数字经济对中国吸引外商直接投资影响——基于省级面板数据实证研究

王 傲， 葛秋颖

(安徽财经大学 国际经济贸易学院，安徽 蚌埠 233030)

一、引 言

经过四十多年的发展，中国经济取得了历史性成就，外商直接投资(FDI)在这其中发挥了重要作用。面对严峻的国际引资形势以及国内要素、环保等成本上升的趋势，中国引资增速放缓。中央政府于2018年7月中央经济工作会议上，适时提出“稳外资、稳中有进、结构优化”的工作方针，指出新形势下，在总体平稳的基础上，高质量引进外资。因此，新形势下，我国急需开辟新的外资引力场。

发展数字经济已成为全球共识，因其高增长、高渗透、可持续的特性成为各国乃至世界经济复苏及增长的重要推动力量。数字经济不仅对世界经济增长具有推动作用，而且对跨国公司投资的影响也在加深。数字经济是指以数据作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、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。随着数字经济快速发展，诸如土地、劳动力、资金等传统FDI动因的地位被逐步弱化，而数据、数字技术、数字基础设施成为跨国公司选址决策的重要区位因素。2017年3月，我国首次将数字经济写入政府工作报告， 2019～2021年又连续三年将数字经济写入政府工作报告，并在《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中提出“加快数字化发展，建设数字中国，打造数字经济新优势”。我国在数字经济领域的快速发展以及新一轮布局，为吸引外资，尤其是高技术服务业、高技术制造业领域的高质量外资进入中国提供了新一轮发展机遇。

自泰普斯科特(Tapscott)提出数字经济概念以来，各国政府以及国内外学者们均对这一新型经济形态给予了极大地关注。2008年金融危机后，世界各国加速制定并出台了本国的数字经济发展战略，各国数字经济的快速发展为各国乃至世界经济复苏、增长注入了新动力。学术界关于数字经济的相关研究也从探究其本质内涵[1-2]、规模测度[3-4]过渡到数字经济效应的研究。关于数字经济效应的研究，不论是探究数字经济发展对经济高质量发展[5]、创新质量提升[6]、要素配置改善[7]、产业结构升级[8-9]、出口增加和效率提高[10-11]等方面的影响，还是探究其对企业价值提升[12]方面的影响，国内外学者们均肯定了其积极作用。

关于FDI区位选择的因素，国内外学者们进行了大量探讨。Dunning于1981年发表的国际生产折衷理论，论证了东道国的区位优势，比如地理位置、引资政策、自然资源、市场容量、市场潜力、劳动力、基础设施等优势，将会提高外资进入意愿[13]。随着全球经济发展和国际投资环境变化，国内外学者们分别从环境规制[14-15]、人力资本[16-17]、知识产权保护[18-19]、企业规模[20]、产业集聚[21]、双边投资协定[22]、金融发展[23-24]、经济一体化[25-26]等方面研究其他可能影响FDI流入东道国的因素，但鲜有研究数字经济影响FDI流动的文献。Choi基于双边外国直接投资数据，研究发现东道国的互联网主机或用户数量增加10%，外国直接投资流入增加了2%以上[27]。詹晓宁和欧阳永福基于金融危机爆发近10年以来，全球FDI增长乏力以及数字跨国企业兴起的典型化事实，发现一国或地区的数字经济发展水平对国际投资流动方向发挥着日益重要作用[28]。部分学者们基于中国历年来对外直接投资数据，实证探讨了东道国数字经济发展水平是否影响中国对外直接投资，均发现东道国数字经济发展水平与中国对外直接投资水平呈正相关[29-31]。因此，本文在上述研究的基础上，探讨我国数字经济发展是否影响我国吸引外资？如果有影响，其影响机制如何？并且在此基础上探讨是否存在空间溢出效应？现阶段，对此的研究仍然缺乏。因此，本文基于2008-2020年省级平衡面板数据，将数字经济发展水平纳入影响FDI流入的研究框架，对二者关系进行实证检验。

本文可能的边际贡献在于：第一，立足中国视角，探究我国数字经济发展与FDI流入之间的关系，研究结论将对我国外资稳量、增量、增质具有重要现实指导意义；第二，探究数字经济对FDI流入影响可能存在的作用机制，弥补数字经济对FDI影响机制方面的不足；第三，探究数字经济发展对FDI影响可能存在的空间溢出效应。

