投資者情緒及其對股票市場的影響研究

周 亮

(湖南財政經(jīng)濟(jì)學(xué)院，湖南 長沙 410205)

投資者情緒及其對股票市場的影響研究

周 亮

(湖南財政經(jīng)濟(jì)學(xué)院，湖南 長沙 410205)

選取2011年1月初至2017年3月底新增投資者數(shù)量、換手率、平均市盈率及歷史波動率四個指標(biāo)的所有周數(shù)據(jù)，構(gòu)造了投資者情緒指標(biāo)并考察了其與滬深股市及巨潮規(guī)模指數(shù)的相互影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：筆者所構(gòu)造的投資者情緒指標(biāo)能夠較好的擬合股指的走勢，與上證綜指的相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.8552，與深證綜指的相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.8837；投資者情緒對短期股票指數(shù)有反方向影響，但是對跨期的股票指數(shù)有正方向影響；對不同規(guī)模指數(shù)而言，在低情緒時期，中盤指數(shù)表現(xiàn)最佳，在中情緒時期，大盤指數(shù)表現(xiàn)最佳，而在高情緒時期，小盤指數(shù)表現(xiàn)最佳。

投資者情緒；股票指數(shù)；規(guī)模效應(yīng)

一、引言

行為金融學(xué)是從微觀個體行為以及產(chǎn)生這種行為的心理等動因來解釋、研究和預(yù)測金融市場的發(fā)展。這一研究視角認(rèn)為投資行為其實很大程度上受投資者的情緒左右。投資者對投資標(biāo)的(股票、房產(chǎn)等)的價值的看法并非按照科學(xué)的估算，而是按照情緒來決定。投資者情緒是投資者對未來預(yù)期的系統(tǒng)性偏差，是個難以度量的概念，反映了市場參與者的投資意愿或者預(yù)期。投資者情緒能夠?qū)善笔袌霎a(chǎn)生重要的影響，國內(nèi)外許多學(xué)者的研究已經(jīng)證明了這一點。高漲的投資者情緒能夠帶來正收益和更大的波動性，而低迷的投資者情緒會帶來負(fù)收益和更小的波動；但是當(dāng)情緒過度高漲或者過度低迷的時候，往往就是行情的拐點，這也正是巴菲特所述“在別人貪婪時我恐懼，在別人恐懼時我貪婪”的重要注解。

正是因為投資者情緒對市場有如此重大的影響，因此國內(nèi)外學(xué)者對投資者情緒進(jìn)行了大量而深入的研究，通過各種直接指標(biāo)或間接指標(biāo)對其進(jìn)行度量，采用單一指標(biāo)度量或用降維的方式組合多個代理變量，從而獲得最終的投資者情緒指標(biāo)，取得了大量的研究成果。筆者擬借鑒大多數(shù)學(xué)者的研究方法，采用主成分分析法組合多個代理變量，從而獲得投資者情緒指標(biāo)，并研究了投資者情緒對股票市場的影響。與其他學(xué)者對投資者情緒和股票市場的關(guān)系研究不同，筆者的創(chuàng)新之處在于，除了研究投資者情緒對股票整體市場的影響外，還重點考察了不同情緒期不同股市規(guī)模指數(shù)的表現(xiàn)，從而識別出不同情緒與不同規(guī)模指數(shù)的不對稱影響。筆者的研究對于進(jìn)一步的理論研究有一定的引領(lǐng)作用，對于金融實踐操作，更是具有極大的應(yīng)用價值。

二、理論背景和研究設(shè)計

1. 理論背景

目前學(xué)者們對投資者情緒的測度主要采用直接指標(biāo)和間接指標(biāo)兩種方法。直接指標(biāo)是發(fā)布機(jī)構(gòu)通過直接向投資者調(diào)查而獲取編制的，它主要反映投資者對市場的看漲、看跌或者悲觀、樂觀等心理，包括國內(nèi)的央視看盤指數(shù)、巨潮投資者信心指數(shù)和國外的美國個人投資者協(xié)會指數(shù)、投資者智慧指數(shù)等；間接指標(biāo)則是通過相關(guān)數(shù)據(jù)計算得出能反映出投資者情緒的代理變量。

