中國財政政策產業(yè)結構調整效應的實證分析
——基于1993-2012年省際面板數據

宋 來

（華東理工大學黨委宣傳部，上海200237）

中國財政政策產業(yè)結構調整效應的實證分析
——基于1993-2012年省際面板數據

宋 來

（華東理工大學黨委宣傳部，上海200237）

本文基于省際面板數據回歸模型，測算了財政政策調整產業(yè)結構的總量效應、區(qū)域效應、結構效應。研究發(fā)現：我國財政政策在總量上對產業(yè)結構調整的效應顯著，且在東部地區(qū)具有最大的正效應；財政收入結構政策對短期和長期產業(yè)結構調整都具有顯著的直接效應，但是財政支出結構政策對產業(yè)結構調整的直接影響不夠顯著；財政投資政策沒有發(fā)揮出優(yōu)化產業(yè)結構的作用。因此，提高財政政策調整產業(yè)結構的效果，應堅持市場調節(jié)為主、政策調節(jié)為輔的主基調，堅持周期調控政策與產業(yè)結構調整政策協調配合，堅持推進結構性減稅，不斷改善稅收結構。

財政政策產業(yè)結構總量效應結構效應區(qū)域效應

一、導言

2012年以來，我國國內生產總值（GDP）已連續(xù)三年低于8%的增長水平，正從高速增長向中速增長轉換，進入了經濟“新常態(tài)”的階段。增長階段轉換對宏觀經濟政策提出的課題是：如何創(chuàng)新宏觀調控方式，把政策重點放在轉變經濟發(fā)展方式、調整經濟結構、提高經濟運行的質量和效益上，從而為長期穩(wěn)定發(fā)展奠定更加堅實的基礎。產業(yè)結構是經濟結構的重要內容，經濟結構調整的主要任務是產業(yè)結構調整與優(yōu)化。運用財政政策對產業(yè)結構進行調節(jié)，是世界各國的一個通行做法，也是我國1993年以來財政政策實踐的一項重要內容。因此，定量評估財政政策調整產業(yè)結構的實際效果具有重要的現實意義。

財政政策是否有效地促進產業(yè)結構調整優(yōu)化，在經驗實證分析中結論并不一致。Nadiri and Mamuneas發(fā)現美國政府在基礎設施建設和研究開發(fā)方面的支出，對各產業(yè)的全要素生產率增長沒有多大貢獻；①Nadiri M.I.and T.P.Mamuneas，“Infrasturcture and Public R&D Investments，andtheGrowthofFactorProductivityinUS Mannufacturing Industries”，NBER Working Paper，No.4845，1994.Karolina and Torstensson認為財稅政策對高新技術發(fā)展具有不確定的效應；①Karolina E.，and J.Torstensson，“High-Technology Subsidies in General Equilibrium:A Sector-Specific Approach”，Canadian Journal of Economics，Vol.30，No.4b，1997，PP.1199-1201.Bennis發(fā)現財稅政策對高新技術發(fā)展具有負向效應。②So，Bennis Wai Yip，“Reassessment of the State Role in the Development of High-Tech Industry:A Case Study of Taiwai’s Hsinchu Science Park”，East Asia，Vol.23，No.2，2006，PP. 61-86.但是，Kuttner and Posen通過對日本1976-1999年財政政策的定量研究，認為減稅和增加財政支出都能有效促進消費和第三產業(yè)的發(fā)展，且減稅的產業(yè)結構效應更強。③Kuttner K.N.，and A.S.Posen.，“Fiscal Policy Effectiveness in Japan”，Journal of the Japanese and International Economies，Vol.16，No.4，2002，PP.536-558.

