【山东华宇工学院毕业设计论文】济南市农业信息资源配置效率研究
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摘 要
论文研究基于数据包络分析方法和评价指标体系，对济南市12个区县的农业信息资源配置效率进行了分析和评价。
研究发现，济南市农业信息资源配置存在投入冗余和规模效益递减的问题，整体效率较低。在具体领域中，纯技术效率相对较高，但规模效率表现不佳，需要优化投入结构和提升规模效益。同时，农业信息化财政支出中，农产品加工和畜牧业的投入冗余最少，而农村电商和农业科技推广领域的投入则相对冗余较多。另外，济南市不同区县之间的农业信息资源配置效率存在差异。论文研究的创新点在于将数据包络分析方法应用于济南市农业信息资源配置效率评价中，并提出了相应的解决方案。该研究具有一定的理论和实践意义，可为济南市乃至其他地区的农业信息化建设提供一定的参考。
关键词：农业信息化；资源配置；投入冗余
Abstract
This article aims to conduct an in-depth study on the issue of agricultural information resource allocation efficiency in Weifang City, and propose corresponding solutions to promote the development of agricultural informatization. Based on the data envelopment analysis method and evaluation index system, this research analyzed and evaluated the agricultural information resource allocation efficiency of 12 districts and counties in Weifang City.The study found that there are problems of input redundancy and decreasing scale efficiency in agricultural information resource allocation in Weifang City, with overall efficiency being relatively low. In specific fields, pure technical efficiency is relatively high, but scale efficiency is poor, and it is necessary to optimize input structure and improve scale efficiency. In addition, there are differences in agricultural information resource allocation efficiency among different districts and counties in Weifang City.
This study's innovative point is to apply the data envelopment analysis method to the evaluation of agricultural information resource allocation efficiency in Weifang City and propose corresponding solutions. The research has certain theoretical and practical significance and can provide reference for the construction of agricultural informatization in Weifang City and other areas.
Key words: Agricultural information; resource allocation efficiency; input redundancy
目 录
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究目的和意义
1.3 国内外研究现状
第二章 相关概念与理论基础
2.1 相关概念的界定
2.1.1 信息资源的含义
2.1.2 农业信息资源的含义
2.1.3 信息资源配置的含义
2.1.4 信息资源配置效率
2.1.5 农业信息资源配置效率
2.2 理论基础
2.2.1 资源配置理论
2.2.2 信息化理论
2.2.3 公共物品理论
2.2.4 均衡与非均衡理论
2.2.5 农业信息资源公共投入配置理论
第三章 济南市农业信息资源配置现状
3.1 基础设施配置现状
3.1.1 农村广播、电视网建设情况
3.1.2 农村固话和移动电话建设情况
3.1.3 互联网建设情况
3.2 农业信息服务平台建设情况
3.3 农业信息服务人员情况
第四章 济南市农业信息资源效率评价
4.1 DEA模型简介
4.2 农业信息资源配置效率的评价指标体系构建
4.2.1 评价指标体系构建原则
4.2.2 指标选取
4.3 效率评价分析
4.3.1 效率测度
4.3.2 冗余分析
第五章 提高对济南市农业信息资源配置效率的对策建议
5.1 优化资源配置结构
5.2 加强信息技术的应用
5.3 建立农业信息资源共享平台
5.4 提高信息化人才的素质
第六章 总结
参考文献
附 录
致 谢
第一章 绪论
1.1 研究背景
农业是我国经济的重要组成部分，而农业信息化则是提高农业生产效率、优化农业结构、促进农村经济发展的重要途径。然而，在实际应用中，农业信息资源的配置效率存在着不少问题。当前，虽然我国的农业信息化建设已取得了一定的进展，但农业信息资源的配置效率仍有待提高，农业信息化的发展仍存在一些障碍。
济南市作为一个农业大市，具有丰富的农业信息资源，但是农业信息资源的配置效率是否高效尚需进一步探讨。因此，对济南市农业信息资源的配置效率进行研究，可以为济南市乃至全国农业信息化建设提供有益的参考和经验，同时也有助于推动农业信息化的发展和提高农业生产效率。
此外，随着信息技术的不断发展和更新，不同类型的农业信息资源也在不断涌现，如何更好地整合和利用这些农业信息资源，提高农业信息资源的配置效率，已成为当前亟待解决的问题。因此，对济南市农业信息资源的配置效率进行研究，有助于探索农业信息化的发展趋势和方向，为提高农业生产效率和农村经济发展提供科学依据。
1.2 研究目的和意义
论文研究的目的是深入探讨济南市农业信息资源的配置效率问题，分析其现状和存在的问题，探索提高农业信息化建设效率的途径和方法，建立科学合理的评价指标体系，为农业信息化建设提供指导和决策依据。
济南市是中国著名的农业生产基地之一，农业在济南市的经济中占据了非常重要的地位。在如今信息化时代的背景下，农业信息资源的配置对于济南市农业生产的发展和提高具有重要的意义。
通过研究农业信息资源配置效率，探索提高农业信息化建设效率的途径和方法，为济南市农业信息化建设提供可行的方案和实施意见。研究农业信息资源的配置效率，可以为探索农业信息化的发展趋势和方向提供有益的思路和启示，为农业信息化建设的进一步推进提供科学依据。通过优化农业信息资源的配置，提高农业信息化建设的效率和水平，可以促进农业生产的现代化，推动农村经济的发展，提高农民收入和生活水平。对农业信息资源配置效率的评价提供科学方法。本研究将建立科学合理的评价指标体系，从经济效益、社会效益、环境效益等多个方面评价济南市农业信息资源的配置效率，为农业信息化建设提供科学的评估方法和参考。
1.3 国内外研究现状
1.3.1 国内研究现状
在国内，农业信息资源配置研究也得到了越来越多的关注，涉及的学科领域包括信息技术、农业经济学、农业工程、农业管理学等多个领域。下面将就不同领域的学者和其研究成果，从不同的角度进行介绍和梳理。
（1）信息技术领域
在信息技术领域，王志强等人提出了农业信息资源配置的概念，并以信息资源配置效率为评价指标，通过数据包络分析法（DEA）对全国20个主产粮区的农业信息资源配置效率进行测算，结果显示出现了较为明显的区域差异。其中东北区域的信息资源配置效率相对较高，而中南地区和西南地区的农业信息资源配置效率相对较低。
郭强等人则通过对广东省的农村信息资源状况进行调查分析，发现农业信息资源的缺乏和不对称是当前农业信息化发展中的主要问题。为此，他们建议要采取有效的政策措施，通过信息技术手段，提高农业信息资源配置的效率和水平，从而提高农业生产和经济效益。
（2）农业经济学领域
在农业经济学领域，针对不同农业产业的信息资源配置问题，研究者提出了不同的分析方法和评价指标。比如，王瑞军（2016）等人以河北省大棚蔬菜生产为研究对象，通过熵值法对其农业信息资源配置效率进行了测算，结果表明农业信息资源配置效率相对较高。而在湖南省的柑橘产业中，杨林等人则以多元回归分析方法，探究了农业信息资源对柑橘产业发展的影响，研究结果表明，信息化程度的提高可以显著提高柑橘产业的生产效率和经济效益。
