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      資本市場(chǎng)逐步開(kāi)放會(huì)影響高管薪酬契約的有效性

      2020-05-03 14:00:49李諾
      財(cái)經(jīng)界·下旬刊 2020年4期

      李諾

      摘 要:本文研究第一次探索了滬港通后續(xù)政策實(shí)施的微觀(guān)效應(yīng),有效填補(bǔ)了現(xiàn)有“宏微結(jié)合”理論文獻(xiàn)的研究空缺,積極拓展了薪酬契約領(lǐng)域的橫向研究范圍,對(duì)于全球其他國(guó)家或地區(qū)資本市場(chǎng)開(kāi)放與國(guó)內(nèi)剛剛頒布的“滬倫通”開(kāi)放制度的研究具有重要啟示意義。

      關(guān)鍵詞:資本市場(chǎng)開(kāi)放 ?薪酬業(yè)績(jī)敏感性 ?雙重差分傾向得分匹配

      一、研究設(shè)計(jì)

      (一)數(shù)據(jù)來(lái)源

      本文選取2011~2018年上證A股上市公司作為研究樣本,未納入深證A股上市公司是因?yàn)樯罡弁ㄒ延?016年12月5日開(kāi)通,影響了控制樣本組受到政策影響的狀態(tài),不滿(mǎn)足自然實(shí)驗(yàn)要求;未納入A+H股上市公司與AB股上市公司是因?yàn)檫@類(lèi)上市公司股票已對(duì)境外投資者開(kāi)放,滬港通交易制度的實(shí)施對(duì)這類(lèi)上市公司沖擊程度可能較低。在樣本篩選過(guò)程中,剔除了金融行業(yè)上市公司、特別處理ST公司、數(shù)據(jù)缺失上市公司。為控制極端值對(duì)回歸結(jié)果造成的潛在影響,對(duì)所有連續(xù)變量在1%(99%)分位上進(jìn)行了winsorize縮尾處理。原始數(shù)據(jù)來(lái)自于CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)與同花順數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)處理工具為excel 2016與stata 15.1。

      (二)實(shí)證步驟

      以往對(duì)于滬港通機(jī)制的研究,大多使用了PSM-DID模型(譚小芬等,2017; 鐘覃琳和陸正飛,2018; 連立帥等,2019)。本文同樣采用PSM-DID識(shí)別策略,檢驗(yàn)資本市場(chǎng)對(duì)外開(kāi)放之于薪酬激勵(lì)體系的影響,其中PSM用于將隱藏于觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)中的隨機(jī)化實(shí)驗(yàn)樣本找尋出來(lái),并保證滬港通開(kāi)通之前處理組和控制組共同趨勢(shì)的存在(譚小芬等,2017);DID用于估計(jì)滬港通開(kāi)通對(duì)于薪酬激勵(lì)的因果效應(yīng),并解決不隨時(shí)間變化的未觀(guān)測(cè)混雜因素影響。

      (三)實(shí)證模型

      傳統(tǒng)回歸模型可能面臨遺漏變量、反向因果、測(cè)量誤差三種內(nèi)生問(wèn)題的干擾,易導(dǎo)致OLS參數(shù)估計(jì)值的不一致且有偏。運(yùn)用PSM-DID策略將克服上述三大內(nèi)生性問(wèn)題:(1)緩解遺漏變量問(wèn)題:股票流動(dòng)性同時(shí)與薪酬業(yè)績(jī)敏感性、資本市場(chǎng)開(kāi)放相關(guān)(蘇冬蔚和熊家財(cái),2013; Bai和Chow,2017),可能造成遺漏變量與自我選擇偏誤等問(wèn)題,PSM-DID策略則可以有效排除未觀(guān)測(cè)因素對(duì)模型估計(jì)的影響;(2)緩解反向因果問(wèn)題:Chen等(2009)研究發(fā)現(xiàn)自由現(xiàn)金流水平過(guò)高將導(dǎo)致代理成本上升,治理機(jī)制失效,資本市場(chǎng)開(kāi)放的價(jià)值增加效應(yīng)減弱。但“滬港通”開(kāi)通對(duì)于資本市場(chǎng)開(kāi)放的外生性沖擊,基本排除了“公司治理影響資本市場(chǎng)開(kāi)放效應(yīng)”這一反向因果關(guān)系存在的可能性;(3)緩解測(cè)量誤差問(wèn)題:滬港通試點(diǎn)機(jī)制天然地區(qū)分了實(shí)驗(yàn)組(標(biāo)的股)和控制組(非標(biāo)的股),因此規(guī)避了資本市場(chǎng)開(kāi)放水平的測(cè)量誤差(鐘覃琳和陸正飛,2018)。

