房地产市场供求与房价关系的实证研究

随着我国社会经济的不断提高，人们住房条件和需求也在不断提升.其中住房作为人民基本生活的保障，更是一个家庭最重要的资产,从一定的层面上反映了一个家庭整体的生活水平,从而使得房地产行业在短时间内发展成为我国的支柱产业之一,成为了切实关乎人民生活和利益的重要产业.然而，在房地产行业的飞速发展过程中，问题也慢慢突显出来.房地产市场的供求不平衡，房价一直“居高不下”的问题越来越严重，住房成为了民生关注的焦点。

为了明确房地产市场供求与房价之间的关系，促进房地产市场的均衡发展。本文通过收集2000年—2013年我国房地产市场供求与房价的相关数据,建立联立方程模型,进行模型的参数估计,据此进行我国房地产市场的供求与房价之间关系的研究分析，从而明确房地产市场的供求与房价之间关系,为促进房地产市场的均衡发展提供一定的政策依据。结果表明,本文所建立的联立方程模型是有效的，分析得到房地产市场的供求是房价变化的根本因素，政府可以通过调控房地产市场的供求平衡，从而防止房价的过快增长。

关键词：房价房地产市场供求联立方程模型两阶段最小二乘供求平衡

1引言

1.1研究背景及意义

自1998年我国取消了福利分房的政策后，房地产市场迅速发展蓬勃起来。同时，随着社会经济的快速发展，居民的经济条件越来越好，住房条件也在不断地提升。而住房是人民基本生活的保障，也是一个家庭最重要的资产,从一定的层面上反映了一个家庭整体的生活水平，多方面的因素使得房地产行业在短时间内发展成为我国的支柱产业之一，成为了切实关乎人民生活和利益的重要产业.

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然而,随着房地产行业的发展，问题也慢慢突显出来，房价一直“居高不下”成为了一个大问题。

自2004年以来，我国以前所未有的力度整顿房地产行业，出台了一系列的房地产相关政策,根据不完全统计，十年间国家有关部门共出台了103项房地产调控措施.这些政策围绕着房地产过热以及房地产投机两大方面进行调节和控制，在一定程度上促进了我国房地产行业的和谐健康发展，但是房价过高，大部分居民住房困难的情况仍然一直在持续着。

这一情况的出现，最主要的原因是房地产市场的不平衡，人们的需求不断增加,房价的不断升高，都从不同的方面影响了房地产市场的平衡。为了弄清楚房地产市场的供求与房价之间的关系，本文通过收集了2000年2013年我国房地产市场供求与房价的相关数据，建立模型,从而明确房地产市场的供求与房价之间关系，为促进房地产市场的均衡发展提供一定的政策依据.

1。2研究方法及内容

本文研究分析了我国房地产市场的供给与需求的影响机制和因素,寻找出房地产市场的供求与房价之间关系，为房价的变化提供了科学的依据。首先收集了我国2000年—2013年的房地产市场的供求与房价的相关数据进行分析,通过相关关系的分析，选取了对房地产的市场供求影响最显著，具有线性相关关系的3个变量,接下来以房地产市场的供给、需求与房价为3个内生变量,选取了2个滞后内生变量，3个外生变量作为先决变量，建立联立方程模型，利用EViews软件，采用两阶段最小二乘估计的方法，进行模型的参数估计，据此进行我国房地产市场的供求与房价之间关系的研究分析。

2文献综述

对于房地产市场与房价之间关系,之前的很多学者都进行了权威科学地分析和广泛的研究。其中高东胜，冯涛[1]通过联立方程模型，着重分析了国民收入分配对房地产市场的调节作用，认为国民收入的合理分配可以缓解房价“居高不下

