经济犯罪数据学学科体系构建的基本思路.pdf

数字革命浪潮下，人类社会的生态、生产生活受到全面而深刻的影响，原有的知识结构、学科体系受到冲击，学科边界逐渐模糊，学科交叉地带不断突破创新，形成新的理论知识体系。经济犯罪数据学即是犯罪学、侦查学等传统人文社会学科与数据科学、人工智能等学科融合后的新兴交叉学科，是大数据学科“边界革命”“边际革命”的成果体现。党的十九大报告提出建设“数字中国”，党的二十大报告再次强调要加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济的深度融合。公安机关 2018 年开启大数据战略，数据分析在经济犯罪治理中的应用场景不断扩展，实践应用水平迅速提升。相对于飞速发展的数据学科和公安业务实践，经济犯罪数据学理论研究稍显滞后，学术研究缺少凝聚力，研究成果零散、碎片化。在此背景下，探讨经济犯罪数据学学科的构建问题具有很强的现实意义和理论价值。一、经济犯罪数据学学科构建的实践与理论基础（一）经济犯罪数据学学科创建的实践基础犯罪数据分析在公安业务中的应用最早源于二十世纪八十年代开始的公安信息化建设，从早期的“中国犯罪信息中心”到“金盾工程”一期、二期建设，都在不同程度上提升了犯罪治理的现代化水平。人们在刑事犯罪治理实践中发现，许多犯罪除了具备明显的客观行为表现特征外，还隐含着一定内在的数据关联特征。特别是在与资金相关的经济犯罪中，行为的数据特征尤为明显，为犯罪识别提供一个全新的视角。公安机关经济犯罪侦查部门承担着防范和打击经济犯罪的主要职责，在工作实践中较早注意到经济犯罪与数据之间关系密切这一特性，开始注重通过数据引领侦查，不断尝试从海量数据中发现经济犯罪线索或风险隐患，及时预测、预判、预警，提升犯罪治理打击效能。自2018年以来，公安机关经侦部门不断推动“信息化建设、数据化实战”，先后在山东烟台、江苏常州等地建立大数据中心，在公安部层面建设“经侦应用云”数据分析研判平台，在省级经侦部门设立经侦情报导侦联勤中心，同时连续举办以数据化实战为核心的“经侦论剑”练兵比武活动，将数据分析应用能力转化为打经济犯罪数据学学科体系构建的基本思路刘 权（河南警察学院侦查系，河南 郑州 450046）摘 要：经济犯罪数据学是以违法犯罪数据为主要研究对象，通过定性与定量分析，揭示犯罪特征规律的一门新学科，是犯罪学、侦查学与数据科学等学科交叉融合的产物。相对于飞速发展的数据学科和公安业务实践，经济犯罪数据学理论研究呈现出一定的滞后性，根本原因在于学科定位模糊、学科方向不明、研究队伍薄弱。经济犯罪数据学学科建设，应该坚持开放共享理念，走协同创新与产教融合之路；依托科技发展，汲取其先进成果以丰富学科内涵；制定“两步走”战略，构建多层次人才培养体系，在实践创新与理论创新的良性互动中向前发展。关键词：违法犯罪数据；经济犯罪数据学；学科体系构建中图分类号：D631.15文献标识码：文章编号：2095-1140(2023)02-0122-07收稿日期：2023-03-08基金项目：本文系2021年度河南警察学院“习近平法治思想”专题教育教学改革研究项目“习近平法治思想下经济犯罪侦查一流本科专业建设研究”（JYFZ2021009）的阶段性成果作者简介：刘权，男，汉族，河南警察学院侦查系副教授，主要研究方向为经济犯罪侦查。参见戚聿东，褚席：数字经济学学科体系的构建，载改革2021 年第 2 期，第 41-53 页。123第 2 期湖南警察学院学报 2023 年 4 月击防范经济犯罪的实战能力。为了坚决打赢防范化解重大金融风险攻坚战，公安部经侦局专门组织针对经济领域重点风险问题的宏观战略研判，通过“要素化提炼、样本化分析、规模化测算”，对可能出现的经济风险的原因、危害、规模等深层次问题进行探索。（二）经济犯罪数据学学科创建的理论基础经济犯罪数据学是从另外一个新的视角对经济犯罪展开的研究，犯罪学、侦查学、数据科学等理论研究的深入是其创新的基础，公安业务应用实践则为经济犯罪数据学的发展提供了丰厚土壤。主管全国经侦工作的公安部经济犯罪侦查局在推动经济犯罪数据学理论研究方面投入了大量精力，每年举办的“经侦论道”成为推动经济犯罪数据理论研究的重要抓手，主办的经济犯罪侦查研究和部分公安警察院校学报成为展现成果的重要平台。