高通在华遭遇反垄断：曾因专利定价差异化遭多国调查【小米吧】_百度贴吧
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高通在华遭遇反垄断：曾因专利定价差异化遭多国调查收藏
美国移动芯片巨头高通公司在中国遭遇到突如其来的麻烦。　　11月26日，这家公司发布官方消息称已接到中国国家发改委通知，后续将配合发改委对其进行的反垄断相关调查。高通同时表示，并未意识到违反了任何反垄断法规定。　　目前高通和国家发改委均未透露触发此次反垄断调查的具体原因和相关内容。但外界猜测，此次反垄断调查或与高通面向不同手机厂商的专利授权差异化有关。　　过去，高通曾多次因专利授权定价问题遭遇各国的反垄断调查。　　高通曾在韩国长达三年的反垄断调查，并于2009年结束。韩国官方认为“高通对客户实行差别性对待，对其中一些客户收费较高”，为此韩国公平贸易委员会向高通开出约2亿美元罚单。　　2005年，欧盟接到诺基亚、爱立信等六家公司的投诉后，曾对高通专利授权定价过高展开反垄断调查，经过四年的调查，这桩官司最终因为各家厂商的和解撤诉而终止。　　作为全球最大的手机芯片厂商之一，高通掌握了大量的3G和4G移动通信相关专利技术，并通过授权等方式获得收益。2012财年，高通的专利授权费收入约为67亿美元，在总营收中的占比超过三成，其中42%来自中国大陆。　　种种迹象表明，高通对不同厂商的收费标准确实存在差异化。但这是否是发改委调查的主要方向尚未得到官方证实。从过去各国的经验看，调查可能旷日持久，结果需经过漫长的等待。　　调查背景复杂，或与4G启动有关　　此次高通在中国遭遇反垄断调查，各方的解读并不一致。　　美国投行Raymond James表示，这一调查可能与中国即将推出TD-LTE服务有关。有接近高通的相关人士表示，高通总部管理层有信心在中国市场收取4G TD-LTE专利费用。随着中国4G网络的启动，高通预期2014年在中国市场的专利授权收入将会增长。　　有消息称，当年CDMA进入中国市场时，高通曾经与相关政府机构进行过谈判，最终为国内手机厂商的授权费用做了较大优惠。国外媒体以此作为部分依据，论证高通或许因为反垄断案再次像中国厂商的4G授权费用做出“让步”。　　对此，一位此次反垄断调查的知情人士向腾讯科技表示，发改委此次发起的反垄断调查并非突然之举，背景比较复杂。相关机构希望让通信市场更加公平化，高通作为市场领导者，专利和技术积累具备市场支配地位，成为重点关注对象并不意外。此次正值4G牌照发放前夕，产业相关各方会展开新一轮设备研发和销售，也正是政府重新梳理和整顿市场秩序的良机。　　接近政府机构的人士表示，国家的反垄断调查，最常见结果是高额罚款，是否会颁布进一步的禁令也不好说。如果没有，以高通的收入增速，高额罚款在短期内即可填补。　　曾有分析认为，此次反垄断调查如果对高通形成真正打击，或许对国内芯片厂商有利，但这可能是一厢情愿。一位国内芯片业人士向腾讯科技表示，“如果藉此打压高通，受益的可能不是国产厂商，而是如博通、Marvell这样的美国公司。”他认为，中国芯片厂商与他们还有较大差距。短期内无法填补这一空白。”　　手机厂商：高通专利授权费存在差异定价　　高通的专利授权一般分为两部分，即厂商获得某项芯片解决方案的一次性授权费（有时还包括高额的一次性“入门费”），和协议期内每销售一台手机额外缴纳的提成费率。这部分额外费率也被业内形象的成为“高通税”。　　高通从未公开其与各手机厂商签订的具体手机销售“费率”，但根据全球采用高通专利手机销量和高通的专利营收做计算，平均每台手机的费率应该在3%-4%之间，即一台出厂价格2000元的手机，厂商可能需要交给高通60~80元。　　一位手机厂商的人士证实，高通向手机厂商收取的授权费用“每一家并不相同，会根据客户的具体情况上下浮动。”　　芯片厂商甚至会和手机厂商会签订非常具体的合同，来确定其生产的每一款手机授权费用比例，但不是基于单颗芯片的价格，而是基于整个终端的价格。　　对于高通的差别定价策略，一位手机芯片企业高层认为，芯片不像水、电等影响国计民生必须品，作为市场化商品，定价可以基于合同进行差异化，“芯片企业拥有定价权。”　　手机行业从业人士透露，影响高通等芯片厂商专利授权费率的主要因素包括手机出货量和手机厂商的信誉度。