如何用50块钱骗一个年轻人去开公司?


在写过这么多灰黑产案例之后,我发现了一个规律,那就是:越好赚的钱越容易被骗,而且不分金额大小。

 

什么资金盘、杀猪盘、P2P这种局,越是投入资金越大,平台对于用户可能越是捧着,反倒是刷单、实名、账号解封这种赚小钱的兼职,从来不顾及用户脸面。

 

说好了要坑你,就往死里坑,而且一点甜头也不给。越来越多人正在各种网络兼职的骗局里被毒打,甚至被白嫖。

 

 

50块钱成252家公司法人代表

 

你们大学的时候做过兼职吗?就做家教、派传单或者去肯德基端盘子那种,用自己的脑子或者体力换点零花钱。

 

想当年大家都是淳朴的美少年,不知道青春美好张阿姨的存在,也不知道裸照就能换贷款这种操作,那会大家的梦想都是星辰和大海。

 

什么软饭王、暴富梦,忒俗气。

 

如何用50块钱骗一个年轻人去开公司?

 

但现在不一样,随着网上冲浪选手的增加,生存压力越发激烈,大家不得不挤破头去抢一份廉价的“兼职”,才能维持得了生活。

 

在人潮拥挤的网络里,骗子们织了一张又一张网,用各种美丽的噱头把单纯的大学生们拖进了罪恶的深渊。

 

什么有偿借身份证和银行卡去注册公众号/开网店/刷流水这种鬼话,竟然成为公然行骗的正当理由,而且成本极低,几十块钱就能买到一个纯白户的全部信息。

 

这种事不是第一次了,去年我们曾经写过某大学毕业生因为高薪诱惑在邻居的哄骗下,成为了十几家公司的法人代表,其中好几家公司出现经营异常,不知道什么时候就会出事。

 

为了赚点钱,当初这兄弟还把自己女朋友和好朋友也一起叫了去,有福同享嘛。

 

如何用50块钱骗一个年轻人去开公司?

 

当初说好2400一家公司,注册12家公司应该给28800,结果一毛钱没拿到不说,反倒背上一堆定时炸弹,坑了自己还害了朋友。

 

原以为政策变严,这种事情会越来越少,可事实上,情况正好相反。

 

这不,前阵人民日报也报道了这事儿,只不过新闻里的这哥们实惨。就赚了50块钱,名下多了两百多家公司,还是一年后经人提醒才知道真相。

 

更惨的是,这两百多家公司还是在不同的工商所注册的,想要注销,只能自己一家家跑。就算辍学在家,250个工作日天天都去报道,也得一整年才能注销完。

 

万一执行期间这些公司发生经济纠纷,且对方胜诉,那么公司的法人代表也就是这哥们也需要承担责任,比如上征信黑名单、限制消费啥的。如果名下公司出现欠税漏税,那就更扯不清了。

 

这50块钱的代价可真是太大了。

 

这些被骗的大学生们都是通过“兼职”的方式加入骗局,而类似于这种出借身份证、银行卡进行注册实名的兼职,在网上数不胜数。

 

各种网络兼职平台上也能找到类似的实名认证业务,只不过成本更低,一单几块钱,不愁没人做。

 

如何用50块钱骗一个年轻人去开公司?

 

根据用途不同,平台不同,对兼职人员的身份信息要求也不同。比如某些相亲网站的实名任务就规定只有1971-1984年的男士能做,至于这些注册完的实名账号,用途大家应该都清楚。

 

【40岁,年薪百万,企业高管,深圳有房,单身离异,现寻觅一名知己伴侣,共度余生】,接下来就是常规的小投资,月赚好几万,几天就回本。

 

为了让双方的感情进一步升温,高管会邀请恋爱对象一起加入搞钱阵营。先是有亏有赚,等对方把钱全部投进去之后,高管就会突然失踪,而投进去的钱也就这么没了声响。

 

所有的杀猪盘,大抵都是从相亲网站开始,而始作俑者就是那些真人实名账号。

 

此外,搞博彩,注册小程序,开公司开对公账户,也是这类身份证的主要使用途径。

 

这其中,开对公账户可能是骗子们骗取身份证的主要目的,因为对公账户的用途广,而且卖得起价。

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这些买卖渠道能够轻易在网上搜到

 

所谓的对公账户其实指的就是企业银行账户,相较于私人账户而言,对公账户的可信度更高,而且网银对公账户,单日限额500万,是洗钱、诈骗等非法交易的首选。

 

在QQ群里,有人正在高价出售、收购这类对公账号,卖家都声称自己是一手货源,绝对安全。谨慎一点的则表示,货到付款,支持面交,因为灰黑产行业里最不缺的就是骗子。

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网售的对公账户一般包含八件套:对公银行卡、公司营业执照、对公账户银行申请表、公司公章、法定代表人身份证正反面照片、对应网银U盾、法人代表印章、公司章程。

 

一套对公账户的价格在几千元到上万不等,QQ群里的报价通常在7500-15000之间,底气足的叫价会更高一点。但是这类交易群里通常都是雷声大雨点小,全群两百个人在叫卖,实际上真正有货的可能就那么八九个。

 

这些银行卡及资料在到手后将会发往菲律宾、缅甸等东南亚国家。为什么是那?

 

因为东南亚是杀猪盘和资金盘的天堂,但凡我们写个什么裸聊诈骗的案例,窝点一定是在东南亚,具体的就不展开说了。

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买的卖的都违法

 

买卖对公账户早已形成一条完整的产业链,有人提供各种到场不到场的兼职工,也就是上文那些懵懂的大学生们或者其他的社会人士,在贩子的行话里,他们被统称为人头。

 

只要给点小恩小惠就可以乖乖听话,实名认证,行。人脸验证,可以。只要够态度嚣张,不给钱都行。

 

有这种买卖资料的也有专门跑腿代办的,提供资料、提供人头,公司、账户代开,专业一条龙,只要钱给到位就行。

 

不管你是想独家定制还是只想要个人头跑现场,都能找到相应的卖家。

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此外,卖家还会承诺账户安全性,比如三个月内账户出现问题,可以随时带人头去银行验证、解封。如果账户用不了那就意味着人头拿不到钱。

 

为了增加信任,一些卖家还会承诺资金被冻结,保证赔偿。

 

但这种话听听就算了,一旦银行发现该账户存在非法交易,卖家还上赶着给你赔钱?想都别想。

 

毫无经验的大学生在银行的盘问下肯定话不过三句就露馅,之后还不是顺藤摸瓜查出背后团伙,然后一锅端。

 

再说了,本身就是非法交易,见光死的生意还妄想卖家帮你出头?虽说大家都是一条绳上的蚂蚱,可毕竟账户资料不是自己的,先跑为上才是要事。

 

为了打击这类买卖对公账户的行为,其实国家已经制定了很多的条例规范,但你知道的这种事情,没内鬼的参与,肯定不可能这么猖獗。

 

