进化博弈机制复杂网络下的绿色农业生产集约化经营模式

文摘

绿色农业生产集约化管理模式下的扩散是一个互动的过程策略复杂网络上的比较和学习中传统农民和新的农业经营实体。基于进化博弈理论和复杂网络,我们在无标度网络构建进化博弈模型来模拟进化过程的绿色农业生产在市场机制和政府的指导机制,分别。在不同的场景中比较分析结果表明,绿色农业生产网络的稳定状态是由研究对象之间的交互。详细实验结果表明double-score系统在政府指导下的扩散机制有重要影响的绿色农业生产,从政府获得的额外奖励或惩罚的是至关重要的。此外,扩散市场机制下的绿色农业生产主要是受绿色农业生产的净利润的影响。这些结果具有重要意义政府提高效率的激励和促进传统农民的行动和新的农业经营实体在绿色农业生产。

1。介绍

绿色农业生产是一种环境友好的方法的农业和绿色农业技术,不仅可以促进可持续生态,农业生产率和盈利能力,但也减少负外部性和环境污染1,2]。绿色农业生产密切相关的环境技术创新和农业现代化3],它可以实现环境友好型农业,提供健康、生态绿色农业产品(4,5]。因此,绿色农业生产已成为共识,发达国家采取更多的补贴或税收优惠,鼓励技术创新和应用的绿色农业6]。此外,一些发展中国家也逐步认识到绿色农业生产的重要性和支持农民采用绿色农业生产的限制使用化肥和农药,以及有机肥料补贴、绿色农业技术,绿色农产品消费(7,8]。作为一个农业大国和发展中国家,中国政府还采取措施近年来采用绿色农业生产(9,10]。

与发达国家相比水平较高的强化管理,机械化,现代化,许多发展中国家,特别是中国和印度的农业生产模式,主要特点是家用和小农经济11),有软弱的能力在发展绿色农业生产12,13]。证实,这些导致了农业非点源污染的严重问题,在中国农产品的安全问题(14,15]。解决上述问题,强化管理由生产者组织实施,不仅可以降低农产品的交易成本,还使它更有效为农业生产者组织实现绿色农业技术和咨询服务。因此,它有利于实现农业现代化,改善农业生态环境,增加绿色农业生产(16- - - - - -18]。例如,发达国家如美国、加拿大、日本和法国已经意识到农业集约化经营在农业现代化过程中,从而解决了农业非点源污染的问题(19]。这可以主要归因于环境保护意识和额外的好处的绿色农业生产集约化的农民也称为新的农业经营实体(20.,21]。然而,传统的农民和新的农业经营实体将共存很长一段时间在中国由于低水平的农业现代化,山区土地资源的特性,和农民对土地的依赖和其他因素22,23]。因此,识别具有重要意义的动机、态度和行为关于绿色农业生产中传统的农民和新的农业经营实体及其相互作用在这种密集的管理模式。

研究人员建议,绿色农业生产是由于相关主题的动机和态度(24),阐明传统农民的决策规则和行为和新的农业经营实体,为政策设计提供了理论依据。龚et al。25]发现,农民有很大差距的绿色农业生产的意识和行为,因此有必要将农民意识到农村生态绿色农业生产的实际行为来减少污染。通过分析1322年中国家庭农场的态度和行为,Cai et al。26)提出,政府应该把重点放在鼓励他们采取行为的资源节约型、环境友好型农业生产。与此同时,索菲娅et al。27]调查绿色计划对农业生产的影响Kavango地区社区的生计,纳米比亚,然后他们发现他们应该灌输一个态度的转变,鼓励社区和绿色之间的协作方案管理积极影响人们的生活。至于动机采取行动的绿色农业生产,Lapka et al。28)发现,补贴是有效的调查数据的基础上,农民在捷克共和国。此外,李et al。29日]运用古诺模型来发现绿色生产投资的数量与绿色补贴率增加。

