數字金融對外商直接投資的影響

陳永勝 龔征旗 王艷蘋

（1.遼寧大學金融與貿易學院，遼寧 沈陽 110036；2.貴州財經大學經濟學院，貴州 貴陽 550025；3.貴州財經大學大數據應用與經濟學院，貴州 貴陽 550025）

一、引言與文獻綜述

新古典經濟學增長理論指出，資本和技術是影響經濟增長的重要因素。改革開放以來，中國通過“漸進式”改革從局部沿海沿邊開放到構建開放型經濟新體制，積極參與經濟全球化進程，依靠人口、土地、自然資源等要素紅利和稅收優惠政策吸引大量外商直接投資（以下簡稱FDI），很大程度上彌補了改革開放初期中國在資本、技術等關鍵生產要素方面的不足，為經濟高速發展做出了突出貢獻。然而，隨著新冠肺炎疫情全球暴發，后疫情時代貿易保護主義抬頭，“逆全球化”現象逐漸明顯，國際不確定性逐漸加劇，全球引資競爭愈發激烈；與此同時，隨著經濟發展，國內人口、土地和自然資源等要素成本上升，前期要素紅利逐漸消失，經濟結構、產業結構和區域不平衡等問題也愈發明顯。在國際形勢嚴峻、國內經濟增長方式亟待轉型的背景下，中國亟須探索吸引高質量外資的新動能，以此應對“逆全球化”的負面影響，為經濟高質量發展提供新保障。

近年來，在以區塊鏈、物聯網、人工智能等為代表的信息技術的有序推進下，數字金融迅速發展，不僅重塑了中國金融行業傳統運行邏輯，構建了新金融格局，而且對經濟的各方面產生了深刻影響。宏觀經濟方面，已有研究發現，數字金融對包容性經濟增長（張勛等，2019）[1]、區域創新（聶秀華等，2021）[2]、產業結構優化（杜金岷等，2020）[3]等具有積極影響。數字金融有利于改善資本供求不平衡，緩解融資約束，降低投融資風險，以此提升資源配置效率，減少交易成本，進而推動區域創新、產業升級與經濟增長。另一部分研究從微觀視角切入，發現數字金融有助于促進創新創業（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（張勛等，2020）[7]和減少收入差距（王修華和趙亞雄，2020）[8]，主要原因是數字金融能夠降低金融服務門檻，增加金融可得性，減小流動性約束和吸納長尾群體等。

數字金融是金融機構與互聯網技術高度耦合的產物，憑借大數據、云計算等現代信息技術引領著傳統金融服務與業務模式進行一系列變革（錢海章等，2020）[9]，為傳統金融行業轉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代金融體系注入了新動能。那么，一個值得深思的問題是，數字金融帶來的新動力能否能夠對FDI產生影響，如果能，其內在作用機制是什么？

針對以上問題，本文率先將數字金融和FDI 納入同一框架下，分別從優化營商環境、經濟集聚和創新創業角度分析數字金融對FDI 的內在影響機制，并運用計量模型進行機制檢驗。另外，考慮到在不同網絡基礎設施、傳統金融發展程度與城鎮化水平條件下，數字金融發展對FDI 的作用效果可能不同，本文也將進一步進行異質性檢驗，以此為未來數字金融發展和制定外資政策提供經驗支撐和政策借鑒。

二、理論機制分析

數字金融主要通過優化營商環境、促進經濟集聚和創新創業效應三種途徑促進FDI流入。

（一）優化營商環境

東道國的營商環境是降低外商投資風險、推進貿易投資便利、維護市場公平透明的制度基礎。Corcoran 和Gillanders（2015）[10]發現，營商環境優化能夠顯著增加東道國外資流入。數字金融通過優化營商環境從而促進FDI 增長的內在機制主要表現在以下兩個方面：一是市場化緩解信息不對稱。數字金融通過互聯網采集、收納市場主體的各類信息與數據，運用云計算、大數據與人工智能技術進行分析、歸類、總結與披露，有效評估了市場主體的需求與供給、信用與成本、收益與風險等，以公開化、透明化的金融模式促進市場化水平提升，有利于減少外資企業投融資的信息不對稱與不確定風險，從而緩解道德風險和逆向選擇問題（Pástor 和Veronesi，2009）[11]，提升企業投融資效率與收益率。二是市場一體化促進規模經濟。傳統金融環境下，各區域間長期處于“諸侯經濟”狀態，對于FDI 分別實施相互競爭的政策，導致市場分割、外資流入分布不均衡和區域保護主義，從而不利于FDI增長與經濟發展（曾鵬和秦艷輝，2017）[12]。而數字金融發展縮短了區域間的地理距離，加速了區域間資本、信息等要素的空間流動，突破了以往市場分割的局面，促進市場一體化發展并產生規模經濟，在擴大FDI 容納空間的同時，也提升了企業投融資的收益率，從而有利于FDI增長。張蕊和余進韜（2021）[13]從營商環境角度探討數字金融的經濟效應，發現優化營商環境是數字金融促進經濟增長的重要途徑。

