基于DEA-Malmqui...江西省旅游效率时空演化研究_谭吉玉.pdf

收稿日期:2022 08 24;修订日期:2022 10 09作者简介:谭吉玉(1979)，女，副教授，研究方向为评价理论与技术。基金项目:江西省社会科学研究规划项目(19GL24);赣州市 2022 年度社学科学重点研究课题项目(20220010013)。*通信作者:刘高常(1976)，男，副教授，研究方向为评价方法与政策分析。E mail:769332408 qq com。第 41 卷第 1 期2023 年 2 月江西科学JIANGXISCIENCEVol 41 No 1Feb 2023doi:1013990/j issn1001 3679 202301030基于 DEA Malmquist 模型的江西省旅游效率时空演化研究谭吉玉1，2，杜雨鹤2，刘高常1*(1 江西理工大学经济管理学院，341000，江西，赣州;2 江西理工大学应急管理与安全工程学院，341000，江西，赣州)摘要:旅游产业高质量发展成为拉动区域经济增量的重要引擎。基于多种 DEA 测度模型对江西省 20112020 年 11 个设区市的面板数据进行旅游效率测度，分别从静态与动态双重视角揭示江西省旅游产业发展水平及时空演化规律。研究表明:静态视角上，江西省旅游产业综合效率与规模效率变动趋势几乎一致，纯技术效率除了 2015 年以外都处于前沿面，说明江西省整体旅游技术效率达到一个较高的水平，规模报酬除了2012 年和 2019 年外，其他年份均呈递增趋势，说明江西省旅游产业要素投入规模尚未达到最佳水平。横向比较全省各设市区层面上，南昌、萍乡、九江三地超效率值较高，而赣州、宜春和抚州三地的超效率值偏低;动态视角上，由于新冠疫情的影响，20192020 年江西省全要素生产率仅 0 599，显著下降;横向比较结果显示，10 年间除了抚州地区全要素生产率有小幅回落(降幅 6 9%)，其余 10 个地区的旅游产业全要素生产率增长幅度均大于 1，且年均增长率达 8 5%。研究结果对江西省进一步提升旅游产业发展效率、平衡地区差异、优化资源配置以及相关旅游产业发展政策的制定具有重要指导意义。关键词:Malmquist 指数模型;Super SBM 模型;江西省;旅游产业效率中图分类号:F592 7文献标识码:A文章编号:1001 3679(2023)01 174 08Temporal and Spatial Dynamic Evolution of Tourism Efficiencyin Jiangxi Province Based on DEA Malmquist ModelTAN Jiyu1，2，DU Yuhe2，LIU Gaochang1*(1 School of Economics and Management，Jiangxi University of Science and Technology，341000，Ganzhou，Jiangxi，PC;2 School of Emergency Management and Safety Engineering，Jiangxi University of Science and Technology，341000，Ganzhou，Jiangxi，PC)Abstract:High quality development of tourism industry has become an important engine driving re-gional economic increment Based on a variety of DEA measurement models，this paper measuresthe tourism efficiency of the panel data of 11 districts and cities in Jiangxi province from 20112020，revealing the development level and spatial temporal evolution law of the tourism industry inJiangxi province from static and dynamic perspectives respectively The results show that:From thestatic perspective，the variation trend of comprehensive efficiency and scale efficiency of tourism in-dustry in Jiangxi province is almost the same，and pure technical efficiency is at the forefront