Sovereign funds: how the Communist Party of China finances its global ambitions
Notice bibliographique
Résumé
Chinese sovereign funds—sovereign-owned asset pools—have only emerged in the last two decades or so, but have quickly become some of the largest in the world. The media and policy pundits have commented extensively on Chinese sovereign funds, often sounding alarmist about the possible security threat that their investment might pose for the host countries. In contrast, Sovereign funds offers a cool-headed scholarly investigation of this subject. Based on careful examinations of primary sources, including official documents and reports, industry analysis, regulatory filings, first-hand accounts and more than 100 interviews, Zongyuan Zoe Liu presents an erudite analysis of China's major sovereign funds: Central Huijin, China Investment Corporation (CIC) and the State Administration of Foreign Exchange (SAFE). Early on, the author emphasizes that Chinese sovereign funds are different from most others in that they are not sovereign wealth funds based on commodity exports like oil. Rather, they are sovereign leveraged funds (SLFs), funded through active financial and political engineering. The government mobilizes funds in two ways. First, by debt issuance (explicit leverage) and second, by converting low-risk assets such as foreign exchange reserves into higher-risk assets such as equity investments (implicit leverage). The examination of the capitalization of Central Huijin, CIC and SAFE-affiliated funds clearly elucidates the leveraging process.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».