文献阅读《乘“数”而上：政府数据治理赋能企业数字创新》【数量经济技术经济研究】
学术
2024-10-01 08:03
江西
大家好！本人是管理学在读博士生。一直想分享读博期间学习和生活的经历和感悟，希望能帮助到更多想要读博和正在读博以及科研工作的朋友们。坚持每天读高水平的论文是博士生的基本要求，也是写好自己论文的基础。 今天分享一篇文章——《乘“数”而上：政府数据治理赋能企业数字创新》，来自《数量经济技术经济研究》2024年9月25日首发。韩先锋（通讯作者），校聘教授，昆明理工大学管理与经济学院，尽管我国数字经济体量已跃居全球第二，但其整体仍面临着广而不精、大而不强、重消费轻产业的结构性矛盾，尤其是在关键核心领域的数字创新中尚存在较大提升空间（韩先锋等，2024）。其中不容忽视的客观事实在于，我国数字技术专利价值在30万美元以下占据了总量的98%，与数字技术高价值授权专利数量排名前三的美国、日本、韩国还存在较大差距。究其原因，传统要素可能已经面临增长瓶颈，企业不可避免地陷入高素质劳动力资源匮乏、长期性资本投入有限、关键性技术供给不足的内生困境（Huang等，2023）。2015年国务院发布的《促进大数据发展的行动纲要》，明确提出要强化数据要素的优质供给、深化各行业大数据的创新应用以及加大数据关键技术研发。为牢牢把握数字经济发展机遇，全国多个省市相继设立专门的数据管理机构，其典型代表大数据管理局兼具建设数字基础设施、培育数据交易市场、发展数字产业等职能，旨在充分发挥数据要素这一“新质生产力”赋能数字创新发展。事实上，若仅依靠企业组织或交易市场的有限作用，难以解决企业数字创新活动中数据共享不足、数据标准缺失和数据确权困难等难题（彭远怀，2023）。迫切需要发挥政府数据治理专门机构对企业数字创新的制度保障和驱动效能（刘毛桃等，2023）。从技术扩散视角来看，政府数据治理机构采集汇总的聚合数据具有关键性、基础性和权威性（方锦程等，2023），能助力构建智能化机器设备与算力网络之间的高效连接，推动各类要素从低效领域流向高质量创新领域（彭远怀，2023）。从公共资源视角来看，政府数据治理标志着城市治理从电子政务时代迈向整体治理和智慧治理双向互构的高阶范式，克服了政府各部门数据衔接不畅以及高校和研究机构数据获取渠道狭窄等突出问题。首先，本文深化了对政府数据治理经济后果的学术认知。尽管既有研究已基于企业内部数据管理视角认识到数据治理对企业数字创新具有激励效应（Vial，2023；赵宏霞等，2023），但对政府数据治理的驱动作用缺乏应有关注。作中国大数据管理局设立为探究政府数据治理的经济后果提供了独特的准自然实验视角。其次，本文拓宽了TOE理论框架在中国政府数据治理场景中的应用。关于数据要素如何激发企业数字创新的研究多从技术、组织、生态的某一方面展开机制分析。本文则基于颠覆性创新理论、动态能力理论和数字平台生态观的三维视角，创新性地将Tornatzky等（1990）提出的TOE理论框架拓展为“技术启动—组织开发—生态应用”三位一体的逻辑框架，充分结合数字创新现实困境对中国特征事实做出系统性归纳提炼和理论推演。最后，本文力图揭示政府数据治理技术扩散效应和公共资源效应的动态演变特征。本文从治理壁垒、平台垄断和数字鸿沟等崭新视角出发，发现政府数据治理赋能过程整体呈现出“技术扩散效应>公共资源效应”的非均质化特征，既回答了政府数据治理的职能应配置到何种程度、应对何种企业重点扶持以及存在哪些薄弱环节等关键性问题，又为政府部门因势利导、因时而变地加快数据要素的公平配置提供经验证据。在国家大数据发展行动和“互联网+”行动号召下，各级地方政府通过重新组建新部门、原有职能部门加挂牌子、下设事业单位等多种方式设立数据管理机构。城市大数据管理局在数据资源汇总、存储、管理、使用等各环节发挥着重要的统筹治理功能（黄璜和孙学智，2018）。一是统筹大数据中心、政务云、政务网等电子政务基础设施建设。