“一带一路”背景下吸引外商直接投资的影响因素分析
Analysis on the Impact of “Belt and Road” Policy on Foreign Direct Investment
DOI: 10.12677/SD.2021.111012, PDF, HTML, XML, 下载: 514  浏览: 993 
作者: 王学敏:重庆大学公共管理学院,重庆
关键词: FDI一带一路沿线省份FDI Belt and Road Provinces along the Belt and Road
摘要: 随着中国经济对外开放的程度不断扩大,大量FDI涌入中国,我国的开放政策在取得巨大成果的同时也面临着贸易格局多元化、交易规则不断演化的局面,“一带一路”倡议引导促进我国各省市向“一带一路”沿线国家实施对外开放政策及进行经济交流和贸易往来。本文基于2006年至2018年全国30个省份的面板数据,研究“一带一路”政策是否会影响外商直接投资区位选择的影响因素并分析“一带一路”政策涵盖的17个省份(除西藏)及未涵盖的13个省份(除香港、澳门、台湾)的影响外商直接投资的因素的差异。实证结果表明经济发展水平、基础设施水平、人力资本存量等因素对外商直接投资的影响为正,劳动力成本和城镇化率的影响为负;劳动力成本对沿线省份的负面影响要比未沿线省份的负面作用要大,公路运输效率较铁路运输效率对吸引外商直接投资的正面影响程度更大,研究为借助“一带一路”政策吸引高质量外资提供理论借鉴。
Abstract: With the expansion of China’s economic opening to the outside world and the influx of FDI into China, China’s opening policy is facing the situation of diversification of trade pattern and the evolution of trade rules while making great achievements. Based on the panel data of 30 provinces from 2006 to 2018, this paper mainly studies whether the “Belt and Road” policy will affect the location choice of FDI, and analyzes the “Belt and Road” policy covers by comparing the differences in the factors affecting FDI in 17 provinces (except Tibet) and 13 provinces not covered (except Hong Kong, Macao and Taiwan). The empirical results show that the influence of economic development level, infrastructure level and human capital stock, is positive, and the influence of labor cost and urbanization rate is negative. The negative impact of labor costs on provinces along the Belt and Road is greater than other provinces. The road transport efficiency has a greater positive impact on attracting foreign direct investment than railway transport efficiency. The research provides theoretical reference for attracting high-quality foreign capital with the help of Belt and Road policy.
文章引用:王学敏. “一带一路”背景下吸引外商直接投资的影响因素分析[J]. 可持续发展, 2021, 11(1): 102-110. https://doi.org/10.12677/SD.2021.111012

1. 引言

随着中国改革开放的程度不断加深,大量FDI涌入中国。从历史角度看,当今世界正处于经济社会的全球化,世界格局以及各国文化的多样化、社会往来的信息化的演变过程中。而从现实角度来看,我们正处于一个充满挑战的世界,恐怖组织的频繁活动、经济发展的停滞、环境治理的举步不前等等都是摆在全人类面前的严峻挑战。但同时全球发展也面临着许多机遇,包括经济全球化带来的各国政策、贸易、人才等方面的深入交流,以及下一步的科技产业革命的来临都将带给各国进一步稳定增长经济、扩大贸易的机会。在全球机遇与挑战并起的今天,各国的应对措施并非是仅凭单个或几个国家的力量来解决目前存在的问题,而是应当共同应对当今社会存在的挑战,藉机实现各国利益的共赢,携手共同发展,而“一带一路”倡议的提出,则是我国提出的为实现以上目标而采取的行动。2013年9月提出建设“丝绸之路经济带”,随后的10月“21世纪海上丝绸之路”的倡议也被提出,随后两项倡议合并成为现今的“一带一路”政策。从倡议提出一直到2016年,“一带一路”政策除了给国内带来将要超过3万亿美元的贸易总额的好处外,还给国外带去了超过500亿美元的总投资额,以及在超过20多个国家的经贸区内创造了大量的就业岗位及税收收入。总体而言,一带一路政策对中国及合作国家的经济发展起到了显著的促进作用。在吸引外商直接投资方面,国家统计局的数据表明截止到2019年年末我国实际使用外商直接投资9415亿,已经实现了5.8%的增长,在各国的贸易总额中居于世界前列;在进出口贸易方面对“一带一路”沿线国家进出口总额92,690亿元,同比增长10.8%,同时为全国的就业岗位及税收的增长起到了一个不可忽视的作用。另一方面中国经济的快速增长以及引资政策、投资环境的不断完善,也为外资企业的发展提供了良好的机遇。

