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标题

金融发展、外商直接投资对全要素生产率的影响研究

范文

顾晓安郑希杰李文卿

摘要：本文基于我国2000—2017年的省级面板数据，研究金融发展、外商直接投资对全要素生产率的影响。结果表明：金融发展的提高对我国全要素生产率的提高有显著的促进作用;外商直接投资的流入对我国全要素生产率的提高产生了积极的影响，除了直接作用外，金融发展和外商直接投资的交互作用对全要素生产率也存在正向作用，本文还发现在金融发展与外商直接投资交互之后，分别使二者对全要素生产率的影响提高了11.80%和10.45%。

关键词：金融发展;外商直接投资;全要素生产率

DOI：10.16315/j.stm.2020.04.008

中图分类号： F124;F832.0

文献标志码： A

Research on the influence of financial development and foreign direct

investment on total factor productivity：based on the provincial

panel data of China from 2000 to 2017

GU Xiaoan， ZHENG Xijie， LI Wenqing

（Business School，University of Shanghai for Science and Technology，Shanghai 200093，China）

Abstract：Based on Chinas provincial panel data from 2000 to 2017， this paper studies the impact of financial development and foreign direct investment on TFP.The results show that the improvement of financial development has a significant effect on the improvement of Chinas total factor productivity.The inflow of foreign direct investment has a positive effect on the improvement of Chinas total factor productivity. In addition to the direct effect， the interaction between financial development and foreign direct investment also has a positive effect on total factor productivity.

Keywords：finance development; foreign direct investment; total factor productivity

改革开放40多年以来，我国经济发展迅速，GDP年均增长率高达9.51%，被称为世界经济增长的奇迹。然而，这种经济增长的方式是粗放、不可持续的，伴随着这种经济增长方式，新问题和新矛盾日益凸显。值得提出的是，虽然我国经济在总量上呈现不断增长的趋势，但近年来在增长速度方面却有所减缓，面对国内部分行业产能过剩、投资效率持续下降、人口红利逐步丧失、经济发展驱动力不足等问题，要实现我国经济健康、可持续的发展，不能简单地追求经济增速，而要更多注重经济质量的提升。

全要素生产率作为衡量经济增长质量的关键性指标备受关注，国务院在2015年发布的《政府工作报告》中首次指出要提高全要素生产率，加快实施创新驱动战略的举措，这表明我国要在新常态下把经济增长转到全要素生产率驱动的轨道上来，实现经济的高质量发展。全要素生产率在当前经济新旧动能转换阶段，对于促进经济增长、提高经济增长质量具有重大意义。学术界普遍认为，全要素生产率的提高主要是因为资源配置效率的提高、技术进步和规模效应。其中资源配置效率的提高无论是与金融发展，还是外商直接投资，都有着不可忽视的联系，而技术进步也与外商直接投资休戚相关，因此，本文就从这两个角度去研究全要素生产率的增长。

金融发展指的是金融体系各个构成要素在规模、质量以及效率等多个层面的动态发展过程。金融发展到一定阶段就会形成金融体系，而金融体系作为经济发展的助燃剂，在现代市场经济中承担着传递价格变动趋势、动员社会储蓄、配置有限资源、改善公司治理结构、分散和降低风险等重要作用，是现代经济的核心之一。我国金融市场和金融行业也伴随着经济的快速增长取得了令人瞩目的进步，金融业增加值在国民经济中的贡献率稳步上升，占GDP的比值从1978年的2.1%上升至2019年的7.7%，正发挥着日益关键的作用。尽管如此，与发达国家相比，我国金融业仍处于成长阶段，虽然金融体制改革已经取得了显著的成果，但尚未全部完成。然而，金融业已经成为我国现代服务业乃至整个国民经济的一个重要支柱产业。

