大气环境资源的时空异质性及其经济含义.docx
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大气环境资源的时空异质性及其经济含义
大气环境资源的时空异质性及其经济含义
蔡银寅黄有光*
摘要:
大气污染的治理不仅要考虑污染物排放量控制与污染损失减少的关系,还应该考虑污染物排放的时间和空间效应。
本文首先从污染物排放和大气自然净化能力的平衡角度建立模型,描述了大气环境的污染和净化过程,揭示了大气环境资源的时空异质性、经济学概念及政策含义。
然后从中国大气环境资源利用角度进行实证分析,以中国省会城市和50个样本城市的相关数据为例,发现大气环境资源时空异质性确实存在。
最后提出有针对性的优化大气污染控制政策的方法和思路,包括污染物排放的空间转移策略和错峰排放机制。
关键词:
大气环境资源;污染排放;时空异质性;大气污染治理
一、引言
大气污染的经济问题主要是指大气污染程度及其造成的损失。
通常情况下,从排放是大气污染的内因这个角度来看,污染物排放量与大气污染程度具有一个明确的正向关系。
但是,污染物排放量与大气污染程度之间的关系却不是一个常数,而是有时间和空间的异质性,决定这种异质性的因素是天气过程的时间异质性和气象气候特征及自然地理条件的空间异质性。
基于此,污染物排放量与大气污染程度之间的关系,就需要用一个变量来参考。
本文讨论的即为描述这一问题的一般性变量——大气环境资源。
在大气环境科学领域,气象条件对大气污染的显著影响几乎已是共识(Lazaridis,2011),尤其在重污染天气分析中显得特别重要(Cogliani,2001)。
气象条件与大气污染之间的相关性研究,主要集中于特殊地形下的大气污染问题(Mishraetal.,2016),大气污染与季节的关系(Perez-Martinez&Miranda,2015;Binaku&Schmeling,2017;Kumaretal.,2017),以及基于连续监测的相关性分析(Singal,1993;Kimbroughetal.,2013)三个方面。
然而,在环境经济学的众多文献中,往往还是在忽略气象条件影响的假定下讨论大气污染控制的政策(Shaw&Hung,2001;Parry&Goulder,2008;Blackman,2010)。
这在一定程度上已经成为影响大气污染控制政策效率分析的重要因素,同时也降低了大气污染控制工作的精准性(蔡银寅,2017)。
相对于土壤污染和水体污染,大气环境的开放性、连通性和不均匀性,以及大气污染物的化学转化作用(蔡银寅,2020a),使得大气污染的物理化学过程变得相对复杂,从而增加了大气污染经济分析的难度。
当大气环境中的污染物浓度超过一定限值①且持续一定时间时,就会对暴露其中的人、动植物、资产性物品等产生不可忽略的损害,大气污染的经济损失也因此产生(蔡银寅,2020a)。
就大气污染的经济问题而言,大气环境的污染物浓度及其持续时间是核心要素(Mulleretal.,2011)。
污染物进入大气环境后,大致会经历扩散、搬运、沉降、清除以及化学转化等过程,这些过程同时且连续发生,是影响大气环境中污染浓度和持续时间的外在因素(蔡银寅,2020a)。
污染物在大气环境中所经历的过程,可以概括为两个方面:
一是大气环境的自然净化过程;二是污染物的化学转化过程。
自然净化过程,主要是指大气通过自身自然的活动,最终将污染物从大气环境中清除的过程(蔡银寅,2017)。
污染物的化学转化实际上具有两层含义:
一是有害转化,即污染物或非污染成分在大气环境中,产生新增的污染物;二是无害转化,即污染物在大气环境中,转化成无害物质,同时自身数量减少。
大气环境的变化,会影响污染物化学转化的速度和效率,因此成为影响大气环境中污染物浓度和持续时间的一个不可忽略的因素。
现实中,有害转化可以理解为对污染物排放的强化作用,相当于给排放添加了一个增强系数;而无害转化,则可以理解为对大气自然净化过程的强化作用,相当于给自然净化过程添加了一个增强系数②。
