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      醫(yī)學(xué)院校專利計(jì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建與實(shí)證研究

      2019-04-27 02:10:46戈一冰
      關(guān)鍵詞:醫(yī)學(xué)院校咨詢指標(biāo)體系

      戈一冰,馬 路,王 雪

      隨著科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展,科技創(chuàng)新能力已經(jīng)成為一個(gè)國(guó)家核心競(jìng)爭(zhēng)力的重要體現(xiàn),提高科技創(chuàng)新能力已經(jīng)成為提高國(guó)家綜合實(shí)力的重要舉措。國(guó)務(wù)院在《國(guó)家中長(zhǎng)期科學(xué)和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要(2006-2020)》中提出,提高自主創(chuàng)新能力是我國(guó)科學(xué)技術(shù)發(fā)展的總體目標(biāo)之一;十九大報(bào)告中明確指出,創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動(dòng)力,要加快建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家;2019年政府工作報(bào)告中提出,“堅(jiān)持創(chuàng)新引領(lǐng)發(fā)展,培育壯大新動(dòng)能……全面加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù),健全知識(shí)產(chǎn)權(quán)侵權(quán)懲罰性賠償制度,促進(jìn)發(fā)明創(chuàng)造和轉(zhuǎn)化運(yùn)用”,這都表明推動(dòng)科技創(chuàng)新是我國(guó)的重要任務(wù)。

      高校作為國(guó)家科學(xué)人才的聚集地,承擔(dān)著國(guó)家科技創(chuàng)新的重要使命。專利作為科技創(chuàng)新的具體表現(xiàn),直接反映了高校的科技創(chuàng)新能力和綜合競(jìng)爭(zhēng)力。醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的專利對(duì)促進(jìn)人類健康、推動(dòng)國(guó)家發(fā)展具有不可替代的作用,因此對(duì)醫(yī)學(xué)類高校的專利情況進(jìn)行評(píng)價(jià)具有重要的理論意義和實(shí)踐意義。

      目前,專利指標(biāo)的相關(guān)研究多為概況分析[1-2],有關(guān)指標(biāo)整合或評(píng)價(jià)體系構(gòu)建的研究尚不多見(jiàn)[3]。本文應(yīng)用專利計(jì)量學(xué)理論,構(gòu)建醫(yī)學(xué)院校專利評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,并選取10所院校進(jìn)行實(shí)證分析,為高校推動(dòng)專利申請(qǐng)、轉(zhuǎn)化和整個(gè)創(chuàng)新工作提供決策參考。

      1 資料來(lái)源與方法

      1.1 資料來(lái)源

      檢索CNKI、萬(wàn)方和Web of Science等數(shù)據(jù)庫(kù),查閱和整理專利指標(biāo)相關(guān)內(nèi)容的研究成果,訪談高校科研管理人員了解高校專利現(xiàn)狀及評(píng)價(jià)方法,結(jié)合Innojoy專利數(shù)據(jù)庫(kù)中的專利分析指標(biāo),從市場(chǎng)效益、技術(shù)價(jià)值和法律狀態(tài)3個(gè)維度搭建了涵蓋3個(gè)一級(jí)指標(biāo)、16個(gè)二級(jí)指標(biāo)的專利評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

      本文實(shí)證研究以教育部第四輪學(xué)科評(píng)估參評(píng)院校為基礎(chǔ),將醫(yī)學(xué)類評(píng)估等級(jí)的A+至C-依次賦值為9~1分,作為院校在各項(xiàng)的得分,由此獲得每個(gè)院校的學(xué)科評(píng)估總分,最終將前10名院校作為實(shí)證研究對(duì)象。由于部分院校未參與全部學(xué)科的評(píng)估,因此當(dāng)某學(xué)科參評(píng)院校數(shù)量少于醫(yī)學(xué)類參評(píng)院??倲?shù)1/3者,該學(xué)科不納入院校篩選條件,被剔除的學(xué)科有中醫(yī)學(xué)、中藥學(xué)、中西醫(yī)結(jié)合,最終納入實(shí)證研究的10所院校為南京醫(yī)科大學(xué)、空軍軍醫(yī)大學(xué)、首都醫(yī)科大學(xué)、海軍軍醫(yī)大學(xué)、哈爾濱醫(yī)科大學(xué)、中國(guó)醫(yī)科大學(xué)、天津醫(yī)科大學(xué)、南方醫(yī)科大學(xué)、重慶醫(yī)科大學(xué)和安徽醫(yī)科大學(xué)。

