任志安，劉雨佳

(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，安徽 蚌埠 233030)

安徽省農(nóng)業(yè)供給影響因素的空間研究

任志安，劉雨佳

(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，安徽 蚌埠 233030)

采用安徽省2006-2015年期間16個地市的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的相關(guān)數(shù)據(jù)，利用莫蘭指數(shù)驗(yàn)證了空間相關(guān)性，通過建立柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)和空間計(jì)量(SAR與SEM)模型，驗(yàn)證了影響安徽省農(nóng)業(yè)供給的影響因素。結(jié)論表明：(1)安徽省16個城市之間的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出存在空間相關(guān)性，區(qū)域之間應(yīng)該加強(qiáng)合作，促進(jìn)農(nóng)業(yè)的發(fā)展；(2)安徽省16個城市中影響農(nóng)業(yè)供給的因素依然是勞動力、土地以及資本，安徽省應(yīng)該從此三要素入手，制定相關(guān)的對策建議以提高農(nóng)業(yè)供給。

農(nóng)業(yè)供給；莫蘭指數(shù)；空間計(jì)量模型

農(nóng)業(yè)是我國國民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，安徽省又是我國的農(nóng)業(yè)大省，其農(nóng)業(yè)的發(fā)展在國民經(jīng)濟(jì)中具有舉足輕重的地位，且在2015年12月下旬召開的中央農(nóng)村工作會議中，強(qiáng)調(diào)了“要著力加強(qiáng)農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，提高農(nóng)業(yè)供給體系質(zhì)量和效率，使農(nóng)產(chǎn)品供給數(shù)量充足、品種和質(zhì)量契合消費(fèi)者需要，真正形成結(jié)構(gòu)合理、保障有力的農(nóng)產(chǎn)品有效供給”，因此在當(dāng)前進(jìn)行的“供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革”下，對安徽省農(nóng)業(yè)供給影響因素的研究顯得尤為重要，同時也具有現(xiàn)實(shí)意義。本文運(yùn)用了安徽省16個城市的數(shù)據(jù)，建立柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)模型，利用莫蘭指數(shù)，空間計(jì)量模型等相關(guān)模型，對影響安徽省農(nóng)業(yè)供給效率的因素進(jìn)行了定量的分析，從而為提高安徽省農(nóng)業(yè)供給側(cè)改革提供可行的方案。

一、文獻(xiàn)綜述

目前，學(xué)術(shù)界對于農(nóng)業(yè)的研究大多集中在兩個方向：一是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、產(chǎn)業(yè)化的研究；二是農(nóng)業(yè)公共產(chǎn)品供給的研究。其次學(xué)術(shù)界的專家學(xué)者更多地使用理論及邏輯分析的方法進(jìn)行闡述，很少有加入理論模型結(jié)合相關(guān)軟件的實(shí)證分析，加入空間因素的時空研究更是少之又少。

1.農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、產(chǎn)業(yè)化的研究

研究農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、產(chǎn)業(yè)化的文獻(xiàn)可謂是汗牛充棟，閆磊(2016)認(rèn)為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展對農(nóng)民收入增長邊際作用存在先遞增后遞減趨勢；張紅宇(2015)認(rèn)為與其他國家的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化相比,中國的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化是有特色的，也蘊(yùn)含著特殊的內(nèi)涵；龍冬平(2014)認(rèn)為社會文明進(jìn)步的重要標(biāo)志，即是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)展水平，同時農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化是中國"四化"的重要組成部分；蔡海龍(2013)認(rèn)為完善和優(yōu)化產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)寝r(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化縱向發(fā)展的重要途徑和方法；擴(kuò)大規(guī)模經(jīng)營，發(fā)揮規(guī)模效益，使得資源合理配置是農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化橫向發(fā)展的重要途徑和方法。

2.農(nóng)業(yè)公共商品供給的研究

學(xué)術(shù)界對農(nóng)業(yè)公共產(chǎn)品供給的研究成果也十分顯著，程曉文(2016)認(rèn)為農(nóng)村公共物品的有效供給,提高農(nóng)村公共服務(wù)的能力,有利于增強(qiáng)農(nóng)業(yè)的競爭力、促進(jìn)農(nóng)民的收入和改善農(nóng)村面貌；嚴(yán)奉憲(2015)認(rèn)為農(nóng)業(yè)減災(zāi)公共品的供給對于減少農(nóng)業(yè)災(zāi)害帶來的損失具有重要意義,并且必須建立在農(nóng)戶需求的基礎(chǔ)上,提供他們切實(shí)需要的減災(zāi)公共品；賀林波(2014)認(rèn)為農(nóng)村公共產(chǎn)品在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展中對促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的作用越來越顯著；曾福生(2013)認(rèn)為在農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的供給效率方面，我國西部地區(qū)的平均水平明顯低于東中部的平均水平,同時，在規(guī)模報酬方面,大多數(shù)在西部的省份的規(guī)模報酬都是遞增的;他還認(rèn)為我國的教育發(fā)展投資水平越高，農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施供給效率越高,而人均GDP以及財(cái)政支出中的農(nóng)業(yè)支出占GDP比重越高，會導(dǎo)致農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施供給效率降低。

