公共數據開放何以提高新質生產力

【摘要】公共數據開放是創新政府治理、促進經濟發展的重要舉措，其能否促進新質生產力提高是值得關注的問題。文章利用2009—2022 年我國285 個城市的面板數據，以政府公共數據開放作為準自然實驗，研究公共數據開放對城市新質生產力的影響。研究發現：公共數據開放能顯著提高城市新質生產力，并且經過多種穩健性檢驗結論仍然成立；機制分析表明，公共數據開放能夠通過提高政府治理水平、提升政府公信力和優化營商環境來促進城市新質生產力的提高；異質性分析發現，公共數據開放對數字經濟政策力度大、數據要素流動性水平高以及數據要素使用水平更高的城市，新質生產力提升作用更明顯。

【關鍵詞】公共數據開放；新質生產力；政府治理能力；政府公信力；營商環境【

【作者簡介】張冬梅，博士，中央民族大學經濟學院教授，博士生導師，研究方向：產業經濟；黃旭璠，中央民族大學經濟學院碩士研究生，研究方向：數字經濟。

中圖分類號：F293 文獻標識碼：A

引言

實現我國經濟高質量發展必須發展新質生產力。新質生產力的理論內涵，包括新質勞動力、新質勞動對象和新質勞動資料三方面[1]。數字經濟時代，數據要素通過重塑傳統生產要素結構，為未來生產力的發展注入全新的質態，成為發展新質生產力的先進動力[2]。從新質勞動力看，數據要素促進了傳統勞動力向新質勞動力的轉化。數據要素的出現改變了人才的培養模式，在資源上從有限變為豐富，在模式上從傳統統一變為個性多元，并且更加注重人才的跨領域融合以及創新思維的激發，促使了科技創新人才大量涌現[3]。從新質生產對象看，數據要素迎合了生產的主旋律。在新發展理念的指導下，數字化和綠色化成為當前經濟發展和產業升級的主旋律，而數據要素正是這些產業發展的關鍵加工對象[4]。從新質生產資料看，數據要素同樣推動了勞動資料的新質化。例如平臺經濟催生了數字平臺，工業生產數據化催生了工業物聯網等。

隨著數字政府的建設，政府成為數據要素的重要供應者。2012年，上海市和北京市在我國率先開展了政府公共數據開放的試點工作，隨后各城市陸續開放了政府公共數據，2023年已經有204個城市開放了政府公共數據①。相關文獻研究表明，政府公共數據開放產生了眾多經濟效應。政府公共數據開放能夠促進經濟增長[5]，科學評估經濟發展空間格局，促進區域協調發展[6]。而區域協調發展能促進新的人才、技術等要素流動，有利于新質生產力的培育。政府公共數據開放充分釋放了價值創造效應，為創業者提供了廣泛信息，提升了創業活力[7]。政府公共數據開放還能有效拓寬資本跨區域流動距離，降低企業投資成本[8]，優化企業自身產能的利用，提振其有效投資[9]，利于資源優化配置和技術創新擴散，促進新質生產力形成。政府公共數據開放對于城市技術創新[10]、數字化轉型[11]等發展新質生產力的有利因素同樣有促進作用。有研究運用四方演化博弈模型進行仿真分析，發現政府公共數據開放能夠有效降低治理成本，促成多元合作治理，同時提升公眾參與度，降低政府數據開放成本，提高政府治理效率[12]。良好的政府治理是發展新質生產力的重要因素，能夠為新質生產力發展保駕護航。綜上所述，現有研究從勞動、資本、治理多個角度印證了政府公共數據開放會產生積極經濟效應，促進政府治理能力提高。而且這些因素均是發展新質生產力的有利因素，但尚無證據直接證明政府公共數據開放會提高新質生產力。因此，文章基于2009—2022年我國285個城市的面板數據，利用熵值法構建城市層級的新質生產力指標，并以政府公共數據開放作為準自然實驗，采用多期DID模型實證檢驗公共數據開放能否提高城市新質生產力。

