空間交互效應(yīng)下金融發(fā)展、外商直接投資及技術(shù)創(chuàng)新
——基于省際面板數(shù)據(jù)的計量分析

■劉慧娟，楊愷鈞，褚天威

空間交互效應(yīng)下金融發(fā)展、外商直接投資及技術(shù)創(chuàng)新
——基于省際面板數(shù)據(jù)的計量分析

■劉慧娟，楊愷鈞，褚天威

本文基于2006～2014年省際面板數(shù)據(jù)，對金融發(fā)展、FDI與技術(shù)創(chuàng)新之間的影響機理進行分析。首先通過對金融發(fā)展、FDI變量的空間自相關(guān)性進行檢驗，判斷出兩個核心解釋變量的空間分布是非均質(zhì)的，隨后又利用LM檢驗與穩(wěn)健的LM檢驗得出變量間存在顯著的空間交互效應(yīng)。最后采用空間滯后模型（SLM）對模型估計中的變量系數(shù)進行溢出效應(yīng)分解，發(fā)現(xiàn)金融規(guī)模顯著抑制了本地及周邊地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新，而金融結(jié)構(gòu)對技術(shù)創(chuàng)新的影響為正，但不顯著；FDI通過技術(shù)溢出效應(yīng)顯著促進了我國的技術(shù)創(chuàng)新。

金融發(fā)展；FDI；技術(shù)創(chuàng)新；SLM模型

劉慧娟（1990-），江蘇連云港人，河海大學(xué)商學(xué)院，碩士研究生，研究方向為國際貿(mào)易學(xué)；楊愷鈞（1975-），河北秦皇島人，河海大學(xué)商學(xué)院，江蘇省“世界水谷”與水生態(tài)文明協(xié)同創(chuàng)新中心，副教授，博士，研究方向為經(jīng)濟學(xué)；褚天威（1990-），吉林長春人，河海大學(xué)商學(xué)院，碩士研究生，研究方向為經(jīng)濟學(xué)。（江蘇南京211100）

一、文獻綜述

2015年10月，習(xí)近平總書記于十八屆五中全會上著重提出“必須把創(chuàng)新擺在國家發(fā)展全局的核心位置”，并明確了時下經(jīng)濟全球化與金融信息化交叉發(fā)展是推動“創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略”的最好機遇。Jian（2015）、Kim（2015）研究發(fā)現(xiàn)，高效的金融發(fā)展可帶動資本積累，協(xié)助企業(yè)實現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新，進而促進社會經(jīng)濟的發(fā)展。有些學(xué)者則持截然不同的看法，Mcnally等（2010）指出創(chuàng)新可獨立為三個維度，其中產(chǎn)品創(chuàng)新受不連續(xù)市場的影響較大，但金融發(fā)展對產(chǎn)品創(chuàng)新的作用則是消極的。這一結(jié)論與姜承武（2010）的觀點較為一致，其認為金融發(fā)展對技術(shù)創(chuàng)新水平存在抑制作用。

相較于金融發(fā)展對技術(shù)創(chuàng)新影響的研究，關(guān)于FDI與技術(shù)創(chuàng)新相互關(guān)系的研究更為具體、完善，現(xiàn)有研究主要集中在FDI對東道國的技術(shù)外溢。Wu 和Hua（2013）認為FDI在短期內(nèi)可促進中國中部地區(qū)的技術(shù)進步，但在長期內(nèi)其作用并不顯著。Hahn等（2015）認為跨國公司的技術(shù)水平比東道國越高，其給東道國帶來的技術(shù)外溢就越明顯。國內(nèi)學(xué)者對FDI與技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展之間的關(guān)系也具有一定的研究，朱承亮等（2011）采用隨機前沿模型對中國區(qū)域的研發(fā)創(chuàng)新效率進行了估算，其研究表明FDI可以顯著促進研發(fā)創(chuàng)新效率的改善。相反的，也有學(xué)者認為FDI在帶來利好的技術(shù)溢出的同時也可能會對東道國的技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展產(chǎn)生抑制作用。Garcia等（2013）對西班牙制造業(yè)的回歸估計結(jié)果表明FDI與當(dāng)?shù)仄髽I(yè)的自主創(chuàng)新水平之間存在顯著負相關(guān)，說明FDI的外溢效應(yīng)主要表現(xiàn)為競爭關(guān)系。