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\"的情况,减少国民收入对房地产的投入,减少炒作,能够实现我国房地产市场的均衡发展，实现房地产市场的健康和谐发展；张莹，林勇[2]选取宏观经济的角度，来分析影响房地产价格的因素,其中选取了股票价格、货币供应量和银行利率的增长变化来分析对房价增长变化的影响，从而得到房地产的市场均衡的调控可以通过宏观政策来实现,同时结合房地产价格增长率的实时情况,制定符合当时情况的宏观调控政策，正确处理好房地产市场和股票市场之间的关系，达到双赢的情况。周彬，杜两省[3]则认为政府想要宏观调控房地产的市场，是很困难的，他们通过建立一般均衡模型分析得出地价的变化才是房地产市场的最直接影响因素,确立正确的土地政策，可以很好地调控房地产的市场。温海珍，吕雪梦[4]在文中则分析房价与地价之间存在着内生性关系，得到人均可支配收入是影响地价的重要因素，也对房价有着显著的影响作用.刘闯，俞秋婷，高琴琴[5]和周海波[6]的结论基本一致,均认为影响房价的市场因素是多方面的,阙彬[7]分析房地产市场非均衡的现状及原因.张云[8]则选取了河北省的房地产市场进行分析，认为房地产市场非均衡对房价的影响是显著的。

可以看出上述学者都是通过定量分析,直接选定了变量从而进行分析的，本文而是先通过相关分析,寻找出了城镇居民人均可支配收入、商品房平均销售价格、房地产开发企业土地购置费用以及贷款利率等多个变量中对房地产市场供求影响最显著的变量，来作为本文的研究变量，进而再建立联立方程模型进行房地产市场供求与房价之间关系的研究和分析，使得房地产市场供求与房价之家的关系更加明了和深入，为促进房地产市场的健康和谐发展提供一定的政策依据。

3模型的建立

3.1数据资料搜集及说明

根据之前学者的研究,影响房地产市场供求关系的因素是由多方面结合起来的，其中主要的因素有以下几个：房地产的市场价格、土地价格和城市土地的数

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量、资金的供应量和贷款利率、还有国家的税收政策等。

因此,本文选取了以下变量:

选取了城镇居民人均可支配收入、商品房平均销售价格、房地产开发企业土地购置费用以及贷款利率1共四个指标作为房地产市场需求影响因素的变量.

选取了指标商品房平均销售价格、房地产开发企业土地购置费用和前一期商品房销售面积以及贷款利率共四个指标作为房地产市场供给影响因素的变量；

选取了指标城镇居民人均可支配收入、房地产开发企业土地购置费用和前一期房地产开发企业竣工房屋面积作为商品房平均销售价格影响因素的变量；

选取指标房地产开发企业竣工房屋面积来代表我国房地产的市场供给变量； 选取了指标商品房销售面积来代表我国房地产的市场需求变量； 选取了商品房平均销售价格来代表我国房地产的房价水平。

各变量数据均来源于国家统计年鉴，本文截取了2000-2013年的相关变量的数据,具体数据如附件1所示，其中贷款利率的数据如附件2所示。考虑到价格因素的影响，因此对变量居民人均可支配收入、商品房平均销售价格、房地产开发企业土地购置费用和商品房平均销售价格除以居民消费价格指数（CPI)，以消除通货膨胀影响将名义值转换成实际值，修正后的数据如附件3所示。

3.2模型变量的选取

本文主要研究的是房地产市场供求与房价之间的关系。根据模型的需要，本文决定分别从影响房地产市场供给与需求的四个指标中,选取对市场供求变化影响最显著的，最具代表性的三个变量来进行分析。

为了选取对房地产市场需求影响最明显的三个因素，本文对城镇居民人均可支配收入、商品房平均销售价格、房地产开发企业土地购置费用以及贷款利率共四个指标与房地产的市场需求（商品房销售面积)进行相关关系分析。

相关分析（correlation analysis)是研究现象之间是否存在某种依存关系（通常是一种非确定性的关系），并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相

1贷款利率：本文中截取的贷款利率是以中国人民银行一至三年（含三年）的贷款利率，并以当期最后一次

调整的结果为数据来源。

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关程度，是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法.

