戴小鳳， 朱衛(wèi)東

（1.合肥工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院，合肥 230009；2.安徽審計(jì)職業(yè)學(xué)院經(jīng)濟(jì)管理系，合肥 230601；3.合肥工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，合肥 230009）

一、引 言

（1）現(xiàn)實(shí)背景 中國(guó)資產(chǎn)評(píng)估行業(yè)經(jīng)過二十多年的發(fā)展，執(zhí)業(yè)范圍、服務(wù)領(lǐng)域、社會(huì)影響力日益擴(kuò)大，監(jiān)管水平穩(wěn)步提高，評(píng)估師執(zhí)業(yè)能力不斷提高，為社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展做出了重要貢獻(xiàn)，成為市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)不可或缺的重要力量［1］。目前，我國(guó)有近3000家評(píng)估機(jī)構(gòu)，執(zhí)業(yè)注冊(cè)資產(chǎn)評(píng)估師3萬多人，行業(yè)年收入超60億元［2］。

隨著評(píng)估業(yè)務(wù)的深入發(fā)展，訴訟案件不斷增多，評(píng)估師執(zhí)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)日益增加。資產(chǎn)評(píng)估協(xié)會(huì)逐漸意識(shí)到評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)對(duì)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)和行業(yè)發(fā)展的重大影響，于2012年發(fā)布了三項(xiàng)新準(zhǔn)則和兩項(xiàng)專家提示，規(guī)范了評(píng)估業(yè)務(wù)過程中利用專家工作行為，強(qiáng)化了執(zhí)業(yè)質(zhì)量監(jiān)管，對(duì)于防范和降低執(zhí)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)具有重大意義［3］。

（2）資產(chǎn)評(píng)估執(zhí)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)及其產(chǎn)生原因 潘學(xué)模將資產(chǎn)評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)定義為“與資產(chǎn)評(píng)估有關(guān)的機(jī)構(gòu)和個(gè)人因資產(chǎn)評(píng)估事項(xiàng)所遭受損失的可能性”，并將評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)分為立法風(fēng)險(xiǎn)、評(píng)估管理風(fēng)險(xiǎn)、評(píng)估執(zhí)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)和評(píng)估結(jié)果使用風(fēng)險(xiǎn)［4］。

資產(chǎn)評(píng)估執(zhí)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)是注冊(cè)資產(chǎn)評(píng)估師及評(píng)估機(jī)構(gòu)在對(duì)特定資產(chǎn)的價(jià)值分析、估算并發(fā)表專業(yè)意見的過程中，因違反執(zhí)業(yè)規(guī)范或評(píng)估結(jié)果不公允，使相關(guān)利益方受到損失，由此應(yīng)承擔(dān)的損失和責(zé)任［5］。本文根據(jù)評(píng)估執(zhí)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)及表現(xiàn)形式，結(jié)合我國(guó)資產(chǎn)評(píng)估行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，認(rèn)為資產(chǎn)評(píng)估的不確定性、專業(yè)勝任能力不足、利用專家不當(dāng)是導(dǎo)致資產(chǎn)評(píng)估執(zhí)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的主要原因。

（3）國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 20世紀(jì)80年代后，美國(guó)發(fā)生了因缺陷性、欺詐性評(píng)估而致的金融泡沫事件，美國(guó)政府意識(shí)到評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)對(duì)經(jīng)濟(jì)的嚴(yán)重影響，隨之建立了法律規(guī)范、政府監(jiān)管、評(píng)估分會(huì)和州評(píng)估局、行業(yè)自律——評(píng)估促進(jìn)會(huì)三層一體的管理體制來管理評(píng)估行業(yè)，防范和降低評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)［6］。澳大利亞主要研究資產(chǎn)評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)的防控措施，提出了利用專業(yè)賠償保險(xiǎn)來分散資產(chǎn)評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)［7］。20世紀(jì)80年代，我國(guó)資產(chǎn)評(píng)估理論界將風(fēng)險(xiǎn)管理的理論引入到資產(chǎn)評(píng)估行業(yè)，隨后學(xué)者們從行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)環(huán)境、風(fēng)險(xiǎn)來源、風(fēng)險(xiǎn)類別、風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避等方面展開研究并提出相應(yīng)對(duì)策；王海粟等提出的風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)［8］，潘學(xué)模概括的資產(chǎn)評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)的表現(xiàn)形式及評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)的防范對(duì)策具有一定的代表性［9］。