二、理论分析和研究假说

通过对相关文献的梳理，数字经济可能通过降低交易成本和完善知识产权保护两个途径影响外资企业投资选址决策。

1.交易成本效应

交易成本由科斯(Coase)[32]首次提出，是一种为促成交易而发生形成的成本。信息不对称及信息不完全等因素是交易成本发生的重要原因，交易成本主要包括信息搜索成本、监督成本及执行成本等成本。数字经济的发展通过提高市场透明度、降低交易不确定性以及缓解信息不对称等方式降低了企业主体的交易成本[33]。具体而言，首先，数字经济的“地基”便是互联网，互联网拥有全球各地的海量信息。企业相比以前可以更高效地获取市场信息且拥有更充分的信息，从而降低了企业交易成本中的信息搜索成本，且在一定程度上降低了经营风险。其次，借助发达的现代信息网络，交易双方信息了解更为充分，缓解了由信息不对称所带来的投机主义和逆向选择问题，提高了市场透明度，降低了交易不确定性，从而降低了交易成本中的监督、议价等成本。再次，企业可以通过网络平台以及利用大数据等技术，对企业上下游关系进行数字化管理，从而找到相对质优价廉的供应商并能够与其上下游建立稳定合作关系，从而降低了违约的可能性以及交易成本中的采购、契约、协商成本。最后，企业利用大数据、信息技术及网络平台可以直接与上、下游企业或最终消费者接触，绕过传统中间商，缩短了供应链、价值链，更加贴近市场，从而降低了交易成本。

跨国公司倾向于进入交易成本较低的地区[34]。跨国公司在全球进行投资、生产、经营，其目标之一便是追求利润最大化。若某地区交易成本过高，在其他条件相同情况下，跨国公司所能获得的利润将会减少，将会使得跨国公司进入该地区进行投资的意愿降低。经典区位理论表明某地区交易成本越低，越能提高跨国公司在此地投资的意愿。基于上述分析，提出假说1：

H1：数字经济发展通过降低交易成本，提高跨国公司进入意愿。

2.知识产权保护效应

数字经济发展“倒逼”知识产权相关法律制度健全和执行保护力度提高[35]。数字经济是一种以数据、数字技术为核心驱动力的经济形态，其亦被称为知识经济、智能经济。数字经济时代背景下，数据资产、先进技术及专利等无形资产成为企业创造价值的重要来源，并且数字经济发展为企业带来了更广大的市场需求，以及数字经济本身所具有的自我膨胀性、边际效益递增性、外部经济性等特征，能够为企业实现更多利润，从而提高了企业创新的价值。但是由于存在数据确权不清晰，数字产品易复制、传播快等特点而导致侵权范围广，创新主体界定难等问题，导致侵权现象难以裁定，企业创新成果存在被更大侵占的可能，这对企业造成了更大损失。为了维护企业利益，企业有更强的动力运用知识产权相关法律去解决侵权行为，进而对更完善的知识产权保护制度以及执行力度提出更高适配性要求。在此背景下，政府应建立健全数据要素市场规则、完善知识产权法律体系和加大知识产权保护执行力度，以适应数字经济发展需要。

知识产权保护制度的完善能够提高跨国公司进入意愿[36]。垄断优势理论指出，技术、专利等知识产权优势是企业进行对外直接投资的决定性因素。对于偏好较强知识产权保护程度的这类跨国公司来说，要想保持其技术方面的优势，更加看重该地区知识产权法治体系建设完善程度以及执行保护力度。因此，本地区建立健全其知识产权保护制度及加大执行保护力度，有利于提高跨国公司尤其是科技类跨国公司进入意愿。基于上述分析，提出假说2：

H2：数字经济发展“倒逼”知识产权保护制度完善及执行保护力度提高，提高跨国公司进入意愿。

3.金融发展的调节效应

数字经济是依托于数字技术的经济发展模式，持续性创新是数字经济发展的核心动力[37]。各地区在全球价值链及吸引外资的竞争力中的地位愈发取决于新兴数字技术的实力。但数字经济的创新活动具有高风险、周期长等特征，并且企业面临融资难和融资贵等问题。因此能否获得稳定、充足的金融资源将直接影响数字技术的突破及扩散。

