数字经济、产业结构与双向FDI协调发展——基于长三角地区的实证研究
时间：2023-02-27 12:15:05 来源：柠檬阅读网 本文已影响 人 
张纪凤，王宏瑞
(江苏海洋大学 商学院，江苏 连云港 222005)
开放经济条件下，无论是外商直接投资(Inward FDI，IFDI)还是对外直接投资(Outward FDI，OFDI)都是一国参与国际分工合作的重要方式，也是一国宏观经济平稳运行和持续发展的重要组成部分。我国的对外开放长期以吸引外资为主，进入21世纪OFDI进入快速增长期。2015年中国OFDI流量超过IFDI流量，成为净对外投资国。2020年中国OFDI流量1 537.1亿美元，首次位居全球第一。然而，当前国际形势错综复杂，新冠疫情的影响使得全球产业链体系呈现出内向化、区域化和多元化的特征，我国正加快构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局。以国内大循环为主体并不是要收缩或是“闭关锁国”，而是以高水平开放统筹国内国际两个市场两种资源，实现产业内外联动和经济双向循环。IFDI与OFDI的协调发展是中国构建全方位开放格局“二次转型”过程中的重要基础，是中国调整经济内外部失衡、更好适应经济新常态的重要手段(黄新飞和李嘉杰，2021)[1]。
我国双向FDI规模在国家层面已经初步协调，然而在地区层面，协调水平存在显著差异，这与各地区的产业结构、开放程度、资本要素等直接相关，也与该地区的数字经济发展水平密切相关。数字经济是指以使用数字化的知识和信息作为关键生产要素、以现代信息网作为重要载体、以信息通信技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动。数字经济通过提升全要素生产率、优化产业结构、推动企业技术创新、降低交易成本等路径影响整体经济运行。已有研究表明，数字经济的兴起创造了大量的新业态和新型商业模式，不仅成为服务贸易发展的重要“助推器”(陶爱萍和张珍，2022)[2]，而且对国际投资的动机和区位选择产生深刻影响(曹书维等，2022)[3]，引发跨国产业链的数字化、服务化、去中介化以及定制化的新趋势(詹晓宁和欧阳永福，2018)[4]。
党的十九届五中全会提出实行高水平对外开放，实现高质量引进来和高水平走出去共同发展，开拓合作共赢新局面。然而现有研究主要集中在IFDI、OFDI间单向作用，以及引入IFDI与OFDI交互项探究二者互动效应上，通过构建指标体系测算双向FDI耦合协调度的文献较少，对其影响因素的研究更有待深入。考虑到数字经济在双向FDI协调中的重要作用，探析其对双向FDI协调发展的影响机制及相关效应尤为必要。因此，本文的研究主要从以下两方面展开：一是以外向型经济领先的长三角地区为例，测算数字经济综合发展指数及双向FDI耦合协调度；
二是分别建立模型，探讨数字经济对我国双向FDI协调的直接效应、产业传导效应、非线性特征及空间溢出效应。
数字经济的跨时空信息传播、数据创造与共享、显著降低交易成本等先天优势和本质特征(赵涛等，2020)[5]为双向FDI协调发展提供基础支撑。除自身特征外，数字经济通过促进产业结构升级、优化三次产业在国民经济中的占比和协调程度，从而对双向FDI协调发展产生间接影响。由于互联网存在网络溢出边际效应递增的“梅特卡夫法则”，其对双向FDI协调的影响可能存在非线性特征和空间溢出效应。因此，本文主要从直接效应、传导效应、非线性特征和空间溢出效应四个方面验证数字经济对双向FDI协调的影响，并提出研究假设。
(一)数字经济对双向FDI协调的直接效应