想要注册对公账户,除了需要本人到场,大部分的银行还会派人上门查验场地设备。空壳公司越来越难做,但是市场需求却只增不涨,繁荣的诈骗市场涌进越来越多的受害者。

 

被骗的大学生是很可怜,但是根据法律规定,不管是买方、卖方还是资料提供方都是需要承担责任的。

 

8月27号,郑州警方公布了首批230名买卖账户、冒名开户的人员信息,其中相当一部分是大学生。

 

法律不会因为你是学生身份而手下留情,大家都是成年人,该学会承担责任了。

 

至于你这份兼职赚的是50块还是500块,那不重要,重要的是违法行为已经构成,就必须接受处罚。

 

根据规定,受到惩戒的个人,5年内不能使用银行卡在ATM取款,不能用网银、手机转账,什么支付宝转账、微信收红包、扫码付款想都不要想。

 

从此移动支付与你绝缘,买东西只能老老实实掏现金。当别人在返程的火车上谈笑风生,可能你还裹着军大衣,在火车站排队购票的队伍里风中凌乱;当别人在群里抢红包笑出声,你也只能对着手机流下两行清泪。

 

这画面太美,我光是想想就觉得心口痛。

 

至于那些代办的中介以及买卖对公账户的贩子和买家,别的不多说,一首《铁窗泪》送上我真挚的祝福。

 


 

 

 

 

在隐私越来越被重视的时代,个人隐私的价值越来越大,但这同时也意味着有关隐私的生意会越来越红火。

 

起先大家只是买卖个人身份信息,后来实名认证兴起,人脸也成为了数据买卖的一部分。

 

这个世界永远都是这样,当一部分人恨不得天天断网以保护隐私时,总有一部分人会以十分低廉的价格,把自己的隐私打包出售。

 

或许这的确是我们所说的“信息差是一切生意的本源”,可具体原因谁知道呢。或许只是想要喝一杯奶茶,或许只是为了买包烟。

 

但不管是出于什么目的,以什么价格出售自己的隐私信息,这永远都是一场只亏不赚的生意。

 

因为隐私的阀门一旦打开,就再也无法关闭,达摩克利斯之剑将永远高悬于头顶之上。

 

就像开头那哥们一样,不知道哪天起床,可能就会背上洗钱、诈骗的锅。

 

 

 

 

如何用50块钱骗一个年轻人去开公司?

 

老黑。

 

早年做过技术,也做过自由调查记者,之所以写【一本黑】公众号,是想用最简单的语言,告诉大家,这个世界上真的存在魔鬼,不然你没法理解人性。

 

转自:https://mp.weixin.qq.com/s/1I6Y3Xus09Q8mlXCec2vvg

百年东北悍匪是怎么被踩死的

1

 东北的土匪渊源

北是个好地方,去过的人,尤其是坐火车过去,看一眼车窗外平坦到天际的原野,基本都会有种吟诗的冲动。博主十几年前第一次去东北,吓了一跳,震惊之余,无法抑制吟诗的冲动,一顿文思飞舞,最后憋出句,“操,真特么牛逼”。

 

但是历史上东北开发得很晚,这跟它的地理位置有关。这地方一直都是中原农业文明和游牧民族冲突前线,乌桓、柔然、鲜卑、室韦、契丹和女真,包括韩国人自认祖先高句丽(高句丽是吉林人,当然不是棒子爹),都在东北,打得天昏地暗。再加上那旮沓冷得要死,耐寒作物直到明清才传入中国,在那之前,东北几乎没法种地,既然没法种地,农业文明也就扩张不过去。

 

到了清朝,作物倒是有了,但大清搞了个叫“柳条边”的东西,禁止汉人老百姓去东北种地,原因嘛,担心哪天自己在中原混不下去了,随时准备回东北老家继续渔猎(女真不是游牧部落,不是放羊的;他们是渔猎部落,打猎钓鱼的)。

 

只在东北留了一些军屯,防止沙俄南下,大家知道的“江东六十四屯”,就是这玩意。此外还有大家熟知的“宁古塔”,也是古代军屯,那里的“披甲人”经常能收到北京来的快递。

 

这些军屯后来经常发不了工资,大量士兵逃亡,变成了土匪。再加上东北到处是好东西,什么人参、海东青、鹿茸和黄金什么的,这些玩意都是官方禁止私人涉足的,但利润太厚,所谓“赔本的买卖没人干,掉脑袋的买卖有人干”,所以东北一直活跃着大批武装走私集团,——这热土上与生俱来有种黑社会基因。

 

到后来大清控制力越来越弱,管不住刁民们,山东河南的农民才成群结队地向东北移民。

 

那么多人到了东北这片化外之地,当时政府在东北的控制力极弱,可以忽略不计。按照这些年一些经济学家们的理论,没有政府,也就没有控制,不收税,轻徭薄赋,是发展自由资本主义的好地方啊!但真实的历史是,权力讨厌真空,政府不去填充,黑社会就会去填充

 

农民们成群结队到了东北后,有的开始种地,有的开始放羊,但有一部分人很快就意识到,卧槽,我搞啥生产啊,直接抢不就行了嘛。再加上东北长期以来的黑社会基因,林立的黑社会组织就跟南美的毒枭一样蓬勃发展起来,还有我前面提到的武装走私集团,最后土匪们划定势力范围,竟然取代政府开始收税了。

 

还出现了黑社会瓢把子一直干到国家头目的奇事,也就是我们熟知的张作霖同志(他出身土匪,被炸死时职务是民国陆海军大元帅,相当于现在的军委主席兼国防部长和总参谋长,正经国级干部),可以说是土匪界的翘楚了。

 

整个20世纪上半页的东北,土匪们经过复杂的博弈,各自都有了一些生存的必杀技。

 

比如有的团伙的技能是有钱势力大,被朝廷招安;比如张作霖,就可以占着大城市。

 

有的团伙依赖的是地势险要,又是交通要道,险要的地势可以化解其他土匪武力的优势,你有坦克但是你开不上山你照样干瞪眼。

 

还有土匪就是单纯的彪悍,能打能闹能跑,而且很有信用,说杀谁全家就杀谁全家。大家也都不愿意随便惹这种亡命之徒。

 

这样,局面就慢慢地稳定了下来。当时东北有150个县城,土匪控制着100多个偏远的,政府控制着50个铁路沿线的,格局非常稳定,大家其乐融融。

 

中间经历了大清、北洋和日本人,形成了一个复杂的稳态。在东北,政府、土匪和老百姓和谐地存在着,大城市归政府(这时候大土匪已经和政府合流了),离城市远一些的地方归土匪。

 

这一点就连日本人来了也没改变。关东军当时有一百多万人,依旧拿土匪没办法,只是收买了一些土匪,来防着其他的土匪,“以匪制匪”。

 

然而土匪机智地进化出来了更复杂的策略,拿了日本人的钱象征性地去攻击下别的山头。当然他们不会使全力,那不掉日本人圈套了嘛,万一自己被灭了咋整;就算自己没灭万一对方被灭了,自己去哪领钱。大家都懂,所以在那里各种演。日本人也没有更好的办法,算了下,日本人自己全力去剿匪成本太高,也就凑合着过了,又不是不能过。

