数字普惠金融与企业共同富裕：基于中国上市公司的分析

吴君度 肖梦琳 曹诗棋 唐李伟

摘要：企业作为市场经济不可或缺的重要主体，在我国实现共同富裕和现代化发展的进程中扮演重要角色。本文使用2016—2021年我国A股上市公司数据，通过构建双向固定效应面板数据模型研究数字普惠金融对共同富裕的影响。研究结果显示，第一，数字普惠金融不仅可以促进企业营业总收入的增加，也可以缩小企业内不同主体的劳动收入差距，有利于企业“做大蛋糕”和“分好蛋糕”。第二，数字普惠金融的三个子维度（覆盖广度、使用深度、数字化程度）对营业总收入和内部收入差距的影响具有差异性。第三，数字普惠金融对企业共同富裕的影响具有异质性。从产业性质来看，数字普惠金融对劳动密集型企业的营业总收入具有显著的促进作用，对资本技术密集型企业的内部收入差距具有显著的缩小作用；从股权性质来看，数字普惠金融在促进国有企业共同富裕的过程中发挥了更为显著的推动作用。

关键词：普惠金融；数字普惠金融；企业共同富裕；总体富裕；共享富裕

中图分类号：F832        文献标识码：A        文章编号：1007-0753（2024）04-0076-11

一、引言

共同富裕是社会主义的本质要求，是人民群众的共同期盼。党的十九届五中全会提出：到2035年，全体人民共同富裕取得更为明显的实质性进展。以前，我国经济依赖粗放型发展方式（张金林等，2022），经济结构扭曲，长期以来城乡差距、区域差距及收入差距等问题未能得到彻底解决，共同富裕依然是一项长期性、复杂性、艰巨性和全民性的系统工程。企业作为市场经济的重要主体，在共同富裕进程中发挥着重要作用。从企业角度来看，实现共同富裕包括两层内涵：一方面是“做大蛋糕”，即提高企业财富水平，增加营业总收入；另一方面是“分好蛋糕”，即通过公平合理的分配制度缩小企业内部管理人员与普通员工的收入差距（李实和朱梦冰，2022；方明月等，2022）。那么，如何做大企业资金总量这块“大蛋糕”，和分好这块“大蛋糕”成为一个值得深思和探讨的问题。

数字普惠金融为解决好上述问题提供了一个新思路。2005年，联合国首次提出“普惠金融”这一概念，它是指从公平性和可持续性出发，根据社会各阶层可以承担的费用定价，为其提供合适的金融服务（Dong等，2022）。自党的十八届三中全会正式提出“发展普惠金融”以来，我国普惠金融蓬勃发展，在促进经济增长和缩小收入差距等方面做出了巨大贡献。目前，我国基本形成了多层次、广覆盖的普惠金融体系，金融服务的覆盖率、可得性、满意度稳步提升。随着区块链、大数据的深入发展以及“互联网+金融”模式的广泛推广，数字普惠金融应运而生。如今，移动支付、手机银行等数字化应用已渗透进生活的方方面面。在数字技术的赋能下，数字普惠金融作为现代金融工具，帮助企业拓宽了融资渠道（Lee等，2023），提高了融资效率和盈利能力，为企业实现共同富裕带来了新机遇。

企业作为现代经济活动的重要组成部分，其共同富裕问题值得广泛关注。基于此，本文从企业视角出发，基于2016—2021年我国A股上市公司数据，研究数字普惠金融对企业共同富裕的影响，并进一步考察数字普惠金融在不同维度上对企业共同富裕的作用。

二、文献综述

（一）数字普惠金融对共同富裕的影响

大多数学者认为，传统的普惠金融有助于减轻贫困（Dogan等，2022；Vo等，2021；罗荷花和姚璇，2023）。近年来，普惠金融不断与数字技术相融合，为进一步提高个人收入、缩小社会分配差距提供更有利的条件（Seven，2022）。罗春玲等（2023）基于中国家庭金融调查数据，研究发现数字普惠金融可以通过促进家庭创业和提高家庭金融市场参与度推动共同富裕。Zhang等（2024）选取中国省级面板数据研究发现，数字普惠金融可以通过推动就业、个人创业和互联网金融发展三个渠道促进共同富裕。但也有部分学者持相反观点，认为数字普惠金融并不一定能促进共同富裕。何宗樾等（2020）认为贫困群体对互联网资源的可获得性相对较低，数字鸿沟的存在会导致处于数字困境中的贫困人口失业率上升，从而扩大贫富差距。何婧等（2017）的研究结果表明，受自我排斥因素影响，大部分农户对互联网金融存在排斥情绪，贫困群体并不能享受到数字普惠金融的红利，制约了共同富裕的发展。

