数字政府开放程度能否减少城镇资源错配？

摘要：随着数字经济的兴起，政府数据开放程度对城镇资源错配的影响日益受到人们的关注。文章旨在探讨数字政府开放程度是否能够减少城镇资源错配，并验证其对经济发展的促进作用。通过构建多时点双重差分法模型，利用复旦大学发布开放数林指数这一事件作为政府数据开放程度的代理变量，基于2003—2019年的地级市层面面板数据，使用双重差分法实证研究了政府数据开放对资本错配和劳动力错配的影响，并进行了机制分析。研究发现，政府数据开放显著降低了资本错配和劳动力错配，促进了绿色发展和经济增长。此外，文章还通过稳健性检验验证了研究结果的可靠性。基于研究结果，文章提出了政策建议，包括扩大数据开放范围、提升公众数据素养和完善数据开放政策等，以进一步促进经济高效和可持续发展。

关键词：数字政府；数据开放；资源错配；绿色发展；双重差分法

中图分类号：F592.7文献标识码：A文章编号：1005-6432（2024）33-0001-05

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2024.33.001

1引言

新冠肺炎疫情的冲击带来线下工作全面转为线上的巨大转变，客观促进了数字经济发展，各国都针对数字经济展开了独特的战略布局。数据成为推动数字经济发展的关键，同时带来创新不足、数字鸿沟和数据潜力未充分发挥等挑战。

为了解决数字化转型的重重挑战，世界各国纷纷采取行动。例如，德国政府为缩小数字鸿沟并促进数字化转型，实施多项政策，旨在提升高科技战略并推进中小企业的数字化进程；美国和欧盟在世界贸易组织（WTO）框架下推动国际服务贸易协定（TISA）的多边谈判，特别是在电子商务合作下提出了旨在解决数字鸿沟的资金与技术援助议题。

在信息化时代背景下，数字鸿沟已成为全球性挑战，它不仅横亘于不同地区和国家之间，亦存在于社会各群体之中。政府数据的开放对于缓解这一鸿沟至关重要。作为数据的主要生成者和持有者，政府数据的开放水平对社会资源的合理配置和高效利用具有直接影响。开放政府数据有助于实现政府与公众间的信息共享，增强政府透明度和公信力，同时激励社会创新，推动数字经济持续发展。

进一步而言，政府数据开放对于纠正资源错配具有重要意义，它不仅能够揭示社会资源的分配现状，为资源优化配置提供科学依据，还有助于提升社会各界对公共资源的合理利用，提高资源利用效率，促进社会经济的可持续性发展。因此，政府数据开放是解决数字鸿沟和资源错配问题的关键策略，值得社会各界的高度关注和积极推进。

文章的创新之处在于：一方面，从研究视角出发，文章首次探讨了数字经济政策下政府数据开放程度与资源错配和绿色增长之间的关系，为数字政府的深入研究提供了新的视角和理论支持。另一方面，文章不同于以往将政府数据开放程度作为连续变量考虑的做法，而是将复旦大学的数林指数公布这一事件以虚拟变量的形式引入模型，作为外生冲击，利用DID实证研究公布开放数林指数与资源错配之间的关系并进行机制分析。相比于直接使用数据进行回归，文章的方法能够更好地缓解内生性问题。文章的研究结论表明了数林指数的公布对地方资源错配的重要性，为相关部门进一步完善数据的公开和数据治理提供了经验证据。

2文献综述

从理论角度来看，数林指数的发布预期能够减缓城镇资源错配问题，并促进绿色创新发展。郑磊和高丰（2015）提出，开放数据指数作为一种评估工具，能够通过定期更新地方政府数据开放度排名，激励政府提高数据开放水平，增强透明度与治理能力。管志利（2021）进一步指出，政府数据开放是推进政府治理现代化的关键因素。《中国电子政务发展报告（2023）》亦强调，提升政府数据开放程度对于提高治理效能、优化政策制定及执行具有显著作用，并建议改进数据获取机制、提供分析工具、加强反馈传播及优化用户体验，以确保数据开放的质量和功能得到充分发挥。这些理论观点共同支持数林指数对推动城镇绿色创新发展的积极作用。

在我国，数林指数的发布预期将提升政府行政效率。在数字治理改革的框架下，政府流程再造被视作一种工具，旨在重组现有政府组织和服务流程，以提高绩效并增强公众满意度。该流程再造涵盖了广度、幅度和深度三个维度，涉及时间、方法和知识三个层面，包括对人员、组织、管理和信息技术的重构。本研究借鉴迈克尔·哈默（1993）的理念，将技术方法的演进概括为“从收集到展现”的转变。

