李祎萍，李紅莉，何玉成

（華中農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，湖北 武漢 430070）

基于核密度估計法的柑橘市場價格風(fēng)險評估

李祎萍，李紅莉，何玉成

（華中農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，湖北 武漢 430070）

以2014—2016年甜橙、蘆柑、蜜桔、臍橙4種柑橘月度市場批發(fā)價格為研究對象，利用非參數(shù)核密度估計法建立不同的風(fēng)險價值評估模型，對其風(fēng)險進行評估。結(jié)果表明，不同品種柑橘價格波動季節(jié)性不同，蜜桔在每年8～9月份價格到達峰值，呈兩頭低、中間高的倒“V”型，而臍橙在7～8月份出現(xiàn)兩個峰值、呈“M”型。價格波動強度從大到小依次是蜜桔、蘆柑、甜橙、臍橙，但差異較小。柑橘的市場價格風(fēng)險概率較高，降價風(fēng)險遠(yuǎn)高于漲價風(fēng)險，其中蜜桔的跌價風(fēng)險最高，其次是蘆柑，甜橙和臍橙的概率值相近。大多數(shù)柑橘品種的市場價格大起大落成為常態(tài)，相比較而言，臍橙市場價格的風(fēng)險最低。

柑橘；市場價格；非參數(shù)核密度估計；風(fēng)險評估

柑橘主要包括柑、桔、橙、柚等，具有極高的營養(yǎng)價值、藥用價值及保健價值，深受大眾喜愛。近20年來，我國的柑橘產(chǎn)業(yè)已經(jīng)在生產(chǎn)和消費等多方面取得了長足進步。2014年我國柑橘面積252.13萬hm2，產(chǎn)量達3 492.70萬t；2015年產(chǎn)量增加3.1%，達3 600.00萬t；2016年，柑橘面積255.67萬hm2，產(chǎn)量3 616.8萬t。我國柑橘產(chǎn)業(yè)在高速發(fā)展的同時，也面臨一系列問題，產(chǎn)品供大于求，市場價格機制不完善，缺乏政府有效的價格調(diào)控；市場價格風(fēng)險逐年增大，市場價格波動幅度循環(huán)變動成為常態(tài)?？茖W(xué)分析柑橘市場價格波動和風(fēng)險概率，對于柑橘產(chǎn)業(yè)的宏觀調(diào)控具有重要指導(dǎo)意義。

國內(nèi)學(xué)者對農(nóng)產(chǎn)品影響波動的因素以及價格波動周期、波動規(guī)律做了大量研究。在農(nóng)產(chǎn)品價格波動的影響因素方面，學(xué)者主要集中討論國際市場、貨幣、供需產(chǎn)業(yè)鏈、信息等方面［1-3］。其中，國際市場的影響體現(xiàn)在進口價格、國際農(nóng)產(chǎn)品價格對國內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品價格的影響［4-5］。在農(nóng)產(chǎn)品價格波動周期、波動規(guī)律方面，學(xué)者基于時間序列數(shù)據(jù)采用不同的方法進行分析探討。武拉平［6］通過變異系數(shù)與Granger-Causality檢驗不同地區(qū)小麥、玉米、生豬的市場收購價格波動規(guī)律的關(guān)系，得到3種農(nóng)產(chǎn)品市場收購價格地區(qū)波動規(guī)律。李干瓊等［7］運用 X12 法和 H-P 濾波法，將豬肉、雞肉、雞蛋、蔬菜和水果等 5 類鮮活農(nóng)產(chǎn)品市場價格的變化分解為趨勢變動、周期波動（循環(huán)變動）、季節(jié)波動和隨機波動4部分，對 5 類鮮活農(nóng)產(chǎn)品市場價格波動規(guī)律進行分析。宋長鳴等［8］在利用X-12-ARIMA季節(jié)調(diào)整模型分離白菜、黃瓜、西紅柿、菜椒和四季豆價格序列的基礎(chǔ)上，運用協(xié)方差分析的方法分析各因素對這5類蔬菜價格波動的貢獻。龔夢等［9］從柑橘的供給與需求角度分析柑橘產(chǎn)業(yè)的價格機制，利用H-P濾波對柑橘價格周期波動進行研究，再利用VAR模型對柑橘價格影響因素進行實證研究。

