公共数据开放能否促进企业数字化转型?※

韩奇 杨秀云

内容提要：数字经济时代,公共数据开放已成为一种重要的新型公共服务,其在应对数字化变革,推动经济高质量发展方面具有关键影响。以地方政府上线的公共数据开放平台为准自然实验,利用2007年至2021年上市公司数据,探究了公共数据开放如何影响企业数字化转型。研究发现:公共数据开放能够通过降低企业成本、增强企业内部控制以及强化区域人才集聚效应与技术集聚效应、提高区域创新水平等途径正向推动企业数字化转型,公共数据开放对内部组织结构更为灵活的民营企业和管理层具有海外经历的企业的数字化转型推动作用更强,并且区域经济发展水平越高、数字经济活力越强,公共数据开放对企业数字化转型的推动作用越显著。基于此,地方政府要完善数据政策,推动公共数据开放,发挥数据要素赋能效应,促进企业数字化转型升级。

一、 引 言

中共二十大报告指出,要“加快发展数字经济,促进数字经济和实体经济深度融合,打造具有国际竞争力的数字产业集群”。数字化转型具有极强的赋能效应,是数字时代推动实体经济与数字经济高质量融合发展的重要保障,其对于提升企业绩效、完善企业分工、优化产业结构、提高中国经济发展质量皆有重要影响(吴非等,2021;毛宁等,2022)。但从实践上看,转型时存在的长周期、高成本、高度不确定性等问题极大制约了企业数字化转型进程,中国企业仅有16%能将数字化投入转化为经营绩效(姚小涛等,2022;孙伟增等,2023),36.19%的民营企业从未开展过任何数字化流程(毛宁等,2022)。数字原生企业的跨界竞争与数字化转型的低成功率,使得大量企业陷入“转不好找死,不转型等死”的窘境,数字化转型任重道远,因此,如何推动企业数字化转型成为数字经济时代的重要命题。

数字化转型的核心是企业对数据要素应用与管理能力的提升。公共数据开放是企业充分应用数据要素,发挥数据作为关键生产要素的创新引擎作用和基础资源作用的前提(孙伟增等,2023),对于完善政府新型公共服务,营造良好的数字化转型环境,加快企业数字化转型进程具有关键影响。当前大量数据被政府所掌握,占比最大的数据资源是公共数据,但许多公共数据因为主管单位难以或不愿向社会开放而无法发挥其巨大的经济、社会价值(陈尚龙,2016)。因此,中国先后出台《中共中央 国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》等文件,高位推动公共数据开放共享。公共数据开放具有普惠性、基础性、权威性,有利于社会主体平等使用数据资源,能够降低数据要素的使用门槛,联通数据孤岛,缓解信息不对称(Nagaraj,2022),促进区域协调发展(方锦程等,2023),助力经济、社会高质量发展。

为了破解企业数字化转型困境,学者们从企业管理、资本市场放开、国家政策等方面进行了许多研究,但很少探讨公共数据开放对企业数字化转型的影响。关于公共数据开放的研究更多是将其融入生产体系,注重其对经济增长的驱动作用(Goldfarb和Tucker,2019),因此分析公共数据开放能否以及如何影响企业数字化转型具有重要意义。本文以2007-2021年中国A股非金融类上市公司为样本,利用中国地方政府上线的公共数据开放平台开展准自然实验,研究公共数据开放对企业数字化转型的影响,并对影响机制进行深入探讨。

本文的边际贡献主要包含以下三方面:第一,补充了公共数据开放价值创造作用的研究。现有研究更多关注数据要素自身的直接经济价值,对公共数据开放的价值研究不足,本文关注了公共数据开放对微观企业主体的影响,将公共数据开放与企业数字化转型纳入同一分析框架,为探究公共数据开放对企业数字化转型的重要作用提供了微观证据。第二,丰富了企业数字化转型决定因素的研究。已有的数字化转型研究侧重讨论税收政策、企业管理、股权等传统因素对数字化转型的驱动作用。企业数字化转型的本质是数据应用与管理,中国情景下公共数据是数据资源的最大组成部分,公共数据开放能够直接降低企业数据要素获取成本,增加企业数据获取体量,极大方便企业的数据要素应用。因此,直接考察公共数据开放如何推动企业数字化转型,对丰富企业数字化转型研究具有重要的理论与实践意义。第三,当前关于企业数字化转型驱动因素的作用机制分析,大多单独从宏观经济层面或微观企业层面展开。本文从企业、城市两个层面深入研究了公共数据开放对企业数字化转型的影响机制。本研究对数据要素开放价值创造与企业数字化转型前因探究的相关文献形成有效补充,为推动公共数据持续开放以及中国企业高质量、可持续发展提供了理论依据与实践启示。

二、 文献综述

数字经济时代,数字化转型既是企业挖掘数据要素价值,提升生产效率与核心竞争力的重要途径,也是避免在市场竞争中被淘汰的必然选择。中国情境下,较低的数字化转型事实,使得研究如何推动企业数字化转型具有重要的理论价值与现实意义。为了在理论上为中国企业探索一条合适的数字化转型之路,学者们作了许多相关研究,梳理已有文献,发现主要可归为两个方面,一方面是探讨传统因素对企业数字化转型的影响,另一方面是从数字视角出发研究数字经济、数字基建、数字金融等数字因素对企业数字化转型的影响。