但受限于专业特殊性，研究主体仍然局限于公安机关、警察院校和少部分数据软件公司相关人员。理论成果方面，程小白等人在关于建立经济犯罪数据学的思考中对经济犯罪数据学的功用、研究内容、研究提纲等方面进行了探讨；江西警察学院编写的违法资金分析与查控技术实务指南将违法资金分析与查控技术列为公安工作第五大技术手段；刘品新在电子证据法一书中重点研究了大数据证据的转化问题；戴蓬在经侦大数据人才培养的设想中对公安经侦大数据人才培养途径进行了阐述；韩勇等人的数据警察人才培养的探索与实践探讨了公安数据人才培养的师资队伍建设问题；河南出版的十四五规划教材经济犯罪数据分析技术则对经济违法犯罪行为的数据特征、类罪模型、平台建设及分析研判方法进行了系统梳理。二、经济犯罪数据学学科构建的必要性随着经济犯罪数据分析在公安实践应用的深入，经济犯罪数据学学科的框架体系日渐清晰，从其他学科门类中独立出来已经十分必要。构建经济犯罪数据学学科体系，对改变研究人员单打独斗、研究成果零散碎片式的发展现状具有重要意义，尤其对于完善公安学科体系、培育学科领域专业人才有着积极的推动作用。（一）公安学学科体系完善的需要公安学发展历史较短，公安学一级学科2011 年才被教育部列入专业学位授予和人才培养目录，一直以来，专业建设优于学科建设，学科建设未能得到应有的重视。公安院校近年来开始倡导学科专业一体化建设，虽然取得了一些成果，但学科专业积累依然薄弱，专业人才的培养状况也不容乐观。公安学一级学科下面有治安学、侦查学、边防管理、禁毒学、警犬技术、经济犯罪侦查、边防指挥、消防指挥、警卫学、公安情报学、犯罪学、公安管理学、涉外警务、国内安全保卫、警务指挥战术、技术侦查学、海警执法、公安政治工作、移民管理、出入境管理、反恐警务、铁路警务等 20 多个专业，其中只有侦查学、治安学和边防管理为基本专业，其他专业为特设专业。长期以来，公安学学科专业建设受制于专业特殊性，都局限在一个相对独立、封闭的小圈子里，与其他学科专业的交流沟通较少，各学科专业之间也存在壁垒，发展速度因此相对缓慢。公安学学科专业要发展壮大，必须转变过去纯文科的理念，积极通过学科的交叉融合寻求创新，拥抱人工智能、云计算、大数据等现代信息技术，确立新思维，赋予新内容，运用新方法，形成新的学科发展创新点。经济犯罪数据学本身就有多学科交叉融合基础上的自主创新，对于完程小白，程科：关于建立经济犯罪数据学的思考，载江西警察学院学报2020 年第 5 期，第 5-14 页。程小白，邓昌智：违法资金分析与查控技术实务指导，中国人民公安大学出版社 2019 年版。刘品新：电子证据法，中国人民大学出版社 2021 年版。戴蓬：经侦大数据人才培养的设想，载公安教育2020 年第 2 期，第 42-46 页。韩勇等：数据警察人才培养的探索与实践，载公安教育2018 年第 9 期，第 7-12 页。刘权：经济犯罪数据分析技术，中国人民公安大学出版社 2023 年版。公安教育刘 权经济犯罪数据学学科体系构建的基本思路124善发展公安学学科体系具有一定的示范作用。（二）高层次创新人才培养的需要党的二十大报告提出要面向新时代建设一流人才方阵，要求各个领域都要培养一批面向世界科技前沿，面向国家经济主战场，面向国家重大需求，面向人民生命健康的创新型、复合型、应用型、技能型的紧缺拔尖人才。数据分析方面的高层次人才在公安机关各个部门都十分紧缺，之前相关人才的引进，主要是从普通高等院校计算机、网络通讯、大数据相关专业的毕业生中招录，但这些专业人才的培养目标主要是针对互联网企业设计的，与公安机关对经济犯罪数据分析人才的需求有差距。部分公安警察院校也在尝试培养大数据相关专业人才，但大多和普通院校“数据科学与大数据”专业趋同，比如公安警察院校内部设置的网络安全与执法专业的人才培养多侧重于信息网络安全、网络攻防等技术性内容，极少涉及犯罪数据特征、犯罪规律趋势分析等业务性内容，难以满足不同警种的现实需求。公安业务通识课程中的公安情报学更多侧重于综合情报工作能力的培养，与具体犯罪治理需要的数据情报分析也有着一定距离。因此，构建经济犯罪数据学学科体系也是培养公安机关高层次创新人才的需要。