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汕头市(澄海区、濠江区、龙湖区、潮阳区、潮南区、金平区、南澳县)

菏泽市(成武县、单县、巨野县、郓城县、曹县、东明县、牡丹区、定陶区、鄄城县)

白山市(浑江区、江源区、靖宇县、抚松县、临江市、长白朝鲜族自治县)

太原市(阳曲县、晋源区、迎泽区、娄烦县、杏花岭区、小店区、古交市、尖草坪区、清徐县、万柏林区)  郑州市(新郑市、管城回族区、金水区、惠济区、二七区、上街区、中牟县、中原区、荥阳市、新密市、巩义市、登封市)

滨州市(阳信县、沾化区、惠民县、滨城区、博兴县、邹平市、无棣县)

铁岭市(铁岭县、开原市、西丰县、银州区、清河区、调兵山市、昌图县)

襄阳市(南漳县、谷城县、樊城区、老河口市、宜城市、保康县、襄城区、襄州区、枣阳市)

天水市(麦积区、武山县、秦州区、清水县、张家川回族自治县、甘谷县、秦安县)  黔南布依族苗族自治州(龙里县、贵定县、平塘县、福泉市、荔波县、三都水族自治县、长顺县、惠水县、罗甸县、独山县、瓮安县、都匀市)

廊坊市(霸州市、安次区、文安县、固安县、永清县、大厂回族自治县、广阳区、大城县、香河县、三河市)

阳江市(江城区、阳东区、阳西县、阳春市)

阿里地区(措勤县、普兰县、革吉县、噶尔县、札达县、日土县、改则县)

白城市(通榆县、大安市、镇赉县、洮南市、洮北区)

眉山市(洪雅县、仁寿县、东坡区、彭山区、青神县、丹棱县)

澳门特别行政区

玉林市(玉州区、容县、博白县、兴业县、北流市、福绵区、陆川县)

恩施土家族苗族自治州(恩施市、咸丰县、利川市、宣恩县、来凤县、鹤峰县、建始县、巴东县)

固原市(彭阳县、泾源县、西吉县、隆德县、原州区)

岳阳市(岳阳县、云溪区、君山区、岳阳楼区、临湘市、汨罗市、湘阴县、平江县、华容县)

宜宾市(叙州区、珙县、南溪区、长宁县、翠屏区、兴文县、江安县、筠连县、高县、屏山县)

湛江市(廉江市、霞山区、徐闻县、遂溪县、吴川市、坡头区、雷州市、赤坎区、麻章区)

贵港市(港北区、港南区、平南县、覃塘区、桂平市)

阜新市(阜新蒙古族自治县、细河区、海州区、新邱区、太平区、彰武县、清河门区)

定西市(岷县、漳县、通渭县、渭源县、陇西县、安定区、临洮县)

南通市(如东县、如皋市、启东市、崇川区、通州区、海安市、海门区)

西双版纳傣族自治州(勐海县、勐腊县、景洪市)

鹰潭市(余江区、月湖区、贵溪市)

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

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

乌兰察布市(丰镇市、察哈尔右翼中旗、察哈尔右翼前旗、兴和县、商都县、凉城县、四子王旗、卓资县、化德县、察哈尔右翼后旗、集宁区)

九江市(武宁县、瑞昌市、德安县、庐山市、濂溪区、修水县、湖口县、都昌县、永修县、柴桑区、浔阳区、彭泽县、共青城市)

深圳市(盐田区、罗湖区、龙岗区、坪山区、光明区、宝安区、福田区、龙华区、南山区)  唐山市(路北区、玉田县、滦南县、迁西县、路南区、曹妃甸区、丰润区、滦州市、迁安市、古冶区、丰南区、遵化市、开平区、乐亭县)

赤峰市(林西县、巴林左旗、喀喇沁旗、敖汉旗、阿鲁科尔沁旗、克什克腾旗、红山区、宁城县、元宝山区、松山区、巴林右旗、翁牛特旗)

德州市(武城县、夏津县、齐河县、禹城市、乐陵市、庆云县、平原县、宁津县、陵城区、临邑县、德城区)

邢台市(任泽区、清河县、广宗县、信都区、柏乡县、襄都区、平乡县、宁晋县、内丘县、隆尧县、南宫市、新河县、临西县、临城县、沙河市、巨鹿县、南和区、威县)朔州市(山阴县、应县、平鲁区、右玉县、怀仁市、朔城区)

南京市(栖霞区、高淳区、秦淮区、雨花台区、溧水区、建邺区、鼓楼区、江宁区、浦口区、玄武区、六合区)  抚州市(黎川县、临川区、南城县、乐安县、广昌县、宜黄县、南丰县、崇仁县、东乡区、资溪县、金溪县)

潮州市(潮安区、饶平县、湘桥区)

临汾市(汾西县、乡宁县、吉县、大宁县、洪洞县、隰县、霍州市、曲沃县、古县、浮山县、安泽县、翼城县、侯马市、尧都区、襄汾县、永和县、蒲县)

仙桃市(天门市、神农架林区、潜江市)海南藏族自治州(同德县、贵德县、兴海县、共和县、贵南县)

资阳市(安岳县、乐至县、雁江区)

遵义市(红花岗区、道真仡佬族苗族自治县、习水县、务川仡佬族苗族自治县、赤水市、湄潭县、汇川区、播州区、桐梓县、仁怀市、凤冈县、余庆县、绥阳县、正安县)

衡水市(深州市、阜城县、故城县、冀州区、饶阳县、武强县、安平县、景县、枣强县、桃城区、武邑县)

梧州市(长洲区、蒙山县、龙圩区、万秀区、藤县、苍梧县、岑溪市)

黔西南布依族苗族自治州(安龙县、兴义市、贞丰县、兴仁市、晴隆县、普安县、册亨县、望谟县)

阿拉善盟(阿拉善右旗、额济纳旗、阿拉善左旗)

黄石市(黄石港区、阳新县、下陆区、铁山区、大冶市、西塞山区)

衢州市(常山县、衢江区、开化县、龙游县、江山市、柯城区)

梅州市(梅县区、梅江区、五华县、蕉岭县、丰顺县、兴宁市、平远县、大埔县)

果洛藏族自治州(班玛县、玛沁县、久治县、玛多县、达日县、甘德县)

晋城市(阳城县、泽州县、城区、沁水县、陵川县、高平市)

亳州市(利辛县、谯城区、涡阳县、蒙城县)

三明市(三元区、大田县、永安市、尤溪县、清流县、沙县区、泰宁县、将乐县、建宁县、明溪县、宁化县)

阿克苏地区(新和县、温宿县、乌什县、沙雅县、阿瓦提县、阿克苏市、柯坪县、库车市、拜城县)

泰安市(岱岳区、肥城市、东平县、泰山区、新泰市、宁阳县)

安阳市(汤阴县、北关区、滑县、殷都区、内黄县、文峰区、龙安区、林州市、安阳县)

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。