在我国改革开放初期，国内金融發展水平较低，企业很难在外部得到融资，面临严重的投资不足问题，外商直接投资（foreign direct investment，FDI）通过引入稀缺资本缓解这一问题[1]。从量上来看，我国吸收的FDI已从开放初期的几千万美元，持续增加到2018年的1 349.66亿美元，外资企业数量也已达593 276户，此外，根据数据显示，从1992年到现在，我国的FDI流入量均位于世界发展中国家首位，有部分学者认为FDI涵盖了各类新资本、先进科学技术等要素，对一国的经济发展产生影响主要在两方面：一是当该国金融发展水平较低时，FDI中的资本部分，能够对国内的金融市场起到很好的补充作用;二是当该国金融发展水平较高时，FDI的资本部分对国内的金融市场的补充作用则非常有限，而外资企业在考虑到该国金融发展水平较高，则更会倾向于从国内金融市场融资以扩大规模，同时，FDI的先进的科学技术、管理理念和战略等都会通过外资企业这一媒介进行跨国转移。

本文的研究思路是：首先，对我国的金融发展水平和外商直接投资进行现状分析，并分别研究二者对全要素生产率的影响;其次，分析二者交互作用对全要素生产率的影响;再次，对我国各省份全要素生产率进行测算，并借此对我国总体的全要素生产率进行现状分析并研究其变化规律;然后，在控制了其他影响全要素生产率的因素基础上，对金融发展，外商直接投资与全要素生产率进行回归分析;最后，对本文的研究进行总结并提出相关的政策建议。

本文的主要贡献如下：首先，已有文献大多是研究金融发展对全要素生产率的影响，或是研究外商直接投资对全要素生产率的影响，本文在此基础上，通过实证证明了金融发展和外商直接投资的交互作用会对全要素生产率产生正向影响;其次，本文发现在金融发展与外商直接投资交互之后，分别使二者对全要素生产率的影响提高了11.80%和10.45%;再次，本文对我国30个省2000—2017年的全要素生产率进行了测算，并发现我国平均全要素生产率随时间变化的规律;最后，对控制变量的研究发现：政府的过度干预会抑制全要素生产率的增长;提高对外开放水平，推行外向型经济发展战略能够促进我国全要素生产率的增长;人力资本水平和城市化水平对我国全要素生产率的提高有积极作用。

本文的其余部分研究内容如下：第二部分是文献综述与机制分析;第三部分是计量模型构建、变量选取和数据来源说明;第四部分是实证检验与分析;第五部分是研究结论与启示。

1 文献综述与机制分析

1.1 文献综述

对于金融发展能够以何种方式来促进全要素生产率的增长，最终促进经济增长这一问题，国外许多学者进行了深入研究。

King等[2]认为金融中介机构能对企业的创新活动进行风险评估，以此来考虑是否提供融资。此外，金融中介能够缓解企业在进行创新性活动时面临的融资约束，提高技术创新的成功率，最终导致全要素生产率的提高;Beck等[3]认为金融通过对资源的合理配置和促进全要素生产率的提高来实现对经济增长的促进作用，基本路径是金融发展与深化，其中金融发展通过提高全要素生产率而促进经济发展这一渠道尤为重要;Acemoglu等[4]研究发现金融发展水平对发达国家和发展中国家全要素生产率的影响程度各不相同。发达国家的金融体系更加健全完善，因此金融机构的资金更多的会提供给创新型企业，进而提高全要素生产率;而发展中国家的金融部门主要对那些存续时间久、经营模式成熟的传统企业提供融资，因而发展中国家的金融发展对其全要素生产率的促进作用就不够明显;Hassan等[5]通过利用1980—2007年168个国家的面板数据研究发现，发展中国家要想实现经济稳定增长，健全完善的金融体系是不可或缺的。此外，对外开放水平也很重要，因为国外投资带来的资金和技术会对东道国全要素生产率的提高起到明显的促进作用。

