區域高技術產業創新環境組態研究
——基于模糊集定性比較分析（fsQCA）

趙 蓉，馮凱麗，袁世一，沈曉雪

（1.北京大學經濟學院，北京 100871；2.北京易華錄信息技術股份有限公司，北京 100043）3.北京工業大學經濟與管理學院，北京 100124；4.中國農業科學院農業信息研究所，北京 100081；5.華東師范大學教育管理學院，上海 200241；

1 研究背景

隨著發達國家“歸核化”和“再工業化”戰略的實施，全球技術創新將進入新一輪革命浪潮。而處于新常態情形下的中國經濟正由高速增長階段邁向高質量發展階段，傳統發展方式亟待轉變。在這種全球產業結構調整、國內發展轉型的背景下，技術創新已成為經濟發展的新動能，應不斷加快技術創新以實現內生增長。特別是高技術產業，是技術創新和國家創新驅動發展戰略的重要實踐主體［1］。已有研究表明，高技術產業的發展對創新環境具有更強的依賴性［2］，創造良好的創新環境一方面為高技術產業發展營造特定的政府、市場等環境；另一方面也作用于高技術產業，激勵其進行創新，促進成果轉化等［3］。不同區域高技術產業所面臨的創新環境會因地區政策、市場環境等的不同而存在地區差異［4］，因此有必要對創新環境對區域高技術產業發展的影響展開研究，為優化創新環境進而促進區域高技術產業發展提供借鑒和參考。

創新環境中不同要素以直接或間接的方式影響技術創新活動，進而影響區域高技術產業的發展［5］。關于創新環境對高技術產業發展的影響，已有研究主要闡釋了創新環境中的某一個或幾個要素影響區域高技術產業發展的凈效應，缺乏對創新環境組態效應的研究；在創新環境要素構成上重點關注外部創新環境，缺乏內外部環境結合的研究，也缺乏對高技術產業創新環境的針對性探討。

因此，本文采用模糊集定性比較分析方法（fuzzy-sets qualitative comparative analysis,fsQCA），以中國各區域的高技術產業為研究對象，從組態視角分析創新環境組態對區域高技術產業發展的影響，探討導致區域高技術產業高績效和低績效對應的創新環境組態，為各區域政府對區域高技術產業的管控、指導、政策出臺提供了參考和借鑒，對于促進區域高技術產業的發展具有現實意義。

2 文獻綜述

創新環境最初由歐洲創新研究小組（GREMI）在1985 年提出，將其定義為有限區域內的主要行為主體，通過相互之間的協同作用與集體學習而建立的非正式的、復雜的社會關系［6］。現有文獻關于區域高技術產業創新環境的要素構成主要分為外部環境和內部環境兩類［7］，外部環境括政策環境、制度環境［8］、創新基礎環境等［9］；內部環境指高技術產業內部與創新活動相關的環境因素，包括相關市場環境［10］、創新投入、產業投資額、研發支出等［11］。根據高技術產業技術密集、資金密集和創新特征，結合已有的文獻研究成果，本文將創新環境定義為支持區域高技術產業進行創新活動的環境因素的集合。

從資源基礎理論的角度考慮，資源是推動區域高技術產業進行創新活動的重要動因。從雙元創新動因視角出發，對于處于轉型經濟的中國而言，區域高技術產業所獲得的資源主要由市場“無形的手”和政府“有形的手”決定［12］；從產業內部資源角度出發，產業內部經濟狀況的好壞直接影響產業創新可投入資源量，創新重視程度決定最終投入資源［13］。因此，本文從政府、市場和產業三個層面建立了影響區域高技術產業績效的創新環境前因要素組態，將內外部創新環境納入到統一研究框架中，包括政府創新環境、市場創新環境和產業創新環境。

2.1 政府創新環境

政府創新環境是指支持區域高技術產業進行創新活動的政府環境，可以從政府支持角度考慮。政府對區域高技術產業的重視和扶持，對于招商引資、高技術人才引進都起著關鍵作用，可以促進區域高技術產業的發展。王維等以信息技術產業為樣本，發現政府補助和研發投入的雙重作用會迅速促進區域高技術產業的發展［14］。Cerqua 等［15］通過對政府補助效果的進行研究，發現政府補助對區域高技術產業的發展起到顯著提升作用。Montmartin 等［16］研究發現政府補助等措施可降低研發邊際成本，提升研發效率，對區域高技術產業的銷售額和利潤都具有正向激勵作用。

