disertacion ndikimi i investimeve tË huaja direkte mbi ... · fjalë kyç: investimet e huaja...
Post on 06-Sep-2019
38 Views
Preview:
TRANSCRIPT
UNIVERSITETI I TIRANËS
FAKULTETI I EKONOMISË
DEPARTAMENTI I FINANCËS
Disertacion
NDIKIMI I INVESTIMEVE TË HUAJA
DIREKTE MBI RRITJEN EKONOMIKE NË
SHQIPËRI.
ROLI I KAPACITETIT ABSORBUES.
Në kërkim të gradës “Doktor”
Doktorant: Udhëheqës Shkencor:
Lorena ÇAKËRRI Prof. Dr. Petraq MILO
Mars, 2019
ii
© Copyright Lorena Çakërri, Mars 2019. Përmbajtja e këtij punimi është tërësisht
autentike. Të gjitha të drejtat janë të rezervuara.
DEKLARATË AUTENTICITETI
Deklaroj me përgjegjësi të plotë personale që punimi i paraqitur në kërkim të marrjes
së gradës shkencore “Doktor” është plotësisht original dhe respekton rregullat e
shkrimit akademik për kërkimin shkencor. Çdo material i marrë nga burime të treta
është referuar sipas rregullave.
Lorena Çakërri
2019
iv
FALENDERIME
Në fund të kësaj sfide plot sakrifica, dëshiroj të falenderoj të gjithë ata pa praninë e të
cilëve, ky realizim nuk do ishte i mundur.
Një falenderim i merituar shkon për udhëheqësin tim, Prof. Dr. Petraq Milon, i cili me
përkushtim dhe profesionalizëm të lartë, më ndihmoi dhe udhëzoi në çdo pjesë të
punës sime.
Falenderoj departamentin e Financës të Fakultetit Ekonomik të Universitetit të
Tiranës për mundësinë e ofruar për ndjekjen e studimeve doktorale pranë këtij
departamenti. Faleminderit për vërejtjet dhe sugjerimet e vlefshme, të cilat më
ndihmuan në realizimin e këtij punimi!
Gjithashtu dëshiroj të shpreh mirënjohje për kolegët e mi të Fakultetit të Ekonomisë
në Universitetin “Ismail Qemali”, të cilët , me sugjerimet dhe kritikat e tyre,
ndihmuan në përmirësimin e punimit tim.
Faleminderit i them familjes time, dhe i’u kërkoj falje për kohën e munguar.
v
ABSTRAKT
Shqipëria, si pasojë e arritjes së një stabiliteti politik dhe makroekonomik,
përmirësimit të klimës së biznesit dhe legjislacionit, ka arritur të tërheqë flukse në
rritje të IHD-ve. Në Shqipëri, investimet e huaja direkte kanë ndihmuar në financimin
e defiçitit të llogarisë korrente, zhvillimin e sektorit financiar, rritjen e punësimit dhe
kanë sjellë rritje të investimeve në vend. Ky punim kërkon të kuptojë: A ka mundur
Shqipëria të përfitojë në masën e duhur nga hyrjet e IHD-ve? Niveli i zhvillimit i
kapitalit human në Shqipëri, niveli i zhvillimit teknologjik, zhvillimi i sistemit
financiar dhe niveli i hapjes tregtare mund të kenë kushtëzuar përhapjen e efekteve
pozitive të IHD-ve në Shqipëri. Qëllim i këtij hulumtimi është të vlerësojë nëse hyrja
e investitorëve të huaj direkt në Shqipëri ka krijuar një marrëdhënie shkakësore
pozitive mbi rritjen ekonomike. Punimi kërkon të shqyrtojë marrëdhëniet dinamike
midis IHD-ve dhe rritjes ekonomike, duke theksuar rolin e variablave të kapacitetit
absorbues, të tillë si niveli i zhvillimit të kapitalit human, niveli i zhvillimit
teknologjik, hapja tregtare dhe zhvillimi i financiar. Testimi i hipotezave të ngritura
në punim, përmes metodave ekonometrike, si metoda e Vektorit të Autoregresionit
(VAR) dhe e Vektorit të Korrigjimit të Gabimit (VECM), realizon qëllimet kryesore
të punimit tonë. Rezultatet e studimit të ndikimit të variablave të kapacitetit absorbues
në marrëdhënien midis produktit të brendshëm bruto dhe investimeve të huaja direkte
na lejojnë të konkludojmë se kapitali human ushtron ndikim pozitiv në përhapjen e
efekteve të IHD-ve mbi prodhimin e brendshëm bruto. Zhvillimi i sistemit financiar
në Shqipëri ndihmon në periudhën afatshkurtër përhapjen e efekteve pozitive të
pritura prej investitorëve të huaj direkt në rritjen ekonomike. Hapja tregtare në
Shqipëri shfaqet e parëndësishme në marrëdhënien midis prodhimit të përgjithshëm
bruto dhe IHD-ve në afat të shkurtër. Rritja e nivelit teknologjik të Shqipërisë
ndihmon dhe rrit efektin pozitiv të IHD-ve mbi rritjen ekonomike.
Fjalë kyç: Investimet e huaja direkte, rritja ekonomike, kapaciteti absorbues.
vi
ABSTRACT
Albania, as a result of achieving political and macroeconomic stability, improving the
business climate and legislation for foreign investors, has managed to attract
increasing inflows of foreign direct investment. In Albania, FDI has helped finance
current account deficit, financial sector development, employment growth and
increased investment in the country. This paper seeks to understand: Has Albania
been able to benefit from direct foreign investment inflows? The level of human
capital development in Albania, the level of technological development, the
development of the financial system and the level of trade opening may have
conditioned the spread of the positive effects of foreign direct investment on Albania's
economic growth. The purpose of this research is to assess whether foreign direct
investments in Albania have had a positive impact and have a causal relationship to
economic growth. The paper seeks to examine the dynamic relationship between
foreign direct investment and economic growth, highlighting the role of absorption
capacity variables, such as the level of human capital development, technological
development, trade openness, and financial development. Testing the hypotheses
raised in this work, through econometric methods, as the VAR method and Vectors of
Error Correction (VECM), accomplishes the main goals of our work. The results of
the impact study of absorption capacity variables in the relationship between GDP and
FDI allow us to conclude that human capital exerts a positive influence on the spread
of the effects of foreign direct investment on gross domestic product. The
development of the financial system in Albania helps in the short-term to spread the
positive effects expected of foreign investors directly in economic growth. Trade in
Albania appears insignificant in the relationship between gross domestic product and
FDI in the short term. Increasing the level of technological development of Albania
helps and enhances the positive effect of foreign direct investment on economic
growth.
Key words: Foreign direct investment, economic growth, absorptive capacity,
vii
TABELA E PËRMBAJTJES
ABSTRAKT ............................................................................................................................. v
KREU 1: VËSHTRIM I PËRGJITHSHËM MBI STUDIMIN .......................................... 1
1.1 Problemi kërkimor. .............................................................................................................. 1
1.2. Qëllimi i kërkimit, objektivat, hipotezat ............................................................................. 4
1.3 Metodologjia ....................................................................................................................... 6
1.4 Struktura e punimit .............................................................................................................. 7
1.5 Kufizimet e punimit ............................................................................................................. 9
KREU 2: RISHIKIMI I LITERATURËS TEORIKE DHE EMPIRIKE ........................ 10
2.1. Investimet e huaja direkte, ecuria e tyre. .......................................................................... 10
2.2 Rëndësia e IHD-ve për vendet në zhvillim ........................................................................ 14
2.3 Marrëdhënia midis IHD-ve dhe rritjes ekonomike të vendeve pritëse .............................. 15
2.3.1 Lidhja teorike e IHD-ve me rritjen ekonomike. ............................................................. 15
2.3.2 Efektet kryesore të IHD-ve në vendin pritës .................................................................. 17
2.4 Studime empirike për Shqipërinë ...................................................................................... 26
2.5 Faktorët përcaktues në përthithjen e IHD-ve në vendet pritëse ......................................... 27
2.6 Kapaciteti absorbues i vendit pritës ................................................................................... 30
2.7 Përfundime të kapitullit ..................................................................................................... 37
KREU 3: ZHVILLIMI I IHD-VE NË SHQIPËRI ............................................................. 39
3.1 Një vështrim mbi zhvillimin e Shqipërisë, 1990-2017 ..................................................... 39
3. 2. Përmirësimi i legjislacionit për IHD-të ........................................................................... 42
3.3 Përmirësimi i klimës së biznesit në Shqipëri. .................................................................... 43
3.4. Dinamika e zhvillimit të IHD-ve në Shqipëri ................................................................... 45
3.5. Analiza e IHD-ve në Shqipëri në bazë të sektorëve ......................................................... 49
3.6. Investimet e huaja direkte në Ballkanin Perëndimor ........................................................ 54
3.7 Kapaciteti absorbues i Shqipërisë për të përfituar nga IHD-të ......................................... 58
3.7.1 Zhvillimi i kapitalit human ............................................................................................. 58
3.7.2 Zhvillimi teknologjik ...................................................................................................... 63
viii
3.7.3 Eksportet, importet dhe hapja tregtare në Shqipëri ........................................................ 69
3.7.4 Zhvillimi i sistemit financiar në Shqipëri ....................................................................... 72
3.8 Përfundime të kapitullit ..................................................................................................... 77
KREU 4: METODOLOGJIA E STUDIMIT, ANALIZA DHE INTERPRETIMI I
REZULTATEVE ................................................................................................................... 79
4.1 Hipotezat e studimit, baza e të dhënave, përcaktimi i modelit dhe i variablave ................ 79
4.2 Metodologjia e punimit ..................................................................................................... 82
4.3 Analiza empirike e të dhënave .......................................................................................... 89
4.3.1 Rezultatet empirike të modelit VECM , ndikimi i IHD-ve mbi rritjen ekonomike ........ 89
4.3.2 Diagnostikimi i modelit VECM, ndikimi i IHD-ve mbi rritjen ekonomike ................... 98
4.3.3 Rezultatet empirike të modelit VECM me efektin kushtëzues të kapitalit human ....... 100
4.3.4 Diagnostikimi i modelit VECM, ndikimi i IHD-ve mbi rritjen ekonomike me efektin
kushtëzues të kapitalit human ................................................................................................ 107
4.3.5 Rezultatet empirike të modelit VAR, me efektet kushtëzuese të zhvillimit financiar,
hapjes tregtare, diferencës së zhvillimit teknologjik ............................................................. 108
4.3.6 Diagnostikimi i modelit VAR, me efektet kushtëzuese të zhvillimit financiar, hapjes
tregtare, diferencës së zhvillimit teknologjik ........................................................................ 110
4.4 Përfundime të kapitullit ................................................................................................... 111
KREU 5: PËRFUNDIME DHE REKOMANDIME ........................................................ 114
5.1 Përfundime ...................................................................................................................... 114
5.2 Rekomandime .................................................................................................................. 120
BIBLIOGRAFIA ................................................................................................................. 124
SHTOJCA 1. ........................................................................................................................ 138
SHTOJCA 2 ......................................................................................................................... 164
ix
LISTA E GRAFIKËVE
Grafiku 2.1 Ecuria e flukseve hyrëse të IHD-ve në botë, vitet 1990-2016(në
million dollar)
10
Grafiku 2.2 Flukset e IHD-ve sipas komponentëve në Shqipëri, vitet 2008-
2018.
12
Grafiku 2.3 Kontributi i IHD-ve në formimin e kapitalit fiks bruto, vitet
1990-2016
21
Grafiku 2.4 Numri i të punësuarve në kompanitë shumëkombëshe, (në mijë)
vitet 1990-2017
23
Grafiku 2.5 Eksportet e kompanive shumëkombëshe (në miliard dollarë),
vitet 1990-2016
24
Grafiku 3.1 Rritja e PBB-së (% vjetore) në Shqipëri, vitet 1990-2017 39
Grafiku 3.2 Renditja distanca nga kufiri, (DTF) sipas treguesve të Doing
Business Report 2018 – Shqipëria,
45
Grafiku 3.3 Flukset hyrëse të IHD-ve në Shqipëri, vitet 1992-2016 46
Grafiku 3.4 Stoku I IHD-ve në Shqipëri, vitet 1990-2016 47
Grafiku 3.5 Ecuria e investimeve , kursimeve dhe IHD-ve ( ne % te PBB) në
Shqipëri, vitet 1996-2016
48
Grafiku 3.6 Flukset financiare ndërkombëtare në Shqipëri, vitet 2008-2017 48
Grafiku 3.7 Stoku i IHD-ve në botë sipas sektorëve, (Trillion dollar) vitet
2001, 2007, 2015.
49
Grafiku 3.8 Shpërndarja sektoriale e stokut të IHD-ve në Shqipëri, në 2011-
2014.
50
Grafiku 3.9 Vlera e shtuar e sektoritë të shërbimit në Shqipëri (% e PBB),
vitet 1990-2016
51
Grafiku 3.10 Sektori prodhues, vlera e shtuar (% e PBB) në Ballkanin
Perëndimor, vitet 1990-2016.