在國內，財政政策與產業(yè)結構調整之間的經驗關系也是研究的熱點之一。楊大楷和孫敏發(fā)現，公共投資對第一產業(yè)影響最小，對第三產業(yè)影響最大。④楊大楷、孫敏：《公共投資與宏觀經濟結構的實證研究》，《經濟問題》2009年第4期。王保滔等的實證檢驗也表明，政府稅收和財政支出對產業(yè)結構具有明顯的促進作用。⑤王保滔、張婷、楊一文：《財政政策的產業(yè)結構優(yōu)化效應分析》，《生產力研究》2014年第5期。但是，張杰和楊連星認為，長期以來地方政府的財政政策行為，對產業(yè)結構的調整造成了“鎖定”效應，從根本上弱化了中國產業(yè)結構升級的內生動力。⑥張杰、楊連星：《現階段中國財政政策對經濟結構“鎖定”效應的分析》，《江蘇社會科學》2013年第3期。中國人民大學宏觀經濟分析與預測課題組認為，財政支出和稅收政策導致了新興產業(yè)的產能過剩，并在分稅制框架下造成了全國范圍內的產業(yè)結構趨同。⑦中國人民大學宏觀經濟分析與預測課題組：《我國產業(yè)結構調整的新取向：市場驅動與激勵相容》，《改革》2013年第10期。張同斌和高鐵梅通過構建可計算一般均衡（CGE）模型表明，財政激勵政策比稅收優(yōu)惠政策更加有效地促進高新技術產業(yè)的產出增長。⑧張同斌、高鐵梅：《財稅政策激勵、高新技術產業(yè)發(fā)展與產業(yè)結構調整》，《經濟研究》2012年第5期。儲德銀和建克成實證發(fā)現，從總量上看，我國稅收政策有利于產業(yè)結構調整，而財政支出政策卻阻滯了產業(yè)結構升級；從結構上看，政府投資性支出和行政管理支出不利于產業(yè)結構調整，教育科技支出對產業(yè)結構調整有正向促進作用，所得稅與產業(yè)結構調整顯著正相關，商品稅對產業(yè)結構調整影響不顯著。⑨儲德銀、建克成：《財政政策與產業(yè)結構調整——基于總量與結構效應雙重視角的實證分析》，《經濟學家》2014年第2期。

已有研究主要存在以下兩個問題：一是對產業(yè)結構水平的度量指標，通常簡單地選取第三產業(yè)的產值比或就業(yè)比來代表，缺少綜合性度量；二是統計分析更多的是從國家層面進行的，運用區(qū)域面板數據估計方法的不多。事實上在我國，相對于中央政府，地方政府更是推進產業(yè)結構調整優(yōu)化的主體。

本文在第二部分中，簡要介紹統計分析模型、主要變量和數據處理；在第三部分中，利用我國1993-2012年省際數據，定量分析財政政策在產業(yè)結構調整中的總量效應、區(qū)域效應和結構效應；最后在第四部分中，提出了政策建議。

二、統計模型、主要變量與數據說明

筆者將使用省際面板數據回歸模型研究財政政策的總量效應、區(qū)域效應和結構效應，模型來自于對Chenery等⑩Chenery，H.，and S.M.，Syrquin，Patterns of Development，1950-1970.London：Oxford University Press，1975.11○的結構轉變基準模型的拓展：

H是被解釋變量，代表各省的產業(yè)結構水平。解釋變量由政策變量與控制變量組成，其中政策變量包括：czsr和czzc，分別表示各省的地方公共財政預算收入和預算支出占GDP的比重；zzs、yys、qysds、grsds，分別為各省的增值稅、營業(yè)稅、企業(yè)所得稅、個人所得稅占本省財政收入總量的比重；ggfw、wjkw、sb、nyzc，分別為各省一般公共服務支出、文教科衛(wèi)財政支出、社會保障財政支出、

11○Chenery，H.，Robinson，and S.M.，Syrquin，Industrialization and Growth：A Comparative Study.London：Oxford University Press，1986.農業(yè)財政支出占本省財政支出總量的比重。模型還納入了如下控制變量：sr，各省的居民人均收入，使用城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入與農村居民家庭人均純收入的均值；rk，各省年底總人口；fdi，各省實際利用外商直接投資額占本省GDP的比重；gdzctz，各省全社會固定資產投資占GDP的比重，用來表示物質資本深化程度；dkye，各省金融機構貸款余額占GDP的比重，用以表示貨幣政策狀態(tài)；zxs，各省的每萬人口中在校大學生數，表示人力資本發(fā)展水平。下標i和t分別代表第i個省份和第t年，β0、…、β1為待估的系數，ε為隨機擾動項。為解決變量間的內生性問題，sr、gdzctz、dkye、zxs分別滯后一期，對H指數、sr、rk、zxs等分別取對數。