传统方面关于影响企业数字化转型因素的研究主要有政府补贴、税收政策、资本市场开放、企业管理者特性等。政府补贴和税收优惠对企业数字化转型都有积极的促进作用,二者皆能通过缓解资金约束、增加研发投入和提高风险承担能力等潜在机制影响企业决策与数字化转型能力(Wang等,2023)。卢小祁和俞毛毛(2023)认为减税政策能够提升固定资产投资比例,降低融资约束推动企业数字化转型。李成明等(2023)认为资本市场开放一方面通过改变企业信息披露行为加速企业策略性数字化转型,一方面可以促进企业长期价值回归助力企业实现实质性数字化转型。企业管理者特性也在很大程度上影响企业决策、战略选择等。Pan和Xu(2023)认为管理者的信息技术经验对企业数字化转型具有促进作用,但只有当管理者拥有该方面具体的工作经历以及拥有薪酬激励等更大的权利时,他们的信息技术经验才能有效促进企业数字化转型。高管的海外学习和工作经历对企业的数字化转型也有显著促进作用(Hu等,2022)。也有学者研究了其他传统要素对企业数字化转型的影响,如毛宁等(2022)认为传统交通基础设施能够提高企业家的数字技术接触度、增加企业与数字技术平台的合作机会、缓解企业数字专业人才短缺,促进企业数字化转型升级。

数字化转型本身即是数字经济发展的产物,是将数字化技术和能力融合于传统生产生活,驱动商业生态系统重构和组织商业模式创新的途径和方法(康芸,2022),因此探究数字因素对企业数字化转型的影响具有天然的合理性。当前研究结果普遍支持数字因素正向促进企业数字化转型。数字基础设施建设是数字经济高速发展的基础,能够推动新旧动能转换与产业链升级,实现实体与虚拟空间的融合,以及构建多维数字生态系统,对于企业数字化转型有重要影响。王海等(2023)认为数字基础设施通过带动信息服务业发展与加剧市场竞争推动了企业数字化转型。朱晓满和王伊攀(2023)研究发现数字基础设施建设有利于增强横向与纵向市场竞争、扩大市场供需、提升产业链竞争力,从而促进企业数字化转型。也有学者通过准自然实验探究了数字相关政策对企业数字化转型的影响,孙伟增等(2023)研究发现大数据试验区的设立能够通过激发企业数字化转型发展动力,改善区域数字生态和促进数字知识溢出,推动企业数字化转型。工业互联网产业政策的颁布在促进制造业企业数字化转型时也有类似机制与效果,并且在创新水平高、竞争程度激烈的市场环境下,促进效应更为明显(尚洪涛和宋岸玲,2023)。数字金融也是影响企业数字化转型的重要因素,数字普惠金融的覆盖广度和使用深度都会显著增强企业的数字化(Guo等,2023)。Luo(2022)实证研究发现,数字金融发展可以缓解企业融资约束、带动企业创新,从而促进企业的数字化转型。专业数字人才对数字经济、数字基建等数字要素价值发挥有着重要影响(姚小涛等,2022),Zhao等(2023)通过研究中国上市公司员工数字素养对企业的影响发现普通员工、高管等的数字素养是数字化转型的重要条件。

以上研究从多个方面对影响企业数字化转型的原因进行了解释。传统视角下影响企业数字化转型的前因研究为企业数字化转型奠定了扎实的理论基础,数字视角下的前因研究对已有理论扩展完善,为企业数字化转型动力提供了新的解释,但已有研究很少注意公共数据开放对企业数字化转型的影响。公共数据开放作为企业获取数据的重要途径,是数据要素与数字技术协同驱动企业数字化转型的核心关键,特别是在中国情境下,公共数据占据了数据资源的大部分份额(陈尚龙,2016)。公共数据开放对于企业充分获取、应用数据具有关键作用,对于企业数字化转型具有不可忽视的影响。因此,本文将公共数据开放与企业数字化转型纳入同一分析框架,直接探究公共数据开放对企业数字化转型的影响,并基于宏观、微观两个方面,从区域创新水平、人才集聚效应与技术集聚效应,企业内部控制和企业成本多个维度探讨公共数据开放对企业数字化转型的内在作用机制。

三、 理论方法与研究假设

公共数据开放作为推动数据要素高水平开放共享,实现数据要素价值创造的重要方式(方锦程等,2023),对于企业数字化转型具有重要影响。基于已有理论研究推知,公共数据开放主要通过以下三方面影响企业数字化转型。第一,公共数据开放能够加快数据要素流动,为企业数字化转型提供充足的数据资源(方锦程等,2023),降低企业获取数据要素的成本。大量的数据资源促使企业决策由人为决策转向科学决策,提高了决策质量,增强了企业战略规划与内部控制能力,降低了规划失误与机会成本(Goldfarb和Tucker,2019)。公共数据开放也能缓解信息不对称,减轻生产过程中企业所面临的要素成本压力(王志刚等,2023),降低企业搜寻、沟通、交易、验证等成本;数据挖掘、数字孪生等数据分析技术的创新应用,有助于推动数据要素与其他生产要素的深度融合,进一步增强企业获取市场信息的能力,为企业精准生产、管理、营销、产品研发等提供极大帮助(Loebbecke和Picot,2015)。可见公共数据开放蕴含着巨大的经济效益,能够持续激励企业数字化转型。第二,公共数据开放会增强数字原生企业数据获利能力,加剧市场竞争程度(姚小涛等,2022),逐渐淘汰转型较慢的弱势企业,进而倒逼传统企业不断加快数字化转型步伐。信息差的缓解使得市场逐渐趋近完全竞争市场,企业需要尽可能迎合市场需求,才能在不断加剧的市场竞争中生存。当下中青年消费者更加倾向数字化服务,企业为适应市场需求和增强竞争能力,需要不断提升数字化创新能力与数字化转型水平。第三,公共数据相比于传统要素具有低成本、易复制、规模报酬递增等特性(王志刚等,2023),并且在受益上非排他,在消费、使用上非竞争(赵润娣,2015)。公共数据开放作为公共数据价值发挥的前提,具有极强的普惠性、基础性、权威性,能够辐射惠及更多市场主体(张晨等,2023),为打破数据垄断、联通数据孤岛、降低数据获取门槛注入强劲推力,能够正向推动企业数字化转型。公共数据开放也会促进城市人才集聚与技术集聚,为数据要素赋能效应发挥提供充足的人力、技术支持,从而加快企业数字化转型进程。因此提出假设:

