陳永勝 龔征旗 王艷蘋

（1.遼寧大學(xué)金融與貿(mào)易學(xué)院，遼寧 沈陽 110036；2.貴州財經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，貴州 貴陽 550025；3.貴州財經(jīng)大學(xué)大數(shù)據(jù)應(yīng)用與經(jīng)濟(jì)學(xué)院，貴州 貴陽 550025）

一、引言與文獻(xiàn)綜述

新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)增長理論指出，資本和技術(shù)是影響經(jīng)濟(jì)增長的重要因素。改革開放以來，中國通過“漸進(jìn)式”改革從局部沿海沿邊開放到構(gòu)建開放型經(jīng)濟(jì)新體制，積極參與經(jīng)濟(jì)全球化進(jìn)程，依靠人口、土地、自然資源等要素紅利和稅收優(yōu)惠政策吸引大量外商直接投資（以下簡稱FDI），很大程度上彌補(bǔ)了改革開放初期中國在資本、技術(shù)等關(guān)鍵生產(chǎn)要素方面的不足，為經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展做出了突出貢獻(xiàn)。然而，隨著新冠肺炎疫情全球暴發(fā)，后疫情時代貿(mào)易保護(hù)主義抬頭，“逆全球化”現(xiàn)象逐漸明顯，國際不確定性逐漸加劇，全球引資競爭愈發(fā)激烈；與此同時，隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展，國內(nèi)人口、土地和自然資源等要素成本上升，前期要素紅利逐漸消失，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和區(qū)域不平衡等問題也愈發(fā)明顯。在國際形勢嚴(yán)峻、國內(nèi)經(jīng)濟(jì)增長方式亟待轉(zhuǎn)型的背景下，中國亟須探索吸引高質(zhì)量外資的新動能，以此應(yīng)對“逆全球化”的負(fù)面影響，為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供新保障。

近年來，在以區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等為代表的信息技術(shù)的有序推進(jìn)下，數(shù)字金融迅速發(fā)展，不僅重塑了中國金融行業(yè)傳統(tǒng)運(yùn)行邏輯，構(gòu)建了新金融格局，而且對經(jīng)濟(jì)的各方面產(chǎn)生了深刻影響。宏觀經(jīng)濟(jì)方面，已有研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融對包容性經(jīng)濟(jì)增長（張勛等，2019）[1]、區(qū)域創(chuàng)新（聶秀華等，2021）[2]、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化（杜金岷等，2020）[3]等具有積極影響。數(shù)字金融有利于改善資本供求不平衡，緩解融資約束，降低投融資風(fēng)險，以此提升資源配置效率，減少交易成本，進(jìn)而推動區(qū)域創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)升級與經(jīng)濟(jì)增長。另一部分研究從微觀視角切入，發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融有助于促進(jìn)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)（謝絢麗等，2018；唐松等，2020；謝婷婷和高麗麗，2021）[4-6]、提高居民消費(fèi)（張勛等，2020）[7]和減少收入差距（王修華和趙亞雄，2020）[8]，主要原因是數(shù)字金融能夠降低金融服務(wù)門檻，增加金融可得性，減小流動性約束和吸納長尾群體等。

數(shù)字金融是金融機(jī)構(gòu)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)高度耦合的產(chǎn)物，憑借大數(shù)據(jù)、云計算等現(xiàn)代信息技術(shù)引領(lǐng)著傳統(tǒng)金融服務(wù)與業(yè)務(wù)模式進(jìn)行一系列變革（錢海章等，2020）[9]，為傳統(tǒng)金融行業(yè)轉(zhuǎn)型升級增加了活力和動力，為中國建立具有普惠性、便利性、高效性和競爭性的現(xiàn)代金融體系注入了新動能。那么，一個值得深思的問題是，數(shù)字金融帶來的新動力能否能夠?qū)DI產(chǎn)生影響，如果能，其內(nèi)在作用機(jī)制是什么？

針對以上問題，本文率先將數(shù)字金融和FDI 納入同一框架下，分別從優(yōu)化營商環(huán)境、經(jīng)濟(jì)集聚和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)角度分析數(shù)字金融對FDI 的內(nèi)在影響機(jī)制，并運(yùn)用計量模型進(jìn)行機(jī)制檢驗(yàn)。另外，考慮到在不同網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施、傳統(tǒng)金融發(fā)展程度與城鎮(zhèn)化水平條件下，數(shù)字金融發(fā)展對FDI 的作用效果可能不同，本文也將進(jìn)一步進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn)，以此為未來數(shù)字金融發(fā)展和制定外資政策提供經(jīng)驗(yàn)支撐和政策借鑒。

二、理論機(jī)制分析

數(shù)字金融主要通過優(yōu)化營商環(huán)境、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)集聚和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)效應(yīng)三種途徑促進(jìn)FDI流入。

