大数据与中国社会治理智库建设——兼论高校社会治理智库面临的挑战与机遇

李 放

(北京师范大学 中国社会管理研究院，北京 100875)

大数据与中国社会治理智库建设
——兼论高校社会治理智库面临的挑战与机遇

李 放

(北京师范大学 中国社会管理研究院，北京 100875)

随着信息科学的飞速发展和广泛应用，全球进入了大数据时代。在发达国家重视大数据技术运用的同时，中国政府也认识到了大数据的价值，将大数据发展提到具有战略意义的高度。大数据技术带来社会管理观念的变革，即由管理向治理的转变，社会治理智库应运而生。大数据的盛行和发展，一方面对社会治理产生了深刻的影响，对传统社会治理结构及其运作模式产生巨大的挑战，另一方面也为社会治理的提升带来了有力的支持。能否建成一流的社会治理智库，大数据的技术水平和运用程度至关重要。在大数据背景下，高校社会治理智库既遇到诸多困难，也获得良好的发展机遇。许多高校智库，通过合作机制的创新，整合社会资源，取长补短，做出了卓越的业绩。

大数据；社会治理；智库建设

2013年4月，中共中央总书记习近平对建设“中国特色新型智库”作出重要批示，将智库建设视为国家软实力的重要组成部分，提出建设中国特色新型智库的目标。这是中国最高领导迄今为止就智库建设作出的最明确、内涵最丰富的一次批示，是继党的十八大报告提出“发挥思想库作用”后，中央领导对智库建设更加明确的阐释和表态。习总书记的批示，为建设中国特色新型智库指明了根本方向，提出了总体要求。中国社会治理智库是中国特色新型智库的重要组成部分，加强中国社会治理智库的建设，对推进社会治理现代化，提高社会治理水平，有效防控各种突发事件，保持社会平稳、有序、高效运作，具有重要意义。现阶段，中国正处于社会转型期，急剧发展变化的社会，需要包括人、财、物、事等在内的庞大而复杂的社会管理信息，而这与当前大数据技术的发展不期而遇。因此，树立大数据观念，运用大数据思维和技术，对中国社会治理智库建设，无疑具有重大意义。

一、大数据时代与大数据思维

最早提出“大数据”的，是美国未来学家阿尔文·托夫勒。早在20世纪80年代，他就有一本书被译成中文，名曰《第三次浪潮》，在当时的中国特别盛行，其中写道，“如果说IBM的主机拉开了信息化革命的大幕，那么大数据则是第三次浪潮的华彩乐章”[1]。20世纪 90年代中期，美通社在一篇文章中也提到了大数据，但此时的大数据只是指数据量大，仅停留在字面解释。2000年，数量经济学家迪博尔德在《大数据，宏观经济度量与预测动态因素模型》一文中讨论了怎样利用大数据进行经济度量和预测。2001年，美国高德纳公司的分析师道格拉斯·兰尼首次提出了大数据必须具备的三大特征，即Volume(容量大)、Velocity(速度快)、Variety(多样性)。后来，IBM又在此基础上增加了两大特征，即Value(低价值密度)、Veracity(真实性)，它们被称为大数据的“5V”特性。2012年，中国计算机协会成立“大数据专家委员会”。阿里巴巴集团宣布设立首席数据官，负责全面推进“数据分享平台”战略。国家统计局与百度、阿里巴巴等11家企业签署了大数据战略合作框架协议，宣布通过大数据合作更好地创造价值、为国家和社会服务。这标志着大数据在国家统计工作中的应用，已经进入实操层面。2015年9月5日，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，大数据正式上升为国家战略的实施阶段。

