李煜+駱溫平
內容摘要:為了研究我國環境規制對于物流效率的影響,本文選取2005-2011年30個省市的面板數據,采用DEA方法對我國各省市物流效率進行了測量,分析物流效率的影響因素,建立Tobit回歸模型研究了環境規制對于物流效率的影響。研究發現,中部和西部地區環境規制與物流效率存在倒U型的函數關系;東北地區環境規制和物流效率存在一次線性關系;而沿海地區環境規制對物流效率的影響不顯著。本文研究成果可為各地區政府差異性地制定相關產業政策提供借鑒。
關鍵詞:環境規制 物流效率 DEA-Tobit
引言
隨著環境污染加劇和能源價格攀升,國家對于企業節能減排提出了更高要求。物流業作為一個高耗能產業,其發展與國家的環境規制政策息息相關。根據波特假說,適當的環境規制能夠促進企業的技術創新,李強、Carmen等學者證明了環境規制對于技術創新的促進作用。而技術創新能夠進一步誘發“創新補償”效應,實現環境保護和生產率提高的“雙贏”(張成、于同申、郭路,2010)。也有學者指出環境規制的加強可能增加企業的負擔,排污稅費、使用者稅費等費用可能導致企業直接成本的增加(Gray W B、Shadbegian R J,2003)更高要求的排放和能耗標準要求物流企業加快交通工具的更新換代的速度,導致購置成本的增加,從而降低生產效率。近年來,國內外學者在環境規制對于制造業效率的影響方面進行了廣泛的研究,但是環境規制對于物流業的影響卻鮮有人涉及。
物流業效率測算
(一)方法與指標選取
參數前沿面方法和非參數前沿面方法是目前效率研究的主要方法,分別以隨機前沿分析(SFA)和數據包絡分析(DEA)為代表。SFA能夠直觀的表示各因素對于效率的影響程度,并且能夠區分技術無效因素和統計誤差對于效率的影響,但是必須設定具體的函數形式,只能使用單一產出變量,對于誤差項的分布特點也提出了更高要求。DEA作為一種非參數分析方法,可以進行多投入多產出分析,且不需要設定具體的函數形式,從而減小主觀因素的影響。本文采用DEA分析方法中的CCR模型,對于各地區物流業效率進行測定。
在指標選取方面,產出指標選取物流業總產值和貨運周轉量。投入要素選取物流業就業人數、固定資產投資和標準線路長度。標準線路長度為各種運輸方式的貨物周轉量除以公路運輸效率加總得到,公路運輸效率為公路貨物周轉量除以其運輸線路長度(姚娟、莊玉良,2013)。另外,對于物流業產值和固定資產投資進行標準化處理,消除物價變動的影響。
(二)物流業綜合技術效率
采用deap2.1軟件選擇CCR模型根據《中國統計年鑒》相關數據對全國30個省市2005-2011年數據進行處理(因數據缺失,西藏未包括在內)。并根據《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十一個五年規劃綱要》將我國劃分為沿海、東北、中部、西部四個地區,得各省市的綜合效率值如表1所示。
從表1中可以看出,2005-2011年我國物流效率整體表現出波動上升的特點。不同地區之間效率水平和波動情況存在較大差異。
在效率水平方面,沿海地區的物流效率明顯高于其他地區,天津、山東一直維持在1的物流有效水平,河北、上海、江蘇在經過一番波動后已經連續兩年維持在了1的物流有效狀態。中部地區物流效率和全國平均水平基本持平,其中安徽的物流效率改善情況明顯,從2005年到2011年上升了0.3,其綜合效率在中部各省份中名列前茅。西部地區整體較弱,各省份間差異明顯。青海和云南兩省各年物流效率都在0.4以下,云南在2010和2011年物流效率更是跌到了0.2以下。寧夏則保持了較好的發展勢頭,2009至2011年連續三年穩定在物流效率為1的有效狀態。
在波動情況方面,東北地區波動最大,平均值最大相差0.2120,其物流效率經過了2005至2008三年間的持續下跌才開始緩慢上升。其次是沿海地區,平均值最大相差0.1146,北京和海南波動幅度較大,均值變動接近0.5。中部地區從整體來看波動幅度較小,平均值最大差額為0.0965,各省份間變動方向不一致的情況比較突出,湖南和湖北2005-2008三年物流效率連續降低而河南和江西則持續上升。西部整體效率波動較低,均值最大相差僅為0.0834。但是部分省份波動較大,寧夏七年間效率幅度達到0.466,重慶物流效率則出現了較大幅度下降,降幅達到0.363。
