周　波，張　成

中國(guó)工業(yè)部門(mén)碳生產(chǎn)率的時(shí)空演變及其預(yù)測(cè)

周波，張成

摘要：本文在估算中國(guó)工業(yè)部門(mén)直接碳生產(chǎn)率和完全碳生產(chǎn)率的基礎(chǔ)上，研究?jī)烧叩臅r(shí)空演變趨勢(shì)，并對(duì)其未來(lái)潛在表現(xiàn)進(jìn)行預(yù)測(cè)。研究結(jié)果表明：工業(yè)部門(mén)整體以及采礦業(yè)、輕工業(yè)、重工業(yè)3個(gè)分組的直接碳生產(chǎn)率和完全碳生產(chǎn)率在σ收斂和絕對(duì)β收斂上的表現(xiàn)差異較大，但普遍存在顯著的條件β收斂趨勢(shì)；根據(jù)工業(yè)部門(mén)自身的演變規(guī)律預(yù)測(cè)， 2020年碳生產(chǎn)率將大幅度提高，但仍然低于哥本哈根會(huì)議的承諾水平。因此，如何推行和完善基于市場(chǎng)機(jī)制的節(jié)能減排措施，并在供給側(cè)改革中貫穿綠色低碳理念，將是政府未來(lái)節(jié)能工作的重點(diǎn)。

關(guān)鍵詞：碳生產(chǎn)率；收斂；預(yù)測(cè)

一、問(wèn)題提出

近年來(lái)，全球氣候變暖，各國(guó)碳排放水平日益成為公眾關(guān)注的焦點(diǎn)。作為世界上最大的發(fā)展中國(guó)家和新興經(jīng)濟(jì)體，中國(guó)在氣候變化中發(fā)揮的作用舉足輕重。同時(shí)，由于中國(guó)已經(jīng)進(jìn)入工業(yè)化發(fā)展的中后期，工業(yè)部門(mén)也進(jìn)入了環(huán)保發(fā)展轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時(shí)期。發(fā)展不均衡、發(fā)展方式不可持續(xù)的問(wèn)題極為突出，改革粗放式、高碳排的工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式刻不容緩。麥肯錫曾指出，任何成功的氣候變化減緩技術(shù)必須支持兩個(gè)目標(biāo)：一是穩(wěn)定大氣中溫室氣體的含量，二是保持經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長(zhǎng)。而“碳生產(chǎn)率”這一概念正好將兩者有機(jī)地聯(lián)系在一起?！疤忌a(chǎn)率”最早由Kaya和Yokobori提出來(lái)，指的是單位CO2排放的GDP產(chǎn)出水平，體現(xiàn)了碳排放與產(chǎn)出之間的效率水平[1]。該指標(biāo)被提出以后，受到了學(xué)者們的廣泛關(guān)注?，F(xiàn)有研究中，既有對(duì)碳生產(chǎn)率收斂趨同水平[2]、脫鉤狀態(tài)水平[3]等趨勢(shì)性角度的研究，也有對(duì)碳生產(chǎn)率潛在改進(jìn)空間[4]、影響因素[5]等內(nèi)涵式指標(biāo)的探討。但在這些研究中對(duì)碳生產(chǎn)率指標(biāo)的構(gòu)建主要是基于生產(chǎn)單元的直接碳排放量進(jìn)行計(jì)算的，使用的是直接碳生產(chǎn)率，忽略了中間產(chǎn)品投入暗含的二氧化碳排放問(wèn)題。

為了進(jìn)一步深入研究碳生產(chǎn)率，本文以我國(guó)工業(yè)部門(mén)為例，計(jì)算出了直接碳生產(chǎn)率(Direct Carbon Productivity)，還利用投入產(chǎn)出方法計(jì)算出了完全碳生產(chǎn)率(Indirect Carbon Productivity)，并研究了工業(yè)部門(mén)碳生產(chǎn)率的收斂情況。此外，本文還構(gòu)建了ARIMA模型，對(duì)2020年工業(yè)部門(mén)碳生產(chǎn)率的走勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，動(dòng)態(tài)觀察整體變化情況，從而為政府制定相關(guān)政策提供技術(shù)支撐。