大数据是伴随着信息革命、网络广泛融入经济和社会发展的各个方面而产生的。近20年来，信息、网络的发展极其迅速，“虚拟世界”的数据量以惊人的速度增长。据研究，“2011年全球被创建和复制的数据总量为1.8ZB(10的21次方)，其中75%来自个人(主要是图片、视频和音乐)，远远超过人类有史以来所有印刷材料的数据总量(200PB)。过去几年全世界产生的数据量甚至超过了历史上2万年来产生的数据量的总和”[2]。“数据”不同于“数字”，“我们经常把‘数字’和‘数据’这两个概念搞混，但是对这两个概念的区分实际上非常重要”[3]。大数据首先具有技术属性，它涉及云计算、统计分析、机器学习、分布式处理等等技术手段。其次，它又具有社会属性。它的社会属性是由它与人的社会活动密切相联决定的，它是对人类的各种活动的数字化。因此，大数据作为信息技术的产物，与时代和社会是紧密地联系在一起的。艾伯特·L· 巴拉巴西说，“数据、科学以及技术都联合起来共同对抗那个最大的谜题——我们的未来，既是个人的又是社会的”[3]。就是说，从人们的社会活动所留下来的数据中，可以看出社会运行的规律，能够解决最大的“谜题”——预见未来。涂子沛更是从大数据的角度，认识到未来的社会图景，“大数据时代正在呼唤下一波社会化的浪潮：一个更开放的社会，一个权力更分散的社会，一个网状的大社会”[4]。

将大数据技术和大数据思维纳入社会治理是中国社会治理改革创新的必由之路。十八大以来中央的一系列举措，无不体现了大数据思维在治国理政方面的运用。2013年9月30日，中共中央政治局的集体学习，将“课堂”搬至中关村，请百度创始人兼总裁李彦宏向政治局委员们讲解了大数据的发展情况。2015年9月5日国务院发布的《促进大数据发展行动纲要》，更是明确提出要让“大数据成为提升政府治理能力的新途径”，指出要“建立‘用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新’的管理机制，实现基于数据的科学决策，将推动政府管理理念和社会治理模式进步，加快建设与社会主义市场经济体制和中国特色社会主义事业发展相适应的法治政府、创新政府、廉洁政府和服务型政府，逐步实现政府治理能力现代化”[5]。

实施大数据国家战略，运用大数据思维实现社会治理现代化，需要从顶层规划和设计入手。

第一，要完善大数据基础设施建设。基础设施是大数据运作的载体，包括软硬件建设，应纳入国家信息化建设规划，努力建成以政府为主导、高新技术企业为主力、智库思想为支持、民众参与为纽带网络终端全覆盖的社会统一大数据平台，并以此扩大社会应用，如针对不同人群提供精细化管理、预防和处置各类社会治理问题等，使数据驱动的决策定制和科学治理常态化。

第二，要尽快制定国家大数据标准规范体系。标准是大数据健康发展的基础和前提，要充分发挥标准的基础性、战略性、引领性作用。同时，要积极参与大数据国际化标准的建立，为我国大数据在全球的战略布局打好基础。目前，大数据标准体系由六个类别的标准组成，分别为：基础标准、数据处理标准、数据安全标准、数据质量标准、产品和平台标准及应用和服务标准。

第三，要加快推进政府数据开放共享。目前，政府数据主要分为三类：业务数据，特指政府办理业务和服务中产生的数据；调查数据，特指政府各类名义调查数据；环境数据，特指通过物理采集获取的数据。政府应建立公共大数据云平台，利用大数据切实提高行政办公效率和公共服务水平，彻底解决“数据孤岛”问题。

第四，要支持大数据企业创新发展。政府应通过金融支持、税收减免、财政补贴等激励措施鼓励大数据企业创新发展，引导企业确定重点研究领域，加大研发支持力度，实现关键技术突破，在成果转化方面，政府应在政府采购中率先采用国内大数据产品和服务，着力推进大数据在电子政务、金融、教育、医疗等领域的应用，以及疾病防治、食品安全、灾害预测、群体事件等民生领域的应用。

第五，要着力加强大数据人才培养。目前国内大数据相关技术人才存在巨大缺口，应实施有针对性的教育培养计划，在大专院校应设置相关课程，重点培养学生在数据仓库、数据感知、数据搜索、数据挖掘、数据可视化等领域的专业技能，为我国大数据未来发展储备人才力量。应采取激励措施，鼓励政府、高校、企事业单位组织大数据相关技术的普及培训，提高大数据意识、促进大数据应用。应加大人才引进力度，尤其是海外高级技术人员，营造良好的大数据发展环境。

第六，要保障数据安全。大数据是一把双刃剑，一方面可以为社会治理提供数据支撑，另一方面由于部分数据会涉及个人隐私、国家机密等敏感信息，会对国家安全、社会稳定带来巨大隐患。数据安全不仅需要用技术标准和运营规范保障，更要从立法层面着手，对数据安全加以法律保护。

