中國OFDI逆向綠色創(chuàng)新的動態(tài)溢出效應
——基于數字金融與傳統(tǒng)金融的互動調節(jié)

韓先鋒，董明放，李勃昕

(1.昆明理工大學管理與經濟學院，云南 昆明 650093；2.西安建筑科技大學管理學院，陜西 西安 710055；3.西安財經大學經濟學院，陜西 西安 710100)

一、引 言

新時代下，加快綠色創(chuàng)新已成為中國政府破解資源環(huán)境約束、實現經濟高質量發(fā)展的戰(zhàn)略抉擇。綠色創(chuàng)新水平提升主要依賴國內自主創(chuàng)新、國外技術引進和國際技術溢出等方式。然而，受制于發(fā)達國家長期的技術封鎖，中國很難有效從國外引進先進綠色技術，而采用“市場換技術”的吸引外資方式或完全依靠國內綠色技術創(chuàng)新又難以快速實現對發(fā)達國家綠色創(chuàng)新的“彎道超車”。因此，越來越多的企業(yè)開始“走出去”，通過對外直接投資(OFDI)逆向溢出來達到短期內提升自身綠色創(chuàng)新水平的目的。有效的OFDI逆向綠色創(chuàng)新溢出通常會受到多方面因素的制約，其中母國金融發(fā)展水平是關鍵因素。遺憾的是，鮮有學者在探究OFDI與國內綠色創(chuàng)新關系時關注金融因素的動態(tài)調節(jié)特征，關于OFDI逆向綠色創(chuàng)新過程中應該實施何種金融支持策略尚不得而知。特別是，隨著互聯網、大數據等新一代信息技術的快速發(fā)展，不僅催生了數字金融這一新型金融業(yè)態(tài)，還加速了傳統(tǒng)金融的數字化轉型，無形中增強了金融支持創(chuàng)新驅動發(fā)展的復雜性。如果忽略金融發(fā)展的新特征、新情況，割裂式看待OFDI逆向綠色創(chuàng)新問題可能會得出誤導性結論。那么，數字金融和傳統(tǒng)金融是否均有利于OFDI逆向綠色創(chuàng)新？推動數字金融與傳統(tǒng)金融融合又會出現何種動態(tài)調節(jié)特征？復合的金融調節(jié)手段相較于單一的金融支持策略又存在何種差異？客觀回答上述問題，對于“十四五”時期依托科學合理的金融策略和工具創(chuàng)新，持續(xù)提升OFDI逆向綠色創(chuàng)新效果具有重要的理論與現實意義。

OFDI逆向綠色創(chuàng)新問題是近年學界和政府密切關注的熱點話題。多數文獻肯定了OFDI在母國綠色創(chuàng)新過程中的積極作用。Eskeland和Harrison(2003)較早證實了跨國投資對企業(yè)綠色創(chuàng)新具有積極影響[1]。Yang等(2020)實證發(fā)現，與新興經濟體相比，OFDI對發(fā)達經濟體綠色創(chuàng)新的驅動效應更為明顯[2]。倫曉波和韓云(2022)考察表明，OFDI促進了“一帶一路”沿線國家綠色創(chuàng)新，且這種改善效果主要體現在高收入國家[3]。楊世迪和劉亞軍(2020)分析表明，OFDI對區(qū)域綠色成果轉化效率的促進作用強于綠色技術研發(fā)效率[4]。也有部分文獻對上述觀點提出了質疑。梁圣蓉和羅良文(2019)實證表明，OFDI研發(fā)資本對國內投資具有擠出效應，不利于母國綠色創(chuàng)新[5]。鄭強和冉光和(2018)研究指出，中國技術尋求型OFDI占比較低，尚不利于國內綠色技術進步[6]。類似觀點在宋維佳和杜泓鈺(2017)、孫海波和劉忠璐(2019)的研究中亦得到了印證[7][8]。進一步地，一些學者開始探索OFDI逆向綠色創(chuàng)新的非線性特征。具體表現為：一支文獻側重于關注OFDI逆向綠色創(chuàng)新的動態(tài)演化現象。聶名華和齊昊(2019)認為，OFDI與工業(yè)綠色創(chuàng)新效率之間具有倒“U”型關系[9]。楊世迪和韓先鋒(2021)則得到了相反的結論[10]。另一支文獻聚集于探究如何提升OFDI逆向綠色創(chuàng)新效應。賈軍等(2017)實證表明，命令控制型環(huán)境規(guī)制可以誘發(fā)OFDI逆向綠色創(chuàng)新[11]。韓先鋒等(2020)考察認為，保持適度的貿易開放度和政府科技資助最有利于OFDI逆向綠色創(chuàng)新[12]。 王曼曼等(2020)分析發(fā)現，當知識產權保護達到一定水平時，OFDI對綠色專利產出的影響開始由負轉正[13]。然而，鮮有文獻關注到OFDI逆向綠色創(chuàng)新過程中的金融支持問題，與本研究最為相關的個別文獻僅聚集于探究OFDI驅動一般技術創(chuàng)新過程中的傳統(tǒng)金融調節(jié)[14][15]。綜上可知，對于OFDI與母國綠色創(chuàng)新之間的關系，理論界尚存在爭議。已有文獻雖從不同角度為如何提升OFDI逆向綠色創(chuàng)新提出了寶貴意見，但幾乎未有文獻關注到OFDI逆向綠色創(chuàng)新是否會受到母國傳統(tǒng)金融和數字金融的雙重約束。

