公共數據開放能否促進企業數字化轉型?※

韓奇 楊秀云

內容提要：數字經濟時代,公共數據開放已成為一種重要的新型公共服務,其在應對數字化變革,推動經濟高質量發展方面具有關鍵影響。以地方政府上線的公共數據開放平臺為準自然實驗,利用2007年至2021年上市公司數據,探究了公共數據開放如何影響企業數字化轉型。研究發現:公共數據開放能夠通過降低企業成本、增強企業內部控制以及強化區域人才集聚效應與技術集聚效應、提高區域創新水平等途徑正向推動企業數字化轉型,公共數據開放對內部組織結構更為靈活的民營企業和管理層具有海外經歷的企業的數字化轉型推動作用更強,并且區域經濟發展水平越高、數字經濟活力越強,公共數據開放對企業數字化轉型的推動作用越顯著。基于此,地方政府要完善數據政策,推動公共數據開放,發揮數據要素賦能效應,促進企業數字化轉型升級。

一、 引 言

中共二十大報告指出,要“加快發展數字經濟,促進數字經濟和實體經濟深度融合,打造具有國際競爭力的數字產業集群”。數字化轉型具有極強的賦能效應,是數字時代推動實體經濟與數字經濟高質量融合發展的重要保障,其對于提升企業績效、完善企業分工、優化產業結構、提高中國經濟發展質量皆有重要影響(吳非等,2021;毛寧等,2022)。但從實踐上看,轉型時存在的長周期、高成本、高度不確定性等問題極大制約了企業數字化轉型進程,中國企業僅有16%能將數字化投入轉化為經營績效(姚小濤等,2022;孫偉增等,2023),36.19%的民營企業從未開展過任何數字化流程(毛寧等,2022)。數字原生企業的跨界競爭與數字化轉型的低成功率,使得大量企業陷入“轉不好找死,不轉型等死”的窘境,數字化轉型任重道遠,因此,如何推動企業數字化轉型成為數字經濟時代的重要命題。

數字化轉型的核心是企業對數據要素應用與管理能力的提升。公共數據開放是企業充分應用數據要素,發揮數據作為關鍵生產要素的創新引擎作用和基礎資源作用的前提(孫偉增等,2023),對于完善政府新型公共服務,營造良好的數字化轉型環境,加快企業數字化轉型進程具有關鍵影響。當前大量數據被政府所掌握,占比最大的數據資源是公共數據,但許多公共數據因為主管單位難以或不愿向社會開放而無法發揮其巨大的經濟、社會價值(陳尚龍,2016)。因此,中國先后出臺《中共中央 國務院關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》《中共中央 國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》等文件,高位推動公共數據開放共享。公共數據開放具有普惠性、基礎性、權威性,有利于社會主體平等使用數據資源,能夠降低數據要素的使用門檻,聯通數據孤島,緩解信息不對稱(Nagaraj,2022),促進區域協調發展(方錦程等,2023),助力經濟、社會高質量發展。

為了破解企業數字化轉型困境,學者們從企業管理、資本市場放開、國家政策等方面進行了許多研究,但很少探討公共數據開放對企業數字化轉型的影響。關于公共數據開放的研究更多是將其融入生產體系,注重其對經濟增長的驅動作用(Goldfarb和Tucker,2019),因此分析公共數據開放能否以及如何影響企業數字化轉型具有重要意義。本文以2007-2021年中國A股非金融類上市公司為樣本,利用中國地方政府上線的公共數據開放平臺開展準自然實驗,研究公共數據開放對企業數字化轉型的影響,并對影響機制進行深入探討。

本文的邊際貢獻主要包含以下三方面:第一,補充了公共數據開放價值創造作用的研究。現有研究更多關注數據要素自身的直接經濟價值,對公共數據開放的價值研究不足,本文關注了公共數據開放對微觀企業主體的影響,將公共數據開放與企業數字化轉型納入同一分析框架,為探究公共數據開放對企業數字化轉型的重要作用提供了微觀證據。第二,豐富了企業數字化轉型決定因素的研究。已有的數字化轉型研究側重討論稅收政策、企業管理、股權等傳統因素對數字化轉型的驅動作用。企業數字化轉型的本質是數據應用與管理,中國情景下公共數據是數據資源的最大組成部分,公共數據開放能夠直接降低企業數據要素獲取成本,增加企業數據獲取體量,極大方便企業的數據要素應用。因此,直接考察公共數據開放如何推動企業數字化轉型,對豐富企業數字化轉型研究具有重要的理論與實踐意義。第三,當前關于企業數字化轉型驅動因素的作用機制分析,大多單獨從宏觀經濟層面或微觀企業層面展開。本文從企業、城市兩個層面深入研究了公共數據開放對企業數字化轉型的影響機制。本研究對數據要素開放價值創造與企業數字化轉型前因探究的相關文獻形成有效補充,為推動公共數據持續開放以及中國企業高質量、可持續發展提供了理論依據與實踐啟示。

二、 文獻綜述

數字經濟時代,數字化轉型既是企業挖掘數據要素價值,提升生產效率與核心競爭力的重要途徑,也是避免在市場競爭中被淘汰的必然選擇。中國情境下,較低的數字化轉型事實,使得研究如何推動企業數字化轉型具有重要的理論價值與現實意義。為了在理論上為中國企業探索一條合適的數字化轉型之路,學者們作了許多相關研究,梳理已有文獻,發現主要可歸為兩個方面,一方面是探討傳統因素對企業數字化轉型的影響,另一方面是從數字視角出發研究數字經濟、數字基建、數字金融等數字因素對企業數字化轉型的影響。

