王黎螢 李勝楠 王舉鐸

1（浙江工業(yè)大學(xué)中國中小企業(yè)研究院，杭州 310012） 2（浙江工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院，杭州 310012）

引 言

十八大以來，我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展蹄疾而步穩(wěn)，由2021年賽迪顧問發(fā)布的 《2020～2021年中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)研究年度報(bào)告》顯示，我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)規(guī)模在2017～2021年逐年遞增，據(jù)統(tǒng)計(jì)，2020年市場(chǎng)規(guī)?？偭窟_(dá)到6712.7億元，同比增長10.4%，預(yù)計(jì)未來3年CAGR為14%，至2023年規(guī)模為9814億元［1］。我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)從無到有，發(fā)展成績斐然，截至2022年6月，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超萬億元，體系化建設(shè)位居全球前列，一系列顯著成效均離不開政策扶植。2022年3月5日，國務(wù)院總理李克強(qiáng)在 《政府工作報(bào)告》中提出要加快發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，提升關(guān)鍵軟硬件技術(shù)創(chuàng)新與供給能力；2022年4月，工信部再次發(fā)布 《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)專項(xiàng)工作組2022年工作計(jì)劃》，旨在推動(dòng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)提檔升級(jí)，推動(dòng)行業(yè)加速發(fā)展。現(xiàn)階段我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展不斷攀升新高度，相應(yīng)的產(chǎn)業(yè)政策正在不斷完善，并且開始聚焦于從整體兼顧向細(xì)節(jié)處轉(zhuǎn)變，產(chǎn)業(yè)政策持續(xù)向好，可以預(yù)見，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)將乘政策東風(fēng)繼續(xù)奮楫前行。因此，為了更好的發(fā)揮政策工具調(diào)節(jié)作用以及保證政策效果的實(shí)施，本文擬從國家層面遴選出9項(xiàng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)政策作為研究樣本進(jìn)行量化評(píng)價(jià)，通過建立PMC指數(shù)模型從多維度深入剖析工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)政策的具體詳情，以期為我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)政策的完備提供切實(shí)有效的決策支撐。本文將著重探討如下問題：（1）我國國家層面出臺(tái)了哪些政策？（2）政策內(nèi)容偏重哪些方面？（3）實(shí)現(xiàn)了怎樣的政策目標(biāo)？（4）政策出臺(tái)如何更好的助力工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展？本文通過構(gòu)建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)PMC指數(shù)模型，結(jié)合文本挖掘和內(nèi)容分析的方法在指標(biāo)體系中融入工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)政策的具體特征，在一定程度上增強(qiáng)了模型的指向性，計(jì)算PMC指數(shù)與凹陷指數(shù)，為政策優(yōu)化提出了相應(yīng)對(duì)策建議，對(duì)比蛛網(wǎng)圖與PMC立體曲面圖驗(yàn)證了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)PMC指數(shù)模型用于研究工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)政策的專業(yè)性［2］。