52
Grafiku 3.11 IHD, fluks hyrës sipas aktivitetit në Shqipëri, vitet 2014-2016
(milion Euro)
53
Grafiku 3.12 Flukset hyrëse të IHD-ve si % e formimit të kapitalit fiks bruto
në Shqipëri, vitet 2005-2017
54
Grafiku 3.13 Flukset hyrëse të IHD-ve në Ballkanin Perëndimor, 1990-2016 55
Grafiku 3.14 Vlera e projekteve të IHD-ve të shpallura Greenfield, në vendet e
Ballkanit Perëndimor, vitet 2004-2016 (Milionë dollarë)
56
Grafiku 3.15 Stoku i IHD-ve hyrese në vitet 1990-2016, në Ballkanin
Perëndimor
57
Grafiku 3.16 Shpenzimet e edukimit për Shqipërinë (në % të PBB), vitet 1997-
2017.
59
Grafiku 3.17 Vlerësimi i produktivitetit të punës nga BERZH për Shqipërinë
dhe vendet e Ballkanit Perëndimor (në Euro)
60
Grafiku 3.18 Shpenzimet për kërkim zhvillim në rajonin e Ballkanit
Perëndimor.
65
x
Grafiku 3.19 Ecuria e importit të makinerive dhe pajisjeve në Shqipëri, vitet
2005-2017
67
Grafiku 3.20 Indeksi i transferimit të teknologjisë në Shqipëri nga investitorët
e huaj direkt, vitet 2007-2017
68
Grafiku 3.21 Ecuria e treguesit të hapjes tregtare për Shqipërinë, vitet 1984-
2016
69
Grafiku 3.22 Eksportet e mallrave dhe shërbimeve në Shqipëri, 1990-2016 (në
% të PBB-së)
71
Grafiku 3.23 Eksporti i të mirave dhe shërbimeve në vendet e Ballkanit
Perëndimor, vitet 1992-2016(në % të PBB-së)
72
Grafiku 3.24 Kontributi i sistemit financiar në Produktin e Brendshëm bruto
në Shqipëri, vitet 2011-2017
73
Grafiku 3.25 Niveli M3/PBB në Shqipëri, vitet 1994-2016 74
Grafiku 3.26 Ecuria e kreditimit të sektorit privat në Shqipëri, (në % të PBB),
vitet 1994-2017
75
Grafiku 3.27 Ecuria e depozitave bankare ndaj PBB në Shqipëri, vitet 1994-
2014
75
xi
LISTA E TABELAVE
Tabela 3.1 Renditja e Shqipërisë në Raportin Doing Business, sipas
treguesit, Lehtësia e të Bërit Biznes, vitet 2006-2018
44
Tabela 3.2. Impakti i dy projekteve TAP dhe Statkraft në rritjen
ekonomike
54
Tabela 3.3: Rezultatete PISA 2015 për Shqipërinë krahasuar me vende të
tjera
59
Tabela 3.4. Tregues të matur përmes Beeps 2013-2014, për vendet e
Ballkanit Perëndimor
61
Tabela 3.5 Burimet e krijimit të pasurisë në Shqipëri dhe krahasimi me
vendet e tjera
63
Tabela 3.6 Renditja e vendeve të Ballkanit perëndimor sipas indeksit të
inovacionit dhe indeksit të zhvillimit të teknologjisë dhe
informacionit.
66
Tabela 3.7 Të dhëna mbi zhvillimin teknologjik të vendeve të Ballkanit
Perëndimor, sipas Global Innovation Index 2017.
69
Tabela 3 8 Treguesit e zhvillimit të sistemit financiar për vendet e
Ballkanit Perëndimor
76
Tabela 4.1 Modeli empirik i studimit 82
Tabela 4.2 Statistika përshkruese 90
Tabela 4.3 Matrica e korrelacionit 90
Tabela 4.4 Rezultatet e testeve të rrënjës së njësisë të variablave në nivele
(Modeli I)
91
Tabela 4.5 Rezultatet e testeve të rrënjës së njësisë të variablave në
diferencë të parë (Modeli I)
92
Tabela 4.6 Përcaktimi i gjatësisë së lagut i modelit I 93
Tabela 4.7 Testi i bashkintegrimit të Johansen-it modeli i 94
Tabela 4.8 Modeli I i VECM 94
Tabela 4.9 Testi i qëndrueshmërisë së VECM-së 99
Tabela 4.10 Testi Lagrange Multiplier i VECM-së 99
Tabela 4.11 Rezultatet e testeve të rrënjës së njësisë të variablave në nivele
(Modeli II)
101
Tabela 4.12 Rezultatet e testeve të rrënjës së njësisë të variablave në
diferencë të parë (Modeli II)
102
Tabela 4.13 Përcaktimi i gjatësisë së lagut i modelit të II 102
Tabela 4.14 Modeli i II i VECM-së 103
Tabela 4.15 Përcaktimi i gjatësisë së lagut i modelit VAR 108
Tabela 4.16 Modeli VAR 109
Tabela 4.17 Testi i shkakesise se Grangerit nën modelin VAR 110
xii
LISTA E FIGURAVE
Figura 2.1 Roli dhe pozicioni i kapacitetit absorbues kundrejt hyrjes së
investitorëve të huaj direkt
36
Figura 3.1 Hapja tregtare në rajonin e ballkanit Perëndimor, vitet 2000-2015 70
Figura 4.1 Matrica shoqëruese e rrënjëve të VECM-së 98
Figura 4.2 Matrica shoqëruese e rrënjëve të modelit të II të VECM-së 107
Figura 4.3 Matrica shoqëruese e rrënjëve të VAR
111
xiii
LISTA E SHKURTIMEVE
ADF Testi Augmented Dicky-Fuller
AIC Kriteri Akaik i informacionit
BE Bashkimi Europian
BEEPS Anketa e Performancës së Ndërmarrjeve dhe Mjedisit të Biznesit
BERZH Banka Evropiane për Rindërtim dhe Zhvillim
CEFTA Marrëveshja e tregtisë së lirë e Evropës Qendrore
FMN Fondi Monetar Ndërkombëtar
FPE Gabimi i parashikimit përfundimtar
HQ Kriteri Hannan-Quinn
IHD Investimi i huaj direkt
INSTAT Instituti i Statistikave të Shqipërisë
M3 Agregati Monetar M3
OECD Organizata për Bashkëpunim dhe Zhvillim Ekonomik
PBB Produkti i brendshëm bruto
PISA Programi për Vlerësimin Ndërkombëtar të Arritjeve të studentëve
SC Kriteri Baesian i Gideon Schwarz
TEDA Zona e teknologjisë dhe zhvillimit ekonomik
UNCTAD Konferenca e Kombeve të Bashkuara mbi Tregtinë dhe Zhvillimin
UNDP Programi i Kombeve të Bashkuara për Zhvillim
UNESCO Organizata Arsimore, Shkencore e Kombeve tëBashkuara
UNICEF Fondi i Emergjencës i Kombeve të Bashkuara për Fëmijet
VAR Modeli i Vektorit të Autoregresionit
VECM Modeli i Vektorit të Korrigjimit të Gabimit
1
KREU 1:VËSHTRIM I PËRGJITHSHËM MBI STUDIMIN
1.1 Problemi kërkimor.
Investimet e huaja direkte janë tashmë një pjesë e rëndësishme e strategjive
kombëtare të zhvillimit për shumë vende të ndryshme, sidomos për vendet në zhvillim
dhe në tranzicion. Këto vende tentojnë të liberalizojnë politikat e tyre të investimeve
për të inkurajuar hyrjen e IHD-ve. (UNCTAD, 2017). Një nga arsyet kryesore që
vendet në zhvillim dhe në tranzicion shfaqin një domosdoshmëri për flukset e IHD-ve
është se këto vende karakterizohen nga burime të pamjaftueshme financiare për të
financuar investimet, pasi në këto vende nevojat për kapital shpesh tejkalojnë
kursimet e tyre të brendshme. Kjo mungesë e fondeve per investim paraqet një
pengesë të madhe për rritjen ekonomike, kështu që kapitali i huaj financiar shihet si
një mënyrë për të përmbushur këtë mangësi. (UNCTAD, 2015). Në fakt, IHD-të nuk
janë të vetmet flukse financiare ndërkombëtare që mund të plotësojnë nevojën për
kapital në këto vende. Rëndësia e tyre, në krahasim me burimet e tjera financiare
ndërkombëtare; si investimet e portofolit dhe ndihmat për zhvillim, rrjedh nga fakti se
IHD-të shfaqin më shumë stabilitet, tipar ky i rëndësishëm veçanërisht gjatë krizave
financiare. Stabiliteti i paraqitur në kohë krizash financiare i IHD-ve (Lipsey, 2001;
Skovgaard Poulsen dhe Hufbauer, 2011), rrjedh nga vetë karakteristikat e investimit
të huaj direkt. IHD-të janë më shumë se lëvizje kapitalesh drejt vendeve pritëse. Një
përkufizim i gjerë i tyre përfshin aftësinë e IHD-ve për të transferuar në vendin pritës
asetet e prekshme dhe të paprekshme, të cilat përfshijnë “kapitalin fizik dhe human,
shpenzimet e kërkim-zhvillimit, aftësitë menaxhuese, njohuritë në lidhje me
prodhimin dhe teknologjinë e zhvilluar “(De Mello, 1997). Duke transferuar kapital
dhe teknologji të zhvilluara, dhe përmes zhvillimit të kapitalit human në vendet
pritëse, IHD-të do të jenë të rëndësishme për rritjen ekonomike në këto ekonomi. Në
fakt, teoritë e rritjes ekonomike sugjerojnë që IHD-të kontribuojnë në mënyrë direkte
mbi rritjen ekonomike përmes akumulimit të kapitalit dhe përparimit teknologjik.
Këto dy efekte direkte shpjegohen qartë përmes teorive të rritjes ekonomike, teorisë
së rritjes neoklasike dhe teorisë së rritjes endogjene. Në teorinë e rritjes ekzogjene,
IHD-të, si përmes shtimit të kapitalit, po ashtu edhe përmes transferimit të
teknologjisë, ndihmojnë rritjen ekonomike në periudhën afatshkurtër dhe afatmesme.
Teoria e rritjes endogjene ofron hapësirë më të madhe për të parë sesi IHD-të
ndihmojnë rritjen ekonomike, pasi kjo teori mbështet idenë se IHD-të ndihmojnë
zhvillimin e kapitalit human dhe transferojnë teknologji të zhvilluar. Sipas kësaj
teorie, IHD-të mund të rritin vazhdimisht ritmin e rritjes ekonomike në vendet pritëse
përmes transferimit të teknologjisë dhe efekteve të përhapjes së njohurive. (Nair-
2
Reichert dhe Weinhold, 2001; Baldwin, Braconier dhe Forslid, 2005). Teorikisht,
ndikimi i IHD-ve mbi rritjen ekonomike realizohet përmes efektit pozitiv mbi
zhvillimin e teknologjisë në vendin pritës, pasurimin e kapitalit human, rritjen e
konkurrencës në vendet pritëse, efektit pozitiv mbi investimet vendase, rritjen e
punësimit etj (Moura dhe Forte, 2010). Duke patur në vëmendje këto efekte të IHD-ve
mbi vendin pritës, vendet në zhvillim punojnë për hartimin e politikave për të tërhequr
flukse hyrëse të IHD-ve.
Shumë studime empirike japin dëshmi mbi efektin e pritur teorik të IHD-ve në vendin
pritës, si transferimi i teknologjisë dhe njohurive të zhvilluara, rritja e konkurrencës,
rritja sasiore dhe cilësore e eksporteve, rritja e punësimit duke luajtur kështu një rol
aktiv në gjenerimin e rritjes ekonomike në ekonominë pritëse (Borenzstein dhe Lee,
1998). Ndikimi i IHD-ve në rritjen ekonomike nga këndvështrimi teorik rezulton të
jetë pozitiv, por studimet të shumta empirike kanë treguar se mund të ndodhi edhe që
investimet e huaja të mos japin ndikimin e pritur pozitiv në vendin pritës; madje edhe
të ndikojë negativisht mbi rritjen ekonomike të vendeve pritëse (Iamsiraroj dhe
Ulubasoglu, 2015).
Literatura tregon që kjo mospërputhje rezultatesh empirike shkaktohet sepse janë
kushtet e ndryshme të vendeve pritëse të cilat përcaktojnë aftësinë për të përfituar nga
hyrjet e IHD-ve. Materializimi i efekteve pozitive nga IHD-të varet nga kapaciteti
absorbues i vendit pritës. Studimet e ndryshme tregojnë se aftësia e vendit pritës për
të përfituar sa më shumë nga efektet pozitive të sjella nga hyrja e investitorëve të huaj
ndikohen nga masa e zhvillimit të kapitalit human, nga diferenca e zhvillimit
teknologjik të vendit pritës dhe zhvillimit teknologjik të vendeve të zhvilluara, niveli i
hapjes tregtare dhe i zhvillimit të sistemit financiar.
Për vendet pritëse të IHD-ve një element i cili evidentohet nga literatura si shumë i
rëndësishëm në përhapjen e njohurive të sjella nga investitorët e huaj është edhe
zhvillimi teknologjik në vendin pritës. Ekonomitë në zhvillim gjithmonë e më shumë
kanë në qendër të modeleve të tyre të rritjes ekonomike zhvillimin teknologjik të
vendit, duke u përpjekur të ngushtojnë diferencën teknologjike me vendet e zhvilluara
(Filippetti dhe Peyrache, 2016). Vendet në zhvillim duhet të investojnë në zhvillimin
teknologjik të vendit, si një kusht i domosdoshëm për një zhvillim ekonomik të
qëndrueshëm të tyre (UNCTAD, 2017).
