產業協同集聚、技術創新與經濟增長
——一個中介效應模型

金 浩，劉 肖

(河北工業大學 經濟管理學院，天津 300401)

0 引言

近年來，制造業成本優勢逐漸弱化，致使中國經濟高速增長模式難以為繼，調整產業結構、尋求經濟發展新引擎刻不容緩。生產性服務業貫穿制造業生產控制、融資審計、物流運輸和市場營銷等價值鏈各環節，亟需通過改善組織結構和管理模式，增強企業適應外部市場環境的能力[1]。生產性服務業與制造業具有高度產業關聯，二者協同有助于推動“中國制造”向“中國質造”蝶變。在實踐中，許多城市從依靠制造業拉動經濟逐漸向制造業與生產性服務業雙輪驅動的經濟發展方式轉變，以期推動并支撐經濟高質量增長。然而，生產性服務業與制造業協同集聚能夠在多大程度上促進我國經濟增長？又能否促使我國經濟增長由傳統模式向創新驅動模式轉變？解答上述問題對于促進我國產業結構升級、實施創新驅動發展戰略具有重要現實意義。

1 文獻綜述

隨著專業化分工深化，生產性服務部門逐漸從制造業脫離，并在制造業中間需求和成本優勢基礎上發展。生產性服務業集聚能促進制造業結構升級并提升其競爭力[2-3]。當社會逐漸步入后工業化時代，制造業與生產性服務業相互依賴程度加深，二者呈現相互補充、相互強化的動態協調關系[4-6]。基于上下游關聯和交易成本，加上二者空間區位鄰近，因此容易形成協同集聚[7-8]。

學者們對制造業和生產性服務業協同集聚與經濟增長的關系主要形成3種觀點。一是促進論，即生產性服務業與制造業協同集聚能夠推動經濟增長[9]。如陳建軍等[10]發現，產業協同集聚能促進本地和周邊地區城市生產效率提高，且對促進城市生產效率提升的空間外溢效應隨距離增加而衰減；黃繁華和郭衛軍[11]利用空間計量模型研究發現，生產性服務業與制造業協同集聚能夠促進本地經濟增長，但會對鄰近地區造成不利影響。二是無效論。如Helsley[12]通過建立城市模型發現，產業協同集聚存在無效率情形，產業間無法被觀測的集聚現象反映出均衡分配較低效。三是非線性論。如豆建民和劉葉[13]、周明生和陳文翔[14]發現，受城市規模影響，制造業與生產性服務業協同集聚的經濟增長效應呈現非線性。

熊彼特內生增長理論指出，技術創新是經濟長期增長的根本動力源[15]。近年來，產業協同集聚的創新效應日益成為研究焦點。劉勝等[16]指出，制造業和生產性服務業通過交易成本機制、研發創新激勵機制、進入與退出機制等路徑促進企業創新；紀祥裕和顧乃華[17]驗證制造業與生產性服務業協同集聚通過創新資源配置和市場規模效應提升城市創新能力；湯長安和張麗家[18]、原毅軍和高康[19]分別利用地理權重矩陣、R&D人員與資本流動矩陣證實制造業與生產性服務業協同集聚能夠提升區域創新能力和效率，并具有空間溢出效應。

既有文獻參照單一產業集聚范式進行研究，但產業協同集聚具有其特殊性，生產性服務業和制造業協同集聚與經濟增長關系的研究還有待深化。鑒于此，本文從技術創新角度出發，將制造業與生產性服務業協同集聚、技術創新及經濟增長納入同一框架，闡述產業協同集聚對經濟增長的影響機制，并采用雙向固定效應估計方法和中介效應模型進行實證檢驗。本文主要貢獻體現在兩個方面：一是詳細探討產業協同集聚對經濟增長的直接影響機制，以及產業協同集聚通過技術創新驅動經濟增長的傳導機制。二是采用中介效應模型，考察制造業與生產性服務業協同集聚對經濟增長的直接影響和間接影響，更為深刻地理解產業協同集聚與經濟增長的因果關系，為新常態下如何合理規劃產業空間布局進而推動經濟增長由傳統模式向創新驅動模式轉型提供經驗證據。