（二）促進經濟集聚

經濟集聚會引起人才、資本、信息和技術等要素的重組與分配，產生貨幣與技術外部性，進而吸引外資流入。Krugman（1991）[14]建立了一個基于規模經濟的理論模型，研究發現產業集聚度越高，對FDI 的吸引力越大。數字金融發展通過促進經濟集聚而吸引FDI 流入的內在機制主要表現為以下兩點：一是資本要素集聚。與傳統金融模式相比，數字金融更易于發揮范圍經濟和尾部效應（錢海章等，2020）[9]。一方面，傳統金融業務辦理需要以物理機構網點為基礎，而數字金融憑借互聯網、大數據與人工智能技術，使得在沒有銀行網點、ATM 等硬件設施地區的客戶仍能通過電腦、手機等設備進行投融資行為和獲取金融服務（郭峰等，2020）[15]，降低開拓相關業務的邊際成本，產生范圍經濟效應，有利于吸引金融資本集聚。另一方面，數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之外的小額、零散但總量巨大的資本吸收進金融體系，發揮數字金融長尾優勢，進而促進區域資本集聚。根據陳建軍和胡晨光（2008）[16]提出的自我聚集概念，資本集聚具有市場擴大效應、價格指數效應和外部性，會對外資企業產生巨大吸引力，促進外資流入。二是勞動要素集聚。數字金融依托互聯網技術緩解金融排斥，降低信息不對稱風險，提升金融服務可得性，進而拓展了大量新就業空間（謝絢麗等，2018）[4]。一方面，數字金融在低成本和低風險的基礎上，降低企業融資約束，促進企業技術創新與規模擴張，產生外部規模經濟，為更多高技能勞動力創造就業崗位，進而形成人力資本集聚。另一方面，數字金融利用互聯網、大數據等數字技術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準，集聚大量更優質的勞動力。而大量的優質勞動力產生勞動力“蓄水池效應”，進而有助于吸引外資企業進行投資。夏廣瑞（2021）[17]基于中國285 個城市面板數據的研究發現，數字金融發展能夠顯著促進第二、三產業集聚。

（三）創新創業效應

創新創業活躍度提升，意味著區域生產效率提升、技術進步與市場規模擴張，外資企業為尋求更多的知識資產、獲得本地技術和市場，會增加對東道國的資本投入。陳繼勇等（2010）[18]發現，自主創新能力是影響FDI 流入的重要因素。數字金融通過激發創新創業活力從而促進FDI 流入的內在機制主要表現為以下兩點：一是技術創新。數字金融具有高效、便捷、低成本、低門檻等特征，能極大地優化信貸資源配置，增加對創新活動的金融供給，促進區域技術創新，從而增強外資企業的效率尋求動機，吸引FDI 流入。一方面，數字金融在人工智能、大數據、云計算等技術支持下，以低成本低風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融資約束，增強企業創新投入強度（唐松等，2020）[5]；另一方面，數字金融發展通過“競爭效應”“示范效應”和“學習效應”倒逼傳統金融機構轉型升級，降低了金融排斥，提升了創新融資效率，為企業技術創新提供資金保障。唐松等（2020）[5]和聶秀華等（2021）[2]分別從微觀企業角度和宏觀區域角度研究發現，數字金融發展有助于技術創新。二是創業活力。數字金融能夠彌補傳統金融不足，降低金融服務門檻，為大眾創業提供良好的金融環境，激發創業活力，推進商業模式改革與創新，進而吸引外資。數字金融不僅是對傳統金融的增量補充，更是對傳統金融深度、效率和服務質量的優化提升，有助于實現存量優化（唐松等，2020）[5]。一方面，數字金融發展擠壓了傳統金融機構的投融資業務，加劇了金融機構間的競爭，倒逼傳統金融機構轉型升級；另一方面，金融機構通過數字化與智能化技術為企業投融資提供了豐富的應用場景和便捷的操作方式，不僅降低了金融服務門檻，而且提升了金融機構運作效率，為大眾創業提供高效、便捷的資金支持。另外，數字金融將科學技術與管理、交付、運營等創新模式相結合，改變了傳統金融服務與業務處理模式，衍生出支付寶、微信支付、淘寶等一系列新業態、新科技、新模式，不僅推進了商業模式變革，而且釋放了大量創業機會，拓展了外資流入空間。謝絢麗等（2018）[4]發現，數字金融對創業具有顯著促進作用。陸鳳芝等（2022）[19]發現，數字金融能夠通過擴大信貸供給和提高金融效率促進創新創業質量提升。

