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东莞市

鸡西市(密山市、鸡冠区、麻山区、滴道区、鸡东县、虎林市、恒山区、梨树区、城子河区)

钦州市(灵山县、浦北县、钦北区、钦南区)

葫芦岛市(连山区、龙港区、绥中县、南票区、建昌县、兴城市)  湖州市(吴兴区、安吉县、德清县、长兴县、南浔区)

连云港市(海州区、东海县、灌南县、赣榆区、连云区、灌云县)

运城市(河津市、平陆县、万荣县、永济市、临猗县、稷山县、盐湖区、闻喜县、垣曲县、芮城县、新绛县、夏县、绛县)

北京市(怀柔区、延庆区、东城区、石景山区、房山区、大兴区、丰台区、朝阳区、海淀区、门头沟区、密云区、平谷区、昌平区、通州区、西城区、顺义区)

赤峰市(阿鲁科尔沁旗、巴林左旗、巴林右旗、松山区、克什克腾旗、翁牛特旗、元宝山区、敖汉旗、宁城县、林西县、红山区、喀喇沁旗)  成都市(青白江区、简阳市、温江区、郫都区、武侯区、都江堰市、金牛区、金堂县、双流区、大邑县、新津区、邛崃市、龙泉驿区、新都区、彭州市、青羊区、崇州市、成华区、蒲江县、锦江区)

河源市(龙川县、和平县、紫金县、连平县、源城区、东源县)

汕尾市(陆丰市、海丰县、陆河县、城区)

陇南市(宕昌县、礼县、两当县、徽县、武都区、康县、成县、文县、西和县)

郴州市(资兴市、宜章县、安仁县、永兴县、桂阳县、嘉禾县、北湖区、汝城县、苏仙区、临武县、桂东县)

漳州市(南靖县、诏安县、长泰区、漳浦县、华安县、芗城区、云霄县、平和县、龙文区、龙海区、东山县)

柳州市(柳江区、鱼峰区、柳城县、柳南区、鹿寨县、三江侗族自治县、城中区、融水苗族自治县、融安县、柳北区)

朝阳市(北票市、喀喇沁左翼蒙古族自治县、朝阳县、龙城区、双塔区、凌源市、建平县)

玉林市(陆川县、北流市、容县、博白县、玉州区、福绵区、兴业县)

西藏自治区

潮州市(饶平县、潮安区、湘桥区)

甘南藏族自治州(迭部县、玛曲县、碌曲县、合作市、临潭县、卓尼县、夏河县、舟曲县)

许昌市(鄢陵县、禹州市、襄城县、建安区、长葛市、魏都区)

抚顺市(新宾满族自治县、望花区、新抚区、清原满族自治县、东洲区、抚顺县、顺城区)

贵阳市(花溪区、云岩区、息烽县、南明区、修文县、清镇市、白云区、开阳县、乌当区、观山湖区)

台州市(仙居县、黄岩区、临海市、天台县、椒江区、玉环市、路桥区、温岭市、三门县)

济源市

梧州市(苍梧县、藤县、长洲区、岑溪市、蒙山县、万秀区、龙圩区)

西安市(长安区、灞桥区、莲湖区、碑林区、高陵区、周至县、临潼区、蓝田县、雁塔区、阎良区、新城区、未央区、鄠邑区)

鞍山市(海城市、台安县、立山区、铁西区、岫岩满族自治县、铁东区、千山区)

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南宁市(青秀区、良庆区、上林县、隆安县、宾阳县、横州市、马山县、武鸣区、江南区、兴宁区、邕宁区、西乡塘区)

徐州市(新沂市、沛县、云龙区、睢宁县、贾汪区、鼓楼区、邳州市、丰县、铜山区、泉山区)

兴安盟(科尔沁右翼中旗、扎赉特旗、突泉县、科尔沁右翼前旗、乌兰浩特市、阿尔山市)

保山市(昌宁县、腾冲市、施甸县、龙陵县、隆阳区)  那曲市(双湖县、班戈县、尼玛县、色尼区、索县、安多县、比如县、聂荣县、嘉黎县、申扎县、巴青县)

商洛市(山阳县、洛南县、商州区、丹凤县、商南县、镇安县、柞水县)

定西市(岷县、通渭县、陇西县、渭源县、漳县、安定区、临洮县)

吉安市(井冈山市、吉水县、青原区、永丰县、遂川县、吉州区、安福县、泰和县、永新县、万安县、吉安县、新干县、峡江县)白银市(靖远县、景泰县、白银区、会宁县、平川区)

晋城市(阳城县、泽州县、高平市、陵川县、沁水县、城区)  枣庄市(山亭区、峄城区、薛城区、市中区、滕州市、台儿庄区)