（一）優(yōu)化營商環(huán)境

東道國的營商環(huán)境是降低外商投資風(fēng)險、推進(jìn)貿(mào)易投資便利、維護(hù)市場公平透明的制度基礎(chǔ)。Corcoran 和Gillanders（2015）[10]發(fā)現(xiàn)，營商環(huán)境優(yōu)化能夠顯著增加?xùn)|道國外資流入。數(shù)字金融通過優(yōu)化營商環(huán)境從而促進(jìn)FDI 增長的內(nèi)在機(jī)制主要表現(xiàn)在以下兩個方面：一是市場化緩解信息不對稱。數(shù)字金融通過互聯(lián)網(wǎng)采集、收納市場主體的各類信息與數(shù)據(jù)，運(yùn)用云計算、大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)進(jìn)行分析、歸類、總結(jié)與披露，有效評估了市場主體的需求與供給、信用與成本、收益與風(fēng)險等，以公開化、透明化的金融模式促進(jìn)市場化水平提升，有利于減少外資企業(yè)投融資的信息不對稱與不確定風(fēng)險，從而緩解道德風(fēng)險和逆向選擇問題（Pástor 和Veronesi，2009）[11]，提升企業(yè)投融資效率與收益率。二是市場一體化促進(jìn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)。傳統(tǒng)金融環(huán)境下，各區(qū)域間長期處于“諸侯經(jīng)濟(jì)”狀態(tài)，對于FDI 分別實(shí)施相互競爭的政策，導(dǎo)致市場分割、外資流入分布不均衡和區(qū)域保護(hù)主義，從而不利于FDI增長與經(jīng)濟(jì)發(fā)展（曾鵬和秦艷輝，2017）[12]。而數(shù)字金融發(fā)展縮短了區(qū)域間的地理距離，加速了區(qū)域間資本、信息等要素的空間流動，突破了以往市場分割的局面，促進(jìn)市場一體化發(fā)展并產(chǎn)生規(guī)模經(jīng)濟(jì)，在擴(kuò)大FDI 容納空間的同時，也提升了企業(yè)投融資的收益率，從而有利于FDI增長。張蕊和余進(jìn)韜（2021）[13]從營商環(huán)境角度探討數(shù)字金融的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)優(yōu)化營商環(huán)境是數(shù)字金融促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的重要途徑。

（二）促進(jìn)經(jīng)濟(jì)集聚

經(jīng)濟(jì)集聚會引起人才、資本、信息和技術(shù)等要素的重組與分配，產(chǎn)生貨幣與技術(shù)外部性，進(jìn)而吸引外資流入。Krugman（1991）[14]建立了一個基于規(guī)模經(jīng)濟(jì)的理論模型，研究發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集聚度越高，對FDI 的吸引力越大。數(shù)字金融發(fā)展通過促進(jìn)經(jīng)濟(jì)集聚而吸引FDI 流入的內(nèi)在機(jī)制主要表現(xiàn)為以下兩點(diǎn)：一是資本要素集聚。與傳統(tǒng)金融模式相比，數(shù)字金融更易于發(fā)揮范圍經(jīng)濟(jì)和尾部效應(yīng)（錢海章等，2020）[9]。一方面，傳統(tǒng)金融業(yè)務(wù)辦理需要以物理機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)為基礎(chǔ)，而數(shù)字金融憑借互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)，使得在沒有銀行網(wǎng)點(diǎn)、ATM 等硬件設(shè)施地區(qū)的客戶仍能通過電腦、手機(jī)等設(shè)備進(jìn)行投融資行為和獲取金融服務(wù)（郭峰等，2020）[15]，降低開拓相關(guān)業(yè)務(wù)的邊際成本，產(chǎn)生范圍經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，有利于吸引金融資本集聚。另一方面，數(shù)字金融不斷拓寬金融覆蓋廣度與使用深度，利用微信、支付寶等平臺，將原本游離在金融系統(tǒng)之外的小額、零散但總量巨大的資本吸收進(jìn)金融體系，發(fā)揮數(shù)字金融長尾優(yōu)勢，進(jìn)而促進(jìn)區(qū)域資本集聚。根據(jù)陳建軍和胡晨光（2008）[16]提出的自我聚集概念，資本集聚具有市場擴(kuò)大效應(yīng)、價格指數(shù)效應(yīng)和外部性，會對外資企業(yè)產(chǎn)生巨大吸引力，促進(jìn)外資流入。二是勞動要素集聚。數(shù)字金融依托互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)緩解金融排斥，降低信息不對稱風(fēng)險，提升金融服務(wù)可得性，進(jìn)而拓展了大量新就業(yè)空間（謝絢麗等，2018）[4]。一方面，數(shù)字金融在低成本和低風(fēng)險的基礎(chǔ)上，降低企業(yè)融資約束，促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與規(guī)模擴(kuò)張，產(chǎn)生外部規(guī)模經(jīng)濟(jì)，為更多高技能勞動力創(chuàng)造就業(yè)崗位，進(jìn)而形成人力資本集聚。另一方面，數(shù)字金融利用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)提升信息傳播速度與透明度，在加劇勞動力市場競爭的同時，也完善了人才評價標(biāo)準(zhǔn)，集聚大量更優(yōu)質(zhì)的勞動力。而大量的優(yōu)質(zhì)勞動力產(chǎn)生勞動力“蓄水池效應(yīng)”，進(jìn)而有助于吸引外資企業(yè)進(jìn)行投資。夏廣瑞（2021）[17]基于中國285 個城市面板數(shù)據(jù)的研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融發(fā)展能夠顯著促進(jìn)第二、三產(chǎn)業(yè)集聚。