2 理論機制與研究假設

2.1 產業協同集聚對經濟增長的影響機制

2.1.1 強化專業化分工與實現規模效應

隨著制造業生產過程和分銷組織結構日益復雜化，制造企業為適應現代化生產體系、滿足市場需求，將企業內部非核心部門和不具有比較優勢的環節外包，促使生產性服務部門逐漸脫離制造業，形成獨立行業。制造業的中間需求促使生產性服務業專業化和規模化，制造業將更多資源和精力投入至核心環節，以降低成本并提高生產效率。產品質量和服務品質的提升對兩大產業深化分工與合作形成正向反饋，產業協同會促進勞動、資金、知識、信息等要素集聚和流動，有助于發揮規模經濟效應。伴隨生產性服務業與制造業協同程度加深，各自不斷突破產業邊界，彼此邊界逐漸模糊，并通過嵌入式融合、捆綁式融合和交叉融合方式提高生產效率、獲取規模經濟，從而促進經濟增長[20]。

2.1.2 提升產業競爭力

首先，制造業與生產性服務業協同集聚能夠促進柔性生產和精益生產，提高產品附加值。制造業和生產性服務業企業具有相同的基礎科學知識，區位毗鄰和知識互補有利于企業相互吸收異質性資源，增強產品或服務異質性。企業既能夠提供標準化商品，也能提供個性化、差異化的快捷便利服務，從而提高產品附加值，形成企業競爭力。上述難以模仿的能力成為企業在中長期競爭中取得持續領先地位的關鍵。其次，制造業集聚累積的技術、資金和勞動力等生產要素為生產性服務業提供發展基礎。基于制造業個性化需求，生產性服務業企業及時進行相應調整和反饋，不斷進行技術革新，并提升服務質量。同時，生產性服務業作為制造業發展的智力支撐，將現代化生產、管理模式嵌入制造企業中，促使制造企業生產環節網絡化和模塊化，提升制造業面對復雜多變市場環境的適應能力。兩大產業協同有助于提升風險抵抗能力進而提高產業競爭力。最后，產業協同集聚促使產業互動不斷深化，生產性服務業和制造業都不斷突破自身產業邊界，制造業服務化和服務產業化也逐漸興起，最終有效控制產供銷各個環節，提升供應鏈運行效率[21]。

2.1.3 促進價值鏈升級

產業鏈各環節利潤并不均衡，“微笑曲線”兩端不僅能夠獲取高額利潤回報，同時能夠掌握行業話語權。生產性服務業、制造業借助產業和空間兩個層面的協同與集聚促使價值鏈向高端攀升。首先，產業協同集聚能夠增強制造業在產業鏈上下游環節的參與程度，向高利潤環節延伸。生產性服務業與制造業協同集聚會縮短廠商與顧客間的距離，改變制造業運營邏輯。同時，以客戶需求為導向實現價值鏈的內生生產性服務，能夠增強價值鏈輻射能力。其次，產業協同集聚為生產性服務業嵌入至制造業價值鏈提供便利條件，生產性服務業在提供全過程和全方位服務時，將知識、技術等無形生產要素導入制造業，改變制造企業生產和管理模式，驅動資源密集型和勞動密集型制造企業向知識、技術密集型轉型，促進價值鏈升級。最后，生產性服務業與制造業互動促進產業融合，增強價值鏈競爭力。如制造業+金融服務業優化資金和成本管理、制造業+信息服務業重構生產組織形式、制造業+營銷服務業提升品牌價值、制造業+物流運輸業提高供應鏈效率等。生產性服務業與制造業融合可以利用自身競爭優勢重新加入其它價值鏈，加速產業鏈分解、延伸和重構，使產業鏈嵌入新的核心技術與服務，從而促進價值鏈升級。基于此，本文提出以下假設：

H1：生產性服務業與制造業協同集聚能夠促進經濟增長。

2.2 產業協同集聚對技術創新的影響機制

2.2.1 促進知識溢出

知識溢出是技術創新的重要基礎，產業協同集聚能夠促進知識溢出進而促進技術創新。首先，生產性服務業與制造業協同集聚能夠發揮外部性作用，尤其是發揮多樣化集聚優勢。生產性服務業借助知識關聯將創新要素傳導至制造業生產環節，促進知識、技術在產業間雙向流動，并形成具備知識多元價值增值性及增強知識鏈技術依賴特征的知識網狀結構[22]。其次，生產性服務業與制造業存在較強產業關聯，互補型產業具有共同科學基礎，這會降低知識傳播和擴散壁壘，減少信息損失。伴隨貿易成本降低，生產性服務業和制造業的需求與成本關聯會促使企業在空間上鄰近分布，而距離縮短又會增強知識和技術外溢效果。最后，勞動者個體差異會影響知識吸收與擴散，生產性服務業發展能夠吸引高素質、高技術勞動力，產業協同集聚會放大共享勞動力市場效應。高水平勞動力作為中介會強化技術外部性，促進技術創新。