Kapitali human është konsideruar si elementi thelbësor i kapacitetit absorbues të
vendeve pritëse. Autorë të ndryshëm theksojnë rëndësinë e një niveli të caktuar
zhvillimi të kapitalit human në vendin pritës në mënyrë që firmat e vendit pritës të
realizojnë transferimin e aftësive dhe njohurive të zhvilluara nga kompanitë
shumëkombëshe tek punonjësit e tyre dhe që këto njohuri të përhapen në ekonominë
vendase (Borenzstein dhe Lee, 1998; Michie, 2001; Brooks dhe Jongwanich, 2011;
Dorozynska dhe Dorozynski, 2015).
3
Literatura e gjerë pranon rëndësinë e shkallës së hapjes tregtare për vendet pritëse të
cilat kërkojnë të përfitojnë nga hyrjet e investitorëve. Politika tregtare e ndjekur nga
vendet pritëse shërben si një përcaktues i madhësisë së ndikimit të IHD-ve në rritje
ekonomike të këtyre vendeve (Shah dhe Khan, 2016). Balasubramanyam, Salisu dhe
Sapsford (1996), duke përdorur modelin e rritjes endogjene, argumentojnë se vendet
të cilat në politikat e tyre të tregtisë ndërkombëtare synojnë të nxisin eksportet
përjetojnë më shumë efekte pozitive në rritjen ekonomike sesa ato vende të cilat
zgjedhin të nxisin zëvendësimin e importeve.
Zhvillimi financiar i vendit pritës të IHD-ve ka një ndikim të rëndësishëm në
përcaktimin e hyrjeve të IHD-ve. Një sistem financiar i zhvilluar tërheq investimet në
një treg pritës pjesërisht edhe për faktin se u krijon mundësi investitorëve të huaj të
financojnë një pjesë të rëndësishme të investimeve të tyre në vendin pritës (Lipsey,
2002). Me zhvillimin e sistemit financiar rritet mundësia që biznesi vendas të mund të
financohet për të futur në prodhim teknologjinë e zhvilluar, tashmë të njohur përmes
hyrjes së investitorëve të huaj. (Alfaro et al.,2009; Shah, 2016; Alfaro et al.,2017.) Në
këtë mënyrë vendet pritëse do të mund të përfitonin prej investitorëve të huaj direkt
(Alfaro et al, 2006).
Edhe Shqipëria, si të gjitha vendet në zhvillim dhe në tranzicion, shfaq të njëjtën
domosdoshmëri për të financuar investimet përmes burimeve të huaja, pasi normat e
kursimit të brendshëm janë më të ulta sesa kapitali i nevojitur për financim. Kjo është
pasojë e një modeli rritjeje bazuar mbi konsumin që ka ndjekur Shqipëria, kushtëzuar
edhe nga një sektor prodhues jo shumë i zhvilluar. Me qëllim që vendet të kenë
mundësi që të kenë rritje ekonomike afatgjatë duhet që modeli i rritjes ekonomike të
ketë në qendër rritjen e investimeve dhe eksporteve (Banka Botërore, 2017)1.
Shqipëria ka nevojë për IHD që të gjenerojnë efekte pozitive mbi rritjen e eksporteve
dhe sofistikimin e tyre, mbi punësimin, mbi zhvillimin e kapitalit human në vend, mbi
zhvillimin teknologjik etj. IHD-të në Shqipëri kanë ndikuar pozitivisht duke financuar
defiçitin e llogarisë korrente, kanë ndihmuar në zhvillimin e sektorit financiar, kanë
ndihmuar në rritjen e punësimit, kanë sjellë rritje të formimit bruto të kapitalit fiks.
Mirëpo studime të ndryshme tregojnë se Shqipëria nuk ka mundur të përfitojë aq sa
duhet nga IHD-të, pavarësisht se ka rritur sasinë e flukseve të IHD-ve të hyra ndër
vite në mënyrë të vazhdueshme. (Estrin dhe Uvalic, 2016; Zisi, 2014). Kjo tregon se
Shqipëria nuk ka përdorur siç duhet flukset hyrëse të IHD-ve. Maksimizimi i
përfitimeve prej flukseve të IHD-ve kërkon zhvillimin e kapacitetit absorbues në
vend, i cili është një funksion i nivelit të zhvillimit të burimeve njerëzore në vendin
pritës, i nivelit të zhvillimit teknologjik, i zhvillimit të sistemit financiar, i hapjes
tregtare të vendit pritës. Materializimi i efekteve pozitive teorike të sjella nga IHD-të
kërkon që vendet pritëse të kenë aftësi të mjaftueshme për t’i absorbuar. Shumë vende
1 Maximizing potential benefits of FDI for competiviness and sustainable development,World Bank Group Report on Investment Policy and Promotion diagnostics and Tools. (WORLD BANK Group, 2017)
4
në zhvillim kërkojnë të tërheqin sa më shumë flukse hyrëse të IHD-ve, duke mos u
kushtuar të njëjtën vëmendje përmirësimit të kushteve të caktuara fillestare të
nevojshme për të përfituar nga IHD-të (Banka Botërore, 2017)2. Ekziston një nevojë e
dukshme për të përmirësuar aftësinë absorbuese të vendeve pritëse në mënyrë që këto
vende të fillojnë të gjenerojnë përfitime nga hyrjet e investitorëve të huaj. Pra, mund
të arrijmë në konkluzion se kapaciteti absorbues është padyshim njësoj i rëndësishëm
sa politikat për tërheqjen e IHD-ve. Kapaciteti absorbues i vendeve pritëse ndikon
materializimin e ndikimit pozitiv të pritur të IHD-ve mbi rritjen ekonomike të këtyre
vendeve. Nga ana tjetër, përmirësimi i kapacitetit absorbues të vendit pritës do të rrisë
mundësinë për të përthithur më shumë investime të huaja, si në terma sasiorë ashtu
dhe në terma cilësore. Efektet e pritura nga hyrjet e IHD-ve në stimulimin e
zhvillimit ekonomik të vendeve pritëse janë të varura nga kushtet ekzistuese dhe ato
të zhvilluara më tej të vendit pritës (kushte të natyrave ekonomike, politike, ose të
tjera). Kështu, autoritetet e vendeve pritëse kanë një rol të rëndësishëm në krijimin e
kushteve të përshtatshme që lejojnë të përhapen efektet pozitive të sjella nga
investitorët e huaj. Mungesa e zhvillimit të kapaciteteve absorbuese redukton
mundësinë e përfitimit prej IHD-ve.
Niveli i zhvillimit aktual i kapitalit human në Shqipëri, i zhvillimit teknologjik,
zhvillimi i sistemit financiar dhe liberalizimi tregtar mund të kenë kushtëzuar efektin
pozitiv të IHD-ve në Shqipëri. Kuptimi i qartë i ndikimit të nivelit të kapacitetit
absorbues në përthithjen e IHD-ve do të paraqiste rëndësi në hartimin e politikave të
duhura të investimeve në vazhdim.
1.2 Qëllimi i kërkimit, objektivat, hipotezat
Ky punim ka si qëllim të analizojë marrëdhënien e investimeve të huaja dhe rritjes
ekonomike në Shqipëri, duke theksuar rolin e variablave të kapacitetit absorbues në
materializimin e efekteve pozitive të IHD-ve.
Objektivat e mëposhtëm janë ndërtuar nisur nga qëllimi i punimit:
Objektivat
1.1 Analizë e literaturës teorike mbi efektet e IHD-venë ekonominë e vendit pritës.
1.2 Analizë e literaturës empirike për studimin e IHD-ve dhe efekti i tyre në
ekonominë e vendit pritës.
1.3 Identifikimi teorik i faktorëve që ndikojnënë aftësinë e vendit pritës për të
përthithur efektet pozitive të investimeve tëhuaja direkte.
2WORLD BANK Group 2017, Maximizing potential benefits of FDI for competiviness and sustainable development,World Bank Group Report on Investment Policy and Promotion diagnostics and Tools,
5
2.1 Pasqyrimi i një tabloje sa më të qartë të IHD-ve në Shqipëri, në të gjithë
evolucionin e tyre dhe krahasimi me vendet e Rajonit të Ballkanit Perëndimor.
2.2 Pasqyrimi i nivelit të zhvillimit të kapacitetit absorbues të Shqipërisë për
përthithjen e efekteve pozitive që rrjedhin nga hyrja e investitorëve të huaj.
3.1 Analizë empirike e ndikimit dhe shkakësisë të IHD-ve mbi produktin e brendshëm
bruto duke përdorur një model regresioni të shumëfishtë.
3.2 Analizë empirike e ndikimit të flukseve hyrëse të IHD-ve mbi produktin e
brendshëm bruto, në prezencë të variablave të kapacitetit absorbues të identifikuar nga
teoria, duke përdorur një model regresioni të shumëfishtë.
Nga rishikimi i literaturës teorike janë ngritur dy hipoteza kryesore, të cilat do të
testohen përmes analizës ekonometrike.
Hipotezat
H1: IHD-të në Shqipëri kanë krijuar një marrëdhënie shkakësore me rritjen ekonomike, e cila shkon nga IHD-të drejt rritjes ekonomike.
H2: Ekziston një marrëdhënie shkakësore midis IHD-ve dhe rritjes ekonomike në Shqipëri e cila kushtëzohet nga faktorët e kapacitetit absorbues; konkretisht kapitali human, zhvillimi teknologjik, hapja tregtare dhe zhvillimi i sistemit financiar.
6
1.3 Metodologjia
Ky seksion pasqyron metodologjinë e ndjekur në punimin tonë për të testuar hipotezat
e ngritura. Ky kapitull na informon për qasjen në kërkim të punimit tonë, paraqet të
dhënat e përdorura dhe burimet e tyre.
Filozofia dhe qasja në kërkim
Qasja kërkimore në punimin tonë është qasja deduktive3 (e quajtur si teoria e testimit).
Qasja deduktive ka për bazë analizën e literaturës teorike e cila përcakton ndërtimin e
hipotezave. Më tej për lidhjet që priten të testohen realizohet mbledhja e të dhënave
dhe në fund proçedohet me testimin e hipotezave. (Wilson, 2010). Të dhënat sasiore
dytësore të grumbulluara nga publikimet e institucioneve të ndryshme si Banka e
Shqipërisë, Instituti istatistikave, PNUD, do të përpunohen përmes programit
kompjuterik statistikor STATA për të testuar hipotezat e ngritura në punim.
Burimet e të dhënave dhe analiza e tyre
Për të arritur objektivat e vendosura në këtë studim janë përdorur të dhëna dytësore.
Të dhënat dytësore i referohen informacionit tashmë ekzistues, siç janë raportet e
mëparshme kërkimore, të mbledhura shpesh për një qëllim tjetër nga nevojat e
studiuesit (Koxhaj, Dollani 2010).
Të dhënat e punimit tonë për flukset hyrëse të IHD-ve, produktin e brendshëm bruto,
hapjen tregtare, diferencën teknologjike, inflacionin dhe shpenzimet qeveritare janë të
dhëna në formë serish kohore për periudhën nga viti 2002 deri në vitin 2017, me
frekuencë vrojtimi tremujore. Për indeksin e zhvillimit të kapitalit human të dhënat
janë referuar periudhën 2002-2015. Të dhënat për zhvillimin e sistemit financiar,
M3/PBB janë mbledhur për periudhën tremujori i katërt i vitit 2002 deri në vitin 2017.
Të gjitha të dhënat janë të dhëna tremujore.
Përdorimi i këtyre të dhënave është i rëndësishëm për të analizuar lidhjen shkakësore
që mund të ekzistojë midis IHD-ve dhe rritjes ekonomike, shenjën e ndikimit, pozitiv
ose negativ, si dhe rolin e kapacitetit absorbues në përthithjen e efekteve të pritura
pozitive të IHD-ve në vendin pritës.
Për të analizuar marrëdhëniet shkakësore ndërmjet variablave kemi përdorur modelin
multivariat Vector Autoregressive (VAR) dhe modelin VECM, i cili siguron
3 Qasja deduktive njihet si teoria e testimit, ndryshe nga qasja inductive, e njojtur si teoria e ndërtimit.
7
mekanizmin e korrigjimit të gabimit në vlerësimin e koefiçienteve të modelit VAR, si
dhe bën të mundur përcaktimin e egzistencës ose jo të marrdhënieve shkakësore në
terma afatshkurtër dhe afatgjatë midis variablit të varur në modelin tonë dhe
variablave të pavarur. Ndërtimi i modeleve VAR dhe VECM është shoqëruar me
vlerësimet dhe konkluzionet statistikore, të cilat sigurojnë saktësinë e modeleve të
ndërtuara si dhe cilësinë e tyre. Gjithashtu, është zhvilluar testi i Granger për të
vlerësuar shkakësinë e variablave si nën Modelin e Vektorit të Autoregresionit (VAR)
dhe nën Modelin e Vektorit të Korrigjimit të Gabimit (VECM).