模型構建
(一)環境規制強度
單位物流能耗GDP是指物流業每消耗一單位能源創造的物流生產總值,為物流業生產總值和綜合物流能耗的比值,代表了物流業的環境規制強度。單位物流能耗GDP高,則說明政府對于節能減排具有更高的要求,環境規制強度高,反之亦然。綜合物流能耗是指在統計期內,用能單位在物流業實際消耗的各種能源實物量,按規定的計算方法和單位分別折算后的總和。各能源折算系數來自《綜合能耗計算通則》(GB/T2589-2008),能源當量數據來自《中國能源統計年鑒》,物流業生產總值數據平減至2005年的價格水平。各地區2005-2011年環境規制強度平均值如表2所示。
從表2中看出,我國環境規制強度逐年下降,這表明我國物流業綜合能耗的增長速度快于物流業總產值的增長速度。這包括運輸結構變化和物價波動兩方面的原因。隨著我國物流業規模的增大,國內運輸結構發生了較大的改變,水路運輸由于自然環境的限制其擴張能力有限,國家鐵路運輸網絡的建設也基本飽和。為了適應運量的變化,國家加大了公路建設的力度,從2005年至2011年我國共擴建公路2156454公里,是鐵路的124.6倍,水路的1598.4倍,公路貨物周轉量由2005年的8654.48億噸公里增加值2011年的51347.64億噸公里,增長幅度為493.44%,而鐵路和水運貨物周轉量增加幅度僅為41.79%和60.86%。公路作為除航空外能耗最大的運輸方式,其運輸比重的增加推高了整個物流業的能耗水平,導致能源利用效率的下降。另外,隨著近幾年來國家的高度重視,對物流業名義環境規制可能確實有所升高,但是物價上漲的速度快于能耗效率提高的速度,導致了實際環境規制降低的現象。endprint
(二)其他影響因素
經濟水平是一個地區產業生存環境的重要體現。經濟水平高的地區通常有較好的制造業或者服務業基礎,從而促進作為引致需求的物流業的發展;企業規模的增長通常能夠增強企業的資源配置能力,通過內部和外部資源的整合達到降低企業成本、提高企業效率的目的;不同的產權結構的企業在運作過程中具有不同的特點,大部分學者認為國有企業由于其產權不明晰,且具有壟斷性質,往往產出效率低。在此,選定地區經濟水平、企業規模和國有化水平為控制變量。
(三)Tobit模型
DEA得到的效率數據觀測值是離散的,且都位于0到1之間,采用最小二乘回歸方法容易導致估計結果有偏且不一致,為了解決這一問題,Tobit在1958年提出了采取極大似然估計的截取回歸模型,即tobit模型。其基本模型結構為:
上式中,y*為截斷因變量向量;y為效率值向量;x為子變量向量;β為回歸參數向量,ε為誤差項,且ε~N(0,σ2)。已知模型左截斷為0,右截斷為1,設定環境規制強度為主要變量,經濟水平、企業規模、國有化水平為控制變量,建立基本計量模型一為:
y=C+β1ER+β2EL+β3Scale+β4GZ
其中C為常數值;ER表示環境規制強度,為單位物流能耗GDP;EL表示經濟水平,為人均生產總值;Scale表示企業規模,為物流總產值與物流企業數量的比值取對數;GZ表示國有化水平,為物流業國有企業就業人數占物流總就業人數的百分比。物流業生產總值和人均生產總值分別以2005年為基期除以相應價格指數,排除價格因素影響。為了確定各地區的環境規制與物流效率之間是否存在倒U型函數關系以計算最佳環境規制水平,加入ER2項,建立改進模型二為:
y=C+β1ER+β2ER2+β3EL+β4Scale+β5GZ
實證結果與分析
根據《中國統計年鑒》、《中國能源統計年鑒》和《中國第三產業統計年鑒》相關數據,采用stata12軟件,選定tobit命令,對全國及各地區省份數據進行回歸處理,結果如表3和表4所示。
環境規制對于全國整體的物流效率具有顯著促進作用,且存在倒U型關系。在全國模型二中ER和ER2分別在1%和5%的水平上顯著。通過計算可得,全國物流業環境規制的最佳強度為1.316。當環境規制強度小于1.316時對物流效率具有促進作用,大于1.316時具有抑制作用。2011年全國平均物流業環境規制水平0.441,環境規制強度最大的河北省為1.280,所有省份位于最優規制強度以下,應該提高環境規制水平。