（三）創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)效應(yīng)

創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活躍度提升，意味著區(qū)域生產(chǎn)效率提升、技術(shù)進(jìn)步與市場規(guī)模擴(kuò)張，外資企業(yè)為尋求更多的知識資產(chǎn)、獲得本地技術(shù)和市場，會增加對東道國的資本投入。陳繼勇等（2010）[18]發(fā)現(xiàn)，自主創(chuàng)新能力是影響FDI 流入的重要因素。數(shù)字金融通過激發(fā)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活力從而促進(jìn)FDI 流入的內(nèi)在機(jī)制主要表現(xiàn)為以下兩點(diǎn)：一是技術(shù)創(chuàng)新。數(shù)字金融具有高效、便捷、低成本、低門檻等特征，能極大地優(yōu)化信貸資源配置，增加對創(chuàng)新活動的金融供給，促進(jìn)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新，從而增強(qiáng)外資企業(yè)的效率尋求動機(jī)，吸引FDI 流入。一方面，數(shù)字金融在人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)支持下，以低成本低風(fēng)險方式吸納了市場中大量的“多、小、散”金融資源，然后通過層次豐富的融資渠道和方式緩解企業(yè)融資約束，增強(qiáng)企業(yè)創(chuàng)新投入強(qiáng)度（唐松等，2020）[5]；另一方面，數(shù)字金融發(fā)展通過“競爭效應(yīng)”“示范效應(yīng)”和“學(xué)習(xí)效應(yīng)”倒逼傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級，降低了金融排斥，提升了創(chuàng)新融資效率，為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新提供資金保障。唐松等（2020）[5]和聶秀華等（2021）[2]分別從微觀企業(yè)角度和宏觀區(qū)域角度研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融發(fā)展有助于技術(shù)創(chuàng)新。二是創(chuàng)業(yè)活力。數(shù)字金融能夠彌補(bǔ)傳統(tǒng)金融不足，降低金融服務(wù)門檻，為大眾創(chuàng)業(yè)提供良好的金融環(huán)境，激發(fā)創(chuàng)業(yè)活力，推進(jìn)商業(yè)模式改革與創(chuàng)新，進(jìn)而吸引外資。數(shù)字金融不僅是對傳統(tǒng)金融的增量補(bǔ)充，更是對傳統(tǒng)金融深度、效率和服務(wù)質(zhì)量的優(yōu)化提升，有助于實(shí)現(xiàn)存量優(yōu)化（唐松等，2020）[5]。一方面，數(shù)字金融發(fā)展擠壓了傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的投融資業(yè)務(wù)，加劇了金融機(jī)構(gòu)間的競爭，倒逼傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級；另一方面，金融機(jī)構(gòu)通過數(shù)字化與智能化技術(shù)為企業(yè)投融資提供了豐富的應(yīng)用場景和便捷的操作方式，不僅降低了金融服務(wù)門檻，而且提升了金融機(jī)構(gòu)運(yùn)作效率，為大眾創(chuàng)業(yè)提供高效、便捷的資金支持。另外，數(shù)字金融將科學(xué)技術(shù)與管理、交付、運(yùn)營等創(chuàng)新模式相結(jié)合，改變了傳統(tǒng)金融服務(wù)與業(yè)務(wù)處理模式，衍生出支付寶、微信支付、淘寶等一系列新業(yè)態(tài)、新科技、新模式，不僅推進(jìn)了商業(yè)模式變革，而且釋放了大量創(chuàng)業(yè)機(jī)會，拓展了外資流入空間。謝絢麗等（2018）[4]發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融對創(chuàng)業(yè)具有顯著促進(jìn)作用。陸鳳芝等（2022）[19]發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融能夠通過擴(kuò)大信貸供給和提高金融效率促進(jìn)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量提升。

三、研究設(shè)計

（一）模型設(shè)定

為了驗(yàn)證數(shù)字金融發(fā)展對FDI 的影響，本文參考唐松等（2020）[5]和錢海章等（2020）[9]的方法，構(gòu)建城市與年份雙向固定效應(yīng)模型，具體模型設(shè)定如下：

式（1）中，lnfdiit為被解釋變量，表示城市i在t年的FDI，用城市實(shí)際利用外資總額的對數(shù)值衡量。indexit表示城市i在t年的數(shù)字金融發(fā)展。X為一系列影響FDI 的控制變量。vi表示城市固定效應(yīng)，ut表示年份固定效應(yīng)，εit表示隨機(jī)擾動項。

（二）變量定義與數(shù)據(jù)來源

1.變量定義。本文核心解釋變量為數(shù)字金融發(fā)展（index），采用北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心編制的2011—2019年中國各城市數(shù)字普惠金融指數(shù)除以100進(jìn)行衡量（錢海章等，2020；郭峰等，2020）[9，15]。為了避免其他因素干擾模型估計結(jié)果，本文參考已有研究，選取如下控制變量：經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模（lngdp），采用各城市實(shí)際GDP 的對數(shù)值衡量；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（indup），采用各城市第三產(chǎn)業(yè)增加值與第二產(chǎn)業(yè)增加值之比衡量；城鎮(zhèn)化率（urb），采用各城市城鎮(zhèn)人口與總?cè)丝谥群饬?；政府干預(yù)（fin），采用各城市政府財政支出與城市GDP之比衡量；投資（inv），采用各城市固定資產(chǎn)投資占城市GDP 的比重衡量；勞動力價格（lnwage），采用各城市平均工資水平的對數(shù)值衡量；科學(xué)技術(shù)（tec），采用各城市科學(xué)技術(shù)支出與城市GDP之比衡量。

