底線等。

  • 銀保監會擬出台商業銀行託管業務監管辦法

12月29日,銀保監會發布《商業銀行託管業務監督管理辦法(徵求意見稿)》(下稱《辦法》),要求商業銀行建立健全託管業務治理架構,並從管理體系、管理制度、業務獨立性、授權控制、業務准入、宣傳營銷、數據保護等方面提出了具體要求。

  • 銀保監會發布《銀行保險機構消費者權益保護管理辦法》

12月30日,銀保監會發布《銀行保險機構消費者權益保護管理辦法》,自2023年3月1日起施行,其明確銀行保險機構應當建立消費者適當性管理機制,對產品風險進行評估並實施分級、動態管理,開展消費者風險認知、風險偏好和風險承受能力測評,將合適的產品提供給合適的消費者等。

  • 銀保監會:不良貸款轉讓試點擴大至信託、消金公司等

銀保監會12月29日發布《中國銀保監會辦公廳關於開展第二批不良貸款轉讓試點工作的通知》,稱本次將開發銀行、進出口銀行、農業發展銀行以及信託公司、消費金融公司、汽車金融公司、金融租賃公司納入試點機構範圍;將註冊地位於北京、河北、內蒙古、遼寧、黑龍江、上海、江蘇、浙江、河南、廣東、甘肅的城市商業銀行、農村中小銀行機構納入試點機構範圍。

  • 銀保監會:未經批准不得在機構名稱中使用“汽車金融”等字樣

12月30日,銀保監會就《汽車金融公司管理辦法(徵求意見稿)》公開徵求意見,擬規定汽車金融公司名稱中應標明“汽車金融”字樣。未經銀保監會批准,任何單位和個人不得在機構名稱中使用“汽車金融”、“汽車信貸”、“汽車貸款”等字樣。《徵求意見稿》允許設立境外子公司,提供民族品牌汽車海外市場發展所需的金融服務,支持我國汽車產業“走出去”。落實對外開放政策要求,刪除非金融機構出資人關於資產規模的限制條件。

  • 證監會:依法取締富途控股、老虎證券增量非法業務活動

12月30日,證監會推進富途控股、老虎證券非法跨境展業整治工作,整改要求提到,依法取締增量非法業務活動。禁止招攬境內投資者及發展境內新客戶、開立新賬戶。妥善處理存量業務。為維護市場平穩,允許存量境內投資者繼續通過原境外機構開展交易,但禁止境外機構接受違反我國外匯管理規定的增量資金轉入此類投資者賬戶。12月29日,富途控股公告,公司正與香港聯交所澄清與本集團相關的若干事宜。因此,公司決定推遲其A類普通股在香港聯交所上市。

  • 北京探索金融科技創新監管工具創新應用

記者12月30日從北京市地方金融監督管理局獲悉,為推動北京金融科技穩定有序發展,北京金融科技創新監管工具實施工作組日前面向社會公示最新一批3個創新應用(“智慧金融”主題),強化人工智能金融應用風險管理。【新華社】

市場動態

  • 央行問卷:61.8%居民傾向更多儲蓄

12月27日,央行發布2022年第四季度城鎮儲戶問卷調查報告。調查結果显示,四季度傾向於“更多儲蓄”的居民佔61.8%,比上季增加3.7個百分點;傾向於”更多消費“的居民佔22.8%,與上季持平;傾向於”更多投資“的居民佔15.5%,較上季減少3.7個百分點。

  • 台灣防疫險理賠突破2000億元

據台灣金管會保險局披露,截至12月26日,台灣防疫險理賠已達2071.8億元。其中僅台灣地區產險業承保的防疫險,今年已累計理賠402.4萬件,理賠金額達1653億元。受防疫險拖累,台灣多家保險公司償付能力告急,目前台灣地區已有六家產險公司完成885億元的現金增資。

  • 年內險企分支機構凈退出超2200家

據銀保監會官網數據統計結果显示,截至12月28日,年內退出市場的險企分支機構達2966家,同期新設立的保險機構為760家,年內險企分支機構凈退出數量達2206家。從退出的機構類型來看,人身險機構佔比約為七成。

企業動態

  • 螞蟻消費金融獲批增資至185億

12月30日,重慶銀保監局官網發布批複,同意重慶螞蟻消費金融有限公司將註冊資本由80億元人民幣增加至185億元人民幣;同意杭州金投数字科技集團有限公司、浙江舜宇光學有限公司、傳化智聯股份有限公司投資入股該公司。

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  • 錦程消費金融註冊資本擬增至10億元

12月29日,成都銀行發布公告显示,錦程消費金融擬啟動第二輪增資擴股工作,通過“資本公積轉增+現金增資”的方式,新增註冊資本5.8億元,同時通過西南聯合產權交易所公開徵集,擬引入新投資者。成都銀行作為錦程消費金融現有第一大股東,擬同比例增資,增資后該行對錦程消費金融的持股比例仍為38.86%。增資完成后,錦程消費金融註冊資本將增至10億元,增幅為138%。本次增資擴股事宜尚需取得監管部分核准。【WEMONEY研究室】

