system: [SYSTEM]

user: 3. 结果与讨论 3.1. 描述性统计分析 从表3变量描述统计表可知，所选3630个样本中，企业债务融资成本最小值为−2.0256，最大值为4.2945，标准差为0.1212，说明不同企业间该变量的差距较大；中位数为0.0180，小于均值0.0362，说明企业债务融资成本分布左偏，低于均值的企业占多数。而股权融资成本的标准差为0.0552，企业间该变量的波动相对较小；中位数为0.0744，大于均值0.0655，则说明整体有右偏趋势，高于均值的企业占多数。企业环境表现得分最小值为0，最大值达到0.9710，均值为0.4860，说明中国上市企业环境表现参差不齐，平均得分不足0.5，相对较低；中位数小于均值，说明大部分企业环境表现得分低于平均水平。除系统风险外，其余8个控制变量的中位数普遍小于均值，说明多数企业的系统风险高于平均水平，多数企业在此8个指标中的数值低于平均水平。成长潜力最小值为−88.1696，而最大值则达到479.2161，方差为32.1230，高于其他变量的方差水平，反映出企业未来发展前景存在较大差异。 Table 3 Descriptive statistical characteristics of variable 变量 简称 样本数 中位数 均值 标准差 最小值 最大值 债务融资成本 DFC 3630 0.01800 0.0362 0.1212 −2.0256 4.2945 股权融资成本 EFC 3630 0.0744 0.0655 0.0552 0.0000 0.3926 环境表现 EP 3630 0.2471 0.4860 0.4320 0.0000 0.9710 企业规模 scale 3630 8.1809 8.3260 1.2935 3.1693 14.2827 财务杠杆 fl 3630 39.89 41.5799 21.4910 0.7969 326.1896 获利能力 prof 3630 7.2927 7.3934 18.1844 −469.0294 146.6924 成长潜力 grow 3630 8.632 11.9754 32.1230 −88.1696 479.2161 股权集中度 herf 3630 33.22 33.7487 16.5860 3.6200 93.3617 系统风险 ssr 3630 0.9748 0.8929 0.4870 −0.2505 2.4408 贷款基准利率 lpr 3630 4.6313 4.9826 0.7240 4.3500 6.0000 账面市值比 bm 3630 0.326 0.3937 0.2684 −0.5640 2.0267 表3. 变量描述性统计特征 数据来源：根据所搜集样本数据在stata15.0软件处理所得。 3.2. 相关性分析 如表4所示，从债务融资成本模型所包含的变量来看，核心解释变量EP及各控制变量间相关系数最大为0.3796，远低于判定存在高度相关性的临界值0.8，可认为所选变量间不存在高度相关问题。 Table 4 Correlation analysis of variables of debt financing cost mode DFC EP scale fl prof grow VIF值 DFC 1.0000 EP −0.0436 1.0000 1.03 scale 0.1626 0.1021 1.0000 1.25 fl 0.2692 −0.0695 0.3796 1.0000 1.28 prof −0.2685 0.0557 −0.0397 −0.2332 1.0000 1.1 grow 0.0259 0.0474 0.0060 −0.0567 0.1959 1.0000 1.05 表4. 债务融资成本模型变量相关性分析 数据来源：根据所搜集样本数据在stata15.0软件处理所得。 Table 5 Correlation analysis of variables of equity financing cost mode EFC EP scale fl prof grow herf ssr bm VIF值 EFC 1.000 EP 0.332 1.000 1.03 scale 0.347 0.102 1.000 2.01 fl 0.033 −0.070 0.380 1.000 1.29 prof 0.152 0.056 −0.040 −0.233 1.000 1.14 grow 0.098 0.047 0.006 −0.057 0.196 1.000 1.05 herf 0.141 0.075 0.364 0.041 −0.030 −0.024 1.000 1.18 ssr 0.086 0.054 0.338 0.097 −0.143 0.014 0.138 1.000 1.17 bm 0.129 0.095 0.552 0.146 −0.114 −0.065 0.180 0.287 1.000 1.05 表5. 