數(shù)字金融發(fā)展對FDI流入的動態(tài)驅動效應研究

摘 要：本文基于2011—2023年中國29個省份的面板數(shù)據(jù)，實證檢驗了數(shù)字金融發(fā)展對外商直接投資（FDI）的動態(tài)驅動效應。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融發(fā)展對FDI流入具有顯著的正向驅動作用；從調節(jié)效應來看，政府支出在數(shù)字金融發(fā)展對FDI的驅動過程中發(fā)揮負向調節(jié)作用，而地區(qū)教育水平則產(chǎn)生正向調節(jié)作用；就異質性而言，數(shù)字金融發(fā)展對FDI流入的驅動作用在中國存在顯著區(qū)域差異，具體表現(xiàn)為中西部經(jīng)濟發(fā)展相對較弱的地區(qū)，數(shù)字金融發(fā)展對FDI流入的驅動效應更為顯著。

關鍵詞：數(shù)字金融；外商直接投資；政府支出；教育水平；區(qū)域異質性

中圖分類號：F832.1 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2025）03（b）--05

改革開放以來，我國依托成本優(yōu)勢與自然資源稟賦，吸引了大量外商在華直接投資（FDI），通過稅收優(yōu)惠等政策的支持，提高了全球化進程中對外資的利用能力，有效彌補了開放初期在資本、技術等領域的不足。這種引資模式在產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化升級、技術進步、擴大外貿(mào)規(guī)模等方面發(fā)揮了關鍵作用，為初期經(jīng)濟的飛速發(fā)展提供了重要支撐。

近年來，國際局勢動蕩，貿(mào)易保護主義盛行，逆全球化趨勢愈發(fā)明顯，新冠疫情以來世界經(jīng)濟遭遇寒冬，全球范圍內的引資競爭也日益激烈。同時，隨著我國前期勞動力、土地成本紅利的消失，區(qū)域發(fā)展不平衡問題開始顯現(xiàn)，亟須探索吸引外資的新動能，為我國經(jīng)濟高質量發(fā)展提供有力保障。

數(shù)字金融作為傳統(tǒng)金融與互聯(lián)網(wǎng)相結合的產(chǎn)物，充分發(fā)揮了互聯(lián)網(wǎng)快速、便捷的優(yōu)勢，打破了傳統(tǒng)金融業(yè)在時間和空間上的限制。其在傳統(tǒng)金融業(yè)務的基礎上進行創(chuàng)新升級，融入互聯(lián)網(wǎng)與新興信息技術手段，從供給和需求兩端入手，助力實體經(jīng)濟更加高效地運轉。其對地區(qū)投資環(huán)境及條件的改善，顯著提高了對外資的吸引力。

現(xiàn)有研究主要聚焦數(shù)字金融的經(jīng)濟效應及其對傳統(tǒng)金融的影響。收入和消費方面，Hu D等（2023）[1]認為，數(shù)字金融發(fā)展與居民收入差距間存在倒U型關系；Li J等（2020）[2]和王明洋（2021）[3]認為，數(shù)字金融發(fā)展會通過為家庭增加資金預算來降低居民家庭流動性限制，從而擴大消費支出；孫玉環(huán)等（2021）[4]研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融還能通過拓寬投資渠道、增加家庭可支配收入的途徑來促進居民消費。在經(jīng)濟增長方面，嚴芝清等（2024）[5]認為，數(shù)字金融通過推動產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化、綠色創(chuàng)新等途徑，促進了城市全要素生產(chǎn)率的提高；Yang Y等（2024）[6]研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融的發(fā)展還提高了區(qū)域經(jīng)濟韌性。共同富裕和貧困緩解方面，Xie S等（2023）[7]認為，數(shù)字金融可以通過提高信貸可得性與促進家庭創(chuàng)業(yè)來緩解貧困；段志民和袁芳杰（2024）[8]同樣認為，長尾效應是緩解農(nóng)村貧困的重要途徑，數(shù)字金融發(fā)展顯著促進農(nóng)村貧困家庭參與金融活動，通過降低信貸約束來緩解相對貧困。