1 文獻(xiàn)綜述

1.1 我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)研究

2019年以來我國逐漸提升對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的關(guān)注度，也由此帶動(dòng)了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)研究的熱度。目前對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的研究主要集中在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全保障、平臺(tái)建設(shè)、智能化建設(shè)、智能制造、二級(jí)節(jié)點(diǎn)、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、融合發(fā)展及評(píng)價(jià)指標(biāo)體系等方面［3］。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)作為產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的基礎(chǔ)設(shè)施和載體，不斷賦能我國制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型向縱深發(fā)展，為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化發(fā)展提供新的實(shí)現(xiàn)途徑［4］，但在發(fā)展進(jìn)程中網(wǎng)絡(luò)安全問題日益向工業(yè)領(lǐng)域蔓延的威脅卻不容忽視，在2022年發(fā)布的 《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)專項(xiàng)工作組2022年工作計(jì)劃》提到的十五大類任務(wù)中，其中之一便是提升安全保障。當(dāng)前工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)面臨著數(shù)據(jù)安全防護(hù)、系統(tǒng)安全協(xié)同等多種安全挑戰(zhàn)，及時(shí)有效地消除安全威脅及隱患，建立科學(xué)系統(tǒng)的安全保障體系已成為必然趨勢(shì)［5］，因此我國亟需在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)方面持續(xù)發(fā)力，如落實(shí)安全責(zé)任、強(qiáng)化數(shù)據(jù)安全保護(hù)能力、完善安全技術(shù)手段、加強(qiáng)安全公共服務(wù)能力以及推動(dòng)安全科技創(chuàng)新和促進(jìn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展等［6］。不僅如此，深化融合應(yīng)用也是實(shí)現(xiàn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展量質(zhì)并進(jìn)的重要方面，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與智能制造融合發(fā)展能夠驅(qū)動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)重點(diǎn)領(lǐng)域的新興裂變、升級(jí)演進(jìn)以及基礎(chǔ)軟件等基礎(chǔ)能力的拓展［7］，與人工智能技術(shù)的深度結(jié)合對(duì)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)、改造變革具有一定價(jià)值［8］，與5G協(xié)調(diào)發(fā)展則產(chǎn)生疊加倍增效應(yīng)，壯大經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動(dòng)能［9］。但與上述工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)研究成果及相關(guān)研究熱度相對(duì)比，有關(guān)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)政策的研究還稍顯欠缺，雖受到有關(guān)學(xué)者的關(guān)注，但現(xiàn)階段的研究成果很少，在為數(shù)不多的政策研究中，也主要從定性的角度對(duì)政策進(jìn)行分析［3，10-12］。從定量角度系統(tǒng)研究政策的文章較少，學(xué)者魏津瑜和王肖肖［13］采用政策工具的方法對(duì)收集整理得到的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)政策進(jìn)行編碼分析。而量化評(píng)價(jià)單項(xiàng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)政策的研究基本沒有，鑒于此，本文考慮運(yùn)用PMC指數(shù)模型量化評(píng)價(jià)遴選出的9項(xiàng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)政策。

1.2 政策評(píng)價(jià)研究

在公共政策評(píng)估研究中一般通過兩個(gè)視角對(duì)政策評(píng)估進(jìn)行闡述，即政策過程視角和評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)方法論視角，有學(xué)者指出政策評(píng)估是在選擇科學(xué)方法與標(biāo)準(zhǔn)基礎(chǔ)上，綜合考察、分析政策系統(tǒng)和過程，并對(duì)此給出評(píng)價(jià)、判斷、總結(jié)的功能活動(dòng)［14］。所謂政策評(píng)價(jià)就是指使用一系列的研究方法，系統(tǒng)衡量、判斷政策干預(yù)與實(shí)施的有效性，并確定其在改善不同利益相關(guān)者關(guān)乎社會(huì)、經(jīng)濟(jì)等方面的價(jià)值所在［15］。政策評(píng)價(jià)作為重要的連接紐帶在公共政策制定及管理過程中發(fā)揮著舉足輕重的作用，在公共政策分析中扮演著關(guān)鍵角色，不僅應(yīng)用于政策資源合理分配，而且可以有效地查驗(yàn)相關(guān)政策顯現(xiàn)出的效果［16，17］。政策評(píng)價(jià)最早出現(xiàn)在第一次世界大戰(zhàn)前的教育以及公共衛(wèi)生計(jì)劃中［18］，之后便逐漸從社會(huì)科學(xué)評(píng)價(jià)中開辟出相對(duì)獨(dú)立的研究領(lǐng)域［19，20］，如五類評(píng)估法的創(chuàng)建、“三 E”評(píng)估框架的創(chuàng)立以及Wollmann經(jīng)典政策評(píng)價(jià)的提出等［21］，并且以實(shí)證為主要手段持續(xù)發(fā)展演進(jìn)。上述評(píng)價(jià)方法雖然在一定程度上具備科學(xué)性與合理性，但還是存在一些缺陷，而評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)和評(píng)價(jià)程序很大程度上會(huì)影響政策評(píng)價(jià)的效果，因此為了確保政策評(píng)價(jià)的結(jié)果具有客觀性與精確性亟需選擇更為合理的政策評(píng)價(jià)方法［22］，由此突顯出了PMC指數(shù)模型所具備的顯著優(yōu)勢(shì)。