楚雄彝族自治州(永仁县、楚雄市、大姚县、元谋县、牟定县、双柏县、武定县、南华县、禄丰市、姚安县)

阳泉市(城区、盂县、郊区、平定县、矿区)

无锡市(江阴市、滨湖区、宜兴市、梁溪区、锡山区、新吴区、惠山区)黔南布依族苗族自治州(惠水县、贵定县、平塘县、都匀市、三都水族自治县、荔波县、福泉市、独山县、龙里县、长顺县、瓮安县、罗甸县)

雅安市(名山区、荥经县、石棉县、芦山县、宝兴县、汉源县、天全县、雨城区)

随州市(广水市、曾都区、随县)

自贡市(富顺县、大安区、沿滩区、自流井区、荣县、贡井区)

阳江市(阳东区、阳西县、阳春市、江城区)

怀化市(通道侗族自治县、沅陵县、会同县、新晃侗族自治县、鹤城区、溆浦县、中方县、靖州苗族侗族自治县、辰溪县、麻阳苗族自治县、芷江侗族自治县、洪江市)

巴中市(平昌县、恩阳区、南江县、巴州区、通江县)

庆阳市(庆城县、合水县、宁县、环县、华池县、镇原县、西峰区、正宁县)

张家界市(桑植县、慈利县、永定区、武陵源区)

巴彦淖尔市(乌拉特中旗、临河区、乌拉特前旗、乌拉特后旗、五原县、杭锦后旗、磴口县)

佳木斯市(向阳区、同江市、富锦市、郊区、桦川县、东风区、前进区、桦南县、汤原县、抚远市)

太原市(迎泽区、晋源区、杏花岭区、阳曲县、小店区、万柏林区、古交市、娄烦县、清徐县、尖草坪区)

合肥市(蜀山区、包河区、巢湖市、庐阳区、肥西县、瑶海区、长丰县、肥东县、庐江县)

丽水市(龙泉市、云和县、莲都区、松阳县、景宁畲族自治县、缙云县、遂昌县、青田县、庆元县)

湘西土家族苗族自治州(泸溪县、凤凰县、永顺县、龙山县、花垣县、保靖县、古丈县、吉首市)

黄冈市(浠水县、黄梅县、团风县、麻城市、英山县、黄州区、武穴市、蕲春县、红安县、罗田县)

长春市(朝阳区、公主岭市、双阳区、南关区、九台区、农安县、榆树市、二道区、德惠市、绿园区、宽城区)

每经编辑叶峰    

随着金价不断走高，黄金股ETF今日上午也再度迎来大涨，黄金股ETF（159562）半日涨幅达到6.49%，而黄金股ETF（517520）半日成交金额也达1.89亿元，交投活跃。

ETF份额变化方面，今年以来，黄金股ETF规模整体出现增长，其中，黄金股ETF（517520）年内份额增加了12.23亿份，份额增加幅度达到78.91%，而黄金股ETF（159562）、黄金股票ETF（517400）年内份额增加则少于1亿份。

投资逻辑来看，央行购金和ETF资金流入或将持续推升黄金价格。在美元信用重构阶段，美债本身作为美元资产反而可能会成为美元信用体系重构的“牺牲品”。出于通胀和风险对冲原因，黄金对各国央行作为储备资产的吸引力持续增强，全球央行连续三年购金超过1000吨，成为2022年以来实物金的主要增量需求。同时ETF购金也逐渐“发力”。

点评：黄金股ETF（159562）今日上午涨幅为6.49%，其规模为3.76亿份，半日成交金额为7170万元，该ETF追踪的是中证沪深港黄金产业股票指数，追踪该指数的ETF还包括黄金股票ETF基金（159322）、黄金股ETF基金（159315）、黄金股ETF（517520）等。其中，黄金股ETF（517520）规模较大，达到27.73亿份，该ETF半日涨幅为4.12%，成交金额为1.89亿元。

中证沪深港黄金产业股票指数发布于2017年10月17日，指数以2014年12月31日为基日，指数从A股和港股市场中，选取50只市值较大且业务涉及黄金采掘、冶炼、销售的上市公司证券作为指数样本，以反映A股和港股市场中黄金产业上市公司证券的整体表现。

该指数的权重集中于前十大成分股，占比合计超60%；指数主要投资于黄金产业下的龙头个股，成分股票代表性较强；从行业分布上来看，中证沪深港黄金产业股票指数以有色金属为主，覆盖了黄金的生产、制作、销售等全流程，在行业集中的同时，不失产业链上中下游的完整性；中证沪深港黄金产业股票指数的净利润增速更为稳健。