樣本是1993-2012年除新疆和西藏以外的29個省、自治區(qū)、直轄市（以下簡稱“省”）的面板數據。數據來自《新中國六十年統計資料匯編》，以及全國、各省的統計年鑒。各省1991-1996年的文教科衛(wèi)財政支出為《新中國六十年統計資料匯編》中的“文教科衛(wèi)事業(yè)費”，1997年的文教科衛(wèi)財政支出為各省年鑒中科技三項費用、文教事業(yè)費、科學事業(yè)費、衛(wèi)生經費的總和，1998-2008年的文教科衛(wèi)財政支出為科技三項費用、文體廣播事業(yè)費、教育事業(yè)費、科學事業(yè)費、衛(wèi)生經費的總和，2008年后的文教科衛(wèi)財政支出由各省年鑒中的教育、科學技術、文化體育與傳媒、醫(yī)療衛(wèi)生加總而得。相關數據均已按居民消費價格指數剔除通貨膨脹（以1993年為基期）的影響。

估計方法采用面板數據回歸方法。在實證分析中，由于單一的橫截面數據或時間序列數據經常會有數據量較小、容易產生異方差或者存在多重共線性等缺點，人們就對面板數據及其建模進行了研究。①[美]巴爾塔基：《面板數據計量經濟分析（原書第4版）》，白仲林等譯，機械工業(yè)出版社2010年版，第10-29頁。面板數據模型通常有以下三類：一是混合回歸模型，個體之間的差異被忽略，從而可以把面板數據作為一個整體來研究；二是變截距模型，充分考慮到個體之間（即組間）的差異，尤其是對于時間序列較短且截面數據較多的樣本來說，更可以近似地認為模型參數主要與個體之間的差異有關，而受時間差異的影響較??；三是變系數模型，在變截距模型的基礎上，既要考慮組間的規(guī)模差異，又要考慮結構差異。

對面板數據模型進行估計時，首先需要檢驗樣本數據是符合混合回歸模型、變截距模型還是變系數模型。由于變系數模型過分追求展現自變量在組間和時間上的數據差異，在一定程度上損失了回歸分析對數據“一般性”的歸納力，因而在實證分析中，經常會假定斜率系數是常數，即假定個體之間的差異只表現在截距項上，這樣就只需從混合回歸模型與變截距模型中進行選擇。即使經檢驗后模型適合變截距模型，對系數的估計也面臨著固定效應模型與隨機效應模型兩種模型選擇，因而需要通過進一步的檢驗來判斷更適宜選用哪種模型。

由于面板數據模型中的系數參數可能隨著個體和時間的不同而改變，進而反映普通模型中被忽略的個體差異因素、時間因素的影響，同時又能通過特定的估計方法，來克服數據中容易出現的異方差、序列相關和自相關問題，因此估計的結果往往更合適。經過幾十年的發(fā)展，面板數據模型已發(fā)展成為一種比較熱門的統計分析方法。另外，面板數據非常適合研究多截面?zhèn)€體的動態(tài)調整過程，且既可以研究單一個體在一段時間內的變化情況，又可以分析不同個體在同一時點上的差異，故它能夠識別、測量單純使用橫截面或時間序列數據時所無法估計的影響。②但是，在實際分析中，面板數據模型對數據量的要求較高，且不一定能夠獲得，所以只有在已經收集好面板數據的情況下才能嘗試面板數據模型的分析。

三、財政政策調整產業(yè)結構效應的測算

1.我國產業(yè)結構水平的度量

把三次產業(yè)（主要是第三產業(yè)）的產值、從業(yè)人員數量的比重作為產業(yè)結構的簡單度量方法主要存在的問題是，無論使用哪一個產業(yè)的產值或就業(yè)結構來反映整體的產業(yè)結構水平，都是片面的。因此，確立全面反映產業(yè)結構的綜合指數，對于提高分析的科學性更有必要、更有意義。

