【来源】习明明,王帅. 公共数据开放对“专精特新”企业创新的影响——以A股上市“专精特新”企业为研究样本 [J]. 法律和经济科学, 2026, 2 (00): 1-22.【摘要】政府数据开放作为新型生产要素流通的核心驱动机制，对突破“专精特新”企业创新瓶颈具有重要的战略意义。本文以2015—2023年沪深A股上市“专精特新”企业为研究样本，构建多期双重差分（DID）模型检验政府数据开放对企业创新的影响及作用路径。实证结果表明政府数据开放能显著提升“专精特新”企业的全要素生产率，其作用机制体现为优化营运效率、增强盈利能力与缓解融资约束；异质性分析发现该创新效应在竞争性市场、非国有企业及大规模企业中更为显著。最后本文为数字经济时代数据赋能创新的理论框架提供了微观证据，也为破解“卡脖子”技术难题的政策实践提供了决策依据。【关键词】公共数开放；专精特新企业；企业创新；多期双重差分模型一、引言
随着数据要素纳入《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》确立的生产要素体系，政府数据开放作为新型基础设施正加速重构创新生态系统。截至2024年7月，我国已有243个省级和城市的地方政府上线数据开放平台，相较于2023年的数据集数量和数据容量都有显著增长，数据调用频次的年均增长率也显示出积极的趋势。在此背景下“专精特新”企业面临一系列的创新约束，信息壁垒引致的研发效率损耗以及资源错配产生的创新投入缺口等问题。“专精特新”企业作为中国经济转型中的重要力量，肩负着推动技术创新、产业升级和经济高质量发展的责任。近年来国家出台了一系列政策扶持“专精特新”企业的发展，并鼓励其通过数字化转型提升创新能力。但如何衡量数字化转型效果、探讨政府数据开放如何为这些企业提供创新动力，仍然是当前研究中的一个关键问题。尽管已有研究表明公共数据开放通过知识溢出效应促进了企业创新产出的提升，然而这些研究未能充分剥离“专精特新”政策组合对企业创新的潜在制度性影响，可能导致因果推断中存在一定的内生性偏差。本文聚焦该理论盲区，基于制度赋能视角探究公共数据开放对“专精特新”企业创新质量的净效应，为优化数据要素供给政策提供证据支持。本文收集了2015-2023年被认定为“专精特新”企业的中国沪深Ａ股上市公司数据，利用多时点双重差分法模型实证研究公共数据开放对“专精特新”企业创新的影响。基于以往研究，本文的边际贡献主要有以下三点：第一，拓展研究领域。当前关于政府数据开放对“专精特新”企业创新的影响研究相对较少，尤其是在“专精特新”企业这一特殊群体中的应用研究更加匮乏。通过探讨政府数据开放在“专精特新”企业中的作用，本研究为政府数据开放对“专精特新”企业创新影响的理论框架提供了实证支持。研究不仅丰富了数字经济背景下政府数据开放的理论研究，也为未来相关领域的研究提供了新的视角和研究方向将公共数据开放与“专精特新”企业创新相结合，为创新管理领域提供了新的研究视角和理论上的有益补充。同时“专精特新”企业作为一个特殊的企业群体，其创新特点与一般中小企业有所不同。相较于其他类型的企业，“专精特新”企业通常具备显著的行业专业性及高度的创新驱动性，然而它们也同时面对着严峻的资源约束和技术上的瓶颈。本研究通过关注政府数据开放对“专精特新”企业创新的影响，丰富了“专精特新”企业创新理论，尤其是关于如何克服其特定瓶颈、提升创新能力的理论探讨。第二，本文深入分析公共数据开放对“专精特新”企业创新的具体影响机制，丰富“专精特新”企业创新和数据经济学的理论内涵。数字化转型已成为推动“专精特新”企业创新的关键动力之一，然而在“专精特新”企业群体中，数字化转型的具体驱动机制尚未得到深入的探讨。本研究通过分析政府数据开放如何经由提升企业的营运效率、缓解融资约束等途径，推动“专精特新”企业的创新进程，从而为数字化转型的作用机制提供了新颖的理论阐释。