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李振宇等:農(nóng)村教育結(jié)構(gòu)變遷與收入貧困改善的系統(tǒng)研究

[ 作者:李振宇?張昭?劉浩?  文章來源:中國鄉(xiāng)村發(fā)現(xiàn)  點擊數(shù): 更新時間:2018-06-08 錄入:吳玲香 ]

【摘要】教育促進(jìn)了人力資本積累和收入水平提升,對個體陷入貧困概率和貧困改善具有重要且復(fù)雜的影響。本文從教育結(jié)構(gòu)視角出發(fā),基于中國社會綜合調(diào)查(CGSS)數(shù)據(jù)庫2006、2008、2011和2013年農(nóng)村子樣本,使用分解分析和回歸分析探究了我國近年來農(nóng)村教育結(jié)構(gòu)變遷對收入貧困改善的影響。研究發(fā)現(xiàn):第一,我國農(nóng)村地區(qū)貧困發(fā)生率在不同受教育程度群體間存在顯著不同,隨著教育程度的提高貧困發(fā)生率出現(xiàn)明顯降低;第二,教育發(fā)展與結(jié)構(gòu)變遷對降低農(nóng)村貧困發(fā)生率具有積極影響,但長期來看這種影響呈邊際遞減趨勢;第三,從教育對收入的影響機制來看,工作類型、自學(xué)能力和對互聯(lián)網(wǎng)的使用頻率會影響教育對提高個體收入的作用。

【關(guān)鍵詞】農(nóng)村教育結(jié)構(gòu);貧困發(fā)生率;動態(tài)研究;影響機制

一、引言

減少并消除貧困一直是世界各國努力的方向。2016年11月國務(wù)院印發(fā)的《“十三五”脫貧攻堅規(guī)劃的通知》明確2020年我國實現(xiàn)全面脫貧的底線目標(biāo)。在脫貧攻堅過程中,不僅要注重提升貧困人口收入水平,還應(yīng)當(dāng)著力于提升其脫貧致富能力。

教育在提升貧困人口人力資本和脫貧能力方面發(fā)揮著重要作用。Schultz(1960)認(rèn)為貧窮國家落后的根本原因不在于物質(zhì)資本短缺,而在于人力資本匱乏和對人力資本投資不足,提高人力資本在反貧困中的作用既要加大人力資本投資力度更要注重人力資本投資結(jié)構(gòu)。Becker(1975)認(rèn)為受教育者接受教育所產(chǎn)生的效果具有很強的外溢性,不僅會提高受教育者本身的勞動生產(chǎn)率,而且有助于促進(jìn)其他人生產(chǎn)效率的改善。教育作為人力資本提升的最主要方式,除通過直接賦予受教育者更高的生產(chǎn)能力和資源配置能力進(jìn)而增加其知識和技能外,還具有提升受教育個體健康水平、認(rèn)知方式、社會參與等間接影響,最終通過提升勞動者的綜合素質(zhì)促進(jìn)貧困人口掌握脫貧致富本領(lǐng),阻斷貧困代際傳遞。

國內(nèi)外關(guān)于教育扶貧的實證研究大都支持教育發(fā)展有利于收入貧困改善的結(jié)論,在幾個較具代表性的研究中:Janjua和Kamal(2011)利用40個發(fā)展中國家1999—2007年數(shù)據(jù),采用廣義最小二乘法(GLS)發(fā)現(xiàn),相比人均收入和收入不平等,教育對消除貧困的作用更加顯著。楊慧敏等(2016)使用CHNS數(shù)據(jù)庫2000、2006和2011年家戶微觀數(shù)據(jù)借助雙變量Probit模型發(fā)現(xiàn),戶主受教育程度對家戶當(dāng)期和未來貧困發(fā)生率都具有顯著影響。林迪珊等(2016)利用世界銀行61個發(fā)展中國家1988-2012年數(shù)據(jù),采用工具變量二階段最小二乘法(IV-2SLS)等方法發(fā)現(xiàn),公共教育投資對消除貧困有顯著作用,隨著一國經(jīng)濟發(fā)展水平提高,這種作用呈邊際遞減特征。劉修巖等(2007)使用上海市農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù),將受訪農(nóng)戶所在村中其他戶家庭勞動力平均受教育年限和村人均耕地面積作為受教育年限的工具變量,發(fā)現(xiàn)提高農(nóng)戶受教育水平能在很大程度上降低其陷入貧困的概率。綜合已有研究來看,關(guān)于教育與貧困問題的研究角度眾多,涵蓋了公共教育支出水平、受教育年限、地區(qū)間教育差異等多方面,但鮮有研究從教育結(jié)構(gòu)角度分析該問題。