三、研究設計

（一）模型設定

為了驗證數字金融發展對FDI 的影響，本文參考唐松等（2020）[5]和錢海章等（2020）[9]的方法，構建城市與年份雙向固定效應模型，具體模型設定如下：

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

（二）變量定義與數據來源

1.變量定義。本文核心解釋變量為數字金融發展（index），采用北京大學數字金融研究中心編制的2011—2019年中國各城市數字普惠金融指數除以100進行衡量（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果，本文參考已有研究，選取如下控制變量：經濟發展規模（lngdp），采用各城市實際GDP 的對數值衡量；產業結構（indup），采用各城市第三產業增加值與第二產業增加值之比衡量；城鎮化率（urb），采用各城市城鎮人口與總人口之比衡量；政府干預（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值衡量；科學技術（tec），采用各城市科學技術支出與城市GDP之比衡量。

2.數據來源。本文以2011—2019年273 個地級及以上城市面板數據為研究樣本，實證過程中使用的FDI、GDP、第二、三產業增加值等城市特征數據均來源于《中國城市統計年鑒》《中國區域經濟統計年鑒》以及各省市歷年統計年鑒，數字普惠金融指數數據來源于北京大學數字金融研究中心，市場化數據來源于王小魯等（2019）[20]編制的中國各省份市場化指數，互聯網寬帶接入用戶數據來源于中國互聯網絡信息中心（CNNIC），夜間燈光數據來源于美國國家海洋和大氣管理局（NOAA）。

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

四、實證結果及分析

（一）基準回歸結果

表1 報告了數字金融對FDI 的基準回歸結果，其中，列（1）僅加入了變量數字金融發展，列（2）、（3）在此基礎上分別納入城市、年份固定效應和控制變量組，列（4）則報告了控制所有變量與城市、年份固定效應的完整結果。可以看出，數字金融發展的系數均顯著為正，表明數字金融發展顯著促進FDI 增加。其原因可能在于，在數字金融的影響下，城市對外資的吸引力逐步加強，表現出顯著的市場和效率競爭優勢，有效緩解世界經濟不穩定、大國貿易摩擦、逆全球化等因素造成的外資引入壓力。對于其他控制變量，經濟發展規模、城鎮化率、政府干預、投資和科學技術均對FDI 起著正向促進作用，這說明東道國市場規模和人口規模提升了外資企業的市場尋求動機，通過釋放人口紅利，增強對外資的吸引力；政府行政干預有利于進行招商引資，增加了跨國公司的投資動力；投資有利于城市基礎設施、管理機制的完善，而科學技術進步有助于生產效率提升，增加外資企業的效率尋求動機，從而有利于FDI 增加。產業結構和勞動力價格均對FDI 產生不顯著的負向影響，可能是因為產業結構優化在技術創新、能源消耗和環境規制等方面對外資企業提出新要求，從而擠出了部分低效率和低端生產的外資企業；而勞動力價格提升增加了外資企業生產成本，進而對勞動密集型外資企業產生擠出壓力，對外資引進產生不利影響。

表1：基準回歸結果

（二）工具變量法

考慮到數字金融與FDI 的反向因果關系和遺漏變量可能對回歸結果造成的干擾，本文擬采用工具變量法進一步克服內生性影響，以檢驗基準模型估計結果。本文選取滯后一期的互聯網寬帶用戶接入數（iv1）和夜間燈光平均輻射像元值（iv2）作為數字金融發展的工具變量。其中，互聯網屬于數字金融發展的基礎設施，而互聯網寬帶用戶接入數反映了互聯網使用普及率，因此，數字金融發展與互聯網寬帶接入戶數存在緊密聯系（謝絢麗等，2018）[4]，滿足工具變量相關性假設；同時，當期的FDI 無法影響上一期的互聯網寬帶接入戶數，滿足工具變量外生性假設。數字金融依賴于金融科技，屬于普惠金融服務業，需要一定的經濟基礎和設施建設作為支撐，錢海章等（2020）[9]認為造成東中西部數字金融發展存在較大差距的原因可能就是區域互聯網技術和基礎設施建設水平存在差距，而夜間燈光亮度作為經濟發展和基礎設施建設的良好體現（崔日明等，2021）[21]，可能在一定程度上反映了數字金融發展水平，滿足工具變量相關性假設；同時，當期的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。