 

2

 变革前夜

 

这种状态一直持续到1945年8月15日,日本人投降了,游戏套路全变了,因为整个中国历史上最不信邪、革命最彻底的组织,穿着破破烂烂的军服就跟叫花子似的出关了。他们的到来即将颠覆以前所有的规则。

 

当时国府也在用美国提供的军舰和飞机向东北运兵,国府和我党对待土匪的看法完全不一致。

 

国党的部队里本身军阀的部队就很多。这些部队很多素质还不如土匪,所以国府到了东北对土匪的政策是直接发委任状收编土匪,这个剧情大家去看看前几年的热片《智取威虎山》就懂了。

 

国军派个联络官过去疏通,很多土匪头子一夜之间变成了“前进总指挥”、“国军军长”、“少将师长”,比如那个“座山雕”,他就是个上校旅长。这些土匪手底下的队伍继续保留,不过有了官方认证,今后奉旨打劫。事实上国府就是这么“兼并”来的。

 

我党没这习惯,加入八路的队伍就必须按照八路的套路来,接受改编,接受改造,罪大恶极的枪毙,土匪得改掉土匪的所有毛病,然后加入八路重新开始。

 

不可能直接委任哪个土匪做师长,他手下的队伍还保持原来的编制,这简直不可想象。事实上确实有少部分土匪接受改编,重新做人,在解放军中也混得风生水起,一部分还跟随四野百战余生,活到上世纪八十年代。

 

但大部分土匪接受不了解放军这边严苛的纪律,也受不了那种长途跋涉的作战风格(我上篇文章讲过,共军这边一天跑一个马拉松跟玩似的),大部分都跟了国军,而且日本人走的时候大量的装备和小型军火库被土匪洗劫。后来的东野战史里讲缴获的土匪武器时,经常出现几百人的土匪窝,竟然有几十挺轻机枪的奇观,国军美械中央军都达不到这种境界。

 

不仅如此,当时一些土匪急需立功表现,这样就可以带着军功加入国军,努力一下,团长升师长。

 

等到八路到了东北,大量的土匪假装洗心革面,第一时间赶去投奔。当时大战在即,正好缺人,也没来得及甄别就把他们编入了队伍,到随后国共东北大战开打,问题出了一大堆。比如有土匪防守的阵地发生临阵脱逃,或者干脆调转枪口向我军射击,引发混乱。

 

1946年,当时东北局内部通报学习的一个材料里就详细描写了两个县城被血洗,我方任命的官员和公务员被拖到郊外集体被屠杀,而且经常出现八路的军官或者哨兵在路上被打劫,然后残忍杀掉。

 

就在1945年12月,党内大佬张闻天当时坐着苏军卡车从牡丹江到佳木斯,路上遭到了土匪袭击。幸亏当时苏军士兵火力猛,土匪也不知道车上是中共大佬,看着不太好得手,很快就跑了。

 

国共东北对决的前期共军损失惨重,并且一路逃向松花江以北,跟土匪捣乱就有一部分关系。

 

还有,一开始很多土匪还在观望状态,随着东北战事不利,现在眼瞅局势明了,就掀起了一波针对我军的反叛和偷摸打黑枪的风潮,破鼓万人捶嘛,大批干部和巡逻队遭到捕杀。

 

比如在牡丹江,一开始我军最早到了那一带,当地的土匪都加入了我军。后来听说国军在四平那一带取得了胜利,突然意识到自己站错队了,不止站错队,而且他们也受不了我军那种严格的军纪,8000多投降过来的土匪,还没等整编完,叛乱了5000多。佳木斯政府的副市长也被土匪给枪杀了,大批干部遭到屠杀。

 

或者到处出击,专门袭击我方落单干部和巡逻队,破坏交通线,烧粮仓,甚至学会了集中优势兵力进攻我方防守薄弱地方,比如在一个叫“刁翎”的地方,四野的队伍跟土匪们反复争夺,在第一次打下来后,让部分士兵驻守,大部队去干别的,没想到很快就被土匪杀了个回马枪,驻守部队全部阵亡,甚至被土匪们开膛破肚弃尸街头,等到四野的队伍会师才把这伙人解决。

 

各地情况都差不多,土匪都是一群墙头草,他们没有主义也没有信仰,只认利益,一旦觉得形势不对就翻脸。

 

3

 林总拿土匪练了兵

当时东北战局大概分成三个阶段:

 

一开始我军到东北早一些,因为黄河以北根本没有国军中央军,必须得依赖美国的飞机和军舰运输,所以我军抢了先机,提前到达东北,在东北抢了一部分日军军火,收编了一部分伪军和土匪。

 

随后国军大部队赶到,双方开打。八路这边装备差(好装备大部分给了伪军和土匪,随后到达东北的自己队伍反倒没拿到,比如黄克诚带着新四军的队伍到达东北后,他们这些经验丰富的老兵们竟然都用破枪烂炮,当时叫“新兵新枪,老兵老枪”),打不过国军,一路狂奔,跑到松花江以北去了。

 

然后在松花江以北训练士兵,搞土改,修复日军工厂,准备反攻。这段时间,开始收拾东北境内的土匪,盘踞东北一百多年的土匪末日也就到了,因为林总准备用他们练兵。

 

从1946年开始,东北局把当时兵力的三分之一派出去剿匪,先对大型土匪据点发动进攻。这个好解决,先用大炮轰,然后队伍排成散兵线冲上去,既练兵,又稳定后方。

 

但是麻烦的是剩下的土匪跑山里去了,或者化整为零到处出击,跟游击战起家的我军玩上了游击战。专门从事破坏交通线,袭击党政机关,策划地方叛乱等等。

 

日本人在的时候,到这一步也就束手无策了,他们并没有那么大的决心深入东北丛林深处彻底解决东北匪患,毕竟重武器也没法调山里去,山里互相乱射伤亡又大。而且也担心把屎罐子砸了溅的到处都是。

 

但是这次不一样,碰上了一堆较真的人。

 

为了解决这个难题,东北局把党内最优秀的游击战专家贺晋年派到东北解决这个大麻烦。

 

这人也是个传奇人物,延安时期就负责保卫根据地的工作,把延安那一带的土匪剿了个干净;后来到了东北一直承担剿匪的工作;土匪剿灭后又参加了历次重大战役,包括四平战役、秋季攻势、冬季攻势和辽沈战役等等,是传说中的东野十虎将之一。

 

贺晋年的套路有巧劲也有猛劲,巧劲就是带着精锐小分队,潜入深山,通过人粪马粪辨别对方数量和远近,通过各种迹象判断对方跑哪去了,比如脚印,被挂断的树枝等等,就像游侠似的,一直追杀土匪。

 

比如我看回忆录里说,老猎人们教给突击队,如果山上出现乌鸦盘旋,大概率是下边有人在宰杀动物,人吃完之后乌鸦等着吃骨头和内脏,所以在天上盘旋待机。

 