尽管绿色农业生产依赖传统农民的意愿和动力和新的农业经营实体,也受到其他利益相关者。周和李30.)建造了一个有关利益相关者的博弈模型来分析政府的影响生态农业的发展。Bugri [31日从利益相关者)问卷用于收集和分析数据在两个选定的地区特点的可怜的在加纳东北农业生产和环境退化。他们透露,女人没有权力和控制土地使用决策和管理传统土地占有制下,对任期将负面影响安全和环境可持续性东北加纳,因为大多数妇女参与食品生产。Bantilan和Reddy32解决,有预期收益效率提高印度花生行业的国际竞争力和效率资本补贴,加快技术改造加工行业的低效率。为实现绿色农产品市场的有效运行,邓et al。33)构建一个协调机制的合作生产商,消费者,食品安全检验部门,基于合作博弈理论和电子商务平台。同时,崔和赵34)发现绿色农业技术的扩散问题的解决方案基于政府和农民之间的进化博弈模型。然而,大多数现有的研究都是基于对象之间的线性关系的调查和分析,这是不足以描述个人群体行为的机制和交互关系过程中绿色农业生产。

因此,基于复杂网络的描述“个人团体”的关系正越来越多地用于显示对象之间的复杂交互和行为(35,36];尤其是在绿色农业生产的过程中,出现了一系列新的研究。通过分析调查数据的1200多农业生产者,卢贝尔和富尔顿37)指出,在萨克拉门托河流域的农业水扩散网络质量管理可以帮助农业生产者积极参与水质管理和积极实施可持续农业。此外,Jussaume和Glenna38)发现,当地的社交网络获得信息在华盛顿的小麦生产国有利于促进新的可持续农业生产方法. .事实上,农业创新系统可以被视为一个完整的创新网络,姚明et al。(39)发现,网络关系,分布特征,学科之间的相互作用可以促进节水农业。至于农民的社会网络结构的影响农民的创新应用,朱(40)发现,它有一个深远的决定,农业创新扩散过程的影响。

基于复杂系统理论,就可以知道,中国的农业生产系统在集中管理模式下,有许多传统的农民和新的农业经营实体之间的复杂关系,如学习、竞争、共处和利益连接(41,42),形成一个复杂的网络系统由多个子系统交互。本文构造一个复杂网络模型的绿色农业生产基于无标度网络扩散运营商和抽象单一代理成节点和代理之间的相互关系。然后,计算实验是由MATLAB分析传统农民之间的合作行为的产生过程和新的农业经营实体在绿色农业生产网络。本文的目的是阐明动机、网络扩散过程和指导机制下的绿色农业生产集约化管理模式,促进积极的扩散和中国绿色农业生产网络的良性发展。

2。模型建设

2.1。基本假设

摘要绿色农业生产网络构建是基于无标度网络,网络中的节点代表网络的主题是传统的农民,新农业经营实体。这个网络的连接被认为是互动游戏对象之间的关系(43),这是体现在亲戚的关系,朋友,或邻居之间传统的农民,新的农业经营实体之间的合作伙伴关系和战略学习传统的农民和新的农业经营实体之间的关系。在这个网络的演化过程中,每个主题进行重复游戏基于博弈模型和更新其策略根据规则,直到其策略达到稳定。此外,其他假设如下:(1)曾经在这个网络连接节点与其他节点,其影响是相互44),所有连接边的绿色农业生产无向网络,和一个边缘最多存在两个节点之间的连接。(2)在一定时期内,这个网络的大小是固定的,节点之间的连接关系不会改变由于战略选择的结果33]。换句话说,传统农民的数量和新的农业经营实体的数量在一个地区在某一段时间内都是固定值。(3)在绿色农业生产网络游戏参数都是在单位。

2.2。博弈模型

考虑市场和政府的作用在中国绿色农业生产,本文构造两种类型的机制,阐明绿色农业生产扩散的演化过程中传统的农民和新的农业经营实体在无标度网络。

2.2.1。市场机制的进化博弈模型

市场机制已广泛应用于环境治理,基于人性的利己主义”的假说。“这是体现经济市场上的信号来帮助经济主体决策的生产或消费行为;有环境影响的绿色经济,促进绿色消费和提高环境质量45]。

在市场机制下,传统农民和新的农业经营实体节点之间成对游戏根据游戏规则提出了部分2。1。其中,和 ,分别反映了传统农民的收入和新的农业经营实体所获得nongreen农业生产;和被指示为水和土地污染带来的伤害nongreen农业生产。如果一个新的农业经营实体采用nongreen农业生产,损害其邻国的其他新的农业经营实体和传统农民表达和 ,和相应的其他传统农民的损失他们的邻居和新的农业经营实体所造成的污染的传统农民的农业生产采用非表达和 。采用nongreen农业生产的策略时,一个新的农业经营实体可能给补偿其邻居已经采用了绿色农业生产来弥补他们的损失造成的污染溢出,和新的农业经营实体的赔偿邻居和传统农民表示为和 ,分别。

