The determinants of gender spillovers in FDI: An analysis of Namibia
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the effect of foreign firm characteristics on FDI spillovers in Namibia, with a specific focus on gender spillover, as an additional measure to total labour spillover. Also, the possible differing spillovers in the manufacturing and services firms are investigated. Using data from the World Bank Enterprise Survey for 2006 and 2014, the paper finds that the gender spillover is significantly influenced by four variables; sector, firm age, transport challenges, and supply-chain finance. Relative to the services sector, firms in the manufacturing sector are found to significantly drive gender spillovers due to a probable preference for females “nimble fingers”, perceived obedience, and lower wages. However, the paper documents that older firms, especially those in the manufacturing sector, negatively impact gender spillovers. Also, transport challenges are shown to drive gender spillovers. This result arises from the possibility that they impose an opportunity cost, whereby, firms may defer investing in female labour due to lower perceived wages to compensate for high transport costs. Finally, we document a negative influence of supply-chain finance on gender spillovers, arising from possible labour cuts as MNCs outsource jobs in the supply chain.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».