基于价值链的文化产业效率影响因素研究——来自上海文化企业的实证

罗守贵,方文中

(上海交通大学安泰经济与管理学院，上海200030)



基于价值链的文化产业效率影响因素研究
——来自上海文化企业的实证

罗守贵,方文中

(上海交通大学安泰经济与管理学院，上海200030)

基于2008～2013年上海文化企业数据，运用OLS、FE、GMM、OP方法分别估算了企业TFP，并研究基于价值链的6个影响效率的核心因素与文化企业TFP之间的关系。结果表明：(1)创新能力、客户价值、财务支持、政府扶持对生产率有促进作用；(2)现阶段文化产业中，模仿较多，故知识产权未有显著影响作用；(3)人力资本因存在资源错配问题而产生抑制作用，即显示出文化类企业中低学历员工人数越多的企业效率越高现象。

文化企业；全要素生产率；价值链

一、引　言

文化产业作为国民经济的重要组成部分，在整个经济系统中发挥着不容忽视的作用。随着2009年国务院通过《文化产业振兴规划》，文化产业已上升为我国重要的战略性产业。相比于普通制造业，文化产业起步较晚，且具有“内容为王”、重创新的特性，属于技术和知识密集型产业。从目前的情况来看，我国文化产业竞争力弱于世界文化强国，存在着整体规模小、知名品牌少、高端创意人才缺乏等问题。实践中，文化产业相关政策的实施是否有效，如何能够提高文化企业生产效率,这些问题引起学术界的广泛关注。

学术界对文化产业的研究视角十分丰富，多数文献从行业、宏观和政府层面进行分析，也有对比东中西部不同地域文化产业的发展情况，研究方法主要集中于DEA(数据包络分析)和SFA(随机前沿分析)法，以及多投入多产出的决策单元(DMU)方法。王家庭使用能很好排除环境因素、随机因素影响的DEA三阶段模型，测试了2004年中国31个省市层面文化产业的效率，并研究当地经济水平和文化需求量对产业发展的影响。[1]马萱等运用DEA的CCR、BBC、SE三个模型，分别假设分析规模报酬不变、规模报酬可变、规模效益，对1998～2006年31个国内省市文化产业效率进行测算和分解，并比较东中西部发展情况。[2]赵阳等利用SFA分析法测算了1998～2012年我国30个省市的技术效率，发现文化市场需求度、城镇化和信息化水平、财政支持、文化事业机构等因素都会影响文化产业技术效率。[3]马跃如等利用SFA模型测试了2003～2008年全国各省市的文化产业效率，并分析产业发展规模、社会资本和城市化程度的影响。[4]近年来，部分学者开始尝试从企业内部角度进行分析，如屈文丽用因子法测量了2009～2013年文化上市公司在创新能力、营销能力、客户价值、人力资本、财务能力、公司治理方面对企业价值的影响程度。[5]30

总体上，已有的文化产业相关研究多从宏观层面[6-8]出发，定性分析[9-12]为主。而本文尝试运用上海市文化企业的第一手数据，将研究聚焦到企业层面数据，从微观角度进行定量分析。同时，为了研究更系统，引入价值链的思想，根据文化产业特点建立一套适合研究文化企业效率的影响因素。在研究方法上，从生产函数出发测算文化企业的效率，运用OLS、FE、GMM、OP方法，尽量规避内生性问题，保证了样本企业TFP的准确性。

二、模型设计

(一)全要素生产率(TFP)

估计效率影响因素对生产率增长的影响通常有两类方法：一类是成本函数法，即估算各因素对生产成本的影响[13]；另一类是生产函数法，即估算各因素对生产率和产出的影响[14-16]，其中后者使用较为普遍。

首先，本文建立Cobb-Douglas生产函数形式，并将其对数化：

lnYit=α0+αklnKit+αllnLit+μit

(1)

其中，i代表单个企业样本，t代表年份；Y、K、L表示真实产出、物资资本存量、劳动投入，分别用企业的总收入、总资产和从业人员总数代替；而残差项μit=ωit+eit，ωit表示未观测到的个体效应，即每个企业特有的不随时间变化的参数，eit为随机误差项。由此可以得到各个企业TFP的绝对水平值：

TFPit=lnYit-αklnKit-αllnLit

(2)

