重生之帝君白月光,感受人文精神的震撼与启迪!各观看《今日汇总》
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全国服务区域:
甘南藏族自治州(迭部县、碌曲县、玛曲县、临潭县、舟曲县、夏河县、合作市、卓尼县)
江门市(新会区、江海区、恩平市、台山市、鹤山市、开平市、蓬江区)
北海市(银海区、铁山港区、海城区、合浦县)
福州市(永泰县、长乐区、马尾区、罗源县、台江区、仓山区、平潭县、晋安区、闽侯县、福清市、鼓楼区、连江县、闽清县)
铜仁市(沿河土家族自治县、松桃苗族自治县、玉屏侗族自治县、万山区、石阡县、碧江区、思南县、德江县、印江土家族苗族自治县、江口县)
内蒙古自治区
武威市(天祝藏族自治县、凉州区、民勤县、古浪县)
盘锦市(大洼区、双台子区、盘山县、兴隆台区)
海西蒙古族藏族自治州(都兰县、茫崖市、格尔木市、乌兰县、天峻县、德令哈市)
合肥市(瑶海区、包河区、肥东县、庐江县、蜀山区、巢湖市、长丰县、肥西县、庐阳区)
庆阳市(镇原县、合水县、西峰区、庆城县、华池县、宁县、环县、正宁县)
绥化市(明水县、兰西县、绥棱县、安达市、青冈县、北林区、海伦市、望奎县、庆安县、肇东市)
韶关市(始兴县、仁化县、浈江区、新丰县、乐昌市、翁源县、武江区、曲江区、南雄市、乳源瑶族自治县)
内江市(市中区、隆昌市、资中县、威远县、东兴区)
成都市(金牛区、彭州市、简阳市、成华区、崇州市、武侯区、金堂县、蒲江县、都江堰市、龙泉驿区、温江区、双流区、邛崃市、郫都区、新都区、新津区、青羊区、大邑县、青白江区、锦江区)
西双版纳傣族自治州(景洪市、勐海县、勐腊县)
娄底市(娄星区、新化县、涟源市、冷水江市、双峰县)
保定市(定兴县、曲阳县、唐县、涿州市、徐水区、高阳县、雄县、安新县、阜平县、博野县、竞秀区、顺平县、易县、清苑区、高碑店市、望都县、安国市、满城区、涞源县、蠡县、容城县、涞水县、莲池区、定州市)
巴中市(通江县、南江县、恩阳区、巴州区、平昌县)
齐齐哈尔市(富拉尔基区、克山县、甘南县、梅里斯达斡尔族区、讷河市、昂昂溪区、建华区、龙沙区、龙江县、拜泉县、泰来县、克东县、碾子山区、富裕县、依安县、铁锋区)
仙桃市(神农架林区、天门市、潜江市)
烟台市(福山区、莱阳市、芝罘区、牟平区、海阳市、栖霞市、招远市、龙口市、莱山区、莱州市、蓬莱区)
宿迁市(泗阳县、宿城区、泗洪县、宿豫区、沭阳县)
日喀则市(江孜县、谢通门县、白朗县、仁布县、岗巴县、萨迦县、桑珠孜区、萨嘎县、康马县、聂拉木县、定结县、拉孜县、吉隆县、定日县、南木林县、仲巴县、昂仁县、亚东县)
兴安盟(突泉县、扎赉特旗、科尔沁右翼中旗、阿尔山市、科尔沁右翼前旗、乌兰浩特市)
衡水市(饶阳县、武强县、安平县、冀州区、阜城县、桃城区、枣强县、故城县、深州市、景县、武邑县)
大连市(西岗区、普兰店区、沙河口区、金州区、瓦房店市、长海县、庄河市、旅顺口区、甘井子区、中山区)
恩施土家族苗族自治州(巴东县、利川市、鹤峰县、恩施市、来凤县、宣恩县、咸丰县、建始县)
荆州市(江陵县、石首市、荆州区、公安县、松滋市、洪湖市、监利市、沙市区)