  • 長沙銀行擬增持2家村鎮銀行

12月26日晚間,長沙銀行(601577.SH)發布公告稱,董事會同意通過協議轉讓方式受讓增持祁陽村鎮銀行股東湖南大業食品有限公司495萬股股份、周霞25萬股股份;受讓增持宜章長行村鎮銀行股東宜章縣新山達化肥有限公司500萬股股份。

  • 溫州銀行原行長吳華一審被判死緩、終身監禁

12月28日,浙江省溫州市中級人民法院對溫州銀行原行長吳華等4人受賄、挪用公款、違法發放貸款、違規出具金融票證、非國家工作人員受賄案進行一審公開宣判,對被告人吳華以受賄罪判處死刑,緩期二年執行,剝奪政治權利終身,並處沒收個人全部財產,在其死刑緩期執行二年期滿依法減為無期徒刑后,終身監禁,不得減刑、假釋等。

  • 建行2023年將發力消費金融貸款

12月27日,建設銀行舉辦投資者交流會,就2023年財富管理業務重點、信貸投放計劃、債券市場調整及拐點判斷、房地產市場復蘇趨勢等市場較為關注熱點問題進行了詳細回應。對於2023年信貸投放計劃,建設銀行信貸管理部相關領導表示,預計2023年消費金融貸款的拓展將是重頭戲。

  • 小米小貸更名融渝科技

12月29日,啟信寶信息显示,重慶市小米小額貸款有限公司發生工商變更,企業名稱變更為“重慶融渝科技有限公司”。這意味着小米旗下小米消金和小米小貸正在釐清自身業務邊界,將消費金融業務與金融科技逐漸分離。早在今年2月,小米旗下小米消金就開始承接天星數科的個人消費信貸業務,而此前天星數科旗下“隨星借”的服務提供方為小米小貸。

  • 江蘇銀行大股東或生變,已有國資股東出手增持

在新任行長正式官宣之後,江蘇銀行或將迎來大股東的變更。日前,江蘇銀行公告,董事會審議通過了關於江蘇省投資管理有限責任公司(下稱“江蘇投資”)與其關聯方擬合計持有江蘇銀行10%以上股份的議案。對此,有業內人士向記者分析,議案的背後,體現了江蘇地區金融國資資源整合的苗頭。也有業內人士推測,江蘇今後可能有申設地方金控集團的打算。同樣具備國資背景大股東身份的寧滬高速,年內也出手增持江蘇銀行。【證券時報】

  • 成都農商行正式啟動A股IPO輔導工作,輔導機構為中信證券

回歸市屬國企屬性的成都農村商業銀行正式啟動A股IPO輔導工作。12月26日,從證監會官網獲悉,成都農商行的IPO輔導機構中信證券已向四川證監局提交首次公開發行股票並上市輔導備案公告。2022年12月22日,四川證監局受理了成都農商行的輔導備案。【澎湃新聞】

  • 金美信消費金融增資許可被監管註銷

12月30日,銀保監會發布廈門銀保監局行政許可事項註銷決定書,由於廈門金美信消費金融有限責任公司未在規定時間內完成法定變更手續,行政許可決定文件失效。廈門銀保監局現對《中國銀保監會廈門監管局關於同意廈門金美信消費金融有限責任公司變更註冊資本的批複》核準的事項予以註銷。

  • 信用飛收購平安旗下小貸獲得網絡小貸牌照

近日,中國平安保險集團旗下小貸公司珠海橫琴平安錢進小額貸款有限公司(下稱:錢進小貸)發生工商變更,原股東深圳平安金融科技諮詢有限公司(下稱:平安金科)退出,新增明珠数字科技股份有限公司(下稱:明珠數科)與上海曉途網絡科技有限公司(下稱:上海曉途)。交易后,明珠數科、上海曉途共同控制錢進小貸,明珠數科將持有錢進小貸60%的股份,上海曉途將持有錢進小貸40%的股份。具體來看,上海曉途是借貸平台“信用飛”的運營主體。通過股權相加,信飛科技對錢進小貸持股比例達55%,實為控股股東。【消費金融頻道】

  • 中國銀行元宇宙支付專利公布

12月27日,中國銀行股份有限公司申請的“元宇宙環境下的移動支付方法及裝置”專利公布。摘要显示,本發明涉及網絡安全技術領域。本發明可以保障元宇宙環境下的移動支付安全。

