鄒裔忠 李瑾楊

摘要：基于三階段DEA模型和Malmquist模型的實(shí)證方法，對(duì)我國(guó)36個(gè)國(guó)家級(jí)流通節(jié)點(diǎn)城市2008-2017年的流通效率進(jìn)行靜態(tài)和動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)。研究發(fā)現(xiàn)，流通效率總體呈現(xiàn)出東部一中部一西部地區(qū)衰減的空間變化規(guī)律，但效率增加呈現(xiàn)出東部放緩、西部增長(zhǎng)快的態(tài)勢(shì)，區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展顯現(xiàn)出良性狀態(tài)。應(yīng)依靠技術(shù)進(jìn)步驅(qū)動(dòng)流通效率提升，打造不同功能定位的流通節(jié)點(diǎn)城市，加強(qiáng)節(jié)點(diǎn)城市區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展，以提升全國(guó)流通節(jié)點(diǎn)城市的流通效率。

關(guān)鍵詞：流通效率;三階段DEA模型;Malmquist模型;全國(guó)流通節(jié)點(diǎn)城市

中圖分類(lèi)號(hào)：F259.27/F224.0 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1672-0539（2020）06-0035-10

一、引言

我國(guó)經(jīng)濟(jì)已由高速增長(zhǎng)階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，處于轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵時(shí)期，城市是各類(lèi)資源要素的集中地，是人口和產(chǎn)業(yè)的集聚地，對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展具有重要的帶動(dòng)和輻射效應(yīng)。流通節(jié)點(diǎn)城市是經(jīng)濟(jì)資源流動(dòng)的大動(dòng)脈，從2015年《全國(guó)流通節(jié)點(diǎn)城市布局規(guī)劃（2015 2020年）》規(guī)劃建設(shè)37個(gè)全國(guó)性物流節(jié)點(diǎn)城市，2018年建設(shè)55個(gè)全國(guó)供應(yīng)鏈創(chuàng)新與應(yīng)用試點(diǎn)城市，到2019年建設(shè)第一批23個(gè)國(guó)家物流樞紐，“有為政府”在不斷推進(jìn)城市物流發(fā)展，以加快構(gòu)建全國(guó)流通網(wǎng)絡(luò)，提高城市流通效率，支撐國(guó)家區(qū)域發(fā)展重大戰(zhàn)略，形成強(qiáng)大國(guó)內(nèi)市場(chǎng)。

目前，城市物流是城市經(jīng)濟(jì)研究中的一個(gè)熱點(diǎn)，對(duì)城市物流效率研究主要有兩個(gè)角度：一是研究不同區(qū)域的城市物流效率，包括華東地區(qū)、京津冀區(qū)域、長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶、中國(guó)省域等區(qū)域的物流效率;二是研究城市物流效率的影響因素、空間溢出效應(yīng)、空間差異等。對(duì)城市物流效率的研究大多是從區(qū)域的角度對(duì)物流效率進(jìn)行研究，對(duì)全國(guó)流通節(jié)點(diǎn)城市的流通效率研究較少，物流效率只是流通效率的一部分，因?yàn)榱魍I(lǐng)域不僅包括物流領(lǐng)域，還包括商貿(mào)、金融和信息服務(wù)領(lǐng)域。本文采用三階段DEA模型和Malmquist模型從靜態(tài)和動(dòng)態(tài)兩個(gè)角度對(duì)比全國(guó)37個(gè)流通節(jié)點(diǎn)城市流通效率的變化，從內(nèi)生投入產(chǎn)出因素和外部環(huán)境因素中發(fā)現(xiàn)城市流通效率的改進(jìn)路徑，為全國(guó)供應(yīng)鏈創(chuàng)新與應(yīng)用試點(diǎn)城市、國(guó)家物流樞紐城市的建設(shè)提供參考。

二、研究方法

（一）三階段DEA模型

三階段DEA模型是由Fried等（2002）提出，與傳統(tǒng)的DEA（Data Envelopment Analysis，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析）模型相比，剔除了環(huán)境因素與隨機(jī)干擾因素的影響，使決策單元處于相同環(huán)境下進(jìn)行評(píng)價(jià)，效率值更精準(zhǔn)，在效率評(píng)價(jià)中得到廣泛應(yīng)用。主要包括以下三個(gè)階段：

