数字经济时代下企业数据治理研究论文

数字经济时代下企业数据治理研究论文一.摘要

数字经济时代背景下，企业数据资源已成为核心战略资产，数据治理能力直接影响企业竞争力与可持续发展。本文以某大型跨国科技企业为案例，探讨其在数字化转型过程中构建数据治理体系的实践路径与挑战。案例企业通过建立数据治理组织架构、制定数据标准规范、引入数据质量管理工具，以及强化数据安全防护机制，逐步实现了数据资源的集中化管理与价值化利用。研究采用混合研究方法，结合定量数据分析与定性访谈，系统评估了数据治理对企业运营效率、决策质量及风险控制的影响。研究发现，有效的数据治理能够显著提升企业数据资产利用率，降低数据冗余与错误率，并增强合规性；但同时也面临数据孤岛、跨部门协作障碍及治理成本较高等问题。基于研究结论，本文提出优化数据治理体系需从顶层设计、技术赋能、文化建设三方面协同推进，并构建动态评估机制以适应快速变化的数据环境。该案例为同行业企业提供了可借鉴的数据治理实践框架，强调了数据治理在数字经济时代不可或缺的战略地位。

二.关键词

数据治理；数字经济；企业竞争力；数据质量管理；风险控制；数字化转型

三.引言

数字经济时代浪潮席卷全球，数据作为新型生产要素，其价值创造能力已超越传统资本，成为驱动企业创新与增长的核心引擎。企业海量数据的产生、汇聚与应用，既带来了前所未有的发展机遇，也伴随着复杂的数据管理挑战。如何有效识别、整合、治理并利用数据资产，实现数据价值最大化，已成为现代企业亟待解决的关键问题。数据治理不仅是技术层面的数据规范化管理，更是涉及组织架构、权责分配、业务流程、风险控制等多维度的综合性管理体系。缺乏有效的数据治理，企业将面临数据质量低下、数据安全风险加剧、数据标准不统一、数据应用效率低下等问题，最终导致决策失误、运营成本上升，甚至丧失市场竞争力。

在数字经济竞争日益激烈的背景下，数据治理能力已成为衡量企业核心竞争力的关键指标之一。传统企业数字化转型过程中，数据治理体系的构建与完善直接影响转型成效。研究表明，数据治理成熟度与企业的创新效率、市场响应速度、客户满意度等关键绩效指标呈显著正相关。然而，尽管数据治理的重要性已得到广泛认可，但企业在实践过程中仍面临诸多困境，如数据孤岛现象普遍、跨部门协作机制不健全、数据治理人才匮乏、技术工具应用滞后等。这些问题的存在，制约了企业数据价值的充分释放，也阻碍了数字化战略的有效落地。因此，深入探讨数字经济时代企业数据治理的内在逻辑与实践路径，具有重要的理论价值与现实意义。

本研究以某大型跨国科技企业为案例，系统分析其数据治理体系的构建过程、实施效果及面临的挑战，旨在揭示数据治理对企业运营绩效的影响机制，并提出优化建议。该企业作为数字经济领域的典型代表，其数据资源规模庞大、应用场景复杂，数据治理实践具有高度的代表性和参考价值。通过对其数据治理组织架构、制度体系、技术工具及文化建设的深入剖析，可以总结出可复制、可推广的经验模式，为其他企业构建数据治理体系提供借鉴。同时，本研究也试图回答以下核心问题：数字经济环境下，企业数据治理的关键成功要素是什么？如何平衡数据治理成本与收益？如何构建适应快速变化的数据环境的动态治理机制？

本研究假设：有效的数据治理体系能够显著提升企业数据资产利用率，降低数据风险，增强决策支持能力，并最终促进企业绩效提升。为验证该假设，研究采用混合研究方法，结合定量数据分析与定性案例研究，从数据治理的“制度—技术—流程—文化”四维模型出发，系统评估数据治理对企业运营效率、风险控制、创新能力及市场竞争力的影响。通过对案例企业数据治理实践的深入剖析，本研究不仅能够揭示数据治理的内在作用机制，还能为企业制定数据治理策略提供科学依据，为数据治理理论研究提供实证支持。在理论层面，本研究丰富了数字经济背景下企业数据治理的实践理论，深化了对数据治理与企业绩效关系的理解；在实践层面，本研究为企业在数字化转型过程中构建高效数据治理体系提供了可操作的指导建议，有助于企业更好地应对数字经济时代的机遇与挑战。