（3）农业工程领域
在农业工程领域，农业机械自动化和信息化的发展对提高农业信息资源配置效率起到了重要作用。针对不同农业机械的配置问题，许阳等人以山东省的玉米种植为研究对象，在农业工程领域，农业机械自动化和信息化的发展对提高农业信息资源配置效率起到了重要作用。针对不同农业机械的配置问题，许阳等人以山东省的玉米种植为研究对象，进行了农业机械自动化配置的研究，提出了基于玉米种植机械需求量的农机配置模型，为农业机械自动化配置提供了理论支持和实践应用。
在农业信息化领域，陈宇等人以山东省济南市为研究对象，研究了农业信息化建设的现状与问题，并提出了一系列针对性的建议，以促进济南市农业信息化水平的提高。
在农业资源环境评价方面，王永松等人以山东省莱芜市为研究对象，对莱芜市土地资源利用现状进行了评价，并结合GIS技术进行了土地资源评价与监测，为莱芜市土地资源合理利用提供了科学依据。
在农业信息资源配置效率方面，程岚等人以河南省为研究对象，分析了河南省农业信息资源的利用状况，并提出了提高农业信息资源配置效率的策略和对策，为农业信息化建设提供了重要参考。
马力等人以农村信息化为研究对象，探讨了信息化对农村社会经济发展的促进作用，并提出了进一步推进农村信息化的策略和措施。同时，谷超等人则从农业信息资源配置效率的角度，研究了农村信息化的发展对农业信息资源配置效率的影响，为农业信息化和农村信息化的互动发展提供了研究基础。
总体来看，国内的农业信息资源配置研究已经取得了一定的进展和成果，涵盖了农业机械自动化、农业信息化、农业资源环境评价等多个方面，同时也探讨了农村信息化和农业信息资源配置效率的互动关系。这些研究对于促进我国农业信息化建设和提高农业信息资源配置效率具有重要的理论和实践意义。
1.3.2 国外研究现状
随着信息技术的发展和应用，农业信息资源的配置在国外也备受关注。在国外，农业信息资源配置研究主要集中在以下几个方面：
1、农业信息资源配置的理论研究。国外学者通过探讨农业信息资源配置的理论框架和方法，提出了一系列适用于不同国家和地区的理论模型，以指导实际工作的开展。比如，美国密歇根大学的Andrzejewski等人研究了农业信息资源的知识管理问题，提出了一种以知识管理为核心的农业信息资源配置模型，为农业信息资源配置提供了新的思路和方法。
2、农业信息资源的共享与整合研究。信息资源的共享和整合对于提高信息利用效率和降低信息成本具有重要作用，国外学者也在这一领域进行了深入研究。比如，荷兰瓦赫宁根大学的Zwetsloot等人通过调查分析了荷兰农业信息资源的现状和问题，提出了一种基于Web服务的农业信息资源整合框架，该框架可以实现不同机构间农业信息资源的共享和整合，提高信息资源的利用效率。
3、农业信息资源的应用研究。在农业信息资源配置的实际应用方面，国外学者也进行了一系列研究。比如，澳大利亚新南威尔士大学的Cocklin等人对澳大利亚农业信息资源的应用进行了调查和分析，发现农业信息资源的应用可以提高农业生产效率和经济效益，从而提高农民的收入和生活质量。
4、农业信息资源管理与服务研究。农业信息资源管理与服务是农业信息化建设的重要组成部分，国外学者也在这一领域进行了深入研究。比如，加拿大渥太华大学的Harder等人研究了农业信息资源管理与服务的关键技术，提出了一种基于云计算和物联网技术的农业信息资源管理与服务系统，为农业信息化建设提供了新的思路和方法。
此外，国外的一些发达国家也在农业信息资源配置方面进行了大量研究和应用。例如，美国的“农业信息化计划”提供了各种类型的信息和服务，如土壤测试、作物诊断和营养管理、环境监测等，以提高农业生产效率和可持续性。加拿大的农业信息资源配置主要关注气候、水文和土地利用，以支持农业生产和环境管理。欧盟也在农业信息资源配置方面进行了广泛的研究和应用，其中包括利用卫星遥感技术实现精准农业、建立数字农业平台等。
总之，国外在农业信息资源配置方面积累了大量的研究和实践经验，通过应用先进的技术和方法，取得了显著的成效。这些研究成果和经验为我国在农业信息化和数字化转型方面提供了借鉴和启示，也为我国农业信息资源配置研究提供了广阔的视野和发展方向。
第二章 相关概念与理论基础
2.1 相关概念的界定
2.1.1 信息资源的含义
信息资源是指可以被收集、处理、存储、组织、检索和利用的信息，包括但不限于文字、数字、图像、音频、视频等形式的信息。这些信息可以来自各种来源，例如人类知识、经验、文化遗产、科学技术、社会活动和各种媒介。信息资源在现代社会中具有重要意义，它们为人们提供了获取和利用信息的手段，促进了知识的传播和共享，对于人们的生产生活都具有不可替代的作用。
信息资源的概念是信息学、图书情报学等领域的基础概念之一，也是信息社会发展的重要基础之一。在信息时代，信息资源的获取、处理、利用等能力已经成为衡量国家、企业、个人信息化程度的重要指标之一。因此，信息资源的管理、保护和利用成为了信息社会发展的关键问题之一。
2.1.2 农业信息资源的含义
农业信息资源是指在农业生产、科学研究、经济管理等方面涉及的各种信息资源，包括但不限于农业科技信息、农业市场信息、农业生产信息、农村经济信息和农业环保信息等。这些信息资源是农业生产、经营、管理等活动的重要基础，也是促进农业现代化和可持续发展的重要支撑。
农业科技信息资源包括农业科学研究成果、新品种、新技术、新工艺、农业标准、农业政策、农业信息化应用等信息。这些信息对于农业科技创新和发展、提高农业生产效率和经济效益等方面具有重要的作用。
农业市场信息资源包括农产品价格、供求关系、市场流通、市场预测、贸易信息、市场营销等信息。这些信息对于农产品市场化、规模化生产和经济效益提高等方面具有重要的作用。
农业生产信息资源包括土地利用、耕作制度、作物品种、肥料、农药、畜禽养殖、渔业信息等信息。这些信息对于农业生产管理、技术创新和现代化发展等方面具有重要的作用。
农村经济信息资源包括农村人口、劳动力、收入、支出、社会保障、贫困信息等信息。这些信息对于农村经济发展、农民增收、社会稳定等方面具有重要的作用。
农业环保信息资源包括水、土、气等资源的保护和治理、农业污染治理、生态保护等信息。这些信息对于保障生态环境、实现可持续发展和农村生态文明建设等方面具有重要的作用。
因此，农业信息资源的整合、共享和开放是农业信息化和现代化发展的重要任务，也是提高农业生产效率和经济效益的必要途径。同时，保护农业信息资源的安全性和有效性也是信息化时代农业发展的重要议题。
2.1.3 信息资源配置的含义
信息资源配置是指对各类信息资源进行合理分配和利用的过程，以达到最优化的目标。在信息化时代，信息资源已经成为企业、组织和个人实现发展和竞争优势的重要资产。因此，信息资源配置的有效性对于实现组织的战略目标、提高经济效益和竞争力具有至关重要的作用。
信息资源配置涉及多个方面，包括信息资源的采集、加工、存储、传输、共享和安全保障等环节。在这个过程中，需要考虑信息资源的种类、质量、价值、需求、利用效果等因素，以制定相应的配置策略和方案。
在信息资源配置中，关键是要实现信息资源的最大价值和效用，同时避免信息资源的浪费和冗余。这需要根据实际需求，通过对信息资源的整合和协调，使之能够满足组织和个人的不同需求和目标。
总之，信息资源配置是一项复杂的任务，需要在实践中不断地进行优化和改进。只有实现信息资源的高效配置，才能有效地支持组织的决策、创新和发展，推动信息化时代的经济社会进步。
2.1.4 信息资源配置效率
信息资源配置效率是指在实现信息资源最大价值和效用的前提下，以最小的资源成本和时间成本为代价，实现信息资源的有效配置和利用的能力。它是衡量信息资源配置效果的重要指标之一。
在信息资源配置中，资源的成本包括采集、加工、存储、传输、共享和安全保障等方面的费用。时间成本则是指信息资源配置的完成时间和使用期限。信息资源配置效率的高低，取决于资源的成本和时间成本与信息资源配置的效果之间的平衡。
提高信息资源配置效率的关键是进行全面和准确的需求分析，根据不同的需求和目标制定合适的信息资源配置方案。同时，可以采用技术手段和管理方法来优化信息资源的采集、加工、存储、传输和共享过程，提高信息资源利用的效率。
总之，信息资源配置效率是实现信息资源最大价值和效用的基础和前提，是保证信息资源配置成功的重要保障。只有在信息资源配置过程中不断地优化和改进，才能实现信息资源的高效利用和管理。
2.1.5 农业信息资源配置效率
农业信息资源配置效率是指在农业生产、管理和决策过程中，以最小的资源成本和时间成本为代价，实现农业信息资源的有效配置和利用的能力。它是衡量农业信息化进程中信息资源配置效果的重要指标之一。
在农业信息资源配置中，资源的成本包括农业信息资源的采集、整合、存储、传输、共享和安全保障等方面的费用。时间成本则是指农业信息资源配置的完成时间和使用期限。农业信息资源配置效率的高低，取决于资源的成本和时间成本与农业信息资源配置的效果之间的平衡。
提高农业信息资源配置效率的关键是进行全面和准确的需求分析，根据不同的需求和目标制定合适的农业信息资源配置方案。同时，可以采用先进的信息技术和管理方法来优化农业信息资源的采集、整合、存储、传输和共享过程，提高农业信息资源利用的效率。
总之，农业信息资源配置效率是农业信息化进程中实现农业信息资源最大价值和效用的基础和前提，是保证农业信息化成功的重要保障。只有在农业信息资源配置过程中不断地优化和改进，才能实现农业信息资源的高效利用和管理，推动农业现代化进程。