二、研究數(shù)據(jù)及模型說(shuō)明

(一)數(shù)據(jù)選取

本文選取了我國(guó)工業(yè)領(lǐng)域38個(gè)部門(mén)2003—2011年間的CO2排放量和GDP生產(chǎn)總值的相關(guān)數(shù)據(jù)作為實(shí)證研究樣本。數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》，并經(jīng)過(guò)筆者整理和計(jì)算。所有數(shù)據(jù)均根據(jù)價(jià)格指數(shù)調(diào)整至2000年價(jià)格水平。

同前文所述，碳生產(chǎn)率定義為單位CO2排放的GDP產(chǎn)出水平，計(jì)算公式如下：

(1)

其中，i表示行業(yè)，t表示時(shí)期，CP、GDP和C分別表示碳生產(chǎn)率、生產(chǎn)總值和CO2排放量。

在計(jì)算工業(yè)部門(mén)碳生產(chǎn)率時(shí)，需要考察直接碳生產(chǎn)率和完全碳生產(chǎn)率兩個(gè)概念。其中，工業(yè)部門(mén)的完全碳排放不僅包括本部門(mén)生產(chǎn)過(guò)程中因使用化學(xué)能源而產(chǎn)生的直接碳排放，還包括其他產(chǎn)業(yè)部門(mén)為滿(mǎn)足此部門(mén)生產(chǎn)而提供的中間產(chǎn)品生產(chǎn)過(guò)程中產(chǎn)生的間接碳排放[6]。本文基于《2007年中國(guó)投入產(chǎn)出表》，采用“投入—產(chǎn)出”(IO)方法對(duì)各行業(yè)的直接和間接消耗能源所產(chǎn)生的直接碳排放系數(shù)和完全碳排放系數(shù)進(jìn)行計(jì)算，以此得到分行業(yè)的直接碳排放量和完全碳排放量，進(jìn)而最終測(cè)算出分行業(yè)的直接碳生產(chǎn)率和完全碳生產(chǎn)率[7]。

(二)研究方法

1.碳生產(chǎn)率收斂問(wèn)題研究方法

在研究工業(yè)部門(mén)碳生產(chǎn)率的收斂問(wèn)題時(shí)，本文采用σ收斂、絕對(duì)β收斂和條件β收斂這三種方法進(jìn)行比較判斷。其中，σ收斂主要觀察截面上人均收入的變異系數(shù)是否隨時(shí)間而下降；絕對(duì)β收斂是指初期發(fā)展水平不高的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)會(huì)比初期發(fā)展水平較高的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)擁有更快的速度增長(zhǎng)，即欠發(fā)達(dá)地區(qū)的人均收入水平將向發(fā)達(dá)地區(qū)收斂。但現(xiàn)實(shí)中各個(gè)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的技術(shù)偏好、制度體系等存在差異，這就需要考慮使用條件β收斂分析方法。借鑒已有文獻(xiàn)，我們將這些收斂模型在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)上的設(shè)定應(yīng)用到碳生產(chǎn)率的研究上。相關(guān)模型設(shè)定如下：

(1)σ收斂。其他學(xué)者在進(jìn)行σ收斂分析時(shí)運(yùn)用過(guò)很多方法，例如基尼系數(shù)、泰爾指數(shù)和變異系數(shù)。本文采用變異系數(shù)作為考察方法，其中研究對(duì)象變異系數(shù)定義為標(biāo)準(zhǔn)差與平均數(shù)的比值。若變異系數(shù)趨于下降，則表明σ收斂存在，反之不存在。

(2)絕對(duì)β收斂。參考Miller使用的方法[8]，我們?cè)O(shè)定絕對(duì)β收斂的回歸模型如下：

(2)

