數字經濟發展能否促進雙向直接投資?

■張微微，王媛

一、引言

2021年，中國數字經濟規模突破45萬億元，占GDP總量的39.8%，增長速度高于同期GDP名義增速。數字經濟在國民經濟中的地位不斷攀升，成為國民經濟發展的“加速器”與“穩定器”。伴隨著數字技術與傳統產業的深度融合，原有的生產方式及各國的競爭優勢發生變化（馬名杰等，2019），數據流動對全球經濟增長的貢獻已經超越商品、服務等為代表的傳統要素，各國開始積極布局數字經濟新賽道，數字貿易規則成為大國博弈新焦點（張茉楠，2021）。隨著改革開放的不斷推進，中國逐步從以引入外資為主轉變為“引進來”和“走出去”并重的開放格局。2020年，中國對外直接投資（簡稱OFDI）逆勢增長，首次位居全球第一。與此同時，中國吸引外國直接投資（簡稱FDI）穩中有增，保持世界第二位。2022年《政府工作報告》指出，要深化改革擴大開放，持續改善營商環境，既要深化共建“一帶一路”務實合作，也要加大穩外貿、穩外資力度。在數字經濟全球化的背景下，作為對外開放重要組成部分的雙向直接投資會受到怎樣影響？數字經濟能否成為雙向直接投資的新動能？數字經濟對雙向直接投資的作用機制又是怎樣？這些都是極具現實意義的重要問題。

目前學術界對數字經濟與雙向直接投資關系的研究較少且存在爭議。部分學者認為數字經濟發展對中國OFDI和FDI有促進作用。齊俊妍和任奕達（2020）通過對“一帶一路”沿線34個國家進行研究，發現數字經濟的發展能夠降低貿易成本，完善自身制度質量以提高中國在東道國的直接投資規模，東道國數字經濟發展水平成為中國對外投資區位選擇的決定因素。數字經濟助推下的產業數字化轉型，正促進企業對海外知識資產和市場尋求新動機（路瑋孝，2021）。此外，信息通信技術發展打破了時空距離，削弱了國家間制度與文化的隔閡，調節了距離對跨國投資行為的負向影響，成為吸引外資的新因素（周經和吳可心，2021）。中國數字基礎設施的大規模建設正吸引著高質量外資的不斷流入，拉動了中西部和中小規模城市的外商投資（李浩和黃繁華，2021）。也有部分學者認為數字經濟不利于國際投資。一方面，隨著數字經濟發展，企業可以將非核心價值鏈部分外包，利用數字平臺線上經營，造成對外投資的需求減少（Casella & Formenti，2019）。另一方面，數字技術發展提高了全要素生產率，一些行業因生產能力過剩，對新的投資產生了抑制作用（詹曉寧和歐陽永福，2018）。

綜合上述分析可知，現有研究在數字經濟對國際投資影響上存在爭議，并且大多是對數字經濟與FDI和OFDI分開進行研究，而有學者研究發現雙向直接投資之間存在相互影響關系（許靜和周敏，2021），二者協調發展對提高經濟增長質量和轉變經濟發展方式均具有促進作用（田素華等，2019）。因此，將FDI和OFDI同時納入研究框架，雙向直接投資受到數字經濟影響的測算結果會更具有科學性?；诖?，創新之處在于：一是以“引進來”與“走出去”的雙向共生視角，將FDI與OFDI同時納入研究框架，并通過空間計量方法來探討與數字經濟之間的相互關系。二是指標測算體現出綜合性和科學性，借鑒物理學中的容量耦合系統模型測算雙向直接投資協調發展水平，從數字產業化、數據價值化、產業數字化和數字化治理等四個方面對中國數字經濟水平進行綜合測算。三是考察了創新水平的中介效應，打破以往從OFDI、FDI影響創新的常規視角。

二、理論分析與研究假設

（一）數字經濟發展對雙向直接投資的直接效應

數字經濟主要的生產要素為數字化的信息和知識，并通過現代化數字網絡搭建起與外界投資發展的橋梁，能夠通過跨時空傳播實現信息共享，使得區域間投資行為具有“空間效應”。具體來看，數字經濟發展對雙向直接投資的直接影響主要體現在三個方面。