傳統方面關于影響企業數字化轉型因素的研究主要有政府補貼、稅收政策、資本市場開放、企業管理者特性等。政府補貼和稅收優惠對企業數字化轉型都有積極的促進作用,二者皆能通過緩解資金約束、增加研發投入和提高風險承擔能力等潛在機制影響企業決策與數字化轉型能力(Wang等,2023)。盧小祁和俞毛毛(2023)認為減稅政策能夠提升固定資產投資比例,降低融資約束推動企業數字化轉型。李成明等(2023)認為資本市場開放一方面通過改變企業信息披露行為加速企業策略性數字化轉型,一方面可以促進企業長期價值回歸助力企業實現實質性數字化轉型。企業管理者特性也在很大程度上影響企業決策、戰略選擇等。Pan和Xu(2023)認為管理者的信息技術經驗對企業數字化轉型具有促進作用,但只有當管理者擁有該方面具體的工作經歷以及擁有薪酬激勵等更大的權利時,他們的信息技術經驗才能有效促進企業數字化轉型。高管的海外學習和工作經歷對企業的數字化轉型也有顯著促進作用(Hu等,2022)。也有學者研究了其他傳統要素對企業數字化轉型的影響,如毛寧等(2022)認為傳統交通基礎設施能夠提高企業家的數字技術接觸度、增加企業與數字技術平臺的合作機會、緩解企業數字專業人才短缺,促進企業數字化轉型升級。

數字化轉型本身即是數字經濟發展的產物,是將數字化技術和能力融合于傳統生產生活,驅動商業生態系統重構和組織商業模式創新的途徑和方法(康蕓,2022),因此探究數字因素對企業數字化轉型的影響具有天然的合理性。當前研究結果普遍支持數字因素正向促進企業數字化轉型。數字基礎設施建設是數字經濟高速發展的基礎,能夠推動新舊動能轉換與產業鏈升級,實現實體與虛擬空間的融合,以及構建多維數字生態系統,對于企業數字化轉型有重要影響。王海等(2023)認為數字基礎設施通過帶動信息服務業發展與加劇市場競爭推動了企業數字化轉型。朱曉滿和王伊攀(2023)研究發現數字基礎設施建設有利于增強橫向與縱向市場競爭、擴大市場供需、提升產業鏈競爭力,從而促進企業數字化轉型。也有學者通過準自然實驗探究了數字相關政策對企業數字化轉型的影響,孫偉增等(2023)研究發現大數據試驗區的設立能夠通過激發企業數字化轉型發展動力,改善區域數字生態和促進數字知識溢出,推動企業數字化轉型。工業互聯網產業政策的頒布在促進制造業企業數字化轉型時也有類似機制與效果,并且在創新水平高、競爭程度激烈的市場環境下,促進效應更為明顯(尚洪濤和宋岸玲,2023)。數字金融也是影響企業數字化轉型的重要因素,數字普惠金融的覆蓋廣度和使用深度都會顯著增強企業的數字化(Guo等,2023)。Luo(2022)實證研究發現,數字金融發展可以緩解企業融資約束、帶動企業創新,從而促進企業的數字化轉型。專業數字人才對數字經濟、數字基建等數字要素價值發揮有著重要影響(姚小濤等,2022),Zhao等(2023)通過研究中國上市公司員工數字素養對企業的影響發現普通員工、高管等的數字素養是數字化轉型的重要條件。

以上研究從多個方面對影響企業數字化轉型的原因進行了解釋。傳統視角下影響企業數字化轉型的前因研究為企業數字化轉型奠定了扎實的理論基礎,數字視角下的前因研究對已有理論擴展完善,為企業數字化轉型動力提供了新的解釋,但已有研究很少注意公共數據開放對企業數字化轉型的影響。公共數據開放作為企業獲取數據的重要途徑,是數據要素與數字技術協同驅動企業數字化轉型的核心關鍵,特別是在中國情境下,公共數據占據了數據資源的大部分份額(陳尚龍,2016)。公共數據開放對于企業充分獲取、應用數據具有關鍵作用,對于企業數字化轉型具有不可忽視的影響。因此,本文將公共數據開放與企業數字化轉型納入同一分析框架,直接探究公共數據開放對企業數字化轉型的影響,并基于宏觀、微觀兩個方面,從區域創新水平、人才集聚效應與技術集聚效應,企業內部控制和企業成本多個維度探討公共數據開放對企業數字化轉型的內在作用機制。

三、 理論方法與研究假設

公共數據開放作為推動數據要素高水平開放共享,實現數據要素價值創造的重要方式(方錦程等,2023),對于企業數字化轉型具有重要影響。基于已有理論研究推知,公共數據開放主要通過以下三方面影響企業數字化轉型。第一,公共數據開放能夠加快數據要素流動,為企業數字化轉型提供充足的數據資源(方錦程等,2023),降低企業獲取數據要素的成本。大量的數據資源促使企業決策由人為決策轉向科學決策,提高了決策質量,增強了企業戰略規劃與內部控制能力,降低了規劃失誤與機會成本(Goldfarb和Tucker,2019)。公共數據開放也能緩解信息不對稱,減輕生產過程中企業所面臨的要素成本壓力(王志剛等,2023),降低企業搜尋、溝通、交易、驗證等成本;數據挖掘、數字孿生等數據分析技術的創新應用,有助于推動數據要素與其他生產要素的深度融合,進一步增強企業獲取市場信息的能力,為企業精準生產、管理、營銷、產品研發等提供極大幫助(Loebbecke和Picot,2015)。可見公共數據開放蘊含著巨大的經濟效益,能夠持續激勵企業數字化轉型。第二,公共數據開放會增強數字原生企業數據獲利能力,加劇市場競爭程度(姚小濤等,2022),逐漸淘汰轉型較慢的弱勢企業,進而倒逼傳統企業不斷加快數字化轉型步伐。信息差的緩解使得市場逐漸趨近完全競爭市場,企業需要盡可能迎合市場需求,才能在不斷加劇的市場競爭中生存。當下中青年消費者更加傾向數字化服務,企業為適應市場需求和增強競爭能力,需要不斷提升數字化創新能力與數字化轉型水平。第三,公共數據相比于傳統要素具有低成本、易復制、規模報酬遞增等特性(王志剛等,2023),并且在受益上非排他,在消費、使用上非競爭(趙潤娣,2015)。公共數據開放作為公共數據價值發揮的前提,具有極強的普惠性、基礎性、權威性,能夠輻射惠及更多市場主體(張晨等,2023),為打破數據壟斷、聯通數據孤島、降低數據獲取門檻注入強勁推力,能夠正向推動企業數字化轉型。公共數據開放也會促進城市人才集聚與技術集聚,為數據要素賦能效應發揮提供充足的人力、技術支持,從而加快企業數字化轉型進程。因此提出假設:

H1:公共數據開放能夠推動企業數字化轉型。

公共數據開放能夠降低企業數據獲取成本,為企業創新戰略調整提供充足的信息與知識(楊秀云和韓奇,2023),但要將信息與知識轉化為有效生產力離不開專業人才的加持。因此,公共數據開放會增加企業對專業人才的需求,倒逼企業引進更多專業人才,增強區域人才集聚效應。公共數據開放平臺作為新型信息基礎設施,對地區人才集聚、高端產業引進也具有直接促進作用。人才集聚能夠為企業數字化轉型提供充足的人力資源支撐(李云鶴和李杏,2022),人力資源是企業數字化的實施基礎,高級管理人員是企業數字化轉型戰略實施的保障(Vial,2019)。具有數字技術相關知識、技能的員工能夠有效推動企業實現產品、服務和流程的數字化(Gilch和Sieweke,2021);具有數字技術經驗的管理人才能夠根據企業的經營規律,建立數字化轉型的組織領導結構,促進企業數字化轉型戰略的有效實施,從而對企業數字化轉型產生顯著促進作用(Pan和Xu,2023)。因此提出假設:

H2:公共數據開放能夠通過增強區域人才集聚效應促進企業數字化轉型。

公共數據開放能夠打破要素資源壁壘,加快區域內外知識、信息、技術、人才等的流動(方錦程等,2023),提高區域的技術密集度,激發城市產業集聚效應與技術集聚效應。公共數據開放帶來的區域內外合作交流、技術整合應用,能夠誘發新的技術創新,提升城市創新能力,推動新一輪技術集聚。數字經濟時代,科學技術是數據要素價值發揮的基礎,公共數據開放也為科學技術應用提供了廣闊平臺,公共數據開放一方面會加劇區域對技術的依賴,一方面會提升區域對技術的吸引力,從而不斷提高區域技術集聚效應,特別是數字技術集聚。科學技術可以改變一個組織的產品、服務、運營、商業模式和競爭環境(Fichman等,2014),企業在原有組織架構中對現代數字科學技術融合應用,可為企業數字化轉型提供堅實的技術保障(Loonam等,2018)。數字技術的使用也增強了企業的發展戰略與組織架構創新能力,加速了企業數字化戰略調整(Tsou和Chen,2023)。更密集的數字技術應用帶來的技術集聚效應能夠進一步推動科學技術的迭代升級,提升科學技術對企業數字化轉型的影響力,技術集聚產生的溢出效應也會促進交叉學科的技術進步,帶動更大范圍的技術進步升級,推動更多企業的數字化轉型。因此提出假設:

H3:公共數據開放能夠通過提升區域技術集聚效應促進企業數字化轉型。

創新活動風險較高,回報周期較長,并且需要大量資本、人力投入(Bhattacharya等,2017)。公共數據開放能夠節約企業獲取市場經營信息的人力、物力成本(方錦程等,2023),有效增強數據驅動下的產品研發能力,縮短產品研發周期,推動企業組織變革創新,化解企業數字化轉型的關鍵領域難題(劉意等,2020)。公共數據開放也能緩解信息不對稱,加快區域內外技術、知識、信息流動,進一步增強數據要素對其他要素的替代效應(張文魁,2022),減弱其他要素投入對城市研發投入的擠占,增加城市研發投入,改善區域創新環境,提升城市整體創新水平。公共數據開放也會創造出諸多新的需求,加劇市場競爭程度,倒逼市場主體不斷提高自身創新能力以適應市場環境。諸多內外因素協同,最終會提升區域整體創新水平。創新水平的提高能夠加快生產技術多元更新迭代,提升企業生產效率,并增加企業家數字技術接觸機會,當企業家感受到數字化賦能效應與同行業企業數字化競爭壓力時,會逐漸改變自身對企業數字化轉型發展的認知,從而主動加快企業數字化轉型進程(毛寧等,2022)。因此提出假設:

H4:公共數據開放能夠通過提升區域創新水平加快企業數字化轉型。

公共數據開放為企業帶來的原始數據體量龐大、種類豐富,能夠充分傳遞真實信息,從而增強政府運行透明度和提高企業數據驅動能力(Conradie和Choenni,2014)。數據驅動下的新經濟形態也會提高組織內部信息透明度與控制水平,促使企業在技術層面上進行效率變革,提升企業監管能力與決策效率,進而增強企業內部控制能力。公共數據開放也為企業招賢引資、創新研發與供應鏈管理協同提供了便利,有利于優化企業內部人力資本配置,推動企業內部組織架構升級(孫偉增等,2023),增強企業內部監管能力,最終提升企業內部控制水平。高質量的企業內部控制是企業戰略意圖準確實施的保障。企業內部控制能力的增強能夠減少企業經濟資源損失,提升企業資源整合能力,有效落實企業數字化戰略,減少數字化轉型帶來的潛在沖突,進一步推動企業數字化轉型。因此提出假設:

H5:公共數據開放能夠通過增強企業內部控制推動企業數字化轉型。

公共數據開放能夠增強市場信息透明度(趙潤娣,2015),方便企業更好地了解行業發展趨勢,更快地獲得所需要的資源,并迅速將所得資源應用于自身運營中,進而提高生產效率,降低生產成本。公共數據開放也有助于提高市場效率,增加市場中的競爭壓力,倒逼企業不斷優化企業生產和管理流程,提高管理效率,節約企業成本。在傳統的委托代理關系中,委托人需要花費大量的時間和精力去了解代理人的行為和決策,而公共數據開放使得這些信息更加容易獲取,并且能夠增強社會力量對企業管理者的監督能力(Zhang和Guo,2022),從而促使代理人更加努力地工作,減少企業管理、經營等費用。同時,公共數據開放帶來的市場信息快速流動能夠提高管理層企業經營決策能力,推動企業優化戰略、精準投資,最終提高企業的業績表現和生產效率;公共數據開放也為企業預估市場需求提供了便利,有助于企業實現精確生產、精準銷售,緩解市場誤判帶來的供需矛盾(楊秀云和韓奇,2023),提高企業運營質量。企業管理水平、生產效率、運營質量等的提高會降低企業成本,使得企業在數字化方面可以擁有更為充沛的資金,方便企業采用新型數字技術,招攬專業數字人才,進而促進企業數字化進程。因此提出假設:

H6:公共數據開放能夠通過降低企業成本正向影響企業數字化轉型。

四、 研究設計

1. 模型設定

2012年第一個地方政府數據開放平臺上線,之后陸續有地方政府數據開放平臺上線,截至2021年底已經上線173個城市級別的數據開放平臺。理論上公共數據開放作為一種政策,基本是由地方政府決定的,它的實施和效果是在一個相對自然的狀態下進行的,難以受到轄區企業的影響,現有文獻也尚未發現企業層面的因素會影響公共數據開放。可見,公共數據開放相對企業數字化轉型具有較強的隨機性和外生性,并且現有文獻關于公共數據開放效應的研究,也多將上線公共數據開放平臺視為一項準自然實驗(方錦程等,2023)。因此,為了探究公共數據開放對企業數字化轉型的影響,本文采用多期雙重差分模型進行實證檢驗,實驗中的處理組為上線公共數據開放平臺的城市,控制組為未上線公共數據開放平臺的城市。回歸模型構建如下:

Digitalitn=α0+α1Datait+α2Ctrlsitn+δn+δt+εitn

(1)

其中,下標t表示年份,i表示城市,n表示企業;解釋變量Datait為公共數據開放平臺上線的虛擬變量,城市i如果在t年上線公共數據開放平臺,則將Datait賦值為1,否則賦值為0;被解釋變量Digitalitn為在t年處于城市i的企業n的數字化轉型水平;δn為企業固定效應,δt為時間固定效應,用以吸收回歸中不隨企業、時間變化的混淆因素;Ctrlsitn為控制變量,代表除公共數據開放以外其他影響企業數字化轉型的因素;εitn為隨機擾動項。回歸系數α1預期為正,表示公共數據開放對企業數字化轉型存在正向影響。

為了減少處理組平臺上線時間過短對模型準確性的影響,本文借鑒石大千等(2018)的做法,延長政策估計的時間區間,剔除2019年以后新上線的公共數據開放平臺,以2019年及以前年份已經上線公共數據開放平臺的城市為處理組。本文的研究樣本為2007-2021年中國A股非金融類上市公司,上市公司數據來源于國泰安數據庫(CSMAR)與企業年報,并剔除ST和退市企業。城市層面數據來自歷年《中國城市統計年鑒》。中國各城市公共數據開放平臺上線時間數據通過手動搜集各類公開報道得到,并利用復旦大學數字與移動治理實驗室發布的《2022中國地方政府數據開放報告(城市)》進行交叉驗證。

2. 變量選取

企業數字化轉型(Digital)。本文借鑒吳非等(2021)的做法,對目標企業樣本期內的年報進行文本分析,利用年報中數字化轉型的總詞頻衡量企業數字化轉型程度。具體做法如下:首先根據數字化轉型的本質特征,構建企業數字化轉型詞庫,該詞庫細分為人工智能技術、大數據技術、云計算技術、區塊鏈技術、數字技術運用5個維度,共76個詞匯。從巨潮資訊網下載2007-2021年上市公司年報,利用Python的Jieba庫對年報文本進行分詞,統計上述詞匯在年報文本中出現的總次數。由于文本統計得到的數據具有典型的右偏性特征,為了更為準確地衡量企業數字化轉型程度,將詞匯總次數對數化處理,作為企業數字化轉型的代理變量。

公共數據開放(Data)。地方政府建立的數據開放平臺是公共數據開放共享的重要支撐,該平臺的上線為研究公共數據開放提供了理想的準自然實驗場景。本文首先確立地方擁有集中式公共數據開放平臺的標準,平臺域名包含“gov.”則表示擁有集中式公共數據開放平臺,并通過查閱各地官方新聞等資料得到平臺上線時間。之后借鑒《2022中國地方政府數據開放報告(城市)》,對人工篩選得到的公共數據開放平臺數據進行交叉檢驗,確定截止到2019年底共有89個,到2021年底共有173個城市上線公共數據平臺,并得到各平臺首次上線時間。根據城市-年度是否上線公共數據開放平臺確定虛擬變量,如果城市當年已經上線公共數據開放平臺,則虛擬變量賦值為1,否則為0。

