Is Foreign Direct Investment Resilient Post the COVID-19 Pandemic? The Case of a Subnational Economy
Notice bibliographique
Résumé
The disruption brought about by the COVID-19 pandemic has been unprecedented in its global reach and unique impacts. While the literature has addressed the disruption effect on FDI at the country level, we provide a unique dive into the presence and development of FDI at a subnational location. We use detailed data on spatial and industrial distributions of FDI in the U.S. state of New Hampshire and find support for all our hypotheses related to post-disruption recovery and resilience. Given the varied impact of the pandemic on FDI across locations, and the heterogeneity in local conditions, we contend that the subnational recovery depends on the impact of the disruption and happens at varying levels and timelines. While the literature documented that foreign businesses choose to embed in their local host environments, few studies have considered empirically how the level of local integration affects FDI recovery after disruption. We propose that subnational locations with a high level of integration maintain relative strength in FDI post-disruption. The COVID-19 pandemic disruption presents an opportunity to evaluate FDI resilience. We postulate that existing FDI and spatial agglomerations of FDI-related activities impact the post-disruption resilience of FDI at a subnational location. The analysis concludes on actionable insights for researchers and practitioners regarding how to navigate the FDI inflows and activities at their specific location.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».