except2015，indicating that the overall tourism technical efficiency of Jiangxi province has reached a highlevel，and return to scale is increasing in all years except 2012 and 2019 It shows that the tourismindustry factor input scale in Jiangxi province has not reached the best level Horizontal comparisonof the provinces urban areas，Nanchang，Pingxiang and Jiujiang have higher super efficiency，whileGanzhou，Yichun and Fuzhou have lower super efficiency From the dynamic perspective，due tothe impact of COVID 19，the total factor productivity of Jiangxi province was only 0 599 in 20192020，significantly decreasing The horizontal comparison results show that the total factor produc-tivity of the tourism industry in the other 10 regions has a growth rate of more than 1，with an aver-age annual growth rate of 8 5%，except for Fuzhou area，which has a slight decline(6 9%)Theresearch results are of great guiding significance for Jiangxi province to further improve the develop-ment efficiency of tourism industry，balance regional differences，optimize resource allocation andformulate relevant tourism industry development policiesKey words:Malmquist exponential model;Super SBM model;Jiangxi province;efficiency oftourism industry0引言2009 年 12 月，国务院关于加快发展旅游业的意见 中首次明确了旅游业是“国民经济的战略性支柱产业和人民群众更加满意的现代服务业”的定位。为了充分挖掘旅游投资和消费增长潜力，国家出台相关政策措施，逐步落实带薪休假制度、政府补贴、加快基础设施建设等，全力推动旅游产业发展。江西省位于中部 6 省与沿海经济带交界区，“绿色、红色、古色”旅游资源非常丰富，且江西是革命老区，一系列国家倾向性支持政策推动了旅游产业的高速发展。2019 年，江西省旅游产业总收入占地区生产总值 39%，占全省地区生产总值中第三产业的比重高达 82 11%(见图 1)，表明旅游产业已成为拉动江西省经济增量的重要引擎。在旅游投入持续增长的背景下，也存在着旅游资源要素配置不合理、旅游经济增长粗放、区域旅游产业发展与投资效率差异较大等现实问题。在区域经济高质量发展的大环境下，不仅要关注旅游业所带来的经济效益，更要重视图 1旅游总收入占比情况其发展的质量和效率。旅游产业的转型升级与旅游经济的提质增效是经济高质量发展阶段的必然要求。旅游产业投入产出效率作为衡量旅游资源合理利用与旅游经济发展水平的重要依据，受到了旅游学术界的广泛关注。国外学者对旅游效率的研究比较早，对相关文献的梳理发现，发展效率已经广泛应用于酒店1 3、旅行社4 5、旅游交通6 7 等旅游业相关产业部门。相对于旅游产业部门的研究，对于旅游目的地的研究相对较少，Lee8 评估了韩国 5 个不同的国家公园的使用和保护价值，并论证了地理位置和资源优势对国家公园的现有价值有积极的影响。Assaf9 对亚太地区几个国家领先的旅游运营商和酒店的效率进行了对比研究。研究结果表明，澳大利亚、新加坡和韩国的旅游业和酒店业效率最高。国内旅游效率的研究起步较晚，但伴随着旅游业的蓬勃发展，也受到了学者们的极大关注，取得了丰硕的研究成果。研究对象的层次涵盖全国10、省域11 12、典型城市群13 14、市域15 等不同层面。