公共數據開放何以提升城市創新能力

[摘要]公共數據開放作為數據基礎制度的重要組成部分，是促進數字經濟發展，推動數字政府建設的重要舉措。公共數據開放如何提高城市創新能力仍有待深入。基于2009—2021年283個城市級面板數據，將地方政府上線公共數據開放平臺視為準自然實驗，運用多期雙重差分法實證檢驗公共數據開放對城市創新能力的影響。研究發現：地方政府上線公共數據開放平臺提高了城市創新能力；機制分析表明，公共數據開放通過投資集聚、人才集聚和創業集聚來提升城市創新能力；異質性分析發現，在東部城市和高水平數字基礎設施建設的城市中，公共數據開放對城市創新能力的提升效果更為顯著；此外，公共數據開放對鄰近城市創新能力具有正向的空間溢出效應。地方政府應充分認識公共數據的經濟社會價值，制定產業和人才相關配套政策，分步驟、分階段地推進公共數據開放，并設立區域協同創新項目，共同開展數據驅動的創新研究和應用開發，以促進數據要素的價值釋放，推動創新驅動發展。

[關鍵詞]公共數據開放；創新能力；數據要素

一、 引言

在我國推動數字經濟創新發展的新階段，數據要素已然成為推動經濟可持續發展、提高區域創新能力的核心引擎。2015年，國務院印發的《促進大數據發展行動綱要》提出，要加強對政府部門數據的國家統籌管理，加快建設國家政府數據統一開放平臺1。《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》進一步指出，要堅持共享共用，釋放價值紅利，合理降低市場主體獲取數據的門檻，增強數據要素共享性、普惠性，激勵創新創業創造2。我國首個地方政府公共數據平臺于2012年在上海推出，隨后在國家政策的指引及地方政府的重視下，地方公共數據開放平臺數量呈現快速增長態勢，截至2024年7月，我國地級及以上數據開放平臺數量已達到219個，占比達65%3。由此觀之，作為我國首個大力推進數據要素開放共享的政策試驗，在創新驅動發展戰略的背景下評估該試驗的政策效應，探究公共數據開放能否以及如何提高城市創新力具有重要意義。

作為構建數據基礎制度的抓手，既有研究圍繞公共數據的“雙重屬性”展開討論。從“生產要素”屬性來看，政府供給公共數據有助于降低信息不對稱，減少市場摩擦成本，促進企業數據驅動決策，提高商業決策的科學性[1]。不同于其他生產要素，數據要素具有非競爭性、非排他性和可復制性[2]，能夠在多種應用場景中反復使用，推動企業生產效率提升和商業模式創新，進而產生規模經濟效應[3]。同時，公共數據開放降低了資源獲取門檻，為企業創新提供數據支持，有助于破解“數字鴻溝”和“大企業壟斷”問題，推動區域協同發展與經濟質量提升[4]。從“治理要素”屬性來看，公共數據開放能夠提升政府透明度與治理效能。數據開放平臺能夠促進信息共享，減少政社信息差和推動多元主體協同治理[5]。關于城市創新能力的研究，現有文獻主要從“技術-制度”二元視角解釋驅動機制。技術視角起源于技術創新學派，認為技術、人才、知識、資本等要素的創新與組合是影響城市創新能力的主要因素[6]。制度視角則是結構功能主義的延承，強調制度演化和制度變革對城市創新能力的重要影響[7]。從理論上分析，技術邏輯下的公共數據開放為生產過程加入新的生產條件，數據要素與其他生產要素的組合加速了技術進步[8]，而制度邏輯下的公共數據開放平臺破除了原有制度約束[9]，改變了政策環境、合作網絡等隱性要素。基于此，本文以地方政府推動公共數據開放平臺上線作為準自然實驗，從實證角度探究地方政府公共數據開放提高城市創新能力的具體效果和作用機制。

本文的邊際貢獻包括三個方面：第一，以地方公共數據開放平臺為準自然實驗進行政策評估，豐富數據要素推動城市創新力提升的效應研究；第二，分析公共數據作為生產要素和作為治理要素的集聚機制，有助于明晰公共數據開放影響城市創新能力的多維路徑；第三，創新性地從空間維度綜合評估公共數據開放的政策效果，揭示公共數據開放對鄰近城市創新能力的空間溢出效應。

