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舟山市(定海区、岱山县、嵊泗县、普陀区)

达州市(万源市、大竹县、渠县、开江县、宣汉县、通川区、达川区)

文山壮族苗族自治州(富宁县、西畴县、砚山县、丘北县、广南县、文山市、麻栗坡县、马关县)

大理白族自治州(云龙县、南涧彝族自治县、宾川县、大理市、洱源县、祥云县、弥渡县、漾濞彝族自治县、巍山彝族回族自治县、永平县、鹤庆县、剑川县)  怒江傈僳族自治州(兰坪白族普米族自治县、贡山独龙族怒族自治县、福贡县、泸水市)

鹤壁市(淇滨区、浚县、鹤山区、淇县、山城区)

延安市(洛川县、黄陵县、宜川县、宝塔区、子长市、富县、延长县、吴起县、志丹县、安塞区、延川县、甘泉县、黄龙县)

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

和田地区(墨玉县、和田县、洛浦县、于田县、皮山县、策勒县、和田市、民丰县)  运城市(万荣县、闻喜县、平陆县、夏县、盐湖区、临猗县、河津市、永济市、绛县、稷山县、芮城县、新绛县、垣曲县)

临沂市(临沭县、河东区、郯城县、罗庄区、兰山区、莒南县、平邑县、蒙阴县、沂水县、兰陵县、沂南县、费县)

通化市(东昌区、集安市、辉南县、梅河口市、通化县、柳河县、二道江区)

济源市

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

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

银川市(兴庆区、灵武市、永宁县、贺兰县、金凤区、西夏区)

西安市(鄠邑区、临潼区、碑林区、蓝田县、长安区、雁塔区、高陵区、周至县、莲湖区、灞桥区、新城区、阎良区、未央区)

常德市(鼎城区、武陵区、澧县、安乡县、汉寿县、津市市、桃源县、临澧县、石门县)

七台河市(茄子河区、勃利县、新兴区、桃山区)

湘西土家族苗族自治州(泸溪县、永顺县、龙山县、保靖县、花垣县、吉首市、古丈县、凤凰县)

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

哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊吾县、伊州区)

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

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

钦州市(钦北区、钦南区、灵山县、浦北县)

绍兴市(诸暨市、越城区、新昌县、上虞区、嵊州市、柯桥区)

温州市(瓯海区、龙湾区、鹿城区、文成县、苍南县、泰顺县、洞头区、瑞安市、平阳县、龙港市、乐清市、永嘉县)

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

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

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

丽水市(缙云县、景宁畲族自治县、龙泉市、莲都区、庆元县、松阳县、青田县、云和县、遂昌县)

抚顺市(抚顺县、望花区、清原满族自治县、顺城区、新抚区、新宾满族自治县、东洲区)  滁州市(明光市、定远县、南谯区、琅琊区、全椒县、凤阳县、来安县、天长市)

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

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乐山市(犍为县、井研县、五通桥区、沙湾区、峨眉山市、马边彝族自治县、市中区、金口河区、夹江县、沐川县、峨边彝族自治县)湛江市(霞山区、徐闻县、坡头区、廉江市、遂溪县、雷州市、吴川市、赤坎区、麻章区)

固原市(西吉县、隆德县、彭阳县、原州区、泾源县)  博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、精河县、博乐市、阿拉山口市)

泰州市(靖江市、泰兴市、海陵区、姜堰区、高港区、兴化市)

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

衡水市(饶阳县、枣强县、桃城区、深州市、武邑县、冀州区、武强县、景县、阜城县、故城县、安平县)三门峡市(义马市、灵宝市、卢氏县、陕州区、渑池县、湖滨区)

金华市(婺城区、金东区、义乌市、武义县、磐安县、永康市、东阳市、兰溪市、浦江县)

吉安市(吉水县、井冈山市、安福县、青原区、永新县、吉安县、永丰县、峡江县、新干县、吉州区、万安县、泰和县、遂川县)

石嘴山市(大武口区、惠农区、平罗县)

塔城地区(塔城市、沙湾市、和布克赛尔蒙古自治县、额敏县、裕民县、乌苏市、托里县)

赣州市(瑞金市、寻乌县、赣县区、石城县、大余县、于都县、崇义县、定南县、全南县、宁都县、章贡区、上犹县、龙南市、兴国县、南康区、信丰县、会昌县、安远县)

广安市(邻水县、广安区、华蓥市、岳池县、武胜县、前锋区)

湖州市(长兴县、德清县、南浔区、吴兴区、安吉县)

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

汉中市(略阳县、西乡县、镇巴县、宁强县、佛坪县、洋县、汉台区、留坝县、勉县、城固县、南郑区)

锦州市(凌河区、凌海市、义县、古塔区、北镇市、太和区、黑山县)