四.文献综述

企业数据治理作为数字经济发展的关键议题，已引发学术界的广泛关注。早期研究主要聚焦于数据治理的概念界定、原则框架及理论模型构建。Kerlaart（2005）较早提出了数据治理的六个关键方面，包括数据质量、数据安全、主数据管理、元数据管理、数据治理架构和数据治理组织。随后，DAMA国际（2010）发布了《数据治理参考模型》，构建了涵盖数据治理原则、组织架构、流程、角色、政策、标准和指标等的全面框架，为数据治理实践提供了标准化指导。这些研究奠定了数据治理的基础理论，但多集中于理论层面，缺乏对具体实践情境的深入探讨。

随着大数据时代的到来，数据治理的研究重点逐渐转向技术应用与实施路径。Chen等（2012）探讨了大数据环境下数据治理的挑战，指出数据量激增、数据来源多样化对数据治理能力提出了更高要求。他们提出了一个包含数据架构、数据质量、数据安全、数据生命周期管理等方面的数据治理框架，强调技术工具在数据治理中的支撑作用。Papadopoulos和Dikaiakos（2015）则研究了云计算背景下数据治理的信任机制，发现数据安全与隐私保护是影响企业采用云数据治理服务的关键因素。这些研究揭示了技术进步对数据治理的深刻影响，但较少关注企业内部组织因素对数据治理效果的作用机制。

近年来，数据治理与企业绩效的关系成为研究热点。若干实证研究表明，有效的数据治理能够显著提升企业运营效率和市场竞争力。例如，Dobusch等（2018）通过对欧洲制造企业的实证分析发现，数据治理成熟度与企业创新能力呈显著正相关，数据治理能够促进数据驱动的创新活动。Lee和Bharadwaj（2019）则研究了数据治理对财务绩效的影响，指出数据治理通过提升数据质量、降低数据风险，间接促进企业盈利能力提升。然而，这些研究多基于横截面数据，难以揭示数据治理作用的动态机制。此外，部分研究指出数据治理效果受企业规模、行业特性、文化背景等因素的调节，存在显著的情境依赖性（Liang等，2020）。

尽管现有研究已取得丰硕成果，但仍存在若干研究空白或争议点。首先，现有研究对数据治理的核心要素及其相互作用机制尚未形成统一共识。部分学者强调技术工具的重要性，而另一些学者则认为组织文化和管理流程更为关键。这种分歧导致企业在构建数据治理体系时面临选择困境。其次，现有研究多集中于制造业或金融业等传统行业，对数字经济新兴行业（如互联网、人工智能）的数据治理研究相对不足。数字经济行业的数据特征（如实时性、动态性、异构性）对数据治理提出了新的要求，亟待针对性研究。再次，现有研究对数据治理实施过程中的障碍因素及应对策略探讨不够深入。企业实践中普遍面临数据孤岛、跨部门协作困难、数据治理人才匮乏等问题，但系统性解决方案仍显缺乏。最后，现有研究对数据治理长期效应的评估不足。数据治理效果的显现需要较长时间，短期实证研究难以全面反映其价值贡献。

基于上述研究现状，本研究拟从以下方面进行拓展：第一，构建“制度—技术—流程—文化”四维数据治理模型，系统分析各要素的协同作用机制；第二，以数字经济典型企业为案例，深入探讨数据治理的实践路径与挑战；第三，提出动态化、情境化的数据治理优化策略，为企业提供可操作的指导建议。通过弥补现有研究的不足，本研究有望深化对数字经济时代企业数据治理的理解，并为企业实践提供理论支持。

五.正文

数字经济时代，企业数据资源的战略价值日益凸显，数据治理作为实现数据价值最大化的关键举措，其重要性不言而喻。本章节将详细阐述本研究的内容与方法，并结合案例企业的实践，深入分析其数据治理体系的构建过程、实施效果及面临的挑战，最终提出优化建议。研究内容主要围绕数据治理的组织架构、制度体系、技术工具、流程管理及文化建设五个维度展开，通过定性案例研究与定量数据分析相结合的方法，系统评估数据治理对企业运营绩效的影响。研究方法上，采用多源数据收集策略，包括内部访谈、文档分析、系统日志及公开数据，并结合问卷调查收集员工感知数据，通过三角验证法确保研究结果的可靠性。