出货量越大，授权费率可能相对更低；厂商的支付能力和信誉高，并且具备持续购买能力，在专利谈判中也可能得到优惠。　　除此之外，芯片提供商还可能出于战略考虑来定价，比如扶持一家手机厂商来压制竞争对手等。　　具体到高通，手机厂商相关人士表示，“高通的律师和工程师一样多”。有手机厂商感慨，通过强大的律师团队，高通在收取专利授权费用上，“要价高，但又确实合法。”　　一位手机芯片业人士表示，手机厂商选择高通，主要是“高通芯片的技术先进，性能确实比其他芯片好，甚至商用时间也能提前最多达一年左右。”对于手机厂商来说，时间是最宝贵的。　　反垄断：国内进入高频执法期　　有律师表示，一旦反垄断调查启动，将会按照国家反垄断法相关章程操作。至于处罚，根据我国反垄断法第四十七条规定，对于滥用市场支配地位的公司，反垄断执法机构可处以其“上一年度销售额百分之一以上百分之十以下的罚款。”　　高通2013财年中国市场销售额约为123亿美元。一旦此次对高通的反垄断调查成立，最高罚款额度可达12.3亿美元。　　虽然业内对此次高通反垄断调查有诸多解读，但一个不可忽视的大背景是，在我国《反垄断法》颁布五年以来，国内相关反垄断调查频率逐渐增高。　　我国经营者集中反垄断审查案件数量，从2008年的17件，上升至目前每年200余件。　　截至2012年底，我国反垄断调查主要集中在石油化工、机械制造、采矿、船舶制造等制造业领域。　　自今年以来，反垄断之风明显吹向更多行业。今年年初，茅台和五粮液因价格操纵被罚4.49亿元，之后，韩国三星、LG等六家国际大型面板生产商，因垄断液晶面板价格，遭到国家发改委3.53亿元人民币的经济制裁。随后7月份，发改委又启动了对奶粉行业的反垄断调查。　　有法律界人士将2013年定位中国的“反垄断元年”。　　随着反垄断调查范围的扩大，几个传统领域也成为新的重点。而不论在国内还是国外，通信和芯片产业都是反垄断的重灾区。　　11月24日，国家发改委透露，未来将重点关注航空、日化、汽车、电信、医药、家电等六大行业的价格垄断行为。两天后，高通成为新一个“受检者”。
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基于结构方程模型的专利定价风险研究
　　〔摘要〕专利定价的准确性易受风险因素影响，针对这一问题，研究首先从技术风险、法律风险、经济风险、评估风险4个角度对影响专利定价的风险因素进行分析，采用结构方程方法构建了二阶验证性因素分析的理论模型，然后就理论模型进行问卷调查，在调查样本具有良好可靠性的基础上对理论模型进行了验证，分析了各风险因素与专利定价风险的相关关系。结果表明，技术风险为首要风险，法律风险、经济风险、评估风险影响程度依次降低。 中国论文网 http://www.xzbu.com/4/view-6087655.htm　　〔关键词〕专利定价；风险因素；结构方程；评估风险 　　〔中图分类号〕G255.53〔文献标识码〕A〔文章编号〕（6-05 　　随着知识经济时代的飞速发展，专利作为知识产权的一个核心类别，在提高自主创新能力、推动经济发展、促进社会进步中发挥着越来越重要的作用。与专利相关的技术转移和商业兼并活动日趋频繁，国家知识产权局发布的统计数据显示，2011年我国共成交专利技术合同5 565项，较2010年增长30.7%[1]。与专利相关的转让、出资入股、企业收购、授权许可、质押融资、资产证券化、风险投资等活动的不断涌现，使得技术、专利价值的评估需求越来越大[2]，人们对发明创造的产出（技术和专利等）的评价需求在过去20年中急剧增加[3]，如何有效评估专利价值成为促进专利资产交易活动有效进行、有效配置专利技术资源的重要因素[4]。然而专利价值评估存在大量风险因素[5]，往往使专利定价不同程度的偏离专利资产的客观价值，不仅会给利益相关者带来经济损失，还可能妨碍专利交易顺利进行，这与国际贸易背景下的知识产权战略是相违背的。因此，有效识别和衡量影响专利定价的风险因素，并依此建立风险预警机制、合理进行风险管理，对于减少经济损失、促进专利市场的良性发展具有重要意义。 　　