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Practically speaking,openly available government datasets help fill persistent intelligence gaps in key domains such as scientific demand forecasting,multi-dimensional supplier due diligence,and pre-emptive risk identification and early warning. By integrating these authoritative public resources into daily operational decisions,firms can optimize their inventory holding policies,dynamically recalibrate sourcing and sales networks in near real time,and orchestrate more agile,evidence-based responses during unexpected supply chain disruptions,thereby significantly strengthening both organizational adaptability and broader supply network recovery capabilities. As such,understanding the causal relationship between governmental data transparency and corporate supply chain resilience,and clarifying its internal transmission mechanisms,is not only academically compelling but also critically timely for formulating evidence-informed policymaking to boost industrial chain security.
Drawing on a balanced panel dataset of Chinese A-share listed companies spanning 2007-2024,this study takes the launch of local government data open platforms as a quasi-natural experiment,and employs fixed-effects,instrumental-variable approaches and a series of rigorous robustness tests to causally identify the impact of government data opening on enterprise supply chain resilience. Results indicate that government data opening significantly and robustly strengthens enterprise supply chain resilience,with precise supply-demand matching emerging as a key and core mediating mechanism that bridges data openness and resilience enhancement. Moderation analyses further reveal that both enhanced digital infrastructure and a mature and sound legal framework for data significantly intensify this positive effect by providing technical support and institutional guarantee respectively. The heterogeneity analysis indicates that in the groups of small and medium-sized enterprises,private enterprises,enterprises with weak market positions,and those in regions with low marketization levels,the enhancing effect of government data opening on the resilience of enterprise supply chains is more significant and prominent,as these entities suffer more from information asymmetry and resource constraints. The expansion analysis shows that the improvement of the overall quality of government data opening,especially in the critical subdivision dimensions of policy guarantee,data quality,and platform construction,all independently and significantly strengthen the resilience of enterprise supply chains,verifying the vital importance of a quality-oriented development model in government data opening practices.
