数字经济发展能否促进企业海外投资？——来自中国省际面板数据的经验证据

周 经， 王 琼

(安徽财经大学 国际经济贸易学院，安徽 蚌埠 233030)

一、引言与文献综述

在新一轮的全球化浪潮中，全球对外直接投资的发展趋势正在发生变化，来自新兴经济体的比重越来越大。根据联合国贸发组织(UNCTAD)发布的《2021年世界投资报告》显示，2020年发达经济体对外直接投资3 471.6亿美元，占全球流量的46.9%；发展中经济体对外投资3 871亿美元，占52.3%。中国作为最大的发展中国家，对外直接投资在全球经济萎缩的大环境中逆势增长，首次跃居世界第一，对世界经济复苏做出了重要贡献。然而，在逆全球化叠加疫情冲击的双重影响下，我国企业对外直接投资正面临着政治动荡、缺乏国际竞争力和投资回报率低等严峻挑战。另外，伴随数字技术在实体经济中的渗透应用，数字经济不仅成为推动中国经济高质量发展的关键力量，而且以其“轻资产、高销售”的海外特征[1]，逐步改变着中国企业对外直接投资(OFDI)的发展格局。那么，在中国企业进行对外直接投资活动时，数字经济发挥怎样的作用，其内在的作用机制又是什么？在数字经济不断重塑全球要素资源配置的背景下，对上述问题的解答，不仅有利于客观评价数字经济发展水平对中国企业OFDI的实际效用，而且为企业如何利用数字价值链构筑新的所有权优势提供了新思路。

近年来，依托高速发展的数字技术，数字经济渗透至经济生活的各个环节，占据越来越重要的地位。据中国信通院发布的《全球数字经济白皮书》显示，2020年，在全球GDP增速下降2.8%的同时，中国数字经济却以3%的增速水平达到32.6万亿美元的经济规模，占GDP比重54.3%。与此同时，党中央高度重视数字经济的发展，党的十八大将数字经济发展上升为国家战略，党的十九大再次强调要建设“数字中国”。事实上，中国也具备数字经济发展的良好基础：拥有最大规模的网民数量、最广泛的电子支付系统和最完备的产业体系，人民日益增长的美好生活需求还将激发更加丰富的市场需求。将数字经济赋能企业发展，可以降低企业间沟通的信息成本[2]、丰富参与主体、扩大目标市场，为我国企业“走出去”塑造数字化新优势。基于国内数字基础打造的对外直接投资新优势，拓展了国际投资活动的广度和深度，催生了与传统商业模式不同的经营理念，从而促使跨国企业重视数字化投资，并将数字赋能置于企业发展战略中。显然，新时期数字经济成为推动我国企业进行海外投资的关键力量。

目前，关于数字经济赋能对外直接投资的研究中，有两种主流但相反的观点：一是数字化会减少OFDI。基于内部化理论，数字化交易削弱了市场对跨国企业运营模式的影响，外部市场机制的失效会加大买方不确定性。同时，数字化促使跨国公司使用平台技术，以虚拟经济体的形态参与国际市场[3]。从一定程度上削弱了技术导向型和市场导向型的对外直接投资活动。二是数字经济对OFDI有显著的促进作用。从微观层面来看，跨国公司的数字化转型不仅可以降低内部管控成本，实现企业内部的高效运转和经营[4]，还可以通过数字化的信息和传播渠道，削弱时空距离和消息不对称对投资活动的约束，降低企业面临的外部交易成本[5]。交易成本的降低，成为企业在海外市场进行经济投资活动的重要推动力。从中观层面来看，数字经济已成为我国产业结构迈向中高端的核心驱动力[6]，产业结构更加的合理化和高级化均可促进企业的海外投资活动[7-8]。郭凯明指出数字技术的提高，会推动生产要素在产业部门间的重新配置，以此助推产业结构高级化转型，从而对OFDI发挥正向作用[9]。从宏观层面来看，数字技术成为推动经济发展的新动能，不仅可以赋能经济高质量增长[10]，还可以提升一国在全球价值链上的地位[12]。在与中国相关的研究中，齐俊妍和任奕达以“一带一路”沿线国家为研究对象，指出东道国的数字经济水平是中国对外直接投资进行区位选择的关键因素，且东道国数字经济水平越高，中国对其进行直接投资的规模就越大[13]。