2.2 市場創新環境

市場創新環境是指支持區域高技術產業進行創新活動的市場環境。從創新驅動角度出發，區域高技術產業企業個數越多，市場越活躍，有利于區域內部創新知識、技術的流動和擴散，區域高技術產業出口規模越大，市場越開放，有利于引進國外先進的知識、技術、管理經驗，進而推動高技術產業的創新進程［17］。當然，產業內企業個數過多會導致區域內部競爭加劇，促使高技術產業進行創新活動或者開發海外市場。因此，市場創新環境可以從市場活躍程度和市場開放程度兩個角度考慮。市場活躍度會使市場主體通過產業集群的創新、技術溢出等外部性提升競爭優勢而獲得迅速發展。當然，市場的資源與容量是有限的，當進入市場的企業增加時，市場內部活力增加的同時也會導致為獲取有限資源而進行競爭［18］，但是當主導產業規模夠大時，同類企業的增加容易引起惡性競爭。區域對外貿易水平的提升以及市場開放程度的擴大，伴隨貿易額的增加可以促進高技術產業產品出口和發展自主品牌，提升區域高技術產業的國際競爭力，成為打開國際市場的“敲門磚”［19］。同時，市場開放有助于學習國際市場先進的知識、技術、管理經驗等，實現內部資源的合理配置，從而擁有更高的競爭力，得以發展區域高技術產業，即出口學習效應［20］。

2.3 產業創新環境

產業創新環境是指支持區域高技術產業進行創新活動的內部產業環境。區域高技術產業內部經濟狀況直接影響產業創新可投入資源量，創新重視程度直接決定最終投入創新活動的資源［13］。本文涉及產業創新環境將從內部經濟狀況和創新重視程度兩個角度考慮。高技術產業具有高投入、高風險、高效益特點，良好的內部經濟狀況意味著高技術產業則可以獲得更多的可支配的人力與物力資源，為各項經營發展活動提供資金保障［21］。同時，作為技術密集型行業，需要大量的技術創新和研發投入，以推動產品更新換代，豐富產品功能，提升產品品質［22］。

構型理論（Configuration Theory）認為，組織作為一個復雜系統，會受到很多因素的影響，不能只考慮構型單個因素或變量的影響，需要考慮組織內外部因素的組合效應［23］。這種系統性和構型復雜性的主要表現為：多種影響因素的組合效應導致相應的結果，而非單一影響因素的作用；任何單一因素和結果直接的關系是非對稱的［24］。因此，本文基于構型理論，從政府、市場和行業三個層面建立了影響區域高技術產業績效的創新環境前因組態，包括政府支持度、市場活躍程度、市場開放程度、內部經濟狀況、創新重視程度，突破了傳統上僅將獨立因素作為研究主體的局限，采用模糊集定性比較分析方法(fsQCA)，從組態視角分析創新環境組態對區域高技術產業績效的影響，研究框架如圖1 所示。

圖1 研究框架

3 研究設計

3.1 研究方法選擇

定性比較分析法（qualitative comparative analysis，QCA）是介于定性分析和定量分析之間的研究方法，可兼得兩種方法的綜合優勢［25］，用來處理多個因素的交互作用形成“好”和“壞”的組合配置，以集合論和布爾運算作為其方法論的基石，研究條件組態對結果的影響。模糊集定性比較分析是QCA 技術中的一種，允許分析在程度或水平上變化的現象，考慮了兩種極端情形的漸變，將各個變量的隸屬程度界定在0 和1 的范圍之間，表現出模糊性的特征。模糊集允許多個成功配置的出現，適合于給定意向結果的配置研究［26］。本文旨在研究創新環境組態對區域高技術產業績效的影響，創新環境要素的不同組合對區域高技術產業績效的影響存在差異，創新環境要素之間存在替代性和互補性。傳統定量研究方法主要研究凈效應問題，而定性比較分析方法研究的是組態問題，并且本文研究具備樣本量小，因果復雜的特征，故采用fsQCA 開展研究更為合適。