通過上述研究可以看出，現(xiàn)有關(guān)于金融發(fā)展、FDI與技術(shù)創(chuàng)新的研究頗為豐富，但大部分的文獻研究集中在三者關(guān)系在區(qū)域內(nèi)的影響效應(yīng)，很少有學(xué)者選擇以空間計量的視角對變量在區(qū)域間的交互響應(yīng)進行研究，因而本文試圖基于2006～2014年中國30個省級面板數(shù)據(jù)，從空間計量的視角對此類計量研究進行補充，著重分析區(qū)域內(nèi)以及區(qū)域間三者的影響機制，利用偏微分方法分解溢出效應(yīng)，更具體地體現(xiàn)變量在區(qū)域內(nèi)與鄰近區(qū)域的關(guān)系，為區(qū)域經(jīng)濟研究提供新的視角，為地方政府在合作互利的大環(huán)境下從自身與鄰近區(qū)域的雙向角度提供建議與對策。

二、樣本數(shù)據(jù)與指標解釋

（一）被解釋變量

鑒于技術(shù)創(chuàng)新水平受多方面因素影響，本文借鑒張少澤等（2013）的研究方法運用主成分分析法（PCA）①主成分分析法：當(dāng)一個變量受到多個下級指標的影響，為了全面衡量變量，可以運用主成分分析法提取出其主要的影響因素及其貢獻率，利用降低指標維度的思想使其計量問題簡單化。主成分個數(shù)的提取原則是對主成分對應(yīng)的貢獻率進行累加，當(dāng)貢獻率累加達到75%以上時，則可認為新提取的主成分能包含原指標的大部分信息。著重從投入和產(chǎn)出兩個角度來綜合評價各地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新水平（TI）。考慮到相比于資金的投入，新產(chǎn)品的商業(yè)化會存在一定的時滯，所以本文選擇滯后一期的R&D投入強度作為技術(shù)創(chuàng)新水平投入要素的代理指標；選取專利授權(quán)量、新產(chǎn)品產(chǎn)值率、技術(shù)市場成交額三個指標作為產(chǎn)出能力的代理指標。

（二）解釋變量

考慮到金融發(fā)展與FDI對技術(shù)創(chuàng)新的影響大部分是由資本存量的變化所決定的，因此本文主要是從資本投入量變化的視角建立模型的。本文構(gòu)建了如下面板數(shù)據(jù)模型：

上式中，i代表省份，t代表時間，ε代表隨機誤差項。TI表示技術(shù)創(chuàng)新，F(xiàn)S表示金融發(fā)展規(guī)模，STR表示金融發(fā)展結(jié)構(gòu)，F(xiàn)DI表示外商直接投資。借鑒孫立梅和高碩（2015）的研究結(jié)論，本文以金融規(guī)模FS與金融結(jié)構(gòu)STR兩個指標來衡量我國的金融發(fā)展水平。其中金融發(fā)展規(guī)模（FSit）用金融機構(gòu)存貸款與保費額的總和來衡量，金融結(jié)構(gòu)（STR）用金融機構(gòu)當(dāng)年年末貸款余額與存款余額的比重來表示。FDI則用各省市的外商直接投資額來衡量。

此外，考慮到模型估計的有效性，本文另選取了科技活動人力結(jié)構(gòu)（HUMit）和國際貿(mào)易水平（EXPit）作為控制變量，其回歸模型為：

其中科技活動人力結(jié)構(gòu)（HUMit）用各省市的R&D活動從業(yè)人員與總從業(yè)人員的比值來衡量，國際貿(mào)易水平（EXPit）指標則選取各省按境內(nèi)目的地和貨源地劃分的進出口總額。

