外资机构观点趋于一致：看多中国经济 做多中国资产******

　　随着A股2023年强势开局，外资唱多热情持续高涨，继高盛之后，摩根士丹利也加入了再次看涨A股和人民币的队伍。

　　据证券时报记者了解，不少外资机构对中国资产的看法更加乐观，认为新年行情值得期待。

　　开年以来北向资金加速流入也证实了这一点。2023年以来，北向资金净流入额超330亿元，自2022年11月以来的净流入额已接近1300亿元。

　　上调中国股票市场评级

　　华尔街大行高盛刚发布策略报告，将明晟中国指数12个月目标从70点上调至80点，摩根士丹利紧随其后，也将明晟中国指数的年底目标上调至80点。

　　1月9日，摩根士丹利分析师Laura Wang等人在最新报告中指出，2023年中国GDP和企业利润将加速增长，中国股市将成为全球表现最佳的股市。摩根士丹利维持增配明晟中国指数，并将该指数年底目标位从70点上调至80点。

　　摩根士丹利研报指出，2023年中国的GDP和企业利润将加速增长，同时内外部风险均下降，这或将推动相关估值进一步上涨。

　　明晟中国指数最新收盘报70.42点，自去年10月底最低点46.92点以来，已经累计反弹50%。摩根士丹利将该指数目标点位上调至80点，认为该指数还有超过10%的上涨空间。

　　去年12月，摩根士丹利上调中国股票在全球新兴市场中的评级至“超配”，这是该机构对中国股市维持近两年谨慎态度后做出的首度上调。

　　在进一步上调明晟中国指数目标位时，摩根士丹利指出，其正在对中国股权风险溢价(ERP)重新评估，不少因素证明属于A股的牛市周期已经开启。

　　对于人民币走势，摩根士丹利同样乐观。它认为，人民币到2023年底将升至1美元兑6.65元人民币，较当前水平上涨1.8%。

　　摩根士丹利中国首席市场策略师王滢表示，摩根士丹利目前对欧美股市、尤其美国市场较为谨慎，中国股市将成为下一阶段全球股市的领跑者，全球新兴市场都将有不错表现。“我们对中国股票市场评级上调，不仅仅是基于抗疫政策的调整。根据我们的历史经验，有七个主要类别因子，会在不同时间对股市产生较大影响，可以帮助我们更好捕捉股市的拐点。”她说。

　　王滢进一步分析，“尽管宏观经济和估值两大因子并不突出，但其余五大因子正同时向好转变，包括全球收紧的流动性在明年会有明显改善；中国政策周期向好；强势美元告一段落，人民币有望重新升值；中美双边关系改善；中国的监管框架已经整体确立。”

　　看多中国资产再成共识

　　随着中国经济的复苏预期不断增强，A股市场与人民币汇率强势表现，外资“真金白银”加码买进中国资产。

　　Wind数据显示，2023年以来，北向资金已净买入335.20亿元，其中1月5日净买入127.53亿元，这也是自2022年12月1日以来，北向资金再度单日净买入超百亿。实际上，自2022年11月以来，北向资金就已呈现出加速流入的势头，期间净买入额达1286.28亿元。

　　人民币汇率在此期间也强势反弹。2023年首个交易日，在岸及离岸人民币兑美元汇率盘中双双升破6.9关口。随后，人民币汇率持续反弹走强，截至1月10日16时30分，在岸人民币兑美元收盘报6.7772，新年以来已反弹逾1800点，累计涨幅达2.61%。

　　北向资金与人民币汇率共振，反映了外资机构对中国资产的普遍看好。高盛1月9日发布报告称，中国股市在年内有望上涨15%，人民币则料将升至去年4月以来的最高位。

　　高盛的策略报告称，将明晟中国指数的12个月目标从70点上调至80点，强调主要理由是整体估值较低，以及房地产、互联网监管和政策刺激等领域的多个支撑点。

　　此外，高盛预计到今年年底人民币兑美元将升至6.5，此前的预估值为6.9。

　　高盛策略团队认为：“在2023年的全球背景下，中国在经济增长、政策和通胀周期方面看起来处于有利地位。当前的市场背景让我们相信，继续减持或做空中国股票面临的风险明显高于做多中国股票。”

　　除高盛外，美国银行、汇丰银行、先锋领航等外资机构也看好2023年中国资产表现。

　　美国银行投资策略分析师曾指出2023年的十大交易趋势，其中的一大趋势便是做多中国股票。“中国有很高的超额储蓄，对中国股票仍然是反向做多交易策略。”

　　汇丰银行预测2023年中国GDP同比增速为5.0%，并显著调高了2024年中国GDP增速预测，从4.8%上调至5.8%。

　　先锋领航在最新发布的分析报告中指出，当前中国正致力于优化疫情防控措施、促进疫苗和药品研发、改善医院设施，这些手段有助于稳定经济，预计2023年3月之后，中国的整体经济将看到更为明显的反弹，中国2023年全年GDP的增速有望达到4.5%左右。

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)