Global Trends in Foreign Direct Investment: Findings from Bibliometric Analysis for Policy Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Foreign direct investment (FDI) is a crucial aspect of Global Value Chains (GVCs) and is recognized as a key driver of global economic growth. However, there has been a notable decline in investment activity, with a 10% drop in FDI compared to 2022. Current geopolitical tensions may contribute to the decline in FDI, but a closer examination reveals that the reduction is widespread across all sectors and countries. Objectives: This study delves into the current trends surrounding FDI and identifies the key factors that countries prioritize in their efforts to attract such investments. It aims to investigate which nations and institutions are directing more attention to FDI, as well as the sectors that organizations should focus on to enhance their capacity to secure additional investment. Methods: The bibliometric analysis data was sourced from the Scopus database. A comprehensive review of 241 papers was conducted for this study through PRISMA method. Results: The findings reveal that North America, China, Canada, and India emerged as the most interconnected hubs, establishing a significant research center for foreign investment. The United States and Canada were noted as the most productive countries, underscoring their global prominence in this field. The theme of globalization is gaining traction, emphasizing the necessity for sustainability in investment practices. However, geopolitical tensions have been identified as a major factor contributing to the decline in FDI. Conclusions: Policymakers are encouraged to adopt strategies to incorporate emerging themes such as sustainability and technological advancement to regain lost market share. Collaborating with leading researchers from countries like Canada and Australia can aid in identifying and implementing best practices to foster a more conducive investment environment. Focus on manufacturing sectors and trade liberalization policies can consistently attract more FDI. Thus ensuring the economic stability of the country..
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | high |
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 | 0,087 | 0,068 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».