我國社區(qū)警務研究及其演化分析
——基于科學計量學的可視化分析

肖相金,鄒 俊

(江西警察學院，江西 南昌 341000)

引言

社區(qū)警務經(jīng)過警學界和基層警務工作者三十余年全面、深入、系統(tǒng)的研究和實踐探索，逐漸形成了共識，并在警務實踐嘗試、摸索和總結的基礎上全面推行[1]。2011年3月，經(jīng)國務院學位委員會和教育部批準，公安學和公安技術被分別列入《授予學位和人才培養(yǎng)學科目錄(2011年)》[2]，其中公安學下設治安學、偵查學、邊防管理等二級學科，標志著公安學及其各分學科長期依附于其他學科的歷史的結束，開創(chuàng)公安研究和公安高層次人才培養(yǎng)的新局面。而社區(qū)警務一方面作為治安學學科下設必修課程，另一方面也是警務實戰(zhàn)中最重要的公安基礎性工作之一，特別是當前公安部提出加強新時代公安派出所工作的大背景下，將社區(qū)警務工作又提到一個新的高度。

本文系統(tǒng)梳理了2011年公安學成為一級學科以來，關于國內(nèi)社區(qū)警務領域的研究文獻，對于把握社區(qū)警務領域的研究脈絡與發(fā)展路徑，以及推動國內(nèi)社區(qū)警務更好地發(fā)展具有重要的作用。

通過梳理發(fā)現(xiàn)，目前我國學術界以社區(qū)警務為主題的專門綜述類研究還并不豐富。本文采用文獻計量的方法，以定量的方式對我國社區(qū)警務研究理論與實踐進行系統(tǒng)分析與回顧。與傳統(tǒng)定性綜述研究相比，基于知識圖譜的理論和方法對文獻定量計量和可視化，對研究進展的跟蹤與評估更全面、直觀、客觀[3]。運用科學可視化分析軟件，對自2011年來國內(nèi)公開發(fā)表的有關社區(qū)警務的研究文獻進行可視化分析，定量展示我國社區(qū)警務領域研究的發(fā)文情況、研究熱點，并通過比較研究主題，著重分析社區(qū)警務研究前沿的演化路徑，為進一步社區(qū)警務研究，提供參考。

一、研究方法和工具

(一)研究工具

知識圖譜和知識可視化已廣泛應用于各類計量研究，其理論、方法和工具不斷發(fā)展完善(邱均平等，2014)[4]。隨著可視化技術和工具的日益成熟，知識圖譜技術越來越多地應用于探索研究熱點、研究前沿及其演進(馬續(xù)補等，2019)[5]。當前，應用于可視化分析的軟件工具越來越豐富，如Bibexcel、Bicomb、CiteSpace、HistCite、Pajek、SATI、Ucinet、VOSviewer等(周曉分等，2013)[6]。

本文綜合運用VOSviewer和CiteSpace兩個可視化分析軟件，分別繪制了國內(nèi)社區(qū)警務領域作者合作網(wǎng)絡圖譜、關鍵詞共現(xiàn)、關鍵詞突現(xiàn)以及關鍵詞時區(qū)圖等，對該領域的研究內(nèi)容結構、前沿問題及演化進行分析。

(二)研究方法

本文以2011-2019年間CNKI中國期刊數(shù)據(jù)庫收錄的社區(qū)警務領域相關文獻為研究對象，以VOSviewer、CiteSpace文獻計量分析軟件為工具，運用合作網(wǎng)絡分析、關鍵詞共線分析等功能，探索國內(nèi)社區(qū)警務研究的研究熱點及其演化規(guī)律。

本文基于樣本數(shù)據(jù)，分析國內(nèi)經(jīng)濟偵查領域的年發(fā)文量、合著情況、被引頻次等，挖掘該領域的發(fā)展規(guī)律。通過對文獻計量統(tǒng)計和運用可視化軟件網(wǎng)絡分析功能，分析國內(nèi)社區(qū)警務領域的作者、機構的發(fā)文量、合作網(wǎng)絡等，識別該領域的核心作者、高產(chǎn)出研究機構以及主要科研團隊、合作情況。運用可視化軟件的關鍵詞共現(xiàn)分析等功能，挖掘國內(nèi)社區(qū)警務領域的研究熱點、研究前沿和演化路徑。