计算TFP的标准方法是用OLS计算索洛剩余，但传统的OLS方法难免会产生忽略解释变量与未观测效应(ωit)之间存在的相关性，即企业文化或已有的资源禀赋等未观测效应与其投入的资本、劳动可能存在着很大的相关性。为了消除未观测效应对解释变量的影响，可以使用组内估计法和一阶差分(GMM)法估计TFP。其中组内估计法又称固定效应(FE)法，它用各个变量减去其时间均值后形成的新变量进行回归分析；一阶差分法是用每个变量取时间上的差分后形成的新变量进行回归，通过差分可以消除那些不随时间而变化的未观测效应。

另外，传统的OLS方法还存在着共线性和内生性问题。解释变量间的共线性问题，也就是资本、劳动投入之间关系密切，且随时间变化趋势相同。而内生性问题是指企业可能同时选择产量和资本存量，但也有可能为了实现一定产量而追加特定的资本、劳动投资，即解释变量非外生的。由于一阶差分法是用变量的增加值进行回归，故可以部分回避共线性和内生性问题。目前，能够较好解决传统OLS缺陷的是Olley和Pakes的估计法，使用投资额为代理变量，假设投资与企业产出保持单调关系。[17]1272

(二)基于价值链文化产业效率的影响因素

目前，对文化产业的价值链分析主要停留在关键价值创造活动，参考波特的价值链模型思路，将文化产业价值链分为基础活动和辅助活动。其中基础活动参照前人[5]19[18]的分析，分为创意生成、文化产品的开发与创作、品牌打造与知识产权保护、商业推广与文化传播、客户体验五个基本环节，辅助活动则包括基础设施、采购、技术开发、人力资源四个支持性环节。针对该价值链模型的重要环节提出相应的核心能力，甄别出影响文化产业效率的核心影响因素。文化产业价值链及其核心影响因素见图1。其中，因文化产业注重创意的无形资产投入，相比于传统工业企业，办公用品和生产设备的实物投入占比较少，故忽略该环节的影响。结合已有的数据和前人常用的指标，将其具体量化，构成基于价值链的文化产业效率影响因素评价指标体系。

图1　文化产业价值链及其核心影响因素

1.创新能力/知识资本。文化产业的核心竞争能力就是其创新能力，体现为文化内容与技术的创新，主要来自于企业的技术人员和研发支出的持续投入。技术人员是文化产品或服务创意的主体；研发资本投入也反映企业对创新和知识积累的关注程度。一般而言，衡量研发投入常用的指标有：基于收入的研发强度(R&D资本投入/销售收入)、基于资产的研发强度(R&D资本投入/总资产)、基于人员的研发强度(R&D人员投入/员工总数)。[19]本文选取R&D人力投入强度(科技活动人员/总从业人数)、企业R&D资本投入强度(科技活动支出/总从业人数)两个指标来表征文化企业的创新能力和知识资本。*本文使用的这两个指标与文献[19]所述的三个指标有一定的联系但又有所不同。原因在于，文化类企业与一般的工业企业不同，前者有大量的轻资产企业，且不同类型文化企业的销售收入差别极其悬殊，无论使用总资产还是使用总收入作为衡量R&D的相对投入强度指标都很不稳定(波动性太大)。基于此，本文用“科技活动人员/总从业人数”来衡量R&D人力投入强度能更客观地反映R&D人力投入的相对量；用“科技活动支出/总从业人员”指标反映人均占有的R&D经费支出能更好地衡量R&D资本投入强度。

2.知识产权。对于以创意为依托的文化企业，研发达到一定强度时，形成并积累知识产权，给企业带来优质的声誉并吸引消费者，反过来也可继续追加研发创新，相辅相成以促进企业财富升值。借鉴刘洋等[20]的分析，本文使用与产品和方法发明直接相关的人均发明专利数(发明专利数/总从业人数)，包括申请和授权的发明专利，并消除了规模效应，目的是为了更好地与其他强度数据进行比较。

3.营销能力。文化企业通过商业推广和渠道传播将文化商品或服务落实到目标市场。已有文献用广告支出来衡量企业营销方面的投入[21]，以及产品多元化程度来表现企业对营销渠道的控制力。[5]29而鉴于数据的可得性，本文将文化企业上下游的公司所在地分为上海、除上海以外的国内其他省市、海外，共9种组合，作为对企业营销能力的控制，表明文化企业对销售渠道的掌控。