二、 理論分析與研究假設

作為創新驅動發展戰略的重要支撐，公共數據開放既是數字技術的拓展應用，又是一項數據資源共享的制度創新。技術視角下的數據開放提高了創新活動的效率和質量，而制度視角下的政策支持和合作平臺則確保了創新活動的可持續性和規范性。由此，本文將從技術視角和制度視角推知公共數據開放下的城市創新。

從技術視角來看，創新是對現有技術進行全新組合的過程[10]。公共數據開放通過打破數據壟斷、促進數據與其他生產要素的重新組合、催生新商業模式和產業形態等方式，極大地提升了城市的創新能力。其一，公共數據開放打破了數據壟斷，促進了知識在不同創新主體之間的流動[11]。這種開放使得原本僅由政府掌握的數據資源，能夠被更多的企業、科研機構和個人開發者所利用。這一過程不僅增加了數據的可獲取性，還降低了數據獲取的成本和門檻，允許更多的創新主體參與數據驅動的創新活動。其二，公共數據開放促進了數據與其他生產要素的重新組合，推動了新產品和新服務的開發[12]。作為一種新型生產要素，數據與其他生產要素不同，其自由流動性和規模效應等特征有助于增強成本投入的收益潛力，從而創造全新的價值。此外，隨著數據的開放，越來越多的企業開始意識到數據的商業價值，進而探索基于數據的新商業模式和產業形態。比如，美國的房地產平臺Zillow收集多種開放數據（如稅收數據、房產銷售與租賃數據、抵押貸款信息、地理數據、土地估值及歷史房產價格等），對其進行整合分析，創造了顯著的經濟效益[13]。從制度視角來看，創新是在制度環境內與他人互動時，開發并實施新想法的過程[14]。公共數據開放平臺不僅優化了資源配置，還通過區域內的信任、文化和規范等隱性要素激發各方的創新動力，進一步提升城市創新能力。一方面，信任是創新合作的基礎，開放數據平臺通過數據共享機制，在提高政府透明度的同時，增強了各參與主體之間的信任[15]。創新主體在一個公平透明的環境中進行合作，通過共享數據資源和創新成果，避免信息不對稱和信任缺失帶來的合作障礙。這種信任關系的建立，有助于形成穩定的合作網絡，促進知識的交流與合作，進一步推動創新活動的開展。另一方面，公共數據的開放營造了良好的創新環境[16]。政府通過數據的開放和共享，促使更多的個人和組織參與創新過程，激發了廣泛的創新意識和熱情。據此，本文提出如下研究假設：

假設1：公共數據開放有助于提升城市創新能力。

公共數據開放能夠促進投資集聚、人才集聚和創業集聚。從“生產要素”屬性出發，公共數據開放為市場提供了豐富的信息資源，幫助創業者更好地識別市場機會和形成競爭優勢，以激發大眾創業的活力。數據開放平臺優化了市場主體的信息搜尋匹配效率，在提升區域市場化水平的同時也有利于投資活動的增加，促進了城市投資集聚[17]。此外，數據的價值創造離不開人力資本的加持，公共數據開放會倒逼企業培養和引進信息化人才，從而增強區域人才集聚效應[18]。從“治理要素”屬性出發，公共數據開放有助于優化政府行政職能與公共服務體系，通過緩解信息不對稱和降低制度性交易成本，對投資水平、人力資本和創業活動產生集聚的“雁陣效應”。首先，通過開放政府數據，企業可以獲得更多的市場信息和政策支持，減少決策的不確定性，吸引更多的資本流入，從而形成投資集聚效應。其次，公共數據開放能夠打破要素資源壁壘，加快區域人才流動，促進人力資本的自由流動和合理配置，從而形成高效的人才集聚效應。最后，新制度主義學派強調制度環境對激發創業的重要作用[19]，公共數據開放有利于增加政府透明度，有利于降低市場主體創業面臨的制度性交易成本，提高城市創業活力[20]。據此，本文提出如下研究假設：

