基于Shapley值法的中國(guó)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新差異解釋

曹 薇，邱榮燕

（太原理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，太原 030024）

0 引言

目前，我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)已由要素驅(qū)動(dòng)、投資驅(qū)動(dòng)向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)移。而內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論認(rèn)為，技術(shù)創(chuàng)新是一國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的源泉和動(dòng)力，截止2015年，我國(guó)技術(shù)創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率已超過(guò)50%，但由于創(chuàng)新系統(tǒng)資源配置方面存在差異，各區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新增長(zhǎng)仍表現(xiàn)出巨大的不平衡性，這恰是導(dǎo)致我國(guó)區(qū)域發(fā)展不平衡的一個(gè)重要原因?；诖?，本文以區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新差異為研究對(duì)象，借鑒Shorrocks提出的Shapley分解過(guò)程，嘗試探究區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新差異的影響關(guān)系和互動(dòng)機(jī)制，借此明晰各影響因素對(duì)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新差異的貢獻(xiàn)度。

1 區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新影響因素及作用機(jī)理

區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新作為一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)，受到多種因素的影響，是一個(gè)多要素互動(dòng)的過(guò)程。為了闡明區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新作用機(jī)理，本文通過(guò)對(duì)Cooke等（1996）[1]、Schneider（2005）[2]、Caniels等（1996，1999）[3,4]等相關(guān)文獻(xiàn)的梳理，選取具體相關(guān)指標(biāo)，度量區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新差異的形成條件。在度量指標(biāo)選取方面，很多學(xué)者從知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)[5]、金融發(fā)展[6]、研發(fā)物質(zhì)資本投入[7]、研發(fā)人力資本投入[8]、貿(mào)易開(kāi)放程度[12]、人才集聚的知識(shí)創(chuàng)造與獲取[10]、產(chǎn)業(yè)聚集水平[11]、市場(chǎng)化程度[13]、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平[13]等不同側(cè)面驗(yàn)證了各要素對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的作用。

上述研究拓寬了學(xué)界對(duì)于區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新差異的認(rèn)識(shí)，但沒(méi)有解釋多種影響因素之間的交互影響，亦不足以說(shuō)明整個(gè)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新系統(tǒng)的生成機(jī)制，因此本文首先構(gòu)建概念模型，見(jiàn)圖1。并分別考察各因素的作用機(jī)理，從而可更確切地反映各影響因素對(duì)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新系統(tǒng)功能發(fā)揮的差異。

圖1 概念模型

（1）知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)。知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)是指法律對(duì)專利所有者在一定期限內(nèi)享有“壟斷所有權(quán)”的保護(hù)，從而保護(hù)專利所有者持續(xù)創(chuàng)新的積極性，而只有持續(xù)不斷的創(chuàng)新才能積累技術(shù)存量，最終推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新能力的提升。因此，知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度對(duì)技術(shù)創(chuàng)新具有積極意義，即隨著知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)力度的增加，技術(shù)創(chuàng)新水平會(huì)不斷提高。

（2）金融發(fā)展。金融發(fā)展水平的高低是影響技術(shù)創(chuàng)新的重要變量，其主要通過(guò)資本供給、風(fēng)險(xiǎn)管理等功能來(lái)促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新，金融發(fā)展對(duì)技術(shù)創(chuàng)新有一定的正向促進(jìn)作用，即金融發(fā)展水平越高，技術(shù)創(chuàng)新能力越強(qiáng)。然而，不同區(qū)域金融發(fā)展水平存在一定的差異，對(duì)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新能力促進(jìn)作用也存在一定的差異。

（3）研發(fā)物質(zhì)資本投入。研發(fā)物質(zhì)資本投入是技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的重要組成部分，是形成技術(shù)創(chuàng)新能力的物質(zhì)基礎(chǔ)，為創(chuàng)新活動(dòng)開(kāi)展提供保障，同時(shí)，科學(xué)實(shí)驗(yàn)的開(kāi)展和科技成果的轉(zhuǎn)化要求有充足的資金支撐。因此研發(fā)物質(zhì)資本投入對(duì)技術(shù)創(chuàng)新有正向的促進(jìn)作用，即隨著對(duì)研發(fā)物質(zhì)資本投入力度的加大，技術(shù)創(chuàng)新能力會(huì)越強(qiáng)。

