經(jīng)濟增長對公共圖書館發(fā)展影響的再審視*
——基于彈性系數(shù)的演變分析

王 麗

（廣東職業(yè)技術(shù)學院圖書館 廣東佛山 528041）

1 引言

隨著經(jīng)濟的快速增長，我國公共圖書館事業(yè)取得了舉世矚目的成就。習近平總書記指出：“推動高質(zhì)量發(fā)展，文化是重要支點；滿足人民日益增長的美好生活需要，文化是重要因素；戰(zhàn)勝前進道路上各種風險挑戰(zhàn)，文化是重要力量源泉。”習總書記還強調(diào)：“圖書館是國家文化發(fā)展水平的重要標志，是滋養(yǎng)民族心靈、培育文化自信的重要場所。”作為公共文化的主戰(zhàn)場，公共圖書館根植于經(jīng)濟社會發(fā)展的土壤之中。因此，在建設文化強國的偉大奮斗征程中，公共圖書館要在經(jīng)濟新常態(tài)下，積極轉(zhuǎn)型以適應經(jīng)濟社會高質(zhì)量發(fā)展的要求。

我國公共圖書館對經(jīng)濟發(fā)展的適應性如何，或者說經(jīng)濟增長對公共圖書館發(fā)展的影響究竟呈現(xiàn)何種趨勢，這成為學術(shù)界近年的研究熱點之一。萬雪芹和張婧（2011）[1]采用1985—2009年的數(shù)據(jù)，通過協(xié)整檢驗分析，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟增長對公共圖書館發(fā)展有促進作用。趙新泉等人（2013）[2]運用1996—2009年的數(shù)據(jù)構(gòu)建誤差修正模型，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟增長對公共圖書館發(fā)展有促進作用。彭繼玉（2014）[3]采用1990—2011年的數(shù)據(jù)，采用專家評分法構(gòu)建一個反映圖書館發(fā)展的綜合指標，再通過Granger因果檢驗，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟增長是公共圖書館發(fā)展的Granger原因。類似地，王惠（2015）[4]利用2000—2013年的數(shù)據(jù)，通過Granger因果檢驗分析，發(fā)現(xiàn)人均GDP是公共圖書館發(fā)展的Granger原因。邵艷紅和陳永清（2017）[5]運用1990—2014年的數(shù)據(jù)，構(gòu)建一個以經(jīng)濟發(fā)展、人口文化素質(zhì)和城鎮(zhèn)化發(fā)展為解釋變量的公共圖書館發(fā)展影響模型，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟增長未產(chǎn)生對公共圖書館發(fā)展的顯著推動作用。王衛(wèi)和閆帥（2017）[6]采用2012—2014年數(shù)據(jù)，測算地區(qū)公共圖書館Malmquist指數(shù)，發(fā)現(xiàn)地區(qū)生產(chǎn)總值與其全要素生產(chǎn)率（Total Factor Productivity，TFP）成正相關(guān)。王惠（2018）[7]利用2011—2015年30個省的數(shù)據(jù)構(gòu)建分位數(shù)回歸模型，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟增長對公共圖書館發(fā)展產(chǎn)生杠桿效應。王麗（2018）[8]利用1991—2016年的數(shù)據(jù)構(gòu)建分位數(shù)回歸模型，發(fā)現(xiàn)我國公共圖書館發(fā)展彈性系數(shù)為負數(shù)。魏勇和吳江（2018）[9]采用2012—2016年數(shù)據(jù)構(gòu)建Malmquist和DEA-Tobit模型，發(fā)現(xiàn)人均GDP對縣域公共圖書館服務的影響不能確定。張偉鋒等人（2019）[10]運用2015年31個省份數(shù)據(jù)，通過最優(yōu)子集回歸發(fā)現(xiàn)，地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平的回歸系數(shù)為負數(shù)。