2.2 理论基础
2.2.1 资源配置理论
资源配置理论是指根据资源配置的目标和条件，通过分析资源的特性和作用，制定合理的资源配置方案，以达到最优化的资源利用效果的学科理论。它是资源经济学的重要组成部分。
资源配置理论主要包括资源配置的基本原则和方法。资源配置的基本原则包括资源有效配置、优先配置和公平配置等原则。资源有效配置是指通过合理的资源配置方案，实现资源的最大效用和最大价值；优先配置是指在资源配置过程中，优先满足生产要求和社会需要；公平配置是指在资源配置中要考虑各方面的利益平衡和公正性。
资源配置的方法包括需求分析、资源评价、资源配置方案制定和实施等环节。其中，需求分析是资源配置的前提，要全面深入地了解资源需求和目标；资源评价是评估资源价值和效用的过程，有利于制定合理的资源配置方案；资源配置方案制定是根据资源的特点和作用，确定资源配置的方式和策略；资源配置实施是将资源配置方案转化为实际行动的过程，要求对资源配置方案进行有效的监督和管理。
总之，资源配置理论是指在资源的有限性条件下，通过科学合理的资源配置方案，实现最优化的资源利用效果的学科理论。它为资源经济学的发展提供了理论支持和实践指导，是实现资源可持续发展的重要保障。
2.2.2 信息化理论
信息化理论是研究信息技术与社会、经济、文化等各领域的交互关系的理论。它主要包括信息技术理论、信息管理理论、信息社会理论和信息经济学理论等多个方面的研究。
（1）信息技术理论：信息技术是信息化理论的基础。它主要包括计算机技术、网络技术、通信技术、数据库技术等方面的理论。信息技术的发展为信息化提供了重要的技术支撑和基础。信息技术的发展已经从计算机和通信技术向数据挖掘、人工智能等方面拓展，这些新的技术为信息化的进一步发展提供了新的契机。
（2）信息管理理论：信息化管理理论主要研究如何在信息化背景下进行管理。它包括信息化战略、信息系统规划、信息化项目管理、信息安全管理等方面的理论，以及如何利用信息技术改善管理效率和管理质量等方面的研究。信息化管理理论的研究可以为企业、组织等提供指导和支持，使其更好地应对信息化带来的变化和挑战。
（3）信息社会理论：信息社会理论研究信息化对于社会、经济、文化、政治等方面的影响。它探讨信息化如何影响社会结构、组织形式、价值观念、生活方式等方面的变化，以及如何应对这些变化。信息社会理论的研究可以为政策制定者提供参考，帮助他们制定更加适应信息化时代的政策。
（4）信息经济学理论：信息经济学理论研究信息在经济中的作用和影响。它研究信息的价值、信息市场、信息不对称等问题，以及信息化对于经济增长、企业竞争力、市场结构等方面的影响。信息经济学理论的研究可以为企业提供指导，帮助它们更好地利用信息化手段提高经济效益。
综上所述，信息化理论是多个方面的研究，包括信息技术、管理、社会、经济等方面的研究。它是一个多学科、综合性的理论体系，可以为人们更好地理解信息技术与各个领域的交互关系提供理论支持。
2.2.3 公共物品理论
公共物品理论是经济学中的一种理论，主要用于分析公共物品的供给和需求。公共物品指那些非竞争性和非排他性的物品，即所有人都能够享用，一个人的使用不会影响其他人的使用。公共物品的特征决定了它们不同于私人物品，因此需要特殊的供给机制。公共物品理论主要研究以下几个方面：
（1）公共物品的特征：公共物品具有非竞争性和非排他性的特征。非竞争性意味着一个人的使用不会影响其他人的使用；非排他性意味着公共物品不易被私有化，即任何人都可以免费使用。
（2）公共物品的供给：公共物品的供给存在困难，因为供应商难以从使用者那里获取报酬，而没有报酬则缺乏供给动力。这种现象被称为“自由骑车”问题，即人们会借助别人的付出而获得好处，而不必承担相应的费用。
（3）公共物品的需求：由于公共物品的非竞争性和非排他性特征，个人对公共物品的需求存在外部性，即他人的使用会影响自己的利益，从而导致公共物品的低需求。
（4）公共物品的提供方式：由于公共物品的供给存在困难，政府往往需要通过税收等方式来提供公共物品，以保障公共利益。政府提供公共物品的成本通常是由所有纳税人来承担，因此需要考虑公共物品的成本效益性。
综上所述，公共物品理论是研究公共物品供给和需求的经济学理论。由于公共物品的特殊性质，它们的供给存在困难，因此需要特殊的供给机制。政府往往需要通过税收等方式来提供公共物品，以保障公共利益。公共物品理论对于公共政策的制定和实施具有重要的指导作用。
2.2.4 均衡与非均衡理论
均衡与非均衡理论是经济学中的两个基本理论范畴，用于研究市场和经济体的运行情况。简单来说，均衡理论研究市场经济在供求关系下的平衡状态，而非均衡理论则研究市场经济中的不平衡和不稳定状态。
均衡理论研究市场经济在供求关系下的平衡状态，即市场的价格和数量达到稳定状态。均衡理论主要包括需求和供给理论，价格理论以及一般均衡理论等。需求和供给理论研究市场上买卖双方的行为，分析市场供求关系的变化对市场价格和数量的影响；价格理论研究价格的形成原因和价格变动的规律；一般均衡理论则研究各种市场的相互关系和相互作用，探究市场经济中的资源配置问题。
非均衡理论研究市场经济中的不平衡和不稳定状态，即市场的价格和数量不能达到稳定状态。非均衡理论主要包括不完全竞争理论、不确定性理论、动态理论等。不完全竞争理论研究市场上企业之间的相互作用和市场力量的分配问题；不确定性理论研究市场经济中风险和不确定性对经济体的影响；动态理论研究市场经济中随时间变化的经济体运行状态和变化趋势。
综上所述，均衡和非均衡理论是经济学中两个基本的理论范畴。均衡理论研究市场经济中的平衡状态，强调市场自我调节的能力，而非均衡理论则更加关注市场的不平衡和不稳定状态，强调市场中存在的动态调整过程。这两个理论的研究对于理解市场经济的运行规律，制定有效的经济政策具有重要的指导意义。
2.2.5 农业信息资源公共投入配置理论
农业信息资源公共投入配置理论主要研究如何进行合理的资源配置和公共投入，以提高农业信息化水平和农业生产效益。
该理论的核心思想是政府应该通过投入公共资金，建立信息化平台，提高农业信息资源的共享和利用率，促进农业信息化的发展和推广。其中，资源配置是该理论的重要组成部分。资源配置主要涉及农业信息资源的获取、整合、开发和共享等方面，要实现资源配置的有效性和公平性，需要考虑农业生产的实际需求和现有资源的利用情况，以及农民和政府之间的关系等因素。农业信息资源公共投入配置理论主要包括以下几个方面：
（1）政府投入：政府应该加大对农业信息化的投入，建立健全的农业信息化体系和技术支持体系，提供优质的农业信息服务，促进信息共享和利用。政府的投入可以分为硬件投入和软件投入两个方面，硬件投入主要包括建设信息化设施和平台，软件投入主要包括信息化技术研发和推广等。
（2）农民投入：农民是农业信息化的主要受益者，也应该参与到信息化建设中来。政府应该加强对农民的培训和教育，提高他们的信息素养，鼓励他们积极参与到农业信息化建设中来。
（3）农业信息资源整合与共享：政府应该积极推进农业信息资源的整合和共享，建立农业信息资源库，实现信息的共享和流通。同时，政府也应该加强对农业信息的监管，保护农民和农业信息的合法权益。
（4）评估和调整：政府应该对农业信息化建设进行评估和调整，及时发现问题和不足，采取相应的措施加以解决。
综上所述，农业信息资源公共投入配置理论是研究农业信息化建设的理论框架，其核心思想是政府应该加大对农业信息化的投入，建立健全的农业信息化体系，提高农民的信息素养，实现农业信息资源的整合和共享，以提高农业信息化水平和农业生产效益。
第三章 济南市农业信息资源配置现状
3.1 基础设施配置现状
3.1.1 农村广播、电视网建设情况
改革开放以来，广播影视建设日新月异，专业化、规模化、数字化水平不断提升，信息传播方式更加丰富，公共服务职能全面拓展。2000年“天上一颗星，地上一张网，广播电视并举，卫星地面结合，有线无线互补”遍布城乡的现代广播电视传输格局基本形成。2012年农村广播电视由“村村通”向“户户通”延伸，实现了城乡广播电视公共服务全覆盖。2016年推出《山东省推进三网融合实施方案》，全面推进有线、无线、卫星融合的广电数据网发展，数字化工程、村村通工程走在全国前列。2017年全省在播公共广播节目套数161套，广播综合覆盖率达99.1%，比1978年提高26.1个百分点。拥有在播公共电视节目套数224套，电视人口覆盖率达98.9%，比1978年提高55.2个百分点。城市电影产业展现良好发展态势，农村公益电影放映服务标准化全面落实，全省新增影院71家，银幕400块，建设运营的数字影院477家、银幕2712块。
济南市农村广播、电视网建设在过去几年取得了较为明显的进展。目前，济南市已建立了广播电视台农村频道，覆盖全市20个县（市、区）的农村地区。数字化建设方面，济南市已建成了16个县级数字化广播发射站和318个乡镇级数字化广播发射站，光纤接入村庄数量达到了2.4万个，电视智能化覆盖率达到了95%。
济南市广播电视“村村通”工程、户户通工程是济南市政府推动的一项重要工程，旨在实现全市农村广播电视全覆盖，让每个农村家庭都能享受到现代化信息服务。
截至2021年底，“村村通”工程已在全市20个县（市、区）的农村地区建立了广播电视台农村频道，涵盖了2,358个行政村和1,297个自然村，同时在全市范围内建设了16个县级数字化广播发射站和318个乡镇级数字化广播发射站，实现了农村广播电视全覆盖。