数字经济是一国吸收IFDI的区位优势之一。东道国较高的数字经济发展水平不仅能促进当地经济发展，同时还能通过提高本国的国际竞争力吸引他国投资(Desbordes and Wei，2017)[6]，促进本国在全球价值链上的地位提升，并逐步成为影响跨国企业投资选址的重要因素。数字经济还通过推动数字金融、刺激居民创业等渠道影响IFDI(鲁玉秀和方行明，2022)[7]。数字经济对OFDI同样具有推动作用。数字经济促进地区经济高质量发展(赵涛等，2020)[5]、提高地区全要素生产率(郭家堂和骆品亮，2016、)[8]、优化产业结构(刘翠花，2022)[9]、推动地区创新能力(韩先锋等，2019)[10]，从而培育本土企业所有权优势，提高地区OFDI水平。互联网传输的低成本性和信息管理软件的可靠性降低了跨国企业双向FDI成本(Baldwin and Venables，2013)[11]，形成低于预期的成本优势，促使企业更好地开展跨国经营活动。基于此，本文提出如下假设：
假设H1：数字经济对双向FDI协调有显著的正向促进作用
(二)数字经济对双向FDI协调的产业传导效应
数字经济通过促进传统产业数字化转型升级(Laudie and Pesch，2019)[12]、催生新兴数字产业的发展(李治国等，2021)[13]、促进传统产业与新兴产业的多元融合(左鹏飞等，2020)[14]等方式提升第三产业占比、推动产业结构升级、优化产业间的协调程度。产业结构升级同样对双向FDI协调产生显著影响。产业结构升级意味着资源配置重新布局，流入我国的外资逐渐由传统的劳动密集型产业向技术密集型领域转型(许静和周敏，2021)[15]；
同时对外直接投资中的非理性投资成分不断被识别压缩，对外直接投资更多地流向高新技术产业、现代服务业等(卢进勇等，2019)[16]，双向FDI协调水平更高，合作更为融合。基于此，本文提出以下假设：
假设H2：数字经济存在对双向FDI协调的产业传导效应
(三)数字经济对双向FDI协调影响的非线性特征
“梅特卡夫法则”是指网络价值以用户数量平方的速度增长，网络价值等于网络节点数的平方。其本质为网络的外部性效果，网络的使用者越多，对原来的使用者而言其效用越大。随着数字经济的广泛应用,一方面通过降低交易成本提高投资效率，另一方面通过消费扩张效应促进投资规模(李浩和黄繁华，2021)[17]。数字经济时代，各部门间经济活动的相互融合，各跨国企业之间双向FDI的边际成本持续降低，参与者从中获取的收益呈几何式增长，并且这一效果会随着数字经济发展水平的提高和产业结构的升级而越来越明显。基于此，本文提出以下假设：
假设H3：数字经济对双向FDI协调的影响具有“边际效应递增”的非线性特征
(四)数字经济对双向FDI协调影响的空间溢出效应
数字经济的重要特征就是通过高效的信息传递压缩时空距离，增强了区域间经济活动关联的深度和广度(赵涛等，2020)[5]。近年来，越来越多的学者开始关注数字经济的空间溢出效应。数字经济在促进区域经济高质量发展(陈昭等，2022)[18]、加强实体经济发展(王儒奇和陶士贵，2022)[19]、推动制造业升级(黄赜琳等，2022)[20]、提高全要素生产率增长(胡歆韵等，2022)[21]等方面均存在空间溢出效应。双向FDI同样存在空间溢出效应，IFDI 通过技术溢出和优化资源配置等方式对东道国存在显著的正向溢出效应(Liu Z，2007)[22]。OFDI通过输出传统产业资本和优化国内资源配置对母国同样存在逆向溢出效应(Pottelsberghe and Lichtenberg，2001)[23]；
双向FDI协调发展通过提高绿色经济效率(宋晓玲和李金叶，2021)[24]产生经济效应。基于此，本文提出以下假设：
假设H4：数字经济可通过空间溢出效应促进邻近城市的双向FDI协调
本文的研究思路
(一)双向FDI耦合协调度评价模型
