“一带一路”视域下我国省域经济开放度提升的实证研究——基于空间面板模型的分析

谢婷婷，郭艳芳

（石河子大学兵团金融发展研究中心，新疆五家渠831300）

［DOI］10.3969/j.issn.1007-5097.2016.04.010



“一带一路”视域下我国省域经济开放度提升的实证研究——基于空间面板模型的分析

谢婷婷，郭艳芳

（石河子大学兵团金融发展研究中心，新疆五家渠831300）

［DOI］10.3969/j.issn.1007-5097.2016.04.010

摘要：文章在“一带一路”视域下对我国1995-2014年28个省份的经济开放度进行测算，在此基础上，通过构建空间计量模型探析我国省域经济开放度的驱动因素，为全面提升我国开放型经济水平提供依据。实证结果表明：我国经济开放度由东部至西部呈“阶梯状”分布，且东西部区域差异较大，中西部区域差异不大；各省域经济开放度之间存在逐年增强的空间集聚性；人力资本的积累、区位条件的改善以及创新能力的提高是驱动经济开放度提升的重要“引擎”，交通基础设施、产业结构升级以及金融发展三种驱动因素在不同的经济开放度水平下，对经济开放度提升的“催化”效果有所差异。基于此，结合一带一路的建设，为各省域推动经济开放提出差异化建议。

关键词：一带一路；经济开放度；空间面板模型

一、引言

2013年习近平主席提出建设“丝绸之路经济带”和“21世纪海上丝绸之路”的重大战略构想，是推动中国东西互济、海陆统筹的全方位开放的重大战略举措，也是实现全方位开放新格局的重要突破口。中国面对前所未有的发展契机和新一轮高水平开放，应把握对外开放的主动权，以提升经济开放度为着力点，增强经济内生增长功能，激发经济发展活力，释放经济主体积极性，构建开放型经济新体制。因此，脉准中国经济开放度，是正确制定下一步对外开放战略的基础［1］。那么我国各省域的经济开放的程度究竟是怎样的？经济开放度的驱动因素又有哪些？目前对于这些问题的研究更具迫切性与必要性。

针对以上问题，现有的国内外研究虽然尚未给出具体结论，但基于不同视角对经济开放度进行了深入探讨，研究方向大致分为两类：一类是对于经济开放度指标体系的研究，国外学者小岛清（1987）首次提出用外贸依存度测算经济开放度［2］，但由于包含信息较少，部分学者从汇率政策、贸易政策和宏观经济运行方式等宽泛的角度来综合度量经济开放度，从而使得度量更加准确［3］。随后，国内部分学者从经济活动的不同角度和范畴对我国的开放程度进行测算［4-6］；对于省域经济开放度指标的研究，赵伟（2005）基于“二重”开放思路建立指标体系进行测算［7］；在此基础上，庞志强（2008）基于“三重开放”的思想，从国际开放、省际开放和省内开放三个方面，建立省域经济综合开放指标体系进行测算［8］。另一类是对经济开放度影响因素研究，朱廷珺（2008）指出通过加速人力资源的开发可以改善经济开放状况［9］；基础设施建设可降低出口物流成本，也将有利于经济开放度的提升［10］；谢守红（2011）认为区位条件会显著地作用于经济开放度的提升［11］；还有学者认为产业优化升级和自主创新能力的提高也将有利于经济开放度提升［12-13］；李青（2014）指出金融服务的缺位将制约经济开放度的提升［14］。

已有文献为我国省域经济开放度的研究提供了借鉴与帮助，但仍存在以下三个方面的不足：第一，对于我国各省域经济开放度的分析研究较为缺乏，无法准确把握我国各省域经济开水平，导致开放战略的制定难以因地制宜；第二，对于经济开放度的驱动因素研究仅停留在定性分析层面，而实证分析的文献较为缺乏，无法客观甄别经济开放度的驱动因素，导致经济开放度的提升缺少有力抓手；第三，对于经济开放度的研究缺乏对地理空间效应的考虑，忽视各省域之间的经济开放度的空间联系，致使估计结果可能出现偏误，相关结论有所偏颇。因此，文章以我国28个省份为研究对象，对各省1995-2014年的经济开放度进行测算，并首次采用空间计量方法对经济开放度的驱动因素进行实证考察，最后以“一带一路”建设为契机，为提升我国开放型经济水平，拓展我国各省域合作领域，打造新的经济增长点提出政策建议。