      1、PSM模型

      傾向得分匹配選取協(xié)變量的原則有:第一,與處理變量和結(jié)果變量有關(guān)的變量都應(yīng)包含在傾向得分計(jì)算模型中;第二,與處理變量無(wú)關(guān)與結(jié)果變量有關(guān)的變量應(yīng)加入模型;第三,與處理變量有關(guān)與結(jié)果變量無(wú)關(guān)的變量不應(yīng)包含在模型中。根據(jù)上述三條原則,參考相關(guān)文獻(xiàn)(DeFond等,2015; 鐘覃琳和陸正飛,2018; Cohen等,2019),本次計(jì)算傾向得分的logit模型選用模型中的控制變量作為協(xié)變量,包括年度與行業(yè)固定效應(yīng)。

      計(jì)算傾向得分后,自2011年至2018年,分年度為滬港通標(biāo)的股上市公司匹配一個(gè)非滬港通標(biāo)的股上市公司,匹配規(guī)則為:不放回、降序、最近鄰、一對(duì)一匹配。分年度匹配前后的樣本公司分布情況列示如表1:

      對(duì)樣本進(jìn)行匹配后,保留配對(duì)成功樣本,使用DID模型,檢驗(yàn)假說(shuō)H1-H3。假說(shuō)H1的檢驗(yàn)使用2013-2015年子樣本、假說(shuō)H2的檢驗(yàn)使用2015-2017年子樣本、假說(shuō)H3的檢驗(yàn)使用2017-2018年子樣本;為保證實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性,需使用2011-2014年樣本檢驗(yàn)干預(yù)實(shí)施前平行趨勢(shì)的存在性。

      2、DID模型

      已知高管薪酬-業(yè)績(jī)敏感性度量了高管薪酬激勵(lì)制度的有效性,度量了高管(代理人)自身利益與股東(委托人)利益的一致性程度(Jensen和Murphy,1990a),故實(shí)證檢驗(yàn)以高管薪酬-業(yè)績(jī)敏感性模型作為基礎(chǔ)。

      模型中,高管薪酬的代理變量選擇LNPAY,即前三名董事、監(jiān)事與高級(jí)管理人員貨幣性薪酬總額的對(duì)數(shù)(謝德仁等,2012);經(jīng)營(yíng)績(jī)效的代理變量選擇ROA與EBIT(模型中以PERFORMANCE表示),分別為總資產(chǎn)報(bào)酬率與EBIT總資產(chǎn)比率(吳育輝和吳世農(nóng),2010; Wang和Xiao,2011; 晏艷陽(yáng)等,2015)。Firth等(2006)、吳育輝和吳世農(nóng)(2010)曾使用股票收益率衡量公司業(yè)績(jī),本文為何棄用股票年回報(bào)率呢?資本市場(chǎng)對(duì)外開(kāi)放會(huì)增加上市公司股票流動(dòng)性與股票價(jià)值,例如:Miller(2003)和Doidge等(2004)發(fā)現(xiàn)在美交叉上市會(huì)造成公司托賓Q值升高;Miller(1999)發(fā)現(xiàn)在美跨境上市會(huì)使投資者獲得股票超額收益;胡振華和劉佩瑤(2018)發(fā)現(xiàn)陸港通建立了資本出入的通道,在一定程度上打破了A股的閉環(huán),進(jìn)入陸港通名單內(nèi)的股票將會(huì)迎來(lái)估值的回升,故滬港通開(kāi)通引起股價(jià)上升與高管貢獻(xiàn)無(wú)關(guān),使用股票年報(bào)酬率會(huì)自動(dòng)降低高管薪酬與經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)的關(guān)聯(lián)性,扭曲實(shí)證結(jié)果。

