公共數據開放對城市能源利用效率的影響研究

[中圖分類號]F29；F205 [文獻標識碼]A

引言

中國經濟在改革開放40多年里飛速發展，同時也成為世界上最大的能源生產消耗國之一。提高能源利用效率尤其是城市能源利用效率，是實現經濟綠色發展、能源低碳轉型和可持續發展的必然要求。黨的二十大報告指出，“要推進美麗中國建設，立足我國能源資源稟賦，堅持先立后破，完善能源消耗總量和強度調控”。自2012年地方政府公共數據平臺開放以來，各大城市為響應號召，紛紛致力于提升能源利用效率，完善已有的能源監控與管理，推動能源結構加快轉型升級。2014年國務院印發《促進大數據行動綱要》（2015年），明確指出要逐步完善“能源”等重要數據資源，建設大數據安全保障體系，切實保障數據安全。因此，研究提升能源利用效率的有效途徑具有非常重要的現實意義。

城市能源利用效率是涵蓋經濟增長、資源合理利用以及環境污染的綜合效率。公共數據開放作為公開的數據資源，具有非競爭性、排他性等特征，為能源利用效率提供了數據價值。2024年，國家數據局等17部門聯合印發《“數據要素 x ；三年行動計劃（2024～2026年）》指出，要推動數據要素與綠色低碳的乘數效應，提升能源利用效率，促進制造與能源數據融合創新。吳玉鳴和季睿楠（2024）指出，數字基礎設施建設通過技術創新能力提升和產業結構升級提升了綠色全要素生產率，是數字基礎設施和綠色發展的雙贏參考。方錦程等（2024）[2]研究發現，公共數據開放打破了區域信息壁壘，推動了各區域協調發展。因此，為促進我國經濟高質量建設要求，城市公共數據平臺在各地陸續開放。目前，關于公共數據開放的研究主要集中在數據安全、隱私保護及數據治理等方面，包含數字要素對區域經濟協調、城市創新能力以及企業數字化轉型等的影響研究[3]；另外，對城市能源利用效率的研究，已有文獻從綠色技術創新、環境規制、區域發展戰略和政策實踐等角度進行探討，如環境稅費改革對能源利用效率的影響[4]。然而，關于公共數據開放政策能否提升城市能源利用效率的實證研究相對較少。作為能源數據資源獲取的重要途徑，公共數據開放政策對能源利用效率的影響亟需深入研究。

本文以政府公共數據開放平臺試點政策為準自然實驗，采用雙重差分模型，研究公共數據開放政策對城市能源利用效率的影響，進一步分析提升綠色創新技術和城市能源消費結構優化的作用機制。并從資源型屬性、數字經濟發展水平和創新創業能力等異質性視角出發，探討政策在不同城市情境下的影響。本文可能的邊際貢獻有：（1）拓展了公共數據開放在城市能源利用效率影響方面的研究，為提升城市能源利用率提供了新視角，促進實現城市能源利用的升級和優化，推動城市低碳轉型；（2）揭示綠色技術創新和能源消費結構優化在政策作用機制中的關鍵路徑，為政府和企業制定能源管理政策和措施提供了科學依據，有助于提升城市能源利用效率，推動可持續發展。

1政策背景與理論假設

1. 1 政策背景

地方政府公共數據開放網站的設立，是中國政府為推動大數據發展、促進政務公開、提高政府透明度和效率、以及激發社會創新活力而實施的政策措施。其措施主要體現在4個方面：（1）國家政策推動。自2015年以來，國家政府出臺了一系列政策文件，以推動政府數據的開放和利用。如《促進大數據發展行動綱要》（2015年）提出了建設國家政府數據統一開放平臺的目標，明確了公共數據資源合理適度向社會開放的要求；（2）政務信息共享。為實現數據共享和業務協同，政府推動部門間數據互聯互通，提高政務數據的質量和可用性；（3）地方數據開放實踐。在保護國家安全、個人隱私和商業秘密的前提下，鼓勵依法依規開放公共數據，優先開放與民生緊密相關、社會需求迫切的數據，提升開放數據的完整性、及時性和可讀性。地方政府在國家政策的引導下，逐步實施構建政府數據開放平臺。如北京市政務數據資源網、上海市政府數據服務網等；（4）政策體系與地方數據開放平臺的完善。政府建立了公共數據資源登記、運營監督等制度，確保公共數據資源的合理利用和保護；同時鼓勵應用創新，推動數據產業健康發展，支持利用公共數據資源開發產品、提供服務，提高公共服務和社會治理智能化水平。

