黃國(guó)瑞，顧 光

(1.安徽工商職業(yè)學(xué)院 會(huì)計(jì)學(xué)院，安徽 合肥 231131;2.安徽大學(xué) 商學(xué)院,安徽 合肥 231699)

一、引 言

當(dāng)前，我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入高質(zhì)量階段，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)面臨著由粗放型向集約型轉(zhuǎn)變的現(xiàn)實(shí)要求，提升農(nóng)業(yè)要素的生產(chǎn)效率對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。欠發(fā)達(dá)地區(qū)作為我國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展的薄弱地帶，農(nóng)機(jī)普及率低、生產(chǎn)方式粗放、產(chǎn)出效率低下等問(wèn)題一直是制約其農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的重要問(wèn)題，如何優(yōu)化農(nóng)業(yè)資源配置效率、提升農(nóng)業(yè)產(chǎn)出經(jīng)濟(jì)效益對(duì)于欠發(fā)達(dá)地區(qū)的農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)轉(zhuǎn)型具有重要意義。因此，需要客觀分析欠發(fā)達(dá)地區(qū)的農(nóng)業(yè)要素效率，對(duì)農(nóng)業(yè)要素的有效配置提供實(shí)證參考。

農(nóng)業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)，提高農(nóng)業(yè)要素的生產(chǎn)效率一直是世界各國(guó)關(guān)注的重點(diǎn)與難點(diǎn)問(wèn)題，有關(guān)我國(guó)農(nóng)業(yè)要素生產(chǎn)效率方面的研究也是學(xué)術(shù)界討論的熱點(diǎn)問(wèn)題。例如，秦臻在研究中采用農(nóng)林牧漁業(yè)產(chǎn)值作為產(chǎn)出變量，以耕地面積、勞動(dòng)人數(shù)、化肥用量與農(nóng)機(jī)數(shù)量作為投入變量，實(shí)證分析了1978—2008年我國(guó)農(nóng)業(yè)的全要素生產(chǎn)率情況，認(rèn)為我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率存在沒(méi)有充分發(fā)揮出來(lái)的現(xiàn)象，并且技術(shù)效率下降的問(wèn)題也較為突出[1]。陳關(guān)聚在對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效率的研究中除了采用一般的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料作為要素投入外，還增加了固定資產(chǎn)，而產(chǎn)出指標(biāo)采用了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值，認(rèn)為各類要素投入的經(jīng)濟(jì)效率存在著較大差異，并且受到區(qū)位環(huán)境的影響，農(nóng)村經(jīng)濟(jì)效率也表現(xiàn)出明顯的省域差異[2]。夏佳佳采用了Malmquist指數(shù)法與Hicks-Moorsteen方法對(duì)我國(guó)1979—2011年的農(nóng)業(yè)效率進(jìn)行了測(cè)度，采用了勞動(dòng)、土地等生產(chǎn)資料作為投入指標(biāo)，以農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值的平減數(shù)值作為產(chǎn)出指標(biāo)，認(rèn)為農(nóng)業(yè)效率總體上在不斷提升，主要得益于技術(shù)效率的進(jìn)步，規(guī)模效率的增長(zhǎng)速度相對(duì)緩慢[3]。杜江在對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率測(cè)算時(shí)采用了農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值作為產(chǎn)出結(jié)果的代理變量，認(rèn)為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的省際與區(qū)域差異非常明顯，東部憑借優(yōu)越的技術(shù)優(yōu)勢(shì)一直保持著較高的生產(chǎn)效率，中西部在效率水平與增速方面都處于弱勢(shì)地位[4]。葛靜芳采用FP指數(shù)法對(duì)1985—2013年農(nóng)業(yè)要素效率進(jìn)行了測(cè)度，仍然以勞動(dòng)、土地等要素作為投入變量，產(chǎn)出變量以農(nóng)林牧漁產(chǎn)值衡量，認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步的差距拉大了農(nóng)業(yè)效率的省際差距，這一問(wèn)題在東部地區(qū)最為嚴(yán)重，而中西部農(nóng)業(yè)效率偏低的主要原因在于技術(shù)水平不高[5]。涂圣偉認(rèn)為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的投入要素主要包括勞動(dòng)、資本與土地，農(nóng)業(yè)產(chǎn)值為主要的生產(chǎn)結(jié)果，經(jīng)過(guò)全要素生產(chǎn)率測(cè)算指出，我國(guó)農(nóng)業(yè)要素效率存在著多階段變化，在不同時(shí)期的主導(dǎo)動(dòng)力也存在著明顯差異[6]。劉戰(zhàn)偉認(rèn)為我國(guó)農(nóng)業(yè)效率提升的主要?jiǎng)恿υ谟诩夹g(shù)進(jìn)步，而技術(shù)效率下降則制約著農(nóng)業(yè)效率的穩(wěn)步提升，并且農(nóng)業(yè)效率的變化還受到金融供給、工業(yè)化程度等外部因素的影響[7]。