      TREAT代表處理組與控制組的劃分,對(duì)于滬股通標(biāo)的股票,TREAT取1,對(duì)于配對(duì)的控制組證券,TREAT取0。POST代表資本市場(chǎng)雙向開(kāi)放的時(shí)間,樣本公司處于資本市場(chǎng)開(kāi)放舉措落實(shí)后,則POST取1,開(kāi)放舉措落實(shí)前,POST取0。由于陸市與港市雙向互聯(lián)互通的程度逐步加深,我國(guó)資本市場(chǎng)對(duì)外開(kāi)放的格局逐步擴(kuò)大,故每一個(gè)推進(jìn)資本市場(chǎng)開(kāi)放水平的節(jié)點(diǎn)均是具有研究?jī)r(jià)值的。因此,定義POST1變量為滬港通正式開(kāi)通(2014年11月17日)時(shí)間指示變量,開(kāi)通后POST1取值為1,否則為0;定義POST2為取消滬港通總額度限制(2016年8月16日)時(shí)間指示變量;定義POST3為擴(kuò)大互聯(lián)互通每日額度(2018年5月1日)時(shí)間指示變量。

      二、實(shí)證結(jié)果

      (一)描述性統(tǒng)計(jì)與相關(guān)系數(shù)矩陣

      為經(jīng)過(guò)PSM匹配后的各個(gè)變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果,可以看到樣本的時(shí)間跨度為2011年至2018年。研究樣本中,董事、監(jiān)事及高管前三名薪酬總額的平均數(shù)為186.73萬(wàn)(e^14.44),歸屬于母公司股東的凈利潤(rùn)占總資產(chǎn)的比重約為3%,息稅前利潤(rùn)占總資產(chǎn)的比重約為6%,因公司資本結(jié)構(gòu)中,債務(wù)資本約占50%,故息稅前利潤(rùn)約是歸母凈利潤(rùn)的2倍。

      (二)假說(shuō)一的檢驗(yàn):滬港通啟動(dòng)時(shí)點(diǎn)

      首先,(1)和(2)列中報(bào)告了以ROA作為業(yè)績(jī)衡量指標(biāo)的回歸結(jié)果。TREAT×POST1×ROA三次交互項(xiàng)在1%(第1列)與5%(第二列)的水平下顯著為正,且三次交互項(xiàng)系數(shù)(4.239)與ROA系數(shù)(4.071)較為接近,說(shuō)明股票市場(chǎng)開(kāi)放提升標(biāo)的上市公司薪酬業(yè)績(jī)敏感性近一倍,強(qiáng)化了公司內(nèi)部治理作用,增強(qiáng)了股東與經(jīng)理人利益的協(xié)同一致性;其次,(3)和(4)列中列示了改變業(yè)績(jī)指標(biāo)后的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果,三次交乘項(xiàng)的系數(shù)依然顯著為正,即在控制樣本不隨時(shí)間變化的因素差異后,這一部分薪酬業(yè)績(jī)敏感度的增加是由滬港通啟動(dòng)這一外生沖擊導(dǎo)致的。實(shí)證結(jié)果表明:在統(tǒng)計(jì)與經(jīng)濟(jì)意義上,滬港通開(kāi)通改善了上市公司薪酬契約有效性,假設(shè)H1成立。

      [表2 資本市場(chǎng)開(kāi)放與薪酬業(yè)績(jī)敏感度 (1) (2) (3) (4) VARIABLES LNPAY LNPAY LNPAY LNPAY TREAT×POST1×ROA 4.239*** 3.033** (1.610) (1.449) TREAT×POST1×EBIT 3.410** 2.417* (1.406) (1.267) ROA 4.071*** 4.005*** (0.901) (0.820) EBIT 3.450*** 3.156*** (0.757) (0.687) TREAT 0.356*** 0.181*** 0.379*** 0.199** (0.075) (0.069) (0.089) (0.082) POST1 0.085* -0.005 0.110* 0.016 (0.049) (0.051) (0.056) (0.057) POST1×ROA -1.859* -1.740* (1.037) (0.932) POST1×EBIT -1.491* -1.480* (0.887) (0.799) TREAT×ROA -2.950** -2.179* (1.401) (1.281) TREAT×EBIT -2.184* -1.556 (1.214) (1.111) TREAT×POST1 0.003 -0.024 -0.044 -0.054 (0.087) (0.078) (0.103) (0.093) Constant 14.037*** 5.404*** 13.979*** 5.391*** (0.041) (0.677) (0.048) (0.680) CONTROLS NO YES NO YES YEAR NO YES NO YES INDUSTRY NO YES NO YES Observations 1,698 1,698 1,698 1,698 R-squared 0.149 0.352 0.149 0.349 Prob > F 0.000 0.000 0.000 0.000 ]