      從Innojoy數(shù)據(jù)庫(kù)獲取實(shí)證研究數(shù)據(jù)。登陸大為Innojoy專利搜索引擎(http://www.innojoy.com),檢索式為“PA=院校名稱and AD=(2009-01-01 to 2018-12-31)”,檢索范圍為2009-2018年10年間院校中國(guó)發(fā)明專利、實(shí)用新型和外觀專利。由于專利從申請(qǐng)到公開(kāi)存在18個(gè)月的滯后期,因此2017和2018年的數(shù)據(jù)僅作參考。檢索時(shí)間為2019年10月25日。

      1.2 德?tīng)柗品?/h3>

      德?tīng)柗品ㄊ且环N結(jié)構(gòu)化的專家咨詢方法。研究者根據(jù)研究設(shè)計(jì)制定專家咨詢問(wèn)卷,向?qū)<野l(fā)放。在對(duì)問(wèn)卷結(jié)果進(jìn)行整理分析后,修訂咨詢材料,再次發(fā)放給專家,請(qǐng)其就新的材料提出看法或做出判斷。咨詢至少開(kāi)展兩輪,直至專家的意見(jiàn)取得基本一致,便可得到較為科學(xué)可靠的結(jié)論或方案[4]。

      1.2.1 遴選專家

      本文的兩輪咨詢由同一批專家完成。綜合考慮專家的學(xué)歷、職稱、工作年限、工作領(lǐng)域等因素,遵循權(quán)威性與代表性的原則,我們遴選出15位專家。為保證指標(biāo)的客觀性和科學(xué)性,考慮到醫(yī)學(xué)院校的專利特點(diǎn),從理論和實(shí)踐的角度出發(fā),將專家分為專利管理者、專利研究者和專利運(yùn)營(yíng)者3類。專利管理者是指在高校或醫(yī)院專利管理方面具有資深工作經(jīng)驗(yàn)、對(duì)專利管理工作有深刻見(jiàn)解的專家;專利研究者是指在專利或?qū)@?jì)量學(xué)研究方面有一定造詣和權(quán)威性的知識(shí)產(chǎn)權(quán)或圖書(shū)情報(bào)相關(guān)專業(yè)的專家;專利運(yùn)營(yíng)者是指從事專利運(yùn)營(yíng)工作,熟悉專利申請(qǐng)、授權(quán)、許可、轉(zhuǎn)讓等運(yùn)營(yíng)流程的專家。

      1.2.2 兩輪德?tīng)柗茖<易稍?/p>

      第一輪咨詢根據(jù)專家訪談結(jié)果,整理各級(jí)指標(biāo),制作第一輪德?tīng)柗茖<易稍儽恚卜譃?部分,第一部分為醫(yī)學(xué)院校專利評(píng)價(jià)一級(jí)指標(biāo)咨詢表,第二部分為醫(yī)學(xué)院校專利評(píng)價(jià)二級(jí)指標(biāo)咨詢表,第三部分為專家基本情況調(diào)查。咨詢表通過(guò)“問(wèn)卷星”平臺(tái)向?qū)<野l(fā)放。

