大數(shù)據(jù)背景下我國(guó)會(huì)計(jì)研究熱點(diǎn)探討

周蕊

摘 要：本文運(yùn)用CiteSpace的科學(xué)計(jì)量方法對(duì)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)果表明我國(guó)大數(shù)據(jù)背景下會(huì)計(jì)的研究已經(jīng)初現(xiàn)核心的作者群體及發(fā)文機(jī)構(gòu)，研究主題集中于大數(shù)據(jù)對(duì)會(huì)計(jì)的影響、大數(shù)據(jù)對(duì)會(huì)計(jì)人才能力需求的影響、大數(shù)據(jù)對(duì)會(huì)計(jì)信息化的影響。最后提出“智能財(cái)務(wù)”、“數(shù)字治理”以及“業(yè)財(cái)融合”等等是未來需要重點(diǎn)關(guān)注的方向。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);會(huì)計(jì)研究;CiteSpace

一、引言

互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等大數(shù)據(jù)技術(shù)的廣泛使用，使會(huì)計(jì)處理的數(shù)據(jù)變得多元化、復(fù)雜化。為反應(yīng)企業(yè)的真實(shí)價(jià)值，為財(cái)務(wù)報(bào)表使用者提供更加準(zhǔn)確和透明的會(huì)計(jì)信息，會(huì)計(jì)行業(yè)必須擴(kuò)展核算范圍，對(duì)這些新興數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、挖掘和處理，這將對(duì)傳統(tǒng)的會(huì)計(jì)核算產(chǎn)生沖擊，比如對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的核算。同時(shí)，人工智能技術(shù)的突破使得財(cái)務(wù)機(jī)器人可以輕易地替代基礎(chǔ)的財(cái)務(wù)工作，手握海量數(shù)據(jù)的財(cái)務(wù)部門，也將完成從加工數(shù)據(jù)到使用數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)變，財(cái)務(wù)部門更多是為其他業(yè)務(wù)部門和決策提供服務(wù)和支撐，其職能也將由傳統(tǒng)的核算和監(jiān)督轉(zhuǎn)變?yōu)橐怨芾頌橹?。究竟大?shù)據(jù)會(huì)對(duì)會(huì)計(jì)行業(yè)產(chǎn)生哪些翻天覆地的變化，會(huì)計(jì)行業(yè)未來走向行方？眾多會(huì)計(jì)學(xué)者近十年來撰文立說，各抒己見，大數(shù)據(jù)會(huì)計(jì)成為當(dāng)下的熱門研究領(lǐng)域，且經(jīng)久不息。

在此背景下，本文選擇CNKI數(shù)據(jù)庫檢索國(guó)內(nèi)主要文獻(xiàn)，運(yùn)用Citespace軟件繪制知識(shí)圖譜，分析大數(shù)據(jù)會(huì)計(jì)領(lǐng)域的研究，來回答以下幾個(gè)方面的研究問題：①大數(shù)據(jù)會(huì)計(jì)的研究總體狀況如何？②大數(shù)據(jù)會(huì)計(jì)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和前沿是什么？③大數(shù)據(jù)會(huì)計(jì)領(lǐng)域的未來研究趨勢(shì)是什么？通過這幾方面本文將對(duì)現(xiàn)有的相關(guān)文獻(xiàn)研究進(jìn)行綜述，指出現(xiàn)有研究的局限性，以及未來研究的趨勢(shì)。

二、研究方法與數(shù)據(jù)來源

（一）研究方法

本文采用Citespace5.8.R3進(jìn)行的文獻(xiàn)分析，Citespace是美國(guó)德雷塞爾大學(xué)（DrexelUniversity，Philadelphia，PA，USA）信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院英籍華人陳超美教授于2014年開發(fā)的軟件。Citespace在中國(guó)又被翻譯為引文空間，是基于數(shù)據(jù)可視化以及計(jì)量學(xué)背景下發(fā)展起來的一項(xiàng)專門分析科學(xué)研究中潛在知識(shí)的引文可視化分析軟件。該軟件通過可視化的手段來分析呈現(xiàn)出的科學(xué)知識(shí)結(jié)構(gòu)、規(guī)律和分布情況，因此，分析結(jié)果被稱為“科學(xué)知識(shí)圖譜”[1]。