其中，綜合技術(shù)效率指數(shù)（Eft）表示在現(xiàn)有技術(shù)水平下的效率變化情況，技術(shù)進(jìn)步效率指數(shù)（TE）表示技術(shù)進(jìn)步的效率變化情況，綜合技術(shù)效率指數(shù)（Eft）可進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率指數(shù)（PE）和規(guī)模效率指數(shù)（SE），純技術(shù)效率指數(shù)（PE）表示對(duì)現(xiàn)有技術(shù)運(yùn)用的效率變化情況，規(guī)模效率指數(shù)（SE）表示現(xiàn)有技術(shù)下規(guī)模經(jīng)濟(jì)影響的效率變化情況。本文在三階段DEA模型剔除環(huán)境因素和隨機(jī)誤差因素的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上構(gòu)建Malmquist模型。

三、實(shí)證分析

（一）流通節(jié)點(diǎn)城市流通效率的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

《全國(guó)流通節(jié)點(diǎn)城市布局規(guī)劃（2015-2020年）》對(duì)流通節(jié)點(diǎn)城市的定義是指經(jīng)濟(jì)規(guī)模和商品流通量較大，商流、物流、資金流和信息流高度匯集，具有較強(qiáng)集聚、輻射等功能，在流通網(wǎng)絡(luò)中處于樞紐地位的城市。流通領(lǐng)域不僅包括物流領(lǐng)域，還包括商貿(mào)、金融和信息服務(wù)領(lǐng)域，DEA模型通過(guò)投入與產(chǎn)出比來(lái)度量和對(duì)比城市的流通效率，按照流通領(lǐng)域的人、財(cái)、物等要素選擇投入指標(biāo)，按照流通節(jié)點(diǎn)城市在物流、消費(fèi)、外貿(mào)等流通帶動(dòng)功能來(lái)選擇產(chǎn)出指標(biāo)。由于每個(gè)城市所處的經(jīng)濟(jì)、生態(tài)、金融、科技等環(huán)境有差異，三階段DEA模型剔除這些環(huán)境因素的影響，對(duì)投入指標(biāo)的數(shù)據(jù)進(jìn)行修正，讓城市的流通效率在同一個(gè)環(huán)境水平上進(jìn)行比較，更能客觀反映流通節(jié)點(diǎn)城市的效率。

1.投入和產(chǎn)出指標(biāo)的選擇

評(píng)價(jià)流通效率的投入需要包括商貿(mào)、物流、金融和信息服務(wù)等流通領(lǐng)域的投入信息，投入指標(biāo)從流通領(lǐng)域的人、財(cái)、物等要素投入來(lái)構(gòu)建，包括物流基礎(chǔ)設(shè)施、流通領(lǐng)域人力投入、流通領(lǐng)域資金投入。選擇年末城市道路面積（單位：萬(wàn)平方米）、流通領(lǐng)域從業(yè)人數(shù)（單位：萬(wàn)人）和流通領(lǐng)域固定資產(chǎn)投資（單位：萬(wàn)元）作為投入指標(biāo)，具體見(jiàn)表1。與參考文獻(xiàn)中只大多只包括物流領(lǐng)域的投入不同，本文突出流通領(lǐng)域的投入。

根據(jù)《規(guī)劃》對(duì)流通節(jié)點(diǎn)城市在集散中轉(zhuǎn)、生產(chǎn)服務(wù)、消費(fèi)促進(jìn)、外貿(mào)服務(wù)、應(yīng)急保障等五個(gè)功能定位，產(chǎn)出指標(biāo)從物流、消費(fèi)、外貿(mào)等流通帶動(dòng)功能來(lái)構(gòu)建。選擇貨運(yùn)量（單位：萬(wàn)噸）、社會(huì)消費(fèi)品零售總額（單位：萬(wàn)元）、進(jìn)出口總額（單位：萬(wàn)美元）作為產(chǎn)出指標(biāo)，具體見(jiàn)表1。與參考文獻(xiàn)中大多只包括物流領(lǐng)域的產(chǎn)出不同，本文突出流通領(lǐng)域的物流、消費(fèi)、外貿(mào)的產(chǎn)出。

