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Enregistrement W2759452997 · doi:10.1108/jes-01-2017-0020

FDI outflows, exports and financial development

2017· article· en· W2759452997 sur OpenAlexaff
Long Zhao, Zuanshi Liu, William Wei, Bernadette Andréosso-O’Callaghan

Notice bibliographique

RevueJournal of Economic Studies · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal trade and economics
Établissements canadiensMacEwan UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsForeign direct investmentCurrent accountOriginalityDeveloping countryGlobal imbalancesInternational economicsValue (mathematics)Panel dataFinanceInternational tradeMacroeconomicsExchange rateEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to argue that financial development, measured by private credit in the economy, affects exports in an inverted U-shaped manner. The authors use the new trade theory model and empirical data to analyze whether the financial system is the reason of global imbalance. Design/methodology/approach This paper builds a simple production model to connect financial development with a country’s export or outward foreign direct investment (ODI) decision. Using a panel data covering 108 countries for the period 1990-2011, the authors find strong evidence to show that when a country is at a lower financial development level, further advancements of its financial system will boost exports. Findings First, an inverted U-shaped relationship between exports, imports and financial development is found in the study of 108 countries over the period 1990-2011; second, ODI provides a substitute effect to exports for financially advanced countries. These findings have provided an alternative explanation to international trade imbalances and contribute constructively to the discussion regarding whether exports and financial development are positively related or not. Originality/value As a result, the findings shed some light on the issue of global current account imbalances between developing and developed countries from a new perspective.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,119 · 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

Citations21
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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