以福建省為研究對象,選取改革開放以來出臺的14項重點科技稅收激勵政策進(jìn)行分析,建立PMC指數(shù)模型,包括9個一級變量（政策性質(zhì)、政策重點、政策時效、政策領(lǐng)域、激勵環(huán)節(jié)、政策工具、政策評價、政策作用客體、政策公開）和37個二級變量。使用文本挖掘的方法對福建省出臺的科技稅收激勵政策進(jìn)行深入挖掘和量化評價,通過PMC數(shù)值找到科技稅收激勵政策的不足之處,以期為科技稅收激勵政策的實施和調(diào)整提供決策支持。 

【文章來源】：莆田學(xué)院學(xué)報. 2020,27(04)

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
一、PMC指數(shù)模型的建立
    1. PMC指數(shù)模型介紹
    2．代表性稅收激勵政策的選取
    3．變量及參數(shù)設(shè)置
    4．建立多投入產(chǎn)出表
    5. PMC指數(shù)模型計算
二、科技稅收激勵政策評價的實證研究
    1．政策數(shù)據(jù)
    2. PMC指數(shù)計算
    3. 研究結(jié)果分析
三、完善科技稅收激勵政策的建議
    1．提高間接優(yōu)惠政策工具的使用
    2．強(qiáng)化對科技創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化環(huán)節(jié)的稅收激勵
    3．重視對科技人才的稅收激勵政策


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3176166