第一，數字經濟發展打破了國家間距離的約束，在空間上實現更好的資源鏈接。企業能夠通過互聯網檢索到各國的政策法規、市場信息，借助社交媒體等網絡平臺搜集信息，還可以通過電子郵件、網絡會議等形式直接與被投資方進行溝通，這極大的弱化了信息不對稱問題，實現了信息在空間上的有效鏈接（Goldfarb &Tucker，2019），也降低進入國外市場后可能發生的風險。同時，充足有效的信息有助于管理層降低其對國內外市場差異感知程度，培養開展國際投資的信心。此外，數字技術還可以實現區域之間信息、資本等資源的有效整合，這種“鏈接”能力體現了超強的溢出效果，正在提高區域間協同發展能力，這是雙向直接投資得以提高的“空間路徑”，推動了跨國投資活動的跨空間展開（戴金平和韓豐澤，2021）。

第二，數字經濟的發展催生了新業態和新模式，為國際投資提供了便利條件。5G技術與工業互聯網的結合，催生了諸如共享生產、智能化物流企業、遠程監控和遠程響應等新業態和新模式（董志勇等，2021），實現企業間供需信息共享、產業鏈有效鏈接，為企業投資帶來便利，這種便利條件及高效方式貫穿于企業研發、生產、管理、物流的各環節中（齊俊妍和任奕達，2020）。此外，由于中國致力于打造數字政府，企業可以在政務平臺上查詢政策法規、線上辦理各類審批，智能化、透明化、便捷化的營商環境正在不斷完善，為海內外企業投資提供了沃土。

第三，數字經濟發展增強了企業向國際市場擴張的尋求動機。一方面，由于數字產品存在網絡效應，區域間數字經濟的發展會擴大市場規模、提升經濟效益，產品價值會隨著用戶人數的增加而提升，市場規模的擴大方式增強了企業對外直接投資的動機（Choi，2010）。另一方面，數字技術的應用改變了全球范圍生產活動分散的模式，數字技術紅利由消費數字化轉向產業數字化（占晶晶和崔巖，2022）。伴隨技術或資本價值的提高，企業會加大通過合并中間環節以實現一體化發展戰略，將生產活動拓展到大型目標市場，數字經濟下的產業數字化轉型增強了企業向國際更大市場拓展的動機?；谏鲜龇治?，提出假設1。

假設1：數字經濟發展能促進雙向直接投資，并存在空間溢出效應。

（二）數字經濟發展對雙向直接投資的間接效應

以往學術界多分別從OFDI和FDI對創新的影響視角展開研究。有學者認為OFDI和FDI具有技術溢出效應，會正向提高東道國的創新效率和創新能力（李金永等，2021）。然而，劉偉全（2010）研究發現，OFDI對國內技術創新活動雖有正面影響，但效果并不顯著。有學者研究發現，FDI并不能促進國內企業創新能力提高，OFDI也只有在較高強度下才能促進區域創新提升（李勃昕等，2021）。另外，有學者從創新影響直接投資的視角展開研究，發現自主創新能力的提高對中國FDI起著明顯的促進作用，而FDI對中國自主創新能力提高的作用并不明顯（陳國宏和郭弢，2008）。還有學者從企業微觀層面展開研究，發現企業是否具有創新成果對企業對外直接投資決策有顯著影響（高菠陽等，2019）。余官勝和蘇錦紅（2018）研究發現，與有產品創新企業相比，無產品創新的企業有更強的對外投資意愿和速度，而產品創新程度越高的企業其競爭優勢更強，對外投資速度也更快。也有學者基于非平衡理論和學習理論研究發現，創新能力是投資區位選擇的重要考量因素，東道國的科技創新能力能夠提高外商投資意愿（郝新東和楊俊凱，2020）?？鐕緝A向于在創新能力強或者具有核心技術外溢的地區進行投資（鄭磊等，2022），獲取先進的管理經驗和技術，提高自身市場競爭力。