本文的主要貢獻在于：一方面，將數字金融和傳統(tǒng)金融共同納入OFDI逆向綠色創(chuàng)新效應提升的分析框架，探究數字金融、傳統(tǒng)金融約束下OFDI逆向綠色創(chuàng)新效應的演化特征，比較調節(jié)效應的工具差異和現實差距；另一方面，基于數字金融與傳統(tǒng)金融互動的復合視角，解釋二者融合發(fā)展在OFDI逆向綠色創(chuàng)新的動態(tài)變化中扮演著何種調控角色，比較融合前后數字金融或傳統(tǒng)金融調節(jié)的新特征、新規(guī)律。本文從數字金融和傳統(tǒng)金融的雙重復合角度出發(fā)，擬為提升OFDI逆向綠色創(chuàng)新效應提供一個新視角，揭示其潛在的動態(tài)調節(jié)特征及其多維差異，以期為“十四五”時期通過加快推動數字金融與傳統(tǒng)金融融合，進一步釋放OFDI逆向綠色創(chuàng)新紅利提供一定參考。

二、理論推演與研究假設

(一)數字金融、傳統(tǒng)金融的異質動態(tài)調節(jié)機制

OFDI逆向綠色創(chuàng)新具有兩方面內涵：一是海外分(子)公司在東道國購買和學習先進綠色技術，并逆向反饋給母公司；二是母公司對來自海外分(子)公司的先進知識進行消化、吸收和再創(chuàng)新，并在國內轉移和擴散。所有環(huán)節(jié)綠色創(chuàng)新活動的有效開展都離不開金融的有力支持。母國發(fā)達的金融環(huán)境不僅可以為境內企業(yè)日常經營活動創(chuàng)造更多的資金支持，而且能為其研發(fā)或購買新技術提供可靠的融資服務。然而與境內企業(yè)不同，OFDI企業(yè)首先要面臨的是在東道國重建信譽機制和商業(yè)網絡等問題，導致其很難快速在東道國獲得金融服務[16]，能否從母國獲得充足持續(xù)的金融支持就成為影響OFDI逆向綠色創(chuàng)新的關鍵因素。長期以來，傳統(tǒng)金融一直被視為支持企業(yè)“走出去”的主要手段。在信貸供給不足的情形下，由于信息不對稱、金融市場競爭和綠色創(chuàng)新高度不確定性等多重約束，許多真正需要傳統(tǒng)金融支持的OFDI企業(yè)面臨較為嚴重的信貸歧視，難以在母國得到有效的金融支持，損害OFDI企業(yè)開展綠色創(chuàng)新的積極性，從而OFDI逆向綠色創(chuàng)新行為受阻。只有當傳統(tǒng)金融發(fā)展到一定水平，越來越多的OFDI企業(yè)能快速從母國獲取自身所需的一攬子低成本金融服務，才能直接支持OFDI企業(yè)開展綠色技術研發(fā)、轉移和擴散，緩解OFDI對綠色研發(fā)資金的擠占問題，從而有效驅動綠色創(chuàng)新。但如果傳統(tǒng)金融過度(超規(guī)模)發(fā)展，則會像依賴資源發(fā)展的實體經濟受到“資源詛咒”一樣，出現“金融詛咒”的威脅[17]，此時金融機構的資本積累效率降低，系統(tǒng)性風險加大，傳統(tǒng)金融對OFDI逆向綠色創(chuàng)新的積極影響開始明顯弱化甚至逆轉。

隨著互聯網、大數據等新一代信息技術的快速發(fā)展，數字金融這一新型金融創(chuàng)新模式應運而生，其低成本、低門檻、高效便捷等優(yōu)點極大降低了綠色創(chuàng)新的交易成本，會對OFDI逆向綠色創(chuàng)新產生影響。具體而言，數字金融發(fā)展初期，由于覆蓋廣度和深度不足，主要是利用場景、服務等優(yōu)勢來搜尋金融市場尾部群體，側重于為諸多中小微企業(yè)提供融資服務[18]，并未能有效觸及規(guī)模大、實力強的OFDI企業(yè)。此時OFDI逆向綠色創(chuàng)新的資本支持手段仍以傳統(tǒng)金融為主，數字金融對其支持力度極為有限且服務成本明顯偏高，導致數字金融可能不利于OFDI逆向綠色創(chuàng)新。隨著數字金融發(fā)展達到較高水平，其覆蓋廣度和深度持續(xù)提升、服務成本不斷降低，越來越多的OFDI企業(yè)能在更大范圍、更多領域上享受到低成本、低門檻和高效率的數字金融服務，從而開始有利于逆向綠色創(chuàng)新。不同于傳統(tǒng)金融，當數字金融發(fā)展到一定程度時，在互聯網、大數據、云計算等新技術持續(xù)加持下，數字金融服務的“網絡效應”會不斷強化OFDI逆向綠色創(chuàng)新溢出。據此，本文提出假設1：傳統(tǒng)金融、數字金融對OFDI逆向綠色創(chuàng)新具有異質調節(jié)特征，只有在適度的傳統(tǒng)金融、高度的數字金融發(fā)展水平下，才能最有利于OFDI逆向綠色創(chuàng)新。