1研究现状 　　影响专利价值的因素有很多，学者们多从技术、法律、经济3个层面进行总结[6-8]，但是并不是每一种影响因素都能带来风险，专利风险的来源具有不确定性[9]，而部分影响因素是确定的或者可以准确把握的，如专利类别、专利权人特征等。学者们对于影响专利定价的风险因素研究，主要围绕专利的价值风险展开。Rrichard Razgaitis[10]从内在质量、市场、法律、竞争等8个层面出发分析了风险因素所在；李秀娟[11]在此基础上进行了修正，认为专利诉讼、无效和侵权风险及技术风险、管理风险是主要风险因素，然而专利的最终定价不仅仅是由专利客体本身决定的，专利价值评估过程同样受到各种风险因素的威胁。JTCromley[12]从专利评估流程出发，探讨了从信息收集到评估操作再到报告生成过程中涉及的诸多影响因素；成文[13]对无形资产评估的主要风险进行分析，从评估对象、评估主体、评估方法和评估结果4个方面进行了总结；汪洋等[14]从知识产权评估的基本要素出发，将知识产权评估过程中出现的风险分为主体风险、客体风险和方法风险；于新颖[15]不再局限于分析专利客体本身带来的价值风险，将专利技术资产评估风险划分为资产确认风险、评估方法风险、评估机构和评估人员的执业风险。这些研究成果为分析影响专利定价的风险因素提供了借鉴。 　　总体而言，现有的研究成果虽然给出了相关风险因素，但仅是简单罗列，并未对各影响因素进行详细的归类处理，不利于明确风险来源，以便有针对性地进行防范，也没有分析各因素的风险程度，风险因素给最终定价带来的偏差就无法衡量，评价结果的准确性难以保证。基于此，本文对影响专利定价的风险因素进行了归类整理，采用结构方程方法构建二阶验证性因子的概念模型，并设计调查问卷进行数据采集以验证概念模型的正确性，最后分析了各观测变量的影响程度以及各潜变量与专利定价风险的相关关系，为进行风险防范与风险控制提供参考。 　　2影响专利定价的风险因素分析 　　影响专利定价的风险因素有很多，首先，专利的价值涉及大量的不确定因素[16-17]，导致专利价值评估具有大量的风险[18]。Yu-Jing Chiu[19]等认为不确定性既来自技术层面，又与替代技术的竞争有关，还不可避免地受到法律因素的影响。国家知识产权局于2011年委托中国技术交易所开展的“专利价值分析体系及操作手册研究”课题成果从法律、技术、经济3个层面建立了专利价值评价指标体系，学者们对专利价值影响因素的分析也多从这3个维度展开，从研究结果可以得出，专利技术本身的不确定性、经济环境的变化以及法律上的不稳定性都会给专利定价造成偏差。除此之外，我国《专利资产评估指导意见》专利资产评估操作要求进行了规范，从信息收集到方法选定到评估报告的出具，专利价值评估是作为一个诸多要素融合的复杂过程而存在的，这一过程不可避免地受到相关参与要素的干扰。因此，本文将从技术风险、法律风险、经济风险以及评估风险4个层面对影响专利定价的风险因素进行分析。 　　2.1技术风险 　　专利技术本身会存在相应的风险[11]。如果专利技术竞争力较低，即专利在技术层面具有的成熟度、先进性和创新性较低，则难以在市场上占据主动地位，例如交易的专利技术尚不够成熟，仅仅处于发展期，它所带来的风险必然要大于处在成熟期的专利带来的风险。另外，技术是不断发展、不断进步的，它处在一定的技术领域中，其产业化程度受到整个行业发展动向的影响，不同行业具有不同的发展前景，发展前景是增长型、周期型还是防御型，决定了投资该行业的风险水平，继而影响资本的流动情况[20]。 　　2.2法律风险 　　专利技术的非实物性和法律依附性使得专利必然受制于法律保护的状态，受到法律因素的影响与制约[21]。在对专利权进行授权时，难免有一些不符合条件的专利通过审查，这些专利权实际上是无效的，那么任何单位或者个人认为专利权的授予不符合法律规定时，都可以请求专利复审委员会宣告该专利权无效。另外，专利权具有排他性，任何人或单位在未经专利权人同意的情况下使用该专利都将构成侵权，专利的价值可能会因侵权而降低，甚至给交易者带来致命性的打击，特别是在专利密度高的电子及通信行业，专利侵权风险发生的概率非常高[11]。同样，如果专利被他人在不发生侵权的情况下被模仿，也会给专利持有者带来巨大损失。
