Analysis Of The Restrictions On Foreign Direct Investment In Free Trade Agreements
Notice bibliographique
Résumé
The paper analyzes the quality of rules on foreign direct investment (FDI) for seven free trade agreements (FTAs): US-Australia, US-Singapore, Japan-Singapore, Korea-Singapore, NAFTA, Korea-Chile and Japan-Mexico, involving eight countries. We examine the quality of FDI rules in terms of their liberalization or restrictiveness in the following six areas: (a) restrictions on foreign ownership and market access, (b) national treatment, (c) screening and approval, (d) management and composition of board of directors, (e) entry of foreign investors, and (f) performance requirements. The results of our analysis revealed the following ranking from high to low quality, (1) US-Australia, (2) US-Singapore, (3) Japan-Singapore, (4) Korea-Singapore, (5) NAFTA, (6) Korea-Chile and (7) Japan-Mexico. Our analysis also revealed differences in the quality of FDI rules between and among the countries belonging to the same FTA, leading us to further investigate the quality at country levels. The analysis showed the following rankings, (1) US, (2) Singapore, (3) Australia, (4) Japan, (5) Korea, (6) Chile, (7) Mexico, and (8) Canada. The most salient feature of restriction was found on foreign ownership or the degree of participation that foreign investors can influence the enterprise. Among the sectors, the primary sector (especially, mining and agriculture) and services sector (especially, transportation, communications, electricity, financial and insurance) are very restrictive, while there are only a few restrictions on manufacturing sectors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».