二、从社会管理到社会治理智库建设

大数据时代的到来，也促进了中国社会管理思想的革新，即由“管理”向“治理”转变。十八届三中全会《关于全面深化改革若干重大问题的决定》(以下简称《决定》)专门论述了“创新社会治理体制”问题，体现了新的执政理念。《决定》中显示，要“坚持系统治理，加强党委领导，发挥政府主导作用，鼓励和支持社会各方面参与，实现政府治理和社会自我调节、居民自治良性互动。坚持源头治理，标本兼治、重在治本，以网格化管理、社会化服务为方向，健全基层综合服务管理平台，及时反映和协调人民群众各方面各层次利益诉求”[6]。从“社会管理”到“社会治理”，虽然只是一字之差，但却反映了执政理念的新变化。社会管理突出的是管理者，强调的是政府的作用，具有行政命令的色彩。而社会治理是随着新公共管理理论的兴起而提出的一个概念[7]。它反映了社会主体的多元化、管理者的服务性质、管理者与服务对象的平等，体现了民主性的特点。

现代国家，社会治理必须由社会治理智库作为支撑。社会治理智库建设对社会治理乃至国家安全，具有十分重要的意义。智库，又称思想库、智囊团，英文为Think Tank，由各学科专家组成、为决策者及行政机关提供理论、策略、方法、思想的研究机构或咨询机构。不同国家，对智库内涵的界定有较大的差异。在美国，智库一般指独立于政府、政党之外的民间智库。智库成员出任政府或军队高官，政府或军队高官离职后加入智库，都很常见。所谓旋转门机制就是智库人员与政府官员的关系。治理美国的精英人士在智库、政府和工商界之间流动，角色不断转换，犹如过旋转门。其他发达国家，如英国、德国、加拿大、日本等，智库大多与政党、政府有着密切的关系。第二次世界大战以后，世界发达国家的智库获得较大的发展。据美国宾夕法尼亚大学2014年1月22日发布的TTCSP项目《全球智库发展报告2013》，截至2013年8月，全球共有智库6826家，其中70%集中在发达国家，美国数量最多，达1828家。

改革开放以后，中国各种类型的智库机构逐渐发展起来。短短30年间，中国的智库从最初的官方政策研究机关发展到如今官方与民间智库并存的局面。大致说来，中国的智库可分为四种类型：(1)官方智库。主要包括党政机关智库和事业单位法人型智库。诸如中央政策研究机构和地方政策研究机构，中国科学院、中国社会科学院的有关研究所，各省市社会科学院等。官方智库人事隶属于党政机关或事业单位，人员工资来自国家财政拨款。完成主管部门的委托项目是其首要任务；(2)半官半民智库。名义上是民间智库，但有政府的财政支持，人员也是由党政、企事业、高校中的离开一线的著名人士等组成，大多为兼职。如2009年成立的中国国际经济交流中心，即属此类；(3)高校智库。指隶属于高校、从事政策研究和咨询的院所，如清华大学公共管理学院的国情研究中心、北京大学中国经济研究中心、北京师范大学中国社会管理研究院等。除了政策、策略研究和咨询，高校智库还有人才培养的职能。因为不具独立法人资格，所以它们财务上不能独立核算，与官方智库中的独立法人型智库又有区别。它们的经费既有财政拨款，也有社会和企业捐助。有的与国外基金会建立了良好的合作关系；(4)民间智库。主要包括企业型智库和民办非企业单位法人型智库。企业型智库经过了在工商部门登记注册，如零点调查公司。民办非企业单位法人型智库主要指专门从事政策研究和咨询工作的民办非企业单位法人。民间智库规模一般较小，经费主要来自委托项目或企业、社会的捐助。随着有中国特色的社会主义民主进程的持续推进和社会治理观念的不断更新，社会治理智库的地位和作用日益显著。国家和社会需要各种层次的社会治理智库，智库建设亦越来越受重视。