2.2.2 節約創新成本

生產性服務業與制造業協同集聚能夠增加創新要素交流頻率，知識、技術差異化產生的知識溢出會以更低的交流成本流向區域間各企業。一方面，專業化深化過程中，生產性服務業與制造業形成分工協作網絡，技術關聯程度加深，并形成技術創新擴散網絡。生產性服務業與制造業技術創新活動相互強化，一個產業技術創新能夠推動另一個產業技術創新，形成協同創新[23]。另一方面，生產性服務業與制造業協同集聚能夠提供較多與勞動者意愿、能力相匹配的工作崗位，加強對優質人才的吸引力，降低人才搜尋成本。在實踐過程中，高素質勞動力在產業協同集聚過程中不斷吸收各類知識，形成具有極強市場適應性的復合型人力資本，復合型人才在區域內流動有助于吸收和擴散知識、技術，降低創新成本。

2.2.3 構建創新環境

生產性服務業與制造業協同會在區域范圍內集聚資源、資金、信息、技術和知識，為創新提供物質基礎和知識保障。制造業與生產性服務業的交易產品具有無形性、消費與供給同步性等特征，產業協同集聚會增加買賣雙方面對面機會，減少企業間信息不對稱，促使中介組織更為完善，從而為雙方加強合作提供有利條件。經過多次互動，集聚區逐漸建立起較為完善的信息流通和傳播機制，并自發形成基于區域文化習俗、道德規范的隱形規則制度，以及無意識接受且協調統一的行為標準。良好的契約制度環境能夠有效減少企業合作中的機會主義行為，降低不確定風險，制造業企業(客戶)與生產性服務業(供應商)可以增強市場交易信任感，確保合作的穩定性。創新限制因素減少，生產性服務業與制造業企業在公開透明、規范有序的市場環境中追求長期利潤的創新動機大幅增強，而企業自主創新積極性增強又會推動技術創新。基于此，本文提出以下假設：

H2：生產性服務業與制造業協同集聚能夠促進技術創新。

2.3 技術創新與經濟增長

熊彼特增長理論核心觀點是內生的研發創新活動和知識積累是經濟增長的決定性因素[24]。從微觀層面分析，企業創新的根本目的是獲取壟斷利潤，通過增加R&D投入促進技術創新進而提高生產率或開發新產品，最終獲取產品高額附加值。因此，企業在選擇R&D投入方向時具有偏向特征，不同生產要素的邊際效果具有差異性，不同技術進步偏向特征可以優化生產要素配置結構，從而促進產業結構優化[25]。從宏觀層面分析，只有將新材料、新工藝、新方法、新設計進行量化生產時才被認為真正實現技術創新，新技術誕生和廣泛應用的直接效果是提高生產效率與經濟增長率。當新技術發展規模不斷壯大形成產業并能夠獲取利潤時，可能會催生新的業務部門和主導產業，特別是各領域產生顛覆性技術時，會打破傳統生產方式和組織方式并誕生新興產業。新興產業將促使全球價值鏈分解和重組，引發供給結構顛覆性變化，成為經濟增長新動能[26]。基于此，本文提出以下假設：

H3：技術創新能夠拉動經濟增長。

3 模型計量設定

3.1 模型選擇及設定

本文采用中介效應模型，以技術創新為中介變量考察生產性服務業與制造業協同集聚對經濟增長的影響機制。根據Muller等[27]提出的中介效應模型，檢驗步驟如下：首先，考察不加入中介變量Me時，核心解釋變量X對被解釋變量Y是否存在顯著影響，若X的系數不顯著，說明二者沒有穩定的因果關系；其次，考察解釋變量X對中介變量Me是否存在顯著影響；最后，構建包含核心解釋變量X和中介變量Me的模型，觀測兩個變量系數的顯著性水平，僅當核心解釋變量X和中介變量Me系數都顯著，且核心解釋變量X系數的絕對值低于未包含中介變量Me系數的絕對值，才說明存在中介效應。其中，α1為核心解釋變量X對被解釋變量的總效應，β1*λ2是通過中介變量Me的中介效應，λ1為X對Y的直接效應。本文構建中介模型(1)～(3)并描述其具體關系，如圖1所示。