盡管近年來國(guó)內(nèi)外學(xué)者越來越關(guān)注資產(chǎn)評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)控制，但是關(guān)于評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)防范和控制方面的研究成果很少，缺乏有效控制評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)的方法。因此，本文擬應(yīng)用二維語義證據(jù)推理理論評(píng)估項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)，并對(duì)項(xiàng)目進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)排序，評(píng)估機(jī)構(gòu)可以根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)排序結(jié)果結(jié)合評(píng)估師自身專業(yè)勝任能力，決定是否承接業(yè)務(wù)，承接業(yè)務(wù)后是否聘請(qǐng)專家協(xié)助評(píng)估工作，從而有效控制執(zhí)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。研究成果對(duì)于促進(jìn)評(píng)估機(jī)構(gòu)、評(píng)估師規(guī)范執(zhí)業(yè)以及資產(chǎn)評(píng)估行業(yè)的健康發(fā)展有一定的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

二、二維語義的證據(jù)推理理論與方法

1.二維語言評(píng)價(jià)信息

設(shè)Θ為二元邏輯的識(shí)別框架，Θ＝｛θ1，θ2，θ3，θ4｝，θ＝｛θ1｝為決策關(guān)注的子集。對(duì)于集函數(shù)m：2Θ→［0，1］，Θ轉(zhuǎn)化為θUˉθ，那么用ωθ＝（bθ，dθ，uθ，aθ）表示觀念，bθ、dθ、uθ、aθ分別表示對(duì)某一事物的肯定、否定、不確定程度以及元素間關(guān)聯(lián)度［10］。

m（v）為mass函數(shù)；θ，v均屬于Θ的冪集；bθ＋dθ＋uθ＝1（θ≠φ）。

二維語言評(píng)價(jià)信息可以描述決策問題和決策者主觀認(rèn)識(shí)不確定性，這與bθ，dθ，uθ的內(nèi)涵相對(duì)應(yīng)［11］，因此將應(yīng)用主觀信度描述二維語言評(píng)價(jià)信息。

2.證據(jù)的合成和沖突分析

Zadeh指出證據(jù)間不存在強(qiáng)沖突，直接合成證據(jù)效果好，存在高度沖突，直接合成的結(jié)果可能與實(shí)際情況不符［13］。基于此，本文擬在證據(jù)合成前進(jìn)行沖突分析（如圖1），有助于了解證據(jù)間關(guān)系，識(shí)別、處理異常證據(jù)，有效解決沖突證據(jù)合成的問題。

3.二維語言評(píng)價(jià)信息的距離

圖1 沖突分析

（Pa，Qa）、（Pb，Qb）分別表示兩位決策者DMa和DMb提供的二維語言評(píng)價(jià)信息，量化為主觀信度ta、tb，則（Pa，Qa）和（Pb，Qb）的距離為［11］：

式中，e＝b＋ub、f＝d＋ud描述二維語言評(píng)價(jià)信息下的肯定、否定程度。

4.虛擬同盟的劃分

朱衛(wèi)東等提出應(yīng)用與分層聚類相似的方法構(gòu)建虛擬同盟［11］，具體步驟見圖2。

圖2 虛擬同盟的構(gòu)建流程

5.沖突程度的測(cè)度

在由N位決策者組成的決策群中，可以計(jì)算其中任一位決策者與其它決策者對(duì)方案Ak所持意見的距離，沖突程度的測(cè)度為（6）式中距離的平均值：

6.群決策意見的綜合

周光中提出利用沖突分析將N位決策者組成的決策群體分為T個(gè)虛擬同盟［14］。根據(jù)圖1可知同一個(gè)同盟t內(nèi)的證據(jù)可利用D－S合成公式直接合成。令為同盟t的合成結(jié)果，由于同盟間決策意見存在明顯沖突，對(duì)各同盟的意見加權(quán)平均，最終得到方案Ak的綜合決策意見Vk＝（bk，dk，uk），其中，

虛擬同盟t內(nèi)決策者的個(gè)數(shù)為Nt，權(quán)重值為:

三、資產(chǎn)評(píng)估執(zhí)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)證研究

為了更好地處理資產(chǎn)評(píng)估的不確定性、評(píng)估價(jià)值判斷的不一致性，有效防范資產(chǎn)評(píng)估執(zhí)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，本文利用二維語義的證據(jù)推理理論綜合評(píng)估專家對(duì)評(píng)估項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)，從而形成一致的意見。利用沖突分析劃分虛擬聯(lián)盟，應(yīng)用合成規(guī)則綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果，更好地為后續(xù)是否承接資產(chǎn)評(píng)估項(xiàng)目、業(yè)務(wù)進(jìn)行中是否聘請(qǐng)專家協(xié)助工作提供意見。