以現代信息網絡為載體的數字經濟發展能夠助推創新水平提高，并帶動雙向直接投資協同發展。首先，數字經濟能夠跨越時空將企業與各國技術人員通過網絡連接起來，拓展了創新資源配置的網絡空間功能，為研發創新提供更好的環境，也提高了技術創新水平（郭然等，2021）。其次，數字經濟發展能緩解融資約束，為創新活動提供充足資金，有助于企業實現技術突破及提高創新產出（安孟和張誠，2021）。最后，由于數字技術推動的創新水平提高，會使消費者對高技術含量產品的依賴性增強，用戶人數會隨著產品價值的提高而增多，進而形成的壟斷局面不僅會在國內市場形成，也會擴展到國際市場。這種壟斷效應促使數字經濟企業更加積極投資海外以便搶占更大市場?；谏鲜龇治?，提出假設2。

假設2：數字經濟發展能夠通過提高創新水平推動雙向直接投資協同發展。

（三）數字經濟發展對雙向直接投資的非線性門檻效應

數字基礎設施建設連接了物理世界和數字世界，是數字經濟發展的基礎與載體，具有持續投資、投資鏈條長、后期費用高的特征（李琬和張國勝，2022），其社會收益遠大于私人收益，因此政府參與顯得格外重要。一方面，政府能夠提供良好的營商環境，有助于吸引外商投資，促進私人投資，提高雙向直接投資水平。數字基礎設施的不斷健全有利于打破市場主體間“信息孤島”現象，提高市場信息透明化程度，推進市場化營商環境建設。另一方面，政府發展數字經濟的基礎設施，為創新生態提供基本硬件支持，為數字經濟向創新技術轉化提供制度支持，為“引進來”與“走出去”提供政策保障，從而助推雙向直接投資的持續發展。

與高速公路等交通基礎設施的區別在于，信息高速公路具有顯著的網絡效應，即在達到臨界規模后對經濟系統的作用會瞬間放大。隨著數字基礎設施以網絡為媒介，通過硬件和軟件之間的數據聯通不斷擴展輻射邊界，用戶規模不斷擴大，用戶關聯度不斷增強，數字基礎設施建設的網絡效應呈現出非線性的放大特征（李琬和張國勝，2022）?；輰幍龋?021）發現，互聯網發展對區域創新能力存在邊際報酬遞增的正向非線性影響，且在政府支持環境下兩者存在正向、邊際報酬遞增的非線性關系。楊棟旭（2022）研究發現，當東道國信息通信基礎設施發展水平跨越特定門檻值后，其對中國對外直接投資的促進作用將進一步增大。網絡效應的實現需要數字經濟發展到一定規模，這離不開“有為政府”的保障（姚耀軍和施丹燕，2017），且不同的政府支持水平下數字經濟發展水平對雙向直接投資發展水平的影響也會呈現不同特征。因此，提出假設3。

假設3：數字經濟的發展與直接投資之間存在非線性相關關系，政府支持水平具有顯著的門檻效應。

三、變量選擇及度量

（一）被解釋變量

目前學者對雙向直接投資的衡量主要有兩種方法。一是通過FDI與OFDI的交互項來衡量雙向直接投資（王曼怡和郭珺妍，2021）；二是借鑒物理學中的容量耦合系統模型來測算雙向直接投資協調發展水平（黃凌云等，2018）。相較于交叉項的方法，容量耦合系統模型能夠更好地反映出FDI和OFDI之間的相互作用程度及協調水平。因此，采用黃凌云等（2018）所用的容量耦合系統模型方法來測算FDI和OFDI之間的協調發展程度，二者的耦合度表示如下：

其中，FDIit表示第i個地區第t期的實際利用外商直接投資金額；OFDIit表示第i個地區第t期對外直接投資金額。α和β是特定權重，考慮到“引進來”和“走出去”是同等重要程度，α和β均取值0.5。γ是調節系數，FDI和OFDI是兩個系統，γ取值為2。Cit（OI）值越大，耦合度越高；Cit（OI）值越小，耦合度越低。耦合度只能反映FDI與OFDI兩個子系統之間的相互作用程度，但是當FDI和OFDI兩者取值較低且相近時耦合度高會出現偽協調的問題（鄒志明和陳迅，2021）。為克服這一問題，引入如下的FDI和OFDI耦合協調度模型計算公式：

其中，T表示投資綜合指標；Dit（OI）表示第i個地區第t期FDI和OFDI的協調發展程度，Dit（OI）值越大，FDI和OFDI的協調發展程度越高，反之亦然。結合式（1）和式（2），最終得到雙向直接投資協調發展的測度公式：