二、我国经济开放度的测算及空间自相关分析

（一）指标选取及测算方法

1.指标选取

经济开放程度指标体系的选择（见表1），主要借鉴庞智强（2008）对各地区省域经济综合开放程度的研究，将从国际开放、省际开放和省内开放三个维度进行构建。其中，国际开放用以下3个指标衡量：用外贸依存度反映省域经济对国际商品市场依赖程度；用外资依存度考察对外资的吸引能力和依赖程度；用国际旅游依存度代表国际旅游的创汇能力和对其依赖程度。省际开放用以下2个指标衡量：用信息交流活跃度反映省际信息交流规模；用国内旅游依存度表示省际旅游的活跃程度和对其依赖程度。省内开放用以下3个指标衡量：用商品市场活跃度反映各省的商品市场的开放程度；用技术市场活跃度考察技术市场的开放程度。用非国有经济比率衡量各省经济内部的开放程度。

2.测算方法

熵值法作为客观的赋权方法，可以通过信息熵值来判断指标的有效性。因此，以省域经济开放度评价指标体系为基础，利用熵值法对各指标赋权重，最后，经过求和加总得出历年各省的经济开放度。具体步骤如下：①计算第j个指标下第i个项目的指标值的比重；②确定第j个指标的熵值ej：；③确定第j个指标的权重wj：。权重结果见表1所列。

表1　经济开放度的评价体系及指标权重

本文以28个省（西藏、重庆和海南部分数据无法准确获得，因此不予考虑)为研究对象，对其1995-2014年经济开放度进行测算，数据来自1996-2015年《中国统计年鉴》等。

（二）测算结果分析

通过指标体系的构建，并采用熵权法对各指标进行赋权，最终通过加总求和确定各省域的经济开放度指数。测算结果如图1所示。

由图1可知，我国各省域的经济开放度指数呈上升趋势，表明我国经济开放程度逐年提升。从时间趋势上看：1995-2000年我国各省域的经济开放程度呈现较平稳的低水平走势，2000年以后呈现上升趋势，且西部地区上升趋势最为显著，这得益于西部大开发战略等区域经济协调发展战略的制定和实施。2008-2010年，北京、上海、广州、天津、江苏等经济开放程度较高的省份，经济开放水平都有所下降，这是由于受到金融危机和欧债危机的冲击，其国际开放度下降造成的。2010-2014年，各省经济开放度保持平稳上升，但上升幅度不大。分地区来看，经济开放度的折线图上方较为松散，且多为东部沿海地区，下方较为紧实，多为西部地区，说明我国经济开放度高的地区较少，多处于东部地区，经济开放度低的地区较多，多处于西部地区，进一步说明我国东西部差异较大，而这也都是由于我国区域开放的战略布局的时序、政策和导向的差异造成的。

为直观地认识我国省域经济开放度的分布情况，将我国28个省按照经济开放程度均值的高低分成4个区域（见图2），分别为“高等区”、“次优区”、“中等区”和“低等区”，发现我国省域经济开放度在整体上由东部地区、东北地区、中部地区、西部地区逐渐降低，呈现“阶梯状”分布。其中，“高等区”多集中于东部，分别为北京、上海、广东、浙江、天津、江苏、福建和辽宁；“次优区”分别为山东、吉林、黑龙江、河北、湖北、江西和湖南；“中等区”多分布于中部地区，分别为安徽、内蒙古、山西、广西、河南、陕西、四川；而西部地区新疆、宁夏、云南、青海、甘肃、贵州的经济开放度普遍处于低水平，位于“低等区”。进一步分析发现：东西部省域经济开放度的差距较大，经济开放度最高的北京市的开放度为45.73，而最低的贵州则只有12.85，相差32.88；中西部地区的经济开放度相差较小，中部经济开放度最高的省份湖北与西部开放度水平最低的贵州相差4.03，差距不大。

图2　我国省域经济开放度均值的区域分布

（三）经济开放度的空间相关性分析

采用空间自相关Moran指数对我国省域经济开放度的空间相关性进行检验，公式如下：

令W的对角线元素Wii等于0。Moran指数的取值范围为［-1，1］，若省域间的经济开放度为是空间正相关，其值应越接近1；反之则越接近-1。并通过P值来检验空间自相关的显著性水平。结果见表2所列。

