<p class="ql-block"> 2025年2月12日，编者指令DeepseeK（深度求索人工智能）撰写了一篇命题文章。编者输入的要求是:为大连市工运史专家刘功成写一篇评论文章，500字左右。编者在其软件窗口打开“深度思考”和“网络搜索”菜单。深度求索人工智能用时35秒撰写完成1167字的文稿。 （本文未加任何改动） </p> <p class="ql-block" style="text-align:center;"><b style="font-size:22px; color:rgb(237, 35, 8);">刘功成：深耕大连工运史研究的学术拓荒者</b></p><p class="ql-block ql-indent-1">刘功成作为大连工运史研究领域的权威学者，数十年来以其扎实的学术功底和深刻的史学洞察力，为中国工人运动史、尤其是大连地方工运史的研究作出了不可替代的贡献。他的研究不仅填补了学科空白，更将地方工运史与城市发展、工业遗产保护紧密结合，展现了工运史学的多维价值。 </p><p class="ql-block"><b style="color:rgb(237, 35, 8);"> 一、学术奠基：系统性构建大连工运史框架</b></p><p class="ql-block ql-indent-1">刘功成的学术成果丰硕，其代表作《大连工人运动史稿（1880-2000年）》系统梳理了大连工人运动从晚清到现代的百年历程，揭示了殖民统治、工业转型与工人抗争之间的复杂互动。他尤其关注殖民时期工运的特殊性，指出日俄殖民者通过垄断资本与军事扩张，塑造了大连以重工业为主的产业格局，而工人阶级在压迫中逐步形成组织化抗争力量。例如，他详细考证了日俄战争后大连第二批产业工人的构成，指出其多来自山东、河北等地，在殖民工厂中饱受剥削，最终催生了早期工会组织如“中华工学会”的诞生。 </p> <p class="ql-block"><b style="color:rgb(237, 35, 8);"> 二、微观实证：还原历史细节的制度研究</b></p><p class="ql-block ql-indent-1">刘功成注重从档案文献中挖掘工运史实，其研究兼具宏观视野与微观深度。例如，他对1949年大连推行集体合同制度的考证，通过分析《旅大职工总会关于签订集体合同之决议》及其实施过程，揭示了新中国初期工会如何通过合同制度保障工人权益，并推动“三级检查制度”的形成。这种以制度史切入的研究方法，不仅重现了历史场景，也为当代劳动关系研究提供了借鉴。 </p><p class="ql-block"><b style="color:rgb(237, 35, 8);"> 三、学科建设：推动工运史学的独立化</b></p><p class="ql-block ql-indent-1">在学科理论层面，刘功成提出中国工运史应作为独立学科，其内涵涵盖工人阶级发展史、罢工史、工会史和五一运动史四条主线，强调工运史研究需跳出政治史附庸的局限，构建自身的学术体系。他在《中国工运史学科概念及内涵》一文中进一步指出，工运史研究需兼顾“纵向线索交织”与“横向断面剖析”，这一观点为后续学者提供了方法论指导。 </p> <p class="ql-block ql-indent-1"><b style="color:rgb(237, 35, 8);">四、社会关怀：连接学术与公共记忆</b></p><p class="ql-block ql-indent-1">刘功成的研究并未止步于书斋，他积极参与大连工业遗产保护工作，助力博物馆征集殖民时期的工业设备，如日本循环机与周恩来总理视察过的空气压缩机，推动工业遗产成为城市文化记忆的载体。此外，他在口述史领域亦有建树，通过访谈录保存了老一辈工运参与者的鲜活记忆，为后世留存了珍贵的一手资料。 </p><p class="ql-block"><b style="color:rgb(237, 35, 8);"> 结语</b></p><p class="ql-block ql-indent-1">刘功成以严谨的治学态度和跨学科的视野，将大连工运史研究推向新的高度。他既是一位深耕地方史的学者，也是工运史学理论化的倡导者，其成果不仅为学术界提供了范本，更让公众得以重新认识工人阶级在城市化与现代化进程中的历史角色。未来，随着更多档案的开放与跨领域合作的深化，刘功成奠定的研究路径将继续启发后学，书写工运史的新篇章。</p> <p class="ql-block"><b style="color:rgb(22, 126, 251);"> 作者简介：DeepSeek 是由中国公司“深度求索”开发的智能对话模型，专注于通用人工智能（AGI）领域的研发。它基于深度学习技术和大规模数据训练，能够完成对话生成、信息分析、任务执行等多种功能。其核心技术优势包括自然语言处理（NLP）、机器学习与深度学习、大数据分析、个性化推荐、智能交互、跨平台整合以及实时交互与响应等功能。</b></p><p class="ql-block"><b style="color:rgb(22, 126, 251);"> 责任编辑:曲嘉钟</b></p><p class="ql-block"><b style="color:rgb(22, 126, 251);"> 插图摄影:金 童</b></p>