数字经济发展与FDI流入之间的关系是金融发展水平的函数，即数字经济与FDI的关系受到金融发展水平的影响。具体而言，金融是企业技术创新环境的一个核心组成部分，数字技术的创新活动与金融的有效供给紧密相关。金融发展水平高的地区，一方面，金融供给能够有效地识别投资机会和投资风险并精准地匹配到数字技术的创新活动中，降低了企业融资成本，扩大了金融服务范围，能够为数字技术的创新活动提供更多资金需求，有利于企业承担更多的沉没成本，企业更有能力进行数字技术创新。数字技术创新的活跃，促进了数字经济不断发展。另一方面，数字普惠金融的发展，能够为企业提供更为丰富的融资渠道(比如智能投顾)以及对传统金融机构业务提质增效，这有助于改善传统金融机构中普遍存在的结构性错配问题，进而缓解创新主体融资约束，提高创新主体的活跃度。因此，在完善的金融环境加持下，将加大数字经济对FDI，尤其是知识技术驱动型FDI的吸引力。相反，金融发展水平低的地区，由于金融扭曲的存在，普通企业无法为数字技术创新活动融到更多资金，企业将承担更多的沉没成本以及技术创新失败的风险，导致企业可能放弃技术创新，降低社会技术创新活跃度，不利于数字经济的发展，从而对FDI的流入产生制约。基于上述分析，提出假说3：

H3：金融发展水平高的地区，数字经济发展对FDI的影响更强。

4.空间效应

数字经济的空间效应已有相关学者展开研究[38-39]，但鲜有文献基于空间视角展开数字经济这一区位因素对FDI的影响研究，本文对数字经济区位的空间溢出效应进行分析。

数字经济因其渗透性、跨时空等特征，使之能够打破时空距离限制，实现跨地区协作，从而产生空间溢出影响，即产生周边地区数字经济发展对本地区FDI流入的影响。

跨国公司在进行对外投资选址决策时，通常会受到邻近地区数字经济发展水平的影响，并且这种影响理论上存在正负两方面影响。一方面，当周边地区数字经济快速发展且跨国企业的对外投资动机与高数字经济发展水平相契合时，周边地区的数字经济高发展水平将对此类FDI产生较大吸引力。周边地区高数字经济水平及其推动的其他诸如营商环境改善、创新能力提升等效应相较于本地区而言拥有比较优势。对于潜在的本地区来说，当周边地区数字经济发展程度高时，跨国企业可能调整其投资决策而转向周边地区，而且可能会导致本地区原有在位企业决定在下一轮投资时进入周边地区，由此引致因数字经济区位空间变化而导致的地区间对FDI的“竞争效应”，从而形成对本地区外资进入的负向空间溢出。另一方面，周边地区数字经济发展也可能会对本地区外资进入产生正向空间溢出。由于产业间上下游关联以及偏好高数字经济发展水平的此类FDI的集聚效应，与周边地区企业相关联的新的配套企业可能会落户本地区，以及原有的其他在位企业可能会与偏好高数字经济发展水平的此类FDI产生新的产业协作，从而原有在位企业会继续增加本地区投资，进而强化本地区的区位优势。基于上述分析，提出假说4：

H4：由于周边地区数字经济发展对本地区的外资进入产生正负相反效应，因此其净效应取决于二者的比较。

三、变量选取与数据说明

1.变量选取

(1)被解释变量(ln FDI) 文献梳理发现，学术界使用诸如外资企业登记户数、实际利用外资额流量及存量、合同外资额、注册资本等指标作为FDI的代理变量。本文借鉴黄肖琦和柴敏[40]的研究，利用各省外商投资企业年底注册登记户数来衡量各省FDI发展水平，并取对数，数值越大，表明外资进入越多，引资能力越强。同时，使用各省外商投资企业年底注册登记户数占全国的比重进行稳健性检验。

(2)核心解释变量(DEI) 国内外学者关于数字经济发展水平指标的测度不一。借鉴夏杰长等[41]研究，选用互联网宽带接入用户、移动电话交换机容量、互联网宽带接入端口、长途光缆线路长度、移动电话用户数、信息传输计算机服务和软件业主营业务收入、电信业务总量、从业人数和快递量九个指标。采用改进的熵值法测度各省的数字经济发展水平。

(3)中介变量 关于省级层面交易成本的测度，大多数学者选用市场化程度(market)作为交易成本的代理变量。参考樊纲等[42]的研究，民营经济及其他非国有经济的发展能够在相当程度上反映市场化改革进程，由于各省区市企业营业收入数据从2017年开始公布，考虑指标数据的可得性及有效性，选用非国有经济在工业企业主营业务收入中所占比重来衡量各地区市场化程度。借鉴王小鲁等[43]的研究，以国内三种专利申请量除以各地区实际国内生产总值(RGDP)衡量知识产权保护(ipp)水平。