H1:公共数据开放能够推动企业数字化转型。

公共数据开放能够降低企业数据获取成本,为企业创新战略调整提供充足的信息与知识(杨秀云和韩奇,2023),但要将信息与知识转化为有效生产力离不开专业人才的加持。因此,公共数据开放会增加企业对专业人才的需求,倒逼企业引进更多专业人才,增强区域人才集聚效应。公共数据开放平台作为新型信息基础设施,对地区人才集聚、高端产业引进也具有直接促进作用。人才集聚能够为企业数字化转型提供充足的人力资源支撑(李云鹤和李杏,2022),人力资源是企业数字化的实施基础,高级管理人员是企业数字化转型战略实施的保障(Vial,2019)。具有数字技术相关知识、技能的员工能够有效推动企业实现产品、服务和流程的数字化(Gilch和Sieweke,2021);具有数字技术经验的管理人才能够根据企业的经营规律,建立数字化转型的组织领导结构,促进企业数字化转型战略的有效实施,从而对企业数字化转型产生显著促进作用(Pan和Xu,2023)。因此提出假设:

H2:公共数据开放能够通过增强区域人才集聚效应促进企业数字化转型。

公共数据开放能够打破要素资源壁垒,加快区域内外知识、信息、技术、人才等的流动(方锦程等,2023),提高区域的技术密集度,激发城市产业集聚效应与技术集聚效应。公共数据开放带来的区域内外合作交流、技术整合应用,能够诱发新的技术创新,提升城市创新能力,推动新一轮技术集聚。数字经济时代,科学技术是数据要素价值发挥的基础,公共数据开放也为科学技术应用提供了广阔平台,公共数据开放一方面会加剧区域对技术的依赖,一方面会提升区域对技术的吸引力,从而不断提高区域技术集聚效应,特别是数字技术集聚。科学技术可以改变一个组织的产品、服务、运营、商业模式和竞争环境(Fichman等,2014),企业在原有组织架构中对现代数字科学技术融合应用,可为企业数字化转型提供坚实的技术保障(Loonam等,2018)。数字技术的使用也增强了企业的发展战略与组织架构创新能力,加速了企业数字化战略调整(Tsou和Chen,2023)。更密集的数字技术应用带来的技术集聚效应能够进一步推动科学技术的迭代升级,提升科学技术对企业数字化转型的影响力,技术集聚产生的溢出效应也会促进交叉学科的技术进步,带动更大范围的技术进步升级,推动更多企业的数字化转型。因此提出假设:

H3:公共数据开放能够通过提升区域技术集聚效应促进企业数字化转型。

创新活动风险较高,回报周期较长,并且需要大量资本、人力投入(Bhattacharya等,2017)。公共数据开放能够节约企业获取市场经营信息的人力、物力成本(方锦程等,2023),有效增强数据驱动下的产品研发能力,缩短产品研发周期,推动企业组织变革创新,化解企业数字化转型的关键领域难题(刘意等,2020)。公共数据开放也能缓解信息不对称,加快区域内外技术、知识、信息流动,进一步增强数据要素对其他要素的替代效应(张文魁,2022),减弱其他要素投入对城市研发投入的挤占,增加城市研发投入,改善区域创新环境,提升城市整体创新水平。公共数据开放也会创造出诸多新的需求,加剧市场竞争程度,倒逼市场主体不断提高自身创新能力以适应市场环境。诸多内外因素协同,最终会提升区域整体创新水平。创新水平的提高能够加快生产技术多元更新迭代,提升企业生产效率,并增加企业家数字技术接触机会,当企业家感受到数字化赋能效应与同行业企业数字化竞争压力时,会逐渐改变自身对企业数字化转型发展的认知,从而主动加快企业数字化转型进程(毛宁等,2022)。因此提出假设:

H4:公共数据开放能够通过提升区域创新水平加快企业数字化转型。

公共数据开放为企业带来的原始数据体量庞大、种类丰富,能够充分传递真实信息,从而增强政府运行透明度和提高企业数据驱动能力(Conradie和Choenni,2014)。数据驱动下的新经济形态也会提高组织内部信息透明度与控制水平,促使企业在技术层面上进行效率变革,提升企业监管能力与决策效率,进而增强企业内部控制能力。公共数据开放也为企业招贤引资、创新研发与供应链管理协同提供了便利,有利于优化企业内部人力资本配置,推动企业内部组织架构升级(孙伟增等,2023),增强企业内部监管能力,最终提升企业内部控制水平。高质量的企业内部控制是企业战略意图准确实施的保障。企业内部控制能力的增强能够减少企业经济资源损失,提升企业资源整合能力,有效落实企业数字化战略,减少数字化转型带来的潜在冲突,进一步推动企业数字化转型。因此提出假设:

H5:公共数据开放能够通过增强企业内部控制推动企业数字化转型。

公共数据开放能够增强市场信息透明度(赵润娣,2015),方便企业更好地了解行业发展趋势,更快地获得所需要的资源,并迅速将所得资源应用于自身运营中,进而提高生产效率,降低生产成本。公共数据开放也有助于提高市场效率,增加市场中的竞争压力,倒逼企业不断优化企业生产和管理流程,提高管理效率,节约企业成本。在传统的委托代理关系中,委托人需要花费大量的时间和精力去了解代理人的行为和决策,而公共数据开放使得这些信息更加容易获取,并且能够增强社会力量对企业管理者的监督能力(Zhang和Guo,2022),从而促使代理人更加努力地工作,减少企业管理、经营等费用。同时,公共数据开放带来的市场信息快速流动能够提高管理层企业经营决策能力,推动企业优化战略、精准投资,最终提高企业的业绩表现和生产效率;公共数据开放也为企业预估市场需求提供了便利,有助于企业实现精确生产、精准销售,缓解市场误判带来的供需矛盾(杨秀云和韩奇,2023),提高企业运营质量。企业管理水平、生产效率、运营质量等的提高会降低企业成本,使得企业在数字化方面可以拥有更为充沛的资金,方便企业采用新型数字技术,招揽专业数字人才,进而促进企业数字化进程。因此提出假设:

H6:公共数据开放能够通过降低企业成本正向影响企业数字化转型。

四、 研究设计

1. 模型设定

2012年第一个地方政府数据开放平台上线,之后陆续有地方政府数据开放平台上线,截至2021年底已经上线173个城市级别的数据开放平台。理论上公共数据开放作为一种政策,基本是由地方政府决定的,它的实施和效果是在一个相对自然的状态下进行的,难以受到辖区企业的影响,现有文献也尚未发现企业层面的因素会影响公共数据开放。可见,公共数据开放相对企业数字化转型具有较强的随机性和外生性,并且现有文献关于公共数据开放效应的研究,也多将上线公共数据开放平台视为一项准自然实验(方锦程等,2023)。因此,为了探究公共数据开放对企业数字化转型的影响,本文采用多期双重差分模型进行实证检验,实验中的处理组为上线公共数据开放平台的城市,控制组为未上线公共数据开放平台的城市。回归模型构建如下:

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

(1)

其中,下标t表示年份,i表示城市,n表示企业;解释变量Datait为公共数据开放平台上线的虚拟变量,城市i如果在t年上线公共数据开放平台,则将Datait赋值为1,否则赋值为0;被解释变量Digitalitn为在t年处于城市i的企业n的数字化转型水平;δn为企业固定效应,δt为时间固定效应,用以吸收回归中不随企业、时间变化的混淆因素;Ctrlsitn为控制变量,代表除公共数据开放以外其他影响企业数字化转型的因素;εitn为随机扰动项。回归系数α1预期为正,表示公共数据开放对企业数字化转型存在正向影响。

为了减少处理组平台上线时间过短对模型准确性的影响,本文借鉴石大千等(2018)的做法,延长政策估计的时间区间,剔除2019年以后新上线的公共数据开放平台,以2019年及以前年份已经上线公共数据开放平台的城市为处理组。本文的研究样本为2007-2021年中国A股非金融类上市公司,上市公司数据来源于国泰安数据库(CSMAR)与企业年报,并剔除ST和退市企业。城市层面数据来自历年《中国城市统计年鉴》。中国各城市公共数据开放平台上线时间数据通过手动搜集各类公开报道得到,并利用复旦大学数字与移动治理实验室发布的《2022中国地方政府数据开放报告(城市)》进行交叉验证。

2. 变量选取

企业数字化转型(Digital)。本文借鉴吴非等(2021)的做法,对目标企业样本期内的年报进行文本分析,利用年报中数字化转型的总词频衡量企业数字化转型程度。具体做法如下:首先根据数字化转型的本质特征,构建企业数字化转型词库,该词库细分为人工智能技术、大数据技术、云计算技术、区块链技术、数字技术运用5个维度,共76个词汇。从巨潮资讯网下载2007-2021年上市公司年报,利用Python的Jieba库对年报文本进行分词,统计上述词汇在年报文本中出现的总次数。由于文本统计得到的数据具有典型的右偏性特征,为了更为准确地衡量企业数字化转型程度,将词汇总次数对数化处理,作为企业数字化转型的代理变量。

公共数据开放(Data)。地方政府建立的数据开放平台是公共数据开放共享的重要支撑,该平台的上线为研究公共数据开放提供了理想的准自然实验场景。本文首先确立地方拥有集中式公共数据开放平台的标准,平台域名包含“gov.”则表示拥有集中式公共数据开放平台,并通过查阅各地官方新闻等资料得到平台上线时间。之后借鉴《2022中国地方政府数据开放报告(城市)》,对人工筛选得到的公共数据开放平台数据进行交叉检验,确定截止到2019年底共有89个,到2021年底共有173个城市上线公共数据平台,并得到各平台首次上线时间。根据城市-年度是否上线公共数据开放平台确定虚拟变量,如果城市当年已经上线公共数据开放平台,则虚拟变量赋值为1,否则为0。