假設2：公共數據開放通過投資集聚、人才集聚和創業集聚，顯著提升城市創新能力。

公共數據開放不僅能夠直接提升本地區的創新能力，還會通過集聚外部性的知識溢出效應，顯著提升鄰近城市的創新能力。創新活動依賴外部知識，公共數據開放可以提供豐富的生產要素和高質量的信息供給，降低創新主體的核查成本和搜索成本，通過優化資源配置和減少獲取外部知識的成本，以提高創新能力[21]。而知識溢出是集聚外部性的重要來源[22]，公共數據開放會通過區域內創新要素的集聚效應，帶來創新成本的節約和創新要素邊際生產率的提升，而在創新過程中所產生的技術、知識和經驗則會通過傳遞、學習和借鑒等渠道流動、擴散至鄰近地區，進而對周邊城市產生空間溢出效應[23]。此外，開放公共數據可有效緩解資源要素配置中的信息不對稱問題，推動創新網絡的構建和發展，從而增強區域間的協同創新能力。據此，本文提出如下研究假設：

假設3：公共數據開放對鄰近城市創新能力具有正向空間溢出效應。

三、 研究設計

1. 模型設定

為了探究公共數據開放對城市創新能力影響的凈效應，本文采用多期雙重差分模型進行實證檢驗，模型設定如下：

[Innoit=β0+β1Datait+β2Xit+μi+μt+εit] （1）

式（1）中，被解釋變量[Innoit]表示城市i在t年的城市創新能力，[β0]為截距項。解釋變量[Datait]為公共數據平臺上線的虛擬變量，上線當年及以后為1，反之為0，[β1]為本文關注的主系數，預期為正。[Xit]表示其他控制變量，[β2]為控制變量系數，[μi]為城市固定效應，[μt]為時間固定效應，以緩解遺漏變量偏誤。[εit]為隨機擾動項。此外，模型將標準誤聚類到城市層面，以排除誤差項存在序列相關的可能。

2. 變量與數據說明

（1）被解釋變量

本文選取由復旦大學發布的《中國城市和產業創新力報告》中2009—2021年的城市創新力指數1，將其通過極差標準化法映射到[0，1]中，以衡量城市創新能力。

（2）核心解釋變量

本文的核心解釋變量為“公共數據開放”，地方政府在上線公共數據開放平臺之前為0，上線公共數據開放平臺當年及之后設置為1。城市上線公共數據開放平臺的時間根據《中國地方政府數據開放報告（城市）》手動整理2。

（3）機制變量

本文的機制變量包括城市投資水平（Inv）、人力資本水平（Hc）和創業活躍度（Entre）。由于城市層面的企業創新投資數據難以獲得，本文參考李政等[24]的做法，選擇“社會固定資產投資與城市面積的比值”作為測量城市投資水平的代理指標。參考何雨可等[25]的做法，創業活躍度選擇“每百人新創企業數”來衡量。科技創新活動離不開人力資本的要素支持，參考孫偉增等[26]的做法，選擇“信息傳輸計算機服務和軟件業從業人員的自然對數”作為人力資本水平的代理指標。創業活躍度變量的信息來源于中國工商注冊企業數據庫，其余變量來源于《中國城市統計年鑒》。

（4）控制變量

為了排除其他因素對城市創新能力的影響，本文選取的控制變量包括產業結構（IS）、人口密度（PD）、城市發展能力（UDC）、城市發展水平（UDL）和科技財政支出（FST），控制變量數據來源于《中國城市統計年鑒》，部分缺失值以各省統計局數據進行填充后，采用線性插值法進行補齊。詳細的變量測量如表1所示。

3. 描述性統計分析

如表2所示，城市創新水平的平均值為0.008，標準差為0.038，表明我國各城市創新水平差異較大。公共數據開放的平均值為0.123，即在全部城市-年份樣本中，有12.3%的樣本受到了政策處理的影響。處理組觀測值的比例較低，雖然無法直接反映實施政策的城市數量，但表明絕大多數地方政府公共數據開放政策的實施時間較晚，我國的公共數據開放工作有待繼續推進。從控制變量和機制變量來看，不同城市的產業結構、城市發展能力、科技財政支出、創業活躍度和人力資本水平存在較大差異，其中城市發展能力和科技財政支出的差異最為明顯。

