趙 君，武云亮

安徽財經(jīng)大學(xué)國際經(jīng)濟貿(mào)易學(xué)院，蚌埠，233000

我國霧霾集聚的空間特征及其影響因素
——基于環(huán)境模型的實證分析

趙 君，武云亮

安徽財經(jīng)大學(xué)國際經(jīng)濟貿(mào)易學(xué)院，蚌埠，233000

基于環(huán)境模型，利用31個省市自治區(qū)2005-2015年的面板數(shù)據(jù)建立靜態(tài)和動態(tài)計量模型，研究霧霾治理的影響因素，對比分析三大地區(qū)，并研究了我國霧霾集聚的空間特征。結(jié)果表明：經(jīng)濟發(fā)展水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對霧霾治理效果顯著，驗證了波特假說的存在，但是環(huán)境規(guī)制影響不大；同時我國霧霾污染呈現(xiàn)集聚現(xiàn)象，大多數(shù)省份呈現(xiàn)高高集聚和低低集聚態(tài)勢。基于此，從經(jīng)濟發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和環(huán)境規(guī)制三個方面提出了霧霾治理的建議。

霧霾集聚；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整；空間相關(guān)性；霧霾治理；環(huán)境模型

1 問題的提出

中國經(jīng)濟高速發(fā)展的同時一場“霧霾戰(zhàn)役”席卷我國大部分地區(qū)，霧霾泛濫已成為國民之殤，調(diào)查顯示，長三角、珠三角、京津冀三大區(qū)域的霧霾頻發(fā)，每年霧霾出現(xiàn)的天數(shù)竟高達100 天以上。霧霾頻發(fā)給社會發(fā)展和人民生活造成了不利影響，霧霾治理刻不容緩，找出霧霾污染最顯著的影響因素對霧霾治理顯得尤為重要。

關(guān)于霧霾的研究，國外學(xué)者要早于國內(nèi)學(xué)者。起初大多是基于霧霾來源、組成、危害和治理對策上進行分析，但是隨著霧霾污染加劇，對于其空間效應(yīng)和經(jīng)濟誘因的研究也隨之增多。國外學(xué)者對于大氣環(huán)境污染的空間研究大多基于誘因，空間計量專家Anselin[1]首次探討了空間研究的價值和意義，F(xiàn)rank認為經(jīng)濟集聚是造成環(huán)境污染的重要誘因[2-3]。

國內(nèi)學(xué)者對霧霾的研究主要集中在空間效應(yīng)及其影響因素，在空間效應(yīng)方面，馬麗梅等[4]運用空間計量方法探討了霧霾空間溢出效應(yīng)的存在，同時學(xué)界普遍認為中國霧霾污染存在顯著的空間正相關(guān)特征[5-8]。另外，向堃等[9]采用非空間交互模型和空間Dubin模型驗證霧霾存在高排放集聚特征；在影響因素方面，學(xué)者從不同角度出發(fā)進行研究，如從經(jīng)濟、人口、政策方面入手[10]，而王美霞[11]從實際影響因素著手檢驗霧霾污染形成的主要驅(qū)動因素。通過文獻梳理可以發(fā)現(xiàn)，學(xué)者對環(huán)境污染的研究大多集中在其空間效應(yīng)，鮮有文獻引入霧霾滯后效應(yīng)。另外，對霧霾污染影響因素的研究也各有不同，本文在驗證霧霾空間集聚的基礎(chǔ)上，基于環(huán)境模型得出霧霾治理的影響因素，并驗證霧霾累積的動態(tài)過程，以期給霧霾治理提出建議。

2 霧霾污染影響因素機理分析

假設(shè)中國整個經(jīng)濟社會不存在外商直接投資的影響，處于一個經(jīng)濟封閉狀態(tài)，且整個經(jīng)濟主體的總資本為K，再假設(shè)整個經(jīng)濟主體中資本主要用于兩個方面，一方面用于生產(chǎn)產(chǎn)品的資本為KY，另一方面用于環(huán)境規(guī)制和污染治理的資本為KE，因此,K=KY+KE。令α=KY/K(0<α<1)，其中α代表用于生產(chǎn)產(chǎn)品的資本對于總資本的占比，，則環(huán)境規(guī)制和污染治理的資本對于總資本的占比為1-α，即KE=(1-α)K。在消費經(jīng)濟中，由于理性人假設(shè)的存在，經(jīng)濟主體的目標旨在追求自身效用最大化，即:

(1)

(2)

用于治理污染的資本約束為：

(3)

最優(yōu)化問題為：

利用拉格朗日方程求解最優(yōu)化問題，得：

L=U(C,E)+λ[F(αK,E)-C]

+μ[h((1-α)K)-θF(αK,E)]

(4)

對上述方程求一階導(dǎo)數(shù)，得：

(5)

由環(huán)境變化模型分析可得，收入水平、貼現(xiàn)率和技術(shù)水平影響環(huán)境存量的變化，國民收入水平越高，整個國家的經(jīng)濟發(fā)展水平越高，同時對于優(yōu)良環(huán)境的需求也會顯著提高，有利于環(huán)境質(zhì)量的改善，預(yù)期對霧霾治理有正相關(guān)作用；貼現(xiàn)率越高時，在總資本的分配方面，人們在工業(yè)生產(chǎn)上投入更多的資本，而將少量資本投入到環(huán)境規(guī)制和污染治理方面，但是隨著經(jīng)濟的發(fā)展，環(huán)境相對于產(chǎn)品而言價格提升，從而使貼現(xiàn)率下降，人們對于資本的支配會著重于環(huán)境規(guī)制方面，從而有利于霧霾治理；技術(shù)水平越高，會促使企業(yè)進行產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，高污染、高排放企業(yè)會逐漸利用新技術(shù)減少污染，這對霧霾治理有顯著影響。綜上所述，經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、環(huán)境規(guī)制都影響霧霾治理，具體機理分析如圖1所示。

圖1 霧霾污染影響因素機理分析

3 中國霧霾集聚的空間相關(guān)性分析

3.1 中國霧霾集聚狀況

根據(jù)PM10濃度進行等級劃分，用Stata11.0制作出霧霾污染空間分布圖，鑒于篇幅大小，本文選擇2005年和2015年的霧霾分布圖(圖2)。

由圖2可知，2005年甘肅污染最為嚴重，且中西部地區(qū)霧霾已經(jīng)呈現(xiàn)帶狀趨勢；到2015年，霧霾污染主要集中在京、津、冀和河南、山東一帶，西部地區(qū)霧霾并沒有出現(xiàn)顯著變化，霧霾治理效果不顯著，但是在西南部一些省份，霧霾污染出現(xiàn)緩解現(xiàn)象。

3.2 全局空間相關(guān)性檢驗

在進行空間計量分析之前，要進行空間權(quán)重矩陣的設(shè)定。由于霧霾污染的溢出效應(yīng)主要發(fā)生在地理相鄰轄區(qū)之間，因此本文選取相鄰矩陣進行研究，若相鄰城市i與j之間有共同的邊界，則wij=1，反之則設(shè)定wij=0，并對其作矩陣行和單位化?？臻g相關(guān)性檢驗主要分為全局空間自相關(guān)檢驗和局部空間自相關(guān)檢驗，全局空間自相關(guān)檢驗方法主要有莫蘭指數(shù)法和吉爾里指數(shù)法，具體結(jié)果如表1所示。

圖2 霧霾污染分布圖

年份莫蘭指數(shù)/I吉爾里指數(shù)/C20050.243**(2.321)0.652***(-2.617)20060.337***(3.138)0.6***(-2.934)20070.260**(2.445)0.636***(-2.795)20080.187*(1.828)0.719**(-2.181)20090.298***(2.769)0.608***(-2.989)20100.279***(2.621)0.666**(-2.514)20110.241**(2.326)0.663**(-2.468)20120.277***(2.627)0.605***(-2.906)20130.402***(3.922)0.791(-1.364)20140.548***(4.899)0.509***(-3.665)20150.568***(5.019)0.401***(-4.576)

