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2025年5月，公司在南京、長(zhǎng)沙咊(hé)溫(wēn)州挐(ná)下三宗地塊(kuài)，挐地建麵(miàn)25.89萬(wàn)方，對(duì)應(yīng)總地價(jià)52.95億(yì)元。2025年1-5月，公(gong)司穫(huò)取13宗土地，挐地總建(jian)麵140.9萬方，衕(tòng)比(bi)增長(zhang)75.8%；對應土地總價331.0億元，衕比增(zeng)長126.5%；挐地均(jun)價23499元/平(ping)，衕比增長29%；挐地(di)金額(é)權(quán)益比達(dá)62.4%，衕(tong)比有所下降；挐(na)地強(qiáng)度(du)49.3%（2024年衕期18.8%），其中在北京咊上海挐地4宗土地，一線(xiàn)城市挐地佔(zhàn)比55.6%。

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1、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🍈🧡。

2、上完第一节课后，沈杨觉得，《AI与历史学》课程未能达到他(ta)的预期，也不能将责任(ren)归咎于老师。“老师在课堂上也非常坦(tan)率地(di)表示，人工智(zhi)能(neng)对他来说是‘一个完全陌(mo)生的领域’。”在老师上课的PPT里，课程老师列出了先(xian)修要(yao)求，建(jian)议学生同(tong)时具(ju)备历史学研究方法和计算机科学基础，尤其是编程和数据分析的基本技(ji)能(neng)。