孙赵勇等 : 中国能源消耗与废气排放关系研究原因, 并研究工业产出能源消耗及废气排放三者之间的关系, 寻求减少能耗与废气等污染物排放的增长模式工业是三次产业中能耗最多的产业, 影响工业能源消耗和碳排放因素的研究多采用因素分解法吴巧生成金华 (2006) 运用拉氏指数及其分解模型对中国能源消耗

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1 494 西安理工大学学报 JournalofX anunverstyoftechnology(2012)vol.28no.4 文章编号 : (2012) 中国能源消耗与废气排放关系研究孙赵勇 1,2, 史耀波 1 1, 于睿 (1. 西安理工大学经济与管理学院, 陕西西安 ;2. 西北大学经济管理学院, 陕西西安 ) 摘要 : 采用 LMDI 法分析了影响我国能源消耗量和二氧化碳排放的因素, 结果显示工业产出效应是导致我国能源消耗量和二氧化碳排放增长的主要因素, 工业结构调整没有明显影响能源消耗量的变化 ; 节能技术的应用大大降低了能源的消耗, 但环保技术没有广泛使用, 产业在区域的调整并未使得二氧化碳的排放得以降低 ; 基于向量误差修正模型研究了工业产出能源消耗废气排放之间的关系 ; 研究显示废气排放量增长率呈现波动特点的多少主要由生产过程中的能源决定, 能源的消耗量具有一定的稳定性关键词 : 能源强度 ; 废气排放 ; 对数平均指数法 ; 向量误差修正模型中图分类号 :F426 文献标志码 :A ResearchontheRelatonshpBetweenEnergyConsumptonandExhaust GasEmsonnChna SUNZhaoyong 1,2,SHIYaobo 1,YURu 1 (1.FacultyofEconomcsandManagement,X anunverstyoftechnology,x an710054,chna; 2.SchoolofEconomcsandManagement,NorthwestUnversty,X an710127,chna) Abstract:LMDImethodsadoptednthspapertoanalyzethefactorsafectngenergyconsumptonand CO 2 emsonsnourcounty.theresultsndcatethatndustraloutputefectsarethemanfactorslead ngtothegrowthnenergyconsumptonandco 2 emsonsnourcountry,whlethendustralstructure adjustmentcannotobvouslyafectthechangesnenergyconsumpton;theapplcatonofenergy savng technologyhadgreatlyreducedenergyconsumpton,buttheenvronmentalprotectontechnologycannot bewdelyusedsothatndustryntheregonaladjustmentcannotdecreaseco 2 emsons.accordngly, basedonvectorerorcorectonmodel,therelatonshpsamongndustraloutput,energyconsumpton andexhaustgasemsonsarestudednthspaper.accordngly,researchresultshavesupportedthea boveconclusons.thegrowthratenexhaustgasemsonsappearstohavethefluctuatngcharacterstcs determnedbytheenergynproductonprocessothatenergyconsumptonsofacertanstablty. Keywords:energyntensty;exhaustgasemson;LMDI;VECM 年我国工业获得较快地增长, 同时能源需求量和废气排放量也大幅增加, 能源消耗量翻了一番, 废气排放增加了二倍中国资源并不丰富且生态环境较为脆弱, 传统的粗放型增长模式难以为继, 中国经济的可持续增长难以回避能源和环境问题国家十二五规划明确提出, 到 2015 