而且贺晋年知道单纯土匪不可能闹那么大动静,肯定是东北局内部有人传递消息,所以大规模清查东北局内部奸细,一查查出来一大堆,这些人以前在伪满洲国担任职务,共军来了后他们又跟着共军混,但是担心将来国府赢了,所以提前向国府和土匪传递消息,准备到时候再次转变立场。

 

而且由于前线吃了败仗,后方很多我军自己的人也开始担心局势,为将来的事考虑,并且由于进城后开始接触各种好玩东西、漂亮妞等等迅速就崩溃了,不少军官也发生叛逃,并且和土匪里应外合攻打共军的地盘,我方伤亡自然极大。

 

除了巧劲,还有猛劲,也就是他就像是拳击手一样,自己坚持不住的时候知道对方也坚持不住了,自己疲惫不堪的时候,知道对方也好不到哪里去,只需要再使把劲,对方就崩溃了。

 

有几次他高烧不退,路都没法走了,骑着个驴继续追。手下小弟说老大咱们这样也不是个事,你病成这样,咱们这边还有好几个病得不行的,能追得上吗?他说你懂个屁,咱们成这鸟样了,他们能好哪去?继续追,说不定他们那边的人都跟你似的,心劲泄了呢。没过多久果然追上并全歼了。

 

有了追杀土匪经验的小队成员可以带着其他没经验的再去实战学习,有什么技巧或者心得全军推广,全军再在这个基础上再改进,再推广,这就是典型的现代软件项目中使用的“迭代开发”套路。一大批包括杨子荣在内的“游侠”被识别并锻炼了出来,随后分散到整个东北带队追杀土匪。

 

杨子荣的事迹尽管远远没有电视上说得那么激动人心,但是也远不是正常人所能想象的。茫茫雪原杨子荣是顶级的定位和追杀专家,经常三天三夜不休息在雪地里追杀土匪,他们团队经常以少破多,直到后来阵亡。

 

整个过程既惨烈又乏味,整个东北到处枪声,猎杀小队千里追杀,土匪们亡命天涯,还是被抓到后就地处决。

 

这样,一边锻炼,一边猎杀,差不多用了近一年,松花江以北匪患彻底消除。此后四野走到哪,剿匪剿到哪,毕竟他们熟悉套路,精通这方面业务。

 

而且吧,土八路有个特点就是策略跟着所处环境迅速改变。比如他们当初土不拉几的跟日本人打游击,最怕的其实不是日本人——日本人在山路上跑不过他们,但是怕狼狗,八路内部当时最关键的一个绝学是怎么打狗。

 

等到1949年,要解放台湾了,他们又去香港找英国人买军舰准备进攻台湾,因为英国人在列强里最没原则,啥钱都敢赚,卖鸦片卖军火卖盟友啥都干,——不过话又说回来,它当了四百年列强,如果只是以德服人可搞不定。

 

没有重炮的时候他们就搞土攻,把战壕一直挖到对方眼皮底下;玩榴弹炮打不准特定目标,干脆把榴弹炮推到最前线去直射,这叫“大炮上刺刀”。

 

抗美援朝战争面对美军排山倒海的凶猛火力,又创造性地搞出来了更复杂的防空洞,防榴弹的、防坦克的、防燃烧弹的,美军往往一顿炸,看着山上连细菌都给炸没了,等他们步兵冲锋时志愿军又端着冲锋枪从洞里出来了。反正用土办法啥事他们都敢搞而且能搞定。

 

1946年也一样,当时逮到匪首就枪毙,然后砍下人头拎着去示众。而且一开始的策略是“首恶必究,胁从不问”,也就是只处理土匪头子,基层的不过问。后来总结经验发现卧槽,把小土匪放回去这帮人别的事干不了,又去当土匪了,就干脆定了个时间点,XXX之后还不悔改,继续当土匪,一律枪毙。

 

你先别管残忍不残忍,管用,对待土匪你要是用现在西方那种圣母手段这辈子都剿不完。这种务实又不失机智的套路,让他们这伙人解决了无数三四百年都解决不了的问题。

 

这也是为啥这些年很多互联网大厂,让中层管理层学习党史,其实秘密都在里边了。而且这些年扩散到整个一线城市大公司的一些策略,比如“小改进,大否定”,比如“小步快跑的迭代策略”,基本是七八十年前提出的一些观点,在这篇文章里都能看到影子。

 

截止1947年,经过一年多的折腾,又是大兵团围剿,又是猎杀小队到处出击,持续了一百年的东北匪患彻底解决了,土匪头目基本被人民公审后感受到了人民民主专政的暴击,小匪除了死了的,其他的都接受改造加入东野,东野的队伍训练的也差不多了,该和国军打正规战了。

 

4

 尾声

 

前段时间有件事让我非常惊讶,印度到现在还一直有游击队,政府也解决不了。

 

印度陆军有个说法,说是要“打赢2.5场战争”,说的就是同时和中国、巴基、国内的游击队开战。有件事还是挺明显,如果单是比拼摩托车驾驶技术,那印度基本可以横扫所有列强和他们国内的游击队,其他的就不好说了,如果他们那么强,按理说七十年前就应该先解决了那0.5。

 

我国反正是解决了,我这边没查到官方到现在也没公布具体伤亡,不过江湖上有个说法,截止1953年,中国境内的匪患彻底肃清,“剿匪战争”伤亡远超三大战役。

 

不过好歹把问题解决了。这类问题就是越早解决越好,越是留在后期,越容易被别国利用,越难解决,参考弯弯就知道了,同理新疆西藏,都是一样的。那时候解决是快刀斩乱麻,越往后越难。

 

这也是初代中央领导集体最让人感动的地方,有种解决问题的决心和行动力,并且不怕困难,百折不挠地把能解决的问题都解决了。

 

全文完

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上海人,其实过的没那么容易

 

我出生在上海,今天我想自评一下上海土著这个群体。
无疑,上海土著是幸运的,出生在上海这个城市,很多人一落地就自带300-500万资产。但同时,他们又极其守成,绝大多数人没有更进一步去猎取更大的成就,而是选择满足目前“小确幸”的生活。
上海已经不再是冒险家的乐园,转身成为了一座保守主义的大本营。
随着房价的上涨,上海土著们的身价在膨胀,但我们在这座城市的地位、话语权却在悄然下降——单位里的领导都换成了新上海人,发生在上海大大小小的创业故事、暴富神话几乎与我们无缘。
最近我和两个朋友见面聊了聊,感觉是很典型的上海土著画像,令人感慨万千。