國際動態

  • 滙豐銀行已提交 NFT 和元宇宙相關商標申請

12月27日,滙豐銀行(HSBC)已向美國專利商標局(USPTO)提交兩項商標申請,涵蓋與元宇宙和 NFT 相關的產品和服務,包括髮送、接收、轉換和存儲数字貨幣。商標申請還詳細介紹了幾種與元宇宙相關的產品和服務,例如“在元宇宙中通過电子方式促進安全支付交易”、“在元宇宙中提供銀行服務”、“在元宇宙中提供虛擬信用卡、虛擬借記卡、虛擬預付卡和虛擬支付卡交易的處理”以及 “由 NFT 認證的可下載数字文件”。

  • 土耳其央行完成首次 CBDC 測試

12月30日,據 CoinDesk 報道,根據周四發布的一份聲明,作為初始測試階段的一部分,土耳其中央銀行(CBRT)成功在其央行数字貨幣(CBDC)網絡上完成了土耳其数字里拉首批支付交易。CBRT 表示,明年第一季度將繼續與技術合作夥伴進行小規模閉環應用試點測試。測試結果將在綜合評估報告中公布。此外,土耳其数字里拉將於 2023 年進入高級階段,央行將在包括銀行和金融科技公司在內的廣泛參與下進行試點測試。CBRT 補充稱,對数字里拉法律層面的研究表明,数字驗證對該項目至關重要。因此明年將優先研究数字里拉的技術要求以及經濟和法律框架。

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張勇親自下場,阿里雲的自救

12月29日,阿里雲高層進行大調整,阿里集團董事會主席兼CEO張勇將兼任阿里雲智能總裁,並直接分管釘釘;張建鋒不再擔任阿里雲智能總裁,將繼續擔任達摩院院長,專註技術探索。

這次人事調整意味着,阿里雲計算業務在集團中的戰略地位越來越高。

2022年初,阿里進一步明確了三大戰略:消費、雲計算和全球化,其中雲計算的重要性已經被提升至集團的第二位,被視為阿里生態增長的第二曲線。

作為被寄以厚望的增速引擎,阿里雲業務卻面臨着增長的不確定性,最近季度同比增長僅為4%。同時,作為先行者,阿里雲和釘釘一直面臨騰訊、字節、華為等頭部企業挑戰。

在全員郵件中,張勇將新年關鍵詞定為“進”,作為CEO接手具體業務板塊,張勇的“進”已經體現,新一年阿里雲團隊的“進”還在等待結果。

CEO親自接管,阿里雲怎麼了?

阿里的雲業務板塊由阿里雲及釘釘組成,誕生於2009年的阿里雲,目前在國內雲服務市場中已處在領先地位,也是國內唯一實現盈虧平衡的雲服務商。

國際市場研究機構Canalys發布報告显示,2022年三季度中國雲基礎設施服務支出達544億元,同比增長8%。其中,阿里雲196億元、華為雲103億元、騰訊雲87億元、百度智能雲49億元,合計佔據80%市場份額。

但作為先行者,阿里雲和釘釘一直面臨騰訊、字節、華為等挑戰。騰訊的優勢在於“一門三傑”(企業微信,騰訊會議和騰訊文檔)代表的協同辦公能力,以及小程序連接的TO C和TO B業務閉環。

截至2022年9月,騰訊會議月活已達到8991萬,複合增長率達到10.2%,釘釘、企業微信MAU和複合增長率和分別是2.24億和2%,1.11億和2.8%。

華為雲和騰訊雲作為市場規模排名第二、第三的雲服務商,也在不斷高速追趕陷入增長頹勢的阿里雲。

近期,騰訊也對自身CSIG(雲與智慧產業事業群)業務板塊進行戰略定調。12月15日,在內部員工大會上,馬化騰對於CSIG放棄集成商角色,轉而做自研產品被集成的戰略表示全力支持。

背靠字節的飛書也對協同辦公市場“虎視眈眈”,2020年初,飛書宣布了不限時長和功能地免費開放所有套件,吸引了不少用戶。根據QuestMobile數據,今年11月飛書月活達到930萬人。

作為被寄以厚望的增速引擎,阿里雲業務面臨着增長的不確定性。阿里的雲業務分部由阿里雲及釘釘組成,截止2023財年第二財季(自然年為2022年三季度),雲業務分部總收入為267.60 億元,同比增長僅為4%,收入不及市場預期。與2020年同期62%和2021年同期33%的增速相比,增速下滑明顯。

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華安證券研報認為造成較低增速的原因包括:疫情造成部分項目交付延期,無法順利完成收入確認;客戶對数字化、雲服務的需求強烈,但受宏觀環境影響投入意願不足或存在時滯,預計公司四季度雲計算收入將迎拐點。

根據財報解釋,阿里雲非互聯網客戶收入增加主要是來自電信、金融等行業驅動;互聯網客戶收入則下滑18%,主要因一個頭部互聯網客戶已逐漸停止於其國際業務使用阿裏海外雲服務,以及在線教育客戶的收入減少,及中國互聯網行業其他客戶的需求減少所致。