科學(xué)知識(shí)圖譜是顯示科學(xué)知識(shí)、新興學(xué)科發(fā)展過程和發(fā)展現(xiàn)狀、科學(xué)知識(shí)內(nèi)外部結(jié)構(gòu)的一種圖形?？茖W(xué)知識(shí)圖譜的直接研究對(duì)象是科學(xué)知識(shí)，以科學(xué)計(jì)量學(xué)為理論基礎(chǔ)，同時(shí)涉及科學(xué)學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、信息科學(xué)和信息計(jì)量學(xué)的交叉領(lǐng)域[2]。相比傳統(tǒng)的文獻(xiàn)綜述，繪制科學(xué)和技術(shù)領(lǐng)域發(fā)展的知識(shí)圖譜，能直觀地展現(xiàn)科學(xué)知識(shí)領(lǐng)域的信息全景，識(shí)別某一科學(xué)領(lǐng)域中的關(guān)鍵文獻(xiàn)、熱點(diǎn)研究和前沿方向。它利用分時(shí)動(dòng)態(tài)的可視化圖譜展示科學(xué)知識(shí)的宏觀結(jié)構(gòu)及其發(fā)展脈絡(luò)的方式，是科學(xué)和藝術(shù)的完美結(jié)合[3].該方法自從2007年引入國(guó)內(nèi)以來，被廣泛地應(yīng)用于管理學(xué)、醫(yī)學(xué)、教育學(xué)、圖書情報(bào)領(lǐng)域以及具體的技術(shù)領(lǐng)域，并取得了豐富的研究成果。

（二）數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)來源方面，以知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫為平臺(tái)，“來源類別”選擇“北京大學(xué)圖書館核心期刊”和“CSSCI來源期刊”，保證研究數(shù)據(jù)的代表性和權(quán)威性。為得到較為全面的相關(guān)文獻(xiàn)，在主題檢索詞上采用多關(guān)鍵詞組合，檢索條件設(shè)定為“（題名=大數(shù)據(jù)and題名=財(cái)務(wù)）or（題名=大數(shù)據(jù)and題名=會(huì)計(jì)），進(jìn)行精確匹配檢索，檢索時(shí)間區(qū)間為“2012年—2022年”，共有1257條文獻(xiàn)記錄，將得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行手工篩選，剔除“會(huì)議”、“征文”、“卷首語”等無關(guān)文獻(xiàn)，剩余949篇，接在下在在citespace進(jìn)行除重處理后，最終得到941篇相關(guān)文獻(xiàn)。對(duì)文獻(xiàn)進(jìn)行年度分布分析，發(fā)現(xiàn)自2012年以來，年發(fā)文數(shù)量逐年提高，見圖1，其中2022年的發(fā)文量為知網(wǎng)預(yù)測(cè)值。由此可見大數(shù)據(jù)會(huì)計(jì)研究的熱度逐年提升，學(xué)者對(duì)其關(guān)注度明顯增加。本文接下來將通過對(duì)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)的文獻(xiàn)作者、來源期刊、發(fā)文機(jī)構(gòu)分析，展示研究領(lǐng)域的基本情況，通過關(guān)鍵詞分析展示研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)主題。

三、大數(shù)據(jù)背景下會(huì)計(jì)研究的知識(shí)圖譜分析

（一）文獻(xiàn)作者

隨著學(xué)者對(duì)大數(shù)據(jù)背景的普遍關(guān)注，從事大數(shù)據(jù)背景下會(huì)計(jì)主題研究的學(xué)者逐漸增多，通過分析知識(shí)圖譜，表1列舉了發(fā)文量最多的6位學(xué)者，程平、劉梅玲、張慶龍和劉勤等作者為該主題研究的中堅(jiān)力量，推動(dòng)了大數(shù)據(jù)下會(huì)計(jì)研究的不斷深入。

