近二十年我國辭書學研究的現狀、熱點與趨勢

張永偉

摘 要 文章以中國知網（CNKI）2003—2022年辭書學相關主題的重要論文為研究對象，采用傳統統計與科學計量學領域的可視化分析方法，對我國近二十年來辭書學研究的現狀、熱點與趨勢進行分析，客觀描述了我國辭書學研究的基本態勢，希望能為我國辭書學學科發展和辭書政策的制定提供參考。

關鍵詞 辭書學 科學計量學 現狀 熱點 趨勢

一、 引言

我國有著悠久的辭書編纂傳統，如《爾雅》《說文解字》等均是我國古代較早出現的辭書。“國無辭書，無文化之可言也。”（陸爾奎 1915）辭書是國家文化建設的重要工具，是民族文化積累的重要成果，［1］在傳播和積累科學文化上，辭書有著其他出版物不能取代的重要作用。（劉杲 1989）辭書學是研究查考型工具書的設計、編纂、使用、評論和歷史等的學科。辭書學的發展有助于指導我國從辭書古國走向辭書大國和辭書強國，對推動我國辭書領域的發展具有重要作用。

21世紀以來，互聯網、人工智能等技術不斷發展，為辭書學的發展帶來了機遇和挑戰。適時地對辭書學研究現狀、熱點與趨勢進行回顧與分析，有助于我們了解辭書學發展的最新脈絡，同時也可以對辭書學發展態勢進行預測。對學科文獻進行計量分析，是研究辭書學最常用的手段之一。科學知識圖譜（mapping knowledge domains）作為科學計量學（scientometrics）新的發展領域，逐漸被廣泛應用于諸多學科文獻計量的可視化分析（如王東林，耿敬杰 2019；熊回香，李建玲 2020；徐玲玲，杜利民等 2021），揭示了不同學科的研究熱點與發展態勢，取得了一系列的成果。

在辭書學領域，前人進行過諸多回顧與梳理。比如李景成（1990）、盧潤祥（1992）在20世紀90年代初撰文梳理了辭書研究的現狀與展望，方寶花、何華連（2002，2004，2005，2006，2007，2008，2009）連續多年總結上一年度辭書學研究取得的成績，周薦、楊世鐵（2009）對改革開放后三十年漢語辭書理論研究的成就進行了多角度梳理。此外，也有研究對某類辭書研究問題或辭書研究專業期刊的特色進行過回顧與展望（如魏向清，耿云冬等 2010；周薦 2015；魏向清 2015；魏向清，趙連振等 2020等）。但是，上述研究大多是利用定性分析或基于傳統統計的文獻計量學方法進行的，僅有少數研究利用科學計量學的可視化分析方法進行過個別分析（魏向清，趙連振等 2020）。為此，本文以近二十年辭書學研究的重要文獻為研究對象，結合傳統統計與科學計量學的可視化分析方法，以圖表形式直觀地展示辭書學研究的現狀和熱點，預測未來的研究方向。希望通過系統的文獻分析能夠更全面地認識辭書研究現狀，為合理優化資源配置提供參考，推進辭書學科學發展。

二、 數據來源與分析工具

（一） 數據來源

本文分析的文獻數據主要來自CSSCI和《辭書研究》期刊。其中，CSSCI是中文人文社會科學學術期刊的引文索引數據庫，被索引的論文質量普遍較高；《辭書研究》是中國辭書學會會刊，也是2022年版中國人文社會科學期刊AMI綜合評價核心期刊（A刊），長期作為辭書學論文發表的重要學術陣地。

為全面、準確地獲取辭書學領域重要文獻，本文在CNKI中以“詞典”“字典”“辭書”“辭典”為主題進行高級檢索，［2］文獻分類為“中國語言文字”和“外國語言文字”，刊發時間為2003—2022年，得到CSSCI論文2904篇、《辭書研究》論文1590篇。將論文分批從CNKI導出，導入NoteExpress軟件，在NoteExpress中對文獻去重，刪除導讀、動態、發言、訃告、更正、公告、廣告、賀詞、名單、評獎、消息、約稿、征文、新書目、總索引、會議紀要/綜述、獲獎感言、學界動態、學者/機構介紹、主持人語等非辭書學相關文章，最終獲取辭書學相關論文3843篇。