一、制度背景與理論分析

（一）制度背景

我國政府在信息化發展早期就已經重視公共數據資源的開發利用。2004 年，中共中央辦公廳、國務院辦公廳發布了《關于加強信息資源開放利用工作的若干意見》，明確提出要重視政務信息資源的開發利用。2021年，《“十四五”規劃和2035年遠景目標綱要》明確提出開展政府數據授權運營試點，鼓勵第三方深化對公共數據的挖掘利用。2024年，《關于加快公共數據資源開發利用的意見》再次強調要加快釋放公共數據要素潛能，為做強數字經濟、構建國家競爭新優勢提供堅實支撐。在這些政策的指導下，各地政府開始積極探索公共數據的開放。截至2023年，已經有204 個城市開放政府公共數據， 占全國城市的60.53%。

（二）理論分析與研究假說

1.公共數據開放對新質生產力的直接影響

基于現有關于數據要素基礎理論的探索，數據作為新型生產要素，能夠降低交易成本，使得勞動、資本、技術等生產要素實現高效配置與深度融合，推動要素轉化為現實生產力，最終促進經濟發展[13]。公共數據開放為市場主體提供了充裕的數據要素，迎合了數字經濟發展的需求，對新質生產力的發展具有重要意義。第一，政府公共數據開放有利于新質勞動力的培養。勞動者可以依靠公共數據的使用，提升數字素養，掌握新技能，迎合數字時代發展需求，推動新質勞動力的壯大。創業者可以依據公開數據開放的機會，深入了解企業發展及行業分布的相關信息，精準定位，創新業態和管理模式，為新質勞動力創造就業場景與發展空間，催生發展新質生產力的新興力量[7]。第二，公共數據開放同樣催生了新勞動對象的出現。公共數據本身就是一種新質勞動對象，它涵蓋了工商行政、企業發展、科技與綠色發展等信息，揭示了市場主體的全貌與產業結構布局。企業可借此精準定位新興市場需求，開發大數據模型、高效環保材料等創新性的新質勞動對象，最后利用這些新質勞動對象促進生產力的發展[14]。第三，政府公共數據開放能推動新質勞動資料的產生。公共數據涌入市場與現代信息技術結合催生了公共信息數據平臺以及公共數據處理軟件等新的生產工具[15]，這些新質勞動資料能夠極大提升企業智能化水平和信息處理能力，提升企業信息處理和數據資源配置的效率，推動城市產業朝著數字化、智能化方向轉型[16]，進而帶動城市新質生產力的整體提高。基于以上分析本文提出研究假說1。

假說1：公共數據開放能夠促進城市新質生產力的提高。

2.公共數據開放提高新質生產力的作用機制

第一，從政府治理水平看。政府公共數據開放發揮了數據要素的乘數效應，從多方面提升了政府治理水平。在決策層面，豐富的數據為政府政策制定提供了依據，如依據市場主體提取哪方面的數據較頻繁，從而精準制定產業幫扶政策，增強政府決策的科學性[17]。在服務層面，政府可以隨著公共數據的開放不斷優化政府內部辦事流程，根據用戶需求不斷完善政府提供個性化服務的能力[18]。在內部監督上，公共數據開放促進了各部門間合作能力，有效提高政府行政效率[19]。政府治理能力的提高將有效促進新質生產力發展。在精準決策方面，政府依據公共數據的開發利用情況制定科學合理的政策引導，使得資源向戰略新興產業集聚，催生人工智能、高端制造等戰略性新興產業快速發展[8]，利于加快培育新質生產力。政府服務流程的優化，有利于提高企業運營效率，吸引更多高新技術企業和人才進入，為新質生產力發展提供資源優勢[16]。

第二，從政府公信力方面看。公共數據開放明顯提高了政府公信力。政府公共數據開放使得政務運行更加透明化，政府各類數據的公開以及重大項目進展情況的公開，能夠使民眾清晰知曉政府行為和資源分配情況，減少信息不對稱帶來的影響[7]。數據開放也方便了民眾參與政務評價，政府可以以此加強與群眾的聯系，提高自身服務能力，有效提升公信力。政府公信力提升對新質生產力發展也將起到重要作用。高公信力的政府能吸引更多外部投資與高端人才流入城市[20]。良好的公信環境，還有利于促進企業間合作，激發開源式創新，使得資源和技術共享，共同攻克關鍵核心技術發展難題，推動新質生產力的發展[21]。