1.評(píng)估專家決策意見的綜合

本文從ZY資產(chǎn)評(píng)估事務(wù)所選取了四個(gè)評(píng)估項(xiàng)目，請(qǐng)10位評(píng)估專家對(duì)A1、A2、A3、A4項(xiàng)目進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。

設(shè)定一類、二類語言評(píng)價(jià)信息，以集合X、V描述，其中X＝｛θ1，θ2，θ3，θ4，θ5｝＝｛很低，低，中，高，很高｝，V＝｛V1，V2，V3｝＝｛一定，很可能，也許｝。咨詢專家意見，利用Maccrimmon兩極對(duì)比法［11］將結(jié)果量化為二維語言評(píng)價(jià)信息矩陣，如表1所示：

表1 二維語言評(píng)價(jià)信息矩陣

續(xù)表

根據(jù)前文方法及表1數(shù)據(jù)，處理項(xiàng)目A1的二維語言評(píng)價(jià)信息，得到關(guān)于項(xiàng)目A1評(píng)估結(jié)果的相似矩陣，如表2所示：

表2 關(guān)于項(xiàng)目A1評(píng)估結(jié)果的相似矩陣

預(yù)先設(shè)定沖突閾值DMthreshold＝0.39，經(jīng)過沖突分析，將10位評(píng)估專家劃分為2個(gè)虛擬聯(lián)盟分別為g1＝｛SD1，SD2，SD3，SD4，SD5，SD9，SD10｝，g2＝｛SD6，SD7，SD8｝，最終得到?jīng)_突程度CDA1＝0.777，遠(yuǎn)大于沖突閾值，可見虛擬聯(lián)盟g1，g2評(píng)估專家意見存在明顯沖突。

聯(lián)盟g1內(nèi)的7名評(píng)估專家意見不存在明顯沖突，利用D－S合成公式直接合成得到0），同理聯(lián)盟g2內(nèi)評(píng)估專家意見VA1（2）＝（0.983，0.009，0.008）。虛擬同盟g1、g2內(nèi)分別有7名、3名決策者，利用式（11）得到權(quán)重值分別為r（g1）＝7／10，r（g2）＝3／10。利用式（8）、（9）、（10）對(duì)聯(lián)盟g1，g2的意見加權(quán)平均，最終得到項(xiàng)目A1的綜合決策意見VA1＝（0.295，0.703，0.002）。

同理，對(duì)項(xiàng)目A2，A3，A4進(jìn)行沖突分析，得到綜合評(píng)估結(jié)果分別為：

（0.808，0.184，0.008），（0.725，0.263，0.012），（0.658，0.242，0.1）。

2.應(yīng)用結(jié)果對(duì)比分析

為驗(yàn)證經(jīng)過沖突分析后的綜合決策意見更具科學(xué)性、客觀性。本文將經(jīng)過沖突分析后得到的綜合評(píng)估結(jié)果和未經(jīng)沖突分析應(yīng)用D－S合成公式直接合成的結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比（見表3）。限于篇幅，本文僅給出了結(jié)果比較，省略了計(jì)算過程。

表3 經(jīng)過沖突分析與未經(jīng)沖突分析的群決策意見對(duì)比

以項(xiàng)目A1為例，經(jīng)過沖突分析得到綜合決策意見VA1＝（0.295，0.703，0.002），既反映了虛擬聯(lián)盟g1內(nèi)評(píng)估專家對(duì)項(xiàng)目A1的否定意見，也反映了虛擬聯(lián)盟g2內(nèi)評(píng)估專家對(duì)項(xiàng)目A1的肯定程度，以及專家決策的不確定性。由表3可知，不考慮評(píng)估專家意見的沖突，對(duì)項(xiàng)目A1內(nèi)證據(jù)應(yīng)用D－S合成公式直接合成，得到?jīng)Q策意見為（0.002，0.998，0），直接合成結(jié)果意味著評(píng)估專家對(duì)項(xiàng)目A1的否定程度高達(dá)99.8%，虛擬聯(lián)盟g2內(nèi)評(píng)估專家對(duì)項(xiàng)目A1的肯定意見難以體現(xiàn)，忽視了專家決策的不確定性。結(jié)果對(duì)比驗(yàn)證了經(jīng)過沖突分析后的綜合決策意見更具科學(xué)性、客觀性。