（二）数字普惠金融对企业发展的影响

目前有不少研究已经表明数字普惠金融有利于企业高质量发展。Lee等（2023）通过对2011—2019年中国上市公司进行抽样调查，发现数字普惠金融可以促进企业发展，且企业财务杠杆和融资约束起到了显著的中介作用。Li等（2023a）评估了数字普惠金融对中国文化企业财务绩效的影响，研究结果表明数字普惠金融的发展可以促进文化企业增加研发投入，从而帮助他们持续创新，实现财务绩效的提升。Guo等（2023）研究发现数字普惠金融可以显著促进企业数字化转型，且这种促进是通过扩大覆盖群体广度以及提高产品和服务使用深度来实现的。曲昱晓（2023）通过机制分析发现数字普惠金融能够通过缓解融资约束、促进企业绿色创新来提高企业环境绩效。此外，数字普惠金融还可以从其他方面促进企业发展，如提高企业投资效率（Lin 等，2023）、增加劳动份额、放宽企业资金限制（Li等，2023b）等。

（三）共同富裕和数字普惠金融的测度

共同富裕的测度包含两个方面，一是度量总体富裕程度，二是考虑发展成果共享的状况，二者缺一不可（刘培林等，2021）。如徐慧琳等（2023）基于总体富裕和共享富裕两个维度建立了共同富裕测度指标体系。方明月等（2022）在剖析企业共同富裕内涵的基础上，用营业收入衡量企业总体富裕，用劳动收入份额和劳动收入内部差距衡量企业共享富裕。聂辉华等（2022）则通过净资产收益率、总资产收益率等指标测度企业财务绩效，以反映企业总体富裕情况；然后通过劳动收入份额和不同主体的劳动收入差距反映企业共享财富情况。对于数字普惠金融的测度，许多研究采用北京大学数字金融研究中心和蚂蚁金服编制的数字普惠金融指数来衡量企业数字普惠金融发展程度（Guo等，2023；Li等，2023c）。但也有研究单独构建了数字普惠金融指标体系，比如赵素芳和李彦超 （2023）基于渗透性、使用有效性与数字性三个维度，计算得出2011—2020年我国各省份的普惠金融数字化发展指数。

综上所述，众多学者对共同富裕和数字普惠金融之间的关系及其作用机制展开了丰富的研究，并产生了许多具有启发性的研究成果。但是，大多数文献都停留在数字普惠金融与区域共同富裕之间，或者数字普惠金融与企业发展之间关系的研究，缺乏企业层面数字普惠金融与共同富裕之间关系的严谨讨论。与现有文献相比，本文贡献主要体现在三个方面：第一，本文以我国A股上市公司为研究对象，研究视角独特。第二，目前关于数字普惠金融与企业“富裕性”的研究已非常丰富，但鲜有研究把企业财富“共享性”纳入分析框架，本文从企业营业总收入和内部不同主体的劳动收入差距入手，兼顾了数字普惠金融与企业共同富裕两方面内涵的关系。第三，深入剖析了数字普惠金融三个维度（覆盖广度、使用深度和数字化程度）对企业实现共同富裕的影响，研究结果更为全面，丰富了现有研究内容。

三、理论分析与假说

（一）企业共同富裕的内涵

企业实现共同富裕包括两方面内涵，一是提高企业“总体富裕性”，二是实现企业富裕成果“共享性”（方明月等，2022）。企业提高总体富裕性并不仅仅意味着关注自身的总资产水平，更重要的是积极参与到经济高质量发展中，促进整个经济体系的繁荣。《中国上市公司共同富裕白皮书（2011—2020）》（侯仕军，2023）中提到了“企业共同富裕”这一概念，其主要以利益相关者理论为基础。本文参照书中关于企业共同富裕的界定，将企业富裕成果共享定义为：企业在收入分配过程中，对各个利益相关者的利益要求进行全面均衡，让各利益相关者共享发展成果，具体可体现为企业内部不同主体的劳动收入差距缩小。