圖1 產業協同集聚對經濟增長的中介效應傳導路徑

lnpgdp=α0+α1coit+α2lnhcit+α3lncapit+α4lngovit+α5fdiit+μit

(1)

pat=βo+β1coit+β2lnhcit+β3lncapit+β4lngovit+β5fdiit+εit

(2)

lnpgdp=λ0+λ1coit+λ2patit+λ3lnhcit+λ4Incapit+λ5Ingovit+λ6fdiit+δit

(3)

其中，pgdp(經濟發展水平)是被解釋變量，co(生產性服務業與制造業協同集聚)是核心解釋變量，pat(技術創新)是中介變量，控制變量包括hc(人力資本)、cap(要素稟賦)、gov(政府支出)和fdi(對外開放水平)。μit、εit和δit表示隨機擾動項。

3.2 變量說明

(1)被解釋變量：經濟發展水平(lnpgdp)。經濟發展水平采用人均GDP的自然對數測量，人均GDP以2009年各地區GDP指數進行平減處理。

(2)核心解釋變量：生產性服務業與制造業協同集聚(co)。借鑒崔書會等[28]的方法計算產業協同集聚指數，計算公式為：co=1-|ma-pa|/(ma+pa)+(ma+pa)，其中ma、pa分別為制造業與生產性服務業集聚程度，采用區位熵指數測度。生產性服務業和制造業區位熵計算公式為：aggit=(eij/∑jeij)/(∑ieij/∑i∑jeij)，其中，aggit為t時期i城市j產業的區位熵指數，eit為i城市j產業的就業人數，∑jeij為i城市所有產業的就業人數，∑ieij為全國j產業的就業人數，∑i∑jeij為全國所有產業的就業人數。

(3)中介變量：技術創新(pat)。創新產出是技術創新能力的直觀體現，在創新產出衡量指標中，基于數據可獲取性及與創新產出的關聯性，學者們常采用專利數據衡量。專利申請量和專利受理量是衡量創新產出的常用指標，專利申請量不易受時滯性和機構偏好干擾，而專利授權量則是專利局認證合格的專利。兩大指標各有利弊，因而采用每萬人專利授權量(pat1)作為代理變量，采用每萬人均專利申請量(pat2)作為中介變量的替換變量，進行穩健性檢驗。

(4)控制變量。人力資本存量(hc)以每萬人大學生人數衡量，并采用對數形式；資源稟賦結構(cap)以固定資產投資與勞動力就業人數比重衡量，并采用對數形式；政府支出(gov)以各地區政府財政支出的對數形式衡量，并采用各地區2009年GDP平減指數消除價格因素的影響；對外開放水平(fdi)以外商企業投資占GDP比重衡量。具體變量及度量指標如表1所示。

表1 變量及度量指標

3.3 數據處理

考慮數據可獲取性，本文研究對象為2009—2018年中國內地30個省市(西藏因數據缺失，未納入統計)，數據主要來源于2010—2019年《中國統計年鑒》《中國勞動統計年鑒》《中國科技年鑒》等。根據《國民經濟行業分類》(GB/T4754-2011)標準及生產性服務業含義，選取交通運輸倉儲和郵政業、信息傳輸計算機服務和軟件業、金融業、房地產業、租賃和商務服務業、科學研究和地質勘探業以及批發和零售業7個行業衡量生產性服務業，并根據技術含量、研發投入等因素[29]將生產性服務業細分產業分為高端生產性服務業和傳統生產性服務業，其中高端生產性服務業包含信息傳輸計算機服務和軟件業、金融業以及科學研究和地質勘探業，傳統生產性服務業包含交通運輸倉儲郵政業、批發和零售業、房地產業以及租賃商品服務業。

