Financial Deepening, OFDI and Economic Growth: Based on the Perspectives of Both China and Host Countries
Notice bibliographique
Résumé
Based on the perspectives of both China (home country) and host countries (economies), a financial deepening indicator system and an economic growth indicator system are constructed, the mutual influence mechanism between financial deepening (FD), outward foreign direct investment flows (OFDI) and economic growth (EG) are studied. Firstly, from the perspective of China, based on Error Correction Model (ECM) and Vector Error Correction Model (VECM), the conclusions received are as follows. (i) China's financial deepening and OFDI have a long-run positive impact on China's economic growth. (ii) Further analysis also confirms that reforms related to financial deepening have positive policy effects on promoting OFDI in China. Secondly, from the perspective of the interaction between China and host countries (economies), based on Time-varying Spatial Durbin Model (TVSDM), the conclusions received are as follows. (i) In general, China's OFDI to host countries plays a positive intermediary role in the process of financial deepening for economic development in host countries. (ii) Three aspects (FD, OFDI, EG) have different degrees of spatial autocorrelation and spatial spillover effects on each other, which are positive in general. (iii) Further analysis also found heterogeneity in the above conclusions for high-income and low-income host countries individually. In a word, a comprehensive analysis framework of three aspects (financial deepening, OFDI and economic growth) is finally constructed, which has important implications for overseas investments and financial support to the real economy.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».