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荆州市(沙市区、江陵县、监利市、石首市、洪湖市、公安县、松滋市、荆州区)

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

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

石家庄市(行唐县、平山县、鹿泉区、赞皇县、新华区、正定县、灵寿县、高邑县、赵县、无极县、井陉县、藁城区、桥西区、裕华区、栾城区、晋州市、长安区、辛集市、深泽县、新乐市、井陉矿区、元氏县)  晋城市(泽州县、沁水县、阳城县、高平市、陵川县、城区)

泰安市(宁阳县、东平县、肥城市、新泰市、泰山区、岱岳区)

玉林市(容县、北流市、兴业县、陆川县、福绵区、博白县、玉州区)

兴安盟(阿尔山市、科尔沁右翼前旗、乌兰浩特市、科尔沁右翼中旗、扎赉特旗、突泉县)鄂州市(鄂城区、梁子湖区、华容区)

毕节市(黔西市、织金县、威宁彝族回族苗族自治县、纳雍县、七星关区、赫章县、金沙县、大方县)  泉州市(德化县、石狮市、鲤城区、洛江区、金门县、南安市、晋江市、安溪县、丰泽区、泉港区、惠安县、永春县)

天水市(武山县、秦州区、麦积区、张家川回族自治县、甘谷县、清水县、秦安县)

邵阳市(双清区、邵东市、大祥区、新邵县、武冈市、绥宁县、邵阳县、城步苗族自治县、北塔区、新宁县、隆回县、洞口县)

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

唐山市(玉田县、滦州市、滦南县、迁西县、曹妃甸区、古冶区、路南区、丰润区、乐亭县、遵化市、开平区、路北区、迁安市、丰南区)

三沙市(南沙区、西沙区)

江门市(恩平市、江海区、新会区、台山市、开平市、鹤山市、蓬江区)

昌吉回族自治州(木垒哈萨克自治县、阜康市、玛纳斯县、呼图壁县、昌吉市、吉木萨尔县、奇台县)

漯河市(舞阳县、召陵区、源汇区、临颍县、郾城区)

东营市(利津县、东营区、垦利区、广饶县、河口区)

防城港市(上思县、港口区、东兴市、防城区)

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

镇江市(丹徒区、润州区、丹阳市、句容市、扬中市、京口区)

黔东南苗族侗族自治州(三穗县、施秉县、锦屏县、镇远县、黄平县、麻江县、榕江县、台江县、岑巩县、天柱县、凯里市、丹寨县、剑河县、黎平县、从江县、雷山县)

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

福州市(连江县、长乐区、福清市、闽侯县、晋安区、台江区、罗源县、永泰县、仓山区、闽清县、鼓楼区、马尾区、平潭县)

阿里地区(日土县、普兰县、改则县、措勤县、札达县、噶尔县、革吉县)

烟台市(莱阳市、芝罘区、龙口市、蓬莱区、栖霞市、招远市、牟平区、莱山区、海阳市、莱州市、福山区)

遂宁市(蓬溪县、射洪市、船山区、大英县、安居区)

朔州市(应县、平鲁区、朔城区、右玉县、怀仁市、山阴县)

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怒江傈僳族自治州(福贡县、贡山独龙族怒族自治县、泸水市、兰坪白族普米族自治县)

青岛市(莱西市、城阳区、崂山区、平度市、胶州市、李沧区、市北区、即墨区、市南区、黄岛区)

日照市(莒县、五莲县、东港区、岚山区)

普洱市(江城哈尼族彝族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、景东彝族自治县、景谷傣族彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、西盟佤族自治县、墨江哈尼族自治县、思茅区、澜沧拉祜族自治县)  柳州市(柳江区、鹿寨县、柳北区、融水苗族自治县、柳南区、柳城县、融安县、三江侗族自治县、城中区、鱼峰区)

阿勒泰地区(布尔津县、青河县、哈巴河县、吉木乃县、富蕴县、福海县、阿勒泰市)

