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    農(nóng)戶生計兼業(yè)化影響因素分析

    2022-02-21 07:18:12蘇武崢蔣國偉王光耀
    新疆農(nóng)業(yè)科學(xué) 2022年9期
    關(guān)鍵詞:分化顯著性程度

    蘇武崢,蔣國偉,王光耀

    (1.新疆農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)經(jīng)濟與科技信息研究所,烏魯木齊 830091;2.石河子大學(xué),新疆石河子 832003)

    0 引言

    【研究意義】部分發(fā)達國家農(nóng)戶兼業(yè)率在50%~80%[1]。我國農(nóng)戶總體兼業(yè)化程度在逐步增加,東部經(jīng)濟發(fā)展水平較高地區(qū)農(nóng)戶兼業(yè)化程度較為突出,在東北地區(qū)、西北地區(qū)和西南地區(qū)農(nóng)戶兼業(yè)化程度發(fā)展相對緩慢。農(nóng)戶兼業(yè)化有利于改變小農(nóng)生產(chǎn)格局,推動土地集中,提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率。在西部生態(tài)脆弱開展農(nóng)戶兼業(yè)化行為研究,對促進兼業(yè)農(nóng)戶逐步向?qū)I(yè)化農(nóng)戶轉(zhuǎn)型具有重要意義?!厩叭搜芯窟M展】Taylor J E[2]研究了教育對墨西哥農(nóng)村家庭收入以及農(nóng)場和非農(nóng)業(yè)部門活動選擇的影響,發(fā)現(xiàn)教育和受教育年限影響農(nóng)村家庭的活動選擇,提高了鄉(xiāng)村和小城市非農(nóng)村經(jīng)濟中的勞動生產(chǎn)率。Nielsen J等[3]研究表明,非農(nóng)業(yè)收入對促進農(nóng)戶較高的收入具有顯著影響。Hua X,Yan J,Zhang Y[4]研究發(fā)現(xiàn)人力資本、自然資本和金融資產(chǎn)對生計戰(zhàn)略有重大影響。向國成、韓紹鳳等[5]運用超邊際經(jīng)濟學(xué)理論審視農(nóng)戶兼業(yè)化時發(fā)現(xiàn),農(nóng)戶兼業(yè)化會提高小農(nóng)經(jīng)濟效率。陳曉紅[6]認為,非農(nóng)兼業(yè)是農(nóng)民在自然或制度約束下追求家庭效用最大化的理性選擇。同時發(fā)現(xiàn)農(nóng)地經(jīng)營面積、家庭人口規(guī)模和構(gòu)成、農(nóng)業(yè)經(jīng)營類型都會對農(nóng)戶兼業(yè)化有著顯著的影響。鄧道才等[7]研究發(fā)現(xiàn),融資利率反向作用于農(nóng)民兼業(yè),融資利率過高會降低農(nóng)民兼業(yè)選擇的積極性;子女教育或結(jié)婚、建房購房這類融資用途對農(nóng)民兼業(yè)的正向促進作用最顯著。陳浩、潘林等[8]發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶勞動力平均人力資本水平提升和成員間人力資本結(jié)構(gòu)差距縮小,有利于提升農(nóng)戶兼業(yè)分化程度,農(nóng)戶健康狀況和文化程度變量顯著促進農(nóng)戶向高度非農(nóng)化發(fā)展。劉晨芳等[9]探討在不同生計資本差異下農(nóng)地整治對農(nóng)戶生計策略的影響效用,發(fā)現(xiàn)農(nóng)地整治對傳統(tǒng)兼業(yè)型、現(xiàn)代兼業(yè)型、非農(nóng)兼業(yè)型農(nóng)戶生計策略有顯著影響,農(nóng)地整治促進了農(nóng)戶生計多樣化。陳良敏等[10]通過Probit模型、多項選擇模型分析了農(nóng)戶生計策略變化的因素發(fā)現(xiàn),自然資本、人力資本、物質(zhì)資本、金融資本、族群歸屬以及自然條件等因素均不同程度、不同方向影響農(nóng)戶兼業(yè)變化。【本研究切入點】現(xiàn)有的研究主要關(guān)注農(nóng)戶個體和家庭特征,人力資本、社會資本、金融資本等對農(nóng)戶兼業(yè)分化趨勢的影響,而選擇甘肅省石羊河流域農(nóng)戶個體家庭特征、以及社會心理資本對農(nóng)戶兼業(yè)分化影響研究的文獻較少。需分析甘肅省石羊河流域農(nóng)戶兼業(yè)分化趨勢的影響因素,研究農(nóng)戶兼業(yè)分化程度的綜合影響因素?!緮M解決的關(guān)鍵問題】運用實地調(diào)研、農(nóng)戶問卷調(diào)查和文獻資料檢索獲得數(shù)據(jù),采用probit模型以及有序probit模型,從農(nóng)戶個體、家庭特征以及人力資本、社會文化資本和心理資本綜合和指標,以甘肅省石羊河流域農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)為研究對象,分析農(nóng)戶兼業(yè)分化趨勢的影響因素。