周昌林和魏建良認為，分工與專業(yè)化是產業(yè)結構演進的決定因素，而勞動生產率提高是分工與專業(yè)化的必然結果，也是產業(yè)結構水平的集中體現。①周昌林、魏建良：《產業(yè)結構水平測度模型與實證分析——以上海、深圳、寧波為例》，《上海經濟研究》2007年第4期。他們依據分工與專業(yè)化理論構建了一個產業(yè)結構水平H指數。假設在產業(yè)系統中有n個產業(yè)部門，第i個產業(yè)在整個產業(yè)系統中的產出比重用ki表示，第i個產業(yè)的勞動生產率用hi衡量。如果第i個產業(yè)的產值為pi、從業(yè)人員數為li，則該產業(yè)的勞動生產率為pi/li。在實證研究中，可對勞動生產率加以開方處理，以提高水平變化的敏感性，即用勞動生產率來表示的第i個產業(yè)的產業(yè)結構水平系數為對于整個經濟體來說，產業(yè)結構的優(yōu)化不只體現在產業(yè)內部的結構升級方面，同時也體現在各產業(yè)間的產值和就業(yè)結構的變遷方面，故需將一、二、三次產業(yè)結構的水平系數h1、h2、h3用產值比重進行加權，以獲得三次產業(yè)總體結構水平指數H：

某個產業(yè)的勞動生產率越高、產出占比越大，說明該產業(yè)在產業(yè)結構水平形成中所發(fā)揮的作用越大；H值越大，說明總體產業(yè)結構水平就越高。

根據上述方法，利用各省數據，計算出1993-2012年29個省及全國范圍的H指數，結果如圖1所示，從中可以看出：

圖1 1993-2012年我國29個省、市、自治區(qū)的產業(yè)結構H指數

一是1993-2012年期間我國產業(yè)結構總體水平得到了很大程度的提高和優(yōu)化。從全國來看，產業(yè)結構水平H指數明顯地呈現出逐年遞增狀態(tài)，1993-2012年間從0.88增加到2.88，增長了3.27倍。從各省來看，發(fā)展最快的內蒙古增長了5.89倍，即使發(fā)展最慢的云南也增長了2.6倍。2005年以來，全國和各省的產業(yè)結構水平提升速度明顯加快，說明了近些年來我國在促進產業(yè)結構調整方面取得了一定的成效。

二是產業(yè)結構的區(qū)域發(fā)展水平很不平衡。雖然各省的產業(yè)結構都在改善，但是與區(qū)域經濟總體發(fā)展態(tài)勢相似，基本呈現出東部地區(qū)產業(yè)結構升級較快、西部地區(qū)相對較慢的態(tài)勢。上海、北京、天津、廣東等經濟發(fā)達地區(qū)的產業(yè)結構水平普遍優(yōu)于中西部地區(qū)，其中上海從1993年的1.426增長為2012年的4.315，年增長率高達10.7%；山西、內蒙古等地區(qū)產業(yè)結構水平在2000年后提升較快；產業(yè)結構水平提升較慢的主要是云南、海南。

三是產業(yè)結構水平的區(qū)域差異正在擴大。從圖1可以看到，自1993年以來，各省份的H指數從相對集中走向相對分散。東部地區(qū)與中西部地區(qū)的差距也在進一步擴大。1993-2012年期間，產業(yè)結構水平最高與最低指數之間的絕對差異從0.7擴大到2.4。

上述H指數主要是從結構升級的角度，動態(tài)地反映了產業(yè)結構變動情況及其問題。另外，如果從產業(yè)結構協調的角度分析，當前我國產業(yè)結構還存在以下主要問題：一是三次產業(yè)結構不協調。各產業(yè)產值比重結構不合理，且產值結構與就業(yè)結構不協調。二是各產業(yè)發(fā)展不均衡，缺乏自我調整優(yōu)化機制。農業(yè)的基礎地位仍然薄弱；工業(yè)大而不強，重化工業(yè)比重過大，產能過剩問題突出，工業(yè)產品附加值偏低，技術創(chuàng)新能力不足；服務發(fā)展不足，內部結構不合理，帶有公共服務性質的消費性服務業(yè)發(fā)展不足，而直接提升產品增加值的生產性服務比重也比較低。三是產業(yè)結構區(qū)域趨同性顯著。產業(yè)結構區(qū)域分工不明，與資源分布不相協調，各地產業(yè)結構相似度較高。四是資源、能源和環(huán)境問題比較突出。工業(yè)重化工化帶來的結果是資源和能源消耗大，污染排放強度大。