股权融资成本模型变量相关性分析 数据来源：根据所搜集样本数据在stata15.0软件处理所得。 如表5所示，从股权融资成本模型所包含的变量来看，核心解释变量EP及各控制变量间相关系数最大为0.552，远低于判定存在高度相关性的临界值0.8，可认为所选变量间不存在高度相关问题。已有研究惯用方差膨胀因子(VIF)判断自变量是否存在多重共线性问题，一般认为若某变量的VIF值达到10，即可判定该变量与其他变量间存在多重共线性问题，否则认为不存在多重共线性。从表4和表5的VIF值列可知，债务融资成本模型与股权融资成本模型中，各变量的VIF值均远低于判断存在多重共线性的临界值10，可认为所选变量不存在多重共线性问题。 由于本文所选样本为2013~2018年605个研究对象，属于短面板。短面板偏向具有截面数据的性质，各样本企业在各变量上的数值差异较大，所以需要考虑变量间是否存在异方差问题。如表6所示，运用修正的瓦尔德(Wald)检验方法得到，债务融资成本模型与股权融资成本模型的卡方统计量均在0.05水平下拒绝同方差假设，表明模型可能存在异方差问题，在选用估计方法时需考虑此问题。 Table 6 Test for heteroscedasticity of debt and equity financing cost mode 债务融资成本模型 股权融资成本模型 卡方统计值 概率值 卡方统计值 概率值 270，000，000 0.00 1，300，000 0.00 表6. 债务及股权融资成本模型变量异方差检验结果 数据来源：根据所搜集样本数据在stata15.0软件处理所得。 3.3. 债务融资成本基准回归分析 如表7所示，考虑到变量间可能存在异方差问题，本文首先运用设定聚类标准后的最小二乘混合回归方法(OLS)估计企业环境表现对债务融资成本的影响，为保证结果的稳健性，采用逐次加入控制变量方法得出多个估计结果进行对比。观察列(1)至列(6)结果可知，核心解释变量企业环境表现(EP)的系数虽然在6个模型中的系数大小有所差别，但系数符号都为负值，且均在1%水平下显著。说明企业环境表现与其债务融资成本负向相关。环境表现得分高的企业更容易获得投资方的青睐，企业融资所付出的成本也会降低，这一结论充分验证了前文假设1。观察控制变量的回归结果，5个控制变量的估计结果较为稳定，在6个模型中的系数符号和显著性均一致。其中，以资产总额表示的企业规模(scale)、以资产负债率表示的财务杠杆(fl)与企业融资成本显著正相关，表明资产总额或资产负债率高的企业所支付的贷款利息占平均净资产的比例越高，融资成本越大。以净资产收益率表征的企业获利能力(Prof)变量系数均显著为负，说明获利能力的增强能够降低企业借贷所付出的成本，这一结论与邱牧远和殷红 [ 14 ] 的结论一致。企业成长潜力与贷款基准利率因素未显示出对企业融资成本的显著影响。 Table 7 Regression results of the impact of corporate environmental performance on debt financing cos (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) EP −0.012*** −0.017*** −0.010*** −0.008*** −0.009*** −0.009*** −0.006** −0.269** (−2.78) (−3.97) (−3.60) (−3.34) (−3.33) (−3.33) (−2.04) (−2.00) scale 0.016*** 0.007** 0.008** 0.008** 0.008** −0.009 0.015 (7.78) (2.02) (2.38) (2.39) (2.30) (−0.89) (0.20) fl 0.001*** 0.001** 0.001*** 0.001*** −0.000 −0.003 (3.16) (2.57) (2.64) (2.61) (−0.40) (−0.50) prof −0.001** −0.002** −0.002** −0.002*** −0.002 (−2.51) (−2.53) (−2.53) (−2.62) (−0.90) grow 0.000 0.000 0.000** −0.002 (1.64) (1.63) (2.13) (−0.66) herf −0.001 −0.002 −0.265** (−0.40) (−0.51) (−2.00) L.DFC −0.465*** (−2.63) 常数项 0.042*** −0.087*** −0.074*** −0.060*** −0.062*** −0.057** 0.142 1.490* (9.95) (−5.29) (−4.50) (−3.46) (−3.67) (−2.42) (1.38) (1.84) 样本数 3630 3630 3630 3630 3630 3630 3630 3025 R 2 0.002 0.030 0.078 0.124 0.131 0.131 0.068 F 7.735 36.507 37.510 29.198 24.548 24.202 2.221 7.866 表7. 