中国资本市场长期以来以银行为主导的金融结构为特征，间接融资是资本配置的主要渠道。截至 2024 年 9 月，国内社会融资总额约为 362 万亿元人民币，其中直接融资（包括国内股权和债券融资）仅占 29%，超过 70% 的融资依赖于银行的间接中介服务。在中国经济持续增长的背景下，越来越多的文献指出，金融体系的发展和结构在支持长期增长方面发挥着越来越重要的作用。Demirgü?-Kunt 等人（2011）认为，过度依赖银行融资的金融体系可能对微观经济活动产生限制——表现为较长的信贷回收周期、较高的沉没投资成本和更大的不确定性，这些因素与生产率提升（Maurin 和 Wolski，2024；Li，2024）、创新（Ding 等人，2022b）、出口表现（Egger 和 Kesina，2013）以及对外直接投资（Yan 等人，2018）密切相关。
鉴于企业在获取外部融资方面仍面临诸多挑战，中国监管机构将 SCF 作为支持产业升级和价值链优化的重点。2020 年 9 月，中国人民银行等相关部门发布了《关于规范供应链金融发展及支持供应链和产业链稳定循环与优化升级的意见》，1为 SCF 的发展制定了方向。在这一政策推动下，中国的 SCF 行业自 2020 年起实现了显著增长。截至 2023 年 9 月，其市场规模已达到 36.9 万亿元人民币，预计未来五年复合年增长率为 10.3%。2在 SCF 模式下，企业的信用评估重点从借款人的信用状况转向了基础交易的信用状况；与核心企业相关的中小企业的融资可及性得到了显著提升，使得整个供应链的交易更加顺畅。
SCF 结合了银行融资和供应链贸易信贷的特点。它利用核心企业的信用资质以及供应链网络中的信息流动，提供低抵押要求的融资解决方案（Pan 等人，2020）。与传统融资渠道相比，SCF 深度嵌入了数字金融和金融科技基础设施，通过数字化支付、结算和在线平台运作，并得到区块链和大数据分析等技术的支持（Yu 等人，2021）。通过应收账款融资、预付款融资和库存融资等工具，SCF 有助于金融机构优化企业的营运资金管理（Hofmann 和 Kotzab，2010），并扩大企业获得低成本信贷的渠道（Gelsomino 等人，2016）。除了财务收益外，SCF 还增强了供应链参与者之间的信任与合作，提高了运营效率，并在整个价值链中产生了积极的外部性（Randall 和 Theodore，2009；Jiang 等人，2024）。
自 2013 年提出“一带一路”倡议以来，中国企业的对外直接投资规模实现了快速增长。截至 2023 年底，中国的对外直接投资已覆盖超过 80% 的国家和地区，总价值超过 1 万亿元人民币。随着中国 SCF 的蓬勃发展，全球经济波动和全球治理框架的分裂给全球化的深化带来了挑战（Antràs，2020），地缘政治风险和地缘政治分裂增加了对外直接投资的不确定性（Bussy 和 Zheng，2023；Fernández-Villaverde 等人，2024）。与出口相比，对外直接投资具有更重的固定投资成分和更高的风险，且对外部融资的依赖性更强（Yan 等人，2018）。因此，研究金融创新与企业对外直接投资之间的关联对于监管机构和学术界都具有重要的研究价值。现有文献主要集中在 SCF 参与对国内经济的影响（Pan 等人，2020，2023；Bai 等人，2024；Gu 等人，2023），而对其对企业国际经济参与的影响关注较少。
为填补这一研究空白，本研究考察了 SCF 对企业对外直接投资强度的影响。利用 2008 至 2022 年间中国 A 股上市公司的 数据，并采用基于文本的 SCF 参与度衡量方法，我们发现 SCF 参与与对外直接投资之间存在正相关关系。为确定因果效应，我们基于企业首次披露的 SCF 相关关键词，设计了交错差异-in-differences 方法，并采用基于行业投入-产出关联的新颖工具变量进行了两阶段最小二乘估计。一系列稳健性测试进一步验证了不同规格和变量构建下的结果。渠道分析表明，SCF 主要通过提升全要素生产率来促进对外直接投资，其效应还受到企业金融摩擦和信息不对称性的调节。额外分析显示，在银行业竞争激烈且当地金融科技服务获取不足的地区，SCF 的积极影响更为显著。根据 Dunning（2006）的分类法，我们将研究扩展到对外直接投资的动机方面，发现 SCF 参与特别有利于市场寻求型、技术寻求型和战略资产寻求型的对外直接投资。
本研究有四个贡献：首先，它扩展了关于参与 SCF 经济后果的研究范围。以往的研究主要集中在 SCF 对企业财务决策（Pan 等人，2020，2023）和创新（Gu 等人，2023；Bai 等人，2024）的影响。我们提供了将 SCF 与企业国际化决策联系起来的可靠实证证据。
其次，我们为探讨企业对外直接投资决定因素的文献做出了贡献。Buch 等人（2014）利用德国数据证明了金融约束会抑制企业的对外直接投资。针对中国的具体情况，现有研究表明，包括缓解金融约束（Yan 等人，2018）、数字化（Fan 等人，2024）、人工智能应用（Huang 和 Liu，2024）以及 ESG 制度化（Cheng 和 Su，2024）等微观经济因素可以解释企业对外直接投资的强度。然而，关于金融创新如何影响对外直接投资的文献较少。我们通过研究企业参与 SCF（金融创新的一个独特方面）与对外直接投资之间的因果关系，为这一研究领域做出了贡献。
第三，本研究采用了多种因果识别策略来严格检验 SCF 参与对外直接投资的影响。具体而言，我们采用了差异-in-differences（DID）方法，以企业在财报中首次出现 SCF 相关关键词作为 SCF 采用的外生冲击；同时使用行业层面的投入-产出关联作为工具变量，捕捉 SCF 通过生产网络传播的外生溢出效应。与以往主要依赖 DID 设计（Gu 等人，2023）或基于同行效应（Bai 等人，2024；Zheng 等人，2025）或政策试点冲击（Ji，2025）的工具变量的研究相比，我们的识别策略引入了一种基于行业间传递机制的新颖工具变量设计，丰富了未来 SCF 相关因果推断的方法论工具箱。
第四，本研究基于 Helpman 等人（2004）的理论，从生产率、金融摩擦和信息不对称性三个方面进行了全面的渠道分析，并提供了将 SCF 参与与企业对外直接投资选址联系起来的额外证据（基于 Dunning（2006）的 4M 理论）。这些结果对监管机构和实践者都具有重要的参考价值。
本研究的其余部分结构如下：第 2 节回顾了与本研究相关的现有文献并提出了研究假设。第 3 节概述了研究样本、研究变量的测量方法和回归模型，并提供了样本和描述性统计的概览。第 4 节展示了实证发现，包括基线回归结果、因果识别、稳健性检验和渠道分析。第 5 节进行了额外的分析。第 6 节总结了研究结果并探讨了可能的实践意义。