十八届三中全会提出了“加强中国特色新型智库建设”。中共中央政治局委员、国务院副总理刘延东曾作过批示，认为“高校作为我国哲学社会科学事业的生力军和各学科人才聚集的高地，是建设中国特色新型智库的重要力量”，要努力打造一批“国家急需、世界一流、制度先进、贡献重大”的中国特色新型智库[8]。这表明，智库建设已经被提到国家治理的战略层面的高度，这既为中国智库的发展提供了前所未有的大好时机，也为各类智库发挥作用开辟了广阔的空间。智力资源是一个国家、一个民族最宝贵的资源,改革发展任务越是艰巨繁重，就越需要强大的智力支持[9]。中国特色新型智库在政府决策过程中，正越来越显现其巨大的影响力。十八大以来的新一届领导集体，大力加强民主协商机制建设，倡导“有事多商量、遇事多商量、做事多商量”的工作作风，认为商量得越多越深入越好。通过商量出办法，通过商量出共识，通过商量出感情，通过商量出团结[10]。社会治理智库汇集协商成果，集聚协商智慧，将千万群众的实践提升为自觉的社会理论，为各级施政者提供社会治理的方略。

三、大数据与社会治理智库建设

在互联网时代，智库建设应以信息库建设为重要依托。智库建设不仅需要体制创新，也需要技术创新，要紧跟信息时代发展的步伐，充分利用大数据和大数据技术。这是因为，一方面"大数据"的盛行和发展，对社会治理产生了深刻的影响，对传统社会治理结构及其运作模式产生巨大的挑战，但另一方面大数据为社会治理的提升带来了无限的机遇。能否建成一流的社会治理智库，运用大数据的程度以及技术水平，可以说是一个关键。

首先，大数据能够促进社会治理体制从碎片化到网格化转变。大数据技术的应用，将会使与社会治理有关的数据和信息成为公共资源，供所有社会治理主体分享，使这些数据和信息的价值得到充分的发挥，从而有效推动各政府部门在履行社会治理职责方面的协同与合作。

其次，大数据能够成为提升预防各种社会危机的能力。社会危机既包括天灾，也包括人祸。所谓天灾主要指地震、洪涝、干旱、冰雹、雪灾、山体滑坡等自然灾害；所谓人祸指由于人的参与导致的灾祸，如经济危机、公共健康灾害(各种传染病、流行病、药品食品问题)、技术风险(核安全)、社会群体危机等。在大数据时代，任何大规模的危机，都会反映到数据上。因为危机的发生不是偶然的，会由许多因素导致的。这些因素的活动以及相互作用，必然表现在数据上。利用大数据技术对数据流进行监控和分析，能够预见事件的发生，并找到可能导致事件发生的原因，从而及时地实施干预，做到防患于未然。

第三，大数据能够提高社会治理的精确性和有效性。由于大数据已经渗透到与国计民生相关的各个方面，诸如衣、食、住、行、健康、教育等，所以它是反映国家和区域发展的重要风向标。大数据的波动往往是社会某个方面变动的反映。从大数据的变动中更能够发现社会运动的规律性。因此，大数据是提高社会治理效率，保证社会治理精确性的重要工具。

第四，大数据是新一轮科技创新的重要引擎，为国家重塑竞争优势带来了新的机遇[5]。在全球信息大爆炸的时代，中国的数据资源非常丰富，充分利用国家的数据规模优势，发掘和释放数据资源的潜在价值，实现数据的增值，是中国加速发展的重要途径。大数据不仅引起社会治理观念、方式的变革，更能促进信息科学的革命，以及信息科学与其他社会科学的高度融合，是当今中国自然科学、社会科学发展的重要发动机。

因此，在社会治理智库建设的技术创新方面，大数据的应用是非常重要的。通过对海量数据及其潜在价值的深度挖掘，将有助于更好地把握社会热点和动态。

四、大数据背景下高校社会治理智库面临的挑战与机遇

高校社会治理智库就是依托高校，着眼于全面履行中国特色新型智库功能，聚焦社会治理中的重大问题，为服务党政决策需求而成立的智库。2015年初，中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《关于加强中国特色新型智库建设的意见》。该文件指出，要推动高校智库发展完善，发挥高校学科齐全、人才密集、对外交流广泛的优势，打造一批党和政府用得上信得过的新型智库[11]。高校社会治理智库已经成为国家新型智库战略布局中重要的组成部分。

