《Journal of Digital Economy》：Can Open Public Data Drive Green Technological Innovation in Enterprises? Evidence from China
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基于2010-2020年中国3,567家A股上市公司的独特数据集，本研究考察了公共数据开放对企业绿色技术创新的影响。研究人员将公共数据开放政策的分阶段实施视为准自然实验，采用交错双重差分法（staggered DID）和倾向得分匹配双重差分法（PSM-DID）
基于2010-2020年中国3,567家A股上市公司的独特数据集，本研究考察了公共数据开放对企业绿色技术创新的影响。研究人员将公共数据开放政策的分阶段实施视为准自然实验，采用交错双重差分法（staggered DID）和倾向得分匹配双重差分法（PSM-DID）模型进行估计，并开展机制分析。研究发现：（1）公共数据开放与企业绿色技术创新呈正相关，通过包括工具变量估计在内的多重敏感性分析确认了其稳健性；（2）该效应通过两条渠道发挥作用：加速数字化转型和促进绿色转型；（3）这一正向效应对实用新型专利比对发明专利更为显著，表明当前公共数据主要支持渐进式流程优化而非根本性突破；（4）异质性分析显示，对民营企业和非污染行业的影响更强，在政府环境关注度较低的地区效应更大。本文有助于理解公共数据作为新兴生产要素，如何通过知识重组和信息治理渠道塑造企业绿色创新。
**公共数据开放驱动企业绿色技术创新的机制与证据——基于中国A股上市公司的实证研究**
**一、研究背景与问题提出**
随着数字技术和数字经济的深入推进，数据已成为当代社会关键的战略性资源。中国《“十四五”数字经济发展规划》将数据定位为进一步推动数字经济增长的基础性要素。作为新型生产要素，数据在经济与治理领域的应用日益广泛，深刻影响着生产方式、社会生活与社会制度。与此同时，中国工业化、城镇化进程伴随能源过度消耗与生态退化的严峻挑战。为应对全球气候变化，中国正式宣布“双碳”目标——2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和。这一目标的实现关键在于推进企业绿色技术创新，其不仅是脱碳的核心驱动力，也是企业履行社会责任、提升竞争优势的战略机制。
然而，现有关于数字经济与企业绿色技术创新关系的研究，主要聚焦于“宽带中国”等数字基础设施政策，鲜有研究从数据共享视角切入。数据作为数字经济时代的基础性生产投入，其开放共享如何影响企业绿色技术创新，相关研究尚不充分。政府作为数据的主要收集者和发布者，通过释放公共数据可以降低企业信息获取成本，营造有利的外部信息环境，并通过推动企业数字化与绿色化转型来支撑绿色技术创新。但现有文献尚未充分揭示公共数据开放影响企业绿色技术创新的内在机制，尤其是数字化与绿色转型的中介角色，缺乏系统性的研究框架。本研究基于2010-2020年中国A股上市公司数据，将公共数据开放政策作为准自然实验，系统考察其对绿色技术创新的影响及作用机制，填补了该领域的研究空白。
**二、研究设计与主要结论**
研究人员利用2010-2020年中国A股上市公司数据，样本涵盖3,567家企业，共23,818个公司-年度观测值。研究将各城市公共数据开放平台的上线视为准自然实验，构建交错双重差分模型（staggered DID）进行因果识别，核心解释变量为城市是否实施公共数据开放政策（OPEN），被解释变量为企业绿色专利申请量（GTI1为绿色专利总数、GTI2为绿色发明专利数、GTI3为绿色实用新型专利数）。研究发现：公共数据开放显著促进了企业绿色技术创新，该结论在平行趋势检验、外生性检验、安慰剂检验、PSM-DID、工具变量估计、排除其他政策干扰、剔除财务困境公司、变量前置及改变样本区间等一系列稳健性检验中均保持一致。值得注意的是，公共数据开放对实用新型专利的促进效应强于发明专利，表明当前开放的数据主要支持渐进式流程优化而非根本性技术突破。机制分析表明，数字化转型和绿色转型是公共数据开放促进绿色技术创新的两条重要渠道。异质性分析显示，政策效应在民营企业和非污染行业中更为显著，且在政府环境关注度较低的地区效应更强。