第三，從營商環境方面看。公共數據有助于進一步緩解商業層面的信息不對稱，利于各個市場主體評估企業信用狀況，營造良好的市場環境[10]。營商環境優化能吸引更多優質企業和創新項目落地生根，帶來先進技術、管理理念以及新質人才，最終促進城市新質生產力的發展[22]。

基于以上分析，本文提出研究假說2。

假說2：政府公共數據開放能夠通過提高政府治理能力、提高政府公信力以及優化營商環境促進城市新質生產力的提高。

二、研究設計

（一）數據來源

選用2009—2022年我國285個城市的面板數據研究公共數據開放對新質生產力的影響。2008年我國開始施行《政府信息公開條例》，所以將樣本起始時間定為2009年。2018—2022年為城市政府開放公共數據的高峰期，結合數據可得性，最終將樣本時間選定在2009—2022年。城市層面數據來源于《中國城市統計年鑒》。計算新質生產力指標時涉及企業層面的數據來源于CSMAR 數據庫，涉及專利的數據來源于國家知識產權局。城市商業信用環境數據來源于中國城市商業信用環境指數官網。營商環境數據來源于北京大學和武漢大學聯合團隊發布的中國城市營商環境數據庫。本文剔除了嚴重缺失的樣本，并用插值法對可填補的缺失值進行填補。為減緩極端值對回歸分析的影響，對所有連續型變量進行了上下1%的縮尾處理。

（二）模型設定

構建多期雙重差分模型，系統評估公共數據開放對城市新質生產力的影響：

下標i表示城市，下標t表示年份。NPRO_it 是本文的被解釋變量，用于表明城市i 在t 年的新質生產力水平。DID_it 為本文的核心解釋變量，表示城市i在第t年該城市政府是否開放了公共數據。Ctrl_it 為一系列影響城市新質生產力水平的控制變量。δ_i 為城市固定效應， δ_t 為年份固定效應， ε_it代表隨機誤差項。為避免殘差序列相關以及異方差因素對估計結果的影響，本文在回歸中采用聚類到城市的穩健標準誤。

（三） 變量說明

1.被解釋變量：新質生產力

本文被解釋變量為城市新質生產力。學界已經研究了多種關于新質生產力水平的測度標準。從宏觀層面看，盧江和郭子昂（2024） 基于科技生產力、綠色生產力和數字生產力三個層面的指標，運用改進的熵權-TOPSIS法構建了新質生產力指標[23]。王玨（2024） 從新質人才資源、新質科學技術、新質產業形態和新質生產方式四個維度詮釋新質生產力，并構建了相應的指標體系[1]。韓文龍等（2024） 同樣從新質生產力的理論層面出發，再從新質勞動力、新質勞動對象以及新質勞動資料三個維度結合新技術等滲透性要素構建了對應指標[24]。此外還有學者從微觀層面構建了企業層面的新質生產力指標[25]。本文考察城市層級的新質生產力，第一種新質生產力指標對新勞動力的考慮有所欠缺，第二種和第三種指標能夠全面反映新質生產力的內涵。參考現有研究，利用熵值法從新質勞動力、新質勞動對象以及新質勞動資料三個維度測算城市層級的新質生產力指標，具體的指標構建要素見表1。

2.核心解釋變量：政府公共數據開放

核心解釋變量為地級市政府是否上線公共數據開放平臺的虛擬變量（ DIDit ）。它反映了政府公共數據開放實施與處理組之間的交互效應。參考復旦大學《2023年中國地方公共數據開放報告（城市） 》的評估方法[6]，確定某城市是否開放了公共數據。本文整理了截至2023年的204個城市（包括直轄市、副省級城市和地級市） 政府公共數據開放的相關數據，并設置本文的核心解釋變量： DID_it = treat_i ×post_it 。treat_i 為處理組虛擬變量，表示該城市是否上線政府公共數據開放平臺，如果是則取1，否則為0。post_it 為處理組的時間虛擬變量，如果處理組城市所處的時期是政府公共數據開放平臺上線之后，則取值為1，否則為0。

