东道国数字经济差异化水平对中国OFDI的影响

高云龙 冯朋莲 朱云钊

(河北经贸大学商学院 河北石家庄 050061)

2022年初，各国加快调整政策、聚焦科技创新和数字产业链发展，全球数字经济在逆境中平稳发展。数字战略布局能提高各国数字治理能力[1]，我国政府高度重视国内数字经济发展，2022年《政府工作报告》的数字中国建设布局逐渐成为国民经济的重要驱动力[2]，促进各国稳定经济增长、实现经济复苏的关键抓手[3]。“一带一路”倡议为我国OFDI创造了良好的国际投资环境，中国对外直接投资合作将迎来新的发展机遇。2020年，中国OFDI总额达1537.1亿美元，第一次位居世界首位，占世界比重达20.2%，但是中国OFDI程度受到各国不同数字经济发展水平的影响亦有差别。一方面，流向大洋洲的投资额减少近三成，但对亚洲、欧洲和非洲等其他区域的投资均呈不同程度的增幅，各国数字经济的发展显著促进中国OFDI活动规模。另一方面，中国对非洲、北美洲和大洋洲的投资额比重均小于5%，非洲、北美洲和大洋洲是数字经济发展水平较差、数字鸿沟程度相对较严重的区域[4]。这说明中国OFDI具有区域倾向，中国OFDI规模会因各国数字经济发展失衡而产生负面影响。因此，为了促进中国对外直接投资规模，亟须将各国数字经济差异化水平与中国OFDI相结合，实证分析各国缩小数字经济发展水平差距的必要性，并提出相关政策性建议。

纵观国内外文献，当前从数字经济差异化角度探析国家数字经济发展水平与中国OFDI的研究相对较少，创新点主要包括以下三点：一是在探究中国OFDI规模受到各国数字经济水平影响的基础上，对各国数字经济发展做了深入研究，即东道国的数字经济差异化问题，在治理全球数字经济失衡方面具有重要的现实意义。二是用最值归一化法和差值法求得的数据表示国家间数字经济发展的差距，采用熵值法计算五个二级指标的权重，构建了创新的数字经济差异化DEDL测度指标，能更深入地探析中国OFDI规模受各国数字经济差异化水平的影响。三是将构建的DEDL指标纳入拓展的投资引力模型进行实证检验，并按不同收入水平对数据进行层次划分，扩大了引力模型的解释范围。

1 模型构建与数据说明

1.1 计量模型构建

为了探析数字经济差异化水平对中国OFDI产生的影响，借鉴邱志萍、秦淑悦(2022)[5]的贸易引力模型，进一步修正后，建立了拓展的投资引力模型(1)：

其中，i表示东道国；lnOFDIit表示中国对i国的OFDI规模；t=2011—2020年，βx为回归系数；εit表示随机扰动项。

1.2 变量选取

为了确保数据的统一性，本文在借鉴华为统计全球连接指数GCI的79个国家统计样本的基础上，剔除了因东道国资源密集度和相对制度质量等数据缺失的比利时、奥地利、阿联酋、埃及和塞尔维亚等23个国家样本，最终得到51个国家在2011—2020年共计10年的面板数据。为避免产生多重共线性等问题，特对所有变量(不含DEDL)取对数处理，所有相关变量的名称、含义和计算方法如表1所示。

表1 所有变量的名称、含义和计算方法

数字经济差异化水平(DEDL)指标构建。从世界银行发展指标数据库(WDI)选取五个可衡量国家之间数字经济发展水平差距的二级指标，主要基于东道国数字经济发展过程中的互联网安全程度差距(NETS)、互联网普及率差距(IUI)、移动网络覆盖率差距(MCS)、固定宽带差距(FBS)和电话普及率差距(FTS)的不同发展水平，构建核心解释变量DEDL主要包括以下几个步骤：

首先，考虑到指标数值间较大的差距问题，同时为了避免突出较高值指标作用和削弱较低值指标的作用，选择最值归一化公式：，按年份(t)分别对51国的每个二级指标(j)源数据进行归一化处理，Xijt表示标准二级指标值，i表示东道国，j表示第j个二级指标。