在“户户通”工程方面，济南市在全市范围内推广了数字电视机顶盒普及工程，通过发放补贴等方式，推广智能电视机、数字电视机顶盒等数字化设备，在全市范围内提高了电视智能化覆盖率，截至2021年底，济南市数字电视智能化普及率已经达到了95%。
此外，济南市还加强了农村广播电视网建设和维护，加强广播电视节目制作和传播能力，推广移动多媒体广播电视，提升了广播电视服务质量和水平。
总的来说，济南市广播电视“村村通”工程、户户通工程建设取得了显著成效，为全市农村居民提供了全面、多元、便捷的信息和文化服务，促进了城乡信息化和文化交流的深入发展。然而，仍存在一些挑战。由于地形和气候等因素的影响，仍有部分农村地区的广播、电视覆盖不够广泛，需要进一步完善。数字化建设和智能化建设需要不断更新和升级，以满足不断增长的信息化需求。
3.1.2 农村固话和移动电话建设情况
济南市积极推进农村固话建设，力争实现农村固话全覆盖。近年来，济南市加大对农村固话建设的投入力度，修建了大量的农村通讯线路和设施，使农村固话网络覆盖范围不断扩大，通讯质量得到了明显提高。济南市移动电话的普及率较高，各大运营商在市区和乡镇地区的移动信号覆盖比较稳定。同时，济南市积极推动移动宽带建设，为农村地区提供移动宽带网络覆盖，加速数字化进程。
从表3.1中可以看出，济南市的农村固话总量和普及率在逐年增长。截至2021年，农村固话总量已经达到172,820，农村固话普及率也提高到了65.00%。这表明济南市在农村固话建设方面取得了一定的进展，但仍然存在一定的差距。可以看到，农村固话普及率相较于移动电话普及率还有较大的提升空间。
同时，移动电话用户总量也在逐年增加，移动电话普及率也在逐年提高。这反映出济南市的移动电话网络建设和普及工作也在不断推进中。
总体来说，济南市在通讯网络建设方面已经取得了一定的成绩，但还需要进一步加大投入力度，不断完善和提高通讯网络覆盖范围和质量，加速农村数字化进程。
3.1.3 互联网建设情况
济南市一直在积极推进农村宽带网络建设，以提高农村地区的信息化水平和经济发展能力。自2017年以来，济南市相继实施了多项农村宽带网络建设项目，包括建设农村光纤网络、农村宽带无线接入等。同时，政府还加强了对农村宽带网络的监管和管理，推广智能化的信息技术，提高了网络运营的效率和服务水平。通过这些努力，济南市的农村地区宽带接入率和网络速度得到了明显提升，为农民提供了更加便利的信息服务，也为农村经济的发展注入了新的动力。
根据济南市的官方数据和媒体公布的信息，截至2021年底，济南市农村宽带网络接入率已经达到了96%，比2017年提高了近50个百分点。同时，济南市还投入了大量的资金和人力，建设了一批覆盖农村地区的光纤宽带网络和4G无线网络，全市已经有20多个乡镇实现了光纤到户的覆盖。此外，济南市还积极推进5G网络建设，预计未来几年内将会在农村地区实现全面覆盖。这些措施和进展，有效地提升了济南市农村地区的信息化水平和经济发展能力。
从表3.2中可以看出，济南市各县（市、区）农村宽带网络接入率总体上呈现逐年提高的趋势，且接入率差距也在逐年缩小。其中，市中区一直是各区域中接入率最高的，2021年达到了99.8%。商河县虽然在接入率上仍然是最低的，但也从2018年的75.1%提升到了2021年的92.1%，增幅但也从2018年的75.1%提升到了2021年的92.1%，增幅很明显，这是因为济南市政府在近年来加大了对农村宽带网络建设的投入和推广力度，特别是在2020年以来，受新冠疫情影响，远程办公、在线教育、网上购物等需求增长迅速，推动了农村宽带网络接入率的提升。同时，济南市政府也采取了一系列的措施，如加强宽带网络设施建设、鼓励电信企业加大投资、推进宽带网络覆盖、提高农民网络素质、发展“互联网+农业”等，不断完善农村宽带网络建设。可以看出这些措施的效果，从表格数据中也可以看出济南市各县（市、区）的农村宽带网络接入率均有所提升，其中2018年到2021年的增幅最大的是昌乐县，增长了40.6个百分点，其他县（市、区）的增幅也在20个百分点以上，这充分说明了政府的措施取得了显著的效果。
3.2 农业信息服务平台建设情况
济南市在农业信息服务平台建设方面取得了一定的进展。该市致力于加强农业信息化建设和促进农业现代化发展，不断推动农业信息服务平台的建设和发展，提升了农业信息化水平，为农村地区提供更加便捷的服务。
济南市已经开展了多项农业信息服务平台的建设工作。例如，开通了济南市农业农村局网站，提供济南市农业农村政策法规、资讯、服务等方面的信息。济南农产品信息网，提供济南市农产品价格行情、交易信息、物流等服务。济南农业农村信息公众号，是济南市农业农村局下属的官方公众号，致力于传递济南市农业农村信息动态，提供政策解读、技术推广、科普宣传等方面的服务。这些平台不仅为农民提供了更多的信息，还为农产品的生产、流通和销售提供了更好的保障。
除此之外，济南市还开通了12316“三农”热线，旨在为广大农村居民提供全方位、多领域的服务。该热线可以为农民提供诸如农业技术咨询、农业政策解读、农业保险咨询、农村金融服务等方面的服务。通过拨打该热线电话，农民可以咨询农业技术方面的问题，如肥料使用、种植技术、防疫等问题；也可以咨询农业政策方面的问题，如政策解读、政策申请、农业补贴等问题。此外，该热线还提供了保险咨询、金融服务等方面的服务，方便农民了解相关信息。同时，该热线还设有投诉举报功能，农民可以通过该热线举报违法行为，如非法狩猎、捕捞、盗采等违法行为，也可以举报涉及农村环境污染、乡镇干部腐败等问题。这些举报将会得到相应的处理和反馈，保障了农民的合法权益。
济南市加强了农业信息化技术的应用，通过建设信息化技术济南市加强了农业信息化技术的应用，通过建设信息化技术平台，实现了信息资源共享和交互，提升了信息化应用效益，同时还对农村信息员进行培训，提高他们的信息化水平，推进了农村信息化建设。这些举措有助于将信息技术应用于农业生产、农村发展和服务民生，提高农业现代化水平。
在信息技术平台建设方面，济南市采用了多种技术手段，如云计算、大数据、物联网等，构建了农业信息化平台和农村信息化平台。通过平台的建设和运营，实现了农业信息化资源的共享和交流，让农民和农业企业能够更加方便地获取和利用信息，促进了农业现代化发展。同时，为了提高信息化水平，济南市还开展了农村信息员培训，使他们能够更好地服务于农民和农业企业，推进信息化建设。
在农村电商方面，济南市积极推动电商在农村地区的普及。通过对电商平台的建设和维护，促进了农产品的线上销售。同时，市场监管部门也加强了对电商平台的监管，保障了农民的权益。这些举措有助于打通农村电商销售渠道，提高农产品的销售和利润。
总的来说，济南市在农业信息化建设方面已经取得了一定的成绩，但仍需进一步加强建设和管理，为农民提供更加优质的服务，推动农业现代化发展。通过不断推进信息技术的应用，加强农业信息服务平台的建设和发展，济南市将会为农民和农业企业提供更好的服务，实现农业现代化的可持续发展。
3.3 农业信息服务人员情况
农业信息服务人员了解农业生产的需求和资源配置情况，可以提供科学、合理的决策建议，指导农民科学种植，合理使用土地、水资源等农业生产要素，从而提高资源利用效率，优化农业资源配置。所以对于济南市市人口结构与受教育程度进行分析，可以帮助农业信息资 源配置效率的提高。以下数据是济南市2020—2021年国民经济和社会发展统计公报公示，年末全市各教育单位培养情况如表3.4所示。可以看到，济南市农村居民市大部分人受教育程度处于初中、高中、普通高等学校教育程度的人占少数，研究生培养数量更少。
强化乡村人才支撑是当前乡村振兴的关键所在。为此，济南市将乡村人才振兴纳入党委人才工作总体部署，制定出支持各类人才返乡入乡助力乡村振兴的政策措施。同时，济南市将深化“互联网＋人才服务”重点改革，大力实施济南高校人才直通车项目，组建乡村振兴服务联盟，并举办济南市年乡村振兴创业大赛。此外，市政府还将加大科技特派员扶持力度，推广新型职业农民职称制度，推进乡村人才分类评价，并用好用活乡村好青年队伍，加强产业扶持和政治培养力度。
除此之外该市开展了一系列培养农业信息人才的举措，例如：建立了农村信息员培训制度，培训农村信息员，提高他们的信息化水平，推广农业信息服务知识和技能。加强高校与企业合作，推进人才培养和科技创新。济南市农业信息化中心与济南科技学院合作，建立了农业信息化实验室，为学生提供实践和研究平台，培养具有农业信息化技能的人才。积极推进“互联网+农业”模式，鼓励创新创业，培养更多的农业信息人才。济南市政府鼓励大学生和科技人员到农村创业，提供资金支持和政策扶持，培养一批农业信息化的专业人才。定期组织开展农业信息化知识培训，提高农业从业人员的信息化水平。例如，定期举办关于农业信息化应用、农业互联网+等方面的培训班和研讨会。总之，济南市在农业信息人才培养方面采取了多项措施，取得了一定的成绩，为农业信息服务提供了更多的人才支持。
第四章 济南市农业信息资源效率评价
