科技成果转化政策的量化评价——基于PMC指数模型

被引：50

作者：

史童 ^{[1
]}

杨水利 ^{[1
]}

王春嬉 ^{[2
]}

谭文俊 ^{[1
]}

机构：

[1] 西安理工大学经济与管理学院

[2] 西安航空学院经济管理学院

来源：

科学管理研究 | 2020年 / 04期

关键词：

科技成果转化; 政策量化; PMC指数模型;

D O I：

10.19445/j.cnki.15-1103/g3.2020.04.005

中图分类号：

F124.3 [技术发展与革新];

学科分类号：

0201 ; 020105 ;

摘要：

以2019年出台的6项科技成果转化政策为研究对象,基于国内外学者研究成果并结合科技成果转化政策的特点,构建PMC指数模型,包含10个一级变量及35个二级变量。通过文本挖掘方法对科技成果转化政策进行量化评价,计算各项政策的PMC指数并绘制PMC曲面图。研究结果表明:在所选取的6项政策中,6项均为优秀级别;6项政策的PMC指数在政策视角、政策功能以及政策重点的得分较高,而在政策性质、政策时效与政策内容上的得分较低;6项政策的PMC指数由高到低依次排列为P6-P4-P1-P3-P5-P2,为完善我国科技成果转化政策提供了理论参考依据。

引用

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共 13 条

[1] 政策工具视角的中国人工智能产业政策量化分析 [J].