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

盐城市(响水县、滨海县、亭湖区、东台市、大丰区、建湖县、盐都区、射阳县、阜宁县)惠州市(龙门县、惠东县、惠城区、博罗县、惠阳区)

和田地区(和田市、墨玉县、皮山县、洛浦县、于田县、和田县、策勒县、民丰县)  平顶山市(卫东区、舞钢市、新华区、宝丰县、石龙区、鲁山县、郏县、湛河区、叶县、汝州市)

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

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

九江市(都昌县、濂溪区、修水县、浔阳区、湖口县、庐山市、共青城市、德安县、彭泽县、武宁县、柴桑区、瑞昌市、永修县)白银市(景泰县、会宁县、白银区、靖远县、平川区)

驻马店市(汝南县、遂平县、泌阳县、平舆县、正阳县、确山县、西平县、新蔡县、上蔡县、驿城区)

广州市(越秀区、白云区、荔湾区、增城区、黄埔区、海珠区、南沙区、花都区、番禺区、天河区、从化区)

牡丹江市(绥芬河市、西安区、海林市、东宁市、东安区、林口县、宁安市、阳明区、穆棱市、爱民区)

雅安市(石棉县、名山区、雨城区、天全县、宝兴县、荥经县、汉源县、芦山县)

衡阳市(南岳区、衡南县、珠晖区、衡东县、石鼓区、衡山县、常宁市、蒸湘区、衡阳县、耒阳市、雁峰区、祁东县)

咸宁市(通城县、赤壁市、咸安区、通山县、崇阳县、嘉鱼县)

乐山市(夹江县、沐川县、沙湾区、犍为县、金口河区、五通桥区、峨边彝族自治县、峨眉山市、马边彝族自治县、井研县、市中区)

临沧市(双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、永德县、耿马傣族佤族自治县、云县、凤庆县、临翔区、镇康县、沧源佤族自治县)

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

南昌市(东湖区、红谷滩区、青云谱区、进贤县、青山湖区、新建区、南昌县、安义县、西湖区)

甘孜藏族自治州(丹巴县、九龙县、理塘县、石渠县、炉霍县、色达县、甘孜县、雅江县、道孚县、康定市、新龙县、德格县、巴塘县、乡城县、得荣县、泸定县、白玉县、稻城县)

固原市(彭阳县、西吉县、隆德县、泾源县、原州区)

张家界市(永定区、武陵源区、慈利县、桑植县)

常州市(金坛区、天宁区、溧阳市、武进区、新北区、钟楼区)

扬州市(仪征市、广陵区、邗江区、高邮市、江都区、宝应县)

郑州市(上街区、二七区、管城回族区、金水区、惠济区、新郑市、登封市、荥阳市、巩义市、中原区、新密市、中牟县)

　　财联社4月23日讯（编辑潇湘）越来越多证据表明，随着美国总统特朗普发起的关税战持续升级，有关外资加速抛售美国国债的担忧在4月确实可能已演变为现实。

　　最新的信号来自纽约梅隆银行提供的跨境资金流动数据（iFlow），该银行为全球客户管理着约53万亿美元的资产，并提供有关资产配置趋势的见解。

　　纽约梅隆银行美洲宏观策略师JohnVelis在周二发布的客户报告中指出，“美国国债的避险属性正遭受日益严峻的质疑，我们的数据清晰印证了这一趋势转变。”

　　Velis通过图表展示了跨境美国国债资金流动的情况：截至4月11日当周，外资抛售规模“接近偏离正常值一个完整标准差”，创下近年来最剧烈的单周抛售纪录。

　　纽约梅隆银行的数据显示，自4月4日以来的11个交易日中，有8个交易日出现了外国卖盘。

　　华尔街始终担忧，随着特朗普运用关税工具重塑全球贸易格局，美债对海外投资者的吸引力可能持续衰减。

　　白宫宣称加征关税旨在引导制造业回流，但美国财政赤字高度依赖主要贸易伙伴的融资支持。若外资持续撤离美债，或将推高债券收益率，导致美国政府融资成本攀升，更将波及美国中产阶级——住房抵押贷款和汽车贷款等长期利率均与美债收益率挂钩。