在直接指標(biāo)的研究方面，De Bondt(1993)對美國個體投資者協(xié)會(AAII)通過調(diào)查125個成員所得的投資者情緒指標(biāo)進(jìn)行研究后發(fā)現(xiàn)，個體投資者的情緒與股票市場總體表現(xiàn)(道瓊斯工業(yè)指數(shù))具有顯著的相關(guān)關(guān)系[1]。王美今和孫建軍(2004)以央視看市數(shù)據(jù)測度了投資者情緒，發(fā)現(xiàn)機(jī)構(gòu)投資者情緒變化將對中國滬深兩市收益產(chǎn)生顯著影響[2]。余佩棍和鐘瑞軍(2009)選取華鼎多空民意調(diào)查結(jié)果作為個人投資者情緒的數(shù)據(jù)來源，發(fā)現(xiàn)市場收益有助于個人投資者情緒指數(shù)的預(yù)測，個人投資者情緒卻無助于市場收益的預(yù)測[3]。王春(2014)以開放式股票型基金資金凈流入作為投資者情緒度量指標(biāo)，研究了投資者情緒對股票市場收益和波動的影響后發(fā)現(xiàn)，投資者情緒與股票市場收益之間存在正向反饋作用[4]。

在間接指標(biāo)的研究方面，Baker and Wurgler(2006)使用紐約股票市場換手率、封閉式基金折價率、IPO數(shù)量、IPO平均首日收益率、IPO首發(fā)股數(shù)、分紅與不分紅公司平均資產(chǎn)市值比的對數(shù)比率等6個變量，構(gòu)建了一個投資者情緒綜合指標(biāo)[5]。Verma(2007)研究發(fā)現(xiàn)，市場收益率、紅利率以及通貨膨脹率對投資者情緒都有顯著影響，并且對機(jī)構(gòu)投資者情緒的影響要顯著大于個人投資者[6]。張丹和廖士光(2009)利用封閉式基金折價率以及認(rèn)購權(quán)證隱含波動率間接反映中國證券市場的投資者情緒，研究了中國證券市場投資者情緒與市場走勢之間的關(guān)系，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：封閉式基金折價率可以間接反映機(jī)構(gòu)投資者情緒，認(rèn)購權(quán)證隱含波動率可以間接反映個人投資者情緒；投資者情緒顯著影響市場收益率與收益的波動性，投資者情緒變化是影響市場收益的系統(tǒng)性因素，投資者情緒對未來市場收益與市場收益的波動性均有較強(qiáng)的預(yù)測能力[7]。張宗新和王海亮(2013)選取封閉式基金折價率、市場換手率、投資者新增開戶數(shù)、上漲下跌家數(shù)比、平均市盈率和上證指數(shù)振幅六個指標(biāo)構(gòu)造了投資者情緒指標(biāo)，并通過實證研究發(fā)現(xiàn)，投資者情緒對市場收益率和波動率存在顯著的正面沖擊[8]。李合龍和馮春娥(2014)選取封閉式基金折價率、新增股開戶數(shù)、滬深成交量來構(gòu)造投資者情緒指標(biāo)，并發(fā)現(xiàn)，投資者情緒與股指價格波動在不同時間尺度下呈現(xiàn)出不同的波動關(guān)系：短期投資者情緒與股指價格波動存在雙向影響，中期投資者情緒波動領(lǐng)先于股指價格波動，而長期則轉(zhuǎn)變?yōu)楣芍竷r格領(lǐng)先投資者情緒波動[9]。高大良、劉志峰和楊曉光(2015)選取封閉式基金折價率、IPO數(shù)量、IPO首日收益和換手率四個指標(biāo)來刻畫投資者情緒，并發(fā)現(xiàn)高情緒會削弱總體風(fēng)險-收益關(guān)系[10]。