研究深刻揭示了政府数据开放作为外部驱动力，如何与企业内部转型需求紧密融合，进而催化创新活动的蓬勃开展，填补了数字化转型与政府数据开放互动领域研究的理论空白。第三，推动数字经济背景下的公共政策理论发展。政府数据开放作为数字经济时代的重要政策工具之一，其对“专精特新”企业创新和发展的影响尚未得到充分的理论阐释。借助实证分析，本研究深入探讨了政府数据开放对“专精特新”企业创新效能的积极影响，为推动公共政策理论，特别是数字化政策在“专精特新”企业创新领域的政策效果分析提供了有力支撑。研究进一步深入探讨了政策制定如何通过数字化手段降低信息不对称、优化资源配置，提升“专精特新”企业创新能力的理论内涵。通过结合政府数据开放与“专精特新”企业创新的双重影响，能够从理论上揭示政策对企业创新的长期影响，特别是对“专精特新”企业创新的特殊性。本研究不仅丰富了政策影响力及创新效应的理论框架，还为政策与市场互动机制的理论构建提供了新颖视角，特别是在考量企业性质和规模异质性的情境下，深入剖析了政府数据开放如何催生多样化的创新效应。二、文献综述
公共数据开放与企业创新，以往研究从不同角度证明了公共数据开放能够促进企业创新。弗朗茨·胡贝尔等（2022）认为，公共数据开放程度与企业创新存在正向关系，但是仅依靠开放数据并不足以促进企业创新，还需要政府更良好的治理和更广泛的政策倡议。黄先海等（2023）从理论上论证了公共数据开放主要是通过创新生态融合机制、创新边界拓宽机制、行政效率提升机制和人力资本集聚机制等推动创新驱动发展。马永军等（2023）通过分析公共数据开放对企业发展质量的影响机制，并得出公共数据开放可以显著提升以全要素生产率为衡量指标的企业发展质量。杜善重等（2024）研究公共数据开放对企业技术创新机理的研究发现公共数据开放是通过减少不确定性风险、加速信息跨主体流动以及降低创新交易成本的方式来促进企业技术创新。本文主要参考张吉昌等（2024）利用双重差分模型法分析政府数据开放对企业创新影响的研究，探索公共数据开放对“专精特新”企业创新的影响。“专精特新”企业与创新，“专精特新”的激励政策也能促进企业创新。陈金勇等（2024）认为“专精特新”资质认定政策能够显著提升中小企业的研发投入和创新产出，进而提升企业的技术创新水平，但其激励效应并不持久。赵甜等（2023）利用SFA模型对我国“专精特新”企业的创新效率从研发投入和成果转化两个阶段进行分析。董志勇等（2021）认为“专精特新”企业在创新体制机制方面仍存在一些问题。杨秀云等（2023）从企业角度分析了公共数据开放对全要素生产率的影响及其作用机制，并得出公共数据开放能够促进企业全要素生产率增长。通过以上文献梳理可知，公共数据开放对企业创新具有积极的推动作用，“专精特新”政策也能推动企业创新发展，但是在双重作用的加持下到底谁的激励作用更大却不得而知。而本文从公共数据开放视角，撇开“专精特新”政策的影响，专注于研究公共数据开放对于“专精特新”企业创新的影响。三、理论分析与研究假设
（一） 基准效应分析
在数字经济时代，政府数据开放政策通过提高信息透明度和减少信息不对称，可能对专精特新企业产生多方面的积极影响，如促进技术创新、提升企业竞争力和品牌形象。具体而言，政府数据开放，通过大数据分析技术的应用，不仅使企业能够获得更多的市场、行业及政策相关数据，还能够促进信息的共享与流通，从而帮助企业优化决策过程，提升研发效率和创新能力。通过获得外部信息，企业可以更好地识别市场需求、技术趋势及潜在合作伙伴，从而加速创新活动的开展。对于“专精特新”企业而言，数据开放能够减少企业获取外部数据的成本，尤其是在技术创新和市场开拓方面。开放的数据不仅可以帮助企业识别新的技术路径和市场机会，还可以有效降低创新的风险，提升企业的技术转化率。同时，政府数据开放提升了政策透明度，使得企业能够更好地理解政策动向，进而调整其创新战略。数据开放还可能激励企业间的竞争与合作，通过共享政府数据，企业能够看到同行或竞争对手的表现和技术进步，从而激发其进行技术创新和市场扩展。基于上述机制，本文提出核心假设：H1：政府数据开放能显著促进“专精特新”企业创新。（二） 影响机制分析