在農(nóng)產(chǎn)品市場價格風(fēng)險評估方面，趙玉等［10］在采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)價格風(fēng)險評估模型后，使用VAR分析5種大宗農(nóng)產(chǎn)品價格下跌風(fēng)險和價格上漲風(fēng)險的分布特征，研究結(jié)果表明糧食價格風(fēng)險處于較低水平，總體上漲價風(fēng)險高于跌價風(fēng)險。徐磊等［11］采用參數(shù)估計確定國際糧價波動概率分布模型，發(fā)現(xiàn)正態(tài)分布不是國際糧價波動的最優(yōu)概率分布。李鳳等［12］采用非參數(shù)核密度估計方法，對5種紅棗短期市場價格波動進行風(fēng)險評估，結(jié)果表明紅棗市場價格波動風(fēng)險分布不對稱，降價風(fēng)險高于漲價風(fēng)險。

目前，國內(nèi)關(guān)于小麥、玉米、生豬、雞蛋、蔬菜等價格波動周期、規(guī)律以及影響因素的研究較多，但對柑橘類的價格研究較少，且柑橘類的價格研究主要集中在對價格波動規(guī)律和影響因素的研究。農(nóng)產(chǎn)品市場價格風(fēng)險評估的研究才剛起步，現(xiàn)有研究主要集中于參數(shù)估計，非參數(shù)方法僅在小部分農(nóng)產(chǎn)品價格風(fēng)險評估上得到運用。而有研究發(fā)現(xiàn)正態(tài)分布不是農(nóng)產(chǎn)品價格的最優(yōu)分布，參數(shù)估計無法準(zhǔn)確度量農(nóng)產(chǎn)品價格風(fēng)險的大小。本研究以橙、桔、柑這3種柑橘品種的市場批發(fā)價格作為研究對象，從趨勢變動、周期波動、季節(jié)波動和隨機波動等4個部分研究市場價格的變化，對市場價格波動規(guī)律、波動強度進行分析，運用非參數(shù)核密度方法估計不同柑橘市場價格波動的風(fēng)險概率值，以期驗證非參數(shù)估計方法在柑橘類市場價格風(fēng)險評估的可行性、可靠性，為柑橘市場風(fēng)險的有效管理提供科學(xué)的量化依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本研究以柑橘市場批發(fā)價格為研究對象，主要包括橙類、桔類、柑類三大類中的甜橙、蘆柑、蜜桔、臍橙等4種，價格數(shù)據(jù)為2014年1月至2016年12月的月度市場批發(fā)價格。原始數(shù)據(jù)來源于新思農(nóng)綜合性網(wǎng)站發(fā)布的農(nóng)產(chǎn)品每周（以農(nóng)歷計算）市場批發(fā)平均價格，將數(shù)據(jù)日期轉(zhuǎn)化為公歷日期，進一步將每周價格加權(quán)處理為月度價格數(shù)據(jù)。本研究中各品種批發(fā)價格為各地區(qū)市場批發(fā)價格的平均價格。

1.2 研究方法

1.2.1 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化處理 本研究采用全國居民月度消費價格指數(shù)（CPI）對柑橘各品種的實際批發(fā)價格進行修正，剔除貨幣因素對價格波動的影響，其中CPI數(shù)據(jù)來自中國國家統(tǒng)計局2014年1月至2016年12月的月度數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換公式為：

式中，Pi，t表示第i個品種第t期的實際批發(fā)價格，CPIt表示t期的居民消費價格指數(shù)，表示剔除貨幣因素后的市場批發(fā)價格。

1.2.2 基于核密度估計的短期風(fēng)險評估 核密度估計是一種非參數(shù)密度估計方法，可以應(yīng)用于短期市場的風(fēng)險預(yù)估。本研究利用matlab軟件編程，通過對核密度估計的變異系數(shù)進行加權(quán)處理，對各品種柑橘建立不同的風(fēng)險價值評估模型。

