Nurturing Infrastructure Investments in Emerging Markets and Africa: Notes from Washington, Beijing and Riyadh
Notice bibliographique
Résumé
The investment choices of large asset owners such as pension funds, sovereign wealth funds and endowments, are, to a large extent ‘guided’ and pre-determined by the systematic use of old- fashioned indices or benchmarks designed by a small set of Anglo- American ‘index providers’ – most notably MSCI, formerly known as Morgan Stanley Capital International (MSCI). These companies and the rather conformist investment consultants promoting their indexes tend to be unwittingly biased in favor of liquid assets in rich, developed countries e.g. the archetypal MSCI All Country World Index (ACWI) clearly encourages asset owners to allocate 55% percent (or more) of their overall (equity) assets to the United States and 8% to Japan – whereas these two ageing nations only represent 15% and 4% of the world economy respectively (in real terms i.e. based on purchasing-power-parity or PPP). These unfair, deeply ingrained biases have de facto forced Northern Hemisphere asset owners to over-allocate capital to the US, Germany, Japan etc., thus sucking-up much needed financial resources from the rest of the world and hurting the long-term economic interests of Asia, Africa and Latin America. The paper also explores the geo-economic and financial implications of the US-China rivalry from the perspective of long-term asset owners and the G20 Saudi Arabia Presidency in relation to the increasingly 'Asianized World Economy.' The accelerating 'Sino-American Race' could benefit pivot-nations like Kenya, Egypt, Morocco, Ivory Coast, Senegal, Angola, Madagascar in Africa, and Estonia, Romania, Cyprus, Israel, Saudi Arabia, Vietnam, Cambodia, Malaysia in the Eurasia Pacific area – which will be courted like never before by Washington, Brussels and Beijing – thus eventually adding massive public funding and risk insurance resources to the rising private capital flows coming from sophisticated asset owners based in Canada, Scandinavia, Holland, Australia and Singapore (“Pension Superpowers”).
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».