3.2 變量選取及度量

3.2.1 研究對象選擇

本文選取中國27 個省份的高技術產業作為研究對象（港澳臺、西藏、青海、新疆、寧夏由于數據缺失較多故未選取），研究創新環境組態對區域高技術產業發展的影響。由于fsQCA 使用的是截面數據，為了規避一年中某些省份出現異常值，研究采用2014—2016 年3 年數據的平均值，數據來自2015—2017 年《中國科技統計年鑒》《中國工業經濟統計年鑒》《中國高技術產業統計年鑒》1）。

3.2.2 變量定義

結果變量：高技術產業績效（EP），用來衡量區域高技術產業的發展情況。利潤是最直接的表現，代表了高技術產業的經營績效，收益越高，發展越好。本文參考史欣向等［27］的做法選取區域內高技術產業利潤總額作為高技術產業績效的測量指標。

條件變量：政府支持度（GOV），用來衡量區域政府對高技術產業的支持程度。從創新驅動角度考慮，政府補助是使用手段較為廣泛的一種對高技術產業的扶持政策，而且最直接地反映了政府的支持度。本文參考劉偉［28］的做法，本文選取區域高技術產業R&D 經費內部支出中政府資金作為政府支持度的測量指標。

市場活躍程度（MAC），用來衡量區域高技術產業市場的活躍程度。一般而言，高技術產業企業數量越多，市場越活躍，競爭相對也較大；企業數量少，市場則相對閉塞，不利于知識、技術的流動，市場活躍程度較低。參考朱有為等［29］的做法，本文選取區域高技術產業企業個數作為市場活躍程度的測量指標。

市場開放程度（MOP），用來衡量區域高技術產業市場的開放程度。許多研究將出口額作為影響企業創新和發展的重要因素，出口額體現了高技術產業產品競爭力以及與國際接軌程度。參考侯建等［30］的做法選取區域高技術產業的出口交貨值作為市場開放程度的測量指標。

內部經濟狀況（FIN），用來衡量區域高技術產業的內部經濟狀況。高技術產業的發展需要大量的資金投入，且項目周期都比較長，而源源不斷的投資額是高技術產業發展的物質基礎。參考董豪等［13］的做法選取區域高技術產業的投資額作為內部經濟狀況的量測量指標。

創新重視程度（RD），用來衡量區域高技術產業對創新的重視度、投入度。對于高技術產業而言，技術創新才是核心競爭力，而技術創新需要大量人力、物力以及其他資源的投入，需要有充足的科研經費作為保障。參考董豪等［13］的做法，本文的創新重視程度用區域高技術產業R&D 經費內部來表征。變量說明具體見表1。

表1 變量說明

4 研究分析

本文選用模糊集定性比較分析(fsQCA) 技術，運用fsQCA3.0 軟件對收集到的數據進行分析，模糊集背后的基本思想是允許集合分數的刻度化，允許部分隸屬。基于集合理論，為所有變量設定模糊集的三個定性斷點：完全隸屬（1）、完全不隸屬（0）、模糊交叉點（0.5），因此模糊集同時具備定性和定量的屬性。其中，交叉點是區分完全隸屬和完全不隸屬的中間點，案例在該點是否屬于集合的模糊性最大。隸屬度確定的依據為：案例在各個變量的得分值在總體樣本中的相對位置（以變量分值的均值為參考）。依次探索條件變量和結果變量之間的復雜因果關系。

（1）構造真值表。集合論分析方法是從“集合-子集”關系入手探索條件變量和結果變量之間的因果關系模式，需得到前因條件的所有組合和對應結果，即真值表（truth table）。由于校準后的前因條件素均以“發生”或“不發生”的 0-1 形式存在，真值表將有2k行（其中k表示前因條件的數量），反映前因條件的所有可能組合。

（2）確定一致性最低值和案例頻數。在選擇一致性閾值時，根據數據性質，尋找一致性分布上的缺口，避免使用低于0.75 的一致性閾值。通常，選擇的構型需要占據總樣本至少 75%～80%的比例。在選擇案例頻數時，當樣本總量N相對較小時，案例頻數門檻值一般設置為 1 或 2。當總N很大時，可根據實際情況增大案例頻數門檻值。