      第二輪咨詢根據(jù)第一輪德?tīng)柗茖<易稍兘Y(jié)果,針對(duì)變更和增加的指標(biāo)進(jìn)行第二輪專家咨詢,在第一輪咨詢中意見(jiàn)取得一致的指標(biāo)不再進(jìn)行咨詢,同時(shí)對(duì)全部指標(biāo)進(jìn)行權(quán)重評(píng)價(jià),制作第二輪德?tīng)柗茖<易稍儽怼5诙喌淖稍儽硪卜譃?部分,第一部分為增加和修改指標(biāo)的重要性、可行性評(píng)價(jià),第二部分為專利評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重咨詢,第三部分為專家基本情況調(diào)查。咨詢表仍通過(guò)“問(wèn)卷星”平臺(tái)向?qū)<野l(fā)放。

      1.3 層次分析法

      層次分析法是指將一個(gè)復(fù)雜的多目標(biāo)決策問(wèn)題作為一個(gè)系統(tǒng),然后將目標(biāo)分解成多個(gè)目標(biāo)或準(zhǔn)則,再細(xì)化分解成多指標(biāo)(或準(zhǔn)則、約束)的若干層次,然后比較同一層次各因素之間的相對(duì)重要性,得出不同層次各指標(biāo)的權(quán)重,進(jìn)而將決策者的定性思維過(guò)程模型化、數(shù)量化[5]。實(shí)踐中,多使用yaahp軟件進(jìn)行層次分析。

      本文將層次分析法與德?tīng)柗品ㄏ嘟Y(jié)合,由每位專家對(duì)各層次指標(biāo)的相對(duì)重要性進(jìn)行兩兩比較,建立判斷矩陣,計(jì)算得到每個(gè)指標(biāo)的權(quán)重。在此過(guò)程中,對(duì)每位專家的評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行邏輯判斷,反映為判斷矩陣一致性比例(CR)。當(dāng)CR<0.1時(shí),認(rèn)為判斷結(jié)果具有一致性;當(dāng)專家結(jié)果出現(xiàn)不一致時(shí),由課題研究小組將結(jié)果反饋給相應(yīng)專家,請(qǐng)專家再次做出評(píng)價(jià)。

      1.4 TOPSIS法

      TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution)法是通過(guò)計(jì)算各方案與最優(yōu)方案的接近程度評(píng)價(jià)方案的優(yōu)劣標(biāo)準(zhǔn)[6]。本文首先將各指標(biāo)確定為高優(yōu)指標(biāo)或低優(yōu)指標(biāo),然后確定正負(fù)理想解及計(jì)算各個(gè)比較對(duì)象與正負(fù)理想解的距離,再進(jìn)行正理想解占比的計(jì)算,最終與權(quán)重賦值的分?jǐn)?shù)相乘得出每個(gè)院校的各項(xiàng)得分。

      2 指標(biāo)體系構(gòu)建

      2.1 專家基本情況

      在綜合考慮所選專家的學(xué)歷、工作年限、職務(wù)、職稱等因素后,本文選取了15位在專利方面經(jīng)驗(yàn)較為豐富、理論基礎(chǔ)深厚,并且關(guān)注和支持專利事業(yè)的發(fā)展、有獨(dú)到見(jiàn)解的專家。專家的基本信息見(jiàn)表1。由于部分專家為專利企業(yè)管理人員,在職稱上無(wú)法明確,因此表述為“其他”。

      2.2 專家積極程度

      調(diào)查咨詢表的回收情況最能反映專家參與的積極程度,回收率越高說(shuō)明專家參與的積極程度越高,反之則越低。在兩輪專家咨詢中,均發(fā)放15份咨詢表,收回15份咨詢表,因此兩輪的有效率均為100%??煽闯?,專家對(duì)本課題的參與程度非常高,并且在指標(biāo)選取上也給出了詳細(xì)、中肯的意見(jiàn)和建議,說(shuō)明他們對(duì)醫(yī)學(xué)院校的專利評(píng)價(jià)內(nèi)容比較關(guān)注。

