Investment Motives in Africa: What Does the Meta-Analytic Review Tell?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Over the past two decades, Africa has witnessed a dramatic increase in foreign direct investment (FDI) despite a lack of significant changes in infrastructure and the host country’s policies. What are the motives to invest in Africa? How do these investment motives differ for firms from developed and emerging markets? Several studies empirically tested these questions, however, provided inconclusive results. By taking 735 estimates extracted from 51 studies and applying advanced meta-analysis techniques, this study examines the motives of FDI in Africa. We found that compared to market-seeking motive, the effect size of resource seeking and efficiency seeking is larger (smaller) on FDI attractiveness in Africa. In terms of effect size, the impact of asset-seeking motive on FDI is statistically comparable to that of market-seeking motive. Contrary to general perceptions, the impact of natural resources on FDI attractiveness in Africa is not different from market seeking for developed countries’ firms. Our results show that compared to GDP per capita, the effect size of accessing minerals and oil reserves on FDI attractiveness in Africa is positive and significant for global and emerging market firms. Our research shows that there is more likelihood of type I and type II publication selection bias in this research field.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».