二是支持和引导大数据、信息化领域的新型数字技术推广应用。三是负责公共数据资源的采集汇聚、登记管理和共享开放。四是推动“互联网+政务服务”等大数据项目和产学研合作项目应用落地，汇集多元主体和多方平台参与数字技术协同攻关。 截至2020年，先后有广东、浙江、贵州、重庆等17个省级行政单位设立数据管理机构，郑州、黄石、孝感等209个地级市行政单位设立大数据管理局。此类政府数据治理机构已在为企业打造技术启动底座、提供组织开发资源、构建数字平台生态多重领域中发挥着至关重要的作用。本文搭建起“技术启动—组织开发—生态应用”的TOE（Technology-Organization-Ecology）理论框架展机制分析。在技术启动层面，基于颠覆性创新理论，锁定了数据开放获取、数字场景测试和数字人才支撑三个机制来分析引致数字创新行为的技术启动路径。在组织开发层面，本文尝试从动态能力理论出发探索高管数字创新导向、数字创新试错包容和企业数字投资意愿等组织开发层面的潜在机制。在生态应用层面，本文尝试围绕数字平台生态观，从企业数字创新竞争、企业数字创新合作和政府数字创新支持三个维度展开机理分析。 1.技术启动（Technology）：高端颠覆性技术的精准识别以大数据管理局为代表的政府数据治理机构具有收集工业制造、金融经济、信贷市场、政府管理等多领域原始数据并进行汇总的功能（方锦程等，2023），能为企业提供数字技术相关论文、专利、政策、研究报告等可靠数据源，打破企业颠覆性数字创新的信息壁垒。政府数据治理还有助于企业把控数字产品发展前景和市场需求动向，快速捕捉外部市场升级需求与数字消费新趋势。企业能将传统创新模式和运营战略调整为高端路线的数字研发策略，进而在高度动荡的市场环境中实现颠覆性数字创新。此外，政府数据的有序开放共享还能为企业数字技术研发提供基础性数据要素，节约企业寻找第三方数据机构支付的管理费用，保障了企业从事数字创新活动的可持续性。政府数据治理要求通过走访调研、定点帮扶、技术指导等方式深入了解企业数字创新过程中的实际困难，对企业数字化底层技术进行质量评估、可靠性测试以及安全性测试，能有效降低企业数字技术衔接和研发准备工作的潜在风险。此外，政府数据治理还通过采取各类措施加快底层技术的场景拓展。这种数据要素的科学统筹治理形成的数字场景测试模式有助于提升企业建立技术价值评估模型的准确性，进而为企业颠覆性数字创新提供技术保障。 一方面，政府数据治理通过深入开展数字人才培育工作、合理筹划跨区域数字产业交流活动，释放了技术研发团队数字化转型的有利信号。企业会通过设立首席数字官CDO、首席信息官CIO、首席技术官CTO等专门数字职务来迎合地方政策导向（肖有智等，2024）。企业不仅能大幅降低数据汇聚、处理、流通、应用、运营等成本，更能在高度变化的数字实践情境中选择竞争优势更强的数字技术进行重点开发、持续跟进与后期培育，继而充分激发企业颠覆性数字创新潜能。另一方面，企业数字职务设立能与政府数据治理机构实现高效对接耦合，有效降低了企业即时获取市场信息的制度摩擦，进而有助于企业快速捕捉颠覆性数字创新前沿导向与占领数字经济领域战略制高点。2.组织开发（Organization）：复杂环境下的动态组织变革在大数据管理局释放清晰、强烈、权威的政策信号后，企业会积极迎合这一信号来改变自身注意力配置，尤其是增加数字创新注意力来对国家数字发展战略做出响应。在数智化时代，高管数字创新注意力能通过多种途径将这种数字创新导向传递到组织其他层级，使得组织上下形成数字创新的统一认知（Yoo等，2010）。政府数据治理能提升社会舆论对数字创新失败的接纳程度，有助于企业形成敢于承担风险、勇于反复试验和积极鼓励试错的数字创新文化，激励科研人员挑战门槛更高、难度更大、突破性更强的数字创新领域，进而有效提升企业数字创新质量（马倩等，2024）。一方面，大数据管理局对相关对接企业的数据处理能力提出了明确要求。具备数据收集和存储能力、能将数据转化为实际业务价值的企业能更多享受到政府提供的海量数据红利。