通過以上方法直接導出的論文題錄只包含篇名、摘要、關鍵詞、作者、期刊名稱、出版年度等信息，論文被引量、參考文獻等信息分別從知網上單獨獲取。

（二） 分析工具

本文采用的分析工具主要是Python、Java程序設計語言，Excel、CiteSpace、VOSviewer軟件。Python用于論文參考文獻信息的獲取，Java用于文獻題錄信息的整理與原始統計，Excel用于數據統計、排序、制表和散點圖繪制。CiteSpace和VOSviewer是兩種不同的科學計量學可視化分析軟件，各有所長，用于繪制各類知識圖譜，輔助分析辭書學研究的現狀、熱點與趨勢。

三、 辭書學研究發展現狀

（一） 年度發文量分布

年度刊發論文量分析有助于把握某一學科領域研究的整體發展脈絡。我們按年度統計了3843篇論文的發文時間。

圖1顯示，辭書學研究大致可劃分為兩個重要時期：（1） 2008年以前為穩定發展期，發文量整體呈上升趨勢，由2003年的181篇增長到2008年的280篇，達到峰值，說明這一時期辭書學研究正蓬勃發展；（2） 2008—2022年為衰退期，發文量從2008年的280篇逐步降至2022年的117篇，達到近二十年的低谷。雖然2010年、2011年、2017年、2021年發文量有短暫提升，但依然不能改變這一階段的衰退趨勢。整體而言，近二十年辭書學重要文章的發文量呈下降趨勢，2008年以前（含）年均發文215.5篇，2008年以后（不含）年均發文182.14篇。

（二） 期刊分布

不同期刊對辭書研究的側重有所差異，整體呈現分布廣泛，又相對集中的特點。分布廣泛指3843篇論文刊發于323本期刊，相對集中指發文量不低于30的20本期刊共發文2519篇，即6.19%的期刊上發表了65.55%的論文。發文量不低于30的期刊信息如表1所示：

表1顯示，《辭書研究》發文量最大，共1398篇，占總發文量的36.38%，這與本文統計時將《辭書研究》作為數據來源有關，1398篇的發文量也充分說明了《辭書研究》作為學術陣地的重要作用。除《辭書研究》外，《語言文字應用》《古漢語研究》《中國語文》等期刊發文量也在100篇以上，說明語言文字應用類、專門類、綜合類期刊均對辭書研究有一定的關注。

（三） 核心作者與作者合作

1. 核心作者

論文是重要的學術成果，也是衡量作者學術貢獻和學術影響力的重要指標。核心作者是學科中具有較高影響力的作者。本文基于普賴斯定律與綜合指數法（鐘文娟 2012）進行核心作者測評，該方法以作者發文量和被引量為基礎數據，二者分別從論文數量和論文質量維度進行度量。

其中，Zi為第i個作者的綜合指數，Xi為第i個作者的發文量，Yi為第i個作者發文累積被引量，為所有候選人的平均發文量，為所有候選人發文的平均被引量，為發文量占綜合指數的比重。本文令 =0.5，即認為發文量和被引量在決定綜合指數大小時具有相同權重。計算時，僅計算第一作者的綜合指數。

（5） 參考同類研究，將綜合指數不低于100的候選人視為核心作者，作者綜合指數越大，學術影響力越大。

經計算，綜合指數不低于100的作者有164人，這些人即辭書研究領域的核心作者。綜合指數最高的30位作者如表2所示。

表2顯示了近二十年來辭書學領域最核心的學者，如章宜華、張博、王仁強、馬重奇、蘇新春、周薦、蘇寶榮、譚景春、楊寶忠、周志鋒等。他們的發文數或被引數較大，綜合指數排名靠前，是對辭書研究領域發展做出最重要貢獻的作者。此外，在這些核心作者中，既有辭書編纂經驗豐富的學者，也有未從事辭書編纂，僅從研究視角進行辭書相關研究的學者。這也說明具有辭書編纂實踐經驗不是辭書學研究的充分條件。

164位核心作者的出生年份和當前職稱統計如表3、表4所示：

表3顯示，近二十年來辭書學領域核心學者主要集中在60后和70后，分別有43人、47人，占比26.22%、28.66%。排名第三的是50后，有28人，占比17.07%。而80后只有15人，占比9.15%，不足10%，90后核心作者人數為0。實際上，80后的15人中，年齡最小的出生于1986年，也就是說沒有1987年及以后出生的核心作者。這說明辭書學領域核心學者趨于老齡化，青年人才儲備不足。