四、 實證結果與分析

1. 基準回歸

表3是地方政府上線公共數據開放平臺影響城市創新水平的基本實證檢驗結果。列（1）是僅加入核心解釋變量與固定效應時公共數據開放對城市創新發展影響的結果，列（2）是在模型1的基礎上加入控制變量后的基準回歸結果。列（1）結果表明，在不考慮其他因素的情況下，公共數據開放對城市創新能力的影響為正，且在1%的顯著性水平下通過檢驗，初步證實了公共數據開放顯著提高了城市創新能力。表3列（2）加入控制變量后顯示，公共數據開放的系數仍然在1%的統計水平上顯著為正，說明相較于未上線公共數據開放平臺的城市，上線后的城市創新能力得到顯著提升，假設1得到支持。在控制變量中，城市發展能力和科技財政支出對城市創新水平具有顯著正向影響，而產業結構、人口密度、城市發展水平則缺乏明顯的統計學意義。

2. 穩健性檢驗

（1）平行趨勢檢驗

本文采用事件分析法檢驗平行趨勢假定，具體模型設定如下：

[Innoit=α0+k=?7，k≠?7k=6γkDk×TREATi+α2Xit+μi+μt+εit] （2）

式（2）中[Dk]表示第k年公共數據開放平臺上線的時間虛擬變量，[TREATi]表示處理組虛擬變量，[γk]為交互項的回歸系數。圖1報告了平行趨勢檢驗結果，在公共數據開放平臺上線前的估計系數[γk（Before）]均未通過5%的顯著性水平，表明處理組與控制組城市創新水平不存在顯著差異。滿足平行趨勢假定。此外，上線后的估計系數[γk（After）]逐漸增大，并在5%的水平上均顯著為正，表明在公共數據開放平臺上線后，處理組城市創新水平顯著高于控制組，滿足平行趨勢假定。

（2）安慰劑檢驗

為進一步排除其他因素對公共數據開放推動城市創新發展的影響，本文通過隨機抽取處理組方式進行安慰劑檢驗。具體地，本文隨機設定上線公共數據開放平臺的樣本，為了增強統計識別能力以排除隨機小概率事件的影響，對上述操作進行500次隨機抽樣回歸，概率密度與估計系數分布如圖2所示。結果顯示，估計系數基本分布在0點左右，符合正態分布，且均遠離右側實線。結果表明，公共數據開放提升城市創新能力的回歸結果并未受到其他因素的影響，通過了安慰劑檢驗。

（3）異質性處理效應檢驗

已有研究指出多期雙重差分采用雙向固定效應（TWFE）進行估計，會導致較早接受處理的樣本在后續處理組出現時會成為控制組，這種處理效應在組間和時間維度上的異質性可能給雙向固定效應估計量帶來負權重和偏誤問題[27]。因此，本文采用Goodman-Bacon提出的方法，考察多期雙重差分采用TWFE模型的偏誤程度。表4顯示，不合適的處理效應（后處理組VS先處理組）占比僅為5.7%，不會對本文的估計效應產生較大偏誤。

（4）排除混淆政策沖擊

為驗證公共數據開放對城市創新發展的效應是否為凈影響，要排除樣本期內與公共數據開放平臺上線相似的政策影響。因此，本文通過政策梳理搜集了創新型城市（IC）、智慧城市（SC）、國家級大數據綜合試驗區（BDC）與寬帶中國（BC）數據進行檢驗。表5列（5）表明，在控制混淆政策后，公共數據開放對城市創新力的積極影響仍然在1%的置信水平上顯著為正，且主效應的估計系數所受影響較小，僅從基準回歸結果的0.0129降低到0.0117，回歸結果較為穩健。

（5）PSM-DID

本文采用傾向得分匹配法（PSM）對處理組和控制組進行處理，然后根據重新處理后的樣本構建多期雙重差分模型。具體而言，以基準模型中控制變量作為協變量對處理組與控制組城市樣本進行匹配，通過平衡性檢驗后，以匹配后的樣本為基礎，重新進行回歸。表6的結果表明，分別采用核匹配、半徑混合匹配和近鄰匹配三種方式進行傾向得分匹配后，與基準回歸結果相比，PSM-DID的回歸結果在估計系數與顯著性上不存在顯著差異，說明公共數據開放對城市創新力的正向影響結果是穩健的。