This study proposes four targeted and actionable policy recommendations for practical implementation. Governments should first accelerate the construction of government data opening platforms and unify national construction standards to fully activate the value of public data elements. Second, authorities need to strengthen the digital infrastructure and institutional guarantees for precise supply-demand matching, and vigorously promote the construction of new digital infrastructure and the improvement of the data legal system.Third, a targeted data capability support system ought to be established to enhance the data utilization efficiency of information disadvantaged entities such as SMEs and private enterprises. Fourth, governments shall keep improving the quality of government data opening and complete relevant supporting mechanisms, comprehensively boosting the reliability, usability and practical application value of publicly available government data.
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全球产业链正经历深度调整,供应链的波动性与脆弱性日益加剧,对产业安全和经济发展构成严峻挑战。地缘政治冲突、极端气候事件及公共卫生危机频发,导致关键原材料断供、跨境物流阻滞等风险沿供应链传导,严重冲击企业生产连续性与市场响应能力。在此背景下,增强供应链韧性已超越企业生存命题,成为维护国家产业安全、提升国际竞争地位的战略基石。党的二十届三中全会明确提出,健全提升产业链供应链韧性和安全水平制度。强化企业供应链韧性不仅涉及微观主体发展,更是深度参与全球产业链重构、保障国家经济安全的重要议题。
随着数字化进程深入推进,数据要素成为提升企业供应链韧性的关键驱动力。《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》明确提出,支持链主企业打通供应链上下游设计、计划、质量、物流等数据。公共数据作为规模占比最大且兼具非排他性、全面性与权威性的数据资源[1],其开放与利用对增强企业供应链韧性具有重要影响。政府数据开放可有效弥补企业需求预测、供应商评估与风险识别等方面的信息缺口,推动企业决策机制从依赖个体信息,转向基于公共数据的系统研判,从而助力企业优化库存管理、动态调整供应商网络并提升应急响应效率,增强供应链韧性。因此,研究政府数据开放对企业供应链韧性的影响具有重大现实意义。
既有研究围绕供应链韧性与政府数据开放形成两大脉络。当前,学者多从全国统一大市场建设[2]、制度变化[3]、产业政策[4]等外部环境及社会资本[5]、数字化转型[6-7]等企业内部因素对供应链韧性展开研究。如有研究指出,企业可借助数字化手段构建信息共享机制,挖掘新供应商以及优化供需匹配[7],增强供应链韧性。但这类研究普遍隐含“数据要素同质”的假定,且多聚焦企业自身交易数据(如客户数据、生产数据),忽视了政府数据这类公共数据的独特价值。企业交易数据受限于其组织边界,难以支撑跨行业、跨区域的供应链协同,而具有公共属性的政府数据可突破这一局限,为供应链全链条信息流通提供关键支撑。在政府数据开放效应研究中,现有文献已初步形成宏观与微观两大维度的分析框架。在宏观层面,学者们多关注其对区域发展[8-9]、城市绿色转型[10]与新质生产力培育[11]等方面的推动作用。在微观层面,研究集中于数字化转型[12]、创新[13]以及全要素生产率[14]等方面。这些研究从不同层面证实,政府数据开放可通过降低信息不对称、减少交易成本,有效赋能经济活动。然而,既有文献[15-16]尚未将政府数据开放的效应研究延伸至供应链韧性这一关键领域,不仅未揭示政府数据开放在“供应商—客户”网络构建、供需匹配等供应链核心环节的作用机制,而且亦未深入考察数据开放的细分维度(如开放质量、平台建设)可能产生的差异化影响。