由于金融发展在不同条件的国家和地区对全要素生产率的影响有着显著差异，很多学者从人力资本水平、社会融资规模、研发投入水平等方面去解释这个差异，而外商直接投资（FDI）作为既影响金融发展水平，又影响全要素生产率的重要因素，近年来也引起了许多学者的关注。Alfaro等[6]研究发现在金融体系发展完善的国家，FDI进入能够提高该国的全要素生产率，进而促进该国经济增长，而金融发展不完善的国家，会限制其利用FDI的能力;Choong[7]利用广义矩估计（GMM）法对1983—2006年95个国家进行了分析，发现FDI能够显著促进东道国的经济增长，而完善的金融体系是FDI能对经济增长产生积极影响的重要前提，此外，金融市场和FDI主要通过效率的提高和投资效应来促进经济增长。

随着我国金融体制改革进程的加速以及金融体系的完善，国内学者也开始关注金融发展水平、外商直接投资和经济增长之间的作用机理。张瑜等[8]研究了行业全要素生产率的影响因素，认为金融市场的完善程度会影响行业要素的配置效率，金融冲击会降低行业全要素生产率;姚耀军等[9]根据我国省级面板数据研究发现，金融发展对全要素生产率的影响具有明显的区域性特征，金融发展影响全要素生产率的中间渠道是技术进步;李健等[10]利用我国2000—2012年省际面板数据，检验了金融发展与全要素生产率增长的联系以及中间渠道，研究表明中国的金融发展在通过技术进步促进全要素生产率增长。张云华[11]研究发现金融发展和技术创新存在互动关系。

在研究外商直接投资对全要素生产率的影响方面，王永齐[12]研究发现，健全完善的金融市场可以使FDI的技术外溢效应得到充分吸收，并放大FDI对经济增长的正向作用，而效率低下的金融市场会提高企业的融资成本，影响其将积累的知识和技术转换为生产力的能力。曾慧[13]利用1987—2007年中国29个省份的面板数据，研究发现FDI主要通过资本积累来促进我国经济增长，但由于受到金融发展水平的限制，FDI的技术外溢作用并不明显，此外，她还发现在金融发展推动FDI促进我国经济增长方面，东部较为发达地区比中西部地区的效果更加显著。周佰成等[14]以2001—2018年中国31个省份数据为样本，研究发现FDI分布存在明顯的区域性特征和阶段性差异，且FDI的高增长地区会带动周边发展。

综上所述，虽然已有不少学者对金融发展，外商直接投资和全要素生产率之间的关系进行研究，但尚存在一些不足：已有文献大多是研究金融发展和外商直接投资各自对全要素生产率的影响，鲜有考虑二者的交互作用对全要素生产率的影响。为此，本文首先阐述金融发展和外商直接投资之间的交互作用，进而分析其交互作用对全要素生产率的影响。

1.2 金融发展和外商直接投资的现状及影响全要素生产率的机制分析

1.2.1 金融发展的现状

本文根据金融机构贷款总额占GDP的比重来衡量各省金融发展水平，其均值如图1所示。

从图1可以看出，我国金融发展水平整体上呈上升趋势，虽然在2007—2009年金融危机期间有所下降，但在政府出台相关政策之后，金融发展水平很快又回到逐步增长的态势。

1.2.2 金融发展影响全要素生产率的机制分析

金融发展水平主要会通过以下两方面影响全要素生产率：资源配置效率和人力资本。

1）资源配置效率影响全要素生产率的机制。金融市场的配置效率存在行业间差异，相较于服务业，制造业由于其技术研发周期长、研发投入大的特点，对外部资金非常敏感，易受到当地金融市场资本配置效率的影响。此外，进行规模化生产的企业比传统企业更依赖外部融资以扩大生产规模，健全完善的金融市场由于其资本配置效率较高，能够将资金配给到最需要外部融资的企业，促进这些企业的发展，进而有利于整体全要素生产率的提升。

