典型文献
我国人工智能政策特征与PMC指数模型量化评价研究
文献摘要：
探讨我国人工智能政策特征以优化政策设计思路.以中央部委与地方政府印发的31份人工智能政策文件为研究样本,综合运用文本挖掘、内容分析和PMC指数模型等方法,提炼人工智能领域的研究前沿与热点分布、人工智能的政策特征以及评价结果.研究发现,我国人工智能政策以智能化为主要目标,重点关注科技研发与创新环节,并对"卡脖子"的芯片、机器人产品提出政策规范;政策工具应用不平衡,对政府采购、对外贸易管制、反他国管制、购置补贴4项需求型政策工具重视度不够;总体政策效力较好,但政策之间具有效力差异性,相关政策条款亟待加强和完善.基于以上特征和问题,建议我国进一步促进入工智能前沿政策的设计与前瞻,加大需求端政策工具的组合性和灵活性应用、优化供需政策工具包,加强对人工智能领域的监管政策力度,开展人工智能政策系统的整体性评估.
文献关键词：
人工智能;文本挖掘;政策工具;PMC指数模型
中图分类号：
作者姓名：
高秀娟;彭春燕
作者机构：
中华女子学院管理学院,北京 100101;中国科学技术发展战略研究院,北京 100038
文献出处：
引用格式：
[1]高秀娟;彭春燕-.我国人工智能政策特征与PMC指数模型量化评价研究)[J].科技管理研究,2022(21):56-65
A类：
B类：
人工智能政策,政策特征,PMC,指数模型,模型量化,量化评价,优化政策,政策设计,部委,政策文件,文本挖掘,人工智能领域,研究前沿,热点分布,科技研发,卡脖子,政策规范,政策工具应用,政府采购,对外贸易,贸易管制,购置补贴,需求型政策工具,政策效力,入工智能,需求端,组合性,工具包,监管政策,政策力度,政策系统,整体性评估
AB值：
0.38732
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