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The Value Creation Role of Open Government Data: The Perspective of Firm's Total Factor Productivity
作为推进数字经济战略和数字政府建设的重大举措,政府数据开放被广泛认为将创造巨大的经济社会价值,但政府数据开放能否以及如何创造价值仍有待深入论证。基于省级政府开通政府数据开放平台的准自然实验,本文利用双重差分模型检验政府数据开放对企业全要素生产率的影响,以揭示政府数据开放在微观企业层面的价值创造作用。经验证据表明,政府数据开放能显著提高全要素生产率,其主要原因是政府数据开放有助于优化营商环境、增强企业能力、促进高质量创新,且政府数据开放对全要素生产率的提高作用主要存在于年轻企业和非国有企业。基于开放数林指数的检验结果表明,政府数据开放水平越高则全要素生产率越高,而开放数据质量、平台建设质量、政策保障力度是决定全要素生产率提高幅度的重要维度。本文从企业全要素生产率视角揭示了政府数据开放的价值创造作用,为推进政府数据高质量开放提供了重要决策参考。
Abstract
As a major initiative to promote the digital economy strategy and digital government construction, open government data is widely believed to create enormous economic and social value. However, whether and how open government data can create value still requires in-depth argumentation. Based on a quasi-natural experiment of provincial government data opening platforms, this paper uses a difference-in-differences model to test the impact of open government data on firm total factor productivity, aiming to reveal the value creation role of open government data at the micro-firm level. Empirical evidence shows that open government data can significantly improve total factor productivity. The main reason is that open government data helps optimize the business environment, enhance enterprise capabilities, and promote high-quality innovation. Moreover, the enhancing effect of open government data on total factor productivity mainly exists in young firms and non-state-owned enterprises. Tests based on the Open Data Index show that the higher the level of open government data, the higher the total factor productivity, and the quality of open data, the quality of platform construction, and the strength of policy support are important dimensions that determine the magnitude of total factor productivity improvement. This paper reveals the value creation role of open government data from the perspective of firm total factor productivity, providing important decision-making references for promoting high-quality open government data.
政府数据开放显著提高企业全要素生产率
基于2007-2021年A股非金融企业样本,利用省级政府开通数据开放平台的准自然实验进行双重差分估计。结果显示,以LP法测算的全要素生产率为因变量时,政府数据开放使其较预期提高约4.50%(e^0.044-1),以OP法测算时提高约3.36%,均具有较强经济意义。
政府数据开放通过优化营商环境提高企业全要素生产率
机制检验发现,政府数据开放能显著降低地区市场集中度、财政赤字水平和经济政策不确定性,即促进公平竞争、减少政府干预、提高政策效率,从而减少生产资源挤占,提高全要素生产率。
政府数据开放通过增强企业能力提高全要素生产率
机制检验显示,政府数据开放显著降低管理费用率(增强管理能力)、提高资产周转率(增强营运能力)、缓解融资约束(增强融资能力),从而减少信息不对称和管理低效造成的资源浪费,驱动全要素生产率提升。
政府数据开放通过促进高质量创新提高全要素生产率
机制检验发现,政府数据开放显著增加企业探索式专利和产品专利申请数量,表明缓解融资约束和减少资源挤占后,企业能够将更多资源投入不确定性高但价值更大的高质量创新活动,进而提升全要素生产率。
政府数据开放的作用在年轻企业和非国有企业中更显著
异质性分析表明,政府数据开放对全要素生产率的提高作用主要存在于年轻企业和非国有企业,而对成熟企业和国有企业不显著。原因在于年轻和非国有企业在治理结构、融资约束和制度认知方面存在不足,更受益于政府数据开放带来的营商环境优化。
核心解释变量
政府数据开放(OPEN):虚拟变量,若样本处于办公地(省、自治区、直辖市)开通政府数据开放平台之后取1,否则取0。
被解释变量
企业全要素生产率(TFP):采用LP法和OP法估算,分别记为TFPLP和TFPOP,以克服联立性、同时性和选择性偏误。
样本与数据
2007-2021年A股非金融企业,剔除金融保险行业和数据缺失样本,共36725个观测值。企业财务数据来自Wind,专利数据来自CnOpenData。
识别方法 / 模型设定
利用省级政府开通政府数据开放平台的准自然实验,构建双重差分模型(DID)。通过Weibull Hazard模型验证政府数据开放相对企业全要素生产率的外生性。
内生性及稳健性检验
平行趋势检验、安慰剂检验(随机设定开放地区和年份3000次)、倾向得分匹配回归(PSM-DID)、双重聚类标准误、剔除2012年前样本、控制产业政策支持等。
A股上市公司财务报表数据
A股可支持的研究问题:A股上市公司财务报表数据可为企业全要素生产率的测算提供财务指标支持。
A股上市公司专利及引用被引用数据
上市公司可支持的研究问题:A股上市公司专利及引用被引用数据可检验政府数据开放对企业高质量创新的影响,如探索式创新测度。
全国主要流域重点断面水质监测数据
水质监测可支持的研究问题:可用于研究政府数据开放对环境治理效率的影响。
A股上市公司违规处罚数据
违规处罚可支持的研究问题:可用于研究政府数据开放对企业违规行为的治理效应。
中国全部专利申请与授权数据
专利申请可支持的研究问题:可提供企业层面专利申请的详细信息,有助于进一步拓展政府数据开放对企业创新的影响研究。