2）人力资本影响全要素生产率的机制。人力资本的提高会促使物质资本和劳动力从低效率的部门流向效率高的部门，进而提高资本配置效率。此外，人力资本的提高还会促进技术进步，这是因为技术创新的源泉在于高层次人力资本的创造力，因次高层次人力资本的提高有利于技术创新和研发[15]。而金融发展水平的提高会从以下几个方面影响到人力资本：一方面，金融发展水平的提高会扩大享受到金融服务的人群或家庭来直接影响人力资本，具体而言，弱势群体和贫困家庭的收入难以支付教育和医疗等活动，而如果其所在地区的金融发展水平较高，金融机构可以通过助学贷款和医疗贷款等信贷方面的形势对这些人群或是家庭提供帮助，从而直接提高该地区的人力资本;另一方面，金融发展水平的提高会通过增加提供存贷款服务相关机构的数量来间接影响人力资本。人力资本的相关机构主要包括教育和医疗机构，这些机构可以通过自己的经营来实现发展和规模的扩张，但当经济不景气，外部环境发生剧烈变化时，则需要从外部进行融资，金融机构就成为了重要的融资渠道，当这些机构得到外部的资金支持之后，就能更好更好的提供服务，从而间接提高了所在地区的人力资本。

假设1：金融发展水平与全要素生产率存在正相关关系

1.2.3 外商直接投资的现状

在外商直接投资方面，本文使用实际外商直接投资额占GDP的比率来衡量，并根据其均值绘制趋势，如图3所示。

由图3可知，我国外商直接投资整体上呈下降趋势，经研究发现，原因如下：一方面随着我国金融发展水平的提高，国内金融市场日渐完善，可供企业的选择融资渠道和融资方式也日益多样化，导致国内市场对外来资本的需求减少;另一方面，21世纪以来，我国经济飞速发展，GDP增速高于FDI的增速，这也导致了FDI占GDP的比重下降。

1.2.4 外商直接投资影响全要素生产率的机制分析

外商直接投资会通过以下几个方面影响全要素生产率：资本积累效应、竞争效应、技术溢出效应和产业关联效应。

1）资本积累效应影响全要素生产率的机制。FDI流入我国的第一个影响是其天然具有的资本积累效应，它带来的资本投入能够缓解了我国的储蓄压力，使内资企业不易受到国内融资约束的影响，有充足的资金用以技术研发和扩张自身规模，从而提高全要素生产率。

2）竞争效应影响全要素生产率的机制。FDI如果是通过设立新企业的方式进入东道国，那么就会导致市场中的竞争主体增多，市场竞争强度增大，内资企业要想在激烈的市场竞争中取得一席之地，就必须在技术创新和经营能力上投入大量精力，以提升其竞争力。

3）技术外溢效应影响全要素生产率的机制。外资企业为了利用当地的劳动力资源，需要对劳动力进行系统性规范性的培训，尤其是研发人员和管理人员，由于外资企业带来的设备对使用者有一定的技术要求，企业制度的运行对管理者也有一定的要求，而当地原有的人力资源往往无法满足这种要求，这就需要外资企业对当地的劳动力进行系统性的培训，并让他们参与技术、产品的研发和后续优化，而当这些掌握技术和经验的员工离开外资企业而跳槽到内资企业时，这些技术和管理经验也会随之流入，成为加速内资企业技术创新和管理制度建设的催化剂，这样一来，地区全要素生产率最终就会得到提高。

4）产业关联效应影响全要素生产率的机制。产业关联指的是在经济活动中，各产业之间普遍存在的复杂且紧密的联系。包括处于产业上游的外资企业与下游的国内相关企业之间的前向产业关联和处于产业下游的外资企业与上游的国内相关企业之间的后向产业关联。由于国内企业更多扮演的是上游供应商的角色，因此我国的产业关联主要是以后向产业关联为主，产业关联在的FDI技术外溢效应中发挥着重要作用，尤其是后向关联。通过产业关联效应，当地关联企业会受到外资企业先进的生产技术和管理经验的影响，有利于促进国内企业的技术进步和管理制度的完善。