（3）組合分析和結果整理。在fsQCA3.0 軟件中進行標準分析（standard analyses），可以得到三個解，依次為：復雜解、簡約解、中間解。解讀QCA 分析的結果，有兩項關鍵指標：Consistency 指標衡量了該前因條件或組合是結果變量必要條件的強度；Coverage 指標衡量了某一組合與結果變量的相關程度，即可以解釋的樣本比例。最后通過比較簡化解與中間解，能夠得到引致結果發生的核心條件（Core Condition）與邊緣條件（Peripheral Condition）：核心條件在兩解中均存在，而邊緣條件僅出現在中間解中。核心條件對結果產生著較為重要的影響，而邊緣條件則起到相對輔助的作用。參考Fiss［24］表述方式，對各構型進行整理，得到最終結果。

5 研究結果分析

5.1 必要條件分析

必要條件是導致結果發生必須存在的條件，但是它的存在并不能保證結果必然發生。在模糊集分析中，當結果的實例構成條件實例的子集，必要條件就存在。依據模糊集分析的程序，在進行條件組合的真值分析之前，需要進行必要條件分析，檢測單個條件是否為結果的必要條件。按照術語，必要性模糊子集關系的一致性可以使用公式（1）評估。

當一致性得分大于0.9 時，則認為該條件為結果的必要條件。在fsQCA 3.0 軟件中進行“Necessary Conditions”分析，可以得到單項前因條件對結果的一致性得分如表2 所示。

表2 單個條件變量的必要性分析

由表2 可知，在結果變量指向高績效前提下，所有單個前因條件變量的一致性都沒有超過0.9，即不存在作為高績效結果變量必要條件的單個條件變量，高績效不一定必須通過某個條件實現。在結果變量指向低績效前提下，“～MAC”（市場活躍程度低）這一變量的一致性得分超過0.9，結合其覆蓋率，可以發現市場活躍程度低對區域高技術產業績效有顯著制約作用。可見高績效是多個因素相互組合、共同作用的，而非某一因素在起作用，也說明要素間組合具有等價性，不同組合同樣可以導致高績效，符合進一步組態研究的要求。

基于真值表的分析結果2），在fsQCA 3.0 軟件中進行“Standard Analyses”（標準分析），可以得到三個解（如表3、表4 所示），依次為：復雜解、簡約解、中間解。其中，復雜解是完全按照條件設置產生的結果，較為復雜且普適性差；簡約解結果較為簡單，但可能存在反事實的情況，且必要條件有可能被簡約解消去；中間解介于復雜解和簡約解之間，簡化過程中保留了必要條件，所以，中間解相對而言優于復雜解和簡約解，并且大多數學者都采用了中間解。

表3 高績效的創新環境前因條件構型（結果=EP）

表4 低績效的創新環境前因條件構型（結果=～EP）

參考Fiss［24］的研究，中間解和簡約解共同包含的前因條件為核心條件，中間解中包含但簡約解不包含的前因條件為邊緣或者輔助條件，將結果為EP（高成長績效）和～EP（低成長績效）中間解對應的前因條件組態列入表5。

表5 高低績效的創新環境前因條件組態

5.2 高績效的創新環境組態分析

通過表5 可以發現結果變量為高績效的三條路徑具有相同的核心條件組合，高市場開放程度和高創新重視程度，具體路徑如下：

高績效路徑H1（MAC*MOP*FIN*RD），表示核心條件高市場開放程度、高創新重視程度，加上輔助條件良好的內部經濟狀況、高市場活躍程度構成的前因條件組態，有助于區域高技術產業的發展。H1 組態的一致性分數0.987 294（consistency ≥0.9），即H1 組態是高績效結果變量的一組充分條件組合。這一組態包括兩種情形：第一種，案例的五個條件變量取值都較高，有江蘇、浙江、山東、湖北、廣東、四川、湖南7 個地區。以廣東為例，廣東市場開放程度、創新重視程度、市場活躍程度都位列所有省份第一，政府支持度位列第三，內部經濟狀況位列第四；第二種，案例的五個條件變量除了政府支持度比較低外，其余四個條件變量取值都較高，代表案例是安徽。此路徑中，政府支持度為無關變量。

（2）高績效路徑H2（～GOV*MOP*FIN*RD），表示核心條件高市場開放程度、高創新重視程度，加上輔助條件較好的內部經濟狀況、較低的政府支持力度構成的前因條件組態，有助于區域高技術產業的發展。且H2 組態的一致性分數0.975 352（consistency ≥0.9），即充分性得到支持。這一組態也包括兩種情形：第一種，除了政府支持度比較低外，其余四個條件變量取值都比較高，代表案例是安徽；第二種，政府支持度較低、市場活躍程度較低，但其余三個條件變量取值較高，代表案例是福建。此路徑中，市場活躍程度為無關變量。

