涂子沛：炒房洪流中的数据后门

魔高一尺，道高一丈；天下武功，唯快不破。

最近的房地产市场有点热，热到从专家学者到扫地大妈都在谈论买房的事，热到不说点房子的事，都不好意思在朋友圈里待着。

昨天，楼市四小龙之一的南京重启限购，而一周前杭州也刚出台限购政策，外地人在杭只许买一套住宅，限购前一日更是刷出了5105套的单日交易纪录。哪里有开盘，哪里就有抢购，抢到的眉飞色舞，没抢到的垂头丧气。

比楼市更热的还有各种传言，媒体圈里传播着这样一个故事：有投资客一口气买了20多套房子。

如果是买商业用房，比如酒店式公寓，这是可能的，因为商业用房不限购不限贷，可如果是住宅，就蹊跷了。

根据政策，一户家庭若已购两套以上住房且仍有贷款，再次申请住房按揭贷款时，银行会拒贷。没有了杠杆，炒房客的资金压力是非常大的，很难下那么大的手笔。但是，一位朋友却神秘兮兮地在朋友圈告诉我，有办法一个月内买3套“首套房”。

办法并不复杂，也不需要动用什么关系、打通什么环节，一个普通人就可能做到。

我们的征用系统基本来自央行，央妈负责打通各个银行的门弟界线，让信息共享，也就是说只要能蒙住央妈就成功了一半。办完一套房子的贷款时，征信系统不会立即显示贷款记录，因此出现“明明已贷款，系统却无记录”现象。央行的征信系统中，个人信息每月才更新1次，而银行审批放贷仅需数日。从理论上说，如果巧妙地利用这一时间差，市民就有机会在1个月内买3套“首套房”，分别在A、B、C三家银行成功办理贷款。

不得不说，办法虽然有点匪夷所思，但不是不可能的。

炒房的数据后门不只一个百密总有一疏，任何政策都可能有漏洞，这位朋友的方法让我想起了“进京证”。

外地车进入北京需要办理进京证。从2014年元旦起，北京将进京证的有效期从最长半年缩减至最长7天，人们办证的频率大大增加。偶尔进次北京的人当然无所谓，可是由于北京车牌摇号难，许多工作生活在北京的人也挂了外地车牌，七天的有效期一过，人们不得不驱车四五十公里至进京的地方办证。大量的车子，大量的人在办证门口排起了长队，由于办证的时间成本高，权力寻租、代办“黄牛”等乱象一一出现。

今年5月，北京交警APP发布，进京证可在线办理，全部过程仅需半小时，外地车牌的司机从此告别了熬夜排队办证的历史。

申请办理方便了，可另一方面监管的措施却没有跟上。交管部门拥有车辆信息，能够通过拍照识别等技术手段，对比出哪些外地车无进京证上路。但由于数据并非实时处理，只有每晚12点之后才能对比当天抓拍的照片，有人就动起了歪脑筋，无证或证件失效后，大白天仍在京城大摇大摆开车，办完事儿后再用APP“补”办一个进京证。

这无异于“先上车后补票”，办证程序的“快”和数据更新的“慢”之间产生了时间差，让抓违效果打折。而朋友所透露的“一个月买3套‘首套房’”也是利用了数据未实时更新的漏洞。

截至2016年3月底，央行的征信系统共收录8.85亿自然人、0.21亿户企业和其他组织数据。2007年央行就说，央行的征信系统中，企业数据库每天更新1次，个人数据每月才更新1次。2013年实施的《征信管理条例》也仅表述为“确保及时更新”信息，对更新频率无具体规定。

论规模，央行征信系统的数据库已经非常庞大，但论作用，更新迟滞将使效用打折。经济社会瞬息万变，每月更新一次的低频率，慢了不止一拍。就像进京证监管的数据一天才处理一次一样，数据更新不及时，就会留下后门。

此外，人们还可以通过办假离婚证、利用“纯公积金”贷款在征信系统的漏洞绕过“限购”政策的篱笆。

前者是因为，民政局与银行数据未联通，有人在路边花钱办了个假离婚证、假单身证明并顺利购房。后者是因为，银行判断一个人有几套房贷，唯一的依据是央行的征信系统。但是，纯公积金贷款并不在系统中，无形中又增加了购房资格。我注意到，今年8月贵州才将个人公积金相关数据，采集到央行征信系统，看来公积金和央行征信系统彼此孤立早已有之。

消除时间差才能堵住后门所谓的时间差本质上是信息的不对称，利用这种不对称，可能谋取一些特殊的利益。股市里掌握内幕消息的人永远比别人先走一步，楼市也一样。

人类社会已经打了无数次消除时间差的战争，从烽火台战报，飞鸽传书，驿站系统的运用，一直到电话的发明，再到大数据时代，信息越跑越快。今天的经济生活，很多领域，已经要求把时间差缩短到一天、一个小时、甚至是几分钟，这就是数据的实时更新。

作为中央、地方制定的购房政策，出发点是稳定市场、防止炒作、维护公平，制度的刚性是最重要的，如果政策只对一部分人有效，对其他人而言就是不公平了，数据后门的存在也很容易让市场失真，给监管埋下隐患。

魔高一尺、道高一丈。办法不是没有，既然问题出在信息的采集、更新沟通不畅上，解决的办法自然是让信息尽可能自由无阻地流动起来。

央行的征信系统应该每天更新，忠实地记录数据的产生过程。而且这个过程，应该通过自动化方法，时时刻刻通过软件包自动抓取各大银行的个人住房贷款数据，录入自己的征信系统，对一天之内多笔贷款的申请者按风险大小予以拒绝。

当然，更直接有效的方法，是各大银行之间应该联网，开放贷款数据的互查，减少人民银行的压力，杜绝骗贷者在不同银行间游离的空间。央妈再强大也无法包办一切，银行系统仍然有巨大的自治空间可以挖掘。当然这也意味着更好的设备，更多的人力，更高的成本。可是就推动精准调控能力、防止调控政策被架空、防范信贷风险而言，这是有必要的。一个四处借贷的炒房客，将金融杠杆用到极致，是每家银行的潜在威胁。

这个道理同样也适用于各行各业。现代的经济生活，有大量数据需处理，包括消费者的动态和每一名雇员的工作状况。事实上，越来越多的交易和客户反馈，以及组织内部的活动都有数据记录。而组织要用好这些数据，从当中获得有用信息作为决策依据，两项基本的工作，就是数据的联通和实时的处理。

天下武功，唯快不破，数据更新亦如此。所谓大数据，我一直认为，大数据之“大”，一是量大、二是多维、三是实时，后两者更为重要。正是因为多维和实时，数据的体量之大才能转化为价值之大。