أثر بيئة الأعمال على الاستثمار الأجنبي المباشر لدول شمال إفريقيا و الشرق الأوسط 2004-2020
No Thumbnail Available
Date
2024
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
جامعة الوادي University Of Eloued
Abstract
تهدف الدراسة إلى تحديد تأثير بيئة الأعمال على الاستثمار الأجنبي المباشر في دول منطقة الشرق الأوسط وشمال أفريقيا (دول شمال أفريقيا والشرق الأوسط)، ولإظهار الأثر اعتمدنا على مؤشر سهولة ممارسة الأعمال وبيانات الاستثمار الأجنبي المباشر من الأونكتاد والبنك الدولي من خلال نماذج اللوحات باستخدام برنامج "سهولة ممارسة الأعمال التجارية". "15 STATA"، حيث وجدت الدراسة أن المتغيرات المستقلة (الحصول على الكهرباء (Ge)، الحصول على الائتمان (Gc)، حماية المستثمر (Pmi)، التجارة عبر الحدود (Tab) وتنفيذ العقود (Ec) لها تأثير كبير و تأثير إيجابي على المتغير التابع، بينما باقي المتغيرات (بدء النشاط التجاري (Sb)، الحصول على التراخيص (DCP)، تسجيل الملكية (Rp)، دفع الضرائب (نقطة إغلاق المشروع) لها تأثير سلبي على المتغير التابع (الاستثمار الأجنبي المباشر). The study aims to determine the impact of the business environment on foreign direct investment in the countries of the Middle East and North Africa region (North African and Middle Eastern countries), and to show the impact, we relied on the ease of doing business index and foreign direct investment data from UNCTAD and the World Bank through panel models using the “Ease of Doing Business” program. 15 STATA”, where the study found that the independent variables (obtaining electricity (Ge), obtaining credit (Gc), investor protection (Pmi), cross-border trade (Tab) and the implementation of contracts (Ec) have a significant and positive impact on the dependent variable , while the rest of the variables (starting a business (Sb), obtaining licenses (DCP), registering property (Rp), paying taxes (project closing point) have a negative impact on the dependent variable (foreign direct investment).
Description
مذكرة ماستر
Keywords
مؤشر سهولة أداء الأعمال، الاستثمار الأجنبي المباشر، دول MENA، نماذج البانل الساكنة, Business environment, Foreign direct investment, MENA countries, Panel data models