另一方面，宏观层面的数据科学合理配置不仅能靶向激励企业进行数据项目投资，还能引导企业投资于数据要素衍生的其他数字化转型项目，为企业数字创新注入源源不断的资金动力。3.生态应用（Ecology）：数字平台生态系统的多边链接大数据管理局设立通过释放有利信号激发全社会对数字产品的蓬勃需求，有助于强化企业在开展数字产业关联交易、开拓数字化新业务与成立数字科技子公司等方面的意愿。政府数据治理背景下良性竞争的数字平台生态系统能鼓励企业在遵循平台管理规则和合法交易数据的基础上开展数字创新活动，加快数字平台生态内数字创新成果的落地转化和市场应用。政府部门通过对数据资源进行共享开放与合理配置，切实增加企业对关键信息和异质性资源的可及性，为数字平台生态系统各主体整合数字技术相关资源、构建协同创新网络提供可能，从而激励不同领域企业开展数字创新协作活动（赵宏霞等，2023）。 一方面，政府数据治理机构会与其他政府部门产生联动效应，牵引财政部门、科创部门等加强对数字创新领域的资金配置，针对数字项目和数字产业提供资金支持，能更好与数字创新市场风险高、转化周期漫长等特征相匹配，有助于缓解数字创新活动的融资约束（申志轩等，2024）。另一方面，大数据管理局着力推动大数据资源平台建设与职能部门数据交互共享，依托各部门提供的海量数据对申请数字补贴的企业进行严格的资质审核、项目数字化监管及数字创新成果核验（何雨可等，2024）。样本公司数据来源分为三类：其一，有关企业基本信息、财务指标以及公司治理的相关数据来自CSMAR数据库；其二，上市公司专利文本信息来自WinGo财经文本数据平台，具体包括专利所属公司名称、专利申请日期，以及申请文件的摘要、说明书和权利要求书等内容。其三，地级市大数据管理局设立时间由手工搜集整理得到，信息来源包括：各城市大数据管理局官方网站、各城市人民政府相关部门网站的公开信息、相应媒体对大数据管理局设立的新闻报道以及爱企查、政务通、北大法宝等大数据检索平台。本文对初始样本进行了如下处理：（1）剔除ST、PT类公司样本；（2）剔除金融行业公司；（3）剔除2021年上市的公司样本；（4）剔除固定资产净额大于总资产的样本；（5）剔除资产负债率小于0或大于1的企业；（6）剔除关键变量严重缺失的样本。为了避免极端值的影响，本文对所有连续型变量进行1%的缩尾处理。经过整理，本文得到2013—2021“公司—年度”样本观测值共计17495个。 自2015年至2020年，全国共有209个城市先后组建了大数据管理局，设定计量模型如下：借鉴黄先海等（2023）的思路，根据国家知识产权局印发的《关键数字技术专利分类体系（2023）》与国际专利分类参照关系表的IPC号信息，筛选并加总得到企业当年的数字发明专利申请总量。本文还参考张杰和郑文平（2018）的方法，测算出数字发明专利的知识宽度对企业数字创新质量进行刻画。2.核心解释变量：大数据管理局设立的政策虚拟变量（Treat×post）Treati为企业虚拟变量，对设立大数据管理局地区的上市公司取1，其他上市公司取0。Postt为时间虚拟变量，若公司所在地级市已经设立大数据管理局则取1，若尚未设立大数据管理局设立则取0。选取总负债率、总资产净利润率、总资产增长率、企业规模、股权集中度、固定资产比率、资本密集度等企业层面的控制变量，以及经济发展水平、区域人口规模、政府支出等区域层面的控制变量。表1第（1）列未加入固定效应和控制变量，系数估计值显著为正。第（2）列在第（1）列的基础上加入企业固定效应、行业固定效应、省份固定效应和年份固定效应，系数估计值仍显著为正，表明政府数据治理显著促进了企业数字创新。列（3）在列（2）的基础上加入企业层面和区域层面的控制变量，系数估计值显著为正。列（4）对企业数字发明专利的知识宽度进行回归，发现系数估计值显著为正，证明政府数据治理亦能提升企业数字创新质量，有助于打破中国数字创新的低端锁定困境。 