1.营运效率提升机制
政府数据开放通过提升信息流通透明度、优化资源配置等多种路径，有效提升了“专精特新”企业的营运效率，进而提升企业的创新能力。更高效的营运不仅能够降低成本，还能够提高创新效率，推动企业在激烈的市场竞争中占据优势地位。随着数据开放政策的不断完善和发展，企业能够在更加高效的环境中实现可持续创新，进一步促进整体经济的高质量发展。首先，政府数据开放提升信息流通速度和透明度。政府数据开放使得企业能够更容易地访问到关键的市场、行业、政策和技术信息。对于“专精特新”企业而言，能够快速、便捷地获取相关信息，不仅减少了信息搜寻的成本，还能更高效地做出决策。数据的开放减少了信息的不对称性，为企业精准提供了市场需求、消费者偏好及行业动向等核心资讯。企业也能够及时调整生产和研发策略，避免盲目投资或无效竞争，从而提升运营效率。其次，政府数据开放优化资源配置。通过政府数据开放，企业可以获得更广泛的市场资源和行业信息，优化资源的配置。数据的公开使得企业能够更精确地判断哪些资源对其业务发展最为关键，从而更加高效地分配资金、人员和技术等资源，提升整体的营运效率。通过公开的行业与市场数据，企业能够判断哪些领域对技术和人力资源的需求较大，从而合理配置人才资源，通过政府公开的数据，及时了解供应链上游和下游的动态。比如，物流、原材料采购、需求预测等环节，企业能够更高效地调整供应链布局，减少冗余库存，降低供应链管理成本，进而提升整体运作效率。基于上述分析，本文提出假设：H2：政府数据开放通过提升营运效率促进“专精特新”企业创新。2.盈利能力提升机制
政府数据开放通过降本增效与收入扩张双重路径提升企业盈利能力，进而提升企业的创新能力。首先，开放数据显著降低企业的信息获取成本与交易成本。政府数据开放通过提供高价值公共数据，显著降低企业在市场运营中的信息获取成本与合约执行成本。企业需投入资源以克服信息不对称问题，而开放数据则能直接降低这一成本。例如，政府开放的供应链信用数据能够提升企业筛选供应商的效率（张莉等，2023）。环境监测数据的开放帮助企业精准管理排放指标，使得环保合规成本下降（马永军等，2024）。同时，公共数据通过赋能产品差异化和精准营销，成为企业收入增长的核心引擎。基于动态能力理论（Teece, 1997）的指导，企业能够利用外部数据来重新配置资源，从而建立起独特的竞争优势。此外开放数据通过增强企业风险抵御能力，也间接提升盈利稳定性。基于上述分析，本文提出假设：H3：政府数据开放通过提升盈利能力促进“专精特新”企业创新。3.融资约束缓解机制
融资约束是制约“专精特新”企业创新的重要因素之一，政府数据开放为企业提供了更多的公开信息，降低了信息不对称和融资风险，提升了信用评估的精准度，拓宽了融资渠道，并通过政策支持和融资便利化促进了企业的融资，进而提升企业的创新能力。通过缓解融资约束，政府数据开放为“专精特新”企业提供了更多的创新资本和资源，进而推动其在技术研发、市场扩展等方面的创新活动。政府数据开放提升了资本市场对“专精特新”企业的认知度，特别是在行业数据、市场趋势和技术研发透明度方面，有助于投资者更准确地评估企业的创新能力和未来发展潜力。企业通过公开披露政府数据，能够向投资者展示其行业背景和市场前景，从而吸引更多的投资者进入资本市场。政府数据开放使得政策信息变得更加透明，企业能够及时掌握与其行业相关的政府补贴、税收优惠、融资支持等政策。政策的公开透明性，使企业能更精确地匹配符合其需求的政策支持，进而降低融资成本。政府数据开放使企业和金融机构能基于公开信息更清晰地把握融资条件与风险，有效避免重复谈判及信息不对称引发的合同执行难题。企业因此能更高效地推进融资谈判，削减不必要的成本，提升融资整体效率。基于上述分析，本文提出假设：H4：政府数据开放通过缓解融资约束促进“专精特新”企业创新。（三） 异质性分析