表2 報告了兩階段最小二乘回歸結果。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果，列（5）、（6）是使用兩個工具變量的估計結果。根據列（5）、（6），在第一階段回歸中，兩個工具變量系數均在1%的統計水平上顯著為正，說明滯后一期的互聯網寬帶接入戶數、夜間燈光亮度與數字金融發展存在顯著正相關關系，與理論預期一致，并且F統計量值為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，數字金融發展的系數在1%的統計水平上顯著為正，對FDI 的作用方向與基準回歸結果保持一致，并且Hansen J 檢驗統計值為0.532，對應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。根據列（1）—（4），分別采用一個工具變量的估計結果與基準回歸結果也基本一致。綜上所述，在盡可能消除數字金融發展與FDI 潛在的反向因果關系和遺漏變量帶來的內生性問題之后，數字金融發展依然顯著促進FDI 增加，說明基準回歸結果具有可靠性。

表2：兩階段最小二乘回歸結果

（三）穩健性檢驗

表3 主要通過以下4 種方法進行穩健性檢驗：一是變換核心變量，包括變換被解釋變量和核心解釋變量，以城市實際利用外資總額的絕對值（fdi）衡量FDI，以數字金融覆蓋廣度（breadth）衡量數字金融發展。二是修正離群值，分別對FDI 和數字金融發展按照上下1%進行縮尾處理。三是滯后一期解釋變量，將數字金融發展與所有控制變量均滯后一期后再對式（1）進行回歸，以此削弱FDI 與解釋變量潛在的反向因果關系對估計結果的干擾。四是剔除外部因素干擾。本文樣本期正處于全球經濟發展模式變革、中國經濟結構轉型的重要階段，政府在經濟增速放緩、不確定性因素增多和貿易摩擦壓力加大等多重沖擊下，實施了一系列政策。本文重點考慮自由貿易試驗區政策和“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，根據自貿試驗區政策和“一帶一路”倡議實施年份與區域分別構建政策虛擬變量did01 和did02，然后分別將其嵌入式（1）進行回歸。總體來說，數字金融發展的回歸系數均至少在10%的統計水平上顯著為正，說明數字金融發展有利于FDI流入的結論具有穩健性。

表3：穩健性檢驗

（四）異質性檢驗

上述實證檢驗顯示，總體樣本下數字金融發展顯著吸引FDI 流入，但在不同的外在條件約束下，數字金融的外資吸引效應可能存在差異。借鑒已有研究，信息網絡基礎設施是數字金融發展的前提，直接影響數字金融的接入成本和用戶規模；傳統金融與數字金融存在競爭與補充關系，理論上，傳統金融發展水平越低，越有利于數字金融發揮降低金融服務門檻、緩解金融抑制、金融摩擦等作用；城鎮化水平不同，數字金融長尾效應作用空間不同。因此，本文進一步從網絡基礎設施、傳統金融發展和城鎮化三個角度考察數字金融發展影響FDI的異質性。

1.網絡基礎設施。本文根據工信部和國家發改委公布的“寬帶中國”戰略試點城市名單將全樣本分為試點城市與非試點城市，并進行分組回歸，結果見表4列（1）、（2）。可以看出，對于試點城市，數字金融發展顯著促進FDI 增加，而非試點城市不顯著。這說明數字金融發展必須以網絡基礎設施為支撐，基礎設施建設不僅提升了寬帶用戶規模與普及率、網絡性能與服務質量，而且有助于信息技術進步，為拓展數字金融服務廣度與深度提供了必要平臺。

表4：異質性檢驗

2.傳統金融發展。以金融機構貸款余額占GDP的比重衡量傳統金融發展程度（聶秀華等，2021）[2]，將各城市分為傳統金融發展程度較高（中位數以上）和傳統金融發展程度較低（中位數以下）兩組，然后進行分組回歸，結果見表4 列（3）、（4）。可以看出，在傳統金融發展程度較低組，數字金融顯著促進FDI 增加，而較高組則不顯著。可能是因為，數字金融是將金融科技與金融服務相結合，致力于緩解傳統金融的結構性問題和供給不足問題，彌補傳統金融的不足（唐松等，2020）[5]。數字金融在深化傳統金融的同時，加入了金融普惠性和可得性元素，擴展了金融服務和金融業務的覆蓋廣度、滲透深度與便利程度，因此，在傳統金融發展程度越低的地區，傳統金融可得性與服務質量越差，數字金融發展產生的邊際效應越大。

