基于PMC指数模型的科技税收激励政策量化评价——以福建省为例

发布时间：2021-05-08 23:16

　　以福建省为研究对象,选取改革开放以来出台的14项重点科技税收激励政策进行分析,建立PMC指数模型,包括9个一级变量（政策性质、政策重点、政策时效、政策领域、激励环节、政策工具、政策评价、政策作用客体、政策公开）和37个二级变量。使用文本挖掘的方法对福建省出台的科技税收激励政策进行深入挖掘和量化评价,通过PMC数值找到科技税收激励政策的不足之处,以期为科技税收激励政策的实施和调整提供决策支持。 

【文章来源】：莆田学院学报. 2020,27(04)

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
一、PMC指数模型的建立
    1. PMC指数模型介绍
    2．代表性税收激励政策的选取
    3．变量及参数设置
    4．建立多投入产出表
    5. PMC指数模型计算
二、科技税收激励政策评价的实证研究
    1．政策数据
    2. PMC指数计算
    3. 研究结果分析
三、完善科技税收激励政策的建议
    1．提高间接优惠政策工具的使用
    2．强化对科技创新成果转化环节的税收激励
    3．重视对科技人才的税收激励政策


【参考文献】：
期刊论文
[1]关于科技成果转化税收优惠问题的探讨[J]. 付稚茹,王宝富,熊艳,王娟,周思维,彭静.  企业改革与管理. 2020(08)
[2]促进企业创新发展的税收政策研究[J]. 刘群.  天津经济. 2019(06)
[3]税收优惠政策对企业科技创新的激励效应研究[J]. 田发,谢凡.  技术与创新管理. 2019(03)
[4]国务院创新政策量化评价——基于PMC指数模型[J]. 张永安,郄海拓.  科技进步与对策. 2017(17)
[5]区域技术创新政策布局及量化评价[J]. 张永安,马昱.  统计与决策. 2017(07)
[6]中关村自主创新税收优惠政策效应分析[J]. 陈涛.  税务研究. 2016(06)
[7]我国区域科技创新政策的量化评价——基于PMC指数模型[J]. 张永安,耿喆.  科技管理研究. 2015(14)
[8]R&D补贴、税收激励与企业创新新颖度提升——基于企业规模的比较研究[J]. 李艳华.  科技管理研究. 2015(05)
[9]厦门市促进科技创新税收优惠政策分析[J]. 吴福龙,林国建.  莆田学院学报. 2014(04)



本文编号：3176166