同時，數(shù)字金融對地區(qū)創(chuàng)業(yè)（陳怡、陶曉瑩，2021）[9]、區(qū)域創(chuàng)新 （聶秀華等，2021）[10]、產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化 （杜金岷等，2020）[11]等區(qū)域層面的影響及數(shù)字金融對高質量發(fā)展（滕磊、馬德功，2020）[12]、國際貿(mào)易競爭力（肖彭、盤家偉，2023）[13]、包容性增長（李桂生等，2024）[14]等宏觀方面的影響也多有研究，而較少關注數(shù)字金融與FDI間的關系。本文將研究視角轉向外部投資，研究數(shù)字金融對外商投資的影響，有助于探究數(shù)字金融對外商投資的驅動效應，從而提高我國引資能力。

1 理論分析與研究假設

1.1 數(shù)字金融驅動FDI流入的直接效應

數(shù)字金融基于數(shù)字化和普惠性的內在特質，具有改善營商環(huán)境、降低交易成本、提高資本配置效率、促進產(chǎn)業(yè)聚集和結構優(yōu)化等先天優(yōu)勢。一方面，數(shù)字金融通過數(shù)字化技術，如互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)與人工智能技術的運用來緩解市場信息不對稱問題，通過公開化、透明化的模式來促進市場化水平的提升，改善當?shù)貭I商環(huán)境，從而提升吸引外資水平。另一方面，數(shù)字金融的發(fā)展降低了外商直接投資的成本，基于數(shù)字化手段，外資可以更迅捷、便利地了解意向投資項目的情況，降低信息獲取成本。同時，數(shù)字金融發(fā)展促成了產(chǎn)業(yè)集聚，產(chǎn)生范圍經(jīng)濟效應，降低業(yè)務開拓邊際成本，對外資流入產(chǎn)生更強的吸引力。基于此，本文提出以下假設：

H1：數(shù)字金融發(fā)展能夠顯著促進地區(qū)FDI流入。

1.2 數(shù)字金融驅動FDI流入的調節(jié)效應

市場經(jīng)濟背景下，政府對市場的適當干預有利于招商引資，從而有助于推動FDI流入，但過度干預反而會抑制數(shù)字金融發(fā)展對FDI流入的正向推動作用。教育水平代表當?shù)匚磥砣瞬潘?，更好的教育水平能夠通過培養(yǎng)數(shù)字化人才來推動當?shù)財?shù)字金融發(fā)展，從而在數(shù)字金融發(fā)展對FDI流入的影響中產(chǎn)生積極的推動作用?；诖耍疚奶岢鲆韵录僭O：

H2：政府支出在數(shù)字金融促進FDI流入中發(fā)揮負向調節(jié)作用，教育水平在數(shù)字金融促進FDI流入中發(fā)揮正向調節(jié)效應。

1.3 數(shù)字金融驅動FDI流入的異質性

我國在經(jīng)濟發(fā)展狀況、數(shù)字基礎設施建設、政策導向等方面均存在顯著的區(qū)域差異，導致三大地帶FDI流入的巨大差異。傳統(tǒng)金融背景下，受限于地理環(huán)境和信息壁壘，中西部地區(qū)缺乏穩(wěn)定的支撐點來吸引FDI流入，而數(shù)字金融的誕生、發(fā)展和廣泛運用打破了FDI流入的空間局部性，中西部地區(qū)能夠更好地發(fā)揮數(shù)字金融對FDI流入的賦能作用。基于此，本文提出以下假設：

H3：數(shù)字金融對FDI流入的影響具有區(qū)域異質性，經(jīng)濟發(fā)展較弱地區(qū)數(shù)字金融對FDI流入的促進作用更為顯著。

2 研究設計

2.1 實證模型構建

為探究數(shù)字金融發(fā)展對我國FDI流入的具體影響，基于前文假設，參照劉松濤等（2023）[15]和錢海章等（2020）[16]的方法，本文采用省份與年份雙向固定效應模型，具體模型設定如下：

lnFDI，it=α0+α1difi，it+∑λnXnit+μit+νit+εit（1）

lnFDI，it=β0+β1difi，it+β2gov，it+β3difi，it×gov，it+μit+νit+εit（2）

lnFDI，it=γ0+γ1difi，it+γ2edu，it+γ3difi，it×edu，it+μit+νit+εit（3）

式（1）中，lnFDI，it為被解釋變量，表示i省在第t年吸引外商投資水平；difi，it表示i省在第t年的數(shù)字金融發(fā)展水平；Xnit表示控制變量；νit表示省份固定效應；μit表示年份固定效應；εit表示隨機擾動項。

