《表3 科技创新政策组合变量》

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《2010—2017年京津冀中小企业科技创新政策评价》


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政策文件计量虽然样本数量可观,但在总结共性问题的同时,政策内容的个性特点容易被忽略,而以案例研究为代表的质性研究恰好可以弥补这方面的不足。本文构建的PMC指数模型是以OmniaMpbilis假说为指导思想,该理论基于万事万物都是运动联系的原则,认为在做政策分析时应尽可能将变量考虑在内,不忽视任何一个变量且变量的权重应该相同[23]。PMC模型作用有两个,一是可以用来分析某一具体政策内部一致性水平;二是可以非常直观地展现一项具体指标的优势和缺陷,以及表征优势与缺陷变量的具体含义和水平[23]。本文参考学者们对政策评价的研究,结合中小企业科技创新政策的特点确定相关指标变量,共设10个一级变量和36个二级变量,见表3。10个一级变量依次为:(X1)政策性质;(X2)政策视角;(X3)政策效力;(X4)政策评价;(X5)政策领域;(X6)作用层面;(X7)激励措施;(X8)政策受体;(X9)政策重点;(X9)政策公开。