下载后可任意编辑基于 PMC 指数的众创空间政策量化分析基于 PMC 指数的众创空间政策量化分析 【摘 要】 以国务院以及各部委 20XX-20XX 年众创空间政策为讨论对象，结合众创空间政策特点，构建了包含 10 个一级变量和 35 个二级变量的 PMC 指数模型并通过文本挖掘的方式对 14 项众创空间政策进行深化挖掘和量化评价，最后通过 PMC 曲面将最终结果直观反映出来，通过多投入产出表和 PMC 指数得分可以发现各项众创空间政策的优势和缺点，有利于找到政策薄弱点，可以为众创空间政策的优化提供决策建议。 【关键词】 众创空间政策 PMC 政策评价 指数模型 引 言 众创空间近三年呈现井喷式进展，但是数量众多的众创空间在进展过程中存在着诸多问题：不少众创空间仍停留在基础服务和房地产服务上（李名梁 ，20XX）;只有 3%的众创空间从事教育和科技服务（李艳萍等，20XX），“有店无客”的现象还比较普遍（李艳萍等，20XX）等。国务院以及各部委针对这些问题发布了一系列政策，各类政策的相继出台使得众创空间政策体系复杂化。公共政策理论认为，政策体系的复杂性越强，政策集成下的政策协同问题也越突出，政策制定者在政策的制定时，需通过政策自身的属性构建有机结合、结构互补的政策体系来发挥政策效应（谢明，20XX）。因此，本讨论通过对众创空间政策的量化結合文本挖掘，构建众创空间量化评价指标体系，对国务院以及各部委的众创空间政策文本进行量化评价分析，为众创空间政策的废、改、立提供决策依据。 1 文献综述 国内当前针对政策评价的方法主要涉及：①政策指数分析方法。高峰（20XX）通过使用政策指数分析法对天津市科技创新政策进行了实证讨论，其认为政策指数是政策分析的新尝试;②PMC 指数模型法。张永安等（20XX）使用PMC 指数模型法对国务院创新政策进行了评价讨论，但是没有结合政策的具体特点构建评价指标体系，评价结果针对性较差。③ DEA（数据包络分析法）。1下载后可任意编辑张永安等（20XX）使用两阶段 DEA 模型对区域创新政策进行了评价讨论。 本讨论利用 PMC 指数模型进行众创空间政策量化评价。讨论结合了众创空间政策自身的特点并且所构建的指标体系是针对众创空间政策的有效设定，在量化政策方面精度更高。 2 PMC 指数模型建立 2.1 样本选取 本讨论以国务院以及各部委颁发的涉及众创空间的政策为讨论对象。首先，以众创空间、创新创业为关键词，从国务院以及各部委等网站进行...
