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朔州市(右玉县、山阴县、应县、朔城区、怀仁市、平鲁区)

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

阿坝藏族羌族自治州(壤塘县、马尔康市、黑水县、九寨沟县、松潘县、汶川县、阿坝县、理县、茂县、小金县、若尔盖县、金川县、红原县)

平凉市(庄浪县、灵台县、泾川县、华亭市、崆峒区、静宁县、崇信县)  梅州市(五华县、梅县区、兴宁市、蕉岭县、平远县、丰顺县、梅江区、大埔县)

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

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

昌吉回族自治州(奇台县、昌吉市、木垒哈萨克自治县、阜康市、呼图壁县、吉木萨尔县、玛纳斯县)遂宁市(船山区、射洪市、安居区、大英县、蓬溪县)

淮北市(烈山区、濉溪县、杜集区、相山区)  南京市(浦口区、江宁区、雨花台区、建邺区、玄武区、高淳区、秦淮区、鼓楼区、栖霞区、溧水区、六合区)

内江市(威远县、市中区、资中县、隆昌市、东兴区)

芜湖市(繁昌区、弋江区、湾沚区、镜湖区、鸠江区、无为市、南陵县)

双鸭山市(宝山区、四方台区、集贤县、尖山区、友谊县、宝清县、饶河县、岭东区)

荆州市(洪湖市、公安县、松滋市、江陵县、监利市、石首市、荆州区、沙市区)

六盘水市(六枝特区、钟山区、水城区、盘州市)

武威市(民勤县、凉州区、天祝藏族自治县、古浪县)

泰安市(东平县、宁阳县、肥城市、泰山区、岱岳区、新泰市)

铁岭市(银州区、开原市、清河区、昌图县、西丰县、铁岭县、调兵山市)

克拉玛依市(克拉玛依区、乌尔禾区、独山子区、白碱滩区)

金昌市(永昌县、金川区)

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

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

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

辽源市(西安区、东丰县、东辽县、龙山区)

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

石嘴山市(大武口区、平罗县、惠农区)

广元市(昭化区、朝天区、旺苍县、苍溪县、青川县、剑阁县、利州区)

十堰市(竹山县、郧西县、郧阳区、丹江口市、竹溪县、房县、茅箭区、张湾区)

龙岩市(连城县、上杭县、新罗区、武平县、永定区、漳平市、长汀县)

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

眉山市(东坡区、洪雅县、仁寿县、丹棱县、青神县、彭山区)

玉林市(福绵区、玉州区、博白县、兴业县、陆川县、容县、北流市)

衡水市(安平县、桃城区、枣强县、阜城县、武邑县、冀州区、景县、武强县、故城县、深州市、饶阳县)  娄底市(娄星区、双峰县、新化县、涟源市、冷水江市)

亳州市(涡阳县、谯城区、蒙城县、利辛县)

益阳市(资阳区、桃江县、沅江市、安化县、南县、赫山区)

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

南充市(西充县、营山县、嘉陵区、蓬安县、顺庆区、南部县、阆中市、仪陇县、高坪区)  丽水市(景宁畲族自治县、莲都区、遂昌县、龙泉市、青田县、松阳县、庆元县、缙云县、云和县)

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

珠海市(斗门区、香洲区、金湾区)

庆阳市(西峰区、宁县、正宁县、镇原县、环县、合水县、华池县、庆城县)怀化市(麻阳苗族自治县、靖州苗族侗族自治县、会同县、溆浦县、中方县、沅陵县、鹤城区、新晃侗族自治县、通道侗族自治县、芷江侗族自治县、洪江市、辰溪县)

深圳市(龙岗区、南山区、坪山区、福田区、龙华区、罗湖区、光明区、宝安区、盐田区)

台州市(临海市、路桥区、玉环市、仙居县、椒江区、天台县、三门县、黄岩区、温岭市)

和田地区(和田县、和田市、民丰县、于田县、墨玉县、皮山县、洛浦县、策勒县)

哈尔滨市(延寿县、道外区、五常市、平房区、南岗区、呼兰区、阿城区、松北区、尚志市、依兰县、巴彦县、道里区、双城区、木兰县、香坊区、宾县、通河县、方正县)

大理白族自治州(大理市、鹤庆县、宾川县、剑川县、祥云县、永平县、弥渡县、漾濞彝族自治县、洱源县、云龙县、巍山彝族回族自治县、南涧彝族自治县)

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

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

仙桃市(天门市、潜江市、神农架林区)

巴彦淖尔市(临河区、杭锦后旗、乌拉特中旗、乌拉特前旗、五原县、磴口县、乌拉特后旗)

六安市(霍邱县、叶集区、舒城县、霍山县、金安区、金寨县、裕安区)

重庆市(渝中区、合川区、潼南区、綦江区、奉节县、沙坪坝区、丰都县、荣昌区、长寿区、巫溪县、九龙坡区、巴南区、永川区、璧山区、大足区、江北区、忠县、南川区、铜梁区、大渡口区、梁平区、北碚区、酉阳土家族苗族自治县、彭水苗族土家族自治县、开州区、秀山土家族苗族自治县、江津区、巫山县、南岸区、黔江区、武隆区、万州区、涪陵区、渝北区、云阳县、垫江县、城口县、石柱土家族自治县)

无锡市(江阴市、滨湖区、新吴区、惠山区、锡山区、宜兴市、梁溪区)

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

贵港市(桂平市、覃塘区、港南区、平南县、港北区)

林芝市(米林市、朗县、巴宜区、工布江达县、察隅县、波密县、墨脱县)

呼伦贝尔市(扎兰屯市、新巴尔虎右旗、新巴尔虎左旗、满洲里市、根河市、额尔古纳市、海拉尔区、扎赉诺尔区、牙克石市、鄂伦春自治旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、阿荣旗、鄂温克族自治旗、陈巴尔虎旗)

　　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