      (三)假說(shuō)二和三的檢驗(yàn):開(kāi)放程度加深

      表3是滬港通總額度放開(kāi)與薪酬業(yè)績(jī)敏感性的回歸結(jié)果。三次交互項(xiàng)TREAT×POST2×ROA與TREAT×POST2×EBIT系數(shù)并不顯著,即滬港通總額限制放開(kāi)后,受政策沖擊的企業(yè)并沒(méi)有表現(xiàn)出薪酬業(yè)績(jī)敏感度的提升,假設(shè)H2不成立。

      [表3 總額限制放開(kāi)與薪酬業(yè)績(jī)敏感度 (1) (2) (3) (4) VARIABLES LNPAY LNPAY LNPAY LNPAY TREAT×POST2×ROA -0.534 -1.256 (1.688) (1.446) TREAT×POST2×EBIT -1.204 -1.888 (1.488) (1.280) ROA 1.299 2.160*** (0.906) (0.814) EBIT 0.680 0.902 (0.802) (0.716) TREAT 0.310*** 0.118* 0.252*** 0.073 (0.079) (0.069) (0.093) (0.081) POST2 0.183*** 0.059 0.152** 0.028 (0.062) (0.059) (0.070) (0.066) POST2×ROA 0.692 1.565 (1.127) (0.979) POST2×EBIT 1.144 1.883** (0.996) (0.869) TREAT×ROA 0.529 0.616 (1.360) (1.174) TREAT×EBIT 1.365 1.465 (1.208) (1.048) TREAT×POST2 -0.089 -0.052 -0.047 -0.000 (0.100) (0.085) (0.116) (0.099) Constant 14.349*** 4.866*** 14.351*** 5.018*** (0.048) (0.769) (0.055) (0.774) CONTROLS NO YES NO YES YEAR NO YES NO YES INDUSTRY NO YES NO YES Observations 1,436 1,436 1,436 1,436 R-squared 0.071 0.371 0.074 0.366 Prob > F 0.000 0.000 0.000 0.000 ]

      Standard errors in parentheses

      *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

      滬港通自開(kāi)通后直至2018年12月31日這一期間內(nèi),每個(gè)交易日的成交金額情況與每日額度情況。每日(總)額度代表的并不是每日(累計(jì))流入資金的上限,而是每日(累計(jì))買(mǎi)賣(mài)之差的上限,即每日(累計(jì))買(mǎi)盤(pán)總額減去賣(mài)盤(pán)總額的凈額度。

      圖中顯示,2014年11月17日滬港通啟動(dòng)當(dāng)天,成交金額達(dá)130億,達(dá)到每日額度上限,后續(xù)每日買(mǎi)盤(pán)均大于每日賣(mài)盤(pán),資金持續(xù)凈流入,直到同年12月30日,才第一次出現(xiàn)資金凈流出。

      2016年8月16日與2018年5月1日是資本市場(chǎng)進(jìn)一步開(kāi)放的兩個(gè)關(guān)鍵時(shí)點(diǎn),即滬港通總額限制取消與滬港通每日額度擴(kuò)大4倍。滬港通額度雙向調(diào)整的舉措,將更好地滿(mǎn)足境外長(zhǎng)期機(jī)構(gòu)投資者對(duì)上證A股的投資需求,維護(hù)境內(nèi)外市場(chǎng)安全平穩(wěn)運(yùn)行,達(dá)到完善兩地資本市場(chǎng)的目的,對(duì)于A股納入MSCI指數(shù)起到積極影響。但是圖中標(biāo)示出的政策頒布日處,并未看到明顯的成交金額變動(dòng),即深化開(kāi)放在短時(shí)間內(nèi)并未起到促進(jìn)境外資金流入、改善境內(nèi)資本市場(chǎng)與上市公司的作用。