續(xù) 表

續(xù) 表

PMC指數(shù)模型是一種定量的政策文本評(píng)價(jià)分析方法，由 Ruiz等［23］基于 “Omnia Mobilis” 假說思想于2011年創(chuàng)立［24］。PMC模型目前已應(yīng)用在多個(gè)領(lǐng)域的政策量化分析研究中，周海煒和陳青青［25］利用PMC指數(shù)模型構(gòu)建大數(shù)據(jù)發(fā)展政策的評(píng)價(jià)體系；胡峰等［19］通過PMC指數(shù)模型，結(jié)合文本挖掘，對(duì)8項(xiàng)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)政策計(jì)算PMC指數(shù)，提出改進(jìn)政策的路徑；蔡冬松等［26］結(jié)合PMC指數(shù)與PMC曲面對(duì)吉林省數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策文本進(jìn)行量化評(píng)價(jià)與分析；史童等［27］構(gòu)建PMC指數(shù)模型，通過文本挖掘的方法對(duì)科技成果轉(zhuǎn)化政策進(jìn)行量化評(píng)價(jià)；朱震和盧春天［28］利用PMC指數(shù)模型對(duì)“十三五”以來國家層面發(fā)布的15項(xiàng)單項(xiàng)碳減排政策進(jìn)行量化評(píng)價(jià)；臧維等［20］以30份人工智能政策文本為樣本，基于政策工具和PMC政策評(píng)價(jià)模型等方法對(duì)當(dāng)前人工智能政策文本進(jìn)行量化分析。PMC指數(shù)模型的效用包括評(píng)價(jià)政策的一致性以及直觀反映政策的優(yōu)劣勢(shì)，其構(gòu)建與分析的步驟如圖1所示。

圖1 構(gòu)建PMC指數(shù)模型的步驟

2 PMC指數(shù)模型構(gòu)建

2.1 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)政策樣本選取與來源

2017年11月19日，經(jīng)李克強(qiáng)總理簽批的《國務(wù)院關(guān)于深化 “互聯(lián)網(wǎng)＋先進(jìn)制造業(yè)”發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的指導(dǎo)意見》正式印發(fā)，成為我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的綱領(lǐng)性文件，標(biāo)志著發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)正式上升為國家戰(zhàn)略，因此本文將樣本遴選時(shí)間設(shè)定為2017～2022年。為保證工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)政策樣本具有正式性、權(quán)威性和準(zhǔn)確性，本文擬選取國家層面發(fā)布的與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展密切相關(guān)的政策文件。遴選方式是通過以 “工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”為關(guān)鍵詞進(jìn)行政策文本檢索，并要求政策文本標(biāo)題包含 “工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”關(guān)鍵詞，政策內(nèi)容的制定也主要是針對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，政策文本類型為通知、計(jì)劃、指南以及意見等。綜上檢索過程與原則，經(jīng)過反復(fù)討論與篩選后，本文共獲取9份工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)政策文本，鑒于篇幅限制，詳細(xì)政策文件樣本內(nèi)容省略，見表1。