據悉,此前TikTok受美國機構高壓監管影響,選擇停止使用阿里雲服務。作為國內APP輸出海外的先鋒,TikTok前不久公布了其2022年底前要實現的最新目標——日活躍用戶超過10.5億,這一大頭部客戶的退出直接影響了阿里雲業績。

近期,阿里雲安全性也被外界關注。12月18日,其香港機房節點發生故障,澳門金融管理局、澳門銀河、蓮花衛視等關鍵基礎設施營運者的網站,澳覓、MFood等外賣平台,以及澳門日報等本地傳媒應用程式,暫時無法訪問使用。

阿里雲表示,此次事件對很多客戶的業務產生重大影響,也是阿里雲運營十多年來持續時間最長的一次大規模故障。

與騰訊相反:自上到下的調整

在張勇接任阿里雲智能總裁后,其發布內部信強調對客戶的責任:“任何故障,對於阿里是萬分之一、百萬分之一的概率,但發生在客戶身上就是百分之百”、“穩定和安全是對客戶最基本的責任。我們要始終秉持敬畏之心,不辜負客戶的信任和依託”。

張勇作為集團CEO親自接手阿里雲業務,一方面為阿里雲客戶提供安全背書,另一方面也是對阿里雲業務增長態勢的提振。

進入2022年,互聯網行業增速不再,騰訊創始人馬化騰、京東創始人劉強東都在近期公開講話,批評自身業務。

馬化騰期望團隊能自己浮上水面(自負盈虧),給到團隊壓力,進行“從下到上”的變化,即希望通過業務團隊的變革帶來變化。

而阿里則是對最高層組織架構進行調整,如此次集團CEO直接接手具體條線,進行了“從上到下”的調整,即通過領導者的變革帶來給業務帶來改變。

此次被調整的張建鋒是技術出身,2004年加入阿里,曾先後擔任淘寶首席架構師、阿里巴巴中國零售群總裁、中台事業群首任總裁、集團CTO等多項職務。

除總裁崗發生變化外,張勇還新任命了阿里集團CTO、阿里集團CPO、阿里雲CTO多個重要崗位。

程立將不再擔任集團CTO和達摩院常務副院長,由吳澤明擔任集團CTO和達摩院副院長,同時繼續兼任本地生活業務的CTO,周靖人將擔任阿里雲智能CTO;童文紅將不再擔任阿里巴巴集團CPO,集團CPO的崗位將由原副首席人力官蔣芳接任。

雖然調整幅度相當大,但對於阿里的一年一調,外界並不陌生。在雙11之後,阿里巴巴會根據環境與市場的變化,以及對未來發展走向的預判,對組織架構、戰略業務進行相應調整。

在此次調整后,張建鋒將繼續擔任達摩院院長,專註前沿科技探索,並繼續分管平頭哥和智能互聯。

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具有標本意義的知網案,體現出了哪些中國反壟斷的執法思路

從立案到決定,反壟斷局對“知網”高效率地作出了濫用市場支配地位的處罰。

對知網壟斷的抱怨已經很久,甚至有“天下苦知網久矣”之類的句子流傳,各種不同的報道、投訴、訴訟等也斷續引發對知網壟斷的認知。考慮到知網所提供的產品和服務,直接面向的是知識界,不誇張地說,在反壟斷局作出處罰之前,知網已經被公眾標上了壟斷的標籤。

從這個意義上來說,這次處罰決定的認定結果,顯然是符合這種公眾的普遍認知的。從目前坊間學界的表態,或者是完全認可,或者認為處罰數額不足。

除了處罰決定獲得公眾認可之外,知網濫用市場支配地位案,還可能引發後續的民事賠償救濟訴訟或者其他相關類型的訴訟(主要是和知識產權相關,尤其是來自於作者方)。而這些可能發生的問題,與最高法院正在徵求關於反壟斷司法解釋的意見相關——這是目前在學界高度爭議並受到廣泛關注的。

司法解釋採取了擴張解釋,導致法院在反壟斷法上,如何提供對私人損害的救濟存在着模式之爭,有非常激烈的不同意見。因此,儘管知網濫用市場支配地位的靴子落地,但後續也許還有不斷出現的故事。

反壟斷法的判斷,是一個高度技術化的法律工作,甚至可以說是非常小眾的。知網案,單純從技術難度而言,和反壟斷局同時公布的“關於附加限制性條件批准大韓航空公司收購韓亞航空株式會社股權案”相比,還是比較直觀、清晰的。在我看來,後者在技術層面上的複雜性更強,更體現反壟斷執法能力的進步,但這一案件並沒有多少關注度。

當然,知網案的高關注度,以及靴子落地之後的反饋,也體現了反壟斷局對社會焦點、熱點、痛點的積極反饋。雖然不必誇大,知網案仍是一個非常具有典型意義的濫用市場支配地位的案件,可以看出在這一領域中,初步形成的中國反壟斷法的執法思路、特點甚至哲學,以及對之前一些案件的新突破。