　　据业内最新估计，目前外国投资者持有的美债比例约为30%，已明显低于了2008年时接近50%的水平。

　　日本财务省周二公布的初步数据也显示，截至4月4日的一周内，日本私人机构（包括银行和养老基金）抛售了价值175亿美元的长期外国债券，接下来的七天内又出售了36亿美元。这也是自2005年有记录以来，两周内最大规模的抛售之一。

　　本月的美债抛售潮，始于4月2日特朗普意外推出超预期规模的对等关税。一周后，债市剧烈震荡迫使特朗普宣布对部分国家的高额关税暂缓90天执行，为与其他国家领导人达成贸易协议争取时间。

　　纽约梅隆银行追踪的数据显示，4月11日当外资加速撤离美债时，10年期美债收益率曾一度逼近4.5%。尽管市场对中美达成贸易协议的预期推动美债价格周二有所反弹，但10年期美债收益率全天也仅回落了不到2个基点至4.393%。

　　值得一提的是，周二最新进行的2年期美债标售，也显示出海外投资者需求低迷。当天美国财政部标售了690亿美元的两年期国债，这是本周美国财政部1830亿美元总国债发行量的一部分。

　　最终，两年期美债标售的得标利率高达3.795%，比预发行利率3.789%高出0.6个基点，这是自去年10月以来最大的尾部利差。表明投资者要求获得更高的补偿以消化此次售债。其中尤其值得注意的是，通常代表外国央行等机构的间接竞标者此次获配所占比例仅为56.2%，这是自2023年3月硅谷银行危机最严重时期以来的最低值。

　　知名财经博客网站ZeroHedge表示，虽然间接竞标者需求在两周前很强劲，但这一次却崩溃了，如果比例再下降10-20%，美联储可能别无选择，只能重启量化宽松政策，以提供其明确应该做的事情：成为美国国债的“最后买家”。

　　LPLFinancial首席固定收益策略师LawrenceGillum表示：“毫无疑问，外国投资者抛售美元资产的现象已经发生，并加剧了市场波动。再加上对美联储独立性的担忧，以及过早降息可能造成的非受迫性政策失误，长期国债收益率持续走高也就不足为奇了。”

　　“我们看到欧洲投资者正在将部分投资汇回，”NorthlightAssetManagement首席投资官ChrisZaccarelli表示，“我们预计，只要关税政策和其他反全球化政策得到认真讨论，这种趋势就会持续下去。”

财联社4月23日讯（编辑卞纯）对特斯拉股东来说，今年迄今的日子非常难熬，而对那些押注特斯拉股价下跌的卖空者来说，他们在同期却赚得盆满钵满。

根据金融数据提供商S3Partners的数据，2025年至今，做空特斯拉已经产生了115亿美元的按市值计算的利润。该数据是基于特斯拉周一收盘价227.5美元来计算的。

周二，随着大盘走高，特斯拉股价上涨4.6%。当天早些时候，美国财长贝森特表示“贸易冲突的现状不可持续”，引发大盘强劲反弹。

盘后因CEO马斯克称未来将把大量精力和时间放在公司经营上，特斯拉股价又大涨逾5%。

今年第一季度，特斯拉股价暴跌36%，创下自2022年以来的最差的季度表现，并在4月份继续下跌。年初迄今，该股已累计下跌约四成。

多重利空压顶

特斯拉股价下跌的主要原因是人们担心美国总统特朗普对主要贸易伙伴征收的全面关税将增加对电动汽车生产至关重要的零部件和材料的成本，包括制造设备、汽车玻璃、印刷电路板和电池。

