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参与式政策制定是政策创新的重要方向。但以往研究多关注参与者、民主决策方式等“去政府化”情景。文章基于海关总署在全国推广的自贸区制度创新案例,研究在“有为政府”情境下参与式政策创新的深化过程。文章提出:(1)在中国的“有为政府”情境下,仅仅通过开放共治环境,并不会实现参与式政策制定的纵向深化,治理链嵌入才是参与式政策创新实现纵向深化的直接动因;(2)治理链嵌入是市场主体向治理主体嵌入的过程,通过目标和行为嵌入,政策创新的参与者间合作更加紧密,不同主体的专业优势有效发挥,促进了参与式政策创新的纵向深化;(3)市场主体通过治理链嵌入促进政策创新,实际上是一个企业创新的政策内生过程,通过提升政策供给的精准性,从而实现外部政策与企业战略之间的相互赋能。文章对于参与式政策制定的理论和“有为政府”情境下参与式政策创新的实践都具有较高的借鉴意义。 相似文献
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基于深度学习的中文专利自动分类方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
[目的/意义] 面向当前国内专利审查和专利情报分析工作中对于海量专利分类的客观需求,设计了7种基于深度学习的专利自动分类方法,对比各种方法的分类效果,从而助力专利分类效率和效果的提升。[方法/过程] 针对传统机器学习方法存在的缺陷,基于Word2Vec、CNN、RNN、Attention机制等深度学习技术,考虑专利文本语序特征、上下文特征以及分类关键特征,设计Word2Vec+TextCNN、Word2Vec+GRU、Word2Vec+BiGRU、Word2Vec+BiGRU+TextCNN等7种深度学习模型,以中国专利为例,选取IPC主分类号的"部"作为分类依据,对比这7种模型与3种传统分类模型在中文专利分类任务中的效果。[结果/结论] 实证研究效果显示,采用考虑语序特征、上下文特征及强化关键特征的深度学习方法进行中文专利分类具有更优的分类效果。 相似文献
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