本文边际贡献如下:第一,突破当前关于数字化影响供应链韧性文献中仅聚焦企业私有数据的局限,从公共数据供给这一制度性视角切入,以地方政府上线数据开放平台为准自然实验,考察政府数据开放对企业供应链韧性的影响。这不仅为理解企业供应链布局的宏观制度诱因提供了新证据,拓展了供应链韧性影响因素的研究边界,而且丰富了政府数据开放效应的相关研究,从而为增强公共数据资源供给、保障经济安全发展提供了新思路。第二,结合供应链管理理论、信息不对称理论等,构建“政府数据开放—供需精准匹配—供应链韧性提升”的理论分析框架。该框架系统阐释了政府数据凭借非排他性、全面性和权威性三大特征,有效突破个体与商业数据因成本约束、范围局限及可信度不足而形成的信息壁垒,进而厘清从数据开放到供需精准匹配、再到供应链韧性提升的传导路径。这不仅有助于深化对数据要素赋能供应链韧性的机理认知,而且为更好地发挥“有为政府”作用、破解高质量数据供给的“市场失灵”问题、扫除制约供应链韧性提升的体制机制障碍提供了理论支撑。第三,突破针对政府数据开放单一虚拟变量的测度方式,结合中国开放数林指数,从政策保障、数据质量、平台建设3个细分维度,考察政府数据开放质量对供应链韧性的差异化影响,为政府数据开放从数量导向转向质量导向提供实证依据。
供应链是从原材料采购到零售服务提供的完整业务链,各环节紧密相连,形成有机整体[17]。“韧性”源于物理学,是指物体在外力作用下产生变形而不易折断的性质。供应链韧性主要指供应链系统面对外部环境变化或内部冲击时,能够快速恢复并维持正常运营的能力[18-20],其本质根植于供应链上下游利益主体间的关联性[7]。这种关联性由企业供应链布局策略所决定,是企业应对外部扰动、保持稳定的基础,进而影响企业供应链韧性水平。当企业选择构建集中度低、分布广的供应链网络时,有助于减少对单一或少数关键伙伴的依赖,从而提升供应链抗风险能力与韧性[6]。相反,当企业仅与少数核心供应商或客户建立紧密、长期的合作关系时,虽然能够提升供应链运行效率,但会因过度依赖关键节点而削弱应对供应突发中断的能力,使得供应链韧性较弱[7]。
政府数据开放通过促进信息透明与共享,帮助供应链上下游企业精准把握市场动态,从而为其多元化布局与供应链韧性提升提供支持。具体而言,政府数据具有的三大特征——非排他性、全面性和权威性,共同构成赋能供应链韧性的关键路径。首先,政府数据的非排他性允许多元主体同时访问与开发利用,从而打破信息壁垒,促进数据要素自由流通,推动构建更加公平、开放的供应链信息环境。这使得各类企业能够在平等获取政府数据的基础上拓展供应商与客户来源,缓解因信息不对称带来的竞争劣势[21],为实施供应商与客户多元化战略奠定基础,进而增强供应链韧性[16]。其次,政府数据具有全面性,涵盖经济、社会、环境等多个领域,能够为供应链上下游企业提供更完备的信息,助力企业精准识别在技术、区域或资源等方面具备互补优势的合作对象[22],拓展供应商与销售渠道,从而增强供应链韧性[23]。最后,政府数据因在发布前须经过严格审核与验证而具有较高可信度。在供应链管理中,供应商评估、市场进入决策、库存优化等关键环节均高度依赖数据[24]。因此,政府数据的权威性有助于降低企业对潜在合作伙伴的验证成本,高效识别优质合作对象,规避因信息失真引致的决策风险[23,25],进而增强供应链韧性。综上,本文提出以下假设:
H1:政府数据开放有利于提升企业供应链韧性。
供应链运转的实质是资源调配和信息交换在“供应商—物流—生产组织—物流—客户”全链条的动态循环过程。提升供应链韧性需要保障循环体系畅通,而畅通的关键在于供需精准匹配[7]。供应链是由多个主体构成,不同主体具有相对独立性,导致供需矛盾必不可少[26]。因此,供应链上下游企业需在多层面加强协调,以弥合双方在区位、市场等方面的诸多差异。
政府数据开放通过提供非排他、全面且权威的信息,提升供应链信息共享程度,促使供应链企业能够精准洞察市场变化并及时响应,从而化解供需矛盾,实现供需精准匹配,提升企业供应链韧性。具体来讲:
从上游看,供应链脆弱性主要源于信息不对称引发的“长鞭效应”。终端客户需求信息在向上传递过程中,会经过多层解读,容易产生信息过滤、滞后与扭曲[27]。这导致上游企业难以准确把握下游真实需求,造成供需错配,最终无法满足客户[28],增加供应链中断风险。此外,对上游供应商而言,能否有效识别并吸引一定数量客户,是构建供应链韧性的另一关键环节。供应商在评估潜在客户时,不仅关注其账款偿付能力,而且会综合考量其业务模式、市场需求契合度等,以保障供应链运营稳定[1]。政府数据开放通过共享客户需求信息,为上游供应商提供了更加精准的信息来源,有利于其准确把握客户偏好[28],并将客户需求深度融入设计、制造、营销、服务等环节,确保其服务化产品及时响应客户需求,从而实现供需精准匹配[26],提升企业供应链韧性。通过政府数据开放,客户企业的资信状况、偿债能力、履约能力等信息也更加透明化[15],有助于企业高效识别潜在优质客户,促进供需精准匹配,提升企业供应链韧性[29]。
从下游看,企业面临的主要困境是高昂的信息搜寻、资质验证及供应商转换成本。这些成本不利于企业快速识别潜在客户与切换供应商,甚至会造成供需错位[30]。通过政府数据开放,企业可以高效获取供应商规模、产品清单及质量认证等关键信息。一方面,这有助于企业依据技术参数和质量标准,快速筛选出符合条件的供应商,建立合格供应商名单,从源头规避因信息不对称所带来的潜在风险[23]。另一方面,企业可据此评估供应商供货能力与自身需求及交付周期的匹配性,确保供应能力与需求规模精准对接,避免因产能不足而可能导致的交付中断风险[22]。进一步地,根据政府提供的纳税信用、司法诉讼以及行政处罚记录等信息,企业可系统评估供应商合规性与经营稳定性,规避高风险供应商,精准识别具备长期履约能力的优质合作伙伴,从而强化合作稳定性[16],提高供应链韧性。综合上述分析,本文提出如下假设:
H2:政府数据开放通过促进供需精准匹配,提升企业供应链韧性。
政府数据开放对企业供应链韧性的赋能效果,受到外部情境条件的显著作用。其中,数字基础设施作为“硬环境”,提供技术支撑,数据法治建设则作为“软环境”,构筑制度保障。二者作为关键因素,分别通过强化企业利用数据的技术能力与优化数据应用的制度环境,显著增强政府数据开放对供应链韧性的赋能作用。