知網案否定了“掘壕自保”的商業模式

此案中,“相關市場界定”是普遍關注的問題,處罰決定書也對此濃墨重彩地進行了論述——將其界定為“中文學術文獻網絡數據庫服務市場”,並重點論證和解釋了其與“电子圖書數據庫服務”、“學術文獻網絡搜索服務”、“外文學術文獻網絡數據庫服務”存在着不同,這些界定也有相應的“筆錄”、“工作群溝通記錄”、“財務報表”等證據作為支持。但,知網在處罰決定書中被認定地錯誤為“通過獨家合作維持、鞏固、強化自身市場支配地位,排除、限制了相關市場競爭”,“實施獨家合作和不公平高價行為,直接削弱了其他競爭性平台的競爭能力,提高了潛在競爭者進入相關市場的難度,排除、限制了相關市場競爭”。

知網的這種情況,有些學術文獻使用“掘壕自保”來形容它,也就是,採用獨家協議方式,“挖了一條護城河”,佔據了上游的供給來源,形成了資源的聚合狀態,並且達到了相應的規模和市場份額,這種情況下會產生“前向封鎖”的競爭效果。

結合去年處罰的“對騰訊控股有限公司收購中國音樂集團股權涉嫌違法實施經營者集中”的決定,可以看出對這種聚合“財產”或“資源”的商業模式的否定。

這種模式,其實最早、最直接的例子,發生在石油公司的相互競爭之中。煉油技術在一定時期內是穩定的,因此煉油產業的競爭,就延伸到上游的油田爭奪戰,和下游的運輸和營銷成本戰之中。

上游的油田戰,是一個很常見的模式。比如,1981年10月30日,Mobil(美孚)石油公司因為試圖取得Marathon石油公司的油田,看到後者的股票市價低於內在價格,於是,發動了公開要約收購,這被稱之為“在紐約證券交易所的地板上鑽油”。Marathon也訴至法院,指出Mobil收購違反反壟斷法。法院認為,由於Mobil原來控制地區的油價,系統性地高於Marathon所控制的地區,所以合理推斷Mobil如果收購Marathon之後,就會抬高價格,因此構成對反壟斷法的違反。

這種掘壕自保引發的競爭,往往會趨向於業態集中。1896年之前,蘇必利爾湖泊的鐵礦石主要是小型獨立廠商所擁有,到1900年,8家鋼鐵製造商擁有了75%的礦藏,在此基礎上,形成了美國鋼鐵公司。

結合騰訊音樂案和知網案的結果,都對獨家協議採取了否定性的態度,即,對通過合同、協議等方式形成的資源、原材料、上游供應商等方面的保護,形成了市場分割,阻礙其他競爭者,而這和電商平台“二選一”的法律判斷也是一致的。對這種模式的否定,至少從近期出現的案例來看,已經呈現出一種連貫的執法思路。

如果延伸和對比一下,與之前的最高院所判決的3Q大戰相比,反壟斷局和法院在這個競爭模式問題上實際上採取了不同的看法。

3Q大戰中的反壟斷訴訟中,原告360敗訴,儘管法院的判決書寫得洋洋洒洒,但是回到雙方的爭議焦點:360能不能提供一個產品允許用戶分拆QQ的產品組成?法院實際上對QQ將很多分散的小的功能模塊打包起來的商業模式,是認可的。但是這個打包整合后成為自己的商業優勢或者模式的思路,在微信紅包被蘋果徵稅的時候就暴露出問題了,因為蘋果也採用了這種模式,所有在蘋果應用商店上架的軟件都必須經過蘋果審核,可以說蘋果打了一個更大的包。最後,微信和蘋果協議解決了這個問題,但如果爭議到法院的話,顯然3Q大戰中的邏輯會有利於聚合者、打包者。

什麼是POGOPIN?

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梳理這幾大案件可以看出,知網案、騰訊音樂案形成了一種對“3Q案”的否定。

高度價格敏感的中國式競爭執法

中國版本的競爭法之中,有許多條文都是以價格為中心構建的,比如壟斷協議的表述中,就是以價格為中心,然後擴展到非價格的行為表現上的。同時,最早的壟斷其實表述在《價格法》之中,稱為獨佔。在《反壟斷法》之後才明確使用壟斷的概念。

而且,壟斷協議的執法在《反壟斷法》之後很長一段時間內,反壟斷執法機構未“三合一”之前,也是由發改委來更多執法的。因此,無論是法條表述,還是執法路徑、經驗和知識,國外學者都將中國反壟斷法評述為“具有價格敏感的特點”。