临沧市(耿马傣族佤族自治县、凤庆县、临翔区、镇康县、沧源佤族自治县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、永德县、云县)
中山市
惠州市(龙门县、惠东县、博罗县、惠城区、惠阳区)
济南市(天桥区、莱芜区、平阴县、历城区、市中区、济阳区、章丘区、钢城区、长清区、槐荫区、商河县、历下区)
宣城市(宁国市、旌德县、宣州区、郎溪县、广德市、绩溪县、泾县)
廊坊市(广阳区、香河县、大厂回族自治县、大城县、三河市、永清县、文安县、安次区、霸州市、固安县)
黑河市(孙吴县、五大连池市、嫩江市、爱辉区、逊克县、北安市)
山南市(桑日县、贡嘎县、加查县、琼结县、洛扎县、隆子县、扎囊县、乃东区、浪卡子县、曲松县、措美县、错那市)
连云港市(东海县、灌云县、赣榆区、灌南县、海州区、连云区)
景德镇市(乐平市、浮梁县、珠山区、昌江区)
佛山市(高明区、禅城区、三水区、南海区、顺德区)
澳门特别行政区
攀枝花市(米易县、仁和区、东区、西区、盐边县)
遵义市(红花岗区、绥阳县、正安县、桐梓县、务川仡佬族苗族自治县、凤冈县、汇川区、赤水市、习水县、湄潭县、道真仡佬族苗族自治县、余庆县、播州区、仁怀市)
延安市(甘泉县、子长市、富县、延川县、延长县、志丹县、宝塔区、宜川县、洛川县、黄陵县、吴起县、安塞区、黄龙县)
阿勒泰地区(哈巴河县、布尔津县、阿勒泰市、青河县、吉木乃县、富蕴县、福海县)
乐山市(金口河区、井研县、峨边彝族自治县、市中区、沙湾区、五通桥区、峨眉山市、沐川县、夹江县、犍为县、马边彝族自治县)
鹰潭市(月湖区、贵溪市、余江区)
阿拉善盟(阿拉善右旗、额济纳旗、阿拉善左旗)
黄山市(休宁县、徽州区、祁门县、黟县、屯溪区、歙县、黄山区)
赤峰市(元宝山区、红山区、喀喇沁旗、林西县、克什克腾旗、翁牛特旗、宁城县、巴林左旗、松山区、巴林右旗、敖汉旗、阿鲁科尔沁旗)
聊城市(阳谷县、莘县、临清市、高唐县、冠县、茌平区、东阿县、东昌府区)
昌都市(芒康县、八宿县、江达县、贡觉县、洛隆县、察雅县、左贡县、丁青县、类乌齐县、边坝县、卡若区)
蚌埠市(怀远县、淮上区、龙子湖区、固镇县、禹会区、五河县、蚌山区)
怒江傈僳族自治州(泸水市、福贡县、贡山独龙族怒族自治县、兰坪白族普米族自治县)
益阳市(资阳区、赫山区、安化县、桃江县、沅江市、南县)
德州市(禹城市、临邑县、德城区、庆云县、宁津县、平原县、齐河县、武城县、乐陵市、夏津县、陵城区)
丽江市(华坪县、永胜县、古城区、宁蒗彝族自治县、玉龙纳西族自治县)
深圳市(宝安区、龙华区、南山区、盐田区、光明区、龙岗区、罗湖区、福田区、坪山区)
萍乡市(安源区、湘东区、莲花县、芦溪县、上栗县)
临汾市(大宁县、蒲县、霍州市、襄汾县、汾西县、侯马市、吉县、隰县、永和县、洪洞县、浮山县、安泽县、尧都区、古县、乡宁县、翼城县、曲沃县)
海南藏族自治州(共和县、同德县、兴海县、贵南县、贵德县)
吉安市(吉安县、吉州区、永丰县、遂川县、吉水县、安福县、新干县、峡江县、青原区、万安县、泰和县、井冈山市、永新县)
周口市(商水县、郸城县、淮阳区、沈丘县、鹿邑县、西华县、川汇区、扶沟县、项城市、太康县)
梅州市(梅县区、梅江区、平远县、丰顺县、兴宁市、大埔县、蕉岭县、五华县)
济源市
