The Effect of Investment Promotion on Foreign Direct Investment Inflow into Ghana
Notice bibliographique
Résumé
The paper investigated the effect of investment promotion (IP) on foreign direct investment flow (FDI) into Ghana. Cointegration among the variables was established using auto regressive distributed lag (ARDL) models in the presence of a mix of I (0) and I (1) variables. The control variables, inflation and trade openness were statistically significant in the short run. Whilst inflation exerted a negative effect on FDI inflow; trade openness positively induced FDI inflow. GDP per capita and exchange rate did not statistically significantly influence FDI inflow in the short run. In respect of the key variable GIPC, in the short run, there was a positive but statistically insignificant effect on FDI inflow. The estimated long-run ARDL model showed that macroeconomic variables such as inflation, GDP and trade openness determined FDI inflow into Ghana. Notwithstanding the positive relationship between establishment of IP agency (GIPC) and FDI inflow, this relationship was statistically insignificant. Greater efforts at macroeconomic management specifically, promotion of external trade, increasing GDP and reducing inflation holds more promise to attracting FDI into Ghana. GIPC should be maintained to provide a supportive role when the foreign investors arrive in Ghana.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».