表1 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)政策樣本

2.2 變量分類與參數(shù)識(shí)別

本文根據(jù)PMC指數(shù)模型的建模原則，參考Estrada［24］、張永安和郄海拓［2］、張永安和耿喆［29］、史童等［27］、胡峰等［19］、臧維等［20］、宋大成等［30］學(xué)者的研究設(shè)定一級(jí)變量，共10個(gè)指標(biāo)。二級(jí)變量在參考上述學(xué)者的基礎(chǔ)上，再通過文本挖掘獲得。將9項(xiàng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)政策文本導(dǎo)入ROST CM6軟件進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)，通過數(shù)據(jù)清洗，過濾剔除對(duì)研究無明顯意義的虛詞、通用詞等，表2為提取出頻次較高且能夠反映工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)政策關(guān)注重點(diǎn)的詞匯，本文列出前60個(gè)詞匯為二級(jí)變量的確定和參考提供依據(jù)，圖2構(gòu)建的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)語義網(wǎng)絡(luò)圖譜為處于中心位置的高頻詞。表3為最終確定的50個(gè)二級(jí)變量，其重要程度與權(quán)重均相同，對(duì)各個(gè)二級(jí)變量采取二進(jìn)制0或1進(jìn)行賦值，若政策文本中含有相關(guān)二級(jí)變量的內(nèi)容則賦值為1，若不含有則賦值為0。

表3 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)政策量化指標(biāo)體系與評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

圖2 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)主題詞語義網(wǎng)絡(luò)

表2 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)政策詞頻分布

2.3 建立多投入-產(chǎn)出表

表4為本文建立的多投入-產(chǎn)出表，旨在框架內(nèi)多維度衡量每個(gè)變量。

表4 多投入-產(chǎn)出表

2.4 計(jì)算PMC指數(shù)

通過上文設(shè)定的一級(jí)指標(biāo)、二級(jí)指標(biāo)與評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，再借助文本挖掘等方式對(duì)一級(jí)變量進(jìn)行量化評(píng)價(jià)。在式 （1）和 （2）的基礎(chǔ)上利用二進(jìn)制的方法確定二級(jí)指標(biāo)的數(shù)值，由式 （3）計(jì)算一級(jí)指標(biāo)的數(shù)值，根據(jù)式 （4）加總計(jì)算政策的PMC值。表5為政策評(píng)價(jià)等級(jí)［23］與凹陷指數(shù)等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)［29］。表6為9項(xiàng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)政策的PMC指數(shù)、凹陷指數(shù)與評(píng)價(jià)等級(jí)詳情。

表5 政策等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)

表6 9項(xiàng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的PMC指數(shù)

其中i為一級(jí)變量，i＝1，2，3，…，n，j為二級(jí)變量，T（Xij）為某一級(jí)變量下二級(jí)變量的個(gè)數(shù)。

根據(jù)圖3的統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以得出，從2017～2022年我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)政策PMC指數(shù)得分整體趨于上升，其中政策P9的PMC指數(shù)得分居于首位為9.016；得分較低的為政策P7、P6和P3，呈現(xiàn)下降的趨勢(shì)，而在2020～2022年之間政策得分逐漸升高，說明隨著相關(guān)政策的不斷落地與深化，我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)政策體系在持續(xù)完善。通過PMC指數(shù)得分和凹陷指數(shù)得分之比計(jì)算出9項(xiàng)政策的凹陷程度，由圖4可以看出9項(xiàng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)政策凹陷程度的強(qiáng)弱［31］，PMC指數(shù)越大則凹陷指數(shù)越小，二者成反比關(guān)系。

圖3 2017～2022年我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)政策PMC指數(shù)得分趨勢(shì)

圖4 9項(xiàng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)政策的PMC指數(shù)與凹陷程度指數(shù)

2.5 構(gòu)建PMC立體曲面圖

本文利用Matlab2020繪制PMC立體曲面圖分析我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策的優(yōu)劣勢(shì)，將9項(xiàng)政策的一級(jí)變量得分轉(zhuǎn)化為3×3矩陣，參考式（5）。鑒于X10的取值均為1，為了保證矩陣的對(duì)稱性、平衡性，考慮不納入X10，表7為其他9項(xiàng)一級(jí)變量構(gòu)成的三階方陣，圖6為9項(xiàng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)政策的立體曲面圖。另外，本文借鑒學(xué)者張永安和郄海拓［2］的研究引入蛛網(wǎng)圖（見圖5）對(duì)比體現(xiàn)說明采用PMC立體曲面圖在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)政策量化評(píng)價(jià)方面的直觀性與專業(yè)性。