一方面,数字基础设施建设通过提升企业获取、处理与应用政府数据的技术能力,从而强化数据开放的影响效能[10,31]。如高速、发达的网络与标准化数据接口为企业提供了稳定、高效的数据接入通道,显著降低数据获取门槛与成本;云计算平台与智能分析工具助力企业对海量的政府数据进行深度清洗、整合及挖掘,并转化为支撑供应链决策的高价值信息。因此,数字基础设施建设越完善,企业越能高效运用政府开放数据优化供应链布局与风险防控,从而显著增强政府数据开放对供应链韧性的正向影响。反之,若数字基础设施建设水平低,即使政府开放数据,企业亦受限于数据接入、存储与计算能力不足,难以对海量的政府数据进行有效处理与价值挖掘,致使数据开放对供应链韧性的赋能效果有限。
另一方面,数据法治建设通过降低企业获取、整合和应用数据的合规风险与制度不确定性,保障数据开放政策实施成效[32-33]。在健全的数据法治环境下,明晰的数据确权规则、隐私保护条款及安全管理规范,有助于廓清数据流通中的权责边界,确保企业合法合规地使用政府数据。同时,统一的数据标准有助于提升开放数据质量、一致性与兼容性,为企业开展跨域数据整合与深度分析奠定基础,推动公共数据更高效地接入企业供应链管理系统。因此,在数据法治完善的情境下,政府开放数据更易转化为企业可信赖、可操作的决策资源,从而有效提升供应链韧性;反之,数据法治建设滞后则会因权责模糊、标准缺失或安全风险而制约数据利用效果,弱化政府数据开放对供应链韧性的赋能作用。综上,本文提出如下假设:
H3:数字基础设施建设与数据法治建设能有效增强政府数据开放对企业供应链韧性的提升作用。
本文选取2007—2024年中国沪深两市A股上市公司为研究样本,并对样本数据作如下处理:首先剔除ST、*ST类公司;然后剔除金融类公司;最后剔除缺失数据较多公司,并对所有的连续型变量进行缩尾处理。样本中企业供应链配置情况以及财务数据来源于国泰安数据库。
(1)被解释变量:供应链韧性(St5r)。借鉴韩民春等[6]的研究,采用企业当年前五大供应商采购比例和前五大客户销售比例均值度量供应链韧性。选取该测度方式的依据在于:当供应链关键节点发生中断时,高度集中的供应或销售结构更易导致企业面临生产停滞或销售渠道受阻等风险,而多元化、分布式的供应链网络可通过多源供应与多渠道销售实现风险分散和对冲,从而增强整体供应链韧性与稳定性。
(2)解释变量:政府数据开放(Open)。参考2024年复旦大学发布的《中国地方公共数据开放利用报告——城市》,搜集各城市设立数据开放平台的时间,当企业所在城市建立了政府数据开放平台,变量Open设为1,否则为0。
(3)中介变量:供需匹配精度(Match)。参考汪冲等[34]、Cachon等[35]的研究,采用企业产出波动与需求波动间的偏离程度度量供需匹配精度。该指标直接反映企业供应链响应市场变化的能力:若企业产出波动显著偏离需求波动,说明供应链存在较大的信息失真或响应延迟,即供需匹配精度较低;反之,若两者波动较为接近,则表明供需匹配精度较高。
(4)调节变量:数字基础设施建设(Inf)以及数据法治建设(Law)。两者数据均来源于《大数据蓝皮书:中国大数据发展报告No.6》。其中,数字基础设施建设采用涵盖网络基础与算力设施的基础设施保障度指数衡量;数据法治建设采用包含数据立法、数字司法与数权保护三方面的数据法治指数测度。进一步地,参考袁淳等[36]的做法,对两个变量进行二值化处理。其中,高于中位数则赋值为1,代表具有较高水平,否则赋值为0。
(5)控制变量。本文借鉴张树山等[7]、李晓梅等[24]的研究,选取以下控制变量:企业规模(Lnsale,营业收入取对数)、固定资产比率(Fix,固定资产占总资产比重)、融资约束(WW,WW指数)、经营负债(Debt,应付账款占经营收入比重)、独立董事占比(Indrate,独立董事人数占董事会人数比重)、股权制衡度(Own,第二大至第五大股东持股数之和与第一大股东持股数之比)。具体如表1所示。
表1 描述性统计结果
Table 1 Descriptive statistics
变量类型变量名称 样本量均值标准差最小值最大值被解释变量供应链韧性35 3280.300 0 0.171 30.024 6 0.822 6 解释变量政府数据开放35 3280.451 8 0.497 70 1中介变量供需匹配精度35 3281.139 21.128 40.13517.2748调节变量数字基础设施建设35 3280.790 00.407 301数据法治建设35 3280.807 50.394 301控制变量固定资产比率35 3280.218 4 0.160 40.001 4 0.694 9 企业规模35 32821.614 6 1.472 3 17.642 5 25.596 0融资约束35 328-1.019 1 0.140 3 -9.884 4-0.108 2 经营负债35 3280.195 6 0.171 4 0.006 4 1.217 2独立董事占比35 3280.381 00.070 80.250 0 0.600 0 股权制衡度35 3280.721 0 0.601 40.027 1 2.815 2
为了验证政府数据开放对企业供应链韧性的影响,本文采用双重差分法进行分析,模型构建如下:
St5rit=A0+A1Openit+A2Xit+ui+nt+εit
(1)
式中,St5rit为被解释变量供应链韧性;Openit为解释变量政府数据开放,其系数A1表示政府数据开放对企业供应链韧性的影响。由于St5rit是反向指标,若A1显著为负,则表示政府数据开放有利于提升企业供应链韧性。Xit为一系列控制变量;ui、nt分别为个体固定与时间固定效应,εit为随机误差项。
为检验供需匹配精度在政府数据开放影响企业供应链韧性过程中的中介效应,构建如下模型:
Matchit=α0+α1Openit+α2Xit+ui+nt+εit
(2)
St5rit=B0+B1Openit+B2Matchit+B3Xit+ui+nt+εit
(3)
其中,Matchit为中介变量供需匹配精度,其余变量定义与式(1)一致。
为考察数字基础设施建设、数据法治建设对政府数据开放与企业供应链韧性关系的调节作用,构建如下模型:
St5rit=b0+b1Openit+b2Infit+b3Open×Infit+b4Xit+ui+nt+εit
(4)
St5rit=c0+c1Openit+c2Lawit+c3Open×Lawit+c4Xit+ui+nt+εit
(5)
其中,Infit表示数字基础设施建设,Lawit表示数据法治建设,其余变量定义同式(1)。
表2报告了政府数据开放对企业供应链韧性的影响。本文采用递进式回归策略,列(1)为仅考虑核心解释变量及固定效应的结果,列(2)在列(1)基础上考虑了控制变量。两列估计结果均显示Open系数显著为负,说明政府数据开放显著提升企业供应链韧性,即假设H1成立。
表2 基准回归结果
Table 2 Baseline regression results
变量(1)(2)St5rOpen-0.006 4**-0.006 4**(0.002 8)(0.002 8)控制变量否是个体固定效应是是时间固定效应是是_cons0.302 9***0.335 1***(0.001 3)(0.010 6)N35 32835 328R20.667 10.667 8
注：*、**和***分别表示在10%、5%和1%水平上显著;()中数值表示聚类到企业层面的标准误,下同
4.2.1 平行趋势假设
平行趋势假设要求在政府数据开放前处理组与控制组企业的供应链韧性具有相似的时间变化趋势。换言之,若政府未推行数据开放平台,两组企业供应链韧性波动在统计上不存在系统性差异。为了检验这一假设,借鉴张益豪等[37]的方法,构建模型如下:
(6)
其中,
表示以政府上线数据开放平台当期为参照生成的变量。当k为负值时,表示处于政府数据开放前的第|k|期;当k为正值时,则表示政府数据开放后的第k期;当k为0值时,则表示政策当期。其他变量定义与式(1)相同。
本文以-5期作为基期,对政府数据开放前企业供应链韧性的事前平行趋势进行检验。如图1所示,政府数据开放前的估计系数均不显著,即事前平行趋势假设得到验证。
图1 平行趋势检验结果
Fig.1 Parallel trend test results
4.2.2 安慰剂检验
为了增强基准回归结果的稳健性,本文采用随机抽取分组的方法进行安慰剂检验。步骤如下:保持政府数据开放的时间点不变,在全部样本中随机抽取与真实处理组数量相同的企业,将其设为虚拟处理组,其余企业为虚拟控制组,并据此构造一个虚拟政策变量。随后,使用基准回归模型(1)估计虚拟政策变量的影响效应。以上随机分组与估计过程重复进行1 000次,从而得到1 000组虚拟政策变量的估计系数及其对应的p值。估计结果如图2所示,绝大多数的估计系数接近0且p值大于0.1,表明基准回归结果是稳健的。
图2 安慰剂检验结果
Fig.2 Placebo test results
4.2.3 内生性问题处理
为缓解政府数据开放可能存在的非随机选择而导致的内生性偏误,本文采用工具变量法进行估计与检验。参考余进韬等[38]的方法,选取1984年城市每百人固定电话数量与全国互联网用户数的乘积作为工具变量(IV)。采用该工具变量的合理性基于两方面:其一,在相关性上,地区早期通信基础为互联网技术接入与扩散提供了历史先发优势,奠定了后续数字基础设施建设水平,而政府数据开放平台设立高度依赖宽带网络、数据中心等数字基础设施条件。其二,在排他性约束方面,1984年的固定电话数量作为历史变量,对当期企业供应链韧性的影响主要通过数据开放水平这一作用渠道实现,而不直接作用于当期企业微观决策。同时,该工具变量与外生的全国互联网发展趋势进行交互,进一步限定了其影响路径,增强了排他性。表3报告的第一阶段回归结果显示,工具变量对政府数据开放具有显著正向影响,且模型通过不可识别检验与弱工具变量检验。第二阶段估计结果显著为负,表明在控制内生性问题后,政府数据开放对企业供应链韧性仍存在稳健的提升作用。
表3 内生性检验结果
Table 3 Endogenous test results
变量 (1)(2)St5rIV0.250 5***( 0.004 0)Open-0.090 0***(0.004 3)控制变量是是个体固定效应是是时间固定效应是是F统计量3 871.062 0LM统计量6 334.888 0***_cons2.602 9***0.356 5***(0.055 4)(0.027 9)N33 08833 088R20.257 60.022 4
4.2.4 PSM-DID检验
为缓解模型设定偏误对估计结果的影响,本文采用PSM-DID方法进行检验。首先,基于基准回归中的控制变量,通过Logit模型估计各处理组企业的倾向得分;其次,采用最近邻匹配法进行一对一匹配,确保匹配后各变量在处理组与控制组间满足平衡性要求,最终得到18组匹配样本;最后,将匹配后样本重构为面板数据并进行估计。结果如表4所示,政府数据开放系数均显著为负,进一步支持本文核心结论的稳健性。
表4 PSM-DID检验结果
Table 4 PSM-DID test results
变量(1)(2)St5rOpen-0.006 3**-0.006 2**(0.002 8)(0.002 8)控制变量否是个体固定效应是是时间固定效应是是_cons0.302 7***0.367 8***(0.001 3)(0.029 2)N35 06235 062R20.667 20.668 1
4.2.5 排除其他政策