3.評(píng)估項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)排序

根據(jù)比較信任區(qū)間的思路，假設(shè)任意兩個(gè)評(píng)估項(xiàng)目A、B的綜合意見對(duì)應(yīng)的主觀證據(jù)分別為（bA，dA，uA）和（bB，dB，uB），

基于二維語義的證據(jù)推理方法獲得的綜合決策意見是以主觀證據(jù)的形式量化表示的，表3中經(jīng)過沖突分析的四個(gè)項(xiàng)目的群決策意見中UAk≠0（k＝1，2，3，4），體現(xiàn)了專家決策的不確定性，可以用比較信任區(qū)間的思路對(duì)項(xiàng)目A1，A2，A3，A4的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行兩兩比較，最終得到風(fēng)險(xiǎn)排序結(jié)果；而未經(jīng)沖突分析的A1，A2，A3項(xiàng)目的群決策意見中（k＝1，2，3），完全不能反映專家決策的不確定性，無法用公式（12）對(duì)項(xiàng)目A1，A2，A3風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行兩兩比較，不能得到項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)排序結(jié)果?？梢?，經(jīng)過沖突分析后的綜合決策意見實(shí)際操作性更強(qiáng)。

利用表3中經(jīng)過沖突分析的群決策意見結(jié)果，對(duì)評(píng)估項(xiàng)目A1，A2，A3，A4兩兩比較，進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)排序：

P（A1＞A2）＝0＜0.5，項(xiàng)目A2風(fēng)險(xiǎn)高于項(xiàng)目A1；

P（A3＞A2）＝0＜0.5，項(xiàng)目A2風(fēng)險(xiǎn)高于項(xiàng)目A3；

P（A4＞A3）＝0.29＜0.5，項(xiàng)目A3風(fēng)險(xiǎn)高于項(xiàng)目A4；

P（A1＞A4）＝0＜0.5，項(xiàng)目A4風(fēng)險(xiǎn)高于項(xiàng)目A1。

由以上結(jié)果得到四個(gè)評(píng)估項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)排序A2＞A3＞A4＞A1。

由于A1，A2，A3，A4評(píng)估項(xiàng)目涉及不同行業(yè)，評(píng)估業(yè)務(wù)紛繁復(fù)雜，評(píng)估機(jī)構(gòu)可在制定項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃時(shí)，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)排序情況，對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估項(xiàng)目A2、A3的可行性進(jìn)行進(jìn)一步論證分析，對(duì)評(píng)估師自身的專業(yè)勝任能力進(jìn)行評(píng)價(jià)。若存在勝任能力不足的情況，可考慮不承接該項(xiàng)評(píng)估業(yè)務(wù)；也可以考慮聘請(qǐng)專家協(xié)助開展業(yè)務(wù)，并且在進(jìn)行評(píng)估業(yè)務(wù)之前找出其中可能存在的風(fēng)險(xiǎn)因素，制定有針對(duì)性的規(guī)避措施，評(píng)估過程中嚴(yán)格遵守評(píng)估準(zhǔn)則、會(huì)計(jì)法規(guī)及管理制度，保持職業(yè)謹(jǐn)慎態(tài)度，防范執(zhí)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。

四、降低資產(chǎn)評(píng)估執(zhí)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的對(duì)策建議

在研究資產(chǎn)評(píng)估行業(yè)的現(xiàn)實(shí)背景、執(zhí)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)及其產(chǎn)生的基礎(chǔ)上，依據(jù)應(yīng)用二維語義證據(jù)推理理論評(píng)估項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)證分析結(jié)果，提出資產(chǎn)評(píng)估執(zhí)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的防范措施。

1.增強(qiáng)資產(chǎn)評(píng)估機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)防范意識(shí)

評(píng)估機(jī)構(gòu)要增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)防范意識(shí)，完善責(zé)任制度。在承接業(yè)務(wù)前，請(qǐng)專家對(duì)評(píng)估項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)，結(jié)合評(píng)估師自身的專業(yè)勝任能力和專家綜合意見決定是否承接業(yè)務(wù)，若項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)過高，必要時(shí)可以不投標(biāo)、不參與，規(guī)避執(zhí)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。

2.規(guī)范注冊(cè)資產(chǎn)評(píng)估師利用專家工作行為

評(píng)估準(zhǔn)備階段，通過制定詳細(xì)的工作計(jì)劃、咨詢專家意見、廣泛搜集數(shù)據(jù)資料等方法來防范風(fēng)險(xiǎn)。聘請(qǐng)專家時(shí)遵循嚴(yán)格的程序，在評(píng)估報(bào)告中說明聘請(qǐng)專家工作的內(nèi)容，并對(duì)專家參與的過程進(jìn)行必要的核實(shí)，確信合理性和可信度。