本文基于中國社會綜合調(diào)查(CGSS)數(shù)據(jù)庫2006、2008、2011和2013年微觀數(shù)據(jù)農(nóng)村子樣本,從教育結(jié)構(gòu)視角探究不同受教育年限群體貧困發(fā)生率的靜態(tài)差異,教育結(jié)構(gòu)變遷和收入貧困改善的長期動態(tài)關(guān)系以及教育對收入貧困改善的主要機制。與已有研究相比,本文貢獻(xiàn)體現(xiàn)在:第一,研究不同受教育層次人群陷入貧困的概率,并著重分析教育層次結(jié)構(gòu)變化對收入貧困改善的影響和貢獻(xiàn),旨在為教育扶貧的群體精準(zhǔn)識別提供思路;第二,進(jìn)一步探討了教育改善收入貧困的主要機制,旨在為強化教育扶貧的政策實施路徑提供參考。

二、研究假設(shè)的提出

一般來講,教育結(jié)構(gòu)包括初等教育、中等教育、高等教育的層次結(jié)構(gòu),職業(yè)教育和非職業(yè)教育的類別結(jié)構(gòu),高等教育的專業(yè)結(jié)構(gòu)等多個維度,本文使用的教育結(jié)構(gòu)指教育的層次結(jié)構(gòu),即不同受教育程度群體在總體中所占的比重。

教育結(jié)構(gòu)分布可以反映教育不平等程度,教育不平等程度將可能影響收入差距,進(jìn)而影響絕對貧困和相對貧困。受教育程度較低的群體會在勞動力市場面臨兩種歧視:一是客觀歧視,受教育程度較低的人群大多難以從事某些勞動技能要求較高(如技術(shù)密集型)的工作;二是人為歧視,例如很多招聘部門往往設(shè)置一些學(xué)歷要求限制(盡管很多可能是合理并且必要的)。這些歧視將使受教育程度不高的人群喪失很多工作機會,或者只能從事一些低收入工作,因而更可能處于貧困狀態(tài)或低收入“陷阱”。因此,提出以下待檢驗的研究假設(shè):

H1:不同教育層次群體陷入貧困的概率不同,并且教育結(jié)構(gòu)層次的變化可能使各類群體及總體貧困發(fā)生率發(fā)生變化。對教育與收入貧困關(guān)系的研究某種程度上也可以看作是教育與收入關(guān)系的研究。理論研究比較一致的觀點是,教育屬于人力資本投資的范疇,通過影響受教育者勞動生產(chǎn)率作用于收入和貧困,從而起到提高受教育者收入水平和消除貧困的作用。在特定的外部環(huán)境下,如我國農(nóng)村地區(qū),通過發(fā)展教育提升農(nóng)村人口收入水平還應(yīng)考慮其他因素的輔助作用,這既有利于探索特定環(huán)境下教育扶貧的內(nèi)在機制,更有利于為強化相應(yīng)的教育扶貧政策渠道提供政策參考。因此,提出以下待檢驗的研究假設(shè):