3.農(nóng)業(yè)的理論研究

關(guān)于農(nóng)業(yè)的理論研究大多是從相關(guān)的改革內(nèi)涵或某一現(xiàn)象出發(fā)，提出相關(guān)的對策建議，孔祥智(2016)認(rèn)為土地制度改革、結(jié)構(gòu)調(diào)整和糧食價格體制和補(bǔ)貼制度改革是當(dāng)前農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的三大主要任務(wù)；尹昌斌(2015)認(rèn)為加強(qiáng)農(nóng)業(yè)資源的保護(hù)，節(jié)約使用農(nóng)業(yè)資源，發(fā)展農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的循環(huán)模式等有益于推進(jìn)生態(tài)文明型的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)建設(shè),并提出加強(qiáng)生態(tài)補(bǔ)償?shù)戎贫劝才?對于探索生態(tài)文明型農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展道路,制定有針對性的推進(jìn)策略具有十分重要的意義；汪發(fā)元(2014)認(rèn)為我國想要培育新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體,首先就必須制定相應(yīng)政策，來保障新型經(jīng)營主體健康成長;其次應(yīng)當(dāng)制定適當(dāng)?shù)霓r(nóng)業(yè)經(jīng)營準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn),來保證農(nóng)業(yè)從業(yè)人員的素質(zhì)水平;再次就要實(shí)行農(nóng)業(yè)協(xié)會聯(lián)盟制,保障農(nóng)業(yè)從業(yè)人員的權(quán)益同時擴(kuò)大農(nóng)業(yè)市場的話語權(quán)；楊長福(2013)認(rèn)為現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)發(fā)展的主要障礙之一即是農(nóng)業(yè)人口老齡化,這一現(xiàn)象不僅導(dǎo)致了農(nóng)業(yè)有效勞動力不足,限制了農(nóng)業(yè)資本的投入,此外還使得土地資源沒有得到合理的利用,嚴(yán)重阻礙了現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展。

綜上所述，我們可以看出學(xué)術(shù)界對農(nóng)業(yè)的供給要素的研究還十分匱乏，而供給要素在區(qū)域之間的交換流動在我們的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中也是必然的，因此本文加入空間因素后對農(nóng)業(yè)供給要素的研究就十分必要也是具有現(xiàn)實(shí)意義的。

二、安徽省農(nóng)業(yè)供給模型建立

1.農(nóng)業(yè)供給相關(guān)數(shù)據(jù)的選擇

農(nóng)業(yè)供給可以看作是農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)，從而影響產(chǎn)量的因素即為生產(chǎn)要素的投入量，因此生產(chǎn)的要素為：資本、勞動、土地、企業(yè)家才能。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，因?yàn)槠髽I(yè)家才能難以量化，故而本文不考慮企業(yè)家才能。通過查閱《安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒》和安徽省統(tǒng)計(jì)公報后，本文選取安徽省2006年—2015年16個城市的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值表示農(nóng)業(yè)的產(chǎn)出，采用各地市的農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投入表示資本要素投入，采用各地市的農(nóng)業(yè)勞動力投入量表示農(nóng)業(yè)要素投入，采用各地市的農(nóng)作物播種面積表示土地要素投入量。

2.空間權(quán)重矩陣的確定

空間權(quán)重矩陣的類型有很多，有鄰接矩陣、發(fā)距離矩陣、經(jīng)濟(jì)權(quán)重矩陣、嵌套矩陣等。本文選擇鄰接矩陣，鄰接矩陣是根據(jù)研究目標(biāo)在地理上的是否相鄰為標(biāo)準(zhǔn)來進(jìn)行賦權(quán)，用以確定研究目標(biāo)的空間屬性特征。一般情況下，當(dāng)兩個研究對象在地理位置上是相鄰的，即擁有共同邊界的時候，將其權(quán)重設(shè)置為1。反之兩個研究目標(biāo)在地理上不相鄰的時候，將其權(quán)重設(shè)置為0。因此，根據(jù)安徽省16個城市是否相鄰，形成了一個16×16階的空間權(quán)重矩陣，如表1所示。