长春市(绿园区、双阳区、宽城区、农安县、公主岭市、九台区、德惠市、榆树市、二道区、南关区、朝阳区)
那曲市(尼玛县、嘉黎县、班戈县、聂荣县、申扎县、安多县、色尼区、双湖县、比如县、索县、巴青县)
厦门市(翔安区、集美区、思明区、同安区、湖里区、海沧区)
襄阳市(襄城区、南漳县、宜城市、樊城区、老河口市、襄州区、谷城县、枣阳市、保康县)
上海市(黄浦区、普陀区、长宁区、奉贤区、静安区、嘉定区、金山区、松江区、虹口区、青浦区、崇明区、浦东新区、闵行区、宝山区、徐汇区、杨浦区)
郴州市(苏仙区、临武县、永兴县、资兴市、汝城县、北湖区、桂东县、宜章县、桂阳县、嘉禾县、安仁县)
眉山市(青神县、洪雅县、丹棱县、仁寿县、东坡区、彭山区)
随州市(随县、曾都区、广水市)
台州市(天台县、三门县、玉环市、黄岩区、路桥区、温岭市、椒江区、仙居县、临海市)
鞍山市(铁西区、台安县、千山区、海城市、岫岩满族自治县、立山区、铁东区)
湘潭市(岳塘区、韶山市、湘潭县、雨湖区、湘乡市)
池州市(石台县、东至县、青阳县、贵池区)
绵阳市(涪城区、梓潼县、北川羌族自治县、游仙区、盐亭县、安州区、江油市、三台县、平武县)
莆田市(荔城区、仙游县、城厢区、秀屿区、涵江区)
广州市(天河区、南沙区、荔湾区、黄埔区、越秀区、海珠区、花都区、从化区、白云区、番禺区、增城区)
海北藏族自治州(刚察县、海晏县、祁连县、门源回族自治县)
邯郸市(成安县、峰峰矿区、永年区、邱县、大名县、曲周县、丛台区、鸡泽县、涉县、馆陶县、邯山区、肥乡区、广平县、武安市、临漳县、魏县、磁县、复兴区)
新疆维吾尔自治区
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鹤岗市(兴安区、东山区、绥滨县、工农区、萝北县、向阳区、南山区、兴山区)
白山市(江源区、临江市、浑江区、抚松县、靖宇县、长白朝鲜族自治县)
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潮州市(饶平县、湘桥区、潮安区)
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鄂州市(梁子湖区、华容区、鄂城区)
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巴音郭楞蒙古自治州(轮台县、和静县、和硕县、尉犁县、焉耆回族自治县、若羌县、且末县、库尔勒市、博湖县)
双鸭山市(友谊县、宝清县、四方台区、饶河县、集贤县、宝山区、尖山区、岭东区)
定西市(陇西县、岷县、安定区、通渭县、临洮县、漳县、渭源县)
钦州市(钦南区、灵山县、浦北县、钦北区)
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昌吉回族自治州(昌吉市、阜康市、呼图壁县、奇台县、木垒哈萨克自治县、玛纳斯县、吉木萨尔县)
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潍坊市(青州市、安丘市、临朐县、寿光市、寒亭区、潍城区、奎文区、高密市、坊子区、昌邑市、诸城市、昌乐县)