沿海地區環境規制與物流效率之間沒有顯著關系,模型一和模型二中環境規制對于物流效率的影響系數均不能通過顯著性檢驗。出于環境保護和節能減排的目的,應該加強沿海地區的環境規制水平。
東北地區環境規制對物流效率提高的一次線性作用明顯,模型一系數在1%的水平上顯著。環境規制每提高1%,物流效率將提高0.61%。加強環境規制對于東北地區物流效率的提升意義重大。
中部地區環境規制和物流效率存在倒U型關系,其一次項系數和二次項系數分別為2.25與-1.23,通過計算可求得中部地區的最佳環境規制水平為0.916,2011年中部地區環境規制平均強度為0.463,最大強度為0.551,其環境規制強度仍然具有較大的上升空間。
西部地區環境規制和物流效率之間也存在顯著的倒U型關系,模型二整體擬合度優于模型一,環境規制一次項和二次項系數均在1%的水平下顯著。計算可得,西部地區存在最優環境規制強度為0.654。2011年西部地區平均環境規制強度為0.363,最大值為0.647,所有省份位于最優規制強度以下,西部地區政府應該提高環境規制水平。
其他影響因素方面:經濟發展水平對于我國整體物流業的發展具有重要影響,人均GDP增長1%將推動物流效率提升0.299%。其主要影響范圍是東北部、中部和西部,對于沿海的影響不顯著。可能是因為沿海地區自身經濟起點較高,地區產業結構較為豐富,經濟增長的效應更為分散,以至對物流效率的影響不明顯。企業規模對于物流效率的影響較小。中部地區物流效率與企業規模負相關而在西部地區物流效率與企業規模正相關,在其他地區雖然也表現出負相關性但都不能通過顯著性檢驗。國有資產對于沿海地區和西部地區物流效率的正向作用顯著,這可能是因為這些地區的國有企業能夠獲得更多的政府優待。沿海地區國有企業往往能夠率先得到眾多優惠政策的試點資格。西部地區由于西部大開發政策的影響其國有企業能夠得到更多的政府補助,更容易獲得銀行貸款,政策壁壘與進入壁壘也相對較低。
結論
本文考察了物流效率的影響因素,特別是環境規制對于物流效率的影響。研究發現,環境規制的提高對于我國整體物流效率提高具有積極作用,這進一步驗證了波特假說。我國中部和西部地區物流效率和環境規制表現出倒U型的函數關系,分別存在最優規制0.916和0.654;東北地區物流效率和環境規制存在線性函數關系;沿海地區環境規制和物流效率之間的關系不顯著。總體來說,現在各地區環境規制強度都有待提高。
另外,經濟發展水平對于物流業的發展具有顯著的促進作用,特別是在東北、中部和西部地區。物流需求作為一種引致需求,它伴隨著制造業和其他服務業的發展而發展,經濟水平的提高能有效促進物流效率提升。在西部和東部地區國有資產對于物流效率具有顯著促進作用,這可能是西部和東部地區國有企業享受更多的政府扶持和優待政策所致。地方政府應該進一步擴大政策扶植范圍,使民營企業能夠享受到和國有企業同等的政策優待與政府支持。
參考文獻:
1.Porter M E,Linde C.Toward a new conception of the environment- competitiveness relationship[J].Jourinal of economic perspectives,1995,9(4)
2.李強,聶銳.環境規制與區域技術創新—基于中國省際面板數據的實證分析[J].中南財經政法大學學報,2009(4)
3.Carmen E,Carrin F,Robert I. E- nvironmental innovation and enviro- nmental policy:an empirical test of bi-directional effects[J].Journal of environmental economies and management,2006(5)
4.張成,于同申,郭路.環境規制影響了中國工業的生產率嗎—基于DEA與協整分析的實證檢驗[J].經濟理論與經濟管理,2010(3)