2.數(shù)據(jù)來源。本文以2011—2019年273 個地級及以上城市面板數(shù)據(jù)為研究樣本，實(shí)證過程中使用的FDI、GDP、第二、三產(chǎn)業(yè)增加值等城市特征數(shù)據(jù)均來源于《中國城市統(tǒng)計年鑒》《中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計年鑒》以及各省市歷年統(tǒng)計年鑒，數(shù)字普惠金融指數(shù)數(shù)據(jù)來源于北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心，市場化數(shù)據(jù)來源于王小魯?shù)龋?019）[20]編制的中國各省份市場化指數(shù)，互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)據(jù)來源于中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心（CNNIC），夜間燈光數(shù)據(jù)來源于美國國家海洋和大氣管理局（NOAA）。

3.描述性統(tǒng)計。變量描述性統(tǒng)計顯示，lnfdi均值為2.325，標(biāo)準(zhǔn)差為2.114，偏度為-0.608，峰度為3.749。index 均值為1.660，標(biāo)準(zhǔn)差為0.655，偏度為-0.283，峰度為2.125。lnfdi和index的標(biāo)準(zhǔn)差均小于相應(yīng)的均值，說明觀察期內(nèi)不同年份、不同城市間外商直接投資和數(shù)字金融發(fā)展水平差異較小，且均呈現(xiàn)左偏的尖峰分布，樣本基本集中分布在均值附近。控制變量描述性統(tǒng)計結(jié)果與已有研究結(jié)果基本一致，此處不再贅述。

四、實(shí)證結(jié)果及分析

（一）基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表1 報告了數(shù)字金融對FDI 的基準(zhǔn)回歸結(jié)果，其中，列（1）僅加入了變量數(shù)字金融發(fā)展，列（2）、（3）在此基礎(chǔ)上分別納入城市、年份固定效應(yīng)和控制變量組，列（4）則報告了控制所有變量與城市、年份固定效應(yīng)的完整結(jié)果?？梢钥闯?，數(shù)字金融發(fā)展的系數(shù)均顯著為正，表明數(shù)字金融發(fā)展顯著促進(jìn)FDI 增加。其原因可能在于，在數(shù)字金融的影響下，城市對外資的吸引力逐步加強(qiáng)，表現(xiàn)出顯著的市場和效率競爭優(yōu)勢，有效緩解世界經(jīng)濟(jì)不穩(wěn)定、大國貿(mào)易摩擦、逆全球化等因素造成的外資引入壓力。對于其他控制變量，經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模、城鎮(zhèn)化率、政府干預(yù)、投資和科學(xué)技術(shù)均對FDI 起著正向促進(jìn)作用，這說明東道國市場規(guī)模和人口規(guī)模提升了外資企業(yè)的市場尋求動機(jī)，通過釋放人口紅利，增強(qiáng)對外資的吸引力；政府行政干預(yù)有利于進(jìn)行招商引資，增加了跨國公司的投資動力；投資有利于城市基礎(chǔ)設(shè)施、管理機(jī)制的完善，而科學(xué)技術(shù)進(jìn)步有助于生產(chǎn)效率提升，增加外資企業(yè)的效率尋求動機(jī)，從而有利于FDI 增加。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和勞動力價格均對FDI 產(chǎn)生不顯著的負(fù)向影響，可能是因?yàn)楫a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化在技術(shù)創(chuàng)新、能源消耗和環(huán)境規(guī)制等方面對外資企業(yè)提出新要求，從而擠出了部分低效率和低端生產(chǎn)的外資企業(yè)；而勞動力價格提升增加了外資企業(yè)生產(chǎn)成本，進(jìn)而對勞動密集型外資企業(yè)產(chǎn)生擠出壓力，對外資引進(jìn)產(chǎn)生不利影響。