通过梳理文献不难发现，目前关于数字经济与OFDI的研究多集中于跨国企业内部的数字化应用、产业数字化转型和东道国的数字经济发展水平对母国OFDI的影响。鲜有立足于母国视角，将对外直接投资与母国数字经济发展特征结合起来。因此，本文将数字经济发展水平与中国企业的对外直接投资结合起来，深入研究数字经济发展对OFDI的影响及其内在作用机制。本文可能的边际贡献有：第一，拓展了数字经济研究领域。目前关于数字经济的研究尚处于宏观层面的理论探讨，主要从东道国数字经济发展水平影响国际投资的区位选择、投资效率、投资路径等方面，鲜有探讨数字经济发展对母国对外直接投资的影响。本文以数字经济为切入点，将其与我国社会经济发展相结合，研究数字经济发展对中国OFDI带来的变革。第二，丰富对外直接投资的理论框架。传统的对外直接投资理论多立足于发达国家，本文选择中国作为研究对象，从投资母国的角度构建中国对外直接投资理论分析框架，为发展中国家的对外直接投资理论提供中国证据。第三，利用省际面板数据，从数字经济的数字化基建水平、数字化应用产出水平和数字化发展环境三个维度分析数字经济对中国OFDI的影响机制，采用工具变量法、中介效应模型等计量方法验证结果的稳健性及其作用机制。这些量化分析结果丰富了现有相关研究的实证结论，并为数字经济助推我国OFDI高质量发展的政策制订和实施提供实证依据。

二、理论分析与研究假说

随着技术的进步，数字技术不断渗透至社会生产的方方面面，数据成为新时期的“货币”[14]。根据联合国发布的《2021年数字经济报告》，如今世界各国正处于数字经济发展的不同阶段上，表明各国的数据资源禀赋存在差异，而全球数字经济投资作为国家间数据要素流动的重要方式，数字经济发展水平成为对外直接投资的重要推动力。2020年，新冠疫情迫使各大经济体线下实体店大规模关闭，线上营销却迎来春天。疫情冲击下，全球范围内的数字经济加速成长，数字化对外直接投资也值得加速布局。

数字经济时代，国际直接投资活动由线下转移到线上，由面对面交易转移至平台交易，打造企业参与数字全球价值链的新渠道，极大降低了国际直接投资的空间壁垒[15]。此外，数字经济条件下，许多数字产品一经生产便可以以极低的成本甚至零成本复制[16]，且这些数字产品的运输成本也趋近于零，产品的生产成本和运输成本都有一定程度的降低。与此同时，第三方电子支付平台的低风险性，也搭建了买卖双方的信任桥梁，通过建立跨国投资活动的信用体系提高对外直接投资效率[17]。进一步地，对于跨国企业来说，由于交易信息更为公开透明，企业在参与国际直接投资活动中信息获取更具及时性、准确性和真实性[18]，有效缓解了国家间投资活动的信息不对称状况，并提高了企业在国际活动中的交流频率和效率。综上，数字经济发展有效缩短了国际投资活动的时空距离，降低了投资成本，提高了企业间的信用水平，成为企业OFDI的重要驱动力。据此，提出本文研究假说1：