這種特點也在知網案之中表現突出。

處罰決定書中在界定了以獨家協議形成的聚合狀態、進而形成了市場壟斷地位之後,直接採用的認定就是不公平高價。

不公平高價是《反壟斷法》中的明確規定,但決定書中強調了幾個行為,首先就是“在成本基本穩定的情況下,超過正常幅度提高數據庫服務價格”,“超過正常增長幅度提高銷售價格”,並且有詳細的對比數據;其次是“價格漲幅顯著高於同行業競爭者”;再次是“通過不公平的手段持續推高數據庫服務價格”。

對價格的高度敏感,更是各方利益相關者的實際訴求、痛點和主張。在反壟斷調查之前,引發關注的除了作者的知識產權訴訟之外,更多報道和受到關注的是幾個著名高校圖書館的採購成本上升,甚至出現無力購買的主張。各方其實所厭惡的,主要是“低收高賣”而已。對此,處罰決定書中也明確了一些數據,包括高校的採購成本、同行業競爭者的價格,以及知網的毛利率等。

這些價格上漲和查重功能,的確對高校和學生產生了價格壓力。此外,各方利益相關者對知網的漲價行為,和知網在初始創立時曾獲得包括火炬計劃等國家資金扶持、以及各種亮麗頭銜籠罩下得到的扶持和創業伊始的各方支持,到現在完全成為“牟利”的角色之間,形成的心理反差也有關。

所有這些因素加起來似乎成了一種路徑依賴,甚至是均衡——規則表述以價格為中心,人們心目中的公正也和價格感受聯繫在一起,執法推理和實際過程同樣是圍繞着價格。可以說,對中國反壟斷法的價格敏感特點的評價,也昭示着一種執法哲學似乎在形成。

客觀地說,每個不同的法域或者司法轄區,都會在一定時期內形成思路、哲學上的傾向,在不同的歷史時期(當然時間需要足夠長)也會發生偏離、變異甚至反轉。

就目前來看,三大司法轄區,美歐中,規則、名義上都是圍繞着“消費者福利”(這是經濟學術語,中國《反壟斷法》中表述為“消費者利益”),但如果理解了中國版本的價格作為中心概念的話,美國的類似概念應當是長期消費者福利,而歐盟的類似概念應當是“更多的更分散的競爭者”。這三者還是有相當差別的。

國企不例外:一個明確的結論

在《反壟斷法》起草的時候,一個焦點問題就是國有企業是否應當豁免於反壟斷審查,或者應當是特殊對待(例外)。

這當然取決於如何看待國有企業,包括其分類等,但這也是反壟斷法的一個熱點爭議問題。之後正式的表述體現在《反壟斷法》第八條,“國有經濟占控制地位的,關係國民經濟命脈和國家安全的行業以及依法實行專營專賣的行業,國家對其經營者的合法經營活動予以保護,並對經營者的經營行為及其商品和服務的價格依法實施監管和調控,維護消費者利益,促進技術進步。前款規定行業的經營者應當依法經營,誠實守信,嚴格自律,接受社會公眾的監督,不得利用其控制地位或者專營專賣地位損害消費者利益” ,但這種表述只是解決了範圍問題,即“國有經濟占控制地位的,關係國民經濟命脈和國家安全的行業以及依法實行專營專賣的行業”,沒有解決其他問題。比如後面提出的“保護”,又“依法實施監管和調控”,“不得……損害消費者利益”究竟如何理解,也一直都是反壟斷法研究中的命題。

當然,嚴格來說,國有企業也不是一個法律概念而只是一個俗稱,甚至要根據個案情況個案判斷,不同的法律制度之中標準也略有不同。不過現在主導型的標準是2016年財政部和國資委制定的《企業國有資產交易監督管理辦法》,其正式界定了國有全資企業、國有控股企業和國有實際控制企業三種。而且,2015年之後,國資委、財政部和發改委發文開始進行國企分類,即商業類和公益類。這些概念和《反壟斷法》第八條如何結合理解,在學理上一直有不同的說法。

但是實際上,反壟斷局在許多案件中均已經涉及到了對國有企業的審查,甚至做出了處罰。這當然是合乎邏輯的,一個原有立法賦予了查處行政壟斷權力的機構,在剛剛通過的修改版中又增加了公平競爭審查權力的機構,為什麼會有國有企業例外的說法或者錯覺?實際執法過程中,早就在其他領域中對這一問題有所涉及,只是在濫用市場地位中所見不多或者所關注不多而已。

知網的股權結構显示,按照現在的通行說法,至少屬於國有控股企業,甚至按照有些報道或者說法,應當屬於國有全資企業。這個處罰決定書的作出,至少表明了反壟斷局在執法的各個領域之中均確認了對國有企業的有權審查。而在國資委今年頒布的《中央企業合規管理辦法》也明確了反壟斷屬於國企的合規內容。兩相對照,可以說在這個問題上,知網案落下了最後一錘。