其次，对各个年度(t)每个二级指标(j)在51国中的最大值进行筛选，假设为Xmijt，m表示最大值。计算各个年度(t)每个国家(i)的二级指标值Xijt与Xmijt的差的绝对值，记为：Yijt=|Xijt-Xmijt|，Yijt表示每个国家(i)各个二级指标(j)的差距，表示国与国之间发展数字经济的差异化水平。

最后，综合考量五个二级指标对中国OFDI的影响，采取熵值法分别对各二级指标数据Yijt进行加权平均处理，计算各二级指标的权重Vijt，分别为10.91%、61.15%、18.40%、4.48%和5.06%，最终求得核心解释变量DEDL数值，确保了数据的有效性。

综上，本文深入考量不同国家之间数字经济发展水平的差异化问题，每项指标数据与各指标所筛选最低值的差值是数字经济差异化的数据呈现，各国与发展水平最高国的指标差距是数字经济发展水平差异化的具体表现形式。所以，构建DEDL指标对探析东道国之间的数字经济发展不平衡问题有着重要的现实意义。

1.3 数据来源

(1)被解释变量与解释变量。被解释变量OFDI表示中国OFDI规模，借鉴董有德和米筱筱(2019)[6]的数据计算方法：，对指标数据进行标准化处理。构建的东道国数字经济差异化水平DEDL为核心解释变量，数据来源于WDI数据库。

(2)控制变量。中国GDP规模CGDP、东道国GDP规模GDP、东道国数字经济发展水平TEC和东道国资源密集度RES均来源于WDI数据库。TEC指标是实证检验东道国数字经济水平对中国对外投资影响不可或缺的解释变量。INST指标数据来自世界银行全球治理指标数据库(WGI)，对其包括的六个系列指标加权平均计算来表示各国制度质量。中国与各国之间的距离成本DIS，本文借鉴何俊勇、万粲(2021)[7]采用的计算方法，用两国首都间的球面距离乘历年国际油价的结果表示。中国与各国的球面距离来自法国CEPII数据库，从国际货币基金组织(IMF)数据库的主要商品价格系统(Primary Commodity Price System)获取国际油价。ICT价格篮子(IPB)，数据来源于国际电联数据库(ITU Date)，国际电联收集了全世界约200个经济体的ICT服务的零售价格。

2 实证结果分析

2.1 描述性统计

如表2所示，在确保样本数据无极端值的情况下，被解释变量OFDI标准差(sd)为5.833，数值较高，说明中国对东道国投资存在区域流向差异。控制变量TEC标准差为2.813，说明东道国的数字经济发展水平参差不齐、差异较大。相较而言，其他变量的标准差均小于1.5，整体数据相对稳定。

表2 各变量描述性统计结果

2.2 回归结果与分析

面板回归结果，基于拓展的投资引力模型(1)，各东道国数字经济差异化水平会对中国OFDI规模产生消极影响。从表3中模型(1)的混合OLS检验结果来看，东道国数字经济差异化水平DEDL的回归系数为-1.609，在99%的置信水平上显著为负。对比分析模型(2)和模型(3)，Hausman检验的P值为0.7069，采用模型(3)进行实证分析，DEDL回归系数为-1.082，在99%的置信水平上显著为负。鉴于数据的稳健性，模型(3)采用有限信息最大似然法(LIML)检验，DEDL回归系数与OLS检验结果相同。

表3 东道国数字经济差异化水平与中国OFDI规模的面板回归结果

以上结果表明，在控制东道国ICT价格、相对制度质量、距离成本等变量的情况下，东道国数字经济差异水平对中国OFDI规模具有显著的负效应。东道国数字经济差距每扩大1%，中国OFDI规模会减少0.926%。由此可见，东道国数字经济发展水平越高越促进中国OFDI，但是国家间的数字经济发展水平差距越大，反而越会抑制中国OFDI规模的扩大。

2.3 内生性检验与稳健性检验

(1)内生性检验

为了解决本文解释变量DEDL与被解释变量OFDI之间可能存在的双向因果关系，借鉴陈林等(2016)[8]的研究方法，将东道国数字经济差异化水平和东道国GDP规模变量的滞后一期作为DEDL的两个工具变量，在扰动项εit无自相关的前提下，采用SYS-GMM、2SLS和LIML模型进行内生性检验，结果如表4所示。