首先，为了了解房地产的市场需求与四个指标之间的相关关系，本文利用SPSS软件做出商品房销售面积与城镇居民人均可支配收入、商品房平均销售价格、房地产开发企业土地购置费用和贷款利率的相关关系表（见表1）。

表1.房地产的市场需求与各变量的相关关系表

城镇居民人均可支配收入

商品房平均销售价格

房地产开发企业土地购置费用 贷款利率

Pearson Correlation Sig. （2—tailed) Pearson Correlation Sig. （2—tailed） Pearson Correlation Sig. (2—tailed） Pearson Correlation Sig。 (2-tailed） 房地产的市场需求（商品房销售面积）

.976＊＊

.000 .989*＊ .000 .962** .000 .231 。426

＊＊. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed)。

在分析变量之间相关关系时，只有当两变量之间的相关系数绝对值大于其临界值的时候，才可以认为两个变量之间有线性关系。通常两变量的相关系数绝对值大于置信度为5％下的相应的临界值，称两变量之间有显著的线性关系；如果相关系数大于置信度为1%下的相应的临界值，称两变量有高度显著的线性关系;如果相关系数小于置信度为5%下的相应的临界值，就认为两变量之间没有明显的线性关系。

而在置信度为5％,自由度为N—2=12的情况下,两变量相关系数的临界值为0。532；置信度为1％，自由度为N-2=12的情况系，两变量相关系数的临界值为0.661,根据表1可以得出：

房地产的市场需求（商品房销售面积）与城镇居民人均可支配收入、商品房平均销售价格和房地产开发企业土地购置费用的相关系数(Pearson Correlation）均>0.661，说明房地产的市场需求（商品房销售面积）与城镇居民人均可支配收入、商品房平均销售价格和房地产开发企业土地购置费用之间有高度显著的依赖关系。

同时房地产的市场需求(商品房销售面积）与城镇居民人均可支配收入、商品房平均销售价格和房地产开发企业土地购置费用的P(Sig。 （2—tailed））值均

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接近0，拒绝原假设，显著不为0。即房地产的市场需求（商品房销售面积)与城镇居民人均可支配收入、商品房平均销售价格和房地产开发企业土地购置费用之间存在显著的正相关关系。

而商品房销售面积与贷款利率的相关系数〈0.661,且P值=0。426,接受原假设，即房地产的市场需求(商品房销售面积）与贷款利率之间没有存在显著的相关关系.

接下来,利用SPSS软件做出房地产的市场需求（商品房销售面积）与城镇居民人均可支配收入、商品房平均销售价格、房地产开发企业土地购置费用和贷款利率之间的散点图（如图1、2、3、4所示),可以更加明了的看出房地产市场需求与各个变量之间的线性关系。

图1商品房销售面积与城镇居民人均可支配收入散点图图2商品房销售面积与商品房平均销售价格散点图

图3商品房销售面积与房地产开发企业土地购置费用散点图图4商品房销售面积与贷款利率散点图

由图1、2、3的散点图可以知道，这些点大致可以拟合在一条直线上，说明商品房销售面积与城镇居民人均可支配收入、商品房平均销售价格、房地产开发

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企业土地购置费用呈正的线性相关，即可以建立一个线性回归模型来表示商品房销售面积与城镇居民人均可支配收入、商品房平均销售价格、房地产开发企业土地购置费用之间的关系。

而图4的散点图，表明商品房销售面积与贷款利率没有明显的线性关系。 综上所述，本文最终选取了指标城镇居民人均可支配收入、商品房平均销售价格和房地产开发企业土地购置费用，来研究对房地产的市场需求(商品房销售面积）的影响；

同理选出了指标商品房平均销售价格、房地产开发企业土地购置费用和前一期商品房销售面积，来研究对房地产的市场供给（房地产开发企业竣工房屋面积）的影响;选取指标房地产开发企业土地购置费用、房地产开发投资额和前一期房地产开发企业竣工房屋面积，研究对商品房平均销售价格的影响。

根据前文所述，截取了我国2000年—2013年的相关指标数据,共选取的8个变量如下所示：

X1:城镇居民人均可支配收入

X2：房地产开发投资额

X3:房地产开发企业土地购置费用 Y1：商品房平均销售价格

Y2：房地产开发企业竣工房屋面积，表示房地产的市场供给 Y3：商品房销售面积，表示房地产的市场需求

Y21:前一期房地产开发企业竣工房屋面积 Y31：前一期商品房销售面积

3。3模型路径图及模型建立

为了使得各个变量之间的关系明了，便于我们建立联立方程模型，本文首先

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借助路径图将初始模型描述出来，清楚地反映各个变量之间的关系.