如果新的农业经营实体和传统农民采用绿色农业生产的策略,他们需要支付额外费用学习绿色农业生产技术或购买有机肥料,表示为和 ,和绿色农产品获得的超额回报他们的绿色农业生产在市场机制和 。此外,采用绿色技术的一个新的农业经营实体进行绿色农业生产将对其邻国技术溢出效应的新的农业经营实体和传统的农民,这是假定和 ,而由传统农民的技术溢出效应采用绿色农业技术只在邻国的传统农民由于其资金的局限性,技术,生产规模,假定 。因此,学科之间的支付矩阵表中可以看到1- - - - - -3。

可以看到,例如,在桌子上1当这两个新的农业经营实体和传统农民采用绿色农业生产的策略,在此他们的回报是,分别 和 。对新农业经营实体,他们的回报是他们的基本收入的总和nongreen农业生产和额外的收入从绿色农业生产 ,然后-绿色农业生产的额外成本 ;传统的农民,他们的收益之和nongreen农业生产的基本收入 ,从绿色农业生产获得的额外收入 ,和技术溢出效应所产生的新的农业经营实体 ,然后-绿色农业生产的额外成本 。同样,他们的收益表的其他策略1- - - - - -3也可以解释为以上。

2.2.2。政府引导机制的进化博弈模型

农业是中国主要的工业,在国民经济中起着基础性作用。在当前发展绿色农业生产的过程,还有存在的问题如缺乏环保意识,监管政策、先进的技术,和足够的资金。因此,需要一系列的政府指导机制实现绿色农业生产和保障农业的可持续发展和基本立场。

基于绿色农业生产过程在农作物的生长季节,本文以绿色农业产品的销量和化肥的使用量分数评价指标,和政府实现绿色农业生产指导机制下double-score系统。和 ,分别代表绿色农业产品销售的标准值一个单位获得的新的农业经营实体和传统农民double-score下系统。绿色农业产品的实际销量的新农业经营实体和传统与绿色农业生产和农民nongreen农业生产,分别表示 , , ,和 。当或 ,新的农业经营实体将得到一个积极的分数,否则它会得到一个负的成绩。同样的,当或 ,传统的农民会得到一个积极的分数,否则它会得到一个负的成绩。和代表的标准价值在一个单位对新农业化肥应用操作实体和传统农民在double-score制度下,分别。化学肥料的实际体积申请新的农业经营实体和传统与绿色农业生产和农民nongreen农业生产,分别表示 , , ,和 。当或或或 ,新的农业经营实体或传统的农民会得到一个积极的分数,否则它会得到一个负的成绩。

在作物的生长季节,大量的新的农业经营实体和传统的农民会积累。如果是积极的,他们将获得奖励在一个单位;否则,罚款将会支付的在一个单位。额外获得的奖励或处罚时新的农业经营实体和传统农民采用nongreen农业生产战略和绿色农业生产策略可以表示为 , , ,和 ,可表示如下:

根据上述的分析和假设,double-score的进化游戏系统在政府的指导下机制可以在支付矩阵,如表所示4- - - - - -6。

2.3。复杂网络上进化的游戏规则

在每一轮的比赛中,所有的节点在复杂网络进化游戏连接的邻居和积累回报。在进化的过程中,费米函数在统计力学27扩展和用作更新规则: 在哪里和代表节点的策略和分别在比赛的第一轮,和代表的累积回报和 ,分别为,和邻居节点的数量吗和 。参数( )是噪音值,它代表一种非理性行为的可能性。当趋于0时,它表示,在游戏中所有节点的策略选择过程是完全理性的。换句话说,当收益率高于 , 模仿的策略吗以100%的概率。当方法到正无穷,它意味着所有信息被噪声淹没,随机和所有节点更新的策略。

3所示。仿真实验和结果分析

这些现有的研究绿色农业生产的影响主要集中在农业生产对象的特征(46,47)(例如,他们的知识和意愿的绿色农业生产和农业经营规模),政府农业补贴17,48,49),网络结构(29日),和其他因素对绿色农业生产。已经证实,扩散网络可以促进绿色农业生产的发展23]。基于这些现有的研究,本文构建了仿真实验的进化游戏机制复杂网络上关于绿色农业生产,为了澄清绿色农业生产的影响受试者的回报、成本、技术溢出效应、进化和环境损害赔偿的绿色农业生产网络在市场机制和政府引导机制,分别。