**三、主要技术方法**
本研究样本来源为中国A股上市公司（2010-2020年），专利数据来自国家知识产权局，企业特征数据来自公司年报。核心方法包括：一是交错双重差分法（staggered DID），利用各城市公共数据平台上线时间的随机差异进行因果识别；二是倾向得分匹配双重差分法（PSM-DID），基于核匹配消除处理组与对照组的企业特征差异；三是工具变量法（2SLS），使用城市地形粗糙度的倒数与滞后全国宽带互联网接入端口数的交互项作为工具变量；四是中介效应模型，检验数字化转型与绿色转型的传导机制。机制变量采用行为导向指标——IT相关无形资产占总资产比例和环保投资占总资产比例，分别测度数字化与绿色转型，相较于文本词频指标更能反映企业实质性行为。
**四、研究结果**
**4.1 平行趋势检验**：政策实施前三年处理组与对照组企业绿色创新轨迹无显著差异，满足平行趋势假设。政策实施后效应逐年递增，一年滞后效应为0.057（p<0.01），两年后仍保持0.058（p<0.05），呈现“政策学习—资源整合—创新产出”的渐进特征，区别于传统环境规制政策创新效应先强后弱的模式。
**4.2 基准回归结果**：在控制企业固定效应、年份固定效应及企业层面控制变量后，公共数据开放（OPEN）对绿色专利总数（GTI1）的回归系数为0.043（p<0.01），表明政策实施地区企业绿色专利数量显著增加。分专利类型看，对实用新型专利（GTI3）的系数为0.034（p<0.01），对发明专利（GTI2）的系数为0.026（p<0.05），说明公共数据开放的短期促进效应主要体现在应用型创新上。
**4.3 稳健性检验**：包括外生性检验（绿色技术创新不影响政策实施时点）、安慰剂检验（500次随机抽样系数集中于零附近）、PSM-DID检验（系数保持5%水平显著）、工具变量估计（第一阶段Kleibergen-Paap rk Wald F统计量为22.131，第二阶段系数为1.057，p<0.05）、排除“互联网+政务服务”“宽带中国”等同期政策干扰、剔除财务困境公司（ST、*ST）、解释变量前置1-3期及剔除2020年样本后，核心结论均保持稳健。
**4.4 机制分析**：公共数据开放对企业数字化转型指标（IT相关无形资产占比）的系数为0.0004（p<0.05），对绿色转型指标（环保投资占比）的系数为0.002（p<0.01），两者均显著为正。这表明公共数据开放通过加速企业数字技术应用和增加环保投资两条渠道促进绿色技术创新，验证了研究假设H2和H3。
**4.5 异质性分析**：按企业所有权分组，民营企业的政策效应系数为0.055（p<0.01），国有企业不显著；按行业污染程度分组，非污染行业的系数为0.050（p<0.01），污染密集型行业不显著；按政府环境关注度分组，低关注度地区的系数为0.046（p<0.05），略高于高关注度地区的0.042（p<0.10）。结果表明，民营企业对市场信号更敏感，非污染行业具备更强的数据吸收能力，而在政府环境关注较低的地区，公共数据开放通过社会监督形成了对正式监管的补充。
**五、结论与讨论**
本研究将公共数据开放纳入企业绿色技术创新的分析框架，基于2010-2020年中国A股上市公司数据，通过交错双重差分模型识别了因果关系。研究结论如下：第一，公共数据开放对企业绿色技术创新具有显著正向影响，且对实用新型专利的效应强于发明专利，表明当前开放数据主要支持渐进式流程优化而非根本性突破，现有数据的行政性和统计性特征可能不足以支撑高水平的研发活动。第二，机制分析表明，公共数据开放通过数字化转型和绿色转型两条渠道促进绿色创新：数字化转型增强了企业吸收和处理环境相关公共数据的能力，绿色转型则推动企业将环境绩效纳入核心战略。第三，异质性分析显示，民营企业和非污染行业的政策效应更强，民营企业对市场信号反应更灵敏，非污染行业具备更强的数字吸收能力；在政府环境关注度较低的地区，数据开放通过社会监督发挥了对有限政策注意力的补充作用。
在讨论层面，本研究的发现揭示了公共数据作为信息治理工具的特殊价值：不同于传统环境规制的命令-控制逻辑，公共数据开放通过降低信息获取成本、促进跨学科知识重组以及形成社会监督的“软约束”，为企业绿色创新提供了新的动力来源。研究结果也提示，数据开放并非自动产生效益，企业的数据吸收和利用能力是转化创新成果的关键前提。本研究为理解数字经济时代的绿色治理提供了新的理论视角和经验证据，也为中国公共数据开放政策的优化和深化提供了政策参考。研究的局限性在于样本限于上市公司，可能无法反映中小企业的创新情况；数据开放强度的二元测度可能掩盖城市间开放质量的差异；样本截止于2020年，结论向后续时期的推广需谨慎。