不難發(fā)現(xiàn)，一方面，學術(shù)界更加注重采用定量方法來研究經(jīng)濟增長對公共圖書館發(fā)展的影響；另一方面，學者們的研究結(jié)論并不統(tǒng)一。這表明現(xiàn)有研究仍然存在進一步深入拓展的空間：第一，從研究視角來看，以往相關(guān)研究主要靜態(tài)地從增長量或增長率層面來研究經(jīng)濟增長對公共圖書館發(fā)展的影響；第二，從研究方法來看，現(xiàn)有定量研究鮮有對所構(gòu)建模型的穩(wěn)定性進行檢驗，以保證其可靠性。鑒于此，本文基于1991—2019年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，首先運用主分量分析法對我國公共圖書館綜合發(fā)展水平進行測算；接著構(gòu)建分位數(shù)回歸計量模型，并對模型的參數(shù)的穩(wěn)定性進行嚴格檢驗；在此基礎(chǔ)上，從彈性系數(shù)視角準確形象地把握我國經(jīng)濟增長對公共圖書館發(fā)展的動態(tài)影響。

2 模型設定及數(shù)據(jù)來源

2.1 模型設定

如前文所述，現(xiàn)有研究表明經(jīng)濟增長、公共圖書館發(fā)展速度的“慣性”、時間趨勢等可能是公共圖書館發(fā)展的重要影響因素[5，7-8]。另外，為克服經(jīng)典的OLS（Ordinary Least Squares，最小二乘法）回歸模型受極值影響且難以提供條件分布的全面信息的局限，本文擬構(gòu)建不同分位點的條件分位數(shù)回歸計量模型，來刻畫在不同條件分布下經(jīng)濟增長、公共圖書館發(fā)展速度的“慣性”、時間趨勢項對公共圖書館發(fā)展的動態(tài)影響。因此，我國經(jīng)濟增長對公共圖書館發(fā)展影響的分位數(shù)回歸模型設定如下：

2.2 數(shù)據(jù)來源

綜合現(xiàn)有研究成果，被解釋變量公共圖書館發(fā)展速度的原始數(shù)據(jù)來源于歷年的《中國圖書館年鑒》統(tǒng)計的10個公共圖書館發(fā)展指標數(shù)據(jù)，包括機構(gòu)數(shù)（個）、從業(yè)人員（人）、總藏量（萬件冊）、總流通人次（萬人次）、圖書外借冊次（萬冊次）、新購圖書冊數(shù)（萬冊）、財政撥款（萬元）、新增館藏量購置經(jīng)費（萬元）、閱覽室座席數(shù)（個）和每萬人公共圖書館建筑面積（平方米）。另外，由于GDP是普遍采用的衡量經(jīng)濟增長的綜合性指標，故選取GDP增長率作為經(jīng)濟增長的代理變量，其原始數(shù)據(jù)來源于歷年的《中國統(tǒng)計年鑒》。需要指出的是，各變量的原始數(shù)據(jù)均要先進行取對數(shù)處理，一是為了消除不同變量數(shù)據(jù)的量綱差異，二是為了從本文構(gòu)建的模型中直接進行彈性估計來分析經(jīng)濟增長對公共圖書館發(fā)展的影響。原始數(shù)據(jù)均數(shù)據(jù)樣本區(qū)間為1991—2019年。本文主要計量實證分析軟件為Stata 16。

3 實證分析

3.1 公共圖書館發(fā)展速度的測算

為了克服現(xiàn)有研究往往將單一指標用于衡量公共圖書館發(fā)展的不足，本文利用《中國圖書館年鑒》統(tǒng)計的10個公共圖書館發(fā)展指標變量，通過主分量分析獲得綜合反映公共圖書館發(fā)展的指標變量。主分量分析的基本思想是尋求少數(shù)幾個變量（主分量）來綜合反映全部變量的大部分信息，一般要求這些少數(shù)的主分量所含信息量要占原始變量信息量的85%以上。圖1的碎石圖（scree plot）形象地顯示了經(jīng)過主分量分析后各變量特征值的貢獻率。可見，第一主分量特征值的貢獻率超過96.1%。而且，KMO檢驗結(jié)果均在0.82以上，大于0.5，顯著性概率為0.000；Bartlett球形檢驗的值均為0.000。這表明主分量分析較好地達到了降維的預期效果，即主分量分析適用于我國公共圖書館發(fā)展速度的指標變量的確定。

