CC BY
63
ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ
УДК 314.68 Б01 10.18522/0321-3056-2016-3-67-72
СТАТИСТИЧЕСКИЙ ПОДХОД К ОЦЕНИВАНИЮ ВЛИЯНИЯ КРЕДИТОВ НА УРОВЕНЬ ПОТРЕБЛЕНИЯ РОССИЙСКИХ СЕМЕЙ
© 2016 г. Р.В. Баташев
Баташев Руслан Вахаевич -ассистент, кафедра налогов и налогообложения, Чеченский государственный университет, ул. Шерипова, 32, г. Грозный, 364000. E-mail: sandaho_89@mail.ru
Batashev Ruslan Vakhaevich -
Assistant Lecturer, Department of Taxes and Taxation, Chechen State University, Sheripova St., 32, Grozny, 364000, Russia. E-mail: sandaho_89@mail.ru
Представлена статистическая методология оценки влияния кредитов на потребление российских семей на основе уравнений множественной регрессии, в которой зависимой переменной выступают потребительские расходы домохозяйства, регрессорами - кредитная нагрузка, величина кредитной нагрузки, вычисленная как отношение выплат по кредиту к потребительским расходам домохозяйств, а также ряд других характеристик домохозяйств. Информационным источником для моделирования послужил «Российский мониторинг экономического положения и здоровья населения НИУВШЭ, РМЭЗ» (периоды 2006, 2008, 2012 и 2014 гг.).
Ключевые слова: потребление домашних хозяйств, кредитование, финансовое поведение домашних хозяйств, статистика потребительских расходов, кредитная нагрузка на домашние хозяйства.
The author considers the statistical methodology for assessing credit effect on the Russian families consumption on the basis of multiple regression equations in which household consumption expenditure are dependent variable, covariates loan burden, the credit load value is calculated as the ratio of loan payments to the Consumer Expenditure Survey, as well as a number of other household characteristics . Information sources for the simulation are given by "Russian monitoring of the economic situation and the health of the population NIUVSHE, RLMS " (periods of2006, 2008, 2012 and 2014).
Keywords: household consumption, lending, financial behavior of households, consumer spending statistics, loan burden on households.
Вступление экономики России в фазу рецессии повлекло за собой обострение широкого спектра социальных проблем, среди которых одной из наиболее острых является рост задолженностей населения по просроченным потребительским кредитам. Бум потребительского кредитования в годы, предшествующие кризису, заметно модифицировал финансовое и потребительское поведение населения (рисунок), увеличив его совокупный кредитный портфель [1].
Кризис 2008 г. несильно затормозил кредитную активность россиян, но спровоцировал рост неплатежеспособности заемщиков по кредитам. По мнению ряда авторов [2, 3], причиной этому стало «агрессивное» кредитное поведение населения в предкризисный период, которое с наступлением кризиса привело к тому, что часть заемщиков оказались неплатежеспособными, а впоследствии банки были вынуждены повышать ставки по кредитам, что послужило препятствующим фактором для новых кредитов. В ходе кризиса доходы населения и уровень занятости упали, поэтому люди, уже име-
ющие кредиты, стали испытывать сложности с выплатами по ним, а те, которые кредитов не имели, по возможности избегали брать их в этот неблагополучный период. Иными словами, интенсивный рост кредитования населения, характерный для докризисного периода, был прерван.
После длительного периода роста в 2013 г. темпы кредитования начали замедляться, в то время как объемы задолженности продолжали инерционный подъём. С 2014 г. кредитная активность населения пошла на убыль, а объем задолженности, напротив, ускорил рост. Причина этого феномена в том, что статистика по кредитам и сбережениям учитывает средства физических лиц в рублях и валюте, но валютные средства пересчитываются в рубли по курсу ЦБ. В результате скачка курсовой стоимости валют, произошедшего в 2014 г., объем задолженности по валютным кредитам, пересчитанный по выросшему курсу, заметно увеличился. Следует также учесть и то, что в основном кредиты в валюте предоставлялись на жилищные займы и срок их погашения рассчитан на десятилетия.
12000000 -
10000000 - в « « • Объём кредитов,
8000000 - //—X // предоставленных физическим
лицам.
6000000 - млн р.
4000000 - ✓ Общая
задолженность.
2000000 - млн р.