假设2：外商直接投资水平与全要素生产率存在正相关关系

1.2.5 金融发展和外商直接投资之间交互作用影响全要素生产率的机制分析

FDI对某一地区全要素生产率的作用会受到当地金融发展水平的影响，原因包括两方面：一方面，金融发展水平会对FDI的技术溢出产生直接影响，这种影响主要表现为：FDI进入方式则是以成立外资、合资企业为主，而外部融资的便利性对这些企业利用母國技术而言十分重要，而完善健全的金融市场提高了资源配置的效率，从而为这些企业融资和利用当地劳动力等提供了条件。例如：企业为了利用母国技术，则需要购买新的机器设备、雇佣当地的劳动力进行培训，倘若当地技术和外资企业母国技术的差距过大，其外部融资的需求就越大，而企业外部融资能力会受到当地金融市场发展水平的限制，因此，某一地区的金融发展水平会影响当地企业的外部融资需求。另一方面，健全完善的金融市场会影响FDI后向产业关联效应。当FDI进入当地市场，由于外资外资企业大多位于产业链的下游，因而其对中间投入品的需求会增加，导致当地现有的上游企业需要扩大生产规模，抑或是建立新企业以满足不断扩大的需求，这都需要当地金融市场的支持。由此可见金融发展和外商直接投资之间交互作用对全要素生产率的影响至关重要。

假设3：金融发展和外商直接投资的交互作用和全要素生产率存在正相关关系。

2 模型构建、变量选取与数据来源说明

2.1 模型构建

本文构建如下模型进行研究：

TFPit=β0+β1FDit+β2controlit+ε。（1）

TFPit=β0+β1FDIit+β2controlit+ε。（2）

TFPit=β0+β1FDit+β2FDIit+β3controlit+ε。（3）

TFPit=β0+β1FDit+β2FDIit+β3FD_FDIit+

β4controlit+ε。（4）

其中：i为省份，t为年份;TFP为全要素生产率增长率;FD为金融发展水平;FDI为实际外商直接投资;FD_FDI是金融发展水平和外商直接投资的交互项;control是控制变量集合，包括人力资本水平、城市化水平、政府财政支出水平、研发水平和对外开放水平;ε为随机误差项。

2.2 变量选取

被解释變量为全要素生产率（TFP）。全要素生产率的测算方法有参数法和非参数法，本文选取非参数方法中的DEAMalmquist指数法对全要素生产率进行测算，将每个省（市、自治区）（以下统称省）视为一个决策单位，将各省劳动和资本作为投入，并以各省GDP作为产出测算全要素生产率变化。以某个省为例，DEAMalmquist指数表述如下：

M=（xt+1，yt+1，xt，yt）=

Dt（xt+1，yt+1）Dt（xt，yt）Dt+1（xt+1，yt+1）Dt+1（xt，yt）12。

其中：（xt，yt）和（xt+1，yt+1）分别表示该省t时期和t+1时期的投入产出向量，Dt和Dt+1分别表示该省t时期和t+1时期以技术为基准的距离函数，M表示该省t时期到t+1时期之间的全要素生产率的变化情况。当M大于1时，说明该省在t+1时期的全要素生产率较t时期提高;当M小于1时，说明该省全要素生产率相对下降;当M等于1时，说明该省在t+1时期的全要素生产率相对保持不变。

解释变量包括金融发展水平（FD）、外商直接投资（FDI）。在衡量各省金融发展水平方面，多数研究都用M2/GDP比率（麦氏指标），金融机构存贷款总额/GDP（戈氏指标），金融机构贷款总额/GDP等，出于对数据可得性的考虑，本文选取金融机构贷款总额/GDP作为衡量金融发展水平的指标。对于外商直接投资（FDI），本文使用实际外商直接投资额/GDP，由于目前国内对于FDI都是以美元计价，本文根据国家统计局的历年汇率将其折算成人民币进行计算。