H1：在其他条件不变的情形下，数字经济发展水平越高的省区市，其对外直接投资的规模越大。

数字经济的发展降低了国际投资活动的交易成本，外部交易成本的大幅下降有利于企业将内部有限资源进行再配置，为企业长期的研发创新活动提供资金保障。李雪等利用2011-2018年的中国省级面板数据，研究表明数字经济可以直接促进区域创新绩效的提高，且相比于中西部地区，东部地区的创新效应受到的正向影响更大[19]。各地区企业通过技术创新渠道，升级、改良生产流程，引进新技术、新工艺、新理念，实现生产效率的提高。而生产率越高的企业，其进行海外投资的几率和规模都更大[20-21]。此外，对外直接投资又反过来对母国技术进步产生显著的正向溢出效应[22-23]，进一步促进企业的技术进步，推动传统产业的数字化转型升级，加快企业“走出去”步伐。因此，数字经济通过技术创新效应扩大OFDI规模，OFDI的逆向技术溢出效应又反过来带动技术的新一轮提升，再次推动中国企业OFDI。据此，提出本文研究假说2：

H2：数字经济通过技术创新影响企业的对外直接投资活动。

三、研究设计

1.模型设定

本文旨在研究各省区市经济发展水平对中国对外直接投资的影响，设定如下回归方程：

(1)

其中：i表示各省区市(1)由于数据缺失，样本不包含西藏自治区、台湾省、香港和澳门特别行政区。；t表示年份；β0为常数项；β1为本文重点关注的数字经济发展水平的估计系数；βl为各控制变量的系数；μi为不可观测的省区市固定效应；δt则控制时间固定效应；εit为随机扰动项； OFDIit表示i省区市第t年的非金融类对外直接投资存量；Digitalit表示i省区市第t年的数字经济发展水平；Controlit表示一组控制变量。同时，为降低变量数量级差异，减少异方差性，部分变量如政府支持力度(Govern)、经济发展水平(GDP)、利用外资水平(IFDI)、出口额(Export)以自然对数形式呈现。

2.变量说明与测度

(1)被解释变量 对外直接投资(OFDI)表示各省区市的非金融类对外直接投资存量，以当年平均汇率换算成人民币。

(2)解释变量 对于各省区市的数字经济水平(Digital)，本文从数字化基础设施水平、数字化应用产出水平和数字化发展环境三个层面构建各省区市数字经济综合发展指数，一共选取了9个指标。

表1 数字经济指数评价指标体系

一是数字化基建水平(Dig_infra)。数字化基础设施建设水平是进行数字经济活动的前提条件，为数字经济的发展及未来趋势奠定基础。本文参考茶洪旺和左鹏飞的研究，选用各省区市长途光缆密度和互联网宽带接入端口密度，来衡量数字化基础设施建设水平[24]。由于互联网基础设施的建设与该省区市的面积和人口息息相关，故测度指标中的长途光缆密度为各省区市长途光缆线路长度与该省区市面积的比值，互联网宽带接入端口密度为该省区市每百人的接入端口数，以客观衡量该省区市数字化基础设施建设水平。数字化基础设施建设水平越高，表明该省区市具有数字经济发展的优良环境。

二是数字化应用产出水平(Dig_apply)。本文从投入产出角度衡量数字经济发展水平。参考修文群和赵涛等人的研究，选用各省区市移动电话普及率[10]、人均网页数、域名持有量[25]和信息化从业人员占比来衡量数字化投入。移动电话普及率为每百人拥有移动电话数，域名持有量为每万人的域名拥有量；参考刘军等人的研究，选取各省区市人均电信业务总量来衡量数字化产出水平[26]。数字化应用产出水平越高，说明该省区市数字经济发展水平越高。

三是数字化发展环境(Dig_sustain)。数字化发展环境是衡量数字经济未来可持续发展的潜力的重要指标，本文从人力资源储备和资本投入两个角度来测度该指标。一方面，数字经济时代，各行业对以计算机科学、人工智能和大数据等为学科背景的典型数字人才的需求度大大提升，数字人才成为数字经济高质发展的重要支撑。本文采用普通高等学校在校学生数衡量数字技术相关人才的储备情况。另一方面，数字经济的发展离不开教育的支持，故将人均教育经费作为衡量地区数字化资本投入的重要指标。该指标越大，则表明该省区市数字经济发展具备可持续发展的能力。