研究农业信息资源利用效率问题时，通常有两种分析方法：非参数分析法（Data Envelopment Analysis，DEA）和有参数分析法（Stochastic Frontier Approach，SFA）。这两种方法各有优劣。参数分析法（SFA）在处理多种投入对应一种产出的效率问题时有较大优势。然而，农业信息资源配置效率问题一般需要解决多种投入和多种产出的对应关系，因此不适合简单使用参数分析法进行测算。相比之下，DEA不需要预先设定具体的生产函数，也不需要事先选择一个合适的生产函数来解决复杂问题。直接将农业信息资源配置决策主体的产出和投入数据应用到DEA模型中，可以测算出决策单元间的相对效率值，消除了很多主观因素的不良影响。为了深入了解济南市的农业信息资源配置效率水平，本文采用非参数的DEA方法对配置效率进行评价。DEA方法直接利用各决策主体的信息资源投入和产出数据，可以得到各决策单元的相对效率。
4.1 DEA模型简介
DEA（Data Envelopment Analysis）模型是一种常用的效率评价方法，可以用来评估各种类型的单位（例如企业、政府机构、医院等）在使用多个输入因素（例如资金、人力、设备等）生产多个输出产品（例如商品、服务等）方面的效率。这种方法能够考虑到不同单位的差异性和复杂性，并且不需要预先指定权重或者指定某个特定的效率函数形式。因此，它在实践中得到了广泛的应用。
DEA模型的核心思想是将所有的单位转化为一个共同的效率前沿面，然后通过计算每个单位到前沿面的距离来度量各单位的效率。具体来说，DEA模型通过线性规划的方法确定每个单位所使用的各种输入因素的最优组合，并将其与其他单位进行比较。这个模型可以考虑到多个输入和输出因素，因此可以在不同的情况下选择不同的模型进行评价。
假设存在 n 个决策单元，每个决策单元有 s 种不同的输出和 m 种不同的输入，第i种输入与第j个决策单元的投入量可以用Xij表示，第r种输出与第 j 个决策单元的产出量可以用Yij表示，则基本投入导向型的 DEA 分析模型（CCR）为：
规模报酬不变的情况下，只有CCR模型能计算各决策单元的综合效率（TE）。决策单元的规模报酬情况可以用λ的大小表示。当k=∑nj=1λj时，当 k=1时。决策单元的规模报酬不变；如果k>1，决策单元的规模报酬递减；如果k<1，决策单元的规模报酬递增。然而，传统的基本投入导向型DEA分析模型存在一个主要缺陷，即当多个决策单元都具有规模报酬递增时，无法对这些决策单元进行排序或分级。Andersen（1993）提出了超效率SE-DEA模型。相比传统DEA模型，SE-DEA使用不包括被评价决策单元的参考集，即使用其他决策单元的输入输出线性组合来代替被评价决策单元的输入输出，从而评价结果仍可能具有规模报酬递增。同时，SE-DEA可以对所有满足有效生产前沿面的决策单元进行排序或分级。此外，它可以分析冗余变量，以确定在资源利用率高的城市中具有高配置效率的特定资源信息，从而为指导其他城市的资源配置提供更多有效信息。
4.2 农业信息资源配置效率的评价指标体系构建
4.2.1 评价指标体系构建原则
在构建农业信息资源投入产出评价指标体系时，需要考虑以下原则：
（1）综合性原则：该原则要求指标体系应该全面反映农业信息资源配置效率的特征，包括农业信息资源的生产、传播、利用和管理等方面。因此，指标体系需要包含多个指标，以确保评价结果具有全面性和准确性。
（2）重要性原则：该原则要求指标体系中应包含决定农业信息资源配置效率的关键因素，以确保评价结果的可靠性和准确性。因此，在确定指标时需要优先考虑影响因素，以确保评价结果具有实际意义。
（3）可比性原则：该原则要求指标体系应具备可比性，即同一农业信息资源配置效率指标在不同时间、地点、行业之间具有可比性。因此，在指标的选择和设计中需要考虑标准化和统一的度量方法，以确保评价结果具有可比性。
（4）可操作性原则：该原则要求指标体系应具有可操作性，即能够为实际决策提供有用的信息和指导，而非仅仅是一种理论分析工具。因此，在指标的设计和选择中需要考虑指标的实际可操作性，以确保评价结果能够为决策者提供有用的信息和指导。
（5）实用性原则：该原则要求指标体系应具有实用性，即所得到的评价结果能够为农业信息资源配置提供有价值的参考。因此，在指标的设计和选择中需要考虑指标的实际应用性和可行性，以确保评价结果能够为决策者提供有用的参考和指导。
4.2.2 指标选取
DEA方法对决策单元和投入产出指标数量的限制严格，因此需要控制投入产出指标总数。在构建济南市农业信息资源配置效率评价指标时，需要遵循整体性、可行性、科学性、动态性以及简易性原则。指标数量不宜过多，必须具有代表性和典型性，才能全面真实的反映济南市农业信息资源配置效率情况。济南市农业信息化建设的投入指标包括农业农村信息化财政支出额、农业农村信息化社会资本投入、种植业中应用信息技术的播种面积和畜禽养殖中应用信息技术的数量。这些指标具有典型性和代表性，并且与济南市农业信息化建设的投入情况相符，可以作为投入指标参与到济南市农业信息化系统效率的评价研究中。
济南市农业信息资源配置建设的目的是为更好地服务广大农民群众和助力涉农企业发展，其结果将为济南市农民和涉农企业带来许多机会，包括农业增产、农民增收、农业信息化水平提升以及农业信息服务水平提升等。为反映济南市信息资源配置建设投入的产出效果，本研究选取与农业信息资源配置紧密相关的增量指标作为产出指标，包括种植业实现农产品质量安全追溯的农产品产值、畜牧业实现农产品质量安全追溯的畜产品产值和建有电商服务站的行政村数量。济南市农业信息资源配置效率评价的指标体系详见表4.1，数据来源自济南农业农村局农信数据和统计局数据。
为实现高水平的农业信息资源配置效率，资金投入是必不可少的前提和保障。若没有资金的支持，农业信息化的推进将受到阻碍。因此，将农业信息化建设的资金投入作为投入指标是至关重要的。
根据表4.2所示的济南市各区县信息化投入情况，可以看出天桥区和槐荫区的总信息化投入最高，分别达到9610.00万元和4935.00万元，远远高于济南市的平均水平2408.78万元。而低于平均水平的区县有平阴区，钢厂区等8个县市区。
种植业中应用信息技术的播种面积与畜禽养殖中应用信息技术的数量反映着济南市各县农业中应用信息技术情况，如表 4.3 所示。种植业中应用信息技术的播种面积平均值为 38.45 万亩，其中市中区、章丘区、济阳区的应用信息技术的播种面积高于平均值，而理财历城区、槐荫区、平阴县在种植业中应用信息技术播种面积远远低于平均水平，分别为 7.0 万亩、10.0 万米、12.00 万亩；各区县在畜禽养殖中应用信息技术的数量平均值为88.10 万只，其中长清区与历下区应用数量远高于平均值，而平阴县、商河县在畜禽养殖中应用信息技术的数量最低，分别为 1.00 万只、1.60 万只。
南市各区县实现种植业、畜牧业实现农产品质量安全追溯的农产品产值反映了信息资源配置对于农产品产值的作用，如表 4.4 所示。在济南市十二个县中，种植业实现农产品质量安全追溯的农产品产值平均值为 10048.23 万元，潍 ；历城区、莱芜区、长清区、平阴区处于较高水平，分别为 35000.00 万元、24,650.00万元、11,900.00 万元、15,200.00万元，历城区、济阳区、种植业实现农产品质量安全追溯的农产品产值最低，分别为 1206 万元8305 万元，远低于平均水平。济南市畜牧业实现农产品质量安全追溯的畜产品产值平均值为32846.76 万元，槐荫区、钢城区、历下区、实现农产品质量安全追溯的畜产品产值水平最高，分别为 109,972.00 万元、92,000.00万元、56,020.00 万元；其中历城区、平阴区、商河县实现畜产品产值质量安全追溯水平最低，分别为 855万元、355 万元、422 万元。
在农业信息化建设中，建设电商服务站行政村是一个至关重要的环节。它不仅能够发挥信息资源的作用并取得成效，而且在表4.5中有所体现。济南市的电商服务站设置数量平均为232.91个，其中历城区、章丘区、槐荫区的电商服务站数量最高，分别为556个、355个、432个，远超过其他区县。相比之下，市中区和天桥区的电商服务站数量最低，分别只有45个和64个，需要进一步增加。
三项指标反映了实施农业信息资源配置建设后的效果，这些指标包括：种植业实现农产品质量安全追溯的农产品产值、畜牧业实现农产品质量安全追溯的畜产品产值以及建有电商服务站的行政村数量。这些指标与优化农业信息资源配置的目标相关，可用于评估济南市农业信息资源配置的产出指标效率。
4.3 效率评价分析
4.3.1 效率测度
将所选用的投入指标与产出指标数据输入 Deap2.1 软件，以此获得济南市
12 个区县农业信息资源配置效率的评价结果。
2019年济南市的农业信息资源配置平均综合效率为0.6765，这一水平较低。纯技术效率反映了在给定投入前提下各决策单元所能获得的最大产出，平均值为0.764；而规模效率平均值为0.697，反映了各决策单元的投资规模是否合理。
综合效率为1时，表示达到了综合效率生产的前沿面。历下区、钢城区、槐荫区、商河县、市中区、天桥区综合效率值为1，实现了技术有效和规模有效，这被称为农业信息资源配置的DEA有效。这6个区县的综合效率为1且规模报酬处于不变阶段，这表明农业信息资源的投入产出系统已经相对均衡，一定的投入实现了相对有效的产出结果。
非DEA有效地区指纯技术效率和规模效率值均低于1。历城区、长清区、章丘区、济阳区、莱芜区都是非DEA有效地区。根据投入产出规范化的原始数据，安丘市和寿光在农业农村信息化财政支出和社会资本投入方面均高于平均水平，但由于较低的纯技术效率，这些投入不能有效地转化成产出。
没有区县呈现规模报酬递增的情况。历城区、长清区、章丘区、济阳区、莱芜区达到DEA有效，规模报酬不变。总体来看，济南市的规模效率处于较低水平。