表4顯示，近二十年來辭書學領域核心學者中正高級職稱最多，為129人，占比78.66%，超過了四分之三。中級最少，僅5人，占比3.05%。在高級職稱中，正高人數是副高的3倍多，這一方面說明辭書學領域核心作者經過努力已經大多評上了正高級職稱，但也說明當下辭書學領域論文發表競爭激烈，副高及以下職稱學者需要與占比超過四分之三的正高學者進行競爭。

2. 作者合作

合作圖譜可以發現某個研究領域學者、國家或研究機構之間的社會關系，為評價科研人員、國家或機構的學術影響力提供一個新的視角，有利于我們發現那些值得關注的科研人員、國家或機構。（陳悅，陳超美等 2015）本小節文獻處理時，不統計獨著論文，只保留合著論文，并使用VOSviewer繪制作者合作網絡圖譜，如圖2所示：

圖2中只給出人數大于8的合作團體，節點表示作者，邊表示兩端作者存在合作關系，節點、邊顏色相同的屬于同一個合作團體。節點越大，作者合著論文越多；節點的邊越多，合作的人越多；邊越粗，合作次數越多。

圖2顯示，辭書學領域形成了多個研究合作團體，人數大于8的合作團體有16個，分別以魏向清、俞士汶、蘇新春、陳士法、張志毅、侯敏、章宜華、蘇寶榮、曾東京、陳國華、楊寶忠、王東海、亢世勇、馮海霞、吳建平、羅思明為核心。這些作者大多與自己的學生或同機構［3］同事合作，暫未形成大的合作群體。在整個圖譜中，同屬魯東大學的4個子網絡彼此有關聯，可以視為最大的辭書學研究合作網絡。即便如此，不同子網絡之間關聯仍不強，尚缺乏合作。結合表2發現，在這些子網絡處于合作中心的作者，有的在表2中，有的不在。在表2中的作者與他人合作時常做第一作者，不在表2中的作者與他人合作時通常不做第一作者。作者合作網絡圖譜中未出現的核心作者通常獨立發表成果較多，合作較少，如張博、馬重奇、王馥芳、譚景春、周志鋒等。

（四） 主要機構

機構發文量能直接反映某一學科的主要研究團體。機構信息提取自每位作者所在機構的一級名稱，具體包括兩個方面的處理：（1） 存在多級單位的，只保留一級單位名稱，比如“中國社會科學院語言研究所”處理為“中國社會科學院”；（2） 機構名稱使用簡稱的，擴展為全稱，比如“南京師大”擴展為“南京師范大學”。提取機構一級名稱后，統計發表辭書學論文最多的20家機構如表5所示：

表5顯示，中國社會科學院、廣東外語外貿大學、南京大學、復旦大學等是發文量最大的機構，發文量均不低于100篇，這些機構是辭書學研究的主要研究機構。中國社會科學院發表論文量最大，為185篇。

通過與圖2對比可以得知，廣東外語外貿大學、南京大學、復旦大學、北京大學、廈門大學、北京師范大學等學者內部存在較多合作。而中國社會科學院雖然論文發表量最大，但機構內合作較少，多為個人獨立發表成果。

（五） 研究基礎

辭書學領域的3843篇論文共引用了10538篇參考文獻，被引用最多的前9篇（被引次數不低于12次）參考文獻如表6所示：

表6中的被引量僅包含被3843篇辭書學論文引用的次數，不包含被其他文獻引用的次數。9篇文獻可視為近二十年來辭書學研究最基礎的文獻，主題包括辭書修訂說明（江藍生 2013；徐樞，譚景春 2006）、辭書理論（鄭定歐 2004）、詞類（徐樞，譚景春 2006；郭銳 1999）、易混詞（張博 2007；蘇寶榮 2002）、詞義（譚景春 2000；吳云芳，俞士汶 2006）、語法（朱德熙 1983）。這些文獻為近二十年辭書學的發展打下了理論基礎。

四、 辭書學研究熱點與趨勢

研究熱點指在一定時間范圍內，某個領域中學者共同關注的一個或多個話題。

（李杰，陳超美 2022）136共詞圖譜有利于人們分析研究熱點及熱點的演變，尤其配合突現詞（burstterm）功能的使用。（陳悅，陳超美等 2015）本文利用關鍵詞的共現、聚類、突現檢測等方法對辭書研究熱點進行分析。