(4)调节变量(fin) 关于金融发展(fin)这一指标的衡量，大多数学者们从金融规模以及金融规模和金融效率二者相结合这两个角度去衡量。本文借鉴张成思和朱越腾[44]的研究思路，从金融规模角度去衡量各地区金融发展情况，即选用各地区金融机构各项存贷款余额之和占RGDP比重。

(5)控制变量 参考现有影响FDI流动的研究文献，考虑指标有效性及数据可得性，控制变量选取如下：市场规模(gdp)以各地区实际RGDP取对数衡量，即以2008年为基期，采用各地区GDP增长指数(上年=100)，得到实际RGDP；工资水平(wage)使用各地区在岗职工平均工资除以各地区劳动生产率(当地工业增加值除以全部从业人数)来衡量；人力资本(hc)选用各地区就业人员中受教育程度在大学专科及以上占比这一指标衡量；交通基础设施(infra)以各地区铁路营业里程与高速公路线路里程之和除以各省区域面积来衡量。

2.数据来源

本文以金融危机爆发这一年，即2008年为研究起始点，鉴于香港和澳门特别行政区、台湾省、新疆和西藏自治区部分变量数据缺失较多，因此选取2008-2020年除上述5个行政区之外的其他29个省级的平衡面板数据。所有变量的原始数据来源于EPS全球统计数据库、历年《中国统计年鉴》、各省级历年《统计年鉴》、中经网数据库等。

四、模型构建

1.基准模型

利用Stata15.0软件进行面板数据的全样本回归。为了验证各变量的平稳性、异方差、自相关、截面相关等问题，本文对各变量均进行了IPS检验，各变量均在至少5%的显著性水平上通过了单位根检验。同时，所有变量的方差膨胀因子(VIF)均小于6，结果表明不存在多重共线性问题。考虑异方差、自相关、截面相关等问题，参考Hoechle[45]， Du et al.[46]研究，运用Driscoll-Kraay标准误，经过改进的豪斯曼(Hausman)检验和联合显著性检验，确定双向固定效应模型。基准模型构建如下：

(1)

其中：j代表29个省区市；t代表不同的年份；DEIjt代表各地数字经济发展水平；Xjt代表一系列控制变量；α0为常数项；αi为各变量系数；Dj、Dt分别表示省份、时间固定效应；Xjt表示随机误差。模型重点关注系数α1。

2.中介效应模型

以交易成本的代理变量-市场化程度和知识产权保护水平作为中介变量，旨在探讨数字经济影响FDI进入可能存在的作用机制，构建中介效应模型如下：

(2)

(3)

其中：Mjt表示中介变量，其余各变量含义同上。本模型重点关注的系数是β1、γ1、γ6。

3.调节效应模型

使用金融发展水平作为调节变量，探讨金融市场发展在数字经济与FDI之间发挥的重要调节作用。构建调节效应模型如下：

(4)

(5)

其中：finjt表示各省金融发展水平；DEIfinjt表示数字经济与金融发展的交互项，其余各变量含义同上。为了避免出现多重共线性问题，本文参考温忠麟等[47]研究，将数字经济发展指标与金融发展指标的交互项进行了中心化处理。本模型重点关注系数θ7。

4.空间计量模型

为了验证本地区数字经济发展对邻近地区FDI产生的空间外溢效应，基于式(1)，将以上变量的空间交互项纳入研究，构建空间杜宾模型(SDM)：

(6)

其中：ρ为空间自回归系数；W为空间权重矩阵；其余各变量含义同上。本模型重点关注系数φ2。

五、实证检验与结果分析

1.基准回归检验

基准回归选取逐步回归方法，即依次将上述各控制变量纳入模型,基准回归结果见表1所列。由表1可见，核心解释变量数字经济水平指标系数均在1%的水平上显著为正，说明数字经济的发展有利于外资进入，能够成为吸引FDI进入的新动能。(2)～(5)列是依次纳入市场规模、工资水平、人力资本、交通基础设施等变量的模型回归结果。随着控制变量的逐步加入，数字经济发展指标的系数均在1%的水平上显著为正，表明模型具有较强的稳健性。