(二)數字金融、傳統(tǒng)金融的交互動態(tài)調節(jié)機制

已有研究表明，數字金融與傳統(tǒng)金融之間存在相互聯系、相互促進的關系[19]。一方面，傳統(tǒng)金融可以為金融創(chuàng)新提供助力，是數字金融獲取資本、知識和基礎設施等支持的重要基礎[20]；另一方面，數字金融在沖擊傳統(tǒng)金融發(fā)展同時，也與傳統(tǒng)金融持續(xù)競爭，有利于加速傳統(tǒng)金融機構的業(yè)務升級和轉型，進而提高傳統(tǒng)金融服務效率。因此，數字金融與傳統(tǒng)金融的融合發(fā)展亦會對OFDI逆向綠色創(chuàng)新產生動態(tài)調節(jié)影響。具體表現為：

在數字金融、傳統(tǒng)金融發(fā)展水平均較低的情形下，短期內數字金融主要偏向于為被傳統(tǒng)金融排斥的實力較弱的尾部群體提供服務，而將實力雄厚的OFDI企業(yè)排除在外，導致有限的數字金融支持給OFDI企業(yè)帶來一定的綠色創(chuàng)新負擔。傳統(tǒng)金融也由于較少的金融資源供給，使得其對OFDI企業(yè)的金融支持較為有限，往往還會導致企業(yè)將原本用于逆向綠色創(chuàng)新的資本轉投于其他短期內能夠獲益的領域，從而損害OFDI企業(yè)逆向綠色創(chuàng)新的積極性。此時，數字金融與傳統(tǒng)金融并不能實現良性互動，故二者在該階段的融合不利于OFDI逆向綠色創(chuàng)新。隨著數字金融、傳統(tǒng)金融發(fā)展水平的持續(xù)提升，對于傳統(tǒng)金融而言，充足的資本供給可以為OFDI企業(yè)提供豐裕的資金支持，使得OFDI企業(yè)有足夠的實力和動機開展綠色創(chuàng)新。與傳統(tǒng)金融不同，數字金融的發(fā)展成熟需要時間，在金融監(jiān)管和技術支撐等諸多方面有著更高的門檻約束。加之出于風險考量和個人隱私保護，OFDI企業(yè)可能會更加青睞傳統(tǒng)金融服務，導致較長時間內傳統(tǒng)金融仍是支持OFDI逆向綠色創(chuàng)新的主要渠道，此時數字金融有效賦能就離不開傳統(tǒng)金融協(xié)同。因此，在傳統(tǒng)金融的適度發(fā)展階段，推動其與數字金融融合，將有助于扭轉數字金融的負向沖擊，從而總體上更有利于OFDI逆向綠色創(chuàng)新。當數字金融與傳統(tǒng)金融發(fā)展均達到高度發(fā)達狀態(tài)時，一方面，在傳統(tǒng)金融基礎越好的地區(qū)往往伴隨著更高的數字金融發(fā)展水平，該地區(qū)內也更容易接受和發(fā)展數字金融[21]，使得高度發(fā)達的數字金融在提升OFDI逆向綠色創(chuàng)新過程中扮演更為重要的角色；另一方面，傳統(tǒng)金融由于超規(guī)模發(fā)展，會面臨服務效率明顯下降、系統(tǒng)性風險持續(xù)增強等困擾，導致其對OFDI逆向綠色創(chuàng)新的支持效果開始弱化甚至逆轉，數字化轉型將是傳統(tǒng)金融“取長補短”的重要出路。因此，在高度發(fā)達的金融市場中，加強與數字金融的融合，有利于傳統(tǒng)金融提高資源配置效率、降低信息不對稱，快速消除其過度發(fā)展帶來的弊病和“金融詛咒”現象，使得其能持續(xù)為OFDI逆向綠色創(chuàng)新提供有效支持。據此，本文提出假設2：與適度水平的傳統(tǒng)金融融合，有助于提前扭轉數字金融對OFDI逆向綠色創(chuàng)新的負面沖擊；與高水平的數字金融融合，有利于消除傳統(tǒng)金融過度發(fā)展對OFDI逆向綠色創(chuàng)新的弱化調節(jié)。

三、研究設計

(一)計量模型構建

為解析OFDI對國內綠色創(chuàng)新的影響，首先構建基本計量模型：

ginit=α0+α1ofdiit+θiXit+μi+εit

(1)

其中，ginit表示i省份t時期的綠色創(chuàng)新指標，ofdiit代表i省份t時期的對外直接投資指標，εit為隨機擾動項，μi不可觀測的個體固定效應。α0為截距項，α1為對外直接投資系數，系數大小及方向可直接刻畫其對綠色創(chuàng)新的具體影響。向量X表征影響綠色創(chuàng)新的其他特征變量。

在此基礎上，構建面板門檻模型來考察OFDI逆向綠色創(chuàng)新過程中異質金融策略的調節(jié)影響。其中，用來刻畫數字金融調節(jié)的門檻模型如下：

ginit=α1ofdiit·I(difit≤γ1)+α2ofdiit·I(difit>γ1)+…+αnofdiit·I(difit≤γn)

+αn+1ofdiit·I(difit>γn)+θiXit+μi+εit

(2)