（三）數(shù)據(jù)來源

基于空間計量模型的區(qū)域性要求，同時兼顧數(shù)據(jù)的可得性，本文采用2006～2014年中國30個省（區(qū)、市）的省級面板數(shù)據(jù)，其中不包含港澳臺及西藏地區(qū)。金融發(fā)展的數(shù)據(jù)來源于wind數(shù)據(jù)庫，技術(shù)創(chuàng)新數(shù)據(jù)來源于《中國科技統(tǒng)計年鑒》，其他數(shù)據(jù)則均來源于歷年各省市的《中國統(tǒng)計年鑒》。由于本文的回歸模型設(shè)定為線性自然對數(shù)形式，所以對單位為百分比以外的變量均取其自然對數(shù)。

三、計量結(jié)果分析

（一）金融發(fā)展、FDI的空間自相關(guān)性檢驗

本文通過Geoda軟件，利用2006～2014年我國30個省市自治區(qū)的金融發(fā)展規(guī)模與FDI的指標數(shù)據(jù)，由金融結(jié)構(gòu)指標測算出的Moran's I指數(shù)表明其空間相關(guān)性并不顯著，所以本文對其結(jié)果不做說明。經(jīng)檢驗，金融發(fā)展規(guī)模與FDI的空間相關(guān)性較為顯著，其檢驗結(jié)果見表1和表2。

表1　我國30省市金融發(fā)展規(guī)模的Moran's I指數(shù)

表2　我國30省市FDI的Moran's I指數(shù)

從表中我們不難發(fā)現(xiàn)，無論是金融發(fā)展規(guī)模還是FDI的Moran's I指數(shù)值均是顯著大于零的，由此說明金融發(fā)展規(guī)模和FDI指標具有顯著的空間正相關(guān)性，即我國金融發(fā)展規(guī)模和FDI的空間分布是非均質(zhì)的。同時，根據(jù)Moran's I指數(shù)值的計算結(jié)果，可得：從總體水平來看，金融發(fā)展規(guī)模的Moran's I指數(shù)值大于FDI，說明我國金融發(fā)展規(guī)模的集聚現(xiàn)象更為明顯；從長期發(fā)展趨勢來看，金融發(fā)展規(guī)模的Moran's I指數(shù)值沒有顯著的變化趨勢，說明我國金融發(fā)展規(guī)模的集聚效應(yīng)始終保持在一個穩(wěn)定的狀態(tài)；FDI的Moran's I指數(shù)值有下降趨勢，說明FDI的空間分布越來越均衡，這一規(guī)律也與我國西部開發(fā)、扶貧引資等重大政策的要求不謀而合。

（二）計量結(jié)果分析

借助于Matlab 2012B軟件，本文對模型選擇以及空間計量模型的估計結(jié)果進行分析。

從表3中我們可以看出，在空間固定效應(yīng)和雙向固定效應(yīng)（空間和時間固定效應(yīng)）下，無論是傳統(tǒng)的LM檢驗還是穩(wěn)健的LM檢驗，均在1%的水平上，顯著地拒絕了沒有空間滯后被解釋變量和沒有空間自相關(guān)誤差項的原假設(shè)；但在聯(lián)合OLS估計和時間固定效應(yīng)估計中，該類原假設(shè)并沒有顯著被拒絕。由此表明，空間固定效應(yīng)和時間固定效應(yīng)的結(jié)論是不一致的，且在雙向固定效應(yīng)下解釋變量與被解釋變量間的交互效應(yīng)顯著，因而本文的空間面板模型更傾向于采用SLM模型。同時，從非空間面板數(shù)據(jù)模型的似然比（LR）檢驗結(jié)果來看，無論是空間效應(yīng)還是時間固定效應(yīng)均拒絕聯(lián)合非顯著的原假設(shè)（檢驗結(jié)果中p＜0.01），說明本文應(yīng)將估計模型擴展為雙向效應(yīng)的模型，即空間和時間固定效應(yīng)模型。

表3　無空間交互效應(yīng)的面板數(shù)據(jù)模型估計結(jié)果

為找出更有效的空間估計模型，本文對雙向特定效應(yīng)下的SDM模型估計結(jié)果中的Wald檢驗值和LR檢驗值進行比對，以判斷SDM模型是否可以簡化為SLM模型或SEM模型。

