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汕尾市(城区、海丰县、陆丰市、陆河县)

衢州市(常山县、江山市、龙游县、柯城区、开化县、衢江区)

杭州市(萧山区、临安区、桐庐县、钱塘区、建德市、淳安县、滨江区、临平区、西湖区、余杭区、富阳区、拱墅区、上城区)

钦州市(钦南区、浦北县、钦北区、灵山县)  徐州市(铜山区、睢宁县、鼓楼区、新沂市、泉山区、云龙区、邳州市、沛县、贾汪区、丰县)

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

泰州市(高港区、靖江市、泰兴市、海陵区、兴化市、姜堰区)

迪庆藏族自治州(德钦县、香格里拉市、维西傈僳族自治县)

运城市(万荣县、平陆县、河津市、盐湖区、临猗县、稷山县、闻喜县、绛县、垣曲县、新绛县、夏县、芮城县、永济市)  果洛藏族自治州(玛多县、甘德县、班玛县、玛沁县、久治县、达日县)

晋中市(榆社县、太谷区、昔阳县、平遥县、灵石县、左权县、介休市、寿阳县、和顺县、祁县、榆次区)

定西市(渭源县、漳县、岷县、通渭县、临洮县、陇西县、安定区)

朔州市(平鲁区、山阴县、应县、右玉县、怀仁市、朔城区)

乌海市(海勃湾区、乌达区、海南区)

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

萍乡市(莲花县、芦溪县、安源区、湘东区、上栗县)

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

周口市(扶沟县、太康县、西华县、郸城县、川汇区、鹿邑县、项城市、淮阳区、沈丘县、商水县)

佛山市(三水区、顺德区、禅城区、高明区、南海区)

九江市(彭泽县、庐山市、都昌县、湖口县、柴桑区、武宁县、濂溪区、德安县、永修县、共青城市、修水县、浔阳区、瑞昌市)

玉树藏族自治州(曲麻莱县、杂多县、治多县、囊谦县、称多县、玉树市)

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

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

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

武威市(古浪县、民勤县、天祝藏族自治县、凉州区)

承德市(隆化县、滦平县、承德县、双桥区、兴隆县、平泉市、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、鹰手营子矿区、双滦区、围场满族蒙古族自治县)

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

宣城市(宣州区、绩溪县、旌德县、郎溪县、广德市、宁国市、泾县)

郴州市(桂阳县、临武县、嘉禾县、苏仙区、资兴市、宜章县、北湖区、安仁县、永兴县、桂东县、汝城县)

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包头市(昆都仑区、九原区、达尔罕茂明安联合旗、石拐区、白云鄂博矿区、土默特右旗、青山区、固阳县、东河区)

成都市(成华区、武侯区、大邑县、双流区、青白江区、邛崃市、都江堰市、新津区、郫都区、青羊区、龙泉驿区、金牛区、崇州市、锦江区、新都区、简阳市、蒲江县、彭州市、温江区、金堂县)

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

荆门市(掇刀区、沙洋县、钟祥市、京山市、东宝区)  日喀则市(江孜县、岗巴县、昂仁县、谢通门县、定结县、定日县、康马县、萨迦县、桑珠孜区、白朗县、聂拉木县、南木林县、吉隆县、仁布县、仲巴县、亚东县、拉孜县、萨嘎县)

凉山彝族自治州(盐源县、雷波县、西昌市、金阳县、冕宁县、宁南县、甘洛县、会东县、喜德县、美姑县、会理市、越西县、木里藏族自治县、普格县、德昌县、布拖县、昭觉县)

哈密市(伊州区、巴里坤哈萨克自治县、伊吾县)

海北藏族自治州(刚察县、门源回族自治县、海晏县、祁连县)汕头市(龙湖区、潮阳区、濠江区、潮南区、金平区、澄海区、南澳县)

廊坊市(香河县、大厂回族自治县、永清县、文安县、安次区、广阳区、大城县、固安县、霸州市、三河市)  衡阳市(衡山县、常宁市、蒸湘区、衡东县、衡阳县、耒阳市、南岳区、雁峰区、衡南县、珠晖区、石鼓区、祁东县)

宁德市(屏南县、蕉城区、寿宁县、福安市、福鼎市、周宁县、柘荣县、霞浦县、古田县)

十堰市(丹江口市、房县、郧阳区、竹山县、张湾区、茅箭区、竹溪县、郧西县)

乐山市(犍为县、五通桥区、市中区、峨眉山市、马边彝族自治县、峨边彝族自治县、沙湾区、金口河区、夹江县、沐川县、井研县)青岛市(莱西市、黄岛区、李沧区、胶州市、崂山区、平度市、市北区、即墨区、市南区、城阳区)

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

锦州市(黑山县、义县、太和区、古塔区、凌海市、北镇市、凌河区)

兰州市(城关区、西固区、安宁区、红古区、皋兰县、榆中县、七里河区、永登县)

六盘水市(六枝特区、水城区、盘州市、钟山区)

济源市

张家口市(桥西区、怀来县、沽源县、万全区、赤城县、尚义县、阳原县、桥东区、崇礼区、下花园区、康保县、张北县、怀安县、涿鹿县、宣化区、蔚县)

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

百色市(田林县、右江区、隆林各族自治县、凌云县、田东县、那坡县、田阳区、靖西市、西林县、德保县、平果市、乐业县)

绍兴市(嵊州市、上虞区、柯桥区、新昌县、诸暨市、越城区)

贵港市(平南县、桂平市、港北区、覃塘区、港南区)

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

武汉市(汉南区、江夏区、青山区、硚口区、东西湖区、武昌区、洪山区、蔡甸区、汉阳区、江汉区、新洲区、黄陂区、江岸区)

昆明市(宜良县、五华区、呈贡区、晋宁区、禄劝彝族苗族自治县、石林彝族自治县、盘龙区、官渡区、西山区、安宁市、富民县、东川区、寻甸回族彝族自治县、嵩明县)

聊城市(临清市、东阿县、莘县、东昌府区、高唐县、冠县、阳谷县、茌平区)

太原市(娄烦县、迎泽区、万柏林区、晋源区、古交市、阳曲县、杏花岭区、尖草坪区、清徐县、小店区)

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

　　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