1.2 理論假設

城市能源利用效率提升是智慧能源城市建設的關鍵，數據要素對其有顯著影響，公共數據開放則提供了重要來源。公共數據開放構建了覆蓋多部門、多維度的信息共享體系，提升了能源信息的可達性與可信度，強化了政府在能源資源配置與環境治理中的數據調度能力[5]。制度化的開放機制緩解了市場主體之間的信息不對稱，優化了數據要素配置，為能效提升與綠色治理提供了精準的決策支持[6]。數據透明度的提升促使政府環境治理由粗放監管向精細化、數據驅動型轉變，系統性提升了能源利用效率；同時，數據要素可獲取性增強拓展了城市在能效管理、流程再造與技術創新方面的能力邊界。公共數據的制度性供給降低了外部信息獲取成本，為城市構建基于數據分析的能耗監測與預測體系提供了技術支撐，城市借助數據處理平臺開展動態監控與績效評估，識別能耗瓶頸，實現了資源配置的實時優化。在公共數據開放政策持續推進下，數據要素市場加速構建，數據獲取渠道愈發多元化，企業在技術采納、產品創新與生產效率提升等方面形成累積優勢，提升了綠色轉型進程中的資源利用效率與全要素生產率[8]。基于此，本文提出如下假說：

假說H1：公共數據開放政策能夠提升城市能源利用效率。

公共數據開放作為優化要素配置與改善信息環境的重要政策工具，已成為城市綠色技術創新的重要支撐。隨著數據要素市場的發展，制度性開放政策疊加釋放出協同效應，優化了綠色技術創新所依賴的要素環境[9]。數據流通效率的提升通過增強環境治理的精準性、強化政策預期與制度保障，緩解了企業在綠色技術研發中的融資與人力資本約束，提供了關鍵資源支持[10]。同時還提高了城市市場化程度與要素流動性，促進綠色產業集聚與高技術要素向綠色部門轉移，推動綠色設計、智能制造與清潔能源等領域的技術演進，重塑綠色價值鏈。Bhattacharya等（2017）[11]指出，技術創新具有高度不確定性與異質性，需依賴大量能源資產與人力資本投入。綠色技術創新借助數據與算法優化供需匹配效率、降低資源消耗與研發門檻，助力城市產業智能化轉型，并在數字經濟框架下釋放綠色發展新動能[12]；同時，綠色技術創新在提升城市能源利用效率方面成效顯著。通過綠色標準推廣、工藝優化與清潔技術應用，綠色技術創新有效降低了單位能耗與碳排放，減少綠色全要素生產率中的非期望產出[13]。此外，在可再生能源利用、儲能系統優化與能源結構重構等方面，綠色技術推動了新型能源體系的構建與運行效率的提升[14]。從價值鏈視角看，綠色技術的持續進步助力城市在生產鏈條中向低能耗、高附加值環節攀升，實現生產效率與資源利用效率的協同提升?；诖?，本文提出如下假說：

假說H2：公共數據開放政策通過促進城市綠色技術創新，提升城市能源利用效率。

公共數據開放政策的實施能夠通過優化城市能源結構，顯著提升城市能源利用效率。公共數據開放優化了城市能源消費結構。通過激活數據資源的配置功能，公共數據優化了能源要素在城市空間中的合理配置，緩解了不同能源稟賦地區存在的能源錯配問題[15]。唐文進等（2019）[16]指出，數據開放通過需求側與技術側協同，推動了普惠金融和數字經濟發展，提升了要素獲取及配置效率，進而促進了能源消費結構優化，釋放了能源使用潛力。隨著公共數據平臺發展與多元數據共享，先進能源技術的應用得到了推動，打破了行政壁壘與信息孤島，促進了能源系統的協同與融合。這一過程加快了以清潔能源為主導的技術創新與傳播，從而優化了城市能源消費結構[17]；另外，城市能源消費結構的優化有助于提升能源利用效率。通過合理配置能源種類和消費比例，有效減少了城市能源浪費，推動資源向高效領域流動，實現了能源資源的集約化利用[18]。能源消費結構的優化還與產業結構調整產生聯動效應，推動能源效率的提升與城市高質量發展的良性循環[19]通過公共數據的高效利用，城市能夠更加科學地引導能源消費，優化可再生與綠色能源配置，推動能源向多元、綠色、高效轉型，顯著提升能源利用效率，助力城市實現低碳與可持續發展?；诖耍疚奶岢鋈缦录僬f：