本文采用改进的熵值法确定指标权重，借鉴王军等人[27]的研究对选取指标数据进行进一步处理：

a.选取指标，假设有m年，k个省区市，n个指标，Xtij表示第t年省区市i的第j个指标。

b.为便于不同单位或量级的指标能够进行加权比较，进行标准化处理，由于本文中选取的指标均为正向指标，故进行如下处理：Xtij′=(Xtij-Xmin)/(Xmax-Xmin) ；其中Xmax，Xmin分别代表第j项指标的最大值和最小值，Xtij′表示第j项指标标准化处理后的数值。

e.计算各项指标冗余度：Gj=1-Hj。

根据上述处理方式，2006-2020年全国30个省区市的数字经济发展指数见表2所列。

表2 2011-2020年数字经济发展水平指数测度结果

(3)控制变量 财政支持力度(Govern)：政府对地区经济的拉动作用越大，地区对外直接投资活动的可能性越高，本文选取各省区市一般公共预算支出来衡量。

经济发展水平(GDP)：通常经济发展水平高的地区有更多的机会进行对外直接投资[28-29]。本文采取各省区市GDP来衡量地区经济发展水平，并预测两者呈正相关关系。

交通基础设施水平(Traffic)：交通基础设施作为国际直接投资活动的桥梁，良好的交通基础设施能够降低投资成本从而拉动各地参与对外直接投资。本文参考尹东东和张建清的研究，选用各省区市铁路、公路和内河航道总里程与该省域面积之比表示各省区市的交通基础设施水平[30]。

利用外资水平(IFDI)：外资作为我国经济的重要组成部分，研究外资“走出去”的同时，也应关注“走进来”的外资对企业OFDI的影响，本文以各省区市外商投资企业数来衡量。

出口规模(Export)：由于出口贸易与对外直接投资既有互补性，又有替代性，故本文假说二者的相关性不确定，选取按货源所在地的出口额来衡量。

劳动力资源(Labour)：一般来说地区劳动力资源越丰富，就越有利于该地区企业开展研发和创新活动，打造企业对外直接投资优势、加大OFDI规模。本文采用各省区市的失业率进行衡量，并假设各省区市对外直接投资与失业率呈负相关。各变量的描述性统计见表3。

表3 变量的描述性统计

四、实证结果分析

1.基准回归

表4 全样本基准回归结果

续表

根据Hausman检验结果，本文使用双向固定效应模型进行最优估计。表4报告了全样本基准回归结果，其中(1)至(4)列分别为各省区市数字经济综合发展指数Digital以及数字化基建水平Dig_infra、数字化应用产出水平Dig_apply和数字化发展环境Dig_sustain三个不同层面分别与OFDI存量的回归结果。结果显示，数字经济的综合发展指数及各层面的数字经济水平都显著促进了中国企业OFDI，表明各省区市无论是加强数字经济基础设施建设、提高数字应用产出水平还是塑造数字化发展环境都可以加大OFDI规模，从而验证了假说1。

对于各控制变量，各省区市政府财政支持力度、经济发展水平和交通基础设施都能显著促进本省OFDI，说明一个地区经济基础和政策支持都对本省OFDI发挥重要作用。而各省利用外资水平和出口规模的估计系数均为负值，一方面表明引进来企业的落后技术抑制了本土企业的“走出去”，另一方面表明在样本期间内出口贸易对于OFDI的影响，替代效应的表现更为突出。同时，劳动力资源的估计系数为负，表明地区劳动力资源越丰富，该地区企业OFDI规模越大。

2.异质性分析

事实上，由于各省区市的资源禀赋和发展阶段不同，无论是数字经济发展水平还是对外直接投资活动，在区域分布上都存在这明显的异质性特征。因此，数字经济对企业OFDI的影响也可能存在区域差异，本文将30个样本省份划分为东部、中部和西部三大地区 ，异质性回归结果见表5所示。