在本文样本期间,智慧城市建设与国家级大数据综合试验区等数字化发展政策也可能对企业供应链韧性产生影响。为控制这些政策对估计结果的潜在干扰,将两项政策分别纳入基准回归模型进行检验。如表5所示,在控制智慧城市建设与国家级大数据综合试验区的影响后,政府数据开放(Open)系数依然显著为负,表明在排除其他数字化政策干扰的情况下政府数据开放对企业供应链韧性仍具有稳健的提升作用。
表5 排除其他政策的检验结果
Table 5 Test results excluding the effects of other policies
变量(1)(2)St5rOpen-0.006 5**-0.006 2**(0.002 8)(0.002 8)控制变量是是个体固定效应是是时间固定效应是是_cons0.334 8***0.335 5***(0.010 7)(0.010 7)N35 32835 328R20.667 80.667 8
4.2.6 其他稳健性检验
进一步从以下方面检验基准回归结果的稳健性:一是控制城市层面的聚类效应。由于同一城市内企业受到相同的地方特征影响,观测值之间存在相关性,忽略这种结构特征可能导致标准误估计偏误。为此,本文在城市层面进行聚类调整。表6列(1)结果显示,Open系数依然显著为负。二是替换被解释变量的度量方式。为避免指标选择带来的偶然性,本文借鉴韩民春等[6]的做法,使用客户集中度(Ct5r,前五大客户销售额占比)、供应商集中度(Pt5r,前五大供应商采购额占比)作为替代指标。结果如表6列(2)(3)所示,Open系数显著为负。此外,从供应链恢复力与抵抗力两个维度对供应链韧性(Resil)进行测度[7],其值越大代表供应链韧性越强。结果如表6列(4)所示,Open系数显著为正。三是添加控制变量。进一步加入管理层持股比例(Glc)、股权集中度(Top)及两职兼任情况(Mh)变量进行回归,以缓解遗漏变量问题。结果如表6列(5)所示,核心解释变量显著为负。四是控制行业—年份联合固定效应。为控制不随时间变化的行业特征、不随行业变化的宏观趋势,以及特定行业在特定年份面临的共同冲击,引入行业×年份固定效应。结果如表6列(6)所示,结果依旧稳健。五是考虑政策效应的时滞性,将各城市政府数据开放平台设立时间统一滞后一年,构造滞后一期的处理变量重新进行估计。结果如表6列(7)所示,滞后一期的平台变量(Openl)依然显著为负,说明政策效果具有持续性。
表6 其他稳健性检验结果
Table 6 Other robustness test results
变量(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)St5rCt5rPt5rResilSt5rSt5rSt5rOpen-0.006 5**-0.003 7*-0.017 3***0.007 8***-0.005 9**-0.004 3**(0.002 9)(0.002 0)(0.002 8)(0.002 3)(0.002 8)(0.001 9)Openl-0.004 7**(0.001 9)控制变量是是是是是是是个体固定效应是是是是是是是时间固定效应是是是是是是是_cons0.335 6***0.334 6***0.397 5***0.058 10.315 3***0.905 9***0.334 1***(0.015 9)(0.010 0)(0.012 3)(0.039 9)(0.013 6)(0.034 7)(0.008 7)N35 32835 32835 32835 21135 32835 32835 328R20.669 10.744 20.674 90.474 90.669 20.692 70.667 7
理论分析指出,供需精准匹配是确保供应链循环畅通的核心环节,对企业供应链韧性具有关键作用。一方面,政府数据开放通过促进客户需求数据在市场上的流通与共享,为供应商提供了真实的市场信号,有利于其准确把握客户偏好,优化客户服务,提高供需匹配精准度,促进客户多元化战略实施,进而增强上游企业供应链韧性。另一方面,政府数据开放通过缓解供应链中的信息不对称,显著降低下游企业协调成本,助力其高效识别与评估潜在合作伙伴,进而促进供需精准匹配,推动供应商多元化策略实施,从而增强下游企业供应链韧性。回归结果如表7所示,可以发现,政府数据开放通过减小供需偏离度,有效提升供需匹配精度,进而增强企业供应链韧性,即假设H2成立。
表7 机制检验结果
Table 7 Mechanism test results
变量(1)(2)MatchSt5rOpen-0.308 0***-0.005 0***(0.017 4)(0.001 9)Match0.004 5**(0.002 1)控制变量是是个体固定效应是是时间固定效应是是_cons1.633 4***0.905 0***(0.074 9)(0.033 6)N35 32835 328R20.132 50.674 5
理论分析指出,数字基础设施从数据采集广度、处理质量和传输效率等方面,为政府数据开放提供了有力的技术支撑。该支撑体系有助于推动数据要素在更广范围内有序流通与高效利用,有效缓解企业在供应链管理中的信息不对称问题,从而增强供应链韧性。同时,数据法治建设水平越高,表明政府数据开放的制度基础越完备,能有效促进数据要素在企业间合规流通与高效利用,从而赋能企业供应链韧性建设。实证结果见表8,如列(1)所示,Open×Inf的回归系数显著为负,表明数字基础设施建设强化了政府数据开放对企业供应链韧性的提升作用。如列(2)所示,Open×Law的系数显著为负,表明数据法治建设强化了政府数据开放对企业供应链韧性的提升作用,故假设H3成立。
表8 调节效应检验结果
Table 8 Test results of moderating effect
变量(1)(2)St5rInf-0.004 5(0.008 2)Open×Inf-0.005 4***(0.001 9)Law-0.004 4(0.008 2)Open×Law-0.005 1**(0.002 0)Open-0.033 7**-0.024 3*(0.017 1)(0.013 4)控制变量是是个体固定效应是是时间固定效应是是_cons0.904 1***0.896 3***(0.037 3)(0.035 8)N34 43334 433R20.675 80.675 8
