分享一篇《经济研究》论文，其结论与经典理论相悖，且有一假设不显著，但是作者依然有理有据进行分析论证，也据此得到了审稿人的认可。

来源文献：郭家堂.公共数据开放与中国绿色全要素生产率：数据要素的视角[J].经济研究,2025,60(02):56-72.

一、与索洛悖论（Solow,1987）观点不同的进一步分析

公共数据开放释放大量数据要素流入生产生活，有助于中国绿色全要素生产率增长，该结论与索洛悖论（Solow,1987）的观点不同。论文对此的解释是能源和环境是经济发展的内生变量与刚性约束（王兵等，2010），数字技术发展也肩负着众多社会福利改进目标（如改善生态环境）（Lema&Perez,2024），这些在索洛提出悖论时可能未被充分考虑。

通过NDDF模型对经济单元中的投入和产出效率同时测算，实现GTFP指标的投入-产出全新的双重分解。分别得到劳动效率增长、资本效率增长、能源效率增长、GDP产出（规模）效率增长和二氧化碳减排效率增长指标，将上述子指标分别作为被解释变量。公共数据开放显著提升了中国的能源投入效率和二氧化碳减排效率，而对劳动、资本和GDP产出三者的效率提升不显著。实证结果支持了对索洛悖论的解释。

二、不显著的进一步分析

基于“公共数据可以创造新的知识”理论提出的假说2在基本回归中未得到较好的实证支持，论文解释是样本期内还未能够在大范围使用数据要素来创造新的知识，所以宏观层面得不到验证。

但是不是能在企业微观层面找到证据呢？作者利用专利知识宽度（徐翔等，2023）数据进行验证，得出部分数据应用领先企业可能已经开始利用自身专有数据与公共数据实施融合应用创新，而那些专有数据资源不丰裕的企业（非BAT关联企业）仅仅依靠公共数据资源依然难以实现实质性的知识创造活动。