H2:教育對收入貧困改善可能受到某些外部因素的影響,可以通過強化這些外部因素提升教育扶貧的政策效果。

后續(xù)研究著重通過定量分析方法檢驗以上兩個假設(shè)。

三、研究方法、模型與數(shù)據(jù)說明

(一)模型構(gòu)建

1.收入貧困變化按教育結(jié)構(gòu)分解。

動態(tài)分解過程參考Yip等(2016)分析方法,通過將相鄰兩個時期農(nóng)村貧困發(fā)生率變化分解為由教育結(jié)構(gòu)變遷引致的部分和由各組農(nóng)村貧困發(fā)生率自身變化引致的部分,研究教育結(jié)構(gòu)變遷對農(nóng)村收入貧困的動態(tài)影響。具體分解過程為:首先,一個地區(qū)某時期的貧困發(fā)生率(設(shè)為Pt)可以表示為當(dāng)期貧困人口(設(shè)為Xt)比當(dāng)期農(nóng)村總?cè)丝冢ㄔO(shè)為Nt)。按照本文對樣本教育結(jié)構(gòu)的劃分,將樣本分為四組(j=1,2,3,4),各組貧困發(fā)生率即為該組貧困人口數(shù)量(Xjt)比該組總?cè)丝跀?shù)量(Njt)。

令即衡量各教育結(jié)構(gòu)占總體樣本比重??蓪⒖傮w農(nóng)村貧困發(fā)生率表示為各組貧困發(fā)生率與該組人口所占比重的加權(quán)平均值,即:

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令Δp為第t年與t-1年的貧困發(fā)生率變化量,因此,Δp即為相鄰兩時期的收入貧困改善情況,可以表示為:

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最后,按照全微分公式對上式進(jìn)行分解,將上式表示為兩部分之和:

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其中,等式右邊第一部分(設(shè)為a1)即為由教育結(jié)構(gòu)變遷引致的農(nóng)村貧困發(fā)生率變化,第二部分(設(shè)為a2)為由各組農(nóng)村貧困發(fā)生率自身變化所引致的部分。由于不同組群貧困發(fā)生率可以看作該群體中個體陷入貧困的概率,若把教育看作扶貧的一種手段,則教育扶貧的作用在于將貧困發(fā)生概率較高的個體“轉(zhuǎn)移”到貧困發(fā)生概率較低的組群。

綜上,教育結(jié)構(gòu)變遷對收入貧困改善的影響(設(shè)為η)可以表示為:

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η的變化過程即反映了農(nóng)村教育結(jié)構(gòu)變遷對收入貧困改善的動態(tài)影響。

2.教育對收入貧困的影響及作用機制檢驗。

現(xiàn)實中由于收入貧困改善受到很多因素的影響,而教育因素只是其中之一,因此,有必要在控制一系列因素的基礎(chǔ)上,通過回歸分析研究教育對收入貧困的影響。將“個體是否處于貧困”轉(zhuǎn)化為其陷入貧困的概率,構(gòu)建如下二值logit回歸模型:

55.png

上式中,pi/(1-pi)為概率比,取值越大意味著陷入貧困的相對概率越大,edui表示個體i受教育年限,Xi為一系列控制變量。此外,在檢驗教育對貧困發(fā)生概率影響的機制時,以對數(shù)形式個體收入水平為被解釋變量,具體形式如下:

56.png

其中,Zi即為教育影響貧困發(fā)生概率的機制變量。實證分析中,可以通過估計(5)和(6)式探究教育對貧困發(fā)生概率的影響及可能的作用機制。

(二)數(shù)據(jù)說明

本文使用中國社會綜合調(diào)查(CGSS)數(shù)據(jù)庫2006、2008、2011和2013年農(nóng)村子樣本。樣本處理方面,為研究教育結(jié)構(gòu)對收入貧困的影響,按照被調(diào)查個體受教育程度將所有樣本的受教育程度分為四組,分別為0-6年、6-9年、9-12年、12年及以上,以各組樣本占當(dāng)年總樣本比例的變化衡量農(nóng)村教育結(jié)構(gòu)變化。目前,中國現(xiàn)行的貧困標(biāo)準(zhǔn)是按2010年不變價計算的農(nóng)村人均年純收入2300元,參考其他類似研究的做法,本文依據(jù)問卷中“您全家去年的家庭總收入”和“家庭規(guī)?!钡认嚓P(guān)問題確定家庭人均年收入,由于問卷中各年度“家庭總收入”指標(biāo)均反映的是調(diào)查年度前一年的情況,因此本文使用的數(shù)據(jù)實際反映了2005、2007、2010和2012四年的情況。最后,按照各年度國家統(tǒng)計局頒布的“農(nóng)村貧困標(biāo)準(zhǔn)”確定總體和各組樣本的農(nóng)村貧困發(fā)生率。處理后各年度樣本量分別為4624、2452、2939、5830。