4.5.1 市场化水平与企业规模
地区市场化水平是塑造企业信息环境的关键制度因素,其不同可能导致政府数据开放的影响也存在差异。本文采用企业所在地区的市场化指数[39]作为市场化水平量化指标,对政府数据开放与企业供应链韧性之间的关系进行异质性检验。由表9列(1)(2)可知,相较于高市场化地区企业,政府数据开放对低市场化地区企业供应链韧性具有更显著的提升作用。这可能是因为在市场化程度较低的地区,市场机制尚不完善,信息流动不畅,企业普遍面临信息不对称问题[7,26]。此时,政府数据开放能够有效弥补市场信息缺口,帮助企业优化供应链决策,增强抗风险能力。相反,在市场化水平较高地区,市场机制相对成熟,信息渠道多样且畅通,成熟的信息市场能较好地满足企业需求,因而政府数据开放的边际增益相对有限。
表9 异质性检验结果
Table 9 Heterogeneity test results
(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)(8)变量 St5rSt5rSt5rSt5rSt5rSt5rSt5rSt5r高市场化低市场化大规模中小规模国营民营市场地位低市场地位高Open0.001 3-0.009 1**-0.003 2-0.006 0**-0.003 2-0.008 3*-0.006 6*-0.004 2(0.004 2)(0.003 6)(0.003 6)(0.002 8)(0.003 3)(0.004 4)(0.003 8)(0.003 5)控制变量是是是是是是是是个体固定效应是是是是是是是是时间固定效应是是是是是是是是_cons0.782 3***1.088 1***0.862 1***0.944 8***0.919 3***0.825 5***0.854 5***0.853 7***(0.086 8)(0.086 0)(0.059 8)(0.078 4)(0.103 8)(0.079 2)(0.103 0)(0.083 4)N20 68314 64514 05621 27213 53521 79318 40016 928R20.685 20.688 90.728 90.659 10.678 20.684 20.667 90.705 5
企业规模反映其在资源配置与风险应对方面的基础能力。本文以年末总资产作为企业规模的代理变量,按中位数,将样本划分为大规模与中小规模企业组。由表9列(3)(4)可知,政府数据开放对中小企业供应链韧性的提升作用更显著。中小企业在资金与人才方面存在双重约束:既难以建立广泛的信息采集网络,也缺乏专业信息分析能力[6,24]。政府数据开放为中小企业提供了关键的信息支撑,帮助其提升市场预判能力与响应效率,提高了供应链韧性。而大规模企业通常拥有较完善的信息基础设施与分析团队,因此政府数据开放对其产生的附加价值相对较小。
4.5.2 所有制类型与市场地位
不同所有制类型的企业在信息获取渠道方面存在差异,导致政府数据开放对其供应链韧性产生不同影响。实证结果如表9列(5)(6)所示,政府数据开放对民营企业供应链韧性的提升作用更明显。产生这一异质性的原因主要在于,国有企业通常与政府联系紧密,拥有更通畅的信息渠道和丰富的数据资源,因而政府数据开放对其信息环境的边际改善效用有限。相比之下,民营企业在信息获取中往往处于弱势地位,更易受到信息不对称的制约[14,16]。政府数据开放能够有效弥补民营企业信息渠道的短板,从而对其供应链决策与风险应对能力产生更显著的提升作用。
企业市场地位直接影响其获取关键资源的能力,包括客户与供应商网络的广泛性以及信息获取的便捷程度。本文采用销售收入占行业总收入的比率来测算企业市场份额,从而度量其市场地位[26],并依据样本中位数将企业划分为高市场地位和低市场地位两组。由表9列(7)(8)可知,政府数据开放显著提升市场地位较低企业的供应链韧性。这可能是因为市场地位较低的企业通常面临信息获取渠道窄、客户基础薄弱等约束[19,26],其供应链结构较脆弱。政府数据开放为该类企业提供了关键的外部信息支持,有助于弥补其在市场洞察与风险识别方面的不足,从而能够精准地把握供需变化、优化库存配置,增强响应能力,提升供应链韧性。相比之下,高市场地位企业往往已拥有较完善的供应链协作网络,因而政府数据开放所带来的边际提升效应有限。
在评估政府数据开放对企业供应链韧性影响时,传统的双重差分模型难以精准捕捉制度保障、平台建设与数据质量等具体维度的差异化作用机制。为此,本文采用复旦大学数字与移动治理实验室发布的中国开放数林指数,通过其构建的数据开放综合指数、数据层指数、平台层指数和准备度指数,对政府数据开放进行多维度细分并展开相应检验。首先,数据开放综合指数从宏观层面整体反映数据开放进展与成熟水平,可作为系统性评价基准。其次,数据层指数聚焦数据资源本身,从3个维度展开,即开放范围(考察数据跨领域、跨主题的可获取性)、规范性(评估数据格式、元数据与开放许可等标准遵循情况)以及数量维度(衡量数据集规模及更新频次)。再次,平台层指数着眼于数据开放平台性能与用户体验,主要包括用户体验(平台易用性、用户满意度等)、互动反馈机制(用户反馈渠道及响应效率)以及数据可获取性(访问便捷度、API支持与检索性能)。最后,准备度指数旨在衡量政府在数据开放领域的制度性准备,覆盖政策法规完备性、标准规范遵循情况以及组织实施状况。基于上述框架,本文对相关指数取自然对数,构建整体质量(Quality)、数据质量(Data)、平台建设水平(Plat)和政策保障力度(Policy)4个变量。由表10可知,政府数据开放的整体质量提升显著增强企业供应链韧性。其中,平台建设完善、数据质量提升以及政策保障强化均对增强供应链韧性起到积极作用。