封面图片来源：每日经济新闻刘国梅摄

　　4月21日，新一期贷款市场报价利率（LPR）公布，1年期和5年期以上LPR分别维持3.1%、3.6%，连续6个月“按兵不动”。

　　综合市场分析来看，4月政策利率保持不变、银行净息差处于历史低位等原因导致报价行主动下调LPR报价加点的动力不足。一季度经济走势偏强，在当前复杂的经济形势下，总量降息仍未落地，市场进入政策博弈期，各方对后续货币政策走向高度关注。

　　LPR持续不变

　　政策利率不变，是4月LPR报价保持不动的主要原因。

　　4月17日，央行开展2455亿元7天期逆回购操作，操作利率为1.5%，与此前持平。作为主要政策利率，7天期逆回购操作利率未变，意味着本月LPR大概率不变。

　　“尽管月初关税冲击落地，但总量降息工具仍未发力。”中信证券首席经济学家明明分析，在去年10月1年期、5年期LPR分别下调25bps后，报价利率连续6个月持平，逆回购利率也并未降息。

　　此外，在市场分析看来，一季度经济数据超预期，总量宽货币工具快速落地稳定市场预期的必要性并不高。

　　近期公布的一季度经济以及金融数据显示，一季度国内生产总值（GDP）同比增长5.4%，环比增长1.2%，经济加快恢复回升；金融数据方面，无论是社会融资规模还是人民币贷款新增，都超预期，金融对实体经济的支持力度稳固。

　　招联首席研究员董希淼认为，目前无论是新发放的企业贷款还是住房贷款，利率均较上年明显下降，处于历史低位。因此，短期内LPR下行的可能性降低，而降准的必要性更大。明明也指出，4月流动性缺口较小，资金面相较于3月更为宽松，商业银行负债端压力相对可控，逆回购降息的紧迫性不大。此外，一季度经济数据超预期，总量宽货币工具快速落地稳定市场预期的必要性并不高。

　　降准降息仍可期

　　尽管短期内LPR下行可能性降低，但从长期来看，降准降息仍在市场预期之中。

　　从金融数据看，一季度住户贷款增加1.04万亿元，仅占人民币贷款增量的10.6%，居民部门有效融资需求虽然有所恢复但仍然偏弱。

　　董希淼建议，下一阶段，应加大力度稳定居民就业，提高居民收入，完善收入分配制度和社会保障体系，从根本上提振消费、扩大内需。当下重中之重是继续采取措施，巩固并提振房地产市场企稳回升态势。

　　东方金诚首席宏观分析师王青预计，二季度政策降息将带动LPR报价下调。综合当前外部经贸环境变化，国内房地产市场和物价走势，二季度“择机降准降息”时机已经成熟，不排除提前到4月的可能，降幅与去年全年相当，进而引导企业和居民贷款利率下调，较大幅度降低实体经济融资成本。

　　董希淼建议，二季度可实施全面降准，进一步传递出提振投资者信心、维护资本市场稳定的明确信号。降准可释放长期稳定的低成本资金，有助于进一步降低银行资金成本，推动银行更好地服务实体经济，促进经济高质量发展，为应对外部冲击、稳定资产价格等奠定更加坚实的基础。此外，在前期消费贷款提高额度、延长期限等措施基础上，金融管理部门可创设支持消费信贷的结构性货币政策工具，为金融机构加大消费信贷投放提供有力支持；财政部门可继续加大对“以旧换新”等活动的补贴范围和补贴力度。

　　从外部条件来看，关税冲击的长期影响下，汇率压力或进一步加大，4月初离岸人民币汇率一度抬升至7.4以上，虽然目前回归7.3附近，但未来不确定性仍高，总量降息操作或等待更好的时机。

　　明明认为，预计短期货币端或以预期管理为主，保留政策余量应对关税等未来潜在的冲击；预计政策优先级上，降准或高于降息，而操作时点上或需观察美联储后续FOMC会议的议息决议，若美联储恢复降息操作，不排除我国央行跟进动用宽货币工具的可能性。

　　来源：国际金融报

　　在经济环境复杂多变、资本市场波动加剧的背景下，居民金融素养的重要性更加凸显。这既关系到个人家庭的财富安全和生活质量，也关系到国家金融体系的稳健运行与高质量发展目标的实现。

　　近期，上海交通大学上海高级金融学院与金融服务机构嘉信理财（CharlesSchwab）联合发布的《中国居民金融素养报告》（下称《报告》）显示，中国居民金融素养整体继续提升，居民金融素养的地区差异逐渐缩小，上海连续三年蝉联第一。

