Foreign Aid–Human Capital–Foreign Direct Investment in Upper-Middle-Income Economies
Notice bibliographique
Résumé
The study examined the influence of foreign aid on foreign direct investment (FDI) in upper-middle-income economies using panel data (2011–2021) analysis methods such as two-stage least squares (2SLS) and system GMM (generalized methods of moments). The study also explored if human capital development enhanced foreign aid’s influence on FDI in upper-middle-income economies during the same timeframe. The conflicting, divergent, and mixed results and views on the relationship between foreign aid, human capital development, and foreign direct investment (FDI) motivated the undertaking of this study to fill in the existing gaps. Apart from FDI enhanced by its own lag, foreign aid significantly improved FDI (under system GMM). FDI was also improved significantly by human capital development across all two panel methods. Under 2SLS and system GMM, foreign aid significantly improved FDI through the human capital development channel. To promote FDI inflows, upper-middle-income economies should develop and implement policies aimed at attracting foreign aid and enhancing the development of human capital. The study suggests that further research on threshold regression analysis on foreign aid–FDI nexus in upper-middle-income economies could better help develop an FDI policy that is beneficial toward economic growth.
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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 ».