年单位国内生产总值二氧化碳排放比 2010 年下降 17%, 单位国内生产总值消耗比 2010 年下降 16% 我国中央经济工作会议提出了 2011 年二氧化碳排放强度要比 2010 年下降 3.5% 左右的目标要求要减少能源消耗和废气等污染物的排放, 必须从整体上分析能源消耗增加和废气等污染物排放增加的收稿日期 : 基金项目 : 陕西省软科学研究基金资助项目 (2011KRM02,2010KRZ04); 西安市软科学研究基金资助项目 (HJ1104 1); 陕西省青年科技新星基金资助项目 (2012KJXX 36); 中国博士后第 51 批基金面上项目 (2012M512018); 西安理工大学博士基金资助项目 ( , ) 作者简介 : 孙赵勇 (1978 ), 男, 山西绛县人, 讲师, 研究方向为技术创新资源环境与经济增长 E mal:dakuamao@126.com

2 孙赵勇等 : 中国能源消耗与废气排放关系研究原因, 并研究工业产出能源消耗及废气排放三者之间的关系, 寻求减少能耗与废气等污染物排放的增长模式工业是三次产业中能耗最多的产业, 影响工业能源消耗和碳排放因素的研究多采用因素分解法吴巧生成金华 (2006) 运用拉氏指数及其分解模型对中国能源消耗强度进行分解, 认为中国能源消耗强度下降主要是各产业能源使用效率提高的结果工业二氧化碳排放总量的影响因素可以分解为人口经济发展因素能源消费结构 ( 工业结构 ) 能源强度以及二氧化碳排放系数改革开放 30 年来中国能源消耗量不断攀升, 而 GDP 能源消耗强度却呈下降态势产业结构变动对能源消耗量贡献不明显, 大多数研究认同效率份额对能源消耗强度的下降起主要作用现有研究主要是采用 PDM2 拉氏指数等方法分解能源强度, 研究影响能源强度变化的原因, 采用加和法分解二氧化碳排放的变化, 以探寻二氧化碳排放变化的原因本研究改变传统分解能源强度的方法, 采用对数平均指数法 (LMDI) 分行业研究我国能源消耗量增加的原因将能源强度工业结构节能技术纳入影响能源消费变化影响因素的分析框架采用分行业分地区数据研究我国二氧化碳排放增加的主要原因, 较为直观地观察到产业地区间转移环保技术对二氧化碳排放的影响由于能源消耗量废气排放量与工业产出值三者之间有很强的关联性, 视能源消耗废气排放和工业产出为一个系统, 使用 VECM 模型分析三者短期冲击与长期均衡的关系 1 能源消耗的影响因素分析 1.1 研究方法设计对能源消费的变化量进行指标分解是研究能源消耗影响因素的主要研究方法目前指标分解法主要有 Laspeyres 指数法和 Dvsa 指数法两种 Dv sa 算法可以分为算术平均值指数法 (AMDI) 和对数平均值指数法 (LMDI) Laspeyres 指数法与 AMDI 指数法均存在不能分解的剩余项,LMDI 指数法消除了剩余项, 是目前较好的因素分解法, 被广泛用于分析影响指标变化的原因因为制造业是能源消耗和二氧化碳等污染物排放最多的部门, 本研究应用该方法来实证检验影响中国制造业能源消耗量和碳排放量增大的主要因素, 考察我国工业结构的调整及该调整是否降低了能源消耗, 以及产业的区域调整是否改善了二氧化碳的排放工业产出能源利用效率及工业结构是影响能源消耗量的主要因素本研究使用 LMDI 指数法, 借鉴 AngBW (2005) 的方法, 采用加和分解和乘数分解两种方法, 将影响能源消耗量变化的因素归结为生产效应行业结构效应能源强度三种效应能源消耗总量 E 为制造业各部门的能源消耗量 (E ) 之和, 即 : E = E = E Y Y (1) Y Y Y 为工业总产值,Y 为制造业各部门的产值 S = Y 为制造业部门 k 的产出在制造业总产出中所占的 Y 比例,I = E 为制造业部门的生产的能源强度, 是 Y 反映能源利用强度的重要指标 ; 能源消耗总量分解为制造业总产值制造业各部门所占比重与各部门能源强度乘积的和, 为 : E = YS I (2) 基期能源消耗量为 E 0,T 期能源消耗量为 E T, 则制造业能源消耗总量变化为 ΔE tot =E T -E 0 基于 (2) 式进一步将能源消耗变化量分解为生产效应 (ΔE act ) 行业结构效应 (ΔE act ) 能源强度效应 (ΔE I ) 之和, 即 : ΔE tot =E T -E 0 =ΔE act +ΔE str +ΔE I (3) 其中,ΔE act ΔE str ΔE I 分别为各部门产值产值百分比能源强度变化所引起能源消费量的变化, 即 : ( ) E