（4）研發(fā)人力資本投入。研發(fā)人員作為技術(shù)創(chuàng)新成果的創(chuàng)造者和傳播者，是技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的另一重要組成部分，同時(shí)，人力資本的質(zhì)量和內(nèi)部結(jié)構(gòu)以及與其他要素的配置比例都影響著技術(shù)創(chuàng)新的水平和效率。因此，隨著對(duì)研發(fā)人力資本投入力度的加大，技術(shù)創(chuàng)新水平將不斷提高。

（5）貿(mào)易開(kāi)放程度。國(guó)際貿(mào)易的相關(guān)理論表明，對(duì)外貿(mào)易會(huì)把本國(guó)的產(chǎn)品市場(chǎng)范圍擴(kuò)大到國(guó)際產(chǎn)品市場(chǎng)，產(chǎn)品市場(chǎng)的擴(kuò)大和國(guó)際企業(yè)的激烈競(jìng)爭(zhēng)會(huì)迫使企業(yè)不斷進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新，提高產(chǎn)品技術(shù)含量[9]，因此貿(mào)易開(kāi)放程度對(duì)技術(shù)創(chuàng)新有正向的促進(jìn)作用，即隨著貿(mào)易開(kāi)放程度的加大，技術(shù)創(chuàng)新水平會(huì)不斷提高。

（6）人才集聚的知識(shí)創(chuàng)造與獲取。人才集聚的知識(shí)創(chuàng)造與獲取反映人才獲取、吸收現(xiàn)有知識(shí)進(jìn)而創(chuàng)造新知識(shí)的能力，便利的獲取知識(shí)的途徑會(huì)吸引人才的流入，縮短信息知識(shí)交流的距離，增加人才之間相互交流和學(xué)習(xí)的時(shí)間，有利于激發(fā)人才的創(chuàng)新意識(shí)。因此隨著人才集聚的知識(shí)創(chuàng)造與獲取能力的提高，技術(shù)創(chuàng)新水平也會(huì)不斷提高。

（7）產(chǎn)業(yè)聚集水平。產(chǎn)業(yè)集聚是技術(shù)創(chuàng)新的載體，能夠加速研發(fā)人員創(chuàng)造的科研成果、知識(shí)、信息的快速傳播，并且能夠強(qiáng)化知識(shí)的溢出效應(yīng)，進(jìn)而加快企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，即隨著產(chǎn)業(yè)集聚水平的提高，技術(shù)創(chuàng)新水平將有所提高。然而不同地區(qū)的產(chǎn)業(yè)集聚水平不同，在一定程度上，將會(huì)導(dǎo)致地區(qū)之間技術(shù)創(chuàng)新的差異。

（8）市場(chǎng)化程度。市場(chǎng)化程度對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響在學(xué)界一直存有爭(zhēng)議，Schumpete提出壟斷是技術(shù)創(chuàng)新的先決力量，認(rèn)為壟斷程度與技術(shù)創(chuàng)新成正比。Arrow則對(duì)此持不同觀點(diǎn)，認(rèn)為完全競(jìng)爭(zhēng)比壟斷的市場(chǎng)結(jié)構(gòu)更有利于技術(shù)創(chuàng)新。從以往研究來(lái)看，市場(chǎng)化程度與創(chuàng)新能力的關(guān)系在不同地區(qū)、不同行業(yè)之間存在一定差異。

（9）經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的高低直接決定著經(jīng)濟(jì)環(huán)境的優(yōu)劣。區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高，經(jīng)濟(jì)綜合實(shí)力會(huì)不斷增強(qiáng)，進(jìn)而推動(dòng)經(jīng)濟(jì)要素的合理布局，同時(shí)也可以增強(qiáng)區(qū)域人才吸引力，形成人才聚集區(qū)，繼而加快知識(shí)創(chuàng)新和技術(shù)進(jìn)步的速度，因此經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)技術(shù)創(chuàng)新有正向的促進(jìn)作用，即經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)的地區(qū)，越有利于技術(shù)創(chuàng)新水平的提高。