近年来旅游效率的研究从静态效率逐渐转向动态演化过程、空间特征、影响因素等，研究主题不断丰富，广泛涉及到旅游生态效率16、旅游交通效率17、旅游资源效率18、旅游扶贫效率19、旅游碳排放效率20 等方面。研究方法上也从描述性研究转向定量化研究为主，从传统的数据包络分析模型中的 CC 和 BCC，转向超效率 DEA15、随机前沿函数21 以及体现时空动 态 演 化 的 曼 奎 斯 特 指 数 模 型(DEA Malmquist)22 等。江西省有关旅游方面的研究从微观的角度集571第 1 期谭吉玉等:基于 DEA Malmquist 模型的江西省旅游效率时空演化研究中体现在旅游景区23、红色旅游资源24、古村落旅游25、智慧旅游26、文化旅游27 等;宏观角度体现在旅游产业与其他产业的影响关系及协调发展，如旅游服务贸易国际竞争力28、江西高速铁路与旅游效率29、民宿经济与旅游品质30、旅游经济与生态环境的协调发展31 等。但是，对于江西省级层面及 11 个设区市级层面的旅游效率研究较少，胡亚光32 研究了江西省 19932014 年的旅游产业效率。最近 10 年属于旅游产业蓬勃发展期，因此，有必要对最近 10 年来江西省的旅游产业效率进行分析。本文分别从省级层面和11 个设区市级层面的角度，并从时间和空间的双重维度研究其动态演化规律，揭示旅游产业发展过程中的旅游资源配置情况以及发展规模情况，研究结果对江西省进一步高质量发展旅游产业具有较高的参考价值。1研究方法与数据来源1 1BCC 模型1978 年著名运筹学家 Charnes、Cooper 和hodes 提出了 CC 模型33，假设决策单元规模报酬不变的情况下，该模型用于评价决策单元(DMU)的相对有效性(综合技术效率)。1984 年Banker 等34 对之前仅讨论固定规模效益的 DEA分析进行了扩展，提出了 BCC 模型，该模型考虑规模报酬可变的情况，主要用于评价技术有效性，并将综合技术效率分解为纯技术效率与规模效率，能够精准地反映出导致 DMU 综合技术效率低下的原因。具有非阿基米德无穷小量 的 BCC模型:min (eTs+eTs+)s tnj=1Xjj+s=X0nj=1Yjj s+=Y0j 0，j=1，2，ns+0，s0。1 2Super SBM 模型无论是 CC 模型还是 BCC 模型在评价 DMU的相对效率时，最后的结果可能出现多个效率值都为 1 的 DMU，无法对 DEA 有效的 DMU 做进一步评 价。Andersen 等 提 出 的 超 效 率 DEA 模型35，采用排除机制，从生产可能性集中删除被评价的有效 DMU，因此，当 DMU 属于弱 DEA 有效与非 DAEA 有效时，传统 DEA 与超效率 DEA的效率值相同;当 DMU 处于前沿面时，超效率DEA 模型能够给出更加精细化的比较结果，从而能够对所有的 DMU 按照超效率值进行排序。超效率又分为径向超效率模型和非径向超效率模型，前者在计算松弛量时同比例的缩减投入或扩大产出，后者主要指 SBM 超效率，即在计算效率的同时最大可能地考虑了松弛问题，非径向超效率模型公式如下:mins tnj=1，jj0Xjj+s=X0nj=1，jj0Yjj s+=Y0j 0，j=1，2，ns+0，s0。1 3Malmquist 指数模型上述 DEA 模型只能从静态视角分析各 DMU的效率值，无法准确反映效率值在时间维度上的动态趋势及变动原因。Malmquist 指数模型从全要素生产率角度，分析技术进步和技术效率的变动情况，并且将技术效率区分为纯技术效率和规模效率，更加全面地揭示时间维度上的演变规律。假设规模报酬不变，从 t 到 t+1 时期的 Malmquist生产指数模型22:M(yt+1，xt+1，yt，xt)=dt(xt+1，yt+1)dt(xt，yt)dt+1(xt+1，yt+1)dt+1(xt，yt)1/2。1 4指标体系与数据来源在经济学中，生产要素的投入一般包括 3 个部分:土地和自然资源、劳动、资本。但是旅游产业发展受土地的主观约束较小，劳动和资本的投入影响较大，主要表现为服务水平、基础设施建设、旅游景点级别等方面。因此，本文在梳理相关旅游效率文献 11，15，22，32的基础上，从城市旅游吸引力的角度出发，并考虑数据的可获取性，选取 4A、5A 级景点数、星级饭店数、限额以上住宿企业个数、限额以上住宿餐饮从业人数作为投入指标。由于 5A 景区对游客的吸引力具有明显优势，因此，参照旅游区(点)质量等级划分与评定标准(GB/T177752003)赋值:4A 级70 分，5A级 90 分，并根据各等级旅游资源数量及其对应赋值计算总分。在旅游产出指标方面，选取了表征经济收益最直观的 2 个指标:旅游总收入和旅游接待人数。根据选取的旅游投入 产出效率测671江西科学2023 年第 41 卷度指标，并考虑统计口径的一致性，本文选取了20112020 年间江西省 11 个设区市的面板数据作为研究样本。