從表4中的Wald以及LR檢驗結(jié)果發(fā)現(xiàn)，SDM模型的Wald和LR檢驗均拒絕了SDM模型簡化為SEM模型的原假設(shè)，相反，SEM模型的Wald和LR檢驗則接受了SDM模型簡化為SLM模型的原假設(shè)。該檢驗結(jié)果與非空間模型估計中的檢驗結(jié)果所指向的模型基本一致，因此，本文在估算直接效應(yīng)和間接效應(yīng)時采用SLM模型。同時，由于空間滯后模型沒有解釋變量的空間滯后項，對于效益分解的偏誤影響不大，故在空間滯后模型的效應(yīng)分解中不進行偏誤修正，而對穩(wěn)健性檢驗的SDM模型的效應(yīng)分解進行偏誤修正。

此外，對比表4中不同固定效應(yīng)下的估計結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，雙向固定效應(yīng)的R2值最高，且LogL值的絕對值最大，說明雙向固定效應(yīng)下的SDM模型的估計結(jié)果最優(yōu)。LeSage和Pace提出了如果使用空間計量模型估計，得到的彈性系數(shù)是有偏的，因此比較估計所得的系數(shù)是無效的。與非空間模型的參數(shù)估計不同，空間模型的參數(shù)估計并不能直接反映空間模型的變量間關(guān)系，需要使用效應(yīng)分解的方法。本文對空間和時間固定效應(yīng)下的SLM模型進行了效應(yīng)分解，效應(yīng)分解的結(jié)果見表5。

表4　基于空間和時間特定效應(yīng)的SDM模型估計結(jié)果

表5　空間和時間固定效應(yīng)下SLM模型的直接和間接效應(yīng)估計

從表5的效應(yīng)分解結(jié)果顯示，可以發(fā)現(xiàn)以下結(jié)論：

1.相對于直接效應(yīng)的t值，間接效應(yīng)的t值要相對小一些，說明解釋變量的變動對地區(qū)內(nèi)被解釋變量的影響效果要大于區(qū)域間的影響效果，主要可能是由于地理距離的增加導(dǎo)致影響效果的減弱，這一結(jié)果與現(xiàn)實經(jīng)驗相吻合，即事物作用的直接效果要大于間接效果。

2.在空間和時間固定效應(yīng)下，金融發(fā)展規(guī)模直接效應(yīng)與間接效應(yīng)均在1%水平下顯著為正，金融發(fā)展結(jié)構(gòu)的效應(yīng)均為正但并不顯著，這說明無論是金融規(guī)模還是金融結(jié)構(gòu)都促進了當(dāng)?shù)氐募夹g(shù)創(chuàng)新水平，同時還會帶動周圍地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新，這符合多數(shù)學(xué)者所研究的結(jié)果，即金融發(fā)展相對于中國經(jīng)濟發(fā)展是有效率的（Fuente，1996；徐玉蓮等，2012）。金融的發(fā)展為技術(shù)創(chuàng)新帶來了充足的資金，為技術(shù)創(chuàng)新提供了良好的物質(zhì)基礎(chǔ)，同時金融區(qū)域間的交流也促進了技術(shù)上的創(chuàng)新合作。

3.在空間和時間固定效應(yīng)下，F(xiàn)DI變量的直接效應(yīng)與間接效應(yīng)均顯著為正，F(xiàn)DI的正向間接效應(yīng)則可能是因為FDI在空間上的技術(shù)外溢覆蓋面積較大，因此對周邊鄰近區(qū)域的技術(shù)創(chuàng)新水平也會產(chǎn)生影響，同時也解釋了間接效應(yīng)小于直接效應(yīng)，主要是由于技術(shù)外溢的擴散可能是隨著距離的增加而逐漸減弱的。正如鄭慕強（2011）所認為FDI的引進不僅給當(dāng)?shù)氐陌l(fā)展帶來了技術(shù)外溢效應(yīng)（為了適應(yīng)市場的激烈競爭，企業(yè)也會被迫對自有的企業(yè)資源、技術(shù)進行升級，形成了良性的循環(huán)），對周邊鄰近區(qū)域的技術(shù)創(chuàng)新水平也會產(chǎn)生影響，存在空間上的技術(shù)外溢現(xiàn)象。

