<scp>FDI</scp> and Financial Market Development in Africa
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The literature on the relationship between foreign direct investment (FDI), financial market development (FMD) and economic growth focuses mainly on two aspects: the relationship between FDI and economic growth, and the role played by FMD in that linkage. The literature is almost silent on the relationship and the direction of causality between FDI and FMD. Although it has been established that FDI contributes more to growth in countries with a more developed financial market, it is not clear how FDI and FMD interact with each other. The aim of this paper is to fill this gap in the African context. Particularly, in Africa, where stock markets experience low liquidity and less transparency, FDI can be an impetus for financial market reforms and serve as a mechanism to improve the transparency and the depth of the financial markets. Also, well‐functioning financial markets can help channel foreign investments more efficiently into productive sectors, and therefore create more value for investors, hence making the countries more attractive to FDI. In short, both FDI and FMD will impact each other simultaneously, which is confirmed by our findings. We document a bidirectional causality between FDI and FMD. Furthermore, the multivariate regression results of the system of simultaneous equations also confirm the positive relationship between FDI and FMD in Africa. We also find that FDI contributes to economic growth in Africa after controlling for endogeneity between FDI, FMD and economic growth.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».