MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2100333757 · doi:10.1111/j.1743-8594.2008.00059.x

Reexamining the Effect of Democratic Institutions on Inflows of Foreign Direct Investment in Developing Countries

2008· article· en· W2100333757 sur OpenAlexaff
Seung‐Whan Choi, Yiagadeesen Samy

Notice bibliographique

RevueForeign Policy Analysis · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInternational Business and FDI
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemocracyForeign direct investmentPolitical scienceForeign policyInvestment (military)Economic historyClassicsLawHistoryPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of regime type on inflows of foreign direct investment (FDI) remains a matter of controversy. While some studies report a positive influence of democracy on FDI, others show a negative influence. This study reexamines this discrepancy using pooled panel data during the past 20 years and contributes to the existing literature in three ways. First, it refines the causal mechanisms underlying the democracy-related arguments of veto players, audience costs, and democratic hindrance with respect to foreign investment. Second, it introduces three accurate measures to capture each of those three causal arguments. Third, it briefly demonstrates how different measurements of the dependent variable can produce statistically spurious results. The empirical results reveal that democratic institutions are, at best, weakly associated with increases in FDI inflows (measured by FDI/GDP ratios). While multiple veto players (and, counterintuitively, democratic hindrance) may be positively associated with increases in FDI, audience costs are not linked to FDI activities. These findings have important policy implications given that developing democratic countries are trying to attract more FDI in order to achieve their economic growth and development targets.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,238 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations90
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueForeign Policy AnalysisMême sujetInternational Business and FDITravaux en français237 207