2. 文献综述

国外对吸引FDI影响因素的理论主要包括区位选择流入的比较优势等方面,而Dunning [1] 则提出了对FDI流入时的区位选择的折衷理论,对比较优势进行了一般性的总结,指出影响因素包括经济发展水平、投入品质量、基础设施、政策优惠、规模经济等。且各国学者对吸引FDI影响因素的实证研究结果各不相同。Chen [2] 的研究发现,市场容量、基础设施水平及区位资源对外资区位分布产生重要影响,而工资水平则对FDI流入的区位选择不产生影响,并将全国分为中、东、西三大板块发现外资倾向于流入有丰富资源的西部区域。Qu & Green [3] 基于1985~1993年中国100个城市的面板数据对影响FDI区位选择的决定因素进行实证研究,结果发现,城市的区位优势及规模、经济发展水平、基础设施水平、政策优势等因素均会对外资流入产生正面的影响,而外资来源国与流入国之间的地理距离则呈反向变动的关系。Cheng和Leonard [4] 研究发现区域市场容量、基础设施、政策优惠对FDI有积极影响而工资成本则会造成负面影响。Martijn等人 [5] 的实证结果发现市场份额、基础设施等会影响中国大陆FDI空间决定因素而劳动力成本则不会影响。

目前国内关于影响FDI流入的区位选择因素主要包括自然资源、投资优惠或阻碍、社会基础设施、不同国家意识形态差异、语言或制度差异、规模经济、政府策略、国际形势等等。国内学者鲁明泓 [6] 研究发现GDP、市场经济发育水平、交通及服务基础设施、优惠政策等因素与吸引外资的关系显著,随后主要从制度因素中的国际经济安排、经济制度、法律制度、企业运行便利性四类因素发现对外资态度、经济自由程度等是吸引外商直接投资的主要因素 [7]。魏后凯 [8] 的研究发现,交易成本与FDI流入规模呈反向变动的关系,呈同向变动关系的影响因素有经济文化环境以及生产投入供应。而沈坤荣等 [9] 的实证研究发现市场容量、劳动力成本、市场化水平、是影响FDI区域选择和投资规模的重要因素,除此之外,FDI占GNP的比重和人力资本存量的乘积与其也同向变动的关系。朱玉杰、周楠 [10] 发现政策优惠、劳动力数量、基础设施、政府消费等对FDI有显著影响。王剑 [11] 基于面板数据的研究发现影响FDI流入区位选择的主要影响因素有劳动力成本、基础设施水平、区位优势、市场开放程度及需求。杨莎莉 [12] 实证研究发现劳动力成本、货币汇率、经济发展水平、经济增长速度、开放度、政策与FDI流入的规模大小存在显著关系。魏青山和王任飞 [13] 的回归结果表明影响FDI流入区位选择的决定因素有区位优势、基础设施水平、市场需求、政策优势等。刘荣添等学者 [14] 基于面板数据从劳动力成本、聚集效应、政策优势、基础设施水平各因素对我国FDI流入区位选择的影响进行了分析。黄海南等 [15] 在面板数据的基础上进行实证研究,结果显示FDI集聚程度、劳动力成本、经济发展水平等因素对FDI流入的区位选择会产生影响。金相郁等 [16] 对面板数据进行研究发现除去工资水平,市场容量、教育水平、基础设施的完善程度及金融规模均会对FDI流入的区位选择产生影响。冼国明、杨长志 [17] 研究表明,工资水平不利于外资流入,不同的是政策优势、基础设施水平及市场容量等因素均有利于FDI的流入。李杏等 [18] 研究发现经济发展水平对FDI的区位选择有显著性的影响。李汉君 [19] 研究表明基础设施完备、经济发展快且好、劳动力成本低、沿海的对外开放度高的地区更易吸引规模大的FDI流入。而宋维佳等 [20] 将影响FDI流入区位选择的因素分为市场、成本、聚集和制度四大类,结果发现均会对其规模及区位选择产生显著影响。吴新生 [21] 利用“一带一路”沿线国家数据研究发现基础设施水平、市场开放程度、市场规模、法制环境、政策优势等因素均会对FDI的流入产生显著的正向影响。

