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苏州市(昆山市、姑苏区、虎丘区、常熟市、张家港市、吴中区、吴江区、太仓市、相城区)

佛山市(顺德区、南海区、禅城区、高明区、三水区)

马鞍山市(花山区、和县、含山县、博望区、当涂县、雨山区)

鞍山市(岫岩满族自治县、铁东区、铁西区、海城市、台安县、千山区、立山区)  衡水市(故城县、武邑县、武强县、冀州区、景县、饶阳县、枣强县、安平县、阜城县、深州市、桃城区)

遂宁市(蓬溪县、射洪市、安居区、船山区、大英县)

梧州市(苍梧县、岑溪市、龙圩区、万秀区、长洲区、藤县、蒙山县)

吉林市(永吉县、磐石市、船营区、龙潭区、桦甸市、丰满区、蛟河市、舒兰市、昌邑区)

朔州市(应县、怀仁市、平鲁区、山阴县、右玉县、朔城区)  和田地区(和田市、洛浦县、和田县、策勒县、墨玉县、皮山县、于田县、民丰县)

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

盐城市(射阳县、东台市、滨海县、亭湖区、建湖县、响水县、大丰区、盐都区、阜宁县)

日喀则市(桑珠孜区、亚东县、康马县、白朗县、南木林县、岗巴县、定结县、江孜县、定日县、昂仁县、仁布县、聂拉木县、拉孜县、吉隆县、仲巴县、萨嘎县、谢通门县、萨迦县)

秦皇岛市(海港区、昌黎县、卢龙县、抚宁区、青龙满族自治县、山海关区、北戴河区)

宜昌市(枝江市、兴山县、当阳市、宜都市、猇亭区、五峰土家族自治县、秭归县、伍家岗区、夷陵区、西陵区、远安县、点军区、长阳土家族自治县)

宿州市(埇桥区、萧县、砀山县、灵璧县、泗县)

嘉兴市(平湖市、桐乡市、海宁市、秀洲区、海盐县、嘉善县、南湖区)

晋城市(阳城县、泽州县、高平市、陵川县、沁水县、城区)

汉中市(勉县、留坝县、镇巴县、西乡县、城固县、汉台区、佛坪县、宁强县、洋县、略阳县、南郑区)

南充市(高坪区、营山县、仪陇县、嘉陵区、阆中市、顺庆区、南部县、西充县、蓬安县)

湖州市(安吉县、南浔区、吴兴区、长兴县、德清县)

宜春市(万载县、宜丰县、高安市、丰城市、靖安县、奉新县、袁州区、上高县、樟树市、铜鼓县)

鹤岗市(南山区、东山区、向阳区、工农区、萝北县、兴安区、绥滨县、兴山区)

乌鲁木齐市(新市区、沙依巴克区、达坂城区、水磨沟区、乌鲁木齐县、天山区、头屯河区、米东区)

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

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

山南市(桑日县、隆子县、乃东区、琼结县、曲松县、错那市、加查县、贡嘎县、浪卡子县、洛扎县、扎囊县、措美县)

桂林市(荔浦市、阳朔县、全州县、雁山区、灌阳县、七星区、灵川县、永福县、资源县、象山区、叠彩区、平乐县、秀峰区、恭城瑶族自治县、龙胜各族自治县、兴安县、临桂区)

咸宁市(赤壁市、通城县、嘉鱼县、崇阳县、通山县、咸安区)

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连云港市(东海县、灌云县、海州区、赣榆区、连云区、灌南县)

保山市(龙陵县、隆阳区、腾冲市、昌宁县、施甸县)

博尔塔拉蒙古自治州(博乐市、精河县、阿拉山口市、温泉县)

临汾市(永和县、大宁县、乡宁县、汾西县、蒲县、襄汾县、洪洞县、曲沃县、隰县、安泽县、霍州市、吉县、浮山县、古县、翼城县、尧都区、侯马市)  自贡市(自流井区、贡井区、荣县、沿滩区、大安区、富顺县)

玉林市(玉州区、兴业县、容县、陆川县、福绵区、北流市、博白县)

沈阳市(康平县、沈北新区、新民市、辽中区、皇姑区、浑南区、沈河区、苏家屯区、于洪区、大东区、和平区、法库县、铁西区)

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

临沂市(河东区、蒙阴县、费县、兰山区、平邑县、莒南县、沂南县、兰陵县、罗庄区、临沭县、沂水县、郯城县)  牡丹江市(绥芬河市、东宁市、东安区、宁安市、穆棱市、阳明区、西安区、爱民区、海林市、林口县)

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

保定市(竞秀区、容城县、顺平县、安国市、涿州市、莲池区、阜平县、博野县、高阳县、唐县、易县、望都县、曲阳县、定州市、满城区、蠡县、定兴县、雄县、涞水县、徐水区、安新县、涞源县、高碑店市、清苑区)

来宾市(兴宾区、合山市、象州县、忻城县、武宣县、金秀瑶族自治县)商洛市(山阳县、商州区、丹凤县、柞水县、商南县、镇安县、洛南县)

广元市(朝天区、旺苍县、青川县、昭化区、剑阁县、苍溪县、利州区)

张家界市(慈利县、武陵源区、桑植县、永定区)

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

无锡市(惠山区、宜兴市、江阴市、锡山区、新吴区、梁溪区、滨湖区)

荆州市(石首市、公安县、荆州区、监利市、洪湖市、松滋市、江陵县、沙市区)

海北藏族自治州(门源回族自治县、刚察县、海晏县、祁连县)

铜陵市(铜官区、枞阳县、郊区、义安区)

铁岭市(开原市、铁岭县、银州区、西丰县、清河区、昌图县、调兵山市)

鄂州市(梁子湖区、鄂城区、华容区)

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

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

韶关市(始兴县、武江区、乐昌市、曲江区、乳源瑶族自治县、新丰县、仁化县、南雄市、浈江区、翁源县)

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

湘潭市(岳塘区、韶山市、湘乡市、湘潭县、雨湖区)

贺州市(富川瑶族自治县、钟山县、八步区、平桂区、昭平县)

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

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。