Eliminating the Pass-Through: Towards FDI Statistics that Better Capture the Financial and Economic Linkages between Countries
Notice bibliographique
Résumé
FDI plays a central role in managing global production networks, but FDI statistics also reflect other factors, including tax avoidance, that make it difficult to differentiate between FDI for “long-term” investments that serves as a source of growth and FDI that is purely financial and has little real economic impact as it merely passes through an economy. This latter FDI also obscures the ultimate sources and destinations of FDI. This paper addresses these challenges by developing a framework for consolidated FDI statistics based on the nationality of the MNE group that complements residency-based FDI statistics. While residency-based statistics are useful to identify where financial claims and liabilities are held, nationality-based statistics provide information on who makes the decisions, reaps the benefits, and bears the risk. Consolidated FDI statistics remove pass-through capital and are better for understanding ‘real’ financial integration between economies and for analysing the relationship between the financing of MNEs and their operations. While some countries produce separate FDI statistics for resident Special Purpose Entities (SPEs) to identify pass-through capital, we demonstrate that this only provides a partial view and that about one-quarter of the inward FDI positions in a selection of European countries reflects pass-through capital through non-SPEs.
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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 | 0,015 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».