上式用來(lái)驗(yàn)證我國(guó)工業(yè)各部門(mén)碳生產(chǎn)率是否存在絕對(duì)β收斂，用CP指代直接碳生產(chǎn)率和完全碳生產(chǎn)率，其中LnCPi,t和LnCPi,t+T分別為i部門(mén)在第t年和第t+T年的直接或完全碳生產(chǎn)率的對(duì)數(shù)值，C為截距項(xiàng)，λ為待估參數(shù)，φi,t+T為隨機(jī)誤差項(xiàng)。如果最終回歸結(jié)果β<0，則可認(rèn)定存在絕對(duì)β收斂。

(3)條件β收斂?，F(xiàn)有研究一般通過(guò)添加固定效應(yīng)模型來(lái)檢驗(yàn)條件β收斂，并常常會(huì)加入一些控制變量以反映不同地區(qū)特征[9]。但如果固定效應(yīng)已經(jīng)能夠抓住個(gè)體間的異質(zhì)性因素，額外控制變量的添加是不必要的[8]。因此，我們?cè)谶M(jìn)行條件β收斂的驗(yàn)證分析時(shí)，將在式(2)基礎(chǔ)上先進(jìn)一步加入個(gè)體和時(shí)間雙固定的形式進(jìn)行控制，若能夠得到收斂趨勢(shì)，則不添加其他的控制變量。

2.碳生產(chǎn)率的預(yù)測(cè)方法

我們采用了ARIMA模型預(yù)測(cè)我國(guó)工業(yè)部門(mén)2020年直接碳生產(chǎn)率和完全碳生產(chǎn)率。差分自回歸移動(dòng)平均模型(ARIMA)是一種精確度相對(duì)較高的線性時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法，其基本思想是將預(yù)測(cè)對(duì)象隨時(shí)間推移而形成的數(shù)據(jù)序列視為一個(gè)隨機(jī)序列，用一定的數(shù)學(xué)模型來(lái)近似描述這個(gè)序列。該模型一旦被識(shí)別后就可以從時(shí)間序列的過(guò)去值及現(xiàn)在值來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)值。ARIMA模型的通用表達(dá)式為：

(3)

式(3)中，Y為內(nèi)生變量向量，a為自回歸系數(shù)，P為自回歸階次，β為移動(dòng)平均系數(shù)，q為移動(dòng)平均階次，ε為白噪聲，通常該模型可以表示為ARIMA(p，d，q)，其中d為差分階次。具體的階次選擇可以根據(jù)樣本相關(guān)圖和AIC準(zhǔn)則進(jìn)行確定。

三、實(shí)證結(jié)果及其分析

(一)σ收斂分析

圖1　直接碳生產(chǎn)率的變異系數(shù)圖

根據(jù)《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》中對(duì)行業(yè)的劃分，我們將所研究的38個(gè)工業(yè)部門(mén)劃分為采礦業(yè)、輕工業(yè)和重工業(yè)三個(gè)組別。圖1顯示了所有工業(yè)部門(mén)和采礦業(yè)、輕工業(yè)、重工業(yè)三個(gè)分組在直接碳生產(chǎn)率變異系數(shù)上的變化情況。可以看到，采礦業(yè)的直接碳生產(chǎn)率整體趨勢(shì)呈“M”型弱收斂，重工業(yè)和整體所有行業(yè)部門(mén)呈現(xiàn)下降的弱收斂趨勢(shì)，輕工業(yè)則并未發(fā)生明顯變化。同時(shí)，通過(guò)對(duì)比三個(gè)組別在變異系數(shù)上的取值，發(fā)現(xiàn)重工業(yè)的變異系數(shù)取值最大，采礦業(yè)最小，輕工業(yè)則居于中間水平，從而說(shuō)明重工業(yè)內(nèi)部的行業(yè)在直接碳生產(chǎn)率上的差距遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于輕工業(yè)和采礦業(yè)。