假设进化时间T= 100。100个节点的初始网络是一个无标度网络;其中,20节点新的农业经营实体,剩下的80个节点是传统的农民。网络上的对象的位置和邻居是随机生成的。当T= 0,参数设置;同时,游戏过程中的策略应该随机分配到绿色农业生产网络上的节点,节点的值应该设置为1如果采用绿色农业生产策略;否则,该值将被设置为0。当T= 1,第一个游戏,比较之间的支付节点及其邻居被随机。如果他们的回报是优于或等于他们的邻居,下一轮的战略不会改变游戏;否则,他们会更新概率的学习策略 。当T= 2,下一轮的游戏玩到最后。

3.1。市场机制下的策略和结果进行比较分析

绿色农业生产在复杂网络的演化过程也出现新的农业经营实体之间的合作行为和传统农民绿色农业生产网络。因此,模拟的过程合作密度的绿色农业生产在不同的场景中,进一步分析各种参数值集的效率和效果在市场机制下,设计以下设置的参数值(表比较实验7)。

根据参数表7在不同的场景中,模拟进化的趋势图所示1(一)- - - - - -1 (g)。

命题1。额外收入从绿色农业生产是核心因素影响绿色农业生产的合作密度。通过比较数据1(一)和1 (b)可以看出,当从绿色农业生产获得的额外收入大于绿色农业生产的额外成本,新的农业经营实体或传统的农民更愿意做出决定的绿色农业生产经过一段时间的游戏和学习策略。如果成本大于额外收入,绿色农业生产的合作往往会崩溃。

场景一个和b分别模拟情况绿色农业生产的额外收入显著提高,明显低于所示数据的额外成本1(一)和1 (b)。根据数据之间的比较1(一)和1 (b)绿色农业生产合作密度将达到稳定状态时的时候T= 30,即。,一个fter 30 times of game and strategy learning. However, the difference is that in Figure1(一)新农业经营实体和传统农民会更倾向于采用绿色农业生产的策略,和绿色农业生产的合作密度将达到1的稳定状态,而在图1 (b)新农业经营实体和传统农民更愿意采取这样的策略:nongreen农业生产。这种差异的主要原因是,在场景bnongreen农业生产的利润明显高于绿色农业生产的好处,即使nongreen农业生产可能导致环境破坏自己和他们的邻居,即使新的农业经营实体还需要支付一定的环境损害赔偿,他们仍将获得更多的超额利润的nongreen农业生产。因此,在场景中b,新的农业经营实体和传统农民会逐渐采取的策略nongreen农业生产经过反复比较利润和策略的学习和他们的邻居,因此绿色农业生产的合作将会崩溃。

命题2。绿色农业生产的额外的净利润时往往是0,绿色农业生产合作密度的增加先增加然后减少环境补偿费用支付的新的农业经营实体nongreen农业生产(图1 (c)),而它增加与增加绿色农业生产技术溢出系数(图1 (d))以及损失系数nongreen农业生产利润(图1 (e))。

在场景c额外的净利润在绿色农业生产趋向于0,新的农业经营实体采用nongreen农业生产战略应补偿新的农业经营实体采用了绿色农业生产的策略。图中可以看到1 (c)增加薪酬,绿色农业生产的合作密度波动趋势和结束在一个不稳定的状态。其波动的特征是一个上升趋势,而下行趋势后观察到的时间T= 35。这可能主要是由于额外的绿色农业生产场景的净利润c往往是0。因为尽管其他受试者采用绿色农业生产的策略可能获得补偿支付新的农业经营实体采用nongreen农业生产的策略,他们仍然遭受污染的损失溢出。因此,经过一段时间的对比绿色和nongreen农业生产策略、绿色农业生产的合作最终崩溃。

在场景d基于场景吗c,绿色农业生产技术溢出系数增加。因为它可以在图中找到1 (d)新的农业经营实体和传统农民会逐渐喜欢绿色农业生产后重复游戏和策略研究,和稳定状态的时间T= 30。与传统的农民相比,更多的新农业操作实体愿意采用绿色农业生产的战略合作密度将达到1。这是因为新的农业经营实体是更重要的是影响技术溢出效应比传统的农民,这是符合现实,新的农业经营实体有较高的学习能力,比传统农户技术采用、和利用程度。

