Impact des IDE greenfield sortants sur l'emploi domestique : cas des entreprises multinationales canadiennes
Notice bibliographique
Résumé
Ce mémoire étudie l’impact des investissements directs canadiens à l’étranger de forme "greenfield" (les investissements en terrain vierge) sur les niveaux d’emplois locaux au Canada. Pour atteindre cet objectif, nous exploitons des données de panel de 9444 observations provenant de la fusion des bases de données FDI Markets pour les IDE et de Statistique Canada pour l’emploi à travers les villes canadiennes. L’analyse économétrique s’appuie sur un modèle à effet fixe de trois niveaux (villes, secteurs industriels et années) fondé sur celui de l’article de Crescenzi et al. (2022). À l’issue de l’estimation de notre modèle, nous trouvons un impact positif et significatif au seuil de 1% du nombre de projets d’IDE "greenfield" sortants sur les niveaux d’emplois locaux au Canada. Nous trouvons également que l’impact positif du nombre de projets d’IDE sortants de forme "greenfield" sur les emplois locaux est plus marqué dans les industries manufacturières de mêmeque dans l’industrie des services professionnels, et lorsque les IDE "greenfield" sortants sont dirigés vers les pays membres de l’OCDE. Il semble évident à la lecture des résultats que des programmes de soutien au développement des projets d’investissement à l’étranger de forme "greenfield" pourraient être pertinents. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Investissements directs canadiens à l’étranger, emploi local, entreprises, effets de débordement, villes, secteurs industriels
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».