数字经济政策内容的PMC指数模型研究

通过总结目前中国数字经济政策的成绩与不足,对数字经济政策研究进行正确评价,为政策的制定与完善提供依据及优化路径。利用文本挖掘方法对2018—2022年中国31省(市)53份数字经济相关政策文件进行处理,采用简单随机抽样方法抽取7个区域各一份政策,应用PMC指数模型,建立10个一级指标和50个二级指标的量化评价体系,对7项数字经济政策进行分析。研究发现数字经济政策总体设计较为合理,其中4项为优秀级,3项为可接受级。但同时也存在长期时效的政策缺失,保障制度不够完善,可操作性弱的问题与漏洞。

基于PMC指数模型的铁路绿色施工政策研究

研究目的:铁路绿色施工政策是落地铁路可持续发展,打造生态铁路的方向引领与实施保障。铁路绿色施工政策的量化研究可以为政策的制定、修订、完善与优化提供重要的数据决策依据。本文借助ROSTCM6.0文本挖掘工具及PMC指数模型,旨在科学合理地评价我国当前铁路绿色施工相关政策的效果与优劣,为铁路绿色施工政策的高质量制定提供决策支持。研究结论:(1)选取7项铁路绿色施工政策作为研究样本,验证了PMC指数模型在评价铁路绿色施工政策的实用性与可靠性,结果与实际情况符合度较高,表明该模型可为铁路绿色施工政策评价提供借鉴价值;(2)各项政策的PMC指数等级可以有效判断该项政策的优劣,明确政策现状及优化方向;(3)本研究结果可为相关部委及公司制定、优化铁路绿色施工政策提供参考和借鉴。

医保扶贫政策效力评价及相对贫困时期医保防贫政策优化研究——基于PMC指数模型

[目的]对我国医保扶贫政策文本进行量化评价,为进一步优化与完善相对贫困阶段医保政策、巩固医保脱贫攻坚成果、构建长效化医疗保障防贫抑贫长效机制提供决策参考。[方法]基于2018-2021年我国具有代表性的9项医保扶贫政策文本,运用文本挖掘法,建立PMC指数评价模型并进行量化评价。[结果]9项政策中,PMC指数的计算结果为P7<P9<P2<P6<P8<P5<P1<P4<P3,其中6项为优秀政策,3项为可接受政策。[结论]我国医保扶贫政策覆盖面较宽,但在政策针对性、持续性及协同性等方面尚有欠缺,建议今后政策制定或改进时,应在保持政策总体稳定的基础上,进一步关注政策对象变化及政策目标实现路径,重点探索完善医保防贫抑贫长效机制。

基于PMC指数模型的我国市域职普融通政策文本量化评价研究

职普融通政策对于深化人才培养模式改革发挥重要的指导作用。通过内容分析法和文本数据挖掘等方法,参照PMC指数模型构建了职普融通政策评价指标体系。选取了6项市域职普融通专项政策进行量化评价分析,根据PMC指数与凹陷指数判断其政策评价等级,其中1项政策为优秀,5项政策为可接受。这表明我国市域职普融通政策设计整体较为合理,但也存在政策时效设计不够合理、政策领域涉及不够广泛、激励措施力度不够到位、政策受众涵盖不够全面等问题。建议在政策时效层面,兼顾长期、中期、短期目标;在政策领域层面,要全面关注政治、经济、社会、环境和科技五大领域;在激励措施层面,要加大力度且要落实责任监督机制;在政策受众层面,要注重产业和企业的参与等,以期助力高质量现代教育体系的实现。

基于PMC指数模型的终身教育政策量化评价研究

终身教育政策是指导终身教育高质量发展的行动方略。量化评价终身教育政策,审视政策优势与不足,提出优化策略对于完善终身教育政策体系,服务学习型社会、学习型大国建设具有重要的理论与实践意义。结合文本挖掘和PMC指数建模方法构建终身教育政策评价体系,并利用PMC指数和曲面对选取的12项代表性终身教育政策样本进行量化评价与分析,研究结果表明我国终身教育政策在政策监管性、政策时效设定、政策工具选择以及政策执行基础等方面还存在优化空间,据此提出统筹多元目标、完善政策工具、加强主体协同以及观照区域情境等政策建议。

