图1 科技创新政策传导模型
张永安1，宋晨晨1，王燕妮2，齐 园3
(1.北京工业大学 经济与管理学院，北京 100124；2.中国科协创新战略研究院，北京 100863；3.北方工业大学 经济与管理学院，北京 100144)
摘 要：科技创新政策传导系统是一个动态复杂性反馈系统，基于关联数字矩阵对政策传导系统路径进行量化研究，综合考虑政策输入变量—政策过程变量—政策输出变量的整个过程，建立科技创新政策传导模型，结合关联数字矩阵反馈复杂性、系统动力学和政策科学，构建科技创新政策传导系统因果关系图，并根据政策工具的划分解析人才、税收、研发、政府采购、服务外包5类政策的作用路径。研究发现：①科技创新政策传导系统存在87条正反馈环，无负反馈环，其中主导反馈环45条；②通过关联数字矩阵最终得到14条政策独立主导传导路径并明确各个路径的数量、长度和极性，其中，8条路径都存在延迟效应；③人才激励在政策调控促进创新和发展中占比较大，具有重要地位，服务外包政策紧随其后，两类政策工具对政策调控效果具有直接显著作用，而研发补贴政策对目标的调控最缺乏活力。
关键词：关联数字矩阵；科技创新政策；政策传导路径；反馈环
全球化浪潮迅猛来袭，推动作为发展中转型国家的中国在经济、社会等领域不断革新，知识经济时代的到来，更加促进中国在各个方面不断开放创新。发达国家对于知识创新重要性的认知，使他们在国际市场的竞争中优势尽显，知识与人才成为国家重要战略要素。一个国家固步自封只会导致落后，而只有不断开拓创新，国家才会获得发展，才能在国际社会占有一席之地。因此，技术标准、知识产权以及人才资源逐渐成为各个国家争夺国际市场和战略制高点的重要手段。由于发展不均衡以及复杂国情，使得我国科技创新在一定程度上被制约。为了打破发展瓶颈，党和国家积极推进在我国设立创新改革试验区建设，并建立了八大创新改革试验区，期待试验区能够成为创新改革先锋，在我国科技创新事业发展中发挥先锋模范带头作用。十八大及“十三五”规划对科技创新战略再次进行强调，显示了我国政府建立创新型国家的伟大决心。创新型国家依托于创新型企业，创新型企业依托于创新型人才。在实现创新型战略过程中，国家要不断推动创新政策实施、激励企业创新，这是我国能否实现创新型国家这一伟大目标的关键因素。
科技革命的竞争从根本上讲就是资源与效率竞争，科技创新政策对于资源分配以及效率提升有着决定性作用。因此，在知识经济时代科技创新政策是不容忽视的存在。国际社会非常重视创新，各国出台了一系列创新政策，例如科技研发经费支持、教育培训支持以及基础设施建设支持等。创新战略不是依靠一成不变的单一创新政策，或仅仅参照发达国家创新政策就能实现的。我国政府要为企业创造良好创新环境，不断完善市场化创新政策体系，同时大力支持和积极引导企业进行技术创新。科学的创新政策系统必须与时俱进，因此，政府部门在制定科技政策时要针对不同情况进行资源分配，根据市场需求变化加以修订完善，同时，政策系统的协调性也不能忽视。
通过文献梳理和总结发现，目前尚没有对科技创新政策传导路径的研究成果，但众多学者对其它一些宏观调控政策传导机制、传导路径的研究已经趋于成熟，例如财政政策、土地政策、房地产政策等，本文可以通过分析这些政策研究成果，了解学术界关于传导路径的研究现状。目前政策路径研究方法多为系统动力学法、VAR模型结合脉冲响应函数法和单一指标法。
(1)借助系统动力学分析政策传导路径。万月亚[1] 建立住宅系统动力学模型研究房产税政策传导路径，分析了人口、经济、土地供给和二手房供给对商品房需求与供给的影响，对南昌房产税政策传导路径进行仿真测试和实证研究，为预测中长期房价、调控房地产市场提供了有效依据。罗斌等[2]运用系统动力学探究房地产政策传导路径以及中国房地产政策对房地产市场的影响，基于自适应系统理论建立了房地产政策动态仿真模拟模型。舒华英等[3]基于系统动力学原理建立了5条政策传导主路径和财政补贴政策仿真模型，基于某市财政数据构建资源(采购)、生产、市场、税收补贴以及国民收入5个子系统，对财政补贴政策的作用路径和变量间关系进行了深入挖掘。
(2)借助VAR模型和脉冲响应函数分析政策传导路径。余明[4]采用VAR模型对我国央行票据冲销操作政策传导路径进行实证分析，对我国央行票据冲销操作政策短期、长期效果进行评价。徐娟[5]通过VAR模型分析货币政策利率传导过程中变量间关系，并采用脉冲响应函数分别对存款基准利率、贷款基准利率和存款准备金率这3条货币政策传导路径的效果进行对比。李天宇[6]通过VAR模型和脉冲响应函数讨论宏观审慎货币政策和宏观审慎监管政策的传导路径，分析这两类政策的影响范围、外溢效果、目标实现程度和有效性。