在智慧治理技术的框架下，数据采集技术构成了基础层面，利用网络爬虫等多种工具搜集信息。数据处理技术则包括数据清洗，通过排除异常值和应用缩尾法等手段确保数据的可靠性，避免分析结果的偏差。清洗后的数据存储于数据库中，数字政府在数字经济背景下建立大型数据库，以支持大数据和智能化工具的需求，提供充足的样本量进行精确分析。

在信息化发展的背景下，提升数据开放度对提高政府行政效率至关重要。通过开放更多数据，政府能够更迅速、准确地把握民众需求，优化资源配置和决策过程，提升服务水平和办事效率，满足民众需求。

数林指数的公布有助于提高政府数据的开放性和透明度，增强政府公信力，促进公众监督，减少信息不对称，提升跨部门协作效率。数林指数的公布也推动了政府服务的数字化转型，激励第三方开发创新应用，提供个性化服务，改善民众体验，并降低运营成本，提高效率。然而，数林指数公布对政府办事效率的提升是否通过促进绿色发展创新减少资源错配，仍是一个值得探讨的问题。

政务数据开放对可持续发展和行政效率有积极作用，但目前对其与资源错配关系的研究不足。探讨两者关系对深化智慧治理理论与实践有重要价值。政务数据开放可通过多种途径影响资源错配，深入研究两者相互作用有助于优化政策和提升资源配置效率，为政府治理现代化提供支持。

3数据与模型设定

3.1数林指数

“中国开放数林指数”是我国首个专注于评估政府数据开放水平的专业指数，由复旦大学数字与移动治理实验室制作出品，自2017年5月首次发布以来，每隔半年对我国地方政府数据开放水平进行综合评价。文章使用的关于数林指数公布的信息来源于复旦大学数字与移动治理实验室官方开放数林指数网。

3.2城镇资源错配

文章借鉴白俊红、刘宇英（2018）的方法，使用了分省份面板数据来研究中国各地区资本错配和劳动力错配的问题。进一步地，基于Hsieh和Klenow（2009）的方法，定义了产出扭曲和资本扭曲，并构建了测度资源错配的理论框架。

通过比较实际使用的资本量和有效配置时的偏离程度，首先，文章计算了资本错配指数和劳动力错配指数。采用索洛余值法估计了各省份的资本与劳动力产出弹性，假设生产函数为C-D生产函数，并使用面板数据进行回归分析。其次，资本投入量使用各省份的固定资本存量表示，通过永续盘存法计算；劳动力投入量则用各省份的年平均就业人数表示。最后，根据估计出的产出弹性，利用公式计算各省份的资本错配指数和劳动力错配指数。这些指数的绝对值越大，表示资源错配情况越严重。数据来源包括各省份GDP数据、就业人数数据、固定资本形成总额数据等，以及其他原始数据来源。通过以上方法和数据，对中国各省份的资源错配程度进行了详细的测算。

3.3模型构建

文章将数林指数公布视为准自然实验，使用双重差分模型对数林指数公布的影响进行评估。模型设定如式（1）所示：

mismatch（GTFP）it=α0+β0forestit+ΓXit+φi+δt+εit（1）

其中，mismatch为资本和劳动力错配指数，GTFP为绿色全要素生产率；α0为常数项；forestit为主要的解释变量，当某城市在某年份公布了数林开放指数时，该变量取值为1，否则为0；Xit为一系列地级市层面的控制变量；φi为城市固定效应；δt为年份固定效应；εit为误差项。

3.4控制变量

文章控制了影响资本和劳动力错配指数的重要变量，包括：国内生产总值（lngdp）为国内生产总值的对数值；人力资本（lnhuman）为人力资本的对数值，包括教育水平、技能培训、劳动力质量等因素；交通基础设施（lntransport）为交通基础设施的对数值。交通基础设施的完善程度会影响经济活动的成本和效率，从而影响资源的流动和配置；开放程度（lnopen）为开放程度的对数值，包括贸易开放度、外资流入等指标。对于各变量的描述性统计如表1所示。

4实证结果分析

4.1基准回归

文章深入研究了2003—2019年中国城市资源错配及其与各种地方经济变量和政策干预措施的关联。利用资源错配指数和一系列控制变量的丰富数据集，采用双重差分法（DifferenceinDifferences，DID）和倾向得分匹配-DID（PropensityScoreMatching-DID，PSM-DID）方法，研究了作为环境政策代理的政府数据开放程度对资本和劳动错配的因果影响。文章估计了数林指数的公布对资本和劳动错配的影响，控制了时间不变的城市效应和常见的宏观经济趋势。由表2可知，无论是否引入控制变量，数林指数的公布均显著抑制了资本错配和劳动力错配。

4.2PSM-DID估计

除了DID方法，文章使用PSM-DID进一步验证，其结合了PSM和DID的优点，先使用PSM匹配处理组和对照组，再应用DID方法估计处理效应，从而更准确地估计处理效果。匹配后，再次运行DID回归，估计数林指数公布对资源错配的因果影响。匹配前后的核密度分布对比如图1所示。可以看出，PSM方法取得了良好效果。