也有學(xué)者將投資者情緒或者股票市場進(jìn)行了區(qū)分，以研究不同投資者情緒對股票市場的影響，或投資者情緒對不同股票市場的影響。Fisher and Statman(2000)研究了情緒間的關(guān)聯(lián)性以及大小不等的三組情緒分別對收益的預(yù)測能力，發(fā)現(xiàn)不同情緒對收益的預(yù)測能力存在顯著的不同[11]。張強(qiáng)和楊淑娥(2009)研究發(fā)現(xiàn)，投資者情緒是影響股票價格的系統(tǒng)因子，股票價格隨著投資者情緒波動而波動，而且情緒的上漲和下降對股票價格的影響是不對稱的，情緒上漲對股票價格的影響要比下降強(qiáng)的多[12]。池麗旭等(2012)選取封閉式基金折價率、IPO發(fā)行量與IPO首日收益率、消費(fèi)者信心指數(shù)為代理變量，構(gòu)造了過濾市場噪聲的投資者情緒指標(biāo)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，大規(guī)模公司股票的收益對投資者情緒的影響程度高于小規(guī)模公司股票，而投資者情緒對小規(guī)模公司股票的影響顯著高于大規(guī)模公司的股票，并且情緒波動能夠預(yù)測小規(guī)模股票的短期收益慣性和跨期收益反轉(zhuǎn)的特征[13]。

2. 研究設(shè)計

但是考慮到很多指標(biāo)由于政策或市場等因素的變化，已經(jīng)不太適合作為代理變量來構(gòu)造投資者情緒，如IPO受政策的影響過于明顯[14]，經(jīng)常會出現(xiàn)停發(fā)新股等情況，而封閉式基金現(xiàn)在又主要是以分級基金為主，經(jīng)常性的上下折導(dǎo)致數(shù)據(jù)無法連續(xù)，因此筆者擬選取新增投資者數(shù)量、換手率、平均市盈率及歷史波動率四個指標(biāo)來構(gòu)造投資者情緒指標(biāo)。

向量自回歸模型(VAR)是基于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計性質(zhì)建立模型，把系統(tǒng)中每一個內(nèi)生變量作為系統(tǒng)中所有內(nèi)生變量的滯后值的函數(shù)來構(gòu)造模型，可以較好的考察不同變量之間的波動傳導(dǎo)機(jī)制。因此筆者擬采用VAR考察投資者情緒指標(biāo)對滬深兩市整體市場的影響，研究兩者之間的關(guān)系。

并且考慮到不同規(guī)模的股票受投資者情緒的影響可能會有所不同，因此最后將按照一定標(biāo)準(zhǔn)對投資者情緒分為高、中、低三檔，從而研究不同投資者情緒對巨潮大盤指數(shù)、巨潮中盤指數(shù)及巨潮小盤指數(shù)的影響。

考慮到月度數(shù)據(jù)量過少，而新增投資者數(shù)量為周數(shù)據(jù)，因此采用2011年1月初至2017年3月底所有的周度數(shù)據(jù)作為研究對象，共319組，所有的數(shù)據(jù)均來自東方財富金融數(shù)據(jù)庫。

三、投資者情緒指標(biāo)的構(gòu)建

1. 數(shù)據(jù)說明

采用新增投資者數(shù)量、換手率、市盈率、波動率作為投資者情緒的基本源指標(biāo)。各指標(biāo)的定義及說明如表1所示：

表1 變量的定義

注：預(yù)期關(guān)系指的是預(yù)期變量與最終獲得的投資者情緒指數(shù)的關(guān)系，“+”表示正向相關(guān)，“-”表示負(fù)向相關(guān)。

由表1最后一列可以看出，預(yù)期這些指標(biāo)均與投資者情緒呈正相關(guān)關(guān)系，也就是說新增投資者數(shù)量越多、換手率越大、市盈率越高、波動率越高，很可能預(yù)示著投資者情緒越高。同時考慮到宏觀經(jīng)濟(jì)對這些指標(biāo)也會產(chǎn)生影響，從而實現(xiàn)理性的預(yù)期，因此為了更好的體現(xiàn)出投資者情緒所代表的投資者的非理性情感因素，在構(gòu)建最終的投資者情緒指標(biāo)時，需要將宏觀經(jīng)濟(jì)因素剔除，這里選取CPI、PPI和M2作為宏觀控制變量。