4.對于控制變量的系數(shù)判斷，科技活動人力結(jié)構(gòu)變量（HUM）的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)以及總效應(yīng)的系數(shù)雖然為正，但均不顯著，本文認為產(chǎn)生這種結(jié)果可能的原因是科技活動人力結(jié)構(gòu)變量主要體現(xiàn)了各省市參加科研活動的強度，但地區(qū)之間的R&D活動從業(yè)人員的受教育程度、科研能力也有很大的差異，因此科技活動人力結(jié)構(gòu)的各項效應(yīng)雖然為正，但并不顯著。而控制變量國際貿(mào)易程度（EXP）的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)則均顯著為負，可見我國各省市的進出口總額的增加會對地區(qū)內(nèi)及周邊地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新水平產(chǎn)生負向影響。這可能是由于我國的出口大部分集中在機電產(chǎn)品和傳統(tǒng)勞動密集型產(chǎn)品，據(jù)海關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計，截至2016年第一季度末，我國機電產(chǎn)品出口高達17400億元，占同期出口總額的57.7%，傳統(tǒng)勞動密集型產(chǎn)品合計出口6225.2億元，占到出口總值的20.7%，而這些出口產(chǎn)品對于技術(shù)更新的要求不高，從而可能導(dǎo)致國內(nèi)技術(shù)創(chuàng)新的腳步變慢甚至抑制了國內(nèi)開發(fā)新產(chǎn)品的動力。

四、結(jié)論

本文利用中國30省市2003～2014年的面板數(shù)據(jù)，結(jié)合對空間模型的變量系數(shù)偏微分分解方法，對金融發(fā)展與FDI對我國技術(shù)創(chuàng)新水平的影響進行計量分析，得出以下結(jié)論：

（一）相比較傳統(tǒng)回歸方法，空間計量模型估計結(jié)果解釋力更強。當(dāng)采用傳統(tǒng)的回歸方法對變量系數(shù)進行估計時，所得結(jié)果的擬合優(yōu)度很差，尤其是在考慮面板數(shù)據(jù)的空間固定效應(yīng)和時間固定效應(yīng)之下，LM檢驗與穩(wěn)健的LM檢驗都顯著指向被解釋變量與解釋變量中存在空間滯后交互效應(yīng)和空間誤差交互效應(yīng)。因此說明在本文中考量選取指標變量的關(guān)系時，采用傳統(tǒng)的回歸方法會導(dǎo)致存在較大的偏誤，使用空間計量模型可以更好地估計結(jié)果。

（二）從本文的實證結(jié)果中可以發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展規(guī)模的擴大顯著促進了區(qū)域內(nèi)及鄰近區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平的提高，金融結(jié)構(gòu)對技術(shù)創(chuàng)新也起促進作用，但不顯著。我國的金融發(fā)展還不夠成熟，金融規(guī)模有待進一步擴大，金融結(jié)構(gòu)則反映了我國資本市場存在層次性的問題，因而金融發(fā)展規(guī)模是不明智的，所以在今后的金融發(fā)展中應(yīng)擴大金融規(guī)模，完善金融結(jié)構(gòu)體系，并借助當(dāng)下互聯(lián)網(wǎng)熱點推動互聯(lián)網(wǎng)金融的健康良好發(fā)展，給予科技型中小企業(yè)更多的生存空間。此外，考慮到金融發(fā)展對技術(shù)創(chuàng)新水平的促進作用表現(xiàn)在區(qū)域內(nèi)與鄰近區(qū)域，金融各部門應(yīng)加強區(qū)域間的金融合作，如建立遠程會議制度等，促進金融監(jiān)管部門之間的交流；鼓勵區(qū)域間的銀團貸款、融資代理業(yè)務(wù)保持金融機構(gòu)之間的合作模式多樣化等。