图1核密度分布对比

4.3异质性分析

为探索不同群体间的影响变化，文章按人口规模对样本进行分割，单独分析城市分类，这些因素或影响资源错配程度和环境政策影响。

人口规模分类依据为2014年国务院调整的城市规模分类标准，以城区常住人口为统计口径，分五类七档国务院.国务院关于调整城市规模划分标准的通知[EB/OL].[2024-04-23].https：//www.gov.cn/zhengce/content/2014-11/20/content_9225.htm.。文章为直观体现城市大小差异，划分区间为50万以下、50万至100万和100万以上①。分组回归的结果在表3中呈现。结果显示，大城市中，由于大城市病的存在，数林指数公布对资源错配无显著影响；对小城市资本错配无显著影响，对劳动力错配有一定减少，可能因小城市基础设施不完善，传导作用不显著，或因小城市经济结构中劳动密集型产业比重大，资本比重小，劳动力错配更容易因外生冲击而改变。

4.4平行趋势检验

平行趋势假定是在使用DID方式的前提下，处理组与控制组的目标变量发生在政策发生之前，只有满足平行趋势假设才能使用DID。反之，若处理组和控制组在事前就存在一定的差异，则结果极有可能存在其他因素影响解释变量的变动。

由图2可知，在公布数林指数之前，结果不显著；而在数林指数公布后，结果显著为负。可证明数林指数的公布这一外生冲击给资源错配带来了显著的负效应，通过了平行趋势检验。

图2平行趋势检验

4.5机制分析

为探究数林指数公布对劳动力和资本错配的作用机制，文章从创新水平和绿色发展两个方面进行考虑。其中，创新水平以专利申请数来衡量，绿色发展以绿色全要素生产率来衡量。估计结果如表4所示。

4.5.1开放数林指数的公布对创新水平和绿色发展的刺激作用

由表4可知，数林指数的公布对劳动力错配和创新指数的对数均产生了显著影响。其中对创新指数的对数呈显著的正向相关，说明数林指数的公布有利于各地区的创新绿色发展；而对劳动力和资本错配呈显著的负向相关，说明数林指数的公布可以通过提升绿色发展创新指数来减少劳动力和资本的错配。

开放数林指数的公布有助于扩大公众对绿色发展的认知范围，并激励政府在绿色发展方面的投入和政策支持。通过对政府数据开放情况的深入了解，公众能够更全面地认识到数据开放的重要性，从而更加积极地支持和参与绿色发展的相关活动。政府通过公布数据开放水平，不仅能更准确地了解各地区数据开放的情况，还能够及时调整政策，以更有效地推动绿色发展政策的实施。

4.5.2创新绿色发展对劳动力错配和资源错配的作用

创新绿色发展是指在保障经济增长的同时，注重应用新技术进行环境保护和实现资源可持续利用的发展模式。开放数林指数的公布通过刺激绿色发展，进而对劳动力和资本错配的减少起到了积极的作用。

在传统的发展模式下，资本和劳动力往往更多地流向高污染、高能耗的行业，导致资源错配。而绿色发展注重环境保护和资源可持续利用，使得资本和劳动力更多地流向清洁能源、节能环保等领域，从而减少了资本错配和劳动力错配。

5结论

开放数林指数的公布通过刺激绿色发展，进而对资源错配的减少起到了积极的作用。为了进一步推动绿色发展，政府和社会各界应加大对数据开放的重视和利用，提高公众对绿色发展的认知和支持。根据文章的研究结果，提出如下政策建议：

首先，为了促进社会创新和经济增长，政府应扩大数据开放范围，包括更多领域的数据。这将有助于推动社会各界更好地利用数据资源，激发创新活力，提升经济效益。对此文章的建议是：在原有基础上，进一步扩大政府数据开放目录；鼓励企业、科研机构等社会各界积极参与数据开放；积极推动跨部门、跨地区的数据整合与共享，提高数据利用效率。

其次，政府应通过培训等方式提升公众数据素养，使更多人能够利用开放数据创造价值，同时缩小数字鸿沟。具体措施包括：将数据素养教育纳入国民教育体系，从小培养公众的数据意识和技能；开展面向社会各群体的数据技能培训，提高公众利用数据的能力。

最后，政府还应完善数据开放政策，建立常态化的数据开放机制，以保障数据开放的质量和效率。具体措施包括：一是明确数据开放的主体责任，确保数据质量和安全；二是建立健全数据开放的标准体系，规范数据格式、更新频率等，提高数据利用价值；三是建设数据开放的评价和监督机制，定期对数据开放情况进行评估，确保政策落地生根。

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［作者简介］潘思羽（2004—），女，汉族，北京人，就读于中央民族大学经济学院，研究方向：数字经济。