圖5 9項(xiàng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)政策的蛛網(wǎng)圖

圖6 9項(xiàng)政策的PMC立體曲面圖

表7 9項(xiàng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)政策PMC矩陣

圖5顯示出9項(xiàng)政策一級(jí)變量的維度與大致得分情況，同一個(gè)圖中可納入多項(xiàng)政策進(jìn)行比較分析，圖形簡(jiǎn)潔明了，劣勢(shì)在于其不具備PMC立體曲面圖能夠刻畫單項(xiàng)政策的凹陷程度。將9項(xiàng)政策的PMC曲面圖與構(gòu)建的 “完美”曲面圖（一級(jí)變量得分均為1）做對(duì)比，由此顯現(xiàn)出的差異特征則更為清晰的反映出9項(xiàng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)政策的不足之處，以及待評(píng)價(jià)政策的凹陷程度。

3 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)政策文本量化評(píng)價(jià)

通過PMC指數(shù)量化結(jié)果可知，9項(xiàng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)政策得分由高到低排列為： P9＞P1＞P2＞P5＞P4＞P8＞P3＞P6＞P7，根據(jù)表 5 等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)得出 9項(xiàng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)政策中，1項(xiàng)政策評(píng)價(jià)的結(jié)果為完美，得分在9～10之間，如P9；7項(xiàng)政策評(píng)價(jià)的結(jié)果為優(yōu)秀，得分在7～8.99之間，如P1、P2、P5、P4、P8、P3、P6； 1項(xiàng)政策評(píng)價(jià)的結(jié)果為可接受，得分在5～6.99之間，如P7。沒有不良的政策樣本，說明我國國家層面出臺(tái)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)政策整體質(zhì)量水平較高且文本內(nèi)容具備科學(xué)性、合理性與可行性。本文將從以下兩種思路對(duì)9項(xiàng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)政策進(jìn)行量化評(píng)價(jià)［31］。

3.1 比較分析待評(píng)價(jià)政策每個(gè)一級(jí)變量得分與平均值

在政策性質(zhì)X1上，P2、P4、P7、P9得分均低于平均值，說明政策文本在建議方面的作用還不夠突出；從政策時(shí)效X2來看，除P4、P5、P9之外，其余各政策得分均低于均值，政策文本多是短期目標(biāo)，前瞻性需要加強(qiáng)；在政策領(lǐng)域X3上，除P1、P2、P5之外，其余各政策得分均低于均值，政策文本涉及到的發(fā)展領(lǐng)域多是經(jīng)濟(jì)、科技與政治等，缺少對(duì)環(huán)境領(lǐng)域的關(guān)注度，范圍還有待拓展。在政策客體X4和政策重點(diǎn)X8上，P5、P6、P7和P8的得分都低于均值，應(yīng)該擴(kuò)大政策作用對(duì)象的范圍，尤其是 “工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)＋園區(qū)”建設(shè)，另外，政策重點(diǎn)也有待完善，應(yīng)加強(qiáng)開放合作，重視工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展等問題；9項(xiàng)政策在政策評(píng)價(jià)X5與政策公開X10上均為滿分；在政策視角X6上，P3、P4、P6、P7、P8得分均低于平均值，政策文本多聚焦于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在企業(yè)層面的運(yùn)用，而對(duì)于宏觀的國家層面以及偏中觀的園區(qū)層面稍欠考慮；在激勵(lì)保障X7上，P3、P4、P5、P6得分均低于平均值，主要問題表現(xiàn)在缺少法律保障，財(cái)政金融、稅收優(yōu)惠等激勵(lì)不到位以及沒有營造良好的市場(chǎng)環(huán)境；在政策功能X9上，只有P7得分均低于平均值，原因在于政策更側(cè)重規(guī)范引導(dǎo)、制度約束等方面。綜上所述，從政策量化評(píng)價(jià)的整體水平來看，若要提高工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)政策的PMC指數(shù)需從政策時(shí)效、政策領(lǐng)域、政策視角以及激勵(lì)保障4個(gè)方面入手，有5～6項(xiàng)政策在這4類一級(jí)變量的得分上低于平均值，建議優(yōu)化。