4 實證結果及分析

4.1 產業協同集聚與經濟增長

表2列示了產業協同集聚與經濟增長間關系，以及基于產業異質性的生產性服務業與制造業協同集聚對經濟增長的回歸結果。其中，列(1)～(3)采用混合OLS回歸，顯示各模型方差膨脹因子(VIF)遠小于10，表明模型不存在多重共線性問題。根據固定效應F統計量、隨機效應LM統計量和Hausman檢驗結果，表明本文應該構建固定效應模型，列(4)～(6)為控制年份和地區的雙固定效應。

列(4)結果顯示，在1%顯著性水平下，生產性服務業與制造業協同集聚的估計系數為0.516，表明產業協同集聚顯著促進經濟增長。高端生產性服務業與制造業協同集聚及傳統生產性服務業與制造業協同集聚對經濟增長均存在顯著積極效應，H1得以驗證。比較列(5)和列(6)核心解釋變量的回歸系數發現，高端生產性服務業與制造業協同集聚對經濟增長的促進作用更顯著。原因在于，高端生產性服務業集聚了資本、技術、人力等高端要素，其與制造業協同集聚有助于發揮技術溢出效應和學習示范效應，增強行業競爭力和控制力，促進經濟增長[30]。

表2結果顯示，同一控制變量在不同模型中的回歸系數符號基本一致，側面證明回歸結果具有一定穩健性。在1%顯著性水平下，人力資本存量對經濟增長具有顯著積極影響。高素質人力資本能夠較快吸收并消化知識和技能，生產要素高級化會促進經濟發展。在1%顯著性水平下，對外開放對經濟增長同樣具有顯著促進作用。在較長時間內，外資企業能夠提供資金、技術及高質量就業崗位，其生產組織模式、企業制度具有示范作用，通過發揮補缺效應、帶動效應促進中國經濟增長[31]。資源稟賦在5%顯著性水平下為正，反映面對經濟下行壓力，投資仍是拉動經濟的重要手段。此外，政府支出對經濟增長的積極效應并不顯著。

表2 產業協同集聚對經濟增長的估計結果

4.2 產業協同集聚與技術創新

表3列示了采用控制年份和地區雙固定效應估計的回歸結果，其中列(1)～(3)為技術創新采用萬人專利授權量(pat1)作為代理變量的回歸結果，列(4)～(6)為技術創新采用萬人專利申請量(pat2)并作為代理變量的回歸結果，作為產業協同集聚與技術創新估計結果的穩健性檢驗。

在1%顯著性水平下，生產性服務業與制造業協同集聚顯著促進技術創新。根據列(1)～(3)結果，產業協同集聚(co)每提高一個單位，每萬人專利授權量將增加7.199件，H2得以驗證。高端生產性服務業與制造業協同集聚(hco)每提高一個單位，每萬人專利授權量將增加9.778件；傳統生產性服務業與制造業協同集聚(lco)每提高一個單位，每萬人專利授權量將增加4.826件。這意味著，高端生產性服務業與制造業協同對技術創新的積極影響是傳統生產性服務業與制造業協同集聚的2倍。高端生產性服務業在提供專業化、具有針對性的服務過程中，與制造業形成協同效應。技術創新作為中間投入品，知識、技術和信息在產業間流動，顯性技術或隱性技術傳播障礙減少，傳播效率得到提升，知識外溢效應增強，從而激發企業創新活力，產生應用價值和經濟價值。雖然列(1)～(3)的回歸系數均低于列(4)～(6)，但上述結論依然成立。

分析表3各模型控制變量發現，人力資本存量(lnhc)對技術創新產生積極影響，一定程度表明人才作為知識、技術傳播中介，勞動者水平越高，對技術創新的促進作用越強；資源稟賦(lncap)在1%顯著性水平下對技術創新具有阻礙作用，現有投資主要集中在傳統房地產、工業領域，未來應加強5G、工業互聯網、物聯網等信息基礎設施投資建設，支撐產業網絡化、數字化發展，為技術創新提供重要基礎條件；政府支出(lngov)在1%顯著水平下顯著促進技術創新，說明近年來各地政府加大R&D經費已初具成效；對外開放(fdi)在1%顯著水平下對技術創新具有促進作用，中國利用市場規模優勢作為籌碼，引進發達國家先進技術，通過“市場換技術”為技術創新奠定良好基礎[32]。