      2.3 專家權(quán)威程度

      專家的權(quán)威系數(shù)(Cr)可以反映專家的權(quán)威程度,系數(shù)與專家的權(quán)威程度成正比。一般來(lái)說(shuō),權(quán)威系數(shù)≥0.7時(shí),可以認(rèn)為專家具有可靠的權(quán)威性,給出的咨詢結(jié)果具有較好的可信度。專家對(duì)問(wèn)題的判斷依據(jù)和熟悉程度決定了專家的權(quán)威程度。根據(jù)普遍采用的判斷依據(jù)[7]和熟悉程度[8]評(píng)價(jià)賦值方法(表2、表3),計(jì)算得到判斷依據(jù)系數(shù)為Ca=0.87,熟悉程度系數(shù)為Cs=0.65,專家的權(quán)威程度系數(shù)Cr=(Ca+Cs)/2=0.76,專家的權(quán)威程度系數(shù)>0.7,說(shuō)明本研究所咨詢專家的權(quán)威程度較高,由此得到的咨詢結(jié)果是可信的。

      表1 專家的基本信息

      表2 專家判斷依據(jù)及其影響程度

      表3 專家對(duì)問(wèn)題的熟悉程度賦值表

      2.4 專家咨詢結(jié)果

      2.4.1 兩輪指標(biāo)的評(píng)價(jià)結(jié)果

      本文中指標(biāo)的篩選標(biāo)準(zhǔn)為重要性和可行性的均值大于5,變異系數(shù)小于0.35。按照此標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)分析第一輪咨詢結(jié)果數(shù)據(jù),并參考專家對(duì)指標(biāo)的具體修改意見(jiàn)與建議,對(duì)指標(biāo)進(jìn)行調(diào)整。調(diào)整后,根據(jù)重要性和可行性分析,刪除二級(jí)指標(biāo)中的“專利代理率”“平均每專利發(fā)明人數(shù)比”“專利10年存活率”,將“發(fā)明專利授權(quán)率”改為“專利授權(quán)率”,將“主要分類專利占比”改為“高被引專利占比”,同時(shí)較多專家認(rèn)為應(yīng)增加同族專利相關(guān)指標(biāo),結(jié)合專利數(shù)據(jù)庫(kù)信息,增加“同族專利占比”指標(biāo)。根據(jù)專家的意見(jiàn)與建議,形成了3個(gè)一級(jí)指標(biāo)、15個(gè)二級(jí)指標(biāo)(表4)。第二輪咨詢后,各位專家的意見(jiàn)趨于一致,沒(méi)有需要修改、增加或刪除的指標(biāo)。

      表4 兩輪指標(biāo)的評(píng)價(jià)結(jié)果

      2.4.2 指標(biāo)權(quán)重計(jì)算與實(shí)際使用

      在專家的權(quán)重結(jié)果評(píng)價(jià)中,有2位專家出現(xiàn)判斷矩陣不一致情況。經(jīng)重新評(píng)價(jià)后,所有專家的評(píng)價(jià)結(jié)果均滿足一致性要求,即判斷矩陣一致性指數(shù)CR<0.1。一級(jí)指標(biāo)中,“技術(shù)價(jià)值”和“法律狀態(tài)”權(quán)重相近,分別為0.4430和0.4295;“產(chǎn)出規(guī)?!迸c之相比,權(quán)重較小。二級(jí)指標(biāo)中,“專利轉(zhuǎn)讓率”“高被引專利占比”“同族專利占比”“專利許可率”的權(quán)重相對(duì)較高,權(quán)重值均在0.1左右;而“專利申請(qǐng)數(shù)”和“主申請(qǐng)人專利數(shù)量比”的權(quán)重較低,分別為0.0200和0.0216。在實(shí)際使用時(shí),確定評(píng)價(jià)滿分為100分,各指標(biāo)得分為“100分×權(quán)重”。各指標(biāo)權(quán)重與分值見(jiàn)表5。