二、數(shù)據(jù)來源與樣本分析

本文關注國內(nèi)社區(qū)警務領域研究，是以國內(nèi)公開發(fā)表的有關社區(qū)警務研究(不包括內(nèi)部發(fā)行刊物等非公開發(fā)表期刊)的中文期刊論文為樣本開展的研究。在中國知網(wǎng)(CNKI)的中國學術期刊數(shù)據(jù)庫，以“主題”“題名”“關鍵詞”為檢索途徑，“社區(qū)警務”“社區(qū)民警”為檢索詞，共檢索出中文文獻1325篇。為提高分析效度，經(jīng)過逐篇仔細篩查，剔除人物介紹、案件紀實、大事記、書評、會議通知、征稿通知、消息、公示等非學術類文章，最終獲得出804篇社區(qū)警務領域研究相關文獻，作為本文研究的樣本數(shù)據(jù)。

為了保證數(shù)據(jù)分析的準確性，借助NoteExpress、Excel等軟件進行數(shù)據(jù)清洗，對804條樣本數(shù)據(jù)逐條核查，修正和完善數(shù)據(jù)中題名、作者、作者機構、關鍵詞、年份等內(nèi)容信息不完整、表達不規(guī)范等問題。

圖1為近二十年來，國內(nèi)社區(qū)警務研究領域發(fā)文量的年代分布圖，從圖中可以看出，近十余年，國內(nèi)社區(qū)警務領域的發(fā)文量處于較平穩(wěn)的發(fā)展狀態(tài)。

圖1 國內(nèi)社區(qū)警務領域研究論文年代分布

三、結果分析

(一)高產(chǎn)作者及其合作網(wǎng)絡分析

1.核心作者分析

2.合作關系分析

運用VOSviewer軟件進行作者合作網(wǎng)絡分析，804篇樣本論文中，共有929位作者，選擇一個作者最少發(fā)文數(shù)為“2”，共有134位作者符合條件。對這134位作者進行合作網(wǎng)絡分析，形成合作網(wǎng)絡圖譜(如圖2)。

表1 國內(nèi)社區(qū)警務研究領域高產(chǎn)作者發(fā)文量TOP10

圖2 作者合作網(wǎng)絡可視化圖譜

從可視化圖譜結果可以看出，國內(nèi)社區(qū)警務研究領域尚未形成規(guī)模較大的合作團隊，大多數(shù)學者在科研上處于“單打獨斗”中。從作者合作網(wǎng)絡圖譜中可以看出，共形成了5人合作關系網(wǎng)絡3個，4人合作關系網(wǎng)絡1個，3人合作關系網(wǎng)絡3個，2人合作關系網(wǎng)絡10個。

深入挖掘合作作者的基本信息，可以看出國內(nèi)社區(qū)警務研究領域所形成的合作網(wǎng)絡關系，主要以所在單位或研究機構為依托，如以安福強、王晨等人為主要成員的5人合作關系網(wǎng)絡是以甘肅警察學院為依托，該合作關系網(wǎng)絡中的成員均來自該單位。以房長明、施顯剛為等為主要成員的5人合作關系網(wǎng)絡則是以中國人民公安大學為依托，成員均來自于單位。

從作者網(wǎng)絡圖譜上看，國內(nèi)社區(qū)警務研究領域作者合作網(wǎng)絡密度比較低，說明國內(nèi)社區(qū)警務領域的研究合作網(wǎng)絡還尚未形成，研究者之間處于“單打獨斗”的狀態(tài)，缺乏學術聯(lián)系。研究者之間應加強相互合作，形成強大的研究團隊，發(fā)揮團隊效應。

(二)研究機構分析

發(fā)文機構的分析，可以展示出國內(nèi)社區(qū)警務領域的主要產(chǎn)出機構，本文統(tǒng)計了樣本數(shù)據(jù)中各研究機構的發(fā)文量及其所占比例，如表2所示。

統(tǒng)計結果顯示：(1)804篇文獻的作者來自198個機構，其中發(fā)文量在5篇及以上的機構有39個；(2)如表2 所示，發(fā)文量排行前十的單位，發(fā)文量合計287篇，占總篇數(shù)的35.7%，可以認為這十個機構為國內(nèi)社區(qū)警務研究領域的核心研究機構；(3)公安院校是該領域的主要產(chǎn)出機構，產(chǎn)出最多的機構是中國人民公安大學(118篇)，其次是南京森林警察學院(34篇)、中國刑事警察學院(33篇)。

