曹可爾

【摘要】文章基于互聯網金融視角，利用2012—2018年地級市城市統(tǒng)計年鑒數據，建立面板回歸模型，實證分析數字普惠金融如何影響地級市外資流入。研究得出，數字普惠金融顯著擴大了地級市外資利用規(guī)模，在考慮內生性后仍成立。將數字普惠金融進行維度分解后發(fā)現，主要是其覆蓋廣度顯著促進了外資流入，而其余兩個維度影響并不顯著。進一步進行機制分析表明，數字普惠金融通過提高地級市金融發(fā)展水平顯著促進了FDI流入，同時地級市互聯網用戶接入數越多，數字普惠金融對外資利用規(guī)模的影響越大。

【關鍵詞】數字普惠金融；外資流入；金融發(fā)展水平

【中圖分類號】F831.5；F832.48

一、引言

我國把引進FDI作為經濟開放的重要政策之一。與此同時，數字普惠金融已經成為當前金融發(fā)展大趨勢。

國內關于數字普惠金融的研究滯后于國外，文獻數量和涉及的領域較少。而關于FDI流入的研究，也并未考慮到數字普惠金融對其的影響。因而本文以數字普惠金融為主體來研究其對外資流入的影響以及相關機制具有現實意義。

二、文獻綜述與理論分析

（一）文獻綜述

周娟娟（2020）指出，金融開放對FDI流入的影響是非線性的，當資源配置效率超過第一個閾值時，金融開放能有效促進FDI流入，而超過第二個閾值時，就變成了抑制FDI流入。董樹功、王亞玲（2022）指出，地區(qū)金融發(fā)展水平對FDI流入存在單一門限效應，研究發(fā)現地區(qū)金融發(fā)展水平對吸引外國直接投資存在顯著影響。Soumaré&Tchana（2015）通過面板數據研究FDI與金融市場發(fā)展之間的關系。其中，證券市場的發(fā)展促進了FDI的流入。

基于研究現狀，本文可能的邊際貢獻主要有以下幾點：一是研究樣本方面，本研究包括2012—2018年地級市城市GDP、FDI等數據，所得出的結論更加全面；二是研究方法方面，利用二階段最小二乘法，建立面板回歸模型，實證分析了數字普惠金融如何影響地級市外資流入，豐富了相關研究文獻；三是機制分析方面，本文構建了數字普惠金融覆蓋廣度影響FDI流入的理論框架。

（二）理論分析

1.地區(qū)金融發(fā)展水平的中介效應

數據科技與金融服務的結合，使其獲得金融服務的邊際成本降低。一般而言，跨國公司的投資規(guī)模較大，需要較多的資金支持，因此金融發(fā)展水平的不斷提高能夠有效地吸引FDI，即數字普惠金融通過推動金融發(fā)展水平的提高進而促進FDI流入。

2.互聯網發(fā)展的調節(jié)效應

數字普惠金融主要是依據大數據開展業(yè)務，因此其發(fā)揮作用離不開互聯網。在互聯網用戶較多的地區(qū)，數字普惠金融能夠更好地拓展其覆蓋范圍，不斷推動金融發(fā)展水平的提高。因此筆者認為，互聯網用戶越多，數字普惠金融對FDI的作用就越強。

對此，我們提出兩個假設：

H1：數字普惠金融通過提高金融發(fā)展水平進而促進FDI流入。

H2：互聯網用戶越多，數字普惠金融對FDI的作用就越強。

三、變量選取、數據說明與模型構建

（一）變量選取

1.被解釋變量（FDI）

本文采用實際利用外資取對數的方法進行研究，變量符號為lnfdi。數據來源于2012—2018年城市統(tǒng)計年鑒。

2.核心解釋變量（數字普惠金融指數index）

數字普惠金融指數越高，數字普惠金融發(fā)展水平越高。數據來源為北京大學數字普惠金融指數。

3.控制變量

本文選用經濟發(fā)展水平、就業(yè)人數、工資水平、二氧化硫排放量、固定資本投資、財政支出占比作為本文的控制變量。數據來源于2012—2018年地級市城市統(tǒng)計年鑒。各控制變量定義如下：

經濟發(fā)展水平（lngdp）：經濟發(fā)展水平以當地GDP來衡量，是影響外資流入的重要因素。本文取對數進入模型。

就業(yè)人數（lnl）：根據勞動力稟賦理論，充足的勞動力會吸引外資流入。本文取對數進入模型。

工資水平（lnw）：反映了一個地區(qū)的人力資本水平，較高的勞動力素質會吸引外資流入。本文取對數進入模型。

二氧化硫排放量（lns）：反映地區(qū)環(huán)境規(guī)制的嚴格程度，外資流入偏好于地區(qū)環(huán)境規(guī)制較為放松的地區(qū)。本文取對數進入模型。