3.空間相關(guān)性的測度——莫蘭指數(shù)

在使用空間計(jì)量模型之前必須進(jìn)行空間相關(guān)性檢驗(yàn)，只有通過空間相關(guān)性檢驗(yàn)才能確定研究的對象具有相應(yīng)的空間關(guān)聯(lián)，從而進(jìn)一步進(jìn)行空間計(jì)量模型檢驗(yàn)?？臻g相關(guān)性一般可以分為正相關(guān)、負(fù)相關(guān)、不相關(guān)。目前，空間統(tǒng)計(jì)最常用的方法是采用莫蘭于1950年所提出的莫蘭指數(shù)(Moran’s I)來考察空間自相關(guān)性。莫蘭指數(shù)又分為全局莫蘭指數(shù)和局部莫蘭指數(shù)。全局莫蘭指數(shù)(global Moran’s I)考察的是整個樣本所處空間的聚集情況，其計(jì)算式如式(1)所示：

(1)

其中，全局Moran’s I的取值范圍一般在-1到1之間，越接近1就表示越強(qiáng)烈的正自相關(guān)，即高值與高值相鄰，低值與低值相鄰；越接近-1，則說明負(fù)自相關(guān)越強(qiáng)烈，即高值與低值相鄰，低值與高值相鄰；若全局Moran’s I的值接近0，則說明不存在空間自相關(guān)，即空間分布是隨機(jī)的。

局部莫蘭指數(shù)(local Moran’s I)即是可以知道具體是哪一個位置存在明顯的空間聚集，其表達(dá)式如式(2)所示：

表1 安徽省16個城市空間權(quán)重矩陣

(2)

局部莫蘭指數(shù)的含義與全局莫蘭指數(shù)類似：若為正值，則絕對值越大，表示該地區(qū)與周邊的空間正自相關(guān)性越強(qiáng)；若為負(fù)值，則絕對值越大，表示該地區(qū)與周邊的空間負(fù)自相關(guān)性越強(qiáng)。

4.安徽省農(nóng)業(yè)供給模型構(gòu)建

農(nóng)業(yè)的供給也即農(nóng)業(yè)的產(chǎn)出，通過大量相關(guān)研究的文獻(xiàn)，構(gòu)建含有勞動力要素投入、資本要素投入、土地要素投入以及技術(shù)要素投入的C-D生產(chǎn)函數(shù)，如式(3)所示。

(3)

其中，Yi表示第i個地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值，Ai表示第i個地區(qū)的技術(shù)要素投入量，Li表示第i個地區(qū)的勞動力要素投入量，Si表示第i個地區(qū)的土地要素投入量，Ki表示第i個地區(qū)的土地要素投入量，ei表示第i個地區(qū)的C-D函數(shù)隨機(jī)擾動項(xiàng)，α、β、γ分別為三種生產(chǎn)要素的彈性。對(3)式兩邊同時取對數(shù)，得到式(4)。

InYi=χi+αInLi+βInSi+γInKi+ei

(4)

因此，上式則表示一個地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值是由該地區(qū)的技術(shù)要素投入、勞動要素投入、土地要素投入以及資本要素投入之和決定的，又因?yàn)榧夹g(shù)要素難以量化，所以上式直接用常數(shù)項(xiàng)χi表示。

5.安徽省農(nóng)業(yè)供給的空間計(jì)量模型

空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中的基本模型分別是：空間滯后模型(SAR)和空間誤差模型(SEM)，不同的模型刻畫的是不同的空間相關(guān)性表現(xiàn)出來的不同的空間效應(yīng)。空間滯后模型則是刻畫因被解釋變量之間的空間依賴性對模型具有十分重要的影響從而導(dǎo)致了的空間相關(guān)性；空間誤差模型則是刻畫模型的隨機(jī)擾動項(xiàng)在空間上具有相關(guān)性。前文建立的計(jì)量模型并沒有考慮空間因素，然而在現(xiàn)實(shí)中的投入要素是可以自由流通的，從而其解釋變量不足以很好的估計(jì)和預(yù)測該變量的變化趨勢，因此本文選擇了加入空間因素的兩個空間計(jì)量模型進(jìn)行檢驗(yàn)。