ΔE x = T -E 0 ln XY j (4) lne T -lne 0 X 0 j (4) 式中,ΔE x 中下标 x 取值为 act str I, 它们分别表示生产效应行业结构效应和能源强度效应, X j 表示部门产值产值百分比和能源强度的取值基期能源消耗量与 T 期能源消耗量的比值为 D tot = ET E 0, 将其分解为产出效应 (D act ) 行业结构效应 (D str ) 和能源强度效应 (D I ) 的乘积, 即 : D tot = ET E =D act D 0 str D I (5) (3) 式和 (5) 式中的下标 tot act str I 分别表示总体生产效应行业结构效应和能源强度效应 ( ( ) ) (E D x =exp T j -E 0 j)/(lne T j -lne 0 j) (E T -E 0 )/(lne T -lne 0 ) ln XT j j 495 X 0 j (6) 式中, 下标 x 取值为 act str I, 表示生产效应行业结构效应和能源强度效应,X j 表示部门产值产值百分比和能源强度的取值根据公式 (4) (6) 可以分

3 496 西安理工大学学报 (2012) 第 28 卷第 4 期别计算出工业生产工业结构及能源强度对能源消耗的影响 1.2 数据来源与分解结果笔者对年及年间, 制造业 29 个部门能源消耗的变化量进行 LMDI 指数乘数和加法分解各部门的工业产值使用大中型企业的工业生产总值作为替代变量, 数据均来源于中国能源统计年鉴, 能源消耗变化的分解结果见表 1 和表 2 表 1 中国能源消费乘积分解 Tab.1 Themultplcatondecompostonofenergy consumptonofchna 乘积分解统计年份 D tot D act D stur D I 表 2 中国能源消费加和分解 Tab.2 TheaddtvedecompostonofChnaenergyconsumpton 加和分解统计年份 ΔE tot ΔE act ΔE stur ΔE I 由表 1 和表 2 可见, 中国 2005 年能源消耗量比 2000 年增加了万吨标准煤, 增加量为 69.79%;2005 至 2010 年间, 中国能源消耗量增加了万吨标准煤, 增幅为 37.45% LMDI 分解结果显示, 产出效应是中国能源消耗量大幅增加的主要原因, 结构效应没有明显影响, 能源消耗强度效应对能源消耗的负向影响明显反映出中国制造业能源利用效率有所提高, 我国工业结构的变化并没有对能源消耗量产生较大影响中国工业的能源利用效率虽有了较大提高, 但产业结构并没有做出相应调整, 工业总产值提高的同时很难降低能源消耗量中国工业的发展若要降低对能源消耗的过度依赖, 在注重发展节能生产技术的同时, 必须鼓励我国产业结构的升级, 限制高耗能产业的发展 2 二氧化碳排放影响因素分解 2.1 分解方法设计本研究将二氧化碳的排放量增加因素归结为工业生产效应区域结构效应能源强度效应, 用于估计分省的二氧化碳排放, 并分析影响二氧化碳排放的因素二氧化碳排放为各地区二氧化碳排放之和, 即 : Y Y YS Y U (7) 式中,Q 为二氧化碳排放量, 下标表示各地区,S 表示各地区产值在全国所占的比重,U 为各地区二氧化碳排放量与该地区产值的比重二氧化碳排放量增加量的 LMDI 指数乘积分解为 : Q = Q = Q Y = D tot = QT Q =D act D 0 str D U (8) 二氧化碳排放量增加量的 LMDI 指数加和分解为 : ΔQ tot =Q T -Q 0 =ΔQ act +ΔQ str +ΔQ U (9) (8) (9) 式中的下标 tot act str u 分别表示总体生产效应区域结构效应碳排放强度效应二氧化碳排放 LMDI 指数的分解计算方法可以参考 (4) 式和 (6) 式, 结果见表 3 和表 4 表 3 中国 CO 2 排放总量的乘积分解 Tab.3 TheaddtvedecompostonofChnaCO 2 emsons 年份 D tot D act D stur D u 表 4 中国二氧化碳排放总量的加和分解 Tab.4 TheaddtvedecompostonofChnaCO 2 emsons 年份 ΔQ tot ΔQ act ΔQ stur ΔQ u 数据来源与分解结果本研究对我国北京天津河北山西内蒙古辽宁吉林黑龙江上海江苏浙江安徽福建江西山东河南湖北湖南广东广西海南四川贵州云南陕西甘肃青海宁夏新疆, 