3.控制變量

參考方錦程等（2023） [6] 和韓文龍等（2024） [24] 的研究， 本文主要有以下控制變量：（1） 城市經濟發展水平（lngdp）；（2） 城市產業結構（Ind）；（3） 外商投資水平（inv）；（4） 政府財政支出（gov）；（5） 社會消費水平（con）；（6） 受教育水平（edu）；（7） 市場化水平（market） [28]。具體變量定義見表2。

4.機制變量：政府治理能力

從政府治理水平、政府公信力度和營商環境優化三個角度選取衡量政府治理能力的機制變量。政府治理水平方面， 參考吳江和吳濤（2022） [29]的研究，從政府績效、法治建設、監管質量、經濟發展和民生保障等五個維度利用熵值法構建城市層級的政府治理水平指標（ggc）。政府公信力方面，參考蔡運坤等（2024） [7]的研究，選用中國城市商業信用環境指數量化政府公信力（trust）。營商環境方面，選取北京和武漢大學聯合團隊發布的中國城市營商環境綜合得分（obe）衡量該城市的營商環境水平。

主要變量的描述性統計見表2。可以看到被解釋變量新質生產力的平均值為0.0499，標準差為0.0735，標準差大于平均值，說明各城市之間的新質生產力水平存在一定差異。政府公共數據開放虛擬變量DID的平均值為0.1586，表明樣本中有15.86%的城市為處理組，與絕大部分城市開放公共數據時間比較靠后的現實情況吻合。

三、基本實證結果分析

（一） 基準回歸結果

表3 呈現了本研究模型的基準回歸結果。列（1） 顯示，在未加入控制變量時，僅考慮政府公共數據開放對城市新質生產力的影響，核心解釋變量的回歸系數在1%水平上顯著為正，初步印證了政府公共數據開放將顯著提高城市新質生產力水平。列（2） 顯示，在加入控制變量后，核心解釋變量DID的回歸系數仍顯著為正，這說明控制各種其他因素之后，政府公共數據開放會顯著提高城市的新質生產力，由此驗證了假說1。此外，本文分別將新質生產力三個維度的構成要素，包括新質勞動力（newlabor）、新質勞動對象（newob?ject） 和新質勞動資料（newtec） 作為被解釋變量進行回歸，結果顯示政府公共數據開放同樣會顯著提高新質生產力三個構成要素指標的水平，表明了公共數據開放是從這三個維度全方位促進新質生產力提高。

（二） 多時點DID模型的有效性檢驗

1.異質性處理效應檢驗

相關研究發現，在多時點雙重差分法的應用中，確實存在組別和時間維度上處理效應的異質性問題，這可能會對傳統雙向固定效應模型的回歸結果造成偏誤[30]。因此， 本文參考白俊紅（2022） [31]的研究，構建多期DID 雙固定效應模型，估計的真實參數視為所有受處理個體的處理效應加權之和的期望值：

其中， W_it 和Δ_it 分別代表第i個開放政府公共數據的城市開放第t年的處理效應權重以及對應的處理效應。如果處理效應中W_it 的負權重占比較大時，多期DID雙固定效應模型的估計結果可能并不穩健[32]。為此，使用Stata軟件進行異質性處理效應檢驗，結果顯示基準回歸模型中的估計系數0.0122是633個平均處理效應的加權和，其中617個處理效應獲得了正權重，16個獲得了負權重，負權重占比僅2.5%，負權重總和為-0.0087。結果表明本文基準模型的估計結果并未有嚴重的偏誤問題。

2.平行趨勢檢驗

為了得到“異質性-穩健”的估計結果，本文參考Borusyak 等（2022） [33]提出的“插補估計量法”進行平行趨勢檢驗。相較于傳統的事件研究法，該方法同時考慮到可能存在的異質性處理效應和動態效應。結果顯示，在政府公共數據開放前，處理組和對照組的城市新質生產力并無顯著變化趨勢，而在政府公共數據開放后，其顯著促進了城市新質生產力的提高，這說明本文構建的多時點DID模型通過了平行趨勢檢驗（限于篇幅，留存備索）。