空間滯后模型(SAR)是描述空間實(shí)質(zhì)相關(guān)性的模型，其模型的具體形式如式(5)所示。

InYi=χi+ρWInYi+αInLi+βInSi+γInKi+ei

(5)

其中，W表示空間權(quán)矩陣，WInYi表示空間滯后變量，反映了空間距離對區(qū)域行為的作用，ρ是系數(shù)，用來表示空間鄰近的區(qū)域之間農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的溢出效應(yīng)。

空間誤差模型(SEM)是描述空間擾動相關(guān)和空間總體相關(guān)的模型，其模型的具體形式如式(6)所示。

InYi=χi+αInLi+βInSi+γInKi+ei

ei=λWei+μi

(6)

其中，W表示空間權(quán)矩陣，λ是空間誤差系數(shù)，用來表示模型擾動項(xiàng)對鄰近區(qū)域農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的空間溢出效應(yīng)，μ為正態(tài)分布的隨機(jī)誤差項(xiàng)。SEM模型反映了存在于擾動項(xiàng)中的空間依賴作用，測度了鄰近區(qū)域關(guān)于農(nóng)業(yè)產(chǎn)出誤差對本地區(qū)觀測值的影響程度。

三、安徽省農(nóng)業(yè)供給的實(shí)證分析及結(jié)論

1.各地區(qū)農(nóng)業(yè)供給的空間相關(guān)性分析

上一節(jié)確定了安徽省16個城市的空間權(quán)重矩陣W，利用stata14，計(jì)算得出2006—2015年安徽省農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的全局莫蘭指數(shù)，結(jié)果如表2所示。從表2中我們能直觀地看出，2006-2015年安徽省農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的全局莫蘭指數(shù)有正值也有負(fù)值，且P值都通過了顯著性檢驗(yàn)，因此說明了安徽省16個城市之間均存在空間相關(guān)性，但可以看出這10年的莫蘭指數(shù)波動較大。

表2 2006—2015年安徽省農(nóng)業(yè)產(chǎn)出全局莫蘭指數(shù)

2.安徽省農(nóng)業(yè)供給相關(guān)實(shí)證分析

確定了安徽省農(nóng)業(yè)產(chǎn)出存在一定的空間相關(guān)性，從而進(jìn)一步利用stata軟件對(4)、(5)、(6)式進(jìn)行回歸，根據(jù)回歸結(jié)果分別對OLS以及加入了空間因素的SAR、SEM模型進(jìn)行分析，得到結(jié)果如表3所示。

表3 回歸結(jié)果

從表3的回歸結(jié)果中能夠看出，沒有加入空間因素的普通計(jì)量模型回歸結(jié)果，三要素系數(shù)均通過了顯著性檢驗(yàn)，但是莫蘭指數(shù)為0.1738，且通過顯著性檢驗(yàn)，同時修正后的LM檢驗(yàn)為5.2667，且通過了顯著性檢驗(yàn)，因此再一次證明了安徽省農(nóng)業(yè)產(chǎn)出存在空間相關(guān)性，所以沒有加入空間因素的OLS檢驗(yàn)結(jié)果不可靠，從而加入空間要素的空間計(jì)量模型回歸結(jié)果更加可靠。

從空間滯后模型回歸結(jié)果看出，農(nóng)業(yè)勞動力要素投入的產(chǎn)出彈性為0.1763，但并未通過1%的顯著性檢驗(yàn)，說明安徽省16個城市以勞動力投入要素為主的農(nóng)業(yè)勞動力增加對提高農(nóng)業(yè)供給上沒有顯著的作用；土地要素投入的產(chǎn)出彈性為0.7801，并且通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，說明安徽省16個城市以農(nóng)作物播種面積的土地要素投入增加對增加農(nóng)業(yè)供給有明顯的效果；資本要素投入的產(chǎn)出彈性為0.0506，并且通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，說明安徽省16個城市的資本要素投入是提高農(nóng)業(yè)供給的主要影響因素。ρ為0.5156，通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，表示鄰接的區(qū)域之間存在顯著的空間溢出效應(yīng)。

從空間誤差模型的結(jié)果看出，勞動力投入要素和資本要素投入分別為0.1079和0.0021，但均未通過1%的顯著性檢驗(yàn)，說明安徽省16個城市的勞動和資本要素投入對農(nóng)業(yè)供給并沒有顯著的效果；土地要素投入為0.8491，且通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，說明安徽省16個城市的土地要素投入增加將會使農(nóng)業(yè)供給有顯著地增加。λ為0.9191，通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，說明模型的隨機(jī)擾動項(xiàng)對鄰接區(qū)域的農(nóng)業(yè)供給有明顯的溢出效應(yīng)。

