OFDI activity and urban-regional development cycles: a co-evolutionary perspective
Notice bibliographique
Résumé
Purpose While conventional views of foreign investment activity primarily relate to efficiency-seeking investments, the authors argue that most other outward foreign direct investments (OFDIs) likely have positive effects on income development in the home region. Data on the US urban system not only illustrates this but also shows that this impact is not equal in all city-regions. The purpose of this paper is to develop an explanation as to why high- and low-income cities are associated with self-reinforcing cycles of OFDI activity that have different home-region impacts. Design/methodology/approach Conventional views assume that inward foreign direct investments (IFDIs) have a positive impact on target regions, while OFDIs are often treated as the flip side of this story, being seen as having negative effects by shifting jobs and income abroad. This paper counters this logic by developing a conceptual argument that systematically distinguishes different types of OFDIs and relates them to economic development effects in the home (investing) region. Findings Using a co-evolutionary conceptualization, this paper suggests that many high-income cities are characterized by a virtuous cycle of development where high, successful OFDI activity generates both positive income effects as well as incentives to engage in further OFDIs in the future, thus leading to additional income increases. In contrast, it is suggested that low-income cities are characterized by what we refer to as vicious cycles of development with low OFDI activity, few development impulses and a lack of incentives and capabilities for future investments. Originality/value This paper develops a counter-perspective to conventional views of OFDI activity, arguing that these investments have a positive impact on regional income levels. The authors develop a spatially sensitive explanation which acknowledges that OFDIs do not trigger a linear process but are associated with diverging inter-urban development paths and may contribute to higher levels of intra-urban inequality. From these findings, the authors derive conclusions for future research and public policy.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».