假設(shè)隨機變量Xi，1，Xi，2，…Xi，t為第i個柑橘品種市場批發(fā)價格的波動率的時間序列，價格波動率的表達如下：

由此可得，概率密度函數(shù)f(x)為：

式中，n為樣本觀測值個數(shù)，為核函數(shù)，h為窗寬。其中，核函數(shù)應(yīng)滿足以下條件：

窗寬h為唯一的已知參數(shù)，決定核密度估計精度和密度圖的平滑程度。合適的窗寬對核密度的估計結(jié)果有直接影響，因此需要選擇合適的窗寬非常關(guān)鍵。一般而言，樣本數(shù)越多，窗寬越小，即h是關(guān)于n的反比例函數(shù)，應(yīng)滿足如下條件：

根據(jù)以上公式可知，核密度估計值的大小由核函數(shù)K值和窗寬h決定。我們選擇在農(nóng)產(chǎn)品價格評估中最適用的高斯核函數(shù)對柑橘市場價格的波動率的概率分布進行估計。高斯核函數(shù)表達式為：

由此得出累計概率密度函數(shù)表達式為：

根據(jù)柑橘種類的價格波動幅度標(biāo)準(zhǔn)，計算不同價格波動區(qū)間各品種柑橘的價格風(fēng)險概率：

2 結(jié)果與分析

2.1 描述統(tǒng)計分析

利用CPI剔除貨幣因素之后，柑橘市場批發(fā)價格的基本統(tǒng)計特征見表1。由表1可知，蘆柑的平均價格最低，為4.15元/kg，臍橙的平均價格最高，為6.88元/kg。所有種類柑橘的偏度都不為零，說明各類柑橘價格曲線均不呈正態(tài)分布。偏度數(shù)值有正有負(fù)，其中臍橙的偏度為負(fù)，表明其價格序列是左偏分布；甜橙、蘆柑、蜜桔的偏度都大于零，表明其價格序列呈右偏分布。所有種類的柑橘的峰度系數(shù)均不為零，說明其價格分布均不呈正態(tài)分布。蘆柑的峰度系數(shù)大于零，表明其價格曲線比正態(tài)分布陡峭，有比正態(tài)分布更短的尾部；甜橙、蜜桔、臍橙的峰度系數(shù)均小于零，說明其價格曲線比正態(tài)分布平緩，有比正態(tài)分布更長的尾部，且系數(shù)越小越平緩。所有種類的柑橘的JB值均大于零，再一次驗證價格分布均不是正態(tài)分布。

2.2 柑橘市場批發(fā)價格短期波動分析

從價格的波動趨勢（圖1）來看，蜜桔、臍橙的價格有較強的季節(jié)性。蜜桔在每年的8～9月價格到達峰值，短期波動曲線呈兩頭低，中間高的“V”型。臍橙在7～8月出現(xiàn)兩個峰值，短期波動曲線呈“W”型。甜橙和蘆柑的價格季節(jié)性較弱，甜橙的價格總體趨勢較為穩(wěn)定，價格圍繞某一定價值上下波動，蘆柑的價格呈現(xiàn)出下降趨勢。每年蜜桔價格波動相對于甜橙、臍橙、蘆柑而言季節(jié)性較強并且有明顯的下降趨勢。蜜桔有較強季節(jié)性的原因在于，蜜桔屬于桔類，不耐儲存，而橙類、柑類更耐儲存。柑橘每年大約在10月份上市。初上市，柑橘的價格較高，之后價格會降低。蜜桔的價格波動符合柑橘上市的規(guī)律，而其余3種柑橘由于耐儲存，因此價格波動的季節(jié)性沒有蜜桔類明顯。蜜桔市場價格的持續(xù)走低是由于果園的不斷擴種，市場上的供給量不斷增加使得價格持續(xù)走低。

表1 全國柑橘市場批發(fā)價格基本統(tǒng)計

圖1 4種柑橘價格的短期波動曲線

從價格的波動強度來看，大小排序依次是蜜桔＞蘆柑＞甜橙＞臍橙。其中，蜜桔的價格波動強度最大（0.28），原因在于蜜桔不易儲存，銷售周期短，導(dǎo)致價格波動較大；其次是價格波動為0.18的蘆柑。甜橙和臍橙同屬于橙類，其價格波動強度較為接近，分別為0.14、0.11。價格波動強度較小的原因在于橙類和柑類耐儲存，生產(chǎn)規(guī)模和銷售市場比較穩(wěn)定。

