公共數據開放對企業資產利用效率的影響研究

【中圖分類號】F832.5；D63【文獻標志碼】A【文章編號】1673-1069（2025）01-0054-03

1引言

在數字化快速發展的背景下，政府數據開放推動了社會多樣化發展。公共數據的開放不僅增加了企業獲取信息的機會，還促進了資源的合理配置和競爭資產的有效利用。數據公開有助于消除信息不對稱，優化資源配置，提高企業資產使用效率。企業運營依賴信息收集和分析，開放公共數據為他們提供了新的數據資源，使其提高了市場研究和技術評估的準確性和效率。企業通過深人挖掘這些數據，可以制定更清晰的市場戰略，更有效地利用資產。

2研究設計

2.1理論分析與假設提出

企業的資產周轉率表現直接體現了企業是否會更有效地利用資產。公共信息開放能提升企業資產周轉和使用效率。本文探討公共數據開放如何影響企業資金周轉率和資產利用效率。胡彥迪和許英達叫提出，公共數據開放可顯著改善資本配置，科技和人力資本正向調節這一作用。蔡菲瑩和黃秀需提出，政府數據開放降低企業獲取數據難度，提供外部資源；同時推動數字化轉型，提升企業吸收能力和資源配置效率，增強創新能力。公共數據開放降低不確定性風險，增強企業資源調整意愿，減少信息不對稱，降低外部不確定性，這有助于企業更好地利用資產。公共數據開放提高信息透明度，降低信息獲取成本，提高企業凈資產收益率，促進資產周轉效率提高，從而提升資產利用效率。在探討公共數據開放對企業資產利用效率的影響時，凈資產收益率的作用也不容忽視。杜善重和連立帥提到，公共數據開放可以通過提升企業的信息透明度和決策效率，進而提高企業的凈資產收益率，最終促進企業資產利用效率的提升。彭遠懷和胡軍提到，公共數據開放能夠降低企業信息獲取成本，提升企業的資源配置效率，進而提高凈資產收益率，最終提升企業資產利用效率。較高的資源配置效率意味著企業能夠更有效地利用現有資產，從而提升整體資產利用效率。

綜上，本文提出了研究假設

：公共數據開放能夠促進企業資產利用效率水平的提升。

：公共數據開放能夠通過促進企業凈資產收益率的提高，從而促進企業資產利用效率水平的提升。

2.2數據來源

本文統計了2015-2023年5633家滬深A股上市公司，共計34044個樣本量。選擇該樣本期間的原因在于：2015年政府印發了《促進大數據發展行動綱要》。相關數據主要來源于國泰安、萬得數據庫、草莓科研服務網、《中國地方政府數據開放報告》。本文對原始數據進行了如下處理： ① 剔除ST、*ST的公司； ② 剔除存在較多缺失值和資不抵債的公司； ③ 剔除金融與保險類公司； ④ 對所有連續變量在 1% 分位進行縮尾處理。

2.3模型設定與變量定義

本文利用中介效應模型，通過凈資產收益率中介變量，研究公共數據開放對企業資產利用效率的影響。同時，公共數據平臺的交錯開放帶來了不同時間和城市的外生信息獲取成本，單個公司難以影響平臺開放，從而緩解了反向因果問題。基于此，本文建立了模型（1）以檢驗 ，Control表示控制變量， 表示截距項， 代表殘差；若式（1）中 顯著為正，則表明 成立。

其中，Asset_tum為企業總資產周轉率。本文參考沈坤榮等5的做法，以企業總資產周轉率衡量企業資產利用效率。參考彭遠懷學者的做法，以Opendata公共數據開放作為核心解釋變量。而Opendata將被定義為虛擬變量，即若樣本所處辦公地（省、自治區、直轄市）開通政府數據平臺之后，則Opendata取值1，否則Opendata取值。

本文將上市公司所在城市與設立政府數據開放平臺網站的數據進行匹配，構造解釋變量 ，即上市公司i所在城市在第 年是否設立了政府數據開放平臺網站的虛擬變量，若上市公司i所在城市在第 年已經設立了政府數據開放平臺網站，Opendata取值為1；否則為0。本文參考已有研究，選取了相關變量具體如表1所示。