2 研究方法

2.1 變量、數(shù)據(jù)及理論模型的構(gòu)建

2.1.1 變量的選取

在上述影響因素作用機(jī)理分析基礎(chǔ)上，本文選取的度量指標(biāo)如表1所示。

2.1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

基于數(shù)據(jù)的可獲得性和統(tǒng)計(jì)口徑差異性，選取中國(guó)1998—2014年29個(gè)省、市、自治區(qū)的省際面板數(shù)據(jù)作為樣本，由于西藏和新疆部分?jǐn)?shù)據(jù)嚴(yán)重缺失，因此在實(shí)際分析過(guò)程中將其剔除。本文原始數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)金融年鑒》，所有檢驗(yàn)均使用stata14.0軟件。各指標(biāo)的描述分析如表2所示。

表1 變量的選取

表2 各指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)量

2.1.3 理論模型構(gòu)建

目前，分析區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新差異，常用理論有集群理論、三重螺旋理論和創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)理論。本文根據(jù)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新差異的投入—產(chǎn)出關(guān)系，選取柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)對(duì)應(yīng)的技術(shù)創(chuàng)新函數(shù)方程進(jìn)行理論測(cè)度，具體理論模型如下：

其中，dpa表示技術(shù)創(chuàng)新，pa表示知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)，fd表示金融發(fā)展，rde表示研發(fā)物質(zhì)資本投入，rdp表示研發(fā)人力資本投入，open表示貿(mào)易開(kāi)放程度，k表示人才集聚的知識(shí)創(chuàng)造與獲取，lq表示產(chǎn)業(yè)聚集水平，market表示市場(chǎng)化程度，pgdp表示經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,αi(i=1,2,…,9)，εit分別表示相應(yīng)解釋變量的技術(shù)創(chuàng)新的彈性，表示隨機(jī)效應(yīng)。對(duì)式（1）兩邊取對(duì)數(shù)，可得：

在進(jìn)行面板回歸分析之前，需要對(duì)有關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)，驗(yàn)證模型的適用條件。本文將按下述步驟進(jìn)行相關(guān)檢驗(yàn)。

2.2 單位根檢驗(yàn)與協(xié)整檢驗(yàn)

當(dāng)變量之間不是同階單整時(shí)，若至少有兩個(gè)解釋變量的單整階數(shù)高于被解釋變量的單整階數(shù)時(shí)，則可對(duì)變量進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。由表3估計(jì)結(jié)果可知，可對(duì)變量進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，因此，本文采用Kao檢驗(yàn)和Pedroni檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。

表3 面板數(shù)據(jù)的單位根檢驗(yàn)

表4 Kao檢驗(yàn)和Pedroni檢驗(yàn)結(jié)果

表4的檢驗(yàn)結(jié)果表明，除Panel v、Panel rho和Group-rho，其余統(tǒng)計(jì)量在5%的顯著性水平下均顯著，即拒絕不存在協(xié)整關(guān)系的原假設(shè)，因此可表明lndpa與lnpa、lnfd、lnrde、lnrdp、lnopen、lnk、lnlq、lnpgdp、lnmarket存在協(xié)整關(guān)系，可直接對(duì)式（1）進(jìn)行面板回歸。

3 基于Shapley的區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新差異分解

基于回歸分析的Shapley值分解法，既可以解釋影響因素對(duì)因變量差異的單獨(dú)貢獻(xiàn)，又能合并分解出某一大類影響因素的總體貢獻(xiàn)，并能很好地處理殘差項(xiàng)的影響[15]。鑒于此，本文采用shapley值法對(duì)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新之間的差異進(jìn)行分析，剖析各影響因素對(duì)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新差異的貢獻(xiàn)度。

3.1 區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新差異整體分析情況

首先，將全部地區(qū)劃分為東、中、西部3個(gè)區(qū)域，通過(guò)1998—2014年間東中西部技術(shù)創(chuàng)新的均值來(lái)直觀對(duì)比區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新的差距，結(jié)果見(jiàn)圖2。

圖2 1998—2014年中國(guó)東中西部區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新變化趨勢(shì)

由圖2可知，從東、中、西區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新的絕對(duì)值來(lái)看，1998—2014年間，尤其在2006年之后，三大區(qū)域的技術(shù)創(chuàng)新差異呈現(xiàn)明顯的梯度特征，即東部技術(shù)創(chuàng)新均值高于中西部地區(qū)以及全國(guó)水平，中部地區(qū)高于西部，中西部地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新的均值均低于全國(guó)水平。另外，從三大區(qū)域的相對(duì)增長(zhǎng)速度來(lái)看，東部的技術(shù)創(chuàng)新能力增長(zhǎng)速度最快，西部的技術(shù)創(chuàng)新能力增長(zhǎng)速度最慢，全國(guó)技術(shù)創(chuàng)新的增長(zhǎng)速度高于中西部地區(qū)，但低于東部地區(qū)。