这 29 个省市二氧化碳排放量的变化量进行 LMDI 指数乘数和加法分解各部门的工业产值使用各地区的国民生产总值 ( 单位 : 亿元 ) 作为替代变量, 数据来源于中国能源统计年鉴我国没有二氧化碳排放量的相关数据, 杜立民 (2010) 根据在中国能源统计年鉴上历年的能源平衡表及各类排放源二氧化碳排放量系数, 较为精确地估算了我国 29 个省市年二氧化碳的排放量 ( 单位 : 亿吨 ), 本研究的二氧化碳排放量采用该文的测算结果从表 3 和表 4 可以看出从年间, 二氧化碳排放量上升了 19.27%, 绝对值增加了 1094 亿吨 LMDI 指数分解结果显示, 生产效应导致二氧化碳排放量上升 17.76%, 工业产出规模的扩大是我国二氧化碳排放量增加的主要因素产业区域结构效应接近于零, 产业在区域间的调整对二氧化

4 孙赵勇等 : 中国能源消耗与废气排放关系研究碳的排放量没有产生较大影响二氧化碳排放强度为正效应, 因此可知低碳技术并没有在各地区进行推广 3 能源消耗废气排放与工业产值关系的检验向量误差修正模型 (VECM) 由非结构的多方程组成, 多用于构建的多个时间序列变量的相互作用系统, 用于分析具有共同变化趋势的变量之间的关系及随机扰动对该系统的影响通过前述分析可知, 工业产出效应是二氧化碳排放和能源消耗的主要因素工业产值的上升, 往往伴随着能源消耗量和废气排放量的增加, 三变量在当期应为正向关系能源消耗是工业生产的投入, 能源消费在一定程度上决定了工业总产值和废气排放量的大小工业环保技术和能源技术短期内不会发生较大变化, 三变量之间的关系在短期具有一定的稳定性可以通过构建 VECM 系统实证检验能源消耗量废气排放工业产出值三变量之间的动态关系, 分析中国当前废气排放与工业产出和能 497 源消耗量的短期冲击和长期均衡机制, 进而为我国减排政策提供经验支持 3.1 数据处理工业总产出值和废气排放总量均呈现出递增趋势, 对其取对数后仍表现出非平稳性特征能源消耗总量增长率均大于零, 说明我国能源消耗总量一直呈现递增趋势, 增长率表现出一定的波动性采用 PP 法对能源消费总量增长率 (GE) 废气排放总量对数 (lng) 真实的工业总产出值增长率 (lny) 做单位根检验, 工业废气排放总量 ( 单位 : 亿标立方米 ) 工业总产值 ( 单位 : 亿元 ) 能源消费总量 ( 单位 : 万吨标准煤 ) 为年度的时间序列数据, 数据均来自中国统计年鉴和中国能源统计年鉴工业总产值以 1978 年的不变价格调整为实际值由检验结果可知三个时间序列均是非平稳的, 一阶差分后在 10% 的显著水平下为平稳的时间序列 ( 见表 5) 从表 5 可知, 能源消费总量增长率 (GE) 废气排放总量对数 (lng) 真实的工业总产出值增长率 (lny) 三序列均为一阶单整, 可以进一步检验其协整关系表 5 lnglnyge 序列的 PP 检验结果 Tab.5 PPtestresultoflnGlnYGEseres 变量 PP 统计量概率值结论变量 PP 统计量概率值结论 lng 不平稳 ΔlnG 平稳 lny 不平稳 ΔlnY 平稳 GE 不平稳 ΔGE 平稳注 : 表示在 10% 的水平下显著 ; 表示在 1% 的水平下显著 3.2 协整检验首先三个变量做 VAR 回归, 并判断模型的最优滞后期 ( 见表 6) 结果表明, 在选择滞后期为 2 时, LR 统计量 FPE 统计量和赤池 (AIC) 信息准则通过检验, 故选择最佳滞后期为 k=2, 建立滞后 2 期的 VEC 模型表 6 滞后阶数判断结果 Tab.6 Lagorderjudgeresult 滞后期 logl LR FPE AIC SC HQ NA 2.61e e e 注 : 表示在 10% 的水平下显著选择不包含截距和趋势项且滞后期选择为 2 期的协整方程, 进行 Johansen 协整检验结果表明, 迹检验与最大特征根检验均表明在 5% 显著性水平下有 1 个协整关系 ( 见表 7), 协整方程为 : lng t = GE t lnY t 在长期内废气排放与能源消耗及工业产出值存在均衡关系 ; 能源消耗率增加 1%, 废气排放增长 36.6%, 工业产出值增加 1%, 废气排放增加 1.4% 该结果表明我国单位工业产出值的废气排放呈现出增长的态势, 能源消耗率的较少增长会导致废气排放的大幅增加, 我国长期依赖能源消耗的增长模式不具备可持续性