(3)借助单一指标法分析政策传导路径。杜婕[7]以石油价格作为美国量化宽松货币政策的传导路径，分析美国量化宽松货币政策(总准备金)变动对中国宏观经济的影响。王爱俭[8]在研究中选取外汇占款这一传导路径，分析国际资本流动对我国货币政策的影响效果。张雪兰[9]以利率作为指标分析货币政策中风险承担渠道这一传导路径对我国经济的影响。
(4)借助其它方法研究政策传导路径。马新彬[10]依据最优控制理论和最大值原理建立最优政策路径目标函数，对最优宏观审慎政策治理安排的传导路径进行分析。张跃强[11]从空间维度和时间维度两方面对农业支持政策传导路径进行对比。杨晨[12]构建“环境—战略—资源—绩效”(ESRP)模型分析专利政策传导路径。
综上可知，我国学术界目前对政策传导路径的研究方法比较有限，各有不足之处。单纯借助系统动力学法只能分析传导系统中政策参与的各个主体、各个变量间复杂关系，不能明确政策传导路径的数量和长度，对不同政策传导路径不能作量化比较。VAR模型结合脉冲函数法和单一指标法，只能分析政策传导系统中某一个或两个变量与政策的作用效果，而政策路径在一个多主体、多变量的复杂系统中发生，这两种方法忽视了政策实施过程中的复杂性。最优政策路径目标函数、ESRP模型受变量选取的限制，主观性较强，缺乏普适性。因此，本文采用关联数字矩阵的反馈复杂性分析法研究科技创新政策传导路径。
反馈复杂性分析起源于Peter Senge [13]的构思，Peter Senge将Forrester[14]的企业设计思想结合系统动力学应用到复杂组织领域，主要研究个人与组织活动中行为结构，找到个体特点。随后，Michael Goodman[15]将反馈系统基模运用到管理复杂现象研究中，从系统、整体视角辨识个体行为规律，并针对个体与整体的关系构建科学反馈关联方法。Jennifer Kemeny和Peter Kiefer等[16]在Michael Goodman的基础之上总结了重复、循环发生的动态结构型组织活动类型，明确了反馈环内涵并且完善了反馈机制，他们研究的核心是找到组织系统中各个变量的因果关系环路，通过特定的图形、字符等简洁、清晰地标记系统中这些反馈环。
关联数字矩阵的反馈复杂分析技术在我国学术界得到发展和运用。贾仁安[17]及其团队[18-20]通过20多年的研究探索，成功实现采用代数方法计算系统全部反馈环的数量和极性。该团队将复杂系统问题简化成树结构模型，再把树结构模型简化为方便计算的线性代数的矩阵或者行列式，这样可以将系统中复杂多主体模型转换为数学矩阵计算。因此,关联数字矩阵的反馈复杂分析技术可以同时从定性和定量两种角度分析复杂系统因果关系结构。目前已有学者将关联数字矩阵的反馈复杂分析技术应用到政策传导机制和路径研究中。毛艳玲[21]通过数字关联矩阵探究土地政策变量的作用路径,通过复杂性分析梳理了土地政策系统中政策变量与经济变量间传导关系，构建了变量间因果关系图。研究结果表明，不同政策产生的调控作用强度不同，建立的系统模型具有反馈性，政策作用具有延迟性。给本文启示最大的是肖教燎[16]对江西土地政策传导机制和路径的研究，他基于土地政策输入端到输出端的流程建立政策传导系统因果关系图和政策工具传导路径，建立关联数字矩阵得到93条反馈环和5个主导反馈子系统，并通过关键路径进行仿真，准确模拟了土地政策传导过程中各因素、变量的情况。
综上可知，本文基于关联数字矩阵的反馈复杂性分析法，不仅能够反映传导系统中多主体、多个变量之间的复杂关系，而且能够将复杂结构模型转换为数学矩阵便于计算，可以同时从定性和定量两个方面分析复杂系统因果关系，计算路径的数量、长度和极性，筛选出关键政策路径。但是，该方法多见于我国土地政策研究，在科技创新政策传导路径上的应用还是空白。本文基于上述思考，建立科技创新政策传导模型，以科技创新政策的5类政策工具为基础构建科技创新政策传导系统因果关系图，结合系统动力学、反馈复杂性分析法和关联数字矩阵筛选出独立主导的政策路径，明确科技创新政策从颁布、执行到实现调控目标的过程中政策要素如何在多个变量间建立结构性框架。
所谓传导，是指通过摆动体系的结构特性解释体系在一定初始条件下被启动时摆动过程将呈现怎样的特性[22]。以此类推，政策传导是依据社会经济体系的结构特性，通过改变政策维度使得该体系摆动过程呈现的特性。体系这些特性落实到政策受力实体，体现为两个层面的共同作用，横向层面上政策、传导媒介和政策目标通过时间进行传导，纵向层面上政策制定者向执行者逐级进行传导。