2.財政收支總量的政策效應

在上述模型中，政策變量只選擇財政收支總量。它們先后以三種方式引入：方程1只引入財政收入；方程2只引入財政支出；方程3同時引入財政收支，這樣可以在控制一個政策變量的影響后獲得另一個政策變量的直接影響。分別使用Stata11.0軟件進行混合回歸以及固定效應、隨機效應模型的檢驗，結果顯示最終應選擇隨機效應模型。如表1所示：主要控制變量的系數符號和大小沒有發(fā)生明顯的變化，說明估計結果是穩(wěn)健的。從中可以得出兩點結論：

一是財政收支在總量規(guī)模上，均能夠對當期的產業(yè)結構發(fā)展水平產生統計上顯著的正效應。在方程1中，當期財政收入占GDP的比重增加1%，H指數就會增加0.69%。在方程2中，當期財政支出占GDP的比重增加1%，H指數就會增加0.40%。該結果表明，1993-2012年我國財政政策對產業(yè)結構升級產生了積極影響，且財政收入政策效應大于財政支出政策。二是財政支出總量政策的直接影響顯著，而財政收入總量政策的直接影響不夠顯著。方程3同時引入了財政收入和財政支出總量指標變量，可以比較財政收支兩個政策的直接影響。雖然兩個政策變量的系數符號未發(fā)生變化，但是系數值都減小了，分別減小到0.42和0.31，且財政收入的系數變得在統計上不顯著。這說明財政收入總量政策主要通過影響財政支出總量來影響產業(yè)結構，收入政策的直接影響不顯著，而財政支出總量政策對產業(yè)結構調整的影響比較直接。

3.財政收支總量政策效應的區(qū)域比較

把29個省按照東、中、西三區(qū)域劃分法分為三組，可以進行財政政策調整產業(yè)結構效應的區(qū)域比較。對于每個地區(qū)，按照上述相同的做法，分別估計方程1、方程2和方程3。表2給出了每個隨機效應模型估計出的政策變量系數。

可以看到，財政收支政策對于不同區(qū)域的產業(yè)結構變動具有不同的影響，在東部地區(qū)具有最大的正效應，而在中西部地區(qū)的影響不夠顯著。具體表現在：在東部地區(qū)，財政收支政策都對產業(yè)結構具有顯著的正效應，但財政收入政策的直接影響是不顯著的負效應，財政支出政策的直接影響是顯著的較大的正效應。這意味著，以增支減稅為特征的擴張性財政政策有利于東部地區(qū)產業(yè)結構調整。在中部地區(qū)，財政收入政策對產業(yè)結構具有不顯著的正效應，且其直接影響也是不顯著的正效應；財政支出政策對產業(yè)結構具有不顯著的負效應，且其直接影響也是不顯著的負效應。即以增稅減支為特征的緊縮性財政政策，有利于中部地區(qū)產業(yè)結構調整。在西部地區(qū)，財政收入政策對產業(yè)結構具有顯著的正效應，其直接影響也是正的，但統計上不顯著；財政支出政策對產業(yè)結構具有不顯著的正效應，且其直接效應也是不顯著的正效應。這說明以增稅為融資手段的擴張性財政支出政策，有利于西部地區(qū)產業(yè)結構調整，但具體效果在統計上不顯著。

表1 我國財政政策調整產業(yè)結構的總量效應

4.財政收支結構的政策效應比較

就調整產業(yè)結構的目的而言，財政政策的結構機制更為重要。表3給出了省際面板數據隨機效應模型估計結果，從方程4到方程8中分別引入了財政政策總量指標和結構指標。主要控制變量和結構變量的系數符號、大小和顯著性在五個模型中相對一致，可以認為結果是穩(wěn)健的。從中可以得出兩點結論：

表2 我國財政政策調整產業(yè)結構效應的區(qū)域比較

一是財政收入結構政策對當期產業(yè)結構具有顯著的影響。方程4表明，在控制住財政收入總量效應后，增加營業(yè)稅的比重，對產業(yè)結構產生較小的負效應，且在統計上是顯著的。這是因為營業(yè)稅主要面向服務業(yè)征收，不利于第三產業(yè)的發(fā)展。這個結果也表明對服務業(yè)實施“營改增”措施是有必要的。增加個人所得稅的比重，對產業(yè)結構將產生非常小的正效應，這主要是因為個人所得稅在調節(jié)個人收入分配中具有一定的效果。然而，變動增值稅的比重，對當期產業(yè)結構幾乎不產生直接影響，這可能與增值稅具有中性稅收的特征有關，而且增值稅對產業(yè)結構的影響可能是長期的。變動企業(yè)所得稅的比重，對當期產業(yè)結構也幾乎不產生直接影響。