本文利用百度搜索引擎以及新浪微博APP等工具检索得到各城市首次开通政务微博的记录。对于有明确官方政务微博开通时间记录的地级市，根据其开通年限构建工具变量Weibo。一方面，政务微博开通是宏观层面的自选动作，难以直接影响本地企业数字创新。另一方面，以政务微博为典型的自媒体平台是政府信息公开的核心产物，城市政务微博开通年限越长，说明该城市的开放程度和治理水平越高，因此满足工具变量的外生性和相关性要求。 工具变量回归结果显示，核心解释变量系数估计值在5%的水平上显著，表明排除内生性问题后基准回归结果仍然稳健。第二，构造匹配样本检验。首先进行PSM的近邻匹配和核匹配，选择总资产增长率、总资产净利润率、企业规模等为协变量，分别按照近邻匹配（1:2）以及核匹配原则进行配对后再次进行估计检验。结果发现在排除样本自选择偏误后，政府数据治理仍能显著地促进企业数字创新。其次，本文根据熵匹配法对控制组重新加权。结果显示熵匹配后的回归系数仍在1%的水平上显著为正，回归结果仍然稳健。平行趋势检验结果显示，在设立大数据管理局前，实验组和对照组的企业数字发明专利申请量的变化趋势并未有显著差异。而随着各地级市逐步设立大数据管理局，当地企业的数字创新活动整体呈现出波动上升趋势。一方面，考虑省级数据管理机构的事件冲击效应。我们构造省份是否已设立数据管理机构的虚拟变量Compete，代入基准回归模型进行再检验。结果显示核心解释变量系数估计值有所下降但仍然显著为正，而Compete回归系数不显著。 另一方面，进一步排除同期竞争性政策对本文因果识别造成的干扰。本文根据政府数据开放平台设立、数据交易平台设立、国家数字经济创新发展试验区、国家级大数据综合试验区、新一代人工智能创新发展试验区、信息惠民试点城市等六类同时期政策设置相应虚拟变量Compete，代入基准回归模型再次进行检验。回归结果显示，排除同期竞争性政策影响后的回归结果依然稳健。首先，采用取对数方法进行估计检验。本文利用reghdfe命令进行多维固定效应分析，具体采用数字发明专利申请量加一取对数并再次回归。其次，采用高阶固定，进一步控制了“行业—年份”、“省份—年份”高阶固定效应。最后，改变聚类方式。本文在基准回归模型基础上进一步加入年份聚类，上述检验结果均说明结论具有稳健性。第一，缩小研究窗宽。将政府数据治理政策效果的考察期间由2013—2021年缩短至2015—2020年并重新进行估计。第二，采用数字专利总量，采用数字发明专利申请数量与数字实用新型专利申请数量之和作为被解释变量再次回归。第三，缓解数字发明专利的偏态问题。借鉴黄先海等（2023）的做法，本文对数字发明专利申请数量进行反双曲正弦变换后再次回归。第四，进行缩尾处理。本文对数字发明专利申请数量进行上下1%的缩尾处理。第五，调整处理组样本。本文将子公司所在地设立大数据管理局的上市公司也定义为处理组进行再估计，回归结果显示系数估计值仍保持显著为正。为了排除构建多期双重差分模型存在的处理异质性问题，本文进行如下处理：首先，采用twowayfeweights命令进行权重判断和异质性稳健估计，发现固定效应估计中有6614个正权重，2604个负权重，正权重的和为1.337，负权重的和为-0.337，需要进一步考虑处理异质性的稳健性检验。其次，本文分别参考Gardner（2022）、deChaisemartin和D’Haultfoeuille（2020）、Callaway和Sant’Anna（2021）的方法进行了考虑处理效应异质性的稳健估计，再次验证了政府数据治理对企业数字创新的激励效应。为防止遗漏因素干扰，本文将根据各年份大数据管理局设立的具体情况进行安慰剂检验。按照真实事件冲击情况生成虚假处理组，并将这一随机分配过程重复500次。真实回归系数显著高于安慰剂检验的0均值，有力排除了“取伪错误”对本文回归结果的干扰。数据开放获取（Dataacqui）。借鉴杨志强等（2020）的做法，选用KV指数来逆向衡量企业的数据获取能力。（2）数字场景测试。