表5 异质性回归结果

表5回归结果可见，数字经济对企业OFDI的影响在东部、中部和西部都呈显著的正向促进作用，但对于中部和西部地区的促进作用较东部地区更加显著。可能的原因为：一是中西部地区拥有完善的产业体系，这为产业数字化和数字产业化奠定了坚实基础。二是中西部地区受益于国家宏观经济政策的调控和支持，不断加大数字化基础设施建设力度，推动了中西部地区数字经济的发展。三是中西部地区拥有更丰富的未开发数据资源，具备数字经济发展的后发优势。异质性结果表明，伴随数字经济的加快推进，数字经济带来的数字红利可以有效助推我国企业OFDI的增长。

3.稳健性检验

基准回归的结果表明，各省区市数字经济发展能够显著扩大企业海外投资的规模。为进一步验证结论的准确性，我们进行三类稳健性检验。

内的值为Stock-Yogo弱识别检验10%水平上的临界值。

(1)替换核心解释变量 本文的核心解释变量为改进的熵值法计算得出的数字经济综合发展指数，为了排除信息量大小对熵值法不确定性的影响，将选取的九个三级指标用主成分分析法得出综合指数进行回归。估计结果见表6(2)列，尽管与表6(1)列相比，更换核心解释变量后，数字经济发展对企业OFDI的影响在系数大小上存在一些差异，但均在1%的水平上显著，表明数字经济发展对企业OFDI的影响仍显著为正，进一步说明基准结果的结论是稳健可靠的。

(2)调整样本期间 数字普惠金融指数作为我国最早和数字经济指数测度相关的官方数据，北京大学数字金融研究中心在2016年发布报告中关于省级层面的指数最早更新到2011年，故本文将研究的样本期间调整至2011-2020年进行再检验，回归结果见表6(3)列。结果显示，10年来数字经济发展对企业OFDI的影响仍显著为正，影响系数提升至6.95，基准回归结果仍稳健。

(3)工具变量法 考虑到遗漏变量可能导致的内生性问题，本文为核心解释变量选取合适的工具变量，以缓解内生性问题。借鉴黄群慧等[2]的研究，选择各省区市1984年每百人固定电话数量和每百人邮局数量作为数字经济发展综合指数的作为工具变量。一方面，固定电话和邮局作为传统的通信工具，各省区市的数字化基础设施的建设会受到历史上通信工具的数量和布局的影响，进而在一定程度上影响当地数字经济的发展。另一方面，随着数字技术的飞速进步，固定电话和邮局的使用率越来越低，对企业海外投资的影响更是微乎其微，故满足了工具变量的排他性要求。考虑到本文的样本数据为面板数据，而选取的工具变量原始数据为横截面形式，故参考Nunn和Qian[31]的研究，引入一个随时间变化的变量来构建面板工具变量。具体而言，以上一年互联网宽带接入端口数分别与各省区市1984年每百人固定电话数量和每百人邮局数量构造交互项，作为该年省际数字经济发展指数的工具变量。回归结果见表6(4)列，在考虑了内生性后，数字经济发展对企业OFDI的促进效应仍旧成立，结果仍在1%水平下显著。此外，对于工具变量识别不足的检验中，Kleibergen-Paap rk 的LM统计量的P值为0.000；在工具变量弱识别的检验中，Kleibergen-Paap rk的Wald F统计量大于Stock-Yogo弱识别检验10%水平上的临界值。综上，以上检验也说明了本文选取的工具变量的合理性。

表6中(2)至(4)列的三项稳健性检验结果与基准回归的结论一致，说明模型的基准结果是稳健的，即数字经济的发展有助于扩大企业OFDI，进一步验证了假说1。

五、机制检验

以上实证检验结果表明，各省区市数字经济发展水平能够显著助推企业OFDI的增长，但数字经济发展是如何促进OFDI成长？因此有必要继续探讨其内在的作用机制。借鉴温忠麟和叶宝娟的逐步回归法[32]，构建以技术进步为中介变量的中介效应模型，检验数字经济发展水平提升促进企业OFDI的影响渠道，设定中介效应模型：