综上所述,无论是从实证还是理论国内外学者对影响FDI流入的区位选择的影响因素都有了较为全面的研究,且他们分别从各种影响因素出发,分析其如何影响FDI及其影响程度大小并针对研究结果提出了相应的政策建议,基于不同国家背景和政策下的研究结果也不尽相同甚至得到相矛盾的结论。但结合“一带一路”大背景对影响外商直接投资所进行的研究无论是理论还是实证研究都很少,本论文中将结合“一带一路”背景采用理论与实证相结合的方法利用“一带一路”沿线省份及非沿线省份的面板数据对影响FDI流入进行研究分析,并对影响因素的实证结果提出相应的政策建议。

3. 数据来源及指标选取

3.1. 指标选取

由于“一带一路”政策对我国吸引外商直接投资产生了较大影响,对我国的经济发展及进出口贸易产生了正面影响,因此本文将其纳入计量模型之中进行实证研究。“一带一路”于2013年正式提出,国家发改委、外交部、商务部联合发布的《推动共建丝绸之路经济带和21世纪海上丝绸之路的愿景与行动》文件圈定了“一带一路”重点省份为18个省份,包括新疆、陕西、甘肃、宁夏、青海、内蒙古在内的西北六省,黑龙江、吉林、辽宁的东北三省,广西、云南、西藏的西南三省,上海、福建、广东、浙江、海南等沿海五省以及内陆地区的重庆。其中2014年重庆及内蒙古分别出台了《贯彻落实国家“一带一路”战略和建设长江经济带的实施意见》、《内蒙古自治区深化与蒙古国全面合作规划纲要》;而2015年四川出台转向政策推动实施一带一路三年行动计划,且丝绸之路经济带甘肃端“6873”交通突破行动实施方案,随后黑龙江、安徽、广东、青海、宁夏、新疆、江西、湖南、辽宁、江苏、广西、河南、陕西、海南各省份分别出台了相应政策;而2016年贵州、福建、云南、山东、山西、天津、河北各省份也相继出台相关政策推动“一带一路”实施;而北京、浙江、湖北、上海、吉林等省份则是在2017年年初后才出台相关政策。

外商直接投资是包括资金、生产设备等在内的物质资本的流动,经济发展水平无疑会影响到各地区吸引外商直接投资的规模,而基础设施也间接影响着外商的投资决策,外商投资的选择考虑的不仅是经济发展状况、劳动力成本和人力资本、第三产业占比、政策制度影响等,而且会考虑基础设施是否完备,包括通讯、运输能力等和经济发展的状况是否良好。总体而言,FDI对于投资地的选择一般会受到经济发展状况及基础设施水平、人力资本存量、劳动力成本、政策等方面的影响。因此,本文提出以下假设:“一带一路”沿线省份及未经省份的影响外商直接投资的因素之间存在较大差异。经济发展水平、基础设施水平、人力资本存量、劳动力成本、第三产业占比等均是是影响FDI的重要因素,经济发展水平越高,基础设施越完善,劳动力成本越低,吸引外商投资的规模越大。

以下数据来源于《中国对外经济贸易年鉴》、《中国劳动统计年鉴》、《中国统计年鉴》、历年各省份的统计年鉴及中国经济与社会发展数据库,选取的变量及运用的数据如下所述:

1) 外商直接投资(FDI)

被解释变量,选用的是历年各地区的外商直接投资金额(单位:万美元),根据年平均汇率折算成人民币后再进行平减处理。

2) 经济发展水平(GDP)

该因素理论上与FDI呈同向变动的关系,经济发展速度越快,资金回报率也就越高,从而对FDI的吸引力就越大。且市场规模和一个地区吸引的FDI规模呈同向变动的关系。而FDI的流入同时会伴随着先进的技术、设备及管理人才的流入,在一定程度上也会促进该地区的经济发展水平的提高,FDI与地区经济发展水平存在相互影响的关系。在将经济发展水平纳入影响FDI流入的区位选择的影响因素的同时会包含市场规模因素,而变量只能两者选一,本文选择了经济发展水平作为影响地区吸引FDI的变量之一。本文选用人均GDP(单位:元人民币)来表示各省经济发展水平,同时使用人均GDP平减指数进行处理。

3) 基础设施水平(TL、GL)

基础设施水平是外商直接投资的硬件设施,理论上基础设施水平与外商直接投资呈同向变动的趋势。一个地区的设施水平会影响企业的运输、通讯能力,地区的基础设施水平对企业的交易成本影响巨大,且外国企业投资活动需要利用公路、铁路等设施,这些可以总结为一个地区的基础设施的完备程度,包括邮电基础设施、交通基础设施、能源基础设施等。FDI更倾向流入能源基础设施良好的地区,而发达的交通设施是实现投资过程中人力、财力、物资流通的前提,信息基础设施影响着企业进行信息交流及获取信息的速度。本文选取的是交通基础设施中的铁路及公路设施的运输效率进行实证研究,铁路及公路运输效率分别定义为每年各省的铁路、公路货运量除以铁路、公路里程长度的值。