房地产的市场供给（房地产开发企业竣工房屋面积）Y2 房地产的市场需求（商品房销售面积）Y3 前一期商品房销售面积Y3(-1) 房地产开发企业土地购置费用X3 城镇居民人均可支配收入X1 前一期房地产开发企业竣工房屋面积Y2(-1) 商品房平均销售价格Y1 房地产开发投资额X2

图5。各变量之间关系的路径图

该路径图中的变量是不同的类型，其中外生变量写在椭圆框内,它不受模型中其他变量的影响；内生变量写在矩形框内,它被模型中的其他变量决定，在路径图中至少有一个箭头指向它；滞后的内生变量写在虚线边框的矩形框内。

根据上述的路径图，建立联立方程：

LgY2C1*LgY1C2*LgX3C3*Lg1 ①Y31+μLgY3C4*LgY1C5*LgX3C6*LgX1+μ2 ② 3 ③LgY1C7*LgX2C8*LgX3C9*LgY21+μ其中C1~C9为联立方程模型系数，μ1~μ为随机项3方程式①反映了房地产市场的供给(房地产开发企业竣工房屋面积）变化受商品房平均销售价格、房地产开发企业土地购置费用和前一期商品房销售面积变化的影响；

方程式②反映了房地产市场的需求（商品房销售面积）变化受商品房平均销售价格、房地产开发企业土地购置费用和城镇居民人均可支配收入变化的影响;

方程式③反映了商品房平均销售价格变化的受房地产开发投资额、房地产开发企业土地购置费用和前一期房地产开发企业竣工房屋面积变化的影响；

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4模型的实证分析

4.1联立方程模型的识别

联立方程模型是由多个方程组成的,对方程之间的关系有着严格的要求，否则方程就无法进行估计。所以在进行模型估计之间首先要判断它是否可以估计,即需要进行联立方程模型的识别.而如果一个模型中的所有随机方程都是可以识别的，则认为该联立方程模型系统是可以识别的.

本文并不是等到理论模型建立之后再进行识别，而是在建立模型的时候，就设法保证每一个方程都是可识别的，从而保证该模型的可识别性。

使得建立模型可识别的原则是:

在建立某个方程时，要使得该方程包含前面每一个方程中都不包含的至少1个变量（内生或先决变量）;同时使前面每个方程中都包含至少1个该方程所未包含的变量，并且互不相同。

根据本文建立的方程模型，将每个方程中所包含的变量记录如下表（见表2）:

表2模型变量记录表

变量1（X1） × 变量2 (X2) × 变量3 (X3） × × × 变量4 变量5 变量6 变量7 变量8 （Y1） （Y2） （Y3） (Y2(—1)） （Y3（—1）） × × × × × × × 方程1 方程2 方程3 检验：方程2包含方程1之外的变量,同时方程1中存在方程2所未包含的变量，且互不相同，即建立的方程2是可识别的。

方程3中包含方程1、2之外的变量，同时方程1、2中都存在方程3所未包含的变量,且互不相同,即建立的方程3是可识别的。

4。2模型的参数估计

利用Eviews软件对联立方程模型进行两阶段最小二乘估计（TSLS）,结果如

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下表（见表3)：

表3参数估计结果表

C(1） C（2） C（3) C(4） C(5) C（6) C（7） C（8) C（9)

Coefficient

0.872159 -0.283713 0.570536 0.618104 0。163537 0.462912 0。733666 -0。591524 0。529553