綜上所述，農(nóng)業(yè)要素生產(chǎn)效率的研究較為豐富，但是從指標(biāo)的篩選來(lái)看，以往研究普遍采用勞動(dòng)、土地等單維指標(biāo)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的投入要素進(jìn)行測(cè)度，而產(chǎn)出指標(biāo)局限于農(nóng)業(yè)產(chǎn)值與農(nóng)林牧漁產(chǎn)值兩方面，單獨(dú)采用某一指標(biāo)難以反映出農(nóng)業(yè)產(chǎn)出結(jié)果的全貌。本文擬在以往研究基礎(chǔ)上進(jìn)行如下拓展：一是采用因子分析法構(gòu)建農(nóng)村投入與產(chǎn)出要素的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)；二是采用Malmquist指數(shù)法對(duì)農(nóng)業(yè)要素投入—產(chǎn)出的全要素生產(chǎn)效率進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展提供參考。

二、研究設(shè)計(jì)

(一)Malmquist全要素生產(chǎn)率評(píng)價(jià)模型

本文采用Malmquist全要素生產(chǎn)率模型對(duì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的農(nóng)業(yè)要素生產(chǎn)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，進(jìn)而對(duì)效率的變化情況進(jìn)行動(dòng)態(tài)比較，并且通過(guò)模型的分解指數(shù)分析效率變化的影響因素，一般而言，全要素生產(chǎn)率評(píng)價(jià)模型是根據(jù)距離函數(shù)的比率進(jìn)行相應(yīng)估計(jì)，即在已知t期的技術(shù)水平情況下，估計(jì)t+1時(shí)期的技術(shù)水平；或者在已知t+1時(shí)期的技術(shù)水平對(duì)t期技術(shù)進(jìn)行估計(jì)，以第一種情況為例可以表示為如下形式：

以式(1)中的幾何平均值作為基準(zhǔn)時(shí)，可以對(duì)t-t+1期的效率變化進(jìn)行求階，測(cè)算得到：

式(2)

①鑒于數(shù)據(jù)的可獲得性，本文選取了我國(guó)重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏回族自治區(qū)、新疆維吾爾自治區(qū)、內(nèi)蒙古自治區(qū)、廣西壯族自治區(qū)等11個(gè)省級(jí)行政單位2002—2019年的面板數(shù)據(jù)。

由式(2)可知，全要素生產(chǎn)率TFP取值大于1時(shí)說(shuō)明效率水平處于上升期，取值小于1時(shí)效率水平處于下降期。此外，還可以將其分解為技術(shù)效率(EC)與技術(shù)進(jìn)步(TC)，技術(shù)效率可以分解為純技術(shù)效率(PTC)與規(guī)模效率(SEC)，即：

TFP=EC×TC=PTC×SEC×TC

式(3)

(二)變量與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文采用全要素生產(chǎn)率評(píng)價(jià)模型對(duì)農(nóng)業(yè)要素的生產(chǎn)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，從上述文獻(xiàn)綜述中可以看到，現(xiàn)有研究對(duì)于農(nóng)業(yè)投入要素主要是從勞動(dòng)、土地、機(jī)械、化肥和灌溉水平等方面選取指標(biāo)，產(chǎn)出水平主要采用農(nóng)業(yè)產(chǎn)值、農(nóng)林牧漁增加值衡量，綜合以往研究，表1給出了本文涉及的主要投入—產(chǎn)出指標(biāo)及數(shù)據(jù)說(shuō)明①：

表1 農(nóng)業(yè)投入—產(chǎn)出要素指標(biāo)及數(shù)據(jù)

續(xù)表：

從表1中可以看到，本文從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料等5個(gè)方面共采用了農(nóng)用柴油使用量等11個(gè)指標(biāo)作為投入要素的因子分析變量，從指標(biāo)選取的構(gòu)成情況來(lái)看，基本上囊括了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入的各類指標(biāo)類型，并且較以往研究又有所拓展，能夠更充分地反映農(nóng)業(yè)要素的投入情況。從農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)總量與勞動(dòng)成果兩方面構(gòu)建產(chǎn)出要素的因子分析評(píng)價(jià)模型，在農(nóng)業(yè)勞動(dòng)成果方面僅采用了糧食產(chǎn)量與油料產(chǎn)量作為測(cè)度指標(biāo)，主要原因在于我國(guó)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的異質(zhì)性非常明顯，棉花、糖類等作物的分布表現(xiàn)出高度的空間集中性，糧食和油料作物作為我國(guó)主要的農(nóng)作物資源，在各省區(qū)均有所分布，在統(tǒng)計(jì)方面存在著一致性優(yōu)點(diǎn)，因此采用這兩類作為我國(guó)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)成果的主要代理指標(biāo)。