0
1 1 1 1 1 1 1
Л Л Л Л ^ Л # # # # # -т? о*' о*' о*' о* \У \V \V \У "У \У
Динамика объема кредитов, предоставленных физическим лицам, и общей задолженности по кредитам, млн р. [1]
Домохозяйство, погашающее кредит, вынуждено на этот период сокращать расходы на другие нужды. Зачастую размер выплат таков, что оставшиеся душевые доходы семьи не дотягивают до прожиточного минимума [4, 5], а кредитная нагрузка становится непосильным бременем для семьи. Необходимость выплачивать кредиты ведет к тому, что домохозяйства сокращают потребление жизненно важных продуктов, начинают экономить на питании, лекарствах, образовании [6, 7].
Как воздействует кредитная нагрузка на потребительские расходы российских домохозяйств и менялся ли её характер на различных этапах макроэкономического цикла? Такая постановка вопроса имеет экономический смысл и создает основы выработки политики гармонизации интересов финансовых институтов и населения страны.
Для ответа на поставленные вопросы в качестве информационной основы был взят «Российский мониторинг экономического положения и здоровья населения НИУ-ВШЭ» (The Russian Longitudinal Monitoring Survey RLMS-HSE), который проводится ежегодно с 1992 г. по общенациональной российской выборке и предназначен для изучения различных аспектов экономического положения и здоровья населения России [8].
На основе данных RLMS были построены модели множественной линейной регрессии за 2006, 2008, 2012 и 2014 гг. Выбор периодов связан с тем, что 2006 - начальный год наблюдения, 2008 г. отмечен финансовым кризисом, 2014 г. стал точкой отсчета нового экономического кризиса. В качестве зависимой переменной был взят логарифм душевых потребительских расходов.
Отбор регрессоров в моделях обусловлен тем, что на вариацию потребительских расходов домохозяйства могут влиять как его располагаемые доходы, так и социально-демографические характеристики домохозяйства, цели кредитования, число взятых кредитов и др.
Также крайне важно знать, какую долю в текущем доходе домохозяйства составляют выплаты по кредиту, т. е. его кредитная нагрузка. Получить значение этого показателя можно, разделив значение суммы, истраченной за прошедшие 30 дней на погашение кредита, возврат ссуд, на денежные расходы домохозяйства за этот же период. Экономический смысл этого показателя состоит в том, что характеризует текущую кредитную нагрузку домохозяйства (таблица).
При анализе кредитного поведения необходим учет интенсивности кредитного поведения, а именно, число кредитов и займов, которые выплачивает домохозяйство. Для этого была сформирована переменная, принимающая значение, равное единице, если домохозяйство выплачивает один кредит, и равная нулю в случае, если больше.
Цель кредита - также значимая для анализа кредитного поведения переменная. Поскольку в данных RLMS цель кредита известна лишь для тех до-мохозяйств, которые взяли кредит в течение истекших 12 месяцев, то дальнейший анализ кредитной активности осуществлен был только для них. В модели использовалась следующая классификация кредитов: ипотечный - на покупку жилья, недвижимости; автомобиль; другие виды кредитов.
В число последних вошли потребительские кредиты в банке на любые цели; на покупку конкретного товара в магазине; образование; оплату конкретной услуги в фирме. Основную долю в них составляют кредиты на покупки и потребительские кредиты.
Выбор в качестве зависимой переменной логарифма потребительских расходов домохозяйств обусловлен тем, что их распределение подчиняется логарифмически-нормальному распределению, поэтому во всех уравнениях, оценивающих зависимость потребительских расходов домохозяйств от набора экзогенных факторов, используются значения логарифма потребительских расходов [9]. Общая форма уравнения в этом случае записывается
1п У = а + X +ХГ/ ^, (1)
где - непрерывные (количественные) перемен- ^ _ С1пУ _ 1 сУ ные; Dj - двоичные переменные. Коэффициент ко- ' сХ У сХ{
личественных переменных
Результаты оценивания воздействия кредитной нагрузки на потребление домохозяйств
в 2006, 2008, 2012 и 2014 гг.
