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Enregistrement W2504395298 · doi:10.1142/9789814304795_0003

CHINA'S RAPIDLY CHANGING TRADE AND INVESTMENT INVOLVEMENT WITH THE SOUTH

2011· book-chapter· en· W2504395298 sur OpenAlexaff
Jing Wang, John Whalley

Notice bibliographique

RevueWORLD SCIENTIFIC eBooks · 2011
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal trade and economics
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaInvestment (military)BusinessInternational tradeGeographyPolitical scienceArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AbstractWe present both data on and forward projections of China's rapidly growing trade and investment flows with Southern countries. In this study, we exclude Hong Kong (China), Korea and Singapore. The data indicate that from a low base in the 1990's when Southern trade was growing more slowly than China's overall trade it subsequently grows rapidly. After 2001, (WTO accession) there has been a significant acceleration, which pre crisis was in turn further accelerating. In 1995, Southern trade was 13% of China's total trade; but by 2007 it was 28% of China's total trade and growing at 42% per year on the export side in contrast to 26% for all exports. India (with a 33-fold increase between 1995–2007) is the most rapidly growing bilateral partner, followed by Brazil (18-fold increase between 1995–2007). In Latin America and Africa are the largest regional sources of trade growth, with more dispersion across countries in Asia. In contrast to its total trade, China runs a significant trade deficit in its Southern trade due to imports of resource products. We report projections that by 2015 Southern trade (assuming unchanged growth rates) would be over 50% of China's trade, and by 2025 India will account for over 50% of China's trade.We also present data on Southern and bilateral FDI flows involving China and developing countries. From a very small base in the 1990's, these are now growing at even more rapid rates than China's trade. Bilateral flows between India and China, for instance, grew 90-fold between 1995 and 2007.We finally present data on the initial impact of the financial crisis on China's Southern trade and investment. Southern trade show compression, but this is smaller in percentage keeping in view China's overall total flows. There has been slightly slowed investment of China in the South and the South in China relative to that of total FDI. Despite sharp contraction in some countries (Russia, Singapore), the wider impact elsewhere (Brazil, India) seems to be the dominant effect and Southern relative to North involvement continues to grow for China.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,888
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,117 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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