5.1研究设计

本研究采用混合研究方法，以案例研究作为核心研究手段，辅以定量数据分析，形成理论与实践的结合。案例选择基于典型性原则，选取某大型跨国科技企业作为研究对象，该企业业务覆盖全球多个地区，数据资源规模庞大，应用场景复杂，其数据治理实践具有较高的代表性和借鉴价值。研究时间跨度为三年，从2020年至2022年，通过纵向追踪分析案例企业数据治理的演变过程。数据收集方法包括：

1.**内部访谈**：对案例企业数据治理相关部门负责人（如CDO、数据治理官、数据架构师、数据分析师等）及业务部门经理进行半结构化访谈，共收集30份有效访谈记录，了解数据治理的实践情况、挑战与改进措施。

2.**文档分析**：收集案例企业数据治理相关的制度文件、标准规范、会议纪要等内部资料，共50份，分析其数据治理的顶层设计与制度体系。

3.**系统日志**：获取案例企业数据治理平台（如数据仓库、数据湖、数据质量工具等）的系统操作日志，分析数据治理的技术工具应用情况。

4.**问卷调查**：面向案例企业500名员工发放匿名问卷，收集其对数据治理的认知、参与度及满意度数据，验证定性研究的发现。问卷采用李克特量表设计，包含数据治理制度完善度、技术工具易用性、跨部门协作效率、数据安全感知等维度。

5.2数据治理体系构建过程

案例企业数据治理体系的构建经历了三个阶段：初步探索（2020年）、体系完善（2021年）与动态优化（2022年）。

5.2.1初步探索阶段

2020年，随着数字化转型加速，案例企业开始意识到数据治理的重要性，成立由CDO领导的数据治理委员会，首批聚焦数据质量与数据安全两大领域。组织架构上，设立数据治理办公室（DGO），负责统筹协调，但缺乏跨部门常设机制。制度体系方面，制定《数据质量管理规范》和《数据安全管理办法》，但标准较为粗放，执行力度不足。技术工具上，引入第三方数据质量工具，但与现有系统集成度低，效果有限。流程管理方面，仅建立数据问题上报流程，未形成闭环。文化建设方面，数据治理意识尚未普及，员工参与度低。该阶段主要问题包括数据标准不统一、数据质量差、数据安全事件频发等。

5.2.2体系完善阶段

2021年，案例企业对初步探索阶段的问题进行复盘，开始构建全面的数据治理体系。组织架构上，成立数据治理办公室，下设数据架构组、数据质量组、主数据组等职能团队，并建立跨部门的“数据治理工作小组”，定期召开会议。制度体系方面，发布《数据治理总体框架》，细化数据标准、数据质量管理、主数据管理、元数据管理等子规范，形成完整的标准体系。技术工具上，升级数据治理平台，实现与数据仓库、数据湖等系统的无缝对接，并引入AI驱动的数据质量监控工具。流程管理方面，建立数据生命周期管理流程，涵盖数据采集、存储、处理、应用、归档等全流程。文化建设方面，开展数据治理培训，制作宣传材料，提升员工意识。该阶段数据治理效果显著提升，数据冗余率下降40%，数据错误率降低35%，数据安全事件减少50%。

5.2.3动态优化阶段

2022年，案例企业进入数据治理的深化阶段，重点解决动态适应与价值挖掘问题。组织架构上，引入数据治理大使制度，在业务部门设立兼职数据治理大使，推动数据治理落地。制度体系方面，建立数据治理评估机制，定期评估各部门数据治理成熟度，并动态调整标准。技术工具上，引入数据编织（DataFabric）技术，实现跨系统数据智能流动。流程管理方面，建立数据治理敏捷开发流程，快速响应业务需求。文化建设方面，设立数据创新奖，激励员工参与数据应用。该阶段数据治理效果进一步巩固，数据应用案例数量增长60%，数据驱动决策占比提升至70%。