物理学中常采用耦合度表示两个或两个以上的系统彼此作用程度的大小，双向FDI的耦合度表示为：
(1)
式中，i和t分别表示城市和年份，Cit(IO)表示双向FDI耦合度，其值越大表示IFDI和OFDI的耦合度越高，相互作用、相互影响越强烈。α和β为IFDI和OFDI的待定权重，鉴于目前国家强调“引进来”和“走出去”并重，故本文将α和β的系数设定为α=β=0.5。为调节系数，参考黄凌云等(2018)[25]的设定标准，令γ=2。
由于耦合度仅能反映子系统之间的相互作用程度，忽略了子系统的发展水平，因此可能会出现IFDI和OFDI发展水平较低但耦合度较高的情况，故本文引入协调发展指标：
Dit(IO)=(C·T)1/2
(2)
式中，Dit(IO)为双向FDI耦合协调度，C为(1)式中的耦合度，T为投资综合指标：T=(IFDI+OFDI)/2。结合(1)、(2)两式可得双向FDI耦合协调度公式为：
(3)
Dit(IO)为双向FDI耦合协调度，其取值范围为[0，1]，参考邹志明(2021)[26]的划分标准，耦合协调度小于0.4为低协调水平，0.4-0.6之间为中等协调水平，0.6以上为良好及以上协调水平。
(二)双向FDI评价指标体系构建
为更准确地反映双向FDI水平，基于数据合理性、代表性和可获得性的原则，本文参考许静和周敏(2021)[15]的相关研究，从规模和效应两个维度构建双向FDI评价指标体系(见表1)，并对各指标进行极差标准化处理，运用熵值法计算各指标权重，进而得到IFDI和OFDI指数，再利用上述公式计算双向FDI耦合协调度。指标体系中，由于长三角部分城市OFDI数据缺失，故借鉴黄凌云等(2018)[25]对OFDI估算方法，以各省OFDI总额与各城市出口额占全省出口总额的比例相乘，近似地表示部分城市OFDI流量，并采用年平均汇率换算为人民币，同时以2011年为基期利用固定资产投资价格指数进行平减。
表1 双向FDI评价指标体系
(三)双向FDI耦合协调度计算结果分析
表2列出了根据式(3)计算的长三角41个城市2011—2020年双向FDI耦合协调度。从计算结果可以看出：第一，双向FDI耦合协调度呈上升趋势。2011年以来长三角各城市双向FDI耦合协调度整体呈上升趋势，并于2016年达到最大值，2017年开始受全球经济形势低迷的影响，耦合协调度稍有下降，但仍高于2011年。第二，双向FDI耦合协调度整体偏低。根据划分标准，以协调水平最高的2016年为例，长三角41个城市中仅有21个城市达到中等协调水平，其他城市均为低协调水平，甚至个别城市为失调状态。第三，双向FDI耦合协调度个体差异较大。在41个城市中，耦合协调度最大值为上海(2016)0.679，最小值为淮南(2011)0.25。协调水平较高的上海、苏州等地早已进入中等协调水平，而阜阳、淮南、安庆、宿州等地始终处于低协调水平，且增长速度缓慢。
(一)模型构建
考虑到双向FDI耦合协调度的取值范围为0-1，被解释变量存在被切割的特点，故本文构建Tobit面板回归模型以验证数字经济对双向FDI协调的直接效应：
Dit(IO)=α0+α1Digeit+α2Zit+εit
(4)
式中，Dit(IO)为双向FDI协调，Digeit为数字经济，Zit为控制变量集，εit表示随机干扰误差项，i和t分别表示城市和年份。
除式(4)所体现的直接效应外，为进一步研究数字经济对双向FDI协调可能存在的产业传导效应，结合上文理论分析，本文以产业结构为中介变量进行中介效应检验。具体步骤如下：在式(4)系数α1显著的基础上，分别构建数字经济对产业结构的回归，以及数字经济、产业结构对双向FDI协调的回归，通过回归系数的显著性变化判断中介效应是否存在，具体模型如下：
Struit=β0+β1Digeit+β2Zit+εit
(5)