四、實證分析

(一)教育結(jié)構(gòu)、貧困發(fā)生率的靜態(tài)分析

從本文計算的農(nóng)村貧困發(fā)生率來看,2005、2007、2010和2012年農(nóng)村貧困發(fā)生率分別為29.35%、27.86%、16.13%、13.16%。這與國家公布的相應(yīng)年度農(nóng)村貧困發(fā)生率指標(biāo)差距不大。因此本文選取的微觀數(shù)據(jù)較具代表性,按教育結(jié)構(gòu)分組的各教育結(jié)構(gòu)占比及貧困發(fā)生率數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計結(jié)果見表1。

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可以看出,樣本年間我國整體教育發(fā)展程度有了顯著提高,各受教育程度群體占比趨于均衡,0-6年個體占比從2005年的41.87%下降至2012年的29.62%,相反,12年及以上個體占比由2005年的6.55%上升至2012年的17.14%,這種變化在2007年后尤為明顯。不同受教育程度群體貧困發(fā)生率方面,第一,受教育程度越低的群體貧困發(fā)生率越高,受教育程度為0-6年群體的貧困發(fā)生率始終約為12年及以上群體的四倍。第二,樣本年間各群體貧困發(fā)生率均出現(xiàn)明顯下降,絕對降幅最大的為受教育程度為0-6年群體,12年及以上群體絕對降幅最小;而從相對降幅來看,受教育程度為0-6年群體2012年相比2005年下降41.7%,為四個群體中最小,其他三個群體相對降幅分別為48.78%、56.74%和58.47%。第三,各年度不同受教育程度群體按人口比重加權(quán)的貧困發(fā)生率差異系數(shù)分別為0.38、0.41、0.63、0.64,這表明,各群體貧困發(fā)生率差異不斷擴大,不同受教育程度群體的致貧原因可能也有所不同。因此,對不同群體的貧困改善也應(yīng)區(qū)別對待,找準(zhǔn)致貧原因,進(jìn)行精準(zhǔn)扶貧。從未來扶貧和縮小各群體貧困發(fā)生率的角度來講,應(yīng)進(jìn)一步加大對低受教育群體的扶持力度,不能再采取以往“大水漫灌”模式。

(二)農(nóng)村教育結(jié)構(gòu)變遷與收入貧困改善的動態(tài)分解結(jié)果

表2反映了農(nóng)村教育結(jié)構(gòu)變遷對收入貧困改善影響的動態(tài)變化??梢钥闯?,2005—2012年我國貧困發(fā)生率下降16.2個百分點,其中降幅最大的一段時期發(fā)生在2007—2010年,共下降11.74個百分點。教育結(jié)構(gòu)變遷在各段時期內(nèi)均表現(xiàn)出與貧困發(fā)生率相同方向變化,即教育結(jié)構(gòu)變遷有利于收入貧困改善。從動態(tài)變化程度來看,教育結(jié)構(gòu)變遷對農(nóng)村貧困改善具有重要解釋力,2005—2012年間由教育結(jié)構(gòu)變遷引致的變化解釋了農(nóng)村貧困發(fā)生率總體變化的21.08%,因此,分析結(jié)果再次證明了先前研究關(guān)于教育對貧困改善具有重要作用的結(jié)論。

58.png

從分階段分解結(jié)果來看,教育結(jié)構(gòu)引致的變化占比逐年下降,由2005—2007年34.34%下降至2010—2012年19.66%,這表明教育結(jié)構(gòu)變遷對農(nóng)村貧困發(fā)生率的影響呈邊際遞減趨勢。由于教育結(jié)構(gòu)變遷所引致的貧困發(fā)生率變化來自各受教育程度群體占比變化和兩期貧困發(fā)生率均值的乘積,因此造成邊際遞減的原因從分解過程來看主要來自于兩方面:一方面來自于教育層次結(jié)構(gòu),隨著教育發(fā)展及人均受教育年限不斷提高,樣本年間教育層次結(jié)構(gòu)(尤其是低受教育程度群體占比)的改善幅度在逐漸降低;另一方面來自于各受教育程度群體貧困發(fā)生率的變化,樣本年間各受教育程度群體的收入貧困發(fā)生率均出現(xiàn)下降,因此,收入貧困消除步伐的加快也使教育結(jié)構(gòu)變化在貧困改善中的積極作用降低。