表10 拓展性分析结果
Table 10 Expansion analysis results
变量 (1)(2)(3)(4)St5rQuality-0.004 8***(0.001 1)Date-0.002 7***(0.000 7)Plat-0.004 6**(0.002 2)Policy-0.006 5***(0.002 4)控制变量是是是是个体固定效应是是是是时间固定效应是是是是_cons1.127 2***1.116 5***0.309 4***0.310 3***(0.019 4)(0.013 3)(0.007 8)(0.008 0)N13 35712 40810 56912 776R20.275 60.265 90.213 70.223 2
增强企业供应链韧性是提升产业链竞争力与维护国家经济安全的重要命题。本文以地方政府上线数据开放平台为准自然实验,利用2007—2024年沪深A 股上市公司面板数据,实证检验政府数据开放与企业供应链韧性之间的因果关系,获得主要研究结论如下:
(1)政府数据开放显著提升企业供应链韧性。通过双重差分模型及一系列稳健性检验发现,地方政府上线数据开放平台后企业能够依托政府数据的信息优势,拓展供应商和销售渠道,降低对单一供应商或客户的依赖度,增强抗风险能力,从而显著提高企业供应链韧性。
(2)供需匹配是核心作用机制。政府数据凭借非排他性、全面性与权威性等特征,一方面有助于缓解供应链中的“长鞭效应”,促使上游供应商能够精准把握终端市场需求、拓展优质客户;另一方面,能够显著降低下游企业的供应商搜寻与资质验证成本,帮助其高效识别并评估潜在合作伙伴,进而促进供需精准匹配,提升企业供应链韧性。
(3)数字基础设施建设与数据法治建设具有正向调节作用。数字基础设施为数据从采集、处理、传输到应用等关键环节提供全流程技术支撑,助力构建高质量数据资源体系;数据法治建设通过明确权责、统一标准与保障安全,为数据有序流通与合规使用奠定制度基础。二者共同作用,强化了政府数据开放对企业供应链韧性的提升效应。
(4)影响效应存在显著异质性。政府数据开放对供应链韧性的提升作用,在市场化水平较低地区的企业,以及中小规模、民营、市场地位较弱的企业中更为突出。这些企业通常信息获取能力有限,因而对政府公共数据的依赖程度与利用效率更高。
(5)政府数据开放的质量强化效应。从细分维度看,政策保障得力、数据质量提升及平台建设优化,均能进一步放大政府数据开放对供应链韧性的促进作用,印证了“质量导向”在数据开放政策中的重要性。
(1)加快推进政府数据开放平台建设,激活公共数据要素价值。当前,部分地区尚未上线政府数据开放平台,影响公共数据价值释放,限制了企业优化供应链布局、进行风险评估的能力,从而削弱供应链应对外部冲击的韧性。为此,应尽快将政府数据开放平台建设列为数字政府建设的重点任务,制定统一的建设标准与清晰的时间表,并配套建立可持续的运营维护与考核体系,以保障公共数据产品的稳定供给与高质量服务。通过提供高质量的公共数据,降低企业数据信息获取与决策成本,为供应链全链条的风险识别、资源匹配与动态调整提供坚实的信息支撑。
(2)强化供需匹配的基础设施建设与制度保障。针对政府数据开放通过供需匹配提升供应链韧性的作用机制,地方政府需加大新型基础设施建设与数据法治建设。加大5G、物联网等通信技术投入,保障供应链信息流实时、畅通;完善数据中心、云计算中心等算力设施,提升数据处理与分析能力;探索人工智能、区块链技术在供应链管理中的应用,推动供需协调从被动适配向主动预判转型。此外,在数据法治建设方面,明确数据所有权、使用权与收益权的法律边界,规范政府部门与企业间的数据共享流程;建立覆盖数据全生命周期的安全监管与责任追溯机制,防范数据滥用与泄漏风险,为供应链数据的有序流通与合规使用提供制度保障。
(3)构建数据能力支撑体系,着力提升企业数据利用效能。首先,建立常态化数据素养培育机制。围绕公共数据解读、分析工具使用、数据合规与安全等重点领域,设计阶梯式、模块化的培训课程与专题工作坊,系统提升中小企业数据应用能力。其次,建设并推广数据应用示范案例库。通过汇集典型场景、成熟路径与实操模板,提供可参照、可复制的实践指引,有效降低企业在数据应用中的探索成本与门槛。最后,探索建立数据应用支持与咨询通道。依托各级公共服务平台及专家服务团队,开设数据应用咨询窗口或线上对接平台,提供定向、精准、及时的技术辅导与解决方案支持。
(4)提升政府数据开放质量,完善配套体系。参考中国开放数林指数的评估维度,从三方面优化质量。一是建立统一的数据开放标准,明确数据格式、更新频次与开放范围,确保数据规范性与可用性;二是深化政企合作,联合开发数据处理工具、挖掘高价值数据场景,提升数据应用实效;三是建立市场主体反馈机制,通过座谈会、在线平台等渠道收集企业数据需求,动态调整开放内容,实现供给与需求的精准对接。
本文尚存在以下不足:首先,本研究以各城市上线政府数据开放平台作为准自然实验,据此分析政府数据开放对企业供应链韧性的影响,但未对各地实际数据开放水平进行测度。未来可进一步构建多维度数据开放评价指标体系,量化各城市数据开放程度,从而更精准地评估数据开放水平差异对企业供应链韧性的影响。其次,本研究主要基于上市公司样本展开分析,而非上市公司与初创企业往往面临更多的信息不对称问题,对政府公共数据的依赖度可能更高。因此,本文的研究结论可能尚不足以全面反映政府数据开放在更广泛企业群体中的赋能效应。未来研究可尝试通过扎根理论、案例研究等方法,将非上市企业与初创企业纳入分析框架,进一步检验研究结论的广泛适用性。最后,本研究主要从供需匹配路径探讨政府数据开放影响企业供应链韧性的作用机制,尚未涉及其他潜在传导渠道。未来可进一步考察政府数据开放是否通过降低交易成本、促进协同创新等路径影响供应链韧性,以更系统地揭示其内在作用逻辑。
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