基于以上讨论,本文将大气污染问题简化为三个要素:
第一,污染物排放强度,即单位时间污染源向大气环境中排放污染物的量;第二,大气环境的影响,包括大气环境自然净化作用和污染物在大气环境中的化学转化;第三,大气环境中的污染物浓度和持续时间。
在相同的污染物排放强度下,因为所处大气环境不同,大气污染程度可能相差很大。
当然,这也是导致很多基于无差别气象条件的大气污染控制政策效率分析失真的根源。
虽然在当前主流文献中,减少污染物排放仍是首要问题(Pope,2019)。
但是,大气污染控制政策,不仅要从排放强度角度考虑,也应该从排放的时间和空间考虑,至少应该关注大气环境本身对大气污染存在显著影响这一事实。
相同强度的排放,在不同的大气环境下,产生的污染程度不同,意味着不同的大气环境,在考虑大气污染损失时,具有不同的价值。
类似于土地的肥力,优等的土地,单位劳动带来的农业产出较高,优等的大气环境,单位污染物排放造成的污染程度较低。
从这个角度,则可以将异质性的大气环境看成是一种资源。
本文将从大气环境的资源属性出发,讨论大气环境特征与大气污染及其控制之间的关系,从中国大气环境资源利用角度进行实证分析,对现行的大气污染控制政策进行简要评述,解释大气环境资源时空异质性的经济含义。
二、理论模型
根据以上讨论,大气环境资源可以定义为:
在固定时期内,一个地方的大气环境对污染物的自然净化作用和化学转化作用能力的总和①。
相同时间,大气环境的自然净化和化学转化能力的总和越大,意味着大气环境资源越丰富,反之则越匮乏。
值得注意的是,无论是大气环境的自然净化能力,还是化学转化能力,代表的都是一种潜在趋势,可以是已经发生的,也可以是未发生的,同时又存在一个上限(详见下文与附录)。
由于大气环境的自然净化和化学转化能力是由气象条件决定的,所以大气环境资源既有实时性特征,又有周期性特征。
一方面,大气环境的自然净化能力随天气变化而时刻变化;另一方面,大气环境的化学转化能力也在随天气变化而变化。
二者能力总和也随时间变化而变化。
同时,一个地方一个时间周期内(如1年),天气变化过程的总体情况又具有周期性的特征,使得大气环境资源也具有周期性。
对于大气环境资源的经济分析,还需要基于以下几个假定:
第一,大气污染之所以成为经济问题,是因为当人类、动植物和资产性物品暴露于一定污染物浓度的大气环境中时,会产生不可忽略的损失。
大气环境中污染物的浓度和持续时间,是决定大气污染损失的物理条件,暴露其中的人类、动植物和资产性物品的数量和性质,则是决定大气污染损失的物质条件。
在给定的人口、动植物和资产性物品暴露的情形下,大气污染程度由大气中污染物的浓度和持续时间决定②,而与污染物的来源与去向无关③。
第二,只考虑局地污染物排放对本地造成污染的情形,不考虑污染物排放的跨区域传输问题,也不考虑全球性的温室气体例如二氧化碳的排放的问题。
在传统的认知中,污染物的跨区传输是大气污染问题的一个重要方面。
事实上,这个认知具有一定的历史局限性。
在工业革命初期,大气污染物排放一直处于放任状态。
在高空水平风的作用下,污染物可以到达一定的距离,从而造成跨区污染。
20世纪90年代末期,发达国家基本普及了源头减排技术。
在随后的几十年里,发展中国家也逐步开始采取大气污染控制政策。
现阶段,大部分国家和地区,超强的污染源已经大幅度减少,污染物跨区域传输的情况越来越少,局地排放造成本地污染成为主要因素(Parryetal.,2014)。
本文所说的跨区域传输是指城市与城市之间跨越郊区的远距离污染物传输,并不包括城市内部的短距离污染物传输①。
第三,污染物组成方面,文章只讨论美国环境保护署、中国生态环境部,以及世界大部分国家所采用的6种标准污染物的分类方法②,暂不讨论特殊性质的污染物,如有毒污染物、致癌物、放射性污染物等。
第四,大气污染存在一个无损(安全)阈值,即当大气中污染物浓度低于某个阈值时,可以认为它是无害的。