（一） 基于共現圖譜的研究熱點分析

關鍵詞共現圖譜是以文獻關鍵詞為基礎數據的共詞圖譜。關鍵詞是作者對論文核心的凝練，是對文章內容的高度概括。一個領域的研究熱點可通過計量分值高的關鍵詞來體現。本文使用CiteSpace繪制辭書學文獻關鍵詞共現圖譜，具體參數為：時間切片

# Years Per Slice=1、數據提取g指數（g-index）規模因子k=6、尋徑（pathfinder）剪枝，［4］結果如圖3所示：

3包含節點205個，邊187條，網絡密度（density）為0.0089。圖譜中關鍵詞節點字號大小與關鍵詞頻次的高低成正比，邊的粗細與兩端關鍵詞共現次數的多少成正比，節點間的距離（即邊的長度）不說明任何問題。

205個關鍵詞中，頻次大于20的有18個。《現代漢語詞典》頻次最大，其余為辭書、釋義、編纂、《漢語大詞典》、《漢語大字典》、學習詞典、語料庫、雙語詞典、義項、語文詞典、漢英詞典、新詞語、翻譯、詞典學、修訂、大詞典、《現代漢語規范詞典》等，它們反映了辭書學研究的側重點。辭書、詞典學是辭書學研究常見關鍵詞，其余關鍵詞反映了辭書學研究熱點的5種類型：

（1） 具體辭書。《現代漢語詞典》《漢語大詞典》《漢語大字典》《現代漢語規范詞典》是被研究最多的4部辭書，且全部是漢語內向型辭書。

（2） 辭書類型。學習詞典、雙語詞典、語文詞典、漢英詞典是4種更受關注的辭書類型，這也說明相較專科辭書和百科辭書而言，語文辭書更容易受到關注；相較字典而言，詞典更容易受到關注。此外電子詞典、心理詞典、漢語辭書、專科辭書、單語詞典、方言詞典是其他備受關注的辭書類型。

（3） 辭書編修。釋義、編纂、義項、修訂和辭書編修有關，涉及詞義的解釋和劃分。考釋、詞性標注、注音、體例、例證、釋義模式等是其他受到較多關注的研究熱點。

（4） 工具和技術。語料庫是辭書編纂時需要使用的重要數據資源，翻譯是編纂雙語辭書時的重要手段，二者既可以為辭書編修提供支持，又可以為辭書評價提供輔助。

（5） 特殊詞語類型。新詞語涉及詞語演化，異形詞、異體字、疑難字、字母詞、同義詞、方言詞語等是其他備受關注的詞語類型。

（二） 基于中介中心性的研究熱點樞紐分析

中心性是衡量關鍵詞重要性的重要指標之一，本文選擇關鍵詞的中介中心性（betweenness centrality）作為分析指標。［5］中介中心性反映了作者在整個合作網絡中的橋梁作用和中介地位。（岳永婕，溫婧等 2022）高中介中心性（不小于0.1）關鍵詞在網絡中的位置重要，是不同研究熱點之間的關鍵樞紐。本文使用CiteSpace計算辭書學文獻關鍵詞的中介中心性，具體參數與第四節第（一）小點一致。計算得到中介中心性不小于0.1的關鍵詞27個，其中不低于0.15的14個關鍵詞如表7所示：

表7顯示，義項、《漢語大字典》、語文詞典、辭書、語料庫、雙語詞典、《現代漢語詞典》的頻次和中介中心性均比較高，說明它們既是研究熱點，也是不同研究熱點的連接樞紐，能夠輻射出眾多其他研究熱點。規范、《當代漢語學習詞典》、收詞、注音、異形詞、《新華字典》、出版的中介中心性較高，但頻次較低，說明這些研究相對較少，但本身作為其他研究熱點之間的關鍵樞紐，起著重要的連接作用。比如圖3顯示《漢語大字典》、語文詞典等研究熱點和義項共現，詞性標注、搭配（其他還包括詞條、含義、詞典修訂、古漢語辭書、事件語義）等也常和義項共現，說明這些研究熱點常和義項在同一篇論文中研究。換言之，正是義項研究的需要，不同研究才得以在圖譜中產生關聯。