3.城鎮化。按城鎮化率中位數將各城市分為高城鎮化城市和低城鎮化城市，然后進行分組回歸，結果見表4 列（5）、（6）。可以看出，高城鎮化城市數字金融發展作用不顯著，而低城鎮化城市顯著為正，這再次體現了數字金融發展的普惠性特點，數字金融在一定程度上彌補了傳統金融的“嫌貧愛富”，有利于緩解金融排斥，因此，城鎮化率較低的地區數字金融發展對FDI 流入的促進作用更大。針對數字金融發展的其他研究也得出了相似結論，如錢海章等（2020）[9]研究發現低城鎮化地區數字金融發展對經濟的促進作用大于高城鎮化地區。

五、影響機制檢驗

本文理論機制分析得出數字金融可通過優化營商環境、促進經濟集聚和創新創業效應來吸引FDI 流入，對此，本部分進行逐一檢驗。

（一）優化營商環境

優化營商環境已成為發展中國家在引資競爭過程中凸顯新優勢的重要方式之一。張應武和劉凌博（2020）[23]基于2009—2018年世界123 個經濟體的面板數據，研究發現一國營商環境改善能夠顯著促進該國FDI 凈流入。數字金融最直接的作用機制是優化資源配置，降低投融資風險，進而優化營商環境，增強外資企業的市場尋求動機。借鑒李蕊等（2021）[24]的做法，使用王小魯等（2019）[20]編制的中國各省份市場化總指數衡量各省市營商環境（mark）。表5 列（1）報告了數字金融對營商環境的影響，數字金融發展的回歸系數為-0.267，但不顯著，這與理論分析結果不符。考慮到數字金融與營商環境之間可能存在非線性關系，即數字金融在不同區間內對營商環境的影響可能有所不同①，因此，本文以數字金融為門檻變量，檢驗數字金融在不同區間內對營商環境的影響。

表5：營商環境機制檢驗

在估計門檻效應模型前，先確定數字金融發展的門檻值以及門檻個數，本文采用自舉法（Bootstrap）進行1000次抽樣，估計出門檻值、F統計量以及對應P 值，估計結果如表6 所示。可以看出，單一門檻在5%的統計水平上顯著，而雙門檻不顯著。因此，本文認為數字金融發展對營商環境的影響存在單門檻效應。表5 列（2）報告了數字金融發展在不同區間內對營商環境的影響結果。具體來看，當index≤0.3541時，數字金融對FDI 的影響系數為1.664，且在1%的統計水平上顯著；當index>0.3541 時，數字金融對FDI 的影響系數為0.569，且在1%的統計水平上顯著。這說明數字金融發展確實能夠優化營商環境，并且隨著數字金融發展水平提升，其對營商環境的邊際優化作用遞減。可能的原因有：一方面，數字金融發展初期通過互聯網、大數據技術迅速提升資源配置效率，并且對市場信息進行歸類、總結與公開，快速推進了市場化進程，而當市場化水平提升到一定程度之后，開始進入瓶頸期，推進速度逐漸放緩；另一方面，當前數字金融發展屬于早期階段，主要在數字金融覆蓋廣度方面成效顯著，而在數字金融使用深度、數字支持服務程度方面呈現出結構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，使用深度和數字支持服務程度的推動作用尚未顯現。該實證檢驗結果啟示我們，后續應重點關注數字金融使用深度、數字支持服務程度等方面的發展。

表6：門檻效應檢驗

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

（二）經濟集聚效應

經濟集聚能夠共享勞動力市場，降低營運成本和不確定性，進而吸引FDI 流入。肖文和林高榜（2008）[25]以長三角地區為研究樣本，發現產業集聚水平對FDI 流入具有顯著正向影響。王碩和殷鳳（2021）[26]發現，外資企業為追求知識溢出，會傾向于選擇集聚度高的地區。借鑒陶鋒等（2017）[27]的方法，分別采用單位面積非農產出（lnecagg）、單位面積金融機構貸款余額對數值（lnfiagg）衡量數字金融發展產生的經濟集聚，表7 列（1）—（4）報告了經濟集聚的機制檢驗結果。列（1）、（2）中，數字金融發展的系數均顯著為正，說明數字金融發展顯著促進城市經濟集聚；列（3）、（4）中，單位面積非農產出對數值系數為正但不顯著，但以其為中介變量的Sobel 檢驗Z 統計量為2.315，大于5%顯著性水平的臨界值0.97，單位面積金融機構貸款金額對數值系數顯著為正。這說明二者在數字金融發展吸引FDI 流入過程中均起到顯著中介作用，表明數字金融發展能夠通過促進區域經濟、資本和勞動集聚，進而促進FDI流入。