控制变量。为排除其他因素影响企业数字化转型,本文参考已有文献做法,并从本文研究需要出发,加入企业与城市两个层面的控制变量。企业层面控制变量选择如下:企业的资产负债率(DebtAsset)、所得税税率(IncTaxR)、总资产收益率(ROTA)、企业规模(FirmS)、盈利波动性(ProfVol)、托宾Q值(TobinQ)、管理层平均年龄(ManAge)、管理层男性占比(MaleProp)。其中企业规模以对数化的总资产衡量。城市层面控制变量为地区人均生产总值的对数(PopGDP)、产业结构(InduStr)、能源结构(EnerStr)、城镇化水平(Urban)。其中,产业结构计算公式为:InduStr=∑Indui×i(1≤i≤3),Indui是产业i的增加值占比;能源结构利用煤炭消费量除以能源消费总量得到。

3. 描述性统计

变量描述性统计结果如表1所示。Digital的均值为1.23,中位数为0.69,表明样本企业数字化程度存在差异,但该差异不存在显著的偏态分布。Data的均值为0.31,中位数为0,表明有31%的样本为处理组,而且大部分样本所在城市公共数据开放平台上线时间相对靠后,公共数据开放整体尚处于初始发展阶段。其余控制变量的描述性统计与已有研究一致。

表1 描述性统计结果

五、 实证结果分析

1. 基准回归结果

表2报告了公共数据开放对企业数字化转型的总体检验结果。列(1)报告了仅加入年份固定效应和企业固定效应后的回归结果,可以发现公共数据开放的系数显著为正。列(2)在列(1)的基础上加入企业层面控制变量,可以发现公共数据开放在1%的统计水平上依旧对企业数字化转型存在正向影响。列(3)是在列(2)的基础上纳入城市层面控制变量,公共数据开放在1%的统计水平上显著为正。不同回归模型的回归结果中,解释变量的估计系数变动较小,表明本文选取的政策实验外生性较强,回归结果受到其他潜在因素影响的可能性较小。以上检验结果初步支持了公共数据开放对企业数字化转型具有提高作用。

表2 公共数据开放对企业数字化转型影响的回归结果

2. 平行趋势检验

处理组与控制组在政策发生前具有一致的变化趋势是采用多时点双重差分模型的前提,即要满足平行趋势假设。一般而言,高新技术产业更为发达、数字化程度整体更高的区域,其数据治理能力相对更强,数字基础设施建设动机更高,更有可能推动公共数据开放,这可能会导致公共数据开放平台建设不是随机事件,由此产生内生性问题。因此,通过动态双重差分模型考察企业数字化转型在公共数据开放前的组间变化趋势,如果处理组与控制组地区的企业在公共数据开放前数字化转型趋势不存在显著差异,则表明处理组与控制组满足平行趋势假设。具体回归模型设定如下:

(2)

本文所选样本期为2007-2021年,地方政府首个公共数据开放平台上线时间为2012年,意味着处理组样本皆拥有小于-6期的样本值,综合考虑后本文选取[-7,9]的时间窗口,并以-7期为基期进行平行趋势检验。图1报告了平行趋势检验结果,实心点的上下虚线表示99%的置信区间,可见公共数据开放平台上线之前估计系数均不显著,表明在公共数据开放之前处理组与控制组企业的数字化转型水平没有显著差异,即公共数据开放符合平行趋势假设。

图1 公共数据开放政策的平行趋势检验

3. 稳健性检验

(1) 替换企业数字化转型衡量指标。统计企业年报文本去除停顿词后的词汇总数,计算数字化相关词汇出现次数占文本总词汇的比例,作为被解释变量的代理变量DigitalB。同时参考赵宸宇等(2021)的做法,选择与单个企业数字化最为相关的数字技术应用、互联网商业模式2个维度51个关键词汇进行统计,得到关键词的披露次数,并作对数化处理,作为被解释变量的代理变量DigitalC;计算这些关键词汇占文本总词汇的频率,作为被解释变量的代理变量DigitaD。以上回归结果分别见表3列(1)至列(3),解释变量的估计系数均显著为正,说明公共数据开放能够显著提升企业数字化转型水平。

表3 稳健性检验回归结果

(2) 排除其他政策的影响。在本文的考察期内,出台的智慧城市试点政策、“宽带中国”政策、创新驱动政策与本文最为密切相关。智慧城市、“宽带中国”是建设数字城市的重要方式,与公共数据开放政策具有一定相似性,为了保证公共数据开放政策效应估计的准确性,本文对其进行了控制。参考方锦程等(2023)的做法,剔除智慧城市试点中的县级试点,之后采用与本文核心解释变量相同的做法,构建智慧城市政策虚拟变量(SmartCity)。参考孙伟增等(2023)基于“宽带中国”政策信息,同样构建“是否受政策影响”与“政策实施前后”交乘的“宽带中国”政策虚拟变量(BDChina)。创新驱动政策对于企业转型升级具有一定推动作用,为了避免对回归结果造成混淆,参考白俊红等(2022)的做法,将创新驱动政策实施时间虚拟变量与城市是否为创新驱动政策试点虚拟变量交乘,构建创新驱动政策虚拟变量(InnoPolicy)。之后将智慧城市政策虚拟变量、“宽带中国”政策虚拟变量、创新驱动政策虚拟变量依次与公共数据开放的虚拟变量同时纳入模型(1)进行回归检验,回归结果见表3列(4)至列(6)。最后将3类政策虚拟变量与公共数据开放的虚拟变量同时加入回归模型,回归结果见表3列(7)。可见,核心解释变量的估计系数仍然显著为正,表明控制了以上政策后,公共数据开放对于提升企业数字化转型水平依旧存在显著作用。可见核心结论比较稳健。