圖2　完全碳生產(chǎn)率的變異系數(shù)圖

類(lèi)似地，圖2顯示了所有工業(yè)部門(mén)和采礦業(yè)、輕工業(yè)、重工業(yè)三個(gè)分組在完全碳生產(chǎn)率上變異系數(shù)的變化情況?？梢钥闯觯行袠I(yè)整體和輕工業(yè)均呈現(xiàn)了弱發(fā)散趨勢(shì)，采礦業(yè)則呈現(xiàn)了明顯的收斂趨勢(shì)，而重工業(yè)則呈現(xiàn)了弱收斂趨勢(shì)。有趣的是，在完全碳生產(chǎn)率指標(biāo)中，輕工業(yè)的變異系數(shù)明顯高于重工業(yè)和采礦業(yè)，這一順序和三者在直接碳生產(chǎn)率中的表現(xiàn)有所不同，這是因?yàn)檩p工業(yè)內(nèi)部的行業(yè)差異性較大，使用了碳蘊(yùn)涵量差異性較大的中間產(chǎn)品。

(二)β收斂分析

直接碳生產(chǎn)率和完全碳生產(chǎn)率的絕對(duì)β收斂和條件β收斂的回歸分析結(jié)果見(jiàn)表1。估計(jì)絕對(duì)β收斂時(shí)，根據(jù)前文給出的公式(1)進(jìn)行擬合，得到了所有工業(yè)部門(mén)和采礦業(yè)、輕工業(yè)、重工業(yè)在直接碳生產(chǎn)率和完全碳生產(chǎn)率上的絕對(duì)β收斂情況。

首先觀察直接碳生產(chǎn)率的絕對(duì)β收斂情況?？梢钥吹剑挥胁傻V業(yè)的LnCP回歸結(jié)果顯著為負(fù)，說(shuō)明初始直接碳生產(chǎn)率較低的采礦業(yè)會(huì)擁有相對(duì)較高提升速度。其他三組的LnCP回歸結(jié)果則為正，但除了輕工業(yè)之外，所有工業(yè)部門(mén)和重工業(yè)的發(fā)散趨勢(shì)并不是十分顯著。至于完全碳生產(chǎn)率的絕對(duì)β收斂情況，可以看到所有組別在LnCP系數(shù)前的回歸結(jié)果均為負(fù)，但在統(tǒng)計(jì)意義上均未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。

分析條件β收斂時(shí)，我們使用了面板數(shù)據(jù)的個(gè)體固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)雙固定的方法，來(lái)檢驗(yàn)所有工業(yè)部門(mén)和采礦業(yè)、輕工業(yè)、重工業(yè)在直接碳生產(chǎn)率和完全碳生產(chǎn)率這兩個(gè)指標(biāo)上是否存在收斂趨勢(shì)?？梢钥闯?，所有工業(yè)部門(mén)和采礦業(yè)、輕工業(yè)、重工業(yè)在直接碳生產(chǎn)率和完全碳生產(chǎn)率中，LnCP前的系數(shù)均顯著為負(fù)，說(shuō)明我國(guó)工業(yè)部門(mén)在整體和分組上均存在明顯的條件β收斂，各自的兩種碳生產(chǎn)率均朝著各自的穩(wěn)態(tài)趨近。相對(duì)而言，重工業(yè)的條件β收斂速度最快，采礦業(yè)和輕工業(yè)次之。根據(jù)條件β收斂結(jié)果，我們看到僅采用個(gè)體和時(shí)間的雙固定效應(yīng)就可以控制其他因素，說(shuō)明額外的控制變量可以不加入。

由上述收斂分析結(jié)果，我們可以看到在直接碳生產(chǎn)率和完全碳生產(chǎn)率上，工業(yè)部門(mén)整體和分行業(yè)除輕工業(yè)外均不存在顯著的絕對(duì)β收斂趨勢(shì)，但存在明顯的條件β收斂趨勢(shì)，這說(shuō)明工業(yè)各部門(mén)由于生產(chǎn)技術(shù)和部門(mén)技術(shù)特點(diǎn)等原因分別趨向各自的穩(wěn)態(tài)水平。

注：3)、2)和1)分別表示在10%、5%和1%的水平上顯著。

(三)ARIMA模型預(yù)測(cè)

