《管理世界》公共数据开放与企业数字劳动需求

摘要

公共数据有序开发开放，对实现数据要素价值和高质量充分就业具有重要意义。本文通过手动整理上市公司在线招聘职位数据，构建公共数据开放指标体系，研究公共数据开放对企业数字劳动需求的影响效应和机制。研究结果表明，公共数据开放通过增加企业数据任务需求，提高企业数字基础设施投资，形成数字新职位创造和工作任务数字化，进而显著提升数字劳动需求；其中，金融服务类、企业服务类、机构政务类及经济社会类数据集的影响更为显著。相比于省级平台，城市公共数据开放平台对数字劳动需求的影响更加显著；此外，数字经济行业、技术资本密集行业、高管具有信息技术背景及市场地位较低企业受到的影响更大。公共数据开放提升了企业对非常规分析任务、常规认知任务及技术岗位的需求，减少了对谈判、协调等互动任务的需求，并推动企业总体就业增长。上述研究结论对加强公共数据汇聚共享、加快数字中国建设和促进高质量充分就业具有重要政策参考价值。

关键词： 公共数据开放；数据要素；数字劳动需求；数字基础设施投资；工作任务

一、论文选题背景和意义

论文聚焦公共数据开放的经济与就业效应，指出我国党政机关与公共服务机构在履职过程中形成的公共数据体量巨大、具有基础性与权威性，但长期存在“沉睡的数据”现象，限制数据要素价值释放。政策层面，《关于加快公共数据资源开发利用的意见》等文件强调扩大公共数据供给与使用效益，推动高质量发展与充分就业。

研究意义在于从企业微观层面回答两个核心问题：公共数据开放是否及如何影响企业数字劳动需求；公共数据开放对企业工作任务结构与岗位结构的影响。论文强调，数据要素进入企业生产后将通过要素互补与组织重构，引致数据任务需求增加与数字基础设施投资扩张，从而改变劳动需求结构并促进就业增长。

二、论文主要内容

论文构建公共数据开放指数（开放利用、开放数据、开放服务、开放保障四维度），并基于上市公司招聘文本识别企业数字劳动需求，系统检验总体效应、作用机制与异质性。

总体发现方面，公共数据开放显著提升企业数字劳动需求；城市平台相较省级平台作用更强。

机制方面，第一，公共数据开放增加数据任务强度，带来数字新岗位创造与原有岗位的数据化；第二，公共数据开放促进企业数字基础设施投资，体现为对数据软件、平台与云计算等投入上升；二者共同推动数字劳动需求增加。

异质性方面，金融服务、企业服务、机构政务与经济社会类数据集的开放对企业数字劳动需求影响更显著；数字经济行业、技术资本密集行业、CEO具信息技术背景、市场地位较低的企业受影响更大。

扩展分析显示，公共数据开放提升非常规分析与常规认知任务需求、压缩互动任务需求，推动技术岗位占比上升、非技术岗位占比下降，并通过增加就业创造、降低就业破坏提升企业总体就业。

三、论文实证设计

论文使用的数据来源包括：2018年与2023年上市公司在线招聘岗位数据（智联招聘、58同城）；各城市公共数据开放平台公开的开放单位数、开放数据容量、有效数据集与接口、访问与调用量、应用成果等；上市公司财务与员工数据（CSMAR，2009–2022年）；城市层面控制变量与数字经济指标（《中国城市统计年鉴》相关指标、北京大学数字普惠金融指数）；数据交易场所信息（中国信息通信研究院《数据要素交易指数研究报告（2023年）》）。

模型设计部分包括：以企业数字岗位占比衡量数字劳动需求的面板回归（控制企业与城市特征、行业与省份固定效应）；采用公共数据开放指数四维度分解回归；工具变量法（地形起伏度）与删除样本稳健性；替代被解释变量（数字职业岗位占比）与长差分（2018–2023年变动）检验；机制识别中以岗位数据任务强度与企业无形资产占比（数字基础设施投资代理）为关键通道；并控制企业数字化转型、智慧城市试点、大数据综合试验区、数据交易所数量、数字金融与数字技术水平等潜在干扰因素。

变量说明表格

变量名称	变量说明
datalabor	企业数字劳动需求：数字岗位占比
open	城市公共数据开放指数（开放利用/数据/服务/保障四维度）
use/data/service/guarantee	公共数据开放四个维度分项指标
size	企业规模（总资产对数）
top	第一大股东持股比例
lev	资产负债率
roa	资产收益率
lnpgdp	城市人均GDP对数
structure	城市第三产业产值占比
city_digital	城市数字经济综合发展指数
new	数字新岗位占比
data_tech / data_notech	技术/非技术岗位中的数字岗位占比
Tensity（岗位级）	数据任务强度：数据技术关键词词频/文本长度
digital_invest	企业数字基础设施投资代理：无形资产/总资产
dataset	有效数据集数量对数（用于平台形式比较）
open_digit / open_techcap	与数字经济行业/技术资本密集行业的交互项
open_ceo / open_position	与CEO信科背景/企业市场地位的交互项
lnemp / growth_emp	企业就业总量对数/就业增长率
create_emp / des_emp	就业创造/就业破坏指标

四、论文结论与政策建议

结论方面，公共数据开放显著提升企业数字劳动需求，其作用通过两条主通道实现：一是增加数据任务需求，带来数字新岗位创造与岗位数据化；二是推动企业数字基础设施投资，与数字劳动形成互补。该效应在数字经济与技术资本密集行业、CEO具信息技术背景、市场地位较低企业中更强；金融服务、企业服务、机构政务与经济社会类数据集的开放作用尤为显著。公共数据开放重塑工作任务结构与岗位结构，进而提升企业总体就业水平。

政策建议包括：加快高质量公共数据开放，完善开放利用、开放服务与开放保障机制；做优城市公共数据平台建设与质量监测；聚焦重点数据类型供给，提升可机读、可调用与成果转化水平；以数据基础设施和数据要素规则为抓手，促进企业数字基础设施投资与人才供给匹配；关注弱势与低位企业的信息劣势与技能供给，强化数字技能培训与配套政策，推动高质量充分就业。

五、边际贡献与未来拓展

论文贡献在于：从数据要素化与要素互补视角，揭示公共数据开放—数据任务/数字基建—数字劳动需求的作用链条；构建四维度公共数据开放指数并细分数据类型差异；以岗位文本刻画任务结构与岗位结构变化，扩展公共数据开放的劳动力市场效应研究。

未来可在跨城市与跨平台的开放质量评估、岗位级动态追踪与自然实验识别、以及与数据交易场所与数据制度改革协同效应等方面继续深化。