注：***、**、*分別表示通過1%、5%、10%的顯著性檢驗，括號內(nèi)的值為t統(tǒng)計量。

通過觀察各省市2005-2015年霧霾集聚的莫蘭指數(shù)和吉爾里指數(shù)可以發(fā)現(xiàn)，我國霧霾集聚的莫蘭指數(shù)值均大于0，吉爾里指數(shù)均小于1，且基本上都通過了1%的顯著性檢驗，說明我國的霧霾集聚呈現(xiàn)出空間依賴性且存在明顯的空間正相關(guān)性。

3.3 局部空間相關(guān)性檢驗

全局空間自相關(guān)檢驗旨在反映總體狀況，為得到觀測值的空間分布，需要進行局部空間自相關(guān)檢驗，局部空間自相關(guān)檢驗的方法主要是利用莫蘭散點圖和LISA圖。莫蘭散點圖是用來刻畫觀測值與其相鄰觀測值之間的關(guān)系，根據(jù)觀測值所在的象限可以分為：第一象限高高集聚(HH)、第二象限低高集聚(LH)、第三象限低低集聚(LL)、第四象限高低集聚(HL)，而LISA圖更能清晰地說明霧霾集聚的空間差異性。本文在全局空間自相關(guān)的基礎(chǔ)上，采用莫蘭散點圖檢驗不同省市霧霾集聚的空間差異程度，鑒于篇幅限制，本文給出2005年與2015年霧霾集聚的莫蘭散點圖(圖3)以及對應(yīng)的LISA圖(圖4)。

圖3 我國霧霾集聚的莫蘭散點圖

由圖3可以看出，我國霧霾污染整體上呈現(xiàn)出集聚狀態(tài)，2005年的霧霾集聚莫蘭散點圖顯示，大多數(shù)省份集中在第一和第三象限，呈現(xiàn)出高高集聚和低低集聚態(tài)勢；2015年的莫蘭散點圖顯示，集聚現(xiàn)象更加顯著，大多數(shù)省份依然集中在第一象限和第三象限，呈現(xiàn)出高高集聚和低低集聚。為了更清晰地說明各省市霧霾集聚的空間差異，本文給出相應(yīng)的LISA圖(圖4)。

由圖4表明，2005年我國京津冀以及內(nèi)陸地區(qū)霧霾污染呈現(xiàn)出高高集聚態(tài)勢，南方省份環(huán)境狀況良好，呈現(xiàn)出低低集聚態(tài)勢，湖南、上海、浙江等經(jīng)濟發(fā)展比較好的省份霧霾污染呈現(xiàn)高低態(tài)勢；到2015年，我國霧霾污染高高集聚態(tài)勢依然遍布大半個中國，說明我國霧霾污染治理效果不夠顯著，北方省份依然是高高集聚態(tài)勢，南方大部分省份依然是低低集聚態(tài)勢，與我國環(huán)境現(xiàn)狀相符。

圖4 我國霧霾集聚的LISA圖

4 指標選擇、數(shù)據(jù)來源及模型設(shè)定

4.1 指標選擇與數(shù)據(jù)來源

4.1.1 被解釋變量

本文旨在研究霧霾治理，因此選擇霧霾污染程度作為被解釋變量，鑒于PM2.5數(shù)據(jù)獲取的難度，本文參照王書斌等[12]對霧霾污染程度指標的選取，選擇PM10來刻畫霧霾污染程度，《中國統(tǒng)計年鑒》中只有省會城市有數(shù)據(jù)統(tǒng)計，考慮到霧霾污染的空間擴散性和省會城市的核心代表作用，以省會城市的PM10作為全省的霧霾污染程度，用M來表示。

4.1.2 核心解釋變量

(1)經(jīng)濟發(fā)展水平。目前，文獻中采用人均國內(nèi)生產(chǎn)總值作為衡量經(jīng)濟發(fā)展水平的指標，本文根據(jù)王詢等人[13]做法，選擇人均GDP來衡量經(jīng)濟發(fā)展水平，用P表示。