（二）理论假说

1.数字普惠金融与企业总体富裕

近年来，数字普惠金融将大数据、移动互联网等数字技术与传统金融行业深度结合，弥补了传统金融服务中存在的不足（梁榜和张建华，2019）。本文认为数字普惠金融能够从以下三个方面提升营业总收入。首先，数字普惠金融融合了边缘计算、区块链、5G等多种现代化数字技术，投资者和金融中介机构可以通过网络清晰了解到企业经营状况，有效缓解了信息不对称的问题，降低了企业交易成本以及金融错配的风险，企业也由此可以获得更多信贷资源，提高营业收入（Li等，2020; 阎世平和何晓玲，2022）。其次，数字普惠金融克服了传统金融服务中的融资弊端，降低金融服务门槛，简化贷款流程，提高服务精度，使企业的融资行为不再受时间和空间的限制，资源配置更加高效，可以在很大程度上减轻企业的资金压力（Luo等，2022）。最后，第三方支付、数字钱包等数字普惠金融应用可以促进电子商务发展，并拉动包容性消费增长，从而推动企业的创新行为，有利于企业降低运营成本，增加营业总收入（谢雪燕和朱晓阳，2021）。据此，本文提出如下假说H1。

H1：数字普惠金融发展有助于提高企业营业总收入，促进企业总体富裕。

2.数字普惠金融与企业内部共享富裕

数字普惠金融在提升企业富裕成果共享性、缩小不同主体劳动收入差距方面同样具有积极作用。首先，数字普惠金融为广大群体提供了数字化技术运用、金融知识普及、投资培训等方面的支持，不仅使他们获得了新的劳动技能，也让他们的工作效率大幅提升，这能够提高普通员工的议价能力。相关研究表明，如果员工在企业中拥有更高的议价能力，其所获得的企业租金就越多（张克中等，2021），从而有助于缩小管理层和普通员工的收入差距。同时，现代企业主要采用绩效考核制度给员工发放工资，而普通员工工作效率的提高则意味着企业要向他们支付更多工资，缩小了企业内部的收入差距。其次，如前文所述，数字普惠金融可以通过技术进步和创新活动促进企业高质量发展，这些创新活动的主要参与者和执行者是技术人员（Li等，2023c）。因此，企业往往会为了自身发展不断增加对高技能人才和技术专业人才的需求，具有特定技能的普通员工在收入分配中所占份额会随之增加，而管理层的收入份额则相对保持不变，从而缩小了普通员工与管理层的收入差距。据此，本文提出假说H2。

H2：数字普惠金融发展有助于缩小不同主体的劳动收入差距，促进企业内部共享富裕。

四、研究设计与数据

（一）变量选取与模型构建

1.数字普惠金融与企业总体富裕

基于上述理论分析并参考已有的相关研究，本文通过构建双向固定效应面板数据模型，来探究数字普惠金融对企业总体富裕的影响作用。实证模型设定如下：

lnTRi，t=β0+β1DFIi，t+∑ βkControlsi，t+λt+μi+εi，t   （1）

其中，i和t分别表示企业和年份。被解释变量lnTR为企业营业总收入取对数，用于衡量企业的总体富裕情况。此外，本文还选取劳动收入lnRevenue来替换lnTR，在后文重新进行回归从而进一步佐证假说H1。DFI是核心解释变量，为各企业的数字普惠金融总指数。Controls表示一系列影响企业共同富裕的控制变量，主要涵盖偿债能力、盈利能力、经营能力、现金流情况、发展能力及其他企业特征等六个方面。偿债能力包括现金流量比率，盈利能力包括净资产收益率、资产报酬率，经营能力包括资本密集度，现金流情况包括营业收入现金净含量，发展能力包括总资产增长率、净利润增长率、资本积累率，其他企业特征包括产权性质、两权分离率、第一大股东持股比例、前十大股东持股比例、独立董事占比、董事人数。λt为不随个体变化的时间固定效应，μi为不随时间变化的企业固定效应。