表2　1995-2014年中国省域经济开放度空间相关性的Moran指数及检验

由表2可知：1995-2014年我国经济开放度的Moran值均通过了5％的显著性水平检验，大致在0.19～0.36之间变化，且呈现逐年递增的趋势，表明我国各省的经济开放度的变迁会受到空间相关性因素的影响，同时说明我国各省域的经济开放度在空间上的分布状态并非随机的，而是呈现相似值聚集态势。基于此，在对省际经济开放度的研究中，应该考虑到省域间存在的空间相关性。

三、我国经济开放度影响因素实证分析

由空间自相关分析结果可知，我国省域经济开放度之间存在空间相关性，需使用空间面板模型进行回归分析，以克服空间效应带来的估计误差，因此，下面将运用全样本空间模型和分层次空间模型，分析经济开放度的驱动因素。

(一)变量选取及数据来源

对于经济开放度影响因素的选取，本文将从人力资本(RLZB)、交通基础设施(JT)、区位条件(QW)、产业结构(CYJG)、创新能力(CX)和金融支持(JR)6个方面探讨其对经济开放度的影响程度，详见表3所列。

表3　指标变量的描述性统计量

人力资本角度选取大专以上人口占比［15］，用来考察人力资本的积累是否有助于经济开放度的提升；交通的便利程度也会影响到一省的经济开放度，因此，选取交通密度来衡量交通基础设施情况［16］，即万平方米拥有公路与铁路里程数；拥有一级口岸数量最能体现一地区的区位条件［17］，选用的一类口岸数来衡量一地区的区位条件的完善是否有益于经济开放度的提升；产业结构升级选取产业结构高级化值①进行衡量［18］，考察产业结构升级对经济开放度的影响程度；创新能力能够反映一个地区的技术创新驱动力，从而决定了经济开放度提升的速度和质量，因此选取万人中三种专利申请受理量，来考察该地区的创新能力［19］；选取金融相关率②指标来衡量金融发展程度［20］，金融的发展影响投融资机制完善，风险分散功能的健全，从而作用于经济开放度的提升。以上数据来自于1996-2015年《中国统计年鉴》经整理而得。

（二）模型设定

常见的空间计量模型有两种，即空间滞后模型(SLM)和空间误差模型(SEM)。

空间滞后模型：

空间误差模型：

其中，Y为被解释变量；i、j代表省份；t表示年份；β0为截距；X为n×k的外生解释变量矩阵；β为X的参数向量；ρ为空间滞后回归系数；X为n×k的外生解释变量矩阵；W为n×n阶空间权重矩阵；WY为空间滞后被解释变量；ε为随机误差向量。λ为n×1的截面被解释变量向量的空间误差模型回归系数；μ为正态分布的随机误差向量。

在此基础上，本文采用双对数线性的空间滞后和空间误差模型，具体模型如下：

其中，OPEN表示经济开放度；RLZB表示人力资本；JT表示交通基础设施；QW表示区位条件；CYJG表示产业结构；CX表示创新能力；JR表示金融发展水平；βi(i=1,2,…,6)表示各自变量的回归系数；μ表示随机误差项。

（三）实证结果

1.全样本的空间模型

为突出空间因素的作用，便于比较，建立三个模型，即普通面板模型、空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM）。回归结果见表4所列。

表4　全样本下模型的估计及其检验结果

（1）模型的选择。首先，SLM模型和SEM模型的拟合优度R2均高于普通面板模型，且估计结果中显著的指标也多于普通面板模型，出现这种结果的原因，可能是由于普通面板模型没有考虑到省域之间的空间相关性造成的，因此选择空间模型是合适的。其次，根据Anselin和Florax（1995）的判别准则，LMERR和R-LMERR比LMLAG、R-LMLAG在统计上更加显著，这表明SEM模型的解释强度要优于SLM模型。因此，本文选用SEM的变量的系数估计结果来解释模型的意义［21］。

