Impact of political conflict on foreign direct investments in the mining sector: Evidence from the event study and spatial estimation
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to investigate the impact of conflict on greenfield foreign direct investment (FDI) in the mining sector covering the period of the 1st quarter of 2003 until the 3rd quarter of 2017, across 151 countries. Unlike previous works, this paper focuses on testing two impacts. First, we test for a dynamic impact to uncover the effect of conflict on FDI over the contemporary and subsequent annual quarters. Second, we test for a spatial spillover impact. To achieve these goals, we apply both a panel spatial approach and an event study analysis, using a unique proprietary database FDIMarkets. The main findings are as follows. First, the presence of a dynamic impact depends on the intensity of the conflict for the particular country group, with higher levels of intensity being associated with a higher probability of the presence of a dynamic effect. Second, we find a significant negative spillover impact of greenfield mining FDI of neighbouring countries on the greenfield mining FDI of the FDI-receiving economy. We do not find, however, that conflict in neighbouring countries has a spatial spillover impact on greenfield mining FDI of the FDI-receiving economy.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».