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茂名市(高州市、信宜市、化州市、电白区、茂南区)
上证报中国证券网讯4月25日,意华股份发布2024年度业绩报告。2024年,公司实现营业收入60.97亿元,同比增长20.51%;归属于上市公司股东的净利润1.24亿元,同比增长1.63%;经营活动现金流量净额5.69亿元,同比由负转正,显示出公司经营质量的显著提升和良好的资金管理能力。公司拟向全体股东每10股派发现金红利1.00元(含税)。
公司主营业务包括连接器和太阳能支架两大板块,2024年,连接器业务实现营业收入24.64亿元,同比增长38.10%,占总营收的40.42%;太阳能支架业务实现营业收入34.53亿元,同比增长10.07%,占总营收的56.63%。两大业务板块的协同发展,不仅增强了公司的市场竞争力,也为公司带来了稳定的收入来源。
在连接器领域,公司拥有深厚的技术积累,是国内少数实现高速连接器及高速光电模组量产的企业之一。凭借先进的模具开发技术和自动化生产水平,能够快速响应客户需求,提供定制化解决方案。此外,公司与华为、中兴、富士康等全球知名企业建立了长期稳定的合作关系。
在市场拓展方面,意华股份积极开拓海外市场,国外市场营收占比达到52.13%,同比增长5.18%。公司通过与全球知名企业的长期合作,不断提升品牌知名度和市场影响力,为未来持续增长夯实基础。
2024年,意华股份研发投入达到1.98亿元,同比增长3.41%。公司在高速通讯连接器、光互连产品等领域的研发投入取得了显著成果,多个研发项目成功实现量产,进一步丰富了公司的产品线,提升了产品的市场竞争力。公司开发的NGSFP-DD400G高速IO端口连接器及组件、螺纹型RJ防水连接器系列产品等,均已实现小批量生产。
未来,公司将继续深耕连接器和太阳能支架两大核心业务,通过技术创新和产品升级,进一步提升产品附加值和市场竞争力,推动企业持续健康发展,为股东和社会创造更大的价值。(金璐璐)
据新华社消息,中央政治局4月25日召开会议,分析研究当前经济形势和经济工作。会议指出,要不断完善稳就业稳经济的政策工具箱,既定政策早出台早见效,根据形势变化及时推出增量储备政策,加强超常规逆周期调节,全力巩固经济发展和社会稳定的基本面。
以往一般全国“两会”召开后,全年经济政策就基本定了下来,很少调整。但今年由于外部环境的变化,3月中旬决策层就提出“适时推出增量政策”。此次政治局会议的基调也是如此,首要的仍是推动既定政策落实,比如加快专项债券、超长期特别国债等发行使用及适时降准降息,其次才是“及时推出增量储备政策”。
和今年政府工作报告的部署相比,此次中共中央政治局会议也有一些新增政策落地,主要集中在金融领域,比如设立新型政策性金融工具、设立服务消费与养老再贷款、创新推出债券市场的“科技板”。随着形势进一步明朗及政府债发行加快,市场预计下半年财政政策方面还将有新的增量政策推出。
其中,“新型政策性金融工具”引起市场广泛关注。参考历史经验看,此次“新型政策性金融工具”可能由央行PSL(抵押补充贷款)支持政策性银行创设金融工具,投向科技创新、扩大消费、稳定外贸等领域。
政策性金融工具如何运作?