伴隨着20大以來再次強調的所有制平等,反壟斷的常規化監管,更側重於行政性、地方性壟斷,塑造統一大市場等,在這些新的政策框架下,知網案的判決,既有承前,體現了初步具備的執法思路和哲學,也有啟后,進入了更積極回應現實訴求的常態化執法。

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展望2023中國經濟,這兩點值得關注

2011年9月至今,長江商學院每月都會固定執行一項問卷調查。調查的對象是長江商學院歷年以來校友企業中具有一定規模的民營企業,詢問其對企業未來短期經營狀況的預期,然後搜集問卷並計算相關的指數。

這個指數被稱為長江商學院BCI(Business Conditions Index,中國企業經營狀況指數,簡稱BCI),以期為中國宏觀經濟整體運行態勢提供參考。

2022年12月,BCI指數為45.2,與2022年11月的43.4相比有小幅反彈。

2023開年,市場對中國經濟增長較為看好。近期舉行的中央經濟工作會議也釋放了一系列重磅信號,為2023年經濟定下了總基調。2023年,中國經濟有哪些值得關注的信號?以下和你分享長江商學院李偉教授的最新解讀和分析。

 

 

 

 

去年年尾,專家學者陸續對2023年的經濟增速做出預測,比較有代表性的包括:

中國財政部原副部長朱光耀:5%到6%;

全國政協經濟委員會副主任劉世錦:不低於5%;

北京大學國家發展研究院院長姚洋:中國經濟至少能夠達到6%的增速,8%也不會很離譜;

中國國際經濟交流中心副理事長、商務部原副部長魏建國:8%。

總體來看,大家對2023年的中國經濟十分看好。筆者認為這主要是基於以下考量:

一是政府放寬防疫措施,這給了經濟恢復契機;

二是政府頒布了一系列措施,支持前期受到嚴格監管的行業,例如房地產、教育和平台企業。

在經濟整體向好的大背景下,一些可能的不利因素也不容忽視。

就疫情而言,過去我們經常會認為防疫阻礙了居民消費,放鬆防疫就可以刺激消費和經濟增長,但實際上至少在短期內我們看到的是另外一種情形:

由於奧密克戎的傳播力遠超之前種類的新冠病毒,致使感染新冠的人數大幅上升,為了避免感染,人們更加自覺的開始自我隔離,盡量少外出購物和就餐,從而對經濟增長還是產生了一定影響。

近期對2023年經濟發展最重要的事件可能就是中央經濟工作會議了。中央經濟工作會議於2022年12月15日至16日在北京舉行。該會議每年對來年的經濟工作都起着風向標的作用。筆者讀了新華社的報道,發現其中有兩點內容值得重點評論。

01 切實落實“兩個毫不動搖”

“兩個毫不動搖”指的是毫不動搖鞏固和發展公有制經濟,毫不動搖鼓勵、支持、引導非公有制經濟發展,保證各種所有制經濟依法平等使用生產要素、公平參與市場競爭、同等受到法律保護。

這段話給了民營經濟莫大的鼓勵。

回看歷史,中國曾在1950年代實行“公私合營”,公有制企業從此一統天下。然而,由於內在的一些痼疾,公有制企業的效率偏低,中國經濟徘徊在低水平上。

1978年中國做出改革開放的重大決策,民營企業重新獲得生存空間,並一步一步開始發展。

值得注意的是,在歷史上,蘇東國家都進行過經濟改革,但無一例外全部都失敗了。都實行的是計劃經濟,為什麼中國的改革取得了成功,而這些國家的改革都失敗了呢?

筆者認為其根本的原因就在於中國的民營經濟

中國改革開放一開始就選擇了允許民營經濟發展的策略,這方面一個最典型的例子就是安徽蕪湖的年廣九。

年廣九本來是一個賣炒瓜子的個體戶,由於味道好,購買其瓜子的人越來越多,為了應對這種局面,年廣九開始僱工進行生產,這時他的企業就成為了一個小規模的民營企業。

當時政府內部關於怎麼看待和處理年廣九的問題有不同的意見,有的觀點認為年廣九在搞資本主義,主張取締他的企業,有的則持不同觀點,最後是鄧小平一錘定音,決定允許年廣九繼續發展他的小企業。

與此同時,中國也引進了外資。這些外資就是國外的民營企業,它們不但帶來了新的資金,新的技術和新的管理方式,還帶來了新的理念,填補了國人對民營企業的許多認知空白。

在改革開放的歷史中,民營企業獲得的發展空間不斷變化,但在一系列因素的綜合作用下,其最終發展成了中國經濟的重要組成部分。

中國的改革開放取得了巨大的成功,中國的經濟總量成為僅次於美國的世界第二,多達數億人脫離了貧困狀態。筆者認為,在這種巨變中,關鍵因素之一就是民營企業的發展。

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中央多次強調“兩個毫不動搖”,其背後是因為在現實中國有企業和民營企業仍然存在一定差別待遇。

