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

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

营口市(鲅鱼圈区、盖州市、西市区、大石桥市、站前区、老边区)

云浮市(新兴县、罗定市、云城区、云安区、郁南县)  贺州市(平桂区、昭平县、富川瑶族自治县、钟山县、八步区)

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

拉萨市(达孜区、林周县、曲水县、墨竹工卡县、堆龙德庆区、尼木县、城关区、当雄县)

丽江市(华坪县、永胜县、古城区、玉龙纳西族自治县、宁蒗彝族自治县)西宁市(湟源县、城中区、湟中区、城西区、城东区、城北区、大通回族土族自治县)

通化市(梅河口市、集安市、二道江区、东昌区、辉南县、柳河县、通化县)  石嘴山市(平罗县、惠农区、大武口区)

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

滨州市(滨城区、沾化区、阳信县、博兴县、无棣县、惠民县、邹平市)

三明市(清流县、明溪县、三元区、永安市、泰宁县、将乐县、宁化县、沙县区、建宁县、尤溪县、大田县)

锦州市(凌海市、义县、太和区、古塔区、凌河区、北镇市、黑山县)

河池市(都安瑶族自治县、天峨县、罗城仫佬族自治县、金城江区、东兰县、大化瑶族自治县、宜州区、巴马瑶族自治县、环江毛南族自治县、凤山县、南丹县)

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

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

上海市(崇明区、普陀区、闵行区、松江区、杨浦区、宝山区、嘉定区、金山区、青浦区、徐汇区、长宁区、黄浦区、奉贤区、浦东新区、虹口区、静安区)

淄博市(桓台县、博山区、周村区、高青县、淄川区、张店区、沂源县、临淄区)

白银市(白银区、会宁县、平川区、靖远县、景泰县)

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

绍兴市(诸暨市、上虞区、新昌县、柯桥区、嵊州市、越城区)

江门市(恩平市、新会区、台山市、开平市、蓬江区、江海区、鹤山市)

白山市(抚松县、浑江区、靖宇县、江源区、长白朝鲜族自治县、临江市)

鄂尔多斯市(东胜区、鄂托克旗、达拉特旗、康巴什区、伊金霍洛旗、准格尔旗、杭锦旗、鄂托克前旗、乌审旗)

三门峡市(义马市、陕州区、灵宝市、渑池县、湖滨区、卢氏县)

仙桃市(天门市、潜江市、神农架林区)

和田地区(洛浦县、和田县、和田市、策勒县、墨玉县、皮山县、民丰县、于田县)

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

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汕头市(澄海区、濠江区、潮南区、潮阳区、南澳县、金平区、龙湖区)

徐州市(贾汪区、云龙区、铜山区、泉山区、鼓楼区、新沂市、邳州市、沛县、丰县、睢宁县)

大兴安岭地区(漠河市、塔河县、呼玛县)

绥化市(安达市、北林区、青冈县、望奎县、肇东市、绥棱县、海伦市、明水县、庆安县、兰西县)  潍坊市(诸城市、安丘市、青州市、昌邑市、高密市、潍城区、寿光市、坊子区、寒亭区、奎文区、临朐县、昌乐县)

厦门市(翔安区、湖里区、集美区、海沧区、思明区、同安区)

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

泰安市(宁阳县、东平县、岱岳区、泰山区、新泰市、肥城市)景德镇市(乐平市、昌江区、珠山区、浮梁县)

新疆维吾尔自治区  遂宁市(射洪市、蓬溪县、大英县、安居区、船山区)

咸阳市(乾县、武功县、长武县、兴平市、泾阳县、永寿县、秦都区、礼泉县、渭城区、彬州市、淳化县、旬邑县、三原县、杨陵区)

南京市(六合区、溧水区、雨花台区、鼓楼区、高淳区、江宁区、浦口区、玄武区、秦淮区、栖霞区、建邺区)

甘南藏族自治州(合作市、迭部县、夏河县、临潭县、舟曲县、玛曲县、卓尼县、碌曲县)潮州市(湘桥区、潮安区、饶平县)

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

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

鹤岗市(南山区、萝北县、东山区、工农区、兴山区、向阳区、绥滨县、兴安区)

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

四平市(双辽市、伊通满族自治县、铁西区、梨树县、铁东区)

巴中市(平昌县、恩阳区、巴州区、通江县、南江县)

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

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

吐鲁番市(托克逊县、高昌区、鄯善县)

海南藏族自治州(兴海县、贵南县、同德县、共和县、贵德县)

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

曲靖市(会泽县、陆良县、宣威市、麒麟区、富源县、马龙区、沾益区、罗平县、师宗县)

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

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

湖州市(南浔区、吴兴区、德清县、长兴县、安吉县)

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

　　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