企业环境表现对其债务融资成本影响的基准回归结果 注：括号中为t统计值，*、**、***分别代表在0.10、0.05、0.01水平显著。 数据来源：作者根据样本数据在stata15.0软件处理所得。 其次，考虑到OLS方法假设条件依赖性较强，且存在统计上的局限性，运用经典的豪斯曼方法判别样本数据适合固定效应回归还是随机效应回归。豪斯曼检验结果显示，卡方值为106.31，并在1%水平下拒绝系数差异非系统性原假设，支持采用固定效应进行估计。固定效应估计结果如表7中的列(7)所示，核心解释变量企业环境表现(EP)仍然在5%水平下与债务融资成本(DFC)呈现显著负向相关关系，与OLS方法的估计结果保持一致，验证了估计结果的稳健性。需要说明的是，为排除变量间可能存在的异方差问题，笔者在固定效应估计中加入了稳健标准误选项。 为进一步检验模型回归结果的稳健性，并考虑到企业环境表现与其债务融资成本变量间可能存在内生性问题，笔者采用放松因变量和自变量同期独立假设条件的广义矩估计方法(GMM方法)对模型再次进行估计。在本文设定的GMM估计方法中，将企业债务融资成本变量的滞后一期作为解释变量纳入模型进行估计。估计结果如列(8)所示，核心解释变量企业环境表现(EP)的系数在5%水平下显著为负，多数控制变量的系数符号也与静态估计方法保持一致，再次验证估计结果的稳健性。上述三种估计方法结果说明，企业环境表现与其债务融资成本存在负向相关关系，且该负向关系较为稳健，不因控制变量的逐次纳入、估计方法的改变和内生性因素的影响而改变。 3.4. 股权融资成本基准回归分析 与债务融资成本模型的估计方法类似，考虑到变量间可能存在异方差问题，笔者首先运用设定聚类标准后的最小二乘混合回归方法(OLS)，采用逐次加入控制变量方法估计企业环境表现对股权融资成本的影响。观察表8中列(1)至列(8)结果可知，企业环境表现(EP)与其股权融资成本显示出显著的正向相关关系，直观说明企业环境表现得分的提高反而增加了股权融资成本，这一实证结果与常规经济事实相悖；进一步观察控制变量的估计系数发现企业规模(scale)、获利能力(prof)以及成长潜力(grow)的估计系数显著为正，而财务杠杆(fl)和账面市值比(bm)的系数显著为负，与常规理论不一致。可能的原因是企业环境表现对其股权融资可能存在非线性影响，下文对此猜想进行进一步验证。 Table 8 Regression results of the impact of corporate environmental performance on equity financing cos (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) EP 0.04 *** 0.04 *** 0.04 *** 0.04 *** 0.04 *** 0.04 *** 0.04 *** 0.04 *** 0.03 *** 0.02 *** (17.78) (16.90) (16.26) (16.27) (16.13) (16.15) (16.25) (16.20) (11.44) (6.36) scale 0.01 *** 0.01 *** 0.01 *** 0.01 *** 0.01 *** 0.01 *** 0.02 *** 0.01 *** 0.00 (14.24) (14.28) (14.40) (14.48) (13.37) (13.43) (13.18) (2.96) (1.02) fl −0.00 *** −0.00 * −0.00 * −0.00 * −0.00 * −0.00 ** −0.00 0.00 (−3.54) (−1.94) (−1.91) (−1.88) (−1.96) (−2.30) (−0.67) (0.19) prof 0.00 *** 0.00 *** 0.00 *** 0.00 *** 0.00 *** 0.00 *** 0.00 * (3.96) (3.76) (3.76) (3.69) (3.60) (3.43) (1.73) grow 0.00 *** 0.00 *** 0.00 *** 0.00 ** 0.00 ** 0.00 (2.62) (2.62) (2.67) (2.42) (2.29) (1.55) herf 0.00 0.00 −0.00 0.00 −0.00 (0.15) (0.16) (−0.01) (0.29) (−0.78) ssr −0.00 −0.00 −0.00 −0.01 * (−1.24) (−0.82) (−0.75) (−1.69) bm −0.02 *** −0.02 *** −0.02 * (−3.57) (−3.13) (−1.77) L.y11 −0.31 *** (−9.37) _cons 0.04 *** −0.07 *** −0.07 *** −0.07 *** −0.07 *** −0.07 *** −0.07 *** −0.08 *** −0.00 0.05 (25.24) (−8.10) (−8.18) (−8.96) (−9.14) (−9.12) (−9.17) (−9.64) (−0.22) (1.23) N 3630 3630 3630 3630 3630 3630 3630 3630 3630 2420 r 2 0.11 0.21 0.21 0.23 0.24 0.24 0.24 0.24 0.08 F 315.98 272.16 182.00 153.33 132.04 109.98 102.58 89.47 20.76 表8. 企业环境表现对其股权融资成本影响的基准回归结果 注：括号中为t统计值，*、**、***分别代表在0.10、0.05、0.01水平显著。篇幅限制，变量估计系数保留小数点后两位。 数据来源：作者根据样本数据在stata15.0软件处理所得。 其次，运用豪斯曼方法判别样本数据适合固定效应回归还是随机效应回归。豪斯曼检验结果显示，卡方值为161.60，并在1%水平下拒绝随机效应模型是真实的模型的原假设，表明样本数据更适合采用固定效应进行估计。加入了稳健标准误选项的固定效应估计结果如表8第(9)列所示，核心解释变量及多数控制变量与OLS方法估计结果保持一致。将股权融资成本滞后一期作为解释变量纳入模型进行GMM估计，结果显示核心解释变量的与大部分控制变量的系数符号与OLS方法和固定效应估计结果基本一致。下文进一步验证企业环境表现对其股权融资是否存在非线性影响。 3.5. 环境表现对融资成本的非线性影响的检验 考虑到企业环境表现对其融资成本可能存在非线性影响，本节研究将企业环境表现(EP)的平方项(EPsq)作为核心解释变量添加入模型中进行估计。为保证结果的稳健性，采用混合最小二乘回归(OLS)、固定效应(FE)方法和广义矩估计方法(GMM)三种方法进行估计，其中OLS方法设定加入聚类稳健标准误；固定效应亦加入稳健标准误选项；GMM估计则将融资成本滞后一期作为解释变量纳入模型。 表9列示了企业环境表现对其债务融资成本及股权融资成本的非线性影响估计结果。观察可知，当被解释变量为债务融资成本(DFC)时，仅当运用固定效应模型进行估计时，企业环境表现(EP)及其平方项EPsq才显示出10%水平下的相关性，而在OLS和GMM估计方法下，EP和EPsq项的系数t值较小，未显示出至少10%水平的显著相关性；且多数控制变量的估计系数在三种估计方法下也不显著。由此推断，企业环境表现并未对其债务融资成本形成类似“U”或“倒U”型的非线性影响。 当被解释变量为股权融资成本(EFC)时，如表9第(4)至(6)列所示，企业环境表现(EP)的系数在OLS、FE和GMM三种估计方法下的系数均在1%水平下与企业股权融资成本变量(EFC)显著正相关，EP的平方项EPsq的系数则在三种估计方法下均与EFC显著负相关。说明企业环境表现对其股权融资成本显示出“倒U”型的非线性影响。也就是说，企业环境表现得分较低时，股票投资方难以关注到企业的“绿色”发展前景，倒可能会因为企业环境表现得分不突出而不太看好其未来股票上涨空间，所以企业股权融资成本反而会增加。当企业环境表现得分达到一个相对较高水准时，投资方会看好企业“绿色”发展前景，从而增加对企业的投资偏好，企业股权融资成本会因此降低。进一步地，根据(4)、(5)、(6)三列的回归系数可以计算出环境表现和股权融资成本“倒U”型关系的临界值分别为0.7088、0.7596、0.8030。前文对企业环境表现的描述性统计显示，企业EP的均值为0.4860，小于此三个临界值，说明中国重污染上市企业的环境表现整体还未至临界值，临界值下的企业环境表现未能有效降低其股权融资成本。以上结论验证了本文假设2。 Table 9 Estimation of the nonlinear impact of environmental performance on financing cos 债务融资成本 股权融资成本 (1) (2) (3) (4) (5) (6) OLS FE GMM OLS FE GMM EP 0.041 0.100 * 0.921 0.129 *** 0.079 *** 0.053 *** (1.07) (1.74) (0.29) (9.30) (6.31) (3.71) EPsq −0.049 −0.103 * −1.172 −0.091 *** −0.052 *** −0.033 ** (−1.30) (−1.90) (−0.37) (−6.77) (−4.41) (−2.51) scale 0.008 ** −0.008 0.101 0.016 *** 0.007 *** 