控制變量。為排除其他因素影響企業數字化轉型,本文參考已有文獻做法,并從本文研究需要出發,加入企業與城市兩個層面的控制變量。企業層面控制變量選擇如下:企業的資產負債率(DebtAsset)、所得稅稅率(IncTaxR)、總資產收益率(ROTA)、企業規模(FirmS)、盈利波動性(ProfVol)、托賓Q值(TobinQ)、管理層平均年齡(ManAge)、管理層男性占比(MaleProp)。其中企業規模以對數化的總資產衡量。城市層面控制變量為地區人均生產總值的對數(PopGDP)、產業結構(InduStr)、能源結構(EnerStr)、城鎮化水平(Urban)。其中,產業結構計算公式為:InduStr=∑Indui×i(1≤i≤3),Indui是產業i的增加值占比;能源結構利用煤炭消費量除以能源消費總量得到。

3. 描述性統計

變量描述性統計結果如表1所示。Digital的均值為1.23,中位數為0.69,表明樣本企業數字化程度存在差異,但該差異不存在顯著的偏態分布。Data的均值為0.31,中位數為0,表明有31%的樣本為處理組,而且大部分樣本所在城市公共數據開放平臺上線時間相對靠后,公共數據開放整體尚處于初始發展階段。其余控制變量的描述性統計與已有研究一致。

表1 描述性統計結果

五、 實證結果分析

1. 基準回歸結果

表2報告了公共數據開放對企業數字化轉型的總體檢驗結果。列(1)報告了僅加入年份固定效應和企業固定效應后的回歸結果,可以發現公共數據開放的系數顯著為正。列(2)在列(1)的基礎上加入企業層面控制變量,可以發現公共數據開放在1%的統計水平上依舊對企業數字化轉型存在正向影響。列(3)是在列(2)的基礎上納入城市層面控制變量,公共數據開放在1%的統計水平上顯著為正。不同回歸模型的回歸結果中,解釋變量的估計系數變動較小,表明本文選取的政策實驗外生性較強,回歸結果受到其他潛在因素影響的可能性較小。以上檢驗結果初步支持了公共數據開放對企業數字化轉型具有提高作用。

表2 公共數據開放對企業數字化轉型影響的回歸結果

2. 平行趨勢檢驗

處理組與控制組在政策發生前具有一致的變化趨勢是采用多時點雙重差分模型的前提,即要滿足平行趨勢假設。一般而言,高新技術產業更為發達、數字化程度整體更高的區域,其數據治理能力相對更強,數字基礎設施建設動機更高,更有可能推動公共數據開放,這可能會導致公共數據開放平臺建設不是隨機事件,由此產生內生性問題。因此,通過動態雙重差分模型考察企業數字化轉型在公共數據開放前的組間變化趨勢,如果處理組與控制組地區的企業在公共數據開放前數字化轉型趨勢不存在顯著差異,則表明處理組與控制組滿足平行趨勢假設。具體回歸模型設定如下:

(2)

本文所選樣本期為2007-2021年,地方政府首個公共數據開放平臺上線時間為2012年,意味著處理組樣本皆擁有小于-6期的樣本值,綜合考慮后本文選取[-7,9]的時間窗口,并以-7期為基期進行平行趨勢檢驗。圖1報告了平行趨勢檢驗結果,實心點的上下虛線表示99%的置信區間,可見公共數據開放平臺上線之前估計系數均不顯著,表明在公共數據開放之前處理組與控制組企業的數字化轉型水平沒有顯著差異,即公共數據開放符合平行趨勢假設。

圖1 公共數據開放政策的平行趨勢檢驗

3. 穩健性檢驗

(1) 替換企業數字化轉型衡量指標。統計企業年報文本去除停頓詞后的詞匯總數,計算數字化相關詞匯出現次數占文本總詞匯的比例,作為被解釋變量的代理變量DigitalB。同時參考趙宸宇等(2021)的做法,選擇與單個企業數字化最為相關的數字技術應用、互聯網商業模式2個維度51個關鍵詞匯進行統計,得到關鍵詞的披露次數,并作對數化處理,作為被解釋變量的代理變量DigitalC;計算這些關鍵詞匯占文本總詞匯的頻率,作為被解釋變量的代理變量DigitaD。以上回歸結果分別見表3列(1)至列(3),解釋變量的估計系數均顯著為正,說明公共數據開放能夠顯著提升企業數字化轉型水平。

表3 穩健性檢驗回歸結果

(2) 排除其他政策的影響。在本文的考察期內,出臺的智慧城市試點政策、“寬帶中國”政策、創新驅動政策與本文最為密切相關。智慧城市、“寬帶中國”是建設數字城市的重要方式,與公共數據開放政策具有一定相似性,為了保證公共數據開放政策效應估計的準確性,本文對其進行了控制。參考方錦程等(2023)的做法,剔除智慧城市試點中的縣級試點,之后采用與本文核心解釋變量相同的做法,構建智慧城市政策虛擬變量(SmartCity)。參考孫偉增等(2023)基于“寬帶中國”政策信息,同樣構建“是否受政策影響”與“政策實施前后”交乘的“寬帶中國”政策虛擬變量(BDChina)。創新驅動政策對于企業轉型升級具有一定推動作用,為了避免對回歸結果造成混淆,參考白俊紅等(2022)的做法,將創新驅動政策實施時間虛擬變量與城市是否為創新驅動政策試點虛擬變量交乘,構建創新驅動政策虛擬變量(InnoPolicy)。之后將智慧城市政策虛擬變量、“寬帶中國”政策虛擬變量、創新驅動政策虛擬變量依次與公共數據開放的虛擬變量同時納入模型(1)進行回歸檢驗,回歸結果見表3列(4)至列(6)。最后將3類政策虛擬變量與公共數據開放的虛擬變量同時加入回歸模型,回歸結果見表3列(7)。可見,核心解釋變量的估計系數仍然顯著為正,表明控制了以上政策后,公共數據開放對于提升企業數字化轉型水平依舊存在顯著作用。可見核心結論比較穩健。