1

第一位朋友是我本职工作——某投资咨询公司的客户,来公司所在的办公楼里面试,正好看到了公司的标牌,就进来碰了个面。
客户是一位三十出头的女性,从平日的交流中,可以判断出对方的风险偏好极低,投资只买银行存款。咨询的问题基本都是比较各家银行利息的高低,就像老阿姨买菜一样,几毛几分算得撒拉斯清。
趁着这次面谈的机会,我得知她的家庭条件其实不错,是住在宝山大华的拆迁户,娘家有两套拆迁房,老公家里也有三套拆迁房,其中一套为婚房自住。
问题在于,这些资产都不是她所控制的,而是在老人手里,租金收入也被爸妈拿去旅游和买保健品了。
夫妻两个人的薪资,一共就一万出头,丈夫是政府单位的合同工,妻子是私营企业的会计,日子其实过的很清贫。
我问了问客户未来工作有什么打算,对方说:就想找个清闲点的工作,目前私企的工作经常加班。
住在宝山不远万里要来莘庄上班,路上就得两三个小时,还要在私营企业找“清闲”的工作,这个职业选择也是很谜了。
不过,我倒是很能理解他们的想法。普通的学历与工作经验,不破釜沉舟一下很难在职场冒头。但拆迁的房产,即使没有拿在自己手里,也是未来某天能继承的,有这部分财产在,削减了他们的斗志,“求稳”成了最终极的追求。
上海的拆迁户中,现金流同样紧张的也不在少数,他们能守住财,但却过不上哪怕是入门级中产的生活。

2

第二个案例是我的中学同学,听说我对上海房产这块比较了解,正好他又有购婚房需求,约我出来喝杯咖啡。
见面时,他依然是那副有钱小开的模样,全身上下都是名牌。中学时就曾听闻他父亲是某国企的高层,彼时,女朋友可是换了一个又一个,现在居然也要安定下来结婚了。
本以为他会买1500万的房子一步到位,他报出的预算还是远远低于我的预期——500万总价。
手里的钱其实是不少的,足足有400万。不过,他计划拿300作首付,公积金覆盖掉一些,每个月只肯还小几千块的月供,100万留在身边作“备用”,还希望用500万买到100平以上带学区的房子。
我反问他,为何不多贷点款,否则满足不了市区通勤和学区的条件,随着工资增长,月供压力也会减轻。他说:年纪轻轻就背上那么多贷款,压力太大了,周末还得花钱吃吃喝喝玩玩呢。
说这话的时候,他的眼睛里已经没有了当年全力以赴的锐气。
回想中学时代,他参加各种竞赛,不畏艰险,数学最后一题不做出来誓不罢休,是班里少数几个考进985的学生,还是热门的计算机系。
直到,他父亲把他安排进银行的IT后台,他也认同了“安稳过日子”的想法。
天才掉落凡间,有时候只是一念之差。
现在已经不是20年前了,入对了行,高收入、低房价就送到嘴边,不用付出太多就能轻松完成阶级跃升。
当下,再也没有工作几年就能全款买房的基础岗位。
这也是一个充分竞争的时代,躺着赚钱的好事也不复存在。
而我亲眼见证了许多上海人不加思考地在模仿父辈们的成功路径——进入外企或是本地国企,期望升职加薪买大house。
他们其中很多还是中产阶级出身,家境殷实,学历双985。
但是,对工作单位的选择,他们甚至没有做过基础的竞争格局分析。
首先,行业增速放缓或萎缩,企业的利润率大幅下滑,银行这种金饭碗的净资产回报率也从20%下降到了10%。
其次,职场上人与人的竞争在加剧,也就是所谓的“内卷”。以前二本毕业的都能当领导,现在根本进不了门,招人门槛就是985、211。有次看到交行总行的公示录取名单上清一色的清北,连个其他学校都没,我就知道这行业快完蛋了。
过去,大部分企业规模还小,上面都没几个人,进去几年就升职是常态。现在各种岗位都插满了人,退休年龄又延缓了,老头们迟迟不滚蛋,又要和各种二代拼背景,人艰不拆。

3

不得不说,上海土著的运气真的不错,可能是最幸运的一线城市居民。
97年房改,商品房大量上市,赶上了亚洲金融危机,房价一路小幅阴跌到03年。
而这正好是上海居民收入跃进式提升的时期,也是外企进入中国的黄金年代。
96年P&G在上海招应届生,工资开到9000一个月,四大会计事务所是6000一个月。这些人五年内就能拿到两三万的月薪,十年升合伙人百万年薪。
彼时内环线的房价,只有4000-5000/㎡,一两年就能全款买套房。十几年前上海房价的制高点在虹桥古北,价格就是被外企人给推上去的。
走国企、体制内路线的,机会更是不计其数。05年左右,很多单位的收入就和现在差不多,宝山罗店的公务员一年拿25万,宝山的房价3000块一平。
经过几轮房价的冲刺,早年买房的这些人都赚得盆满钵满。
而在这些单位工作的,身份证大多是310开头,外企的通用语言是英语和上海话,体制内更是土著的天下。
低房价、高收入的超级红利期,基本都是被上海土著享受到了。大量的外地大学生留沪进入陆家嘴、张江的市场化竞争企业成为社会精英,那都是后来的事情了。
城市边界的扩大、旧城改造、世博会也造富了一大批拆迁户,这笔钱对于他们,也等于是从天上掉下来的。

4

房价的暴涨使很多人获益,但我们的幸福感并没显著地提高。
说句实话,现在大家手里虽然有资产,却不一定过得舒服,不知不觉,上海土著的水逆期来了。
首先是劳动力市场的剧变。原先单位里都是310,你好我好大家好,其乐融融。
现在,这个城市吸收了全国的精英人士,是个充分竞争的市场。商场如战场,原地踏步就是败退,追求安稳、小确幸的上海土著日子就不好过了,单位里没那么好“混”了。
更重要的,是面对变化的不适应。上海土著是一个极其守成的群体,讲的难听一点,就是反射弧过长、路径依赖惯了。
篱笆网上最近有个热门贴:
上海人,其实过的没那么容易

 

楼里的评论大多都是惊呼状。不禁让人感叹上海土著对国内其他区域理解之片面,还以为外地都是蛮荒时代。
年轻人在职业发展上也是反射弧慢一拍,进入外企依然是大多数人,甚至是高学历人才憧憬的目标。这与父辈们辉煌的外企时代关联很大,年轻人心目中理想的工作状态就是穿上体面的职业装,出入高档写字楼,一路升职加薪。
但实际情况是,工作三五年拿着四位数工资的也不在少数。
国企、外企近十年就是一个阵痛期甚至衰退期,腾讯、阿里这些互联网巨头又在别处起家,在这些公司里能见到全国各地的人,就是听不见一句上海话。
朝九晚五打打工就能过上好日子的好事已经没有了,在这个凭本事吃饭的时代,我们显得有些不知所措。