假說H3：公共數據開放政策通過優化城市能源消費結構，提升城市能源利用效率

本文認為，“政府公共數據平臺開放”試點政策能夠通過促進綠色技術創新和優化城市能源消費結構影響城市能源利用效率，因此，本文的作用機制流程如圖1所示。

圖1公共數據開放對能源利用率的影響及作用機制

2 研究設計

2. 1 模型設定

由于政府自2012年陸續開放公共數據平臺，本文將政府公共數據平臺開放視為一項準自然實驗，公共數據平臺開放的城市設定為實驗組，其它未開放的城市設定為處理組，構建如下漸進多期雙重差分模型：

δ_i，t （204號 （1）

式（1）中， EUE_i，t 為核心被解釋變量，表示城市 i 在 Φ_t 時期的城市能源利用效率。城市能源利用效率采用超效率 SBM-GML 模型計算。 DATA_i，t 為解釋變量，表示所在城市政府公共數據平臺開放的虛擬變量，城市 i 在 χ_t 時期開放了公共數據平臺取1，否則取0。 Control_i，t 表示可能影響城市能源利用效率的一系列控制變量。 μ_i ！ γ_ι 和 μ_iγ_t 分別為城市、年份和城市與年份交乘項固定效應， δ_i，t 為隨機擾動項。

2.2 變量說明

（1）被解釋變量，城市能源利用效率 （EUE） 。借鑒史丹和李少林（2020）[20]的研究，采用城市綠色全要素能源效率作為城市能源利用效率的代理變量。城市綠色全要素能源效率采用超效率SBM-GML模型計算。測量能源利用效率需要用到的投入指標分別為資本、勞動力和能源投入。本文采用全國280個城市的總能源消耗量作為能源投人指標，以城鎮單位年末就業人數和資本存量作為勞動力和資本投人指標，將各?。▍^、市）2006年的GDP通過平減指數調整為實際GDP，作為期望產出指標，同時以二氧化硫、工業煙塵和工業廢水的排放量作為非期望產出指標。具體而言，能源消費總量通過將城市用電量、人工煤氣、天然氣和液化石油氣的消費分別折合成標準煤（萬噸）后相加得到；資本存量的估算采用“永續盤存法”，計算方式為： K_i，t=I_i，t+（1-δ_i，t）K_i，t-1 ，即地區 i 第 Φ_t 年的資本存量 K_i，t 為地區 i 第 χ_t 年的固定資產投資總額與上年資本存量折舊值之和（本文的折舊率取 10.96% ）。所屬?。▍^、市）的固定資產投資價格指數以2006年為基期，通過平減法進行調整；2006～2016 年的固定資產數據來自于《城市統計年鑒》公布的數據，而 2017～2023 年的數據則通過固定資產增速計算得出。

（2）解釋變量，公共數據開放（DATA）。本文借鑒彭遠懷（2023）[21]的研究，將政府公共數據平臺開放作為一項準自然實驗，并以此評估公共數據要素對城市能源利用效率的影響。設置公共數據要素的虛擬變量DATA，若某城市當年開放了公共數據平臺取1，否則取0。

（3）中介變量，本文借鑒宋德勇等（2021）[22]張雪峰等（2020）[23]的研究方法，采用城市的綠色專利申請數量作為城市綠色技術創新（GTI）的代理變量；清潔能源消費占總能源消耗比重作為能源消費結構（ECS）的代理變量。