5.姚娟,莊玉良.所有權結構、物流環境及我國物流業效率[J].財經問題研究,2013(3)endprint
(二)其他影響因素
經濟水平是一個地區產業生存環境的重要體現。經濟水平高的地區通常有較好的制造業或者服務業基礎,從而促進作為引致需求的物流業的發展;企業規模的增長通常能夠增強企業的資源配置能力,通過內部和外部資源的整合達到降低企業成本、提高企業效率的目的;不同的產權結構的企業在運作過程中具有不同的特點,大部分學者認為國有企業由于其產權不明晰,且具有壟斷性質,往往產出效率低。在此,選定地區經濟水平、企業規模和國有化水平為控制變量。
(三)Tobit模型
DEA得到的效率數據觀測值是離散的,且都位于0到1之間,采用最小二乘回歸方法容易導致估計結果有偏且不一致,為了解決這一問題,Tobit在1958年提出了采取極大似然估計的截取回歸模型,即tobit模型。其基本模型結構為:
上式中,y*為截斷因變量向量;y為效率值向量;x為子變量向量;β為回歸參數向量,ε為誤差項,且ε~N(0,σ2)。已知模型左截斷為0,右截斷為1,設定環境規制強度為主要變量,經濟水平、企業規模、國有化水平為控制變量,建立基本計量模型一為:
y=C+β1ER+β2EL+β3Scale+β4GZ
其中C為常數值;ER表示環境規制強度,為單位物流能耗GDP;EL表示經濟水平,為人均生產總值;Scale表示企業規模,為物流總產值與物流企業數量的比值取對數;GZ表示國有化水平,為物流業國有企業就業人數占物流總就業人數的百分比。物流業生產總值和人均生產總值分別以2005年為基期除以相應價格指數,排除價格因素影響。為了確定各地區的環境規制與物流效率之間是否存在倒U型函數關系以計算最佳環境規制水平,加入ER2項,建立改進模型二為:
y=C+β1ER+β2ER2+β3EL+β4Scale+β5GZ
實證結果與分析
根據《中國統計年鑒》、《中國能源統計年鑒》和《中國第三產業統計年鑒》相關數據,采用stata12軟件,選定tobit命令,對全國及各地區省份數據進行回歸處理,結果如表3和表4所示。
環境規制對于全國整體的物流效率具有顯著促進作用,且存在倒U型關系。在全國模型二中ER和ER2分別在1%和5%的水平上顯著。通過計算可得,全國物流業環境規制的最佳強度為1.316。當環境規制強度小于1.316時對物流效率具有促進作用,大于1.316時具有抑制作用。2011年全國平均物流業環境規制水平0.441,環境規制強度最大的河北省為1.280,所有省份位于最優規制強度以下,應該提高環境規制水平。
沿海地區環境規制與物流效率之間沒有顯著關系,模型一和模型二中環境規制對于物流效率的影響系數均不能通過顯著性檢驗。出于環境保護和節能減排的目的,應該加強沿海地區的環境規制水平。
東北地區環境規制對物流效率提高的一次線性作用明顯,模型一系數在1%的水平上顯著。環境規制每提高1%,物流效率將提高0.61%。加強環境規制對于東北地區物流效率的提升意義重大。
中部地區環境規制和物流效率存在倒U型關系,其一次項系數和二次項系數分別為2.25與-1.23,通過計算可求得中部地區的最佳環境規制水平為0.916,2011年中部地區環境規制平均強度為0.463,最大強度為0.551,其環境規制強度仍然具有較大的上升空間。
西部地區環境規制和物流效率之間也存在顯著的倒U型關系,模型二整體擬合度優于模型一,環境規制一次項和二次項系數均在1%的水平下顯著。計算可得,西部地區存在最優環境規制強度為0.654。2011年西部地區平均環境規制強度為0.363,最大值為0.647,所有省份位于最優規制強度以下,西部地區政府應該提高環境規制水平。
其他影響因素方面:經濟發展水平對于我國整體物流業的發展具有重要影響,人均GDP增長1%將推動物流效率提升0.299%。其主要影響范圍是東北部、中部和西部,對于沿海的影響不顯著。可能是因為沿海地區自身經濟起點較高,地區產業結構較為豐富,經濟增長的效應更為分散,以至對物流效率的影響不明顯。企業規模對于物流效率的影響較小。中部地區物流效率與企業規模負相關而在西部地區物流效率與企業規模正相關,在其他地區雖然也表現出負相關性但都不能通過顯著性檢驗。國有資產對于沿海地區和西部地區物流效率的正向作用顯著,這可能是因為這些地區的國有企業能夠獲得更多的政府優待。沿海地區國有企業往往能夠率先得到眾多優惠政策的試點資格。西部地區由于西部大開發政策的影響其國有企業能夠得到更多的政府補助,更容易獲得銀行貸款,政策壁壘與進入壁壘也相對較低。