(2)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整。呂守軍[14]曾指出，有關(guān)PM2.5的環(huán)境規(guī)制，主要受到六大高污染行業(yè)的影響，而這六大高污染行業(yè)都是第二產(chǎn)業(yè)的組成部分。為了能反映出工業(yè)發(fā)展過程中產(chǎn)生污染程度的大小，同時也能表示經(jīng)濟發(fā)展過程中產(chǎn)生的結(jié)果效應(yīng)和技術(shù)水平變化效應(yīng)，本文選取第二產(chǎn)業(yè)增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重來衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，用I表示。

(3)環(huán)境規(guī)制。目前，對于環(huán)境規(guī)制力度的測度有多種方法[17-19]，本文根據(jù)沈能[15]的方法，選取治污投資總額對地區(qū)生產(chǎn)總值占比來衡量環(huán)境規(guī)制，用F表示。

4.1.3 其他解釋變量

對于控制變量的選取，采用原毅軍等[20]的方法，選取受教育程度、收入水平、人口密度、年齡結(jié)構(gòu)作為控制變量，分別用E、W、D、A來表示，具體如表2。

表2 霧霾治理影響因素的具體指標分析

注：數(shù)據(jù)均來源于《中國統(tǒng)計年鑒》(2006-2016)。

4.1.4 模型設(shè)定

考慮到波特假說的存在，為了驗證其有效性，本文加入P的平方項，模型設(shè)定如下：

+β4Fi,t+β5Wi,t+β6Ei,t+β7Di,t

+β8Ai,t+vi+ui,t

(1)

其中，i代表地區(qū)，t代表年份，vi表示面板固定效應(yīng)的固定值，不隨時間變化，uit表示面板數(shù)據(jù)模型隨機效應(yīng)的殘差項。靜態(tài)面板模型(1)并沒有考慮到被解釋變量的滯后效應(yīng)，由于經(jīng)濟變量中慣性的存在，使得本期結(jié)果會受到前一期結(jié)果的影響，因此，在模型(1)的基礎(chǔ)上，引入被解釋變量的滯后一期項來驗證霧霾污染的滯后效應(yīng)，動態(tài)面板模型構(gòu)建如下：

+β3Ii,t+β4Fi,t+β5Wi,t+β6Ei,t

+β7Di,t+β8Ai,t+vi+ui,t

(2)

其中α表示前一期霧霾污染對本期霧霾污染的程度大小。為了驗證霧霾污染的滯后性，本文對動態(tài)面板模型采用系統(tǒng)GMM方法進行回歸。

5 回歸結(jié)果分析

5.1 變量的平穩(wěn)性檢驗

在進行回歸之前，先對各變量進行平穩(wěn)性檢驗，為了避免面板數(shù)據(jù)模型出現(xiàn)偽回歸現(xiàn)象，保證估計結(jié)果的有效性，平穩(wěn)性檢驗方法選擇費雪式Choi平穩(wěn)性檢驗和HadriLM平穩(wěn)性檢驗，各變量的單位根檢驗如表3所示，ADF-FCS、PP-FCS、HadriLM分別表示Choi檢驗的Fisher-ADF、Fisher-PP統(tǒng)計量以及HadriLM檢驗的統(tǒng)計量。由表3可知，在1%的顯著性水平下，各變量均拒絕存在單位根的原假設(shè)，說明是平穩(wěn)序列。