表1：基準(zhǔn)回歸結(jié)果

（二）工具變量法

考慮到數(shù)字金融與FDI 的反向因果關(guān)系和遺漏變量可能對回歸結(jié)果造成的干擾，本文擬采用工具變量法進(jìn)一步克服內(nèi)生性影響，以檢驗(yàn)基準(zhǔn)模型估計結(jié)果。本文選取滯后一期的互聯(lián)網(wǎng)寬帶用戶接入數(shù)（iv1）和夜間燈光平均輻射像元值（iv2）作為數(shù)字金融發(fā)展的工具變量。其中，互聯(lián)網(wǎng)屬于數(shù)字金融發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施，而互聯(lián)網(wǎng)寬帶用戶接入數(shù)反映了互聯(lián)網(wǎng)使用普及率，因此，數(shù)字金融發(fā)展與互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入戶數(shù)存在緊密聯(lián)系（謝絢麗等，2018）[4]，滿足工具變量相關(guān)性假設(shè)；同時，當(dāng)期的FDI 無法影響上一期的互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入戶數(shù)，滿足工具變量外生性假設(shè)。數(shù)字金融依賴于金融科技，屬于普惠金融服務(wù)業(yè)，需要一定的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和設(shè)施建設(shè)作為支撐，錢海章等（2020）[9]認(rèn)為造成東中西部數(shù)字金融發(fā)展存在較大差距的原因可能就是區(qū)域互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平存在差距，而夜間燈光亮度作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的良好體現(xiàn)（崔日明等，2021）[21]，可能在一定程度上反映了數(shù)字金融發(fā)展水平，滿足工具變量相關(guān)性假設(shè)；同時，當(dāng)期的FDI 對上一期的夜間燈光亮度沒有影響，滿足工具變量外生性假設(shè)。

表2 報告了兩階段最小二乘回歸結(jié)果。其中，列（1）、（2）和列（3）、（4）分別是各采用一個工具變量的估計結(jié)果，列（5）、（6）是使用兩個工具變量的估計結(jié)果。根據(jù)列（5）、（6），在第一階段回歸中，兩個工具變量系數(shù)均在1%的統(tǒng)計水平上顯著為正，說明滯后一期的互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入戶數(shù)、夜間燈光亮度與數(shù)字金融發(fā)展存在顯著正相關(guān)關(guān)系，與理論預(yù)期一致，并且F統(tǒng)計量值為55.62，大于10%水平的臨界值19.93，說明本文選取的工具變量有效，不存在弱工具變量問題。在第二階段回歸中，數(shù)字金融發(fā)展的系數(shù)在1%的統(tǒng)計水平上顯著為正，對FDI 的作用方向與基準(zhǔn)回歸結(jié)果保持一致，并且Hansen J 檢驗(yàn)統(tǒng)計值為0.532，對應(yīng)P 值為0.4657，大于0.1，說明本文選取的工具變量都是外生的。根據(jù)列（1）—（4），分別采用一個工具變量的估計結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果也基本一致。綜上所述，在盡可能消除數(shù)字金融發(fā)展與FDI 潛在的反向因果關(guān)系和遺漏變量帶來的內(nèi)生性問題之后，數(shù)字金融發(fā)展依然顯著促進(jìn)FDI 增加，說明基準(zhǔn)回歸結(jié)果具有可靠性。

表2：兩階段最小二乘回歸結(jié)果

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

表3 主要通過以下4 種方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)：一是變換核心變量，包括變換被解釋變量和核心解釋變量，以城市實(shí)際利用外資總額的絕對值（fdi）衡量FDI，以數(shù)字金融覆蓋廣度（breadth）衡量數(shù)字金融發(fā)展。二是修正離群值，分別對FDI 和數(shù)字金融發(fā)展按照上下1%進(jìn)行縮尾處理。三是滯后一期解釋變量，將數(shù)字金融發(fā)展與所有控制變量均滯后一期后再對式（1）進(jìn)行回歸，以此削弱FDI 與解釋變量潛在的反向因果關(guān)系對估計結(jié)果的干擾。四是剔除外部因素干擾。本文樣本期正處于全球經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式變革、中國經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的重要階段，政府在經(jīng)濟(jì)增速放緩、不確定性因素增多和貿(mào)易摩擦壓力加大等多重沖擊下，實(shí)施了一系列政策。本文重點(diǎn)考慮自由貿(mào)易試驗(yàn)區(qū)政策和“一帶一路”倡議，參考崔日明等（2021）[21]、傅京燕和程芳芳（2021）[22]的研究，根據(jù)自貿(mào)試驗(yàn)區(qū)政策和“一帶一路”倡議實(shí)施年份與區(qū)域分別構(gòu)建政策虛擬變量did01 和did02，然后分別將其嵌入式（1）進(jìn)行回歸?？傮w來說，數(shù)字金融發(fā)展的回歸系數(shù)均至少在10%的統(tǒng)計水平上顯著為正，說明數(shù)字金融發(fā)展有利于FDI流入的結(jié)論具有穩(wěn)健性。

表3：穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（四）異質(zhì)性檢驗(yàn)

上述實(shí)證檢驗(yàn)顯示，總體樣本下數(shù)字金融發(fā)展顯著吸引FDI 流入，但在不同的外在條件約束下，數(shù)字金融的外資吸引效應(yīng)可能存在差異。借鑒已有研究，信息網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施是數(shù)字金融發(fā)展的前提，直接影響數(shù)字金融的接入成本和用戶規(guī)模；傳統(tǒng)金融與數(shù)字金融存在競爭與補(bǔ)充關(guān)系，理論上，傳統(tǒng)金融發(fā)展水平越低，越有利于數(shù)字金融發(fā)揮降低金融服務(wù)門檻、緩解金融抑制、金融摩擦等作用；城鎮(zhèn)化水平不同，數(shù)字金融長尾效應(yīng)作用空間不同。因此，本文進(jìn)一步從網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施、傳統(tǒng)金融發(fā)展和城鎮(zhèn)化三個角度考察數(shù)字金融發(fā)展影響FDI的異質(zhì)性。