表4 基于系统GMM、2SLS和LIML的内生性检验结果

由表4可以看出：第一，表4中(1)SYS-GMM为两步系统GMM的内生性检验，AR(1)的P值为0.034且小于1%，AR(2)的P值为0.636且大于10%，SYS-GMM不存在扰动项二阶自相关，估计结果具有可靠性。Sargan和Hansen检验结果分别为0.413、0.261，在10%的显著性水平上接受“工具变量有效”的假设，不存在过度识别问题。第二，在表4的(2)2SLS模型中，F统计量的检验结果为134.346，远大于10，(2)2SLS的回归值与(3)LIML的回归值十分接近，故不存在弱工具变量。第三，对比三个内生性检验模型，所有基于DEDL的回归系数均在1%的置信水平上显著抑制中国OFDI规模，与本文假设内容相统一。因此，在控制潜在内生问题的基础上，数字经济差异化水平对中国OFDI规模的影响结果未受到较大干扰，原假设依然成立。

(2)稳健性检验

采用分样本回归分析法进行稳健性检验。根据WDI分类，将全样本51个国家分为高收入、中高收入、中低收入和低收入四类不同收入水平的样本，四类样本国家数目分别为29个、10个、11个和1个，由于低收入国家样本只有乌干达1国，为了保证实证结果的严密性，本文删除低收入国家乌干达样本，对其他三组(共50国)样本进行稳健性检验。通过对三组样本进行Hausman检验，评估方式均选定随机效应。结果显示，高收入和中高收入国家数字经济差异化水平DEDL的回归系数分别为-3.804、-4.988，均在99%的置信水平上显著为负，但中低收入国家的DEDL回归系数是5.335，且不显著。

具体来看，一方面，高收入水平国家发展差距DEDL每增加1%，中国OFDI规模减小3.804%，比全样本减少1.609%的规模还要大，更加凸显了国家间数字经济发展差距之大对中国OFDI的负面影响力度；中高收入国家的DEDL回归系数为-4.988，比高收入国家略小，对中国OFDI的消极影响力度进一步扩大。这两类国家的相同之处在于解释变量DEDL均对中国OFDI产生负效应，处于数字经济发展上升阶段的国家容易受到贸易政策的影响，阻碍了各国公平分配跨境数据带来的经济收益，最终导致东道国数字经济差异化问题凸显。另一方面，中低收入国家的DEDL回归系数为正，但结果并不显著，说明收入水平较低的国家数字经济建设不足，数字经济差异化水平较大，其数字经济发展面临挑战，中国对其OFDI规模具有较大潜力。整体来看，在控制东道国ICT价格、相对制度质量、距离成本等变量的情况下，从高收入水平国家到较高收入、较低收入水平国家，东道国数字经济差异增大，导致中国OFDI阻力增大。显而易见，此检验结论与全样本的实证结论是一致的。

3 结语

本文基于2011—2020年中国OFDI增长较快的51个国家的面板数据，构建测度国家间数字经济差异化水平DEDL的衡量指标体系，建立拓展的投资引力模型，实证检验中国OFDI规模受各国数字经济发展差距的影响。研究结论如下：第一，在控制东道国ICT价格、相对制度质量、距离成本等变量的情况下，各国数字经济发展不平衡的差异化问题会抑制其数字经济的发展，阻碍中国OFDI规模的扩大。第二，国家数字经济发展水平对中国OFDI存在显著的促进作用，其数字经济发展水平越高，中国对该国进行OFDI的规模越大。因此，为了扩大中国OFDI规模，本文提出以下政策建议：

一是立足我国产业现状，推进新时代数字基建布局。我国应积极响应《“十四五”数字经济发展规划》的政策号召，加快5G网络建设步伐，促进数字基础设施建设，满足人们日益增长的数字智能化生活需求，助力我国周边落后国家或地区的数字经济发展。

二是全面弘扬党的十九大精神，高质量共建“一带一路”建设。聚焦“一带一路”，我国应充分考虑东道国数字基础设施的现状，衡量其与数字经济发展水平较高国家之间的差距，规避对外直接投资风险，为中国企业“走出去”提供完备的安全保障。

三是重视国际规则，抓住新冠疫情带来的发展机遇。数字经济将成为我国产业投资的高质量轨道，我国应建立健全对外投资合作促进机制，不断优化对外投资合作发展环境，积极参与并引领全球数字治理议程，提高我国制定数字经济国际规则和标准的话语权，展现中国的大国责任与担当，推动国际经济治理新机制的形成。