上饶市(余干县、广信区、横峰县、铅山县、玉山县、信州区、德兴市、广丰区、弋阳县、婺源县、万年县、鄱阳县)

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

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

马鞍山市(花山区、雨山区、博望区、和县、当涂县、含山县)

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

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

　　来源：中信建投证券研究

　　文|胡玉玮冯天泽周之瀚

　　4月政治局会议有六大亮点：一是充分认识关税冲击，明确指出“斗争”要求，积极应对外部不确定性。二是重提超常规逆周期调节，凸显政策力度和决心。三是货币政策显著发力，新设政策性金融工具和服务消费与养老再贷款。四是大力发展服务消费，表述由扩大服务消费调整为大力发展服务消费。五是再现活跃资本市场，“稳定”变“活跃”，政策呵护力度有望加强。六是地产政策仍显克制，坚持高质量发展与新发展模式。

　　中共中央政治局4月25日召开会议，分析研究当前经济形势和经济工作。会议认为，今年以来，以习近平同志为核心的党中央加强对经济工作的全面领导，各地区各部门聚力攻坚，各项宏观政策协同发力，经济呈现向好态势，社会信心持续提振，高质量发展扎实推进，社会大局保持稳定。同时，我国经济持续回升向好的基础还需要进一步稳固，外部冲击影响加大。要强化底线思维，充分备足预案，扎实做好经济工作。会议指出，要坚持稳中求进工作总基调，完整准确全面贯彻新发展理念，加快构建新发展格局，统筹国内经济工作和国际经贸斗争，坚定不移办好自己的事，坚定不移扩大高水平对外开放，着力稳就业、稳企业、稳市场、稳预期，以高质量发展的确定性应对外部环境急剧变化的不确定性。

　　此次政治局会议体现出六大亮点。一是充分认识关税冲击，针对4月以来美国持续对华加征关税的挑战，保持“以我为主”的战略定力，延续“不愿打也不怕打”的整体基调，为市场主体奠定信心。二是重提超常规逆周期，表明政策加码的力度和决心，进一步凸显政策框架的延续和升级。三是货币政策显著发力，明确提出“创设新的结构性货币政策工具，设立新型政策性金融工具，支持科技创新、扩大消费、稳定外贸等”，既是对“超常规逆周期调节”的深化，更是应对美国对华加征高额关税等外部冲击的主动布局。四是大力发展服务消费，政策表述从去年12月中央经济工作会议提出的“扩大服务消费”转变为“大力发展服务消费”，服务消费将成为后续消费刺激政策的重要抓手。五是再现活跃资本市场，重新强调“活跃”资本市场，提出“持续稳定和活跃资本市场”，传递出积极信号，有助于进一步提升市场的流动性和估值水平。六是地产政策仍显克制，城市更新是重点，高品质住房供给是增量，整体不改变房地产高质量发展和构建新发展模式的趋势。

　　一、充分认识关税冲击

　　针对4月以来美国持续对华加征关税的挑战，本次会议作出鲜明回应，明确指出“我国经济持续回升向好的基础还需要进一步稳固，外部冲击影响加大。”。针对美国贸易战，中央定调强硬，表示“统筹国内经济工作和国际经贸斗争，坚定不移办好自己的事”，“以高质量发展的确定性应对外部环境急剧变化的不确定性”。整体来看，中央对中美贸易战保持“以我为主”的战略定力，延续“不愿打也不怕打”的整体基调，为市场主体奠定信心。在后续政策走势上，也提出了明确的指向“同国际社会一道，积极维护多边主义，反对单边霸凌行径。”后续中国或将加强与第三方国家的合作，共同反对美国的单边关税。

　　4月24日外交部发言人表示“中美没有就关税问题磋商或谈判，更谈不上达成协议”，特朗普政府近期主动释放对华贸易战的降温信号，特朗普声称美国同中方进行关税谈判时不会采取“强硬态度”，对华145%关税“将大幅下降”，美国财政部长贝森特表示眼下中美关税对峙僵局“难以为继”，并预计对华关税战“将在短时间内缓和”。整体来看，在半个多月的时间内，中国已经掌握贸易战的主动权，但是并不急于开展谈判，需要美方展现诚意，如主动降低关税等实质性措施。4月24日外交部发言人郭嘉昆指出，“这场关税战是由美方发起的，中方的态度是一贯的也是明确的：打，奉陪到底；谈，大门敞开。对话谈判必须是平等、尊重、互惠的。”

