The Contribution of Chinese FDI to Africa's Pre Crisis Growth Surge
Notice bibliographique
Résumé
In the 3 years before the 2008 Financial Crisis, GDP growth in sub Saharan Africa (averaged over individual economies) was around 6%, or 2 percentage points above mean growth rates for the preceding 10 years. This period also coincided with significant Chinese FDI flows into these countries, accounting for up to 10% of total inward FDI flows for certain countries in these years. We use growth accounting methods to assess what portion of this elevated growth can be attributed to Chinese inward FDI. We follow Solow (1957), Dennison (1962), and others and use data for individual economies between 1990 and 2008 to calculate Solow residuals for these years for individual economies. We use capital stock data, workforce, and factor share data by country. Capital stock data is unavailable directly, and so we use perpetual inventory methods to construct the data. Factor shares come from UN National Accounts data. We then run counterfactual growth accounting experiments for thirteen Sub-Saharan African countries excluding Chinese FDI inflows for 2005-2007 and also 2003-2009. Our individual results vary by year and country, but there are several year/country combinations where Chinese FDI contributed to an additional one half of a percentage point or above to GDP growth. These results suggest that a significant, even if in some cases small, portion of the elevated growth in sub Saharan Africa in the three years before the Financial Crisis and also in the two years afterwards (2008-2009) can be attributed to Chinese inward investment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».