此次会议提出,创设新的结构性货币政策工具,设立新型政策性金融工具,支持科技创新、扩大消费、稳定外贸等。强化政策取向一致性。
历史上看,比较典型的政策性金融工具主要有2015年-2017年推出的2万亿专项建设基金、2022年推出的7400亿政策性开发性金融工具,二者均由政策性银行筹资投向特定领域。
具体运作上,专项建设基金由国开行、农发行发债筹资注入专项建设基金,专项建设基金再以资本金形式投入易地扶贫搬迁、轨道交通等基建项目,其中项目由国家发改委审核,中央财政进行贴息,补贴后融资成本在1.2%左右。随着财政不再贴息、地方政府不得为项目提供担保,专项建设基金在2017年后淡出。
2022年疫情冲击下,稳增长压力加大,当年6月29日召开的国常会议决定,运用政策性、开发性金融工具,通过发行金融债券等筹资3000亿元,用于补充包括新型基础设施在内的重大项目资本金,中央财政按实际股权投资额予以适当贴息,贴息期限2年。最终当年政策性开发性金融工具额度达到7400亿元,是当年最为重要的增量政策之一,另一项增量政策为盘活5000亿专项债结存限额。
专项建设基金和政策性开发性金融工具既有相同点,也有不同。相同的地方在于:均以基金的形式入股项目,所投项目大多为基建项目,中央财政进行贴息。
不同的地方在于:专项建设基金只有国开行、农发行参与,而政策性开发性金融工具进出口银行也参与进来;专项建设基金由政策性银行发债筹资,而政策性开发性金融工具除了发债之外,政策性银行还通过PSL筹资。
央行《2022年三季度货币政策执行报告》披露,为发挥金融对有效投资的支持作用,运用PSL支持政策性、开发性金融机构为基础设施重点领域设立金融工具和提供信贷支持。
央行数据显示,2020年2月后PSL一直表现为净偿还。但2022年7月-11月大规模新增,截至2022年11月底PSL余额为3.7万亿,相比2022年6月增长5500亿元。
此次会议提出“设立新型政策性金融工具”,置于结构性货币政策工具部分,预计央行仍可能通过PSL支持政策性银行设立相关工具。央行数据显示,截至今年3月末PSL余额为2万亿,相比2024年初已下降1.4万亿,主要因为去年以来市场利率走低,政策性银行发债归还了部分前期利率较高的PSL。随着新工具的设立,后续PSL余额可能继续走高。
用途上,此次会议要求“支持科技创新、扩大消费、稳定外贸”。对比来看,国开行、农发行对基建业务较为熟悉,未来二者如何通过新型政策性金融工具更好地支持前述三项领域仍需探索。不过进出口银行长期经营外贸领域的信贷业务,对支持外贸较为熟悉。
在2015年-2017年,国开行、农发行分别通过国开发展基金有限公司、中国农发重点建设基金有限公司入股具体项目;2022年国开行、农发行、进出口银行分别成立国开基础设施基金有限公司、农发基础设施基金有限公司、进银基础设施基金有限公司入股具体项目。
后续新型政策性金融工具是否还以基金形式投向具体领域仍需观察:如以基金的方式,会不会再新设基金公司?如不用基金的方式,会不会直接用信贷的方式,比如从央行获得PSL资金后直接贷给特定领域主体?
在经济下行压力较大的年份,政策性金融扮演着稳增长的角色,兼具金融和财政的特点,中央财政对相关工具也进行贴息,起到杠杆撬动作用。此次会议也表示,强化政策取向一致性,预计中央财政可能还会对新型政策性金融工具进行贴息。
设立服务消费与养老再贷款
此次中共中央政治局会议指出,要提高中低收入群体收入,大力发展服务消费,增强消费对经济增长的拉动作用。尽快清理消费领域限制性措施,设立服务消费与养老再贷款。
创设消费相关的再贷款市场已有预期。此前的3月6日,央行行长潘功胜在经济主题记者会上表示,研究创设新的结构性货币政策工具,重点支持科技创新领域的投融资、促进消费和稳定外贸。