2.数字普惠金融与企业共享富裕

本文继续构建双向固定效应模型研究数字普惠金融对企业共享富裕方面的影响：

Gapi，t=β0+β1DFIi，t+∑ βkControlsi，t+λt+μi+εi，t    （2）

其中，被解释变量Gap为企业内不同主体的劳动收入差距，用于衡量企业内部共享富裕的情况。考虑到数据的可获得性，本文用管理层平均薪酬与普通员工平均薪酬的差值刻画企业内部不同主体的劳动收入差距（翟少轩和王欣然，2023）。该模型的控制变量与前文模型（2）的控制变量相比，没有纳入企业的发展能力指标以及资产报酬率，这是因为企业的发展能力虽然与员工的收入增长有关，但这种增长并不一定会缩小企业管理层和普通员工之间的收入差距，而资产报酬率衡量了企业利用其总资产产生净利润的效率，也不一定会直接影响收入差距。然后，参考翟少轩和王欣然（2023）、孔东民等（2017）的研究，补充了企业年龄、企业规模、总资产净利润率、资产负债率和管理费用率等控制变量。

3.数字普惠金融的结构效应

最后，本文还从覆盖广度、使用深度和数字化程度三个层面进一步探究数字普惠金融对企业共同富裕的影响作用。 将模型（1）和（2）的核心解释变量DFI分别替换成Breath、Depth和Digit，分别表示企业数字普惠金融的覆盖广度、使用深度和数字化程度。覆盖广度反映了金融服务和产品在地域等方面的普及性，使用深度衡量了用户对各种金融服务和产品的使用程度和使用频率，数字化程度则反映了金融服务和产品的便利化水平。具体变量定义和计算见表1。

（二）数据来源

2016年1月，国务院发布了首个国家级普惠金融发展规划《推进普惠金融发展规划（2016—2020年）》，故本文选取2016—2021年全部A股上市公司为研究样本。在初始样本的基础上，按照如下原则对样本进行预处理（张克中等，2021）：①剔除属于金融行业的企业；②剔除管理层平均薪酬小于普通员工平均薪酬的企业；③剔除ST和*ST企业；④剔除总资产小于总负债的企业；⑤剔除指标数据缺失较多的企业。此外，考虑到异常数据的影响，还对连续变量做上下1%缩尾处理，并采用线性插值法补齐个别缺失数据。最终共获得涵盖2 497家上市企业的观测数据。

参考Guo等（2023）的研究，上市企业的数字普惠金融总指数及覆盖广度、使用深度、数字化程度的数据均来自北京大学数字金融研究中心和蚂蚁集团共同编制的“北京大学数字普惠金融指数”。由于数字普惠金融指数是地区层面的数据，本文将上市企业的注册地明确到区县，然后将县域数字普惠金融指数通过区县代码和年份匹配到企业，用以衡量企业的数字普惠金融水平。上市企业的基本信息和财务数据均来源于国泰安数据库和东方财富网。

（三）变量描述性统计分析

各变量描述性统计结果如表2所示。可以看到，lnTR的均值为21.753，最小值为14.779，最大值为28.592；Gap的均值为3.593，最小值为1.334，最大值为5.720，表明企业间和企业内部的共同富裕水平均存在很大差异。DFI的均值为1.218，最小值为0.613，最大值为1.523，反映出我国大部分上市企业的数字普惠金融水平较高。

五、实证分析

（一）基准回归分析

表3列示了数字普惠金融对企业共同富裕的影响。列（1）为数字普惠金融对企业营业总收入（lnTR）的回归结果，数字普惠金融的估计系数为正且在5%的统计水平上显著，即数字普惠金融对企业总体富裕有显著的促进作用，假说H1得到验

证。列（2）报告了数字普惠金融对劳动收入（lnRevenue）的回归结果，可以看出数字普惠金融的发展同样显著提高了劳动收入，再次证明了数字普惠金融发展对企业总体富裕具有积极影响。

列（3）显示了数字普惠金融对企业内不同主体劳动收入差距（Gap）的影响，结果表明数字普惠金融在5%的水平上显著缩小了劳动收入差距，促进了企业内部共享富裕，假说H2得证。这说明，发展数字普惠金融有利于实现金融服务的普遍性和平等性，这是缓解劳动收入差距过大、实现共同富裕的一条重要途径。

（二）结构效应

数字普惠金融的发展包含了覆盖广度、使用深度、数字化程度等多个维度，本文从数字普惠金融不同维度对企业营业总收入和劳动收入差距产生的影响效应进行研究，从而更加全面地分析数字普惠金融的结构效应，回归结果见表4。

