Foreign Direct Investment (FDI) Inflows into Ghana: Should the Focus Be on Infrastructure or Natural Resources? Short- Run and Long -Run Analyses
Notice bibliographique
Résumé
This paper conducts a time series analysis of annual data set from 1980-2010, to study the potential determinants of FDI inflows to Ghana. The paper used modern econometric methodology which includes unit root testing, and co-integration analysis. Both the long-run and short run determinants of FDI were analysed using the Vector Error Correction Model (VECM). The VECM also enabled the researchers predict the speedy with which the short- run and long- run disequilibrium is corrected. The robustness of the estimated coefficients was investigated and found to be robust. The research reveals that infrastructural development and political stability have long-run positive and significant impact on the level of FDI inflows in Ghana. The study further established FDI targeting Ghana to be predominantly resource seeking for now. The short-run estimate for natural resources is positive and significant. However, Ghana cannot continue to rely on its natural resources to attract FDI as the long-run relationship is negative. Factors associated with market and efficiency seeking FDI such as market size, and value of the cedi were either found to be insignificant or unstable coefficients on inflows. Political instability is found to significantly deter inflows implying that strengthening of democratic institutions can bring in economic dividends by serving as a driver of FDI. The state of infrastructure is found to be below the required level necessary and sufficient to serve as a driver of inflows hence the negative short term effect. The policy implication of this finding is that for Ghana to fully realize its potential as far as foreign direct investment inflows is concerned it needs to embark on massive investments in infrastructure.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».