表3 各變量單位根檢驗結(jié)果

5.2 實證結(jié)果分析

本文采用stata11.0軟件分析霧霾治理的影響因素，首先從全國層面進行，然后按照國家統(tǒng)計局的分區(qū)*本文參照國家統(tǒng)計局網(wǎng)站對三大地區(qū)分類方式，東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南，中部地區(qū)包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南，西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、廣西、四川、重慶、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆。進行比較分析。在進行面板數(shù)據(jù)分析之前，先采用膨脹因子法對指標數(shù)據(jù)進行多重共線性檢驗，以免出現(xiàn)多重共線性，導(dǎo)致數(shù)據(jù)不顯著，結(jié)果表明，指標的VIF值均小于10，且VIF的均值小于2，因此，判定全國層面的指標間不具有多重共線性，可對數(shù)據(jù)進行面板分析。首先對模型(1)進行靜態(tài)面板回歸分析，回歸之前對數(shù)據(jù)進行標準化處理，根據(jù)Hausman檢驗結(jié)果判斷究竟選擇固定效應(yīng)模型還是隨機效應(yīng)模型，具體分析結(jié)果如表4所示。

由實證結(jié)果可知，無論是全國層面還是三大地區(qū)，經(jīng)濟發(fā)展的一階項與霧霾污染呈現(xiàn)正相關(guān)，且通過顯著性檢驗；而經(jīng)濟發(fā)展的平方項與霧霾污染程度呈現(xiàn)負相關(guān)，全國層面與西部地區(qū)的相關(guān)性不顯著，說明經(jīng)濟發(fā)展初期走的是“先污染后治理”的老路，經(jīng)濟的快速增長以犧牲環(huán)境為代價。但是，隨著經(jīng)濟的發(fā)展，逐漸意識到良好環(huán)境的重要性，開始注重環(huán)境治理，東部地區(qū)和中部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展程度要優(yōu)于西部地區(qū)，有足夠的資金和能力開展霧霾治理，且效果顯著。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對霧霾污染的影響系數(shù)為負，且影響顯著，表明第二產(chǎn)業(yè)占比越高，霧霾污染越少，由于我國目前能源稀缺，且新能源的研發(fā)使用還不能替代煤炭和石油，但在工業(yè)污染氣體排放過程中加上了污染氣體過濾裝置，能夠減少污染，對于霧霾治理作出了貢獻。在此基礎(chǔ)上，應(yīng)當(dāng)加大第三產(chǎn)業(yè)比重，且在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)內(nèi)部改進新技術(shù)，向低能耗和低污染看齊。

表4 靜態(tài)面板回歸結(jié)果分析

注：*、**、***表示10%、5%、1%水平下顯著，括號里表示t統(tǒng)計量。

全國層面、東部地區(qū)和西部地區(qū)環(huán)境規(guī)制強度對霧霾污染程度系數(shù)為正，說明政府制定政策不能使霧霾污染降低，這跟呂守軍等基于環(huán)境規(guī)制理論視角得出PM2.5治理困局一致。呂守軍等人的研究結(jié)果表明，污染比重大的企業(yè)對地方經(jīng)濟發(fā)展有重要作用，往往支配力顯著，地方政府在治理霧霾時，常顧忌企業(yè)，從而阻礙了環(huán)境規(guī)制強度的提升，對霧霾治理極為不利，霧霾治理陷入困局。雖然西部地區(qū)環(huán)境規(guī)制能使霧霾污染降低，但是效果不太顯著。

收入水平對霧霾污染程度的影響系數(shù)為負，人們在生活水平提高的同時會逐漸注重生活質(zhì)量的提升，對于優(yōu)良環(huán)境的需求會增加，有助于改善霧霾污染，中部地區(qū)效果不顯著在于其霧霾污染程度過高，增加了治理難度，收入水平明顯低于東部地區(qū)，霧霾治理不易；除了東部地區(qū)外，其他地區(qū)受教育程度對環(huán)境污染的影響不顯著，受教育程度的高低影響到環(huán)保意識，但是并不一定能影響到執(zhí)行力，畢竟產(chǎn)生霧霾比重大的是企業(yè)，而不是個人；全國層面、東部地區(qū)和西部地區(qū)人口密度和人口年齡結(jié)構(gòu)對霧霾污染程度呈現(xiàn)顯著正相關(guān)，人口密度越大，兒童占比越高，霧霾污染會加重，但是中部地區(qū)人口密度與人口年齡結(jié)構(gòu)對霧霾污染呈現(xiàn)顯著負相關(guān)。為了更好地控制霧霾污染的滯后性，本文基于霧霾污染的動態(tài)演變過程，采用系統(tǒng)GMM方法對模型(2)進行估計，回歸結(jié)果如表5所示。