Dit(IO)=γ0+γ1Digeit+γ2Struit+γ3Zit+εit
(6)
考虑到“梅特卡夫法则”互联网价值与用户数呈平方正比关系，数字经济对双向FDI协调的影响可能存在“边际效应递增”的非线性特征，因此构建以下面板门槛模型：
Dit(IO)=φ1+φ1Digeit×I(Adjit≤θ+φ2Digeit×I(Adjit≥θ)+φ3Zit+μi+εit
(7)
式中，Adjit为数字经济和产业结构等门槛变量，I(·)为取值1或0的指示函数，满足括号内条件则为1，反之则为0。
最后，本文构建空间计量模型来检验数字经济和双向FDI协调可能存在的空间溢出效应。由于空间杜宾模型(SDM)能同时考虑被解释变量和解释变量的空间相关性，因此将其作为本文的基本形式，具体模型如下：
Dit(IO)=φ1+φ1Digeit+ρ1WDit(IO)+ρ2WDigeit+φ3Zit+μi+υ1+εit
(8)
式中，ρ1为双向FDI协调的空间滞后项回归系数，ρ2为数字经济的空间滞后项系数，分别度量周边城市双向FDI协调和数字经济对被解释变量的影响程度和作用方向。W表示空间权重矩阵，本文将经济距离矩阵的回归结果作为主要分析依据，经济距离矩阵的计算公式为：
(二)数据说明
被解释变量：双向FDI协调(DIO)，以上文测算的长三角41个城市双向FDI耦合协调度来衡量。
核心解释变量：数字经济(Dige)，用数字经济综合发展指数来衡量。参考赵涛(2020)[5]的做法，以互联网普及率、互联网相关从业人数、互联网相关产出、移动互联网用户数、数字金融普惠发展五个维度构建数字经济综合发展评价指标体系(见表3)，并对各指标进行极差标准化处理，通过熵值法计算各指标权重进而得到各城市数字经济综合发展指数。
表3 数字经济发展水平评价指标体系
中介变量：产业结构(Stru)，用第三产业产值与第二产业产值之比来衡量，并使用极差标准化法对其进行处理，使其取值范围为0-1。
控制变量：(1)经济发展水平(PGDP)，用各城市人均GDP衡量，为剔除通货膨胀因素的影响，本文以2011年为基期，利用GDP平减指数进行平减；
(2)经济开放水平(Open)，用各城市贸易依存度即各城市进出口总额占GDP的比重来衡量；
(3)人力资本(Human)，参考宋晓玲和李金叶(2021)[24]的做法，用各城市高等学校数来衡量；
(4)资本存量(K)，用各城市固定资产投资占GDP比重来衡量；
(5)技术创新(Tec)，用各城市发明专利、实用新型专利、外观设计专利等三项专利授权数来衡量；
(6)政府支持(Gov)，用财政支出占GDP的比重来衡量；
(7)金融发展(Fina)，用各城市年末贷款余额占GDP的比重来衡量。
中国数字普惠金融指数来源于《北京大学数字普惠金融指数 (2011-2020 年)》。其他各变量数据来源于《中国城市统计年鉴》《上海统计年鉴》《江苏统计年鉴》《浙江统计年鉴》《安徽统计年鉴》以及地级市国民经济和社会发展统计公报。变量含义及描述性统计如表4所示。
表4 变量含义及描述性统计
(一)直接效应分析
采用随机面板Tobit模型进行回归，结果显示似然比检验(LR chi2)通过1%显著性水平测试，即应拒绝“不存在个体效应”的零假设，说明随机效应面板Tobit模型好于混合模型。
回归结果如表5所示，在列(1)和列(2)中，核心解释变量数字经济(Dige)的系数在1%的水平上显著为正，表明数字经济可以促进双向FDI协调发展，假设H1得到了支持。在加入控制变量后，经济发展水平(PGDP)在10%的水平上显著为正，这表明城市经济发展水平越高，其双向FDI协调度越高。经济开放水平(Open)在1%的水平上显著为正，这表明经济开放水平对双向FDI协调发展有显著的促进作用，城市的双向投资协调水平与对外贸易水平息息相关。政府支持(Gov)在1%的水平上显著为正，这表明政府支持力度可以显著促进长三角各城市双向FDI协调发展，政府大量的财政支出提高了城市基础设施建设、营造了良好的投资环境、有效促进了双向FDI协调发展。金融发展(Fina)在1%的水平上显著为正，这表明城市金融发展水平越高、金融产品越多、融资成本越低，从而有效推进双向FDI协调发展。