科技创新政策传导系统是一个复杂适应性系统，根据科技创新政策传导机制分析框架，将政策传导看作是一个从政策输入到政策输出的动态过程。因此，建立科技创新政策的政策输入变量、媒介中间变量、中介目标变量和政策输出变量.
基于可计量原则，本文将政策工具作为政策输入变量，媒介中间变量和中介目标变量作为过程变量，政策输出变量作为政策效果变量。大多学者认为政策工具是政策分析中最基础、最重要的部分，政策体系如果比作生物系统，那么政策工具就是细胞，政府通过控制政策细胞实现政策目标。区域科技创新政策是各种政策的集合，政策工具数量、种类、搭配组合方式均作用于该区域。如果要对区域科技创新政策传导路径进行分析，那么，应该从政策工具着手。当前学术界对科技创新政策工具运用最多的是人才、研发补贴、税收、政府采购和服务外包等5类[23]。因此，本文选取科技创新政策中人才激励政策、研发补贴政策、税收优惠政策、政府采购政策、服务外包政策和知识产权保护政策作为政策工具；选取人才引进安置数量、企业研发政府补助额、税收减免额度、政府采购项目数量和服务外包项目数量作为科技创新政策传导的媒介中间变量。科技创新政策传导系统分析各个政策变量变化对创新产出的作用。因此，本文选取新产品销售收入和专利申请数量作为中介目标变量，反映系统创新水平。科技创新政策最终调控目标是提高经济发展水平，所以，选取总收入作为政策输出变量(见图1)。
科技创新政策传导路径是由政策输入端通过过程演变推动政策效率到政策输出的整个过程。通过政策传导路径分析，建立我国科技创新政策系统反馈流图，如图2所示。系统动力学展现政策作用路径的方式是构建流图，流图是展示变量间因果关系的图形，通过改变输入变量观察输出变量变化程度。政策作用路径系统动力仿真通常将模拟步长设置为1年。
以科技创新政策工具变量作为传导路径起点，政策调控目标作为传导路径终点，分别构建科技创新5类政策工具传导路径及其因果关系图，如图2、图3所示。
图1 科技创新政策传导模型
图2 科技创新政策路径及相应因果关系
图3 科技创新政策传导系统因果关系
构建关联数字矩阵的步骤如下：
(1)变量编号。对系统中每个变量编号进行处理，科技创新政策传导系统中共36个变量，每个变量计入传导系统中，如图3所示。
(2)变量流出因果链。将变量前的编号作为变量标识，列出变量之间的因果链。例如，“01*”变量存在“01*+04*”，表示01*作为起点，04*作为终点，“+”表示正向因果链。如果是负向因果链，则变量间用“-”连接。由图3可知，整个科技创新政策传导系统变量间均为正向关系，无负因果链。因此，得到36个变量的流出因果链，如表1所示。
(3)建立数字矩阵。利用科技创新政策反馈环计算程序代码，建立36*36数字矩阵，定义为A[36][36]，将表1的信息代入矩阵A，例如流出因果链中起点为“28”，终点为“24，25”，那么赋值数组矩阵A[28][24]为1，A[28][25]为1,如果变量间不存在因果链，则赋值为0，由此可以建造与因果关系图一一对应的关联矩阵。如图4所示。
表1 科技创新政策传导系统因果关系链
图4 关联数字矩阵
(4)计算关联数字矩阵事实反馈环。 采取跳跃式方法找出反馈环组合并进行计算,记录计算结果符合反馈环性质的事实反馈环。
第一步：设m=2。
第二步：设(m-1)*1向量P=(1,2,…，m)，P的第i(i=1,2,…，m-1)项值用P(i)表示。
第三步：判定A[1]P[(1)]≠0,A[P(1)][P(2)]≠0…,A[P(m-1)][P(1)]≠0。
第四步：若都满足该条件，就记录V1(A的第一个变量)与P组成的新向量为一个长度为m的反馈环，同时，P<P⊕(1,n)(不溢出)，则使得P=P⊕(1,n)；若不能满足条件，假如第j个条件不满足，同时，若P<P⊕(1,n,j)(不溢出)，就使得P=P⊕(1,n,j)，则回到第三步。
第五步，设m=m+1，若m<n，就返回第二步。
第六步，设A=A′，n=n-1，若n≠1，就返回第一步。
最后，生成的反馈环矩阵能够包含全部反馈环，矩阵每行的非零数值组成的向量表示一个反馈环向量，该向量的第一项表明该反馈环的性质，如正反馈有延迟则为2，无延迟则为1，负反馈有延迟为-2，无延迟为-1，其它项依次为反馈环中的变量位置。该方法有明晰的流程，运用Java语言能够轻易实现，先将与计算有关定义、性质及定理作为数学类封装，再按所述方法计算完成。