(3) 基于模型設定的穩健性檢驗。為了緩解組間樣本特征不可比引發的選擇性偏差問題,本文采用多時點雙重差分傾向得分匹配模型(PSM-DID)消除選擇性偏差的干擾。匹配的思想是首先選擇一組協變量作為衡量標準,為處理組個體在控制組找到一個其他各方面盡量相似的個體,這樣處理組個體與控制組個體就有了可比性。匹配時會根據衡量標準為處理組尋找最優控制組,未匹配數據將被剔除,最后得到新數據集。本文以原有的控制變量集作為協變量集,分別采用最近鄰匹配、半徑匹配、核匹配方法對樣本進行匹配。最近鄰匹配法具體如下:首先將處理組與控制組對象分開,根據協變量計算傾向評分值;然后,基于傾向評分值分別對兩組研究對象正向排序,從處理組中選出一個研究對象,從控制組中選出兩個與處理組個體傾向評分值最相近的個體作為匹配對象;之后移去匹配成功的配對,對處理組剩余研究對象繼續匹配。半徑匹配是根據傾向評分值,將兩組個體得分差異在2%以內的個體進行配對。核匹配是對處理組個體都使用控制組個體作為匹配,根據處理組個體與控制組個體的距離,給處理組個體賦予不同的權重,與處理組個體距離越遠的權重越低,距離越近的權重越高,權重由核函數計算得出,核匹配時本文采用二次核,默認帶寬為0.06。最后,未匹配的數據都將被從樣本中剔除。

利用最近鄰匹配、半徑匹配、核匹配得到3組新數據集,重新估計公共數據開放對企業數字化轉型的影響效應,回歸結果依次為表4列(1)至列(3),其中解釋變量的估計系數皆顯著為正,表明公共數據開放對企業數字化轉型的正向影響并非選擇性偏差導致,基準回歸結果具有穩健性。

表4 傾向得分匹配檢驗回歸結果

(4) 安慰劑檢驗。盡管準自然實驗已經加入大量控制變量,但仍有可能遺漏一些因素使得公共數據開放正向影響企業數字化轉型這一結論有偏。為保障回歸結果的穩健性,本文通過隨機抽選試驗城市并隨機設定公共數據開放平臺上線時間的方法進行安慰劑檢驗。根據生成的偽試點政策變量(FakeData)重新回歸,記錄其回歸結果,將該過程重復1000次,得到偽試點變量的估計系數核密度分布圖與t統計量分布圖,見圖2。其中,圖(a)為估計系數核密度分布圖,可見回歸系數基本呈現均值為0的正態分布,遠小于基準回歸中核心解釋變量的回歸系數0.0906;圖(b)中t統計量也基本呈現均值為0的正態分布。偽試點政策變量回歸系數和t統計量整體均是趨于均值為0的正態分布,表明公共數據開放對企業數字化轉型的估計通過安慰劑檢驗,核心結論具有穩健性。

圖2 安慰劑檢驗

六、 進一步研究

1. 機制分析

公共數據開放對企業數字化轉型的提高作用雖已在前文得到證實,但其影響途徑尚未得到實證檢驗。基于前文的理論分析,構建如下中介效應模型,檢驗公共數據開放對企業數字化轉型的影響機制。

Miditn=β0+β1Datait+β2Ctrlsitn+δn+δt+εitn

(3)

Digitalitn=γ0+γ1Datait+γ2Miditn+γnCtrlsitn+δn+δt+εitn

(4)

其中,Miditn為中介變量,主要分為城市與企業兩個層面,其中城市層面從技術集聚效應、人才集聚效應、創新水平3個維度展開;企業層面從企業內部控制、企業成本2個方面進行探討。

(1) 人才集聚效應(Talents)。企業數字化轉型需要具有專業知識的人才,專業人才為企業發展戰略調整等提供了有效支撐,更多企業的數字化轉型需求會為城市吸引更多的專業人才。公共數據開放為高級人才自身價值發揮與就業提供了良好的社會環境,有利于提升城市人才集聚效應。本文根據常用方法,采用信息傳輸、計算機服務和軟件業從業人員數與科研、技術服務和地質勘查業從業人員數之和占城市總從業人員的比重,作為城市人才集聚效應的近似表征(白俊紅等,2022)。從表5列(1)人才集聚效應對公共數據開放的回歸結果看,核心解釋變量的系數顯著為正,表明公共數據開放發揮了人才集聚效應;列(2)為被解釋變量對人才集聚效應的回歸結果,人才集聚效應的回歸系數在1%的統計水平上顯著為正,Data的系數不顯著,表明人才集聚效應是公共數據開放正向影響企業數字化轉型的重要途徑。

表5 城市層面機制檢驗回歸結果

(2) 技術集聚效應(Techno)。公共數據開放引致的技術集聚效應本質上是數字時代企業進行數字化轉型時內在技術依賴的外在體現。技術集聚為企業發揮數據要素賦能效應,實現成功數字化轉型提供了重要支撐。本文參考白俊紅等(2022)的方法,通過指標合成構建技術集聚效應指數。表5列(3)為技術集聚效應對公共數據開放的回歸結果,其中解釋變量的估計系數顯著為正,表明公共數據開放提升了城市技術集聚;列(4)為企業數字化轉型對技術集聚效應的回歸結果,解釋變量的估計系數不顯著,技術集聚效應的回歸系數顯著為正,表明公共數據開放能通過提升技術集聚效應促進企業數字化轉型。

(3) 創新水平(TPatent)。公共數據開放為城市開展數字活動提供了基礎數據資源,有可能加劇區域內傳統企業間競爭,企業為了應對數字化變革帶來的風險與挑戰而不斷增強創新能力,最終會提升區域整體創新水平。區域創新水平的提高會產生技術、知識溢出效應,改善區域數字發展環境,激勵企業數字化轉型。本文利用城市當前申請專利數量與獲得專利數量之和代表區域創新水平,表5列(5)為創新水平對公共數據開放的回歸結果,列(6)為企業數字化轉型對創新水平的回歸結果。回歸結果表明公共數據開放能夠通過提高區域創新水平推動企業數字化轉型。