0.005 (2.26) (−0.81) (0.35) (12.42) (2.66) (0.97) fl 0.001 *** −0.000 −0.003 −0.000 ** −0.000 0.000 (2.63) (−0.39) (−0.60) (−2.02) (−0.52) (0.12) prof −0.002 ** −0.002 *** −0.003 0.000 *** 0.000 *** 0.000 * (−2.53) (−2.64) (−0.73) (3.47) (3.27) (1.66) Grow 0.000 0.000 ** −0.001 0.000 ** 0.000 ** 0.000 (1.63) (2.14) (−0.29) (2.48) (2.37) (1.56) lpr −0.000 −0.000 −0.143 (−0.10) (−0.03) (−0.39) L.DFC −0.322 (−1.15) herf −0.000 0.000 −0.000 (−0.06) (0.40) (−0.74) ssr −0.002 −0.002 −0.006 * (−0.79) (−0.76) (−1.77) bm −0.016 *** −0.018 *** −0.017 * (−3.16) (−2.98) (−1.77) L.EFC −0.302 *** (−8.84) 表9. 企业环境表现对其融资成本的非线性影响估计结果 注：括号中为t统计值，*、**、***分别代表在0.10、0.05、0.01水平显著。 数据来源：作者根据样本数据在stata15.0软件处理所得。 企业融资成本大小可能会与融资难易程度有关，不少学者认为非国有企业相比国有企业而言，在融资过程中受制约条件更多、融资难的问题亦更为明显，并在实证分析中将企业所有权性质纳入考虑范围 [ 9 ] [ 15 ]。本部分将企业按照国有与非国有性质分为两类，并分别进行回归分析。结果列示于表10中。 Table 1 0 Regression estimation of the impact of the environmental performance of state-owned enterprises and non-state-owned enterprises on financing cos 债务融资成本 股权融资成本 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) 非国有 非国有 国有 国有 非国有 非国有 国有 国有 EP −0.009 *** −0.020 0.006 0.321 ** 0.029 *** 0.055 *** 0.017 *** 0.108 *** (−3.60) (−0.48) (0.87) (2.34) (10.25) (3.61) (4.68) (4.97) EPsq 0.011 −0.307 ** −0.025 * −0.089 *** (0.27) (−2.37) (−1.76) (−4.27) N 2411 2411 1219 1219 2411 2411 1219 1219 r2 0.020 0.021 0.119 0.129 0.105 0.106 0.047 0.064 F 5.695 7.607 1.819 2.667 18.981 16.983 5.311 7.189 表10. 国有与非国有企业环境表现对其融资成本影响的回归估计结果 注：括号中为t统计值，*、**、***分别代表在0.10、0.05、0.01水平显著。控制变量结果未列示。 数据来源：作者根据样本数据在stata15.0软件处理所得。 观察表10可知，当被解释变量为债务融资成本时，第一，由列(1)和列(3)结果可知，当模型不加入环境表现平方项EPsq时，非国有企业EP系数显著为负，而国有企业EP系数不显著，说明非国有企业环境表现显示出对债务融资成本的显著负向影响，与前文假设3b一致，而国有企业此影响不显著。第二，观察列(2)和列(4)结果发现，当模型加入EPsq后，非国有企业的EP和EPsq系数均不显著，国有企业的EP和EPsq系数则均在5%水平下显著为负。说明国有企业环境表现对其债务融资成本存在“倒U”型影响，而非国有企业不存在此非线性影响效果。此结论与假设3a的猜想一致。第三，进一步计算国有企业环境表现的临界值和平均水平可得，其平均值为0.4607，临界值为0.5228，说明中国重污染行业国有上市公司环境表现虽已接近临界水平，但仍需进一步改善。 当被解释变量为股权融资成本时，可得到如下结论：第一，观察列(5)和列(7)结果发现，国有与非国有企业环境表现系数均显著为正，得出与总样本相同的结论。进一步观察列(6)和列(8)结果可知，企业环境表现(EP)系数均在1%水平下显著为正，而环境表现平方项(EPsq)的系数则均显著为负。由此可推断出，国有与非国有企业环境表现均对其股权融资成本形成“倒U”型非线性影响。