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Enregistrement W7124443078 · doi:10.47743/ejes-2025-si08

The nexus of FDI, trade, and institutional quality: a panel data analysis of RCEP countries

2025· article· en· W7124443078 sur OpenAlexaff
N. S. Cooray, Wimal Rankaduwa, Kdud Fernando, Xu Chengwei, Lankshmi Cooray

Notice bibliographique

RevueEastern Journal of European Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInternational Business and FDI
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNexus (standard)Openness to experiencePanel dataPoliticsAccountabilityCorporate governanceQuality (philosophy)EnforcementDemocracy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studies have shown that the quality of institutions or public governance significantly impacts economic growth. However, the literature on international political economy continues to debate the factors that determine institutional quality and the effects of institutional quality on economic development. There is a dearth of evidence on how international political economy - such as trade, investment, and foreign aid - influences economic and political institutional change. This study examines the relationship between global trade, investment, and public governance using data collected from the 15 Regional Comprehensive Economic Partnership (RCEP) economies from 2014 to 2023. Using a dynamic panel data approach based on the Two-Step System-GMM estimator, findings show that trade openness improves the quality of economic institutions by encouraging regulatory reforms, transparency, and competitiveness. FDI produces mixed results: it boosts economic institutions in the short term but can weaken them when linked to rent-seeking and weak law enforcement environments. However, both FDI and trade have less significant or negative impacts on political institutions, emphasizing uneven democratic accountability and elite capture in several RCEP countries.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,352
Score d'incertitude au seuil0,242

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,123
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,208 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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