4) 人力资本存量(ZBCL)

人力资本存量理论上是与流入地区FDI规模大小呈正向影响的关系,即外企更愿意在高素质人才聚集的地区进行投资。大部分外国文献选择的是小学入学率来表示人力资本存量,但考虑到外资对高素质人才的需求及国内各省的九年义务教育的政策,所以本文选择就业人员中大专以上学历的人数来表示人力资本存量(单位:万人)。

5) 劳动力成本(LDCB)

劳动力成本是影响FDI流入区位选择差异的影响因素之一,目前关于外商直接投资的研究主要结果发现高工资水平与东道国的外商直接投资额呈反向变动的关系,且有单位劳动成本与FDI流入区位的规模大小呈反向变动的关系。本文采用各省份平均实际工资水平的高低来表示各省份的劳动力成本大小(单位:元)。

6) 第三产业占比(CYZB)

各地区第三产业占GDP的比重,此变量用来衡量历年各省份流通部门、生产和生活服务部门、提高科学文化水平和居民素质服务的发展水平。理论上第三产业占比应与外商直接投资额呈正向变动的关系。

7) 控制变量(CZHL)

引入城镇化率作为检验“一带一路”对FDI区位选择流入影响的控制变量,城镇化率定义为城镇常住人口占总人口的比重。

3.2. 描述性说明

表1对主要变量进行了描述性统计说明,从表中的数据可以发现,我国外商直接投资整体处于较高水平,但标准差值达到6,671,055,各省份外商直接投资数额存在较大差异,同时人均GDP和实际工资水平标准差也达到了21,312.77、15,815.72,各省经济发展水平和劳动力成本也存在较大差距,东部沿海经济发展水平和劳动力成本要高于西部地区,而一带一路沿线省份西北地区,包括新疆、甘肃、宁夏、青海和陕西,在能源开发、物流运输、农产品养殖、旅游和文化交流以及金融产业中各具优势,并利用其在向西开放进程中独特的地理优势,成为我国对中亚各国开放的重要窗口,在“一带一路”中发挥了

Table 1. Descriptive statistical results

表1. 描述性统计结果

重要的节点作用。陆上丝绸之路途经东北部省份包括内蒙古、黑龙江、吉林和辽宁,是“一带一路”战略中向北开放的重要窗口,各省份发挥区位优势,推进区域铁路网络建设和海陆联运合作,形成地缘经济优势和区域内产业优势相结合的综合优势。

4. 模型设定和实证检验

将各地区的经济发展状况、基础设施水平、劳动力成本、第三产业占比、人力资本存量和其他控制变量纳入模型,检验结果如下表所示,其中F表示固定效应模型,R表示随机效应模型。由于公路运输效率及铁路运输效率均为表示基础涉水水平的变量,所以在进行参数估计时,分别从公路运输效率、铁路运输效率、公路运输效率及铁路运输效率三种情况进行模型的建立估计,同时考虑到外商直接投资、人均GDP、劳动力成本和资本存量数额较大、标准差值较大,在构建模型时进行对数处理。本文使用的数据为2006~2018年全国30个省市的面板数据,由于西藏数据的缺失,未将西藏纳入到面板数据的研究范围内,一共13个时间序列、30个截面。由于时间序列较短,样本量的不足影响分析的真实性,而面板数据不存在样本量不足的问题,扩大了样本容量,使分析更加可信。根据之前所描述的对吸引FDI的因素变量,建立以下的变量和模型:

L n F D I i t = β 0 + β 1 L n G D P i t + β 2 G L i t + β 3 T L i t + β 4 L n L D C B i t + β 5 L n Z B C L i t + β 6 C Y Z B i t + β 7 C Z H L i t + ε i t

上式中下标i,t分别表示全国30个省份以及2006年至2018年的历年年份。

对模型采用固定效应及随机效应进行估计并对不同的参数进行验证,通过F检验及豪斯曼检验确定模型的形式,并将全国省份区域划分为一带一路沿线省份及未经省份两部分,建立与上述模型并进行实证检验分析,检验结果如下表2所示:

Table 2. National regression results

表2. 全国回归结果

注:******分别表示参数估计在1%、5%、10%的显著性水平上显著。

对全国省份外商直接投资流入区位选择的影响因素进行实证检验,检验结果如表2所示,从全国范围的检验结果来看,经济发展水平、基础设施水平(公路运输效率)、劳动成本、人力资本存量、第三产业占比均会影响外商直接投资的流入区位选择,其中人均GDP系数为正且通过了5%的显著性检验,公路运输效率对吸引外商直接投资有显著的正向效应,铁路运输效率和城镇化率未通过显著性检验,劳动力成本与外商直接投资呈反向变动的关系,丰富的人力资本存量对吸引外商直接投资流入有显著的正向效应,第三产业占比系数为正且通过了1%的显著性检验,在分别将铁路运输效率和公路运输效率带入检验的模型2F、3F的检验结果表明,外商直接投资倾向于流向经济发展水平高、基础设施水平完善、劳动力成本低、高素质人才丰富、第三产业占比较大的省份。

Table 3. Ols regression results

表3. 回归结果

注:******分别表示参数估计在1%、5%、10%的显著性水平上显著。

将一带一路政策沿线省份和非沿线省份外商直接投资影响因素进一步的实证对比,检验结果如表3所示,同时纳入公路运输效率和铁路运输效率的模型1F中,一带一路沿线省份的影响外商直接投资的因素有经济发展水平、基础设施水平(公路运输效率)、劳动力成本、第三产业占比、人力资本存量,其中劳动力成本和城镇化率对沿线省份的外资流入的区位选择产生显著的负面影响,公路运输效率在10%的显著性,其余变量均与外商直接投资在1%的显著性水平下存在显著正向关系,在分别将公路运输效率和铁路运输效率带入模型后,检验结果表明两者均会对外商直接投资有积极作用,其余影响变量检验结果的显著性未发生显著变化;一带一路政策非沿线省份同时纳入公路运输效率和铁路运输效率的模型1F得出的实证结果表明,经济发展水平、基础设施水平(公路运输效率和铁路运输效率)、劳动力成本、人力资本存量、第三产业占比是影响外资流入的因素,除劳动力成本和铁路运输效率对外商直接投资有负面影响外其余变量均在5%显著性水平下存在正面影响,在分别将公路运输效率和铁路运输效率带入模型后进行检验,影响变量检验结果未有显著性改变。以上共同影响因素中,经济发展水平、基础设施水平、第三产业占比、人力资本存量均是对吸引外商直接投资产生正向效应,而劳动力成本则是与FDI的规模大小呈反向变动的关系。即外商直接投资倾向于流向经济发展水平高、基础设施完善、人力资本存量大、第三产业占比高、劳动力成本低的区域。对比一带一路沿线省份及未经省份的影响因素及影响因素的具体影响程度,可以发现两者的共同影响因素为经济发展水平、基础设施水平、劳动力成本、人力资本存量、第三产业占比,城镇化率的影响在不同省份有显著差异,对比两者的经济发展水平的影响程度,从表3中可以看出,经济发展水平在一带一路沿线省份比其在一带一路沿线国家对吸引外商直接投资的作用更加显著;对比两者的基础设施水平,可以发现一带一路沿线省份的影响外商直接投资的基础设施主要是铁路运输效率,而一带一路未沿线省份的影响外资流入的基础设施水平的主要是公路运输效率和铁路运输效率,再对比公路设施和铁路设施水平对沿线省份及非沿线省份的影响程度可以发现,基础设施水平中公路运输效率对沿线省份及非沿线省份的影响作用要比铁路运输效率所产生的影响程度要大;对比影响两者的劳动力成本因素的作用大小可以发现,劳动力成本对两部分的省份吸引外资流入均会产生负面效应,且劳动力成本对沿线省份的负面影响要比未经省份的负面作用要大;而对于影响沿线省份的第三产业占比,其系数为1.7756,对吸引外商直接的影响程度仅次于劳动力成本和经济发展水平。

5. 结论及政策建议

如何吸引更多的外商直接投资额流入是在面对贸易全球化、经济全球化的格局下为保持全国经济稳定增长所面临的难题,特别是在“一带一路”的政策大背景下,吸引大规模外资流入对我国经济发展有着与众不同的意义。针对“一带一路”政策实施的沿线省份及非沿线省份的实证结果,对沿线省份而言,外资倾向选择流入经济发展水平高、公路运输效率、劳动力成本低、人力资本存量丰富、第三产业占比高且城镇化率低的省份;而对非沿线省份而言,经济发展水平、基础设施水平、劳动力成本以及人力资本存量是其影响外资流入区位选择的因素。沿线省份的经济发展水平对外资规模大小的正向影响要大于非沿线省份,而沿线省份的劳动力成本越低的负面影响则要高于非沿线省份。