式（2）、式（3）中，為探究政府干預與教育水平對數(shù)字金融發(fā)展與FDI流入間影響的調節(jié)作用，在模型（1）的基礎上，本文引入了調節(jié)變量政府干預（gov）、教育水平（edu）及各自與數(shù)字金融發(fā)展（difi）的交互項。

2.2 變量說明與數(shù)據(jù)來源

2.2.1 指標數(shù)據(jù)選取

（1）被解釋變量與解釋變量。本文的核心解釋變量是數(shù)字金融發(fā)展水平（difi），采用北大數(shù)字普惠金融指數(shù)除以100來衡量（郭峰等，2020）[17]。指數(shù)由數(shù)字金融覆蓋廣度 （difi1）、數(shù)字金融使用深度 （difi2）、普惠金融數(shù)字化程度 （difi3）三個子維度構成。被解釋變量是吸引外商投資水平（lnFDI），采用各省外商直接投資額的自然對數(shù)值衡量。

（2）控制變量。為保證結果的準確性，本文參照部分學者的研究，選取以下控制變量：經(jīng)濟發(fā)展狀況（lnpgdp），通過人均GDP的自然對數(shù)值來衡量；產(chǎn)業(yè)結構升級（uis），通過二、三產(chǎn)業(yè)增加值的比值來衡量；城鎮(zhèn)化率（urb），通過城鎮(zhèn)人口和年末常住人口的比值來衡量；開放水平（lnopen），通過進出口總額的自然對數(shù)值來衡量；市場發(fā)展水平（dm），通過社會消費品零售總額和同年地區(qū)生產(chǎn)總值的比值來衡量。

（3）調節(jié)變量。本文采用政府干預（gov）和教育水平（edu）作為調節(jié)變量，探究數(shù)字金融發(fā)展影響FDI流入的調節(jié)效應，分別通過各省一般財政預算支出和同年地區(qū)生產(chǎn)總值的比值與各省平均每十萬人中接受教育人員數(shù)量除以1000來衡量。

2.2.2 數(shù)據(jù)來源

基于數(shù)據(jù)完整性與連續(xù)性原則，本文以2011—2023年剔除上述省份及地區(qū)的29個省份的面板數(shù)據(jù)為研究樣本，研究中相關變量均無缺失值。外商直接投資水平來自wind數(shù)據(jù)庫和各省歷年統(tǒng)計年鑒；數(shù)字金融發(fā)展水平來自北京大學數(shù)字金融研究中心發(fā)布的第五期北大數(shù)字普惠金融指數(shù)；其余相關變量來自國家統(tǒng)計局。

2.2.3 描述性統(tǒng)計

表1報告了相關變量的描述性統(tǒng)計結果。

從變量整體來看，各相關變量標準差較低，均小于2，說明數(shù)據(jù)離散程度較低；從被解釋變量來看，各省份外商直接投資水平，即外商直接投資額的自然對數(shù)值最小值為 5.771，最大值為15.09，標準差為1.764，說明中國外商直接投資水平在各省份整體水平上相對平穩(wěn)，但落后省份與發(fā)達省份間差異巨大。

3 實證結果分析

3.1 基準回歸結果

數(shù)字金融發(fā)展對FDI流入驅動作用的回歸結果如表2所示。其中，列（1）—（3）為對照組，僅加入了核心解釋變量；列（4）—（6）則在此基礎上加入了全部控制變量，同時通過逐步加入年份及省份單向、雙向固定效應，進一步分析數(shù)字金融發(fā)展對FDI流入影響的個體及時間效應。列（6）包含了所有控制變量，并控制了省份、年份雙向效應，結果顯示，數(shù)字金融發(fā)展的系數(shù)在回歸中均為正。除列（4）未固定省份、年份效應的回歸外，其余回歸結果中系數(shù)分別在5%和1%顯著水平上顯著，表明數(shù)字金融發(fā)展能顯著促進FDI的流入。因此，假設H1成立。