為進(jìn)一步考察地區(qū)之間技術(shù)創(chuàng)新的差異，將各省技術(shù)創(chuàng)新在1998—2014年之間的均值進(jìn)行橫向?qū)Ρ?，結(jié)果如圖3所示。

圖3 1998—2014年各省技術(shù)創(chuàng)新均值

由圖3可知，從左往右，依次為東部各省份，中部各省份，西部各省份，且在1998—2014年間東部各省份之間的技術(shù)創(chuàng)新能力差距較大，并且東部大部分省份的技術(shù)創(chuàng)新能力明顯高于中部和西部地區(qū)。中部地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新能力和西部地區(qū)差距相當(dāng)，但中部地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新能力平均水平略高于西部地區(qū)。

為了精確反映中國(guó)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新的差距及變化趨勢(shì)，此處，采用基尼系數(shù)（Gini）、Theil指數(shù)（GE1)以及對(duì)數(shù)離差均值（GE0)對(duì)中國(guó)各省市的技術(shù)創(chuàng)新差距做進(jìn)一步的測(cè)算，其中，Gini系數(shù)是對(duì)中等技術(shù)創(chuàng)新水平敏感，Theil指數(shù)（GE1）對(duì)較高水平的技術(shù)創(chuàng)新變化敏感，對(duì)數(shù)離差均值（GE0)對(duì)較低水平的技術(shù)創(chuàng)新變化敏感。具體測(cè)算結(jié)果如圖4、下頁(yè)圖5所示。

圖4 1998—2014年各省技術(shù)創(chuàng)新差異情況

圖5 1998—2014年各省技術(shù)創(chuàng)新差異增長(zhǎng)率

由圖4可以看出，不同指標(biāo)測(cè)算的技術(shù)創(chuàng)新差異表現(xiàn)出相似的變化趨勢(shì)，且從3個(gè)指標(biāo)的變動(dòng)情況來(lái)看，各區(qū)域間技術(shù)創(chuàng)新的不平衡呈現(xiàn)明顯的階段性。1998—2011年，技術(shù)創(chuàng)新的區(qū)域差距呈發(fā)散的趨勢(shì)，2011年各區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新的基尼系數(shù)（Gini）、Theil指數(shù)（GE1)以及對(duì)數(shù)離差均值（GE0)同時(shí)達(dá)到最大值。2011年之后，區(qū)域間的技術(shù)創(chuàng)新差距逐漸縮小，但與1998年相比，仍存在較大的差距。

由圖5可以看出，1998—2014年，Theil指數(shù)（GE1)和對(duì)數(shù)離差均值（GE0)的增長(zhǎng)率變化較大，基尼系數(shù)（Gini）的增長(zhǎng)率變化最小。以2000年為例，Theil指數(shù)（GE1)的增長(zhǎng)率為23.14%，對(duì)數(shù)離差均值（GE0)的增長(zhǎng)率為18.58%，基尼系數(shù)（Gini）的增長(zhǎng)率為10.08%。2011年之后，3個(gè)指標(biāo)的增長(zhǎng)率開(kāi)始為負(fù)，表明才2011年開(kāi)始，各區(qū)域的技術(shù)創(chuàng)新差異在逐漸的縮小。

3.2 分解回歸方程的確定

用Shorrocks提出的Shapley法來(lái)分解各解釋變量對(duì)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新差異的影響,首先要確定分解的回歸方程。采用式（1）所建立的技術(shù)創(chuàng)新函數(shù)方程，通過(guò)Hausman檢驗(yàn)確定分解回歸方程，檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示。

表5 面板數(shù)據(jù)的估計(jì)結(jié)果

由表5估計(jì)結(jié)果可知，Hausman檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果P值較小，因此支持面板模型設(shè)定為固定效應(yīng)模型，其表達(dá)式為：

估計(jì)結(jié)果顯示，在5%的顯著性水平下，各影響因素對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響都顯著，且系數(shù)均為正，表明各變量對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響表現(xiàn)為正向的促進(jìn)作用，這與前文的假設(shè)相一致。同時(shí)，從各解釋變量的系數(shù)值來(lái)看，產(chǎn)業(yè)聚集水平（lnlq）對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響最大，市場(chǎng)化程度（lnmarket）次之。