4.3.2 冗余分析
如果在BCC模型中，投入指标的松弛变量不为零，那么这意味着对应的投入要素在农业信息资源配置效率方面的作用没有得到充分发挥。根据Deap2.1软件的计算结果，那些能够达到DEA有效或DEA弱有效的区县的投入指标松弛变量都是零，这表明不存在投入过剩的情况，技术效率都已经实现了有效。
根据表4.7反映了济南市非DEA有效的县投入产出指标冗余的情况，从整体来看，投入指标农业农村信息化财政支出额平均值存在 67.33万元的投入冗余，其中历城区、莱芜区、平阴县的农业农村信息化财政支出的冗余偏高，为 101.56万元、350万元、348万元；长清区冗余程度较低，为 7.61万元；在非 DEA有效的区县中，莱芜区、平阴区农业农村信息化财政支出冗余均为零，不存在冗余，农业农村信息化财政资金未浪费。从农业农村信息化社会资本投入额来看平均值存在 30.66 万元的投入冗余，其中历城区和济阳区产生的冗余较高，分别为236.34万元、116.00万元，农业农村信息化社会资本投入额存在较大程度的浪费， 需要更好地统筹安排资金，提高资金使用产生的效益；章丘区、平阴县、平阴县也存在一定程度冗余，分别为 1.00万元、23.82万元、21.53万元；在非 DEA有效的六个县中，长清区农业农村信息化社会资本投入资金未冗余。从种植业中应用信息技术的播种面积来看，济南市平均值存在 85.21 万元的投入冗余，其中历城区、章丘区、济阳区、莱芜区、平阴区产生冗余较高，分别为 52.25 万亩、174.30万亩、99.00万亩、354.62万亩、342.32万亩；其中长清区种植业中应用信息技术播种面积未产生冗余。根据济南市畜禽养殖中应用信息技术投入的数量平均值来看，存在 124.77万只的投入冗余，其中历城区、长清区、莱芜区投入冗余较高，分别为 202.00万只、544.28万只、833.00万只；章丘区、济阳区、平阴县的畜禽养殖中应用信息技术投入的数量也存在一定程度冗余，分别为 23.00万只、2.00万只、23.83万只。
根据表4.7，济南市畜禽养殖业中应用信息技术的投入松弛变量全部不为零，说明该市的农业信息资源利用效率较低，尤其是在畜禽养殖业中应用信息技术的低效利用是其主要原因。相比之下，济南市农业农村信息化财政支出额的投入松弛变量最少，表明其资源利用率较高。
总体而言，济南市超过半数的区县存在投入冗余的情况，且部分区县规模效益呈递减趋势。因此，在济南市农业信息资源的配置投入中，应合理考虑资源配置规模的效益情况，科学调整投入总量。对于存在投入冗余或规模效益递减趋势的区县，应通过科学计算，合理分配信息资源配置投入，并适当减少总量，以提高资源配置效率。对于规模效益不变的区县，则需结合本地农业信息化发展现状，分析其现实需求和发展特点，针对薄弱环节增加合理的投入，避免资源投入的重复、闲置和浪费。
第五章 提高对济南市农业信息资源配置效率的对策建议
通过进行 DEA（数据包络分析）效率分析，可以发现不同地区的资源配置效率情况，并根据松弛变量的冗余分析找出一些盟市的配置效率需要提升。由于不同的投入产出组合对整体信息资源配置效率产生的效果作用不同，因此提出以下几点建议以提高济南各地农业信息资源配置效率。
5.1 优化资源配置结构
为了提高济南市的农业信息资源配置效率，需要优化资源配置结构，合理分配各项投入。首先，应该对农业信息资源的供需状况进行调查，了解资源的分布和利用情况，并确定资源配置方向和重点。根据不同农业产业的特点，合理分配资源，形成资源优化配置结构。这可以包括对各项投入的比例和方式进行优化，如适当提高信息技术投入的比例，加强对农业科技创新的支持，促进农业产业的升级和转型等。同时，也应该注重提高资源利用效率，减少浪费和重复投入，加强监督和评估，确保资源的最大利用价值。
5.2 加强信息技术的应用
加强信息化建设是提高农业生产效率、优化资源配置结构的重要途径。通过推广农业信息化技术，提高信息化应用水平，可以进一步提高农业信息化资源配置效率。因此，济南市应该加强信息化建设，促进农业信息化的发展。可以通过加强信息化基础设施建设、开发农业信息化软件、培训农业信息化人才等方式，推广信息化技术在农业生产、管理、市场营销等方面的应用。同时，也应该注重信息化技术与农业产业的深度融合，根据不同产业的特点，结合实际情况，制定相应的信息化技术应用方案，从而进一步提高农业信息化资源配置效率。
5.3 建立农业信息资源共享平台
为了提高济南市农业信息资源配置效率，可以建立一个农业信息资源共享平台，以促进资源共享和信息交流。该平台可以整合农业信息资源，包括种植、养殖、加工等方面的信息，实现农业生产过程中的信息共享和协同。通过农业信息资源共享平台，不仅可以提高农业生产效率，还可以促进产业链的协调发展，进一步提高农业信息资源配置效率。同时，平台可以提供全方位的农业信息服务，为农民提供实时的市场信息、技术支持、政策解读等，有助于提升农业生产水平。
5.4 提高信息化人才的素质
提高信息化人才的素质对于促进农业信息化和提高信息资源配置效率至关重要。为此，济南市可以采取培训、招聘和引进等措施，以提高信息化人才的素质和数量，并建立人才库以完善农业信息化人才队伍。这将有助于提高农业信息化水平，提高资源配置效率，促进农业可持续发展。
综上所述，通过优化资源配置结构、加强信息技术的应用、建立农业信息资源共享平台以及提高信息化人才的素质等措施，可以有效地提高济南市农业信息资源配置效率，推动济南市农业信息化水平的发展和提高。
第六章 总结
据本文的效率研究结果显示，总体来看，济南市的规模效率较低。超过半数的地区存在投入冗余现象，部分区县表现出规模效益递减趋势，应该适当调整投入与总量，以提高资源配置效率。2019年，济南市的平均综合效率为0.676，属于较低水平。在给定投入的情况下，纯技术效率达到了0.812的平均值，而规模效率平均值为0.697，表明需要合理调整决策单元的投资规模。济南市的畜禽养殖行业在信息技术应用方面存在最多的投入冗余现象，这是农业信息资源利用效率低的主要原因。另一方面，农业农村信息化财政支出的投入冗余最少，济南市在这方面的资源利用率相对较高。该研究的创新点在于将农业与先进的信息化技术相结合，构建了济南市农业信息资源配置效率评价体系，并使用数据包络分析方法对济南市的12个区县进行了精准分析。针对济南市农业信息资源配置效率存在的问题，本文提出了一系列建议，包括加强信息基础设施建设、完善农业信息资源配置的政策制度、加强农业信息化人才队伍建设，以及推进农业信息资源内容的开发利用。这些建议将有助于提高济南市农业信息资源配置的效率，进而促进地方经济的发展。
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附 录
附录A（外文翻译）
原文
Balanced scheduling method of network information resources for cloud storage
Abstract. In the current balanced scheduling process of network communication shared resources, there are some problems, such as long time to complete the resource scheduling, high cost consumption and so on. A balanced scheduling method of cloud storage network information resources is proposed. By constructing the storage model of network communication shared resources, the network communication structure under big data is layered. Feature parameters are extracted and orthogonal weighted constraint balance ratio is introduced to obtain the fitness function of network communication shared resources. Fitness function and convergence factor are used to solve this problem. At the same time, according to the crossover factor and mutation factor, the efficiency of local resource search is improved, and the global optimal search is obtained, so as to complete the balanced scheduling of resources. The experimental results show that this method has shorter completion time and lower cost, and meets the research requirements.