3.安慰劑檢驗

為排除外部隨機因素對實證結果的干擾，本文實施安慰劑檢驗。通過在政府公共數據開放與公共數據開放時間的雙重維度上進行500次隨機抽樣，每次隨機抽樣選取204個城市與對應的政府公共數據開放時間作為虛擬實驗組，其余城市作為虛擬對照組。將重新構造的虛擬DID變量替換原核心解釋變量進行偽回歸。結果顯示，大部分偽回歸系數并不顯著，且在0點附近呈正態分布，前文基準回歸系數0.0122 位于偽回歸概率分布之外，這表明隨機構造的政府公共數據開放虛擬變量對城市新質生產力基本無顯著影響，政府公共數據開放促進城市新質生產力發展并非隨機因素導致，驗證了結果的穩健性（限于篇幅，結果留存備索）。

（三） 其他穩健性檢驗

1.PSM-DID

政府公共數據開放可能受到地區經濟發展水平、地方數字基礎設施建設等其他因素的影響，從而導致自選擇偏差問題。本文采用傾向得分匹配法來緩解該問題。首先，根據基準模型中的控制變量作為城市特征變量進行Logit回歸計算傾向得分。然后，采用1∶1有放回的最鄰近匹配法，將處理組和對照組最接近的城市進行匹配，以最大程度地減少處理組和對照組之間的差異。之后，進行平衡性檢驗，結果顯示，處理組和對照組之間大部分特征變量的標準化偏差低于5%，且均通過t檢驗，表明匹配質量良好。表4的列（1）展示了匹配后的回歸結果，即使在緩解自選擇偏差問題后，政府公共數據開放仍對城市新質生產力有顯著的促進作用。

2.工具變量回歸

城市新質生產力的發展也包含城市數字化和信息化的發展，這可能反過來影響政府公共數據的開放，從而產生雙向因果導致的內生性問題。本文利用工具變量法來緩解該問題，參考陳凱和楊亞平（2023） [34]的研究，選用城市平均坡度與樣本期內對數化全國t-1年互聯網上網人數的交乘項作為工具變量（iv）。在相關性上，城市的平均坡度極大影響著該城市電信基站等網絡基礎設施建設。而政府公共數據開放與當地網絡基礎設施建設密切相關，同時，全國互聯網上網人數與政府公共數據開放密切相關，所以該工具變量滿足相關性條件。在排他性上，城市平均坡度不會直接影響該城市的新質生產力發展，而且上年全國互聯網的上網人數也不會直接影響當年該城市新質生產力的發展，該工具變量也能夠滿足排他性條件。工具變量iv拒絕了識別不足的原假設和弱工具變量的原假設，證明該工具變量合適。相關回歸結果見表4 的列（2） 和列（3），一階段回歸顯示，工具變量對政府公共數據開放具有顯著負向影響，表明城市地形特征越復雜，越不利于政府公共數據開放。二階段回歸表明，政府公共數據開放回歸系數仍顯著為正，與基本結論一致。這表明，在緩解雙向因果的內生性以后本文的基本結論依然穩健。

3.替換被解釋變量

為驗證結果穩健性，本文采用盧江和郭子昂（2024） [23]的測度體系重新度量城市級的新質生產力（NQPF2），NQPF2與基準回歸中NQPF的不同在于NQPF2 的側重點是科技、綠色和數字三個方面的資源投入力度和發展程度，同時也考慮了傳統能源的負向影響，與基準模型中的指標側重點不同。表4 的列（4） 顯示，在替換新質生產力測度指標后，政府公共數據開放對新質生產力提高的促進作用仍然顯著為正，基本結論穩健。

4.控制相關政策因素

樣本期間內還存在著其他與政府公共數據開放類似的政策沖擊，包括國家大數據綜合試驗區（bigdata）、智慧城市建設（smartcity）、寬帶中國建設（kuandai） 以及“互聯網+政務服務”政策（egov） 等，這可能影響本文的估計結果。為排除這些額外政策對估計結果的影響，本文在基準模型的基礎上控制了這四項政策，表4的列（5） 顯示，即使考慮到額外政策沖擊因素，政府公共數據開放的回歸系數仍在1%上顯著為正，這說明本文的研究結論穩健。