基于在CNKI檢索得到的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)，對(duì)文獻(xiàn)產(chǎn)出的作者進(jìn)行了作者合作網(wǎng)絡(luò)分析（圖2），從作者合作網(wǎng)絡(luò)圖譜中可以看出，該領(lǐng)域的研究目前已經(jīng)形成了以重慶理工大學(xué)云會(huì)計(jì)研究所以程平教授為核心的研究團(tuán)隊(duì)和以上海國(guó)家會(huì)計(jì)學(xué)院劉梅玲、劉勤教授為核心的合作研究網(wǎng)絡(luò)，他們與相關(guān)學(xué)者的合作已經(jīng)頗具規(guī)模，但國(guó)內(nèi)關(guān)于大數(shù)據(jù)的學(xué)者分布仍然較為分散，缺乏大量的密集的關(guān)聯(lián)性，作者合作網(wǎng)絡(luò)松散，大多處在一個(gè)3-5人的小合作網(wǎng)絡(luò)，缺乏密切的聯(lián)系。為促進(jìn)大數(shù)據(jù)研究的進(jìn)展，社會(huì)各界應(yīng)積極鼓勵(lì)跨學(xué)科學(xué)者之間的合作，豐富科學(xué)內(nèi)涵，將理論成果轉(zhuǎn)化成生產(chǎn)力工具。

（二）發(fā)文機(jī)構(gòu)

知識(shí)圖譜中，關(guān)于大數(shù)據(jù)下會(huì)計(jì)研究的949篇論文署名機(jī)構(gòu)（按一級(jí)單位統(tǒng)計(jì)）總計(jì)262個(gè)，機(jī)構(gòu)之間有僅僅有3條連線，如圖3所示，發(fā)文機(jī)構(gòu)分布廣泛，核心研究機(jī)構(gòu)較少，機(jī)構(gòu)之間少有緊密合作。圖中最引人矚目的是重慶理工大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院、重慶理工大學(xué)云會(huì)計(jì)研究所、重慶理工大學(xué)財(cái)會(huì)研究與開發(fā)中心、北京國(guó)家會(huì)計(jì)學(xué)院以及上海大學(xué)管理學(xué)院，并且前三家機(jī)構(gòu)之間合作最為緊密。程平、崔納牟倩、陳珊、徐云云等核心作者來自于重慶理工大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院和重慶理工大學(xué)云會(huì)計(jì)研究所。熊磊來自于重慶理工大學(xué)財(cái)會(huì)研究與開發(fā)中心，許金葉、許琳等核心作者來自于上海大學(xué)管理學(xué)院，他們?yōu)樯鲜鰴C(jī)構(gòu)在大數(shù)據(jù)下管理會(huì)計(jì)研究方面貢獻(xiàn)了大多數(shù)文章。15209157-AF36-49F8-9630-3D6EC810F96E

（三）大數(shù)據(jù)背景下會(huì)計(jì)研究的主題分布

為了分析大數(shù)據(jù)背景下會(huì)計(jì)的研究熱點(diǎn)和研究方向，本部分內(nèi)容主要以期刊論文“關(guān)鍵詞”為研究切入點(diǎn)，所謂見微知著，關(guān)鍵詞是概括論文主要觀點(diǎn)和研究?jī)?nèi)容的核心詞，暗示了論文研究的對(duì)象、主題、方法等中心內(nèi)容，因此本文采用關(guān)鍵詞詞頻和共現(xiàn)分析法、關(guān)鍵詞凸顯分析法以及聚類樹狀圖分析方法。

1.關(guān)鍵詞詞頻和共現(xiàn)分析—熱點(diǎn)研究的主題

通過CiteSpace軟件對(duì)文獻(xiàn)的關(guān)鍵詞進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，可以尋找關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)即研究中的熱點(diǎn)。關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次與研究熱度成正比，關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次越高，研究熱度愈強(qiáng);同時(shí)，關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析是當(dāng)兩個(gè)關(guān)鍵詞同時(shí)出現(xiàn)在一篇文獻(xiàn)中時(shí)，共現(xiàn)關(guān)系表明其二者具有一定相關(guān)性。同時(shí)共現(xiàn)的頻率越高就說明其兩兩關(guān)系更密切，聯(lián)系更緊密。換言之，通過關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析能夠有效揭示信息內(nèi)容關(guān)聯(lián)度，追蹤研究熱點(diǎn)。