宏觀層面上,區域的人才集聚效應與技術集聚效應增強一般會正向影響到區域創新水平,各個影響渠道之間的完全獨立難以保障,可能使得模型(4)中被解釋變量對影響渠道變量回歸結果的準確性受到影響。當影響渠道多于1個時,總效應可能不等于直接效應與間接效應的簡單相加,為了更好地在宏觀層面分析公共數據開放對企業數字化轉型的影響渠道,將所有宏觀層面的影響渠道變量納入模型(4),回歸結果見表5列(7),創新水平的回歸系數在1%的統計水平上顯著為正,人才集聚效應與技術集聚效應的回歸系數不顯著。這說明公共數據開放帶來的人才集聚效應與技術集聚效應增強,可能會通過提升區域創新水平間接推動企業數字化轉型,創新水平是公共數據開放影響企業數字化轉型的重要渠道。

(4) 企業內部控制。公共數據開放能夠提高信息披露質量與信息流動速度,緩解信息不對稱,增強企業內部管理能力與控制質量。企業內部控制水平的提高有利于企業數字化戰略的實施,從組織管理上保障數字投資質量,促進企業數字化轉型。企業內部控制(InCont)利用迪博大數據研究中心的內部控制指數衡量,表6列(1)是中介變量對公共數據開放的回歸結果,解釋變量的系數顯著為正,表明公共數據開放能夠增強企業內部控制;列(2)為企業數字化轉型對中介變量的回歸結果,中介變量的系數顯著為正,表明公共數據開放能夠通過企業內部控制途徑正向影響企業數字化轉型。

表6 企業層面機制檢驗回歸結果

(5) 企業成本。公共數據開放有助于企業在生產活動中減少信息不對稱,降低管理成本,以及通過提高企業市場需求、供應商風險評估效率與供需匹配效率來增強企業運營能力,降低營業成本。各類成本的降低有利于企業將更多的資金投入數字化轉型,增加企業應對數字化變革時的抗風險能力,增強企業數字化轉型動力。本文采用管理費用率(OverhR)、營業成本率(OpCostR)代表企業成本,表6列(3)列(5)分別為管理費用率、營業成本率對公共數據開放的回歸結果,回歸結果中解釋變量的系數都顯著為負,表明公共數據開放能夠降低企業成本;列(4)列(6)分別為企業數字化轉型對管理費用率、營業成本率的回歸結果,中介變量顯著負向影響企業數字化轉型,可知企業成本降低有利于企業數字化轉型。由此得證,降低企業成本是公共數據開放影響企業數字化轉型的重要機制。

微觀層面上,企業內部控制與企業成本可能也存在關系,無法保障各個中介變量相互獨立,使得任何僅包括1個中介變量的模型(4)回歸具有存在遺漏中介變量的可能。為了使得模型(4)中被解釋變量對中介變量的回歸結果更為準確,將企業內部控制、管理費用率、營業成本率全部納入模型(4),回歸結果見表6列(7),企業內部控制的回歸系數在1%的統計水平上顯著為正,管理費用率、營業成本率的回歸系數皆顯著為負,說明企業內部控制與企業成本皆是公共數據開放影響企業數字化轉型的重要渠道,公共數據開放能夠通過提升企業內部控制與降低企業成本推動企業數字化轉型。

2. 異質性分析

公共數據開放對企業數字化轉型的促進作用是否會受到所在城市的區位、市場活力的影響?不同股權性質、管理者背景的企業是否存在顯著差異?對此,本文將基于城市與企業兩個層面拓展分析公共數據開放對企業數字化轉型的影響差異。

(1) 區位異質性分析。不同地區的數字基礎條件、數字資源稟賦、數據整合能力等都存在較大差異(孫偉增等,2023),使得公共數據開放對企業數字化轉型的影響可能存在差異。本文綜合企業分布特點與傳統區位劃分方式,將城市劃分為東部、中西部兩組并進行回歸,東部組回歸結果見表7列(1),解釋變量的系數顯著為正,列(2)為中西部組回歸結果,解釋變量的系數不顯著,組間系數差異通過似無相關檢驗,表明公共數據開放對企業數字化轉型的促進效應在東部城市更顯著。原因可能是,東部地區數字資源更為豐富,經濟發展、人才技術、創新資源等方面也比中西部地區更為優越;中西部地區數字基礎設施較為薄弱,企業相對保守,存在創新路徑依賴,數字化轉型動力不足,因此,公共數據開放能夠更為有效地推動東部城市企業數字化轉型。

表7 異質性檢驗回歸結果

(2) 數字經濟活力異質性分析。企業是市場的微觀主體,企業活動與城市經濟活力存在密切關系,數字時代地區數字經濟發展對企業數字化轉型具有重要影響。北京大學企業大數據研究中心發布的中國數字經濟創新創業指數,能夠對各地區數字經濟發展水平加以科學評估,本文根據該指數將城市劃分為高數字經濟活力城市與低數字經濟活力城市,不低于指數中位數者為高數字經濟活力城市,低于指數中位數者為低數字經濟活力城市。表7列(3)為高數字經濟活力城市組的回歸結果,解釋變量的系數顯著為正;列(4)為低數字經濟活力城市組回歸結果,解釋變量的系數為正但不顯著,組間系數差異通過似無相關檢驗。以上結果表明,高數字經濟活力城市的公共數據開放能夠顯著促進該區域企業數字化轉型。可能的原因是數字經濟更為發達的地區具有更豐富的數字化經驗,數字基建更完善,公眾觀念更開放,能夠為企業數字化轉型提供更優越的轉型環境。