結論
本文考察了物流效率的影響因素,特別是環境規制對于物流效率的影響。研究發現,環境規制的提高對于我國整體物流效率提高具有積極作用,這進一步驗證了波特假說。我國中部和西部地區物流效率和環境規制表現出倒U型的函數關系,分別存在最優規制0.916和0.654;東北地區物流效率和環境規制存在線性函數關系;沿海地區環境規制和物流效率之間的關系不顯著。總體來說,現在各地區環境規制強度都有待提高。
另外,經濟發展水平對于物流業的發展具有顯著的促進作用,特別是在東北、中部和西部地區。物流需求作為一種引致需求,它伴隨著制造業和其他服務業的發展而發展,經濟水平的提高能有效促進物流效率提升。在西部和東部地區國有資產對于物流效率具有顯著促進作用,這可能是西部和東部地區國有企業享受更多的政府扶持和優待政策所致。地方政府應該進一步擴大政策扶植范圍,使民營企業能夠享受到和國有企業同等的政策優待與政府支持。
參考文獻:
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4.張成,于同申,郭路.環境規制影響了中國工業的生產率嗎—基于DEA與協整分析的實證檢驗[J].經濟理論與經濟管理,2010(3)
5.姚娟,莊玉良.所有權結構、物流環境及我國物流業效率[J].財經問題研究,2013(3)endprint
(二)其他影響因素
經濟水平是一個地區產業生存環境的重要體現。經濟水平高的地區通常有較好的制造業或者服務業基礎,從而促進作為引致需求的物流業的發展;企業規模的增長通常能夠增強企業的資源配置能力,通過內部和外部資源的整合達到降低企業成本、提高企業效率的目的;不同的產權結構的企業在運作過程中具有不同的特點,大部分學者認為國有企業由于其產權不明晰,且具有壟斷性質,往往產出效率低。在此,選定地區經濟水平、企業規模和國有化水平為控制變量。
(三)Tobit模型
DEA得到的效率數據觀測值是離散的,且都位于0到1之間,采用最小二乘回歸方法容易導致估計結果有偏且不一致,為了解決這一問題,Tobit在1958年提出了采取極大似然估計的截取回歸模型,即tobit模型。其基本模型結構為:
上式中,y*為截斷因變量向量;y為效率值向量;x為子變量向量;β為回歸參數向量,ε為誤差項,且ε~N(0,σ2)。已知模型左截斷為0,右截斷為1,設定環境規制強度為主要變量,經濟水平、企業規模、國有化水平為控制變量,建立基本計量模型一為:
y=C+β1ER+β2EL+β3Scale+β4GZ
其中C為常數值;ER表示環境規制強度,為單位物流能耗GDP;EL表示經濟水平,為人均生產總值;Scale表示企業規模,為物流總產值與物流企業數量的比值取對數;GZ表示國有化水平,為物流業國有企業就業人數占物流總就業人數的百分比。物流業生產總值和人均生產總值分別以2005年為基期除以相應價格指數,排除價格因素影響。為了確定各地區的環境規制與物流效率之間是否存在倒U型函數關系以計算最佳環境規制水平,加入ER2項,建立改進模型二為:
y=C+β1ER+β2ER2+β3EL+β4Scale+β5GZ
實證結果與分析
根據《中國統計年鑒》、《中國能源統計年鑒》和《中國第三產業統計年鑒》相關數據,采用stata12軟件,選定tobit命令,對全國及各地區省份數據進行回歸處理,結果如表3和表4所示。
環境規制對于全國整體的物流效率具有顯著促進作用,且存在倒U型關系。在全國模型二中ER和ER2分別在1%和5%的水平上顯著。通過計算可得,全國物流業環境規制的最佳強度為1.316。當環境規制強度小于1.316時對物流效率具有促進作用,大于1.316時具有抑制作用。2011年全國平均物流業環境規制水平0.441,環境規制強度最大的河北省為1.280,所有省份位于最優規制強度以下,應該提高環境規制水平。