5

但,回头一想,上海土著向上的潜力又是很大的,有时候只是我们不敢想而已。
来上海打拼的人,没有退路,想在这里扎根,只得小心前行,不容许失败。
而土著至少家里有房,试错成本要比新上海人小很多,更应该去尝试着追逐风口,而不是循规蹈矩。
拿我自己举例,之前在一家500强大单位工作,每天西装革履出入陆家嘴摩天楼,说出去也倍有面子。但进去呆了一段时间就深知竞争格局之险恶——公司二代多、领导流动性低、工作内容毫无技术含量,就是新时代的流水线,我一没有背景,二不会溜须拍马,留着干嘛呢?
遂顶着家里人的强烈反对跳到小型创业公司,一年不到时间工资翻了3倍。
一年前,我在猎聘APP小心翼翼地填下了“期望薪资10K”,一旦有企业HR来询问意向都欣喜不已。一年后,base没有30K邀约我都直接无视。
现在回想起来也好笑,给自己设限,认为自己“在这个年龄段,只配拿这点工资”的想法真是荒唐。
我们最好不要抱着“未富先稳”的心态,企图在一个地方一辈子做一些伪工作,获得虚假的安全感。提升自己的核心竞争力才是最安全的。
我认为有以下三条适合当下的个人发展路径。
一是进入这个时代真正的顶企业博一把,腾讯、阿里、华为这种,它们像21世纪初的外企一样,给的出数倍于普通工作的价钱。
二是找个时薪高又没有裁员风险的单位,比如公务员,在大量的闲暇时间积极拓展副业,等于是给自己买一份看涨期权。
第三条路径适合有一技之长的人,可以尝试在自媒体上建立个人IP,博一把说不定就发财了,全力以赴一把,可以站得更高。没成功,最多也就是损失一点时间成本。
美团的老板王兴还是学生的时候,父亲已经是福建的水泥大王,他抱着空杯的心态,才会屡败屡战,美团之前创业失败六次。
我们不妨也保持空杯心态,天马行空出去闯个一两次,把房本作为安全垫,而不是功劳簿。
以上是正文,来自阿楼。
如果你觉得有用,请把这篇文章转发给有需要的朋友。

 

【END】

转自:https://mp.weixin.qq.com/s/20H8llnOJl_UoqEEfzGlDA

再见,python中的正则表达式

来自公众号:Python编程时光

从一段指定的字符串中,取得期望的数据,正常人都会想到正则表达式吧?

写过正则表达式的人都知道,正则表达式入门不难,写起来也容易。

但是正则表达式几乎没有可读性可言,维护起来,真的会让人抓狂,别以为这段正则是你写的就可以驾驭它,过个一个月你可能就不认识它了。

完全可以说,天下苦正则久矣。

今天给你介绍一个好东西,可以让你摆脱正则的噩梦,那就是 Python 中一个非常冷门的库 —  parse 。

1. 真实案例

拿一个最近使用 parse 的真实案例来举例说明。

下面是 ovs 一个条流表,现在我需要收集提取一个虚拟机(网口)里有多少流量、多少包流经了这条流表。也就是每个 in_port 对应的 n_bytes、n_packets 的值 。

cookie=0x9816da8e872d717d, duration=298506.364s, table=0, n_packets=480, n_bytes=20160, priority=10,ip,in_port="tapbbdf080b-c2" actions=NORMAL

如果是你,你会怎么做呢?

先以逗号分隔开来,再以等号分隔取出值来?

你不防可以尝试一下,写出来的代码应该和我想象的一样,没有一丝美感而言。

我来给你展示一下,我是怎么做的?

再见,正则表达式

可以看到,我使用了一个叫做 parse 的第三方包,是需要自行安装的

$ python -m pip install parse

从上面这个案例中,你应该能感受到 parse 对于解析规范的字符串,是非常强大的。

2. parse 的结果

parse 的结果只有两种结果:

  1. 没有匹配上,parse 的值为None
>>> parse("halo""hello"is None
True
>>>
  1. 如果匹配上,parse 的值则 为 Result 实例
>>> parse("hello""hello world")
>>> parse("hello""hello")
<Result () {}>
>>> 

如果你编写的解析规则,没有为字段定义字段名,也就是匿名字段, Result 将是一个 类似 list 的实例,演示如下:

>>> profile = parse("I am {}, {} years old, {}""I am Jack, 27 years old, male")
>>> profile
<Result ('Jack''27''male') {}>
>>> profile[0]
'Jack'
>>> profile[1]
'27'
>>> profile[2]
'male'

而如果你编写的解析规则,为字段定义了字段名, Result 将是一个 类似 字典 的实例,演示如下:

>>> profile = parse("I am {name}, {age} years old, {gender}""I am Jack, 27 years old, male")
>>> profile
<Result () {'gender''male''age''27''name''Jack'}>
>>> profile['name']
'Jack'
>>> profile['age']
'27'
>>> profile['gender']
'male'

3. 重复利用 pattern

和使用 re 一样,parse 同样支持 pattern 复用。

>>> from parse import compile
>>> 
>>> pattern = compile("I am {}, {} years old, {}")
>>> pattern.parse("I am Jack, 27 years old, male")
<Result ('Jack''27''male') {}>
>>> 
>>> pattern.parse("I am Tom, 26 years old, male")
<Result ('Tom''26''male') {}>

4. 类型转化

从上面的例子中,你应该能注意到,parse 在获取年龄的时候,变成了一个"27" ,这是一个字符串,有没有一种办法,可以在提取的时候就按照我们的类型进行转换呢?

你可以这样写。

>>> from parse import parse
>>> profile = parse("I am {name}, {age:d} years old, {gender}""I am Jack, 27 years old, male")
>>> profile
<Result () {'gender''male''age'27'name''Jack'}>
>>> type(profile["age"])
<type 'int'>

除了将其转为 整型,还有其他格式吗?

内置的格式还有很多,比如

匹配时间

>>> parse('Meet at {:tg}''Meet at 1/2/2011 11:00 PM')
<Result (datetime.datetime(201121230),) {}>

更多类型请参考官方文档:

Type Characters Matched Output
l Letters (ASCII) str
w Letters, numbers and underscore str
W Not letters, numbers and underscore str
s Whitespace str
S Non-whitespace str
d Digits (effectively integer numbers) int
D Non-digit str
n Numbers with thousands separators (, or .) int
% Percentage (converted to value/100.0) float
f Fixed-point numbers float
F Decimal numbers Decimal
e Floating-point numbers with exponent e.g. 1.1e-10, NAN (all case insensitive) float
g General number format (either d, f or e) float
b Binary numbers int
o Octal numbers int
x Hexadecimal numbers (lower and upper case) int
ti ISO 8601 format date/time e.g. 1972-01-20T10:21:36Z (“T” and “Z” optional) datetime
te RFC2822 e-mail format date/time e.g. Mon, 20 Jan 1972 10:21:36 +1000 datetime
tg Global (day/month) format date/time e.g. 20/1/1972 10:21:36 AM +1:00 datetime
ta US (month/day) format date/time e.g. 1/20/1972 10:21:36 PM +10:30 datetime
tc ctime() format date/time e.g. Sun Sep 16 01:03:52 1973 datetime
th HTTP log format date/time e.g. 21/Nov/2011:00:07:11 +0000 datetime
ts Linux system log format date/time e.g. Nov 9 03:37:44 datetime
tt Time e.g. 10:21:36 PM -5:30 time