其中，difit為門檻調節(jié)變量，表示i省份t時期的數字金融指標，以體現OFDI影響綠色創(chuàng)新過程中的數字金融調節(jié)特征；ginit和ofdiit的定義同式(1)；γ為待估計的門檻值；誤差項εit～iid(0，σ2)。通過比較數字金融difit與門檻值γ的大小，能將樣本劃分成多個不同區(qū)域，各樣本區(qū)域的回歸系數不同。I(*)為指示函數，當不符合括號內條件時取值為0，滿足條件時取值為1。

用以反映傳統(tǒng)金融調節(jié)OFDI逆向綠色創(chuàng)新的門檻模型可表示為：

ginit=α1ofdiit·I(finit≤γ1)+α2ofdiit·I(finit>γ1)+…+αnofdiit·I(finit≤γn)

+αn+1ofdiit·I(finit>γn)+θiXit+μi+εit

(3)

其中，finit為i省份t時期的傳統(tǒng)金融指標，以反映傳統(tǒng)金融發(fā)展對OFDI逆向綠色創(chuàng)新的動態(tài)調節(jié)，對比式(2)可體現數字金融與傳統(tǒng)金融對OFDI逆向綠色創(chuàng)新的差異化調節(jié)機制。

進一步，為深入揭示數字金融與傳統(tǒng)金融互動發(fā)展對OFDI逆向綠色創(chuàng)新的潛在動態(tài)調節(jié)差異，構建如下門檻模型：

ginit=α1ofdiit·I(convit≤γ1)+α2ofdiit·I(convit>γ1)+…+αnofdiit·I(convit≤γn)

+αn+1ofdiit·I(convit>γn)+θiXit+μi+εit

(4)

其中，convit為i省份t時期的數字金融與傳統(tǒng)金融互動指標，旨在反映數字金融與傳統(tǒng)金融互動融合對OFDI逆向綠色創(chuàng)新的動態(tài)調節(jié)機制，對比式(2)和式(3)可揭示數字金融與傳統(tǒng)金融之間是否存在潛在的互動強化或弱化調節(jié)現象。

(二)變量設置和數據來源

考慮到相關指標統(tǒng)計口徑的一致性和數據的可獲性，本文選擇2011—2018年為樣本區(qū)間。西藏以及港澳臺地區(qū)數據缺失較嚴重，故選取30個省份為研究對象?；A數據來自國家知識產權局中國專利公布公告網(http：//epub.sipo.gov.cn)、《北京大學數字普惠金融指數(2011—2020年)》《中國金融年鑒》《中國財政透明度報告》《中國對外直接投資統(tǒng)計公報》《中國科技統(tǒng)計年鑒》和《中國統(tǒng)計年鑒》。

1.被解釋變量：區(qū)域綠色創(chuàng)新(gin)。本文從效率角度刻畫綠色創(chuàng)新水平，采用超越對數型隨機前沿模型進行核算。對于產出指標，由于綠色專利既能夠較好地反映環(huán)保技術水平，又可直接體現綠色創(chuàng)新活動的產出情況[12]，故選取綠色專利授權量來衡量。具體基于世界知識產權組織(WIPO)給出的綠色專利清單中的分類編碼，從國家知識產權局中國專利公布公告網上抓取30個省份的綠色專利授權量數據。對于投入指標，考慮到已有文獻通常選用研發(fā)資本和研發(fā)人員作為綠色創(chuàng)新效率核算的投入指標[22]，故選取研發(fā)人員全時當量和研發(fā)經費內部支出額來分別表征研發(fā)人員和研發(fā)資本的投入。

2.核心解釋變量：對外直接投資(ofdi)。本文更關注OFDI逆向綠色創(chuàng)新的動態(tài)演化規(guī)律及其調節(jié)機制，故主要選取存量數據進行考察，以克服流量數據的短期波動干擾。同時，為了增強研究可靠性，采用流量數據做輔助測試。在具體指標設定上，借鑒李勃昕等(2020)的做法[23]，采用人民幣匯率表示的非金融類OFDI存量與GDP比值來衡量。相對指標的好處在于，既能較好消除價格因素的影響，又可客觀反映不同省份OFDI強度的差異化特征。OFDI流量指標采用存量指標同樣的核算方式，即基于人民幣匯率表示的非金融類OFDI流量與GDP比值來表征。

3.調節(jié)變量：數字金融(dif)、傳統(tǒng)金融(fin)、數字金融與傳統(tǒng)金融互動(conv)。對于數字金融指標，借鑒滕磊和馬德功(2020)的做法[24]，選取北京大學數字金融研究中心編制的數字金融指數來衡量，并對原始數字金融指數進行對數化處理；對于傳統(tǒng)金融指標，選取各省份金融機構年末存貸款余額與GDP比值來刻畫；對于數字金融與傳統(tǒng)金融互動指標，借鑒傅元海和林劍威(2021)的經驗[25]，采用數字金融與傳統(tǒng)金融的交互項(dif*fin)來反映二者的互動融合情況。

4.控制變量。為得到無偏的估計結果，本文選取以下控制變量：政府研發(fā)資助(gov)，以研發(fā)經費支出中政府資金的占比表征；財政透明度(cz)，使用上海財經大學公共政策研究中心發(fā)布的省級財政透明度得分來體現；知識產權保護(ipr)，運用技術交易成交額占當地GDP比重來表示；經濟發(fā)展水平(gdp)，采用各省份人均GDP來表征；固定資產投資(tz)，運用非國有固定資產投資的對數值來刻畫；人口增長(rk)，基于人口增長率來體現。