按上述反馈环计算方法,得出反馈环矩阵如下:
根据得到的反馈环矩阵，结合科技创新政策传导系统因果关系，通过数字关联矩阵计算方法，得到87条反馈环。其中，主导反馈环45条，最终得到政策独立主导传导路径14条。
表2 主导反馈环和政策独立主导传导路径
政策传导可理解为：通过社会经济体系的结构特性，解释在一定的政策影响下体系摆动过程将呈现的特性。这些特性通过社会经济体系中横向层面的政策要素、媒介和目标之间在时间上的传导，以及在纵向层面上由政策制定者逐级向政策执行者的传导，最终落实到经济体系的政策受力实体。
基于政策传导分析模型，将科技创新政策的5个政策工具作为输入变量，在科技创新政策传导过程中，通过媒介中间变量和中介目标变量，得到政策输出变量，根据不同政策工具分别分析其传导路径。
路径1：政策创新需求→人才激励政策→科技活动人员数→新产品销售收入→总收入→区域经济发展水平→中关村指数→政策创新需求。
路径2：政策创新需求→人才激励政策→科技活动人员数→万人发明专利拥有量→专利年申请数量→总收入→区域经济发展水平→中关村指数→政策创新需求。
路径3、路径4、路径5：政策创新需求→人才激励政策→科技人才引进力度→人才流动/年轻人比重/高学历人才→人才结构创新→万人发明专利拥有量→专利年申请数量→总收入→区域经济发展水平→中关村指数→政策创新需求。
路径6：政策创新需求→服务外包政策→技术或服务出口额→技术合同成交额→新产品销售收入→总收入→区域经济发展水平→中关村指数→政策创新需求。
路径7：政策创新需求→服务外包政策→企业外包科技活动经费→技术转移项目→技术合同成交额→新产品销售收入→总收入→区域经济发展水平→中关村指数→政策创新需求。
路径8：政策创新需求→服务外包政策→企业外包科技活动经费→技术转移项目→技术合同成交额→技术开发费用→万人发明专利拥有量→专利年申请数量→总收入→区域经济发展水平→中关村指数→政策创新需求。
路径9：政策创新需求→税收优惠政策→上缴税费总额→技术开发减免额→总收入→区域经济发展水平→中关村指数→政策创新需求。
路径10：政策创新需求→税收优惠政策→上缴税费总额→技术开发减免额→企业净利润→R&D经费支出→技术开发费用→万人发明专利拥有量→专利年申请数量→新产品销售收入→总收入→区域经济发展水平→中关村指数→政策创新需求。
路径11、路径12：政策创新需求→研发补贴政策→研发投入强度→政府贴息金额→R&D经费支出→技术开发费用→版权登记数/万人发明专利拥有量→专利年申请数量→新产品销售收入→总收入→区域经济发展水平→政策创新需求。
路径13：政策创新需求→政府采购政策→技术创新资助项目数→政府采购项目金额→技术合同成交额→新产品销售收入→总收入→区域经济发展水平→中关村指数→政策创新需求。
路径14：政策创新需求→政府采购政策→技术创新资助项目数→政府采购项目金额→技术开发费用→万人发明专利拥有量→专利年申请数量→新产品销售收入→总收入→区域经济发展水平→政策创新需求。
(1)路径1通过支持企业培养和吸引科技人才，影响企业人才引进数量和安置数量，使得更多人员直接参与科技活动，因此，有更多创新研发人才投入到新工艺、新知识和新服务的研究开发中，提高新产品销售数量和销售收入。路径2增加科研人员比例，推动更多人员进行专利发明研究，通过专利数量提升，增加新产品生产数量，提高新产品销售收入和净利润，促进区域经济发展。路径3/4/5增大人才引进力度，通过改变人才结构进行创新，增加企业中科技研发人员比例，积极推进创新研发团队建设，通过对科技创新人才的认定、评审和奖励，提高企业科技人才质量，提高企业高层次人才比重，加大吸引留学和海外人才工作力度，培养大批具有前沿水平的科技创新人才，从而增加专利申请数量和授权量，影响总收入和区域经济发展水平。
(2)路径6增加技术或者服务出口额，提高企业技术合同成交额，降低企业成本、提高效率并增加企业利润。路径7通过服务外包扶持政策，增加企业科技创新活动经费，增进国际交流，产生更多技术外包订单，提升新产品销售收入，从而影响总收入和区域经济发展水平。路径8是政府提升国家创新能力和培养中高端、复合型科技创新产品的重要手段，通过大力扶持企业服务外包，促进国际间新技术、新知识的交流和学习，优化创新环境，激励企业加大科技研发资金投入力度，提高专利数量，产生更多企业创新，增加新产品销售数量和销售收入，带来更多新产品净利润，从而影响总收入和区域经济发展水平。