2. 數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計

表2報告了各變量的描述性統(tǒng)計信息以及相互間的相關(guān)系數(shù)?？梢钥闯觯略鐾顿Y者均值為3.38，最大為6.09，最小為0.474；周均換手率為3.4%，其中最大達(dá)到了14.2%，最低只有0.2%；市盈率平均值為11.56，最大為18.78，最低只有7.94；波動率的平均值為1.38%，最大為4.59%，最低只有0.41%。從相關(guān)系數(shù)上，四個變量之間兩兩均顯著相關(guān)，其中最高的NIA和PE達(dá)到了0.725，最小的為NIA和VOL之間為0.256。從相關(guān)系數(shù)上來看，通過主成分分析方法來構(gòu)造投資者情緒指標(biāo)是合適的。

3. 提前與滯后變量的確定

不同指標(biāo)對于投資者情緒的反映可能存在著提前和滯后的關(guān)系，因此對各個指標(biāo)的提前和滯后變量進(jìn)行主成分分析，按照累計方差解釋率至少達(dá)到85%的標(biāo)準(zhǔn)，選取了前6個主成分(累計方差為88.76%)并加權(quán)平均，從而構(gòu)造出一個包含8個變量的投資者情緒指數(shù)(ISI1)。表3報告了ISI1與4個變量的提前與滯后變量的相關(guān)關(guān)系，可以看出，ISI1與NIAt、TURNt-1、PEt、VOLt的相關(guān)程度比較高，因此在接下來的研究中采用這四個指標(biāo)作為構(gòu)建ISI指標(biāo)的最終源指標(biāo)。

表2 變量的描述性統(tǒng)計

注：***表示在1%的水平下顯著，**表示在5%的水平下顯著，*表示在10%的水平下顯著；下同。

表3 ISI1與8個變量的相關(guān)性

4. 投資者情緒指標(biāo)的構(gòu)建

為了控制宏觀經(jīng)濟(jì)的影響，將NIAt、TURNt-1、PEt、VOLt四個指標(biāo)分別與CPI、PPI和M2三個宏觀經(jīng)濟(jì)變量進(jìn)行回歸，用回歸后的殘差序列NIAr、TURNr、PEr、VOLr作為主成分分析的源變量，從而構(gòu)建出最終我們所需要的控制了宏觀經(jīng)濟(jì)因素影響的投資者情緒指標(biāo)ISI。主成分分析中的前3個主成分的累計方差達(dá)到88.46%，因此對這3個主成分進(jìn)行加權(quán)平均，從而得到了最終的投資者情緒指標(biāo)：

ISI=0.27*NIAr+0.296*TURNr+0.315*PEr+0.117*VOLr

圖1 投資者情緒與滬深300指數(shù)的走勢圖

投資者情緒指標(biāo)與滬深300的走勢如圖1所示?？梢钥闯觯P者所構(gòu)造的投資者情緒指標(biāo)能夠較好的刻度出滬深300指數(shù)的走勢，指數(shù)的最高點往往就是投資者情緒的最高點，指數(shù)的最低點幾乎就是投資者情緒的最低點。

四、投資者情緒對股票市場的影響

1. 投資者情緒對整體市場的影響

表4報告了投資者情緒與滬深股市之間的相關(guān)系數(shù)，其中SHI和SZI分別表示上證綜指和深證成指，SHR和SZR分別表示上證綜指和深證成指的周收益率。可以看出，投資者情緒與綜合指數(shù)之間具有明顯的相關(guān)性，與上證綜指的相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.8552，與深證綜指的相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.8837；但是投資者情緒與指數(shù)的收益率之間沒有明顯的相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)均非常小，而且不顯著。

表4 投資者情緒與滬深指數(shù)的相關(guān)系數(shù)

投資者情緒與指數(shù)之間高度相關(guān)，因此可以建立向量自回歸(VAR)模型以更深入的研究兩者之間的關(guān)系。向量自回歸模型通常用于相關(guān)時間序列系統(tǒng)的預(yù)測和隨機(jī)擾動對變量系統(tǒng)的動態(tài)影響，模型避開了結(jié)構(gòu)建模方法中需要對系統(tǒng)中每個內(nèi)生變量關(guān)于所有內(nèi)生變量滯后值函數(shù)的建模問題。計算結(jié)果如表5所示：