表5 動態(tài)面板回歸結(jié)果分析

注：*、**、***表示10%、5%、1%水平下顯著，括號里表示t穩(wěn)健統(tǒng)計量。

由實證結(jié)果可知，滯后一期的霧霾污染對本期污染污染有顯著性的影響，說明霧霾是一個連續(xù)的動態(tài)調(diào)整過程；經(jīng)濟發(fā)展對霧霾治理的效果不太明顯，但是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對霧霾治理的效果顯著，這可能跟我國霧霾產(chǎn)生的機制相關(guān)，環(huán)境規(guī)制對霧霾污染依舊產(chǎn)生治理困局，教育水平和人口密度對霧霾治理影響較大。

6 結(jié)論與建議

本文基于環(huán)境模型分析霧霾治理的影響因素，主要有經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和環(huán)境規(guī)制，并實證分析影響效果，檢驗了霧霾污染的集聚效應(yīng)和滯后性問題，得出結(jié)論如下：

(1)我國霧霾污染呈現(xiàn)集聚態(tài)勢，且大多數(shù)省份呈現(xiàn)高高集聚和低低集聚狀態(tài)。

(2)霧霾污染存在滯后性，本期霧霾污染會受到滯后期霧霾污染的影響。

(3)全國層面和三大地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展與霧霾污染符合波特假說，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對霧霾治理效果顯著，但是環(huán)境規(guī)制對霧霾治理出現(xiàn)困局。

由實證分析結(jié)果得出以下啟示：

首先，發(fā)展綠色循環(huán)經(jīng)濟，堅持科學(xué)發(fā)展觀。經(jīng)濟發(fā)展對霧霾治理有一定的顯著作用，以犧牲生活優(yōu)良環(huán)境為代價換取GDP增長，顯然不可取，應(yīng)該采用綠色清潔的方式來提高經(jīng)濟水平，比如采用新能源、利用太陽能等。

其次，調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，加速產(chǎn)業(yè)升級。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對于霧霾治理有顯著作用，產(chǎn)業(yè)升級刻不容緩，在產(chǎn)業(yè)外部來說，應(yīng)當(dāng)轉(zhuǎn)變產(chǎn)業(yè)發(fā)展模式，著重發(fā)展具有高附加值的第三產(chǎn)業(yè)，降低第二產(chǎn)業(yè)在GDP中的占比，從產(chǎn)業(yè)內(nèi)部而言，應(yīng)該提高技術(shù)水平，改變工業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)，使用清潔能源，發(fā)展技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)。

最后，注重政策的適應(yīng)性，不要一概而就。政府應(yīng)當(dāng)根據(jù)本地區(qū)實際情況制定適合的環(huán)境規(guī)制措施，實現(xiàn)經(jīng)濟增長與綠色發(fā)展的雙重紅利。同時，應(yīng)當(dāng)對地區(qū)公眾進行教育、宣傳，不能僅僅依靠媒體曝光率來維持非正式環(huán)境規(guī)制力度，公眾應(yīng)當(dāng)主動行使自己的監(jiān)督權(quán)，提高自身的環(huán)保意識。

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(責(zé)任編輯：周博)

10.3969/j.issn.1673-2006.2017.06.029

2017-03-24

安徽財經(jīng)大學(xué)科研創(chuàng)新基金“產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對我國霧霾治理影響研究-基于環(huán)境規(guī)制的視角”(ACYC2016024)；安徽省哲學(xué)社會科學(xué)規(guī)劃項目“安徽產(chǎn)業(yè)集群與城鎮(zhèn)化互動發(fā)展研究”(AHSKY2014D40)。

趙君(1992-)，女，河北邢臺人，在讀碩士研究生，研究方向：環(huán)境規(guī)制。

F062.9

A

1673-2006(2017)06-0108-07