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Enregistrement W2006604352 · doi:10.1016/j.polsoc.2014.03.002

The political economy of foreign direct investment—Evidence from the Philippines

2014· article· en· W2006604352 sur OpenAlexaff
Jeffrey Drope, Jenina Joy Chavez, Raphael Lencucha, Benn McGrady

Notice bibliographique

RevuePolicy and Society · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueTaxation and Compliance Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesJohns Hopkins Bloomberg School of Public HealthBloomberg PhilanthropiesJohns Hopkins University
Mots-clésExciseTax policyMultinational corporationForeign direct investmentPoliticsEconomicsLegislatureEconomic policyCorporate governanceTax reformInvestment (military)Order (exchange)Corporate taxMarket economyBusinessTax avoidancePolitical scienceFinanceMacroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Much of the conventional wisdom about the political economy of foreign direct investment suggests that many developing country governments lower regulatory and/or legislative standards in order to woo potential investors. Using the case of the tobacco industry's efforts to influence excise tax policy reforms in the Philippines, we find a much more complex reality. Over a period of more than 15 years of concerted efforts and significant financial investment, a large multinational tobacco firm was consistently unable to realize its tax policy goals with serious, negative implications for the firm. In the most recent major policy confrontation over excise tax reform that led to one of the largest tax increases on tobacco products ever in a developing country, a number of major variables mitigated the powerful firm's influence. These variables included strong support for tax reform from a number of influential political actors and a well-organized civil society movement, which led to broader public support for both public health and fiscal reasons. Global governance around economic policy and the effects of domestic institutional structures also had marked effects on the outcomes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,938
Score d'incertitude au seuil0,254

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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