根據式（3），計算得出各省份雙向直接投資發展水平。結果可知①由于篇幅限制，其他省份的雙向直接投資發展水平的結果未提供，如有需要，可向筆者索取。，雙向直接投資發展水平總體呈上升趨勢，但存在一定的波動性和區域差異。2020年雙向直接投資發展水平最高的3個省份分別是廣東、上海和浙江，發展水平最低的3個省份分別是甘肅、青海和貴州?？傮w上來看，東部地區發展水平明顯快于中西部地區，中西部之間發展水平差別較小。

（二）解釋變量

數字經濟發展水平（DEI）是解釋變量，鑒于學界對數字經濟的衡量逐步向綜合指標發展，借鑒楊慧梅等（2021）的測量方法對數字經濟進行綜合測算。數據和指標來源于中國信通院發布的《中國數字經濟發展白皮書（2020年）》和國家統計局發布的《數字經濟及其核心產業統計分類（2021）》，具體衡量指標如表2所示。

表2 中國數字經濟水平測度體系

首先對數據進行KMO檢驗和Bartlett球形檢驗，KMO值大于0.5，Bartlett球形檢驗拒絕了零假設，說明衡量數字經濟的變量體系具有良好的結構效度，滿足主成分分析法的前提條件，可以對變量進行降維操作。

使用SPSS25對上述17個變量進行主成分提取。有3個變量特征值大于1，且累計方差貢獻率大于75%，較多的保留了原始變量信息，有較強說服力。確定主成分后，計算各原始變量占主成分的比重，利用SPSS25對原始變量進行打分。

結果所示①由于篇幅限制，其他省份的數字經濟發展水平的結果未提供，如有需要，可向筆者索取。，各省份數字經濟發展水平大多數呈上升趨勢，2020年廣東、江蘇和山東數字經濟發展水平最高，青海、海南和寧夏數字經濟發展水平最低?？傮w來看，東部地區數字經濟發展水平要高于中西部地區。

（三）中介變量

創新水平（pate）：專利是衡量一國（地區）技術創新能力的最直觀指標，專利申請授權數能夠反映出擁有自主知識產權的科技和設計成果情況。因此，采用國內三種專利申請授權量衡量創新水平。

（四）控制變量

城市人口密度（dens）：人口密度越高越有利于降低人和物的流轉及知識的傳播成本（鄭得坤和李凌，2020），故采用“（城區人口+城區暫住人口）/城區面積”計算城市人口密度，比值越大，說明人口密度越大。

經濟發展水平（pgdp）：經濟發展水平越高，越有利于吸引外資（呂雁琴和潘云峰，2021），故采用人均GDP的對數來衡量地區經濟發展水平，其值越大說明經濟發展水平越高。

對外開放水平（trad）：地區對外開放程度可以有效反映其與國際市場的經濟融合程度（唐未兵等，2014），故采用進出口貿易額占GDP的比重來衡量對外開放水平，其值越大說明對外開放水平越高。

表3 2010—2020年中國部分省份數字經濟發展指數

表4 變量描述性統計

交通基礎設施（infr）：交通基礎設施完善與否能夠反映地區對外聯系的便捷程度（李浩和黃繁華，2021），故采用客運量的對數來衡量交通基礎設施情況，其值越大表明交通基礎設施越完善和對外聯系越便利。

（五）門檻變量

政府支持水平（gove）：數字基礎設施是連接物理世界和數字世界的重要媒介，政府對數字基礎設施建設的水平能夠反映出政府對數字經濟發展支持水平。因此，采用鋪設光纜線路占區域面積的比值來衡量政府的支持水平。

（六）數據來源

數據來源于《統計年鑒》《中國互聯網絡發展狀況統計報告》《中國數字經濟發展白皮書（2020年）》《數字經濟及其核心產業統計分類（2021）》和《對外直接投資統計公報》。

（七）模型構建

為考察數字經濟對雙向直接投資的影響，并驗證是否存在空間溢出效應，構建空間計量模型：

其中，OIit表示i省份在t時期的雙向直接投資發展水平，μit表示個體固定效應，DEI表示數字經濟發展水平，control表示控制變量，εit為隨機擾動項；Wij表示空間權重矩陣，選用地理距離矩陣W1ij和經濟距離矩陣W2ij兩種矩陣：