（4）控制變量，具體包括：經濟發展水平（GDPP），采用地區人均GDP的對數表示；政府干預程度（GOV），采用政府財政支出占GDP的比重表示；人口密度 （POP） ，用全市每平方公里人口數的對數衡量；金融發展水平（Finance），用年末金融機構存貸款余額與地區GDP的占比表示；外商投資水平（FDI），用當年實際使用外資金額占地區GDP的比重衡量；基礎設施水平（PRA），采用人均道路面積的對數表征；環境規制強度（ER），采用地區市政府工作報告環保詞頻占比表示。變量具體計算方法見表1。

表1主要變量的定義

2.3 數據來源和描述性統計

鑒于樣本數據的可獲取性和完整性，剔除了數據缺失嚴重的樣本，排除了西藏和港、澳、臺地區的地級市數據，最終采用2006～2023年中國280個地級市的樣本展開研究。本文所使用數據主要來源于相關年份的《中國城市統計年鑒》、《中國能源統計年鑒》和《中國工業統計年鑒》以及EPS數據庫，對部分年份缺失值，本文通過地方政府工作報告、統計年報以及線性插補法進行補充。此外，政府公共數據平臺開放情況，根據地方政府工作報告、門戶網站、新聞報道等信息進行整理。表2為主要變量的描述性統計結果。

表2描述性統計結果

3 實證結果與分析

3.1公共數據開放政策對城市能源利用效率的影響表3報告了本文的基準回歸結果。由列（1）～（3）可見，在控制了城市和時間等影響因素后，解釋變量DATA的系數均顯著為正，且在 1% 水平上顯著，表明政府公共數據開放后，與控制組相比，處理組的城市能源利用效率提高，假說1得證。由列（3）DATA系數可知，公共數據開放后，城市能源利用效率提高了0.035，表明公共數據開放提升了城市能源利用效率且在經濟意義上也是顯著的。

3.2 平行趨勢檢驗

在使用多期雙重差分模型分析政策效應時，確保處理組與控制組在政策實施前具有相似的變化趨勢是關鍵前提。內生性問題體現在公共數據開放和城市能源利用效率之間可能存在雙向因果關系。（1）公共數據開放受政府政策驅動，而這些政策可能同時影響城市能源利用效率，如通過推動節能政策引導市場行為，從而影響城市能源利用效率；（2）能源利用效率可能影響公共數據開放的內容和質量，特別是在能源數據不準確或不完整情況下，數據開放程度也將受限，導致內生性偏誤。

若在實證分析中未能有效控制此類內生性問題，估計結果可能存在偏差。因此，本文采用事件分析法識別公共數據開放對城市能源利用效率的動態影響，該回歸模型如下：

γ_?t+μ_?i×γ_?t+δ_?it

表3基準回歸結果

注：*、**、***分別表示在 10% ， 5% 和 1% 水平下顯著，括號中數值為穩健標準誤，下同。

式（2）中， TREAT_i，t+k 為第 Ψ_t+k 年政府公共數據平臺開放的虛擬變量， k 取負值表示平臺開放前 k 年，正值表示開放后 k 年； β_k 為回歸系數，表示政府公共數據平臺開放前后城市能源利用效率的差異。本文將樣本時間窗口設置為（-6，5），圖2展示了平行趨勢檢驗結果。其中，當 klt;0 時，β_k 的置信區間均穿過0軸，表明在政府公共數據平臺開放前，實驗組與對照組的城市能源利用效率發展趨勢沒有顯著差異；當 k?0 時， β_k 顯著為正，表明在政府公共數據平臺開放后，實驗組城市能源利用效率顯著提升，滿足平行趨勢假設。

圖2平行趨勢檢驗

3.3 穩健性檢驗

（1）“反事實”檢驗和替換解釋變量。為進行“反事實”檢驗，本文將政府公共數據平臺開放時間提前兩年?；貧w結果如表4列（1）所示，可以發現，進行“反事實”檢驗后，雙重差分模型的估計系數為正，表明公共數據開放促進了城市能源利用效率的提升。為降低測量誤差對研究結果的干擾，本文使用能源消耗量占GDP的比值即單位能耗，替代城市能源利用效率。回歸結果如表4列（2）所示。替換解釋變量后，雙重差分模型的估計系數依然為正，并且在 1% 水平下顯著，表明公共數據開放對城市能源利用效率的提升具有可信度。

