The Impact of Infrastructure Quality on China’s OFDI: A Study Based on RCEP Partners
Notice bibliographique
Résumé
Infrastructure plays a crucial role in facilitating economic development and attracting foreign direct investment (FDI) in a country. With the implementation of the Regional Comprehensive Economic Partnership (RCEP) Agreement, trade and investment ties between China and its RCEP partners have been further strengthened. This study investigates the influence of host country infrastructure development on China’s outward FDI (OFDI) within RCEP partners. By analyzing China’s OFDI to RCEP partners and the infrastructure characteristics of member countries, we explore the impact of host country infrastructure quality on China’s OFDI. Using panel data on China’s direct investment stock in 12 RCEP countries from 2008 to 2020, in conjunction with host country infrastructure quality indicators, we apply a fixed-effect regression model to examine the effects of different types of infrastructure quality on China’s OFDI. Our results reveal that transportation, communications, and energy infrastructure in host countries significantly promote Chinese OFDI. Furthermore, we find that a larger market size, population, and higher trade openness in the host country effectively attract FDI from China. Based on these empirical findings, we provide recommendations to optimize the capital flow and enhance the efficiency of China’s OFDI.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».