1.4 Struktura e punimit
Studimi përbëhet nga pesë kapituj, me disa çështje dhe nënçështje, si dhe përmban
Shtojcën 1 dhe 2, të cilat ofrojnë shtojca të materiale të trajtuara në punim si dhe
tabela e grafikë shtesë të punimit. Në mënyrë të përmbledhur, kapitujt e studimit janë
prezantuar më poshtë:
Kapitulli 2: Ky kapitull paraqet kornizën konceptuale dhe teorike të kërkimit.
Fillimisht shpjegohet ç’kuptojmë me IHD-të dhe janë format e ndryshme të
klasifikimit të tij. Më pas shpjegohet sesa i rëndësishëm është investimi i huaj direkt
për vendet në zhvillim, dhe për Shqipërinë konkretisht. Kapitulli vazhdon me
sqarimin e lidhjes që investimet të huaja direkte krijojnë me rritjen ekonomike të
vendeve pritëse nga këndvështrimi teorik. Shpjegimi i lidhjes së pritur teorikisht midis
flukseve hyrëse të IHD-ve dhe rritjes ekonomike është i domosdoshëm për të
vazhduar punimin dhe vërtetimin e hipotezave të ngritura. Gjithashtu, në këtë kapitull
analizohen kanalet e ndryshëm sesi përcillen efektet e pritura pozitive të IHD-ve mbi
rritjen ekonomike në vendin pritës. Studime të shumta empirike janë pjesë e analizës
në këtë kapitull, të cilat mbështesin ose rrëzojnë lidhjen e pritur teorike midis
variablave të IHD-ve dhe rritjes ekonomike. Në këtë kapitull sqarohet
domosdoshmëria e vendeve pritëse për të përcaktuar qartë faktorët determinant në
tërheqjen e IHD-ve dhe theksohet roli i kapacitetit absorbues në materializimin e
efekteve të pritura pozitive nga këto IHD në vendin pritës.
Kapitulli 3: Në këtë kapitull qëllimi është të paraqesim një tablo sa më të qartë të
ecurisë së IHD-ve në Shqipëri, një analizë e plotë e flukseve hyrëse dhe stokut të
IHD-ve. Gjithashtu, ky kapitull krahason aftësinë e Shqipërisë për të qënë
konkurruese në tërheqjen e IHD-ve, përmes analizës së ecurisë së flukseve të huaja
direkte në rajonin e Ballkanit Perëndimor. Një analizë e IHD-ve sipas sektorëve nxjerr
më mirë në pah veçoritë e IHD-ve, dhe rolin që ato luajnë në ndryshimin e strukturës
së ekonomisë. Po ashtu, ky kapitull shpjegon, përmes analizës përshkruese, disa nga
efektet pozitive të IHD-ve në Shqipëri; si efekti mbi formimin e kapitalit fiks bruto,
mbi financimin e defiçitit të llogarisë korrente, mbi punësimin dhe rritjen ekonomike.
Në këtë kapitull sqarohet niveli i zhvillimit i variablave të kapacitetit absorbues në
8
Shqipëri, përcaktues në materializimin efekteve teorike pozitive të sjella nga hyrja e
teknologjive të reja përmes investitorëve të huaj direkt, konkretisht niveli i zhvillimit i
kapitalit human, niveli i zhvillimit teknologjik në vend, niveli i zhvillimit të sistemit
financiar dhe niveli i hapjes tregtare.
Kapitulli 4: Në këtë kapitull kërkohet të vërtetohen empirikisht hipotezat e ngritura
në punim. Qasja në kërkim e ndjekur në studimin tonë është qasja deduktive, e cila
duke u nisur nga disa teori ekzistuese ka qëllim të shpjegojë sjelljen e pritur të
variablave kryesor të studimit tonë, përmes testimit të hipotezave të ngritura në studim.
Si bazë studimi do të jetë ekzaminimi empirik i marrëdhënies sasiore midis flukseve
hyrëse të IHD-ve dhe rritjes ekonomike në Shqipëri, vlerësuar përmes produktit të
brendshëm bruto, për periudhën e viteve 2002- 2017. Të dhënat sasiore do të
analizohen përmes modelit të regresionit të shumëfishtë. Analiza e regresionit të
shumëfishtë do të kryhet përmes metodave ekonometrike, si metoda e Vektorit të
Autoregresionit (VAR) dhe e Vektorit të Korrigjimit të Gabimit (VECM). Përmes
interpretimit të rezultateve të prodhuara nga analiza ekonometrike do të nxjerrim
përfundimet dhe sugjerojmë rekomandime në lidhje me problemin e studiuar.
Kapitulli 5: Në këtë kapitull paraqiten përfundimet e arritura nga studimi i literaturës
teorike dhe empirike, e cila na shërbeu për të kuptuar marrëdhënien midis IHD-ve dhe
rritjes ekonomike në vendet pritëse. Gjithashtu, në këtë kapitull, përmbledhim disa
përfundime të arritura nga analiza përshkruese e IHD-ve në Shqipëri dhe ecurisë
makroekonomike të Shqipërisë. Ky kapitull prezanton rezultatet e analizës empirike të
punimit tonë dhe disa rekomandime.
9
1.5 Kufizimet e punimit
Kufizime të këtij punimi mund të përmblidhen si më poshtë:
Duke patur në vëmendje se Shqipëria i ka njohur në fillim të viteve 2000, investimet e
huaja, në vitin 1992, kjo kushtëzon një seri të shkurtër kohore të dhënash. Seria
kohore e vogël, prej 15 vitesh na dikton përdorimin e tëdhënavë me bazë tremujore.
Një kufizim tjetër i punimit është mospërfshirja në model edhe e variablave të tjerë të
cilët nga rishikimi i literaturës teorike dhe empirike shfaqen si të rëndësishëm për
analizën e rritjes ekonomike. Duke patur një numër të limituar të vrojtimeve,
përfshirja e variablave të tjerë do të ndikonte negativisht në vlerësim. Variabla të tillë
janë cilësia e infrastrukturës, kursi i këmbimit, remitancat etj
10
KREU 2: RISHIKIMI I LITERATURËS TEORIKE DHE EMPIRIKE
Të kuptuarit e rolit të IHD-ve në zhvillimin ekonomik të vendeve të ndryshme sot
përbën një çështje me vëmendje të shtuar për trajtimet akademike, sidomos për vendet
në zhvillim.
Në këtë kapitull trajtohen teorikisht efektet e pritura të IHD-ve në vendet pritëse,
efekti mbi zhvillimin e kapitalit human në vend, rritjen e nivelit të zhvillimit
teknologjik të vendit, rritjen e eksporteve, rritjen e punësimit, etj.
Gjithashtu, në këtë kapitull kërkojmë të sqarojmë se ndikimi i IHD-ve mbi rritjen
ekonomike të vendeve pritëse ndikohet nga karakteristikat e investitorëve të huaj
direkt, niveli i tyre i zhvillimit të teknogjisë dhe njohurive që transferojnë në vendin
pritës, por në të njëjtën kohë edhe nga vetë niveli i zhvillimit në vendin pritës të
faktorëve që përcaktojnë aftësinë për të përfituar prej investitorëve të huaj.
2.1. Investimet e huaja direkte, ecuria e tyre.
Ndoshta vetë ecuria pozitive dhe në rritje të vazhdueshme e fluksit të IHD-ve si dhe
rritja e përpjekjeve të vendeve të ndryshme për tërheqjen e sa më shumë investitorëve
të huaj mund të shërbejë si një tregues i rëndësisë së IHD-ve në nxitjen e rritjes
ekonomike në këto vende.
Grafiku 2.1: Ecuria e flukseve hyrëse të IHD-ve në botë, vitet 1990-2016(në million
dollar)
Burimi: UNCTAD, Përpunuar nga autori.
-
500 000.0
1 000 000.0
1 500 000.0
2 000 000.0
2 500 000.0
19
90
19
91
19
92
19
93
19
94
19
95
19
96
19
97
19
98
19
99
20
00
20
01
20
02
20
03
20
04
20
05
20
06
20
07
20
08
20
09
20
10
20
11
20
12
20
13
20
14
20
15
20
16
IHD ne rang Global Vendet e zhvilluara
Vendet ne zhvillim Vendet ne tranzicion
11
Nëse i referohemi grafikut 2.1, vëmë re se ka pasur një rritje të flukseve hyrëse të
IHD-ve për vendet në zhvillim dhe në tranzicion këto vitet e fundit, edhe pse
përgjithësisht IHD-të orientohen drejt vendeve të zhvilluara. Si shohim dhe nga
grafiku 2. 1, përgjatë 26 viteve të fundit ka patur një rritje të rëndësishme të IHD-ve
në rang global. Përgjatë të gjithë periudhës, vitet 1990-2016, flukset e IHD-ve kanë
ruajtur një trend rritës. Në vitet 2001-2002, IHD-të kanë shënuar një rënie të madhe, e
cila është pasojë e disa faktorëve me natyra të ndryshme, si e faktorëve
makroekonomikë (rritja e dobët ekonomike ose rënia e aktivitetit ekonomik të lidhur
me ciklet e biznesit në shumë vende të botës), faktorët mikroekonomikë
(siristrukturimet financiare) dhe faktorët institucionalë (mungesa e privatizimeve të
rëndësishme). 4
Një rënie tjetër në vlerën e flukseve hyrëse të IHD-ve në rang botëror ka ardhur si
pasojë e efekteve të krizës financiare globale në vitet 2007-2008. Ky efekt i krizës
finaciare është ndier më pak në vendet në zhvillim, të cilat kanë patur një ecuri më
pozitive të flukseve hyrëse të IHD-ve pas krizës sesa para saj (grafiku 2. 1). Në vitin
2016, flukset e IHD-ve në rang botëror u ulën me 2% në 1.746 miliardë dollarë,
ndërsa flukset drejt ekonomive të zhvilluara u rritën më tej, pas një rritjeje të
konsiderueshme në vitin e kaluar.
Rritja e flukseve hyrëse të IHD-ve në ekonomitë e zhvilluara u ndikua kryesisht nga
flukset e investimeve të huaja të formës së kapitalit. Në vitin 2016, përbërësi i
kapitalit përbënte 74 % të flukseve të IHD-ve në ekonomitë e zhvilluara, pjesa më e
madhe që nga viti 2008. 5Në vendet e zhvilluara, në vitet 2014-2016, ka ardhur në
rritje përbërësi i kapitalit aksioner në flukset e IHD-ve, nga 45% në vitin 2014 në 74%
në vitin 2016. Ka shënuar rënie përbërësi i formës fitimi i riinvestuar në të njëjtat vite,
nga 52% në vitin 2014 në 26% në vitin 2016.
Në fakt, të kuptuarit e faktit që flukset e IHD-ve janë një fluks shumëdimensional
paraqet një rëndësi të veçantë. Kjo sidomos për vendet në zhvillim, të cilat
karakterizohen nga norma më të ulta të fitimit të riinvestuar në krahasim me vendet e
zhvilluara, ku fitimi i riinvestuar sërish zë një pjesë të konsiderueshme të IHD-ve. Kjo
lidhet kryesisht me faktin se fitimet e riinvestuara lidhen pozitivisht me perceptimin
për rrezikun politik, me normën e rritjes së PBB-së në vendet pritëse (Polat, 2017).
Në Shqipëri fitimi i riinvestuar i investitorëve të huaj direkt zë një pjesë të vogël të
totalit të flukseve të IHD-ve (grafiku 2.2) Mesatarja e fitimit të riinvestuar në Shqipëri
për peridhën 2008-2017 është 10.4% ndërsa në vendet e zhvilluara kjo vlerë shkon në
24,2% (sipas të dhënave të Unctad 2017).
4 http://unctad. org/en/Pages/PressReleaseArchive. aspx?ReferenceDocId=4022 5Sipas të dhënave të UNCTAD 2017.
12
Grafiku 2.2 Flukset e IHD-ve sipas komponentëve në Shqipëri, vitet 2008-2018.
Burimi: Banka e Shqipërisë, Përpunoi autori.
Normat e ulta të fitimit të riinvestuar të investitorëve të huaj janë një tipar i
përbashkët i të gjitha vendeve të Ballkanit Perëndimor. Të gjitha këto vende në vitet
2001-2007 kanë përjetuar vlera më të ulta të fitimit të riinvestuar, krahasuar me të
gjitha vendet e sapoanëtarësuara në Bashkimin Europian. Megjithatë, me rritjen e
stabilitetit të rajonit dhe uljen e rrezikut të perceptuar politik, edhe fitimet e
riinvestuara nga investitorët e huaj kanë ardhur në rritje. (Jirasavetakul dhe Rahman,
2018)
“IHD-të përcaktohen si kategoria e investimeve ndërkombëtare të lidhura me një
rezident në një ekonomi, i cili ka kontroll ose një shkallë të caktuar influence në
menaxhimin e një ndërmarrjeje, e cila është rezidente në një ekonomi tjetër.” (Banka
e Shqipërisë). 6 Investitori i huaj direkt duhet të ketë në pronësi jo më pak se 10% të
aksioneve të zakonshme në menaxhimin e një ndërmarrjeje që kjo formë investimi të
kategorizohet si investim i huaj direkt.