　　二、重提超常规逆周期

　　会议指出，“要不断完善稳就业稳经济的政策工具箱，既定政策早出台早见效，根据形势变化及时推出增量储备政策，加强超常规逆周期调节，全力巩固经济发展和社会稳定的基本面。”此前‌2024年12月政治局会议首次明确提出“加强超常规逆周期调节”，本次会议再次提及超常规逆周期调节，表明政策加码的力度和决心，进一步凸显‌政策框架的延续和升级‌。会议提出的“超常规逆周期调节”，不仅仅是简单的政策力度加码，更注重结构性引导与长期韧性培育的结合，聚焦“新质生产力”、“人工智能+”等战略领域。在当前美国掀起贸易战，外部发展环境压力较大的背景下，增量政策特别是内需政策加码加力，对于稳定市场信心和拉动宏观经济发展都具有重要意义，将逆周期调节与结构性改革深度融合，体现了中央政府的积极有为主动应对挑战。此外，会议提出“既定政策早出台早见效”“及时推出增量储备政策”，表明政策应对逻辑从被动储备转向主动发力抢跑。会议强调“全力巩固经济发展和社会稳定的基本面”，既包括短期稳定资本市场、保就业，也涵盖新质生产力培育、金融市场建设等长期任务。

　　三、货币政策显著发力

　　本次会议明确提出“用好用足更加积极的财政政策和适度宽松的货币政策。”“创设新的结构性货币政策工具，设立新型政策性金融工具，支持科技创新、扩大消费、稳定外贸等”，并强调“设立服务消费与养老再贷款”。在总量层面，仍是维持适度宽松的货币政策，与12月政治局会议保持一致，二季度市场仍将维持偏宽松的流动性，不排除降准降息的可能性。在结构层面，重点攻坚突破，会议明确提出“设立新型政策性金融工具，支持科技创新、扩大消费、稳定外贸等”，并首次将“服务消费与养老再贷款”纳入政策工具箱，这既是对“超常规逆周期调节”的深化，更是应对美国对华加征145%关税等外部冲击的主动布局。

　　具体来看，目前中央并未透露新型政策性金融工具的类型、规模、主导部门等具体细节，仍有一定的不确定性，需要跟进后续增量政策。2022年人民银行曾经发布类似的金融工具，成为政策性开发性金融工具，由人民银行支持国家开发银行、农业发展银行，进出口银行分别设立金融工具，用于补充重大项目资本金或为专项债项目资本金搭桥。更早之前还有专项建设基金和补充抵押贷款（PSL）。整体来看政策性金融工具的共性是为重要项目提供融资，资金规模普遍在数千亿级别，本次新型政策性金融工具可能也具有相似的规模和性质。设立服务消费与养老再贷款方面，目前仍有较大的不确定性，从表述来看，这类贷款是完全新设的。服务消费类再贷款此前并没有相关的先例，规模、利率和期限可能参照科技创新再贷款（2000亿元、1.75%、期限1年可展期两次）。养老再贷款方面，2022年4月29日中国人民银行、国家发展改革委决定在浙江、江苏、河南、河北、江西等五个省份开展“普惠养老专项再贷款”试点，养老再贷款可能是在普惠养老专项再贷款的基础上发展而来，新设立的再贷款项目。普惠养老专项再贷款试点额度为400亿元，利率为1.75%，期限为1年，可展期两次。预计养老再贷款铺开后，规模应大于普惠养老专项再贷款试点，规模可能达到千亿级别，利率和期限可能保持一致。整体来看，中央出台系列结构性货币政策，有利于消费、养老等重点领域集中突破。

　　四、大力发展服务消费

　　从会议表述来看，服务消费将成为后续消费刺激政策的重要抓手。去年12月中央经济工作会议在部署今年重点任务时提出“扩大服务消费”，而本次会议的表述为“大力发展服务消费”，这一措辞变化，彰显出决策层对服务消费提振经济作用的重视程度进一步提升。4月以来，中央也已发布多份服务消费相关政策文件，如4月7日商务部等12部门联合印发《促进健康消费专项行动方案》、4月9日商务部等9部门联合印发《促进家政服务消费扩容升级若干措施》、4月16日商务部等9部门联合印发《服务消费提质惠民行动2025年工作方案》等，多领域支持扩大优质服务供给。

　　从消费结构演变和国际经贸形势来看，服务消费既是内需增长的重要潜力点，也是应对外部冲击的有力抓手，具备双重战略价值。近年来，我国居民消费结构持续升级，服务消费占比稳步提高。2024年，我国居民人均服务性消费支出占人均消费支出的比重为46.1%，但与发达国家相比仍有较大增长空间，因此服务消费领域存在较大政策发力空间。此外，在中美关税战背景下，中国可能在涉及美国的服务贸易领域实施反制手段。根据美国商务部数据，2023年美国对华服务贸易顺差为265.7亿美元，美国在服务贸易方面占有显著优势。由于美国是中国服务贸易逆差的最大来源国，而中国是美国服务贸易顺差的最大贡献国，中国在应对美国商品贸易领域的升级举措时，在服务贸易方面具备一定的制衡能力。此时加大对国内服务消费的刺激力度，不仅能有效抵御外部冲击，还为国内相关服务产业结构升级带来契机。