　　2.3经济风险 　　专利应用的经济环境不断变化，不利因素随时可能出现。宏观经济政策的改变必将直观地影响价格，专利价值自然也不例外[20]，与国家产业政策相违背，显然不利于获得资金等资源的支持，产业化进程将受到阻碍。此外，专利技术作为一种特殊商品，也受到市场机制和价值规律的制约和影响[21]，供求关系变化、利率变动等可能会对专利价值的实现产生积极或消极的影响。专利权不能单独为企业带来经济利益，它必须依附于相关产品，产品能够带来稳定的收益是建立在企业持续健康经营的基础上的，任何一个经营环节出现问题都可能导致企业瘫痪，专利资产也将无法实现经济利益。 　　2.4评估风险 　　专利评估涉及的风险因素非常多，评估过程中的任意一环出现偏差都可能使相关利益方蒙受经济损失。专利价值评估是基于大量信息、数据之上的，信息数据的不完整和不准确往往会带来巨大风险。其次，评估主体的风险性不容小觑，不仅表现在评估人员的素质上，还表现在评估方法的选择上，而不同方法的评估结果往往差异较大。目前，国内外用于专利价值评估的常用方法有传统的成本法、市场法、收益法和实物期权法、模糊综合评价法，每一种方法都有相应的优势和劣势。各种方法均有自己的适用范围，如果评估方法选择不恰当，评估结果将无法客观反映专利资产的真实价值。 　　3理论模型与数据来源 　　3.1理论模型 　　本文选用的结构方程模型主要用来检验观察变量与潜在变量之间的关系，与传统的回归分析相比，它能够同时处理多个因变量，并可比较及评价不同的理论模型，与探索性因子分析相比，它可以对事先根据某种理论建立的假设模型进行验证，可以对模型的拟合程度做出评价，允许自变量和因变量含测量误差[22]，能够更加准确的验证专利定价风险与各影响因素之间的关系。 　　在上述因素分析的基础上，本文得出影响理论假设的因素，并根据小范围问卷调查的结果对并相关性较高的因素进行合并，删除了不必要的因素，最终得到了12个理论假设因素，见表1，并据此建立二阶验证性因素分析理论模型，见图1。本模型中存在惟一的内生潜变量：专利定价风险F0；4个外生潜变量为：技术风险F1、法律风险F2、经济风险F3、评估风险F4。 　　3.2数据来源 　　本文分别就4个潜在变量的12个风险因素设计调查问卷，采用李克特五点量表法进行打分，1表示显变量对所属潜变量的影响很小，5表示显变量对所属潜变量的影响很大，2、3、4则介于这两者之间。本次问卷调查对象包括高校科研管理人员及申请过专利的老师、本地专利代理工作人员、本地专利代理公司以及该公司部分专利客户、本地资产评估机构工作人员，问卷调查形式均采用网页填写方式，自2013年7月始，截止到2013年8月底，共有166人参与调查，因网页填写合格率较高，因此仅剔除不合格答卷2份，最后共得到有效问卷164份。 　　4模型验证与结果分析 　　4.1模型验证 　　本文运用SPSS20.0软件与AMOS20.0软件对数据进行处理，经过对异常数据的核对校正与剔除，得到以下结果：4个维度的Cronbach Alpha系数分别为0.831、0.823、0.855、0.861，所有潜变量视为可信；整体的测量指标标准化信度为0.876，说明样本数据具有较高的内在一致性；4个初阶因素构念的因素负荷量分别为0.71、0.69、0.68、0.65，各测量变量的标准化因子载荷均大于0.6，符合因子载荷大于0.5的标准，说明初阶因素在告诫因素构念的因素负荷量与观测变量在初阶因素的因素负荷量均较为理想。程序运行结果如图2所示，为标准化的参数估计。 　　在估计模型图中没有出现负的误差变异，说明模型界定没有问题，基本符合适配标准。理论模型的适配卡方自由度比值CMIN/DF=1.717<3，表示二阶验证性模型可以被接受。其余主要适配指数除RFI小于0.900外都处在理想范围内，因此我们可以认为模型的拟合结果较好，见表2。 　　4.2结果分析 　　本文从技术风险、法律风险、经济风险、评估风险4个层面对影响专利定价的风险因素进行分析，并建立了相应的二阶验证性因素分析模型。从图2可以看出，技术、法律、经济、评估对应定价风险的路径系数依次为0.71、0.69、0.68、0.65，表明4个外生潜变量与专利定价风险之间存在正相关关系，通过对模型的验证和分析，可以得出以下结论： 　　（1）技术风险的路径系数达到0.71，高于其他潜在变量的路径系数，这说明影响专利价值的风险因素中，技术层面的因素风险程度最大，可见专利自身的技术特性是影响专利技术产生稳定效益的最重要的一环。