第五,大气污染物是非积累性污染物,不同于二氧化碳、放射性污染物等。
也就是说,大气污染物进入大气环境中,只是暂时留存其中,最终会从大气环境中离开,而不是长期存在。
第六,大气环境的自然净化作用和化学转化作用的潜在趋势也时刻处于变化之中,连续发生,从不间断,是时间t的函数。
基于上述假设③,建立如下模型:
首先,将时间T划分成两类时段,即污染时段Tp和非污染时段Tg,同时Tp又包含若干个污染过程,与之对应,Tg包含若干个非污染过程。
污染时段指污染物浓度超过了安全阈值,非污染时段指污染物浓度不高于安全阈值。
假定安全阈值对应的污染物浓度为C0,当污染物浓度低于安全阈值C0 时,可以认为大气环境处于无害状态,此时不再考虑C0 的具体值。
大气环境对污染物浓度的影响分为两个方面:
一是自然净化作用(包括无害转化,下同);二是有害化学转化作用。
令大气环境的自然净化作用能力函数为S(t),有害化学转化作用能力函数为g(t),污染物排放强度函数为E(t)①。
S(t)和E(t)分别表示单位时间单位体积大气的污染物净化能力和排放量,也即输出能力和输入量,假定三个函数均连续可导②,因此有,
其中,
为污染物浓度的即时变化③。
根据经验,g(t)的取值范围为1到1.45之间,即有害化学转化作用能力,最高相当于一个45%的强化作用。
现在考虑污染时段Tp中的任何一个完整的“污染-净化”过程,即经历一个污染物浓度从无害状态上升到有害状态,再回到无害状态的过程。
根据上面假定,大气开始出现污染过程的条件是:
Ct0=C0,且
>0,即g(t)E(t)-S(t)>0。
其含义是当前污染物即时浓度等于安全阈值C0,同时污染物排放(加上有害化学转化作用)超过了大气的自然净化作用。
当
时,污染物浓度上升;
<0时,污染物浓度下降。
对于一个完整的“污染-净化”过程来说,污染物浓度会经历一个从安全阈值C0 先上升,再下降的整体过程,即Ct1=C0。
因此,一个完整“污染-净化”过程的条件是:
方程(3)的含义是,在t0 到t1 这个时段,污染物浓度变化的积累值为0。
如果规定,t1 >t0,且t0到t1 时段,Φ=0只出现1次,则t0 到t1 为一个完整的“污染-净化”过程。
同时,可以用方程(4)来计算一个完整“污染-净化”过程的浓度积累:
其中C上标表示该“污染-净化”过程在时间T内的顺序,如1代表第1个“污染-净化”过程,下标表示该“污染-净化”过程污染物浓度积累值。
假定T内,Tp包含n个污染过程,则污染时段的污染物浓度积累值的总和为①:
该周期内的污染物平均浓度为:
污染物浓度峰值和均值,是衡量大气污染程度的核心指标。
现实中,常常用污染物平均浓度来表示大气污染的程度,并利用这个指标来估算大气污染的损失。
现在考虑非污染时段的大气环境资源余量问题。
由于污染时段包含了n个污染过程,则非污染时段可以看作是被分割成了n个或n+1非污染过程,每个非污染过程,忽略安全阈值C0 以下的大气污染物浓度变化过程,意味着:
即污染物排放强度(加上有害化学转化作用),不高于大气自然净化作用。
用R1 表示第1个非污染过程的大气环境资源余量②,具体如方程(8)所示,时段为从
到
类似地,Tg时段的大气环境资源余量总和为:
下面考虑两个地方大气环境资源的总量差异,简单起见,仅用大气的自然净化能力来计算A地和B地的大气环境资源总量。
其中S(t)表示大气自然净化作用能力函数,如果
,则意味着A地的大气环境资源比B地丰富。
上述模型具有三个作用:
第一,将复杂的大气污染过程表述为两个函数的简单加减,连续变化的气象条件成为影响大气污染程度的一个重要变量;第二,大气污染的核心问题变成污染物排放强度与大气环境自然净化作用的平衡关系,不再是对污染物排放强度的绝对控制,从而建立污染排放强度、大气环境变化与大气污染程度之间的数量关系;第三,为大气环境资源量核算、大气环境资源的时空优化配置提供实证方面的依据。
上述模型的图形表达见图1。
图1大气污染过程示意图