其中，Dij表示i省和j省省會間距離表示i省2010年至2020年GDP均值，表示j省2010年至2020年GDP均值。若數字經濟具有空間效應，則采用面板空間杜賓模型（SDM）：

若數字經濟不具有空間效應，則采用動態面板空間自回歸模型（PSARM）：

四、實證檢驗與結果分析

（一）空間自相關檢驗

為提高結果的穩健性，選用地理距離權重矩陣和經濟距離權重矩陣兩種矩陣進行全局莫蘭檢驗。結果顯示，DEI具有顯著的空間自相關性，可以采用空間計量模型進行分析。OI的全局莫蘭檢驗結果顯示，不論是在地理權重矩陣還是經濟權重矩陣下，雙向直接投資都在1%的水平上拒絕了無空間自相關的原假設。綜上所述，DEI和OI均存在空間依賴性，故選取面板空間杜賓模型進行實證分析。

（二）空間杜賓模型回歸分析

1.全樣本基準回歸分析

考察數字經濟發展水平（DEI）能否提升雙向直接投資（OI）的問題。SDM分析結果顯示，OI在W1和W2權重矩陣下的空間自相關系數（Spatial rho）分別是0.713和0.432，在1%的水平上顯著，說明OI存在正向的空間溢出效應，OI高的地區會帶動相鄰區域雙向直接投資的發展，且W1和W2權重矩陣下回歸結果差異不大，體現出結果具有穩健性。滯后一期的OI對當期的OI存在正向影響，在1%的水平上顯著，即滯后一期的OI能夠促進當期OI的提高。DEI對OI的回歸系數在W1和W2權重矩陣下分別是5.152和4.886，在5%的水平上顯著，說明本地DEI的發展能夠促進本地區OI的提升。

就空間項（WDEI）而言，在W1和W2權重矩陣下回歸系數分別為-7.776和-8.415，分別在5%和1%顯著性水平下負向顯著，說明盡管DEI對OI存在空間溢出效應，但本地DEI的發展沒有帶動其他區域OI的提高，反而抑制了其他區域OI的發展。這可能由于在中國數字經濟發展過程中，DEI成為新的區位決定因素，數字技術的研發與應用存在“虹吸效應”。經濟水平發展高的省份會吸引更多資源，吸納外資的溢出效應推動了對外投資，FDI和OFDI良性互動助推OI水平提高，但是周邊區域的吸引力卻相對下降，從而對周邊升級的OI產生了負向影響。

就控制變量而言，城市人口密度越大，雙向直接投資發展越好，人口集聚有利于雙向直接投資。交通基礎設施、經濟發展水平的提高能夠促進雙向直接投資，但結果并不十分顯著。此外，進出口貿易與雙向直接投資存在一定的替代性，可能是對外開放水平提高有利于雙向直接投資但效果不顯著的原因?；谝陨蠈嵶C結果，數字經濟的發展能促進雙向直接投資，假設1得證。

2.分區域回歸分析

由于中國地域較廣，不同地區之間的交通基礎設施、對外開放水平等資源稟賦存在較大差異，因此將全樣本劃分為東部、中部和西部三個區域進行回歸分析①東部地區包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、廣西和海南等12個省份；中部地區包括山西、吉林、黑龍江、內蒙古、安徽、江西、河南、湖北、湖南等9個省份；西部地區包括四川、重慶、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆等9個省份。西藏由于數字缺失嚴重并未考察。，在W1權重矩陣下考察不同區域DEI對OI的影響。結果如表5中（3）—（5）列所示，東部、中部及西部地區DEI對OI的影響系數均顯著為正，支持了前文的全樣本分析結論。其中，中部地區DEI對OI的影響系數最大，東部次之，西部最弱，原因可能在于西部地區DEI發展起步較晚，水平較低，對OI的影響未能釋放。

