Analyzing FDI trends in emerging markets: Turkey vs CSEE and the Middle East
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to deconstruct the economic position of Turkey in comparison to its immediate neighbors, Central and South‐Eastern Europe (CSEE), and the Middle East, with a specific emphasis on Japanese Foreign Direct Investment (FDI). Design/methodology/approach Several determinants of FDI intensity identified in the extant research are used to conduct this comparative analysis. The data is based on the foreign subsidiaries of Japanese firms. Findings The results confirm the ambiguous position of Turkey. It enjoys a high Gross Domestic Product growth despite a relatively low openness to trade. From cultural and political risk perspectives it is closer to the Middle East than to CSEE. In spite of its location advantages, the institutional environment continues to be an impediment, preventing Turkey from realizing its full investment potential. Thus, Japanese investors choose to invest in CSEE economies, which are slightly closer culturally to Japan, and significantly less risky. Research limitations/implications The descriptive nature of this study is due to a limited sample size. The comparison of a country with two regions might be too simplistic. Focus on Japanese FDI limits generalizability. Practical implications The results of this analysis confirm the importance of continuous market liberalization and political stabilization measures for attracting FDI. Government policies in the region should not only attempt to remedy local deficiencies but strive to create a comprehensive institutional framework. Originality/value This study contributes to the emerging market research in the region with paucity of data. Although comparisons among various European regions are common, such tri‐lateral analyses are rare.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».