The impact of political instability on foreign direct investment in Malaysia: a sectoral level analysis
Notice bibliographique
Résumé
Foreign Direct Investment (FDI) is a critical driver of economic growth and development, particularly in developing nations such as Malaysia. However, the country's recent episodes of political instability have introduced significant uncertainties regarding its ability to attract and sustain FDI. This study rigorously examines the impact of political instability on FDI inflows across Malaysia's primary, secondary, and tertiary sectors from the first quarter of 2008 to the fourth quarter of 2023. This study examines the impact of political instability on FDI in Malaysia, focusing on sectoral variations across the primary, secondary, and tertiary sectors. Using quarterly data from 2008 to 2023, the research employs the Autoregressive Distributed Lag (ARDL) model to investigate both the short-run and long-run effects of political instability on FDI inflows. Political instability, a recurring issue in Malaysia's recent history, is analysed alongside key macroeconomic variables such as GDP growth, interest rates, exchange rates, and trade openness. The findings reveal that political instability exerts a significant negative impact on FDI across all sectors, with the primary sector being the most adversely affected. In contrast, the secondary and tertiary sectors, though also impacted, exhibit less sensitivity to political volatility. The study further identifies that macroeconomic factor, particularly GDP growth and interest rates, play crucial roles in shaping FDI inflows. GDP growth is shown to positively correlate with FDI, reinforcing the notion that a robust economy attracts foreign investment. Conversely, higher interest rates are found to deter FDI by increasing the cost of capital, particularly in the primary and secondary sectors. Trade openness has a positive but varied impact across sectors, while exchange rate fluctuations show limited influence on FDI. This research contributes to the existing literature by offering a sectoral analysis of FDI determinants in Malaysia, highlighting the significance of political stability and macroeconomic management.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».