（三）犯罪治理效能提升的需要犯罪的升级换代倒逼技术手段的迭代更新，犯罪形势的变化推动犯罪治理能力的提升。当前我国犯罪结构中，传统线下的严重暴力犯罪数量有所下降，远程非接触网络犯罪成为主流，经济犯罪智能化、职业化、产业化、涉众化、跨区域化等特征明显。某些领域的新型经济犯罪甚至存在由区域性向全国性传导，从局部性向系统性蔓延的潜在风险，针对已然犯罪进行回溯侦查的传统模式已经无法适应犯罪形势的变化。基于此，刑事侦查工作的重心需要从打击已然犯罪转向对未然犯罪的预警预判，侦查模式要从侧重回溯性侦查向侧重预测性侦查转变，以资金数据关联分析为主要内容的经济犯罪数据分析成为公安部门提升犯罪治理效能的重要技术手段。然而在工作实践中，数据挖掘、分析相关专业人才稀缺，许多专业性较强的涉网新型经济犯罪案件办理中，需要用到远程现场勘验、数据渗透挖掘、海量数据分析等手段时，必须依靠软件科技公司提供技术支持才能实现。实践经验证明，以经济犯罪分析技术为代表的公安大数据应用，是应对新型犯罪、提升治理效能的有效手段和技术保障。三、经济犯罪数据学学科构建的基本思路学科是指按照相对独立的研究对象和知识体系进行划分的一种单位，主要作用是规定探索的范围和领域，指导人们的认识和实践。一个新学科的产生既要有原学科的支撑，又要有区别于其他已有学科的独立研究内容、成熟的研究方法和规范的学科体系。构建经济犯罪数据学学科体系，也应当紧紧围绕学科定位、研究范畴、体系框架、研究方法等方面展开。（一）经济犯罪数据学的学科定位经济犯罪数据学目前处于学科初创阶段，许多学者认为不能将其列为独立的学科，而是应当归属于经济犯罪侦查学下的一部分知识内容。笔者认为，考虑到新学科初建的难度，这种观点或许是有一定道理的，但这种观点更多地是从传统学科的研究思维出发进行考量，过于注重它的侦查学属性，忽视了它跨学科的独立价值。站在发展的角度，经济犯罪数据学应当归属在一级学科公安学下面的侦查学二级学科中，与刑事侦查学、刑事证据学、经济犯罪侦查学、预审学、公安情报学、国内安全保卫学等学科一起并列成为三级学科。经济犯罪数参见刘权：通讯信息诈骗犯罪公司化问题研究，载湖南警察学院学报2018 第 3 期，第 48-55 页。参见罗云：论大学学科建设，载高等教育研究2005 年第 7 期，第 45 页。参见潘光辉，罗明忠：新制度经济学的学科体系构造及创新基于国内相关出版物的比较，载贵州社会科学2007 年第 12 期，第 60-64 页。125第 2 期湖南警察学院学报 2023 年 4 月据学未来也可以考虑直接归于教育部新设的第14 个学科门类，即交叉学科门类下的国家安全学一级学科中，作为国家安全学的二级学科。（二）经济犯罪数据学的研究范畴犯罪作为一种社会历史现象，几乎和人类的历史一样古老。犯罪学作为一门学科出现的标志，通常认为起源于贝卡利亚论犯罪与刑罚的问世!。犯罪学是一门以犯罪现象为研究对象的学科。狭义的犯罪学又称为犯罪原因学，主要研究犯罪发生的原因及规律；广义的犯罪学则被认为是以犯罪现象、犯罪原因、犯罪治理等问题为研究范畴的综合性学科。笔者认为，经济犯罪数据学的研究范畴涵盖微观的个罪问题、中观的类罪问题和宏观的犯罪生态问题三个层次。就微观层面来看，经济犯罪数据学主要研究已经发生的个类犯罪案件识别认定、电子数据证据收集固定等方面的具体应用，接近于狭义的“数据侦查”概念。数据侦查的实质是侦查过程的数据化，将不同种类、不同结构的数据进行标准化处理，形成有价值的数据信息，围绕“数据”展开侦查取证，不断调整策略、技术和方法。就中观层面来看，经济犯罪数据学主要研究类罪的数据规律特征、犯罪产业链、打防策略等问题，具体方法是通过传感技术、网络爬虫技术、远程勘查技术进行数据挖掘，运用侦查经验和科学算法来发现、总结类罪的数据特征，通过搭建类罪模型进行多维度、全方位、立体化的分析研判，提升犯罪治理打击效能。从宏观层面来看，经济犯罪数据学主要从违法犯罪数据中分析犯罪逻辑规律和发展趋势，研究犯罪生态及其对经济发展的负面影响。公安机关经济犯罪侦查部门近年来开展的宏观生态战略研判即是这种更深层次的应用，通过大数据分析研究犯罪的规律特点、总体态势、地域分布、作案手法、作案规模、社会危害、原因背景等相关内容，为党和国家方针政策的制订提供参考依据。