The Impact of Foreign Direct Investment in the Western Balkan Countries - A Panel Data Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Foreign Direct Investment (FDI) has a significant effect on the economic growth and development of host economies, but also on international economic integration through globalization. Particular aspects of this topic are being extensively addressed by scientific research in recent decades. The purpose of this paper is to determine whether globalization and through it the Foreign Direct Investment (FDI) has an impact on the economic growth (GDPgr) of the Western Balkan countries which are facing a transitional phase. The relation between FDI and economic growth has been analyzed by employing econometric models with panel data approach: linear regression with poled data, the Fixed Effects model, and the Random-Effects model (GLS). The study is based on panel data of six countries for the period between 2004-2018, obtained by the World Bank. The results of the Random Effects model (GLS) shown that lagged FDI has a significant impact on the economic growth (GDPgr) of the Western Balkans (p<0.05%), as well as gross capital formation (Cap) and government expenditure (Gov) whereas export (Ex) has been excluded from the model. The results also shown that there are significant differences in the factors influencing economic growth among countries in the region (LM Method - Breusch-Pagan test; p=0.02455 < 0.05).
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 ».