（2）剔除碳排放權交易市場樣本。借鑒張琨和蔡樹勛（2022）[24]的研究，本文剔除可能影響能源利用效率的碳排放權交易市場樣本后對新樣本進行回歸分析?；貧w結果如表4列（3）所示。剔除后的樣本系數仍在 1% 水平下顯著為正，表明實驗結論的穩定性。

（3）Heckman兩階段法。借鑒張俊民等（2022）[25]的研究，采用Heckman兩階段法緩解因樣本選擇帶來的內生性問題?；貧w結果如表4列（4）、（5）所示?？梢园l現，在進行Heckman兩階段法后，回歸結果依然顯著為正。

（4）PSM-DID和安慰劑檢驗。為克服雙重差分法可能存在的樣本選擇偏誤，采用PSM-DID方法進行穩健性檢驗?；貧w結果如表4列（6）所示，可以發現，回歸系數為正，且在 1% 水平上顯著，進一步說明實驗結論的穩健性。

表4穩健性檢驗

注：括號內為穩健標準誤。受篇幅限制，并未匯報固定效應（已控制）、控制變量（已控制）和常數項結果，留存備索。

本文進一步進行安慰劑檢驗，以排除其他不可觀測因素對城市能源利用效率的影響，驗證政策效應的穩健性。具體地，對處理組進行500次隨機抽樣，生成新的處理組，并與對照組進行回歸，回歸系數及其顯著性水平值的分布情況如圖3所示。由圖可知，500次回歸估計值大多集中于0附近，只有極少數超過基準估計值0.035，且多數不具顯著性。因此公共數據開放對城市能源利用效率的正向影響并非由隨機因素驅動，研究結論通過了安慰劑檢驗。

（5）競爭性政策檢驗。鑒于樣本期內可能存在與公共數據開放平臺相似的政策沖擊，本文選取4個相似政策進行干擾項檢驗。表5列（1）～（5）列為分別或同時引入智慧城市、寬帶中國和大數據綜合試驗區等政策虛擬變量后的回歸結果，回歸系數均在 1% 的水平上顯著，表明主要結論不受其他政策干擾。盡管部分政策存在協同效應，但并未改變DATA系數的顯著性水平，可能存在一定程度的高估，但由此產生的公共數據要素供給能顯著提升城市能源利用效率的研究結論依然可靠，本文的研究結論具有很好的穩健性。

圖3安慰劑檢驗

表5競爭性政策檢驗結果

注：*、**、***分別表示在 10% / 5% 和1%水平下顯著，括號中數值為穩健標準誤，下同。

4機制檢驗與異質性分析

4.1 影響機制檢驗

前述實證結果充分證實了公共數據開放能顯著提升城市能源利用效率，但其作用機制還需進一步檢驗。理論分析指出，該機制主要通過促進綠色技術創新與優化能源消費結構實現。借鑒王偉龍等（2023）[26的做法，對上述作用機制進行檢驗，設定如下模型：

（3） δ_i，t （4）

式中 M_i，t 表示機制變量，包括綠色技術創新和能源消費結構。式（3）用于檢驗公共數據開放是否顯著影響機制變量，式（4）中引入交乘項DATA_i，t×M_i，t ，其系數 β_? 反映公共數據開放通過機制變量影響能源利用效率的路徑；若 β_ι 系數顯著，說明該機制成立，否則不成立。機制變量和其余變量遵循上文的設定，回歸結果見表6。

（1）基于綠色技術創新

表6列（1）、（2）為綠色技術創新的中介效應檢驗結果，列（1）為公共數據開放對綠色技術創新的基準回歸，可以發現，回歸系數在 1% 水平下顯著為正，說明公共數據開放可以提升綠色技術創新；列（2）為能源利用效率關于綠色技術創新的基準回歸，可以發現，回歸系數仍在 1% 水平下顯著為正，表明綠色創新技術能提升城市能源利用效率，進而說明綠色創新技術作為中介變量，可以促進公共數據開放對城市能源利用效率的提升，因此假設2得證。公共數據開放通過建設共享平臺、提供開放接口、支持數據挖掘與合作創新等方式激勵綠色技術研發。綠色創新成果通過優化能源生產與管理系統、推動可再生能源應用與智能能源管理，有效降低能源浪費與環境污染，從而提升能源利用效率，助力城市實現綠色低碳與可持續發展目標。