表5 投資者情緒與股票指數(shù)的VAR計算結(jié)果

由表5可以看出，投資者情緒主要是受到自身滯后項的影響，股票指數(shù)對其的影響均不顯著；但是股票指數(shù)除了受自身的影響外，投資者情緒的滯后項對其的影響極為顯著。對于上證指數(shù)來說，滯后一期的投資者情緒ISI(-1)和滯后兩期的投資者情緒ISI(-2)的系數(shù)分別是-0.0218和0.01696；對于深證成指來說，ISI(-1)和ISI(-2)的系數(shù)分別是-0.0202和0.0161。這說明，投資者情緒對股票指數(shù)存在著顯著的影響，對短期股票指數(shù)有反方向影響，但是對跨期的股票指數(shù)有正方向影響。

2. 投資者情緒對不同規(guī)模指數(shù)的影響

投資者情緒對不同規(guī)模的股票或者指數(shù)，所產(chǎn)生的影響可能會不同；同樣，相同規(guī)模的股票或指數(shù)，在高情緒的市場和低情緒的市場中，表現(xiàn)也很可能會有不同。因此，為了考察不同投資者情緒區(qū)間對不同規(guī)模的市場指數(shù)的影響，筆者將投資者情緒分為低、中、高三個區(qū)間，其中低區(qū)間為3.5

表6 投資者情緒與規(guī)模指數(shù)之間的關(guān)系

表6第3列表示，按照(3.5,4.8)、(4.8,5.4)、(5.4,8.8)劃分投資者情緒區(qū)間，則可以將研究期間分為9個子時期，其中2012-7-6→2012-12-7、2013-6-14→2014-11-28為低情緒時期，2011-5-6→2012-6-29、2012-12-14→2013-2-22、2013-4-3→2013-6-7、2016-1-15→2017-3-31為中情緒時期，2011-1-14→2011-4-29、2013-3-1→2013-3-29、2014-12-5→2016-1-8為高情緒時期；第4、7、10列分別表示大盤指數(shù)、中盤指數(shù)和小盤指數(shù)在各子時期的收益率；第5、8、11列分別表示在大盤指數(shù)、中盤指數(shù)和小盤指數(shù)在各情緒時期的累計收益率；第6、9、12列分別表示各情緒時期收益率對大盤指數(shù)、中盤指數(shù)和小盤指數(shù)整個時期內(nèi)的整體收益率的貢獻(xiàn)率，整體收益率見最后一行，其中大盤指數(shù)獲得了15.41%的收益，中盤指數(shù)獲得了25.62%的收益，小盤指數(shù)獲得了65.75%的收益；最后一列表示在各情緒時期大盤指數(shù)、中盤指數(shù)和小盤指數(shù)的平均收益率。

從表中數(shù)據(jù)可以看出，對于不同情緒時期來說，低情緒時期獲得了21.74%的平均收益，中情緒時期獲得了-0.15%的平均收益，高情緒時期獲得了13.99%的平均收益。中情緒時期的收益率最低，出乎意料的是低情緒時期的收益率最高，超過了高情緒時期。但是深思原因，可能在于高情緒時期指數(shù)上漲的很快，但是回落的更快，這點從圖1可以很形象的看出；反而是低情緒時期，由于投資者情緒比較低迷，反而利于一些黑馬股的殺出，這也可以從低情緒時期小盤股最高的35.6%的收益得到驗證。因此，對于投資者來說，在低情緒時期建倉，如果在情緒高漲的時候賣出，不僅可以獲得情緒升高帶來的溢價，低情緒時期本身甚至可以帶來更高的收益。

對于不同規(guī)模的指數(shù)來說，規(guī)模效應(yīng)得到了充分的體現(xiàn)，在研究期間，小盤指數(shù)獲得了65.75%的收益，遠(yuǎn)遠(yuǎn)跑贏了大盤指數(shù)的15.41%和中盤指數(shù)的25.62%。但是拋開規(guī)模效應(yīng)本身來看，各個情緒期對于整體收益的貢獻(xiàn)率可以更直觀的看到投資者情緒對于不同規(guī)模指數(shù)的影響。在低情緒時期，中盤指數(shù)貢獻(xiàn)了整體收益的83.57%，遠(yuǎn)超大盤指數(shù)的53.41%和小盤指數(shù)的54.14%；在中情緒時期，大盤指數(shù)貢獻(xiàn)了整體收益的15.51%，大幅超過了小盤指數(shù)的3.79%，更不要提中盤指數(shù)的-20.8%；而到了高情緒期，小盤指數(shù)貢獻(xiàn)了整體收益的42.07%，超過了大盤指數(shù)的31.08%和中盤指數(shù)的37.24%。因此，筆者認(rèn)為，在低情緒時期選擇中盤指數(shù)、在中情緒時期選擇大盤指數(shù)、在高情緒時期選擇小盤指數(shù)，是撇開股市“小市值效應(yīng)”而言的最佳投資策略。該策略在研究期可以獲得51.46%的收益，雖然遜于小盤指數(shù)的65.75%，但是加入了大盤指數(shù)和中盤指數(shù)的投資策略，在風(fēng)險暴露上肯定會有所降低。