Переменные Год
2006 2008 2012 2014
Квинтили по доходу домохозяйства (I)
I -0,408*** -0,034 -0,432*** -0,438***
II -0,151*** -0,033 -0,208*** -0,170***
IV 0,320*** 0034 0,227*** 0,212***
V 0,683*** 0,148*** 0,653*** 0,563***
Тип поселения (областной центр)
Город -0,084** -0,003 -0,112*** -0,105***
ПГТ -0,082 -0,035 -0,103** -0,005*
Село -0,264*** -0,045** -0,220*** -0,242***
Демографический тип домохозяйства (Домохозяйство без детей)
Одиночки 0,387*** 0,937*** 0,213*** 0,261***
Домохозяйство с детьми 0,071 -0,079** 0,021 0,112**
Неполные семьи и другие типы 0,024 0,133*** 0,060 0,139**
домохозяйств
Число детей до 3 лет -0,146** -0,308*** -0,066** -0,074*
- от 3 до 7 лет -0,147** -0,259*** -0,123*** -0,088**
- от 7 до 18 лет -0,094** -0,223*** -0,043* -0,060**
Число пенсионеров -0,106*** -0,154*** -0,083*** -0,104***
Виды кредитов (потребительские и другие)
Ипотечный 0,158** -0,049 0,089 0,003
Автомобиль 0,334*** -0,032 0,239*** 0,249***
Число кредитов (более одного)
Один кредит -0,114** 0,046* 0,053 0,146**
Кредитная нагрузка -3,030*** 0,027 -2,561*** -2,558***
Квадрат кредитной нагрузки -0,021 1,433*** 1,623***
Денежные расходы и сбереже- 0,529*** 0,114*** 0,508*** 0,435***
ния > располагаемых ресурсов
Константа 8,622 1,229 9,475 9,709
R2 0,583 0,718 0,581 0,554
N (объем выборки) 1040 916 1587 1084
***, **, * значим на уровне 1; 5 и 10 % соответственно.
Следовательно, Д ><100 показывает, на сколько
процентов изменяется У при малых изменениях в X, т. е. интерпретируется как коэффициент эластичности. А поскольку двоичные переменные входят в уравнение в дихотомической форме, то производная от зависимой переменной по отношению к двоичной переменной не существует.
Подходящую интерпретацию коэффициента двоичных переменных можно продемонстрировать путем трансформации регрессионного уравнения.
Предположим для простоты, что в уравнении одна двоичная переменная. Уравнение запишется так:
7 = (1 + яГехр(а+ЕЛ.-Х1), (3)
где g - относительный эффект присутствия фактора, представленного двоичной переменной. Тогда g = (У1 - Уо) /Уо, где У1 и Уо - оценки зависимой переменной, когда двоичная переменная равна 1 или 0 соответственно. Отсюда коэффициент при двоичной переменной, представленной в уравнении (1), у = 1п(1 + g). Относительный эффект на У:
g = exp(y) — 1, а процентный эффект: 100g = 100-exp(y) — 1. Для малых g у~g. Когда g положительно, у меньше, чем g, а когда g отрицательно, то у алгебраически меньше, чем g, но больше по абсолютной величине.
Такая спецификация модели позволяет осуществить сравнение результатов моделирования между различными периодами, поскольку интерпретация полученных коэффициентов ведется в терминах процентных эффектов.
Значения коэффициентов моделей за разные периоды обнаружили сходные тренды, согласующиеся с закономерностями потребительского поведения.
Жители областных центров расходовали на индивидуальное потребление относительно больше средств. При этом домохозяйства в городах областного подчинения в кризисном 2008 г. по сравнению с областными центрами еще больше снизили потребительские расходы: приблизительно на 12,3 и 17,6 % соответственно. В 2012 г. этот разрыв в потребительских расходах уменьшился до 9,2 %, но с 2014 г. началось вновь увеличение разрыва. Для поселков городского типа рост разрыва в потребительских расходах был наиболее велик в 2008 г. -21,2 %, в 2014 г. рост не зафиксирован. Наименьший уровень потребительских расходов наблюдался в селах. Здесь также присутствовал рост разрыва в кризисных 2008 и 2009 гг. до 28,3 и 32,8 %, затем снижение до 20,8 %, а в 2014 г. вновь произошел рост до 24,4 %. Таким образом, воздействие кризиса снижает потребительские расходы особенно в городах областного подчинения и селах.