1.市场竞争异质性
政府数据开放对“专精特新”企业创新的赋能效应受内外部情境的显著调节，公平的竞争环境能够放大政府数据开放的创新效应。在高竞争市场中，企业面临生存压力，更倾向于利用开放数据开发差异化产品或优化流程以巩固优势。例如可信数据空间试点通过促进跨行业数据协同，为中小企业提供普惠性数据服务，降低其进入壁垒，激发创新活力。此外，国家数据局推动的数据要素市场化改革通过打破“数据垄断”，缓解了初创企业的资源约束，进一步强化了市场竞争的公平性。基于上述分析，本文提出假设：H5：市场竞争程度正向调节政府公共数据开放对“专精特新”企业创新的影响。2.企业性质异质性
国有企业与民营企业在政府数据开放对创新绩效的影响中呈现显著异质性，非国有企业，特别是民营企业，往往面临更为严峻的资源限制，它们的创新活动更加依赖于外部数据资源的补充。同时，由于非国有企业缺乏国有企业享有的政策优惠和内部数据资源，它们对政府开放数据的敏感度和利用效率也相应更高。非国有企业的扁平化管理结构与市场化导向，使其能够快速将开放数据转化为创新成果。政府开放数据中，市场需求类、技术标准类数据占更多，这些数据更契合非国企“需求导向型创新”的特点。反观国有企业，其业务多集中于基础设施、能源等垄断性领域，开放数据对其创新的直接驱动力较弱。基于上述分析，本文提出假设：H6：政府数据开放对“专精特新”企业中的非国有企业创新的促进作用更强。3.企业规模异质性
在“专精特新”企业的创新过程中，企业规模作为一个重要的控制变量，其对政府数据开放与“专精特新”企业创新之间关系的调节作用不容忽视。企业规模的差异可能导致不同规模的企业在应对政府数据开放所引发的信息流动和资源配置变化时，表现出不同的反应模式。大型企业凭借其资金、技术和资源优势，能够更有效地利用政府数据开放推动创新。然而，中小型企业由于在企业规模、资金、人力等方面存在差距，以及在数据质量、企业自身发展阶段、政府数据开放政策的理解和应用，以及数据利用能力上的不足，往往难以迅速消化和应用政府开放数据，这制约了它们在创新方面的潜力。政府应针对不同规模的企业，采取有针对性的政策支持，以充分发挥政府数据开放对“专精特新”企业创新的促进作用。同时企业规模还会影响企业在创新过程中的效率。大型企业具备更强的研发投入能力和技术积累，能够更加快速地将政府数据开放带来的信息应用于实际的创新过程。而中小型企业由于规模较小、资金有限，通常面临较大的技术创新成本和研发周期，因此其创新效率相对较低。基于上述分析，本文提出假设：H7：企业规模正向调节政府数据开放对“专精特新”企业创新的影响。四、研究设计
（一） 模型设定
为合理验证以上假设，本文选取多时点双重差分模型，如下所示：其中i表示企业，t表示时间，TFP_LP表示企业创新，OGD表示政府数据开放，Control为控制变量，F、Y、I分别为企业虚拟变量、时间虚拟变量和行业虚拟变量，（二） 变量选取与说明
1.被解释变量
企业创新（TFP_LP）。本文通过“专精特新”企业的全要素生产率表示其创新绩效，而全要素生产率的衡量则是使用LP法进行估算，通过模型估计得出全要素生产率（彭远怀，2023），具体模型如下：
其中i、t表示企业和对应年份；Y表示产出，用企业营业收入的自然对数表示；K表示资本投入，用期末固定资产净余额的自然对数表示；L表示劳动投入，用企业员工人数的自然对数表示；M表示中间投入，用营业收入与其增加值之差的自然对数衡量，增加值等于折旧、劳动者报酬、营业盈余、生产税净额之和；AGE为企业年龄，用企业成立年限的自然对数表示；表示企业全要素生产率的对数形式。通过以上模型估算得出“专精特新”企业每年的全要素生产率作为双重差分模型的被解释变量。2.核心解释变量