表2 國內(nèi)社區(qū)警務領域核心研究機構發(fā)文量及占比

(三)文獻來源分析

804篇樣本文獻，發(fā)表在245種期刊上，平均每種期刊發(fā)文量3.28篇。但發(fā)表在CSSCI刊物上的文獻僅26篇(占全部文獻的3.23%)，發(fā)表在中文核心期刊上的文獻60篇(占全部文獻的7.46%)，這兩項比例與其他學科領域相比，數(shù)值偏低。

在文獻計量科學中，布拉德福定律(Law of Bradford)是測定核心出版物最常用的方法之一，由英國著名文獻學家B.C.Bradford提出的描述文獻分散規(guī)律的經(jīng)驗定律。布拉德福定律描述為“將出版物按其關于某一類別所出版文獻數(shù)量的多少以遞減順序排列，在這列表中，依次區(qū)分出該類別的核心區(qū)、相關區(qū)和非相關區(qū)等，令每區(qū)出版的文獻數(shù)量基本相等，此時各區(qū)之間出版物的數(shù)量滿足n1n2n3…=1aa2…(其中n1,n2,n3…為各區(qū)出版物的數(shù)量，a為布拉德常數(shù))”[10]。根據(jù)布拉德福區(qū)域分析的原理，(1)將國內(nèi)社區(qū)警務研究領域的文獻來源刊按發(fā)文量多少遞減排序；(2)設定核心期刊、相關期刊和非相關期刊三個分區(qū)，則每個分區(qū)期刊數(shù)量比例大約為1/3；(3)從期刊排序列表中自上而下累加，分別計算出各分區(qū)內(nèi)文獻總量約為1/3左右的期刊數(shù)量。經(jīng)過計算分析，得到表3國內(nèi)社區(qū)警務研究領域來源刊分區(qū)統(tǒng)計表。

表3 國內(nèi)社區(qū)警務研究領域來源刊分區(qū)統(tǒng)計表

表3顯示的結果，國內(nèi)社區(qū)警務研究領域來源刊物所在核心區(qū)、相關區(qū)和非相關區(qū)的數(shù)量之比為1129205=12.77.1，與布拉德福區(qū)域表示法的結果一致，其比例大致呈1aa2的關系。布拉德福常數(shù)a的值為2.64，a值越大，表示該領域文獻的集中度越強[11]。國內(nèi)社區(qū)警務研究領域的核心出版物如表4所示。

表4 國內(nèi)社區(qū)警務領域核心出版物統(tǒng)計表

(四)國內(nèi)社區(qū)警務領域研究內(nèi)容分析

關鍵詞是一篇論文的核心概括，能夠反映論文的研究內(nèi)容或主要研究方法。根據(jù)陳超美等人對可視化軟件的解釋，某一學科領域的關鍵詞出現(xiàn)次數(shù)越多，則該詞在科學圖譜中出現(xiàn)的頻率就越高[12]18。而一篇論文給出的幾個關鍵詞一定存在著某種關聯(lián)，而這種關聯(lián)可以用共現(xiàn)的頻次來表示。一般認為，詞匯對在同一篇文獻中出現(xiàn)的次數(shù)越多，則代表這兩個主題的關系越緊密[13]。聯(lián)系緊密的關鍵詞會相對形成一個個小的聚類，將各個聚類的關鍵詞進行歸納總結，可以探知該領域的研究熱點[14]。

本文運用CiteSpace可視化軟件來統(tǒng)計社區(qū)警務研究的關鍵詞共現(xiàn)聚類情況，以探索社區(qū)警務的學科結構及前沿熱點。

1.國內(nèi)社區(qū)警務領域研究的學科結構

運行CiteSpace軟件，時間分段設為“2011-2019”，分段間隔為“1”，節(jié)點類型為“Keyword”、TopN為“50”、修剪算法為“Pathfinder”，可以得到關鍵詞共現(xiàn)圖譜(N=153,E=354,Density=0.0304)；再對關鍵詞進行聚類，選擇“LLR”算法進行聚類(Q=0.6206，S=0.4056)，再選擇“Timeline View”生成國內(nèi)社區(qū)警務領域關鍵詞時間線圖譜，如圖3所示。