在场景e这也是基于场景cnongreen的潜在负面影响农业生产主体的利润增加。从图可以看出1 (e)新的农业经营实体和传统农民将绿色农业生产时的偏好nongreen农业生产有很大的潜在损害他们的利润。大约50个游戏和学习策略之后,他们可以达到绿色农业生产合作的稳定状态密度为1。这主要造成的负面影响,增加nongreen农业生产对农业生态环境的成本。因此,绿色农业生产已经成为他们的稳定策略后多个游戏。

命题3。新的农业经营实体的更新策略和传统农民不仅依赖于他们自己的利润,也影响其他科目的利润在复杂网络上的绿色农业生产。此外,新的农业经营实体对传统农民的影响显著高于传统的农民在新的农业经营实体,可以看到数据1 (f)和1 (g)。

在场景f,额外的净利润从绿色农业生产的新的农业经营实体大于0,而传统农民的额外的净利润小于0(图1 (f))。相反,在场景 ,额外的净利润从绿色农业生产的新农业操作实体小于0,而传统农民的额外的净利润超过0(图1 (g))。当比较图1 (f)和图1(一)可以看出,尽管场景f和场景是在相同条件下的新的农业经营实体满足基本要求,绿色农业生产的合作密度趋向于1,最后进化的趋势情形f只显示了绿色农业生产的不稳定状态,同时比较数据1 (g)和1 (b)它也可以发现,最后场景的进化趋势显示状态0和1之间的连续波动的趋势。因此,可以得出结论,新的农业经营实体的更新策略和传统农民不仅是受到自己的利润也被他们的邻居。绿色农业生产的稳定状态在复杂网络的联合行动的结果是新的农业经营实体和传统的农民。

此外,通过比较数据1 (f)和1 (g)可以看出,当新的农业经营实体的额外的净利润由绿色农业生产大于0,即使额外的净利润的传统农民绿色农业生产小于0,传统农民会逐渐遵循新的农业经营实体采用绿色农业生产的策略。然而,当传统农民的额外的净利润由绿色农业生产大于0,但是新的农业经营实体的额外的净利润由绿色农业生产小于0,0和1之间的合作密度会波动。因此,新的农业经营实体对传统农民的影响显著高于传统的农民在新的农业经营实体。

3.2。比较分析的策略和结果在政府指导下的机制

以下两组参数值的场景h我和设计(表8)对比实验来模拟绿色农业生产复杂网络上的演化过程在政府的指导下机制。的进化趋势的场景h和我获得的数据所示2(一个)和2 (b),分别。

命题4。在政府引导机制的规定下,即使绿色农业生产的额外的净利润小于0,新的农业经营实体和传统农民愿意采取这样的策略:绿色农业生产在多个游戏和学习策略。因此,可以得出结论,政府引导机制中的市场机制相比有明显优势扩散的绿色农业生产在复杂网络,可以看到在图2(一个)。

在场景h基于场景吗b绿色农业生产的发展趋势,在复杂的网络模拟政府指导的监管机制。从图可以看出2(一个),由于近60倍的游戏和学习策略,复杂网络系统将明显倾向于达到稳定状态,绿色农业生产的合作密度是1。在的时间T= 0和T= 60,绿色农业生产的合作密度大的波动,这是由于负净超额利润从绿色农业生产。因此,新的农业经营实体和传统农民喜欢nongreen农业生产,但他们会支付一定的处罚nongreen农业非点源的污染农业生产,而其他人将获得一定数量的政府奖励他们的绿色农业生产。在政府指导的激励和惩罚机制,越来越多的新的农业经营实体和传统农民愿意采取这样的策略:绿色农业生产比较利润后,玩游戏,学习策略与他们的邻居。

当比较图2(一个)的数据1(一)和1 (b),就可以知道,在市场机制下,绿色农业生产也可能采用只有绿色农业生产的净利润大于0,在政府指导下的机制,它可以被允许小于0。因此,可以得出结论,政府引导机制有很大的优势在市场机制引导绿色的农业生产在复杂网络的演化。