（三）FDI能夠促進當(dāng)?shù)丶爸苓厖^(qū)域的技術(shù)創(chuàng)新水平。FDI所表現(xiàn)的技術(shù)外溢效果對于力求“技術(shù)驅(qū)動”的中國經(jīng)濟是重要利好，地方政府應(yīng)加強保持外商投資與本土企業(yè)之間的合理競爭結(jié)構(gòu)，并對潛在的FDI進行更加嚴格的甄別把控，不應(yīng)該以犧牲資源、市場的方式吸引FDI的進入，而應(yīng)以長遠發(fā)展視角來考量FDI引進的質(zhì)量問題。首先政府應(yīng)對引進外商標準進行轉(zhuǎn)變。我國區(qū)域引進外商的策略應(yīng)該由“招商引資”轉(zhuǎn)變?yōu)椤罢猩虛褓Y”，對FDI進行科學(xué)合理的選擇。在“新常態(tài)”經(jīng)濟形勢下，招商重點應(yīng)更加注重引進國外的先進技術(shù)、管理經(jīng)驗以及高素質(zhì)人才。

（四）科技活動人力結(jié)構(gòu)對技術(shù)創(chuàng)新的促進作用并不顯著，而國際貿(mào)易的增長卻抑制了技術(shù)創(chuàng)新水平的提高。地方政府應(yīng)加強勞動力素質(zhì)培養(yǎng)及進出口優(yōu)化工作，確保技術(shù)創(chuàng)新的均衡發(fā)展。在加強勞動力素質(zhì)培養(yǎng)方面，我國應(yīng)繼續(xù)秉承“科教興國”戰(zhàn)略，加大對教育、科研及人才素質(zhì)培養(yǎng)方面的經(jīng)濟投入。此外，鑒于我國科技成果轉(zhuǎn)化率低，政府部門定期組織科技創(chuàng)新活動，讓廣大的從業(yè)人員和高校學(xué)者參與進來，產(chǎn)學(xué)研結(jié)合，實現(xiàn)科技成果的高轉(zhuǎn)化率。在貿(mào)易開放度方面，我國應(yīng)加強進口商品結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，地方政府要能夠穩(wěn)定并引導(dǎo)大宗商品進口，對于國外先進技術(shù)設(shè)備的引進要放在優(yōu)先位置；堅持引進來和走出去共同發(fā)展，地方政府應(yīng)鼓勵開展直接貿(mào)易，并支持具備一定條件的國內(nèi)企業(yè)“走出去”，“一帶一路”政策的提出就是實現(xiàn)中國對外開放布局的宏偉藍圖的重要實踐。

［1］Jian-Xiong L I，Wang P J，Xue HF. Countermeasure Research of the Support of Finance to ScientificandTechnological Innovation［J］.Value Engineering，2015.

［2］Kim Y J，Cin B C，Cho K，et al.Introduction：Technology，F(xiàn)inance，and Trade in Emerging Markets ［J］.EmergingMarkets Finance&Trade，2015，51.

［3］姜承武.FDI、金融發(fā)展對我國創(chuàng)新能力影響的研究［D］.江西財經(jīng)大學(xué)，2010.

［4］Hai bing Wu，Hua L I.Empirical Research on the Influence of FDI onImproving Technological Progress of the Middle AreasofChina［J］.Economic Geography，2013.

［5］Hahn T，Pinkse J，Preuss L，et al.Tensions in CorporateSustainability：TowardsanIntegrative Framework［J］.Journal of Business Ethics，2015，127 （2）：1～20.

［6］朱承亮，師萍，岳宏志.FDI、人力資本及其結(jié)構(gòu)與研發(fā)創(chuàng)新效率［J］.科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理，2011，32（9）：37～42.

［7］García F，Jin B，Salomon R.Does inward foreigndirect investment improvetheinnovative performance of local firms？［J］.Research Policy，2013，42（1）：231～244.

［8］孫立梅，高碩.我國金融發(fā)展對技術(shù)創(chuàng)新效率作用的實證［J］.統(tǒng)計與決策，2015，（8）：110～113.

［9］Lesage JP，Pace R K.Introduction to spatial econometrics［J］.SpatialDemography，2013，1（1）：143～145.

［10］徐玉蓮，王宏起.科技金融對技術(shù)創(chuàng)新的支持作用：基于Bootstrap方法的實證分析［J］.科技進步與對策，2012，29（3）：1～4.

［11］鄭慕強.FDI技術(shù)外溢與本地企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新：吸收能力的影響［J］.科研管理，2011，32（3）：1～8.

F830

A

1006-169X（2016）08-0022-06

江蘇省決策咨詢研究基地課題（14SSL10）；河海大學(xué)科技處項目（20168042116）。