5.3数据治理实施效果分析

5.3.1定量分析结果

基于问卷调查数据，对案例企业数据治理实施效果进行统计分析。表1展示主要维度的均值得分及显著性变化：

|维度|初步探索阶段|体系完善阶段|动态优化阶段|

|---------------------|-------------|-------------|-------------|

|制度完善度|3.2|4.5|4.8|

|技术工具易用性|3.0|4.2|4.6|

|跨部门协作效率|2.8|4.0|4.3|

|数据安全感知|3.1|4.4|4.7|

|数据治理满意度|3.3|4.6|5.1|

结果显示，各维度得分随时间显著提升（p<0.01），其中动态优化阶段数据治理满意度达到5.1（满分6分），表明员工对数据治理的认可度显著提高。进一步通过结构方程模型（SEM）分析数据治理对企业绩效的影响路径，结果显示数据治理通过提升数据质量、优化决策效率、降低运营成本，最终促进企业绩效提升（路径系数分别为0.32、0.28、0.25，p<0.01）。

5.3.2定性分析结果

通过访谈和文档分析，发现案例企业数据治理的以下关键成功要素：

1.**高层领导的重视**：CDO直接向CEO汇报，确保数据治理获得足够资源与支持。

2.**标准体系的完善**：建立覆盖全流程的数据标准，确保数据的一致性与可追溯性。

3.**技术工具的支撑**：数据治理平台实现自动化监控与预警，提升治理效率。

4.**跨部门协作机制**：数据治理工作小组定期会议，解决跨部门数据问题。

5.**文化建设的持续投入**：通过培训、激励措施，提升全员数据治理意识。

同时，研究也发现若干挑战：

1.**数据孤岛问题**：部分legacy系统与数据治理平台兼容性差，仍存在数据孤岛。

2.**人才瓶颈**：数据治理专业人才（如数据架构师、数据治理顾问）短缺，制约治理深度。

3.**动态适应难度**：业务快速变化导致数据标准需频繁调整，治理体系稳定性面临考验。

5.4案例启示与优化建议

5.4.1案例启示

案例研究表明，数字经济时代企业数据治理的成功关键在于：

1.**顶层设计与全员参与**：数据治理需与业务战略对齐，并建立全员参与的文化氛围。

2.**技术工具与流程管理协同**：技术工具需与业务流程深度融合，避免治理流于形式。

3.**动态优化与持续改进**：数据治理体系需适应快速变化的业务需求，建立动态评估与调整机制。

5.4.2优化建议

针对案例企业及同行业企业，提出以下优化建议：

1.**打破数据孤岛**：通过数据编织技术实现跨系统数据智能流动，建立统一数据视图。

2.**构建人才培养体系**：建立数据治理人才梯队，通过内部培养与外部引进相结合的方式解决人才瓶颈。

3.**优化动态适应机制**：引入敏捷治理方法，建立数据标准快速迭代机制，平衡稳定性与灵活性。

4.**强化数据安全防护**：结合零信任架构，建立多层级数据安全防护体系，应对日益严峻的网络安全威胁。

5.**推动数据价值挖掘**：通过数据治理提升数据质量与可信度，为AI、机器学习等高级数据应用奠定基础。

5.5研究结论

本研究通过对案例企业的深入分析，揭示了数字经济时代企业数据治理的内在逻辑与实践路径。研究发现，有效的数据治理能够显著提升企业数据资产利用率、降低数据风险、增强决策支持能力，并最终促进企业绩效提升。然而，数据治理实施过程中仍面临数据孤岛、人才瓶颈、动态适应难度等挑战。基于研究结论，本研究提出优化数据治理体系需从顶层设计、技术赋能、文化建设、动态优化四方面协同推进，并构建敏捷治理机制以适应快速变化的数据环境。该案例为同行业企业提供了可借鉴的数据治理实践框架，强调了数据治理在数字经济时代不可或缺的战略地位。未来研究可进一步探索数据治理在不同行业、不同规模企业的差异化实践，以及数据治理与ESG（环境、社会、治理）的关联性研究。

六.结论与展望

本研究以某大型跨国科技企业为案例，系统探讨了数字经济时代企业数据治理的实践路径、实施效果及面临的挑战，并提出了优化建议。通过对该企业三年数据治理实践的深入分析，结合定量问卷调查与定性访谈，本研究揭示了数据治理在提升企业运营效率、决策质量、风险控制及创新能力方面的关键作用，并总结了数据治理体系构建的核心要素及成功要素。在此基础上，本研究对数据治理面临的挑战进行了剖析，并提出了针对性的优化策略，为企业在数字化转型过程中构建高效数据治理体系提供了理论支持与实践指导。本章节将总结研究结论，提出政策建议与企业实践启示，并对未来研究方向进行展望。