（2）全样本的模型估计结果。人力资本、交通基础设施、区位条件、产业结构和创新能力5个因素均通过了显著性检验。当人力资本因素变动1个单位，经济开放度将提升0.7个单位，说明人力资本的积累会显著的促进经济开放度的提升，这是因为人才结构的调整以及人才层次水平的提升，将带动一地区的知识专业化水平增长，有利于该地区对省际和国际技术的吸纳，从而作用于该地区的经济开放度的提升；交通基础设施因素变动1个单位，经济开放度将提升0.04个单位，表明交通基础设施的建设有助于经济开放度的提升，这是因为完善的交通运输设施一方面可以降低贸易的运输成本，另一方面可以缩短贸易商的市场衔接时间，从而激发贸易规模扩大，进而提升经济开放水平；区位条件因素变动1个单位，经济开放度将提升0.21个单位，说明区位条件的改善会直接优化该省的人流、物流、信息流、资金流等状况，从而推动服务、进出口加工和旅游行业的发展，有效地带动经济开放度的提升；产业结构因素变动1个单位，经济开放度将提升0.15个单位，说明产业结构的优化升级会带来经济开放度的提升，这是因为产业结构升级会使该地区在高端产业或普通产业的高端环节具有技术与规模的自然垄断，并带来资金和商品的大规模流通，从而对于经济开放度的提升具有积极的作用；创新能力因素变动1个单位，经济开放度将提升1.1个单位，表明随着专利数量规模的增加，各省域的创新能力随之提高，一方面有助于技术市场活跃度的提升，从而直接作用于经济开放度的提升，另一方面通过合理的科技资源配置，不断占领利润率更高的新领域，带来大量资金投入，推动经济开放度的提升。而金融发展因素对经济开放度的影响不显著，可能是由于我国金融资源在东西部地区的配置不均衡，制约了金融要素对经济开放度提升的积极作用。

2.分层次的空间模型

根据我国省域经济开放度的空间分布发现，中国经济开放度在地理空间上呈现“阶梯形”的分布特点，因此有必要打破地域限制，对经济开放程度的“高等区”、“次优区”、“中等区”和“低等区”分别进行空间计量估计（见表5），进而考察经济开放度影响因素的区域差异性。

（1）模型的选择。SLM模型和SEM模型的拟合优度检验值R2和各指标的显著性均高于普通面板模型，因此选择空间模型是合适的。其次，根据Anselin 和Florax的判别准则，经济开放度位于“高等区”的省域，应选择SLM模型；“次优区”的省域应选择SEM模型；“中等区”的省域选择SLM模型；“低等区”的省域选择SEM模型。

（2）分层次的模型估计结果。由表5可知：对于经济开放度处于“高等区”的省域而言，人力资本、区位条件和创新能力这3个因素均通过了显著性检验，当人力资本、区位条件和创新能力因素每增加1个单位时，经济开放度将随之提升0.90、0.17和1.37个单位。其中，人力资本的积累相较于“次优区”、“中等区”和“低等区”对经济开放度的提升效果更大，说明“高等区”的人才优势显著。以北京为例，2014年北京常住人口占全国总人口的1.55％，拥有211和985高等院校数量占全国的22.41％，雄厚的人才基础对于提升经济开放度作用更显著。而交通基础设施的改善、产业结构升级、金融发展水平的提高对经济开放度的提升作用不显著，首先就交通基础设施因素而言，随着“高等区”的产业集聚、人口密集程度不断加大，交通基础设施处于超负荷运转，导致该地区社会经济系统的低效率运行，对经济开放度的提升效果不显著。其次，就产业结构因素而言，“高等区”的产业结构升级对经济开放度的提升作用“失效”，这可能是因为“高等区”的产业结构升级对经济开放度的提升效用处于边际递减阶段，因此对开放度的提升乏力；最后，就金融发展因素而言，我国金融部门的发展属于“粗放式”发展，导致“高等区”的省域的金融发展模式多为“规模膨胀”，而金融结构和效率的发展仍不尽如人意［22］，因此对于经济开放度提升的作用不显著。

表5　分层次的模型估计及其检验结果

对于经济开放度处于“次优区”的省域而言，人力资本、区位条件、产业升级、创新能力和金融发展这5个因素分别通过了显著性检验，当人力资本、区位条件、产业结构、创新能力和金融发展因素每增加1个单位时，经济开放度将随之变动0.01、1.14、0.11、4.38和-0.03个单位。其中，区位条件和创新能力因素相较于“高等区”、“中等区”和“低等区”对经济开放度的提升效果更大，说明“次优区”通过改善区位条件和提高创新能力，可以大幅度地实现经济开放度的提升。而交通基础设施因素没有通过显著性检验，说明“次优区”交通基础设施的改善对经济开放度提升引导和支撑作用不显著。金融发展因素的系数为负，说明“次优区”的金融发展仅为金融市场的规模扩张，然而金融机构体系不健全，金融结算功能和服务工具不完备，导致融资渠道狭窄且不畅，因此阻碍了经济开放度的提升。