五、結(jié)論

選取2011年1月初至2017年3月底新增投資者數(shù)量、換手率、平均市盈率及歷史波動率四個指標(biāo)的所有周數(shù)據(jù)，構(gòu)造了投資者情緒指標(biāo)并考察了其與滬深股市及巨潮規(guī)模指數(shù)的相互影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：筆者所構(gòu)造的投資者情緒指標(biāo)能夠較好的擬合股指的走勢，與上證綜指的相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.8552，與深證綜指的相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.8837，但是與指數(shù)的收益率之間沒有明顯的相關(guān)性；VAR模型的結(jié)果顯示，投資者情緒對股票指數(shù)有顯著影響，對短期股票指數(shù)有反方向影響，但是對跨期的股票指數(shù)有正方向影響；對不同規(guī)模指數(shù)而言，在低情緒時期，中盤指數(shù)表現(xiàn)最佳，在中情緒時期，大盤指數(shù)表現(xiàn)最佳，而在高情緒時期，小盤指數(shù)表現(xiàn)最佳。

筆者的研究在投資者情緒的構(gòu)造及對不同規(guī)模指數(shù)的影響研究方面，具有一定的理論和應(yīng)用價值，但是仍然有很多值得深入探討的地方：一方面，可以利用個股的面板數(shù)據(jù)更加深入的探討投資者情緒與股票規(guī)模之間的相互影響；另一方面，可以在投資者情緒的研究中，加入其他更新穎的內(nèi)容，如期權(quán)的隱含波動率、期貨的折溢價、融資融券數(shù)據(jù)、通過爬蟲程序抓取和提煉出的網(wǎng)頁搜索內(nèi)容等。

【注 釋】

① 為了比較準(zhǔn)確的反映的滬深股市的全貌，因此波動率采用滬深300指數(shù)日收益率來計算。

② ISI指標(biāo)的最小值為3.54，最大值為8.73，4.8和5.4是三分之一和三分之二位數(shù)。

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(編輯：蔡玲；校對：余華)

Research on Investor Sentiment and Its Impact on Stock Market

ZHOU Liang
(EditorialDepartmentofHunanUniversityofFinanceandEconomics,ChangshaHunan410205)

This paper selects all the weekly data of the four indexes, the turnover rate, the average price-earnings ratio and the historical fluctuation rate which were selected from the beginning of January 2011 to the end of March 2017, and constructs and examines the investor's emotional indicators and its impact on tide scale index. The results show that: the investor's emotional index can fit the trend of the stock index, and the correlation coefficient of the Shanghai Composite Index is 0.8552, and the correlation coefficient of the Shenzhen Composite Index is 0.8837; investor sentiment has a negative impact on the short-term stock index, but it has a positive impact on the stock index; for different size indices, during the low emotional period, the mid-disk index is the best, In the middle emotional period, the broader market index performed the best, and in the high emotional period, the best performance of small-cap index.

investor sentiment; stock index; scale effect

2017-04-19 基金項目：湖南財政經(jīng)濟(jì)學(xué)院青年教師科研基金項目“科技政策對湖南省全要素生產(chǎn)率的影響研究”(項目編號：Q201408)

周 亮(1986- )，男，湖南邵陽人，湖南財政經(jīng)濟(jì)學(xué)院學(xué)報編輯，碩士，研究方向：宏觀經(jīng)濟(jì)、金融工程

10.16546/j.cnki.cn43-1510/f.2017.03.011

F830.9

A

2095-1361(2017)03-0094-07