FDI and Economic Growth in Côte d’Ivoire: An Empirical Analysis Based on the Service Sector
Notice bibliographique
Résumé
This paper analyzes the contribution of FDI to service sector growth in Côte d’Ivoire over the period 1980-2021. The data are extracted from World Development Indicators (World Bank). The econometric test based on the ARDL cointegration approach is used. The results show that FDI has a negative and significant effect on growth in the service sector. These results could be explained by the insufficiency of inward FDI in Côte d’Ivoire in recent years, compared to other sub-Saharan African countries, by the sectoral allocation of inward FDI, which does not take into account the growth sector of the economy, and finally, by the unbalanced geographical distribution of FDI, most of which is heavily concentrated in Abidjan. Our results highlight the importance of boosting investment in the service sector, in order to stimulate activities in this sector in Côte d’Ivoire. Besides aiming at creating a solid national economy and improving living standards, we suggest the mobilization of sufficient domestic savings and raising the level of education, developing infrastructure in sufficient quantity and quality and increasing internal and external trade flows, and finally, preserving the population’s purchasing power. We have also proposed measures to improve FDI to promote economic growth in Côte d’Ivoire’s service sector.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».