6.1研究结论总结

6.1.1数据治理对企业绩效的显著正向影响

本研究通过定量分析发现，数据治理成熟度与企业运营绩效、决策质量、风险控制能力及创新能力呈显著正相关。具体表现为：

1.**数据质量提升**：数据治理通过建立数据标准、优化数据采集与清洗流程、引入数据质量监控工具，显著降低了数据冗余与错误率。案例企业数据质量合格率从初步探索阶段的60%提升至动态优化阶段的95%，数据错误率下降40%，有效支撑了业务决策的准确性。

2.**决策效率优化**：数据治理通过构建统一数据视图、建立自助式数据分析平台，提升了业务部门的数据获取与分析能力。案例企业数据驱动决策占比从20%提升至70%，决策周期缩短30%，显著增强了市场响应速度。

3.**风险控制强化**：数据治理通过建立数据安全管理制度、引入数据脱敏与加密技术、强化访问权限控制，显著降低了数据泄露与滥用风险。案例企业数据安全事件数量从年均50起下降至年均10起，合规性满意度提升至90%。

4.**创新能力促进**：数据治理通过打破数据孤岛、促进跨部门数据共享、建立数据创新激励机制，显著提升了企业的创新效率。案例企业数据应用案例数量增长60%，专利申请量增长50%，数据驱动的产品创新占比提升至40%。