其中专利技术的更新速度路径系数最高为0.87，竞争技术的快速更新使得专利技术有效生命期限迅速缩短，大大影响专利价值；专利技术领域的发展动向次之，路径系数为0.85，说明专利所处的宏观环境是专利技术发挥作用的重要前提；专利竞争力略弱，路径系数为0.66，可见专利技术如果不能拥有足够的创新性、成熟度和先进性，必然使专利资产在市场竞争缺乏支撑、处于劣势，但专利竞争力更多的与专利自身的稳定程度有关，可控性较强，能够带来风险的可能性略小。在专利价值评估时，应优先考虑技术风险对最终定价带来的风险，重点收集与行业发展及替代技术相关的信息并进行深入分析。 　　（2）法律风险的路径系数为0.69，略低于技术风险，能够带来的风险影响程度也较大。其中专利被诉侵权带来的风险为0.88，从近年来的专利纠纷中可以看出，专利一旦发生侵权，侵权方不仅要承担巨大的经济赔偿，还会导致现有生产运营瘫痪，因此是法律风险的主要来源；专利被宣告无效同样会造成很大危害，但相对于侵权来说发生的概率较小，所以其路径系数为0.74，影响程度要小于专利侵权；专利技术可规避性的路径系数为0.77，介于两者之间，足见为了获取最大利益，有些主体选择在法律范围内模仿他人技术，这对被模仿专利的持有者也是一种潜在的致命性的打击，在进行专利定价时也应重点考虑。
　　（3）经济风险的路径系数为0.68，与法律风险的路径系数基本持平，两者都是影响专利定价的的重要风险因素。经济风险中，企业经营状况的风险影响程度最大，路径系数达到0.88，因为专利技术总是依附于某种产品，对于产品生产、运营、销售的相关经营策略会直接影响到专利价值能否得以充分体现；市场稳定性的路径系数为0.84略小于前者，因为宏观的经济环境能够间接影响到专利技术的成长速度，市场的波动不利于专利效益的持久发挥；政策的适应性路径系数为0.75，是三者中最小的，一般来说相关政策法规的变动性不大，而且在变动之前往往都可以进行预测，因此专利技术的政策适应性不会太差，相应的风险程度相对较小。 　　（4）评估风险的路径系数为0.65，虽处于末位，但其风险影响程度不容小觑。专利价格的确定不仅受到内在价值的影响，还受到评估过程的干扰。评估过程的复杂性使得信息的收集、主体的水平、评估方法的选择都成为风险的产生源。三者的路径系数由结果来看，评估主体水平的风险程度最高，路径系数为0.89，如果资产评估机构的公众认可度低或者在工作模式、管理体制、信用状况、评估人员道德素质、技术水平等方面存在问题，都会给专利最终定价带来风险；评估方法风险的路径系数为0.80，选择何种方法，会直接影响到参数的选取，与评估目标和价值类型不相符合的方法会导致评估结果的不准确；信息收集难度的路径系数为0.76，信息收集难度与风险的产生息息相关，在实际的操作过程中受到缺乏获取途径、信息更新时滞、人为干扰等因素的影响，可能会使交易陷入风险的泥沼。因此，在考虑影响专利定价的风险因素时，应当将评估风险充分融合在内，避免评估结果偏离客观价值，给利益相关者带来经济损失。 　　5结语 　　对专利资产进行合理定价是专利交易进行的必要前提，本文就影响专利定价的风险因素展开研究，把价值风险之外的评估风险充分考虑在内，将专利定价风险划分为技术风险、法律风险、经济风险和评估风险四类，并利用结构方程中的二阶验证性因素分析模型对其进行了验证，得到了较好的模型拟合数据。由数据分析结果可以看出技术风险是影响专利定价风险的首要风险，评估风险略次之，因此在进行风险评估时应该重点考虑，力求综合全面，避免遗漏某些风险因素而使利益相关者蒙受损失。在本文的基础上还可以对评估风险进行进一步提炼，研究评估风险与价值风险之间的关系，明确各风险的作用路径，将会对专利定价风险预警和风险管控产生积极意义。 　　参考文献 　　[1]国家知识产权局规划发展司.专利统计简报2012年21期[EB].http：∥www.sipo.gov.cn/ghfzs/zltjjb/.pdf，. 　　[2]陈健，贾隽.专利价值的影响因素和评估体系研究综述[J].西安工业大学学报，2013，（7）：517-525. 　　