数据主要来源于相关年份的江西省统计年鉴 以及各地级市统计局发布的统计公报。2江西省 20112020 年间旅游产业效率分析从省级层面，利用 BCC 模型，将年份作为决策单元，对全省的数据进行静态纵向比较，运用deap2 1 软件，测算江西省 10 年间旅游产业相对效率的变化情况(见表 1)。研究结果表明，最近10 年，江西省在旅游产业政策的推动下，取得了显著的成效，综合效率、纯技术效率和规模效率都处于较高的水平，均值都达到了 0 9 以上。且综合效率与规模效率的变动规律极为相似，说明综合效率主要受规模效率的影响。从规模报酬角度，绝大部分年份都是规模报酬递增，说明江西省旅游发展规模还有很大的进步空间，若进一步扩大旅游产业投入要素，将会取得更高的产出，从而提升旅游经济效益。表 120112020 年江西省旅游产业投入产出相对效率年份DMU综合效率crste纯技术效率vrste规模效率scale规模报酬20110 8101 0000 810irs20121 0001 0001 00020130 9201 0000 920irs20140 8481 0000 848irs20150 8430 9920 850irs20160 8911 0000 891irs20170 9331 0000 933irs20180 9901 0000 990irs20191 0001 0001 00020200 9081 0000 908irsMean091409990915省级层面动态视角下，运用 Malmquist 指数模型，对江西省 20112020 年间的全要素生产率变动情况及分解指数变动情况进行分析(见表 2)。10 年间江西省全要素生产率增长幅度为85%，在各年间的变动指数中，由于受新冠肺炎疫情的冲击，江西省旅游业发展受到较大影响，从 20192020 年全要素生产率急剧下降，降幅为 40 1%，其中综合技术效率的变动均值为 1 025。从各个时段来看，全要素生产率略有波动，但是幅度不大，综合技术效率在 1 0 附近波动。但是，技术进步的变动幅度比较大，除了 20192020 时段的技术进步指数极低之外，其他时段技术进步增长幅度超过 12%，表明全要素生产率的提高主要依靠技术进步来拉动。需要特别说明的是，20192020 时段，综合技术效率显著上升，而技术进步急剧下降，重要原因是受到新冠疫情的影响，导致景区游客急剧减少，旅游收入显著降低，从而旅游产出明显低于正常水平。表 220112020 年江西省 Malquist 指数时段综合技术效率EFFch技术进步TECHch纯技术效率PEch规模效率SEch全要素生产率TFPch201120121000118709731027118620122013091512191000091511162013201410191139099710221160201420150926132909820943123120152016097012540974099712162016201709121317102808881201201720181019112810220997114920182019097711221001097610962019202016370366107715200599Mean102510591006101910853江西省各设区市 20112020 年间旅游产业效率分析从省级各设区市的角度，横向比较旅游产业发展效率，进一步研究地区之间的差异，分别从静态与动态视角进行分析。首先，从静态视角，采用DEA SOLVE Pro5 0 软件，运用 Super SBM 模型测算江西省 11 个设区市在 20112020 时段各个年份的超效率值(见表 3)。从 10 年超效率均值上看，南昌、萍乡、九江三地超效率值较高，且10 年间始终处于 DEA 有效状态。而赣州、宜春和抚州三地的超效率值偏低，很多年份都处于非DEA 有效状态，尤其是赣州长期受交通不便的影响，且在 5A 景区的建设方面严重滞后，景区配套实施薄弱，严重阻碍了旅游产业的发展，导致 10771第 1 期谭吉玉等:基于 DEA Malmquist 模型的江西省旅游效率时空演化研究年间都处于非 DEA 有效状态。