三、實(shí)證分析

(一)因子分析

1.因子分析適宜性檢驗(yàn)。本文采用了因子分析方法對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展的投入與產(chǎn)出要素進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)，以KMO值與Bartlett球形檢驗(yàn)作為因子適切性的檢驗(yàn)方法，結(jié)果見(jiàn)表2：

表2 KMO與Bartlett球形檢驗(yàn)結(jié)果

從表2可以看到，農(nóng)業(yè)投入與產(chǎn)出要素的因子分析KM0值均在0.7以上，Bartlett球形檢驗(yàn)的結(jié)果也較為理想，因此本文選取的各項(xiàng)指標(biāo)均適合做因子分析。

2.農(nóng)業(yè)投入與產(chǎn)出要素的公因子提取。表3與表4分別為農(nóng)業(yè)投入與產(chǎn)出要素的公因子提取結(jié)果，本文采用了最大方差法對(duì)兩變量的主成分進(jìn)行了提取，同時(shí)給出了各因子的累積貢獻(xiàn)情況：

①注：鑒于篇幅原因，僅列出前五項(xiàng)指標(biāo)的特征值及累積貢獻(xiàn)結(jié)果。

表3 農(nóng)業(yè)投入要素公因子提取結(jié)果①

表3中顯示，本文選取的11個(gè)投入指標(biāo)共提取了兩個(gè)公因子，對(duì)農(nóng)業(yè)投入水平的貢獻(xiàn)值達(dá)到了75.116%，其中，第一公因子占比為53.22%，第二公因子占比為46.78%。表4為產(chǎn)出要素的公因子提取結(jié)果：

表4 農(nóng)業(yè)產(chǎn)出要素公因子提取結(jié)果

表4中顯示，4個(gè)產(chǎn)出要素經(jīng)過(guò)因子分析后共提取了1個(gè)公因子，貢獻(xiàn)值達(dá)到了85.27%。綜合表3與表4結(jié)果可以看到，農(nóng)業(yè)投入與產(chǎn)出要素的公因子提取結(jié)果較為理想，能夠在一定程度上對(duì)兩變量進(jìn)行有效解釋。表5與表6分別給出了農(nóng)業(yè)投入與產(chǎn)出要素公因子提取的成分矩陣與得分系數(shù)：

表5 農(nóng)業(yè)投入要素成分矩陣與得分系數(shù)

從表5中可以看到，農(nóng)業(yè)投入要素的第一因子主要由柴油、農(nóng)藥等5個(gè)指標(biāo)構(gòu)成，這5個(gè)指標(biāo)也是土地投入要素的主要組成部分；第二因子主要由發(fā)電量、就業(yè)人員等6個(gè)指標(biāo)構(gòu)成，這6個(gè)指標(biāo)主要是用于保障農(nóng)業(yè)發(fā)展的生產(chǎn)要素。式(4)與(5)為投入要素兩因子的模型表達(dá)形式：

I第一因子=0.892I5+0.874I1+0.818I2+0.754I3+0.749I4

(4)

I第二因子=0.846I7+0.833I10+0.809I11+0.734I8+0.668I9+0.611I5

(5)

表6 農(nóng)業(yè)產(chǎn)出要素旋轉(zhuǎn)成分與得分系數(shù)

從表6可以看到，各指標(biāo)對(duì)產(chǎn)出要素的影響力度可以排序?yàn)榈谝划a(chǎn)業(yè)GDP>農(nóng)林牧漁增加值>油料產(chǎn)量>糧食產(chǎn)量。式(6)為農(nóng)業(yè)產(chǎn)出要素的因子模型表達(dá)形式：

O=0.276O1+0.275O2+0.262O4+0.269O3

表7給出了11個(gè)欠發(fā)達(dá)地區(qū)2002—2019年農(nóng)業(yè)投入要素兩因子與產(chǎn)出要素因子的均值描述統(tǒng)計(jì)結(jié)果：