基于上述实证结果,对沿线省份而言,外资较人力资本存量更看重经济发展水平高和劳动力成本低廉的优势,沿线省份应当在维持经济发展的同时发展积极挖掘劳动力市场,借助外资流入提供就业机会促进就业,除此之外应当向第三产业的发展投入更多的资本,并加强教育的投入培养高素质人才以吸引外资流入,非沿线省份则应当重视基础设施尤其是公路设施建设,从而吸引更大规模的外资流入。各省份结合“一带一路”政策,可以利用其在对外开放进程中独特的地理优势,发挥区位优势,推进区域铁路网络建设和海陆联运合作,形成地缘经济优势和区域内产业优势相结合的综合优势。

参考文献

[1] Dunning, J. (1993) Multinational Enterprises and the Global Economy. Addison-Wesley Publishers Ltd., New York, 81.
[2] Chen, C.-H. (1996) Regional Determinants of Foreign Direct Investment in Mainland China. Journal of Eco-nomic Studies, 23, 18-30.
https://doi.org/10.1108/01443589610109649
[3] Qu, T. and Green, M.B. (1997) Chi-nese Foreign Direct Investment: A Sub-National Perspective on Location. Ashgate, Brookfield.
[4] Cheng, L. (2000) What Are the Determinants of the Location of Foreign Direct Investment? The Chinese Experience. Journal of Inter-national Economics, 51, 379.
https://doi.org/10.1016/S0022-1996(99)00032-X
[5] Boermans, M. (2011) Re-gional Determinants of FDI in China: A Factor-Based Approach. Journal of Chinese Economic & Business Studies, 9, 23-42.
https://doi.org/10.1080/14765284.2011.542884
[6] 鲁明泓. 外国直接投资区域分布与中国投资环境评估[J]. 经济研究, 1997(12): 37-44.
[7] 鲁明泓. 制度因素与国际直接投资区位分布: 一项实证研究[J]. 经济研究, 1999(7): 57-66.
[8] 魏后凯, 贺灿飞, 等. 外商在华直接投资动机与区位因素分析——对秦皇岛市外商直接投资的实证研究[J]. 经济研究, 2001(2): 67-76.
[9] 沈坤荣, 田源. 人力资本与外商直接投资的区位选择[J]. 管理世界, 2002(11): 26-31.
[10] 朱玉杰, 周楠. 不同因素对吸收FDI的影响研究[J]. 国际经济合作, 2003(11): 17-19.
[11] 王剑. 外国直接投资区域分布的决定因素——基于空间计量学的实证研究[J]. 经济科学, 2004, 26(5): 116-125.
[12] 杨莎莉. 外商直接投资影响因素的计量模型与分析[J]. 统计与决策, 2004(5): 25-27.
[13] 魏青山, 王任飞. 基础设施与外商直接投资的区位选择[J]. 中国社会科学院研究生院学报, 2005(1): 27-33.
[14] 刘荣添, 林峰. 我国东、中、西部外商直接投资(FDI)区位差异因素的Panel Data分析[J]. 数量经济技术经济研究, 2005, 22(7): 25-34.
[15] 黄海南, 唐五湘. 外商在华直接投资区域决定因素——中国25城市面板数据分析[J]. 工业技术经济, 2006, 25(1): 19-22.
[16] 金相郁, 朴英姬. 中国外商直接投资的区位决定因素分析: 城市数据[J]. 南开经济研究, 2006(2): 35-45.
[17] 冼国明, 杨长志. 中国外商直接投资的区位决定——基于地区数据的空间计量分析[J]. 世界经济研究, 2009(1): 60-64.
[18] 李杏, 等. 外商直接投资及其影响因素——来自中国地域的面板因果关系分析[J]. 统计研究, 2009, 26(8): 81-89.
[19] 李汉君. 我国FDI流入的地区差异与影响因素分析——基于1992-2007年省级面板数据[J]. 国际贸易问题, 2011(3): 124-130.
[20] 宋维佳, 刘丹阳. “一带一路”国内核心区与外商直接投资的异质性——基于东、中、西部的比较分析[J]. 财经问题研究, 2016(9): 38-47.
[21] 吴新生, 梁琦. 贸易自由化与FDI区位选择——来自“一带一路”沿线国家的经验证据[J]. 东北大学学报: 社会科学版, 2017(6): 571-579.