2.環(huán)境因素指標(biāo)的選擇

環(huán)境因素指標(biāo)按照“分離假設(shè)”來(lái)構(gòu)建，即環(huán)境因素指標(biāo)對(duì)投入產(chǎn)出的效率產(chǎn)生顯著影響，但又難以被各微觀個(gè)體所控制或改變。本文選擇流通節(jié)點(diǎn)城市的人均地區(qū)生產(chǎn)總值、廢物垃圾利用處理率、貸款余額和存款余額比例、科學(xué)技術(shù)支出占比等4個(gè)環(huán)境因素指標(biāo)（見(jiàn)表1），體現(xiàn)出流通節(jié)點(diǎn)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展、環(huán)境治理、金融支持和科技投入等環(huán)境因素對(duì)流通效率的影響。

3.研究數(shù)據(jù)

研究數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》的地級(jí)市數(shù)據(jù)，剔除了數(shù)據(jù)缺少較多的拉薩市，對(duì)少量缺少的數(shù)據(jù)采用平均插值的方法補(bǔ)齊，選取36個(gè)國(guó)家級(jí)流通節(jié)點(diǎn)城市2008-2017年的面板數(shù)據(jù)。

（二）三階段DEA模型的流通效率靜態(tài)評(píng)價(jià)

1.第一階段：采用傳統(tǒng)DEA（數(shù)據(jù)包絡(luò)）模型

使用MaxDEA軟件，通過(guò)CCR模型和BCC模型計(jì)算出2008-2017年10年問(wèn)36個(gè)流通節(jié)點(diǎn)城市的流通效率。為了便于比較，求出各城市10年問(wèn)效率平均值，結(jié)果如表3所示。總體效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率總體平均值分別為0.816、0.882、0.924，規(guī)模效率與純技術(shù)效率差不多大小，說(shuō)明總體來(lái)看流通效率是技術(shù)和規(guī)模綜合驅(qū)動(dòng)的。只有上海市、蘇州市、寧波市和福州市4個(gè)節(jié)點(diǎn)城市效率達(dá)到技術(shù)有效，說(shuō)明我國(guó)節(jié)點(diǎn)城市的流通效率存在較大的提升空問(wèn)。

2.第二階段：采用相似SFA（隨機(jī)前沿分析法）

為了剔除環(huán)境因素和隨機(jī)誤差因素對(duì)流通效率的影響，通過(guò)第一階段BCC模型得到的決策單元的投入松弛變量作為因變量，環(huán)境因素指標(biāo)為自變量，構(gòu)建相似SFA模型，使用Frontier 4.1軟件進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)果如表2所示。

從實(shí)證結(jié)果來(lái)看，4個(gè)環(huán)境因素指標(biāo)對(duì)年末城市道路面積和流通領(lǐng)域固定資產(chǎn)投資的投入冗余在5%的水平上有顯著的影響，但是對(duì)流通領(lǐng)域從業(yè)人數(shù)的投入冗余沒(méi)有顯著的影響。同梅國(guó)平等（2019）的研究結(jié)果相似，環(huán)境和隨機(jī)因素是影響效率的重要因素。從回歸系數(shù)的正負(fù)號(hào)來(lái)看，人均地區(qū)生產(chǎn)總值、廢物垃圾利用處理率、貸款余額和存款余額比例等3個(gè)環(huán)境因素的系數(shù)為正，說(shuō)明節(jié)點(diǎn)城市的人均地區(qū)生產(chǎn)總值、廢物垃圾利用處理率、貸款余額和存款余額比例越高，增加了年末城市道路面積和流通領(lǐng)域固定資產(chǎn)投資的投入冗余，在產(chǎn)出不變的情況下，投入冗余的增加，度量效率的投入產(chǎn)出比就變小，即流通效率降低了;科學(xué)技術(shù)支出占比的系數(shù)為負(fù)，說(shuō)明節(jié)點(diǎn)城市的科學(xué)技術(shù)支出占比越高，減少了年末城市道路面積和流通領(lǐng)域固定資產(chǎn)投資的投入冗余，在產(chǎn)出不變的情況下，投入冗余的減少，度量效率的投入產(chǎn)出比就變大，即流通效率增大了，說(shuō)明科學(xué)技術(shù)投入對(duì)流通效率有正向促進(jìn)作用。