圖1 經(jīng)過主分量分析后特征值的碎石圖

通過主分量分析，將10個單一描述公共圖書館發(fā)展的指標變量合成為一個綜合反映公共圖書館發(fā)展的指標變量，即公共圖書館發(fā)展速度。圖2為公共圖書館發(fā)展速度與經(jīng)濟增長率的趨勢圖，可以看到：①樣本區(qū)間內(nèi)，我國經(jīng)濟一直處于較高速增長，年均增速超過9.49%，2008年后開始進入速度換檔的新常態(tài)，但仍然保持超過6.1%的增長率；②公共圖書館雖然個別年份出現(xiàn)負增長，但整體上呈現(xiàn)增長趨勢，年均增速超過6.76%；③公共圖書館發(fā)展速度與經(jīng)濟增長趨勢不完全一致，實際上兩者相關(guān)性為-0.584 4，從而可以初步判斷公共圖書館發(fā)展的彈性系數(shù)（即公共圖書館發(fā)展速度與經(jīng)濟增長率之比）可能為負數(shù)。

圖2 經(jīng)濟增長率和公共圖書館發(fā)展速度的趨勢圖

另外，圖3為只考慮經(jīng)濟增長因素影響得到的公共圖書館發(fā)展彈性系數(shù)走勢圖。圖3結(jié)果表明，未通過構(gòu)建合適回歸分析模型而直接得到的公共圖書館發(fā)展彈性系數(shù)除了一個為-0.153 9，其他均為正數(shù)，平均值達0.810 7，總體上呈現(xiàn)為正數(shù)。這似乎與前文得出的判斷“公共圖書館發(fā)展速度與經(jīng)濟增長的趨勢不完全一致”有矛盾。其主要原因在于這里公共圖書館發(fā)展彈性系數(shù)只考慮了經(jīng)濟增長因素，而忽略了其他重要影響因素，如前文分析的公共圖書館發(fā)展的“慣性”影響。

圖3 未經(jīng)回歸分析的公共圖書館發(fā)展彈性系數(shù)走勢圖

3.2 回歸模型的估計

為了避免出現(xiàn)偽回歸現(xiàn)象，在對回歸模型進行估計之前要對變量的時間序列進行平穩(wěn)性檢驗。本文同時選取ADF檢驗和KPSS檢驗兩種方法進行檢驗，以兩種檢驗同時通過為標準。檢驗結(jié)果如表1所示。從表1可以發(fā)現(xiàn)：①經(jīng)濟增長率變量的時間序列同時通過ADF和KPSS檢驗，表明該變量為平穩(wěn)序列；②公共圖書館發(fā)展速度變量的時間序列同時通過ADF（含截距項和趨勢項）和KPSS檢驗，該變量可能存在一定的時間趨勢，因而在構(gòu)建回歸模型時要考慮時間趨勢因素。

表1 變量時間序列的平穩(wěn)性檢驗

為更準確刻畫在條件分布的不同位置下經(jīng)濟增長對公共圖書館發(fā)展的影響變化，本文分別構(gòu)建條件分位數(shù)為0.1、0.25、0.5、0.75和0.9的五個分位數(shù)回歸模型。鑒于現(xiàn)有樣本數(shù)據(jù)量相對有限，故對樣本采取自抽樣重復500次，以獲得各分位數(shù)回歸模型的自抽樣標準誤，模型的估計結(jié)果如表2所示。表2結(jié)果表明：①五個條件分位數(shù)回歸模型的經(jīng)濟增長率的回歸系數(shù)均具有較強的顯著性，且均為負數(shù)。這不僅印證了圖2呈現(xiàn)的“公共圖書館發(fā)展速度與經(jīng)濟增長的趨勢不完全一致”的判斷，而且解釋了前文中得出公共圖書館發(fā)展彈性系數(shù)總體上為正數(shù)，是因為僅考慮經(jīng)濟增長因素而忽略其他重要影響因素而造成的“錯覺”。②與其他條件分位數(shù)回歸模型相比，條件分位數(shù)為0.9的分位數(shù)回歸模型的各個回歸系數(shù)顯著性均比較高，從而能更準確描述經(jīng)濟增長對公共圖書館發(fā)展的影響。③五個分位數(shù)回歸模型的公共圖書館發(fā)展“慣性”的回歸系數(shù)均具有較高的顯著性，且均正數(shù)。如在條件分布為0.9的分位數(shù)回歸模型中，公共圖書館發(fā)展“慣性”的回歸系數(shù)為0.696，這意味著公共圖書館發(fā)展速度每提高1個單位的增量，可能會帶動公共圖書館發(fā)展速度提高69.6%。