　　此次会议还提出“新增服务消费再贷款”，这有望为相关企业提供更充裕的资金支持，降低其融资成本，进而激发市场活力，增加服务供给，满足居民日益增长的多样化服务需求。服务消费再贷款或将涉及餐饮、旅游、文化、体育健康服务等行业的企业，助力消费市场迎来新的增长高峰，增强消费对经济增长的基础性作用。

　　五、再现活跃资本市场

　　此次会议重新强调“活跃”资本市场，提出“持续稳定和活跃资本市场”。资本市场作为经济的“晴雨表”，其活跃度对于企业融资、居民财富增长以及宏观经济稳定至关重要。去年“924”一揽子增量政策推出后，资本市场成交额显著提升，去年四季度A股日均成交额为18529亿元，今年一季度A股日均成交额下滑至15246亿元，而4月至今的A股日均成交额进一步下滑至12579亿元，市场活跃度有明显下降。此次政治局会议重提活跃资本市场，传递出积极信号。一方面，这将有助于稳定投资者信心，吸引更多资金流入资本市场，提升市场的流动性和估值水平。另一方面，活跃的资本市场能够更好地发挥资源配置功能，为科技创新企业提供充足的资金支持，推动产业升级和经济结构调整。后续预计监管部门将出台一系列具体政策措施，如优化交易制度、加强投资者保护、鼓励长期资金入市等，切实推动资本市场持续稳定和活跃，为实体经济发展注入强劲动力。

　　六、地产政策仍显克制

　　会议提出的地产政策重点聚焦于城市更新与高品质住房供给。会议提出“加力实施城市更新行动，有力有序推进城中村和危旧房改造。加快构建房地产发展新模式，加大高品质住房供给，优化存量商品房收购政策，持续巩固房地产市场稳定态势”。城市更新不仅能够改善居民居住条件，还能带动相关产业发展，成为拉动投资、促进消费的新增长点。加大高品质住房供给，契合居民对改善型住房的需求升级趋势，是房地产行业迈向高质量发展的必然要求。而整体房地产政策基调仍保持克制，并未出现大规模刺激措施的相关表态，这表明决策层坚持房地产高质量发展和构建新发展模式的决心不变，旨在通过稳扎稳打的政策推进，实现房地产市场的长期稳定健康发展。展望后续，随着各地因地制宜细化落实相关政策，城市更新行动有望加快推进，释放出可观的投资与消费潜力，进一步带动房地产市场的良性循环。同时，在构建房地产发展新模式进程中，预计会有更多关于高品质住房建设的标准规范、建立房屋全生命周期安全管理制度、优化核心城市限制性政策等配套政策陆续出台，引导行业向高质量、可持续方向稳健迈进，逐步实现房地产市场的供需新平衡。

　　要点

　　周五，Meta和博思艾伦咨询公司（BoozAllenHamilton）开始在太空中部署Meta的开源人工智能模型“大语言模型（Llama）”。

　　在国际空间站国家实验室低轨道上的宇航员将使用经过“微调”的Llama3.2版本进行科学研究。

　　该技术组合包括Meta的Llama3.2，由惠普企业（HewlettPackardEnterprise）的星载计算机2号（SpaceborneComputer-2）和英伟达（Nvidia）的图形处理单元（GPU）提供支持。

　　周五，Meta公司和博思艾伦咨询公司推出了“太空大语言模型（SpaceLlama）”项目。

　　Meta公司的开源人工智能模型“大语言模型（Llama）”将帮助在国际空间站国家实验室低轨道上的宇航员开展研究工作。

　　Meta公司副总裁兼生成式人工智能负责人艾哈迈德・阿尔-达勒（AhmadAl-Dahle）在一份新闻稿中表示：“我们预见到，像Llama这样的开源人工智能模型将在推动太空探索与研究方面发挥至关重要的作用，它将使宇航员能够开展更高层次的实验，以解决复杂的科学问题，并以全新的方式推动创新。”

　　博思艾伦咨询公司称，此次宣布是基于该公司去年8月在国际空间站的相关举措，当时他们在太空中部署了已知的首个大型语言模型。不到一年后，他们又增加了一个技术组合，其中包括经过Meta公司“微调”的Llama3.2，由惠普企业的星载计算机2号和英伟达的图形处理单元提供支持。

　　这些公司将这个新的技术组合称为“太空大语言模型（SpaceLlama）”，并在一份新闻稿中以它为例，说明大型语言模型在“信号受阻、中断、时有时无且带宽有限”的环境中是如何运行的。

　　该项目旨在降低成本、减少计算能力需求，并在无需依赖地球互联网的情况下，更快速地处理维护问题或“舱内异常情况”。

　　根据新闻稿，“太空大语言模型（SpaceLlama）”将帮助宇航员取代纸质文件，并减少对地面指令的依赖。