（3）高績效路徑H3（GOV*MOP*～FIN*RD），表示核心條件高市場開放程度、高創新重視程度，加上輔助條件政府高度支持、內部經濟狀況較差構成的前因條件組態，有助于區域高技術產業的發展，H3 組態的一致性分數為0.958 932（consistency≥0.9）。這一組態也有兩種情形：第一種，內部經濟狀況較差，其余四個條件變量取值都比較高，代表城市上海；第二種，內部經濟狀況較差、市場活躍程度較低，其余三個條件變量取值都較高，代表城市天津、北京。此路徑中，市場活躍程度為無關變量。

綜上，根據構型的不同，將區域高技術產業高績效的構型分為兩類：（1）市場*產業驅動型-H1和H2 兩種構型。（2）政府*市場*創新共同驅動型——H3 構型。H1、H2 和H3 構型具有相同的核心條件高市場開放程度和高創新重視程度，在此核心構型基礎上高政府支持度、高市場活躍程度和高內部經濟狀況可以創造高績效。對比H1 和H2 構型，可以發現較強的市場活躍程度和較低的政府支持度具有互補性和替代性，可見，當政府支持度缺失時，市場活躍程度可以成為有效的代替，促進區域高技術產業的發展。對比H2 和H3 構型，可以發現政府支持度和內部經濟狀況具有互補性和替代性。對比H1、H2 和H3 構型，可以發現核心條件高市場開放程度、高創新重視程度具備的條件下，只需輔助以高政府支持度、高市場活躍程度、高內部經濟狀況之一就可以達到高績效。

5.3 低績效的創新環境組態分析

通過表5 可以發現結果變量為低績效的三條路徑，具有不一樣的核心條件，具體路徑如下：

（1）低績效路徑L1（～MAC*～MOP*～RD）表示：核心條件低市場開放程度、低創新重視程度，加上輔助條件低市場活躍程度構成的前因條件組態，該組態對應的區域高技術產業績效較低，且L1 組態的一致性分數0.974 494（consistency ≥0.9）。這一組態包括廣西、貴州、云南、內蒙古、甘肅、海南、黑龍江、西藏，除黑龍江政府支持度較高外，以上省份各項條件變量取值都較低且各方面發展也相對落后，應該從核心條件提升做起，擴大市場開放程度，加大對創新的重視程度，再根據自身情況，逐步改善輔助條件，進而提高績效。

（2）低績效路徑L2（～GOV*～MAC *FIN*～RD）表示：核心條件低創新重視程度，附加上輔助條件的較好的內部經濟狀況、較低的政府支持度、低市場活躍程度構成的前因條件組態，該組態對應的區域高技術產業績效較低。這一組態包括的省份有吉林、河北、重慶，其中重慶的市場開放程度很高，產業投資額也比較高，因此對重慶而言，只需要加大研發投入，就可以滿足高績效的充分條件。

（3）低績效路徑L3（GOV*～MAC *～MOP*FIN）表示：核心條件低市場開放程度，加上輔助條件良好的內部經濟狀況、較高的政府支持度、低市場活躍程度構成的前因條件組態，該組態對應的區域高技術產業績效較低。這一組態包括的省份有遼寧、陜西,其中陜西的內部經濟情況、政府支持度以及創新重視程度都比較高，只需要擴大市場開放程度，提高其出口交貨值，就可以滿足高績效的充分條件。

綜上，在低績效的3 種組態中，條件變量中至少有2 個取值較低，其中低市場開放程度和低創新重視程度是核心條件，低市場活躍程度是必要條件，可以發現區域高技術產業即使具有較高的內部經濟狀況和政府支持度，如果沒有市場且創新沒有及時跟進，依舊無法實現高績效。