命题5。政府的监管指导下机制、政府的激励和惩罚会影响绿色农业生产的稳定演化复杂网络。

基于场景h,场景我模拟复杂网络上的绿色农业生产的进化趋势下更高层次的政府奖励和惩罚是指提高的价值和如图2 (b)。时的值和高,绿色农业生产系统的复杂网络的合作密度将达到一个稳定状态1时间后T= 20。通过比较图2(一个)和2 (b),它可以发现绿色农业生产达到稳定状态的时间合作密度1显著缩短。这主要是由于提高水平的激励和惩罚,政府的监管下指导机制。

绿色农业生产的水平是否满足所需要的分数绿色农业生产指导机制,新的农业经营实体和传统农民将获得伟大的奖励可以弥补他们的成本。然而,如果nongreen农业生产水平不满足分数,那么处罚将会相对较大,以迫使他们更喜欢绿色农业生产。因此,几个游戏和策略学习,新的农业经营实体和传统农民将更喜欢绿色农业生产的策略在一个相对短的时间内,和绿色农业生产系统复杂网络将很快达到合作的稳定状态密度为1。

4所示。结论

关注农业生产策略的新农业经营实体和传统农民在集中管理模式下,本文构造一个进化博弈模型在复杂网络和模拟新的农业经营实体的战略演变的过程和传统的农民在不同的场景中。该模型可以帮助密切观察策略演化的动态过程之间均匀microperspective科目以及macroperspective异构对象之间的复杂网络绿色农业生产。

正如本文所讨论的,根据政府引导机制,越来越多的新的农业经营实体和传统农民愿意采取策略的绿色农业生产在多个游戏和策略学习即使绿色农业生产的额外的净利润小于0。这一结果表明,政府引导机制比市场机制在复杂网络上的绿色农业生产的扩散。这可能是导致通过补贴和惩罚在政府引导机制,这可能扮演了一个重要的角色在调节对象的行为和战略演进在复杂网络上的绿色农业生产的扩散. .因此,为了确保政府引导机制的效率,激励和惩罚制度应采用合理的生产绿色农产品和化肥的应用。例如,某些补贴绿色肥料可以提供绿色农业生产、绿色农业生产技术培训可作为技术补贴,耕地资源保护税可以应用环境惩罚,等等。

市场机制下的仿真结果表明,绿色农业生产的关键因素影响演化网络的额外的净利润是绿色农业生产。如果绿色农业生产的额外的净利润是足够大,新的农业经营实体和传统的农民都倾向于采用绿色农业生产的策略;否则,绿色农业生产合作往往会崩溃。虽然绿色农业生产的额外的净利润趋于0,绿色农业生产网络的合作演化的结果与环境补偿负相关,但与溢出系数呈正相关绿色农业生产技术以及损伤系数nongreen农业生产利润。因此,绿色农业生产技术的应用和环境补偿税nongreen生产商应该用于鼓励更多新的农业经营实体和传统农民开展绿色农业生产。

本文还证实,绿色农业生产的稳定状态的复杂网络是联合行动的结果新的农业经营实体和传统农民;此外,新的农业经营实体对传统农民的影响更显著。这是因为新的农业经营实体有更大的生产规模和较强的绿色技术与传统的农民相比,所以他们有更多的污染的溢出效应和绿色技术溢出效应对传统农民。此外,当地政府是否和如何进行绿色农业生产指导都将极大地影响新的农业经营实体和传统农民的绿色农业生产的战略选择。因此,地方政府应该提供一系列关于绿色农业技术的指导和培训,以及鼓励农业productors之间的相互学习,为了绿色农业生产的新创意和新技术传播速度和广泛的复杂网络。

基于上述结果,仍有一些重要的扩展工作,可以在未来,忽视为了清晰和简洁。首先,该模型假设研究对象有一致的需求偏好32),不考虑有限理性和社会偏好的主题。其次,该模型没有考虑网络大小灵活和动态。第三,消费者的偏好绿色农业产品和采购决策也会影响绿色的农业生产在复杂网络的扩散,今后值得进一步研究。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现是可用的。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项研究得到了国家社会科学基金(18 vsj038),中国国家自然科学基金(71704066和71704066),在中国江苏省自然科学基金(BK20170542),江苏省社会科学基金(18 glc006)在中国,江苏省自然科学基金在中国教育部(17 kjb610003),江苏大学青年人才培养项目(411160001),和江苏海外访问学者计划大学杰出青年和中年教师和校长。

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