[3]GAY C，LEE BAS C.Uses without too many abuses of patent citations or the simple economics of patent citations as a measure of value and flows of knowledge[J].Economics of innovation and New Technology，）：333. 　　[4]蔡凡.基于实物期权定价理论的专利价值评估[A].南昌工程学院经济贸易学院，2012.管理创新、智能科技与经济发展研讨会论文集[C].南昌工程学院经济贸易学院，2012：4. 　　[5]Hou JL，lin HY.A Multiple Gression Model for Patent Appraisal Searching for Factors Influencing Technologocal Asset Value[J].Industrial Management & Data System，（9）：. 　　[6]冯丽艳.专利技术价值评估影响因素分析[J].中州大学学报，2010，（4）：34-36. 　　[7]靳晓东.专利资产证券化中专利价值的影响因素分析[J].商业时代，-69. 　　[8]熊小荣，张超峰.对于专利价值及其评估方法的思考[J].通信企业管理，2012，（12）：83. 　　[9]金泳锋，余翔.专利风险的特征及其影响研究[J].知识产权，2008，（6）：84-88. 　　[10]Rrichard Razgaitis.Valuation and Pricing of Technology-based Intellectual Property[M].John Wiley，3. 　　[11]李秀娟.专利价值评估中的风险因素分析[J].电子知识产权，2009，（12）：66-69. 　　[12]JTCromley.20 Steps for Pricing a Patent[J].Journal of Accountancy，：31-34. 　　[13]成文.无形资产评估风险及防范[J].消费导刊，2010，（7）：103. 　　[14]汪洋，于凯.试析知识产权评估风险和防范对策[J].商业文化：下半月，2012，（3）：33-34. 　　[15]于新颖.专利技术资产评估风险及防范[J].学习月刊，2009，（8）：21-22. 　　[16]DHarhoff，FMScherer，K.Vopel，Citations，family size，opposition and the value of patent rights，Res.Policy，43-1363. 　　[17]JSGans，DHHsu，SStern.The impact of uncertain intellectual property rights on the market for ideas：evidence from patent grant delays，Manag.Sci，2-997. 　　[18]Gordon VS.Intellectual Property-valuation，Exploitation，and Infringement Damages（2007 cumulative supplement）[M].John Wiley，. 　　[19]Yu-Jing Chiu，Yuh-Wen Chen.Using AHP in patent valuation.Mathematical and Computer Modelling，54-1062. 　　[20]李满宇，刘桂明.专利价值评估的影响因素分析[J].中国发明与专利，2013，（7）：31-33. 　　[21]王景，余明九，梁子卿，等.法律状态对专利技术价值的影响[J].云南师范大学学报：哲学社会科学版，2009，（2）：101-106. 　　[22]吴明隆.结构方程模型――AMOS的操作与应用[M].重庆：重庆大学出版社，2010. 　　（本文责任编辑：孙国雷）
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