Foreign Direct Investment, Production Factors Productivity and Income Inequalities in Selected CEE Countries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The issue of global economic inequality has inspired researchers to explore the potential connection between income inequalities and foreign direct investment (FDI), as it is one of the driving forces of globalization. Although there is a large body of theoretical as well as empirical studies linking these variables, the empirical literature on the relationship between FDI, production factors productivity and income inequalities is not conclusive because most scientists treat FDI as uniform. Therefore there is a lack of reliable empirical evidence on the distributional effects of FDI, especially in emerging countries, such as in Central and Eastern Europe (CEE). The research presented in the article fills this gap. The aim of the study is to analyze the impact of the inflow of foreign direct investment on the productivity of production factors (labor, capital and total factor productivity) and income inequality of households in four Central and Eastern European countries (Poland, the Czech Republic, Slovakia and Hungary) in the period 1990–2016. The four countries were selected for analysis as a classic example of European countries transforming their economic structures and similar in terms of the level of economic development. In turn, the choice of the analysis period was related to the availability of necessary statistical data. According to the theory of economics, the inflow of foreign direct investment should have a positive impact on production factors productivity as well as on income inequalities of households in investment receiving countries. In the study, a research method based on the study of economic literature in macroeconomics and international finance and econometric methods (vector autoregression models—VAR) was used. Results of the research suggest a significant and positive impact of greenfield investment inflow on labor productivity and total factor productivity, as well as a positive impact of brownfield investment inflow (mergers and acquisitions) on capital productivity in countries receiving investments. Moreover, the results also revealed the lack of a statistically significant impact of greenfield and brownfield investment on income inequalities in all of the examined countries. The statistical data used in the study came from the statistical databases of the Organization for Economic Cooperation and Development (OECD), the World Bank (World Development Indicators), World Income Inequality Database (United Nations University World Institute for Development Economics Research) and Total Economy Database (The Conference Board of Canada).
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».