根據(jù)ARIMA模型預(yù)測(cè)出的我國(guó)工業(yè)部門(mén)2020年直接碳生產(chǎn)率和完全碳生產(chǎn)率的具體結(jié)果(見(jiàn)表2)。從表2可以看到，我國(guó)工業(yè)部門(mén)整體在兩種碳生產(chǎn)率上均會(huì)有較大幅度的提高，增長(zhǎng)率分別達(dá)到了50.29%和51.55%，但各部門(mén)間增長(zhǎng)率差異則較為明顯。直接碳生產(chǎn)率方面，重工業(yè)部門(mén)增長(zhǎng)最快，增長(zhǎng)率預(yù)計(jì)會(huì)達(dá)到59.43%，其次為輕工業(yè)，預(yù)計(jì)會(huì)增長(zhǎng)42.89%，而排名最末的采礦業(yè)增長(zhǎng)率預(yù)計(jì)只能提高38.10%。至于完全碳生產(chǎn)率，預(yù)計(jì)增長(zhǎng)率排名最高的則是輕工業(yè)，改良水平會(huì)達(dá)到52.76%，其次是重工業(yè)的47.82%和采礦業(yè)的40.42%。根據(jù)哥本哈根會(huì)議上做出要在2020年將碳強(qiáng)度比2005年下降40%～45%的承諾，需要將2020年的直接碳生產(chǎn)率比2005年降低67%～82%。然而，基于ARIMA模型的行業(yè)整體和分組預(yù)測(cè)結(jié)果，均低于這一承諾。即便以承諾的最低標(biāo)準(zhǔn)67%為目標(biāo)，行業(yè)整體在2020年的直接碳生產(chǎn)率預(yù)測(cè)值低于目標(biāo)值16.71%。當(dāng)然，考慮到經(jīng)濟(jì)增速的持續(xù)放緩，步入經(jīng)濟(jì)新常態(tài)的中國(guó)經(jīng)濟(jì)，必然會(huì)釋放出大量邊際生產(chǎn)率低下的能源消耗，從而有利于碳生產(chǎn)率水平的提升，但被動(dòng)依賴(lài)于經(jīng)濟(jì)增速放緩附帶的額外效應(yīng)，可能會(huì)隨著經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇而面臨更大的挑戰(zhàn)，所以盡快推行和完善基于市場(chǎng)機(jī)制的節(jié)能減排機(jī)制頗為重要。

表2　完全碳生產(chǎn)率和直接碳生產(chǎn)率預(yù)測(cè)值(2020年)

四、結(jié)論及政策建議

本文在估算我國(guó)工業(yè)部門(mén)2003—2011年直接碳生產(chǎn)率和完全碳生產(chǎn)率的基礎(chǔ)上，使用σ收斂、絕對(duì)β收斂和條件β收斂情況考察了它們的收斂情況，最后運(yùn)用ARIMA模型預(yù)測(cè)了工業(yè)部門(mén)在2020年的碳生產(chǎn)率水平，得到了如下結(jié)論：(1)工業(yè)部門(mén)整體在直接碳生產(chǎn)率上存在弱σ收斂趨勢(shì)，但在完全碳生產(chǎn)率上則存在弱σ發(fā)散趨勢(shì)。在分組考察中，采礦業(yè)、輕工業(yè)和重工業(yè)在兩類(lèi)指標(biāo)上的表現(xiàn)差異較大，相對(duì)而言，采礦業(yè)在兩類(lèi)指標(biāo)上的差異性程度較小且具備較為顯著的σ收斂趨勢(shì)。(2)在直接碳生產(chǎn)率和完全碳生產(chǎn)率上，工業(yè)部門(mén)整體和分行業(yè)除輕工業(yè)外均不存在顯著的絕對(duì)β收斂趨勢(shì)，但存在明顯的條件β收斂趨勢(shì)，這說(shuō)明工業(yè)各部門(mén)由于生產(chǎn)技術(shù)和部門(mén)技術(shù)特點(diǎn)等原因分別趨向各自的穩(wěn)態(tài)水平。(3)根據(jù)工業(yè)部門(mén)自身的演變規(guī)律來(lái)看，在2020年能夠大幅度提高碳生產(chǎn)率的水平，但仍然低于哥本哈根會(huì)議的承諾水平。