(3) 基于模型设定的稳健性检验。为了缓解组间样本特征不可比引发的选择性偏差问题,本文采用多时点双重差分倾向得分匹配模型(PSM-DID)消除选择性偏差的干扰。匹配的思想是首先选择一组协变量作为衡量标准,为处理组个体在控制组找到一个其他各方面尽量相似的个体,这样处理组个体与控制组个体就有了可比性。匹配时会根据衡量标准为处理组寻找最优控制组,未匹配数据将被剔除,最后得到新数据集。本文以原有的控制变量集作为协变量集,分别采用最近邻匹配、半径匹配、核匹配方法对样本进行匹配。最近邻匹配法具体如下:首先将处理组与控制组对象分开,根据协变量计算倾向评分值;然后,基于倾向评分值分别对两组研究对象正向排序,从处理组中选出一个研究对象,从控制组中选出两个与处理组个体倾向评分值最相近的个体作为匹配对象;之后移去匹配成功的配对,对处理组剩余研究对象继续匹配。半径匹配是根据倾向评分值,将两组个体得分差异在2%以内的个体进行配对。核匹配是对处理组个体都使用控制组个体作为匹配,根据处理组个体与控制组个体的距离,给处理组个体赋予不同的权重,与处理组个体距离越远的权重越低,距离越近的权重越高,权重由核函数计算得出,核匹配时本文采用二次核,默认带宽为0.06。最后,未匹配的数据都将被从样本中剔除。

利用最近邻匹配、半径匹配、核匹配得到3组新数据集,重新估计公共数据开放对企业数字化转型的影响效应,回归结果依次为表4列(1)至列(3),其中解释变量的估计系数皆显著为正,表明公共数据开放对企业数字化转型的正向影响并非选择性偏差导致,基准回归结果具有稳健性。

表4 倾向得分匹配检验回归结果

(4) 安慰剂检验。尽管准自然实验已经加入大量控制变量,但仍有可能遗漏一些因素使得公共数据开放正向影响企业数字化转型这一结论有偏。为保障回归结果的稳健性,本文通过随机抽选试验城市并随机设定公共数据开放平台上线时间的方法进行安慰剂检验。根据生成的伪试点政策变量(FakeData)重新回归,记录其回归结果,将该过程重复1000次,得到伪试点变量的估计系数核密度分布图与t统计量分布图,见图2。其中,图(a)为估计系数核密度分布图,可见回归系数基本呈现均值为0的正态分布,远小于基准回归中核心解释变量的回归系数0.0906;图(b)中t统计量也基本呈现均值为0的正态分布。伪试点政策变量回归系数和t统计量整体均是趋于均值为0的正态分布,表明公共数据开放对企业数字化转型的估计通过安慰剂检验,核心结论具有稳健性。

图2 安慰剂检验

六、 进一步研究

1. 机制分析

公共数据开放对企业数字化转型的提高作用虽已在前文得到证实,但其影响途径尚未得到实证检验。基于前文的理论分析,构建如下中介效应模型,检验公共数据开放对企业数字化转型的影响机制。

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

(3)

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

(4)

其中,Miditn为中介变量,主要分为城市与企业两个层面,其中城市层面从技术集聚效应、人才集聚效应、创新水平3个维度展开;企业层面从企业内部控制、企业成本2个方面进行探讨。

(1) 人才集聚效应(Talents)。企业数字化转型需要具有专业知识的人才,专业人才为企业发展战略调整等提供了有效支撑,更多企业的数字化转型需求会为城市吸引更多的专业人才。公共数据开放为高级人才自身价值发挥与就业提供了良好的社会环境,有利于提升城市人才集聚效应。本文根据常用方法,采用信息传输、计算机服务和软件业从业人员数与科研、技术服务和地质勘查业从业人员数之和占城市总从业人员的比重,作为城市人才集聚效应的近似表征(白俊红等,2022)。从表5列(1)人才集聚效应对公共数据开放的回归结果看,核心解释变量的系数显著为正,表明公共数据开放发挥了人才集聚效应;列(2)为被解释变量对人才集聚效应的回归结果,人才集聚效应的回归系数在1%的统计水平上显著为正,Data的系数不显著,表明人才集聚效应是公共数据开放正向影响企业数字化转型的重要途径。

表5 城市层面机制检验回归结果

(2) 技术集聚效应(Techno)。公共数据开放引致的技术集聚效应本质上是数字时代企业进行数字化转型时内在技术依赖的外在体现。技术集聚为企业发挥数据要素赋能效应,实现成功数字化转型提供了重要支撑。本文参考白俊红等(2022)的方法,通过指标合成构建技术集聚效应指数。表5列(3)为技术集聚效应对公共数据开放的回归结果,其中解释变量的估计系数显著为正,表明公共数据开放提升了城市技术集聚;列(4)为企业数字化转型对技术集聚效应的回归结果,解释变量的估计系数不显著,技术集聚效应的回归系数显著为正,表明公共数据开放能通过提升技术集聚效应促进企业数字化转型。

(3) 创新水平(TPatent)。公共数据开放为城市开展数字活动提供了基础数据资源,有可能加剧区域内传统企业间竞争,企业为了应对数字化变革带来的风险与挑战而不断增强创新能力,最终会提升区域整体创新水平。区域创新水平的提高会产生技术、知识溢出效应,改善区域数字发展环境,激励企业数字化转型。本文利用城市当前申请专利数量与获得专利数量之和代表区域创新水平,表5列(5)为创新水平对公共数据开放的回归结果,列(6)为企业数字化转型对创新水平的回归结果。回归结果表明公共数据开放能够通过提高区域创新水平推动企业数字化转型。