1. Introduction
With the rapid development of network communication technology, the requirements of various industries for the quality of network communication service system are becoming higher and higher. The resource sharing environment with a single mode has been unable to meet the needs of various industries (Rao et al., 2017). As an important part of network communication technology, resource balanced scheduling has become the research focus in various fields. However, there are many problems in the current shared resource balanced scheduling method, such as long scheduling time and high-cost consumption. In view of this situation, how to effectively and reasonably schedule has become an urgent problem to be solved in todays society. At present, the cloud storage resource scheduling method is based on a quantum particle swarm optimisation algorithm (Maghsoudloo et al., 2020). This method analyses the resource scheduling of cloud storage, builds a mathematical model of resource scheduling, gives the objective function and uses a quantum particle swarm optimisation algorithm to solve it. This method can effectively improve the utilisation of resource scheduling, but the completion time in the scheduling process is too long. The resource scheduling method is based on resource weight and maximum resource utilisation. This method analyses the resource, obtains the resource weight ratio and schedules the resource according to the maximum resource utilisation (Zhang et al., 2019). This method can effectively improve the resource utilisation of the whole system, and quickly solve the load balancing problem, but the cost consumption is high in the process of scheduling. Aiming at the above problems, this paper proposes a network information resource balancing scheduling method for cloud storage. The experimental results show that the proposed scheduling method needs less time and cost.
2. Balanced scheduling of network information resources
Cloud storage is a new business computing model, which can allocate computing tasks to a resource pool composed of a large number of computing resources so that users can obtain computing processing resources, storage space and other services according to their own needs. Generally speaking, the essence of cloud storage is a virtual resource pool of self-maintenance and management computing resources, which mainly includes storage service resources, computing resources, bandwidth resources and is usually reflected as a large server cluster (Mishra et al., 2021).
The resource pool can manage and allocate resources through special middleware, so as to provide users with special computing services. Users can apply for resources dynamically according to their own needs to support the operation of the application, and do not need to put too much energy into the allocation and management of consumed resources so that they can focus more on their own business, improve efficiency and reduce work costs at the same time. Therefore, in this mode, users and services can achieve a win win situation (Liu & Lu, 2019). Resource scheduling refers to the allocation of heterogeneous resources in the cloud data centre to multiple cloud application services that do not affect each other, so as to achieve the dual goals of short business completion time and high resource utilisation. Cloud storage is the evolution of grid computing, and its resource scheduling mode can learn from grid computing to a certain extent. However, due to the difference in application environment, their scheduling strategies are not the same. The scheduling goal of grid computing is single, and only the user tasks can be completed in the shortest time (Balajee et al., 2021).
In comparison, cloud storage needs to consider many factors in resource scheduling. First of all, cloud storage provides corresponding services in an on demand mode, so different businesses need to allocate different resources. Second, due to the externality of cloud storage, the cost is also one of the factors to be considered. At present, the resource scheduling technology in a cloud environment is not mature, but cloud service providers have set this problem as the focus of research (Lou & Cai, 2019). The advantages and disadvantages of resource scheduling strategy and algorithm are the direct influence factors of system performance. The scheduling algorithm is a kind of rule that resource allocation follows. Under the guidance of a scheduling algorithm, resource nodes call resources according to a certain order. In the cloud storage environment, we should first clarify the operation requirements and scheduling objectives of the system and select the scheduling algorithm to achieve the best system service performance.
The existing resource scheduling algorithms can be roughly divided into the classical scheduling algorithmthat has the advantages of easy implementation, and the time complexity of the algorithm is relatively low. But generally speaking, the overall performance of the algorithm is not ideal (Jansen et al., 2019). Typical classical scheduling algorithms include first come first service, round-robin scheduling algorithm and so on. The cloud resource scheduling problem of the heuristic scheduling algorithm belongs to NP-hard problem, and it is difficult to find the global optimal solution. In this case, it is often replaced by the local optimal solution, and the heuristic algorithm is to use this idea to find the suboptimal solution to solve the scheduling problem.
3. Realization of balanced scheduling of network information resources
The design and construction of a cloud data centre is a complex, iterative and systematic process. In the case of a prescribed budget, the designer of cloud data centre should make the data centre not only meet the current business needs but also the possible future business needs. The construction of the data centre should follow the conventional core design concept, and be flexible, simple, modular and scalable. These four concepts can make the design of the data centre more efficient, clear and organised, and the flexible concept can ensure that the data centre can always adapt to the new business needs. The simple concept stipulates that the design is easy to be verified and understood: the modular concept can divide a huge and complex project into many small-scale projects, which is easy to manage and control; when the business scale of the data centre increases, the scalable concept enables the parallel expansion of the data centre. The overall design of the data centre needs to balance many factors, such as the balance between the performance and budget constraints of the data centre, and it needs to negotiate with many participants in the whole process. The design of a data centre determines its quality after completion. Comprehensive and detailed design and reasonable evaluation planning are the key steps in the construction of a data centre. Based on the systematic analysis of the index system, the indexes are grouped and arranged according to the form of the target layer and criterion layer, and the relationship between the indexes of the upper layer and the next layer is indicated, as shown in Figure 4.
Cloud storage virtualises all resources. With networkresources, computing, storage and other tasks can be carried out separately. There are many applications of cloud storage, and various resources consumed by various applications are also different. Some applications need high computing resources, such as data processing; some applications need high memory resources, such as microblogs; some applications need high storage resources; the most typical one is cloud storage; some applications consume a lot of resources, such as search engines. Cloud storage faces a large number of users and has a wide geographical distribution. Compared with traditional distributed computing and gridcomputing, all kinds of resources used by cloud storage are also very large and centralised. The design of a datacentre should not only consider the above design concept but also consider the availability, reliability, disaster tolerance and other factors of the whole cloud system. Alarge cloud storage system needs to build multiple cloud data centres, and the overall structure is as shown in Figure 5.
4. Overall structure design of cloud data centre.
In order to balance the load among resource nodes, task a can apply for the same amount of resources as B1 on B3 and release the resources on B1. This process is the dynamic adjustment of resources. After dynamicresource adjustment, the load rate of the B1 node is reduced to 75%, and the load rate of the B1 node rises to 50%, which makes the B1 node no longer load seriously.
If the computing or storage task to be transferredneeds to be synchronized with other nodes (such as the synchronization of the computing resource node and storage resource node), the transfer process also needs the assistance of related nodes, so that the execution of the user application tasks is not affected in the transfer process; if it is only pure data processing or storage, it does not need to cooperate with other nodes, and only needs simple resource adjustment. If some nodes are to be shut down, the tasks are selected one by one from the nodes to be shut down, and non-nodes with the lowest current load rate are selected from the nodes of the same type, and the tasks are transferred. If a task on a node cannot be transferred to other nodes (for example, other nodes cannot meet the resource requirements of this task), it is necessary to further decompose the task, and then transfer it to other nodes several.
5. Analysis of experimental results
In order to verify the scheduling performance of the proposed balance scheduling method based on the ant colony and frog leaping algorithm, an experiment is needed.The experiment is on Windows 10 operating system, the memory is 48g, and the experimental parameters are set as: 50 tasks are set, and they are allocated to 100 resource nodes. In order to compare the performance of the hvraa algorithm designed in this paper, the figure shows the number of physical machines used to deploy virtual machines to physical machines using different algorithms. The abscissa represents the number of virtual machines, and the ordinate represents the number of physical machines used, where Lb is the lower bound of the number of physical machines, LB = Maxi is the heuristic virtual resource allocation algorithm based on mvbpp and ABC is the artificial bee colony algorithm. It can be seen from Figure 8 that this algorithm has better performance than the ABC algorithm, and can quickly solve the optimal virtual machine deployment scheme, so it can obtain better performance when using this algorithm in virtual machine deployment.
The proposed method is compared with the cloud storage resource scheduling method based on the quantum particle swarm optimisation algorithm and the resource scheduling method based on resource weight maximum resource utilisation. The experimental results are shown in Figure 9.
In Figure 9, A is the scheduling method in this paper,B is the resource scheduling method based on the maximum resource utilisation of resource weight and C is the proposed method. In the process of resource balancing scheduling, the scheduling method in this paper needs the longest time to complete. Although the resource balancing scheduling completion time based on the maximum resource weight and resource utilisation is shorter than that of the cloud storage resource scheduling method based on the quantum particle swarm optimisation algorithm, the completion time fluctuates with the increasing number of tasks. Moreover, the proposed balanced scheduling method based on the ant colony algorithm and frog leaping algorithm has the shortest completion time and has been in a relatively stable state. This paper compares the scheduling method with the cloud storage resource scheduling method based on the quantum particle swarm optimisation algorithm and the resource scheduling method based on resource weight maximum resource utilisation. The experimental results are shown in Table 1. In Table 1, R is the number of tasks, the unit is, expressed by G, P is the cost consumption, expressed by m, a is the scheduling method in this paper, and B is based on quantum particle swarm optimisation. C is the resource scheduling method based on the maximum resource utilisation of resource weight.
