我国人工智能政策量化评价研究——基于PMC指数模型

• 作者: 李昕 陈凯欣 陈青康
• 来源期刊: 市场调查信息（综合版）
• 学科: 社会科学
• 关键词: 人工智能 技术创新 PMC指数模型 政策评价
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 页码范围: 0251-0251
• 页数: 1页
• 分类号: C

摘要

人工智能的高速发展离不开政策的推动。本文以4项国家级政策为基准，21个省市发布的59项人工智能政策为研究对象， 通过构建包含10个一级变量和51个二级变量的PMC指数模型，结合各地区人工智能发展现状对其政策进行量化评价。研究结果表 明，地区人工智能发展政策与中央政策存在差异，主要表现在保障措施、政策效力、政策领域、风险管控等方面。建议各省市通 过完善政策内容，加强政策力度，提高中央与地区人工智能政策的一致性，夯实人工智能技术发展实施的理论和实践基础。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李昕	广东财经大学经济学院	1	0	0.0	0.0
2	陈青康	广东财经大学经济学院	1	0	0.0	0.0
3	陈凯欣	广东财经大学经济学院	1	0	0.0	0.0