4.客户价值。价值链基础活动最后一环的客户体验通过客户价值的体现反映到企业价值中去。Heskett James等认为，决定企业价值的盈利能力和收益增长主要取决于客户的满意度和忠诚度，更进一步是由客户价值来确定的[22]167，具体关系见图2。也就是说，一方面，企业价值受到客户价值导致的客户忠诚度影响，另一方面，客户的忠诚度也体现了企业产品在需求市场上所占据的地位和获得的成果。通常，客户价值分为当前的客户吸引力、客户盈利能力、客户关系状况、客户诚信度和潜在的客户忠诚度、客户成长性，包括客户年利润贡献率、客户反馈等一系列指标。[23]本文使用文化企业的市场表现衡量客户的忠诚度，具体选取年收入增长率(当年收入/上年收入)衡量。若企业的收入持续增长，表明企业有能力抓住消费者，令客户满意，具有优异的市场表现。

图2　客户价值与企业价值的关系

5.人力资本。人力资本作为企业重要的生产要素，具有举足轻重的作用。一般来说，人力资本可以用工资、奖金、红利等劳动报酬来衡量，也可以从劳动者的学历、技术等级或职称、教育经费、受教育年限来表征。[24]64本文着眼于从业人员的学历和技术等级，使用企业硕士及以上人员占比(硕士及以上人数/总从业人数)和企业R&D人力投入强度(科技活动人员/总从业人数)指标来反映。

6.财务支持。一般来说，财务数据反映企业的偿债能力、盈利能力、成长能力和运营能力。由于本文在估计TFP时使用了企业的收入和资产数据，且文化企业不同于一般制造型企业，并不注重存货、固定资产周转率。本文从盈利能力和成长能力出发，使用销售净利润率(净利润/总收入)、收入增长率(当年收入/上年收入)指标来反映。

7.政府扶持。处于起步阶段的文化产业需要政府的扶持，为企业提供良好的发展环境。大量文献使用政府财政支出[25-26]，而本数据库中来自政府部门的科技活动资金缺损较多，故选用该企业是否被认定为高新技术企业的虚拟变量。对于高新技术企业，享有所得税减免10%、申报企业政府专项资金、研发费用的所得税抵扣等优惠。这些政策对于以创新能力为主要竞争力的文化产业具有相当大的扶持作用。

基于以上分析，建立了基于价值链的文化产业效率的影响因素评价指标体系，由9个指标组成(见表1)。

表1　基于价值链的文化产业效率的影响因素评价指标体系

表2　样本企业所属行业分布

表3　样本企业所属经济类型分布

(三)数据来源说明及其处理

为了更好地监测和评价上海市企业的科技活动，上海市科学技术委员会自2008年以来每年对全市17个区县(2011年前为18个区县)的企业进行研发投入、专利数、是否为高新技术企业的科技活动情况以及企业经济财务能力和基本情况的统计。本文实证模型的数据源于2008～2013年该统计数据库，根据填报的行业四位代码，匹配《文化及相关产业分类(2012)》筛选出的文化企业。由于样本存在一定的错漏和统计口径误差，抽样过程中也存在一些偏差。本文剔除了企业总资产为0、总收入为0和代码缺失的样本。通过以上筛选，最终得到4 096个样本，其中2008～2013年每年涵盖企业个数分别为221家、377家、768家、964家、1 129家、637家。统计数据库中企业样本为随机抽取，能体现总体特性，具有良好的代表性。样本企业所属的行业及所有制类型分布见表2、表3。

结合前人的计算方法和统计中各数据的可得性，本文主要变量选取如下：

企业产出(Y)采用企业总收入(单位：千元)衡量。以前大量文献都是选用工业增加值测算制造业企业的全要素生产率，而本文的研究对象为文化企业，更为注重创意等无形资产，使用工业增加值并不合适，故改选用总收入衡量企业产出。资本(K)用企业总资产(单位：千元)表示，为更好地体现资本对产出的影响，选取企业上一年末的总资产代表当年资本投入。劳动投入(L)用企业年末从业人员(单位：人)，即报告年末在本企业工作并取得劳动报酬或收入的实有人员数。在OP方法中，用投资作为代理变量，因此，本文用永续盘存法估计企业投资(I)，折旧率通常选15%[27]，本文也取该值。