此外，特斯拉CEO马斯克在特朗普政府中所扮演的角色以及干预政治也引发不满，对特斯拉的销量造成冲击。

马斯克正在带领政府效率部（DOGE）对美国联邦政府进行大刀阔斧的改革，不仅大砍联邦资金还大规模裁减联邦雇员。他近期还发表了针对多个国家，尤其是欧洲国家的涉政言论，并支持欧洲极右翼政党。在此背景下，美国以及欧洲掀起了“抵制特斯拉”运动。

今年第一季度，特斯拉全球交付量下降了13%，远不及华尔街预期。

此外，特斯拉还面临来自中国汽车制造商激烈的竞争，并且在无人驾驶出租车市场上落后，目前美国的无人驾驶出租车市场由Alphabet的Waymo主导。特斯拉承诺将于6月在德克萨斯州奥斯汀推出其首个无人驾驶叫车服务。

周二美股盘后，特斯拉公布了第一季度财报。由于汽车交付量的骤减，公司营收、利润等核心财务指标全部大幅低于预期。

英伟达位居做空榜榜首

特斯拉是今年美股科技巨头中跌幅最大的股票，其次是英伟达，该股年内下跌约28%。根据S3的数据，英伟达是卖空者的第二大利润来源，创造了94亿美元的回报。

S3称，按照做空市值来算，英伟达目前位列做空榜榜首，有246亿美元的股票被做空。苹果位居第二，有222亿美元的股票被做空，特斯拉排在第三，有176亿美元的股票被做空。

值得注意的是，在特斯拉上市以来的15年里，卖空者曾在很长一段时间里损失惨重。

马斯克一向对做空者的行为嗤之以鼻，称这是非法的。特斯拉还曾在特斯拉股价大幅上涨时期售卖过一款红色的做空短裤（ShortShorts），以嘲讽买空者。

“Short”在财经英语中有做空、空头的意思。而短裤的红色可能象征着做空者面临的“危险”或“损失”。

　　4月18日深夜，重药控股连收重庆证监局行政监管措施与深交所监管函，直指其2023年年报存在四类财务确认违规：未实质取得货权却确认收入、无商业实质交易入账、期后大额异常退货、收入确认时点与会计政策不符。值得关注的是，此次暴雷恰逢公司实控权由重庆国资委转至国务院国资委不足百日，业内猜测这或是新任控股方主动“挤水分”的结果。

　　千亿联合体的“阿喀琉斯之踵”

　　2023年初，通用技术集团入主重药控股，将其与中国医药合并打造出年营收超千亿的流通巨头。但规模神话难掩经营隐忧：2022-2024年净利润三连降，2024年预告净利腰斩，应收账款周转天数高达150天，远超同行均值。数据显示，其2023年801亿元营收仅转化6.55亿元净利，净利率不足0.8%，而同期国药控股净利率为2.3%。

　　重药控股73%网点分布在川渝云贵地区，这些区域公立医院平均回款周期长达9-12个月，叠加集采压价与账期延长，形成“规模越大、资金链越紧”的恶性循环。更严峻的是，其与中国医药的协同效应未能显现——两家企业应收账款周转天数均在150天高位徘徊，合并后资金效率不升反降。

　　市值管理考核下的业绩迷途

　　此次财务造假风波，恰逢国资委将市值管理纳入央企考核的关键节点。2023年报显示，重药控股管理层股权激励行权条件要求净利润年复合增长率不低于10%，而实际业绩已连续三年负增长。

　　这种现象并非孤例。2023年白云山第四季度突然计提3亿元亏损，被指是为新任管理层卸下历史包袱；九州通2022年也曾因提前确认收入被问询。这些案例折射出流通企业在规模扩张与质量提升间的集体迷失——商务部数据显示，TOP5企业已占据医药流通市场52%份额，但行业平均净利率从2018年的1.8%下滑至2023年的1.2%。

　　此刻摆在重药控股面前的，不仅是财务洗澡的阵痛，更是如何将千亿规模转化为真实价值的终极命题。当潮水退去，唯有真正穿上“效率救生衣”的企业，才能穿越行业周期。

　　本文结合AI工具生成