表2 基于分位數(shù)的經(jīng)濟增長對公共圖書館發(fā)展的回歸模型估計

3.3 模型的穩(wěn)定性檢驗

一般地，回歸模型在截距、系數(shù)、方差等方面均可能存在結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變。對于經(jīng)濟增長對公共圖書館發(fā)展的彈性系數(shù)這個指標來說，是否存在結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變對于相關(guān)當局制定或調(diào)整政策顯得很重要。因此，對前文所構(gòu)建的條件分位數(shù)回歸模型進行結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變檢驗非常有必要。而模型結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變的檢驗方法可以簡單分為兩類：分別是時間序列已知結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變點檢驗方法[如Chow（1960）檢驗]和未知結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變點檢驗方法（如CUSUM檢驗）[11]。鑒于尚未觀測到公共圖書館發(fā)展發(fā)生明顯的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變，而CUSUM檢驗可以識別相應時間序列波動路徑中的內(nèi)生結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變點。而且，Ploberger 和Kr?mer（1992）[12]通過仿真分析發(fā)現(xiàn)，在樣本早期出現(xiàn)參數(shù)不穩(wěn)定性時，基于遞歸殘差（recursive residuals）的CUSUM檢驗功效（power）要優(yōu)于基于最小二乘法殘差（OLS residuals）的CUSUM檢驗功效；相反，在樣本晚期出現(xiàn)參數(shù)不穩(wěn)定性時，基于OLS殘差的CUSUM檢驗的功效要優(yōu)于基于遞歸殘差的CUSUM檢驗功效。因此，為了保證研究結(jié)論的穩(wěn)健性，本文將綜合運用基于遞歸殘差的CUSUM檢驗和基于OLS殘差的CUSUM檢驗來探測所構(gòu)建模型的參數(shù)的穩(wěn)定性。

假設含有k個變量的線性回歸模型為：

其中，ty為被解釋變量，tx為可能含有被解釋變量滯后項的協(xié)變量的向量，tβ 為時變的系數(shù)向量，te為獨立同分布的誤差項。

基于遞歸殘差的CUSUM檢驗是由Brown、Durbin和Evans（1975）[13]提出的，其采用向前一步標準化預測誤差計算：

而基于OLS殘差的CUSUM檢驗統(tǒng)計量計算如下：

1%顯著性曲線。因此，不能拒絕模型參數(shù)不變的原假設，即表明不存在結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變，從而表明條件分位數(shù)為0.9的分位數(shù)回歸模型能準確可靠地刻畫我國經(jīng)濟增長對公共圖書館發(fā)展的影響。