另外，企业总收入、总资产、利润总额和企业R&D经费支出都用当年GDP平减指数进行修正，以2008为基年，平减指数均取自《中国统计年鉴》。经过以上处理，本文所使用的主要变量的统计特征如表4。

四、回归结果

以下分两个部分进行讨论。首先讨论用OLS、FE、GMM、OP四种方法计算的TFP是否能有效地规避内生性问题，并挑选出最优的TFP值。然后根据基于价值链的文化产业效率影响因素评价指标体系，提出各因素对TFP的影响，围绕最优方法计算得到的TFP值探讨各影响因素蕴含的信息和原因。

表4　主要变量的统计描述

表5　基于四种方法计算TFP的劳动和资本系数比较

注：括号中的数字表示t值。***、**、*分别表示1%、5%、10%水平上显著。

(一)以四种方法估计的企业TFP

为了更好地分析四种方法估计所得的TFP，先讨论C-D生产函数的估计结果，比较劳动和资本对于企业产出的贡献情况(见表5)。

在四种方法中，FE方法估计的资本投入弹性系数是-7.66%，数值为负且不显著，因此，估计结果不佳。根据以往经验，满足规模报酬不变的方程能够准确估计TFP，即劳动和资本投入弹性系数之和不超过1，而OLS方法和GMM方法的劳动和资本要素投入的系数和为1.309、1.148，呈规模报酬递减，因此不是最佳方法。相对而言OP方法估计最准确，其要素投入系数之和为0.909，接近1，满足规模报酬不变。四种方法一致表明，文化产业的劳动投入弹性要明显大于资本投入弹性，说明文化企业中人力资本的重要性，相比于传统行业更专注积累由人才产出的创意等无形资产，与我国的文化产业知识密集的特点吻合。同时，较传统OLS方法，OP方法估计的劳动投入要素减小，这个结果与Olley和Pakes[17]1292、Biesebroeck以及Loecker等的结论相一致，并且从原理上分析，OP方法也是四种方法中解决内生性问题比较好的一种方法。因此，下文研究基于价值链的文化产业效率影响因素，主要围绕OP方法计算的TFP来探讨。

(二)基于价值链的文化产业效率影响因素回归分析

以下回归分析基于价值链的文化产业效率影响因素，从创新能力、知识产权、客户价值、人力资本、财务支持、政府扶持六个方面，共七个具体指标为自变量，加入控制变量：滞后一期的TFP(TFPi,t-1)、体现营销状况的企业上下游公司所在地(business)、所属行业(industry)和所有制类型(ecotype)，研究其对企业TFP的贡献大小，结果如表6所示。由于回归方法中需要数据的多期滞后，且原始样本为非平衡面板数据，因此，回归结果中观察值将少于原始样本数。

表6　基于价值链的文化产业效率影响因素与TFP的回归结果

注：括号中的数字表示t值。***、**、*分别表示1%、5%、10%水平上显著。

从表6的回归结果可以发现，该模型对企业TFP具有较好的拟合优度，OP法计算的全要素生产率65.6%归因于文化产业效率影响因素所提出的变量。以下就各核心影响因素进行逐一分析：

1.创新能力。R&D人力投入对TFP具有显著正向影响。从模型结果来看，R&D人力投入对四种TFP回归，所得的系数均显著为正，OP方法系数为24.3%。这与一般的判断相一致，一切创新源于人才。周锦等认为文化产业创新的内部动力机制是以文化创新引领、技术创新推动、人力资本带动。[28]雷原等基于68家上市公司的实证研究发现，文化创意企业产出依赖劳动要素投入，其次是市场推广与研发投入[29]，这与我国文化创意产业发展初期需要创意人才，并通过创意产品树立品牌形象的事实相吻合。

R&D资本投入对TFP具有显著正向影响。R&D资本投入对TFP的回归系数均为正，OP方法算得人均R&D资本投入弹性系数达到0.217%。通常认为，研发投入能显著提高企业绩效，是影响生产力的重要因素[30]，据测算，研发资本投入对TFP的影响系数约15%，研发的产出弹性达10%～13%。[31]臧志彭使用2011～2013年161家文化产业上市公司面板数据，实证发现当期企业研发投入促进公司绩效，但由于存在生命周期或倒U模型，滞后期研发投入与公司绩效关系不显著。[32]