表 320112020 年江西省 11 个设区市旅游产业超效率指数城市2011201220132014201520162017201820192020均值南昌1 1761 0781 1841 2591 3081 2251 2361 1401 1701 1691 195景德镇1 0681 0701 0010 7980 8361 0300 5690 5180 5151 1000 851萍乡1 6221 7992 0292 0982 0552 0251 7701 4051 4631 1351 740九江1 3251 3651 2441 2331 1891 2191 1891 1991 1191 3051 239新余1 0501 0560 4061 2981 1140 3861 1001 0621 1301 6661 027鹰潭1 2100 5770 5281 2091 2801 0781 0781 0781 1191 2161 037赣州0 7710 6050 6210 5500 5540 5360 5140 6340 7380 5850 611吉安1 2181 4541 1721 1161 1271 1161 0010 7810 8560 5521 039宜春0 3420 3210 4100 4730 4010 4350 8900 8670 8711 0660 608抚州1 0171 6250 4630 5680 6040 3710 3590 3650 3911 1880 695上饶1 0541 0061 1621 0621 0911 0921 0591 0631 1080 5401 024各设区市动态视角上，采用 Deap2 1 软件中的 Malmquist 指数分解模型对江西省11 个地级市的面板数据进行测度(见表 4)。10 年间除了抚州地区全要素生产率有小幅回落(降幅为 6 9%)以外，江西省内其余 10 个地区的旅游产业全要素生产率增长幅度均大于1，且平均增长率达 8 5%。其中，景德镇、上饶、宜春、赣州表现出强劲的提升势头，增长幅度分别为 22 6%、18 5%、13%、11%，鹰潭、萍乡增长相对缓慢，增长幅度分别为1 0%、3 4%。全要素生产率是衡量生产效率增长的重要指标，它由综合技术效率和技术进步构成。其中，综合技术效率又可分解为纯技术效率和规模效率。通过比较综合技术效率和技术进步数据，可知在驱动旅游产业全要素生产率增长的因素中，技术进步扮演着主导地位。最近 10 年，景德镇和上饶的技术进步比较大，增长幅度分别为 19 4%、14 7%。表 420112020 年江西省各设区市年均 Malquist 指数城市综合技术效率EFFch技术进步TECHch纯技术效率PEch规模效率SEch全要素生产率TFPch排名anking南昌1 0511 0361 0001 0511 0897景德镇1 0271 1941 0001 0271 2261萍乡1 0001 0341 0001 0001 0349九江1 0521 0421 0001 0521 0966新余1 0301 0651 0001 0301 0975鹰潭1 0001 0101 0001 0001 01010赣州1 0201 0880 9961 0251 1104吉安0 9721 0860 9810 9911 0558宜春1 0921 0351 1040 9891 1303抚州1 0000 9311 0001 0000 93111上饶1 0331 1470 9871 0461 1852Mean1 0251 0591 0061 0191 085871江西科学2023 年第 41 卷4研究结论及对策建议4 1研究结论1)江西省 10 年旅游综合技术效率呈现出稳步增长的态势。总体而言，纯技术效率和规模效率都处于较高水平。说明江西省通过顶层设计，充分利用旅游资源禀赋，将生态文明示范区建设和旅游产业发展有效融合，取得了较好的成效。但相比较而言，规模效率尚未达到最佳水平，在DEA 低效率年份处于规模报酬递增状态，说明当前江西省旅游业发展空间还比较大。2)江西省近 10 年旅游全要素生产率呈现强劲的增长势头。除了 20192020 时段外，其他时段全要素生产率增长幅度超过 10%，最高达到了23%，说明江西省旅游投资效率和行业发展质量较好，在工业基础相对薄弱的条件下，旅游业是拉动区域经济发展的重要引擎。未来江西省还需要进一步优化旅游资源配置，科学规划旅游产业空间布局，统筹自然资源、文化脉络、客源市场、交通体系等诸多因素。3)江西省 11 个设区市的旅游产业发展呈现出明显的地区差异性。从各个地区的超效率静态数据分析，发现南昌、萍乡、九江处于相对优势地区，新余、鹰潭、吉安、上饶、景德镇处于中等效率地区，赣州、宜春、抚州处于相对落后地区。说明旅游产业的发展与区域地理优势、天然景观条件等关系紧密，特色化、差异化发展旅游产业能改善江西整体旅游效率，并缩小发展差距。4)江西省 11 个设区市的全要素生产率动态发展趋势良好，平均增长幅度达到了 8 5%，同时也存在明显的地区差异性。景德镇、上饶、宜春、赣州表现出了强劲的后发优势，增长幅度分别为22 6%、18 5%、13%、11%，萍乡、鹰潭、吉安发展比较缓慢，南昌、九江、新余处于中间水平。说明旅游业发展受交通条件和周边区域经济发展程度的影响比较大。值得注意的是抚州地区，不管是静态视角还是动态视角，都处于效率比较落后的水平，全要素生产率还出现了 6 9%的降幅。主要原因是抚州在研究期间处于建设期，东华理工大学搬迁也加速了旅游效率的下降。