(一) 缺乏能够推动大数据应用的专业人才

目前高校社会治理智库的研究人员主要是人文社科背景的教师，他们长时间从事基础理论研究，注重学术性，短时间很难适应以问题导向进行对策研究。教师们的信息科学知识和应用能力普遍薄弱，视技术为“洪水猛兽”，对“大数据”的认识多停留在表面，甚至存在很多误解。这是因为，定量研究主要依托的仍是随机抽样、调查问卷等传统方法，且由于历史惯性、外部条件、自身惰性等原因不愿主动做出改变，也不愿承担革新带来的风险和成本。因此，能够从本质上推动大数据在社会治理研究中应用的理想人才是既有社会科学研究背景，又有大数据开发经验的跨学科人才，但显然现阶段这种人才非常匮乏，即便有，高校在现有人才引进的体制和待遇方面也不具备竞争力。

(二) 缺乏稳定完整可持续的数据来源

目前，我国“大数据”发展尚处于起步阶段，网络基础设施建设与国际发达国家还有很大差距，相关行业标准和接口不统一也成为制约“大数据”发展的重要因素。依托大数据开展社会治理决策咨询研究需要的是稳定可靠的数据来源，在国家数据共享意识尚未形成之时，“数据孤岛”是制约大数据发展最大的障碍。目前高校智库研究主要依托的数据来源于两方面，一是国家公共开放的各类统计数据，二是通过自主调研、合作或购买等方式获得的数据，但两方面数据目前都存在很大局限。国家发布的统计数据涉及面广，统计周期长，具有严重的滞后性，数据长时间不更新会导致研究成果的同质性，还会影响预测结果的准确性；第二种途径获得的数据，大多依托于项目，一般项目结项数据采集就会终止，可持续性难以保障。

(三) 缺乏充足的经费支持

目前国内高校智库的主要经费来源包括来源于国家财政经费，学校办学经费，地方政府、社会组织、企业等委托科研经费，社会培训费，以及捐赠等。然而，建设“大数据”软硬件平台及维护，需要大量的资金支持，数据采集、加工、成果转化也需要大量的经费投入。这就造成了高校智库用于大数据平台建设和数据采集、加工方面的经费普遍不足的情形。

尽管大数据应用在高校社会治理智库中还有诸多瓶颈，且短时间内无法解决，但高校智库仍可发挥自身“思想库”的优势，通过与政府、企业、社会机构合作的模式共建大数据，政府出需求和政策，智库出思想，企业出技术和资金，最终达到数据共享，各方受益。近几年，通过创新合作机制，高校智库大数据建设主要存在以下几种形式。

1.“政府+高校智库+企业”——“青年信用体系建设”

“青年信用体系建设”研究是国家发改委财金司、团中央城市青年工作部、北京市金融司、北京经济技术开发区委托北京师范大学中国社会管理研究院(依托北京师范大学成立的社会治理智库)开展的。2015年2月启动课题研究后，课题组经过大量资料梳理、数次实地调研及多次专家论证后，形成的研究报告“关于加快青年信用体系建设的建议”获得党和国家多位领导人的重要批示。在此基础上，课题组又承担了“青年信用体系建设规划(2016—2020年)”的研究和制定工作。随后，青年信用体系建设将逐渐形成覆盖全国青年的信用信息系统，开发信用应用产品和服务，建立健全青年守信联合激励和失信修复机制，在学习教育、志愿公益、就业创业、婚恋交友、信贷租赁、抚养赡养、医疗健康、出行旅游等重点领域提供精准服务，提升青年的诚信意识和信用水平[12]。

2.“政府+高校智库”——深圳“织网”工程

2014年，深圳市社工委委托北师大中国社会管理研究院开展 “深圳‘织网工程’理论体系研究”课题，课题形成了研究成果《深圳“织网工程”调研报告》。《报告》在系统归纳了"织网工程"意义、特点和亮点的基础上，总结了深圳经验对国内其他省市社会治理创新带来的启示，也为下一阶段工程的发展提出了对策建议。“织网工程”创新采用了“网格化”管理模式，以点带面，统一数据标准，通过接口完成各级业务系统间的数据共享和交互。建立统一大数据服务平台，破除了“信息孤岛”问题。平台聚合多渠道服务后台，并以此为基础深化数据挖掘分析，为社会精细化服务提供有力支撑。这也是我国首次实现大城市政府数据的大集中和大共享。

3.“高校智库+高校科研机构”——“知微数据”