四、實證結果及分析

在展開實證分析前，為確保研究過程更為嚴謹，首先對上文設定的相關變量做以下三方面檢驗，以印證計量模型的合理性：一是面板平穩(wěn)性檢驗。為避免下文研究中出現偽回歸現象，這里分別采用原假設為存在同質面板單位根的LLC方法，以及原假設為存在異質面板單位根的IPS、ADF-Fisher和PP-Fisher方法等四種手段進行面板單位根檢驗，結果表明本文所選取的面板數據平穩(wěn)，可在一定程度上克服計量研究中的偽回歸干擾。二是多重共線性檢驗。由于研究選取了較多變量，而不同變量之間潛在的高度相關性往往會導致分析結果出現不穩(wěn)定現象，故還需進行多重共線性檢驗。經測算發(fā)現，研究變量間的最大方差膨脹因子VIF數值為4.24，平均VIF數值為2.49，均處于可接受的范圍內，充分說明上文構建的計量模型共線性問題較弱，不會導致下文回歸結果出現嚴重失真。三是面板協(xié)整檢驗。在上述測試的基礎上，進一步檢驗對外直接投資(ofdi)、數字金融(dif)和綠色創(chuàng)新(gin)，對外直接投資(ofdi)、傳統(tǒng)金融(fin)和綠色創(chuàng)新(gin)，對外直接投資(ofdi)、傳統(tǒng)金融與數字金融互動(conv)和綠色創(chuàng)新(gin)三個變量系統(tǒng)是否存在長期穩(wěn)定的均衡關系，具體采用Pedroni基于殘差的協(xié)整檢驗方法進行測試。檢驗發(fā)現三大變量系統(tǒng)之間均存在著長期穩(wěn)定的協(xié)整關聯。在此基礎上，本文將進一步考察數字金融與傳統(tǒng)金融多維約束下OFDI逆向動態(tài)綠色創(chuàng)新問題。

(一)全國層面的估計結果

1.OFDI逆向綠色創(chuàng)新的客觀事實。在進行非線性模型估計之前，初步估計線性模型以做比較。經豪斯曼檢驗發(fā)現，采用固定效應模型估計較為合理，具體穩(wěn)健標準差估計結果見表1第(1)列。從估計結果看，OFDI的估計系數為0.688且顯著，說明“十二五”以來OFDI顯著地逆向驅動了中國綠色創(chuàng)新。同時，考慮雙向固定效應的第(2)列結果亦支持該結論。具體原因可能在于，隨著中國經濟實力的增強，較多的內資企業(yè)在國際化過程中，既可通過海外分(子)公司充分學習和吸收東道國先進綠色技術，促進綠色知識累積外循環(huán)，不斷加快自身綠色創(chuàng)新步伐，又能以母公司為依托將先進綠色知識在國內擴散、示范，加速綠色知識累積內循環(huán)，進而持續(xù)縮小與發(fā)達國家的綠色創(chuàng)新差距。更為重要的是，在綠色知識內外累積循環(huán)基礎上的二次創(chuàng)新，也將為提升綠色創(chuàng)新水平注入更為強勁的動力。

2.OFDI逆向綠色創(chuàng)新的動態(tài)調節(jié)機制。對于非線性模型估計，采用Hansen的“自舉法”，重疊模擬似然比檢驗統(tǒng)計量300次，估計出門檻效應的bootstrap P值和F值，以檢驗門檻效應是否存在。表1給出了不同情景下門檻效應檢驗的F值及其顯著性，其中第(3)—(5)列分別是以數字金融、傳統(tǒng)金融、數字金融與傳統(tǒng)金融互動指標為調節(jié)變量的基本門檻模型估計結果。不難發(fā)現，以上三種情形下均應采用三重門檻模型進行分析。

對于數字金融的動態(tài)調節(jié)，由表1第(3)列結果可知，當數字金融水平不高于3.768時，OFDI對綠色創(chuàng)新產生負面影響。當數字金融水平逼近甚至超越4.619但不高于5.300時，OFDI依然不利于綠色創(chuàng)新，但隨著數字金融水平的提升，負面影響呈弱化趨勢。當數字金融水平超越5.300時，OFDI系數為0.449且顯著，表明在高水平數字金融助力下，OFDI產生顯著的逆向綠色創(chuàng)新溢出。因此，在數字金融調節(jié)下，OFDI逆向綠色創(chuàng)新具有顯著的“U”型動態(tài)演化特征，較低的數字金融水平會遲滯OFDI逆向綠色創(chuàng)新，只有當數字金融發(fā)展達到一定程度且處于較高水平時，才能有利于OFDI逆向綠色創(chuàng)新。對于傳統(tǒng)金融的動態(tài)調節(jié)，基于第(4)列結果可知，當傳統(tǒng)金融水平不高于2.091時，OFDI顯著抑制了綠色創(chuàng)新。當傳統(tǒng)金融水平跨越2.091且不高于2.276時，OFDI對綠色創(chuàng)新的負面影響有所弱化。當傳統(tǒng)金融水平超越2.276但不高于3.574時，OFDI有利于綠色創(chuàng)新，但這一積極作用會隨著傳統(tǒng)金融水平超越3.574而逐漸消失。因此，在傳統(tǒng)金融調節(jié)下，OFDI對綠色創(chuàng)新的影響具有先負后正的“U”型動態(tài)演化特征，過低的傳統(tǒng)金融水平會妨礙OFDI逆向綠色創(chuàng)新，只有當傳統(tǒng)金融發(fā)展處于適度水平時才會最有利于OFDI逆向綠色創(chuàng)新，而傳統(tǒng)金融的過度發(fā)展則會弱化這種積極影響。上述分析支持了假設1。