6.1.2数据治理体系构建的核心要素

研究发现，有效的数据治理体系需涵盖以下核心要素：

1.**组织架构**：建立由高层领导直接领导的跨部门数据治理委员会，设立专职数据治理办公室（DGO），并推广数据治理大使制度，确保数据治理的权威性与执行力。

2.**制度体系**：制定覆盖数据全生命周期的标准规范，包括数据标准、数据质量管理、主数据管理、元数据管理、数据安全等，形成完整的数据治理制度体系。

3.**技术工具**：引入数据治理平台，整合数据仓库、数据湖、数据质量工具、数据编织等技术，实现数据资源的自动化管理与应用。

4.**流程管理**：建立数据治理流程，涵盖数据采集、存储、处理、应用、归档等全流程，并引入敏捷治理方法，实现动态优化。

5.**文化建设**：通过培训、宣传、激励措施，提升全员数据治理意识，营造数据驱动的文化氛围。

6.1.3数据治理面临的挑战及应对策略

研究发现，数据治理实施过程中面临以下主要挑战：

1.**数据孤岛问题**：遗留系统与新数据治理平台兼容性差，导致数据孤岛现象普遍。

2.**人才瓶颈**：数据治理专业人才（如数据架构师、数据治理顾问）短缺，制约治理深度。

3.**动态适应难度**：业务快速变化导致数据标准需频繁调整，治理体系稳定性面临考验。

4.**投入产出平衡**：数据治理初期投入较大，但收益难以短期体现，导致部分企业积极性不足。

针对上述挑战，本研究提出以下应对策略：

-**打破数据孤岛**：通过数据编织技术实现跨系统数据智能流动，建立统一数据视图；

-**构建人才培养体系**：建立数据治理人才梯队，通过内部培养与外部引进相结合的方式解决人才瓶颈；

-**优化动态适应机制**：引入敏捷治理方法，建立数据标准快速迭代机制，平衡稳定性与灵活性；

-**强化投入产出管理**：建立数据治理效益评估体系，量化数据治理的价值贡献，提升企业投入积极性。

6.2政策建议与企业实践启示

6.2.1政策建议

鉴于数据治理对数字经济发展的重要性，政府层面可采取以下措施：

1.**加强顶层设计**：出台数据治理国家标准，规范数据治理流程与标准，为企业提供参考；

2.**完善法律法规**：完善数据安全、数据隐私等相关法律法规，为数据治理提供法律保障；

3.**推动行业协作**：建立数据治理行业联盟，促进企业间经验交流与技术合作；

4.**支持人才培养**：鼓励高校开设数据治理相关专业，支持企业开展数据治理人才培训。

6.2.2企业实践启示

企业在推进数据治理时，应遵循以下原则：

1.**战略驱动**：数据治理需与业务战略对齐，确保数据治理的价值导向；

2.**全员参与**：建立数据治理文化，提升全员数据治理意识，避免治理流于形式；

3.**技术赋能**：合理引入数据治理技术工具，提升治理效率与效果；

4.**动态优化**：建立数据治理评估与改进机制，持续优化治理体系；

5.**风险先行**：优先解决数据安全与合规性问题，为数据治理奠定基础。

6.3研究局限性及未来展望

6.3.1研究局限性

本研究存在以下局限性：

1.**案例单一性**：本研究仅选取一家科技企业作为案例，研究结论的普适性有待进一步验证；

2.**时间跨度有限**：研究时间跨度为三年，难以全面反映数据治理的长期效应；

3.**数据获取限制**：部分内部数据难以获取，可能影响研究结果的全面性。

6.3.2未来展望

未来研究可从以下方面进行拓展：

1.**多案例比较研究**：选取不同行业、不同规模的企业进行多案例比较研究，深化对数据治理情境依赖性的理解；

2.**纵向追踪研究**：开展长期纵向追踪研究，系统评估数据治理的长期效应与动态演变过程；

3.**跨学科研究**：结合心理学、社会学等学科，深入探讨数据治理的文化因素与组织行为机制；

4.**数据治理与ESG研究**：探索数据治理与ESG（环境、社会、治理）的关联性，研究数据治理在推动企业可持续发展中的作用；

5.**数据治理与AI伦理研究**：结合人工智能伦理，探讨数据治理在保障AI应用公平性、透明性、可解释性方面的作用。

6.4研究贡献

本研究的主要贡献在于：

1.**理论贡献**：构建了“制度—技术—流程—文化”四维数据治理模型，深化了对数据治理内在逻辑的理解；

2.**实践贡献**：通过案例研究，总结了数据治理的成功要素与挑战，为企业提供了可借鉴的实践框架；

3.**方法贡献**：采用混合研究方法，结合定量数据分析与定性案例研究，提升了研究结果的可靠性。

本研究不仅为企业在数字化转型过程中构建高效数据治理体系提供了理论支持与实践指导，也为数据治理理论研究提供了新的视角与思路。随着数字经济的持续发展，数据治理的重要性将日益凸显，未来需要更多深入研究以应对日益复杂的数据治理挑战。

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八.致谢

本研究得以顺利完成，离不开众多师长、同学、朋友及家人的鼎力支持与无私帮助。首先，我要向我的导师XXX教授致以最崇高的敬意和最衷心的感谢。XXX教授在研究选题、理论框架构建、研究方法设计以及论文修改完善等各个环节都给予了悉心指导和宝贵建议。其严谨的治学态度、深厚的学术造诣和敏锐的洞察力，使我深受启发，也为本研究的高质量完成奠定了坚实基础。导师的鼓励和信任，是我克服研究过程中重重困难的重要动力。

感谢DAMA国际组织，其发布的《数据治理参考模型》为本研究提供了重要的理论框架和参考标准，为理解数据治理的核心要素和原则提供了权威指导。同时，感谢Manyika等学者关于大数据时代企业竞争力和创新的研究，为本研究探讨数据治理与企业绩效的关系提供了重要的理论视角。

感谢案例企业XXX科技公司的支持。该公司在数据治理方面的实践探索为本研究提供了宝贵的案例素材。特别感谢该公司数据治理办公室的负责人XXX先生/女士及团队成员，他们在研究期间给予了大力配合，提供了相关的内部资料和访谈机会，使本研究能够基于真实的企业实践进行分析和探讨。

感谢参与本研究问卷调查的500名员工，他们的匿名反馈为本研究提供了重要的实证数据，使研究结果更具说服力。同时，感谢在研究过程中提供帮助的各位同学和同门，与他们的交流和讨论常常能带来新的思路和启发。特别感谢XXX同学在数据收集和整理过程中提供的帮助，以及XXX同学在文献检索和资料整理方面付出的努力。

最后，我要感谢我的家人。他们一直以来对我的学习和生活给予了无条件的支持和鼓励，是我能够心无旁骛完成学业的坚强后盾。本研究的完成，也是对他们多年养育和关怀的回报。

在此，谨向所有在本研究过程中给予我帮助和支持的个人和机构表示最诚挚的感谢！

九.附