Std. Error

0.210018 0。095008 0.218294 0。199592 0.068923 0.197134 0。145939 0.124092 0。045851

t—Statistic

4.152789 —2。986186

2.613617 3。096840 2.372757 2。348214 5。027223 -4。766819 11。54949

Prob。 0.0002 0。0053 0.0134 0。0040 0.0236 0.0250 0.0000 0。0000 0。0000

LgY20.8722LgY1-0.2837LgX30.5705LgY31 ④ 0.2100 0.0950 0.2183 R20.9621 R0.9552 D.W=1.1498LgY30.6181LgY1+0.1635LgX30.4629LgX1 ⑤ 0.1996 0.0689 0.1971 R20.9769 R0.9727 D.W=1.7830LgY10.7337LgX2-0.5915LgX30.5296LgY21 ⑥ 0.1459 0.1241 0.0459 R20.9845 R0.9817 D.W=1.6265

2224.3模型的检验

从上述表中的回归估计结果看：

方程④模型拟合较好。可决系数R2=0。9621,表明房地产的市场供给（房地产开发企业竣工房屋面积）变化的96。21％可由商品房平均销售价格、房地产开发企业土地购置费用和前一期商品房销售面积的变化来解释。在5%的显著性水平下，该方程的P值小于0.05,即该回归方程显著;此外，自由度n-k—1=10的

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（10）=2.228,各解释变量的t值的绝对值均大于2.228，t统计量的临界值为t0.025说明该方程的各个解释变量均显著。

方程⑤的拟合较好，可决系数R2=0.9769，表明商品房销售面积变化的97.69%可由商品房平均销售价格、房地产开发企业土地购置费用和城镇居民人均可支配收入的变化来解释.在5%的显著性水平下，该方程的P值小于0。05，即

（10）=2.228，该回归方程显著；此外，自由度n-k-1=10的t统计量的临界值为t0.025各解释变量的t值的绝对值均大于2。228,说明该方程的解释变量均显著。

方程⑥的拟合较好,可决系数R2=0.9845,表明商品房平均销售价格变化的98。45%可由城镇居民人均可支配收入、房地产开发企业土地购置费用和前一期房地产开发企业竣工房屋面积的变化来解释。在5%的显著性水平下,该方程的P值小于0.05，即该回归方程显著；此外，自由度n—k—1=10的t统计量的临界

（10）=2.228,各解释变量的t值的绝对值,说明该方程的解释变量均显著。值为t0.025

4。4模型的经济意义

方程1表明,房地产开发企业竣工房屋面积的变化受商品房平均销售价格、房地产开发企业土地购置费用和前一期商品房销售面积变化的影响。①商品房平均销售价格对房地产开发企业竣工房屋面积的弹性为0.87,当房地产开发企业土地购置费用和前一期商品房销售面积不变的时候,商品房平均销售价格每增加1%，房地产开发企业竣工房屋面积平均增加0。87%；②房地产开发企业土地购置费用对房地产开发企业竣工房屋面积的弹性为—0。28,当商品房平均销售价格和前一期商品房销售面积不变的时候，房地产开发企业土地购置费用每增加1％,房地产开发企业竣工房屋面积平均下降0。28％；③前一期商品房销售面积对房地产开发企业竣工房屋面积的弹性为0。57，当商品房平均销售价格和房地产开发企业土地购置费用不变的时候，前一期商品房销售面积每增加1%，房地产开发企业竣工房屋面积平均增加0.57%。

方程2表明,商品房销售面积的变化受商品房平均销售价格、房地产开发企

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业土地购置费用和城镇居民人均可支配收入的影响。①商品房平均销售价格对商品房销售面积的弹性为0.62,当房地产开发企业土地购置费用和城镇居民人均可支配收入不变的时候，房商品房平均销售价格每增加1％，商品房销售面积平均增加0。62％；②房地产开发企业土地购置费用对商品房销售面积的弹性为0。16，当商品房平均销售价格和城镇居民人均可支配收入不变的时候，房地产开发企业土地购置费用每增加1%,商品房销售面积平均增加0.16％；③城镇居民人均可支配收入对商品房销售面积的弹性为0。46，当商品房平均销售价格和房地产开发企业土地购置费用不变的时候，城镇居民人均可支配收入每增加1％，商品房销售面积平均增加0。46%。