2.3 柑橘市場價格波動風(fēng)險評估

2.3.1 窗寬及概率密度函數(shù) 為了驗證柑橘價格波動率不是白噪聲序列，對不同品種的柑橘價格的波動序列進行平穩(wěn)性檢驗，檢驗結(jié)果見表2。其中，分別表示甜橙、蘆柑、蜜桔、臍橙的市場價格的波動序列。ADF檢驗結(jié)果說明，在1%、5%、10%3個不同水平下所有柑橘價格序列均通過了平穩(wěn)性檢驗，柑橘價格波動率不是白噪聲序列，價格波動率的分布與時間有關(guān)。

表2 不同品種柑橘價格波動序列的平穩(wěn)性檢驗

依據(jù)序列Xi，采用非參數(shù)核密度估計（Kernel Density）得到不同品種柑橘市場價格波動的最優(yōu)窗寬值，由此得到概率密度分布（圖2）。從圖2可以看出，雖然每種柑橘的價格波動率不是通過正態(tài)分布擬合而來，但由于高斯函數(shù)的連續(xù)性，4種柑橘的價格波動概率密度分布與規(guī)則的經(jīng)驗分布比較相似，但都有比較明顯的峰度和偏度。其中，4種柑橘的峰值都為負(fù)，蘆柑和臍橙的概率密度分布形狀較為相似，蘆柑和臍橙的概率密度分布較為集中，呈尖峰，甜橙的概率密度分布較平緩，尾部較長。

圖2 4種柑橘市場價格波動的概率密度分布

根據(jù)窗寬和核密度函數(shù)，可得到甜橙、蘆柑、蜜桔、臍橙的市場批發(fā)價格波動的概率密度，分別為：

2.3.2 波動區(qū)間的風(fēng)險概率值 借鑒農(nóng)業(yè)部有關(guān)農(nóng)產(chǎn)品價格波動幅度界定標(biāo)準(zhǔn)，以及柑橘的季節(jié)性，將柑橘價格預(yù)警級別劃分為4個等級：正常狀態(tài)，價格波動幅度區(qū)間為0～±10%；基本正常狀態(tài)，價格波動幅度區(qū)間為±10%～±20%；引起關(guān)注狀態(tài)，價格波動幅度區(qū)間為±20%～±30%；預(yù)警狀態(tài)，價格波動幅度區(qū)間大于±30%。根據(jù)4種柑橘價格波動率的概率密度函數(shù)，對其積分求得各對應(yīng)價格波動區(qū)間風(fēng)險概率值，結(jié)果如表3所示。

從整體上來看，柑橘市場風(fēng)險較高，漲跌幅在20%以上的概率為45%，且價格波動的概率密度分布是極其不對稱，跌價風(fēng)險要高于漲價風(fēng)險，柑橘跌價的概率為64.26%。柑橘價格波動區(qū)間在0～±10%的概率為29.85%，價格波動區(qū)間在±10～±20%的概率為25.12%，價格波動區(qū)間在±20～±30%的概率為17.75%，價格波動區(qū)間30%以上的概率為27.28%。

表3 4種柑橘價格波動區(qū)間的風(fēng)險概率分布

從個體來看，4種柑橘的跌價風(fēng)險都高于漲價風(fēng)險，但4種柑橘的風(fēng)險性差異較大。甜橙價格增長概率小于價格降低概率，降價概率為56.79%，且其價格波動區(qū)間在0～±10%的概率僅有17.27%，價格波動區(qū)間在0～±10%的概率也只有34.52%，處于預(yù)警狀態(tài)的概率高達48.77%，這說明甜橙的市場價格風(fēng)險概率較高。蘆柑與蜜桔的風(fēng)險概率分布情況相似，但蜜桔跌價的概率遠(yuǎn)高于蘆柑跌價的概率，蘆柑跌價的概率為66.16%，蜜桔跌價的概率高達78.37%。其價格處于基本正常和正常狀態(tài)的概率分別為56.12%和53.4%，處于預(yù)警狀態(tài)的概率分別為22.84%和27.74%。臍橙是4個柑橘品種中跌價概率和預(yù)警概率值相對最低的，跌價的概率值為55.72%，價格處于預(yù)警狀態(tài)的概率值為9.77%，價格處于基本正常和正常狀態(tài)的概率值為75.84%，這說明臍橙的市場價格風(fēng)險概率較低。