      綜上,滬港通每日交易情況很好地解釋了為什么滬港通啟動(dòng)能達(dá)到改善上市公司內(nèi)部治理,而額度調(diào)整并未發(fā)揮作用這一現(xiàn)象。因滬港通啟動(dòng)帶來(lái)了境外資本大量流入,吸引了境外機(jī)構(gòu)大規(guī)模的進(jìn)入內(nèi)地資本市場(chǎng),故假說(shuō)H1成立;但是滬港通總額度與每日額度放寬政策在短時(shí)間內(nèi)并未引起“北向”資金的激增,故假說(shuō)H2與H3不成立。但是,總額度放開(kāi)必將在長(zhǎng)期內(nèi)產(chǎn)生實(shí)質(zhì)作用,吸引資金源源不斷北向流入境內(nèi),但這一政策尚需經(jīng)過(guò)時(shí)間的檢驗(yàn)。

      圖1 滬股通每日成交情況

      (四)平行趨勢(shì)檢驗(yàn)與匹配效果分析

      運(yùn)用雙重差分模型識(shí)別因果效應(yīng)的一個(gè)必要條件是保證平行趨勢(shì)假定的成立。因此,我們采用畫(huà)圖與安慰劑實(shí)驗(yàn)雙重方法檢驗(yàn)平行趨勢(shì)的存在性。

      首先,畫(huà)圖法。將樣本劃分為處理組與控制組,對(duì)處理組樣本分年度進(jìn)行回歸,因變量LNPAY,自變量ROA,保留ROA回歸系數(shù),即薪酬業(yè)績(jī)敏感度,對(duì)控制組做同樣的處理。將保留下來(lái)的薪酬業(yè)績(jī)敏感度作于圖上,由圖可知,在滬港通開(kāi)通前,處理組與控制組薪酬業(yè)績(jī)敏感性基本趨同,薪酬業(yè)績(jī)敏感性在2014年出現(xiàn)顯著差異可推斷為滬港通機(jī)制的凈效應(yīng)。

      圖2 平行趨勢(shì)檢驗(yàn)

      其次,回歸法。將樣本區(qū)間年份設(shè)定在2011年-2013年,并假定滬港通于2012年成功實(shí)施。檢驗(yàn)結(jié)果如表8所示,三次交互項(xiàng)TREAT×POST×ROA與TREAT×POST×EBIT的系數(shù)并不顯著,這與表5實(shí)證結(jié)果形成鮮明對(duì)比,充分說(shuō)明了平行趨勢(shì)假定已得到滿(mǎn)足,滬港通開(kāi)通前不存在其他政策效應(yīng)的沖擊。

      [表8 平行趨勢(shì)安慰劑實(shí)驗(yàn) (1) (2) (3) (4) VARIABLES LNPAY LNPAY LNPAY LNPAY TREAT×POST×ROA -1.306 -0.985 (1.500) (1.339) TREAT×POST×EBIT -0.566 -0.323 (1.281) (1.147) ROA 2.791*** 3.279*** (0.805) (0.750) EBIT 2.616*** 2.836*** (0.691) (0.643) TREAT 0.311*** 0.178*** 0.336*** 0.209*** (0.074) (0.066) (0.086) (0.077) POST 0.122** 0.066 0.123** 0.067 (0.052) (0.050) (0.060) (0.057) POST×ROA 0.415 0.265 (0.978) (0.869) POST×EBIT 0.168 0.074 (0.840) (0.748) TREAT×ROA -0.350 -0.427 (1.203) (1.075) TREAT×EBIT -0.643 -0.762 (1.016) (0.910) TREAT×POST 0.030 -0.016 0.019 -0.030 (0.089) (0.079) (0.104) (0.093) Constant 13.893*** 5.493*** 13.840*** 5.504*** (0.044) (0.680) (0.051) (0.681) CONTROLS NO YES NO YES YEAR NO YES NO YES INDUSTRY NO YES NO YES Observations 1,634 1,634 1,634 1,634 R-squared 0.114 0.341 0.116 0.341 Prob > F 0.000 0.000 0.000 0.000 ]