如图1所示①,绿色实线表示大气自然净化能力变化曲线,红色实线表示污染物排放强度(含有害转化,下同)变化曲线,二者单位相同。
红色阴影部分表示污染物浓度上升过程,其数学条件是g(t)E(t)-S(t)>0,绿色阴影部分表示污染物浓度下降过程,其数学条件是g(t)E(t)-S(t)<0,蓝色阴影部分表示非污染过程。
曲线交点为g(t)E(t)-S(t)=0,一个完整的“污染-净化”过程,至少要经历两次g(t)E(t)-S(t)=0的情况。
图1重点描述了三个问题。
首先,大气污染的成因是污染物排放强度超过了大气自然净化能力。
其次,一个完整的“污染-净化”过程,污染物浓度要经历一个先上升后下降的过程。
但是,污染物浓度上升时也可能会经过短暂的下降,然后再迂回上升的过程,下降时亦然,从而表现出相对复杂的多峰值污染过程。
第三,任何一个“污染-净化”过程,污染物浓度增加的积累等于污染物浓度减少的积累,红色阴影部分的面积等于绿色阴影部分的面积。
蓝色阴影部分面积表示未被利用的大气环境资源,这部分面积越大,意味着可以被利用的大气环境资源量越多。
三、大气环境资源的经济含义
前面论述了大气环境资源的相关问题,并对其进行了简单的模型化,接下来重点讨论大气环境资源的经济含义和应用。
承认气象条件对大气污染的显著影响,相当于接受大气污染经济分析的一个新假设:
第一,相同的污染物排放强度,如果排放的时间不同(如夏季或冬季),造成的大气污染程度不同,损失也不同;第二,相同的污染物排放强度,如果排放的空间不同,造成的大气污染程度不同,损失也不同;第三,基于前两点,减少污染物排放的边际损害,方法有三种——减少污染物排放强度、调整污染物排放时间、调整污染物排放空间。
后两种方法,相当于利用大气环境资源,减少污染损失。
(一)污染物排放的时间调整方法
图2展示了排放时间调整的经济问题。
图2b中MCC为污染物边际清除成本曲线,这里假定MCC是除了利用大气环境资源以外的最佳减排方案的边际成本曲线,即通过减少污染物排放的方式减少污染损失的最低成本方案(简称为LCA)的边际成本曲线。
在现行的环境政策中,MCC一般也接受LCA假定,其含义是采用包括减少活动量、降低活动水平、使用技术进行源头减排、使用新材料、使用新工艺等方法中的最低成本方案。
MD为大气污染造成的边际损失,假定其随污染物平均浓度升高而变大,随污染物平均浓度降低而变小,当污染物平均浓度低于某个阈值时,MD为零。
放任状态下即污染者不采取任何减排措施,MCC为零,此时污染物平均浓度为
。
显然,
点对应的MD远高于MCC,社会成本远大于私人成本,存在扭曲和低效率。
这种不对称性的存在,使得减少污染是一种有效的社会改进(Ng,2007)。
通常情况下,当MCC=MD时,处于社会最优状态,S点为社会最优点,假定对应的污染物平均浓度为
。
图2b中,阴影部分面积表示减少污染物排放的成本(
围成的面积),即使用LCA方法,使污染物平均浓度从
降低至
所花费的成本。
下面考虑通过污染物排放时间调整降低污染物平均浓度的方案,如图2a所示,MCTA为污染物排放时间调整的边际成本曲线,主要反映的是污染者排放时间调整的边际成本变化。
例如,餐饮油烟的排放,它的时间调整成本就较高,因为吃饭的时间是相对固定的,而汽车加油时间(汽车加油时会产生短时间的高污染)的调整,成本就较低。
目前一些城市,已经开启了夜间加油降价模式,环境保护部门为夜间加油补贴,引导加油时间调整,以减少白天油气排放。
然而,像取暖、制冷这样的活动,时间调整的成本就较高。
值得注意的是,如果时间调整形成一定的规模,也会改变时间调整的边际成本。
比如,秋冬季节的产能,部分挪到夏季,这也意味着作为重污染的发电企业,也要把一部分产能移到夏季,否则将无法提供充足的能源。
这种情况,发电企业的时间调整成本并不高,夏季能源需求增加,它就要增加夏季产能,同时减少冬天产能。
反过来说,如果对能源生产或能源价格进行时间调整,使夏季电价低、冬季高,对于一些时间调整成本不高的污染排放者来说,也会根据能源价格调整生产时间,从而实现污染物排放的时间调整。
