China Inward FDI and Chinese Exports to High-Income Countries (HICs): A Historical Perspective Based on Bibliometric Method
Notice bibliographique
Résumé
PR China is capturing FDI mainly from the overseas Chinese territories and from High-Income Countries (HICs); this last group is also the most important Chinese export-market. Adopting an inductive methodology, based on the bibliometric method, our purpose is the understanding of which were the determinants that led to attract inward FDI and, later, to increase exports from PR China to HICs. Taking into account the time frame 1980–2010, 367 different publications were collected. Using the ISI Web of Science and the HistCite Software 10 research papers were the basis for a bibliometric diagram (LCS > or equal to 5). From this diagram was possible to extract two main streams: economic reforms toward an inward FDI attraction and world exports leadership; and inward FDI—mainly from HICs—led to an increasing value of the exports basket. A third issue emerged also, not as a stream, but as an important conclusion based on the Gilboy (2004) paper, published on Foreign Affairs: foreign companies dominate high-tech industries and a lion’s part of Chinese industrial exports. PR China has reached the world exporting ranking leadership based on economic reforms, focused on the attraction of FDI export driven, which had on companies from HICs a major contribution.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,054 | 0,076 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».