政府数据开放（OGD）。政府数据开放为虚拟变量，若该企业当年所在省份已开通政府数据开放平台，则赋值为1；若未开通，则赋值为0。3.控制变量。
参考以往文献做法（张吉昌等，2024）选取企业规模，用期末总资产的自然对数衡量；企业年龄，用企业成立年限的自然对数衡量；自由现金流，用现金及现金等价物余额与资产总额的比例衡量；资产负债率，用负债占资产总额比率衡量；成长性，用主营业务收入增长率衡量；企业业绩，用总资产收益率衡量；以及产权性质、企业、时间、行业虚拟变量。1.数据来源
本文选取2015—2023年A股上市的“专精特新”企业作为研究样本，以检验公共数据开放对“专精特新”企业创新的影响。参考已有文献对数据剔除ST企业、删除缺失值、对连续变量进行1%缩尾处理后，保留537家企业共4370条数据。其中企业创新指标全要素生产率的测算数据开源于上市公司年报和国泰安(CSMAR)数据库，政府数据平台上线数据来源于复旦大学数字与移动治理实验室，其余数据来源于国泰安(CSMAR)数据库。2.描述性统计
本研究样本包含4370个观测值。主要变量特征如下，企业创新(TFP_LP)均值为7.871，中位数为7.820与均值接近，说明数据分布基本对称；政府数据开放(OGD)均值为0.648，表明政府数据开放覆盖了64.8% 的样本；企业规模(size)均值为21.60，标准差0.870，分布相对集中；企业年龄(age)均值为2.954，对应约19年，反映样本以成熟企业为主。其余详情如下表所示：五、实证结果与分析
（一）基准检验结果
本文采用了递进式回归策略，逐步控制了不同的变量来验证基准假设。研究发现，政府数据开放（OGD）显著促进了企业创新（TFP_LP）。表3展示了政府数据开放对企业创新的回归结果，分别通过四组回归模型进行分析。（1）组未控制任何控制变量和固定效应，（2）组控制了企业固定效应和时间固定效应，而（3）组则在（2）组的基础上进一步控制了其他控制变量，（4）组进一步控制了行业固定效应。在（1）组中，政府数据开放对企业创新的影响系数为0.283，并且在1%的显著性水平下显著，表明政府数据开放与企业创新呈正相关关系，实施政府数据开放能够促进企业创新水平的提升。在（2）组中引入企业固定效应和时间固定效应后，政府数据开放的系数降至0.185，仍在1%的显著性水平下显著。尽管系数有所下降，但结果依然表明政府数据开放对企业创新的正向影响存在，并且政府数据开放的效果仍然显著。在（3）组中进一步控制了企业规模（size）、企业年龄（age）、资产负债率（lev）、自由现金流（cash）等控制变量，结果显示，政府数据开放的系数降低至0.086，且在5%的显著性水平下依然显著。尽管系数有所缩减，但仍充分证明了政府数据开放对企业创新具有正向的推动作用。在（4）组中进一步控制了行业固定效应后，政府数据开放的系数进一步降至0.064，并在1%的显著性水平下显著，结果依然验证了政府数据开放对“专精特新”企业创新具有正向影响。总体而言，基准回归结果表明政府数据开放对“专精特新”企业创新具有显著的正向影响，验证了假设H1：政府数据开放能显著促进“专精特新”企业创新。
（二）稳健性检验
1.平行趋势检验
下图1为平行趋势检验结果，政府数据开放政策实施的前几年中，处理组与对照组的创新指标无显著差异，而在政府数据开放政策实施后的几年中，处理组与对照组的企业创新指标产生了显著差异，这进一步表明了政府数据开放对“专精特新”企业创新影响的持续存在性。同时，政府的政策效应在公共数据开放后，其回归系数呈现先升后降的趋势，显示出政府数据开放对“专精特新”企业创新影响的持续性和动态性，也说明政府数据开放确实促进了企业的创新。2.安慰剂检验