(二)产业传导效应分析
为了验证数字经济对双向FDI协调的产业传导效应，本文选用中介效应模型进行实证检验。第一步，数字经济对双向FDI协调回归；
第二步，数字经济对产业结构回归；
第三步，数字经济、产业结构对双向FDI协调回归，逐步回归结果如表5所示。在列(2)已经证实了数字经济对双向FDI协调有显著促进作用的基础上，列(3)证明了数字经济对产业结构有显著促进作用，最后再将产业结构这一中介变量放在数字经济对双向FDI协调影响的回归方程中，通过观察中介变量系数的显著性及数字经济系数值的变化进行判断，列(4)在加入中介变量后，中介变量产业结构的系数显著为正，核心解释变量数字经济对双向FDI协调影响的系数相比列(2)有所下降，这表明产业结构存在部分中介效应，即数字经济对双向FDI协调影响的部分作用是通过产业传导效应实现的。假设H2得到了支持。
(三)非线性特征分析
前文对数字经济促进双向FDI协调的影响存在“边际效应递增”的非线性特征进行了理论阐述。为验证假设H3，本文选用面板门槛模型进行实证检验。在进行面板回归之前，首先进行面板门槛存在性检验，对上文所有变量经过自助法反复抽样500次后，结果显示数字经济(Dige)、产业结构(Stru)、经济发展水平(PGDP)、政府支持(Gov)、金融发展(Fina)均通过了单一门槛检验，门槛检验及回归结果如表6、表7所示。结果显示：在门槛变量跨越门槛值后，数字经济对双向FDI协调的影响系数均变大，且在1%的水平上通过了显著性检验，这表明数字经济对双向FDI协调的影响，随着数字经济进一步发展、产业结构优化、经济水平提升、政府支持力度增加、金融水平提高而逐渐增强，即表现为“边际效应递增”的非线性特征。假设3得到验证。
表6 门槛检验结果
表7 门槛回归结果
(四)空间溢出效应分析
在进行空间计量之前，首先要对研究对象是否存在空间效应进行检验。本文通过构造全局莫兰指数(Moran′s I)来判断。双向FDI协调与数字经济基于经济距离矩阵的Moran′s I如表8所示，可以看出二者均在1%的显著性水平上存在空间正相关性。在通过LM检验、Hausman检验后，本文选用固定效应的空间杜宾模型(SDM)进行研究，具体回归结果如表9所示。从空间杜宾模型(SDM)的估计结果可以看出：被解释变量双向FDI协调的空间滞后项系数在1%的水平上显著为正，这表明邻近城市双向FDI协调对本市双向FDI协调存在正向空间溢出效应，即双向FDI协调可以提高其邻近城市的双向FDI协调水平。核心解释变量数字经济的空间滞后项系数在5%的水平上显著为正，这表明邻近城市数字经济对本市双向FDI协调存在正向溢出效应，即数字经济可以促进其邻近城市的双向FDI协调。假设H4得到验证。为检验回归结果的稳健性，本文采用了地理距离矩阵、反距离矩阵替代经济距离矩阵进行估计，并列出固定效应的空间滞后模型(SLM)作为比较。结果显示，主要解释变量的系数方向和显著性没有发生改变，只是系数大小有所变化。
表8 双向FDI协调与数字经济的Moran′s I指数
表9 空间面板模型回归结果
(五)稳健性检验