    1 材料與方法

    1.1 材料

    研究所選樣本區(qū)域為石羊河流域相關(guān)縣域。流域內(nèi)生態(tài)環(huán)境較為脆弱,流域內(nèi)出現(xiàn)不同程度的土地沙化、植被退化等趨勢,是干旱區(qū)內(nèi)陸河流域較為典型的生態(tài)退化區(qū)域,于2018年7月、2019年5月對石羊河流域古浪縣、涼州區(qū)、民勤縣、天??h、永昌縣、金川區(qū)等7個縣域進行隨機抽樣調(diào)查與訪談。2次抽樣共獲得837份問卷,有效問卷756份,有效率為90.32%。問卷數(shù)量和有效性符合調(diào)查擬達到的預(yù)期目標。

    1.2 方法

    通過定量分析,研究農(nóng)戶兼業(yè)分化行為的影響因素,借鑒已有研究成果(潘林2018),陳曉紅[6]劃分方法,計算農(nóng)戶家庭非農(nóng)收入占家庭總收入的比值大小將兼業(yè)化程度劃分為純農(nóng)戶、一兼農(nóng)戶、二兼農(nóng)戶。其中純農(nóng)戶為家庭的該比值介于[0,0.1]之間的農(nóng)戶,一兼農(nóng)戶為家庭的該比值介于[0.1,0.5]之間的農(nóng)戶,二兼農(nóng)戶為家庭的該比值介于[0.5,1]之間的農(nóng)戶。采用排序模型(有序probit模型)、二值選擇模型(probit模型),通過兩個類型模型的量化分析,從整體上(有序probit模型)和分層次上(probit模型)把握變量間的相互關(guān)系。

    1.2.1 排序模型

    排序模型建立在對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度高低基礎(chǔ)上,純農(nóng)戶賦值為“1”,一兼農(nóng)戶賦值為“2”,二兼農(nóng)戶賦值為“3”,有序Probit模型形如以下方程:

    開始Y1*是無法觀測的。觀測到的是:Y=1,如果Y1*≤μ1,Y=2,如果μ1<≤μ2,Y=3,如果μ2<Y1*。假設(shè)μ服從正態(tài)分布,并且標準化為服從期望為0,方差為1的正態(tài)分布,可以得到概率:

    其中符號Φ表示正態(tài)分布的概率函數(shù),即

    為了保證所有的概率都是正的,必須有:0<μ1<μ2。

    1.2.2 二值選擇模型

    probit模型是典型的離散選擇模型之一,該模型能夠避免變量相互作用的不確定性導(dǎo)致的內(nèi)生性問題。為了使y的預(yù)測值介于[0,1]之間,在給定x的情況下,考慮y的兩點分布概率:

    如果F(Xij,β),為“邏輯分布”的累積分布函數(shù),則

    P對應(yīng)是農(nóng)戶所屬兼業(yè)類型(純農(nóng)戶、一兼農(nóng)戶、二兼農(nóng)戶)概率,根據(jù)本研究的定義,農(nóng)戶面對每一種兼業(yè)類型都存在兩種結(jié)果,即Y=1(屬于該兼業(yè)類型)或y=0(不屬于該兼業(yè)類型),是否屬于該兼業(yè)類型與農(nóng)戶息息相關(guān)的人力資本、個體特征、家庭特征、社會文化資本、心理資本等變量類型有關(guān)。假設(shè)這些解釋變量都包括在向量x中,則可以建立以下方程式:

    式(6)、(7)、(8)中Yi C、Yi y、Yi

    e分別表示第i個農(nóng)戶所屬的兼業(yè)類型(純農(nóng)戶、一兼農(nóng)戶、二兼農(nóng)戶),其中γ0、v0、?0為方程截距,φj、κj、ηj為自變量的回歸系數(shù),εi、πi、λi為隨機誤差項,j為變量編號,n為自變量個數(shù)。

    1.2.3 指標體系構(gòu)建

    被解釋變量為農(nóng)戶兼業(yè)分化程度,使用有序probit模型與probit模型,對應(yīng)的被解釋變量分別為兼業(yè)分化度與純農(nóng)戶、一兼農(nóng)戶、二兼農(nóng)戶。在有序probit模型中,兼業(yè)分化度依據(jù)上文分析作如下賦值:純農(nóng)戶=1;一兼農(nóng)戶=2;二兼農(nóng)戶=3,在probit模型中,三個變量類型都采取0~1二元離散型變量。純農(nóng)戶類型中,取值1代表“是純農(nóng)戶”,取值0代表“非純農(nóng)戶”,一兼農(nóng)戶與二兼農(nóng)戶與此定義類似。

    自變量分為以下幾個方面:

    第一組為人力資本變量,包括:健康狀況、文化程度、農(nóng)技培訓(xùn);

    第二組為個體特征變量,包括:性別、年齡、婚姻狀況;

    第三組為家庭特征變量,包括:勞動力人數(shù)、人均耕地面積;

    第四組為社會文化資本變量,包括:圖書室、文化活動場、糧食補貼、鄰里關(guān)系;

    第五組為心理資本變量,包括:生活滿意度、環(huán)境滿意度。表1

    表1 變量性質(zhì)Table 1 Description of the nature of the variables

    1.2.4 數(shù)據(jù)的統(tǒng)計描述

    依據(jù)指標體系,對樣本數(shù)據(jù)相關(guān)變量進行統(tǒng)計分析,研究區(qū)域純農(nóng)戶、一兼農(nóng)戶和二兼農(nóng)戶占比分別為17.94%、32.17%、49.89%;二兼農(nóng)戶占比最多,占據(jù)近50%的比例。

    1.2.5 不同兼業(yè)農(nóng)戶基于年齡的異質(zhì)性分析

    使用核密度函數(shù)刻畫年齡的分布,計量核密度估計。

    其中,函數(shù)K(·)稱為“核函數(shù)”(kernel function),選擇高斯核函數(shù)(Gaussian kernel),h為“帶寬”(bandwidth),在核密度估計中窗寬的選擇對于模型的擬合效果有直接影響,其選擇遠比核函數(shù)的選擇更重要,采用最優(yōu)窗寬為:,在stata14.0中,h的最優(yōu)核默認為“伊番科尼科夫核”(Epanechnikov or quadratic),研究中取窗寬值為h=2.5753。根據(jù)收集的樣本,估計核密度。年齡在40歲至50歲具有較為集中的趨勢,具有明顯的尖峰分布,其他年齡階段基本符合正態(tài)分布,與實際經(jīng)驗契合。