表4列（1）—（3）回归结果显示，数字普惠金融覆盖广度和数字化程度对企业营业总收入有显著的提升作用，而使用深度的效应不显著。可能的原因是：一方面，目前数字普惠金融覆盖广度的扩展主要表现为电子账户开通数量增加，一些偏远地区的上市企业也被纳入了金融体系的服务范围，这使得企业能够享受更多金融资源，提升资源配置效率，提高营业总收入；另一方面，线上交易等数字化应用改变了商业模式中的价值交付环节，为企业运营节省了大量的人力及物力资源，从而降低企业运营成本，提高营业总收入。然而，在一些中西部偏远地区，非金融行业企业员工的受教育水平以及金融素养仍有待提高，他们使用金融服务的频率较低，导致这些地区未能充分享受数字普惠金融发展带来的红利。

表4列（4）—（6）回归结果显示，数字普惠金融使用深度对缩小企业不同主体间劳动收入差距具有显著作用，但覆盖广度和数字化程度的效应均不显著。究其原因，数字普惠金融使用深度直接关联到金融服务的实际利用程度和用户活跃度，能够更精准地反映数字普惠金融切实满足了企业不同主体的金融需求，提升了金融资源的配置效率，使得企业不同主体间的劳动收入差距显著缩小。覆盖广度意味着金融服务范围扩大，但部分企业员工可能由于金融知识匮乏或对金融服务不信任而不能有效利用这些服务。此外，如果企业员工缺乏合适的数字设备或不熟悉数字技术，他们也将无法享受数字金融服务带来的潜在好处，这进一步加剧了数字鸿沟。因此，覆盖广度和数字化程度缩小企业不同主体间收入差距的作用尚未充分发挥。

（三）异质性分析

1.产业性质异质性

资本技术密集型产业包括钢铁、普通电子和通信设备制造业等，对数字技术和金融支持的要求较高；劳动密集型企业多涉及服务业、纺织业、食品加工业等产业，目前正面临劳动力成本上升、技术落后等诸多问题。由此看来，数字普惠金融对这两类产业企业实现共同富裕的作用可能存在差异性，因此有必要对其进行异质性分析。

从表5的估计结果可知，数字普惠金融的发展会显著提高劳动密集型企业的营业总收入，对资本技术密集型企业的营业总收入则没有显著影响。可能的原因是，劳动密集型企业技术更新较为缓慢，且往往缺乏资金和专业人才支持，而数字普惠金融降低了企业享受金融服务和数字服务的门槛，有助于这类企业提高营业总收入。同时，数字普惠金融的发展会显著缩小资本技术密集型企业的收入差距，但对劳动密集型企业没有显著影响。这可能是因为劳动密集型企业主要依赖人力资源，资金支持和技术升级对普通员工收入提升的作用有限，甚至可能会产生机器替代人工的情况，因此其内部收入差距没有显著缩小。

2.企业股权性质异质性

考虑到不同股权性质的企业在收入分配、经营目标和发展战略等方面存在差异，数字普惠金融产生的影响可能会有所不同。

从表6可以看出，数字普惠金融可以显著推动国有企业实现共同富裕，但对非国有企业没有显著影响。这可能是因为国有企业通常拥有较为完善的管理体系和稳定的运营模式，能更快适应数字普惠金融的发展，进而充分利用这些更为高效、成本更低的金融服务，优化企业内部资源配置，提高经营效率，从而间接推动共同富裕。

（四）稳健性检验

1.内生性检验

为了缓解遗漏变量和测量误差导致的内生性问题，本文使用工具变量法对结果进行检验。对于企业营业总收入，本文使用上市公司所在城市到杭州的球面距离（IV1）作为数字普惠金融的工具变量。就相关性而言，杭州是数字化金融服务代表——支付宝的发源地（张勋等，2020），也是最先掀起电商热潮的城市之一，并且从数字普惠金融指数可以发现，杭州的数字普惠金融水平每年都处于领先位置，因此离杭州距离越近的城市，数字普惠金融水平可能越高。就外生性而言，企业营业总收入的提高受自身的营运能力和市场环境等因素影响，企业所在城市与杭州的距离并不会直接影响该企业的营业总收入。