表5 杜賓模型回歸結果

各區域的空間溢出效應上，東部、中部及西部地區OI自相關系數（Spatial rho）分別是0.441、0.302和0.087，均顯著為正，說明OI存在正向的空間溢出效應，OI發展水平高的區域會帶動相鄰區域雙向直接投資發展?？臻g項（WDEI）東部和西部系數分別為-10.346和-2.1439，均顯著為負，說明盡管東部和西部地區DEI對OI存在空間溢出效應，但本地DEI的發展沒有帶動其他區域OI的提高，反而抑制了其他區域OI的發展。對于東部來說，主要是自身條件優越產生強大的虹吸效應，將更多資源吸引到本區域，而對臨近區域造成了負向影響。西部地區主要是自身DEI發展水平較低，很難對臨近區域形成正向的溢出效果。中部地區回歸系數2.327，顯著為正，說明中部地區DEI對OI存在空間溢出效應，中部地區的DEI發展能夠帶動臨近地區OI的提高，中部地區無論自身發展還是對臨近地區的空間溢出性上都要高于東、西部地區。

（三）機制檢驗分析

首先通過使用Stata16進行Bootstrap500次抽樣檢測，對創新水平是否具有中介效應進行檢驗，檢驗結果見表6。在中介效應的置信區間中并未出現0值，中介效應檢驗通過，即存在以創新水平為中介變量的中介效應。

表6 Bootstrap中介效應檢驗結果

接下來，通過構建如下的中介效應檢驗模型進行回歸分析：

表7報告了在地理權重矩陣下數字經濟對雙向直接投資的機制檢驗結果。第（1）列數字經濟對雙向直接投資的系數為14.15，在1%的顯著性水平上顯著，表明數字經濟發展有利于雙向直接投資發展。第（2）列數字經濟發展水平對創新水平的影響系數顯著為正，說明數字經濟的發展有利于提高創新水平。第（3）列數字經濟發展水平對雙向直接投資發展水平的系數顯著為正，創新水平對雙向直接投資發展水平在1%顯著性水平上正向顯著。綜上所述，數字經濟發展提高了創新水平，并通過提高創新水平促進雙向直接投資，假設2得到了驗證。經濟權重矩陣下結果與地理權重矩陣結果較為一致，故暫不披露。

表7 機制檢驗結果

（四）門檻效應分析

為進一步測算數字經濟對創新水平及雙向直接投資的網絡效應，借鑒Hansen（1999）的非動態面板門檻模型，構建以政府支持水平（gove）為門檻變量的模型：

其中，I（·）是指示函數，滿足括號中的條件時取值1，否則取0；上式假設僅有一個門檻，但可以拓展為多門檻計量模型。

根據表8的門檻效應檢驗結果所示，OI的單一門檻在1%的顯著性水平上顯著，而雙重門檻和三重門檻均不顯著；創新水平的單一門檻和雙重門檻均在1%顯著性水平上顯著，三重門檻則不顯著。因此，初步判斷OI存在單一門檻，創新水平存在雙重門檻。

表8 門檻效應檢驗結果

根據表9的門檻效應回歸結果顯示，OI方面，當政府支持水平對OI的單門檻值不高于3.2956時，影響系數為2.7577，雖是一種正向關系但并不顯著；而政府支持水平高于3.2956時，影響系數提高到8.8236，在1%的水平上顯著為正，說明此時數字經濟發展能夠顯著提高OI。創新水平系數方面，當政府支持水平對創新水平的單門檻值不高于10.7535時，DEI對創新的影響系數為2.0211，雖是一種正向關系但并不顯著；而當門檻值高于10.7535且小于等于14.3156時，影響系數提高到4.7969，且在1%的水平上顯著為正，說明數字經濟發展水平對創新水平的促進作用得到了顯著增強，網絡效應得以實現，假設3得到了驗證。

表9 門檻效應回歸結果

（五）穩健性檢驗

1.內生性分析

首先，從數據來源看，盡量采用官方公布數據，較為可信，能夠減少測量誤差帶來的內生性問題。其次，從模型方法看，采用杜賓模型并同時加入了控制變量，在一定程度上減少了遺漏變量產生的內生性影響。最后，由于數字經濟發展水平與雙向直接投資之間可能存在互為因果導致的內生性問題，即數字經濟發展水平的提高能夠促進雙向直接投資，同時雙向直接投資增多能夠促進數字經濟發展，因此采用系統GMM和工具變量法進行回歸。表10中列（1）為系統GMM回歸結果，DEI對OI的回歸系數顯著為正，表示DEI具有促進OI提高的效果，且通過了AR（2）和Hansen檢驗，說明工具變量均具有外生性。列（2）和列（3）分別為2SLS第一、二階段回歸結果。從列（2）可以看出，工具變量是滯后一期DEI，與DEI顯著正相關，工具變量相關性滿足了假設條件，F檢驗滿足1%顯著水平，說明不存在弱工具變量問題，同時僅有一個工具變量為恰好識別情形。從列（3）可以看出，DEI對OI的回歸系數在1%的水平上顯著為正，DEI的發展能夠促進OI的提高。由此可見，在考慮內生性問題后，DEI對OI有顯著的促進作用，與前文回歸結果一致，進一步驗證了前文假設。