图2污染物排放的时间调整
因此,这里假定MCTA在
处为零,即放任状态下污染物排放的时间安排属于自由状态,假定该状态下的大气环境资源余量为
(图1中蓝色阴影部分面积的总和),对应的污染物平均浓度为
。
图2a横轴表示大气环境资源余量,其初始状态为
。
图1中给出了污染物排放时间调整的两种方式:
一种方式是将红色阴影部分的污染物排放,调整到蓝色阴影部分(图1中时间调整Case1);另一种方式是将红色阴影部分的污染物排放,调整到绿色阴影部分(图1中时间调整Case2)。
前者属于从污染过程到非污染过程的调整,后者属于污染过程内部的调整。
理论上,使用第一种方式,相当于使用大气环境资源余量来降低污染物平均浓度,大气环境资源余量会相应减少①;但使用第二种方式,大气环境资源余量不会减少,即图1中蓝色阴影部分面积的总和不变。
如图2a所示,假定将污染物平均浓度从
降低至
所花费的成本为
围成的面积②。
显然,如果S′<S,即
围成的面积小于
围成的面积,则时间调整方式优于LCA。
时间调整方式带来的成本节约为
。
进一步地,在图2a中,时间调整方式的社会最优点位于S″,此时,污染物平均浓度低于使用LCA时的
,这意味着,使用时间调整方式,能获得更大的社会效率改进。
当然,图2a只是描述了一种可能性。
真实的情况主要取决于MCC和MCTA曲线。
如果MCTA曲线的起点很高,或者其增加速度高于MCC,时间调整方案就没有实际意义③。
一般地,污染活动的时间依赖性主要源于两个方面:
一是产品或者服务的时效性,包括销售时效性和消费时效性;二是要素价格的时间变化。
前者时间调整的成本相对较高,后者时间调整的成本相对较低。
利用要素价格激励,可以实现部分污染物排放的低成本时间调整,而不一定需要使用行政命令。
实际操作中,比较MCC和MCTA曲线的大小是一个难题。
通常情况下,厂商及其他能够产生排放行为的主体,都能够掌握自身的MCC和MCTA曲线。
例如,家具厂将喷漆作业调整到夜间进行,因此增加的成本是相对明确的,同时,减少家具产量的成本(损失),也是明确的。
对于独立的个体来说,比较MCC和MCTA曲线的大小,是容易完成的。
但是,如何比较全社会的MCC和MCTA曲线存在困难。
若采用补贴或税收的方式,利用价格机制,以本地空气质量结果为依据,通过动态调整,可以寻求MCC和MCTA曲线的平衡点。
从政策角度来看,如何实现图2a所示的时间调整是一个重要问题。
实际操作中,可能还要解决几个技术问题。
首先,需要对一个地方的大气环境资源进行连续监测,掌握该地区的大气环境资源状况及季节、月份分布规律(蔡银寅,2020a)。
其次,需要考虑时间调整的边际成本问题。
由于信息不对称性,可采用接近市场的手段,让污染者自动寻找最低成本的时间调整方式。
比如,可以采用经济激励性措施,促进污染物排放的时间调整:
将电力、汽油、天然气、水等与生产生活关联性较高的要素纳入到激励方案中;在大气环境资源丰富的月份,降低上述要素的价格,大气环境资源匮乏的月份,提高上述要素的价格(价格调整幅度为S′);根据价格调整的结果,包括上述要素生产者收入的变化、环境空气质量的变化等,进行价格改进,最终让价格调整幅度接近S′。
类似的方案还有很多,包括税收的手段(Ng,2004)、强制性标准、行政命令等。
(二)污染物排放的空间调整方法
污染物排放空间调整的分析要相对复杂一些,如图3所示,包含了a、b、c、d四幅图。
其中图3a描述当A、B两地(城市)的大气环境资源存在差别时,相同排放强度下(借助等排放曲线)大气污染程度的差别;图3b描述A、B两地放任状态下大气污染物平均浓度、社会最优点位置,以及存在国家环境空气质量强制标准(NAAQS)时的情况;图3c描述B地进行空间调整和时间调整的成本比较;图3d描述A、B两地进行空间调整的经济可行性。
图3污染物排放的空间调整
图3a横轴表示一个地区(城市)的大气环境资源量,即根据公式(10)计算的大气环境资源量。