二是財政支出結構政策對當期產業(yè)結構的影響不顯著。雖然在方程5中，農業(yè)財政支出的比

重具有顯著的負效應（增大農業(yè)財政支出比重對發(fā)展第一產業(yè)有利，但不利于整個產業(yè)結構的高度化），但在其它方程中，影響都不顯著，故可認為農業(yè)財政支出比重具有不顯著的負效應；調整一般公共服務支出的比重對產業(yè)結構的影響，在方程5中具有不顯著的正效應，而在其它方程中具有不顯著的負效應；文教科衛(wèi)和社會保障財政支出，對產業(yè)結構的影響也都不顯著。

表3 我國財政政策調整產業(yè)結構的結構效應估計結果

四、主要結論與政策建議

上述統計分析表明：我國財政政策在總量上對產業(yè)結構調整具有顯著的效應；財政政策對于產業(yè)結構具有不同的區(qū)域影響，在東部地區(qū)具有最大的正效應，而在中西部地區(qū)的影響不顯著；財政收入結構政策對產業(yè)結構調整具有顯著的直接效應，但是財政支出結構政策對產業(yè)結構調整的直接影響不顯著。特別是，作為積極財政政策主要內容的擴張性財政投資政策，不僅沒有發(fā)揮優(yōu)化產業(yè)結構的作用，反而對長期產業(yè)結構調整起到了阻礙作用。因此，提高財政政策調整產業(yè)結構的效果，應重點加強以下幾方面工作：

一是堅持市場調節(jié)為主，政策調節(jié)為輔的主基調。財政政策要有利于發(fā)揮市場調節(jié)機制的作用。要深化經濟體制改革，進一步簡政放權，不斷健全市場運行機制，充分發(fā)揮市場機制在資源配置中的決定性作用。要深化財稅體制改革，努力消除扭曲的政策激勵，在事權和財權相統一的原則下合理安排中央和地方財政的收支范圍，充分調動地方政府在推進產業(yè)結構調整中的積極性。

二是堅持周期調控政策與產業(yè)結構調整政策協調配合。在調控總需求以穩(wěn)增長的同時，綜合運用財稅措施，鼓勵和引導新興產業(yè)發(fā)展，抑制和淘汰落后產能，實現對產業(yè)結構的有效調節(jié)和優(yōu)化。結合產業(yè)結構調整的重點方向，合理選擇投資結構，有效引導民間投資，同時也應逐步降低財政投資支出比重，加大對科教、環(huán)保等方面的投入。

三是堅持推進結構性減稅，不斷改善稅收結構。當前，應繼續(xù)完善以“有增有減、結構性調整”為特征的結構性減稅方案，改革稅制結構，在增稅和減稅之間，引導產業(yè)發(fā)展，優(yōu)化產業(yè)結構。繼續(xù)深入推進“營改增”工作，減少第三產業(yè)的稅負，增強第三產業(yè)的發(fā)展活力。加大對中西部地區(qū)投資的稅收優(yōu)惠力度，為企業(yè)投資中西部地區(qū)創(chuàng)造良好的環(huán)境，調整和優(yōu)化區(qū)域產業(yè)布局。

（責任編輯：余風）

An Statistical Analysis of the Effect of Fiscal Policy on Industrial Structure Adjustment in China Based on the Panel Data Model

SONG Lai
（East China University of Science and Technology，Shanghai 200237，China）

In this paper，we have a quantitative study on the total effect，regional effect，and structure effect on the fiscal policy to adjust the industrial structure，based on the Panel Data Model using data of provinces in China.It is found that China’s fiscal policy to adjust the industrial structure have significant effects on the total amount，and the eastern region has the largest positive effect.Policies on the structure of fiscal revenue to adjust the industrial structure have significant direct effects，while fiscal expenditure structure policies have no significant direct impacts；financial investment policies haven’t optimized the industrial structure.

fiscal policy；industrial structure；total effect；structure effect；regional effect

宋來（1976-），男，安徽桐城人，華東理工大學副教授，博士，研究方向為產業(yè)經濟學。

F812.2

A

1008-7672（2017）04-0080-09