其中一個例子是貸款利率

國有企業經常可以拿到較低的基準利率貸款,而民營企業則需要上浮數個百分點的利率。銀行給國企的貸款利率顯著低於給民企的貸款利率,這不單單是一種所有制差別待遇,更關鍵的原因來自軟預算約束

軟預算約束是經濟學裏面的一個專有名詞,其基本含義指的是當行為方在出現錯誤,釀成損失后,可以獲得別的行為方的幫助,從而不用為自己的行為負全責的一種現象。

例如,一個國企由於低效運營產生了巨額虧損,在一般的市場經濟國家中,這種企業就應該破產清算,但囿於其國有經濟的性質或者就業等方面的考慮,政府會對這個企業進行救援。換句話說,為這個企業的經營錯誤買單。

在這樣的情況下,銀行自然願意借錢給這樣的企業,因為企業的背後是政府,而且貸款利率也會參照政府債券的利率去設定。

對民營企業來說,軟預算約束在絕大多數情況下是不存在的。當企業在經營中出錯的時候,破產清算可能將是唯一的途徑,沒人會對這個企業的錯誤買單,這就叫做硬預算約束

在這樣的情況下,民營企業必須比國有企業更加努力、更加小心才能生存下去。

這種局面使得民營企業的質量高於國有企業,這點在我們的企業競爭力指數中也有反映,但資金卻是從民營企業流向國有企業,這種資源錯配會降低經濟發展效率,並影響經濟增長。

二是很多行業直至今日仍存在對民營企業的顯性或者隱性限制。

實際上,民營企業需要的不是鼓勵,而是實實在在的平等對待,雖然經過了44年的改革開放,民營企業已經成為了中國經濟的重要組成部分,雖然民營企業解決了中國大多數的就業,但國有企業仍然在諸多方面享有超國民待遇。

民營企業的效率更高,國有企業的效率更低,但前者得到的資源卻明顯少於後者,這不利於提升中國經濟的效率,也不利於我們實現高質量增長的目標。

02 更大力度吸引和利用外資

引進外資一直都是改革開放的基本政策之一,但在今天的局面下,這個政策有了全新的內容。

二戰後,冷戰持續了幾十年,當時以美國為首的資本主義集團建立了布雷頓森林體系和關貿總協定,貿易和資本流動在其中不斷髮展。蘇東集團則建立了另外一個經濟體系,兩個經濟體系的互相交往很少。

經過了幾十年的競爭之後,以美國為首的資本主義集團在經濟上取得了完全的勝利。

在此期間,產業不斷從經濟更發達、成本更高的國家轉移至經濟欠發達、成本更低的國家,一開始是日本,後來是東亞四小龍,這一過程也被稱為全球化

全球化給了這些經濟欠發達國家融入世界經濟的機會,抓住這一機會的經濟體都獲得了持續的高速發展。

1978年中國改革開放以後迅速抓住了全球化的機會,承接了發達經濟體轉移來的產業。此後,中國的進出口開始高速發展,經濟增速在大國中同樣是獨佔鰲頭。

從以上的描述可以清晰的看到,中國是全球化的大贏家,維護全球化的繼續開展是完全符合中國利益的。

然而,近年來全球形勢出現明顯變化。

近期一個最典型的例子就是美國的芯片法案。美國通過其在芯片業上的優勢對中國進行制裁,假如說美國將金融當作武器去制裁俄羅斯,那麼它現在正在以高科技為武器制裁中國。

目前這樣的例子越來越多,這使得人們不禁會問:全球化還會持續下去嗎?台積電創始人張忠謀最近表示全球化已接近死亡,這代表了相當一部分人的看法。

在外部環境出現惡化的時候,我們更要保持戰略定力,積極維護全球化的整體發展,因為這是中國經濟的根本利益所在。

在這樣的局面下,中央經濟工作會議提出以更大力度吸引和利用外資,在美國經濟逐漸走向封閉的時候,中國經濟卻在繼續保持對外開放,兩種態度,高下立判。

改革開放已經44年了,在這個過程中我們經歷了無數的挫折,也有無數的高光時刻,但近期的中國經濟面臨一定下行壓力,這點從我們的指數中可以清晰的看到。

根據我們的調查,2022年12月的“長江商學院中國企業經營狀況指數”(CKGSB Business Conditions Index,簡稱BCI)為45.2,上月為43.4(圖表 1)。本月的BCI比上月有小幅上升,但依然較為疲軟。

圖表 1

資料來源:長江商學院案例研究中心與經濟大數據研究中心

不論2023年的經濟增速目標是多少,筆者認為,要促進經濟發展,重要的是進一步深化改革開放。繼承我們過去的經驗,在今天的形勢下不斷創新,這將是中國經濟克服眼前挑戰的關鍵方法,也將是中國經濟走向成功的必由之路。對此,筆者深信不疑。

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