圖3 社區(qū)警務關鍵詞聚類時間線圖

從圖中可以看出，可視化工具將2011-2019年間國內(nèi)社區(qū)警務研究文獻的關鍵詞聚成了八個類，根據(jù)知識圖譜的解釋，可以認為這些是國內(nèi)社區(qū)警務研究的內(nèi)容結構。八個聚類分別為社區(qū)警務、群眾工作、公安機關、警務改革、警務機制、大數(shù)據(jù)、和諧警民關系以及創(chuàng)新社會治理。從圖3可以看出，群眾工作和警務改革的研究時間主要集中在2011-2016年間；社區(qū)警務中公安機關的建設的研究時間段為2011-2017年，而有關警務機制的研究則從2011年持續(xù)到2018年；和諧警民關系則是2011-2012年間的研究重點，大數(shù)據(jù)和創(chuàng)新社會治理作為新興的研究方向，分別起源于2015年和2013年。

根據(jù)可視化圖譜的聚類分析結果，分析出國內(nèi)社區(qū)警務研究內(nèi)容主要包括以下三個方面內(nèi)容社區(qū)警務基礎理論研究、社區(qū)警務管理體系研究及社區(qū)警務實務研究。具體關鍵詞如表5所示。

表5 2011-2019年國內(nèi)社區(qū)警務研究高頻關鍵詞聚類分析

其中，社區(qū)警務基礎理論研究包括社區(qū)警務管理戰(zhàn)略、主體等方面的研究，如社區(qū)警務治理主體、和諧警民關系、和諧社區(qū)等；社區(qū)警務管理體系研究涵蓋社區(qū)警務體制建設、機制建設以及警務模式等方面的內(nèi)容，如社區(qū)民警、社區(qū)警務室建設、警務機制改革等；社區(qū)警務實務研究主要包括大數(shù)據(jù)在社區(qū)警務運用、創(chuàng)新社會治理、社會治安防控等方面的研究，如智慧社區(qū)、智慧警務、基層社區(qū)治理等內(nèi)容。

2.國內(nèi)社區(qū)警務領域研究前沿分析

CiteSpace提供Burst detection的功能來探測在某一時段引用量有較大變化的情況，用以發(fā)現(xiàn)某一研究主題演變情況[12]25。運用CiteSpace的關鍵詞突現(xiàn)功能來分析國內(nèi)社區(qū)警務研究領域在各個不同時期的研究前沿，進而探索出社區(qū)警務當前研究的前沿問題。在生成關鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡的基礎上，選擇“Burstness”選項，配置檢測模型值為“2.0，2.0”，最小持續(xù)時間為“1”年，可以得到社區(qū)警務研究領域關鍵詞突現(xiàn)表，如表6所示。

表6 國內(nèi)社區(qū)警務領域關鍵詞突現(xiàn)時間排序表

表6說明，自2011年以來，我國社區(qū)警務領域的研究前沿問題沿著這一系列主題轉(zhuǎn)移：社會創(chuàng)新管理、社區(qū)警務戰(zhàn)略、和諧警民關系、流動人員、基層基礎工作、社會管理、大數(shù)據(jù)、智慧社區(qū)、楓橋經(jīng)驗、物聯(lián)網(wǎng)、智慧警務以及人工智能。2011-2013年間，國內(nèi)社區(qū)警務的研究主要集中于社會管理、基層工作方面，自2017年大數(shù)據(jù)和智慧社區(qū)作為研究前沿問題突現(xiàn)出來，一直持續(xù)到2019年，而物聯(lián)網(wǎng)、智慧警務、人工智能三個方面亦成為國內(nèi)社區(qū)警務的研究前沿。從表中不難看出，當前國內(nèi)社區(qū)警務的研究前沿問題圍繞著大數(shù)據(jù)、智能化管理方面展開，成為國內(nèi)社區(qū)警務研究的前沿問題。