(2)

(3)

(4)

其中：Techit为中介变量，表示各省区市的技术水平，以各省区市每年的国内专利授权数来衡量；其他变量含义同上。具体回归结果见表7所列。

表7 中介效应回归结果

续表

效应和间接效应的置信区间。

表7(1)列是基准回归模型的结果：各省区市数字经济综合发展指数在1%的置信水平上显著为正，表明中国企业OFDI会随着数字经济发展水平地提升而相应增加，与前文的研究结论一致。表7(2)至(3)列为“技术进步效应”的检验结果。该结果报告了数字经济发展水平显著提升了各省的技术水平，模型估计结果显示技术进步每提升1%，各区域OFDI规模增长0.182%，同时数字经济发展水平的估计系数也显著为正，说明数字经济发展通过助推本省的技术创新水平从而扩大企业OFDI规模。为了更准确地判断中介变量作用机制的影响效应，本文采用Bootstrap法对中介效应进行检验。根据表7中的检验结果显示，Bootstrap检验间接效应的置信区间包括0，但直接效应的置信区间不包括0，说明不存在间接效应但存在直接中介效应，从而验证了假说2。

六、研究结论与建议

本文以2006-2020年中国30个省区市为研究对象，构建数字经济综合发展指数，实证检验数字经济发展水平对中国企业OFDI的影响效果，并进一步考察了其内在作用机制，通过中介效应模型检验了“技术创新效应”的有效性。研究得到三方面重要的结论：首先，数字经济发展对中国企业OFDI有显著的正向影响，且数字经济发展的综合指数、数字化基建水平、数字应用产出水平及数字化发展环境均显著促进了中国企业OFDI。在经过替换核心解释变量、截取近十年数据以及采取工具变量回归法控制内生性等三项稳健性检验后基准结论仍成立。其次，数字经济对OFDI的影响因区域异质性而呈现不同的特征，中西部地区的数字经济发展对企业OFDI的正向促进作用更加明显。最后，中介效应结果表明，数字经济通过提高当地技术创新水平，推动中国企业OFDI的提升。

基于研究结果，本文对于数字经济背景下促进OFDI的高质量发展提出如下建议：第一，多维度加快数字经济发展，推进区域均衡发展，努力消除“数字鸿沟”现象的负面影响。根据实证结果表明，数字经济发展在多维度上对中国OFDI均具有显著的正向影响，同时，我国幅员辽阔，各地区的市场条件和自然资源存在客观差异，数字经济的发展水平也有显著的地区差异。为防止各地“数字鸿沟”拉大，各省应从数字化基建水平、数字应用产出水平及数字化发展环境等多维度出发，摸清制约当地数字经济发展的不利因素，因地制宜完善和实施数字经济发展战略，推动各地区数字经济的共同进步。第二，发挥数字经济的赋能作用，进一步推进高质量的对外直接投资行为。进入新发展阶段，对外投资企业应稳步推进数字化转型发展，各级地方政府也应寻求从需求侧和供给侧两个层面入手，明晰企业数字化转型的核心目标，推动对外投资企业产业数字化和数字产业化协同发展。第三，制定数字经济发展背景下的对外发展战略。在数字经济发展的大环境下，信息和数据成为对外投资的核心要素，这两种要素的敏感性特征使得国际投资活动伴随着知识产权问题和隐私泄露风险，因此，我国在制定对外发展战略时应适应数字经济发展的特性，避免发生由于监管不当导致数字经济发展受到阻碍。在坚持对外开放的基础上，积极利用数字化平台对流出外资的监管，例如建立企业涉外投资业务的信息库，创造相对公平的营商环境。