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锡林郭勒盟(镶黄旗、阿巴嘎旗、二连浩特市、锡林浩特市、东乌珠穆沁旗、苏尼特右旗、正蓝旗、苏尼特左旗、西乌珠穆沁旗、太仆寺旗、多伦县、正镶白旗)

巴音郭楞蒙古自治州(且末县、和硕县、尉犁县、库尔勒市、博湖县、焉耆回族自治县、和静县、若羌县、轮台县)

大连市(庄河市、旅顺口区、沙河口区、金州区、甘井子区、普兰店区、西岗区、长海县、瓦房店市、中山区)

双鸭山市(宝清县、饶河县、集贤县、岭东区、友谊县、尖山区、四方台区、宝山区)  阳江市(阳西县、阳春市、江城区、阳东区)

阳泉市(城区、盂县、郊区、平定县、矿区)

海北藏族自治州(门源回族自治县、刚察县、祁连县、海晏县)

中卫市(海原县、中宁县、沙坡头区)

阿里地区(噶尔县、札达县、日土县、改则县、革吉县、措勤县、普兰县)  泰州市(海陵区、泰兴市、姜堰区、靖江市、兴化市、高港区)

邯郸市(峰峰矿区、涉县、邯山区、武安市、曲周县、丛台区、复兴区、肥乡区、磁县、广平县、鸡泽县、馆陶县、永年区、成安县、大名县、魏县、邱县、临漳县)

揭阳市(揭西县、揭东区、普宁市、惠来县、榕城区)

朔州市(怀仁市、应县、右玉县、平鲁区、朔城区、山阴县)

兰州市(红古区、城关区、永登县、西固区、安宁区、皋兰县、榆中县、七里河区)

齐齐哈尔市(讷河市、龙江县、富裕县、泰来县、碾子山区、梅里斯达斡尔族区、克山县、铁锋区、克东县、拜泉县、甘南县、建华区、富拉尔基区、龙沙区、昂昂溪区、依安县)

眉山市(彭山区、仁寿县、青神县、丹棱县、东坡区、洪雅县)

枣庄市(市中区、峄城区、滕州市、台儿庄区、薛城区、山亭区)

黄石市(西塞山区、黄石港区、阳新县、铁山区、大冶市、下陆区)

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

辽阳市(宏伟区、文圣区、白塔区、灯塔市、辽阳县、太子河区、弓长岭区)

那曲市(聂荣县、班戈县、色尼区、嘉黎县、申扎县、双湖县、比如县、尼玛县、索县、巴青县、安多县)

常州市(溧阳市、钟楼区、天宁区、武进区、新北区、金坛区)

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

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

开封市(龙亭区、兰考县、鼓楼区、顺河回族区、杞县、祥符区、禹王台区、尉氏县、通许县)

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

哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊州区、伊吾县)

昭通市(镇雄县、绥江县、永善县、威信县、巧家县、彝良县、盐津县、昭阳区、鲁甸县、大关县、水富市)

茂名市(电白区、茂南区、化州市、高州市、信宜市)

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宝鸡市(扶风县、陈仓区、凤翔区、岐山县、太白县、麟游县、千阳县、渭滨区、金台区、凤县、眉县、陇县)

淮北市(濉溪县、烈山区、杜集区、相山区)

昌都市(卡若区、丁青县、八宿县、类乌齐县、察雅县、贡觉县、边坝县、左贡县、芒康县、江达县、洛隆县)

潮州市(潮安区、湘桥区、饶平县)  营口市(鲅鱼圈区、西市区、站前区、老边区、大石桥市、盖州市)

大同市(云州区、灵丘县、阳高县、浑源县、广灵县、云冈区、左云县、新荣区、天镇县、平城区)

抚州市(临川区、黎川县、东乡区、南城县、乐安县、广昌县、金溪县、南丰县、资溪县、宜黄县、崇仁县)

石河子市(可克达拉市、昆玉市、北屯市、胡杨河市、双河市、五家渠市、阿拉尔市、白杨市、铁门关市、新星市、图木舒克市)金华市(东阳市、武义县、浦江县、磐安县、金东区、婺城区、永康市、兰溪市、义乌市)

鹤壁市(淇滨区、浚县、鹤山区、淇县、山城区)  常德市(石门县、汉寿县、武陵区、临澧县、鼎城区、津市市、澧县、桃源县、安乡县)

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

玉树藏族自治州(治多县、称多县、囊谦县、杂多县、玉树市、曲麻莱县)

包头市(固阳县、达尔罕茂明安联合旗、石拐区、东河区、白云鄂博矿区、九原区、土默特右旗、昆都仑区、青山区)晋城市(城区、沁水县、高平市、泽州县、陵川县、阳城县)

黑河市(孙吴县、逊克县、北安市、五大连池市、嫩江市、爱辉区)

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

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

铜仁市(德江县、松桃苗族自治县、玉屏侗族自治县、江口县、沿河土家族自治县、印江土家族苗族自治县、万山区、石阡县、思南县、碧江区)

忻州市(岢岚县、五台县、偏关县、保德县、定襄县、忻府区、宁武县、繁峙县、五寨县、神池县、代县、河曲县、原平市、静乐县)

厦门市(同安区、海沧区、湖里区、集美区、翔安区、思明区)

遂宁市(大英县、安居区、蓬溪县、射洪市、船山区)

喀什地区(英吉沙县、塔什库尔干塔吉克自治县、伽师县、麦盖提县、岳普湖县、泽普县、疏勒县、叶城县、疏附县、莎车县、喀什市、巴楚县)

保山市(施甸县、腾冲市、昌宁县、龙陵县、隆阳区)

池州市(贵池区、东至县、石台县、青阳县)

淮南市(大通区、谢家集区、八公山区、凤台县、田家庵区、潘集区、寿县)

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

伊春市(乌翠区、汤旺县、伊美区、大箐山县、南岔县、友好区、铁力市、嘉荫县、丰林县、金林区)

钦州市(灵山县、浦北县、钦南区、钦北区)

呼和浩特市(和林格尔县、清水河县、玉泉区、土默特左旗、武川县、赛罕区、新城区、托克托县、回民区)

防城港市(港口区、上思县、东兴市、防城区)

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。