3.2 穩(wěn)健性檢驗

為排除其他潛在因素對結論的影響，本文通過以下三種方法進行穩(wěn)健性檢驗，以佐證結論：一是剔除樣本。由于我國各省份社會經(jīng)濟發(fā)展極度不平衡，尤其是直轄市的經(jīng)濟規(guī)模與其他省份比較，容易產(chǎn)生結構性差異，故剔除北京、上海、天津和重慶4個直轄市的樣本。二是進行縮尾處理。為減少樣本極值可能產(chǎn)生的影響，本文對被解釋變量在1%水平上做縮尾處理。三是替換被解釋變量。本文用FDI/10000替換lnFDI，作為衡量外商直接投資的變量。

本文分別進行上述三種舉措后再次回歸，結果如表3所示。由表3可知，數(shù)字金融發(fā)展的回歸系數(shù)均在1%置信水平上顯著為正，說明數(shù)字金融發(fā)展對FDI流入存在顯著驅動作用的結論具有穩(wěn)健性。

3.3 調節(jié)效應分析

本文引入了數(shù)字金融與政府支出、地區(qū)教育水平的交互項difi×gov、difi×edu，以檢驗兩者數(shù)字金融發(fā)展對FDI流入影響的調節(jié)作用。檢驗結果如表4所示。其中，列（1）探究了政府支出（gov）在數(shù)字金融對吸引外商投資影響的調節(jié)效應，列（3）探究了教育水平（edu）在數(shù)字金融對吸引外商投資影響的調節(jié)效應；列（2）、列（4）在上述基礎上分別加入了相關控制變量?；貧w結果顯示：交互項difi×gov對ln FDI的影響在1%統(tǒng)計水平上顯著為負，說明政府支出對數(shù)字金融促進中國FDI流入產(chǎn)生了負向調節(jié)作用；交互項difi×edu對ln FDI的影響在1%統(tǒng)計水平上顯著為正，表明教育水平對數(shù)字金融促進FDI流入起到了正向調節(jié)作用。值得注意的是，教育水平自身對FDI流入并無穩(wěn)定的顯著影響，原因可能是地區(qū)的教育水平并非驅動FDI流入的核心要素，但會通過影響當?shù)厝肆Y源水平來間接賦能數(shù)字金融發(fā)展，從而對FDI流入產(chǎn)生積極的促進作用。因此，假設H2成立。

3.4 區(qū)域異質性分析

中國FDI流入存在顯著的區(qū)域差異，《中國外商投資報告2024》顯示，2023年東、中、西部地區(qū)實際使用外資金額分別為1422.4、103.7和106.4，占比分別為87.1%、6.4%和6.5%。東部地區(qū)依賴優(yōu)質的產(chǎn)業(yè)結構、完善的基礎設施建設和發(fā)達的經(jīng)濟水平，一直是FDI主要流入地；而中西部地區(qū)受制于地理因素，經(jīng)濟發(fā)展緩慢，加之難以得到政策支持，一直缺乏FDI流入的支撐點。中國數(shù)字金融發(fā)展同樣存在區(qū)域異質性。劉璐等（2024）[18]發(fā)現(xiàn)，中國數(shù)字金融發(fā)展水平呈現(xiàn)自東至西遞減的現(xiàn)象，而在增速上呈現(xiàn)由東至西遞增的趨勢，中西部地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展增速顯著高于東部地區(qū)。

為進一步探究數(shù)字金融發(fā)展對FDI流入影響的區(qū)域異質性，本文將中國29個省份劃分為東部、中部、西部3組，通過雙向固定效應模型進行分組回歸。表5列（1）—（3）分別為東部、中部、西部地區(qū)的雙向固定效應回歸結果；列（4）—（6）在此基礎上加入了控制變量，表5報告了異質性分析結果，數(shù)字金融發(fā)展對FDI流入的驅動作用存在區(qū)域異質性。在加入控制變量后，西部地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展系數(shù)在1%統(tǒng)計水平上顯著為正，中部地區(qū)系數(shù)在5%統(tǒng)計水平上顯著為正，而東部地區(qū)僅在10%統(tǒng)計水平上顯著。這說明中西部地區(qū)，尤其是西部地區(qū)的數(shù)字金融發(fā)展更能顯著吸引外商投資準入；而東部地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展對FDI流入的驅動作用并不顯著，這說明中西部地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展對FDI流入的促進作用明顯大于東部地區(qū)。