对于经济开放度处于“中等区”的省域而言，6个因素均通过了显著性检验，且当人力资本、交通基础设施、区位条件、产业升级、创新能力和金融发展因素每增加1个单位时，经济开放度将随之变动0.63、0.03、0.26、0.18、1.39和-0.02个单位。其中，交通基础设施的改善，相较于“高等区”、“次优区”、“低等区”对经济开放度的提升效果更大，说明交通基础设施落后是“中等区”经济开放度提升的制约因素，因此可以通过加强交通基础设施的建设，有效地提升经济开放度。金融发展系数为负，说明金融发展对于经济开放度的提升具有抑制作用，一方面是由于我国金融发展属于“需求尾随型”，然而“中等区”的金融发展与经济实体发展以及开放政策的适配度低，对经济开放度提升的支持作用不显著，无法有效提升经济开放度，另一方面“中等区”的金融发展主要是对金融市场规模的发展，而其风险分散功能不健全，资金配置效率低下，因而抑制了经济开放度的提升。

对于经济开放度处于“低等区”的省域而言，6个因素均通过了显著性检验，当人力资本、交通基础设施、区位条件、产业结构、创新能力和金融发展因素每增加1个单位时，经济开放度将随之变动0.49、-0.03、0.60、0.35、2.41和-0.03个单位。其中，产业结构的升级相较于“高等区”、“次优区”和“中等区”对经济开放度的提升效果更大，说明“低等区”可以通过产业结构升级，大幅度提升经济开放水平。交通基础设施因素对经济开放度有负向影响，说明交通基础设施因素在“低等区”的地区会抑制经济开放度的提升，这是因为在“低等区”的省域，由于交通道路的布局和建设与发展需求的匹配度低，无法满足经济开放对交通基础设施的要求。而金融发展程度阻碍了经济开放度的提升，这是由于“低等区”的金融发展普遍处于低水平，金融市场化程度低，金融资源配置效率低下，导致经济主体的金融服务需求不能完全得到满足，阻碍了经济开放进程。

四、结论与对策

准确把握我国省域经济开放度水平和找准经济开放的驱动因素是实现全方位对外开放的两个关键，是推进“一带一路”建设、构建我国经济开放新棋局的着力点。鉴于此，通过测算我国28个省域1995-2014年的经济开放水平，并采用空间计量模型对经济开放度的驱动因素进行实证分析。主要结论概述如下：

首先，我国的经济开放度整体逐年上升，经济开放度的“高等区”、“次优区”、“中等区”和“低等区”分别沿东部地区、东北地区、中部地区和西部地区呈现“阶梯状”分布，我国的经济开放度的“高等区俱乐部”主要集聚在经济发达的东部沿海地区，而经济开放度低的地区主要分布在西部地区，东西部的经济开放度差距较大，但中西部地区差距不大。

其次，由整体空间自相关分析，可知中国的省域经济开放度存在显著的且日益增强的空间集聚性，因此，对省际经济开放度的研究应该考虑到省域间存在的空间相关性。

最后，由全样本下的经济开放度空间模型的估计结果可知，经济开放度的提升依赖于人力资本、交通基础设施、区位条件、产业结构以及创新能力因素的作用，金融要素对经济开放度的提升效果不显著。由分层次的省域经济开放度空间模型的估计结果，可知人力资本的积累、区位条件的改善以及创新能力的提高在不同层次经济开放度下都会显著地提升经济开放度，其他三个驱动因素根据开放度水平不同对经济开放度的影响有所差异。