綜合上述分析結(jié)果可以看出,不同群體的貧困發(fā)生率存在顯著差異,對總體貧困發(fā)生率的貢獻(xiàn)也有所不同,教育層次結(jié)構(gòu)的動態(tài)變化的確促進(jìn)了總體收入貧困的改善,這表明假設(shè)H1得到驗證,但長期來看,這種影響存在邊際遞減趨勢。

(三)教育對收入貧困的影響及機制檢驗

在研究教育對收入貧困的影響及機制時,需要對被調(diào)查個體的一些特征進(jìn)行控制。綜合已有研究,本文對個體的三類特征變量進(jìn)行控制:(1)個體自身基本特征,包括性別、民族、年齡、健康狀況;(2)個體家庭特征,包括婚姻狀況、家庭規(guī)模、擁有房產(chǎn)數(shù)量;(3)個體社會特征,包括農(nóng)村合作醫(yī)療和養(yǎng)老保險的參與情況。

進(jìn)一步地,在研究教育對收入貧困的影響機制時,結(jié)合前人的研究,本文認(rèn)為教育對農(nóng)民個體收入水平的促進(jìn)作用可能會通過以下三個渠道發(fā)揮作用:

1.工作類型。

受教育程度較高的農(nóng)村個體知識水平較高,觀念較為開放,不會僅限于務(wù)農(nóng),會尋求其他非農(nóng)工作拓展收入來源,因此構(gòu)建工作類型的虛擬變量,當(dāng)個體擁有非農(nóng)工作時其取值為1,否則為0。

2.對互聯(lián)網(wǎng)的使用。

當(dāng)前,“互聯(lián)網(wǎng)+”已滲透到各個領(lǐng)域,農(nóng)村也不例外,互聯(lián)網(wǎng)是農(nóng)村居民(尤其是受教育程度較高的農(nóng)村居民)接受新知識新信息的重要渠道,這有助于他們提升自身從事農(nóng)業(yè)和非農(nóng)業(yè)工作的技能,進(jìn)而提高生產(chǎn)效率,拓展收入來源。因此,基于被調(diào)查個體使用互聯(lián)網(wǎng)的頻率(取值為1,2,…5的連續(xù)型變量)構(gòu)建虛擬變量,當(dāng)使用頻率大于等于3時取值為1,否則為0。

3.自我學(xué)習(xí)。

一般而言,受教育程度較高的個體,接受新知識技能的水平要高于受教育程度較低的個體,因而較為頻繁的自我學(xué)習(xí)可能會在一定程度上提升其人力資本的潛在水平,這里以被調(diào)查個體的自我學(xué)習(xí)頻率(取值為1,2,…5的連續(xù)型變量)作為自我學(xué)習(xí)的代理變量,構(gòu)建自我學(xué)習(xí)的虛擬變量,當(dāng)自我學(xué)習(xí)頻率大于等于3時取值為1,否則為0。

這里以CGSS數(shù)據(jù)庫2013年的調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,回歸結(jié)果如表3所示。

59.png

表3中,估計方程(1)的結(jié)果表明,在控制被調(diào)查個體自身基本特征、家庭特征和社會特征變量后,受教育程度系數(shù)在1%顯著性水平下顯著為負(fù),說明提升個體教育水平有助于降低農(nóng)村居民陷入貧困的概率,這也與前文動態(tài)分解結(jié)果一致。從教育影響收入水平的機制來看:估計方程(3)、(4)交互項系數(shù)在1%顯著性水平下顯著為正,說明個體受教育程度對收入的影響受到個體職業(yè)類型以及互聯(lián)網(wǎng)使用頻率的顯著影響,教育可以通過改變個體從事的工作類型和獲取外界信息的方式提高收入水平,降低個體自身貧困發(fā)生的概率;另外,估計方程(5)的結(jié)果表明,教育也可能通過提高受教育者的自我學(xué)習(xí)頻率來促進(jìn)其人力資本潛在水平的提升,進(jìn)而提升其收入水平(盡管不顯著)。綜上所述,盡管受教育程度會直接對個體收入水平有促進(jìn)作用,但一些其他因素(如就業(yè)類型、互聯(lián)網(wǎng)使用頻率等)可能強化教育對收入提升的推動作用,假設(shè)H2得到驗證。

