本组图表围绕人工智能赋能山东农业数据要素共享展开整套研究设计，顶层研究框架按照理论梳理、现状研判、实证检验、机制分析、策略研究的逻辑推进，搭配文献研究、案例调研、多组回归等多样化研究方法。图 2 搭建理论 — 证据 — 改善的研究路径，依托交易成本等理论，结合实地访谈、任务实验、三角互证方式，面向事项风险、基础能力、部门格局开展分类治理设计。图 5 提出技术降本与制度激励互补的研究命题，从技术治理、制度补偿、风险约束三个假设出发，以可观测成本、共享行为、服务事件作为检验指标，不认同技术自动实现共享的观点。图 6 厘清共享治理多主体激励与责任配置关系，明确数据供给、使用、协调、审计各方权责，坚持结果导向，落实风险分级、人工复核要求。图 9 构建绩效测度框架，从共享效率、数据质量、服务成效、安全合规四个维度评估，结合风险与能力差异形成差异化分类治理方案，配套对应的监管与考核思路。