3實證分析

3.1描述性統計

在本文中，對一系列關鍵變量執行了詳盡的描述性統計分析。表2結果顯示，一方面，總資產周轉率指標的平均值達到了0.625，而標準差為0.529。這表明，數據的分布相對較為分散，顯示出在不同企業之間總資產周轉率存在差異性。另一方面，公共數據開放變量平均值為0.748，標準差為0.434，顯示出數據分布相對集中，波動性較小。除此之外，對于其他變量的描述性統計分析結果與現有的相關研究保持了一致性，沒有發現任何異常或不規則情況。

3.2基準回歸模型

表3展示了公共數據開放對企業總資產周轉率影響的回歸分析結果。第（1）列為僅包含核心解釋變量的基準模型；第（2）列為在基準模型基礎上加入部分控制變量的擴展模型，在剔除異常企業數據后，樣本量變為33742個；第（3）列為引人更多控制變量、采用固定效應模型等方法的完整模型結果，剔除掉僅開放一年公共數據企業的特殊值后，樣本量變為33739個。Opendata在所有模型中均對因變量Asset_turm有顯著正影響，表明開放數據對資產周轉率有正向促進作用。核心解釋變量公共數據開放的回歸系數在 1% 水平顯著為正，也表明其能顯著提升企業資產利用效率。引人固定效應后，模型的調整后 略有提高，表明固定效應模型有助于解釋部分變異。從經濟角度分析，公共數據開放有助于提高企業資產使用效率。政府數據開放作為數字建設核心，對擴大企業產業戰略有重要作用，符合我國數字經濟政策。因此，假設 成立。

3.3穩健性檢驗

3.3.1縮尾處理

為減少異常值和非隨機性因素對回歸結果的影響，提高模型的穩健性，本文對基準回歸樣本中的連續變量進行了 0～1% 和 99%～100% 的縮尾處理。經縮尾處理后，模型整體表現顯著性，多數自變量和個體效應對因變量Asset_tum產生了顯著影響，表明模型在處理異常值后具有較好的穩健性。

3.3.2刪除異常值

在對數據進行異常值處理后，進一步檢驗了模型的顯著性。檢驗結果顯示個體效應項不為零，這表明個體效應在模型中具有顯著性。通過分析發現模型整體顯著，多個解釋變量對因變量產生了顯著影響，同時個體效應亦表現出顯著性。這說明在剔除異常值后，模型能夠更準確地反映變量之間的關系，提高了模型的可靠性和解釋力。

3.3.3標準化

本文通過 F 檢驗對個體效應進行了檢驗，檢驗結果顯示個體效應不為零，概率值遠低于設定的顯著性水平，從而拒絕了原假設。這表明模型具有統計顯著性，多個解釋變量和個體效應對因變量產生了顯著影響。標準化處理提高了模型的穩健性和可靠性。

經過處理后的回歸模型顯示，公共數據開放與企業總資產周轉率之間存在顯著正向關系，3種檢驗方法均證明了結果的穩健性。

3.4機理檢驗

本文采用方錦程等的方法構建中介效應模型，檢驗影響機理，結果如表4所示。回歸結果顯示，Opendata對Asset_turn的 p 值為0.0314，具有顯著性，Opendata對ROE的 p 值為0.0094，具有顯著性，ROE對Asset_turn的 p 值為0.3498，具有顯著性。因此得出結論，公共數據開放通過提升企業凈資產收益率來促進企業資產周轉率提高，證實了本文

的機理檢驗，因此 成立。

4結論與建議

公共數據開放對提高企業資產效率和經濟質量至關重要。在政府管理中，公共數據開放是提升國家競爭力和社會發展的關鍵。政府需要完善開放平臺，確保數據質量的一致性和安全性；完善政策法規，明確開放范圍、標準和流程；提升數據質量，確保其準確、完整和及時。在企業管理中，企業可以利用公共數據開放的機遇提高資產效率；根據市場信息和技術趨勢優化資源配置，提升資產周轉率和效率；利用數據分析提升決策科學性，制定合理市場戰略，提高企業績效。大型企業應利用公共數據平臺優化資源配置和資產效率。中小企業需政府給予數據培訓和技術支持以更好地使用數據。成長型企業應利用數據加速創新和市場拓展。公共數據開放是提升國家經濟競爭力和社會發展水平的關鍵戰略。進一步研究應關注政府數據開放在不同行業和經濟條件下的應用及結果，為企業提供多維視角的創新路徑。

【參考文獻】

【1】胡彥迪，許英達.公共數據開放對資本要素配置的政策效應—基于政府數據開放的準自然實驗[J].統計與決策，2024，40（23）：81-85.

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