3.2 計(jì)算凹陷指數(shù)分析待評(píng)價(jià)政策與“完美”政策之間的差異

計(jì)算凹陷指數(shù)對(duì)9項(xiàng)政策進(jìn)行量化評(píng)價(jià)，根據(jù)表5凹陷等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)得出P7為高凹陷水平，P6、P3、P8、P4、P5、P2、P1為可接受凹陷水平，P9為低凹陷水平，PMC立體曲面圖清晰顯示出9項(xiàng)政策各個(gè)一級(jí)變量的凹陷程度。各項(xiàng)政策凹陷指數(shù)由大到小依次排列為 P7＞P6＞P3＞P8＞P4＞P5＞P2＞P1＞P9。9項(xiàng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)政策中P7凹陷指數(shù)最大，為3.23，圖7反映了P7凹陷指數(shù)構(gòu)成的占比情況，圖中數(shù)據(jù)點(diǎn)上的數(shù)值從大到小即為理論上工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)政策需要完善的要點(diǎn)順序。本文以P7為例，政策完善順序應(yīng)為X2政策時(shí)效-X9政策功能-X8政策重點(diǎn)-X3政策領(lǐng)域-X7激勵(lì)保障，綜合兩種政策量化評(píng)價(jià)思路可得，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)政策需要完善的要點(diǎn)并不完全相同，應(yīng)該結(jié)合實(shí)際情況進(jìn)行改進(jìn)。對(duì)比圖5與圖6，即PMC立體曲面圖能更直觀地反映出工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)政策的整體水平，也更能體現(xiàn)其評(píng)價(jià)政策的專業(yè)性、精準(zhǔn)性［2］。

圖7 P7一級(jí)變量凹陷指數(shù)占比圖

4 結(jié)論與政策建議

本文采用文本挖掘和內(nèi)容分析的方法提取關(guān)鍵詞頻，參照以往相關(guān)學(xué)者對(duì)政策文本指標(biāo)的設(shè)定，基于PMC指數(shù)模型構(gòu)建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)政策關(guān)鍵詞指標(biāo)體系，由此量化評(píng)價(jià)2017～2022年我國國家層面出臺(tái)的9項(xiàng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)政策，通過計(jì)算PMC指數(shù)、凹陷程度指數(shù)和建立PMC立體曲面得出相應(yīng)結(jié)論，即9項(xiàng)政策在政策性質(zhì)、政策客體、政策評(píng)價(jià)、政策重點(diǎn)、政策功能、政策公開的PMC指數(shù)得分上具有優(yōu)勢(shì)，但在政策時(shí)效、政策領(lǐng)域、政策視角、激勵(lì)保障4方面需要強(qiáng)化。

2021全球工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)上，中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院發(fā)布 《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新發(fā)展成效報(bào)告（2018～2021年）》，報(bào)告主要內(nèi)容為從2017年年底我國提出深入實(shí)施工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略以來所獲成效。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在網(wǎng)絡(luò)、平臺(tái)、數(shù)據(jù)以及安全四大體系建設(shè)中均取得突破性進(jìn)展，區(qū)域協(xié)同、網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同等逐漸強(qiáng)化，融合應(yīng)用新動(dòng)能快速壯大，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)技術(shù)研究、標(biāo)準(zhǔn)研制與產(chǎn)業(yè)化基本與國際同步，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)解析實(shí)現(xiàn)從0～1的突破且體系在不斷完備，新型基礎(chǔ)設(shè)施不斷完善；工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)新型關(guān)鍵技術(shù)部署應(yīng)用不斷落地推進(jìn)，應(yīng)用創(chuàng)新日益活躍，由此形成個(gè)性化定制、服務(wù)化延伸等一系列新模式新業(yè)態(tài)；工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)教融合發(fā)展持續(xù)深入，人才體系扎實(shí)構(gòu)建［32］。報(bào)告中所述工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展取得的成效符合政策量化評(píng)價(jià)中政策重點(diǎn)、政策功能、政策性質(zhì)、政策客體以及政策評(píng)價(jià)的內(nèi)容，在激勵(lì)保障方面提出了人才建設(shè)，但激勵(lì)保障中的法律保障、政府投資、財(cái)政扶持、稅收優(yōu)惠等方面依舊需要加強(qiáng)。通過舉例說明未來優(yōu)化工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)政策應(yīng)該重視增強(qiáng)政策時(shí)效、擴(kuò)大政策領(lǐng)域、拓寬政策視角以及完善激勵(lì)保障措施4方面，由此提出如下建議：