3.社區(qū)警務研究演化路徑分析

CiteSpace在繪制知識圖譜時加入了時間因素，稱之為時區(qū)圖(TimeZoo View)，即是在進行關鍵詞共現(xiàn)分析之前，劃分時間段，然后再合并起來一起分析。時區(qū)視圖更注重于描繪各研究主題隨時間的演變趨勢和相互影響。圖中每個節(jié)點表示該關鍵詞首次出現(xiàn)的年份，線條代表著關鍵詞之間的聯(lián)系[15]，結合時間因素，從而可以形成關鍵詞演化路徑圖。

運行CiteSpace繪制關鍵詞共線網(wǎng)絡，為了更好地展現(xiàn)創(chuàng)新網(wǎng)絡聯(lián)盟研究的時間分布及相互間關系，我們選擇“Time Zone”時區(qū)網(wǎng)絡視圖，得到如圖4所示的國內(nèi)社區(qū)警務關鍵詞網(wǎng)絡時區(qū)圖譜。

圖4 國內(nèi)社區(qū)警務研究領域關鍵詞時區(qū)圖

由圖4可知，在關鍵詞時區(qū)圖中，隨著時間推移出現(xiàn)較多關鍵詞，包括“警民關系、群眾工作、創(chuàng)新社會治理、大數(shù)據(jù)”等高頻節(jié)點。結合表7我們得到國內(nèi)社區(qū)警務研究領域的各研究時區(qū)分布，按時間序列將其概括為3個階段：

表7 國內(nèi)社區(qū)警務各時區(qū)關鍵詞表

第一階段(2011-2013年)：這一時期國內(nèi)社區(qū)警務主要圍繞著社區(qū)警務的工作機制、工作模式、體制建設等方面展開研究，在國內(nèi)社區(qū)警務的工作機制、體制建設上有眾多研究成果。如李曉涵和都耀坤在對國內(nèi)社區(qū)警務機制建設上提出“實名制和地域輪換制”監(jiān)督機制設想[16]；石嵩在提出我國警務模式應由反應型向主動型轉(zhuǎn)變，應從提高崗位效能和信息資源共享上下功夫,著力構建“專職+集成”的社區(qū)警務運作模式[17]；王前勇則在社會治安防控機制上進行了探索，提出創(chuàng)新警務機制，建立動態(tài)治安防控機制[18]。

而在社區(qū)警務模式的研究上，黃沛等人對情報主導的警務模式進行了探討[19]，又提出了三維分布模型的警務模式[20]；李繼紅則對以警察為主導公眾為主體的警務模式進行了探討，提出以警察為主導、以公眾為主體的警務模式或?qū)⒊蔀楣矙C關主流警務模式[21]。

第二階段(2014-2016年)：這一階段的研究演化到了社區(qū)治理方面，包括創(chuàng)新社會治理、反恐、網(wǎng)絡化管理、治安防控體系、社區(qū)安全等。如在社區(qū)治理方面的研究，趙麗江、陳海林進行了基于居民滿意度的城市社區(qū)治理效度研究，以實證的研究方法對社區(qū)的治理效度進行了測評，提出在社區(qū)治理中應該要充分發(fā)揮多元主體的作用,更加重視社區(qū)治理的開放性和回應性,提高居民對社區(qū)治理成效的滿意度[22]；姚佑鑾則在社區(qū)警務網(wǎng)絡化服務管理上進行了研究，提出社區(qū)網(wǎng)格化服務管理有效提升了社會管理的精細化,但也存在不少問題,需要通過搭建信息溝通傳播平臺、發(fā)展社會組織壯大網(wǎng)格隊伍、科學界定政府職能等措施加以解決[23]；薛屹然通過實證調(diào)查與數(shù)據(jù)分析,發(fā)現(xiàn)社區(qū)警務中社區(qū)參與的相關制度不健全、落實不到位,提出建立健全相關的制度規(guī)范,加強技能培訓、增強居民參與認同等促進社區(qū)警務可持續(xù)發(fā)展,提高社區(qū)治理工作的效率,進一步發(fā)展社區(qū)警務[24]。

這一時期，“反恐”也成了眾多學者研究的熱點，圍繞著反恐維穩(wěn)中社區(qū)警務模式、體制構建等進行了探索。如王作鵬、溫萌萌提出以社區(qū)為單位,利用社區(qū)警務的情報資料，形成社區(qū)警務反恐的新思路、新體制[25]；岳琛、周丹陽結合美國反恐警務模式改革經(jīng)驗,提出在結構上向多部門聯(lián)合發(fā)展，在戰(zhàn)略上向多警務模式融合發(fā)展，在機制上向全面信息共享發(fā)展的警務新模式[26]；屈晨曦、張全濤則以社區(qū)警務反恐為視角提出了平安社區(qū)建設中公共安全管理的對策。