3.第三階段：采用調(diào)整后的DEA（數(shù)據(jù)包絡(luò)）模型

對(duì)年末城市道路面積和流通領(lǐng)域固定資產(chǎn)投資2個(gè)投入變量進(jìn)行調(diào)整，剔除環(huán)境因素與隨機(jī)干擾因素的影響，使決策單元處于相同環(huán)境下進(jìn)行評(píng)價(jià)，再次運(yùn)用DEA模型計(jì)算出流通效率值，結(jié)果如表3所示。

對(duì)比第一階段和第三階段的實(shí)證結(jié)果來(lái)看，剔除環(huán)境因素與隨機(jī)干擾因素的影響后，所有節(jié)點(diǎn)城市的純技術(shù)效率都提高了，大部分節(jié)點(diǎn)城市的規(guī)模效率都下降了，總體效率顯現(xiàn)東北地區(qū)和東部地區(qū)上升，而西部地區(qū)和中部地區(qū)下降。如圖1所示，在沒(méi)有剔除環(huán)境因素與隨機(jī)干擾因素時(shí)，長(zhǎng)三角、珠三角、京津冀、成渝等國(guó)家級(jí)城市群的南京市、廣州市、天津市、重慶市和成都市等節(jié)點(diǎn)城市的總體效率被低估了，而太原市、貴陽(yáng)市、銀川市、西寧市等西部邊緣節(jié)點(diǎn)城市的總體效率則被高估了。

通過(guò)三階段DEA模型剔除環(huán)境因素與隨機(jī)干擾因素，使計(jì)算出來(lái)的流通效率更準(zhǔn)確。實(shí)證結(jié)果顯示，“北上廣深”一線城市的流通效率達(dá)到了1，處于技術(shù)有效狀態(tài)，是其他城市提升效率的標(biāo)桿，同王東方等（2018）的研究結(jié)果相似，效率總體呈現(xiàn)出由東部

中部西部地區(qū)衰減的空間規(guī)律。國(guó)家正在重點(diǎn)建設(shè)的國(guó)家級(jí)城市群中，長(zhǎng)三角城市群的領(lǐng)頭流通節(jié)點(diǎn)城市是上海市、蘇州市和寧波市，珠三角城市群的領(lǐng)頭流通節(jié)點(diǎn)城市是深圳市和廣州市，京津冀城市群的領(lǐng)頭流通節(jié)點(diǎn)城市是北京市和石家莊市，成渝城市群的領(lǐng)頭流通節(jié)點(diǎn)城市是重慶市，長(zhǎng)江中游城市群的領(lǐng)頭流通節(jié)點(diǎn)城市是長(zhǎng)沙市和武漢市。

（三）Malmquist模型的流通效率動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)