（1）在政策時(shí)效方面，未來政策的制定需要考慮設(shè)定中長期發(fā)展目標(biāo)，可以將總體目標(biāo)逐步拆分成各個(gè)小目標(biāo)加以實(shí)現(xiàn)，一項(xiàng)利好政策應(yīng)該是長期目標(biāo)、中期目標(biāo)、短期目標(biāo)的相輔相成與融會(huì)貫通；（2）在政策領(lǐng)域方面，我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)政策領(lǐng)域涉及經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、科技、政治和環(huán)境等方面，但主要還是集中在經(jīng)濟(jì)與科技領(lǐng)域，其他領(lǐng)域的系統(tǒng)規(guī)劃稍顯欠缺，需要加緊布局這些領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)逐步追趕，以促進(jìn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)協(xié)調(diào)發(fā)展；（3）在政策視角方面，寬泛的政策難以具體落地和量化指導(dǎo)，由此可能會(huì)導(dǎo)致政策不能真正與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)際發(fā)展相結(jié)合，因此政策的制定需要進(jìn)一步精準(zhǔn)，覆蓋面也要更加全面，通過加強(qiáng)宏觀、中觀、微觀密切有機(jī)組合實(shí)現(xiàn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)高質(zhì)量發(fā)展；（4）在激勵(lì)保障方面，通過法律保障、政府投資、財(cái)政扶持、稅收優(yōu)惠等方面重點(diǎn)支持工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域相關(guān)園區(qū)、平臺(tái)、企業(yè)或項(xiàng)目。如對(duì)于稅負(fù)過重的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，通過合理利用稅收優(yōu)惠政策能在很大程度上減輕企業(yè)的稅務(wù)負(fù)擔(dān)。

5 啟 示

構(gòu)建PMC指數(shù)模型進(jìn)行政策量化評(píng)價(jià)在弱化人為評(píng)價(jià)主觀性的同時(shí)提升了量化評(píng)價(jià)精準(zhǔn)度，且PMC指數(shù)模型對(duì)于二級(jí)變量的選取并無數(shù)量限制，綜合考慮了各個(gè)變量，因此對(duì)政策進(jìn)行量化評(píng)價(jià)比較科學(xué)合理可行，相較于以往有關(guān)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)政策的研究是一種全新的思路與視角。本文對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)政策量化評(píng)價(jià)做了深入分析，但有些方面依舊需要完善：（1）需要根據(jù)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)政策的調(diào)控領(lǐng)域適當(dāng)擴(kuò)大政策樣本，比如將?。▍^(qū)、市）政策與國家政策做對(duì)比分析，還需要進(jìn)一步研究變量的維度與延展度；（2）政策的執(zhí)行效果后續(xù)還有待加以深入探討；（3）有些政策的針對(duì)性較強(qiáng)，如針對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全工作，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)建設(shè)和平臺(tái)建設(shè)等，未來的研究中可根據(jù)具有針對(duì)性的政策構(gòu)建PMC變量指標(biāo)體系，由此精準(zhǔn)地對(duì)此類政策做出量化評(píng)價(jià)，為相關(guān)政策促進(jìn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)加速提檔升級(jí)提供科學(xué)參考。