對于數字金融與傳統(tǒng)金融的互動調節(jié)，基于第(5)列結果可知，當數字金融與傳統(tǒng)金融互動強度不高于8.303時，OFDI對綠色創(chuàng)新產生了顯著的負面影響。當數字金融與傳統(tǒng)金融互動強度大于8.303且不高于11.637時，這種消極影響有所減弱。當數字金融與傳統(tǒng)金融互動強度超過11.637且不高于20.337時，OFDI對綠色創(chuàng)新產生了顯著的積極影響。當數字金融與傳統(tǒng)金融互動強度超越20.337時，OFDI對綠色創(chuàng)新的積極貢獻有所弱化。因此，在數字金融與傳統(tǒng)金融互動調節(jié)下，OFDI逆向綠色創(chuàng)新存在明顯的“U”型動態(tài)特征，只有在適度的數字金融與傳統(tǒng)金融互動調節(jié)下，才能最有利于OFDI逆向綠色創(chuàng)新，但這種互動亦有“度”的限制。依次對比三種因素調節(jié)下OFDI系數可知，考慮與傳統(tǒng)金融融合后，第三門檻區(qū)間內數字金融對OFDI逆向綠色創(chuàng)新由負轉正，考慮與數字金融融合后，第四門檻區(qū)間內傳統(tǒng)金融對OFDI逆向綠色創(chuàng)新的影響開始有所增強。不難發(fā)現，與適度水平的傳統(tǒng)金融融合，有助于提前扭轉數字金融對OFDI逆向綠色創(chuàng)新的負面沖擊，而與高水平的數字金融融合，則有利于消除傳統(tǒng)金融過度發(fā)展對OFDI逆向綠色創(chuàng)新的弱化調節(jié)，驗證了假設2?；诓煌榫跋碌姆€(wěn)健性估計結果亦佐證了上述結論的可靠性。(5)受篇幅限制，本文的穩(wěn)健性檢驗結果未報告，作者備索。

進一步計算發(fā)現：(1)數字金融的平均水平為5.073，整體處于第三門檻區(qū)間內，即現階段數字金融對OFDI逆向綠色創(chuàng)新有顯著的負面調節(jié)效果，但短期內通過加快發(fā)展數字金融來最大限度地激發(fā)OFDI逆向綠色創(chuàng)新溢出是可行的。具體來看，目前數字金融只對北京、上海和浙江的OFDI逆向綠色創(chuàng)新產生了積極調節(jié)作用，而對絕大多數省份的調節(jié)效果是消極的。(2)傳統(tǒng)金融的平均水平為3.125，處于最有利于OFDI逆向綠色創(chuàng)新的門檻區(qū)間內，即現階段傳統(tǒng)金融整體對OFDI逆向綠色創(chuàng)新具有積極影響。具體來看，大多數省份傳統(tǒng)金融正處于最有利于OFDI逆向綠色創(chuàng)新的調節(jié)區(qū)間內，這和數字金融的調節(jié)現狀存在明顯差異。(3)數字金融與傳統(tǒng)金融互動的平均水平為16.108，總體處于有利于OFDI逆向綠色創(chuàng)新的最優(yōu)調節(jié)區(qū)間內，表明現階段通過數字金融與傳統(tǒng)金融融合對OFDI驅動綠色創(chuàng)新是有利的。具體而言，除內蒙古、河南等少數省份外，多數省份通過數字金融與傳統(tǒng)金融互動有利于OFDI逆向綠色創(chuàng)新。(4)基于三種不同金融支持手段比較發(fā)現，現階段傳統(tǒng)金融仍是支持OFDI逆向綠色創(chuàng)新的主要渠道，而數字金融的“賜?！毙形达@現。特別是與傳統(tǒng)金融的融合，有助于提前扭轉數字金融的負面沖擊。

3.調節(jié)機制的穩(wěn)健性估計結果。對于數字金融調節(jié)：一是不考慮控制變量進行估計；二是改變核心解釋變量，采用數字金融覆蓋廣度為替代指標；三是使用OFDI存量指標滯后一期做估計以克服內生性。對于傳統(tǒng)金融調節(jié)：一是改變研究方法，基于雙重面板門檻模型進行估計；二是改變控制變量，剔除知識產權保護變量再估計。對于數字金融與傳統(tǒng)金融互動調節(jié)：一是改變核心解釋變量，采用OFDI流量作為替代指標進行穩(wěn)健性測試；二是改變研究時段，以2011—2017年為研究時段做穩(wěn)健性估計。上述不同情形下的結果再次印證了本文基準估計結果是可靠的。

(二)分區(qū)域層面的異質性估計結果

1.OFDI逆向綠色創(chuàng)新的異質空間調節(jié)機制。這里依據傳統(tǒng)地理劃分標準，分別從東、中、西部三大地區(qū)出發(fā)，考察三大因素調節(jié)下OFDI逆向動態(tài)綠色創(chuàng)新效應的空間異質性演化特征。由表2的估計結果可知，在不同區(qū)域層面上，數字金融、傳統(tǒng)金融、數字金融與傳統(tǒng)金融互動調節(jié)下OFDI逆向綠色創(chuàng)新均表現出顯著的空間差異特征。