在所有高中介中心性關鍵詞中，出版、古注分別首現于2014年、2015年，其余關鍵詞均首現于2003—2011年間，說明近11年來，基本沒有出現作為關鍵樞紐的新研究點，經典的選題依然處于不同研究點的樞紐位置。

（三） 基于聚類圖譜的核心主題分析

關鍵詞聚類圖譜是以論文關鍵詞為基礎數據的聚類圖譜。聚類是一種無監督的學習任務，在未知類別的情況下，按一定的關聯性自動將數據分為不同的類。通常來講，同一個類內的數據相關性較大，不同類的數據相關性較小，聚類結果展示了研究熱點的核心主題。本文在上文共現圖譜的基礎上繪制了關鍵詞聚類圖譜，結果如圖4所示：

聚類結果的有效性可以通過模塊值（modularity，簡稱“Q值”）和平均輪廓值（silhouette，簡稱“S值”）大小來判斷，Q值>0.3說明劃分出來的社團結構是顯著的，S>0.7說明聚類成員的相似度高，聚類結果是令人信服的。圖4的Q值為0.8243，S值為0.945，說明社團結構顯著、聚類結果有效。

圖4共包含13個類，按類的大小（包含節點數的多少）用0—12的數字進行編號，采用LLR方法自動抽取最有代表性的關鍵詞作為類名放在編號后。13個類的詳情如表8所示：

表8中，“大小”表示類中所有關鍵詞數量，“平均年份”顯示了關鍵詞所屬論文的平均發表時間；“典型聚類成員”是5個最典型關鍵詞，彌補了單一詞語無法代表整個聚類的缺陷。13個類代表了13個核心主題。辭書學主要圍繞這13個主題進行研究。辭書學13個主題之間的邊界較為清晰，僅有0#詞典和#10大詞典，#7異形詞和#8語料庫之間存在重疊部分。從聚類結果看，辭書學研究包含多個明確主題，呈多元化發展，其中詞典類和大詞典類研究、異形詞類和語料庫類在發展中相輔相成。

（四） 基于時間線圖譜的研究熱點演進路徑分析

關鍵詞時間線圖譜有助于從時間維度上研究每個聚類內關鍵詞隨時間的演變關系，從而了解不同主題變化。本文使用CiteSpace在關鍵詞聚類基礎上繪制關鍵詞時間線圖譜，結果如圖5所示：

時間線中關鍵詞總頻次用圓圈表示，圓圈越大總頻次越高，關鍵詞位于圓圈正下方，連線表示兩個關鍵詞之間存在共現。圖5顯示，從研究開始時間看，辭書學領域所有主題研究開始時間均較早，13個主題中有11個主題從2003年就開始研究，#7異形詞和#12義項的開始時間略遲，但從2004年、2006年也分別展開研究。從研究趨勢看，

#2不足、#5疑難字、#10大詞典、#12義項的研究開始趨冷，其余主題長期受到關注。其中，#2不足（和辭書評論有關）的關注度下降的最早，而#0詞典、#4學習詞典始終受到較多關注，數量穩定增加。其余主題近1—3年關注度下降，主要是因為這些文獻發表時間不久，引用率較低。此外，圖5顯示辭書學研究的另一個特點是，所有主題的最高頻關鍵詞均出現在2007年（包含）之前，此后和歷年高頻關鍵詞保持共現。

（五） 基于關鍵詞突現性探測的研究前沿分析

某個領域研究熱點的變化趨勢可以通過觀察關鍵詞詞頻是否存在突變來輔助觀察，詞頻陡降反映相關議題研究衰弱，詞頻突現反映相關議題興起，進入研究前沿，突現強度越大，越能代表該段時間內的研究動態及其發展趨勢。（謝梅，陳文俊 2021）本文以3843篇論文為基礎數據，使用CiteSpace默認參數對所有關鍵詞進行關鍵詞突現性檢測，得到15個突現關鍵詞，結果如圖6所示：

圖6節點顏色深淺代表關鍵詞詞頻大小，淺色表示尚未開展相關研究、［6］深色表示開始相關研究，更粗的節點表示研究較多，處于研究前沿，節點顏色/粗細變化表示頻次的突變。