以列(5)模型回归结果汇报控制变量相关情况：市场规模(RGDP)的系数在1%的水平上显著为正，表明各地区市场规模是外资进入的重要考虑因素之一，市场规模越大，对外资吸引力越强。工资水平(wage)的系数在5%的水平上显著为负，表明外资倾向于进入劳动力成本低的地区，在其他条件相同情况下，低成本劳动力会降低企业成本，增加企业利润，从而提高外资进入意愿。人力资本(hc)的系数在1%的水平上显著为正，表明人力资本与FDI流入呈正相关，人力资本越丰富的地区，越能提高外资企业，特别是资本技术密集型外企的进入意愿。交通基础设施(infra)的系数在1%的水平上显著为正，交通基础设施发展程度越高的地区，各地区之间联系越紧密，降低了运输费用等成本，提高了企业利润，从而外资越倾向于在此投资。

表1 基准回归结果

续表

2.中介效应检验

为验证数字经济发展水平影响FDI进入东道国的中介效应机制，即交易成本中介效应和知识产权保护中介效应。遵循温忠麟等[48]的研究，采用逐步检验方法检验中介效应模型。表2中(1)列是上述基准回归分析结果。

交易成本中介效应回归分析结果如表2(2)和(3)列所示。(2)列回归分析结果显示数字经济发展水平指标的系数在1%的水平上显著为正，表明数字经济的发展与市场化程度呈正相关，从而有利于交易成本的降低。(3)列回归分析结果表明数字经济发展水平指标的系数在1%的水平上显著为正，且交易成本的代理变量-市场化程度(market)系数在5%的水平上显著为正，说明数字经济发展通过交易成本降低这一渠道来提高跨国公司进入意愿。并且该结果表明，交易成本所引致的中介效应占比为8%，故假说H1得以验证。

知识产权保护中介效应回归分析结果如表2(4)和(5)列所示。(4)列回归结果显示数字经济发展水平指标的系数在5%的水平上显著为正，表明数字经济发展“倒逼”知识产权保护制度的完善。(5)列回归结果表明数字经济水平指标系数在1%的水平上显著为正，且知识产权保护(ipp)这一指标的系数在5%的水平上显著为正，表明数字经济发展通过“倒逼”知识产权保护制度完善，从而提高跨国公司进入的意愿。并且该结果表明知识产权保护所引致的中介效应占比为8%，故假说H2得以验证。

表2 中介效应检验结果

续表

3.调节效应检验

调节效应的回归分析结果见表3(2)列。(1)列是基准分析回归结果。(2)列是在基准回归结果(1)列的基础上，纳入数字经济发展指标与金融发展指标的交互项(DEIfin)。结果显示该交互项的系数在5%的水平上显著为正，且核心解释变量系数仍然在1%的水平上显著为正，表明金融发展在5%的水平上显著地正向调节了数字经济发展对FDI流动的影响，故假说H3得以验证。

表3 调节效应检验结果

4.稳健性检验

首先，替换被解释变量。选用各地区外商投资企业年底注册登记户数占全国的比重作为被解释变量，回归结果如表4(1)列所示，数字经济发展水平指标的系数在1%的水平上仍显著为正。

其次，替换核心解释变量。使用全局主成分分析法重新测度各地区数字经济发展指标，方差累计贡献率为82.03%，KMO值为73.64%。回归结果如表4(2)列所示，数字经济指标系数在1%的水平上仍显著为正。

最后，考虑内生性问题。选用系统GMM模型，使用各地区外商投资企业年底注册登记数滞后一期作为工具变量，解决可能存在的反向因果关系以及可能存在的遗漏变量问题，结果如表5中(3)列所示，其中AR(1)检验在1%的水平下显著，AR(2)检验不显著，说明系统GMM模型二阶扰动项无自相关，估计结果一致且可靠。Hansen检验结果表明，接受所有工具变量为外生变量的原假设，即工具变量有效，不存在过度识别问题。系统GMM模型结果说明，数字经济在1%的水平上显著促进了FDI流入，上述研究结论仍然成立。以上结果表明，模型具有较好的稳健性。

表4 模型稳健性检验

5.异质性分析

按照国家统计局官网划分东中西部地区的标准，29个省级行政区中，东部地区有北京、天津、河北、辽宁、吉林、黑龙江、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南13个省区市，省区市为中西部地区。东部地区回归分析结果如表5(1)列所示，中西部地区回归结果如表6(2)列所示。分地区样本回归结果表明，东部地区的数字经济发展指标的系数在1%水平上显著为正，表明数字经济发展水平与FDI流入呈正相关，而中西部地区的数字经济发展指标的系数为负且不显著。可能的原因在于，中西部地区数字经济虽有发展，但仍不具备外资企业在此集聚所需要的先进要素，比如高技能的人才、科技创新能力以及充足的社会资本等，从而不利于外资集聚化的形成。