(3)路径9通过政府各种税收优惠政策，对企业进行不同程度的税额减免，直接影响总收入。路径10通过税收减免在一定程度上降低了企业成本，增加企业利润，使得企业有更多资金用于新技术和新产品研发，增加专利和新产品数量，尤其是推进增值税转型改革对企业研发投入有很大激励作用，企业由此增加了创新收入和新产品利润，从而影响区域经济发展水平。
(4)路径11和路径12通过发挥政府财政资金引导作用，对企业科技创新研发活动进行支持和补贴，加大科技型中小企业技术创新基金投入力度，降低企业研发成本并形成多元化、多渠道的科技投入机制，激励企业增加科技经费和研发资金投入，促进企业对技术的消化、吸收和再创新，使企业提高创新收入，增加专利数量和新产品数量，从而提高企业新产品净利润，影响科技进步贡献率。
(5)路径13通过增加政府财政性资金，加大企业自主创新产品的采购力度，扶持自主创新多层次市场发展，政府采购项目数量增加必然带动企业利润增加和新产品销售数量上涨，使得企业新产品销售收入和净利润增加，从而影响总收入和区域经济发展水平。路径14通过落实政府采购项目资金，增加企业技术开发费用，鼓励创新创造，促进自主知识产权产品生产，激发专利运用活力，通过增加创新投入增加总收入。
根据上文理论分析和计量，得到如下研究结论：
(1)本文以5类政策工具作为输入变量，以区域经济发展水平作为政策输出变量，综合分析科技创新政策传导系统。通过反馈复杂性理论和系统动力学原理，建立科技创新政策路径因果图和传导系统流图，明确了政策传导过程中各个变量的结构性框架和作用原理。采用关联数字矩阵方法得到87条反馈环。其中，主导反馈环45条，最终得到14条科技创新政策独立主导路径，并明确各个路径的数量、长度和极性。
(2)在14条科技创新政策独立主导路径中，有8条路径存在延迟效应。其中，人才激励政策、研发补贴政策和政府采购政策传导路径中存在较多延迟效应，这与政策激励下支配的人员、资金和资源在企业内部消化、吸收、传递和交流过程中时间的大量消耗有直接关系，同时，从研究结果可以看出，延迟效应也较多存在于较长的政策路径链条中，这受到政策传导过程中多环节、多部门、多变量作业的影响。
(3)人才激励在政策调控促进创新和发展中占比4/14，具有重要地位，服务外包政策紧随其后，两类政策工具对政策调控效果具有直接显著作用。研发补贴政策对目标的调控最缺乏活力。由此可知，人才激励政策可以作为科技创新政策长期深入带动区域经济发展、拉动区域创新能力的关键手段。
(4)通过对区域科技创新政策传导路径的深入分析，可将政策作用路径进行6个阶段的划分。①政策投入。作为初始阶段，政府采取财政补贴以及税收减免等措施对企业变相进行资金投入；②稳定环境。该阶段承接初始阶段的财政投入，因此，主要将政府资金作为对经济、文化、教育等环境的先导刺激；③要素供给。该阶段涉及多个要素，如资源分配、开发工具、技术、人才、收入周期等，上阶段的经济文化环境作为本阶段先导，人才与环境产生交互影响；④创新需求满足和能力建设。对目前创新需求进行针对性的满足，并做好能力建设工作；⑤创新成果转化。企业的存在是为了盈利，创新成果也需要转化为企业效益；⑥拉动经济，提升创新能力，带动区域经济水平提升。
科技创新政策传导路径涉及范围较广，各个路径之间交叉重叠、关系错综复杂。因此，分析科技创新政策传导路径不仅需要定性、定量研究，还需要对路径进行模拟和预测，这也是下一步研究的方向。
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Zhang Yongan1,Song Chenchen1,Wang Yanni2，Qi Yuan3
(1.School of Economics and Management, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China;2.China Association for Science and Technology, Beijing 100863, China;3.School of Economics and Management ,North China University of Technology, Beijing 100144, China)