基于PMC指数模型的黑龙江省高校毕业生就业政策评价与优化研究

黑龙江省区位优势不明显,省份舒适性差,亟需通过政策手段吸引高校毕业生留黑就业。通过采用内容文本挖掘及政策建模一致性(PMC)指数构建等研究方法,为黑龙江省出台的高校毕业生就业政策构建包含10个一级指标、44个二级指标的政策量化PMC指数模型,进行实证分析。实证结果表明:黑龙江省高校毕业生就业政策PMC指数均值为7.67,处于优秀水平;15项政策样本中,完美级别1项,优秀级别12项,可接受级别2项,无不良级别政策,优良率占比为100%。在此基础上,选择指数值最高的政策P14、指数值居中的政策P5和指数值最低的政策P2进行详细分析发现,黑龙江省高校毕业生就业政策整体上设计较为合理,一致性程度较高,仍有很大改善空间。

推进教育数字化转型的政策保障研究--基于PMC指数模型的量化评估分析

推进教育数字化需要行之有效的政策体系支撑,教育数字化政策的量化评估结果可为教育数字化政策的废、改、立提供必要的参考价值。文章基于2018-2023年中央及地方层面出台的100项教育数字化政策,采用文本挖掘和PMC指数模型等方法构建出由政策性质、政策时效及政策措施等10个指标构成的评价体系,并结合PMC指数、曲面图和雷达图有针对性地选取7份政策文本进行了系统深入的评估分析。结果表明:我国教育数字化政策整体指向明确,国家级和省级政策相比,各项一级变量均值相差不大,但在政策性质、政策时效和政策保障方面存在诸多差异。建议政策的制定应注重整体时效性,并有助于弥补经济发达地区与经济欠发达地区的差距;且须明确责任主体,筑立监控体系;同时完备制度保障,确保执行效果。

中国科技服务业政策文本量化评价——基于PMC指数模型的分析

科技服务业的高质量发展需要多方位的政策支持。对科技服务业政策进行量化评价可以发现政策短板,有助于政策的优化和调整。以2008—2021年中国117项科技服务业政策为研究对象,运用ROST CM6软件,采用文本挖掘方法提取政策文本的高频词,构建语义关系网,归纳出八大政策类属,构建科技服务业政策的评价指标体系,运用PMC指数模型对省级政策进行评价分析,提出优化路径。研究发现:24份政策文件总体处于可接受水平,4份优秀,16份良好,均未达到完美级别。研究发现了政策文本的共性问题:政策目标、开放合作和人才支持为政策短板;政策文本的评级越高,其政策内容的一致性越高;同一地区不同时期的政策保持连贯性有利于提升其政策等级。研究结论可为政府制定与完善科技服务业政策提供科学、明确的优化路径。

我国农业现代化政策量化评价基于PMC指数模型的分析

我国农业农村现代化建设的推进关系着当前我国全面建设社会主义现代化国家的发展进程。农业农村的现代化建设是解决我国发展目前存在的不平衡不充分现象的重要措施,更是推动农业农村高质量发展的必由之路,对当前现行的有关政策进行梳理与评价有着十分重要的意义。通过数据挖掘以及PMC指数模型构建,对中国在2012—2022年发布的100项农业农村现代化相关政策做出分析,运用文本挖掘、内容分析等方法从政策文本中提取出高频词,并参照已有学者相关政策指标遴选设计出农业农村现代化建设评价指标,利用PMC指数模型对其中4项农业现代化政策进行量化评价。结果表明:P1、P2为优秀水平,P3、P4为良好水平,我国农业农村现代化政策整体质量表现良好,但仍有一定的提升空间;政策的专指性越强,PMC指数的得分越低;政策的发文单位级别越高,PMC指数的得分越高。

数字农业政策量化评价——基于吉林省PMC指数模型的分析

科学评估吉林省数字农业政策,有助于提升其在数字农业领域的竞争力,推动吉林省乃至中国农业数字化转型。将政策文本内容挖掘和PMC指数模型相结合,构建数字农业政策的量化评价指标体系,对吉林省的数字农业政策进行评价,并与其他省市进行对比。研究结果显示:在选取的5项政策中,有4项良好政策,1项合格政策,无不良政策。PMC指数均值为6.66,政策整体质量良好,但仍存在以下普遍问题:政策时效不均、政策保障措施缺乏综合性、政策内容涵盖面有限且描述过于笼统、社会组织及金融机构参与度不足。基于此结论,提出相应优化建议。