“知微数据”是专业的互联网大数据传播分析平台，它基于海量数据的分析、挖掘和可视化，构建社会热点事件的发现、追踪、挖掘及预测的完整生态，进一步形成有效的事件影响力评价标准。主要产品包括知微传播分析、知微事见(原名“事件博物馆”)、社会化媒体大数据实验室。“知微数据”研发支持单位是哈尔滨工业大学社会网络与数据挖掘联合实验室、中山大学大数据传播实验室、中国传媒大学大数据挖掘与社会计算实验室和天津大学计算机学院，全部是高校智库或科研机构。知微模式对其他高校智库拓展合作，解决技术短板，协同研发大数据带来了很大启发。

4.“高校智库+主流媒体”——“CTTI中国智库索引”

“CTTI中国智库索引”是国内首个智库垂直搜索引擎和数据管理平台。包括智库人才、机构、产品、活动四个子集。目前已收录来源智库489家，拥有专家数据7443条、智库活动数据7127条、成果数据32866条，每条记录平均内含数据点20个，合计数据项98万个。是目前国内体量最大的、具有完整知识产权的智库大数据平台。CTTI是南京大学中国智库研究与评价中心与光明日报智库研究与发布中心合作开发的，是高校智库与主流媒体共同协作的结晶。

大数据是一座“金矿”，也是一座富矿，蕴涵着珍贵的宝藏和无穷的价值。社会治理智库建设应充分利用大数据资源和大数据分析技术，从“快、专、新”三个方面对智库产品及生产流程进行升级优化，为决策者和执政者提供高质量的数据和理论支持，服务国家社会发展。社会治理智库以大数据为杠杆所产生的智慧动力，对促进中国社会的发展，将是巨大的。在大数据时代，社会治理智库的作用会愈来愈显著。

[1]姜奇平.有感于33年前的大数据预言[J].互联网周刊，2013(2).

[2]鲍宗豪,宋贵伦.重视大数据时代的社会治理创新[J].红旗文稿，2014 (11).

[3]艾伯特·L·巴拉巴西.爆发：大数据时代预见未来的新思维[M].北京：中国人民大学出版社，2012：285.

[4]涂子沛.大数据：正在到来的数据革命[M].桂林：广西师范大学出版社，2012：313.

[5]肖成俊，许玉镇.大数据时代个人信息泄露及其多中心治理[J].内蒙古社会科学，2017(2).

[6]唐清利.互联网金融监管模式创新研究[J].社会科学辑刊，2015(3).

[7]林建成，安娜.国家治理体系现代化视域下构建生态治理长效机制探析[J].理论学刊，2015(3).

[8]魏礼群.建设智库之路[M].北京：人民出版社，2014：556.

[9]任丽涛.现代化视域下思想政治教育的作用省察与发展理路[J].东疆学刊，2015(4).

[10]莫岳云,李岁科.民族协商与国家治理体系现代化[J].云南社会科学，2015(6).

[11]赵璐阳，尚重生.数字媒体时代公共话语的异化及其回归[J].江汉论坛，2016(8).

[12]吴阳松.新媒体时代中国共产党执政形象建构的逻辑与路径[J].探索，2015(3).

[责任编辑 陈浩天]

Big Data and the Construction of Governance Think Tanks in China

Li Fang

(Beijing Normal University,Beijing 100875,China)

With the rapid development and extensive application of information science, the world has entered the age of big data.While the developed countries attach importance to the use of large data technology, the Chinese government has recognized the value of large data, the development of big data into a strategic significance.Big data technology led to changes in the concept of social management, social governance think tank came into being. The prevalence and development of big data have a profound impact on social governance, it has great challenges to the traditional social governance structure and its mode of operation. On the other hand, it has also brought strong support for the promotion of social governance. large data technology level and the degree of use is essential in building a first-class social management think tank,Under the background of large data, the social management think tank of colleges and universities has encountered many difficulties and good development opportunities.In many colleges and universities,think tanks through integration of social resources have made outstanding performance.

big data;social governance;tank construction

10.16366/j.cnki.1000-2359.2017.03.013

李放(1982—)，男，北京师范大学中国社会管理研究院工程师，主要从事大数据研发与应用相关研究。

北京师范大学青年教师基金项目(SKXJS2014035)

C931

A

1000-2359(2017)03-0076-06

2016-10-22