　　中国居民金融素养水平持续提升

　　此项研究已进行三年，持续研究发现中国居民整体的金融素养水平持续提升，金融素养平均得分从2022年的64.4分上升至今年的71.8分。

　　报告主要发现显示，中国居民金融素养的地区差异逐渐缩小。各省级行政区平均得分的差异持续减小，连续三年排名第一的上海与全国平均分之间的差距也逐年降低。究其原因，数字化水平的提升和金融服务的普及可能是弥合由城市经济发展水平不同所带来的地区间居民金融素养差异的重要因素。

　　投资类行为对金融素养的推动作用尤为突出，具有金融投资经验的居民在各维度的金融素养指标均高于全国平均水平。今年的研究还新增对证券投资者的金融素养研究。研究发现证券投资者的金融素养全面领先全国居民平均水平，金融实践能力尤其突出。

　　总体性别研究来看，男性和女性在金融素养上各有擅长。虽然男性的金融素养得分总体高于女性，但女性在安全与保障维度连续三年领跑，且今年在财务规划维度的得分首次超过男性。

　　各年龄段居民的金融素养整体呈“倒U型”分布，18岁以下和65岁以上群体的差距尤其明显。

　　嘉信理财（上海）总经理托马斯·皮克斯利（ThomasPixley）认为，26—45岁群体在特定领域的金融素养提升不容忽视。这一群体通常面临更多元和复杂的财务需求、处在养老准备黄金期，但他们拥有长期财务规划的比例也仅为55%。“夯实重点群体在财务规划方面的金融素养对于面临老龄化挑战的中国社会具有重要的现实意义，在推广财务规划理念和知识时，可以从80后、90后这两个核心群体出发，然后慢慢扩展到一老一少这两个短板群体”。

　　AI辅助决策尚不成熟

　　人工智能（AI）技术的迅猛发展，正在深刻改变金融服务的提供方式，也对居民的金融素养提出了新的挑战与更高的要求。

　　对此，托马斯·皮克斯利认为，总体而言，包括AI在内的数字科技的发展让更多人都能以更便捷的方式获取到优质的财富管理服务，同时提高金融服务机构的生产效率，对投资者教育和投顾服务都有深远意义。从投资者的角度来说，他们获取金融信息的渠道也更加多元、快捷，这对于鼓励普通居民参与金融投资具有积极作用。“但同时，人工智能并不能完全取代投资顾问，人工顾问在建立和引导客户关系方面所能发挥的作用仍然不可取代。投资顾问是一项专业服务，要为客户提供可能产生重大后果的建议，需要一定的专业资质和背书”。

　　上海高级金融学院教授吴飞则认为，AI目前很多只是信息的聚合，未经验证，且它的提炼过程是个黑盒，从合规角度也可能存在风险。由此引发的虚假信息、非理性决策和潜在的消费者权益保护风险也需要引起高度重视。

　　吴飞表示，AI辅助决策还不成熟，如果作为信息参考目前可以，不过作为决策依据存在比较大的风险。目前，金融机构接入像DeepSeek这样的大模型，大多会根据自己的业务特点、合规要求来搭建自己的agent（智能体），投资方面直接对客应用还有待探讨和验证。学术研究也开始关注，由不同大模型AI基于同样信息流形成的信息是否会具有同质化特点，会否引发风险，如果基础信息被污染，是否会导致操纵信息的风险等问题。

　　中国投资者风险认知改变

　　在地缘政治紧张和外部不确定性加剧的背景下，资本市场的波动性明显上升，这对中国投资者的行为模式带来了新的影响和挑战。中国投资者的风险认知和应对策略正在发生变化。

　　托马斯·皮克斯利表示，近几年，总体观察到中国投资者总体趋于保守。去年发布的《中国新富人群财富健康指数报告》也发现，现金和定存在受访者投资组合中的平均占比超过一半（57.3%），且有66.8%的受访者表示这是他们最青睐的资产类别，创2017年调研开始以来的新高。这个行为背后的原因可能主要是在不确定性面前，无论是个人和组织都会降低风险偏好，采取更为保守的决策态势。

　　托马斯·皮克斯利称，市场波动是投资过程中难以完全规避的局面，而投资者在这样的情境下如何作出回应将很大程度上决定他们的长期投资表现。一般来说，建议采取确保投资组合多元化、制定长期财务规划并坚持执行这两个必要的举措。

　　吴飞认为，中国投资者对风险的认知处在进步的过程中。数据显示，居民对于不同投资产品的风险水平的认知有所提升。随着认知提升、金融素养改善，行为也会有些变化。虽然金融素养的教育可以改善行为，但周期比较长，过程比较缓慢；而市场的教育可能更深刻一些，效果也明显一些。金融机构也可以提供更加有效合理的服务来帮助投资者获得更好的投资体验，例如买方投顾服务。但首先还是认知的问题，需要投资者认识到这些服务的重要性。