此次政治局会议进一步明确设立的再贷款为“服务消费与养老再贷款”,意味着支持消费的再贷款主要是支持服务消费。消费可分为实物消费、服务消费两大类,前者涉及有形物品的购买和使用,比如食品、衣服、电子产品等;而后者则更侧重于无形的服务体验,比如教育、医疗、旅游等,养老也是服务消费的一种。
商务部部长王文涛近期在《求是》杂志上撰文指出,国际经验表明,人均国内生产总值(GDP)达到1.5万美元左右时,消费结构将加快从商品消费主导向服务消费主导转变。我国人均GDP已超过1.3万美元,服务消费进入快速增长阶段。2024年,我国居民人均服务性消费支出占人均消费支出的比重为46.1%,与发达国家相比,还有较大增长空间。扩大服务消费,有利于进一步挖掘消费潜力,打造当前和今后一个时期促进消费的重要引擎。
按照此次会议部署,设立再贷款支持服务消费也是举措之一。过往央行再贷款一般通过银行投向企业主体,预计服务消费与养老再贷款最终也将投向企业主体,以增加优质供给,为扩大服务消费打好基础。
和过往央行设立的再贷款一样,预计服务消费与养老再贷款仍将采用“先贷后借”的机制,即金融机构先向企业发放符合要求的贷款,再向央行申领再贷款资金,该模式将再贷款审批关口前移,实现了对重点领域的精准滴灌。
值得注意的是,2022年4月央行创设了普惠养老专项再贷款,支持公益型、普惠型养老机构运营、居家社区养老体系建设、纳入目录的老年产品制造,对于符合要求的贷款,按贷款本金的100%予以低成本资金支持,总额额400亿。普惠养老再贷款后续可能会整合到服务消费与养老再贷款进行统一管理。
此次会议还表示,持续用力推进关键核心技术攻关,创新推出债券市场的“科技板”。市场对此也有预期,潘功胜3月6日表示,将创新推出债券市场“科技板”,支持金融机构、科技型企业、私募股权投资机构等三类主体发行科技创新债券,丰富科技创新债券的产品体系。
实际上,非金融企业在债券市场上发行科技创新债已持续多年。Wind数据显示,截至4月25日非金融企业科创债余额已达1.9万亿,占信用债存量的5%。
界面新闻记者采访业内人士了解到,在债市“科技板”推出后,非金融企业可继续发行科创债,发行主体可能进一步拓宽。短期银行、券商等金融机构科创债发行规模或放量,长期则要建设好高收益债市场。
“高收益债券市场的建设是提升众多中小民营科技型企业科创债融资可得性的关键一环,应总结并借鉴境外高收益债市场的发展经验,推动我国高收益债券市场发展。”中证鹏元研发部资深研究员高慧珂表示。
专题:2025保险科技峰会:梁涛等出席
4月25日金融一线消息,“2025保险科技峰会”今日在深圳正式举行,本次大会主题为“从互联网时代到AI时代,AI+保险的战略推进与应用创新”。众安保险常务副总经理、众安信科董事长王敏在主题论坛中提出,“拥抱AI,用allinAI的心态做AIinall的改造”是AI+保险的核心。他指出,相较于互联网保险时代的通用产品与爆款,AI的影响力将渗透至保险行业的每一个环节与所有链路,未来的变化将超乎想象,而这一切才刚刚拉开帷幕。
王敏进一步阐述AI保险带来的商业机会,他将从互联网保险迈向AI保险视为行业适应技术环境变革的必然趋势。“AI就如同当年的蒸汽机,蒸汽机突破了人类肌肉的极限,而AI将极大突破认知与认知交互的极限。”他认为,技术环境与设施的变化,必将催生出创新的AI保险产品、场景。在商业模式上,ToC端保险公司自营占比将显著提升。以众安保险为例,过去十年通过互联网渠道积累了大量无渠道费用用户,降低综合成本率,未来AI将进一步降低线上交互与ToC运营成本,优化用户体验,为中小公司做好ToC用户运营带来机遇。
谈及众安信科的使命,王敏强调,众安信科致力于解决AI在保险行业应用的“最后一公里”难题。与纯AI厂商不同,众安信科凭借技术与行业know-how,精炼业务逻辑,训练适配行业的垂类模型,以通用成本实现专家经验,推动AI在保险行业广泛应用。
新闻结尾
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