Foreign Investment and Housing Market Stability in Developing Economies: Empirical Evidence from Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
Sustainable property development in developing economies requires a careful balance between attracting foreign capital and maintaining housing affordability for local residents. While foreign direct investment (FDI) serves as a crucial engine for economic growth by enhancing productive capacity and international competitiveness, its effects on local housing markets remain inadequately understood in policy frameworks. This study examines how economic development strategies can be designed to harness FDI benefits while preventing residential market distortions in rapidly industrializing regions. Using Malaysia’s Kulim Hi-Tech Park and Batu Kawan Industrial Park as empirical cases, we analyze the relationship between foreign capital inflows and residential property prices from 2000 to 2022 through time-series regression analysis supplemented by stakeholder consultations. Our findings reveal that FDI significantly influences housing price dynamics in industrial zones, with both positive economic spillovers and challenges for housing affordability. The results demonstrate that targeted policy interventions—including affordable housing mandates, developer incentives, and strategic land use planning—can effectively moderate price appreciation while maintaining investment attractiveness. This research contributes to evidence-based policymaking by identifying integrated mechanisms that promote sustainable and inclusive growth in emerging economies seeking to balance industrial advancement with equitable housing access. The Malaysian experience offers valuable practical insights for policymakers in developing nations navigating the complex relationship between international investment, housing markets, and social welfare.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».