4 2对策建议近年来，国家多次提出，要发展壮大旅游产业。江西省应允国家政策，借势而为，加强顶层设计，优化旅游投资结构，在 20112020 年旅游综合效率平均值为 0 914，旅游效率整体较高。但是，也存在区域内部发展不平衡，同质化竞争严重，投资风险意识不强等问题。基于研究结论，结合江西省情，提出如下对策建议。1)进一步强化省会城市的引领作用，带动周边城市旅游产业的提质增效。疫情过后，旅游业将会迎来一个井喷式发展的黄金期。因此，一方面省会城市需要加强交通基础设施建设，强化快速交通连接，提高与周边城市交通便利性。同时要完善旅游集散中心软硬件建设，提升旅游服务能力，发展以省会城市为中心的全域旅游，从产品、空间、服务、营销、管理等关键领域设计全域蓝图，发展大旅游、高效旅游;另一方面，各旅游目的地要加强旅游关联产业开发和参与性业态设计，延展旅游产业链条。牢牢抓住游客吃、住、行、游、购、娱六大要素，推进旅游景区设备设施提档升级，并完善餐饮、住宿、娱乐休闲等消费设施建设，提高游客体验感。2)挖掘文化元素和特色，强化旅游品牌建设。高铁的开通，为江西旅游业发展带来新机遇。因此，在旅游发展战略中要做好形象定位，加强各地旅游特色资源的投入开发，力争在项目建设、接待服务、营销管理等方面走出一条特色发展之路，做到“一地一品”、要素齐全，提高旅游景区品牌竞争力。赣南地区，矿产资源和客家旅游资源非常丰富，通过植入矿文化等元素，发展工矿旅游和客家文化旅游。瑞金、兴国、于都、吉安、南昌等红色旅游资源丰富，可以联合建设红色旅游带。九江、上饶、宜春、抚州等自然景观优美，景德镇陶瓷文化国内外闻名等，均可挖掘自身的核心旅游要素，丰富吸引点，打造知名旅游目的地。3)优化投资结构，推进旅游产业多元融合式发展模式。目前，全国旅游市场从资源导向型逐渐向生活导向型转变。因此，在旅游投资和发展中，要充分考虑三次产业基础、资源条件，优先支持旅游与生态农业、矿山治理、体育竞技等融合发展，培育旅游新业态，提高旅游综合效益。如瞄准特色农产品，打造休闲农业基地，通过组织耕种、试吃、亲子活动、绿色沙龙等活动，促进农旅融合。利用县域足球、矿洞探险、虚拟仿真等方式，在体验和视觉方面打造创意产品，充分融合体育、矿业、科技等领域。此外，一方面要加强人才队伍建设，为旅游发展目标定位、产业发展方向、旅游路线决策、项目库建设等提供支撑;另一方面，要学971第 1 期谭吉玉等:基于 DEA Malmquist 模型的江西省旅游效率时空演化研究习和吸纳国际先进旅游管理经验，实现全省旅游产品、服务、客源走向国际化。4)加强风险防范，促进旅游业可持续发展。旅游业业态非常广泛，能直接带动消费经济，提高综合效率。但旅游项目投资大，建设周期长，未来收益不确定性高，旅游效率受外生变量的冲击直接且迅速，投资风险非常大。因此，项目建设初期，要充分论证项目可行性，尤其对资金来源、项目进度、未来收益要严格把关，同时要考虑生态文明建设和国土空间规划的要求和实施计划的严谨性。运营阶段，要争取各类资本加入，不断补齐基础设施短板，加快云计算、物联网等新技术应用，发展“智慧+”旅游模式，提升旅游品质和项目附加值。同时要做好应急预案，应对各类突发事件，既要考虑通过保险等途径转移风险，也要考虑旅游项目合法退出机制。5)面对疫情，做好两手准备。疫情对江西旅游业来说无疑是一次重创，面对疫情需要做好两手准备。一方面做好常态化应对措施，推出价格亲民的门票套餐，鼓励本地人旅游消费，稳住基本收入。同时，进一步加强地方应急应对体系建设，一旦发生疫情，要将疫情控制在有效范围，防止大范围扩散和群众恐慌。另一方面，疫情终将过去，中国有信心和能力将疫情完全控制住，届时将迎来旅游井喷式的黄金消费期，要做好各种配套设施建设。江西旅游资源种类全、数量多、品位高，具有山、湖、城、村四大景观主体及红、绿、古三大旅游特色。但是江西的旅游收入与旅游资源显然不匹配，深层次的原因是江西经济发展落后，交通便利性差、旅游服务水平不高、旅游相关配套设施跟不上游客吃、住、游、购、娱的需求。因此，江西省应加强经济建设，补齐短板，提升城市品位空间。参考文献:1 BAOS C P Analysing the rate of technical changein the Portuguese hotel industry J Tourism Manage-ment，2006，12(3):325 346 2POLDUGOVAC K，TEKAVCIC M，JANKOVIC SEfficiency in the hotel industry:an empirical examina-tion of the most influential factorsJ Economic e-search Ekonomska Istra 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