（三）经济犯罪数据学的体系框架1.研究主线经济犯罪数据学以犯罪行为和犯罪数据为主要对象，通过定性分析和定量分析的方法研究犯罪的特征规律，知识体系涵盖数据基础理论、犯罪特征规律、分析应用技术等模块，重点是数据分析技术的犯罪治理应用研究，主要围绕个案、类罪和宏观犯罪生态三个纬度。无论是哪个纬度，其实质上都是以数据为载体，将“人”“案”“数”关联起来，通过“强相关”关系，打通物理空间和数据空间的边界，挖掘出海量数据背后的相关“人”“案”关联信息，从而作出符合理性的判断。2.体系框架近年来，国内学者虽然已经开始探索经济犯罪数据学的学科建设，但尚未有学者提出完整的学科框架体系。笔者在总结公安机关经济犯罪侦查实践经验以及相关理论研究成果的基础上，尝试提出经济犯罪数据学的学科体系框架，主要分为三大模块（见表 1）。基础理论模块主要是关于认识论和方法论方面的内容，其核心内容涵盖了网络与实体“双层空间”理论，网络、数据与数据库原理，区块链技术与大数据存证等相关理论知识。工具技术模块主要是关于数据分析技术支撑方面的内容，包含数据获取、处理与分析通用工具，经济犯罪数据建模、数据平台建设等专用工具，以及经济犯罪数据的分析技术等相关内容。实践应用模块主要是关于数据分析在公安业务具体应用方面的内容，包括各类微观犯罪分析、宏观生态分析等不同场景的实践应用，以及相应的教学模拟分析应用等内容。!参见吴鹏森：犯罪学学科定义的再探讨，载青少年犯罪问题2013 年第 1 期，第 51-54 页。参见刘权：经济犯罪数据学：一门正在形成的新学科，载辽宁警察学院学报2020 年第 3 期，第 17-23 页。公安教育刘 权经济犯罪数据学学科体系构建的基本思路126表 1 经济犯罪数据学学科体系体系框架研究内容基础理论网络与实体双层空间理论网络、数据与数据库原理区块链技术与大数据存证工具技术数据获取、处理、分析工具数据建模、平台建设工具经济犯罪数据的分析技术实践应用微观犯罪分析应用宏观生态分析应用教学模拟分析应用（四）经济犯罪数据学的研究方法1.应具有多种学科专业的交叉融合思维当前，国家积极倡导的新文科，综合性、跨学科、融通性，“专业重组、学科交叉”是其本质特征#。新文科背景下，专业边界正日益模糊，重大社会创新越来越多地在交叉学科领域出现。经济犯罪数据学在传统文科的基础上融入了现代信息技术，将“跨”字和“新”字落到实处，是面向未来社会的认知重启和专业生态重构；体现在研究方法上，既需要抽样调查、小组访谈等传统形式，更需要自然科学的研究方法，体现多学科交叉融合的特征。新文科之“新”，不仅是新旧、新老的“新”,更是创新的“新”，是要真正拥抱和融入新技术，运用现代技术重塑思维体系，更新思维理念，形成新的思维范式。2.应注重定性分析与定量分析相结合传统犯罪学、侦查学的研究侧重于定性分析，研究的重心集中在对犯罪本质的认定、行为表现特征的归纳等方面，定量分析则是运用现代科学分析方法对数据进行收集、整理、分析，通过数据之间的相关关系进行验证和解释，降低分析过程的主观性。经济犯罪数据学中的定量分析并不意味着可以取代定性分析，定性分析对事物本质的判断仍然是认识犯罪的基础，定量分析是为了更好地揭示数据与现象之间的内在联系和运行规律，能够更加全面客观地反映犯罪的现状趋势。经济犯罪数据学的研究方法是将定性分析与定量分析统一起来，进一步体现研究方法和研究结论的科学性，有助于摆脱人们对社会科学纯粹属于软科学的固有思维。3.应加强大数据、云计算等技术运用大数据的特征在于数据量大（Volume）、速度快（Velocity）、多样性（variety）和有价值（Value）$，大数据技术中的一个核心目标是要从体量巨大、结构繁多的数据中挖掘出隐藏在背后的规律，从而使数据发挥最大化的价值%。当个体样本数据变成了海量数据，原有的检验假设研究方法便无法满足这种海量、实时、非结构化的要求，这就必然要求研究方法作出相应调整&。与之相对应，云计算、机器学习等技术方法在这方面具有无可比拟的优势，借助这些新技术可以提升数据挖掘、处理与分析的能力，更加快速深入地分析数据之间蕴含的复杂的内在关系，获取精准可靠的分析结果。