Rëndësia e IHD-ve për vendet në zhvillim dhe ato në tranzicion shkaktohet nga fakti
se IHD-të paraqesin më shumë se lëvizje fluksesh kapitali. Një përkufizim më i gjerë
përfshin aftësinë e IHD-ve për të transferuar në vendin pritës asetet e prekshme dhe të
paprekshme, të cilat përfshijnë kapitalin fizik dhe human, shpenzimet e kërkim-
zhvillimit, aftësitë menaxhuese, njohuritë në lidhje me prodhimin dhe teknologji të
zhvilluar (De Mello 1997).
6 Flukset hyrëse të IHD-ve ndahen në kapital aksioner, fitimi i riinvestuar dhe instrumentat e borxhit. (Banka e Shqipërisë
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
Ihd sipas komponenteve
Instrumentet e borxhit
Fitimi i riinvestuar
Kapitali dhe aksionet në fondet e investimeve
13
Pikërisht transferimi i teknologjive të zhvilluara, njohurive dhe praktikave më të mira
të menaxhimit në vendin pritës, do të krijojë premisat që vendi pritës të përjetojë
efekte të shumta pozitive, që teorikisht priten prej hyrjes së investitorëve të
huaj.Efekte të tilla janë rritja e punësimit, zhvillimi i kapitalit human, rritja e
produktivitetit, rritja e eksporteve dhe efekte të tjera pozitivë. Megjithatë, këto efekte
nuk janë automatike dhe të njëtrajtshëm për të gjitha vendet pritëse, sikurse nuk janë
të ngjashëm për të gjithë format e IHD-ve. IHD-të janë klasifikuar në forma të
ndryshme, sipas këndvështrimit për analizë të autorëve të ndryshëm. 7Por,
këndështrimi më i rëndësishëm është ai, i cili shpreh qëllimet e investitorit të huaj për
të ndërmarrë këtë investim.
Në parim, katër motive kryesore ndikojnë në vendimet e investimeve të kompanive
shumëkombëshe: kërkimi i tregut, kërkimi i efikasitetit, kërkimi i burimeve dhe
kërkimi iasetevestrategjike (Dunning, Lundan 2008). 8
-"IHD-të që kërkojnë tregje" synojnë investimin në një treg të vendit pritës për të
shërbyer drejtpërdrejt në atë treg përmes prodhimit dhe shpërndarjes në vendin pritës,
-"IHD-të që kërkojnë burime" e shohin investimin në një vend pritës me qëllimin e
minimizimit të kostos, përmes burimeve të cilat nuk gjenden në vendin mëmë ose që
janë më të shtrenjta.
- "IHD-të që kërkojnë efikasitet", e ndërmarrin investimin në një vend pritës të nxitur
nga arritja e ekonomive të shkallës, e cila do të krijoj mundësi të uljes së kostove
prodhuese.
-" IHD që kërkojnë të krijojnë asete"synojnë blerjen e aseteve të kompanive në vendet
pritëse me qëllim përmbushjen e objektivave strategjikë afatgjatë.
Ky klasifikim i realizuar sipas Dunning teorikisht shfaqet i thjeshtë për t’u kuptuar.
Në fakt, në praktikë, mund të ndodh që një kompani të përfshihet në më shumë sesa
një kategori. Hyrjet e investitorëve të huaj në Shqipëri, sikurse edhe në vendet e tjera
të Ballkanit Perëndimor, janë nxitur kryesisht nga kërkimi i tregjeve dhe efikasitetit.
Këto vende kanë ofruar mundësi për zhvillim të tregjeve të reja në sektorin e
shërbimit, të nxitur edhe nga iniciativa të mëdha për privatizim të ndërmarra nga këto
vende dhe një krah pune relativisht i lire (Jirasavetakul dheRahman, 2018).
7 Caves 1971i ndan IHD-të në horizontale, vertikale dhe konglomerat 8 Bazuar në teorinë e Paradigmës ekliktike të John Dunning.
14
2.2 Rëndësia e IHD-ve për vendet në zhvillim
Në ditët e sotme, IHD-ve po u kushtohen më shumë vëmendje. Studiues të ndryshëm
theksojnë rëndësinë e IHD-ve si një burim i rëndësishëm financimi. Vendet në
zhvillim dhe sidomos vendet në tranzicion janë të paafta të financojnë totalin e
investimeve në vend me kursimet e brendshme, pasi kursimet e brendshme kombëtare
janë më pak sesa nevojat e kapitalit për të financuar investimet. Kjo bënë që këto
vende të shohin te IHD-të një mundësi për të përmbushur këtë mungesë të kapitalit të
nevojshëm( UNCTAD, 2015)9. Në vitin 2016, flukset financiare ndërkombëtarë të
hyra në vendet në zhvillim arrinin vlerën 1. 4 miliardë dollar. Në totalin e këtyre
flukseve financiare përfshihen investimet e portofolit, ndihmat për zhvillim dhe
investimet ehuaja direkte. Në përgjithësi flukset financiare karakterizohen nga një
mungesë qëndrueshmërie gjatë vititeve, e cila theksohet në kohën e krizave
ekonomike dhe financiare (Çakërri dhe Madani, 2018).
Megjithatë, jo të gjithë elementët përbërës të tyre shfaqin të njëjtën sjellje. Flukset e
investimeve të huaja karakterizohen nga një qëndrueshmëri më e lartë se elementët e
tjerë të flukseve financiare ndërkombëtare. Kjo mund të shpjegohet me karakteristikat
e këtij fluksi në kontrast me investimet e portofolit dhe ndihmën për zhvillim
(UNCTAD, 2017). Qëndrueshmëria e investimeve të huaj direkte, si burime
financimi, rrjedh prej faktit se flukset e IHD-ve janë flukse kapitali afatgjata, të cilat
janë të lidhura me krijimin e njësive fizike, degëve të kompanive shumëkombëshe në
vendet pritëse. Përgjithësisht, flukse të tilla të kapitalit janë të projektuara të
qëndrojnë gjatë në vendin pritës. Pikërisht, ky tipar shpjegon edhe qëndrueshmërinë e
tyre. Autorë të ndryshëm kanë analizuar sjelljen e flukseve ndërkombëtare të IHD-ve
në kohën e krizave financiare. Lipsey (2001) studio qëndrueshmërinë e flukseve
ndërkombëtare të kapitalit në kohën e krizave financiare të viteve 198210, 199411,
1997. 12Ajo çfarë ai vërejti ishte se magnituda e ndryshimeve në flukset e IHD-ve
ishte më e ulët sesa ndryshimet që pësuan zërat e tjerë të flukseve financiarë
ndërkombëtarë. Gjithashtu, IHD-ve i’u desh më pak kohë që të arrinin vlerat e
periudhave para krizave. Kjo sjellje e IHD-ve në kohë krizash financiare pasqyron
stabilitetin më të lartë në krahasim me flukset e tjera ndërkombëtare. Investimet e
portofolit pësuan ndryshime të mëdha në vlera gjatë së njëjtës periudhë (Loungani dhe
Razin, 2001). Kriza e fundit financiare, e cila nisi në vitin 2007, paraqiti një ndikim
më serioz mbi nivelin e IHD-ve. Në këtë krizë u cënua pak ai tipar shumë pozitiv i
stabilitetit të IHD-ve. Pavarësisht se reaguan më shpejt ndaj krizës, IHD-të u
reduktuan më dukshëm se më parë, ndryshe nga format e tjera të flukseve të kapitalit.
Ky fakt tregon se edhe IHD-të mund të tregojnë paqëndrueshmëri kur ekonomia
botërore përballet me paqëndrueshmëri financiare (Vintila, 2011). Megjithatë, këto
luhatje, më të mëdha në krahasim me luhatjet që kanë pësuar IHD-të në krizat e 9 http://unctad. org/en/PublicationsLibrary/webdiaeia2015d3_en. pdf 10 Kriza financiare e Amerikës Latine, 11 Kriza financiare në Meksikë 12 Kriza financiare në Azinë Lindore
15
mëparshme financiare, mund të shpjegohen me faktin se kriza financiare e viteve
2007-2008 ishte një krizë më globale dhe ndoshta më serioze (Skovgaard, Poulsen
dhe Hufbauer, 2011). Duke pasur parasysh ndërvarësinë ekonomike të vendeve të
zhvilluara dhe faktin që pjesa më e madhe e IHD-ve orientohet drejt vendeve të
zhvilluara, lidhjet e krijuara përmes IHD-ve mund të kenë kontribuar kështu në
thellimin e krizave ekonomike në këto vende (Desbordes dhe Wei2017). IHD-të kanë
shërbyer si një kanal ndërkombëtar përmes të cilit efektet negative të krizës financiare
u përhapën në vende të ndryshme, pavarësisht se vetë investitorët e huaj reaguan më
mirë ndaj krizës financiare sesa investitorët vendas. (Alfaro dhe Chen 2010). Vendet
në zhvillim në këto vite vazhduan të shënonin rritje në flukset hyrëse të IHD-ve. Në
këto vende u shënua rënie e flukseve të IHD-ve në vitin 2009. (Grafiku 2.1)
2.3 Marrëdhënia midis IHD-ve dhe rritjes ekonomike të vendeve pritëse
Investimet e huaja priten që të kenë ndikim të rëndësishëm në rritjen dhe zhvillimin
ekonomik të vendeve pritëse. Përgjithësisht, nga ana teorike IHD-të pritet që të nxisin
rritjen ekonomike në vendet pritëse duke krijuar mundësi për rritjen e punësimit, duke
rritur investimet vendase dhe duke lehtësuar transferimin e teknologjisë. Prandaj të
shumtë janë autorët që e kanë trajtuar këtë lidhje, si teorikisht edhe empirikisht.
Teoria e rritjes neoklasike sugjeron që IHD-të kontribuojnë në mënyrë direkte mbi
rritjen ekonomike përmes akumulimit të kapitalit dhe përparimit teknologjik. Teoria
endogjene e rritjes shpjegon edhe efektin indirekt të IHD-ve mbi rritjen ekonomike në
vendin pritës, përmes përhapjes së njohurive të zhvilluara mbi teknologjitë e reja të
kompanive shumëkombëshe drejt biznesit vendas.
2.3.1 Lidhja teorike e IHD-ve me rritjen ekonomike.
Rritja ekonomike konceptohet si një nga matësit më të rëndësishëm të mirëqënies dhe
zhvillimit të një vendi. Nëse duam të kuptojmë rritjen ekonomike do të duhet të
identifikojmë faktorët që përcaktojnë këtë rritje dhe zhvillimin ekonomik. Modelet e
teorive ekonomike na ndihmojnë të kuptojmë faktorët që çojnë në rritje ekonomike
dhe në diferencat midis normave të rritjes ekonomike midis vendeve të ndryshme
(Elboiashi, 2011). Në fakt, të kuptuarit e faktorëve që përcaktojnë rritjen ekonomike
përbën një interest të madh, jo vetëm për studiuesit por edhe për politikbërësit. Adam
Smith në vitin 1776 krijoi bazën e hulumtimeve mbi teoritë e rritjes ekonomike dhe u
pasua nga shumë studiues ndër shekuj, si David Ricardo, Schumpeter (1934), Harrod
(1939), Domar (1946), Solow (1956), Swan (1956), Romer 1986, Lucas 1988
(Pietak,2014). Për lehtësi studimi, teoritë e rritjes ekonomike ndahen në teori të rritjes
neoklasike, ku faktorët që shkaktojnë rritjen ekonomike trajtohen si ekzogjenë dhe
teoria e re e rritjes, e cila i trajton faktorët e rritjes si endogjenë.
16
Teoria Neo-Klasike e rritjes. Teoria e rritjes neoklasike, zakonisht e njohur si
modeli i rritjes ekzogjene, u zhvillua nga Solow dhe Swan (në vitet 1956 dhe 1957).
Modeli i tyre është pika fillestare për pothuajse të gjitha analizat e rritjes ekonomike.
Teoria supozon se rritja ekonomike është gjeneruar nëpërmjet akumulimit të faktorëve
të prodhimit, siç është stoku i kapitalit dhe i punës, zhvillimi teknologjik, rritja e
popullsisë. Në modelin e tyre të rritjes ekonomike, Solow dhe Swan theksojnë
rëndësinë e zhvillimit teknologjik për rritjen ekonomike, por nuk përcaktojnë qartë si
zhvillohet teknologjia dhe as shpjegojnë qartë ndikimin e saj në ekonomi. Kjo teori
karakterizohet nga kthime rënëse të kapitalit dhe nuk shpjegon rritjen ekonomike në
periudhën afatgjatë. Roli i IHD-ve në modelin e rritjes ekzogjene ndikohet nga
investimet në kapitalin fizik (Nair-Reichert dhe Weinhold, 2001).
Modeli i rritjes ekzogjene, megjithëse paraqitet i thjeshtë për t’u kuptuar dhe aplikuar,
paraqet disa mangësi të cilat e shoqërojnë. Kjo teori nuk analizon lidhjet që ekzistojnë
ndërmjet faktorëve të prodhimit midis tyre së brendshmi. Teoria nuk shpjegon në
mënyrë të përshtatshme rritjen ekonomike dhe mënyrën e përhapjes së teknologjisë,
njohurive dhe informacionit. Gjithashtu, teoria kritikohet në përkufizimin e saj të
kapitalit human. Për këtë teori, kapitali human cilësohet në trajtën e një kapitali fizik.