表7 農(nóng)業(yè)投入與產(chǎn)出要素公因子均值描述統(tǒng)計(jì)結(jié)果

從表7中可以看到2002—2019年我國(guó)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出要素因子的數(shù)值總體上呈現(xiàn)出不斷上升的數(shù)值，僅在2008年出現(xiàn)了短期的下降，投入要素第一因子也基本上呈現(xiàn)出相似的變化趨勢(shì)，不過(guò)在2002—2005年間表現(xiàn)出相對(duì)平穩(wěn)的狀態(tài)，并且于2017—2019年出現(xiàn)了較為明顯的下降，投入要素第二因子在2002—2014年的增速相對(duì)交換，2014—2015年出現(xiàn)了快速爬升，2015年后又趨于平穩(wěn)。從這一結(jié)果來(lái)看，我國(guó)農(nóng)業(yè)投入與產(chǎn)出要素之間總體上存在著協(xié)同增長(zhǎng)的關(guān)系，但是投入要素呈現(xiàn)出更為頻繁的波動(dòng)，這意味著農(nóng)業(yè)要素生產(chǎn)效率看可能存在一定的波動(dòng)變化性。

(二)農(nóng)業(yè)要素生產(chǎn)效率評(píng)價(jià)

本部分采用Malmquist指數(shù)法對(duì)我國(guó)2002—2019年11個(gè)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的農(nóng)業(yè)全要生生產(chǎn)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，表8為全要生產(chǎn)率的時(shí)序變化結(jié)果：

表8 農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的時(shí)序變化分析

從表8中可以看到，2002—2019年我國(guó)欠發(fā)達(dá)地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展的全要素生產(chǎn)率總體上處于有效狀態(tài)，不過(guò)從數(shù)值大小來(lái)看，在2002—2008年的情況并不樂(lè)觀，效率值均處在1以下，2008年以后開(kāi)始進(jìn)入效率上升期，盡管在2011—2013年與2015—2017年出現(xiàn)了短期下降，但是大部分時(shí)期的效率值均在1以上；不過(guò)，全要素生產(chǎn)率的變化趨勢(shì)并不平穩(wěn)，在2002—2008年整體上呈現(xiàn)出下降的趨勢(shì)，2008—2012年則表現(xiàn)出先上升后下降的趨勢(shì)，2009年后進(jìn)入了快速下降期，在2012年后開(kāi)始逐步回升，尤其在2017年后表現(xiàn)出明顯的上升趨勢(shì)。再來(lái)看全要素生產(chǎn)率分解值的變化情況，技術(shù)效率水平總體上處于較低水平，大部分時(shí)期的技術(shù)效率值處于1以下，并且呈現(xiàn)出相對(duì)平穩(wěn)的狀態(tài)，在2003—2008年處于緩慢下降期，2008—2009年出現(xiàn)了異常上升，2009年后又迅速回落，一直在0.97—1.02之間徘徊。技術(shù)進(jìn)步水平相對(duì)較高，除了個(gè)別時(shí)期的數(shù)值小于1外，大部分時(shí)期均在1以上，從變化趨勢(shì)來(lái)看，2006—2011年與2012—2019年出現(xiàn)了兩個(gè)較長(zhǎng)的上升期。此外，規(guī)模效率與技術(shù)效率的變化趨勢(shì)一致，而純技術(shù)效率表現(xiàn)出更為頻繁的波動(dòng)變化，尤其在2004—2008年出現(xiàn)了明顯的下降趨勢(shì)，2010—2019年進(jìn)入了持續(xù)的波動(dòng)變化期。從這一結(jié)果來(lái)看，2002—2019年間欠發(fā)達(dá)地區(qū)的全要素生產(chǎn)率總體上處于有效狀態(tài)，但是技術(shù)效率處于效率衰退階段，而技術(shù)進(jìn)步表現(xiàn)出上升趨勢(shì)；此外，通過(guò)對(duì)比各類效率的變化情況可以發(fā)現(xiàn)，技術(shù)效率的衰退是制約全要素生產(chǎn)率提升的主要原因，尤其在2002—2008年全要素生產(chǎn)率不高的主要原因在于技術(shù)效率衰退，岳立在研究中也提到，我國(guó)西部農(nóng)村的要素投入存在著效率損失問(wèn)題，對(duì)現(xiàn)有農(nóng)業(yè)技術(shù)使用效率偏低是造成這一現(xiàn)象的重要原因，同時(shí)也提到提升西部農(nóng)村生產(chǎn)效率的關(guān)鍵不僅在于優(yōu)化資源的空間配置結(jié)構(gòu)，也要注重提高對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的運(yùn)用程度[8]。此外，技術(shù)進(jìn)步則是推動(dòng)全要素生產(chǎn)率上升的主要?jiǎng)恿Γ绕湓?012年后，兩者基本上呈現(xiàn)出一致的上升趨勢(shì)，方福前等人的研究也證實(shí)了技術(shù)進(jìn)步的積極作用[9]。表9為2002—2019年欠發(fā)達(dá)地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率均值的省際分布情況：