3.3 Shapley值分解結(jié)果

基于前文對(duì)基尼系數(shù)（Gini）、Theil指數(shù)（GE1)以及對(duì)數(shù)離差均值（GE0）三大指標(biāo)的計(jì)算，以式（3）作為技術(shù)創(chuàng)新差異分解的回歸方程，分解結(jié)果如表6所示。

表6 29個(gè)省市區(qū)技術(shù)創(chuàng)新差異分解結(jié)果 （單位：%）

表6表明，在影響各區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新差距的變量中，產(chǎn)業(yè)集聚水平（lnlq）的貢獻(xiàn)最大，平均貢獻(xiàn)率達(dá)22.45%，之后依次為：研發(fā)物質(zhì)資本（lnrde）、市場(chǎng)化程度（lnmarket）、研發(fā)人力資本投入（lnrdp）、人才集聚的知識(shí)創(chuàng)造與獲?。╨nk）、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)（lnpa）、貿(mào)易開(kāi)放程度（lnopen）、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（lnpgdp）、金融發(fā)展（lnfd），其中市場(chǎng)化程度和人才聚集的知識(shí)創(chuàng)造與獲取對(duì)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新的貢獻(xiàn)率相當(dāng)，僅差0.21%。

4 結(jié)論

本文利用1998—2014年29個(gè)省際面板數(shù)據(jù)，采用基尼系數(shù)（Gini）、Theil指數(shù)（GE1)以及對(duì)數(shù)離差均值（GE0)對(duì)中國(guó)各區(qū)域的技術(shù)創(chuàng)新差距進(jìn)行測(cè)算，發(fā)現(xiàn)各區(qū)域之間以及東、中、西三大區(qū)域之間的技術(shù)創(chuàng)新存在明顯差距，并在構(gòu)建了C—D生產(chǎn)函數(shù)的基礎(chǔ)上，運(yùn)用Shapley值分解方法實(shí)證研究了中國(guó)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新差異的成因，得出以下結(jié)論：

（1）在2011年之前，地區(qū)之間技術(shù)創(chuàng)新差距呈發(fā)散態(tài)勢(shì)，2011年之后，差距有所縮小。

（2）采用固定效應(yīng)估計(jì)的面板回歸結(jié)果顯示：知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)、金融發(fā)展水平、研發(fā)物質(zhì)資本投入、研發(fā)人力資本投入、貿(mào)易開(kāi)放程度、人才集聚的知識(shí)創(chuàng)造與獲取、產(chǎn)業(yè)聚集水平、市場(chǎng)化程度、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平都對(duì)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生正向的促進(jìn)作用。其中：

各區(qū)域之間產(chǎn)業(yè)聚集水平（lnlq）的差異是形成區(qū)域間技術(shù)創(chuàng)新差異的首要原因。從省際視角看，采用基尼系數(shù)（Gini）、Theil指數(shù)（GE1)以及對(duì)數(shù)離差均值（GE0)指標(biāo)計(jì)算的貢獻(xiàn)率結(jié)果表明各區(qū)域的產(chǎn)業(yè)集聚水平是造成區(qū)域之間技術(shù)創(chuàng)新差異最重要的因素，平均貢獻(xiàn)率為22.45%。

研發(fā)物質(zhì)資本投入（lnrde）的差異是形成區(qū)域間技術(shù)創(chuàng)新差異的重要原因。從省際視角看，各區(qū)域的研發(fā)物質(zhì)資本投入是省際區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新差異的第二大貢獻(xiàn)因素，平均貢獻(xiàn)率達(dá)到14.41%。

各區(qū)域之間市場(chǎng)化程度（lnmarket）、研發(fā)人力資本投入（lnrdp）、人才集聚的知識(shí)創(chuàng)造與獲?。╨nk）、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)（lnpa）、貿(mào)易開(kāi)放程度（lnopen）、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（lnpgdp）、金融發(fā)展（lnfd）的差異對(duì)各區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新的差異有顯著影響。平均貢獻(xiàn)率分別達(dá)到13.42%、13.21%、12.34%、11.03%、6.21%、5.57%、1.36%。