Por Mincer (1981) dhe Becker (1975) argumentojnë se kapitali human është më
shumë se kaq dhe duhet të interpretohet gjerësisht. Kapitali human, sipas tyre, nuk
është më homogjen, pasi nuk është vetëm kapital fizik, por ai mund të pasurohet
përmes investimit në arsim, trajtim dhe shëndetësi.
Teoria e re e rritjes. Në mesin e viteve 1980, teoria e rritjes ekzogjene rezultoi e
papërshtatshme në shpjegimin e rritjes ekonomike në afat tëgjatë dhe i dha fillimin
teorisë së re të rritjes (Barro dhe Sala-I-Martin, 1995). Teoria e rritjes neoklasike nuk
mund të shpjegonte përse faktorë të ngjashëm prodhimi nuk prodhojnë rritje
ekonomike të ngjashme në vende të ndryshme të studiuara. Kjo sepse teoria e rritjes
neoklasike e trajton kapitalin human si kapital fizik, duke mos e veshur atë me
njohuri, ekspertizë, aftësi të zhvilluara përmes kërkim-zhvillimit. Pikërisht, ky
koncept më i gjerë i kapitalit human sipas teorive endogjene të rritjes shmang kthimet
rënëse të kapitalit, pasi kapitali human i përmirësuar mund të nxisë inovacionin
(Romer, 1986, 1990; Lucas, 1988). Kapitali human i zhvilluar do të ndihmonte rritjen
ekonomike, përmes përdorimit të teknologjive të reja dhe teknikave efikase të
prodhimit.
Kjo teori ofron hapësirë më të madhe për të parë ndikimin që mund të kenë IHD-të në
rritjen ekonomike, pikërisht prej dy nga ndikimeve të pritura më pozitive të investimit
të huaj direkt: transferimit në vendin pritës të teknologjivedhe njohurive të zhvilluara
dhe zhvillimit të kapitalit human të vendit pritës. IHD-të trajtohen si shpërndarës të
teknologjive të zhvilluara, duke patur efekte direkte dhe indirekte në rritjen
ekonomike (Borensztein et al.,1998). IHD-të në teorinë erritjes endogjene mund të
ndihmojnë në arritjen e rritjes ekonomikenë afatgjatë, përmes transferimit të
17
teknologjisë dhe efekteve të përhapjes së njohurive mbi këto teknologji të zhvilluara
(Barro dhe Sala-i-Martin, 1995; Nair-Reichert dhe Weinhold 2001; Baldwin et al,
2005). Duke rritur kapitalin fizik, kapitalin human dhe teknologjinë në funksionin e
prodhimit të vendeve pritëse, IHD-të do të jenë të rëndësishme për rritjen ekonomike
në këto ekonomi.
2.3.2 Efektet kryesore të IHD-ve në vendin pritës
Duke shpjeguar rolin që luajnë IHD-të në stimulimin e rritjes ekonomike në vendet
pritëse, si duke u bazuar mbi teorinë e rritjes ekzogjene dhe atë endogjene, kuptuam
se ky ndikim nuk është i drejtëpërdrejtë, por kanalizohet përmes disa faktorëvë të
prodhimit dhe mekanizmave të tjerë të një ekonomie. Më poshtë shpjegojmë sesi
IHD-të ndikojnë në mënyrë shumëdimensionale mbi rritjen dhe zhvillimin ekonomik
të vendit pritës përmes transferimit të teknologjisë, formimit të kapitalit human, rritjes
së konkurrencës në vendet pritëse, efektit stimulues mbi investimet vendase, efektit
pozitiv mbi rritjen e punësimit etj. (Moura dhe Forte, 2010).
Transferimi i teknologjive në vendin pritës
Roli i teknologjisë në rritjen ekonomike tashmë është i padiskutueshëm. Vendet në
zhvillim kanë në qendër të politikave të tyre investimin e vazhdueshëm për zhvillimin
e teknologjisë, si një kusht i domosdoshëm për zhvillimin ekonomik të tyre. Këto
ekonomi, gjithmonë e më shumë, shfaqin modele të rritjes të bazuara në veçanti në
zhvillimin teknologjik, duke u përpjekur të ngushtojnë diferencën teknologjike me
vendet e zhvilluara (Filippetti dhe Peyrache, 2016). Zvogëlimi i diferencës
teknonologjike nga vendet e zhvilluara nënkupton ritëm më të shpejtë rritjeje për
vendet në zhvillim. (UNCTAD, 2017)13
Por shumë vende në zhvillim nuk kanë burimet dhe mjetet e nevojshme për të
zhvilluar së brendshmi teknologjinë në vendin e tyre. Ata mbështeten në thithjen e
teknologjisë nga jashtë për të nxitur zhvillimin teknologjik të vendit, kryesisht përmes
importit të teknologjive dhe transferimeve të teknologjive nga investitorët e huaj
direkt. Teoritë e reja të rritjes ekonomike theksojnë rëndësinë e IHD-ve në zhvillimin
ekonomik të vendeve pritëse nëpërmjet transferimit të teknologjisë (Sala dhe Trivin,
2014).
IHD-të, në krahasim me importin e teknologjisë, përfaqësojnë një kanal të
rëndësishëm për të siguruar në vend teknologji të avancuar dhe shpesh të preferuar
nga vendet pritëse. Kjo për arsyen se investimi i huaj direkt, bashkë me teknologjinë e
re, sjell me vete edhe njohuritë e nevojshme për përdorimin e kësaj teknologjie. Në
këtë mënyrë, përmes përhapjes së njohurive të zhvilluara, ekziston mundësia që
13 UNCTAD 2017, The ‘New’ Digital Economy and Development
18
teknologjia e re të bëhet e njohur edhe për firmat vendase, duke nxitur kështu
zhvillimin teknologjik në vendin pritës.
Përhapja e teknologjisë në vendin pritës përmes investitorëve të huaj mund të ndodhi
në dy mënyra; në mënyrën direkte dhe mënyrën indirekte (Blomstrom dhe Kokko,
2002). Mënyra direkte e transferimit të teknologjisë përmes IHD-ve është në fakt një
transferim i teknologjisë brenda për brenda kompanive shumëkombësheve, nga
kompania mëmë në degën bijë në vendin pritës. Kjo mënyrë e transferimit të
teknologjisë shpjegon edhe arsyen se pse një investor i huaj direkt pritet të performojë
më mirë sesa njësitë vendase. Ky transferim direkt i një teknologjie të përparuar i jep
jetë dhe një transferimi tjetër, me një natyrë indirekte. Ky është transferimi i njohurive
mbi teknologjitë nga dega bijë në bizneset në vendin pritës. Ky efekti njihet si efekti
spillovers, efekti i përhapjes. Shumë nga njohuritë mbi asetet e paprekshme që
transferohen në kompaninë bijë në vendin pritës mund të përhapen te kompanitë
vendase (Skënderi, 2012) dhe në këtë mënyrë të nxisin zhvillimin teknologjik të
vendit pritës, duke rritur kështu edhe produktivitetin (Todo, 2006). Vetë ndërmarrjet
shumëkombëshe, sidomos në rastin kur ato i sigurojnë burimet e prodhimit në vendin
pritës, bëhen shkaktarë të efektit të përhapjes të teknologjive të reja dhe njohurive që
shoqërojnë teknologjitë. Kjo sepse investitorët e huaj kërkojnë burime prodhimi me
kushtet e duhura teknike (UNCTAD, 2010)14.
Përfitimet për vendet pritëse, që rrjedhin nga transferimi i teknologjisë përmes
investitorit të huaj, tashmë kanë një mbështetje të madhe teorike, pasi potenciali për
përhapjen e teknologjisë nga IHD-të është një efekt që përgjithësisht pritet të ndodhë
në vendin pritës. Mundësia e përhapjes së teknologjisë të përparuar është një nga
arsyet kryesore që qeveritë e vendit pritës përpiqen të tërheqin flukse hyrëse të IHD-
ve. Investimi i huaj direkt duket të jenë mënyra më e drejtpërdrejtë dhe efiçente e
përfitimit të teknologjive të reja të zhvilluara për vendet më pak të zhvilluara
teknologjikisht (Lebesmuehlbacher, 2014).
Përgjithësisht pritet që ndikimi i këtij transferimi teknologjik të jetë pozitiv.
Investimet e huaja direkte, përmes transferimit të teknologjisë, kanë aftësinë të
zhvillojnë teknologjikisht një vend, duke e bërë më të aftë në të ardhmen të
mirëabsorbojë transferime të ardhshme të teknologjisë (Griffith et al, 2005). Ky fakt
paraqet një rëndësi të veçantë, pasi transferimi i teknologjisë përmes IHD-ve nis një
proçes të rëndësishëm dhe të vazhdueshëm të zhvillimit të teknologjisë në vendin
pritës, duke ndihmuar kështu në një rritje ekonomike afatgjatë të vendit pritës.
Efekti pozitiv i teknologjisë së sjellë nga investitori i huaj mbi zhvillimin teknologjik
të vendin pritës ndodh atëherë kur kjo teknologji është e nevojshme për ekonominë në
përgjithësi, dhe jo vetëm për një firmë ose sektor të vetëm në vendin pritës (OECD,
2002). Papërshtatshmëria e investimeve teknologjike në lidhje me firmat vendase
14 UNCTAD 2010, Foreign direct investment, the transfer and diffusion of technology, and sustainable development.
19
ekzistuese nuk mund të ketë ndikime pozitive për rritjen ekonomike. Transferimet e
teknologjisë, nga kompanitë shumëkombëshe në ekonominë e vendit pritës, do të
kenë një ndikim pozitiv mbi rritjen ekonomike të vendeve pritëse të cilat kanë kapital
human të aftë, i cili mundet të përdori këto teknologji të zhvilluara. (Moura dhe Forte,
2010). Në fakt, roli i investitorëve të huaj në zhvillimin teknologjik të vendeve
pritëse, së fundmi shihet i lidhur ngushtë me fenomenin e “ndërkombëtarizimit” të
proçesit të kërkim-zhvillimit në sektorin e biznesit (Dachs,2017). Gjithmonë e më
shumë, firmat me pronësi të huaj kryejnë një pjesë të rëndësishme të proçesit të
kërkimit dhe zhvillimit në vende të ndryshme nga vendi i kompanisë së tyre mëmë.
Kështu, me ndërkombëtarizimin e kërkim-zhvillimit rritet mundësia që vende të
ndryshme të tërheqin drejt tyre investitorë të huaj direkt, të cilët kanë të zhvilluar
kërkim-zhvillimin.
Zhvillimi i kapitalit human në vendin pritës
Një nga efektet pozitive, që teorikisht krijon në vendin pritës investimi i huaj direkt,
është pasurimi dhe zhvillimi i kapitalit human. Përmes këtij këndvështrimi, investitori
i huaj direkt përbën një aleat në strategjitë e zhvillimit ekonomik të vendit pritës, pasi
ndihmon në zhvillimin e burimit më të rëndësishëm për rritjen ekonomike (Afza dhe
Nazir, 2007). Kapitali human ka fituar këtë rol të rëndësishëm midis faktorëve të
prodhimit përmes hulumtimeve të autorëve të ndryshëm, si me karakter teorik dhe
empirik. Sidomos, rëndësia e kapitalit human u theksua në teorinë e re të rritjes
ekonomike, e cila ndryshoi këndvështrimin e studimit për kapitalin human, duke e
trajtuar atë si shumë më shumë sesa kapital fizik. Ky kapital human, i cili mbart dhe
pasurohet përmes arsimit, trajnimit dhe investimit në gjendjen shëndetësore të
popullsisë, përbën themelin e zhvillimit ekonomik. (Mincer, 1974; Romer, 1986;
Lucas, 1988).
Duke patur parasysh këtë efekt pozitiv dhe të vazhdueshëm të investimit të huaj direkt
mbi kapitalin human, i cili është forcuar me kalimin e viteve si pasojë edhe e
fenomenit të globalizimit, qeveritë e vendeve pritëse duhet të kenë në qendër të
politikave të tyre tërheqjen e investitorëve të huaj (Borensztein, 1998; Li dhe Liu
2005; Moura dheForte, 2010; Solomon,2011; Soltanpanah dhe Karimi 2011;
Dorozynska dhe Dorozynski, 2015). IHD-të zhvillojnë kapitalin human përmes
efekteve që ato krijojnë në sistemin arsimor dhe ofrimit të trajnimeve zyrtare dhe
jozyrtare. 15Njësia e biznesit është një vend trajnimi për individin në të njëjtën mënyrë
si sistemi arsimor (Blomstrom dhe Kokko, 2003) dhe IHD-të krijojnë mundësi për të
pasuruar kapitalin human përmes trajnimeve të ofruara. Me lëvizjen e punëtorëve, ata
mund të transferojnë përvojën e tyre te firmat vendase (firmat vendase mund të
përfitojnë nëse një punëtor lëviz nga një kompani shumëkombëshe për t'u bashkuar
me një firmë vendase). Ky punonjës sjell aftësi dhe njohuri, të cilat firmës vendase do
ti duheshin vite të tëra për ti përvetësuar (Blomstrom dhe Kokko, 2003). Gjithashtu,
IHD-të shkaktojnë një rritje të kërkesës për kapital human të kualifikuar, duke ndikuar
15Ndikimi përmes trajnimit në fakt është më i prekshëm dhe më i menjëhershëm sesa ai mbi arsimin.
