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网络信息资源生态化配置效率评价研究

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摘要：为准确探究网络信息资源生态化配置的演变趋势，开展网络信息资源生态化配置效率评价研究。通过建立网络信息资源生态化配置效率评价指标，并利用配置效率变化指数实现对配置效率的定量评价。通过实验证明，该评价方法与传统评价方法相比可以有效提高评价结果的准确性，为分析网络信息资源生态化配置效率及变化提供数据支撑。

关键词：网络;信息资源;生态化;配置;效率评价;评价结果

基金项目：衡阳市2018年指导性项目“网络信息的公信力评价研究——以衡阳市为例”（项目编号：S2018F9031015319）。

网络环境中的信息资源生态化配置是有效利用信息资源的关键手段，针对网络信息资源的各类配置方法研究一直是信息管理领域中研究学者重点研究的内容之一[1]。从信息生态视角对其展开分析研究，衍生出一种网络信息资源生态化的配置方法。该方法是从生态化视角出发，通过对网络环境中各类资源进行生态化开发、分析和管理，最终实现对网络信息资源的合理利用并得到有效地共享，維持网络环境的动态平衡以及良性循环[2]。为了进一步探究网络信息资源生态化配置方法的效率，本文提出一种针对网络信息资源生态化配置的评价方法，并开展对其设计研究。

1 网络信息资源生态化配置效率评价方法设计

1.1 建立网络信息资源生态化配置效率评价指标

本文结合数据包络分析方法，从网络信息生态系统的整体结构出发，将网络环境中的各类信息资源、信息主体以及与信息资源相关的要素作为投入指标和产出指标，建立网络信息资源生态化配置效率评价指标。

网络信息资源指标可从互联网网络发展状况统计报告中获取;网络信息资源主体可从中国互联网统计年鉴中获取;网络信息资源环境可从网络信息化发展水平评估报告中获取;网络信息经济指标、互联网数字生活指标、网络社会指标均可从中国信息社会发展评估报告中获取[3]。本文提出的网络信息资源生态化配置效率评价方法中，共有八个投入、产出指标，明显少于决策单元数量的一半以上，充分满足数据包络分析方法的要求。

1.2 配置效率变化指数计算

为方便对网络信息资源生态化配置效率的评价，本文提出一种全新的配置效率变化指数的计算方法。首先假设在多个决策单元中，每个决策单元均具有一定的可比性，并且每个决策单元都有多种不同的投入指标和产出指标。根据网络信息资源生态化配置中产出导向的松弛变量测度模型得出如下计算公式：

（1）

公式（1）中，yrj表示为在第j个评价指标决策单元中包含的第r个产出变量值;xij表示为在第j个评价指标决策单元中包含的第i个投入变量指标数值，其中i的取值范围为i=1，2，3，……，m，m表示为在决策单元中的投入指标个数;表示为参照集合中各个指标因子的权重比值。完成对产出导向的松弛变量测度计算后，再选择变动规模收益下的距离函数，通过对指标体系中的所有要素产生率进行纵向的对比，对其配置效率进行计算，并求解出配置效率变化指数，其计算公式为：

（2）

公式（2）中，E表示为网络信息资源生态化配置效率变化指数;P表示为决策单元管理水平的变化情况;S表示为表示规模效率;（xt，yt）和（xt+1，yt+1）分别表示为在相同时间段t或+1与当前技术相比骄傲的投入距离函数。根据公式（2）计算，可以有效解决静态评价算法中无法对连续时间序列的数据进行评价的问题，将其转换为效率变化情况。

2 实验论证分析

2.1 实验准备

为进一步验证本文提出的网络信息资源生态化配置效率评价方法的精确刻画程度，分别利用本文评价方法与传统评价方法对选择的5个不同城市近五年的配置效率进行测算及分解，从而得出能够反映该城市动态成长性的配置效率变化指数。

2.2 实验结果与分析

根据上述实验准备，及本文上述配置效率变化指数的计算公式，求解出本文评价方法与传统评价方法的评价结果，并根据对比需要绘制成如图1所示的实验结果对比图。

由图1可知，在近五年中本文评价方法得出的配置效率变化指数与Malmquist效率的变化情况基本保持一致，呈现出不断上升的趋势，误差保持在一个相对稳定的范围当中。而传统评价方法得出的配置效率变化指数与Malmquist效率的变化存在明显差异，呈现出先下降后上升的趋势，评价结果误差较大。因此，结合实验结果进一步证明，本文提出的网络信息资源生态化配置效率评价方法得出的评价结果准确性更高。可将其进行实际应用，从而解释网络信息资源生态化配置的动态效率和静态效率分布情况。

3 结束语

当前对于网络信息资源生态化配置效率的评价研究内容较少，本文采用一种全新的评价方法，多角度对网络信息资源在各个区域中的分布及配置进行有效评价。在今后的研究中还将针对本文建立的指标体系进行更加深入的细化，从而实现对配置效率的精准评价。

参考文献

[1]韩长根，张力.互联网是否改善了中国的资源错配——基于动态空间杜宾模型与门槛模型的检验[J].经济问题探索，2019，57（12）：043-055.

[2]毛太田，王诗玉.基于AHP-BP神经网络的政府信息资源配置评价研究[J].科技情报研究，2020，25（01）：066-073.

[3]郭本海，张笑腾，甄美荣，等.基于多目标的企业创新资源优化配置GERT网络模型[J].科技管理研究，2018，38（22）：161-168.

作者简介

秦子淮（1977-），女，汉族，广西桂林人，硕士，副研究馆员，研究方向：图书情报学。

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