1.網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施。本文根據(jù)工信部和國家發(fā)改委公布的“寬帶中國”戰(zhàn)略試點(diǎn)城市名單將全樣本分為試點(diǎn)城市與非試點(diǎn)城市，并進(jìn)行分組回歸，結(jié)果見表4列（1）、（2）?？梢钥闯?，對于試點(diǎn)城市，數(shù)字金融發(fā)展顯著促進(jìn)FDI 增加，而非試點(diǎn)城市不顯著。這說明數(shù)字金融發(fā)展必須以網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施為支撐，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不僅提升了寬帶用戶規(guī)模與普及率、網(wǎng)絡(luò)性能與服務(wù)質(zhì)量，而且有助于信息技術(shù)進(jìn)步，為拓展數(shù)字金融服務(wù)廣度與深度提供了必要平臺。

表4：異質(zhì)性檢驗(yàn)

2.傳統(tǒng)金融發(fā)展。以金融機(jī)構(gòu)貸款余額占GDP的比重衡量傳統(tǒng)金融發(fā)展程度（聶秀華等，2021）[2]，將各城市分為傳統(tǒng)金融發(fā)展程度較高（中位數(shù)以上）和傳統(tǒng)金融發(fā)展程度較低（中位數(shù)以下）兩組，然后進(jìn)行分組回歸，結(jié)果見表4 列（3）、（4）?？梢钥闯觯趥鹘y(tǒng)金融發(fā)展程度較低組，數(shù)字金融顯著促進(jìn)FDI 增加，而較高組則不顯著?？赡苁且?yàn)椋瑪?shù)字金融是將金融科技與金融服務(wù)相結(jié)合，致力于緩解傳統(tǒng)金融的結(jié)構(gòu)性問題和供給不足問題，彌補(bǔ)傳統(tǒng)金融的不足（唐松等，2020）[5]。數(shù)字金融在深化傳統(tǒng)金融的同時，加入了金融普惠性和可得性元素，擴(kuò)展了金融服務(wù)和金融業(yè)務(wù)的覆蓋廣度、滲透深度與便利程度，因此，在傳統(tǒng)金融發(fā)展程度越低的地區(qū)，傳統(tǒng)金融可得性與服務(wù)質(zhì)量越差，數(shù)字金融發(fā)展產(chǎn)生的邊際效應(yīng)越大。

3.城鎮(zhèn)化。按城鎮(zhèn)化率中位數(shù)將各城市分為高城鎮(zhèn)化城市和低城鎮(zhèn)化城市，然后進(jìn)行分組回歸，結(jié)果見表4 列（5）、（6）?？梢钥闯?，高城鎮(zhèn)化城市數(shù)字金融發(fā)展作用不顯著，而低城鎮(zhèn)化城市顯著為正，這再次體現(xiàn)了數(shù)字金融發(fā)展的普惠性特點(diǎn)，數(shù)字金融在一定程度上彌補(bǔ)了傳統(tǒng)金融的“嫌貧愛富”，有利于緩解金融排斥，因此，城鎮(zhèn)化率較低的地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展對FDI 流入的促進(jìn)作用更大。針對數(shù)字金融發(fā)展的其他研究也得出了相似結(jié)論，如錢海章等（2020）[9]研究發(fā)現(xiàn)低城鎮(zhèn)化地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展對經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用大于高城鎮(zhèn)化地區(qū)。

五、影響機(jī)制檢驗(yàn)

本文理論機(jī)制分析得出數(shù)字金融可通過優(yōu)化營商環(huán)境、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)集聚和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)效應(yīng)來吸引FDI 流入，對此，本部分進(jìn)行逐一檢驗(yàn)。

（一）優(yōu)化營商環(huán)境

優(yōu)化營商環(huán)境已成為發(fā)展中國家在引資競爭過程中凸顯新優(yōu)勢的重要方式之一。張應(yīng)武和劉凌博（2020）[23]基于2009—2018年世界123 個經(jīng)濟(jì)體的面板數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)一國營商環(huán)境改善能夠顯著促進(jìn)該國FDI 凈流入。數(shù)字金融最直接的作用機(jī)制是優(yōu)化資源配置，降低投融資風(fēng)險，進(jìn)而優(yōu)化營商環(huán)境，增強(qiáng)外資企業(yè)的市場尋求動機(jī)。借鑒李蕊等（2021）[24]的做法，使用王小魯?shù)龋?019）[20]編制的中國各省份市場化總指數(shù)衡量各省市營商環(huán)境（mark）。表5 列（1）報告了數(shù)字金融對營商環(huán)境的影響，數(shù)字金融發(fā)展的回歸系數(shù)為-0.267，但不顯著，這與理論分析結(jié)果不符?？紤]到數(shù)字金融與營商環(huán)境之間可能存在非線性關(guān)系，即數(shù)字金融在不同區(qū)間內(nèi)對營商環(huán)境的影響可能有所不同①，因此，本文以數(shù)字金融為門檻變量，檢驗(yàn)數(shù)字金融在不同區(qū)間內(nèi)對營商環(huán)境的影響。

表5：營商環(huán)境機(jī)制檢驗(yàn)