方程3表明，商品房平均销售价格变化的受房地产开发投资额、房地产开发企业土地购置费用和前一期房地产开发企业竣工房屋面积变化的影响。①房地产开发投资额对商品房平均销售价格的弹性为0。73，当房地产开发企业土地购置费用和前一期房地产开发企业竣工房屋面积不变的时候,城房地产开发投资额每增加1%，商品房平均销售价格平均增加0。73％；②房地产开发企业土地购置费用对商品房平均销售价格的弹性为-0。59，当房地产开发投资额和前一期房地产开发企业竣工房屋面积不变的时候，房地产开发企业土地购置费用每增加1％，商品房平均销售价格平均下降0。59%；③前一期房地产开发企业竣工房屋面积对商品房平均销售价格的弹性为0.53，当房地产开发投资额和房地产开发企业土地购置费用不变的时候，前一期房地产开发企业竣工房屋面积每增加1%，商品房平均销售价格平均增加0。53％。

5结论

本文构建了我国房地产的市场供求与房价之间关系的联立方程模型，科学地分析了影响房地产市场供求的因素以及影响房价的因素，找出房地产市场供求与房价之间的关系。根据所得的回归结果,作如下分析：

(一）影响房地产的市场供给的变化的因素中,房价变化的影响大于其他两个因素的影响。当房价提高的时候,房地产的市场供给也随之提高。而当前一期房地产市场的供给提高的时候,房价又会随之上升，即当房地产市场供给大于需求

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的时候，房价会“居高不下”。为了防止出现房地产市场供给大于需求的情况，可以适当的提高土地的价格，从而平衡供求关系。因为房地产的市场供给与开发商购置土地的成本也有着密不可分的关系，当土地购置费用提高，房地产的市场供给就会随之下降，这也符合经济学原理.

(二)影响房地产的市场需求变化的因素中,房价变化的影响也是最显著的因素。当市场需求提高的时候，房价也会随着增长,而房地产市场的需求又与居民的人均收入呈正向变化。居民的人均收入是影响其消费的最直接因素，从根本上决定其生活水平和消费需求；而住房是人民基本生活的保障，也是一个家庭最重要的资产,从一定的层面上反映了一个家庭整体的生活水平。当居民的人均收入达到一定的水平,购买的需求就会不断地突显出来。进入20世纪以来，随着社会经济生活的不断发展，居民的生活水平不断提高，从而购房的需求也持续的增长，房价不断提高。因此，当市场需求大于市场供给的时候，房价也会出现“居高不下”的情况。

因此，房地产市场的供求关系是影响房价变化的最根本的原因，要控制房价的过快增长,就要控制好市场的供求关系，使之处于平衡关系,防止出现“供远大于求\"或者“求远大于供”的情况，而根据本文的模型分析,合理的调控好土地的价格,从而控制房地产土地的购置成本，是维持房地产市场供求平衡的有效手段之一。

参考文献

［1］高东胜,冯涛。房地产价格与国民收入分配的互动关系—-基于联立方程模型的实证研究［J］.财经科学，2011(11);

[2］张莹，林勇。中国房地产价格影响因素研究［J］.中国物价，2012（11)； ［3]周彬,杜两省.土地财政与房地产价格上涨:理论分析和实证研究[J]。经济研

究,2009（7）；

[4]温海珍，吕雪梦,张凌.房价与地价的内生性及其互动影响——基于联立方程模型的实证分析［J].财贸经济，2010（2);

［5]刘闯,俞秋婷，高琴琴.基于联立方程模型的我国房价影响因素研究[J］。武

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汉理工大学学报(信息与管理工程版）,2012(1);

［6]周海波。房地产价格影响因素的实证研究[J］.海南大学学报（人文社会科学版）,2009(5)

［7］阙彬。房地产市场供求非均衡分析[D]。西南财经大学,2010年硕士学位（毕业）论文;

［8］张云.河北省房地产市场供求关系与房价波动研究［D］.河北农业大学，2011年硕士学位（毕业）论文；

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