首页|广东省科技创新税收优惠政策量化评价研究--基于PMC指数模型

广东省科技创新税收优惠政策量化评价研究--基于PMC指数模型

冷丽娟

广东省科技创新税收优惠政策量化评价研究--基于PMC指数模型

冷丽娟1
扫码查看

作者信息

  • 1. 北京化工大学
  • 折叠

摘要

科技创新是国家高质量发展的核心驱动因素。近年来国际科技竞争日趋激烈,政府对区域科技创新系统建设的重视程度不断提高,出台了一系列提高科技创新系统效能的财税政策,其中税收优惠政策是非常关键的组成部分。《中国区域创新能力评价报告》显示广东省创新能力连续6年位居全国首位,对该区域的科技创新税收优惠政策进行评价,发现其优劣势,探索对应的优化思路,对于推进我国科技创新系统建设具有重大的现实意义。 本研究梳理了科技创新政策评价、创新税收优惠等方面的文献,利用PMC指数模型为量化模型,采取理论与实证分析相结合的方法对广东省的科技创新税收优惠政策进行了评价,主要的研究工作包括以下三个方面:一是对国家层面的科技创新税收优惠政策进行了样本搜集和筛选,整理得到国家税务总局及其它部门制定的133项政策文件,并对这部分政策文本进行了描述性统计分析,总结了其在时间、税种等维度上的分布规律;二是利用ROSTCM6.0软件对国家层面的相关政策文件进行了分词、词频统计、高频词提取、词共现、社会网络分析等文本挖掘分析,结合PMC指数模型指标变量的基本设立原则,确定了量化模型的10个一级指标和33个二级指标;三是利用构建的PMC指数模型对广东省的科技创新税收优惠政策进行了PMC指数计算、政策等级划分、PMC曲面分析、指标差异分析等多维度的量化评价。 研究发现,广东省科技创新税收优惠政策整体质量尚可,其中优秀级别的政策占10.71%,良好级别的政策占42.86%,可接受级别的政策占46.43%;但是存在缺乏有效协同机制、政策工具使用效率不高、政策作用对象不全面、政策效力失衡等问题。最后,针对存在的不足,从强化政策制定和评价环节的协同机制、优化税收优惠工具、扩大政策对象范围、提升政策效力的平衡性等方面提出了相应的改善建议。

关键词

科技创新/税收优惠/PMC指数/政策评价

引用本文复制引用

授予学位

硕士

学科专业

公共管理

导师

蒋美英;蒋玉莲

学位年度

2024

学位授予单位

北京化工大学

语种

中文

中图分类号

F1
段落导航相关论文