Impact of Foreign Direct Investment on Agriculture, Forestry and Fisheries: Evidence from Eastern African Countries
Notice bibliographique
Résumé
Agriculture, forestry, and fishing play a crucial role in strengthening the country’s economic development, particularly in supporting industries, and have evolved in Africa in recent years. This study aims to analyze the impact of foreign direct investment on agriculture, forestry, and fisheries in 5 Eastern African countries (Djibouti, Ethiopia, Kenya, Rwanda, and Tanzania). Using the panel dataset on the 5 Eastern African countries selected for the period 2013 to 2022, we employ the panel data regression method, more specifically, the fixed-effect panel model. For the empirical analysis, correlation analysis and Granger Causality are also employed to analyze the relationship between the variables present in this study. Using the Granger Causality test result, the study highlights that there is a one-way relationship between foreign direct investment and agriculture, forestry, and fisheries. The results of the study reveal that foreign direct investment has a positive impact on agriculture, forestry, and fisheries. Furthermore, findings suggest that capital formation, export trade, and government spending have a positive impact on agriculture, forestry, and fisheries. Therefore, it is recommended that East African governments take the necessary steps to strengthen and attract foreign direct investment, which can improve the agriculture sector and achieve sustainable economic development.
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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 | 0,000 | 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 ».