      表5 醫(yī)學(xué)院校專利計(jì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重與分值

      3 實(shí)證研究

      根據(jù)專利評(píng)價(jià)指標(biāo)體系對(duì)參評(píng)的10所醫(yī)學(xué)院校進(jìn)行評(píng)價(jià),結(jié)果見(jiàn)表6。

      表6 10所醫(yī)學(xué)院校排名

      將篩選排名和評(píng)價(jià)排名相減取絕對(duì)值得到排名差絕對(duì)值,反映了兩種排名結(jié)果的差異,首都醫(yī)科大學(xué)、南方醫(yī)科大學(xué)和南京醫(yī)科大學(xué)排名前三;將10所院校第四輪學(xué)科評(píng)估排名與專利指標(biāo)體系得分排名進(jìn)行對(duì)比,發(fā)現(xiàn)8所院校排名差距均在3及以下,僅南方醫(yī)科大學(xué)和空軍軍醫(yī)大學(xué)排名差距較大。這主要是由于第四輪學(xué)科評(píng)價(jià)指標(biāo)體系除“科學(xué)研究水平”外,還包括了“師資隊(duì)伍與資源”“人才培養(yǎng)質(zhì)量”和“社會(huì)服務(wù)與學(xué)科聲譽(yù)”,兩個(gè)排名體系內(nèi)涵不同從而影響了排名結(jié)果,也就是說(shuō)可能某院校專利單項(xiàng)評(píng)價(jià)結(jié)果較好,但由于其他項(xiàng)目評(píng)價(jià)結(jié)果不佳,導(dǎo)致整體的學(xué)科排名結(jié)果較差。這也是導(dǎo)致個(gè)別院校的兩種排名出現(xiàn)較大差異的主要原因。

      從得分構(gòu)成上看(表7),總得分較高的院校普遍在“專利5年存活率”“同族專利占比”“專利許可率”“專利轉(zhuǎn)讓率”等指標(biāo)的得分相對(duì)較高。其中,首都醫(yī)科大學(xué)的“高被引專利占比”和“同族專利占比”均得滿分,首都醫(yī)科大學(xué)、南方醫(yī)科大學(xué)和南京醫(yī)科大學(xué)的“專利有效率”和“專利轉(zhuǎn)讓率”得分明顯高于其他院校。

      表7 10所醫(yī)學(xué)院校各項(xiàng)得分

      4 討論

      本文形成的指標(biāo)體系涵蓋產(chǎn)出規(guī)模、技術(shù)價(jià)值和法律狀態(tài)3個(gè)方面共15個(gè)二級(jí)指標(biāo),從層次上覆蓋了專利的產(chǎn)量、質(zhì)控和運(yùn)營(yíng)等內(nèi)容。指標(biāo)體系的制定經(jīng)過(guò)文獻(xiàn)研究、專家訪談、兩輪專家咨詢,確保了所選指標(biāo)的科學(xué)性和準(zhǔn)確性。同時(shí),層次分析法要求專家對(duì)指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行相對(duì)性評(píng)價(jià),建立了指標(biāo)之間的邏輯關(guān)系,指標(biāo)的“相對(duì)重要性”最終反映權(quán)重的大小,在建立指標(biāo)體系的同時(shí),形成了專利發(fā)展的“核心指標(biāo)”,對(duì)專利工作的推進(jìn)具有重要的借鑒意義。