Учет доходов домохозяйств был осуществлен на основе построения 20 % доходных групп (квинтилей), что позволило элиминировать влияние инфляции и сравнивать значения коэффициентов уравнения между периодами. Снижение позиции домохозяйства на доходной шкале ведет к сокращению потребительских расходов. По сравнению с серединным третьим квинтилем потребительские расходы домохозяйств в первом квинтиле в 2006 г. были на 38,7 % ниже, затем разрыв начал расти и достиг в 2014 г. 49,4 %. Что касается второго квинтиля, то здесь такой четкой тенденции нет, но в 2008 г. заметен рост негативного разрыва. Четвертый и пятый квинтили, естественно имеют более высокие потребительские расходы. Для четвертого квинтиля заметно сокращение разрыва с третьим в и в 2008, и в 2009, и в 2012 гг. Та же тенденция характерна и для пятого квинтиля. То есть более высокодоходные домохозяйства реагируют на кризисные периоды более чутко, относительно снижая потребительские расходы. Так, если домохозяйство в
2006 г. находилось в пятом квинтиле, то его потребительские расходы по сравнению с потребительскими расходами домохозяйств третьего квинтиля были на 68,3 % больше. К 2014 г. этот разрыв сократился до 54,9 %. Что же касается слабой реакции домохозяйств в низкодоходных группах, то это, с нашей точки зрения, свидетельство того, что скудность их потребления не позволяет им маневрировать в случае дальнейшего ухудшения ситуации. Таким образом, в течение исследуемого периода четко выраженного воздействия кризисных периодов на потребительские расходы домохозяйств не выявлено. Однако в первом и пятом квинтилях наблюдается четкая тенденция, что по сравнению с третьим, серединным квинтилем доля потребительских расходов в них относительно сокращалась.
Как влияет демографическая составляющая на потребительские расходы? В течение исследуемого периода по сравнению с домохозяйствами без детей одинокие последовательно сокращали потребительские расходы: от 23,0 % в 2006 г. до 40,8 % в 2014 г. Домохозяйства с детьми оказались чувствительными к кризисным явлениям. По сравнению с референтской группой их потребительские расходы были ниже, чем в другие периоды. Интересно, что неполные семьи и другие типы домохозяйств постоянно увеличивают долю потребительских расходов, что может быть связано в том числе и с улучшением качества социальной поддержки.
Этот тезис может быть косвенно подтвержден и тем, что в семьях с детьми до трех лет также в течение всего периода росла доля потребительских расходов.
Наличие пенсионеров и рост их числа в домохозяйстве по сравнению с домохозяйствами без пенсионеров снижало потребительские расходы.
Цели кредитования по-разному влияют на потребительские траты. Ипотечный кредит существенно не изменяет расходы по сравнению с другими видами кредитов, основными из которых являются потребительские. Кредит на автомобиль указывает на то, что потребительские расходы в таких семьях выше, т. е. это более состоятельные домохозяйства. Наличие более одного кредита существенно на потребительские расходы не влияет.
По сравнению с домохозяйствами, в которых доходы выше расходов, те, где ситуация обратная, демонстрируют более высокие потребительские расходы. А вот чем выше текущая кредитная нагрузка, тем они ниже.
Для проверки устойчивости полученных результатов была рассчитана регрессионная модель, в которой по сравнению с представленной изменена лишь одна переменная: кредитная нагрузка, взятая
как отношение суммы, истраченной за прошедшие 30 дней на погашение кредита, возврат ссуд к душевым располагаемым ресурсам домохозяйства за этот же период.
В целом тенденции, выявленные при интерпретации моделей, представленных в таблице, сохранились, но характер кредитной нагрузки изменился. Знак регрессионного коэффициента стал положительным, процентное воздействие на располагаемые ресурсы составило доли процента, но результат статистически значим. То есть формально полученный результат свидетельствует о том, что рост кредитной нагрузки является фактором роста и потребительских расходов домохозяйств.
Полученные результаты указывают на то, что денежные расходы являются более надежным индикатором благосостояния домохозяйства, чем доходы, поскольку они неявно включают в себя заемные, не декларируемые средства, привлечение которых позволяет сглаживать потребление домохо-зяйств.