四、作用機制分析與異質性分析

（一） 作用機制分析

構建機制檢驗模型，探討政府公共數據開放對新質生產力的提高是否作用于政府治理能力的提升。

其中， M_it 表示機制變量，本文機制變量主要有政府治理水平（ggc）、政府公信力（trust） 和營商環境（obe）。模型（3） 中其余符號與模型（1）中對應的符號一致。

1.政府治理水平

根據理論分析，政府公共數據開放充分發揮了數據要素的乘數效應，進而增強了政府治理的水平。為驗證政府治理水平提高對政府公共數據開放提高新質生產力的作用機制，參考吳江和吳濤（2022） [29]的研究，將利用熵權法所構造的政府治理水平（ggc） 指標作為被解釋變量進行回歸。結果見表5的列（1），政府公共數據開放顯著提高了政府治理水平，為加快形成新質生產力提供了良好保障。

2.政府公信力

公眾對政府的公信力反映了政府治理是否實際有效。政府公共數據開放能夠增加政府透明度，提高了政府決策的公眾參與度，群眾能對政府治理實行更為有效的監督，利于政府提高決策的科學性和公正性，最終提高政府公信力。為驗證政府公信力提高機制，將政府公信力度指標（trust） 替換為基準模型中的被解釋變量進行回歸分析。回歸結果見表5的列（2），政府公共數據的開放顯著提高了政府公信力，促進了新質生產力的發展。

3.營商環境優化

當地市場的營商環境同樣是反映當地政府治理能力的重要因素。政府公共數據開放滿足了市場運行對于公共數據的需求，促進公共數據與傳統生產要素融合，釋放生產要素潛力。同時，還減少市場信息不對稱，提高市場資源配置效率，促進營商環境優化，進一步激發市場經營主體創新能力和發展活力。為驗證營商環境優化機制，將城市營商環境綜合得分（obe） 替換為基準模型的被解釋變量進行回歸。表5的列（3） 顯示，政府公共數據開放同樣顯著優化了城市營商環境，為加快發展新質生產力提供了助力作用。

機制分析的實證結果結合理論分析中的闡述充分印證了政府治理水平的提高、政府公信力的提升以及營商環境的優化是政府公共數據開放促進城市生產力提高的重要機制，假說2得以驗證。

（二） 異質性分析

1.數字經濟政策力度異質性

政府數字經濟政策的支持力度反映了當地政府對數據要素使用的重視程度。如果一個城市的政府對數字經濟發展支持力度大，數據要素的作用將得到強化，當地經濟發展將更依賴公共數據的使用，政府也將更加全面地開放公共數據，為新質生產力發展提供更充分的保障和更明確的方向。反之，如果一個城市的數字經濟政策支持力度相對較小，政府公共數據對當地新質生產力的助推作用可能就會比前者更小。為驗證以上猜想，參考陶長琪和丁煜（2022） [35]的研究，本文收集了各城市相關年度政府工作報告中有關數字經濟發展的關鍵詞②，并統計了其詞頻數量。然后，依據每年度各城市詞頻數量的中位數，將高于中位數的城市劃分為數字經濟政策力度大的城市，其余城市劃分為數字經濟政策力度小的城市。分組回歸結果見表6的列（1） 和列（2），在數字經濟政策力度大的城市，DID回歸系數為0.0153，在1%上顯著。而在數字經濟政策力度小的城市，DID回歸系數為0.00213，在5%的水平上顯著，費舍爾組間系數差異檢驗的P值為0.000，兩組回歸的系數在統計上有顯著差異，說明政府公共數據開放對新質生產力的提升作用在數字經濟政策力度大的城市更加明顯。

2.數據要素流動性水平異質性

一個城市數據要素的流動性水平同樣會使政府公共數據開放對新質生產力的提升作用產生異質性。如果一個城市的數據要素流動性水平較高，該城市的公共數據資源利用就更充分，更多市場主體受益。為驗證數據要素流動性異質性，以該城市是否擁有數據交易平臺為標準，將樣本分為兩組，回歸結果見表6 的列（3） 和列（4）。有數據交易平臺城市的DID回歸系數在1%水平上顯著為正，沒有數據交易平臺城市的DID 回歸系數在1%的水平上顯著為正，同時費舍爾組間系數差異檢驗顯著。這說明公共數據開放對數據要素流動性水平更高的城市新質生產力促進作用更強。