3.提高資產(chǎn)評(píng)估人員的執(zhí)業(yè)能力

首先，讓資產(chǎn)評(píng)估人員接受理論知識(shí)學(xué)習(xí)、技能訓(xùn)練和評(píng)估實(shí)踐。在實(shí)際工作中評(píng)估人員通過理論學(xué)習(xí)和實(shí)踐，積累經(jīng)驗(yàn)、總結(jié)教訓(xùn)，充分理解資產(chǎn)評(píng)估法規(guī)及相關(guān)執(zhí)業(yè)準(zhǔn)則，嚴(yán)格遵循評(píng)估程序，正確選擇并能熟練應(yīng)用各種評(píng)估方法。

其次，加強(qiáng)評(píng)估人員的職業(yè)培訓(xùn)，鼓勵(lì)評(píng)估人員參加行業(yè)相關(guān)資格考試，鼓勵(lì)評(píng)估人員參加相關(guān)專業(yè)學(xué)歷考試及職業(yè)資格考試，對(duì)評(píng)估師進(jìn)行持續(xù)的職業(yè)后續(xù)教育及行業(yè)培訓(xùn)，使其及時(shí)了解相關(guān)的評(píng)估法規(guī)，更好地掌握評(píng)估方法，提高專業(yè)勝任能力。

最后，提升評(píng)估人員的職業(yè)品質(zhì)。在執(zhí)業(yè)過程中，嚴(yán)格遵守資產(chǎn)評(píng)估準(zhǔn)則、會(huì)計(jì)法規(guī)及管理制度，增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)防范意識(shí)。

［1］ 財(cái)政部企業(yè)司，中國(guó)資產(chǎn)評(píng)估協(xié)會(huì).中國(guó)資產(chǎn)評(píng)估行業(yè)迎來了前所未有的發(fā)展機(jī)遇［EB／OL］.［2013－10－11］.http：／／m.mof.gov.cn／zcjd／201310／t20131011＿997616.htm.

［2］ 中國(guó)資產(chǎn)評(píng)估協(xié)會(huì).資產(chǎn)評(píng)估［M］.北京：中國(guó)財(cái)政經(jīng)濟(jì)出版社，2013：470.

［3］ 中國(guó)資產(chǎn)評(píng)估協(xié)會(huì).中國(guó)資產(chǎn)評(píng)估協(xié)會(huì)發(fā)布三項(xiàng)新準(zhǔn)則和兩項(xiàng)專家提示［EB／OL］.（2013－03－19）［2014－01－07］.http：／／www.cas.org.cn／pgbz／pgzc／41423.htm.

［4］ 潘學(xué)模.資產(chǎn)評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)類別分析［J］.中國(guó)資產(chǎn)評(píng)估，2000，（3）：18－20.

［5］ 王家治.資產(chǎn)評(píng)估執(zhí)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)研究［D］.成都：西南財(cái)經(jīng)大學(xué)，2009.

［6］ 林 琳.以財(cái)務(wù)報(bào)告為目的的評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)研究［D］.保定：河北農(nóng)業(yè)大學(xué)，2009.

［7］ 劉 艷.資產(chǎn)評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)管理研究［D］.廣州：廣東工業(yè)大學(xué)，2003.

［8］ 汪海粟，文 豪，張世如.資產(chǎn)評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)界定及防范體系［J］.中國(guó)資產(chǎn)評(píng)估，2002，（6）：6－10.

［9］ 潘學(xué)模.資產(chǎn)評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)及其防范［J］.財(cái)會(huì)月刊，2003，（16）：12－13.

［10］ Josang A.Subjective evidential reasoning［A］.In Proceedings 9th International Conference on Information Processing and Management of Uncertainty in Know ledge－based Systems，2002，7：1671－1678.

［11］ 朱衛(wèi)東，周光中，楊善林.基于二維語言評(píng)價(jià)信息的群體決策方法［J］.系統(tǒng)工程，2009，（2）：113－118.

［12］ 段新生.證據(jù)理論與決策人工智能［M］.北京：中國(guó)人民大學(xué)出版社，1993：30－31.

［13］ Zadeh L A，Review of books：a mathematical theory of evidence，AIM agazine，1984.

［14］ 周光中.基于D－S證據(jù)理論的科學(xué)基金立項(xiàng)評(píng)估問題研究［D］.合肥：合肥工業(yè)大學(xué)，2009.