20
kështu në vendimarrjen e individëve për t’u arsimuar. Të paktë janë efektet negative
teorike mbi kapitalin human, në kushte të politikave të duhura për monitorimin e
aktivitetit të këtyre investitorëve. Mund të përmendim faktin që kompanitë
shumëkombëshe përqëndrohen në zhvillimin e aftësive dhe njohurive teknike për
qëllimet e tyre. Kjo sjell që mundësia e përhapjes të njohurive dhe pasurimit të
kapitalit human në vendin pritës të mos jetë aq e lartë, nëse IHD-të janë të orientuara
në tregje me pozicione monopolistike dhe krijojnë pak lidhje me biznesin vendas.
Efekti mbi investimet vendase në vendin pritës
Një nga ndikimet më të diskutuara të IHD-ve në vendin pritës është ndikimi mbi
investimet vendase. IHD-të ndikojnë në rritjen e investimeve në vendin pritës, si
pasojë e faktit që rrisin kapitalin fizik në vend. Kjo është mënyra direkte sesi
investimi i huaj shton investimet në vendin pritës, e cila shpjegohet edhe sipas teorisë
neoklasike të rritjes. Megjithatë më i rëndësishëm është efekti indirekt i ndikimit të
investimeve të huaja në rritjen e investimeve në vendin pritës, ndikimi mbi vendimet
investuese të firmave vendase. Nëse ky efekt është pozitiv, atehërë themi se IHD-të
plotësojnë investimet vendase (efekti crowd in), pra firmat e huaja mbështesin firmat
vendase për t'u rritur dhe zhvilluar (De Mello, 1999; Borensztein et al.,1998;
Hlaváček dhe Bal-Domańska, 2016).
Në periudhën që parapriu krizën financiare të vitit 2007-2008, IHD-të kishin arritur
vlerën më të lartë të kontributit të tyre në formimin e kapitalit fiks ndër të gjithë
periudhën. Në vendet në tranzicion 16, IHD-të në vitin 2008 kontribuonin me 21.9 %
në formimin e kapitalit fiks bruto, vlera më e lartë historike për këto vende (grafiku
2.3).
Në vendet e zhvilluara, në vitin 2000, IHD-të kanë kontribuar me 17.2% në formimin
e kapitalit bruto. Vlera tjeter më e lartë është ajo e vitit 2007, ku IHD-të kontribuan në
12.3% të formimit të kapitalit fiks. Një ecuri e tillë e ngjashme është shfaqur edhe në
vendet në zhvillim.
16 Unctad në këtë klasifikim ka të përfshirë edhe Shqipërinë
21
Grafiku 2.3 Kontributi I IHD-ve në formimin e kapitalit fiks bruto, vitet 1990-2016(në
përqindje)
Burimi: UNCTAD, FDI/MNE database, përpunoi autori
Megjithatë është i njohur dhe efekti i kundërt i IHD-ve mbi investimet vendase, i
njohur si efekti i zëvendësimit (efekti crowd out), ku firmat e huaja hyjnë në tregun
vendas dhe nga tregu vendas dalin firmat vendase (De Mello, 1999; Adams, 2009).
Në fakt, shfaqja e njërit efekt ose tjetrit ndikohet nga motivet që kanë shtyrë
investitorët e huaj të investojnë në vendin pritës, nga sektori ku orientohen, nga
mënyra e hyrjes së tyre. Efekti plotësues ose zëvendësues i IHD-ve mbi investimet
vendase diktohet edhe nga forma e IHD-ve. Lloji i IHD-ve në formën e “investimit të
gjelbër” shfaq efekt plotësues mbi investimet vendase, ndërsa IHD-të në trajtën
“Bashkim dhe Blerje” shpesh nuk shfaqin efekt të rëndësishëm mbi stimulimin e
investimeve vendase. 17 Por nuk mund të flasim për efekte pozitive ose negative të
IHD-ve mbi investimet vendase nëse nuk marrim parasysh afatin kohor të ndikimit të
pritur. IHD-të mund të ndikojnë në mënyrë dinamike investimet vendase, me një efekt
fillestar negativ dhe një efekt pozitiv të mëvonshëm (Jude 2017).
Nxitja e punësimit në vendin pritës
Rritja e punësimit përmes investorëve të huaj në vendin pritës është një efekt i
dëshiruar nga të gjitha vendet pritëse. Për të kuptuar sesi mund që një kompani
shumëkombëshe të ndihmojë në gjenerimin e vendeve të reja të punës në vendet
pritëse, duhet të kuptojmë se IHD-të ndikojnë mbi punësimin në vendin pritës në dy
17IHD-tëGreenfield (IHD të gjelbra) mund të quhen ato IHD-vetë cilat krijiohen kur një kompani shumëkombëshe ndërmerr ngritjen e një dege në një vend pritës, ndërsa investimi I huaj direk i formës “Mergers &Acquisition” (Bashkim dhe Blerje) ndodh kur kompania shumëkombëshe blen ose bashkohet me një biznes egzistues në vendin pritës.
-
5.0
10.0
15.0
20.0
25.01
99
0
19
91
19
92
19
93
19
94
19
95
19
96
19
97
19
98
19
99
20
00
20
01
20
02
20
03
20
04
20
05
20
06
20
07
20
08
20
09
20
10
20
11
20
12
20
13
20
14
20
15
20
16
Vende te zhvilluara Vende ne zhvillim Vende ne tranzicion
22
mënyra; të njohura si efekti direkt dhe indirekt i IHD-ve mbi punësimin. IHD-të
sjellin rritje të punësimit në vendin pritës përmes punësimit të drejtpërdrejtë në njësitë
e tyre. Ndërsa efekti indirekt që krijojnë IHD-të mbi rritjen e nivelit të punësimit në
vendin pritës nënkupton rritjen e punësimit tek firmat vendase. Këto efekte indirekte
ndodhin si pasojë e lidhjeve të krijuara nga investitorët e huaj me biznesin vendas dhe
rritjes së kërkesës për lëndë të parë të prodhuar nga biznesi vendas (Dunning dhe
Lundan, 2008). Përgjithësisht pritet që IHD-të të nxisin rritjen ekonomike dhe të rrisin
nivelin e punësimit të një vendi pritës (Waldkirch, et al 2009; Liu 2012;Çolak dhe
Alakbarov, 2017). Punonjësit vendas të punësuar pranë një kompanie
shumëkombëshe, shpesh paguhen më shumë krahasuar me punonjësit në kompanitë
vendase të të njëjtit sektor dhe gjithashtu kanë akses në më shumë trajnim të ofruar
nga kompania e huaj, duke krijuar mundësi të rritjes së produktivitetit të punës në
vendin pritës (Javorcik 2015).
IHD-të e orientuara drejt sektorëve të eksportit duket të kenë më shumë ndikim në
rritjen e punësimit në vendet pritëse (Waldkirch, et al 2009). IHD-të e orientuara drejt
eksportit kanë një ndikim të madh në punësimin e vendit pritës, sepse shpesh
prodhojnë si për tregun e brendshëm dhe ashtu edhe për eksport (Protensko, 2003).
Megjithatë, ky efekt pozitiv kushtëzohet nga aftësia e vendit pritës për të përfituar nga
efektet pozitive të përhapjes së njohurive të transferuara në kapitalin human. Edhe pse
hyrja e IHD-ve është shoqëruar shpesh me uljen e normës së papunësisë në tregun e
punës, efektet pozitive mund të jenë afatshkurtra (Balcerzak dheZurek, 2011).
Efekti direkt në rritjen e punësimit në vendin pritës duket të jetë më i thjeshtë për t’u
vërejtur (Prasanna,2010), por mund të diktohet nga forma e hyrjes së investitorit të
huaj. Investimi i huaj direkt “I Gjelbër” krijon vende të reja pune ndërkohë që
investimi i huaj direkt në formën “Bashkim dhe blerje “mund edhe të çojë në një
reduktim të punësimit. Arsyeja është se investimi i huaj direkt “I gjelbër” sjell
krijimin e projekteve të reja, duke krijuar kështu vende të reja pune.
Investimi i huaj direkt në formën “Bashkim dhe blerje” nuk përfshin krijimin e
projekteve të reja, por përfshin vetëm blerjen e pjesshme ose të plotë të një biznesi
ekzistues. Kjo nuk do të sillte rritje të vendeve të punës. Madje, shpesh, investitorët e
huaj ndërmarrin ndryshime për të rritur efikasitetin, të cilat, në vende si Shqipëria ku
investime të tilla kanë ardhur si rrjedhojë e proçesit të privatizimit, mund të sjellin një
ulje të numrit të të punësuarve, si pasojë e modernizimit të teknologjisë (Hunya dhe
Geishecker, 2005)
23
Grafiku 2.4 Numri i të punësuarve në kompanitëshumëkombëshe, (në mijë) vitet 1990-2017
Burimi :Unctad 18, Përpunoi autori
Mund të ndodh që efekti i IHD-ve mbi punësimin në vendin pritës të mos shfaqet
pozitiv sikurse pritej (Brincikova dhe Darmo, 2014) madje mund të jetë edhe negativ
(Onimisi, 2014). Studime të ndryshme sugjerojnë që një efekt negativ i IHD-ve në
nivelet e punësimit kërkon shqyrtim kritik, sepse IHD-të janë të destinuara për të
sjellë një efekt pozitiv mbi rritjen ekonomike të vendeve pritëse dhe rritje të
punësimit. Kjo konfirmohet edhe nga fakti që kompanitë shumëkombëshe, ndër vite, e
kanë rritur vazhdimisht numrin e të punësuarve prej tyre.(grafiku 2. 4).
Efekti i IHD-ve mbirritjen e eksportit të vendit pritës
Ekziston një lidhje e fortë dhe e natyrshme midis IHD-ve në vendin pritës dhe rritjes
ekonomike të nxitur nga eksporti. Kjo lidhje midis këtyre dy variablave është trajtuar
gjerësisht në literaturën ekonomike19 duke patur parasysh rëndësinë e eksporteve për
rritjen ekonomike.
Në thelb, ekzistojnë dy mënyra sesi flukset hyrëse të IHD-ve, ose edhe rritja e stokut
të IHD-ve, mund të rrisin eksportet në vendin pritës 20; drejtpërdrejt, përmes
eksporteve të filialeve shumëkombëshe, që nënkuptojmë shtim të eksporteve të vendit
pritës , ose në mënyrë indirekte, duke ndikuar në rritjen e aftësive për të eksportuar të
firmave vendase ( Zhang, 2010). Efektet e drejtpërdrejta lindin kur ndërmarrjet
shumëkombëshe ndërtojnë filialet e prodhimit në vendin pritës dhe i përdorën ato si
platformë eksporti21 për të eksportuar në vendin e kompanisë mëmë ose drejt vendeve
18 UNCTAD 2018,Investment and new industrial policies, World Investment Report 2018, 19Teoritë e ndyshme që shpjegojnë ekportin përpiqen të na sjellin një pamje sa më të qartë të arsyes përse vendet e ndyshme hyjnë në marrëdhënie tregtie me njëra-tjetrën. Teoritë e IHD-ve përpiqen që të shpjegojnë arsyet përse kompani të ndryshme vendosin të prodhojnë dhë të investojnë jashtë vendeve të tyre të origjinës. 20Disa studime sugjerojnë edhe një lidhje të kundërt shkakësore që shkon nga eksportet drejt IHD-ve. (Bouras dhe Raggad 2015) 21IHD-të që sillen si platform eksporti janë një formë më komplekse e IHD-ve. (Ekholm et al. 2003)
0
10000
20000
30000
40000
50000
60000
70000
80000
1990 2005-2007 2014 2015 2016 2017
24
të tjera (Ekholm et al., 2003). IHD-të të orientuara drejt eksportit synojnë të
shfrytëzojë avantazhet krahasuese të vendit pritës për shkak të dallimeve në kostot e
faktorëve të prodhimit midis vendeve pritëse dhe vendit të kompanisë mëmë. Kjo
pikëpamje mbështetet edhe nga "Modeli FlyingGeese"22IHD-të duke u zhvendosur
nga vendet me kosto më të lartë të punës në vendet pritëse me kosto më të ulëta të
punës, rrisin eksportet e kompanive shumëkombëshe dhe rrisin direkt performancën e
eksportit të vendit pritës.
Efektet e drejtpërdrejta të IHD-ve në eksportet e vendit pritës do të varen nga fakti
nëse kompanitë shumëkombëshe janë të integruara horizontalisht ose vertikalisht dhe
llojet e integrimit përcaktohen nga faktorë të tillë, si kostot e transportit të njësive,
kostot e lëndëve të para dhe koncepti i ekonomive të shkallës (Helpman, 1984; Zhang
dhe Markusen, 1999; Markusen, 2002). IHD-të mund të ndahen në IHD horizontale
dhe IHD vertikale (Caves, 1971). IHD-të e formës së integrimit horizontal shfaqen në
rastin e kompanive shumëkombëshe të cilat janë orientuar në kërkimin e tregjeve të
reja, dhe kështu krijojnë degë në vendet pritëse duke riprodhuar të njëjtat aktivitete në
çdo degë. IHD-të e integruara vertikalisht shfaqen kur kompania shumëkombëshe, e
nxitur nga arritja e efikasitetit në proçeset e prodhimit, hap degë në vende të
ndryshme pritëse, nëpër të cilat ajo shpërndan pjesë të proçesit të prodhimit, për të
përfituar nga diferencat në kosto të faktorëve të prodhimit. IHD-të vertikale
ndihmojnë më shumë në rritjen e eksportit në vendin pritës sipas efektit të
drejtëpërdrejtë, përmes vetë veprimtarisë së tyre të orientuar drejt eksportit.