    使用箱形圖分析不同兼業(yè)農(nóng)戶基于年齡的異質(zhì)性,純農(nóng)戶的年齡中位數(shù)最低,一兼農(nóng)戶和二兼農(nóng)戶的中位數(shù)基本持平,純農(nóng)戶的年齡分布離散程度最近,一兼農(nóng)戶年齡分布離散程度居中,二兼農(nóng)戶年齡分布離散程度最高,隨著農(nóng)戶兼業(yè)分化程度的提高,農(nóng)戶年齡的離散程度也會提高。

    1.3 數(shù)據(jù)處理

    研究使用stata14.0對所選用的變量先做有序probit回歸再進行probit回歸。模型1、模型3、模型5、模型7是全變量進行回歸,模型2、4、6、8是在此基礎(chǔ)上對顯著變量進行回歸。排序模型得到模型1和模型2,可從整體趨勢上分析農(nóng)戶兼業(yè)分化程度,其余模型均為二值選擇模型,分別展示純農(nóng)戶、一兼農(nóng)戶、二兼農(nóng)戶的回歸結(jié)果。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 個體特征對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度影響

    研究表明,性別在1%顯著性水平上對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度呈負向影響;年齡在10%及5%顯著性水平上對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度呈正向促進作用;婚姻狀況在1%顯著性水平上對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度呈顯著負向影響。從二值選擇模型看,性別在1%顯著性水平上對純農(nóng)戶呈正向作用,對二兼農(nóng)戶呈負向作用;年齡在1%顯著性水平上對純農(nóng)戶呈負向作用,對一兼農(nóng)戶呈正向作用;婚姻在5%或10%顯著性水平上對一兼農(nóng)戶呈正向作用,在1%顯著性水平上對二兼農(nóng)戶呈負向作用。性別對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度具有一定抑制作用。年齡對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度具有正向促進作用,因調(diào)查對象評價年齡在44歲左右,正處于家庭生計壓力較大時期,需要兼業(yè)化來增加家庭非農(nóng)收入;婚姻對農(nóng)戶兼職分化具有一定的束縛作用,這種束縛體現(xiàn)在結(jié)婚能夠正向促進家庭成為一兼農(nóng)戶而抑制家庭進一步發(fā)展為二兼農(nóng)戶。表2,圖1

    圖1 年齡的核密度與正態(tài)密度估計Fig.1 Kernel density and normal density estimates for age

    2.2 家庭特征對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度影響

    研究表明,家庭勞動力人數(shù)在1%顯著性水平上正向促進農(nóng)戶兼業(yè)分化程度。二值選擇模型中,家庭勞動力人數(shù)對純農(nóng)戶在10%或5%顯著性水平和對一兼農(nóng)戶在5%或1%顯著性水平上均呈負向影響,對二兼農(nóng)戶在1%顯著性水平上呈正向影響。家庭勞動力數(shù)量對農(nóng)戶從事非農(nóng)生產(chǎn)具有重要影響作用,但在以農(nóng)業(yè)為主導(dǎo)的農(nóng)戶家庭,對從事農(nóng)業(yè)拉動力的需求依然十分明顯。

    2.3 人力資本對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度影響

    研究表明,農(nóng)技培訓(xùn)在1%的顯著性水平上對農(nóng)戶兼職分化程度具有負向影響;農(nóng)技培訓(xùn)在1%的顯著性水平上正向影響純農(nóng)戶,負向影響一兼農(nóng)戶。農(nóng)技培訓(xùn)一定程度上能夠提高農(nóng)戶獲得農(nóng)業(yè)收入的積極性。在二值選擇模型中,健康狀況對二兼農(nóng)戶在10%的顯著性水平上呈負向影響,文化程度在10%或5%顯著性水平上對一兼農(nóng)戶呈正向影響。表2