基于PMC指数模型的智慧养老政策量化评价研究

目的量化评价国家层面出台的智慧养老政策,总结分析其优点与不足,为进一步深化智慧养老政策改革提供参考。方法对国家层面公开发布的32份智慧养老政策进行文本挖掘,选取12份代表性政策作为研究样本,构建PMC指数模型并对12份政策进行量化评价。结果12份智慧养老政策PMC指数得分均值为6.55,合格等级政策有10份、优秀等级政策有2份;在政策目标、政策评价、政策领域、政策公开方面得分较高。对比两项代表性政策发现,在政策目标、政策评价、政策视角和激励方式方面差异明显。结论我国智慧养老政策整体处于较好水平,但在政策时效、激励方式等方面仍有提升空间。

基于PMC指数模型的现代物流政策文本量化研究

文章以国务院颁布的8项现代物流发展专项政策为研究对象,通过构建PMC指数模型对现代物流政策进行量化评价,结果发现:现代物流政策总体设计较为合理,在8项政策中,5项评价等级为优秀,3项为良好,无完美政策和不良政策。各项政策在制定的过程中依据充分,方案翔实,但也存在金融补贴力度不大、协同性不强、监管力度不全面的问题。故提出三项优化路径:一是增大减税降费的扶持性政策优惠力度;二是完善协调共治的引导性政策联动力度;三是健全规范执行监督的监管性政策力度。

基于PMC指数模型的我国公立医院高质量发展政策量化评价研究

目的:对公立医院高质量发展政策进行量化评价,分析不同层级政策的优势与薄弱之处,为政策设计和优化提供参考依据。方法:以国内省市级68份公立医院高质量发展相关政策为文本库,采用ROSTCM 6.0软件进行文本挖掘,在此基础上构建PMC指数模型,并对样本政策进行量化评价。结果:10项样本政策PMC指数均值为7.731,其中8项为优秀等级、2项为可接受等级;省级得分普遍高于地市级,在注重宏观规划的同时呈现出明显地域性特征,而地市级政策则蕴含更多针对落地的考量。结论:基于国家级政策的牵引作用,各省市有关公立医院高质量发展政策架构较为全面,但仍存在优化空间,整体层面应关注公立医院发展的全周期,从视野升级、操作指引方面加强政策纵向的衔接性;省级层面可扩大牵引带动作用,以促进差异化改革持续发力;市级层面需进一步提升系统谋划与布局的能力。

基于PMC指数模型的浙江共同富裕政策量化评价

文章收集中央、省市区县不同层面出台的浙江省建设共同富裕示范区有效政策文本,通过构建PMC指数模型对其进行量化评价。分析评价发现:中央及浙江省及其他关于共同富裕建设的政策文本整体质量水平较高,但是不同级别的政策内部差距较为明显,具体在政策监管、政策领域、政策重点和政策保障四方面仍然存在优化空间。此项分析评价,可以为全国共同富裕示范区建设政策的制定和完善提供理论支撑和决策依据。

基于TDM-PMC指数模型的省级“十四五”中医药文化政策文本分析

基于省级“十四五”中医药发展规划中的文化政策,在政策文本数据挖掘的基础上,建立中医药文化政策TDM-PMC指数模型,对我国多个省份“十四五”中医药文化政策进行内容分析与量化评价,总结探讨我国中医药文化政策的不足之处并提出优化策略,为推动中医药文化建设提供参考。研究发现,我国中医药文化政策省域发展失调,政策内部结构均衡性不足;中医药文化发展的经济支撑有待加强,人才培育有待完善;中医药文化发展目标清晰度不高,政策干预强度不足。需要提高各省份中医药文化政策水平,补齐中医药文化政策短板;加大中医药文化发展的经济支撑力度,完善中医药文化科普人才培育;提升中医药文化政策内容清晰度,细化中医药文化发展目标。