第二，进一步计算不同所有制下企业环境表现的临界值与其平均水平可得，非国有企业的EP均值为0.4988，远低于其临界水平1.1；国有企业的EP均值为0.4607，亦低于其临界水平0.6067。说明国有和非国有企业环境表现水平仍处于改善区间中，且非国有企业的任务更为艰巨，验证前文假设4。 3.6. 稳健性检验 为检验结果的稳健性，对环境表现指标评价体系中的各指标权重进行重置，取各指标的算术加权平均值作为替换解释变量(记作EP3)。对全样本重新进行回归分析，结果如表11所示。与前文对应估计结果进行对比发现，替换解释变量后的全样本的基准回归、非线性回归结果中的各变量系数符号及显著性基本未发生变化。区分企业所有制差异后的估计结果如表12所示，替换解释变量后的分样本非线性回归结果也与前文回归结果基本一致。 Table 1 1 Results of full sample robustness test after replacing the explanatory variabl 债务融资成本 股权融资成本 基准回归 非线性回归 基准回归 非线性回归 EP3 −0.006 * 0.096 * 0.026 *** 0.076 *** (−1.86) (1.69) (11.63) (6.18) EP3sq −0.100 * −0.048 *** (−1.86) (−4.13) N 3630 3630 3630 3630 r2 0.068 0.071 0.080 0.084 F 2.193 2.802 21.314 20.541 表11. 替换解释变量后的全样本稳健性检验结果 注：括号中为t统计值，*、**、***分别代表在0.10、0.05、0.01水平显著。控制变量及常数项结果未列示。 Table 1 2 Results of sample-subdivided robustness test after replacing the explanatory variabl 债务融资成本 股权融资成本 非国有 国有 非国有 国有 EP3 −0.020 0.307 ** 0.050 *** 0.106 *** (−0.50) (2.28) (3.38) (5.01) EP3sq 0.011 −0.294 ** −0.020 −0.086 *** (0.29) (−2.31) (−1.41) (−4.24) N 2411 1219 2411 1219 r2 0.021 0.129 0.107 0.066 F 7.769 2.526 17.149 7.459 表12. 替换解释变量后的分样本稳健性检验结果 注：括号中为t统计值，*、**、***分别代表在0.10、0.05、0.01水平显著。控制变量及常数项结果未列示。 数据来源：作者根据样本数据在stata15.0软件处理所得。 进一步地，本文对样本量进行调整，剔除5%异常值后重新对样本进行回归分析。总样本和分样本回归结果分别列示于表13和表14中。与前文对比发现，各变量的估计系数符号及显著性未发生实质性变化，说明估计结果是稳健的。 Table 1 3 Results of full sample robustness test after eliminating 5% outlier 债务融资成本 股权融资成本 基准回归 非线性回归 基准回归 非线性回归 EP −0.005 0.106 * 0.026 *** 0.078 *** (−1.63) (1.85) (11.42) (6.23) EPsq −0.107 ** −0.051 *** (−1.99) (−4.28) N 3449 3449 3449 3449 r2 0.078 0.081 0.083 0.088 F 4.493 5.716 21.175 20.520 表13. 剔除5%异常值后的总样本稳健性检验结果 注：括号中为t值，*、**、***代表在0.10、0.05、0.01水平显著。控制变量及常数项结果未列示。 Table 1 4 Results of sample-subdivided robustness test after eliminating 5% outlier 债务融资成本 股权融资成本 非国有 国有 非国有 国有 ep2 −0.023 0.323 ** 0.054 *** 0.106 *** (−0.58) (2.35) (3.56) (4.95) epsq 0.016 −0.310 ** −0.023 −0.087 *** (0.42) (−2.38) (−1.63) (−4.25) N 2238 1211 2238 1211 r2 0.113 0.130 0.115 0.064 F 31.319 2.679 18.108 7.231 表14. 剔除5%异常值后的分样本稳健性检验结果 注：括号中为t值，*、**、***代表在0.10、0.05、0.01水平显著。控制变量及常数项结果未列示。 数据来源：作者根据样本数据在stata15.0软件处理所得。