纵轴表示该地区的污染物平均浓度,即根据公式(6)计算的污染物平均浓度。
同时,图3a中画出了两条等排放曲线,同一条等排放曲线上的每一点所代表的大气污染物排放强度均相等。
根据模型分析,在相同的污染物排放强度下,如果大气环境资源丰富,则大气污染物平均浓度较低。
图3a中给出了一个例子,假定A地的大气环境资源量为
,B地的大气环境资源量为RqB,且RqA>RqB。
如果A地和B地的污染物排放强度一样,假定用图3a中下方的那条等排放曲线表示,则A地的污染物平均浓度为CA,B地的污染物平均浓度为CB,且CA<CB。
表明在相同的污染物排放强度下,大气环境资源丰富的地区,污染物平均浓度低,即污染程度低。
假定A、B两地的大气环境资源差异是由自然地理条件和气象气候特征决定的。
按照环境经济学观点,大气污染的损失不仅与大气环境中的污染物浓度有关,还取决于暴露其中的人口、动植物和资产性物品的数量,因此不同地区具有不同的MD曲线。
如图3b所示,A地大气污染的边际损失用MDA表示,B地大气污染的边际损失用MDB表示,同时假定MDA<MDB,即大气污染程度相同时,B地的边际损失高于A地,原因可能是B地人口多、经济相对发达等。
类似地,A、B两地也具有不同的MCC曲线,分别用MCCA和MCCB表示,同时假定MCCB<MCCA。
在图3b中,仍沿用图3a中的假定,放任状态下,B地的污染物平均浓度为CB,A地的污染物平均浓度为CA,且CA<CB。
由于B地的社会最优点对应的污染物平均浓度为CsB,同时
,即B地需要采取措施将污染物平均浓度从CB降低至CBs,否则就存在效率损失。
A地则不同,社会最优点对应的污染物平均浓度为CsA,且CsA>CA,即A地即使处于放任状态,也不存在扭曲和低效率,无需矫正。
当然,随着A地经济不断发展,污染物排放强度越来越大,污染物平均浓度可能会从CA升高到接近CsA的水平①,一旦超过CsA,A地就会出现效率损失,也需要矫正。
如果存在国家环境空气质量强制标准(NAAQS),则不管社会最优点对应的污染物平均浓度在什么位置,只要高于NAAQS,就必须采取措施,将其降低到NAAQS以下。
如图3b所示,当
高于NAAQS时,A地的大气污染程度能从CA升高到接近NAAQS,而不是升高到接近
的水平。
因此,NAAQS的存在可能会导致无效率。
根据上述假定,由于A地大气环境资源丰富,污染物平均浓度低于社会最优点对应的平均浓度,同时也低于NAAQS,因此A地现阶段可以处于放任状态。
理论上,A地还可以继续增加污染(因为CAs>CA),且其增加污染的空间为CAs-CA。
进一步将A地大气环境资源看作存在一个
的价格区间,如果允许交易,则A地可以在
价格范围内出售大气环境资源,即允许增加外来大气污染物的排放(如B地企业到A地生产),并按照
价格范围收费。
对于B地来说,不管是否存在NAAQS,都需要有效减少污染(因为CB>CsB),且减少的污染量为CB-CsB。
图3c分析B地的选择,可以分为三种方案:
第一,污染物排放时间调整,假定B地时间调整的边际成本曲线为MCTAB;第二,按照传统思路,选择LCA,边际成本曲线为MCCB;第三,污染物排放空间调整,即将本地污染物排放转移到外地,假定对应的边际成本曲线为MCSAB。
对于B地来说,方案的选择主要取决于三条曲线的形状。
图3c给出了一种可能,即
的情况,同时,
小于LCA的社会最优点SB。
这种情形下,B地的最优方案是:
先进行时间调整,当时间调整的边际成本大于
时,再进行空间调整,当空间调整的成本大于
时,再选择LCA,最终达到社会最优点。
相比于只有LCA的情形,这是一种有效的改进。
污染物排放的空间调整,属于大气环境资源的跨区利用,从而涉及大气环境资源的定价问题。
假定允许大气环境资源交易,图3d分析B地污染物排放向A
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