6 結論與建議

6.1 結論

本文選取了中國27 個省份的高技術產業作為研究對象，采用模糊集定性比較分析方法（fsQCA），研究了政府創新環境、市場創新環境、產業創新環境構成的創新環境組態對區域高技術產業績效的影響，得到了導致區域高技術產業高績效和低績效的創新環境前因條件組合。主要結論有：（1）導致區域高技術產業高績效的路徑有3 條，其中高市場開放程度和高創新重視程度為核心條件，在邊緣條件中，市場活躍程度和政府支持度具有逆向互補性和替代性，政府支持度和內部經濟狀況具有互補性和替代性，即政府支持度缺失時，內部經濟狀況可以成為有效替代。可見，在市場開放程度和創新重視程度具備的條件下，只需輔助以政府支持度和內部經濟狀況之一就可以達到高績效。（2）導致區域高技術產業低績效的路徑也有3 條：主要是缺失核心條件市場開放程度或創新重視程度以及邊緣條件市場活躍程度，并且市場活躍程度也是必要條件，較低的市場活躍程度不利于形成產業集群效應，同時缺乏適度的產業內部良性競爭促進區域高技術產業的發展。可見，即使具備政府支持度和內部經濟狀況，沒有市場活躍程度以及創新重視程度的促進，依舊無法實現高績效。（3）fsQCA 不同于傳統計量方法，重在發現對于結果變量有解釋力的條件組合，考慮了條件變量間的相互依賴、共同作用于結果變量，比較高、低績效的不同路徑還可以發現QCA 結果的多重并發性（多條路徑）和非對稱性（低績效條件組態并非高績效條件組態的簡單“非”運算）。

6.2 啟示

通過對影響區域高技術產業績效的創新環境組態進行定性比較分析，得到的啟示有：（1）市場開放程度和創新重視程度對區域高技術產業的發展而言非常重要，是高績效必須具備的核心條件，但不是充分條件；（2）政府支持度和內部經濟狀況對區域高技術產業績效的提升，必須建立在良好的市場開放程度和創新重視程度基礎上，且政府支持度和內部經濟狀況具有互補性和替代性；（3）市場活躍程度取值較低時會抑制區域高技術產業的發展，但是高績效的省份市場活躍程度取值不一定高，所以政府應該根據自身資源情況控制省內高技術企業個數，維持良好的市場活躍程度；（4）創新環境要素的五個方面相互影響，不同的條件組合結果可能相同，所以應該注意創新環境要素之間的協調配合。

6.3 建議

本文結論為創新驅動背景下如何通過多種條件組合實現資源的最佳配置，促進區域高技術產業的發展提供了理論依據和決策基礎。為各區域政府基于自身的條件改善區域高技術產業績效提供了路徑選擇以及如何避免資源配置不當而造成低績效，對于促進各地區高技術產業的發展具有現實意義。結合上述啟示，給出如下建議：

（1）任何高績效的組態都離不開市場開放程度和創新重視程度，而低績效組態的市場開放程度和創新重視程度都比較低，可見這兩個條件是實現高績效的必要非充分條件。所以相關部門應該著重對上述兩項條件進行評估和重新配置，出臺鼓勵出口、激勵創新等相關政策，配套實施多種切實可行的優惠獎勵方案，如出口稅收優惠、科研經費補助、專利獎勵、知識產權保護等來改善現有的市場開放程度和創新重視程度。

（2）高績效構型具有相同的核心條件市場開放程度和創新重視程度，在此核心構型基礎上，市場開放程度和創新重視程度可以為區域高技術產業帶來高績效。因此在兩個核心條件具備后，相關部門可根據自身實際情況，輔助以政府支持度和內部經濟狀況，可采取稅收優惠、政府補助增強政府支持度。如若政府本身資金實力不強，可采取招商引資、增加商業貸款等增大產業投資額，改善內部經濟狀況，進而滿足高績效的組態，提升區域高技術產業績效。

（3）關于市場活躍程度，如果區域內高技術產業的企業個數較少，不利于形成產業集群，也沒有良好的市場競爭環境促進相互進步。而如果企業個數過多，相互競爭激烈，會增加產業間的內耗，不利于區域高技術產業的發展，所以對于目前績效較低的省份而言，應根據實際情況調整區域內高技術產業企業數量和規模。

注釋：

1）《中國高技術產業統計年鑒》在2018 年中斷更新一年，之后更新的2019 年和2020 年的統計口徑發生變更，為保證數據的一致性和連貫性，本文選用2014—2016 年數據。

2）篇幅受限，未在正文中列示真值表結果，留存備索。