（2）基于能源消費結構

表6列（3）、（4）為能源消費結構的中介效應檢驗結果，列（3）為公共數據開放對能源消費結構的基準回歸，可以發現，回歸系數在 1% 水平下顯著為正，說明公共數據開放可以優化能源消費結構；列（4）為能源利用效率關于能源消費結構的基準回歸，可以發現，回歸系數依然在1% 水平下顯著為正，因此假設3得證。公共數據開放提升了能源使用信息的透明度與可追溯性，幫助企業與政府精準識別能源使用現狀及潛在問題，進而制定差異化的調控政策。通過數據分析識別消費結構中的低效環節，有助于推動相關技術革新與效率提升。此外，數據開放還促進了能源技術的交流與合作，推動綠色低碳技術的廣泛應用，同時增強了公眾參與和資源共享意識，形成合力提升城市能源利用效率的良性機制。

表6作用機制檢驗

4.2 異質性分析

（1）資源稟賦特征差異。區域資源稟賦會對資源利用效率產生影響，資源越是豐富的地區，對該種資源的利用效率往往也最低[27]。資源豐富的地區可能會削弱政府治理效果，導致資源管理不當、浪費嚴重，誘發經濟結構單一化，阻礙其他行業發展，增加整體經濟脆弱性；此外，由于資源稟賦存在的門檻效應[28]，資源富集型地區往往存在資源與勞動力錯配問題，導致資源利用效率下降，即\"資源詛咒\"現象。基于此，本文依據《全國資源型城市可持續發展規劃（2013～2020年）》將樣本劃分為資源型與非資源型城市，并分別回歸檢驗公共數據開放對能源利用效率的影響（見表7列（1）、（2））。結果顯示，資源型城市的回歸系數為負但不顯著，非資源型城市在 1% 水平下顯著為正，表明公共數據開放對非資源型城市能源效率提升具有更顯著的促進作用?？赡茉蛟谟冢汗矓祿_放為非資源型城市提供了更完善的技術基礎和制度支撐。數據的可獲取性有助于其引入先進技術與創新解決方案，實施更為精細化的能源管理；同時，開放數據平臺增強了知識共享與合作機制，便于借鑒其他城市的成功經驗，從而加速能源結構優化與可持續轉型。

（2）數字經濟發展水平差異。作為依托互聯網與新興技術的新型經濟形態，數字經濟通過投入結構優化、資源配置效率提升和全要素生產率增強3條路徑，推動規模經濟與范圍經濟的形成，進而成為高質量發展的關鍵驅動[29]。高水平數字經濟發展城市依托技術創新和產業轉型，推動經濟結構優化與高質量發展?；诖?，借鑒魏艷華等（2024）[30]的研究，本文根據中國科學數據平臺①手動收集各地級市數字經濟相關發明專利數量，構建數字經濟發展水平指標（Digital），并按均值劃分為高、低兩組，分別回歸檢驗公共數據開放的效應（見表7列（3）、（4））。結果顯示，高數字經濟發展城市中，公共數據開放對能源利用效率的提升作用更為顯著。其原因在于，數字經濟通過推動綠色技術創新、提升數據處理能力和能源管理效率，強化了精細化調控與跨部門數據協同，促進了節能減排與能源系統優化，從而顯著增強了能源利用效率。

（3）創新創業能力差異。創新創業活力作為經濟發展的根本動力，會促進消費，刺激消費結構升級，提升城市經濟效率[31]。因此，對于創新創業能力較高的城市，試點政策能否激發其先天優勢，從而提升城市能源利用效率？基于此，借鑒戴若塵等（2024）[32]的研究，本文基于北京大學開放研究數據平臺手動收集中國區域創新創業指數（IRIEC），以該指數衡量創新創業能力（IEC），并按均值劃分高低兩組，分別回歸分析政策效應（見表7列（5）、（6））。結果顯示，創新創業能力高的城市中，公共數據開放顯著促進能源利用效率提升；而能力較低的城市則呈現能源效率下降趨勢。這可能源于公共數據開放為高創新能力城市提供了豐富資源和信息基礎，促進技術創新與業務模式發展。高創新能力城市能夠借助開放數據快速識別并應用智能能源管理、可再生能源等新興技術，推動能源效率提升。