據(jù)統(tǒng)計(jì)，2012-2022年間CNKI數(shù)據(jù)庫收錄的949篇大數(shù)據(jù)下管理會(huì)計(jì)專題論文共有340個(gè)關(guān)鍵詞，其中出現(xiàn)10次以上者21個(gè)，出現(xiàn)20次以上者9個(gè)，關(guān)鍵路徑有73條。表2展示了大數(shù)據(jù)背景下下會(huì)計(jì)研究文獻(xiàn)中的高頻詞次和高中心度關(guān)鍵詞，圖4則大數(shù)據(jù)會(huì)計(jì)關(guān)鍵詞共現(xiàn)知識(shí)圖譜分析。

從表2和圖4中可以看到“大數(shù)據(jù)”、“云會(huì)計(jì)”、“管理會(huì)計(jì)”和“智能財(cái)務(wù)“是最大的節(jié)點(diǎn)，其次是“人工智能”、“業(yè)財(cái)融合”、“會(huì)計(jì)教育”、“互聯(lián)網(wǎng)+”、“會(huì)計(jì)職業(yè)”等。這些高頻關(guān)鍵詞在一定程度上反映了學(xué)者的關(guān)注重心與研究?jī)A向。可以將關(guān)鍵詞分為三類，一類是大數(shù)據(jù)技術(shù)方法，如“云計(jì)算”、“互聯(lián)網(wǎng)+”、“云會(huì)計(jì)”、“數(shù)據(jù)挖掘”以及“人工智能”等;二是大數(shù)據(jù)對(duì)會(huì)計(jì)的影響關(guān)鍵詞，如“管理會(huì)計(jì)”、“業(yè)財(cái)融合”和“智能財(cái)務(wù)”等;第三類是大數(shù)據(jù)時(shí)代的人力要素，比如“人才培養(yǎng)”和“會(huì)計(jì)職業(yè)”，第四類是大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)本身，比如“數(shù)據(jù)資產(chǎn)”、“會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)”。

根據(jù)關(guān)鍵詞分析結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)背景下會(huì)計(jì)研究的主題分布為：影響會(huì)計(jì)發(fā)展的大數(shù)據(jù)技術(shù)、智能財(cái)務(wù)的發(fā)展、大數(shù)據(jù)對(duì)會(huì)計(jì)人才需求的影響以及大數(shù)據(jù)這一重要社會(huì)資源的管理等問題。第一，在大數(shù)據(jù)產(chǎn)生初期，數(shù)據(jù)作為計(jì)量工具和各種技術(shù)相結(jié)合適用，因此如“互聯(lián)網(wǎng)+”、“人工智能”、“云計(jì)算”、“數(shù)據(jù)挖掘”等大數(shù)據(jù)技術(shù)成為學(xué)者們研究的熱點(diǎn)，第二，大數(shù)據(jù)及相關(guān)技術(shù)部分取代了會(huì)計(jì)核算的工作，使得會(huì)計(jì)人員的工作從“整理”數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)向了“使用”數(shù)據(jù)，從核算走向了管理，因此又傳統(tǒng)財(cái)務(wù)向智能財(cái)務(wù)的轉(zhuǎn)變成為研究熱點(diǎn);第三，會(huì)計(jì)的轉(zhuǎn)型，人才是關(guān)鍵，因此如何培養(yǎng)適合數(shù)智時(shí)代的財(cái)務(wù)人員，也是亟待解決的現(xiàn)實(shí)問題。第四，大數(shù)據(jù)技術(shù)所帶來的海量的結(jié)構(gòu)和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，而非結(jié)構(gòu)化的信息對(duì)信息使用者又發(fā)揮著重要的作用，使得會(huì)計(jì)信息將更為多元和復(fù)雜，如何對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行核算和管理，也是會(huì)計(jì)界當(dāng)前所面臨的挑戰(zhàn)。