1.從節(jié)點(diǎn)城市的維度來(lái)分析

使用MaxDEA軟件，通過(guò)Malmquist模型計(jì)算出2008-2017年10年問(wèn)36個(gè)流通節(jié)點(diǎn)城市流通效率的動(dòng)態(tài)變化情況，求出各城市10年問(wèn)各效率指數(shù)的平均值，結(jié)果如表4所示。全體節(jié)點(diǎn)城市的全要素生產(chǎn)率指數(shù)平均值為1.083，說(shuō)明流通效率總體上顯現(xiàn)遞增的變化狀態(tài)。全要素生產(chǎn)率指數(shù)分解情況為：技術(shù)進(jìn)步效率指數(shù)1.062>規(guī)模效率指數(shù)1.033>純技術(shù)效率指數(shù)0.995，說(shuō)明流通效率的增加總體上主要是依靠技術(shù)進(jìn)步驅(qū)動(dòng)的。節(jié)點(diǎn)城市之間全要素生產(chǎn)率指數(shù)對(duì)比情況是：西部地區(qū)1.118>中部地區(qū)1.083>東北地區(qū)1.080>東部地區(qū)1.058，同龔雪等（2019）的研究結(jié)果相似，效率增加顯現(xiàn)東部放緩，西部增長(zhǎng)快。說(shuō)明不發(fā)達(dá)地區(qū)的流通效率遞增幅度超過(guò)了發(fā)達(dá)地區(qū)，銀川市、貴陽(yáng)市、西安市等西部地區(qū)節(jié)點(diǎn)城市的全要素生產(chǎn)率指數(shù)排在前三，而上海市、天津市、蘇州市、深圳市等東部地區(qū)節(jié)點(diǎn)城市的全要素生產(chǎn)率指數(shù)排在倒數(shù)幾名，我國(guó)節(jié)點(diǎn)城市的流通效率之間的差距在縮小，區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展顯現(xiàn)良性狀態(tài)。

2.從時(shí)間的維度來(lái)分析

求出每年節(jié)點(diǎn)城市各效率指數(shù)的平均值，結(jié)果如圖2所示，全要素生產(chǎn)率指數(shù)顯現(xiàn)2013年前下降、2013年后逐漸回升的“V”字形變化狀態(tài)，說(shuō)明節(jié)點(diǎn)城市的流通效率已經(jīng)慢慢擺脫2008年金融危機(jī)的影響，走上了高質(zhì)量發(fā)展的階段。技術(shù)進(jìn)步效率指數(shù)與全要素生產(chǎn)率指數(shù)表現(xiàn)為同漲同跌的高度正相關(guān)，而規(guī)模效率指數(shù)與全要素生產(chǎn)率指數(shù)表現(xiàn)為負(fù)相關(guān)，純技術(shù)效率指數(shù)表現(xiàn)平衡態(tài)勢(shì)，與全要素生產(chǎn)率指數(shù)漲跌無(wú)關(guān)，說(shuō)明技術(shù)進(jìn)步是驅(qū)動(dòng)節(jié)點(diǎn)城市流通效率觸底回升的主要因素。

四、城市流通效率改進(jìn)路徑分析

（一）采用技術(shù)進(jìn)步驅(qū)動(dòng)流通效率改進(jìn)的路徑

從三階段DEA模型的流通效率靜態(tài)評(píng)價(jià)結(jié)果來(lái)看，剔除環(huán)境因素與隨機(jī)干擾因素的影響后，所有節(jié)點(diǎn)城市的純技術(shù)效率都提高了，大部分節(jié)點(diǎn)城市的規(guī)模效率都下降了，說(shuō)明環(huán)境因素高估了流通的規(guī)模效率，低估了技術(shù)效率，技術(shù)效率比規(guī)模效率在提升綜合效率上的作用更大。從第二階段的實(shí)證結(jié)果來(lái)看，節(jié)點(diǎn)城市的科學(xué)技術(shù)支出占比這一環(huán)境變量的回歸系數(shù)為負(fù)，說(shuō)明其通過(guò)減少年末城市道路面積和流通領(lǐng)域固定資產(chǎn)投資的投入冗余，問(wèn)接提高流通效率。從Malmquist模型的流通效率動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)結(jié)果來(lái)看，技術(shù)進(jìn)步效率指數(shù)與全要素生產(chǎn)率指數(shù)表現(xiàn)為同漲同跌的高度正相關(guān)，說(shuō)明技術(shù)進(jìn)步是驅(qū)動(dòng)節(jié)點(diǎn)城市流通效率改進(jìn)的主要因素。綜合以上實(shí)證結(jié)果，在我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的今天，要采用技術(shù)進(jìn)步驅(qū)動(dòng)流通效率改進(jìn)的路徑，加大科技投入，將大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、人工智能等新一代信息技術(shù)應(yīng)用在流通領(lǐng)域。