Abstract：The technology innovation policy transmission system is a dynamic complexity system.Based on the incidence digital matrix, the research on the path of the policy transmission system is carried out.Through the policy input variable - the policy process variable-the policy output variable.Innovation policy transmission model, combined with system dynamics, policy science and feedback complexity analysis method to construct scientific and technological innovation policy transmission system causality diagram, and according to the division of policy tools analysis of talent, taxation, research and development, government procurement, service outsourcing five policy The path of action.The results of the research are as follows: (1) There are 87 positive feedback loops and no negative feedback loops in the science and technology innovation policy transmission system, among which the dominant feedback loop is 45.(2) Finally, 14 independent policy-oriented conduction paths are obtained by the incidence digital matrix A [36] [36] and the number, length and polarity of each path are defined.Among them, there are delay effects in all eight paths.(3) talent incentive in the policy control to promote innovation and development occupies an important position, service outsourcing policy followed, two kinds of policy tools on the effect of policy control has a direct and significant role.R & D subsidy policy on the control of the most lack of vitality.
Key Words:Incidence Digital Matrix; Technological Innovation Policy;Policy Transmission Path; Feedback Loop
DOI：10.6049/kjjbydc.2017100552
中图分类号：F204
文献标识码：A
文章编号：1001-7348(2018)06-0113-09
收稿日期：2017-12-29
基金项目：国家自然科学基金项目(70972115)；国家部委项目(3A011212200901);教育部人文社会科学青年基金项目(15YJC630101)
作者简介：张永安(1957-)，男，陕西咸阳人，博士，北京工业大学经济与管理学院教授、博士生导师，研究方向为经济与管理系统复杂性、政策管理与仿真；宋晨晨(1987-)，女，河北涿州人，北京工业大学经济与管理学院博士研究生，研究方向为管理理论与方法、政策仿真；王燕妮(1984-)，女，山西运城人，博士，中国科协创新战略研究院研究员，研究方向为公共政策；齐园(1976-),女，黑龙江牡丹江人，博士，北方工业大学经济与管理学院讲师，研究方向为工程经济评价与决策。
(责任编辑：万贤贤)