结合以上结论，联系当前“一带一路”背景，针对处于不同开放度层次的省域，提出差异化的发展策略：①对于“高等区”的省份，经济开放度的提升进入瓶颈时期，因此要改善原有提升模式，积极寻找“新”的增长点，例如福建省作为海上丝绸之路核心区，应利用好区位优势，积极投身于“一带一路”的建设中，加大交通基础设施的投资和建设，打破交通基础设施对经济开放度提升的制约。另外，“高等区”在利用高素质的优秀人才的同时，要发挥科技创新的驱动作用，通过优先发展生产性服务业，实现东部沿海城市的产业结构转型升级，并通过围绕服务实体经济，进一步推进金融改革步伐，特别是需要加快上海国际金融中心的建设，为经济开放提供全方位的服务，以支持企业利用“一带一路”战略引进来和走出去。②对于“次优区”的省份，例如黑龙江、吉林、山东等位于沿海、沿边地段的省份应充分利用其独特的区位优势和现有基础，积极构建对俄及东北亚桥头堡城市群，在更大范围、更广领域、更高层次上参与国内外经济技术合作与竞争，并大力培养专业人才，加强省际合作交流，建立创新驱动发展机制，增强经济开放“软”实力，深入挖掘交通基础设施承载力潜力，例如湖北省将打造国际交通枢纽，提升经济开放“硬”实力，与此同时，加快金融制度改革和金融生态环境建设，全面提升经济开放度。③对于“中等区”的省份，例如安徽、河南等处于承东启西的枢纽地带，积极打造“中欧班列”等品牌，推进交通物流枢纽和国际商品物流集散中心建设，充分释放内陆纵深广阔、人力资源丰富、产业基础较好等内在潜力，发挥创新优势，加强高技术领域交流合作，借助“一带一路”战略，打造内陆开放型经济高地。④对于“低等区”的省份，多是“一带一路”沿线城市，应该依托“丝绸之路经济带”的建设，利用丝路基金、亚洲基础设施投资银行等融资平台，优化交通基础设施的网络结构，提高交通基础设施的覆盖范围，并通过提高金融覆盖面，加强金融创新，提升投资、贸易便利化程度，同时创造优良环境以吸引人才、留住人才，特别是新疆作为丝绸之路经济带核心区，应充分利用区位优势，积极推进喀什和霍尔果斯经济开发区建设，转换资源优势，主动加强与沿线国家的经贸投资合作。最终形成互联互通、东中西协调发展的经济开放新格局。

注释：

①产业结构高级化值=（第一产业增加值+第二产业增加值× 2+第三产业增加值×3）/GDP。

②金融相关率=（金融机构存款+金融机构贷款）/GDP。

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［责任编辑：余志虎］

●区域发展

An Empirical Study on Provincial-level Economic Openness in China under the“One Belt，One Road”Strategy —An Analysis Based on the Spatial Panel Model

XIE Ting-ting，GUO Yan-fang
(Corps Financial Development Research Center，Shihezi University，Wujiaqu 831300，China)

Abstract：The paper measures economic openness of 28 provincial-level administrative regions in China from 1995 to 2014 under the“One Belt，One Road”strategy.The paper also，by building a spatial econometric model，analyzes the driving factors of provincial-level economic openness in order to provide a basis for the comprehensive improvement of the level of open econ⁃omy in China.The empirical results show that: China’s economic openness from the east to the west presents a“stepped”dis⁃tribution，and the difference between eastern and western regions is large，whereas the difference in central and western re⁃gions is small; The spatial agglomeration of economic openness among provincial-level administrative regions is increasing year by year; The accumulation of human capital，the improvement of location conditions and the enhancement of innovation capability are an important“engine”to drive economic openness，the three driving factors: transportation infrastructure con⁃struction，upgrading of industrial structure and financial development，have different“catalytic”effects on the promotion of economic openness under different levels of economic openness.Accordingly，the paper proposes different suggestions for pro⁃vincial-level administrative regions to promote economic openness combined with the construction of the“One Belt，One Road”strategy.

Keywords：One Belt，One Road；economic openness；spatial panel model

作者简介：谢婷婷（1980-），女，湖南耒阳人，副教授，研究方向：农村金融，数量金融；郭艳芳（1992-），女，新疆沙湾人，硕士研究生，研究方向：农村金融。

基金项目：国家社会科学基金项目（13XMZ075）；教育部人文社会科学基金项目（10YJC790301）；石河子大学兵团金融发展研究中心项目（BTJR201502）

收稿日期：2015-07-08

中图分类号：F127

文献标志码：A

文章编号：1007-5097（2016）04-0049-07