      Standard errors in parentheses

      *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

      表9列示了logit模型回歸結(jié)果,第(1)、(2)、(3)列分別報(bào)告了滬港通啟動(dòng)、取消總額限制、擴(kuò)大每日額度的傾向得分估計(jì)模型。模型中的自變量全部來(lái)自DID控制變量,三模型中除管理層持股變量(MANAGER)存在不顯著的情況,其余變量均至少在5%顯著水平上顯著,這說(shuō)明自變量均對(duì)“滬股通”標(biāo)的股票虛擬變量TREAT具有較強(qiáng)解釋力,傾向得分(ps)預(yù)測(cè)值可信度較高。

      [表9 傾向得分估計(jì)模型 (1) (2) (3) VARIABLES TREAT TREAT TREAT SIZE 1.628*** 1.595*** 1.491*** (0.052) (0.052) (0.048) LEV -3.108*** -3.023*** -2.253*** (0.222) (0.237) (0.207) GROWTH 0.153*** 0.220*** 0.323*** (0.033) (0.034) (0.030) AGE 0.332** 0.574*** 0.472*** (0.144) (0.150) (0.138) BOARD 0.806*** 0.959*** 0.411** (0.204) (0.209) (0.193) LARGEST -1.948*** -2.105*** -0.645*** (0.258) (0.274) (0.243) INSTI 1.412*** 1.337*** 0.687*** (0.207) (0.218) (0.194) MANAGER -0.940*** -0.380 0.215 (0.330) (0.350) (0.289) REGION 0.395*** 0.452*** 0.288*** (0.088) (0.091) (0.084) Constant -41.257*** -42.933*** -37.784*** (1.564) (1.621) (1.473) YEAR YES YES YES INDUSTRY YES YES YES Observations 6,174 6,128 6,174 Pseudo R2 0.335 0.325 0.272 ]

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      *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

      表10顯示了傾向得分匹配前后處理組(“滬股通”標(biāo)的股)與控制組(非“滬股通”標(biāo)的股)變量均值差異變化情況,均值差異的變化體現(xiàn)了PSM匹配效果的優(yōu)劣。一對(duì)一最鄰近無(wú)放回降序匹配前后,處理組與控制組大部分變量的均值差異絕對(duì)值出現(xiàn)縮小,例如:SIZE均值差異由1.240降低為0.723,LEV均值差異由0.031降低為0.018,GROWTH均值差異由-0.561變?yōu)?0.258,BOARD均值差異由0.069降低為0.042,LARGEST均值差異由0.019降低為0.012,INSTI均值差異由0.112降低為0.059,MANAGER均值差異由-0.047變?yōu)?0.013,ps(傾向得分)均值差異由0.394降低為0.262,這表明PSM在一定程度上減小了“滬股通”標(biāo)的股與非標(biāo)的股之間的系統(tǒng)性差異。

      六、研究結(jié)論

      滬港通交易制度的實(shí)施對(duì)中國(guó)A股上市公司具有重要的意義,從微觀(guān)宏觀(guān)相結(jié)合的角度來(lái)看,滬港通機(jī)制如何影響中國(guó)A股上市公司薪酬契約有效性成為政策制定者、學(xué)術(shù)界和實(shí)務(wù)界人士廣泛關(guān)注的話(huà)題。本文借助有效的PSM-DID內(nèi)生性克服辦法,考察了滬港通交易制度與高管薪酬業(yè)績(jī)敏感度的關(guān)系,研究發(fā)現(xiàn):滬港通交易制度提升了境內(nèi)上市公司薪酬激勵(lì)制度的有效性,特別是滬港通啟動(dòng)初期,薪酬契約有效性得到近一倍的提升,但是隨著資本市場(chǎng)開(kāi)放的進(jìn)一步深化,滬港通總額限制的放松與每日額度的擴(kuò)張?jiān)诙唐趦?nèi)并未明顯改善公司內(nèi)部治理效果,這與互聯(lián)互通深化后境外資本理智性流入內(nèi)地市場(chǎng)存在重大因果關(guān)系。

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