四、結(jié)論及對策建議

1.結(jié)論

從表3我們可以看出，三種模型的回歸結(jié)果中R2最大的是空間滯后模型，因此本文認(rèn)為空間滯后模型的回歸結(jié)果為最優(yōu)結(jié)果。從中我們也能看到三要素的系數(shù)均為正數(shù)，因此三種要素投入對農(nóng)業(yè)供給存在正向的影響，從三種要素的投入方面入手有助于提高安徽省農(nóng)業(yè)的供給。

本文通過收集安徽省16個城市的數(shù)據(jù)，建立不加入空間因素的普通計(jì)量模型以及加入空間因素的空間滯后模型和空間誤差模型，通過stata軟件進(jìn)行回歸分析得到以下結(jié)論：(1)安徽省16個城市之間的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出存在空間相關(guān)性，區(qū)域之間應(yīng)該利用空間相關(guān)性，加強(qiáng)相互之間的合作，促進(jìn)農(nóng)業(yè)的發(fā)展；(2)安徽省16個城市中影響農(nóng)業(yè)供給的因素依然是勞動力、土地以及資本，想要提高農(nóng)業(yè)供給就從這三個要素上入手。

2.對策建議

通過對安徽省16個地市農(nóng)業(yè)供給的影響因素時空研究分析，發(fā)現(xiàn)安徽省農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的重點(diǎn)應(yīng)該在于農(nóng)業(yè)的供給要素投入上，因此分別從勞動力、土地和資本投入三個方面來提出相應(yīng)的對策建議：(1)制定有關(guān)農(nóng)業(yè)的科技創(chuàng)新激勵制度。將科技成果及時落實(shí)為收益；同時安徽省應(yīng)該注重農(nóng)業(yè)科研杰出人才的培養(yǎng)，以及制定相關(guān)的人才挽留制度；安徽省應(yīng)該加強(qiáng)對知識產(chǎn)權(quán)的保護(hù)，保障農(nóng)業(yè)科研杰出人員的科研成果。(2)加快推進(jìn)土地制度相關(guān)改革。安徽省應(yīng)該將農(nóng)民的資本以入股形式投入農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，使得農(nóng)民改革分紅獲得收入；此外還應(yīng)該盡快落實(shí)農(nóng)村土地承包經(jīng)營權(quán)的權(quán)屬問題，加快農(nóng)村集體經(jīng)營性建設(shè)用地、農(nóng)村宅基地制度以及土地征收制度一系列改革的步伐。(3)進(jìn)一步完善農(nóng)村集體產(chǎn)權(quán)制度。安徽省應(yīng)該總結(jié)其他省市的農(nóng)村集體資產(chǎn)股份權(quán)改革試點(diǎn)的相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，積極地在省內(nèi)選擇改革試點(diǎn)區(qū)，明確農(nóng)民成員的身份，將經(jīng)營性的資產(chǎn)公開量化，以此保障農(nóng)民的農(nóng)村集體經(jīng)營性資產(chǎn)。

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Class No.:F323.1 Document Mark：A

(責(zé)任編輯：宋瑞斌)

Spatial Distribution of Factors Influenced Agricultural Supply in Anhui Province

Ren Zhi’an，Liu Yujia

(School of Economics, Anhui University of Finance& Economics, Bengbu, Anhui 233000，China)

Based on the data of gross agricultural production and agricultural production factors of 16 cities during the period of 2006 to 2015 in Anhui and the Moran index, we established a Cobb Douglas production function and spatial econometric model (SAR and SEM) to verify the influenced factors . The conclusion shows that: (1) Since the agricultural output among the 16 different regions has the spatial correlation, we should strengthen cooperation and promote the development of agriculture; (2) Factors affected the agricultural products supply is still labor, land and capital, we should take some effective measures to increase the supply of the agricultural products.

agricultural supply; Moran index; spatial econometric model

任志安，博士，安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)皖北研究院。研究方向：城市與區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)、西方經(jīng)濟(jì)學(xué)。 劉雨佳，在讀碩士，安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院。研究方向：安徽省經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化。

2017年蚌埠市社科規(guī)劃項(xiàng)目(重大項(xiàng)目)(BB17A001)；2017年度蚌埠市領(lǐng)導(dǎo)圈定課題(BBSLDQDKT2017B02)；安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)研究生科研創(chuàng)新基金項(xiàng)目(ACYC2016087)。

1672-6758(2017)07-0060-6

F323.1

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