3 結(jié)論與建議

3.1 結(jié)論與討論

3.1.1 不同品種柑橘價格波動季節(jié)性不同，波動強度差異較小 一般而言，柑橘在每年10月左右上市，剛上市時，柑橘的價格較高，隨著市面上柑橘增多，柑橘價格會有所下降。蜜桔、臍橙的價格有較強的季節(jié)性，甜橙和蘆柑的價格季節(jié)性較弱，價格較為穩(wěn)定。蜜桔每年8～9月價格到達峰值，短期波動曲線呈兩頭低，中間高的倒“V”型。臍橙在7～8月出現(xiàn)兩個峰值，呈“M”型。從價格波動強度來看，大小排序依次是蜜桔、蘆柑、甜橙、臍橙，波動強度最大為0.28，最小為0.03。由此看來，不同品種的柑橘價格波動情況存在差異。

3.1.2 柑橘的市場價格風(fēng)險概率較高，降價風(fēng)險遠(yuǎn)高于漲價風(fēng)險 蜜桔的跌價風(fēng)險概率值最高（78.37%）。這是因為前些年蜜桔銷售價格較好，市場比較活躍，刺激了蜜桔種植業(yè)者的積極性，一些地方出現(xiàn)了新建果園或更新果園增加的情況，例如廣西、陜南、云南和福建部分地區(qū)的果園面積有所增加。蜜桔較大面積的擴種使得蜜桔價格下滑，預(yù)計未來蜜桔的市場價格還會下降。相對于蜜桔跌價高概率值，甜橙和臍橙的跌價概率值較低，但依舊高于漲價概率值，分別為55.79%和55.72%，這是由于江西贛南臍橙、廣西富川臍橙、湖南道縣臍橙等地黃龍病暴發(fā)，導(dǎo)致臍橙、甜橙產(chǎn)量下降，因此價格有所上漲。

3.1.3 柑橘價格風(fēng)險概率分布不服從傳統(tǒng)意義上的經(jīng)驗分布 總體而言，4種柑橘的價格波動概率密度分布都有比較明顯的偏度，有比較明顯的“尖峰厚尾”的特征。其中，蘆柑和臍橙的概率密度分布較為相似，蜜桔的概率密度分布較為集中，蘆柑的概率密度分布較平緩，尾部較長。究其原因主要有兩方面：一方面，柑橘不同品種的有不同成熟期及較長供應(yīng)期，如臍橙的成熟期在10月份左右，供應(yīng)期長達5個月，蜜桔的成熟期為12月份，供應(yīng)期有4個月，蘆柑下面還有細(xì)分的不同品種，供應(yīng)期更長；另一方面，柑橘受環(huán)境影響較大，如遇到冷害、黃龍病，柑橘產(chǎn)量會受到大幅度影響，從而導(dǎo)致價格發(fā)生劇烈波動。

3.2 對策建議

由上述結(jié)論分析可知，柑橘市場價格波動較為劇烈，需加強風(fēng)險監(jiān)控管制，尤其是盡可能規(guī)避較高的降價風(fēng)險，由此我們提出了一些具體建議：

3.2.1 增強農(nóng)戶的風(fēng)險意識 由于我國特殊的歷史背景及地形，柑橘的種植是由千千萬萬個規(guī)模超小的農(nóng)戶完成。農(nóng)戶的分布零散以及個體化會增加柑橘的種植面積、產(chǎn)量以及價格的不確定性和不易控制性。農(nóng)戶增強風(fēng)險意識，可以減少生產(chǎn)決策的隨意性，在面對環(huán)境的不確定性和危害性時，農(nóng)戶可以較為理性地進行生產(chǎn)，從而保證農(nóng)戶的收益。而為了規(guī)避降價風(fēng)險，農(nóng)戶需要更加關(guān)注行情發(fā)展，加強對信息的掌握程度，在可以接受的風(fēng)險范圍內(nèi)選擇種植的品種，并且控制生產(chǎn)以保證收益。