下图2为安慰剂检验结果，为验证政府公共数据开放对“专精特新”企业创新的影响并非有其他随机因素导致，本文采取安慰剂检验，对样本进行1000次随机抽样，构建伪政策虚拟变量，并基于本文公式（1）进行回归。图中伪政策组的系数均值接近0，且大部分都不显著，位于10%显著性水平上方，而真实政策系数为0.064，远大于伪政策组的系数值。上述结果有力地证明了政府公共数据开放对“专精特新”企业创新的影响并非源于其他随机因素。3.倾向得分匹配法
为排除自身选择偏差带来的影响，本文采用倾向得分匹配法为处理组匹配对照样本，基于上述控制变量和行业对处理组分别进行一比一匹配、核匹配、半径匹配，再对匹配后的样本按照公式（1）进行回归。结果如下表4所示，三种匹配方式下OGD的系数都显著为正，该结果也再次验证了假设H1：政府数据开放能显著促进“专精特新”企业创新。4.替换被解释变量
本文分别采用不同的测度方法测算被解释变量按照模型（4.1）再次进行回归分析，分别是TFP_OP、TFP_OLS、innovation，其中TFP_OP、TFP_OLS是分别用OP法和OLS方法测算的全要素生产率，innovation是参考张吉昌等（2024）做法用企业专利申请量+1的自然对数表示。回归结果如下表5所示，该结果也再次验证了假设H1的成立。5.替换聚类方式
本文分别采用不同的聚类方式按照公式（1）再次进行回归分析，分别以行业、省份、时间—行业、时间—省份、行业—省份、企业—行业、企业—省份、企业—时间方式聚类再进行回归，回归结果如下表6所示，该结果也再次验证了假设H1的成立。（三）影响机制检验
基于前文的机制分析，本文设计以下模型检验政府公共数据开放影响“专精特新”企业创新的作用机制。其中mediate表示机制变量，包括营运效率、盈利能力、融资约束，其余变量与公式（1）一致。1.提升营运效率
本文选取使用较广泛的总资产周转率（总资产周转率=营业收入/平均资产总额）来衡量企业营运效率，总资产周转率越大则表示企业的营运效率越高，研究结果显示，政府公共数据开放对企业的营运效率具有正向且显著的促进作用，从而证实了政府公共数据开放能够有效提升企业营运效率，该结果也验证了假设H2：政府数据开放通过提升营运效率促进“专精特新”企业创新。2.提升盈利能力
本文选用总资产收益率ROA来代表企业的盈利能力，ROA越大表示企业盈利能力越强。回归分析进一步表明，政府公共数据开放对企业的盈利能力具有正向且显著的促进效果，说明政府公共数据开放能够提升企业盈利能力，进而促进“专精特新”企业创新，该结果也验证了假设H3：政府数据开放通过提升盈利能力促进“专精特新”企业创新。3.缓解融资约束
本文选取WW指数测定企业的融资约束程度，WW指数越小表示企业融资约束程度越弱。回归结果显示政府公共数据开放负向且显著影响企业融资约束，这表明政府公共数据开放能够在一定程度上缓解企业的融资约束，进而促进“专精特新”企业创新，该结果也验证了假设H4：政府数据开放通过缓解融资约束促进“专精特新”企业创新。六、异质性分析
本文采用分组回归的方法分别验证市场竞争程度、企业性质、企业规模的调节效应，根据对应变量对样本进行分组，并应用公式（1）进行回归分析，所得结果详见表8。（一）市场竞争程度
赫芬达尔—赫希曼指数（HHI）是一种测量产业集中度的综合指数，通过计算市场上所有企业的市场份额的平方和来表示。HHI值越大，表明市场集中程度越高，垄断程度越高，市场的竞争程度越小。将大于HHI均值的样本划分为竞争程度较弱的市场，将小于HHI均值的样本划分为竞争程度较强的市场。回归结果显示在竞争程度较弱的市场中政府数据开放对“专精特新”企业创新的影响并不显著，而在竞争程度较强的市场中政府公共数据开放正向且显著促进“专精特新”企业创新。研究结果表明，在竞争激烈的市场环境下，政府公共数据的开放更能够促进“专精特新”企业的创新活动。这一点使假设H5得到了验证：市场竞争程度在政府公共数据开放对“专精特新”企业创新影响中起到了正向调节作用。（二）企业性质