表2 空間層面的面板門檻模型估計結果

對于數字金融的空間異質調節(jié)檢驗發(fā)現：(1)東部地區(qū)，在數字金融調節(jié)下OFDI對綠色創(chuàng)新的影響呈現出顯著的“U”型演化特征，即較低水平的數字金融不利于OFDI逆向綠色創(chuàng)新，但隨著數字金融水平提升，OFDI對綠色創(chuàng)新的負面沖擊有所減弱，當數字金融水平超過5.306時，對OFDI逆向綠色創(chuàng)新產生積極影響。(2)中部地區(qū)，當數字金融水平不高于4.469時，OFDI逆向綠色創(chuàng)新溢出并不明顯，只有超過該水平時OFDI才能對該地區(qū)綠色創(chuàng)新產生積極影響，且隨著數字金融水平持續(xù)提升，這種積極調節(jié)效果持續(xù)強化。(3)西部地區(qū)，在數字金融調節(jié)下，OFDI對綠色創(chuàng)新的影響表現出明顯的“U”型非線性特征。具體表現為，當數字金融水平不高于5.074時，OFDI對綠色創(chuàng)新產生顯著的抑制影響。當數字金融水平超過5.074時，OFDI才明顯地推動該地區(qū)綠色創(chuàng)新，且當數字金融水平超過5.568時，OFDI逆向綠色創(chuàng)新溢出效果最明顯。(4)東部、中部和西部地區(qū)的平均數字金融水平分別為5.223、5.016和4.964，依次處于第四、第三和第二門檻區(qū)間內，即在數字金融加持下，現階段OFDI對東部和中部地區(qū)綠色創(chuàng)新均產生了顯著的積極影響，而對西部地區(qū)綠色創(chuàng)新則產生了顯著的負面沖擊。

對于傳統(tǒng)金融的空間異質調節(jié)檢驗發(fā)現：(1)東部地區(qū)，傳統(tǒng)金融調節(jié)下OFDI逆向綠色創(chuàng)新表現出顯著的“U”型演化特征。當傳統(tǒng)金融水平不高于2.036時，明顯抑制了OFDI逆向綠色創(chuàng)新，只有當傳統(tǒng)金融水平位于(2.574，3.531]這一區(qū)間內才是最有利的，而隨著傳統(tǒng)金融水平跨出最優(yōu)區(qū)間，OFDI逆向綠色創(chuàng)新效果呈弱化趨勢。(2)中部地區(qū)，傳統(tǒng)金融調節(jié)下OFDI逆向綠色創(chuàng)新存在明顯的“U”型規(guī)律。當傳統(tǒng)金融水平不高于1.837時，OFDI對綠色創(chuàng)新產生負面影響，只有當傳統(tǒng)金融水平超過這一水平時，才會產生明顯的OFDI逆向綠色創(chuàng)新，且這種積極影響會隨著傳統(tǒng)金融水平的提高而持續(xù)增強。(3)西部地區(qū)，傳統(tǒng)金融調節(jié)以3.840為界，OFDI逆向綠色創(chuàng)新呈現一定的正向且邊際效率遞增的非線性特征。(4)東部、中部和西部地區(qū)的平均傳統(tǒng)金融水平依次為3.633、2.444和3.113，均顯著有利于OFDI逆向綠色創(chuàng)新，且現階段傳統(tǒng)金融的調節(jié)效果表現為中部地區(qū)最佳、西部地區(qū)次之、東部地區(qū)最弱。

對于傳統(tǒng)金融與數字金融互動的空間異質調節(jié)檢驗發(fā)現：(1)東部地區(qū)，OFDI對綠色創(chuàng)新的影響存在顯著的倒“N”型演化特征。當數字金融與傳統(tǒng)金融互動強度不高于11.637時，OFDI明顯不利于綠色創(chuàng)新。當數字金融與傳統(tǒng)金融互動強度位于11.637和35.910之間時，OFDI對綠色創(chuàng)新產生積極影響，即存在最優(yōu)互動調節(jié)區(qū)間(11.637，35.910]。當數字金融與傳統(tǒng)金融互動強度超過35.910時，又顯著不利于OFDI逆向綠色創(chuàng)新，這可能源于該地區(qū)傳統(tǒng)金融過度發(fā)展帶來的不良沖擊。(2)中部地區(qū)，OFDI對綠色創(chuàng)新的作用表現為明顯的正向倒“U”型規(guī)律。當數字金融與傳統(tǒng)金融互動強度依次超越9.081、14.924且不高于16.290時，OFDI顯著驅動了綠色創(chuàng)新，且調節(jié)效果持續(xù)增強，存在最優(yōu)互動調節(jié)區(qū)間(14.924，16.290]。當數字金融與傳統(tǒng)金融互動跨越16.290時，OFDI對綠色創(chuàng)新的積極影響減弱。(3)西部地區(qū)，OFDI對綠色創(chuàng)新的影響具有“U”型動態(tài)特征，過低的數字金融與傳統(tǒng)金融互動不利于OFDI逆向綠色創(chuàng)新，只有當互動強度超越15.010時，OFDI才能有效驅動綠色創(chuàng)新發(fā)展。(4)東部、中部和西部地區(qū)數字金融與傳統(tǒng)金融平均互動強度依次為19.250、12.440和15.633，分別處于第三、第二和第三門檻區(qū)間內，意味著現階段加強數字金融與傳統(tǒng)金融互動均有助于地區(qū)OFDI逆向綠色創(chuàng)新。更為重要的是，這種互動調節(jié)效果在中西部地區(qū)表現更明顯，且中西部地區(qū)具有更大的互動調節(jié)空間。