本文从上市公司年报中识别、筛选、整理出底层技术运用和数字场景应用对应词频并取对数。（3）数字人才支撑（Digtalent）。若上市公司设立了“首席信息官”“首席技术官”“首席数字官”任一职务则取1，否则取0。表2列（1）结果显示Treat×Post对Dataacqui的系数估计值显著为负，列（2）—列（3）结果显示Treat×Pos对Digtech和Digapply的系数估计值显著为正，列（4）结果显示对Digtalent的系数估计值显著为正。验证了本文技术启动机制检验。 2.组织开发机制检验（Organization）。（1）高管数字创新导向（Digorient）。借鉴操友根等（2024）的研究思路，根据人工智能技术、区块链技术、云计算技术、大数据技术、流程创新等关键词检索企业年报中“管理层讨论与分析”的数字化相关词频，采用当年数字化关键词占该部分总字数之比表征高管数字创新导向。（2）数字创新试错包（Digtolerance）。借鉴欧阳志刚和胡雯华（2024）测算管理层语调的思路，利用Python工具筛选出上市公司年报中涉及“数字化”的相关语句，统计语句中正面语调个数（Pos）和负面语调词语个数（Neg），采用（Pos-Neg）/（Pos+Neg）来测算企业数字创新试错包容程度。（3）企业数字投资意愿（Diginvest）。本文改进了张琦等（2019）的方法，手工检索得到上市公司年报在建工程明细表中包含数字化关键词的项目，对其期末账面价值加总得到当年企业数字化项目投资额，以此度量企业数字投资意愿。表3展示了组织开发的机制检验结果：列（1）中Treat×Post对Digorient的系数估计值显著为正，列（2）中Treat×Post对Digtolerance的系数估计值显著为正，列（3）中Treat×Post对Diginvest的系数估计值显著为正。上述结果表明TOE理论框架下政府数据治理赋能企业数字创新的组织开发路径成立。 （1）企业数字创新竞争（Digcompete）。借鉴Mcvey（1972）关于市场集中度的测算思路，计算企业数字发明专利申请量与其所属行业总数字发明专利申请量比值的平方，在该行业层面进行加总来表征数字创新竞争程度。（2）企业数字创新合作（Digcoord）。设置企业数字研发联盟哑变量，当上市公司与其他企业合作申请数字发明专利时赋值为1，没有合作申请数字发明专利记录的赋值为0。（3）政府数字创新支持（Digsubsidy）。借鉴孙伟增等（2023）的思路，从上市公司年报“政府补助明细”科目中检索得到企业当年获得政府数字补贴次数，以此表征政府数字创新支持机制。表4展示了生态应用机制检验结果，列（1）显示Treat×Post对Digcompete的系数估计值显著为负，列（2）中Treat×Post对Digcoord的系数估计值显著为正，列（3）Treat×Post对Digsubsidy的系数估计值显著为正。政府数据治理激励企业数字创新的生态应用路径成立。本文采用样本考察期前三年该地区互联网普及率的平均值来刻画地区数字基础设施建设水平。由表5列（1）不难看出“政府数据治理”与“基建赋能”交乘项对企业数字创新的系数估计值显著为正，说明基建赋能有助于放大政府数据治理对数字创新过程的纵深渗透作用。本文改进了赵涛等（2020）的测算方法，筛选并加总得出各地区已进行工商注册的数字型企业员工规模。在此基础上，选用样本考察期前三年该区域单位数字企业从业人员的平均值来刻画产业助推效应。由表5列（2）不难发现，“政府数据治理”与“产业助推”的交乘项对数字创新的系数估计值在1%水平上显著为正，说明产业助推切实强化了政府数据治理对企业数字创新的激励作用。本文借鉴蔡贵龙和张亚楠（2023）的思路，利用PEDATAMAX数据库收集数字产业投向的政府基金及其子基金的投资额度并取对数处理，采用样本考察期前三年的平均值来刻画政府金融扶持力度。