五、結(jié)論與建議

(一)主要結(jié)論

本文從我國2005—2012年教育結(jié)構(gòu)變遷視角對農(nóng)村貧困發(fā)生率的演變進(jìn)行了動態(tài)分解,并通過建立計量回歸模型進(jìn)一步研究了教育對收入貧困的影響及作用機制。主要研究結(jié)論如下:

第一,靜態(tài)來看,貧困發(fā)生率隨著教育程度的提高出現(xiàn)明顯降低。我國農(nóng)村貧困發(fā)生率在不同受教育程度群體間存在顯著不同。動態(tài)來看,樣本年間教育結(jié)構(gòu)變遷對收入貧困改善的平均貢獻(xiàn)率接近五分之一,教育結(jié)構(gòu)變遷對收入貧困改善的影響呈邊際遞減趨勢。這表明,我國近年來教育發(fā)展和教育層次結(jié)構(gòu)變化雖然在客觀上促進(jìn)了收入貧困改善,但隨著脫貧工作進(jìn)入攻堅階段,影響貧困的因素呈現(xiàn)多元化趨勢,源自教育的影響整體上有減弱傾向。

第二,教育對收入貧困改善的作用受到其他因素影響。在考慮眾多因素后,教育對貧困改善的作用既與農(nóng)戶工作類型和接受外部信息的方式頻率有關(guān),也可能與農(nóng)戶自學(xué)能力有關(guān)。這表明,政策上可以通過對這些因素施加影響,更好發(fā)揮教育對收入貧困改善的作用。

(二)政策性建議

結(jié)合上述研究結(jié)論,從教育結(jié)構(gòu)角度改善收入貧困應(yīng)當(dāng)考慮以下兩方面內(nèi)容:

一方面,改善收入貧困應(yīng)當(dāng)進(jìn)行群體瞄準(zhǔn),注重提升低受教育程度群體的收入水平。從精準(zhǔn)扶貧的角度來講,低受教育程度農(nóng)戶因為知識和觀念的缺乏,應(yīng)當(dāng)是未來一個時期教育扶貧工作的重點人群。因此,政府部門的減貧政策應(yīng)當(dāng)著力于提升低受教育程度群體的勞動生產(chǎn)率,加大對該群體的扶貧力度。

另一方面,教育結(jié)構(gòu)變遷對收入貧困改善的積極作用在降低,而從教育對貧困的作用機制來講,增加農(nóng)村非農(nóng)工作崗位及提高互聯(lián)網(wǎng)的使用效率等外部措施可以更好地發(fā)揮教育在收入貧困改善中的作用。這就提醒我們在重視教育層次結(jié)構(gòu)改善對農(nóng)村教育扶貧重要作用的同時,當(dāng)教育發(fā)展達(dá)到一定階段后,就需要我們拓寬視野,深化教育全面改革,特別是要優(yōu)化農(nóng)村教育類別結(jié)構(gòu),重視農(nóng)村職業(yè)教育、農(nóng)業(yè)技能培訓(xùn)以及非農(nóng)就業(yè)培訓(xùn),豐富農(nóng)村居民獲取知識的手段,切實提高農(nóng)民的勞動生產(chǎn)率和增收能力,進(jìn)而實現(xiàn)教育扶貧、教育脫貧。

【本文作者:李振宇,北京師范大學(xué)經(jīng)濟與工商管理學(xué)院博士研究生;張昭,北京師范大學(xué)經(jīng)濟與工商管理學(xué)院博士研究生;劉浩,北京師范大學(xué)中國基礎(chǔ)教育質(zhì)量監(jiān)測協(xié)同創(chuàng)新中心講師】


中國鄉(xiāng)村發(fā)現(xiàn)網(wǎng)轉(zhuǎn)自:中國農(nóng)村學(xué)(微信公眾號原創(chuàng))2018-06-08


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