表7異質性分析

5結論與政策建議

5.1結論

本文基于2006～2023年城市面板數據，將公共數據開放視為準自然實驗，采用多期雙重差分模型考察試點政策對城市能源利用效率的影響。主要結論包括：（1）通過平行趨勢檢驗、安慰劑檢驗、“反事實”檢驗及Heckman兩階段法等多重內生性和穩健性檢驗，結果顯示公共數據開放顯著提升了城市能源利用效率；（2）機制分析表明，公共數據開放通過促進綠色技術創新和優化能源消費結構實現能源效率提升；（3）異質性分析發現，在非資源型、高數字經濟發展水平和高創新創業能力的城市中，政策效果更為顯著。

5.2 政策建議

（1）充分發揮公共數據開放的經濟效益。數據開放提升了信息可及性與系統智能化水平，推動能源結構優化，助力綠色低碳發展。以上海為例，公共數據開放平臺通過開放交通與氣象數據，成功促進了智能交通系統建設，顯著提升能源利用效率。各試點城市應加快數據平臺建設，強化信息共享與技術創新，引導能源消費向綠色、清潔方向轉型，推動資源高效配置與可持續發展。

（2）因地制宜制定提升策略，結合城市創新能力、數字化基礎與資源稟賦開展差異化政策。創新資源豐富的城市如北京、深圳，可重點發展智能能源管理系統，依托大數據與人工智能優化能源分配；而資源型或技術基礎薄弱城市則應引進先進能源技術，提升數字基礎設施水平，逐步縮小效率差距，推動能源系統整體優化。

（3）促進城市能源消費結構優化。深入分析居民、商業和工業部門的能源使用數據，精準識別能源使用效率的高低區域，制定有針對性的節能政策與激勵機制；結合預測模型優化能源結構，引導產業升級。區域間也應加強協作，推動數據與節能技術共享，形成政策聯動效應，提升整體能源效率與環境質量，實現經濟增長與生態保護的雙重目標。

注釋：

① 中國科學數據平臺（CNRDS）：www.cnrds.com.

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The Impact of Public Data Opening on Urban Energy Efficiency

Evidence From Chinese Cities

Lv YiqingYang Lei （School of Economics，Sichuan University，Chengdu 64OO65，China）

[Abstract]Publicdataopeningisanecessryconditionforthe high-qualitydevelopmentof the digital economyandanimportantdrivingforceforimprovingenergyutlizationeficiencyandachievinggreenandlow-carboneconomicdevelopment.Thispaperuses thelaunchofpublicdataopen platforms in Chinesecitiesasaquasi-naturalexperimentandempiricallanalyzescity-level paneldatafrom28Ocitesfrom2006to2023.Amulti-perioddiffrence-in-diferencs（DID）modelisemployedtoexamine whetherpublicdataopeningcaniproveurbanenergyutilizationeficiency.Thestudyfindsthatpublicdataopeningsignificantly enhancesurbanenergyutilizationeficiency，andthisconclusionemainsrobustafterasriesofrobustnessandendogeneitytests. Mechanismanalysisshows thatpublicdataopeningcanimproveenergyutilizationeficiencybypromotingurban greentechnologyinnovationandoptimizingtheenergyconsumptionstructure.Heterogeneityanalysisindicatesthatthepolicyhasamore pronounced effectonimprovingenergyutiizationeffciencyinnon-resourcebasedcities，cieswithhighlevelsofdigitaleconomydevelopment，andcitieswithstronginovationandentrepreneurshipcapabilities.Thefindingshaveimportantimplicationsforrelevantdepartments informulatingpublicdatapolicies，promotinggreentechnologyinnovation，andoptimizingenergyconsumptionstructures to enhance urban energy efficiency.

[Keywords］publicdataopening；energyutilizationeficiency；green technology innovation；energyconsumptionstructure; non-resource-basedcitis；digitaleconomy；innovationandentrepreneurshipapabilities；multi-perioddifereneindirenc model

[Jel classification]O18；Q49（責任編輯：張舒逸）