Does institutional stability granger-cause foreign direct investment? evidence from Canada
Notice bibliographique
Résumé
Global FDIs have increased substantially since the 1990’s. This was seen as a favorable \ndevelopment among developing countries, however developed countries have had a mixed \nreaction. In this paper we look at the effects of FDI flows on institutional stability, to better \nunderstand what drives FDI. The focus country for this paper is Canada, as it is one of the \nfew countries where the economy remained relatively stable compared to other economies \nduring the global financial crisis. As such, the findings from this study can shed light on \nwhat allowed Canadian policy makers to maintain economic stability. The methodology \napplied is Auto-Regressive Distributive Lag (ARDL) to understand the relationship \nbetween FDI and institutional stability along with other controlled variables (GNP, \ninflation, and exports). This study is different from others in that it examines the Canadian \neconomy, and similar papers have examined different countries (to my knowledge). Based \non previous theoretical and empirical literature, most of the research points to FDI \npositively affecting institutional stability. However, there is some literature that makes the \ncase for this relationship not always holding true. Our empirical findings tend to show that \nit is in fact institutional stability that positively impacts FDI in the long run. As such, the \npolicy makers should consider implementing policies that ensure that the strength of \ninstitutions is enhanced, and this in turn will attract more investment.
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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 | 0,001 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».