宏观层面上,区域的人才集聚效应与技术集聚效应增强一般会正向影响到区域创新水平,各个影响渠道之间的完全独立难以保障,可能使得模型(4)中被解释变量对影响渠道变量回归结果的准确性受到影响。当影响渠道多于1个时,总效应可能不等于直接效应与间接效应的简单相加,为了更好地在宏观层面分析公共数据开放对企业数字化转型的影响渠道,将所有宏观层面的影响渠道变量纳入模型(4),回归结果见表5列(7),创新水平的回归系数在1%的统计水平上显著为正,人才集聚效应与技术集聚效应的回归系数不显著。这说明公共数据开放带来的人才集聚效应与技术集聚效应增强,可能会通过提升区域创新水平间接推动企业数字化转型,创新水平是公共数据开放影响企业数字化转型的重要渠道。

(4) 企业内部控制。公共数据开放能够提高信息披露质量与信息流动速度,缓解信息不对称,增强企业内部管理能力与控制质量。企业内部控制水平的提高有利于企业数字化战略的实施,从组织管理上保障数字投资质量,促进企业数字化转型。企业内部控制(InCont)利用迪博大数据研究中心的内部控制指数衡量,表6列(1)是中介变量对公共数据开放的回归结果,解释变量的系数显著为正,表明公共数据开放能够增强企业内部控制;列(2)为企业数字化转型对中介变量的回归结果,中介变量的系数显著为正,表明公共数据开放能够通过企业内部控制途径正向影响企业数字化转型。

表6 企业层面机制检验回归结果

(5) 企业成本。公共数据开放有助于企业在生产活动中减少信息不对称,降低管理成本,以及通过提高企业市场需求、供应商风险评估效率与供需匹配效率来增强企业运营能力,降低营业成本。各类成本的降低有利于企业将更多的资金投入数字化转型,增加企业应对数字化变革时的抗风险能力,增强企业数字化转型动力。本文采用管理费用率(OverhR)、营业成本率(OpCostR)代表企业成本,表6列(3)列(5)分别为管理费用率、营业成本率对公共数据开放的回归结果,回归结果中解释变量的系数都显著为负,表明公共数据开放能够降低企业成本;列(4)列(6)分别为企业数字化转型对管理费用率、营业成本率的回归结果,中介变量显著负向影响企业数字化转型,可知企业成本降低有利于企业数字化转型。由此得证,降低企业成本是公共数据开放影响企业数字化转型的重要机制。

微观层面上,企业内部控制与企业成本可能也存在关系,无法保障各个中介变量相互独立,使得任何仅包括1个中介变量的模型(4)回归具有存在遗漏中介变量的可能。为了使得模型(4)中被解释变量对中介变量的回归结果更为准确,将企业内部控制、管理费用率、营业成本率全部纳入模型(4),回归结果见表6列(7),企业内部控制的回归系数在1%的统计水平上显著为正,管理费用率、营业成本率的回归系数皆显著为负,说明企业内部控制与企业成本皆是公共数据开放影响企业数字化转型的重要渠道,公共数据开放能够通过提升企业内部控制与降低企业成本推动企业数字化转型。

2. 异质性分析

公共数据开放对企业数字化转型的促进作用是否会受到所在城市的区位、市场活力的影响?不同股权性质、管理者背景的企业是否存在显著差异?对此,本文将基于城市与企业两个层面拓展分析公共数据开放对企业数字化转型的影响差异。

(1) 区位异质性分析。不同地区的数字基础条件、数字资源禀赋、数据整合能力等都存在较大差异(孙伟增等,2023),使得公共数据开放对企业数字化转型的影响可能存在差异。本文综合企业分布特点与传统区位划分方式,将城市划分为东部、中西部两组并进行回归,东部组回归结果见表7列(1),解释变量的系数显著为正,列(2)为中西部组回归结果,解释变量的系数不显著,组间系数差异通过似无相关检验,表明公共数据开放对企业数字化转型的促进效应在东部城市更显著。原因可能是,东部地区数字资源更为丰富,经济发展、人才技术、创新资源等方面也比中西部地区更为优越;中西部地区数字基础设施较为薄弱,企业相对保守,存在创新路径依赖,数字化转型动力不足,因此,公共数据开放能够更为有效地推动东部城市企业数字化转型。

表7 异质性检验回归结果

(2) 数字经济活力异质性分析。企业是市场的微观主体,企业活动与城市经济活力存在密切关系,数字时代地区数字经济发展对企业数字化转型具有重要影响。北京大学企业大数据研究中心发布的中国数字经济创新创业指数,能够对各地区数字经济发展水平加以科学评估,本文根据该指数将城市划分为高数字经济活力城市与低数字经济活力城市,不低于指数中位数者为高数字经济活力城市,低于指数中位数者为低数字经济活力城市。表7列(3)为高数字经济活力城市组的回归结果,解释变量的系数显著为正;列(4)为低数字经济活力城市组回归结果,解释变量的系数为正但不显著,组间系数差异通过似无相关检验。以上结果表明,高数字经济活力城市的公共数据开放能够显著促进该区域企业数字化转型。可能的原因是数字经济更为发达的地区具有更丰富的数字化经验,数字基建更完善,公众观念更开放,能够为企业数字化转型提供更优越的转型环境。

