welcome购彩大厅官网平台|welcome购彩大厅app

风电轴承龙头新强联重组案背后 的疑点******

　　受拟全资控股圣久锻件消息刺激 ，新强联(300850)1月10日复牌股价大幅收涨11.34% 。据了解，1月9日晚间，新强联披露了重组草案，公司拟9.72亿元收购圣久锻件51.15%股权 ，交易完成后，公司将100%控股标 的公司。值得一提 的 是 ，2022年11月24日，新强联刚从嘉兴慧璞处购买了圣久锻件2.2901%的股权，彼时标 的估值15.34亿元。而按照当下交易价格，标 的估值19亿元，不难看出 ，时隔不足两个月标的估值出现大增 。另外，此次并购，新强联还拟募集配套资金，其中部分资金用于补流 ，不过公司并不缺钱，截至2022年前三季度 ，账上货币资金为13.74亿元 。

　　标 的估值不足两个月增3.66亿

　　拟全资控股圣久锻件 的消息让新强联1月10日股价出现大涨 。

　　交易行情显示，新强联1月10日复牌大幅高开6.76%，公司全天保持高位震荡态势。截至当日收盘 ，新强联股价报59.32元/股，涨幅11.34%，总市值195.6亿元 ，全天成交金额10.71亿元，换手率9.26% 。

　　消息面上，1月9日晚间，新强联披露公告称 ，公司拟9.72亿元收购圣久锻件51.15%股权，交易完成后 ，公司将100%控股标 的公司 。

　　资料显示，圣久锻件主要从事工业金属锻件的研发 、生产和销售 ，是高端装备制造业的关键基础部件，公司产品主要应用于风电行业 。2020年、2021年以及2022年前三季度，风电装备锻件收入占圣久锻件主营业务收入 的比例分别为93.45%、90.89% 、89.64%。

　　而新强联主要从事大型回转支承、工业锻件和锁紧盘 的研发 、生产和销售，主要产品包括风电主轴轴承 、偏航轴承、变桨轴承 、盾构机轴承及关键零部件 。据新强联介绍，圣久锻件系上市公司 的原材料制造商 ， 是公司的上游企业。

　　重组草案显示 ，圣久锻件主要客户为新强联 、新能轴承等轴承制造商，客户集中度较高，2020年 、2021年以及2022年前三季度，前五名客户 的主营业务收入占比分别为99.72% 、99.87% 、99.84% 。

　　实际上，2022年11月24日 ，新强联刚从嘉兴慧璞处购买了圣久锻件2.2901% 的股权 ，彼时交易价格为3512.63万元 ，按照该价格计算，标 的彼时估值为15.34亿元 。

　　而根据圣久锻件51.15%股权 的交易作价 ，标的估值达19亿元。经计算 ，时隔不足两个月 ，圣久锻件估值增加3.66亿元。

　　中国国际科技促进会科技产业投资分会副会长兼战略投资智库执行主任布娜新对北京商报记者表示，A股市场上，上市公司收购标的估值变化主要可能 是由于行业景气度 、标的盈利能力等因素导致 。“不过 ，短时期标的估值出现较大变化，这其中 的原因、合理性可能还需要企业说明。”布娜新如是说。

　　在重组草案中，新强联也披露了标 的公司评估增值较高 的风险，称根据收益法结果，截至评估基准日2022年9月30日，圣久锻件100%股权 的评估值为19亿元，较圣久锻件在评估基准日股东全部权益账面价值10.91亿元 ，评估增值8.1亿元，增值率为74.25%，评估增值率较高。

　　货币资金充裕却募资补流

　　伴随着此次并购 ，新强联还拟募集配套资金3.5亿元，其中部分资金用于补流。

　　具体来看，新强联此次收购拟发行股份支付对价7.29亿元 ，现金支付对价2.43亿元。对于2.43亿元的现金对价 ，新强联将通过募资解决 。

　　新强联拟募资3.5亿元 ，剔除2.43亿元之后，公司拟使用9706.13万元补充流动资金，此外，1000万元用于支付中介机构费用和其他相关费用 。

　　值得一提 的是，募资补充流动资金背后，新强联并不缺钱 。数据显示，截至2022年前三季度末，新强联账上货币资金充裕，有13.74亿元 。

　　针对相关问题 ，北京商报记者致电新强联董秘办公室进行采访，不过电话未有人接听。

　　资料显示，新强联2020年7月登陆A股市场，公司上市后一直被视为A股市场“优等生”，2020年 、2021年实现营收、净利均处于同比增长状态，不过2022年三季度公司业绩出现大幅下滑。

　　2022年10月25日晚间，据新强联披露的2022年三季报 ，公司当年三季度实现营业收入约为6.91亿元 ，对应实现归属净利润约为9125.37万元，同比下降59.38% 。2022年前三季度，新强联实现营业收入约为19.53亿元 ，同比增长2.79% ；对应实现归属净利润约为3.34亿元，同比下降16.56%。

　　受2022年三季度业绩大降 的影响 ，新强联2022年10月26日股价“20cm”跌停 ，并且自此之后公司股价接连下跌。

　　经东方财富数据统计 ，在2022年10月26日-12月29日这47个交易日 ，新强联区间累计跌幅达47.09% ，同期大盘涨幅3.35%，公司股价还曾在2022年12月23日盘中创下51.85元/股 的低点。

　　投融资专家许小恒对北京商报记者表示 ，上市公司股价最终 是要靠向公司基本面，业绩不及预期的情况下被投资者“用脚”投票也属于正常 的市场行为 。

　　对于此次全资控股圣久锻件 ，新强联也表示，将进一步增强公司盈利能力和可持续发展。财务数据显示，圣久锻件近年来业绩也处于稳步增长态势 ，2020年 、2021年以及2022年前三季度，圣久锻件实现营业收入分别约为7.83亿元 、10.86亿元 、8.97亿元 ；对应实现净利润分别约为5809.27万元、1.03亿元 、9089.3万元 。

　　新强联表示，受行业快速发展 、政策支持、客户认可度高、新增产能释放等影响 ，风电装备锻件销售大幅增加，报告期内标 的公司营业收入和净利润增长幅度较大 。

　　据了解 ，新强联实控人为肖争强 、肖高强兄弟，其中肖争强任新强联董事 、董事长，肖高强任新强联董事 、总经理 ，两人均系河南省洛阳市汝阳县人 。根据《2021年胡润百富榜》 ，肖争强、肖高强成为洛阳市新首富，两人合计身家84亿元 。

你 的隐私，大数据怎知道******

　　作者 ：杨义先 、钮心忻（均为北京邮电大学教授）

　　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。

　　《光明日报》（ 2023年01月12日 16版）

　　（文图 ：赵筱尘 巫邓炎）