2.關(guān)鍵詞凸顯—熱點(diǎn)研究的演變

利用Citespace進(jìn)行關(guān)鍵詞突顯知識(shí)圖譜分析，選擇與前節(jié)主題分布相同的系統(tǒng)參數(shù)，得到圖5。關(guān)鍵詞突顯分析可以進(jìn)一步觀察關(guān)鍵詞熱度持續(xù)時(shí)間、目前研究熱點(diǎn)，以及未來研究方向預(yù)測(cè)。圖中“Year”表示關(guān)鍵詞出現(xiàn)年份，由于數(shù)據(jù)時(shí)間范圍為“2012—2022年”，因此關(guān)鍵詞均從2012年開始持續(xù)出現(xiàn);“Strength”表示關(guān)鍵詞突現(xiàn)強(qiáng)度;“Begin”表示關(guān)鍵詞突顯初始時(shí)間，關(guān)鍵詞從該年成為了研究熱點(diǎn);“End”表示關(guān)鍵詞熱度結(jié)束的時(shí)間。圖中藍(lán)色部分（淺色）表示關(guān)鍵詞出現(xiàn)并持續(xù)時(shí)間，紅色（深色）部分表示關(guān)鍵詞成為研究熱點(diǎn)并持續(xù)的時(shí)間。

從圖中可以看到“物聯(lián)網(wǎng)”、“商業(yè)智能”和“云計(jì)算”作為熱點(diǎn)點(diǎn)研究出現(xiàn)時(shí)間相對(duì)最早，從2012年開始便受到廣泛關(guān)注。這三個(gè)關(guān)鍵詞都跟大數(shù)據(jù)技術(shù)密切相關(guān)，因?yàn)橛?jì)算力的高低將直接影響大數(shù)據(jù)分析的效率和程度，因此，在大數(shù)據(jù)價(jià)值得到廣泛認(rèn)可之后，學(xué)者希望通過目前的數(shù)據(jù)收集、管理和分析技術(shù)，將其全部信息進(jìn)行挖掘，從而展現(xiàn)數(shù)據(jù)集的全部數(shù)字特征，并將其與客觀事實(shí)相結(jié)合，轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的信息線索，以支持管理者決策?！霸茣?huì)計(jì)”、“小微企業(yè)”、“大會(huì)計(jì)”、及“內(nèi)部控制”則在其后成為熱點(diǎn)，代表會(huì)計(jì)領(lǐng)域的學(xué)者將大數(shù)據(jù)的相關(guān)技術(shù)與會(huì)計(jì)相結(jié)合，研究大數(shù)據(jù)在企業(yè)尤其是中小企業(yè)管理中的社會(huì)應(yīng)用。從2020年來“人工智能”、“智能財(cái)務(wù)”以及“數(shù)據(jù)治理”的研究熱度最高，智能財(cái)務(wù)的強(qiáng)度達(dá)到了12以上。這是因?yàn)樵凇按笾且圃莆铩毖该桶l(fā)展的時(shí)代背景下新的改革方向，云計(jì)算與大數(shù)據(jù)會(huì)計(jì)相結(jié)合已經(jīng)初步解決了算力問題，同時(shí)嘗試建立大數(shù)據(jù)，在此過程中，引入人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)使得財(cái)務(wù)處理更加智能、智慧，因此智能財(cái)務(wù)的應(yīng)用和實(shí)施成為學(xué)者的研究熱點(diǎn)。綜上所述，從大數(shù)據(jù)技術(shù)到具體行業(yè)的應(yīng)用，從商業(yè)智能到智能財(cái)務(wù)，大數(shù)據(jù)會(huì)計(jì)的研究方向逐步由信息化向智能化轉(zhuǎn)變，由宏觀到具體微觀，更加注重大數(shù)據(jù)會(huì)計(jì)的綜合應(yīng)用。