2.OFDI逆向綠色創(chuàng)新的空間調節(jié)效果比較。比較三維度調節(jié)效果發(fā)現，在數字金融、傳統(tǒng)金融、數字金融與傳統(tǒng)金融互動調節(jié)下，現階段東部地區(qū)OFDI逆向綠色創(chuàng)新效應分別處于-0.214、0.570、0.559水平上，可知傳統(tǒng)金融的調節(jié)效果優(yōu)于數字金融，且二者表現出均顯著的協(xié)同復合效應。當前，中部地區(qū)傳統(tǒng)金融對OFDI逆向綠色創(chuàng)新的調節(jié)效果略強于數字金融，相比數字金融單維調節(jié)，數字金融與傳統(tǒng)金融互動調節(jié)下OFDI系數明顯變大，表明通過與傳統(tǒng)金融互動，有助于強化數字金融對OFDI逆向綠色創(chuàng)新的驅動效果。數字金融對西部地區(qū)現階段OFDI逆向綠色創(chuàng)新的調節(jié)總體表現為“詛咒”效應，而傳統(tǒng)金融則扮演了不可替代的角色。更為重要的是，通過與傳統(tǒng)金融的互動，有助于扭轉當前數字金融對西部地區(qū)OFDI逆向綠色創(chuàng)新的“詛咒”效應，這一“取長補短”的金融創(chuàng)新現象值得關注。

五、結論與啟示

本文基于數字金融、傳統(tǒng)金融、數字金融與傳統(tǒng)金融互動的三維新視角，采用面板門檻回歸模型實證探究了OFDI對綠色創(chuàng)新影響的異質動態(tài)調節(jié)效應。主要得到以下結論：(1)只有在較高的數字金融或適度的傳統(tǒng)金融水平加持下，才能最有利于激發(fā)OFDI逆向綠色創(chuàng)新溢出；(2)在數字金融與傳統(tǒng)金融互動調節(jié)下，存在最有利于提升OFDI逆向綠色創(chuàng)新的調節(jié)區(qū)間(11.637，20.337]；(3)與適度水平的傳統(tǒng)金融融合，有助于提前消除數字金融對OFDI逆向綠色創(chuàng)新的負面沖擊，而隨著二者均步入發(fā)達階段的融合，能明顯消除傳統(tǒng)金融過度發(fā)展對OFDI逆向綠色創(chuàng)新的消極影響；(4)數字金融與傳統(tǒng)金融調節(jié)下OFDI逆向綠色創(chuàng)新存在顯著的空間異質性，東部、中部和西部分別表現為顯著的倒“N”型、正向倒“U”型和“U”型動態(tài)調節(jié)特征；(5)現階段加強數字金融與傳統(tǒng)金融互動有助于激發(fā)OFDI逆向綠色創(chuàng)新溢出，且這種積極的互動調節(jié)效果在中西部地區(qū)更明顯。

本文研究的一個重要啟示在于，不同區(qū)域在提升OFDI逆向綠色創(chuàng)新效應的過程中，應注重數字金融和傳統(tǒng)金融的交互賦能。首先，要認識到數字金融、傳統(tǒng)金融在提升OFDI逆向綠色創(chuàng)新過程中的重要性和差異性。政府在促進金融創(chuàng)新，加大數字金融這一新型金融服務模式滲透和布局的同時，應積極依托金融科技和制度設計引導傳統(tǒng)金融加快數字化改革步伐，加速不同時空層面數字金融和傳統(tǒng)金融要素的無縫對接，強化數字金融和傳統(tǒng)金融融合發(fā)展的區(qū)域外溢性，從而持續(xù)提升金融加速賦能OFDI逆向綠色創(chuàng)新的效能和效率。其次，要根據OFDI與國內綠色創(chuàng)新協(xié)同發(fā)展的具體實際和演化階段，注重設計動態(tài)化、復合化和多元化的金融支持策略，避免實施單一的、一刀切的金融支持手段。最后，要認識到數字金融與傳統(tǒng)金融及其交互賦能效果的空間異質性，因時制宜、因地制宜地選擇助力OFDI逆向綠色創(chuàng)新的最佳金融創(chuàng)新工具。東部地區(qū)省份現階段應積極利用高度發(fā)展的數字金融水平，優(yōu)先選擇實施數字金融、數字金融與傳統(tǒng)金融復合的支持策略。中部地區(qū)省份應積極向傳統(tǒng)金融服務中融入數字金融元素，發(fā)揮二者協(xié)同驅動OFDI逆向綠色創(chuàng)新的“合力效應”。西部地區(qū)省份既要加快數字金融發(fā)展，又要積極促進傳統(tǒng)金融數字化轉型，不斷縮小與發(fā)達地區(qū)間在數字基礎設施建設、金融資源供給等方面的差距，從而更好地發(fā)揮OFDI逆向綠色創(chuàng)新的“后發(fā)優(yōu)勢”。