固定資本投資（lnk）：反映了一個地區(qū)的基礎設施建設程度，較高的固定資本投資可以吸引外資流入。本文取對數進入模型。

財政支出占比（share）：可以使經濟增長中的其余要素發(fā)揮作用，從而間接促進外資流入。

（二）模型構建

其中c代表城市，t代表年份，α代表常數項，β代表數字普惠金融對FDI流入的影響程度，index代表數字普惠金融指數，X’ct代表控制變量。

四、實證檢驗

（一）基準回歸

如表1所示，第一列僅加入了數字普惠金融指數，并控制了省份和年份固定效應。我們發(fā)現回歸后的數字普惠金融指數p值<0.01，因而數字普惠金融顯著提高了FDI流入的水平；第二列加入了“經濟發(fā)展水平”這一控制變量，p值<0.01；第三列加入“就業(yè)人數”這一變量，p值<0.05，加入“工資水平”這一控制變量，p值<0.01，結果均顯著；第四列加入“二氧化硫排放量”這一控制變量，結果不顯著；加入“固定資本投資”這個控制變量，結果顯著；第五列繼續(xù)加入“財政支出占比”這一控制變量，結果不顯著。

（二）分維度回歸

數字普惠金融是覆蓋廣度（coverage）、使用深度（depth）以及數字化程度（digital level）的加總。為厘清分維度的數字普惠金融對FDI的影響，本文使用分維度指標進行回歸。其中，覆蓋廣度主要體現為覆蓋人群和地域范圍。使用深度反映了現實使用程度和服務能力。數字化程度以服務可得性和使用成本為衡量標準。具體回歸結果如表2所示。

從回歸結果來看，數字普惠金融覆蓋廣度p值<0.01，數字普惠金融的覆蓋范圍越廣，就有越多的中小企業(yè)可以高效獲得融資。因而數字普惠金融的廣泛應用對FDI流入有較為顯著的影響；而剩余兩個維度，對于FDI流入的影響較小。

五、機制分析

如表3第1列所示，我們發(fā)現數字普惠金融顯著提高了地區(qū)金融發(fā)展水平，而地區(qū)金融發(fā)展水平的提高又能促進FDI流入（如表3第2列所示）。因此假設H1得到驗證。如表3第3列所示，我們發(fā)現數字普惠金融與互聯網用戶接入數的交乘項顯著為正，這說明，隨著互聯網用戶的增加，數字普惠金融對外資流入的促進作用增強，假設H2得以驗證。

六、內生性與異質性分析

考慮到遺漏變量以及外資對數字普惠金融的反向影響，本文參照張銘心等（2021）的做法，選取各地級市到杭州的距離作為數字普惠金融的工具變量，采用二階段最小二乘法進行回歸，結果如表4所示。

從回歸結果來看，第（2）（3）列數字普惠金融指數p值都小于0.01，因而數字普惠金融對于沿海內陸地區(qū)FDI流入都有較強影響，但由于沿海地區(qū)開放程度較高等，數字普惠金融對沿海地區(qū)FDI流入的影響大于內陸地區(qū)。

七、結論與啟示

本文認為，我們應深化數字普惠金融的發(fā)展，促使其吸引更多FDI。內陸地區(qū)想要獲得更多外國直接投資，必須注重發(fā)揮數字普惠金融的優(yōu)勢。想要充分吸引高質量外資，就要增加數字普惠金融在內陸地區(qū)的覆蓋廣度，增強其對FDI利用規(guī)模的影響。

主要參考文獻：

[1]周娟娟.金融開放對FDI的影響[D].上海：華東師范大學，2020.

[2]董樹功，王亞玲.金融發(fā)展對FDI流入的影響研究：基于門限回歸模型[J].吉林工商學院學報，2022，38（1）：77-88

[3]Issouf Soumaré，Fulbert Tchana Tchana. Causality between FDI and Financial Market Development：Evidence from Emerging Markets[J].The World Bank Economic Review，2015（29）：36-38.

[4]高雅柔.數字普惠金融視角下的城鄉(xiāng)收入差距[J].青海金融，2021（4）：44-50.

[5]田杰，譚秋云，陳一明.數字普惠金融、要素扭曲與綠色全要素生產率[J].西部論壇，2021，31（4）：82-96.

[6]張銘心，汪亞楠，鄭樂凱等.數字金融的發(fā)展對企業(yè)出口產品質量的影響研究[J].財貿研究，2021，32（6）：12-27.