基于PMC指数模型的我国国家层面医疗机构健康教育政策分析

目的 对我国国家层面的医疗机构健康教育政策进行量化分析,为该领域相关政策的制定和完善提供依据。方法 以2000—2022年国家层面发布的医疗机构健康教育政策为研究对象,使用文本挖掘的方法遴选出高频词,并绘制高频词社会网络图谱,基于此及已有文献构建PMC指数模型,对健康教育政策进行质量评价。结果本研究以47份政策为研究对象,分析了其发布时间趋势,并生成了高频词社会网络图谱。之后,研究构建了包含9个一级变量和32个二级变量的健康教育政策评价体系,以此计算11项典型政策的PMC指数并进行政策评级。11份医疗机构健康教育政策的PMC指数均值为5.42,各项政策的质量等级均在及格及以上水平。从各一级变量的平均得分来看,作用方式(0.82)、政策评价(0.77)、政策性质(0.76)等变量的平均值较高。结论 总体而言,医疗机构健康教育政策制定的依据充分、目标明确,兼具预测、建议等多个性质,且稳定性较好,但仍存在改进空间。未来须从明确健康教育绩效考核标准和建立激励约束机制、明晰权责划分等方面进行完善。

政策文献量化研究中的PMC指数模型应用述评

[目的/意义]PMC指数模型是政策文献量化研究的重要方法之一,相关研究成果丰富,需要系统总结,以促进该方法的进一步发展。[方法/过程]使用文献计量方法,分析国内应用PMC指数模型的现状,整理出PMC指数模型的一般流程,对流程中各步骤的实践状况进行描述,并展开如何更合理使用该模型的讨论。[结果/结论]PMC指数模型应用于政策评价是一种狭义的评价,对其合理使用需要明确这一定位,构建科学的指标体系,保证应用过程中政策文本的前后一致性。

新业态从业人员社会保障政策文本量化分析——基于PMC指数模型

新业态从业人员社会保障需充分且有效的政策体系支持,政策文本量化分析能够为未来政策制定与优化提供参考。基于政策制定前端视角,以中央和地方层面出台的41项新业态从业人员社会保障政策为研究对象,将政策文本挖掘和PMC指数模型相结合,建立新业态从业人员社会保障政策的量化评价指标体系,并从中选取有代表性的12项政策文本进行量化评价。研究发现:当前我国新业态从业人员社会保障政策文本处于“整体良好”水平;在评估的12项政策中,仅有1项优秀政策,其余7项良好政策和4项可接受政策均存在不同程度的优化空间;部分政策预测性和反馈机制不足,政策内容覆盖不全面,保障措施有待完善。据此,建议重视政策的前瞻性和反馈性,增加社会救助、部门协同和监督管理方面的内容,促进新业态从业人员社会保障政策精准发力。

基于PMC指数模型的农民工返乡创业政策量化评价

农民工返乡创业对于推进乡村振兴,实现共同富裕具有重要意义。结合农民工返乡创业政策文本特点以及文本高频词,采用PMC指数模型,构建包括10个一级指标、38个二级指标的农民工返乡创业政策评价指标体系,对农民工返乡创业政策进行量化评价,并绘制PMC曲线图。研究发现,农民工返乡创业政策样本总体得分优秀,设计较为科学合理,其中2份为完美政策,7份为优秀政策,1份为可接受政策,但政策时效、激励措施还有待完善。

基于PMC指数模型的我国数据安全政策评价研究

[目的/意义]数据安全政策对保障和推进数据安全产业发展具有重要作用,对现行有效的数据安全政策进行量化评价,将为后续政策的制定提供参考和借鉴。[方法/过程]选取2016年至今各级政府制定的数据安全政策为研究对象,通过ROSTCM6提取高频词汇并绘制社会网络图谱,选取10项代表性强的数据安全政策、条例等文件,政策名称代码记为P1、P2、…、P10。参考PMC模型相关研究的评价指标,构建数据安全政策的量化评价指标体系。[结果/结论]数据安全政策总体尚可,P2为优秀等级,P1为良好等级,P3、P6、P9为及格等级,P4、P5、P7、P8、P10为不佳等级,在政策性质、政策时效、政策领域、政策对象等方面表现较好,在政策重点和政策工具等方面有待提高。