控制变量包括人力资本水平（edu）、城市化水平（urban）、政府财政支出水平（fiscal）、研发水平（R&D）、对外开放水平（open）。人力资本水平采用小学生师比来衡量。城市化水平采用城镇人口占总人口比重来衡量。政府财政支出水平采用地方财政支出占GDP的比率来衡量。研发水平采用研究与试验发展（R&D）经费内部支出/GDP来进行统计。对外开放水平采用进出口总额/GDP来表示，由于进出口总额的计价单位都是美元，本文根据国家统计局的历年汇率将其折算成人民币进行计算。

2.3 数据说明

本文使用我国30个省、直辖市2000—2017年的面板数据进行回归分析（西藏由于数据严重缺失，故舍去），将样本年限定于该区间出于两方的考虑：一是在测算各省的全要素生产率时，需先对各省历年固定资本存量进行测算，学术界目前较为认可的是张军等[16]的测算方法，因此本文选取该文2000年各省的资本存量作为基期固定资本存量;二是截止到本文完成时间，《中国统计年鉴》尚未给出2018年中国各省固定资本形成总额的数据，故无法计算2018年各省的固定资本存量。

本文使用DEAMalmquist指数法对全要素生产率进行测算，测算需要2个投入指标：各省历年固定资本存量和劳动力投入;产出指标：各省历年GDP。

对于固定资本存量，本文借鉴张军的测算方法，选取该文2000年的固定资本存量作为基准，运用永续盘存法按不变价格计算各省的资本存量，计算式为

Kit=Kit-1（1-δ）+Iit。

其中：Kit指第i个省t年的资本存量;δ指经济折旧率，本文取9.6%;Iit是第i个省t年的名义投资，该指标可用《中国统计年鉴》公布的固定资产投资价格指数序列平减各省份固定资本形成总额，以获得基年不变价格的实际值。

对于劳动力投入，本文使用各省历年年末就业人口数作为指标，数据来源各省历年统计年鉴和中国劳动统计年鉴。

对于GDP，名义GDP及其指数来源于《中国统计年鉴》及各省统计年鉴，将以后年限的GDP折算成以2000年为基期的实际GDP。

本文其他变量使用的数据来源均来源于《中国统计年鉴》及各省统计年鉴，原始数据缺失按照插值法进行补充。

2.4 全要素生产率测算结果

利用DEAP2.1软件，笔者对全国30个省2001—2017年的全要素生产率变化率进行了测算，得出全国平均全要素生产率变化率，如图6所示。

由图6可知，我国全要素生产率变化率波动较大，2007—2009年由于金融危机的原因，全要素生产率发生了大幅度下降;其中，2009年的下降幅度最大，在2015年的《政府工作报告》提出相关要求之后，国内开始重视全要素生产率的提高，数据显示，2015年以后全要素生产率变化率开始大幅度回升，且在2017年全要素生产率变化率接近1，这说明在2018年及以后全要素生产率即将越过1这一重要节点，全要素生产率对我国经济发展的贡献即将由负转正。

3 实证检验与分析

3.1 描述性统计

主要变量的描述性统计，如表1所示。样本观测值为510个。由表1可知，不同省份的金融发展水平、外商直接投资存在较大差异;全要素生产率最小值为0.894，最大值1.074，标准差为8.644，表明我国部分省份的全要素生产率已经达到7.4%的较高水平，经济发展的质量较高，而另外一部分省份的经济发展还停留在量上，全要素生产率增长缓慢，阻碍了经济的快速发展;所有控制变量的统计特征均处在合理区间。