Так, например, в 2006 г. ожидаемые значения потребительских расходов домохозяйств, использующих привлеченные средства, были на 75,1 % выше, чем домохозяйств, что их не имели, в 2008 г. - на 84,2 %, а в 2013 г. - на 81,2 %. Высокая кредитная нагрузка домохозяйств в западных странах компенсируется длительностью их погашения и невысокой платой за кредиты. Для значительной части российских домохозяйств, особенно с детьми, займы увеличивают кредитную нагрузку до критических значений, грозящих невозможностью их погашения и сокращением расходов на жизненно важные нужды. Как выявил анализ, сглаживание воздействия кредитной нагрузки на потребительские расходы происходит в значительной степени путем привлечения дополнительных ресурсов, источники которых не вполне ясны. Если предположить, что значительная часть этих средств - просто доходы, не указанные при опросе, то коэффициент кредитной нагрузки на микроуровне целесообразно рассчитывать как отношение суммы кредитной задолженности к денежным расходам домохозяйств [9].
Литература
1. Сведения о кредитах, предоставленных физическим лицам-резидентам / Центральный Банк РФ. URL: http ://cbr.ru/statistic s/UDStat. aspx?Month=01 &Year=2016 &TblID=302-02M (дата обращения: 03.05.2016).
2. Бурдяк А.Я. Кредитное поведение домашних хозяйств и экономический кризис. URL: http://
regconf.hse.ru/uploads/6e872a3055b860797f6d49c6dee28b 73e98ef1ae.doc (дата обращения: 03.05.2016).
3. Pressman S., Scott III R.H. Consumer Debt and Measurement of Poverty and Inequality in the US // Review of Social Economy. 2009. Vol. LXVII, № 2.
4. Ниворожкина Л.И. Воздействие потребительского кредитования на уровень неравенства и бедности домохозяйств // Изв. вузов. Сев.-Кавк. регион. Обществ. науки. 2014. № 4. С. 65-73.
5. Scott III R.H., Pressman S. Debt-Poor Kids // J. of Poverty. 2013. Vol. 17. P. 356-373.
6. Ниворожкина Л.И. Воздействие потребительского кредитования на условия формирования человеческого капитала у детей из малообеспеченных семей // Учет и статистика. 2015. № 1 (37). С. 88-95.
7. Джонстон Дж. Эконометрические методы / пер. с англ. и предисл. А.А. Рывкина. М., 1980.
8. «Российский мониторинг экономического положения и здоровья населения НИУ-ВШЭ (RLMS-HSE)», проводимый Национальным исследовательским университетом «Высшая школа экономики» и ЗАО «Демоскоп» при участии Центра народонаселения Университета Северной Каролины в Чапел Хилле и Института социологии РАН. Сайты обследования RLMS-HSE: URL: http://www.cpc.unc.edu/projects/rlms; http://www.hse.ru/ rlms (дата обращения: 03.05.2016).
9. Ниворожкина Л.И. Воздействие кредитования на потребление домашних хозяйств: экономико-статистическое исследование // Вопросы статистики, 2016. № 1. С. 47-54.
References
1. Svedeniya o kreditakh, predostavlennykh fizicheskim litsam-rezidentam [Information on the credits granted to resident individuals]. Available at: http://cbr.ru/statistics/UD-Stat.aspx?Month=01 &Year=2016&TblID=302-02M (accessed 03.05.2016).
2. Burdyak A.Ya. Kreditnoe povedenie domashnikh khozyaistv i ekonomicheskii krizis [Credit behavior of households and economic crisis]. Available at: http:// regconf.hse.ru/uploads/6e872a3055b860797f6d49c6dee28b 73e98ef1ae.doc (accessed 03.05.2016).
3. Pressman S., Scott III R.H. Consumer Debt and Measurement of Poverty and Inequality in the US. Review of Social Economy, 2009, vol. LXVII, no 2.
4. Nivorozhkina L.I. Vozdeistvie potrebitel'skogo kredito-vaniya na uroven' neravenstva i bednosti domokhozyaistv [Credit Behavior of Households and Economic Crisis]. Izv. vuzov. Sev.-Kavk. region. Obshchestv. nauki, 2014, no 4, pp. 65-73.