5. 提取时去除空格

去除两边空格

>>> parse('hello {} , hello python''hello     world    , hello python')
<Result ('    world   ',) {}>
>>> 
>>> 
>>> parse('hello {:^} , hello python''hello     world    , hello python')
<Result ('world',) {}>

去除左边空格

>>> parse('hello {:>} , hello python''hello     world    , hello python')
<Result ('world   ',) {}>

去除右边空格

>>> parse('hello {:<} , hello python''hello     world    , hello python')
<Result ('    world',) {}>

6. 大小写敏感开关

Parse 默认是大小写不敏感的,你写 hello 和 HELLO 是一样的。

如果你需要区分大小写,那可以加个参数,演示如下:

>>> parse('SPAM''spam')
<Result () {}>
>>> parse('SPAM''spam'is None
False
>>> parse('SPAM''spam', case_sensitive=Trueis None
True

7. 匹配字符数

精确匹配:指定最大字符数

>>> parse('{:.2}{:.2}''hello')  # 字符数不符
>>> 
>>> parse('{:.2}{:.2}''hell')   # 字符数相符
<Result ('he''ll') {}>

模糊匹配:指定最小字符数

>>> parse('{:.2}{:2}''hello') 
<Result ('h''ello') {}>
>>> 
>>> parse('{:2}{:2}''hello') 
<Result ('he''llo') {}>

若要在精准/模糊匹配的模式下,再进行格式转换,可以这样写

>>> parse('{:2}{:2}''1024') 
<Result ('10''24') {}>
>>> 
>>> 
>>> parse('{:2d}{:2d}''1024') 
<Result (1024) {}>

8. 三个重要属性

Parse 里有三个非常重要的属性

  • fixed:利用位置提取的匿名字段的元组
  • named:存放有命名的字段的字典
  • spans:存放匹配到字段的位置

下面这段代码,带你了解他们之间有什么不同

>>> profile = parse("I am {name}, {age:d} years old, {}""I am Jack, 27 years old, male")
>>> profile.fixed
('male',)
>>> profile.named
{'age'27'name''Jack'}
>>> profile.spans
{0: (2529), 'age': (1113), 'name': (59)}
>>> 

9. 自定义类型的转换

匹配到的字符串,会做为参数传入对应的函数

比如我们之前讲过的,将字符串转整型

>>> parse("I am {:d}""I am 27")
<Result (27,) {}>
>>> type(_[0])
<type 'int'>
>>> 

其等价于

>>> def myint(string):
...     return int(string)
... 
>>> 
>>> 
>>> parse("I am {:myint}""I am 27", dict(myint=myint))
<Result (27,) {}>
>>> type(_[0])
<type 'int'>
>>>

利用它,我们可以定制很多的功能,比如我想把匹配的字符串弄成全大写

>>> def shouty(string):
...    return string.upper()
...
>>> parse('{:shouty} world''hello world', dict(shouty=shouty))
<Result ('HELLO',) {}>
>>>

10 总结一下

parse 库在字符串解析处理场景中提供的便利,肉眼可见,上手简单。

在一些简单的场景中,使用 parse 可比使用 re 去写正则开发效率不知道高几个 level,用它写出来的代码富有美感,可读性高,后期维护起代码来一点压力也没有,推荐你使用。

转自:https://mp.weixin.qq.com/s/W5kIbqfKoJ996y1cOSbPbA

监管要求大型银行控制房贷规模,新增涉房贷款占比降至30%以下!有银行呼吁客户提早还款。(2020年9月)

最近一系列政策的目的就是希望水流能够更多的向新基建流动,降低流向

传统基建的份额。

“房住不炒”政策下,房地产金融政策仍在收紧。

9月27日,三位银行业人士向21金融圈记者表示,有大行收到通知,监管机构近期要求大型商业银行压降、控制个人住房按揭贷款等房地产贷款规模。此外,部分银行反馈个人按揭贷款额度紧张,以腾挪房贷额度。

一位大行人士表示,监管年初就有要求,本年度新增涉房贷款不能超过全部新增贷款的一定比例,这一比例或为30%左右,但未见到发文。另一城商行人士表示,央行要求大行压低按揭贷款等房地产贷款余额,但未见到相关发文。但也有另一家大行总行人士表示,该行内部讨论了信贷规模,但对贷款结构暂无有新的要求。

根据记者测算,若新增房地产贷款占比降至30%,该比例水平大致相当于2015年房地产去库存政策推出之前的比例水平。房地产去库存政策后,房地产贷款新增占比自2015年的30.6%,猛增至2016年的44.8%,到2019年末降至34.0%。 

“金九银十”仍控房贷 

“金九银十”本是楼市旺季,但部分银行信贷额度紧张。

9月27日,有广州按揭公司人士反馈称,目前农行、邮储、招行等个人按揭贷款额度比较紧张,部分LPR基准利率加点20BP的放款较慢,LPR加点30BP仍正常放款。

今年楼市受新冠疫情影响,上半年大幅下降,疫情之后,房地产销售迅速回暖。根据国家统计局数据,1-8月,全国商品房销售面积98486万平方米,同比下降3.3%。8月单月销售额同比增长27.1%,增速继上月后再创近两年新高。部分城市销售已经提升,8月北京商品住宅销售面积99.3万平方米,环比上升48.5%,同比上升了84.2%,创下2017年以来单月销售面积的新高。

在楼市销售有所火爆的情况下,一些银行反而呼吁客户提前偿还按揭贷款。

9月27日,有在深圳的持有按揭贷款的人士表示,近期收到按揭贷款银行短信通知,呼吁客户提前还贷,银行为个人贷款提前还款有了绿色通道,办理房贷提前还款业务可享受免等待一个月、即时办理服务。

究其原因,“要压降涉房贷款规模。”一位华南地区大行人士表示,包括个人按揭贷款、房地产开发性贷款,监管对涉房贷款规模增长有要求,如果其他贷款增速规模跟不上要求,涉房贷款就需要腾挪规模。一位华东城商行人士表示,去年以来的监管合意贷款中,对涉房贷款规模占比一直有要求,增速不能太快。

近三年,银行业涉房贷款占比不断下降。去年全国新增涉房贷款占比约34%,今年上半年,受疫情影响,占比下降至约24.7%。

此前银保监会主席郭树清表示,2019年与2016年相比,房地产贷款增速下降了12个百分点,新增房地产贷款占全部新增贷款的比重下降10个百分点。

21金融圈记者根据央行《金融机构贷款投向统计报告》数据测算,2019年全年,人民币房地产贷款全年增加5.71万亿元,占同期人民币各项贷款增量的34.0%。2020年上半年,人民币房地产贷款新增2.99万亿元,占同期人民币各项贷款增量的24.7%。其中,2020年上半年,房地产开发贷款新增约7500亿元,个人住房贷款新增约2.29万亿元。 