（二）打造不同功能定位的流通節(jié)點(diǎn)城市

對(duì)各節(jié)點(diǎn)城市的綜合效率進(jìn)行投影分析，通過(guò)“冗余率=（達(dá)到DEA有效的目標(biāo)值一原始值）/原始值”公式，計(jì)算出各投入和產(chǎn)出指標(biāo)的冗余率，如表5所示。從結(jié)果來(lái)看，隨著綜合效率的遞減，三個(gè)投入指標(biāo)的冗余率越來(lái)越大，說(shuō)明投入的原始值需要減少得越來(lái)越多。年末城市道路面積、流通領(lǐng)域從業(yè)人數(shù)、流通領(lǐng)域固定資產(chǎn)投資三個(gè)投入指標(biāo)的冗余率相差不大，而貨運(yùn)量、社會(huì)消費(fèi)品零售總額、進(jìn)出口總額三個(gè)產(chǎn)出指標(biāo)的冗余率相關(guān)較大。大部分節(jié)點(diǎn)城市的進(jìn)出口總額產(chǎn)出存在較大的不足，綜合效率較高的長(zhǎng)沙市、武漢市、呼和浩特市、鄭州市等內(nèi)陸城市都存在較大的不足，綜合效率較低的廈門(mén)市、杭州市、天津市等沿海城市則有較小的不足。哈爾濱市、成都市、濟(jì)南市、長(zhǎng)春市等城市的貨運(yùn)量產(chǎn)出存在較大不足，廈門(mén)市、銀川市、重慶市、貴陽(yáng)市等城市的社會(huì)消費(fèi)品零售總額產(chǎn)出存在較大不足。綜合以上實(shí)證結(jié)果，說(shuō)明不同節(jié)點(diǎn)城市的流通功能作用表現(xiàn)是不相同的，應(yīng)該按照不同城市的優(yōu)勢(shì)打造不同功能定位的流通節(jié)點(diǎn)城市，2019年《國(guó)家物流樞紐布局和建設(shè)規(guī)劃》將節(jié)點(diǎn)城市分為陸港型、港口型、空港型、生產(chǎn)服務(wù)型、商貿(mào)服務(wù)型、陸上邊境口岸型等6種類(lèi)型進(jìn)行規(guī)劃建設(shè)。

（三）加強(qiáng)節(jié)點(diǎn)城市區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展

根據(jù)表3的實(shí)證結(jié)果，以流通節(jié)點(diǎn)城市的流通效率值的純技術(shù)效率為x軸，規(guī)模效率為y軸，建立坐標(biāo)系，畫(huà)出效率分布圖，分別以純技術(shù)效率和規(guī)模效率的平均值0.964和0.825為標(biāo)準(zhǔn)，把城市的流通效率情況分為“高高”“高低”“低高”“低低”四種情況，如圖3所示。處于“高高”的有上海市、蘇州市、北京市、深圳市、廣州市、長(zhǎng)沙市、福州市、重慶市、武漢市、西安市等14個(gè)城市，多數(shù)是國(guó)家正在重點(diǎn)建設(shè)的長(zhǎng)三角城市群、珠三角城市群、京津冀城市群、成渝城市群、長(zhǎng)江中游城市群等國(guó)家級(jí)城市群的領(lǐng)頭流通節(jié)點(diǎn)城市;處于“高-低”的有杭州市、濟(jì)南市、銀川市、貴陽(yáng)市、蘭州市、廈門(mén)市、烏魯木齊市等10個(gè)城市;處于“低高”的有鄭州市、沈陽(yáng)市、石家莊市、成都市、天津市、南京市等9個(gè)城市，多數(shù)是國(guó)家級(jí)城市群的二線城市;處于“低-低”的只有長(zhǎng)春市、昆明市、南昌市3個(gè)城市。綜合以上實(shí)證結(jié)果，說(shuō)明節(jié)點(diǎn)城市在區(qū)域中的定位不同使得其效率也不同，應(yīng)該加強(qiáng)節(jié)點(diǎn)城市的區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展，整合區(qū)域資源，強(qiáng)化內(nèi)部分工，充分發(fā)揮流通效率的區(qū)域聯(lián)動(dòng)效應(yīng)。