表5 地区异质性分析

六、进一步分析：空间计量分析

空间权重矩阵的构建是空间计量分析关键一环，大多数学者们通过构建邻接矩阵、地理逆距离矩阵作为权重矩阵，本文借鉴相关学者研究[49]，为充分反映各地区间经济增长差异，使用各省实际人均GDP和各省之间地理逆距离平方构建经济地理距离权重矩阵，并使用地理逆距离平方权重矩阵进行稳健性检验。

1.莫兰检验

在进行空间计量分析之前，检验被解释变量(FDI)和核心解释变量(DEI)的空间自相关性，使用莫兰指数度量二者的空间自相关性。不同权重矩阵下，被解释变量和核心解释变量的莫兰指数I如表6所示。结果显示，不同权重矩阵下，被解释变量和核心解释变量均至少在5%的水平上显著通过空间自相关检验，莫兰指数显著处于0～1之间，表明被解释变量和核心解释变量均存在正的空间自相关。

表6 主要指标莫兰指数I值

2.空间效应分析

经过LM检验、改进Hausman检验、双向固定效应模型检验、LR检验和SDM退化检验，确定双向固定效应的空间杜宾模型(SDM)。两种不同空间权重矩阵的空间杜宾模型的实证结果如表7所示，经济地理距离权重矩阵下的实证结果如表7(1)列所示，采用地理逆距离平方权重矩阵替换经济地理距离权重矩阵进行稳健性检验，实证结果如表7(2)所示。

从表7中(1)和(2)列可以看出，经济地理距离权重矩阵下，实证结果均在5%或者1%的显著性水平上通过检验，而地理逆距离平方权重矩阵下，实证结果均在至少10%的显著性水平上通过检验，二者说明空间杜宾模型具有较好的稳健性。以(1)列结果展开介绍，经济地理权重矩阵下，数字经济的直接效应、间接效应(空间效应)、总效应在至少5%的水平上显著为正，表明数字经济对本地区FDI流入不仅有显著的直接效应，而且其所引致的空间效应对周边地区FDI流入也有促进作用，故假说H4得以验证。同时，数字经济所引致的间接效应占总效应的比重均超过了50%，说明本地区数字经济发展将对周边地区FDI流入产生更大影响。

表7 空间效应检验结果

七、研究结论与政策启示

在全球数字经济蓬勃发展的背景下，本文选取2008-2020年29个省区市的面板数据，使用双向固定效应等模型，实证研究了数字经济影响FDI的内在机制和空间溢出效应。研究发现：数字经济发展对FDI流入中国具有显著的促进作用，在一系列稳健性检验后，结果依然稳健；中介机制效应表明数字经济发展通过降低交易成本和完善知识产权保护这两条渠道促进FDI流入；调节效应表明金融发展正向调节数字经济与FDI二者之间的关系；异质性检验表明数字经济对FDI的影响在东部和中西部地区各有差异，对东部地区影响更强；空间效应实证结果显示周边地区数字经济发展所引致的空间溢出效应对本地区FDI流入产生带动和辐射效应。基于上述研究结论，本文主要的政策启示如下：

首先，数字经济是外商选址决策的重要组成部分且通过降低交易成本和完善知识产权保护这两条渠道提高外资进入意愿。因此，政府应当完善5G、互联网、物联网等新型数字基础设施建设，加强数据等领域产权制度建设；建立健全数字经济相关领域数据要素市场规则，完善数字经济领域相关知识产权法律体系，增强知识产权保护力度；优化企业营商环境，坚持贯彻数字经济发展战略，打造数字经济新比较优势，形成吸引外商的新引力场。

其次，金融发展在数字经济与FDI二者关系之间发挥重要调节作用。因此，建立健全普惠性的现代金融体系，破除“唯国企、央企等大企业贷款”论，发展数字普惠金融，扩大资本市场服务范围，优化金融市场环境，实现金融服务的全覆盖。

最后，鉴于数字经济对FDI影响的直接效应与空间溢出效应均为正，显示出各地区通过发展数字经济促进FDI流入的竞争并非此消彼长，而是互利共赢。因此，我国地方政府应当充分利用数字经济发展带来的外溢效应，打破省际之间数字技术交流壁垒，消除体制机制障碍，加强各地区之间数字资源共享，加快人才、资本等要素的流动，实现区域间协同合作与共同发展。