2.知识产权。文化企业的知识产权并未显著作用于企业TFP，当期的发明专利件数对四种方法计算的TFP系数均都未通过显著性检验。一般认为，企业获得的专利和知识产权会促进企业产生的绩效。[33]然而本文的回归结果出乎意料，可能缘于我国文化产业仍处于模仿阶段。孙斌分析文化创意产业运作机理时认为，模仿吸收也能形成知识积累。因此，企业不仅需要自主创新，还需吸收消化外溢知识。[34]陶厚永等提出并分析了目前普遍存在的山寨模式，发现山寨多存在于进入壁垒消失和大量市场需求的产业，具有盗版、模仿、抄袭的特点，仅在功能、外观等略有创新。[35]刘显辉具体探讨了山寨手机，存在成本和价格双低的优势，却常在商标权、专利权等知识产权方面打擦边球。[36]因此，我国文化产业目前的自主创新主要还停留在吸收引进层面，并存在模仿现象，还未达到能够产生知识产权的程度，故而知识产权未能对企业效率做出贡献。尽管如此，从长期来看，企业仍需继续研发投入，争取以自主创新为主，辅以消化吸收，积累知识产权和品牌效应，不断提高企业的核心竞争力。

3.客户价值。客户价值与文化企业效率之间呈正向相关关系。回归结果可见，企业收入增长率对四种方法计算的TFP系数均为正，且满足显著性检验，对OP方法计算的TFP贡献率达到0.137%，说明企业对客户创造较高的价值，客户满意度上升，进而继续在该企业消费，通过提高企业收入的增长和盈利进一步促进企业的生产力，这与Heskett James等[22]168的分析和实际情况相吻合。

4.人力资本。探究人力资本对文化企业全要素生产率的影响，分别从企业R&D人员投入和企业硕士及以上人员占比两方面着手，得到的回归结果并不一致。在创新能力中已有分析，企业R&D人员投入显著正相关于企业效率，即增加企业研发人员投入可提高企业生产率，这与文化企业“创意为王”和重创新的特点相一致。

然而，回归结果显示，硕士及以上人员占比对TFP具有显著负向影响。从模型结果来看，硕士及以上人员占比对TFP的回归系数均为负，OP方法算得系数-56.8%。通常，提高员工受教育程度有助于企业进步。[24]65[37-38]但本次回归不同于我们的预期，高学历的从业人员并未促进企业生产率的提高。这可能是由于资源错配，即企业的人力资本投资的过度，即社会或个人所拥有的人力资本超过企业的现实需求，存在就业与教育的不匹配。文化产业中一些部门不同于许多产业(如金融、制造业中的高技术产业等)依赖高学历人才资本，文化企业对人才要求的特殊性在于需要员工具有独创性和对文化的判断解读能力。[39]在实证方面，刘飒等选用1997～2007年数据，用灰色关联法发现，人力资本中受中等教育的人才相对于受高等教育的人才更有助于文化产业的发展[40]，这常常在实际工作和研究中被忽略。文化企业的核心人才多出自艺术类或设计等相关专业，此类院校以艺校或职校为主，如果一味追求高学历人才，导致人才专业与工作内容不相符，而专业性人才缺失，只会产生文化产业人力资源的无效投资。

5.财务支持。文化企业的财务支持从成长性和盈利能力两个角度反映其对企业生产力的影响。回归结果表明，优质的企业财务状况对企业的效率提高有支持作用。在上述客户价值分析中已得出，收入增长率与文化企业全要素生产率呈显著正相关，用OP方法得到的系数达到0.137%，也就是企业收入的增长速度提高有益于企业全要素生产率。本数据主要的研究对象是上海的文化企业，从规模上看中小型数量较多，从生命周期来看处于成长阶段为主，因此，收入增长在反映客户满意度的同时，也体现了企业的发展速度，成长势头良好的文化企业可以高效地生产并提高企业自身价值。

财务指标中，盈利能力对文化企业TFP具有显著的正向影响。回归结果表明，销售净利润率对四种方法计算的TFP的系数均显著为正，OP方法的系数为5.56%，说明能够顺利获取利润的文化企业也具有良好的生产效率，这可能归因于企业自身高效的经营管理能力，因而吸引更多资金和资源协同发展。实际运营中，财务状况是对外展示企业运作情况和基本实力的有力证据，从成长性和盈利能力的理论和回归分析均发现，良好的财务能够支持企业更有效地发展。