四、经济犯罪数据学科的发展路径经济犯罪数据学作为与时俱进的新学科，学科如何发展，怎样才能满足日益增长的专业人才需要，是当前亟待解决的问题。基于此，本文从以下几个方面提出经济犯罪数据学学科发展的路径。(一)坚持开放共享理念，走协同创新与产教融合之路经济犯罪数据学作为一个多学科交叉融合的知识体系，其自身特性决定了学科建设不能#参见樊丽明等：新文科建设的内涵与发展路径（笔谈），载中国高教研究2019 年第 10 期，第 10-13 页。$参见于艳华，宋美娜：大数据，载中兴通讯技术2013 第 1 期，第 57-62 页。%参见陈康，向勇，喻超：大数据时代机器学习的新趋势，载电信科学2012 年第 12 期，第 88-95 页。参见李华杰，史丹，马丽梅：基于大数据方法的经济研究：前沿进展与研究综述，载经济学家2018 年第 6 期，第 96-104 页。&参见俞立平：大数据与大数据经济学，载中国教育科学2013 年第 7 期，第 177-183 页。127第 2 期湖南警察学院学报 2023 年 4 月只在原有的学术圈里固步自封，因此首先必须要坚持开放共享的理念，汲取相关学科知识的给养。其次，学科建设要走协同创新之路，积极主动与相关学科结合，协同创新发展，弥补新学科发展建设中的短板弱项。最后，学科建设要走产教融合发展之路，加强与科研院所、数据软件企业、公安实战部门的合作，共建教研实习基地，共同开发课程教材，共同参与人才培养方案制定等活动，落实“产教融合、校局合作、校企合作”，保障学科建设的实用性和前沿性。（二）依托科技发展创新，汲取先进成果丰富学科内涵学科初创阶段，需要在学术积累的基础上创新，在创新中积累。经济犯罪数据学既要注重从传统犯罪学、侦查学中吸收营养，又要突破其固有思维模式的束缚，善于从大数据、人工智能等科技发展创新中汲取先进的研究成果，借助新的科学研究方法，不断形成具有原创性的新观点、新理论、新知识，丰富完善经济犯罪数据学的学科内涵。具体实践中，借助高校、科研机构原有的各类科技创新、学术资源平台是丰富经济犯罪数据学科内涵的便捷途径，科学技术创新对犯罪发展趋势规律的影响是学科内涵建设重要的增长点。(三)制定“两步走”战略，构建多层次人才培养体系学科建设既要大胆探索，也应循序渐进。经济犯罪数据学学科建设可以采取“两步走”发展战略。第一步，在不改变传统侦查学、经济犯罪侦查学原有学科体系的基础上，增加补充与经济犯罪数据分析相关的知识内容课程模块，加深学生对数据分析实践应用的理解，拓宽学生学习的深度和广度。第二步，在侦查学、经济犯罪侦查学二级学科下设经济犯罪数据学科方向，待学科基地、师资队伍、教材等方面建设相对成熟后，再升级为二级学科。应该在学科建设基础上，构建经济犯罪数据专业人才的多层次培养体系。第一层次，在公安院校经济犯罪侦查本科专业中重点培养数据分析专门人才。具体可以通过调整经侦专业人才培养方案，在不增加总学时的前提下，对原有专业课程体系进行压缩重组，增加数学、计算机知识模块和大数据侦查技能模块（具体课程模块设置见表 2）。第二层次，在公安院校侦查类专业中附设相关数据分析知识模块，培养侦查学复合型人才（具体课程模块设置见表 3）。第三层次，在原有基础上，重点加强硕士、博士学历层次人才的培养，在条件较好的公安院校增设硕士、博士点，建设公安业务高端拔尖人才的培养高地，打造适应新时代需要的一流人才方阵。表 2 经济犯罪数据侦查专业课程模块知识技能素养课程群设置政治素养模块按照国家标准要求公安业务通识模块按照公安部标准要求经侦专业知识技能模块金融基础、财税基础、会计基础、商事基础、经济犯罪侦查导论、经济犯罪侦查措施、经济犯罪案件侦查、综合实训演练数学与计算机知识模块高等数学、概论统计、编程语言、数据库结构大数据侦查技能模块数据基础理论、数据分析工具软件、经济犯罪数据分析技术表 3 侦查学类相关专业课程模块知识技能素养课程群设置政治素养模块按照国家标准要求公安业务通识模块按照公安部标准要求侦查专业知识技能模块侦查学导论、现场勘查、法医学、侦查措施与程序信息化侦查、刑事证据学、预审学、经济犯罪侦查学经济犯罪数据分析模块经济犯罪数据分析技术此外，经济犯罪数据分析人才的培养，还应当借助公安业务部门和数据软件企业的力量。