第三階段(2017-2019年)：這一時期，國內(nèi)社區(qū)警務的研究演化到了以大數(shù)據(jù)為基礎的智慧化、智能化的管理模式、管理方式的探討。如李蔚晶探討了在大數(shù)據(jù)條件下社區(qū)警務工作機制的創(chuàng)新，提出必須深刻認識大數(shù)據(jù)給社區(qū)警務工作帶來的挑戰(zhàn)和機遇，不斷推進社區(qū)警務工作機制創(chuàng)新[27]；梁建中以上海市公安局浦東分局為例，闡述了如何運用大數(shù)據(jù)推進社區(qū)警務優(yōu)化轉(zhuǎn)型，提出將大數(shù)據(jù)運用于社區(qū)警務改革, 搭建“社區(qū)民警履職管理平臺”[28]。

在智慧社區(qū)、智能化管理方面，學者們圍繞著智慧社區(qū)、人工智能、智慧警務等方面進行探索與研究。如劉晗則以瀘州市的實踐為例，對大數(shù)據(jù)背景下智慧社區(qū)警務建設進行研究，提出應加快公安視頻監(jiān)控智能化建設步伐、分步整合社會面大數(shù)據(jù)、加強民警大數(shù)據(jù)應用能力培養(yǎng)、構建可持續(xù)發(fā)展機制,不斷推進智慧社區(qū)警務建設[29]；喬曉翔等人對人工智能應用于社區(qū)警務和社區(qū)建設進行了分析，提出智慧社區(qū)的設計思路、警務應用分析[30]；王斌君、張培林則對社區(qū)智慧警務的體系建設進行了探討，研究了以物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和移動計算為特征的新技術形成的社區(qū)智慧警務體系，提出了目前基于大數(shù)據(jù)的以動態(tài)變化信息感知和異常行為智能分析為主的社區(qū)智慧警務重點和核心工作[31]。

結論

本文運用可視化軟件分析了2011-2019年間804篇樣本文獻，梳理出自公安學、公安技術成為一級學科以來國內(nèi)社區(qū)警務的研究學科結構、研究前沿及其演化路徑，得到以下結論：

(一)從社區(qū)警務研究領域的發(fā)文情況看，一直處于發(fā)文數(shù)量較大且相對平穩(wěn)的態(tài)勢，說明了國內(nèi)社區(qū)警務研究逐步進入研究的成熟期。

(二) 從發(fā)文作者情況來看，來自南京森林警察學院、甘肅警察職業(yè)學院等機構的36名學者是該領域的核心作者，但研究者之間的合作網(wǎng)絡尚未建立，研究力量處于比較分散的狀態(tài)，研究者間學術聯(lián)系與合作有待加強和改善。

(三)從發(fā)文機構分布看，中國人民公安大學、南京森林警察學院、中國刑事警察學院等是國內(nèi)社區(qū)警務研究的主要力量；從文獻來源上看，公安學刊(浙江警察學院學報)、湖北警官學院學報、公安教育、法制與社會等11種刊物為社區(qū)警務研究主要發(fā)行刊物，其發(fā)文量之和約占總發(fā)文量的三分之一。

(四)從研究內(nèi)容來看，國內(nèi)社區(qū)警務領域的研究主要集中在社區(qū)警務基礎研究、管理體系研究以及實務研究三個方面。對該領域的研究前沿進行分析可知大數(shù)據(jù)、智慧社區(qū)、楓橋經(jīng)驗、物聯(lián)網(wǎng)、智慧警務以及人工智能成為本領域的研究前沿。

(五)從研究演化來看，自2011年以來國內(nèi)社區(qū)警務開始沿著社區(qū)警務機制體制研究、警務模式研究，再演化到社區(qū)治理對策研究，再演變到以大數(shù)據(jù)為基礎的智慧化社區(qū)警務研究。

期待以上研究分析，能為公安研究理論界和實務界進一步拓寬社區(qū)警務研究路徑，把握社區(qū)警務研究前沿，提供可借鑒的參考。