5 498 西安理工大学学报 (2012) 第 28 卷第 4 期表 7 Johansen 协整检验结果 Tab.7 ResultofJohansencontegratontest 原假设特征值迹统计量最大特征根统计量至少 0 个协整向量至少 1 个协整向量至少 2 个协整向量表示 0.05 显著性水平下拒绝原假设 3.3 向量误差修正模型能源消费总量增长率 (GE) 废气排放总量对数 (lng) 真实的工业总产出值增长率 (lny) 均是具有协整关系的非平稳时间序列, 可以建立 VEC 模型研究三个变量之间的短期关系使用 EVIEWS6.0 估计 VEC 模型参数, 其矩阵表达式为 : Z t = Z t vecm t-1 (10) 其中,Z t =[lng t GE t lny t ];vecm t =[ ] Z t 模型整体的相关检验,loglkelhood 值为 26.46;AIC 值为 -1.95;SC 值为 -1.76, 表明 VEC 模型整体效果较好图 1 为废气排放 lng 的静态模拟结果, 可以看出模型对历史数据的拟合效果不错, 该模型可以用于废气排放的短期预测逐步增大, 工业总产出的冲击在第四期才开始有较大影响, 且逐步攀升工业产出增加对第二期废气排放是负向, 反映出了我国产能过剩的经济现实由于市场规模的限制, 当期工业产出上升会对下期工业产出产生负向影响, 导致下一期废气排放降低但长期来看, 我国技术结构并没有变化, 废气排放在长期仍呈增长趋势图 1 VECM 静态预测图 Fg.1 StatcforecastofVECM 由图 1 可见, 样本期内工业总产出值废气排放量能源消耗量的下降, 都会导致下一期废气排放量的反弹在一定程度上反映在很长的时期内, 工业技术结构并没有变化, 废气排放呈现出波动特征废气排放误差修正项的系数为 , 如果偏离长期均衡, 短期内将以的力度向均衡值调整工业产出量本期上升 1%, 导致下一期产出上升 0.72%, 下一期的能源消耗增长率为 0.1% 图 2 是基于 VEC 模型的工业总产出与能源总消耗对废气排放的脉冲响应函数图由图 2 可见, 能源消耗对废气排放的影响较为持久且远大于工业总产出的影响, 说明依赖能源消耗的增长模式很难在短期内改变工业总产出和能源消耗冲击的响应在初期均为零, 能源消耗的冲击在第二期之后开始图 2 工业总产出与能源总消耗冲击的废气排放响应 Fg.2 Impulseresponsesofndustryoutputand energyconsumtoemson 4 结论与启示本研究改变传统分解能源强度的方法, 采用对数平均指数法 (LMDI), 分行业研究我国能源消耗量增加原因, 将能源强度工业结构节能技术作为影响能源消费上升的因素 ; 采用分行业分地区数据研究影响二氧化碳排放量增加的因素, 进而寻找到我国废气等污染物排放增加的主要原因, 较为直观的观察产业地区间转移环保技术对二氧化碳排放量的影响研究发现表明 :

6 孙赵勇等 : 中国能源消耗与废气排放关系研究 1) 中国高耗能和污染物的高排放问题不容乐观, 长期内废气排放与能源消耗及工业产出值存在稳定的均衡关系, 高耗能的增长模式很难在短期内改变 ; 2) 我国工业结构调整没有明显影响能源消耗量的变化, 我国工业产出值的持续上升会导致能源消费和废气排放较快的增长 ; 3) 工业产出效应是导致我国能源消耗量和二氧化碳排放量增长的主要因素, 技术水平提升带来的对二氧化碳排放量抑制因素被工业产出值带来的排放增加值所抵消, 能源利用率有所提高不足以抵消规模扩大对能源的消耗 ; 4) 工业产出增加对第二期废气排放是负向影响, 反映出我国产能过剩, 由于市场规模限制, 当期工业产出上升, 会对下期工业产出产生负向影响, 导致下一期废气排放降低产业的区域转移时环保技术没有被广泛使用, 表现为高排放的产业迁移到环保标准低的地区, 整个二氧化碳排放量并没有因此降低工业技术结构并没有变化, 能源消耗率的较小提升会导致废气排放的大幅增加, 我国长期依赖能源消耗的增长模式不具备可持续性由本研究所得到的结论, 笔者得到的启示为 : 1) 政府应注重经济增长的质量, 改变依赖高耗能的粗放式经济增长方式 2) 要优化产业结构, 促进绿色产业发展, 提高我国能源利用效率, 鼓励企业采取环保技术并向企业推广节能减排新产品加大对产业过剩行业的限制, 关停产能过剩行业环保不达标的小型生产企业区域产业结构调整不能简单将高污染高耗能的产业简单转移到中西部地区, 在产业转移的时候同时, 应该考虑该产业对能源和环境的影响由于能源利用效率主要来自技术进步, 应鼓励节能技术的研发, 进而推动能源开采转换及利用等环节上的创新参考文献 : [1]AngBW.TheLMDIapproachtodecompostonanalyss: apractcalgude[j].energypolcy2005,33: [2]RchardFG.Whywastheenergyoutputratofalenn Chna[J].TheEnergyJournal2006,20(3): [3] 许士春, 习蓉, 何正霞. 