    2.4 社會文化資本對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度影響

    研究表明,圖書室在10%或1%顯著性水平上對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度呈正向作用,文化活動場在1%顯著性水平上對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度呈負向作用,糧食補貼在10%顯著性水平上對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度呈負向作用,鄰里關(guān)系在10%或5%顯著性水平上對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度呈負向作用。在二值選擇模型中,圖書室在10%或5%顯著性水平上對純農(nóng)戶呈負向作用,文化廣場在1%顯著性水平上對純農(nóng)戶呈正向作用,在1%顯著性水平上對二兼農(nóng)戶呈負向作用,糧食補助在5%顯著性水平上對二兼農(nóng)戶呈負向作用,鄰里關(guān)系在10%或1%顯著性水平上對二兼農(nóng)戶呈負向作用。圖書室能夠正向促進農(nóng)戶兼業(yè)分化,對純農(nóng)戶有負向作用,但不顯著影響一兼農(nóng)戶和二兼農(nóng)戶,圖書室能夠提升農(nóng)戶視野與就業(yè)技能,但對純農(nóng)戶兼業(yè)分化并未產(chǎn)生重要影響。文化廣場的作用則與圖書室的作用方向相反。鄰里關(guān)系對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度也起到顯著的負向影響,鄰里關(guān)系越好,農(nóng)戶越趨向于從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn),并在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中鄰里互幫互助。表2,圖2

    表2 樣本數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計Table 2 Descriptive statistics of sample data

    2.5 心理資本對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度影響

    研究表明,農(nóng)戶家庭生活滿意度在1%的顯著水平上對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度呈正向影響,農(nóng)戶環(huán)境滿意度在10%顯著水平上對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度呈負向影響。在二值選擇模型中,農(nóng)戶家庭生活滿意度在1%顯著水平上對純農(nóng)戶呈負向作用,在10%或5%顯著水平上對二兼農(nóng)戶呈正向作用;農(nóng)戶環(huán)境滿意度在10%或5%顯著水平上對一兼農(nóng)戶呈正向作用,在1%顯著水平上對二兼農(nóng)戶呈負向作用。農(nóng)戶家庭生活滿意度與環(huán)境滿意度對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度作用方向相反,農(nóng)活生活滿意度提高有利于農(nóng)戶外出從業(yè),增加非農(nóng)收入;農(nóng)戶對環(huán)境滿意度的提高,有利于提升農(nóng)戶從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的自身意愿。圖2

    圖2 不同兼業(yè)農(nóng)戶樣本的年齡箱形分布Fig.2 Age box plot distribution of samples of different part-time farmers

    3 討論

    研究表明,人力資本是農(nóng)戶兼業(yè)分化程度的顯著影響因素,其中農(nóng)技培訓(xùn)對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度有顯著負向作用,與潘林等[9]研究結(jié)論具有一致性,但健康狀況和文化程度對純農(nóng)戶非農(nóng)化程度并未產(chǎn)生顯著影響,潘林等[9]研究結(jié)論又不一致,身體健康與文化水平對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度的影響在生態(tài)脆弱沙化地區(qū)有別于其他地區(qū),尤其是農(nóng)戶較低的教育水平尚不能有效成為其從事非農(nóng)生產(chǎn)的行為選擇的內(nèi)在動力。在個體與家庭特征方面,年齡和家庭勞動力人數(shù)正向促進家庭兼業(yè)分化,隨著農(nóng)戶家庭勞動力人數(shù)的增加,能夠有效促進農(nóng)戶兼業(yè)分化程度提高,性別和婚姻狀況對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度呈負向作用,與李楠[12]研究的結(jié)論具有一定的相似性,但也有一定的差異性。在社會文化資本中,圖書室有利于提高農(nóng)戶知識水平,提高就業(yè)技能和拓展非農(nóng)就業(yè)途徑,所以圖書室存在能夠正向促進農(nóng)戶兼業(yè)分化程度,與李楠[12]研究的結(jié)論具有相似性。已有的研究鮮有把心理資本作為解釋變量,研究將農(nóng)戶心理資本作為農(nóng)戶兼業(yè)分化程度影響的解釋變量。研究發(fā)現(xiàn)家庭生活滿意度和環(huán)境滿意度對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度具有相反的作用,生活滿意度越高越有利于激勵農(nóng)戶拓展非農(nóng)業(yè)收入渠道,能夠促進農(nóng)戶兼業(yè)分化,而環(huán)境滿意度越高越有利于增強農(nóng)戶對土地經(jīng)營收入的投入,而專心從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營。