表3 產業協同集聚與技術創新的估計結果

4.3 中介效應估計結果

表4列示了以技術創新為中介變量，生產性服務業與制造業協同集聚對經濟增長的回歸結果，其中列(1)～(3)為技術創新采用萬人專利授權量(pat1)作為代理變量的回歸結果，列(4)～(6)為技術創新采用萬人專利申請量(pat2)作為代理變量的回歸結果，并作為產業協同集聚與技術創新估計結果的穩健性檢驗。

表4中生產性服務業與制造業協同集聚的系數估計值對比表2中對應系數，發現系數估計值顯著降低，符合Muller等[27]的中介效應檢驗程序，反映生產性服務業與制造業協同集聚不僅可以直接促進經濟增長，還可以通過技術創新間接促進經濟增長，說明制造業與生產性服務業協同對經濟發展動力轉換具有重要意義。生產性服務業與制造業協同集聚通過技術創新促進經濟增長的中介效應占總效應的21.17%，其中高端生產性服務業與制造業協同對應的中介效應占總效應的25.39%，傳統生產性服務業與制造業協同對應的中介效應占總效應的18.29%。原因在于，高端生產性服務業具有知識、技術密集特征，在與制造業互動過程中能發揮更強的知識溢出效應，因此高端生產性服務業與制造業協同集聚對經濟增長動力轉換的促進作用更為顯著。此外，人力資本存量、資源稟賦和對外開放對經濟增長具有積極促進作用，政府支出對經濟增長的正向作用并不顯著。

表4 中介效應模型回歸結果

5 結論與啟示

5.1 研究結論與政策建議

本文提出生產性服務業與制造業協同集聚直接影響經濟增長，同時通過技術創新渠道間接促進經濟增長的理論命題，并采用中介效應模型進行實證檢驗。結果表明，生產性服務業與制造業協同集聚能夠直接促進城市經濟增長，同時也能通過技術創新間接提升區域經濟發展水平；相較于傳統生產性服務業，高端生產性服務業與制造業協同集聚對區域技術創新的積極影響更顯著，同時通過創新效應對經濟增長的部分中介效應也更為顯著。基于上述研究結論，本文提出以下建議：

(1)推動制造業與生產性服務業深度融合。一方面，優化制造業和生產性服務業空間布局。各地政府要依據當地經濟發展水平和制造業產業結構，發展差異化生產性服務業，在制定行業政策和空間規劃時，加強頂層設計，引導生產性服務業在工業園區周邊形成區域性集聚，引導制造業與關聯性生產性服務業加強合作。另一方面，由于制造業與生產性服務業的交易具有無形性，因此建設良好的制度環境、維護市場交易秩序至關重要。應建立企業和個人失信名單共享機制，對失信單位及其負責人采取懲戒措施，通過增加主體信息透明度、提高違約成本，凈化交易市場環境，為制造企業與生產性服務企業穩定合作提供有利條件。

(2)引導高質量生產性服務業要素投入，推動高端生產性服務業發展。提高信息化水平，在服務過程中深度應用5G、云計算、大數據等信息技術，建立網絡化協作平臺，為信息、人才、知識等要素資源提供交流平臺，提升企業間創新資源利用效率。同時，通過設立科技發展專項技術基金、稅收激勵等方式對生產性服務企業研發、實驗、生產等各環節予以資助，鼓勵信息軟件、科技研發等知識密集型生產性服務要素投入。此外，政府應培育龍頭企業，支持生產性服務企業形成戰略聯盟、技術聯盟，提高生產性服務業競爭力。

5.2 不足與展望

首先，本文重點考察制造業與生產性服務業協同集聚通過技術創新促進經濟增長的機理，但制造業與生產性服務業的內在關聯使二者關系不斷演化，其互動機制、經濟和社會效應較為復雜，未來可關注產業協同集聚對經濟增長的其它傳導機制和潛在效應；其次，本文僅考察產業協同集聚對本區域發展的經濟效應，未來可從空間關聯視角進一步驗證其如何通過技術創新對周圍地區經濟增長產生溢出效應；再次，本文著重探討產業協同集聚對技術創新和經濟增長的促進作用，產業協同集聚過度是否會對技術創新和經濟增長產生負面影響有待深入探討；最后，本文采用宏觀層面的省級面板數據進行研究，未來可利用企業微觀數據進行實證研究，從而為產業協同集聚的經濟效應提供更多經驗驗證。