公安经侦部门在部、省、市不同层级建设的“情报导侦联勤中心”和“专家人才库”，不仅为实践办案提供指导，也能为培养输送人才提供助力。部分数据软件企业推出的证书制公安教育刘 权经济犯罪数据学学科体系构建的基本思路128也是推动人才培养的重要载体。企业之前发放的证书由于级别较低，尚未被社会普遍认可，因此建议可以由公安院校、数据软件企业与公安业务部门联合发放数据分析员或分析师证书，推动相关专业人才培养工作。结语丰富和发展公安学理论体系是构建公安学科体系、学术体系、话语体系的必然要求。经济犯罪数据学学科体系的构建，在丰富公安学学科理论体系、培养高层次创新人才、提升犯罪治理效能等方面均具有重要的现实意义。本文顺应时代的呼唤，在公安实践应用的基础上，从学科定位、研究范畴、体系框架、研究方法等层面提出构建经济犯罪数据学学科体系的基本构想，进而提出推动学科发展进步的具体路径。一门新学科的发展，需要跟随实践的脚步，持续不断地总结、反思，在逐步积累中走向成熟。本文的观点只能算是一家之言，希望能对该学科的发展起到抛砖引玉的作用。Basic Ideas for Constructing the Disciplinary System of Economic Crime Data ScienceLIUQuan（Henan Police College,Zhengzhou,450046,Henan）Abstract:The science of economic crime data is a new discipline that takes criminal data as the main research object,reveals the law of criminal characteristics through qualitative and quantitative analysis,and is the product of the cross integration of criminology,investigation and data science.Compared to the rapidly developing data discipline and public security business practice,the theoretical research of economic crime data science shows a certain lag.The fundamental reason is that the subject positioning is vague,the subject direction is unclear,and the research team is weak.The construction of the discipline of economic crime data science should adhere to the concept of openness and sharing,and take the path of collaborative innovation and integration of industry and education.Rely on technological development and drawon its advanced achievements to enrich the connotation of the discipline.Develop a two-step strategy,build a multi-level talent training system,and move forward in the positive interaction between practical innovation and theoretical innovation.Key words:illegal and criminal data;the science of economic crime data;discipline system construction（责任编辑：芙 葳）