(3) 管理者海外经历异质性分析。高管的特性对公司行为具有巨大影响,那么,高管有无海外经历是否会影响公共数据开放对企业数字化转型的推动作用?表7列(5)列(6)分别为高管具有海外经历组与高管没有海外经历组的回归结果,高管具有海外经历时,解释变量的系数显著为正,组间系数差异通过似无相关检验,表明高管具有海外经历对企业数字化转型具有显著的促进作用,这一结论与已有研究一致(Hu等,2022)。可能的原因是数字化转型可能会使企业面临更高风险,而具有海外经历的高管心态更为开放,商业直觉更为敏锐,更愿意主动承担转型风险(Zhang和Fu,2022),能够更好地抓住公共数据开放红利,推动企业数字化转型。另外,具有海外经历的高管一般具有专业的知识和先进的管理经验,能够更好地应对公共数据开放等数字变革,充分发挥数据要素赋能效应,有效推动企业数字化转型(Hu等,2022)。

(4) 产权异质性分析。本文根据企业产权性质将样本企业划分为民营企业组和国有企业组,回归结果见表7列(7)列(8)。解释变量的系数都显著为正,表明公共数据开放对国有企业和民营企业数字化转型都有积极影响,但民营企业解释变量的系数更大,说明公共数据开放对民营企业的促进作用更强。因为两组回归结果解释变量系数皆显著为正,所以本文利用费舍尔组合检验(抽样1000次)与似无相关检验判断组间系数是否存在显著差异,以确定产权性质不同是否影响公共数据开放对企业数字化转型的推动作用。两类检验结果的p值皆小于0.05,表明在5%的统计水平上两组系数存在显著差异,支持产权异质性研究的结论。两组系数差异的可能原因是民营企业组织管理更为灵活,相比于国有企业路径依赖更弱,在应对公共数据开放带来的数字化冲击时能够快速反应,积极采用各种数字技术并吸纳大量数字专业人才,缓解数字化转型的技术困境与人才短缺问题。同时民营企业对市场变化更为敏感,面对的市场竞争也更为激烈,因此能及时根据市场反馈进行企业发展战略调整,更有利于数字化转型活动的开展(孙伟增等,2023)。可见,公共数据开放对企业数字化转型的推动作用,与企业产权性质存在一定关系。

七、 结论与建议

数据要素的赋能效应向来被视为企业数字化转型的强劲推动力,公共数据开放是数据要素发挥赋能效应的重要前提,对企业数字化转型具有重要影响。本文利用地方政府公共数据开放平台构建准自然实验,以2007-2021年中国A股非金融类上市公司为样本,通过双重差分模型就公共数据开放对企业数字化转型的影响效应、作用机制和异质性进行了深入考察。研究发现:公共数据开放能够通过提高城市创新水平,增强城市人才集聚效应、技术集聚效应与企业内部控制以及节约企业成本显著促进企业数字化转型。异质性分析发现:企业层面,公共数据开放对内部组织结构更为灵活的民营企业和管理层具有海外经历的企业的数字化转型推动作用更强;城市层面,区域经济发展水平越高、数字经济活力越强时,公共数据开放对企业数字化转型的推动作用越显著。本研究结论对于深入了解和评估公共数据开放对企业数字化转型的影响效果具有重要意义,为加快数字中国建设、推动传统企业数字化转型升级提供了可借鉴经验。基于以上结论,本文提出以下建议。

第一,公共数据具有基础性、普惠性、权威性,对于数字中国建设具有极其重要的作用。政府应充分重视公共数据对推进数字经济发展的重要作用,引导和推进各社会主体积极参与公共数据开放共享,打破数据孤岛,构建以公共数据为底层逻辑支撑的数据治理体系。同时应逐步扩大政府主导下的公共数据开放平台建设,进一步提高公共数据开放水平,通过完善数字基础设施、鼓励数字技术创新、培育数字专业人才,推动数字产业发展,夯实公共数据开放的根基,不断增强公共数据开放试点在企业数字化转型过程中的赋能效应,提升公共数据开放的价值创造作用。

第二,数字化是数字时代企业高质量发展的必然选择,但企业在应对数字化冲击时普遍面临不敢转、不会转的问题。因此各地区应根据区域资源禀赋优势,结合本地经济发展水平,为传统产业探索适合有效的数字化转型之路。地方政府在推动数字技术赋能传统企业协同创新发展、改善区域整体数字生态的同时,也要注重数字化转型意识的培养。一方面应着力降低企业的数字技术研发和应用成本与企业转型风险,另一方面要增强企业数字化转型的意愿与信心,打消企业数字化转型顾虑,从而有序引导、有效支持各类企业开展数字化转型活动。与此同时,根据企业特征对点帮扶、定点指引,鼓励民营企业、高科技企业高质量转型,发挥先转型带动后转型的示范作用,从而推进区域企业数字化水平整体提升。

第三,深刻认知公共数据开放在增强城市人才、技术集聚效应,提高城市创新水平方面的重要作用,高效疏通公共数据开放推进企业数字化转型的传导渠道。具体而言,为了充分发挥公共数据开放的赋能效应,助力企业数字化转型,可以围绕以下方面展开政策优化。完善数字基础设施建设,健全与数据开放、共享、交易相关的法律法规,创造良好的数据开放硬件环境与软件环境,进一步提高公共数据开放质量;完备有利于数字人才集聚和技术创新、技术应用的制度安排,推动从数字技术创新到数字技术实践应用的有效转化,提升城市整体数字化水平,助推区域内企业数字化转型;发挥多项政策协同优势,多举措并举优化城市营商环境,提高数字经济活力,创造良好的数字生态环境,进一步提升企业数字化转型发展的整体水平。