表5列（3）结果表明，“政府数据治理”与“金融扶持”的交互项系数估计值显著为正，Treat×Post反映出政府数据治理与金融扶持能发挥“1+1>2”的聚合效应来赋能企业数字创新。本文借鉴沈国兵和黄铄珺（2019）的研究思路，采用（地方知识产权审判结案数/地方生产总值）/（国内知识产权审判结案数/国内生产总值）来刻画各地区知识产权保护水平，并采用样本考察期前三年的平均值表征“权益保护”。表5列（4）显示“政府数据治理”与“权益保护”的交互项对企业数字创新表现出显著的正向调节作用。 本文根据“工业互联网”“数字农业”等关键词测算出地方政府数字应用政策的词频占比，使用样本考察期前三年该比例的平均值乘以100来衡量政府数字关注度。由表5列（5）不难看出，“政府数据治理”与“数字关注”交乘项对企业数字创新的系数估计值显著为正，说明政府数字关注在政府数据治理驱动企业数字创新过程中发挥着重要的引导作用。本文利用北大法宝在线平台进行手工搜集，分地区和年份统计标题中包含数字化关键词的法规条数，采用样本考察期前三年各地区平均数字法规数量来表征区域数字化法治保障水平。表5列（6）显示“政府数据治理”与“法治保障”的交乘项对企业数字创新的系数估计值显著为正，说明法制保障切实强化了政府数据治理的数字创新驱动作用。本文手工搜索各地级市大数据管理局官方网站，并在“法定职责”一栏搜集大数据管理局的职能条款数量，根据中位数设置横向治理广度哑变量Dep。本文利用政府官方网站统计大数据管理局下设机构数量，根据其中位数设置纵向治理深度哑变量Pre。表6列（1）—列（4）表明，政府横向治理广度较大以及纵向治 理深度较高时，政府数据治理对企业数字创新的诱发作用更为明显，表明政府数据治理尚未发挥破除治理壁垒的作用。列（1）与列（2）横向治理广度组间系数差异检验的经验p值不显著，表明应持续完善数据治理机构的职能条款，实现对先发地区的数字创新赶超。本文设置多边交易平台哑变量，若城市被列入国家电子商务示范城市名单则取1，否则取0；设置产学研平台哑变量，对国家产教融合试点城市取1，其他取0。表6列（5）—列（6）结果显示，在多边市场交易平台势力较低组，政府数据治理更能发挥对数字创新的引擎驱动作用。表6列（7）—列（8）结果显示，产学研平台势力较低组的系数估计值更大，均表明政府数据治理具有打破平台垄断的重要功效。列（5）与列（6）多边交易平台组间系数差异检验的经验p值不显著，而列（7）与列（8）产学研平台组间系数差异检验的经验p值显著，说明在未来发挥政府数据治理效能过程中，要重点关注打破多边交易平台的垄断壁垒。本文将从企业的产权属性和数字化基础两个方面探索政府数据治理能否起到弥合数字鸿沟的作用。第一是企业产权属性。本文对国有企业和民营企业进行分组回归，表6列（9）—列（10）显示政府数据治理更能激发国有企业的数字创新。第二，企业是否属于高数字赋能行业。具体借鉴珠海复旦创新研究院发布的《中国上市公司数字赋能指数》，对数字赋能指数大于中位数的企业取1，其他企业取0。回归结果如表6列（11）—列（12）所示，可见政府数据治理对高数字赋能企业数字创新的激励效应更强。 （1）政府数据治理显著促进了企业数字创新，佐证了政府对数据要素的统筹治理有助于企业数字创新活动开展；（2）政府数据治理能通过技术启动路径、组织开发路径与生态应用路径来切实赋能企业数字创新；（3）政府数据治理的数字创新促进效能在基建赋能、产业助推、金融扶持等数治硬环境以及权益保护、数字关注、法治保障等数治软环境的多重保障下表现更佳；（4）政府数据治理在一定程度上有助于打破平台垄断势力，但尚未起到破除治理壁垒与弥合数字鸿沟的作用，可能会扩大数字先发企业与数字落后企业的创新差距。 第一，地方政府要重点激发高端技术颠覆、动态组织变革和数字生态演化三个层面的并发协同效应。第二，积极调动一切有助于发挥政府数据治理创新驱动效能的外部因素。第三，地方政府根据当地治理结构和企业禀赋制定差异化政策，因势利导实现政府数据治理对企业数字创新的精准赋能。