译文
云环境下网络信息资源的均衡调度方法
摘要：在目前网络通信共享资源的均衡调度过程中，存在完成资源调度时间长、成本消耗高等问题。提出了一种云存储网络信息资源的均衡规划方法。通过构建网络通信共享资源的存储模型，对大数据下的网络通信结构进行分层。提取特征参数，引入正交加权约束平衡比，得到网络通信共享资源的适应度函数。使用适应度函数和收敛因子来解决这个问题。同时，根据交叉因子和变异因子，提高了局部资源搜索的效率，得到了全局最优搜索，从而完成资源的均衡调度。实验结果表明，该方法完成时间短、成本低，符合研究要求。
1、介绍
随着网络通信技术的飞速发展，各行业对网络通信服务系统的质量要求越来越高。单一模式的资源共享环境已经无法满足各个行业的需求。资源均衡调度作为网络通信技术的重要组成部分，已成为各领域的研究热点。然而，目前的共享资源均衡调度方法存在调度时间长、成本消耗高等问题。鉴于这种情况，如何有效、合理地安排日程已成为当今社会亟待解决的问题。目前，云存储资源调度方法基于量子粒子群优化算法。该方法分析了云存储的资源调度，建立了资源调度的数学模型，给出了目标函数，并使用量子粒子群优化算法进行求解。该方法可以有效地提高资源调度的利用率，但调度过程中的完成时间太长。资源调度方法基于资源权重和最大资源利用率。该方法分析资源，获得资源权重比，并根据最大资源利用率调度资源。这种方法可以有效地提高整个系统的资源利用率，并快速解决负载平衡问题，但在调度过程中成本消耗较高。针对上述问题，论文提出了一种用于云存储的网络信息资源平衡调度方法。实验结果表明，所提出的调度方法需要更少的时间和成本。办公自动化系统需求及功能模块设计。
2、网络信息资源的均衡调度
云存储是一种新的商业计算模式，它可以将计算任务分配到由大量计算资源组成的资源池中，以便用户根据自己的需求获得计算处理资源、存储空间和其他服务。一般来说，云存储的本质是一个自维护和管理计算资源的虚拟资源池，主要包括存储服务资源、计算资源、带宽资源，通常体现为一个大型服务器集群。
资源池可以通过专门的中间件来管理和分配资源，从而为用户提供专门的计算服务。用户可以根据自己的需求动态申请资源，以支持应用程序的运行，不需要在消耗资源的分配和管理上投入太多精力，从而可以更加专注于自己的业务，提高效率，同时降低工作成本。因此，在这种模式下，用户和服务可以实现双赢。资源调度是指将云数据中心的异构资源分配给多个互不影响的云应用服务，以实现业务完成时间短和资源利用率高的双重目标。云存储是网格计算的演进，其资源调度模式可以在一定程度上借鉴网格计算。然而，由于应用环境的差异，它们的调度策略并不相同。网格计算的调度目标是单一的，只有用户任务才能在最短的时间内完成。
相比之下，云存储在资源调度中需要考虑许多因素。首先，云存储以随需应变的模式提供相应的服务，因此不同的业务需要分配不同的资源。其次，由于云存储的外部性，成本也是需要考虑的因素之一。目前，云环境下的资源调度技术还不成熟，但云服务提供商已经将这一问题作为研究的重点。资源调度策略和算法的优缺点是影响系统性能的直接因素。调度算法是资源分配所遵循的一种规则。在调度算法的指导下，资源节点按照一定的顺序调用资源。在云存储环境中，我们应该首先明确系统的运行要求和调度目标，并选择调度算法，以实现最佳的系统服务性能。
现有的资源调度算法大致可以分为经典调度算法，该算法具有易于实现的优点，并且算法的时间复杂度相对较低。但总体而言，该算法的整体性能并不理想。典型的经典调度算法包括先到先服务、循环调度算法等。启发式调度算法的云资源调度问题属于难问题，很难找到全局最优解。在这种情况下，它经常被局部最优解所取代，启发式算法就是利用这种思想找到次优解来解决调度问题。
3、实现网络信息资源的均衡调度
云数据中心的设计和建设是一个复杂、反复和系统的过程。在规定预算的情况下，云数据中心的设计者应使数据中心不仅满足当前的业务需求，而且满足未来可能的业务需求。数据中心的建设应遵循传统的核心设计理念，做到灵活、简单、模块化和可扩展。这四个概念可以使数据中心的设计更加高效、清晰和有组织，灵活的概念可以确保数据中心始终能够适应新的业务需求。简单概念规定设计易于验证和理解：模块化概念可以将一个庞大而复杂的项目划分为许多小规模的项目，易于管理和控制；当数据中心的业务规模增加时，可扩展的概念使数据中心能够并行扩展。数据中心的整体设计需要平衡许多因素，例如数据中心的性能和预算限制之间的平衡，并且需要在整个过程中与许多参与者进行谈判。数据中心的设计决定了其建成后的质量。全面详细的设计和合理的评估规划是数据中心建设的关键步骤。在对指标体系进行系统分析的基础上，按照目标层和标准层的形式对指标进行分组和排列，并指出上层和下层指标之间的关系。
云存储可虚拟化所有资源。有了网络资源，计算、存储和其他任务可以单独执行。云存储的应用程序很多，各种应用程序消耗的各种资源也不尽相同。一些应用程序需要高计算资源，例如数据处理；一些应用程序需要高内存资源，例如微博；一些应用程序需要高存储资源；最典型的是云存储；一些应用程序会消耗大量资源，例如搜索引擎。云存储面临着大量的用户，并且具有广泛的地理分布。与传统的分布式计算和网格计算相比，云存储使用的各种资源也非常庞大和集中。数据中心的设计不仅要考虑上述设计理念，还要考虑整个云系统的可用性、可靠性、容灾性等因素。大型云存储系统需要建立多个云数据中心。
4、云数据中心的总体结构设计
为了平衡资源节点之间的负载，任务a可以在B3上申请与B1相同数量的资源，并释放B1上的资源。这个过程就是资源的动态调整。经过动态资源调整，B1节点的负载率降低到75%，B1节点负载率上升到50%，这使得B1节点不再严重负载。如果要转移的计算或存储任务需要与其他节点同步（例如计算资源节点和存储资源节点的同步），则转移过程也需要相关节点的协助，从而在转移过程中不影响用户应用任务的执行；如果只是单纯的数据处理或存储，则不需要与其他节点协作，只需要简单的资源调整。如果要关闭某些节点，则从要关闭的节点中逐个选择任务，从相同类型的节点中选择当前负载率最低的非节点，并转移任务。如果一个节点上的任务无法转移到其他节点（例如，其他节点无法满足该任务的资源需求），则需要进一步分解该任务，然后将其转移到其他几个节点。
5、实验结果分析
为了验证所提出的基于蚁群和蛙跳算法的平衡调度方法的调度性能，在Windows10操作系统上进行了实验，内存为48g，实验参数设置为：设置50个任务，分配给100个资源节点。为了比较本文设计的hvraa算法的性能，图中显示了用于将虚拟机部署到使用不同算法的物理机数量。横坐标表示虚拟机的数量，纵坐标表示使用的物理机数量，其中Lb是物理机数量的下限，Lb=Maxi是基于mvbpp的启发式虚拟资源分配算法，ABC是人工蜂群算法。该算法比ABC算法具有更好的性能，并且可以快速求解最优虚拟机部署方案，因此在虚拟机部署中使用该算法可以获得更好的性能。
将所提出的方法与基于量子粒子群优化算法的云存储资源调度方法和基于资源权重最大资源利用率的资源调度方法进行了比较。
A是本文中的调度方法，B是基于资源权重的最大资源利用率的资源调度方法，C是所提出的方法。在资源平衡调度过程中，本文的调度方法需要最长的时间才能完成。尽管基于最大资源权重和资源利用率的资源平衡调度完成时间比基于量子粒子群优化算法的云存储资源调度方法更短，但完成时间随着任务数量的增加而波动。此外，所提出的基于蚁群算法和蛙跳算法的平衡调度方法完成时间最短，并且一直处于相对稳定的状态。本文将该调度方法与基于量子粒子群优化算法的云存储资源调度方法和基于资源权重最大资源利用率的资源调度方法进行了比较。R是任务数，单位是，用G表示，P是成本消耗，用m表示，a是本文中的调度方法，B是基于量子粒子群优化的。C是基于资源权重的最大资源利用率的资源调度方法。
附录B（查重报告）
致 谢
在我即将完成本科大学学业时，心中充满了感激之情。我想要借此机会，向所有支持和帮助我的人表示感谢。
首先，我想要感谢我的指导老师郝兴霞老师。非常感激您一直以来的帮助与支持。正是您的教诲、指导和悉心帮助，使我能够逐步成为一个更优秀的学生和更有思考力的人。特别是在我的毕业论文中，您对我进行了指导和帮助，对我的思路和写作技巧提出了非常中肯的建议。感谢您的支持和鼓励。其次，我想要感谢我的同学们。我们相处的这段时间里，你们为我提供了课堂笔记、讲义、考试资讯等各种各样的资源和支持，使我能够更加轻松地学习。特别是在我们共同完成多个作业和项目的过程中，你们的意见和建议帮助我形成更加全面和准确的思考，让我的思路更加开阔和深刻。再次，我要感恩我的家人。你们是我最坚实的后盾。感恩你们一直以来的支持，让我更加自信地前行。你们的默默支持，让我看到了人性的伟大，也让我更加珍惜生命的每一分每一秒。最后，我也要感谢所有一直以来支持和帮助我的人，他们也是我的大学生活中的重要一员。我天真的大学生活，需要更多角色和素质的塑造和启发。一路走来，感谢你们始终相伴身旁，听我抱怨、鼓励我前行，帮助我度过低谷，使我能够顺利地完成学业，树立自信的品格风范。
总之，无论是指导老师、同学还是家人，还是身边的小伙伴，都是我人生路途中的重要支撑，没有他们，我不知道自己何时才能完成人生中这样的大事，更不可能这么快的成长和领悟。感谢大家一路上的陪伴和帮助，愿我们都能昂首阔步，笑看人生。