數(shù)字金融的發(fā)展有望打破傳統(tǒng)金融背景下東部地區(qū)對外資的“壟斷”局面。一方面，數(shù)字金融基于數(shù)字化特點，打破了中西部地區(qū)吸引外資的最大痛點——地理環(huán)境限制。數(shù)字金融的發(fā)展解決了信息不對稱問題，外資企業(yè)無需實地考察即可獲取當?shù)厥袌鲂畔?，降低了交易成本，提高了投資效率，極大程度地解決了外資企業(yè)在中西部地區(qū)投資的后顧之憂。另一方面，數(shù)字金融的發(fā)展為中西部地區(qū)帶來了寶貴的經(jīng)驗。數(shù)字化技術的普及與運用顯著提高了政府效率，改善了中西部地區(qū)的營商環(huán)境，也為中西部地區(qū)提升對外開放水平提供了捷徑，從而間接提高了對外商投資的吸引力。此外，在西部大開發(fā)戰(zhàn)略影響下，中西部地區(qū)已建成中國的制造業(yè)轉接地，承接來自東部乃至全球的制造業(yè)及上下游產(chǎn)業(yè)，初步建成了較為完善的產(chǎn)業(yè)鏈條。中西部地區(qū)同時擁有著土地、能源和勞動力的比較優(yōu)勢，此時數(shù)字金融的發(fā)展為中西部地區(qū)吸引FDI流入提供了關鍵的金融支持。相較東部地區(qū)，中西部地區(qū)傳統(tǒng)金融發(fā)展較慢，數(shù)字金融的發(fā)展在很大程度上彌補了傳統(tǒng)金融的不足，有效緩解了外資企業(yè)面臨的金融摩擦和融資約束，進一步促進了金融創(chuàng)新，通過促進區(qū)域創(chuàng)新不斷提高對FDI流入的吸引力。因此，中西部地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展對FDI流入的驅動作用顯著優(yōu)于東部地區(qū)。

4 結論與建議

4.1 結論

本文基于2011—2023年29個省份的面板數(shù)據(jù)，采用雙向固定效應模型，實證分析了數(shù)字金融水平對FDI流入的促進作用及相關變量在其中的調節(jié)作用。結果表明：第一，數(shù)字金融發(fā)展對當?shù)谾DI流入有驅動作用，通過一系列穩(wěn)健性檢驗后，該結論仍然成立。第二，政府支出對數(shù)字金融發(fā)展驅動FDI流入存在負向調節(jié)作用，地區(qū)教育水平對數(shù)字金融發(fā)展驅動FDI流入存在正向調節(jié)作用。第三，中國FDI流入與數(shù)字金融發(fā)展水平存在區(qū)域異質性，東部地區(qū)FDI流入與數(shù)字金融發(fā)展水平顯著高于中西部地區(qū)；數(shù)字金融發(fā)展對FDI產(chǎn)生的驅動作用同樣存在區(qū)域異質性，其中西部、中部地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展對FDI流入具有更強的驅動作用，而東部地區(qū)的驅動作用最小。

4.2 政策建議

基于本文研究結果，為進一步提升中國數(shù)字金融發(fā)展水平，促進FDI流入，本文提出以下政策建議：第一，提升數(shù)字金融發(fā)展水平，構建FDI與數(shù)字金融聯(lián)動發(fā)展機制，以更好地發(fā)揮數(shù)字金融對FDI流入的驅動作用。第二，控制政府支出，提升地區(qū)教育水平。創(chuàng)建透明、公平的投資市場，避免因政府過度干預而損害健康營商環(huán)境；聚焦人才培養(yǎng)，放大教育水平在數(shù)字金融發(fā)展和FDI流入間的正向調節(jié)效應。第三， 關注地區(qū)差異，把控數(shù)字金融發(fā)展方向。數(shù)字金融的發(fā)展既是機遇又是挑戰(zhàn)，我國數(shù)字金融發(fā)展存在嚴重的區(qū)域不平衡問題，政府應著眼于數(shù)字金融的長遠發(fā)展，注重其在全國范圍內的協(xié)調發(fā)展。目前，中西部地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展水平較低，應強化政策扶持，加強數(shù)字化基礎設施建設，以提高當?shù)財?shù)字金融覆蓋廣度和使用深度為動能，提高FDI吸引力；東部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平較高，應以數(shù)字金融核心技術突破為要點，打破瓶頸，提升FDI流入上限。

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