在估計門檻效應(yīng)模型前，先確定數(shù)字金融發(fā)展的門檻值以及門檻個數(shù)，本文采用自舉法（Bootstrap）進(jìn)行1000次抽樣，估計出門檻值、F統(tǒng)計量以及對應(yīng)P 值，估計結(jié)果如表6 所示?？梢钥闯?，單一門檻在5%的統(tǒng)計水平上顯著，而雙門檻不顯著。因此，本文認(rèn)為數(shù)字金融發(fā)展對營商環(huán)境的影響存在單門檻效應(yīng)。表5 列（2）報告了數(shù)字金融發(fā)展在不同區(qū)間內(nèi)對營商環(huán)境的影響結(jié)果。具體來看，當(dāng)index≤0.3541時，數(shù)字金融對FDI 的影響系數(shù)為1.664，且在1%的統(tǒng)計水平上顯著；當(dāng)index>0.3541 時，數(shù)字金融對FDI 的影響系數(shù)為0.569，且在1%的統(tǒng)計水平上顯著。這說明數(shù)字金融發(fā)展確實(shí)能夠優(yōu)化營商環(huán)境，并且隨著數(shù)字金融發(fā)展水平提升，其對營商環(huán)境的邊際優(yōu)化作用遞減?？赡艿脑蛴校阂环矫妫瑪?shù)字金融發(fā)展初期通過互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)技術(shù)迅速提升資源配置效率，并且對市場信息進(jìn)行歸類、總結(jié)與公開，快速推進(jìn)了市場化進(jìn)程，而當(dāng)市場化水平提升到一定程度之后，開始進(jìn)入瓶頸期，推進(jìn)速度逐漸放緩；另一方面，當(dāng)前數(shù)字金融發(fā)展屬于早期階段，主要在數(shù)字金融覆蓋廣度方面成效顯著，而在數(shù)字金融使用深度、數(shù)字支持服務(wù)程度方面呈現(xiàn)出結(jié)構(gòu)性差距與波動式變化（錢海章等，2020）[9]，前期覆蓋廣度動力放緩后，使用深度和數(shù)字支持服務(wù)程度的推動作用尚未顯現(xiàn)。該實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果啟示我們，后續(xù)應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注數(shù)字金融使用深度、數(shù)字支持服務(wù)程度等方面的發(fā)展。

表6：門檻效應(yīng)檢驗(yàn)

表5 列（3）、（4）分別報告了營商環(huán)境和不同數(shù)字金融區(qū)間下營商環(huán)境對FDI 的影響作用，可以看出，營商環(huán)境的系數(shù)均顯著為正，并且隨著數(shù)字金融發(fā)展水平提升，優(yōu)化營商環(huán)境對FDI 流入的邊際效應(yīng)遞增，這說明更高水平的數(shù)字金融發(fā)展伴隨著更良好的市場環(huán)境，對FDI的吸引力更大。

（二）經(jīng)濟(jì)集聚效應(yīng)

經(jīng)濟(jì)集聚能夠共享勞動力市場，降低營運(yùn)成本和不確定性，進(jìn)而吸引FDI 流入。肖文和林高榜（2008）[25]以長三角地區(qū)為研究樣本，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集聚水平對FDI 流入具有顯著正向影響。王碩和殷鳳（2021）[26]發(fā)現(xiàn)，外資企業(yè)為追求知識溢出，會傾向于選擇集聚度高的地區(qū)。借鑒陶鋒等（2017）[27]的方法，分別采用單位面積非農(nóng)產(chǎn)出（lnecagg）、單位面積金融機(jī)構(gòu)貸款余額對數(shù)值（lnfiagg）衡量數(shù)字金融發(fā)展產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)集聚，表7 列（1）—（4）報告了經(jīng)濟(jì)集聚的機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果。列（1）、（2）中，數(shù)字金融發(fā)展的系數(shù)均顯著為正，說明數(shù)字金融發(fā)展顯著促進(jìn)城市經(jīng)濟(jì)集聚；列（3）、（4）中，單位面積非農(nóng)產(chǎn)出對數(shù)值系數(shù)為正但不顯著，但以其為中介變量的Sobel 檢驗(yàn)Z 統(tǒng)計量為2.315，大于5%顯著性水平的臨界值0.97，單位面積金融機(jī)構(gòu)貸款金額對數(shù)值系數(shù)顯著為正。這說明二者在數(shù)字金融發(fā)展吸引FDI 流入過程中均起到顯著中介作用，表明數(shù)字金融發(fā)展能夠通過促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)、資本和勞動集聚，進(jìn)而促進(jìn)FDI流入。

（三）創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)效應(yīng)

