【观察与观点】孙晓华：公共数据共享改革如何赋能实体经济——“两业融合”视角

公共数据共享改革如何赋能实体经济：

“两业融合”视角

各位老师下午好。

当前我们处于智能经济时代，智能经济有三大支柱：算力、算法（大模型）与算料。数据作为原料，对实体经济的影响十分重要，那么数据究竟对实体经济有何影响？我本人从事产业研究，最初的想法是考察数据对实体经济的影响，制造企业是实体经济的主体，无论传统、新兴还是未来产业，核心均是制造企业。

但当前存在一个现实问题：数据无法共享。此前调研中发现，一些表现较好的企业，如比亚迪，被问及是否使用大模型时，答案是否定的，原因是一旦使用大模型便可能导致数据泄露，因此不允许使用。因此，现实情况是实体经济普遍存在“数据烟囱”，彼此不共享。日常生活中，如地图软件记录我们的位置，实际上也涉及违法，但此类问题研究难度较大。

那么如何研究数据问题？数据究竟为实体带来何种价值？我们将目标转向标准公共数据。公共数据在一定程度上具有公共物品属性。我们考察公共数据对实体经济的影响，包括产业升级、盈利能力等方面。

从二十届三中全会、四中全会提出建设现代化产业体系，到“十五五”规划明确产业发展要绿色化、融合化、智能化，其中融合化研究相对不足。融合化的主要内涵，源于今年 4 月服务业大会及国家系统讲话中提炼的方向：生产性服务业要促进制造业向高端、高附加值环节延伸。融合化是促进制造业升级的重要方向。本文即从“两业融合”视角，考察公共数据如何促进制造业升级。

党的二十届三中全会指出：“健全促进实体经济和数字经济深度融合制度，加快构建促进数字经济发展体制机制，完善促进数字产业化和产业数字化政策体系。”在此背景下，我们提出数字经济应如何改革。当前国家实施了公共数据开放改革试点工作，本文即以此为背景。

文献综述方面，宏观层面已有大量研究，微观层面亦有不少成果。宏观层面涉及公共数据开放对创业、企业创新、数字创新及产能利用的影响；两业融合的驱动因素则包括内部与外部因素。

研究思路为：提出问题——公共数据共享改革是否以及如何促进了作为实体经济核心的制造业与服务业协同发展？我们构建了一个一般均衡的宏观框架模型。

基本思路是：消费者可能选择产品与服务，生产者可能选择提供产品，公共数据共享改革会影响其在提供产品与服务过程中的选择。此过程中需对服务进行分类，我们将服务分为嵌入式与混入式，嵌入式服务指与市场产品相关的维修保养等附加服务，或与科技相关的服务；混入式服务则与主营产品无关，例如制造企业自行开展金融服务或房地产开发。未来服务业发展，尤其是生产性服务业赋能制造业，应嵌入制造业过程之中。

企业与制造产品之间差别最大之处在于：企业在提供不同服务过程中需占用知识。嵌入式服务与制造产品相关，因此存在知识分享；混入式服务与制造产品无关，因而具有竞争性与替代关系，若更多选择普适性服务，将减少对制造业产品的知识输入。整体实证分析以公共数据开放共享改革试点为政策冲击，采用多期 DID，通过机制实现服务融合。服务融合分为嵌入式与普通式两类，并进行异质性分析与进一步考察，其中最重要的是两点：公共数据开放如何促进制造企业服务融合，尤其是嵌入式融合。

文章早期版本提出数字化水平、数字接入水平与数字应用水平三方面，但后来发现数字接入与应用水平有所重叠，最终调整为数据应用。因为数据层面，一方面若有更多数据提供，企业需提高数据处理能力；另一方面，若缺乏服务器与相关人员，数据处理便无从谈起，进而涉及如何运用数据。

关于公共数据共享的改革实践，这是公共数据开放平台陆续上线过程，包括城市层面和省级层面。我们使用城市层面数据和微观企业数据、上市公司数据。省级平台较多，但省级平台不够准确，省内各城市间差异很大，因此以城市为主。从 2012 年到 2024 年 7 月，共有 243 个城市上线。关于服务的界定，国家提出的服务型制造与我的概念较为类似，是一致的。

模型结论如下：第一，公共数据共享改革可以驱动制造企业开展嵌入式服务，对普通式服务的影响不确定，模型无法推导出对普通式服务是正向还是负向影响。第二，通过机制求导可以发现，新版本中是通过制造企业的数据处理和应用能力来提高服务水平。

实证检验方面，采用微观企业综合各种数据库的样本，共一万多个面板数据。我们通过上市公司年报中的具体数据来识别两类服务，例如嵌入式服务包括维修、设计开发、咨询等；混入式服务包括贸易、金融、报废、房地产等，这些与主营业务无关。平均趋势可以看出，公共数据开放后，嵌入式服务确实显著提高，混入式服务也有变化，并进行了系列检验。

需要说明的是此处不能完全排除内生性，实际上，公共数据开放平台上线与否，与地区经济发展水平没有太直接关系，主要取决于政府部门是否上线，考虑的是安全因素，以及是否有足够的信息部门来处理开放后可能产生的负面影响，因此相对外生。但我们仍需处理潜在内生性，采用各城市所有市委书记籍贯所在城市与海岸线的距离平均值的倒数作为公共数据开放平台上线的工具变量，同时使用双变量方法，还采用了气象数据、PSM 等方法，以及一系列文件检验、稳定单元检验、排除政策混淆等，最后结果都比较稳健。

机制检验方面，文章新版本中不仅会促进数据处理能力，还会提高数据应用水平，从而促进嵌入式服务拓展。“一致性”从三个方面考察：成本竞争优势、供应链控制能力、客户认同度，这些方面越高的企业，效果越明显；越低则不明显。

最后，当前大家都在提新质生产力，我们也借此机会讨论。对制造企业而言，新质生产力一是更能赚钱，二是更绿色。新质生产力最主要的标志是全要素生产率，我们进一步讨论了服务融合是否能够促进制造企业新质生产力的形成，发现确实如此。嵌入式服务融合可以提高生产加成、提高绿色创新水平、提高全要素生产率。此外，地区数字生态，如数字基础设施建设、人力资本、数字发展政策，能够起到一定调节作用。

以上为文章的主要内容。当前，国内在数据研究以及数据赋能机制方面的探讨仍显不足。这一状况可能受到一定制约，主要原因在于数据本身较难衡量。围绕数据资产的统计学研究已较多，每年重大及社会项目中也均有关于数据统计与数据资产的课题。去年，国家层面成立了数据局；大连的数据集为独立设置，与政府单位并列。由此看来，从全国尤其是东北地区而言，确实应予以高度重视。在新一轮数字经济中，不仅要关注数据本身，还应开展相关估算，这将成为未来全产业研究的重要方向。

谢谢大家。