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时隔7个月，CPI同比涨幅再回“1时代”******
中新网12月9日电(中新财经记者 谢艺观)时隔7个月，CPI同比涨幅再次重回“1时代”。
国家统计局9日公布数据显示，11月份，受国内疫情、季节性因素及去年同期对比基数走高等共同影响，CPI同比上涨1.6%。
CPI涨跌幅走势图。来自国家统计局CPI同比涨幅重回“1时代”
从同比看，CPI涨幅比上月回落0.5个百分点。国家统计局城市司首席统计师董莉娟表示，同比涨幅回落较多，主要是去年同期对比基数走高影响。
具体来看，食品价格上涨3.7%，涨幅比上月回落3.3个百分点，影响CPI上涨约0.68个百分点。食品中，鲜菜价格下降21.2%，降幅比上月扩大13.1个百分点，影响CPI下降约0.53个百分点，成为拉动CPI涨幅回落的重要因子。
另外，猪肉价格上涨34.4%，涨幅比上月回落17.4个百分点，对食品项的支撑作用减退。鸡蛋、鲜果和禽肉类价格分别上涨10.4%、9.6%和8.5%；粮食和食用油价格分别上涨3.0%和7.6%，涨幅比上月均有回落。
“据测算，在11月份1.6%的CPI同比涨幅中，去年价格变动的翘尾影响约为-0.3个百分点，新涨价影响约为1.9个百分点。”董莉娟表示，扣除食品和能源价格的核心CPI同比上涨0.6%，涨幅与上月相同。
资料图：9月15日，成都市锦江区，民众在大型超市内购物。 中新社记者 刘忠俊 摄鲜菜、猪肉价格均出现下降
从环比看，CPI由上月上涨0.1%转为下降0.2%。其中，食品价格由上月上涨0.1%转为下降0.8%，影响CPI下降约0.14个百分点。
据董莉娟介绍，食品中，鲜菜因天气条件较好供应充足，价格下降8.3%，降幅比上月扩大3.8个百分点，影响CPI下降约0.18个百分点。
中新财经记者日前调查发现，11月份，北京菜市场里的多种蔬菜价格有所下降，若和去年同期相比，部分蔬菜价格更是直接“腰斩”。
除了鲜菜价格走低，中央储备猪肉投放工作继续开展，生猪供给持续增加，猪肉价格由涨转降，下降0.7%，影响CPI下降约0.01个百分点。
资料图：灌香肠。 陈超 摄全年3%左右CPI预期目标有望实现
猪肉价格作为CPI波动的一大影响因素，虽然11月份价格有所下降，但随着气温明显下降，12月初南北方市场开始传统的腌腊及灌肠制作。
“受此影响，生猪屠宰量提升，生猪价格触底反弹。”卓创资讯分析师李霞表示，临近年末，养殖端将季节性集中出栏，生猪供应亦较充足。加之今年腌腊时间缩短、猪肉价格偏高，预计集中需求对猪价的提振作用或不及往年同期。
1-11月平均，CPI比上年同期上涨2.0%。下月国家统计局将公布年度CPI数据，综合业内分析看，实现全年CPI平均涨幅在3%左右的预期目标几无悬念。
国开证券分析师杜征征提到，2021年高基数影响拖累，叠加猪肉价格继续大幅上涨空间有限，今年全年CPI或上涨2%，较2021年温和上行。(完)
报告显示：超六成受访者认为应强制企业公开算法****** 光明网讯（记者 李政葳）“当前，国内对于算法治理的基本思路和框架都是清晰的，而分级分类精准治理的模式应当可以解决如何落实的问题。”在日前举办的“2022啄木鸟数据治理论坛”上，谈及算法治理的现状，清华大学人工智能国际治理研究院副院长、人工智能治理研究中心主任梁正表示，算法分级分类本身不是目标，而是要针对不同风险场景配备不同监管规则。 论坛由南都个人信息保护研究中心联合清华大学人工智能国际治理研究院、人工智能治理研究中心（清华大学）主办。其间，南都个人信息保护研究中心发布《算法应用与治理观察报告》《个人信息安全年度报告》《平台经济反垄断观察报告》。 记者了解到，《算法应用与治理观察报告（2022）》，梳理了国内外的多项法规，结合热点事件及应用场景呈现了算法治理现状，并发布千份算法治理调查问卷了解公众对算法公开和算法治理的了解程度和基本态度，最后基于多方调查分析，给出了当前算法趋势观察以及未来治理方向建议。 报告发现，目前国内算法治理仍处于早期探索阶段，企业的算法公开主要依靠官方的互联网信息服务算法备案系统，或在舆情事件发生之后。调查问卷结果显示，近半受访者承认算法让自己的使用体验更好，但仅一成受访者认为企业算法公开做得很好，逾六成的受访者称曾遭遇“大数据杀熟”；超过六成的受访者认为应该强制企业公开算法。 “在数据、算法方面治理政策进展显著，在平台与应用方面的政策和落地尚需加紧。”中国科学院人工智能伦理与治理研究中心主任、国家新一代人工智能治理专委会委员曾毅认为，目前人工智能伦理有三个相当紧迫的问题需要被正视：首先，人工智能应当被适度使用；其次，目前人工智能服务知情同意落地艰难，被迫知情同意普遍存在；最后，目前用户数据的授权撤销在人工智能服务中存在巨大挑战，需要监管和更高层的网络服务提供方联合提出更合理的政策与解决方案。 针对日前发布的《互联网信息服务深度合成管理规定》，中国政法大学数据法治研究院教授张凌寒表示，从算法治理角度来说，深度合成管理规定与之前的算法推荐管理规定的思路有所不同，前者采用了一种“三位一体由的数据与技术规范。 具体来讲，由于深度合成技术的门槛较高，技术支持者也被纳入了监管范围内。比如，深度合成服务提供者提供智能对话、合成人声、人脸生成、沉浸式拟真场景等服务，应当进行显著标识，这就将更重的责任落在了服务提供者身上。 中国社科院科技和社会研究中心主任段伟文提到，算法治理需要构建可信任的算法认知，而这需要产业和消费者的共同努力：产业要努力提升算法精准性、透明度，减少偏见，减少歧视；消费者则需要提高数字素养，提升算法意识，加强在人机互动中自主性、控制感和协同意识。 （文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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