激發(fā)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活力有利于促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步與擴(kuò)大市場規(guī)模，從而增加外資企業(yè)的效率尋求動機(jī)和市場尋求動機(jī)。雷欣和陳繼勇（2012）[28]發(fā)現(xiàn)，技術(shù)進(jìn)步和研發(fā)投入均有利于促進(jìn)外資流入。Kuzmisin 和?i?ková（2013）[29]發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)業(yè)環(huán)境是提升國家競爭力、促進(jìn)外資流入的重要因素。本文借鑒毛文峰和陸軍（2020）[30]的研究，采用地級市層面人均創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)指數(shù)（pinno）和單位面積創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)指數(shù)（ainno）衡量城市創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活力，數(shù)據(jù)來源于北京大學(xué)企業(yè)大數(shù)據(jù)研究中心、龍信數(shù)據(jù)研究院和企研數(shù)據(jù)聯(lián)合編制的《中國區(qū)域創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)指數(shù)2020》。表7 列（5）—（8）報告了創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活力的機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果，列（5）、（6）中，數(shù)字金融系數(shù)均顯著為正，說明數(shù)字金融發(fā)展顯著提升城市創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活力；列（7）、（8）中，兩個城市創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活力指標(biāo)系數(shù)均顯著為正，說明其在數(shù)字金融發(fā)展吸引FDI 流入過程中均起到顯著中介作用，數(shù)字金融發(fā)展能夠通過激發(fā)城市創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活力，進(jìn)而吸引FDI增加。

表7：經(jīng)濟(jì)集聚與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)機(jī)制檢驗(yàn)

六、結(jié)論與政策啟示

（一）結(jié)論

本文基于2011—2019年273 個地級及以上城市面板數(shù)據(jù)，采用固定效應(yīng)模型、工具變量法等方法對數(shù)字金融與FDI 的關(guān)系進(jìn)行深入研究，主要發(fā)現(xiàn)：第一，數(shù)字金融能夠顯著促進(jìn)FDI 增加，經(jīng)過一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)之后，該結(jié)論仍然成立；第二，內(nèi)在機(jī)制方面，數(shù)字金融能夠通過優(yōu)化營商環(huán)境、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)集聚和激發(fā)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活力吸引FDI 流入，其中，數(shù)字金融對營商環(huán)境的優(yōu)化作用存在門檻效應(yīng)，具體表現(xiàn)為邊際優(yōu)化作用遞減；第三，異質(zhì)性方面，在網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施水平、傳統(tǒng)金融發(fā)展程度和城鎮(zhèn)化水平不同的地區(qū)，數(shù)字金融對FDI的影響效果存在異質(zhì)性。

（二）政策啟示

本文研究結(jié)果具有以下政策啟示：第一，構(gòu)建數(shù)字金融與FDI 聯(lián)動機(jī)制。制定多層次、多元化、便利化的投融資政策，激發(fā)外企投資活力和招商引資動力，以提升金融行業(yè)運(yùn)行效率，加大對FDI 的吸引力。第二，厘清政府與市場之間的關(guān)系，優(yōu)化城市營商環(huán)境。一方面，地方政府應(yīng)注重提升自身公共服務(wù)能力，減少在金融行業(yè)、市場運(yùn)行等方面的過多行政性干預(yù)，逐步完善市場價格秩序，通過市場競爭機(jī)制建立公平、公正、透明的投融資環(huán)境；另一方面，積極利用信息技術(shù)采集市場主體信息，做好風(fēng)險評估和控制，制定金融市場風(fēng)險補(bǔ)償和懲罰機(jī)制，完善商事糾紛解決制度，保障內(nèi)外資企業(yè)合法、合理的投融資活動，形成內(nèi)外資企業(yè)合作共贏的局面。第三，強(qiáng)化數(shù)字金融集聚效應(yīng)和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活力，形成數(shù)字金融與外資流入相互促進(jìn)的發(fā)展格局。一方面，積極引導(dǎo)數(shù)字創(chuàng)新型、高新技術(shù)型與生產(chǎn)服務(wù)型外資企業(yè)集聚發(fā)展，通過數(shù)字金融的存量增加與質(zhì)量優(yōu)化增強(qiáng)數(shù)字金融對經(jīng)濟(jì)集聚的支持，充分發(fā)揮經(jīng)濟(jì)集聚對外資的沉淀效應(yīng)；另一方面，依托數(shù)字金融引導(dǎo)市場各類主體支持和參與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項目開展，利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)搭建區(qū)域間創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)聯(lián)動網(wǎng)絡(luò)，提升區(qū)域創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)在吸引外資方面的作用。第四，充分考慮區(qū)域差異性，因地制宜，因城施策，合理調(diào)整與發(fā)展數(shù)字金融。一方面，縮小數(shù)字鴻溝，加大網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，不僅要鞏固數(shù)字金融覆蓋廣度，更要注重使用深度、數(shù)字化支持服務(wù)程度的發(fā)展，保持?jǐn)?shù)字金融各子維度均衡發(fā)展；另一方面，充分重視數(shù)字金融吸引外資的后發(fā)優(yōu)勢，在保障金融安全的前提下，適當(dāng)降低傳統(tǒng)金融發(fā)展程度和城鎮(zhèn)化水平較低地區(qū)的數(shù)字金融發(fā)展門檻，利用數(shù)字金融規(guī)模經(jīng)濟(jì)與長尾效應(yīng)，實(shí)現(xiàn)金融要素與外資引入?yún)^(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。

注：

①作者在檢驗(yàn)數(shù)字金融與FDI 之間關(guān)系時也考慮到是否存在非線性關(guān)系，但是通過門檻效應(yīng)模型未得到有價值結(jié)果，感興趣的讀者可以向作者索取檢驗(yàn)過程與結(jié)果。