[1] 胡渊,杨勇. 财政支出、投资环境与FDI地区分布[J]. 宏观经济研究,2021,(9):73-85. [2] 齐寅峰,王曼舒,黄福广,李莉,李翔,李胜楠,何青,古志辉,向冠春. 中国企业投融资行为研究——基于问卷调查结果的分析[J]. 管理世界,2005,(3):94-114. [3] 杨海生,聂海峰,徐现祥. 我国FDI区位选择中的“第三方效应”——基于空间面板数据的实证研究[J]. 数量经济技术经济研究,2010,(4):122-136+147. [4] Mohamed M.E.What Determines FDI Inflow to MENA Countries? Empirical Study on Gulf Countries: Sectoral Level Analysis[J]. Research in International Business and Finance, 2018, 44(4): 332-339. [5] Regelink M., Elhorst J.P. The Spatial Econometrics of FDI and Third Country Effects[J]. Letters in Spatial and Resource Sciences, 2015, 8(1): 1-13. [6] 张梁梁,杨俊. 地方政府财政竞争行为如何影响省际资本流动[J]. 当代财经,2017,(5):24-33. [7] 刘雅芳,许培源. 公共投资对私人投资的空间溢出效应——基于空间杜宾模型和省域面板数据的检验[J]. 经济问题探索,2017,(6):16-22. [8] 万其龙. 基于空间视角的地方政府债务竞争与私人投资挤出效应[J]. 经济与管理研究,2019,(4):93-108. [9] 何兴强,王利霞. 中国FDI区位分布的空间效应研究[J]. 经济研究,2008,(11):137-150. [10] Blanc-Brude F., Cookson G., Piesse J., Strange R.The FDI Location Decision: Distance and the Effects of Spatial Dependence[J]. International Business Review, 2014, 23(4): 797-810. [11] 杨成钢,曾永明. 空间不平衡、人口流动与外商直接投资的区域选择——中国1995—2010年省际空间面板数据分析[J]. 人口研究,2014,(6):25-39. [12] 庄惠明,郑剑山. 中国服务业FDI的效应研究:基于技术溢出与竞争排斥视角[J]. 管理评论,2015,(2):26-34+98. [13] 杨先明,黄华. 中国在“一带一路”沿线国家直接投资的关键区位选择——基于空间溢出效应的研究[J]. 财经问题研究,2021,(7):120-129. [14] 王恕立,向姣姣. 制度质量、投资动机与中国对外直接投资的区位选择[J]. 财经研究,2015,(5):134-144. [15] Baicker K.The Spillover Effects of State Spending[J]. Journal of Public Economics, 2003, 89(2): 529-544. [16] 郭庆旺,贾俊雪. 地方政府间策略互动行为、财政支出竞争与地区经济增长[J]. 管理世界,2009,(10):17-27+187. [17] 周亚虹,宗庆庆,陈曦明. 财政分权体制下地市级政府教育支出的标尺竞争[J]. 经济研究,2013,(11):127-139+160. [18] 赵爽,江心英,胡峰. 外商直接投资推动中国城镇化了吗?——基于时空变化分析和门槛效应检验[J]. 管理学刊,2020,(3):38-47. [19] Brueckner J.K. Welfare Reform and the Race to the Bottom: Theory and Evidence.[J]. Southern Economic Journal, 2000, 66(3): 505-525. [20] Besley T., Case A.Incumbent Behavior: Vote Seeking, Tax Setting and Yardstick Competition[J]. American Economic Review, 1995, 85(1): 24-45. [21] Ashworth J., Heyndels B.Reference Point Effects in Local Taxation:It All Depends on How You Look at It[J]. National Tax Journal, 2000, 53(2): 335-341. [22] 陈建军,胡晨光. 产业集聚的集聚效应——以长江三角洲次区域为例的理论和实证分析[J]. 管理世界,2008,(6):68-83. [23] 潘文卿,刘庆. 中国制造业产业集聚与地区经济增长——基于中国工业企业数据的研究[J]. 清华大学学报(哲学社会科学版),2012,(1):137-147+161. [24] 陈良文,杨开忠. 我国区域经济差异变动的原因:一个要素流动和集聚经济的视角[J]. 当代经济科学,2007,(3):35-42+124. [25] Fallick B., Fleischman A.C., Rebitzer B. J. Job-Hopping in Silicon Valley: Some Evidence Concerning the Microfoundations of a High-Technology Cluster[J]. The Review of Economics and Statistics, 2006, 88(3): 472-481. [26] Lin M., Kwan K.Y. FDI Technology Spillovers, Geography and Spatial Diffusion[J]. International Review of Economics and Finance, 2016, 43(5): 257-274. [27] 马光荣,程小萌,杨恩艳. 交通基础设施如何促进资本流动——基于高铁开通和上市公司异地投资的研究[J]. 中国工业经济,2020,(6):5-23. [28] 许培源,程钦良. “一带一路”向西开放促进我国东西部经济协调发展研究[J]. 中国软科学,2021,(9):75-84. [29] 颜向农,李思慧. 基于羊群效应的投资趋同化研究[J]. 湖南科技大学学报(社会科学版),2012,(5):58-61. [30] 李佳宁,钟田丽. 企业投资决策趋同:“羊群效应”抑或“同伴效应”?——来自中国非金融上市公司的面板数据[J]. 中国软科学,2020,(1):128-142. [31] Leary M.T., Roberts M. R. Do Peer Firms Affect Corporate Financial Policy?[J]. The Journal of Finance, 2014, 69(1): 139-178. [32] 陈斐,何守超,吴青山,康松. 偏离最优公共—私人投资比对经济增长的影响[J]. 中国工业经济,2019,(1):43-61. [33] 樊纲,姚枝仲. 中国财产性生产要素总量与结构的分析[J]. 经济研究,2002,(11):12-19+92. [34] 余东华,张鑫宇,孙婷. 资本深化、有偏技术进步与全要素生产率增长[J]. 世界经济,2019,(8):50-71. [35] 李小平,陈勇. 劳动力流动、资本转移和生产率增长——对中国工业“结构红利假说”的实证检验[J]. 统计研究,2007,(7):22-28. [36] Elhorst J.P. Matlab Software for Spatial Panels[J]. International Regional Science Review, 2014, 37(3): 389-405. [37] 林光平,龙志和,吴梅. 我国地区经济收敛的空间计量实证分析:1978—2002年[J]. 经济学(季刊),2005,(S1):67-82. [38] 李婧,谭清美,白俊红. 中国区域创新生产的空间计量分析——基于静态与动态空间面板模型的实证研究[J]. 管理世界, 2010,(7):43-55+65. [39] 白俊红,蒋伏心. 协同创新、空间关联与区域创新绩效[J]. 经济研究,2015,(7):174-187. [40] 白俊红,卞元超. 要素市场扭曲与中国创新生产的效率损失[J]. 中国工业经济,2016,(11):39-55. [41] Graham R.J., Harvey R. C. The Theory and Practice of Corporate Finance: Evidence from the Field[J]. Journal of Financial Economics, 2001,60(2-3): 187-243. [42] Kalotay K., Sulstarova A.Modelling Russian outward FDI[J]. Journal of International Management, 2010, 16(2):131-142. [43] Aleksynska M., Havrylchyk O.FDI from the South: The Role of Institutional Distance and Natural Resources[J]. Post-Print, 2013, 29(3): 38-53. |