表1 2010—2020年中國部分省份雙向直接投資發展水平

2.雙向直接投資發展水平指標的再計算

采用容量耦合系統模型測算了被解釋變量雙向直接投資，考慮到回歸結果可能受被解釋變量計算方法的影響，將利用FDI對數和OFDI對數的交互項來衡量雙向直接投資。首先，進行動態系統GMM檢驗，從表10第（4）列可以看出其通過了AR（2）和Hansen檢驗，DEI對lnFDI×lnOFDI的系數為16.55，在5%的水平上顯著，數字經濟發展水平促進了雙向直接投資提高。然后對全樣本進行杜賓回歸，列（5）和列（6）分別為W1和W2權重矩陣下，DEI對lnFDI×lnOFDI的影響結果?？梢钥闯鯠EI對lnFDI×lnOFDI的回歸系數均在5%的水平上顯著，WDEI分別在10%和1%的水平上顯著為負，數字經濟發展促進了本地區雙向直接投資提高，對其他地區存在阻礙作用。這與前文回歸結果保持一致，說明主要結論是穩健的。

表10 穩健性檢驗結果

五、研究結論與政策建議

采用2010—2020年中國省際面板數據，構建空間杜賓模型，并在地理距離權重矩陣和經濟距離權重矩陣下實證檢驗了數字經濟發展水平與雙向直接投資二者之間的關系，得出以下結論：第一，中國數字經濟發展能夠促進雙向直接投資的增長，并存在空間溢出效應，即數字經濟發展水平高的區域會促進本區域雙向直接投資的提升，但對相鄰區域有反向“虹吸效應”，雙向直接投資高的區域對鄰近區域雙向直接投資發展存在正向溢出效應。第二，通過進行Bootstrap500次抽樣檢測，驗證了創新水平中介作用的存在，并驗證了數字經濟可以通過創新水平提高來促進雙向直接投資的增長。第三，數字經濟發展水平對雙向直接投資的影響存在區域異質性，中東部數字經濟發展對雙向直接投資的影響效果要高于西部地區。第四，數字經濟發展具有網絡效應特征，門檻變量政府支持水平對雙向直接投資的影響存在非線性的門檻效應，雙向直接投資存在單一門檻，創新水平存在雙重門檻。當政府支持水平對雙向直接投資門檻值高于3.2956，當政府支持水平對創新水平門檻值高于10.7535且小于等于14.3156時，數字經濟發展水平對雙向直接投資和創新水平的促進作用得到了顯著增強，網絡效應得以實現?；谘芯拷Y論提出以下對策建議：

一是加大雙向開放力度，為數字經濟發展提供開放環境。數字平臺企業要遵循“走出去”的政策導向，在參與全球競爭中實現高質量發展?？梢酝ㄟ^開放有條件的自由貿易試驗區、自貿港開放區，努力從“引資”轉向“引智”，實現對數字化市場開放的進一步探索和嘗試，積極對接國際數字領域交易規則，為各國企業來華投資營造良好條件。

二是打好數字經濟發展基礎，做好頂層設計。要大力構建數字經濟發展的基礎設施，加大數字化基礎設施研發投入力度，全方位提升網絡服務能力。實施差異化和動態化的數字經濟區域發展戰略，縮小區域差異。由于數字經濟區域發展不平衡，對西部地區、東部臨近區域直接投資產生的積極影響還有待深化，這意味著需讓數字經濟這個“硬件”技術成為有效縮減地區雙向直接投資發展不平衡的重要支撐。

三是推動數字經濟與創新發展的深度融合，促進雙向直接投資發展。以數字經濟為基礎構建國家創新體系，通過強化數字經濟特有的大數據、互聯網、云計算等新技術的集約化作用，實現數字經濟與創新的深度融合，由“中國制造”轉向“中國創造”，以此提高創新的技術產出及轉化效率。