      文庭孝、何靜等學(xué)者基于專利計(jì)量指標(biāo)開(kāi)展了區(qū)域?qū)用婊驒C(jī)構(gòu)層面的分析研究,在指標(biāo)選取上,主要選擇了“專利申請(qǐng)量”“專利成長(zhǎng)率”“專利授權(quán)率”“專利有效率”“專利權(quán)人分析”“IPC分類”“存活率”等指標(biāo),但缺乏對(duì)專利引證和轉(zhuǎn)化的關(guān)注[1,9];趙喜倉(cāng)[10]在高校專利轉(zhuǎn)化能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中,引入了“技術(shù)創(chuàng)新能力”“專利產(chǎn)出情況”“產(chǎn)業(yè)化效益”3個(gè)指標(biāo),但缺乏對(duì)專利技術(shù)價(jià)值的考量。在對(duì)技術(shù)價(jià)值的評(píng)價(jià)中,本文引入了“同族專利占比”這一概念,即指至少獲得2個(gè)國(guó)家專利權(quán)保護(hù)的專利數(shù)量占比,體現(xiàn)了專利的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力和技術(shù)重要性[11]。

      在二級(jí)指標(biāo)中,賦值相對(duì)較高的有“專利轉(zhuǎn)讓率”“高被引專利占比”“同族專利占比”“專利許可率”等指標(biāo),而一些數(shù)量性指標(biāo)權(quán)重較低,這與科研創(chuàng)新工作“重質(zhì)輕量”的方向是一致的。本文中“同族專利占比”是指全部的授權(quán)專利中同族數(shù)大于等于2的專利所占的比例,專利保護(hù)的國(guó)家數(shù)量的增加,反映了該專利更加具有市場(chǎng)價(jià)值與發(fā)展前景,可以更好地反映專利價(jià)值[11]?!案弑灰龑@钡母拍钍菑母弑灰墨I(xiàn)引入,本文的“高被引專利”是指被引次數(shù)大于等于9的專利,專利的被引次數(shù)越高,則該專利技術(shù)越重要,愈加趨向于核心專利。由于專利維持需要交納費(fèi)用從而保證其有效性,因而維持時(shí)間越長(zhǎng)的專利價(jià)值越大[12]。因此,本文重點(diǎn)設(shè)置了“專利5年存活率”這一維持指標(biāo)。

      在實(shí)證研究方面,專利指標(biāo)體系與第四輪學(xué)科評(píng)估排名結(jié)果基本一致,除南方醫(yī)科大學(xué)和空軍軍醫(yī)大學(xué)外,其余院校變化不大。通過(guò)利用指標(biāo)體系進(jìn)行實(shí)際的院校評(píng)價(jià),證明了本指標(biāo)體系具有良好的可操作性和實(shí)用性,并且在指標(biāo)選取上與現(xiàn)有類似指標(biāo)體系相比具有一定的創(chuàng)新性。從實(shí)證分析結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),排名靠前的院校在“高被引專利占比”“專利5年存活率”“同族專利占比”“專利許可率”“專利轉(zhuǎn)讓率”等指標(biāo)上得分突出。通過(guò)比較10所院校,個(gè)別院校的學(xué)科評(píng)估結(jié)果與專利評(píng)價(jià)結(jié)果差異明顯,并且可以發(fā)現(xiàn)部分院校相對(duì)重視專利的技術(shù)發(fā)展和成果轉(zhuǎn)化,符合當(dāng)前專利工作的趨勢(shì)。

      5 結(jié)論

      本文綜合使用德?tīng)柗品ê蛯哟畏治龇?gòu)建了醫(yī)學(xué)院校專利計(jì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,為醫(yī)學(xué)院校專利工作提供了一個(gè)較為客觀、符合科研創(chuàng)新發(fā)展方向的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。從實(shí)證研究結(jié)果看,專利的發(fā)展要從關(guān)注數(shù)量逐漸轉(zhuǎn)向技術(shù)的深入和推動(dòng)成果的轉(zhuǎn)化,這樣才能在科技創(chuàng)新的大環(huán)境中位于前列。由于本文的指標(biāo)均從Innojoy數(shù)據(jù)庫(kù)中獲得,受到數(shù)據(jù)庫(kù)的限制,部分指標(biāo)未能涉及,需在后續(xù)研究中加以改進(jìn)。

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