回顧過(guò)去幾年，中國(guó)目前的碳生產(chǎn)率推進(jìn)效果雖然差強(qiáng)人意，但該成績(jī)?cè)谝欢ǔ潭壬稀笆芑荨庇贕DP增速的持續(xù)放緩和“拉閘限電”式突擊式措施。隨著一帶一路進(jìn)程的逐步深入，中國(guó)經(jīng)濟(jì)的逐步復(fù)蘇會(huì)使得碳生產(chǎn)率提升的壓力越來(lái)越大，提升的空間則越來(lái)越小。這一嚴(yán)峻現(xiàn)實(shí)，要求中國(guó)需要盡快推行和完善基于市場(chǎng)機(jī)制的減排措施，特別是碳稅和碳交易機(jī)制。碳稅和碳排放交易機(jī)制各有千秋，可以互相配合實(shí)施。短期內(nèi)，構(gòu)建全國(guó)性碳交易市場(chǎng)有較大難度，可以先通過(guò)征收碳稅來(lái)進(jìn)行短期過(guò)渡。同時(shí)，開(kāi)征碳稅時(shí)要統(tǒng)籌考慮，并有相應(yīng)的配套設(shè)施。保持稅收“中性”，實(shí)現(xiàn)碳稅“雙重紅利”效應(yīng)，是政府工作的重中之重。在長(zhǎng)期，應(yīng)系統(tǒng)有效地構(gòu)建碳交易市場(chǎng)及相應(yīng)法律法規(guī)?？紤]各地區(qū)、各部門(mén)間的生產(chǎn)方式差異，對(duì)市場(chǎng)進(jìn)行分級(jí)劃分，促進(jìn)各市場(chǎng)全面協(xié)調(diào)發(fā)展。與其他國(guó)家或地區(qū)銜接，構(gòu)建區(qū)域性甚至是國(guó)際性碳交易市場(chǎng)。值得注意的是，由于碳交易更適用于大中型企業(yè)或大的排放源，即使碳交易市場(chǎng)構(gòu)建完畢，也需要碳稅機(jī)制進(jìn)行補(bǔ)充，以便對(duì)小微企業(yè)和居民進(jìn)行相應(yīng)約束。

并且，我國(guó)在推行供給側(cè)改革和優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的進(jìn)程中，需要將節(jié)能減排的理念始終貫穿其中，不能因經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型時(shí)的陣痛，而放松環(huán)境保護(hù)，特別要謹(jǐn)防地方政府為了GDP政績(jī)，默認(rèn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式退化到之前的粗放式狀態(tài)。

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Time-space Evolution and Forecast of the Carbon Productivityof Chinese Industrial Sectors

Zhou Bo，Zhang Cheng

Abstract:Based on estimating the direct carbon productivity and complete carbon productivity of Chinese industrial sectors, the time-space evolution of these two carbon productivities is studied and the potential future performances are forecasted. The results show that there are great differences between σ-convergence and absolute β-convergence in the direct carbon productivity and complete carbon productivity of the overall industrial sectors, as well as mining industry, light industry, and heavy industry, however, there is an obvious conditional β-convergence in general. According to the evolutional rules of industrial sectors, carbon productivity will remarkably increase in 2020, but still below the Copenhagen Conference commitment level. For future energy saving, the government should focus on carrying out and perfecting energy saving measures based on market mechanisms, and sticking to the concept of green low carbon in supply-side reform.

Key words:carbon productivity; convergence; forecast

作者簡(jiǎn)介：周波，南京財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院碩士研究生；張成，南京財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院副教授，中國(guó)社會(huì)科學(xué)院工業(yè)經(jīng)濟(jì)研究所博士后。

基金項(xiàng)目：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金青年項(xiàng)目(12CJY008)；中國(guó)博士后科學(xué)基金項(xiàng)目(2015M570196)；江蘇省“333工程”科研資助項(xiàng)目(BRA2015411)。

中圖分類(lèi)號(hào)：F403.8

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

Doi:10.3969/j.issn.2095-042X.2016.03.009

(收稿日期:2016-01-10；責(zé)任編輯:沈秀)