对于企业内不同主体的劳动收入差距，本文使用企业所在城市的互联网普及率（IV2）作为数字普惠金融的工具变量（谢绚丽等，2018）。就相关性而言，互联网作为数字化技术的基础工具，其普及率与数字普惠金融关系密切；就外生性而言，互联网普及率并不会直接影响管理层和普通员工的收入差距。

表7和表8报告了工具变量两阶段最小二乘法的估计结果，其中列（2）是同时考虑两个工具变量的回归结果。可以看到，无论是引入一个工具变量还是同时引入两个工具变量，第一阶段F值都大于10，说明企业所在城市到杭州的距离及互联网普及率和数字普惠金融间具有较强的相关性。从回归结果来看，数字普惠金融对企业营业总收入的估计系数显著为正，对企业内不同主体的劳动收入差距的估计系数显著为负，说明在缓解内生性问题后，本文得到的结论仍然成立。

2.替换被解释变量

为验证结论稳健性，本文使用营业总收入增长率（ProTR）和劳动收入份额（Share），替换原有被解释变量，分别用以衡量企业总体富裕和企业内部共享富裕。营业总收入增长率是评价企业成长状况和发展能力的重要指标之一，该指标值越高，表明企业的发展前景就越好，越有利于提高资金总量。劳动收入份额是指员工的工资总额占营业总收入的比例，反映了企业内部劳动收入和资本收入的差距，劳动收入份额越高，说明员工可以更公平地享受到企业发展红利，有利于缩小企业内部的收入差距。

从表9可以看到，数字普惠金融可以显著提高企业的营业总收入增长率和劳动收入份额，促进企业实现共同富裕，说明本文研究结论仍然成立。

3.其他稳健性检验

本文还使用更换样本范围的方式进行稳健性检验。考虑到直辖市（北京市、天津市、上海市、重庆市）定位特殊，且通常在政治、经济、文化等各方面具有较明显的区位优势，其数字普惠金融水平与区域内企业发展水平较高，因此为了排除直辖市对估计结果的影响，本文将样本中所有位于直辖市的企业数据剔除后重新进行回归，估计系数依然显著。此外，由于公共卫生事件可能会导致研究结果的偏误，将2020年从样本期中剔除，利用剩余年份进行估计。结果显示，数字普惠金融对企业营业总收入和不同主体劳动收入差距的估计系数在1%的水平下显著为正，进一步证明前文结论稳健。具体结果如表10所示。

六、结论与建议

本文从企业层面出发，基于2016—2021年A股上市公司的数据，实证检验了数字普惠金融对企业共同富裕的促进作用，得出以下结论：（1）数字普惠金融不仅可以促进企业营业总收入的增长，也可以缩小企业内不同主体的劳动收入差距，有利于企业的总体富裕和共享富裕。（2）数字普惠金融覆盖广度和数字化程度对企业总体富裕产生积极影响，而使用深度的发展是促进企业内部共享富裕的主要动力来源。（3）产业性质和股权性质对企业实现共同富裕具有异质性影响，数字普惠金融对劳动密集型企业的营业总收入具有显著的促进作用，对资本技术密集型企业的内部收入差距具有显著的缩小作用；数字普惠金融对国有企业共同富裕的影响更为显著。

根据上述研究结果，本文提出以下政策建议：

第一，各地政府应提高数字普惠金融的战略地位，完善互联网、移动支付、大数据、云计算等数字技术的基础设施建设，确保金融服务能够覆盖到更多地区和企业，提高数字普惠金融的覆盖广度和使用深度。同时，推动金融机构数字化转型升级，鼓励金融机构创新金融产品和服务，提高金融服务效率和便捷性，提升数字普惠金融的数字化程度。

第二，从企业整体富裕来看，企业尤其是中小微企业应当着力提高自身金融素质，充分利用数字普惠金融服务，善用数字普惠金融平台与技术，提高资金利用效率，降低融资成本，增加营业总收入。

第三，从企业共享富裕来看，企业应树立普惠理念，制定公平的收入分配制度，同时适当调整激励方式，对所有职位进行准确评价，利用数字化技术使薪酬管理透明化，确保员工的薪酬与其能力、贡献紧密挂钩。同时，为普通员工提供普惠金融知识与数字技能培训等，从而更好地激活员工潜力，缩小企业内部员工的收入差距。

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