(3) 管理者海外經歷異質性分析。高管的特性對公司行為具有巨大影響,那么,高管有無海外經歷是否會影響公共數據開放對企業數字化轉型的推動作用?表7列(5)列(6)分別為高管具有海外經歷組與高管沒有海外經歷組的回歸結果,高管具有海外經歷時,解釋變量的系數顯著為正,組間系數差異通過似無相關檢驗,表明高管具有海外經歷對企業數字化轉型具有顯著的促進作用,這一結論與已有研究一致(Hu等,2022)。可能的原因是數字化轉型可能會使企業面臨更高風險,而具有海外經歷的高管心態更為開放,商業直覺更為敏銳,更愿意主動承擔轉型風險(Zhang和Fu,2022),能夠更好地抓住公共數據開放紅利,推動企業數字化轉型。另外,具有海外經歷的高管一般具有專業的知識和先進的管理經驗,能夠更好地應對公共數據開放等數字變革,充分發揮數據要素賦能效應,有效推動企業數字化轉型(Hu等,2022)。

(4) 產權異質性分析。本文根據企業產權性質將樣本企業劃分為民營企業組和國有企業組,回歸結果見表7列(7)列(8)。解釋變量的系數都顯著為正,表明公共數據開放對國有企業和民營企業數字化轉型都有積極影響,但民營企業解釋變量的系數更大,說明公共數據開放對民營企業的促進作用更強。因為兩組回歸結果解釋變量系數皆顯著為正,所以本文利用費舍爾組合檢驗(抽樣1000次)與似無相關檢驗判斷組間系數是否存在顯著差異,以確定產權性質不同是否影響公共數據開放對企業數字化轉型的推動作用。兩類檢驗結果的p值皆小于0.05,表明在5%的統計水平上兩組系數存在顯著差異,支持產權異質性研究的結論。兩組系數差異的可能原因是民營企業組織管理更為靈活,相比于國有企業路徑依賴更弱,在應對公共數據開放帶來的數字化沖擊時能夠快速反應,積極采用各種數字技術并吸納大量數字專業人才,緩解數字化轉型的技術困境與人才短缺問題。同時民營企業對市場變化更為敏感,面對的市場競爭也更為激烈,因此能及時根據市場反饋進行企業發展戰略調整,更有利于數字化轉型活動的開展(孫偉增等,2023)。可見,公共數據開放對企業數字化轉型的推動作用,與企業產權性質存在一定關系。

七、 結論與建議

數據要素的賦能效應向來被視為企業數字化轉型的強勁推動力,公共數據開放是數據要素發揮賦能效應的重要前提,對企業數字化轉型具有重要影響。本文利用地方政府公共數據開放平臺構建準自然實驗,以2007-2021年中國A股非金融類上市公司為樣本,通過雙重差分模型就公共數據開放對企業數字化轉型的影響效應、作用機制和異質性進行了深入考察。研究發現:公共數據開放能夠通過提高城市創新水平,增強城市人才集聚效應、技術集聚效應與企業內部控制以及節約企業成本顯著促進企業數字化轉型。異質性分析發現:企業層面,公共數據開放對內部組織結構更為靈活的民營企業和管理層具有海外經歷的企業的數字化轉型推動作用更強;城市層面,區域經濟發展水平越高、數字經濟活力越強時,公共數據開放對企業數字化轉型的推動作用越顯著。本研究結論對于深入了解和評估公共數據開放對企業數字化轉型的影響效果具有重要意義,為加快數字中國建設、推動傳統企業數字化轉型升級提供了可借鑒經驗。基于以上結論,本文提出以下建議。

第一,公共數據具有基礎性、普惠性、權威性,對于數字中國建設具有極其重要的作用。政府應充分重視公共數據對推進數字經濟發展的重要作用,引導和推進各社會主體積極參與公共數據開放共享,打破數據孤島,構建以公共數據為底層邏輯支撐的數據治理體系。同時應逐步擴大政府主導下的公共數據開放平臺建設,進一步提高公共數據開放水平,通過完善數字基礎設施、鼓勵數字技術創新、培育數字專業人才,推動數字產業發展,夯實公共數據開放的根基,不斷增強公共數據開放試點在企業數字化轉型過程中的賦能效應,提升公共數據開放的價值創造作用。

第二,數字化是數字時代企業高質量發展的必然選擇,但企業在應對數字化沖擊時普遍面臨不敢轉、不會轉的問題。因此各地區應根據區域資源稟賦優勢,結合本地經濟發展水平,為傳統產業探索適合有效的數字化轉型之路。地方政府在推動數字技術賦能傳統企業協同創新發展、改善區域整體數字生態的同時,也要注重數字化轉型意識的培養。一方面應著力降低企業的數字技術研發和應用成本與企業轉型風險,另一方面要增強企業數字化轉型的意愿與信心,打消企業數字化轉型顧慮,從而有序引導、有效支持各類企業開展數字化轉型活動。與此同時,根據企業特征對點幫扶、定點指引,鼓勵民營企業、高科技企業高質量轉型,發揮先轉型帶動后轉型的示范作用,從而推進區域企業數字化水平整體提升。

第三,深刻認知公共數據開放在增強城市人才、技術集聚效應,提高城市創新水平方面的重要作用,高效疏通公共數據開放推進企業數字化轉型的傳導渠道。具體而言,為了充分發揮公共數據開放的賦能效應,助力企業數字化轉型,可以圍繞以下方面展開政策優化。完善數字基礎設施建設,健全與數據開放、共享、交易相關的法律法規,創造良好的數據開放硬件環境與軟件環境,進一步提高公共數據開放質量;完備有利于數字人才集聚和技術創新、技術應用的制度安排,推動從數字技術創新到數字技術實踐應用的有效轉化,提升城市整體數字化水平,助推區域內企業數字化轉型;發揮多項政策協同優勢,多舉措并舉優化城市營商環境,提高數字經濟活力,創造良好的數字生態環境,進一步提升企業數字化轉型發展的整體水平。