3.數據要素使用水平異質性

不同城市的數字基礎設施建設程度、數字產業化和產業數字化水平等各不相同，對數據要素的利用程度也存在不同，而數據要素的利用程度直接影響著政府公共數據能否被最大程度利用。本文參考苑澤明（2022） [27]的研究，統計各城市上市公司數據資產相關詞頻并加1取對數，然后按公司所在地匯總到城市層級，取當地上市公司數據資產詞頻對數的平均值作為數據要素利用水平的代理指標。最后，依照每年度各城市數據要素利用水平的中位數，將高于中位數的城市劃分為數據要素利用水平高的城市，其余城市劃分為數據要素利用水平低的城市，進行分組回歸。表6的列（5） 和列（6） 顯示，政府公共數據開放均會在1%水平上提高新質生產力，但在數據要素利用水平高的城市其回歸系數為0.0124，在數據要素利用水平低的城市其回歸系數為0.00824，費舍爾組間系數差異檢驗經驗P值為0.080，說明兩組回歸系數具有顯著差異。這印證了政府公共數據開放對城市新質生產力的提升作用，在數據要素利用水平高的城市中更為明顯。

結語

（一） 研究結論

本文基于2009—2022 年我國285 個城市的面板數據，以政府公共數據開放平臺上線作為準自然實驗，實證檢驗了政府公共數據開放對新質生產力的影響。研究發現：第一，政府公共數據開放顯著促進了城市新質生產力提高，并且該結論經過多種穩健性測試依然成立。第二，機制分析表明，政府公共數據開放提高了政府治理水平，提高了公眾對政府的公信力，優化了營商環境，進而促進了城市新質生產力的提高。第三，異質性分析發現，政府公共數據開放對新質生產力的促進作用在數字經濟政策力度大的城市、數據要素流動性水平高的城市以及數據要素利用水平更高的城市中更明顯。

（二）政策建議

根據以上研究結論，本文提出相關政策建議。第一，深入推進政府公共數據開放戰略，提高政府公共數據開放服務的廣度和深度。從廣度上，未開放政府公共數據的城市應積極學習已開放公共數據政府的經驗，加快構建服務本地區乃至全國的公共數據開放平臺。已經開放公共數據的政府應積極探索公共數據開放共享機制，擴寬公共數據服務范圍，最終提高政府公共數據開放的服務廣度。從深度看，各級政府應因地施策，根據地方經濟發展的需求，提供更為精準的公共數據利用服務，并依法主動開放一些更高價值的公共數據，強化公共數據要素質量，提高公共數據開放深度。

第二，依托公共數據開放平臺，創新政府治理模式。各級政府應依托公共數據開放平臺構建高效協同、開放共享的城市級數字底座，打造新型數據管理平臺，推進數字政府建設，使政府治理與數字經濟發展更相適應。通過新方式加強政府與市場主體的聯系，通過政府與市場接口的數據交換來協同各個主體， 打造精準、規范的服務環境，逐漸實現政府業務數據化和數據業務化， 以數據驅動管理變革模式。此外，也要提升政府治理的公開性和透明性，充分運用現代信息技術，引入群眾對政府的線上監督評價機制，為政府治理創新提供有益的建議，提升政府治理的科學化、智能化、精細化。

第三，根據不同地區數字經濟發展水平和數據要素發展水平的差異，對公共數據開放提供有針對性的優化和保障。加強跨區域的數字基礎設施建設，鼓勵跨區域數字產業合作，以數字經濟發達的地區帶動數字經濟發展的地區，著力完善數據資源的有效配置，推動數字化協同聯動，提高公共數據的流動性水平。積極引導市場主體深化數據要素開發利用，鼓勵培育專業數據服務機構，開展數據評估、數據產品開發等專業服務，提高數據產品和服務的質量效益，增強數據要素的使用水平，促進數據賦能新質生產力發展。

（責任編輯：楊艷軍）