5. Scott III R.H., Pressman S. Debt-Poor Kids. J. of Poverty, 2013, vol. 17, pp. 356-373.
6. Nivorozhkina L.I. Vozdeistvie potrebitel'skogo kred-itovaniya na usloviya formirovaniya chelovecheskogo kapitala u detei iz maloobespechennykh semei [The Impact of Consumer Credit at the Conditions of the Human Capital Formation of Children from Low-income Families. Uchet i statistika, 2015, no 1 (37), pp. 88-95.
7. Dzhonston Dzh. Ekonometricheskie metody [Economical Methods]. Tr. from Engl. introduction of A. A. Ryv-kin. Moscow, 1980.
8. «Rossiiskii monitoring ekonomicheskogopolozheniya i zdorov'ya naseleniya NIU-VShE (RLMS-HSE)», provodimyi Natsional'nym issledovatel'skim universitetom «Vysshaya shkola ekonomiki» i ZAO «Demoskop» pri uchastii Tsentra narodonaseleniya Universiteta Severnoi Karoliny v Chapel
Khille i Instituta sotsiologii RAN. Saity obsledovaniya RLMS-HSE ["Russian monitoring of the economic situation and public health HSE (RLMS-HSE)", conducted by the National Research University "Higher School of Economics" and CJSC "Demoscope" with the participation of the Center of the population at the University of North Carolina at Chapel Hill, and the Institute of Sociology. Survey Sites RLMS-HSE]. Available at: http:// www.cpc.unc.edu/projects/rlms; http://www. hse.ru/rlms (accessed 03.05.2016).
9. Nivorozhkina L.I. Vozdeistvie kreditovaniya na po-treblenie domashnikh khozyaistv: ekonomiko-statisticheskoe issledovanie [The Impact of Crediting on Household Consumption: Economic and Statistical Research]. Voprosy statistiki, 2016, no 1, pp. 47-54.
Поступила в редакцию
12 июля 2016 г.
УДК 657.9
DOI 10.18522/0321-3056-2016-3-72-77
КЛЮЧЕВЫЕ ПОДХОДЫ К ОЦЕНКЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ИННОВАЦИОННОГО ПРОИЗВОДСТВА В КОММЕРЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
© 2016 г. Т. Р. Мартиросян
Мартиросян Тигран Ромикович -аспирант, кафедра бухгалтерского учета, Ростовский государственный экономический университет, ул. Б. Садовая, 69, г. Ростов-на-Дону, 344002. E-mail: tigran-martirosy@mail. ru
Martirosyan Tigran Romikovich -Postgraduate Student, Department of Accounting, Rostov State University of Economics, B. Sadovaya St., 69, Rostov-on-Don, 344002, Russia. E-mail: tigran-martirosy@mail. ru
Предложены два подхода к оценке результатов инновационного производства, основанные на использовании системных показателей бухгалтерского и управленческого учета. Базовый подход исходит из показателей оценки эффективности инновационной деятельности предприятия в целом. Прикладной подход характеризуется показателями оценки уровня надежности каждого промежуточного этапа инновационного производства. В совокупности с мерами контроля показатели оценки оказывают влияние на информативность управления инновационными затратами.
Ключевые слова: инновации, оценка, коэффициент, затраты, результат, эффективность, капитал, прибыль.
The article suggests two basic approaches to evaluating the results of an innovative production system based on the use of indicators offinancial and managerial accounting. The basic approach is characterized by the performance evaluation of the effectiveness of innovative activity of the enterprise as a whole. Applied approach is characterized by the indicators assessing the level of reliability of each intermediate step of innovation production. In conjunction with the control measures proposed in the article assessment indicators have an impact on the information content of innovative cost management.
Keywords: innovation, evaluation, factor costs, result, efficiency, equity, profit.
Развитие современной экономической инфраструктуры происходит на фоне возрастающего интереса к инновационной деятельности, который сопровождается развитием инструментов управления в отношении всех ее составляющих. Одним из инструментов является оценка результатов инновационного производства на основе учетного ресурса компании. Такая оценка важна не только для участника производства, но и для инвестора инноваций,
что оправдано экономическим риском невозврата вложенных средств. При этом финансовый риск потери инновационного капитала важен и в рамках бюджетного контроля, поскольку источником финансирования инноваций зачастую выступают бюджетные организации. На фоне этого в рамках федеральных органов исполнительной власти для контроля результатов в области инноваций проявился интерес к системе оценки инновационных