沿海地區環境規制與物流效率之間沒有顯著關系,模型一和模型二中環境規制對于物流效率的影響系數均不能通過顯著性檢驗。出于環境保護和節能減排的目的,應該加強沿海地區的環境規制水平。
東北地區環境規制對物流效率提高的一次線性作用明顯,模型一系數在1%的水平上顯著。環境規制每提高1%,物流效率將提高0.61%。加強環境規制對于東北地區物流效率的提升意義重大。
中部地區環境規制和物流效率存在倒U型關系,其一次項系數和二次項系數分別為2.25與-1.23,通過計算可求得中部地區的最佳環境規制水平為0.916,2011年中部地區環境規制平均強度為0.463,最大強度為0.551,其環境規制強度仍然具有較大的上升空間。
西部地區環境規制和物流效率之間也存在顯著的倒U型關系,模型二整體擬合度優于模型一,環境規制一次項和二次項系數均在1%的水平下顯著。計算可得,西部地區存在最優環境規制強度為0.654。2011年西部地區平均環境規制強度為0.363,最大值為0.647,所有省份位于最優規制強度以下,西部地區政府應該提高環境規制水平。
其他影響因素方面:經濟發展水平對于我國整體物流業的發展具有重要影響,人均GDP增長1%將推動物流效率提升0.299%。其主要影響范圍是東北部、中部和西部,對于沿海的影響不顯著。可能是因為沿海地區自身經濟起點較高,地區產業結構較為豐富,經濟增長的效應更為分散,以至對物流效率的影響不明顯。企業規模對于物流效率的影響較小。中部地區物流效率與企業規模負相關而在西部地區物流效率與企業規模正相關,在其他地區雖然也表現出負相關性但都不能通過顯著性檢驗。國有資產對于沿海地區和西部地區物流效率的正向作用顯著,這可能是因為這些地區的國有企業能夠獲得更多的政府優待。沿海地區國有企業往往能夠率先得到眾多優惠政策的試點資格。西部地區由于西部大開發政策的影響其國有企業能夠得到更多的政府補助,更容易獲得銀行貸款,政策壁壘與進入壁壘也相對較低。
結論
本文考察了物流效率的影響因素,特別是環境規制對于物流效率的影響。研究發現,環境規制的提高對于我國整體物流效率提高具有積極作用,這進一步驗證了波特假說。我國中部和西部地區物流效率和環境規制表現出倒U型的函數關系,分別存在最優規制0.916和0.654;東北地區物流效率和環境規制存在線性函數關系;沿海地區環境規制和物流效率之間的關系不顯著。總體來說,現在各地區環境規制強度都有待提高。
另外,經濟發展水平對于物流業的發展具有顯著的促進作用,特別是在東北、中部和西部地區。物流需求作為一種引致需求,它伴隨著制造業和其他服務業的發展而發展,經濟水平的提高能有效促進物流效率提升。在西部和東部地區國有資產對于物流效率具有顯著促進作用,這可能是西部和東部地區國有企業享受更多的政府扶持和優待政策所致。地方政府應該進一步擴大政策扶植范圍,使民營企業能夠享受到和國有企業同等的政策優待與政府支持。
參考文獻:
1.Porter M E,Linde C.Toward a new conception of the environment- competitiveness relationship[J].Jourinal of economic perspectives,1995,9(4)
2.李強,聶銳.環境規制與區域技術創新—基于中國省際面板數據的實證分析[J].中南財經政法大學學報,2009(4)
3.Carmen E,Carrin F,Robert I. E- nvironmental innovation and enviro- nmental policy:an empirical test of bi-directional effects[J].Journal of environmental economies and management,2006(5)
4.張成,于同申,郭路.環境規制影響了中國工業的生產率嗎—基于DEA與協整分析的實證檢驗[J].經濟理論與經濟管理,2010(3)
5.姚娟,莊玉良.所有權結構、物流環境及我國物流業效率[J].財經問題研究,2013(3)endprint