3.4 公共圖書館發(fā)展彈性系數(shù)的演變分析

圖4 在5%顯著性水平下基于遞歸殘差和基于OLS 殘差的CUSUM 檢驗結(jié)果

圖5 在1%顯著性水平下基于遞歸殘差和基于OLS 殘差的CUSUM 檢驗結(jié)果

前文表明，所構(gòu)建的條件分位數(shù)為0.9的分位數(shù)回歸模型能準確可靠地刻畫經(jīng)濟增長對公共圖書館發(fā)展的影響，而且通過樣本自抽樣重復估計得到我國公共圖書館發(fā)展的彈性系數(shù)為-0.65。顯然，-0.65是我國公共圖書館發(fā)展速度關(guān)于經(jīng)濟增長率在0.9分位點上各個點的彈性的平均。那么，我國公共圖書館發(fā)展速度關(guān)于經(jīng)濟增長率在各個點的彈性具體如何，以及呈現(xiàn)什么樣的演變特征？圖6形象地呈現(xiàn)了隨著時間的推移，我國公共圖書館的發(fā)展彈性系數(shù)的演變趨勢。需要說明的是，為了與經(jīng)濟增長率的演變趨勢進行對照，圖6采用雙縱軸，主要是由于經(jīng)濟增長率與圖書館發(fā)展彈性系數(shù)相差較大。圖6的左縱軸刻度相對較大，對應刻畫了相應的經(jīng)濟增長率；而右縱軸刻度相對較小，對應描述了相應的公共圖書館發(fā)展彈性系數(shù)。從圖6可以發(fā)現(xiàn)：①我國公共圖書館發(fā)展彈性系數(shù)總體上呈現(xiàn)為負數(shù)，平均值為-0.621 5，僅在三個時間點上為正數(shù)，而在其余時間點上均為負數(shù)，這印證了前文由條件分位數(shù)為0.9的分位數(shù)回歸模型估計得到的彈性系數(shù)為-0.65的結(jié)論。而這顯然不同于趙新泉等人（2012）[2]認為“經(jīng)濟增長對公共圖書館發(fā)展的長期彈性和短期彈性均為正值”的結(jié)論，其主要原因在于后者簡單地把公共圖書館財政投入作為公共圖書館發(fā)展的代理變量，而本文則是通過主分量分析將10個公共圖書館發(fā)展的相關(guān)統(tǒng)計指標變量綜合成一個指標變量。②隨著時間的推移，我國經(jīng)濟整體上處于較高速度增長，而公共圖書館發(fā)展的彈性系數(shù)大部分為負數(shù)；經(jīng)濟增長速度與公共圖書館發(fā)展的彈性系數(shù)之間未呈現(xiàn)明顯的規(guī)律性（見圖7），對應關(guān)系比較復雜。這表明在樣本期內(nèi)，我國經(jīng)濟增長對公共圖書館的發(fā)展沒有顯著的推動作用，甚至經(jīng)濟增長率與公共圖書館發(fā)展速度之間呈現(xiàn)反方向發(fā)展。因此，這兩者之間耦合協(xié)調(diào)性需要進一步強化。

圖6 隨時間變化的公共圖書館發(fā)展彈性系數(shù)的演變趨勢

圖7 隨經(jīng)濟增速變化的公共圖書館發(fā)展彈性系數(shù)的演變趨勢

4 研究結(jié)論與政策建議

4.1 研究結(jié)論

本文基于1991—2019年的年頻數(shù)據(jù)，構(gòu)建經(jīng)濟增長對公共圖書館發(fā)展影響的條件分位數(shù)回歸模型，并對模型結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性進行了嚴格檢驗，在此基礎(chǔ)上分析了公共圖書館發(fā)展彈性系數(shù)的演變特征，得到以下主要研究結(jié)論：

（1）所構(gòu)建的分位點為0.9的條件分位數(shù)回歸模型可以較準確地捕捉我國經(jīng)濟增長對公共圖書館發(fā)展的影響。在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上，構(gòu)建分位點為0.1、0.25、0.5、0.75和0.9的五個條件分位數(shù)回歸模型，結(jié)果發(fā)現(xiàn)分位點為0.9的條件分位數(shù)回歸模型各個系數(shù)均呈現(xiàn)較高的顯著性。

（2）所構(gòu)建的分位點為0.9的條件分位數(shù)回歸模型的結(jié)構(gòu)是穩(wěn)定的。綜合運用基于遞歸殘差的CUSUM檢驗和基于OLS殘差的CUSUM檢驗兩種方法來檢驗所構(gòu)建的條件分位數(shù)模型的參數(shù)穩(wěn)定性，結(jié)果發(fā)現(xiàn)這兩種檢驗的統(tǒng)計量均沒有偏離5%顯著性曲線或1%顯著性曲線，從而不能拒絕模型參數(shù)不變的原假設，也進一步說明所構(gòu)建分位點為0.9的條件分位數(shù)回歸模型能準確、可靠地刻畫我國經(jīng)濟增長對公共圖書館發(fā)展的影響。