鉴于不同空间权重矩阵可能会影响计量结果的稳健性，如表9所示，在三种不同的权重矩阵下，空间面板模型的回归结果，除系数存在小幅变化外，其结果基本一致，表明空间溢出效应分析有较好的稳健性。除此之外，本文还通过替换被解释变量的方法，采用标准化处理后的双向FDI流量数据计算耦合协调度替换上文的被解释变量，分别对直接效应分析、传导效应分析、非线性特征分析进行稳健性检验，检验结果如表10、表11所示。通过对比表10和表5发现各变量除系数小幅变化外，其他结果均保持一致，表明直接效应分析和传导效应分析具有较好的稳健性。通过对比表11和表6、表7发现各门槛变量的门槛值完全相同，仅当门槛变量跨越门槛值前后，数字经济对双向FDI协调的影响系数较上文稍有变化，但跨越门槛值后影响系数仍显著增大，表明仍存在“边际效应递增”的非线性特征，即非线性特征分析具有较好的稳健性。
表10 直接效应与传导效应回归的稳健性检验
表11 门槛回归的稳健性检验
(一)结论
双向FDI协调是连接国内国际双循环、实现高水平开放和高质量发展的重要着力点。数字经济作为一种新兴的经济业态和经济学概念受到越来越多的关注，其发展对双向FDI协调产生不可忽视的影响。本文利用2011—2020年长三角41个城市的面板数据，构建计量模型，实证检验数字经济对双向FDI协调的影响机制及相关效应。研究结果表明：第一、数字经济对双向FDI协调有显著正向促进作用，并且经济发展水平、经济开放水平、政府支持、金融发展均能有效提升双向FDI协调水平；
第二，数字经济对双向FDI协调的部分影响是通过产业结构升级实现的，即存在数字经济促进双向FDI协调的产业传导效应；
第三，数字经济对双向FDI协调的影响存在“边际效应递增”的非线性特征，并且产业结构、经济发展水平、政府支持、金融发展均能强化该特征；
第四，数字经济和双向FDI协调均存在显著的空间正向溢出效应，即数字经济和双向FDI协调均可通过空间外溢效应促进邻近地区的双向FDI协调发展。
(二)政策建议
基于上述结论，本文提出以下政策建议：
第一，以数字经济发展提高双向FDI协调水平。发展数字经济是把握新一轮科技革命的战略选择，是新发展格局下推动双向FDI协调发展、建设现代化经济体系的重要环节。各城市应抓住数字经济发展带来的新机遇，大力推进与数字经济相配套的基础设施建设，规范数字经济发展，推广数字经济的普及和应用，完善数字经济治理体系，使其在推动各资源要素快捷流动、实现跨界融合、延伸产业链条、畅通国内外经济循环等方面发挥作用，切实提高双向FDI协调水平。
第二，以优化产业结构强化双向FDI协调机制。充分利用数字经济对双向FDI协调的产业传导效应，加快数字产业化、产业数字化进程，促进产业结构升级，从而更充分地发挥数字经济对双向FDI协调的推动作用。一方面，持续推动产业数字化转型升级，建立三次产业融通发展的新模式；
另一方面，数字产业化要顺应产业发展趋势，为产业数字化提供技术支持，不断提升产业数字化水平，加快产业结构转型升级，强化数字经济对双向FDI协调的产业传导效应。
第三，以分层发展模式注入双向FDI协调动力。数字经济对双向FDI协调的影响存在“边际效应递增”的非线性特征，与此同时，产业结构、经济发展水平、政府支持、金融发展等要素在强化这一特征的同时均能有效推动双向FDI协调发展。因此，基于不同发展水平下的城市实行差异化战略，通过分层发展模式，逐级发展，不同层级间有效配合、广泛联动，为双向FDI协调注入新动力。
第四，以区域统筹理念释放双向FDI协调活力。现阶段制约双向FDI协调发展迈向更高水平、更高层次的一个重要因素就是横向区域统筹能力不足，要审视造成地区差距的各类因素，通过促进地区间要素流动，充分释放邻近地区增长极点的外部拉力。鉴于数字经济和双向FDI协调均存在溢出效应：一方面要优化统筹区域间的数字经济发展水平，加强各地区间新型基础设施的协调力度，充分释放其对双向FDI协调发展的空间贡献能力；
另一方面，发挥双向FDI自身的拉力作用，以高水平协调地区带动周边城市协调发展，释放双向FDI协调活力。