（三）創新創業效應

激發創新創業活力有利于促進技術進步與擴大市場規模，從而增加外資企業的效率尋求動機和市場尋求動機。雷欣和陳繼勇（2012）[28]發現，技術進步和研發投入均有利于促進外資流入。Kuzmisin 和?i?ková（2013）[29]發現，創業環境是提升國家競爭力、促進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新創業指數（pinno）和單位面積創新創業指數（ainno）衡量城市創新創業活力，數據來源于北京大學企業大數據研究中心、龍信數據研究院和企研數據聯合編制的《中國區域創新創業指數2020》。表7 列（5）—（8）報告了創新創業活力的機制檢驗結果，列（5）、（6）中，數字金融系數均顯著為正，說明數字金融發展顯著提升城市創新創業活力；列（7）、（8）中，兩個城市創新創業活力指標系數均顯著為正，說明其在數字金融發展吸引FDI 流入過程中均起到顯著中介作用，數字金融發展能夠通過激發城市創新創業活力，進而吸引FDI增加。

表7：經濟集聚與創新創業機制檢驗

六、結論與政策啟示

（一）結論

本文基于2011—2019年273 個地級及以上城市面板數據，采用固定效應模型、工具變量法等方法對數字金融與FDI 的關系進行深入研究，主要發現：第一，數字金融能夠顯著促進FDI 增加，經過一系列穩健性檢驗之后，該結論仍然成立；第二，內在機制方面，數字金融能夠通過優化營商環境、促進經濟集聚和激發創新創業活力吸引FDI 流入，其中，數字金融對營商環境的優化作用存在門檻效應，具體表現為邊際優化作用遞減；第三，異質性方面，在網絡基礎設施水平、傳統金融發展程度和城鎮化水平不同的地區，數字金融對FDI的影響效果存在異質性。

（二）政策啟示

本文研究結果具有以下政策啟示：第一，構建數字金融與FDI 聯動機制。制定多層次、多元化、便利化的投融資政策，激發外企投資活力和招商引資動力，以提升金融行業運行效率，加大對FDI 的吸引力。第二，厘清政府與市場之間的關系，優化城市營商環境。一方面，地方政府應注重提升自身公共服務能力，減少在金融行業、市場運行等方面的過多行政性干預，逐步完善市場價格秩序，通過市場競爭機制建立公平、公正、透明的投融資環境；另一方面，積極利用信息技術采集市場主體信息，做好風險評估和控制，制定金融市場風險補償和懲罰機制，完善商事糾紛解決制度，保障內外資企業合法、合理的投融資活動，形成內外資企業合作共贏的局面。第三，強化數字金融集聚效應和創新創業活力，形成數字金融與外資流入相互促進的發展格局。一方面，積極引導數字創新型、高新技術型與生產服務型外資企業集聚發展，通過數字金融的存量增加與質量優化增強數字金融對經濟集聚的支持，充分發揮經濟集聚對外資的沉淀效應；另一方面，依托數字金融引導市場各類主體支持和參與創新創業項目開展，利用互聯網技術搭建區域間創新創業聯動網絡，提升區域創新創業在吸引外資方面的作用。第四，充分考慮區域差異性，因地制宜，因城施策，合理調整與發展數字金融。一方面，縮小數字鴻溝，加大網絡基礎設施建設，不僅要鞏固數字金融覆蓋廣度，更要注重使用深度、數字化支持服務程度的發展，保持數字金融各子維度均衡發展；另一方面，充分重視數字金融吸引外資的后發優勢，在保障金融安全的前提下，適當降低傳統金融發展程度和城鎮化水平較低地區的數字金融發展門檻，利用數字金融規模經濟與長尾效應，實現金融要素與外資引入區域協調發展。

注：

①作者在檢驗數字金融與FDI 之間關系時也考慮到是否存在非線性關系，但是通過門檻效應模型未得到有價值結果，感興趣的讀者可以向作者索取檢驗過程與結果。