表9 農(nóng)業(yè)要素生產(chǎn)效率的省際差異分析

從表9中可以看到，2002—2019年欠發(fā)達(dá)地區(qū)各省區(qū)的全要素生產(chǎn)率存在一定的省際差異，其中，內(nèi)蒙古、廣西、重慶與四川4省區(qū)農(nóng)業(yè)效率處于衰退階段，其他省區(qū)的全要素生產(chǎn)率處于上升期。分析原因在于，內(nèi)蒙古是我國(guó)重要的農(nóng)牧產(chǎn)區(qū)，在國(guó)家政策的扶持下，區(qū)域內(nèi)部的機(jī)械化程度得到了極大提升，但是在工業(yè)化不斷推進(jìn)過(guò)程中，很多農(nóng)村地區(qū)的發(fā)展也面臨著資源耗竭的問(wèn)題，并且生態(tài)環(huán)境也面臨著在修復(fù)的難題，極大影響著農(nóng)業(yè)要素生產(chǎn)效率的提升，在侯智惠等人的研究中提到，內(nèi)蒙古在農(nóng)業(yè)投入方面存在較為嚴(yán)重的冗余問(wèn)題，生產(chǎn)粗放化非常明顯，制約著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的持續(xù)提升[10]。四川、重慶與廣西是我國(guó)西南農(nóng)業(yè)發(fā)展的重要區(qū)域，但是受到地貌地形等因素的影響，眾多以丘陵、山地為主的區(qū)域面臨著機(jī)械化推廣困難、水利設(shè)施不完善等現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，從而制約著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的持續(xù)提升[11]。

四、研究結(jié)論

本文采用因子分析方法對(duì)2002—2019年我國(guó)11個(gè)欠發(fā)達(dá)地區(qū)農(nóng)業(yè)投入與產(chǎn)出要素進(jìn)行了綜合測(cè)度，利用Malmquist指數(shù)法對(duì)農(nóng)業(yè)要素的生產(chǎn)效率進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)，主要得出以下結(jié)論：2002—2019年我國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展的全要素生產(chǎn)率總體上處于上升期，但是也表現(xiàn)出不平穩(wěn)的波動(dòng)變化狀態(tài)；技術(shù)效率衰退是制約農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升的主要原因，而技術(shù)進(jìn)步則是推動(dòng)其上升的主要?jiǎng)恿?。此外，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率存在著一定的省際差異，技術(shù)效率與傳技術(shù)效率衰退是造成部分省區(qū)全要素生產(chǎn)率不高的主要原因。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提升對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定發(fā)展具有重要意義，根據(jù)上述研究結(jié)論提出以下農(nóng)業(yè)效率提升路徑：一是欠發(fā)達(dá)地區(qū)的技術(shù)效率不足是制約農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率提升的主要原因，而造成這一問(wèn)題的根源又在于對(duì)現(xiàn)有農(nóng)業(yè)技術(shù)手段的消化不良，尤其對(duì)于部分自然條件惡劣地區(qū)，先進(jìn)農(nóng)機(jī)與水利設(shè)備的推廣受到了較大限制，因此要根據(jù)地方的自然地理?xiàng)l件，因地制宜引進(jìn)符合地方農(nóng)業(yè)特點(diǎn)的農(nóng)業(yè)技術(shù)，提高農(nóng)業(yè)技術(shù)的普及效率，同時(shí)要不斷優(yōu)化農(nóng)用地的構(gòu)成比例，注重在干旱區(qū)推廣滴灌技術(shù)，提高土地的灌溉比例，逐步減少旱地規(guī)模，提高農(nóng)用地的整體質(zhì)量。二是要注重農(nóng)業(yè)的規(guī)?；?jīng)營(yíng)，尤其在新疆、寧夏等地，要充分依托優(yōu)質(zhì)地理資源，加快推進(jìn)土地流轉(zhuǎn)進(jìn)程，鼓勵(lì)農(nóng)業(yè)的大規(guī)模經(jīng)營(yíng)與機(jī)械化生產(chǎn)，逐漸降低單位農(nóng)地資源開(kāi)發(fā)的勞動(dòng)投入，為地方的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型提供充足勞動(dòng)力，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化與城鎮(zhèn)化的協(xié)同發(fā)展[13]。