圖6顯示，突現強度最大的是“規范”，突現強度為5.09。突現持續時間最長的是“語言接觸”，持續了5年，其次是“《英漢大詞典》”和“融媒體”，持續了4年。目前處在辭書學研究前沿的是“語言接觸”和“融媒體”，但從首現年和突現起始年看，二者又有所區別。“語言接觸”從2014年就開始被關注，直到2018年開始突現，而“融媒體”在2019年之前辭書學界沒有關注，從2019年被關注開始就立即成了研究前沿。

2019年1月25日，中共中央政治局在人民日報社就全媒體時代和媒體融合發展舉行第十二次集體學習，習近平總書記發表重要講話。中國辭書學會積極響應本次講話號召，在2019年3月召開了中國辭書學會融媒體辭書專題研討會，學習融媒體理論，研究融媒體與辭書事業的發展。（李宇明 2019）自此拉開辭書學界“融媒體”相關的研究，與圖6相符。

整體而言，辭書學領域不同時期的研究前沿持續時間均比較短，15個關鍵詞代表的研究前沿中有12個持續時間低于4年。“語言接觸”“融媒體”是當下辭書學研究前沿，并且已經持續了四五年的時間，值得繼續關注。

五、 結語

本文采用傳統統計與科學計量學可視化分析相結合的方法，對2003—2022年辭書學領域的重要論文進行統計分析和可視化分析。與其他使用CNKI進行文獻計量的研究相比，本文有以下4個特點：（1） 獲取了文獻被引數，在確定核心作者時引入文獻質量度量標準，在可視化分析時采用g指數方法篩選重要文獻；（2） 獲取了核心作者的年齡及職稱，對核心作者年齡分布和職稱分布進行了分析；（3） 對作者機構進行處理，將機構名稱統一到一級單位，更便于分析；（4） 獲取了論文參考文獻，支持學科基礎研究。

近二十年辭書學研究表現出以下特征：

（1） 2008年以后辭書學研究發文量呈下降趨勢，發文期刊較為集中。核心作者群體較大，但年長學者多、正高級職稱多，青年學者人才儲備不足。學者間合作較少，除魯東大學外，其他作者要么是小規模合作，要么是獨立發文。科研機構和高校是辭書學研究的主要機構，高校內部合作較多，科研機構內合作較少。

（2） 辭書學研究已經分化出多個明確研究主題，呈多元化發展，僅少量主題間存在交叉，具體辭書、某類辭書、辭書編修、工具和技術、特殊詞語類型是最受關注的研究熱點，但近年來缺乏作為關鍵樞紐的新研究點。各主題研究熱點開始時間較早，持續時間久，2007年以后沒有出現新的高頻研究熱點。結合年度發文趨勢分析，這也是造成2008年以后發文量下降的一個重要因素。辭書學研究前沿的選題持續時間通常較短，語言接觸和融媒體是當下辭書學研究的前沿，已經持續較長時間。

因此，希望我們能重視辭書人才培養，尤其是青年人才的培養，促進辭書學研究隊伍結構趨于合理。不同研究機構和學者間也應加強合作交流，以展開更大、更深層次的研究。辭書學歷史悠久，有很多傳統的研究主題，而在人工智能日益普及的今天，辭書編纂手段和呈現方式都展現出新的面貌，這也將拓寬辭書研究的新領域。

附 注

［1］ 原文為“辭書是國家文化建設的重要工具，是民族化積累的重要成果”，其中“民族化”應為“民族文化”。

［2］ 2003—2021年發表的論文參考文獻檢索時間均為2022年11月11日，2022年發表的論文參考文獻及所有論文被引量檢索時間為2023年2月6日。

［3］ 這里在同一機構合作指合作者當前或曾經在同一機構工作、學習。

［4］ 剪枝指剔除網絡中一些次要連接，以便突出核心結構。

［5］ 除中介中心性外，還有度數中心性（degree centrality）、接近中心性（closeness centrality）等。不同中心性計算法反映的作者合作略有區別。比如度數中心性越高，與其他作者直接合作越多；接近中心性越小，越不容易受他人控制。

［6］ 淺色節點僅說明在提取的文獻中尚未作為關鍵詞出現過，本文分析時將其視為缺乏相關研究，但對于全部文獻而言，該關鍵詞可能在其他文獻中出現過，特此說明。

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（中國社會科學院大學文學院/中國社會科學院辭書編纂研究中心 北京 100732）

（責任編輯 劉 博）