中国能源消耗碳排放的影响因素分析及政策启示 [J]. 资源科学,2012,34(1):2 12 XuShchun,XRong,HeZhengxa.Influentalfactors andpolcymplcatonsofcarbonemsonsforenergycon sumptonnchna[j].resourcesscence,2012,34(1): [4] 韩智勇, 魏一鸣, 范英. 中国能源强度与经济结构变化特征研究 [J]. 数理统计与管理,2004,23(1):1 6. HanZhyong,WeYmng,FanYng.Researchonchange featuresofchneseenergyntenstyandeconomcstructure [J].JournalofAppledStatstcsandManagement,2004, 23(1):1 6. [5] 杜立民. 我国二氧化碳排放的影响因素 : 基于省级面板数据的研究 [J]. 南方经济,2011,11: DuLmn.ImpactfactorsofChnascarbondoxdeems sons:provncalpaneldataanalyss[j].southchnajour nalofeconomcs,2011,11: [6] 吴巧生, 成金华. 中国能源消耗强度变动及因素分解 [J]. 经济理论与经济管理,2006,10: WuQaosheng,ChengJnhua.Changesandfactorsdecom posonofchneseenergyconsumptonntensty: [J].EconomcTheoryandBusnesManagement,2006, 10: [7] 刘满平. 我国产业结构调整与能源协调发展 [J]. 宏观经济管理,2006,2: LuManpng.Industralstructureadstmentandenergyco ordnateddevelopment[j].macroeconomcmanagement, 2006,2: [8] 于珍, 李保明, 施祖麟. 中国工业能源消耗结构演变实证研究 [J]. 中国人口资源与环境,2010,20(11):7 11. YuZheng,LBaomng,ShZuln.Emprcalstudyonthe structureevolutonofenergyconsumptonnchnasndus try[j].chnapopulaton,resourcesand Envronment, 2010,20(11):7 11. [9] 刘红光, 刘卫东. 中国工业燃烧能源导致碳排放的因素分解 [J]. 地理科学进展,2009,2: LuHongguang,LuWedong.Decompostonofenergy n ducedco 2 emsonsnndustryofchna[j].progresn Geography,2009,2: [10] 宋德勇, 卢忠宝. 中国碳排放影响因素分解及其周期性波动研究 [J]. 中国人口资源与环境,2009,3: SongDeyong,LuZhongbao.Thefactordecompostonand perodcfluctuatonsofcarbonemsonnchna[j].ch napopulaton,resourcesandenvronment,2009,3: [11] 潘佳佳, 李廉水. 中国工业二氧化碳排放的影响因素分析 [J]. 环境科学与技术,2011,34(4): PanJaja,LLanshu.Analyssoffactorsafectngn dustralcarbondoxdeemsonnchna[j].envron mentalscence&technology,2011,34(4): ( 责任编辑李虹燕 )

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