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Enregistrement W3031681463 · doi:10.1177/0973801020904473

Foreign Direct Investment and Total Factor Productivity: Any Nexus?

2020· article· en· W3031681463 sur OpenAlexaff
Mohammed Abdullah, Murshed Chowdhury

Notice bibliographique

RevueMargin The Journal of Applied Economic Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInternational Business and FDI
Établissements canadiensUniversity of New BrunswickOkanagan College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTotal factor productivityForeign direct investmentEconomicsEndogeneityAbsorptive capacityNexus (standard)Spillover effectPanel dataProductivityInvestment (military)EconometricsMonetary economicsMacroeconomicsInternational economicsInternational tradeLabour economicsIndustrial organization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the impact of foreign direct investment (FDI) on the total factor productivity (TFP) of host countries. Extensions of the new growth theory provide a framework in which FDI increases the growth rate of a host country through technology transfer, diffusion and spillover effects. We construct four new series of TFP using the framework of neoclassical growth models. We also address the issue of endogeneity using the generalized method of moments. Our estimations using a balanced panel of 77 low- and middle-income countries suggest that FDI could not promote TFP in the countries studied. Our sensitivity analysis, in terms of alternative estimation methods, data, models and time period, reinforces the findings. We observe that the lack of absorptive capacity is likely to be an important reason for not having a direct relationship between FDI and TFP. JEL Classification: F21, F23, O33, F43, C33

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,565
Score d'incertitude au seuil0,309

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,211 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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