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在风险收益特征方面，两类ETF有所差异：绿色债券ETF因其债券用途限定，多集中于公用事业🌽🥦、清洁能源等行业及高信用等级主体🩰，组合总体信用质量较高但行业集中度可能较高，这可能导致收益略低于同期限一般债券——市场上观察到某些高等级绿色债券存在“绿色溢价”（Greenium）💓🍅🧄，即投资者因为认可其绿色价值而接受较低收益率。例如，2024年，在可找到可比债券[43]的287只绿色债券（不包含绿色资产支持证券）中，有约69%的绿色债券的发行利率低于可比债券的平均发行利率🍆，且平均低33个bp。总的来说🍋🤬👝💛🍊，高信用等级的绿色债券可能牺牲少许收益换取绿色效益，而整体风险（违约率）因筹资用途透明💞🥾😠、**支持而偏低👠，其价格对政策变化较敏感。相比之下，ESG评分型债券ETF涵盖面更广🍑🥿🍅，行业分布更接近市场平均，收益特征接近传统债券指数🤬。由于筛除了部分高风险发行人，组合平均信用质量可能略有提升👝💞🥬😈，但同时剔除高息行业（如烟草🩰🥿、采掘等）也会略微降低组合收益。因此，其预期回报与基准指数非常接近，主要差别体现在波动性和回撤上的改善🥝。例如，前述SUSC基金的目标就是在获得稳定收益的同时🥬，实现与传统指数几乎相同的风险/收益表现💓🍑。实际运行中，该ETF与母指数业绩差距很小：如2022年SUSC总回报为-16.11%，与同期彭博美国公司债指数的-15.79%基本一致[44]👗🥝。这说明ESG评分策略并未明显牺牲收益，而是以更优的ESG质量和风险控制来换取与市场相当的回报。

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本週(zhou)二(er)，美國(guó)將(jiāng)公佈(bù)零售銷(xiāo)售數(shù)據(jù)，若汽車(chē)銷售迴(huí)落，可能拕(tuō)纍(léi)整體(tǐ)數據錶(biǎo)現(xiàn)，儘(jǐn)筦(guǎn)覈(hé)心(xin)零售銷售預(yù)(yu)計(jì)將有所增長(zhǎng)。由于本週四爲(wèi)市場(chǎng)假期，美(mei)國初請(qǐng)失業(yè)金人數將提前于週三公佈。

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至于第三种，以实际贡献作为人才评价标准。浙江省人民**印发关于支持人工智能创新发展若干措施的通知，其中提出：探索人工智能人才评价新标准。破除“唯论文、唯职称🎒😡🩰、唯学历🧡、唯奖项”导向💝，以薪酬待遇👠、代码被引用量💖👘🍄👡🍆、在重要开源社区的影响力贡献度、“千卡/万卡级”训练优化经验等作为人工智能人才的重要评价依据。年薪100万元以上且具有5年以上研发经验的🍒💋，可直接认定为省级领军人才；年薪50万元以上且具有3年以上研发经验的💝，可直接认定为省级青年人才；承担单个横向课题经费超过300万元且通过自主验收的，可直接认定为省级领军人才🥭🧄🥾。

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具体而言💗，报告显示的理由包括：中国是全球主要股票市场中市场集中度比率最低的国家🍍，前十大公司（包括国有企业）仅占总市值的17%🍉🍊，而美国为33%👘💋👛，新兴市场（不包括中国）为30%💗；近年来，中国的反垄断和并购框架变得更加透明，对私营经济的监管压力有所缓解🍅💝🍋💔，这有利于民营企业的有机增长和并购增长👢🍇🌽；中国的行业整合程度相对较低，表明现有行业领导者有可能进一步增加市场份额和提升盈利能力；一些龙头企业已经在各自行业的利润池💓🧄、资本支出和研发方面占据主导地位💛🍆👗，这些都与未来的回报和行业主导地位正相关；许多大型民营企业是人工智能技术的发明者、推动者🍇😻💗😡、投资者或消费者🥔👄，而人工智能技术将在未来发挥改变游戏规则的影响力；通过全球扩张，私营企业的营收增长和盈利能力有望增强🥑🧅🥕🩲；前十大民营企业的市盈率为13.9倍（低于1.6个标准差）👠💞💌，比整体市场溢价22%💯👘🍇，而2021年这一数据为74%，美国“七巨头”为43%👜🌽😈；全球资金回流中国以及国内“耐心”和被动资本的持续增长👞🥥🧡，指数权重股应从中不成比例地受益。

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