    4 結(jié)論

    4.1 性別對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度為-0.552,呈顯著負向影響,年齡對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度為0.007 82,呈顯著正向影響,婚姻狀況對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度為-0.630,呈顯著負向影響。家庭勞動力人數(shù)對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度為0.248,正向促進農(nóng)戶兼業(yè)。家庭人均耕地面積對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度為-0.001 31,無論是從總體趨勢上還是農(nóng)戶各個兼業(yè)類別上均無顯著影響。農(nóng)技培訓(xùn)對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度為-0.463,具有顯著負向影響,健康狀況對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度為-0.159,呈顯著負向影響,文化程度對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度為-0.022 3,一定條件下呈負向影響。圖書室對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度為0.182,呈顯著正影響,文化廣場對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度為-0.531,呈顯著負向影響,糧食補貼對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度為0.202,呈顯著負向影響,鄰里關(guān)系對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度為-0.135,呈顯著負向影響。農(nóng)戶家庭生活滿意度對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度為0.157呈顯著正向影響,農(nóng)戶環(huán)境滿意度對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度為-0.102,呈顯著負向影響。

    4.2 性別在顯著性水平上正向影響純農(nóng)戶和一兼農(nóng)戶,負向影響二兼農(nóng)戶;年齡在顯著性水平上負向影響純農(nóng)戶,正向影響一兼農(nóng)戶和二兼農(nóng)戶;婚姻狀況在顯著性水平上正向影響純農(nóng)戶和一兼農(nóng)戶,負向影響二兼農(nóng)戶。家庭勞動力人數(shù)在顯著性水平上負向影響純農(nóng)戶和一兼農(nóng)戶,正向影響二兼農(nóng)戶;家庭人均耕地面積在顯著性水平上負向影響純農(nóng)戶和二兼農(nóng)戶,正向影響一兼農(nóng)戶。農(nóng)技培訓(xùn)在顯著性水平上正向影響純農(nóng)戶,負向影響一兼農(nóng)戶和二兼農(nóng)戶;健康狀況在顯著性水平上正向影響純農(nóng)戶和一兼農(nóng)戶,負向影響二兼農(nóng)戶;文化程度在顯著性水平上負向影響純農(nóng)戶和二兼農(nóng)戶,正向影響一兼農(nóng)戶。圖書室在顯著性水平上負向影響純農(nóng)戶,正向影響一兼農(nóng)戶和二兼農(nóng)戶;文化廣場在顯著性水平上正向影響純農(nóng)戶,負向影響一兼農(nóng)戶和二兼農(nóng)戶;糧食補貼在顯著性水平上正向影響純農(nóng)戶和一兼農(nóng)戶,負向影響二兼農(nóng)戶;鄰里關(guān)系在顯著性水平上正向影響純農(nóng)戶和一兼農(nóng)戶,負向影響二兼農(nóng)戶。農(nóng)戶家庭生活滿意度在顯著性水平上負向影響純農(nóng)戶,正向影響一兼農(nóng)戶和二兼農(nóng)戶;農(nóng)戶環(huán)境滿意度在顯著性水平上正向影響純農(nóng)戶和一兼農(nóng)戶,負向影響二兼農(nóng)戶。

    表3 農(nóng)戶兼業(yè)分化程度的回歸估計Table 3 Regression Estimation of the Degree of Farmers'Concurrent Occupation divisions

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    基于視覺顯著性的視頻差錯掩蓋算法
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