（3）我國公共圖書館發(fā)展的彈性系數(shù)總體上呈現(xiàn)為負數(shù)。首先，在所構(gòu)建的分位點為0.9的條件分位數(shù)回歸模型中，解釋變量“經(jīng)濟增長率”對應的回歸系數(shù)（即公共圖書館發(fā)展的彈性系數(shù)）為-0.65。其次，通過從時間維度考察，可以發(fā)現(xiàn)在樣本期內(nèi)我國公共圖書館發(fā)展的彈性系數(shù)僅在3個時間點上為正數(shù)，其余時間點均為負數(shù)。這表明，我國經(jīng)濟增長對公共圖書館發(fā)展未形成顯著推動效應，甚至呈現(xiàn)經(jīng)濟增長率與公共圖書館發(fā)展之間的反方向關(guān)系。另外，我國公共圖書館發(fā)展的彈性系數(shù)與經(jīng)濟增長速度的對應關(guān)系比較復雜。

4.2 政策建議

前文實證結(jié)論表明，我國經(jīng)濟增長對公共圖書館的發(fā)展未形成顯著的推動效應，兩者的耦合協(xié)調(diào)性亟待提高。其主要原因有2個方面：一是與經(jīng)濟的快速增長相比，公共圖書館發(fā)展所依托的財政投入增長顯得不足；二是公共圖書館本身的資源配置效率不高。基于此，本文對推動我國公共圖書館高質(zhì)量發(fā)展提出3方面的建議：

（1）健全公共圖書館投入保障機制。隨著經(jīng)濟的快速增長，我國公共圖書館獲得的財政撥款呈現(xiàn)增長的態(tài)勢。但是，這并不代表全國所有公共圖書館的投入也隨之增長。當前，我國公共圖書館發(fā)展主要依托財政投入。如果政府收入不足，尤其是地方政府收入不足而面臨預算硬約束，公共圖書館的投入往往難以有效保障。我國經(jīng)濟社會區(qū)域發(fā)展不平衡仍然比較突出，公共圖書館的投入經(jīng)費在不同省份、不同區(qū)域的差距非常明顯。例如，有些中西部的基層公共圖書館的年投入主要還是有限的免費開放經(jīng)費。因此，在國家層面，在繼續(xù)增加財政投入的同時，探索引導東部地區(qū)發(fā)達的公共圖書館幫扶中西部地區(qū)；在區(qū)域?qū)用妫粌H要根據(jù)《中華人民共和國公共圖書館法》等法律法規(guī)強化保障地方公共圖書館的投入，而且要積極探索引導社會力量投入到公共圖書館的發(fā)展之中。

（2）促進公共圖書館服務供給多元化。長期以來，我國公共資源的體制內(nèi)循環(huán)和沉淀，是導致公共投入績效不高的重要原因[14]。投入經(jīng)費的增長也一定不代表公共圖書館服務質(zhì)量和效率的提高。實際上，隨著公共圖書館投入規(guī)模的擴大，如何使其規(guī)避服務效率低下正成為各方關(guān)注的焦點[15]。實踐表明，分工和競爭可以提高效率。因此，要積極設計和出臺各項政策制度，在公共圖書館服務中引入多元化供給競爭機制，保障和激勵社會力量參與公共圖書館的供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革。

（3）加快公共圖書館的文旅融合發(fā)展。在新時代，我國公共圖書館的重要使命就是實現(xiàn)文旅的深度融合。融合發(fā)展是經(jīng)濟社會實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的必然要求。高質(zhì)量發(fā)展要求公共圖書館打破原有藩籬，創(chuàng)新服務，形成新業(yè)態(tài)，打造新發(fā)展格局。西方發(fā)達國家非常注重將文化、旅游、教育等社會資源進行整合。我國公共圖書館可以與博物館、美術(shù)館等公共文化機構(gòu)進行資源共享、聯(lián)合服務。例如，廣東省推出的“粵書吧”項目，將圖書館分館或服務點與旅游業(yè)等多業(yè)態(tài)融合創(chuàng)新，給全國公共圖書館和文旅行業(yè)的發(fā)展提供了優(yōu)秀的參考案例。另外，作為承擔著社會教育職能的重要機構(gòu)，公共圖書館也要努力創(chuàng)新教育服務內(nèi)容和形式，助推研學旅行高質(zhì)量發(fā)展。