3.2 相关性分析

各变量的相关性，如表2所示。由表2可知，金融发展水平、外商直接投资与全要素生产率呈同向变化且相关性较强。

3.3 实证检验

金融发展，外商直接投资影响全要素生产率的回归结果，如表3所示。方程（1）和方程（2）是金融发展和外商直接投资各自对全要素生产率影响的回归结果;方程（3）是未引入金融发展水平和外商直接投资交互项的回归结果，从该结果可以看出，金融发展水平和外商直接投资都显著影响了全要素生产率的增长，假设1和2成立，此外金融发展水平和外商直接投资对全要素生产率的影响彼此增强，金融发展对全要素生产率的影响大于外商直接投资对全要素生产率的影响。方程（4）引入了金融发展水平和外商直接投资的交互项，可以看到，金融发展水平和外商直接投资对全要素生产率的影响分别提高了11.80%和10.45%，而两者交互项也显著促进了全要素生产率水平的增长，假设3成立。

值得注意的是，在方程（3）和方程（4）中，政府财政支出显著抑制了全要素生产率的增长，这可能是因为由于政府的过度干预影响了全要素生产率的提高;其次，对外开放水平显著提高了全要素生产率，这与预期相符，对外开放水平越高有助于外企和国外金融机构的进入，这一方面能便于我国企业在进行技术研发时获得更多的资金支持，另一方面，我国企业能够通过各种方式模仿外企的技术，最终导致我国全要素生产率的提高;最后，城市化水平和人力资本水平也对我国全要素生产率的提高有促进作用。

3.4 稳健性检验

稳健性检验，如表4所示。上文用金融机构贷款总额与GDP的比率作为衡量某省金融发展水平的指标，为了检验回归结果是否稳健，本文用金融机构存贷款总额与GDP的比率替代原有指标进行检验。结果显示，核心解释变量和控制变量的回归系数方向和显著性水平基本吻合，基于此，认为本文的研究结果是稳健的。

4 研究结论与启示

4.1 研究结论

本文基于我国2000—2017年的省级面板数据，研究金融发展、外商直接投资对全要素生产率的影响，具体结论如下：

1）金融发展的提高对我国全要素生产率的提高有显著的促进作用，外商直接投资的流入对我国全要素生产率的提高产生了积极的影响，金融发展对全要素生产率的影响要大于外商直接投资对全要素生产率的影响。

2）金融发展和外商直接投资对全要素生产率的影响彼此增强，金融发展水平的提高能够促进外商直接投资技术外溢效应的发挥，而FDI流入的量越大，则会强化金融发展对全要素生产率的促进作用。

3）金融发展和外商直接投资的交互作用会对全要素生产率产生有利影响。

4）金融发展与外商直接投资交互之后，分别使二者对全要素生产率的影响提高了11.80%和10.45%。

5）政府财政支出对全要素生产率的提高有负面作用，而对外开放水平会显著促进全要素生产率的提高，人力资本水平和城市化水平对全要素生产率的提高有积极作用。

4.2 研究启示

本文的研究不仅有助于深入理解金融发展、外商直接投资与全要素生产率之间的关系，而且还有重要的政策启示：

1）相关政策制定者应该深化金融改革，发挥银行业在推动全要素生产率提高中的主导作用，进一步健全和完善金融市场。

2）建立并完善多层次资本市场体系，拓宽融资渠道，在当前金融市场体系下，企业融资和其他金融服务的需求日趋多样化，建立多层次资本市场体系，为创新型企业提供长期稳定的资金支持就显得尤为必要，这也对我国全要素生产率的提高也有积极作用。

3）制定相关政策福利以吸引高技术FDI的流入，通过产业的前向和后向关联使国内企业充分吸收其技术外溢效应，提高国内企业的技术创新水平。

4）金融机构不断扩大的资产规模的同时也要研发出更多的金融产品，提供更加全面的金融服务，以吸引更多的外资企业进入我国;而外资企业日常经营业务则需要通过当地的金融机构来进行，这会促进当地金融机构的发展，这样一来，当地的金融发展水平会得到提高，外商直接投资规模也会越来越大。

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[编辑：费婷]

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