6.政府扶持。政府支持可以显著促进文化产业效率的提高。是否为高新技术企业对OP和FE方法计算的TFP的回归系数显著为正，OP方法得到系数22.9%，说明对于评为高新技术企业的文化企业来说，在政府的税收减免、技术和资金的扶持下，能够有效地促进提高自身全要素生产率。现有文献主要从政府财政扶持解决融资难[41]、税收优惠政策的动机和途径[42-43]着手分析，从而促使文化产业健康发展。

五、结论与建议

本文运用2008～2013年上海文化企业的面板数据，使用OLS、FE、GMM、OP四种方法分别估算企业TFP，建立基于价值链的文化产业效率影响因素评价指标体系，从创新能力、知识产权、客户价值、人力资本、财务支持、政府扶持六个方面七个自变量着手，研究对企业TFP的影响。主要结论如下：(1)R&D人员投入、R&D资本投入、收入增长率、销售净利润率、是否为高新技术企业均对全要素生产率的回归系数显著为正，表明创新能力、客户价值、财务支持、政府扶持能促进文化企业的生产率，与预期相符。(2)知识产权未能显著作用于TFP，大抵缘于现阶段文化产业中以模仿为主，研发创新水平仍未达到产生知识产权的高度，或者企业产生的知识产权转化为经济价值的能力不足。(3)硕士及以上人员占比对TFP的回归系数显著为负，归因于片面追求高学历人员问题——文化产业需要的是有创新能力的专业人才，而未必是高学历的人才。基于以上分析，我们提出如下建议：

第一，倡导文化产业创新。创新是文化产业的核心能力，为企业创造价值的基础。实证发现，知识产权影响并不明显，表明突破文化产业创新层面的瓶颈迫在眉睫。可从人员和资本投入方面入手，提高产品、技术的创新，并加强知识产权的保护，以提高企业的生产效率。

第二，完善人力资源管理。人才是构成企业核心竞争力的关键要素，完善人力资源管理，构建合理的人才结构，有利于企业效率提升。文化产业相对于传统行业，属于技术或知识密集型产业，因此需要注重人才系统的构建。培养和引进具有创新能力的专业人才，吸引具有经营能力的人才，建立一支创新能力强、效率高的文化企业团队，对文化产业的发展至关重要。

第三，营造良好的政策环境。相对于国外，中国的现代文化产业发展起步较晚，市场环境和企业软硬件都存在缺陷，因此特别需要国家相应的政策支持。[44]文化产业的发展涉及到各方面的参与主体，利益相关者有企业、民众等等，政府则成为协调的核心角色。政府需要为企业营造良好的政策发展环境，如对新成立的企业给予其成长期较宽松的税收环境，对创新能力强、发展势头好的文化企业提供人才、资金、税收等各方面的支持，对于相对落后地区的文化企业注入人才、资金或地区保护政策。

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[责任编辑：郭艳云]

Study of Influencing Factors on Efficiency of Cultural Industry Based on Theory of Value Chain:Evidence from Empirical Study of Cultural Enterprises in Shanghai

LUO Shou-gui， FANG Wen-zhong

(Antai College of Economics & Management，Shanghai Jiao Tong University，Shanghai 200030，China)

Based on the statistical data of cultural enterprises in Shanghai from 2008 to 2013, the OLS, FE, OP and GMM methods were used to estimate the TFP, and the relationship was studied between TFP and the 6 influencing factors on efficiency of cultural industry based on value chain. The results show that (1) innovation, customer value, financial position and government support can significantly promote TFP; (2)In the cultural industry at this stage, where there is lots of imitation, the intellectual property has no significant influence; (3) human capital has a restraining effect due to the mismatch of resources, that is, the larger number of middle and low education staff cultural enterprises have, the higher efficiency the enterprises have.

cultural industry；TFP；value chain

2016-07-13

国家社科基金重大项目(12&ZD026)

罗守贵(1963-)，男，河南固始人，上海交通大学安泰经济与管理学院教授、博士生导师，上海社会科学院全球城市发展战略研究创新型智库团队成员；

方文中(1990-)，女，上海人，上海交通大学安泰经济与管理学院硕士研究生。

F124.3

A

1674-3199(2016)05-0084-11