3.2.2 加強柑橘產(chǎn)業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè) 隨著城鎮(zhèn)居民經(jīng)濟收入水平的逐步升高，人們對柑橘的消費會逐漸增加。但隨著柑橘的種植面積不斷擴大、產(chǎn)量劇增、種植戶收入提高、種植技術(shù)提升及柑橘產(chǎn)業(yè)鏈延伸等，市場上柑橘的質(zhì)量參差不齊，管理難度較大的問題也日益突出。因此，為了促進柑橘產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，保持柑橘市場價格的穩(wěn)定性，政府應(yīng)適時的加強對柑橘產(chǎn)業(yè)的指導(dǎo)和協(xié)調(diào)，促進柑橘產(chǎn)業(yè)朝著標(biāo)準(zhǔn)化發(fā)展，以提高柑橘的質(zhì)量和更好地管理柑橘產(chǎn)業(yè)。農(nóng)戶也要配合政府的工作，為柑橘產(chǎn)業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)作出一份貢獻。

3.2.3 建立完善的市場預(yù)警平臺，加強柑橘市場的信息化建設(shè) 目前，柑橘市場較為不穩(wěn)定，由于柑橘屬于時令水果，生產(chǎn)周期長、上市季節(jié)性強和價格信息不確定、受環(huán)境影響大等特點，完全依靠市場導(dǎo)向組織生產(chǎn)柑橘存在一定困難，會引起“橘賤傷農(nóng)”的局面，從而大大挫傷柑農(nóng)生產(chǎn)的積極性，導(dǎo)致柑橘的產(chǎn)出降低。因此，各地政府應(yīng)該建立柑橘預(yù)警平臺，就柑橘生產(chǎn)、供應(yīng)、消費、進出口等進行信息預(yù)測預(yù)報，建立預(yù)警平臺的反饋修復(fù)系統(tǒng)，形成高效精確的預(yù)警機制，引導(dǎo)農(nóng)戶科學(xué)生產(chǎn)種植。同時，相關(guān)部門也應(yīng)加強柑橘市場的信息化建設(shè)，在各大柑橘建設(shè)和完善手機短信、網(wǎng)絡(luò)、微信、騰訊、電視等傳送綜合渠道，擴大覆蓋范圍，提高柑橘信息覆蓋率，提高柑橘產(chǎn)銷的信息服務(wù)水平。這樣能根據(jù)市場以及柑橘產(chǎn)出情況，對柑橘及時儲存保鮮緩沖庫存，待市場緩和均衡上市，以滿足全年各市場消費者需求，這樣也緩解了因季節(jié)變化導(dǎo)致市場價格急劇變化的風(fēng)險。

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Evaluation of citrus market price risk based on kernel density estimation

LI Yi-ping，LI Hong-li，HE Yu-cheng
（College of Management and Economics，Huazhong Agriculture University，Wuhan 430070，China）

Taking the monthly wholesale prices of 4 kinds of citrus（Sweet orange ，Ponkan，Mandarin，Naval orange） from 2014 to 2016 as the object of study，the non-parametric kernel density estimation method was used to establish a model to evaluate price risk. The results showed that，different kinds of citrus had different seasonal characters in price. The price of Mandarin arrived at peak during August to September，the wave pattern was inverted “V” type，which was low at both sides and high in the middle. And the price of Naval orange had two peaks during July to August and the wave pattern was “M” type. The descending order of fluctuating intensity of citrus was Mandarin，Ponkan，Sweet orange，Naval orange，but there was a little difference among four kinds of citrus. Above all，the risk of citrus market was high，and the probability of declining was higher than rising in price. Among the four kinds of citrus，the highest risk appeared in Mandarin，followed by Ponkan，and the probability of declining in Sweet orange price was similar to Naval orange’s. Overall，the price risk of Naval orange was the lowest among the four citrus.

citrus；market price；non-parametric kernel density estimation；risk evaluation

F323.7

A

1004-874X（2017）07-0161-07

李祎萍，李紅莉，何玉成. 基于核密度估計法的柑橘市場價格風(fēng)險評估［J］.廣東農(nóng)業(yè)科學(xué)，2017，44（7）：161-167.

2017-05-24

李祎萍（1996-），女，在讀本科生，E-mail：lyp1813@163.com

何玉成（1974-），男，博士，教授，E-mail：hych@mail.hzau.edu.cn

（責(zé)任編輯 崔建勛）