3.關(guān)鍵詞聚類分析—研究主題分布（圖6）

關(guān)鍵詞聚類圖中Q值代表圖譜的信息模塊性，描繪聚類圖內(nèi)部連線的密集程度，內(nèi)部連線越多，Q值越大，聚類效果越好，當(dāng)Q>0.3時(shí)，便可以認(rèn)為聚類模型模塊性是顯著的。聚類出的模塊用S值表示圖譜的輪廓系數(shù)，當(dāng)S>0.7時(shí)，認(rèn)為聚類是高效且令人信服的。本文數(shù)據(jù)的結(jié)果（見圖6），Q值為0.534，S值為0.847，因此本文的聚類結(jié)果是十分有效并且可靠的。

本文數(shù)據(jù)量大，共有20聚類，為聚焦研究熱點(diǎn)，選擇聚類最大的10個(gè)進(jìn)行呈現(xiàn)，分別是“#1業(yè)財(cái)融合”“#2管理會(huì)計(jì)”“#3智能財(cái)務(wù)”“#4云計(jì)算”“#5人工智能”“#6會(huì)計(jì)信息”“#7互聯(lián)網(wǎng)+”“#8數(shù)字經(jīng)濟(jì)”“#9共享服務(wù)”“#10數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)”。針對(duì)聚類結(jié)果進(jìn)行分析可知，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)方法是研究重點(diǎn)，10大聚類中有3個(gè)屬于大數(shù)據(jù)技術(shù)，其余的重點(diǎn)研究領(lǐng)域則是大數(shù)據(jù)對(duì)會(huì)計(jì)行業(yè)產(chǎn)生的變革和影響，比如業(yè)財(cái)融合、智能財(cái)務(wù)等。15209157-AF36-49F8-9630-3D6EC810F96E

四、研究結(jié)論

通過對(duì)2012-2022年CNKI數(shù)據(jù)庫大數(shù)據(jù)會(huì)計(jì)領(lǐng)域的北大核心及CSSCI期刊文獻(xiàn)進(jìn)行發(fā)文數(shù)量、合作機(jī)構(gòu)、研究者、關(guān)鍵詞共現(xiàn)及關(guān)鍵詞聚類的分析發(fā)現(xiàn)：第一，從文獻(xiàn)增長(zhǎng)速度來看，我國(guó)10年大數(shù)據(jù)會(huì)計(jì)的研究大致可分為2012-2013年的萌芽期與2014年至今的快速上升期兩個(gè)階段;第二，我國(guó)大數(shù)據(jù)會(huì)計(jì)領(lǐng)域的研究機(jī)構(gòu)初步具備了合作規(guī)模，但總體上仍然較為分散，各機(jī)構(gòu)之間缺少合作研究，各機(jī)構(gòu)內(nèi)部除少數(shù)研究團(tuán)隊(duì)外，研究者間的合作關(guān)系也較為疏松;第三，從關(guān)鍵詞共現(xiàn)的分布與聚類情況可知，目前我國(guó)大數(shù)據(jù)會(huì)計(jì)領(lǐng)域的研究比較集中，經(jīng)梳理總結(jié)后發(fā)現(xiàn)，該領(lǐng)域近10年的研究熱點(diǎn)圍繞大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展、大數(shù)據(jù)對(duì)會(huì)計(jì)的影響、數(shù)據(jù)資產(chǎn)的核算與治理以及會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)等四個(gè)方面展開。其中，諸如“云計(jì)算”、“互聯(lián)網(wǎng)+”及“物聯(lián)網(wǎng)”等大數(shù)據(jù)技術(shù)等熱點(diǎn)問題的研究有所逐漸降溫，“智能財(cái)務(wù)”、“數(shù)據(jù)治理”等話題成為未來的研究趨勢(shì)。而針對(duì)會(huì)計(jì)人才的培養(yǎng)，國(guó)內(nèi)學(xué)界對(duì)具體培養(yǎng)路徑仍然徘徊不定，未來仍需要集中而持續(xù)的研究。

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