數(shù)字普惠金融與FDI流入

本文格式為Word版，下載可任意編輯——數(shù)字普惠金融與FDI流入

曹可爾

文章基于互聯(lián)網(wǎng)金融視角，利用2022—2022年地級市城市統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)，建立面板回歸模型，實證分析數(shù)字普惠金融如何影響地級市外資流入。研究得出，數(shù)字普惠金融顯著擴大了地級市外資利用規(guī)模，在考慮內(nèi)生性后仍成立。將數(shù)字普惠金融進行維度分解后發(fā)現(xiàn)，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說明，數(shù)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(lián)網(wǎng)用戶接入數(shù)越多，數(shù)字普惠金融對外資利用規(guī)模的影響越大。

數(shù)字普惠金融；

外資流入；

金融發(fā)展水平

F831.5；

F832.48

一、引言

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

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

二、文獻綜述與理論分析

（一）文獻綜述

周娟娟（2022）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，而超過其次個閾值時，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(yīng)，研究發(fā)現(xiàn)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。SoumaréTchana（2022）通過面板數(shù)據(jù)研究FDI與金融市場發(fā)展之間的關(guān)系。其中，證券市場的發(fā)展促進了FDI的流入。

基于研究現(xiàn)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2022—2022年地級市城市GDP、FDI等數(shù)據(jù)，所得出的結(jié)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(shù)字普惠金融如何影響地級市外資流入，豐富了相關(guān)研究文獻；

三是機制分析方面，本文構(gòu)建了數(shù)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(yīng)

數(shù)據(jù)科技與金融服務(wù)的結(jié)合，使其獲得金融服務(wù)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(shù)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(lián)網(wǎng)發(fā)展的調(diào)理效應(yīng)

數(shù)字普惠金融主要是依據(jù)大數(shù)據(jù)開展業(yè)務(wù)，因此其發(fā)揮作用離不開互聯(lián)網(wǎng)。在互聯(lián)網(wǎng)用戶較多的地區(qū)，數(shù)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(lián)網(wǎng)用戶越多，數(shù)字普惠金融對FDI的作用就越強。

對此，我們提出兩個假設(shè)：

H1：數(shù)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(lián)網(wǎng)用戶越多，數(shù)字普惠金融對FDI的作用就越強。

三、變量選取、數(shù)據(jù)說明與模型構(gòu)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(shù)的方法進行研究，變量符號為lnfdi。數(shù)據(jù)來源于2022—2022年城市統(tǒng)計年鑒。

2.核心解釋變量（數(shù)字普惠金融指數(shù)index）

數(shù)字普惠金融指數(shù)越高，數(shù)字普惠金融發(fā)展水平越高。數(shù)據(jù)來源為北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)。

3.操縱變量

本文選用經(jīng)濟發(fā)展水平、就業(yè)人數(shù)、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操縱變量。數(shù)據(jù)來源于2022—2022年地級市城市統(tǒng)計年鑒。各操縱變量定義如下：

經(jīng)濟發(fā)展水平（lngdp）：經(jīng)濟發(fā)展水平以當?shù)谿DP來衡量，是影響外資流入的重要因素。本文取對數(shù)進入模型。

就業(yè)人數(shù)（lnl）：根據(jù)勞動力稟賦理論，充沛的勞動力會吸引外資流入。本文取對數(shù)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(zhì)會吸引外資流入。本文取對數(shù)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(shù)進入模型。

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

財政支出占比（share）：可以使經(jīng)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(gòu)建

其中c代表城市，t代表年份，α代表常數(shù)項，β代表數(shù)字普惠金融對FDI流入的影響程度，index代表數(shù)字普惠金融指數(shù)，X’ct代表操縱變量。

四、實證檢驗

（一）基準回歸

如表1所示，第一列僅參與了數(shù)字普惠金融指數(shù)，并操縱了省份和年份固定效應(yīng)。我們發(fā)現(xiàn)回歸后的數(shù)字普惠金融指數(shù)p值0.01，因而數(shù)字普惠金融顯著提高了FDI流入的水平；

其次列參與了“經(jīng)濟發(fā)展水平〞這一操縱變量，p值0.01；

第三列參與“就業(yè)人數(shù)〞這一變量，p值0.05，參與“工資水平〞這一操縱變量，p值0.01，結(jié)果均顯著；

第四列參與“二氧化硫排放量〞這一操縱變量，結(jié)果不顯著；

參與“固定資本投資〞這個操縱變量，結(jié)果顯著；

第五列繼續(xù)參與“財政支出占比〞這一操縱變量，結(jié)果不顯著。

（二）分維度回歸

數(shù)字普惠金融是覆蓋廣度（coverage）、使用深度（depth）以及數(shù)字化程度（digitallevel）的加總。為厘清分維度的數(shù)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，覆蓋廣度主要表達為覆蓋人群和地域范圍。使用深度反映了現(xiàn)實使用程度和服務(wù)能力。數(shù)字化程度以服務(wù)可得性和使用成本為衡量標準。具體回歸結(jié)果如表2所示。

從回歸結(jié)果來看，數(shù)字普惠金融覆蓋廣度p值0.01，數(shù)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(shù)字普惠金融的廣泛應(yīng)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(xiàn)數(shù)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(shè)H1得到驗證。如表3第3列所示，我們發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融與互聯(lián)網(wǎng)用戶接入數(shù)的交乘項顯著為正，這說明，隨著互聯(lián)網(wǎng)用戶的增加，數(shù)字普惠金融對外資流入的促進作用加強，假設(shè)H2得以驗證。

六、內(nèi)生性與異質(zhì)性分析

考慮到遺漏變量以及外資對數(shù)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(shù)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(jié)果如表4所示。

從回歸結(jié)果來看，第（2）（3）列數(shù)字普惠金融指數(shù)p值都小于0.01，因而數(shù)字普惠金融對于沿海內(nèi)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(shù)字普惠金融對