（6）內生性處理

公共數據開放平臺的上線與城市創新力之間可能存在反向因果關系，即城市創新水平越高的城市，越有可能上線公共數據開放平臺。本文選取各城市與杭州的球面距離（Dis）作為工具變量。現有研究表明，在地理上距離杭州越近，數字經濟的發展水平越高[28]，而數據要素的高效流通是推動數字經濟發展的關鍵因素，說明該工具變量與本地區是否開展公共數據開放試點具有相關性。同時，杭州僅僅是我國經濟發展的重要城市之一，與杭州的球面距離越小并不意味著城市創新水平越高[29]，外生性近似滿足。由于地理距離變量為截面數據，本文參考宋敬等[30]的做法，將地理距離變量與上一年度全國互聯網用戶數（IU）進行交互，形成新的工具變量以緩解可能存在的內生性問題。結果如表7所示，第一階段的回歸結果表明，工具變量與公共數據開放平臺顯著負相關，意味著與杭州球面距離越遠的城市，實施公共數據開放政策的可能性越低，符合理論預期。進一步地，公共數據開放平臺的估計系數依然顯著為正，且Cragg-Donald Wald F值遠大于10%水平的臨界值，表明不存在弱工具變量問題，工具變量回歸較為穩健。

3. 機制分析

（1）投資集聚效應

一方面，公共數據的“治理要素”屬性使得政府、企業和公眾能夠更容易地獲取相關信息，這種透明度的提升能夠幫助投資者更好地評估市場機會和風險，降低投資的不確定性，從而提高投資熱情。另一方面，公共數據的“生產要素”屬性為創新活動提供了豐富的數據資源，可以用于開發新技術、產品和服務，推動新興產業發展，從而提高城市整體的投資水平。表8列（1）顯示公共數據開放政策會對城市投資水平產生顯著正向影響，表明公共數據開放具有投資集聚效應，以提升城市創新能力。

（2）人才集聚效應

公共數據開放為各行業的數字化轉型帶來新動力，企業利用開放的數據開發新的應用程序、軟件工具和數據分析服務。例如，醫療、教育、交通等領域都能利用公共數據來提升服務質量，這些新需求直接推動了行業的數據驅動發展。隨著這些行業對技術依賴的加深，行業的就業規模得到拓展，從而擴大企業對信息專業人才的需求。表8列（2）顯示公共數據開放政策會顯著提高城市人力資本水平，公共數據開放在人才資源的集聚方面發揮了重要作用，提升了城市創新能力。

（3）創業集聚效應

公共數據開放為創業者提供了多樣化的信息源，有效降低了創業的門檻和成本，緩解了創業初期的信息不對稱和決策風險，有助于開發新的產品和服務，并營造一個數據驅動的創業生態系統。在這樣的生態系統中，數據驅動型創業項目蓬勃發展，不僅能夠吸引更多的創業者進入，而且不同的創業者之間可以通過數據共享和合作，尤其是在傳統領域進行數字化轉型或在新興市場中發掘新機會，從而進一步放大創業的整體活躍度，增強整體的創業活力。表8列（3）表明公共數據開放政策會顯著提高城市創業活躍度，從而提升了城市創新能力。綜上，假設2得到驗證。

4. 異質性分析

（1）城市區位異質性

數據開放并不能直接創造價值，只有通過數據要素與其他生產條件的組合，引入新產品、新生產方法、新市場或新組織形式，才能實現公共數據開放的價值增值與創造。而我國經濟發展不均衡，區域差異顯著，不同地理區位的城市在經濟規模、產業發展以及人口分布等方面均存在較大差異。因此，本文將城市按照東、中、西部三個組別進行分組回歸。表9的結果顯示，公共數據開放對城市創新能力的作用效果僅在東部城市顯著。囿于經濟規模等城市資源稟賦不足，公共數據開放在落后地區難以發揮應有的政策效應。

（2）數字基建異質性

數據的流通離不開數字基礎設施的支持，只有在完善的數字基建保障下，數據開放才能真正實現數據共享、知識擴散和創新驅動的目標。因此，本文利用“百人中互聯網寬帶接入用戶數”代理數字基礎設施建設，以中位數為標準進行分組回歸。表9的結果顯示，公共數據開放對城市創新能力的作用效果僅在高水平數字基礎設施建設的城市顯著，而在低水平數字基礎設施的城市并不顯著。上述結果表明，在數字基礎設施建設較好的城市，公共數據開放能夠更顯著地提升城市創新能力。