本文将样本分为国有企业和非国有企业，回归结果表明政府数据开放对“专精特新”企业中的国有企业创新的促进并不显著，而政府公共数据开放对“专精特新”企业中的非国有性质企业创新的促进作用为正向且显著，表明企业为非国有性质增强了政府公共数据开放对企业创新的促进，也验证了假设H6：政府数据开放对“专精特新”企业中的非国有企业创新的促进作用更强。（三）企业规模
本文根据各企业规模size与其均值大小将企业划分为大企业和中小企业，回归结果显示政府数据开放对中小企业创新的促进作用并不显著，而政府公共数据开放对大企业创新的促进作用显著为正。该结果表明企业规模增强了政府数据开放对企业创新的促进作用，同时也验证了假设H7：“专精特新”企业规模正向调节政府数据开放对企业创新的影响。七、结论与建议
（一）研究结论
本文以2015—2023年沪深A股上市“专精特新”企业为样本，结合省级公共数据开放指数，通过多时点双重差分模型实证检验了公共数据开放对“专精特新”企业创新的影响及作用机制。主要结论如下：第一，公共数据开放显著促进了“专精特新”企业的创新。基准回归结果表明，政府数据开放政策的推行，促使企业全要素生产率（TFP）实现了显著提升。即便在控制了企业、时间、行业固定效应以及关键变量后，这一正面效应依然表现出稳健性，说明政府数据开放能显著促进“专精特新”企业创新。第二，机制检验显示，公共数据开放通过提升企业营运效率、增强盈利能力以及缓解融资约束三条路径推动创新。具体而言，开放数据优化了资源配置效率，降低了信息获取与交易成本，并通过提高信用评估精准度拓宽了融资渠道，为“专精特新”企业创新提供了更多资源支持。第三，异质性分析表明，公共数据开放的创新效应受市场竞争程度、企业性质与规模的调节。面对激烈的市场竞争，非国有企业及大规模企业往往能更轻松地利用公共数据开放带来的优势，实现创新突破。相比之下，国有企业和小规模企业在创新驱动方面的成效则显得较为有限。本研究的理论贡献在于揭示了公共数据开放与“专精特新”企业创新的因果关系及作用机制，弥补了现有文献对政策叠加效应和异质性调节作用的不足，为数字经济时代的数据要素市场化配置提供了微观证据。（二）对策建议
第一，优化公共数据开放政策设计，扩大数据覆盖范围与质量。政府应加快整合高价值数据集如行业技术标准、市场需求趋势等，优先开放那些与产业链创新紧密相关的数据资源，并建立高效的动态更新机制。同时完善数据分类与安全机制：细化数据分级分类标准，明确开放边界，强化隐私保护与数据安全技术，消除企业使用公共数据时的合规顾虑。第二，强化对“专精特新”企业的精准支持，差异化政策扶持。针对非国有企业及大规模企业，提供数据应用培训、技术对接平台等配套服务；对于中小企业，可以考虑设立专项补贴或数据服务基金，以切实降低它们在数据获取与处理方面的成本。推动跨部门数据协同：联合金融机构、行业协会等主体构建数据共享生态，例如通过公共数据赋能供应链金融，缓解中小企业的融资约束。第三，激发市场竞争与数字生态活力，营造公平竞争环境。通过反垄断监管与数据要素市场化改革，打破行业数据壁垒，保障中小企业公平获取数据资源的权利。鼓励数据驱动的商业模式创新：支持企业利用开放数据开发差异化产品，探索“数据+技术+场景”融合的创新路径，提升市场竞争力。第四，深化企业数字化转型能力，加强数据素养培训。通过政企合作开展数字化转型培训项目，提升企业对公共数据的分析与应用能力。构建开放式创新平台，鼓励龙头企业与“专精特新”企业共建数据实验室，促进技术协同与知识溢出，形成产业链创新合力。 