突发!监管要求大型银行控制房贷规模,新增涉房贷款占比降至30%以下!有银行呼吁客户提早还款。

多家大行新增涉房贷款降至30%以下 

根据21金融圈记者统计,2020上半年,六大国有银行的新增房地产贷款占比均有所下降。除了中国银行,其他国有大行的新增涉房贷款占比均已调整至30%以下。

2020上半年,中国银行新增涉房贷款共3563.15亿元,其中房地产业贷款1236.64亿元,个人住房贷款2326.51亿元,新增涉房贷款占全部新增贷款的36.68%,为六大国有行中新增涉房贷款占比唯一超过30%的银行。

虽然新增涉房贷款占比仍高企,但与2019年相比,中行的涉房规模已有所压降。2019年年末,中行新增涉房贷款6165.79亿元,占全部新增贷款的49.35%,占比居六大国有行首位。到2020年6月末,中行新增涉房贷款规模减少2602.64亿元,占比下降12.66个百分点至36.68%。

建设银行新增房地产贷款占比最低,占比下降幅度也最大。2020上半年,建设银行新增涉房贷款3798.99亿元,占全部新增贷款的26.18%,与2019年年末6020.35亿元的新增涉房贷款相比,占比下降22.38个百分点。

其他国有大行中,工商银行新增涉房贷款3624.28亿元,占全部新增贷款的29.85%,比2019年年末下降16.86个百分点;农业银行新增涉房贷款3220.59亿元,占全部新增贷款的27.11%,比2019年年末下降14.02个百分点;交通银行新增涉房贷款1176.13亿元,占全部新增贷款的27.66%,比2019年年末下降11.42个百分点;邮储银行新增涉房贷款1564.5亿元,占全部新增贷款的30.86%,比2019年年末下降11.58个百分点。

突发!监管要求大型银行控制房贷规模,新增涉房贷款占比降至30%以下!有银行呼吁客户提早还款。

股份制银行的新增房地产贷款情况则分化明显。招商银行、浦发银行、兴业银行、平安银行4家股份行的新增房地产贷款占比超过30%,其中,浦发银行占比高达49.31%,平安银行占比更是突破50%。

具体来看,浦发银行新增涉房贷款1036.28亿元,其中,新增个人住房贷款771.69亿元,新增房地产业贷款264.59亿元。新增涉房贷款占全部新增贷款的49.31%,与去年年末相比上升3.92个百分点。

平安银行占比最高,上升幅度最大。根据统计,平安银行新增涉房贷款963.25亿元,占全部新增贷款的52.01%,与去年年末相比上升5.06个百分点。

光大银行的新增涉房贷款占比虽也有所上升,但在股份行中仍占比最低。2020上半年,光大银行全部新增贷款2093.58亿元,其中新增涉房贷款473.29亿元,占比22.61%,与去年年末相比上升4.63个百分点。

突发!监管要求大型银行控制房贷规模,新增涉房贷款占比降至30%以下!有银行呼吁客户提早还款。

地产金融严监管态势继续

监管层面,房地产金融仍维持“严监管”态势。此前,银保监会表示开展30多个重点城市房地产贷款专项检查,住建部和央行也发布房地产企业融资“三道红线”要求。

9月14日,银保监会银行检查局副局长朱彤在新闻通气会上表示,“房住不炒”政策得到有效贯彻。持续开展30多个重点城市房地产贷款专项检查,压缩对杠杆率过高、财务负担过重房企的过度授信,加大对“首付贷”、消费贷资金流入房市的查处力度,引导银行资金重点支持棚户区改造等保障性民生工程和居民合理自住购房需求。保障性安居工程贷款余额稳步增长,房地产金融化泡沫化倾向得到有效遏制,助推房地产民生属性逐步回归。

7月24日,国务院在深圳召开房地产工作座谈会,提出房地产信贷要“稳住存量、严控增量”,并首次提出建立“房地产金融审慎管理制度”,“房地产金融”监控上升到了制度层面。

8月20日,住房城乡建设部、人民银行联合召开房地产企业座谈会,形成了重点房地产企业资金监测和融资管理规则,也就是业界所谓的“三道红线”新规,即剔除预收款后的资产负债率大于70%,净负债率大于100%,现金短债比小于1倍不得融资。除了三条红线,拿地销售比不高于40%,连续3年经营性现金流为负,需要对拿地资金来源等做出解释。

银行授信政策如何调整

梳理各家银行2020年半年度报告,其对房地产金融有所调整。详情如下:

  • 工商银行:

继续强化房地产行业分类管理,商业性房地产领域进一步加强城市分类管理,重点支持符合调控政策导向的刚需普通商品住房项目,积极稳妥推进商业性租赁住房融资;强化保障性住房领域政策合规管理,从严控制商用房开发融资和商业性棚户区改造融资,审慎把握房地产并购融资。

  • 建设银行:

积极落实国家房地产调控政策要求,严格执行差别化住房信贷政策,通过大数据分析、风险预警模型等手段,优选贷款投放的区域、合作企业、合作楼盘和客户,支持居民家庭合理住房需求。深入推进住房租赁战略。

三大战略之一的住房租赁战略:深化住房租赁综合服务平台应用,提升平台活跃度,为政府监管、公租房管理、市场化房源交易等提供更好服务。

截至6月末,住房租赁综合服务平台累计上线房源超过2300万套,注册用户2310万。与广州、杭州、济南等11个试点城市签署发展政策性租赁住房战略合作协议,向试点城市提供包括金融产品支持、房源筹集运营、信息系统支撑等一揽子的综合服务。以旗下建信住房为载体,积极开展存房业务,盘活社会存量闲置房源,加大社会租赁房源供给。创新金融服务,扶持租赁企业规模化、专业化发展,保障房东和租客的权益,维护租赁市场平稳运行。积极参与国内首批住房租赁企业股权交易服务试点,探索为住房租赁企业获得权益性融资的新模式。

  • 中国银行:

严格落实国家房地产行业调控政策,执行差异化个人住房贷款政策,重点支持居民家庭首套自住性购房需求。

  • 农业银行:

积极贯彻落实国家房地产调控政策,支持居民合理自住购房需求,个人住房贷款业务实现稳健发展。截至6月末,个人住房贷款余额 44217.31 亿元,较上年末增加 2593.00亿元。

  • 招商银行:

按照“稳步投放、结构调整、限额管理”的总体策略,动态优化内部信贷政策。截至报告期末,本公司境内公司房地产广义口径风险业务余额5821.40亿元(含实有及或有信贷、债券投资、自营及理财非标投资等业务),较上年末增加738.09亿元,其中,境内公司贷款余额3256.20亿元,较上年末增加413.57亿元,占本公司贷款和垫款总额的7.23% ,较上年末上升0.42个百分点,主要投向优质战略客户,严控战略客户名单外增量投放。

截至报告期末,境内公司房地产领域资产质量良好,不良贷款率0.21%,较上年末下降0.15个百分点。2020年上半年,房地产领域监管政策持续收紧,受疫情影响,部分中小房地产企业现金流压力加大。展望下半年,本公司将持续对房地产客户及区域资产结构进行调整,聚焦中心城市和战略客户,继续保持房地产领域资产质量的稳定。

转自:https://mp.weixin.qq.com/s/HMNRon7VmuHNip3mcU2A8Q