5. 空間溢出效應

公共數據開放影響本地城市創新能力的同時，也會對周邊區域創新能力產生影響。為了考察公共數據開放對城市創新能力的空間溢出效應，本文參考王金杰等[31]的做法，采用空間雙重差分模型對溢出效應進行檢驗：

[INNOit=λ0+λ1DATAit+λ2WDATAit+λ3Xit+μi+μt+εit]" （3）

式（3）中[W]為構建地理鄰接0-1空間權重矩陣，與公共數據開放城市相鄰接為1，反之則為0。若[λ1]和[λ2]均顯著為正，表明公共數據開放會提高本地及鄰近城市創新能力，即該政策具有顯著的空間溢出效應。

表10匯報了公共數據開放對城市創新能力的平均溢出效應，列（1）和列（2）的結果顯示，無論是否加入控制變量，主系數和空間滯后項系數均正向顯著，表明公共數據開放能夠提高本地與鄰近地區城市創新能力，該政策的空間溢出效應得到數據支持。

五、 研究結論與政策建議

在深入實施創新發展戰略的過程中，公共數據開放被視為推進數字經濟發展和數字政府建設的重要抓手，地方政府期待通過數據開放的方式推動經濟社會的全面發展。本文利用地方政府上線數據開放平臺這一外生政策沖擊，對公共數據開放提高城市創新能力的效果進行評估。研究發現：地方政府上線公共數據開放平臺提升了城市創新能力，且在進行一系列穩健性檢驗后仍然成立；機制分析表明，公共數據開放通過投資集聚、人才集聚和創業集聚，提升了城市創新能力；異質性分析結果表明，公共數據開放對城市創新能力的提升作用在東部城市和數字基礎設施建設水平較高的城市更為明顯；此外，公共數據開放對鄰近城市創新能力具有正向的空間溢出效應。基于上述研究結論，本文提出如下政策建議：

第一，充分認識公共數據的經濟社會價值，穩步推進公共數據供給工作建設。作為推動數據要素流通的“牛鼻子”，公共數據的高質量供給是破除數據流動障礙的關鍵要素，地方政府要注重公開數據的精細化、時效性與準確性，以數據高質量供給推動創新發展。

第二，制定產業和人才相關配套政策，進一步促進投資、人才和創業的集聚，打造數據驅動的創新生態圈。一方面，政府要引導企業充分利用公共數據要素進行創新和產業升級，通過設立數據創新創業孵化器，培育一批典型示范應用，發揮“大眾創新、萬眾創業”的乘數效應。另一方面，通過提供稅收優惠、人才引進等政策，為吸引高質量投資和創新型人才提供適當的政策引導與資金支持。

第三，公共數據開放建設應和城市資源稟賦相匹配，地方政府應根據自身資源稟賦特征，分步驟、分階段地推進公共數據開放。資源稟賦較強的城市應進一步深化數據開放，拓展數據要素場景應用的廣度和深度；對于經濟發展滯后，尤其是數字基礎設施建設落后的城市，地方政府應根據實際情況穩步推進數據開放，避免盲目追求數據開放的廣度和深度，學習借鑒建設公共數據開放平臺的成功經驗，再逐步推廣。

第四，鑒于公共數據開放的空間溢出效應，地方政府可以通過設立區域協同創新項目，鼓勵鄰近城市之間的企業和科研機構合作，共同開展公共數據驅動的創新研究和應用開發，形成良好的區域創新生態，充分發揮公共數據開放的空間溢出效應，促進區域協同創新和共同發展。

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基金項目：國家自然科學基金面上項目“AIGC參與下知識創新驅動數字創意企業高質量內容生成的機理及影響效應研究”（項目編號：72474170）。

作者簡介：詹紹文，男，西安建筑科技大學公共管理學院院長，陜西省哲學社會科學和文化領域領軍人才，教授，博士生導師，研究方向為數字經濟；王一鐘，男，西安建筑科技大學公共管理學院碩士研究生，研究方向為數字經濟。

（收稿日期：2024-10-24" 責任編輯：魯文雯）