Grafiku 2.5 Eksportet e kompanive shumëkombëshe (në miliard dollarë), vitet 1990-2016
Burimi Unctad,23Përpunoi autori
Me zhvillimin e kompanive shumëkombëshe, ndër vite, kanë shënuar rritje edhe
eksportet e realizuara nga kompanitë shumëkombëshe. Ky tregues pasqyron
22 Akamatsu, 1962. 23 UNCTAD 2018, Investment and new industrial policies, World Investment Report 2018,
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
1990 2005-2007 2014 2015 2016
25
praktikisht rolin e kompanive shumëkombëshëve në zhvillimin e eksportit në vendet e
ndryshme ku ato shtrijnë aktivitetin e tyre (grafiku 2.5).
Mënyra tjetër sesi IHD-të ndikojnë në rritjen e eksportit të vendit pritës është efekti
mbi eksportet e kompanive vendase, i njohur si efekti indirekt (Banga, 2006). Me
sjelljen e teknologjive dhe njohurive të zhvilluara dhe mundësisë së efektit të
përhapjes së tyre te firmat vendase, IHD-të ndihmojnë firmat vendase të rrisin
efikasitetin e operacioneve të tyre. Në një farë mënyre, firmat vendase, edhe për shkak
të presionit të konkurrencës së shtuar, nëse duan të mbijetojnë, janë të detyruara të
ndjekin veprimtarinë e firmave të huaja, duke u bërë kështu të afta për të eksportuar
dhe për të qënë konkurruese në tregjet ndërkombëtare (Lipsey, 2002). Kjo përqasje e
biznesit vendas ka një rëndësi të veçantë për të krijuar dhe zhvilluar më tej kapacitetin
eksportues të një vendi. Fimat vendase mund të përfitojnë prej investitorëve të huaj
direkt dhe të hyjnë në tregjet e tyre të eksportit(Blomstom dhe Kokko, 1998).
Një ndikim i rëndësishëm i IHD-ve mbi eksportet e vendit pritës është efekti mbi
strukturën e eksporteve. IHD-të mund të ndihmojnë në diversifikimin e strukturën së
shportës së mallrave të eksportit të vendit pritës dhe të krijojnë produkte më të
sofistikuar (Harding dhe Javorcik, 2012) dhe të përmirësuar (Bajgar dhe Javorcik,
2017). IHD-të mund të diversifikojnë shportën e produkteve të eksportit, si direkt dhe
indirekt (Banga, 2006)
Kryesisht vendet në zhvillim duhet të diversifikojnë shportën e eksporteve, duke
shkuar nga eksportet e lëndëve të para drejt eksporteve të produkteve tëprodhuara, në
mënyrë që të mund të përjetojnë rritje ekonomike të qëndrueshme. Lëndët e para
zakonisht vuajnë nga çmimet e tregut të paqëndrueshme; prandaj, vendet e varura nga
eksporti i këtyre mallrave përballen me paqëndrueshmërinë e fitimeve të eksportit.
Kjo paqëndrueshmëri e një eksporti të padiversifikuar mund mund të shmanget
përmes efektit diversifikues të IHD-ve(McMillan, Rodrik dhe Verduzco-Gallo, 2014).
Që investitorët e huaj “t’iu mësojnë bizneset vendase të eksportojnë” duhet kohë.
Këtë e vërtëtojnë edhe Kutan dhe Vuksic (2007), Pegkas (2015) në punimet e tyre, ku
evidentojnë se stoku i lartë i investimeve të huaja në vend mundëson rritjen e eksportit
në vendin pritës. Këto efekte zhvillohen vetëm në prani të politikave të përshtatshme.
Me fjalë të tjera, përhapja efektive varet nga strategjitë e përshtatshme të investitorëve
të huaj dhe politikat e favorshme tregtare të vendit pritës.
Në vende të cilat vuajnë nga një legjislacion i dobët për pronësinë intelektuale mund
të ndodhi që investitorët e huaj të shfaqen jo shumë të gatshëm që të ndajnë me
kompanitë e vendeve pritëse disa aktive të firmës, si teknikat ose risitë në prodhim
(Gorg dhe Greenway, 2003). Dhe mund të mos shfaqet efekti indirekt mbi eksportin e
vendit pritës nga prezenca e investitorëve të huaj.
Pra, si përfundim, përgjithësisht investimet e huaja pritet të ndihmojnë zhvillimin
ekonomik në vendin pritës, përmes zhvillimit të teknologjisë, ndihmës në zhvillimin e
kapitalit human, rritjes së konkurrencës, investimeve vendase, nivelit të punësimit,
26
rritjes së eksporteve etj. Por ka edhe studime empirike të cilat tregojnë një rol të
parëndësishëm të IHD-ve në rritjen ekonomike të vendit pritës (De Mello, 1999;
Ericsson dhe Irandoust, 2001; Carkovik dhe Levine, 2002; Mutafoglu, 2012, Pandya
dhe Sisombat, 2017)dhe madje edhe një ndikimnegativ (Adams, 2009).
2.4 Studime empirike për Shqipërinë
Investimet e huaja në Shqipëri duket se kanë kontribuar pozitivisht në rritjen
ekonomike, duke mbështetur këndvështrimin teorik se IHD-të janë një faktor i
rëndësishëm i rritjes ekonomike (Zoto, 2012; Kraja dhe Osmani, 2015; LLeshaj,
2016; Hysa dhe Hodo, 2016)
IHD-të në Shqipëri kanë sjellë efektet e tyre përgjithësisht pozitive, të tilla si vlera e
shtuar, punësimi, rritja e produktivitetit (Merollari dhe Koti, 2015). Megjithatë,
studimet empirike kanë treguar se në Shqipëri është produktiviteti i shtuar ai që
shpjegon flukset hyrëse të investimeve të huaja. Kompanitë shumëkombëshe të cilat
kanë investuar në Shqipëri shpesh janë të orientuara në aktivitete të cilat nuk kërkojnë
përdorimin e teknologjisë së zhvilluar. Në mënyrë që Shqipëria të përfitojë nga
transferimi injë teknologjie të zhvilluar, përmes investitorëve të huaj, duhet të bëhet
orientimi i politikave për tërheqjen e investimeve të huaja “të gjelbra”. Këto investime
të huaja në këtë formë krijojnë më shumë mundësi për transferim të teknologjisë, e
cila do të rriste produktivitetin në vend, duke ndihmuar kështu në rritjen ekonomike
(Demeti dheRebi, 2014). Niveli i avancuar teknologjik dhe praktikat më të mira të
menaxhimit të sjella nga investitorëte huaj mund të çojnë në rritjen e produktivitetit
dhe mund të çojnë drejtpërdrejtë në ndryshime në strukturën e ekonomisë (Kraja dhe
Osmani, 2015; Koroci, 2017). Investimet e huaja janë vendimtare në nxitjen e
përmirësimit të strukturës së ekonomisë, përmes zhvillimit të sektorit industrial.
IHD-të në Shqipëri kanë ndihmuar investimet vendase duke i stimuluar ato (Mileva,
2008). Investimet e huaja direkte ndihmojnë rritjen e investimeve vendase por ruajnë
superioritetin mbi to, pasi “për të njëjtën vlerë kapitali të investuar, rritja ekonomike e
vendit tonë ka një shkallë elasticiteti më të lartë nga IHD-të sesa investimet me kapital
shqiptar.” (Lleshaj, 2016). Gjithashtu IHD-të janë më efiçente sesa investitorët
vendas. Kjo i dedikohet aftësisë së tyre për të diversifikuar strukturën e kapitalit, e
cila u krijon mundësinë të jenë më konkurrues në treg.
IHD-të kanë ndihmuar rritjen ekonomike në Shqipëri (Merollari dhe Koti, 2015). Për
këtë është e rëndësishme që të përcaktohen qartë faktorët më të rëndësishëm në
tërheqjen e investitorëve të huaj, të cilët mund të shërbejnë si avantazhet konkurruese
të Shqipërisë në tërheqjen e këtyre investitoreve. Vetë rritja ekonomike e Shqipërisë
duket se ka qënë e rëndësishme në përthithjen e flukseve hyrëse të IHD-ve në
Shqipëri. (Sulanjaku dheShingjergji, 2015; Hysa dhe Hodo, 2016)
27
Qëndrueshmëria e klimës ekonomike dhe stabiliteti politik janë element thelbësor në
tërheqjen e flukseve hyrëse të IHD-ve(Nene dhe Pasholli, 2011; Zoto, 2012) ndërsa
paketat e stimujve të ndryshëm financiarë ose jo financiarë konsiderohen “më pak të
rëndësishme" për vendimet e investimeve. (Nene dhe Pasholli, 2011). Një ndikim
pozitiv mbi flukset hyrëse të investimeve direkte në Shqipëri kanë patur shpenzimet
qeveritare. Politikat e ndjekura nga shteti shqiptar të prirura drejt rritjes së
shpenzimeve qeveritare produktive kanë rezultuar në rritjen e nivelit të IHD-ve në
vend (Sulanjaku dhe Shingjergji, 2015). Kjo sepse rritja e shpenzimeve qeveritare
kapitale çon në rritjen e kërkesës agregate, e cila çon në rritjen e rritjes ekonomike
(Hasnul, 2015). Nëse këto shpenzime qeveritare nuk janë të orientuara drejt
investimeve dhe aktiviteteve produktive efekti i tyre mbi rritjen ekonomike është
negativ. (Barro, 1991).
Përmirësime të mëtejshme kërkohen në kuadrin ligjor në Shqipëri, të cilat do të
inkurajonin hyrjen e investitorëve të huaj (Kraja dhe Osmani, 2015). Megjithatë, ka
edhe studime të cilat tregojnë për një ndikim të parëndësishëm pozitiv të IHD-ve mbi
rritjen ekonomike në Shqipëri, madje edhe ndikim negativ (Zisi, 2014). Këto rezultate
mund të jenë pasojë e disa arsyeve si: madhësia e tregut shqiptar relativisht e vogël;
kohës së shkurtër që kanë investimet e huaja në Shqipëri, e cila dikton sasinë e pakët
të investimeve të huaja dhe mungesën e kohës e nevojshme për të materializuar
efektet pozitive në vendin pritës. Gjithashtu, në këto vite edhe efekti i krizës
financiare ka ndikuar negativisht në përthithjen e IHD-ve. Një shkak tjetër që mund të
shpjegojë këtë rezultat vjen nga fakti se investitorët e huaj direkt nxiten për të
investuar në Shqipëri nga përfitimi i kostossë ulët të forcës së punës, lehtësirat e
ofruara nga shteti shqiptar dhe shfrytëzimi i rezervave natyrore.
2.5 Faktorët përcaktues në përthithjen e IHD-ve në vendet pritëse
Përgjithësisht pritet që teorikisht IHD-të t’a ndihmojnë zhvillimin ekonomik të vendit
pritës. Pikërisht kjo shpjegon përpjekjet e shtuara të vendeve të ndryshme për të
tërhequr IHD. Pasqyrë e kësaj prirjeje të vendeve pritëse është tendenca e
vazhdueshme e tyre për të hartuar politika sa më liberale në tërheqjen e IHD-ve. Sipas
të dhënave të UNCTAD2017, 84% e ndryshimeve të politikave të investimit në 65
vende ishin të orientuara drejt liberalizimit. 24
Për këtë arsye, të shumta kanë qënë hulumtimet dhe përpjekjet akademike dhe më
gjerë për të identifikuar faktorët më të rëndësishëm që tërheqin IHD-të drejt vendeve
pritëse, në mënyrë që këta faktorë të bëhen pjesë e këtyre politikave të investimit.
Këta faktorë janë të shumtë dhe shpjegojnë shpërndarjen jouniforme të investimeve të
huaja direkte në vende të ndryshme.
24 UNCTAD 2018,Investment and new industrial policies, World Investment Report 2018
28
Një shumëllojshmëri faktorësh luajë rol të rëndësishëm në vendimin për të zgjedhur
vendin pritës të investitorëve të huaj direkt. (Global Investment Competitiveness
Report 2017/2018). Këta faktorë mund të ndahen në tre kategori kryesore, në faktorë
qeveritarë, si stabiliteti ekonomik, politikë dhe socialë, në faktorë ekonomikë, si
madhësia e tregut dhe të ardhurat për frymë dhe klima e biznesit si niveli i shërbimeve
në mbështetje të investitorëve (Lleshaj, 2016). Niveli i flukseve hyrëse të investimeve
të huaja direkte përcaktohet në mënyrë të drejtëpërdrejtë nga niveli i zhvillimit të
këtyre faktorëve. (Çakërri dhe Madani, 2018)
Evidentimi i faktorëve të cilët shfaqen përcaktues për hyrjet e IHD-ve në ekonomitë
pritëse realizohet duke patur parasysh se investitori i huaj zgjedh të investojë në një
vend të caktuar për të maksimizuar kthimet nga investimi, që në fund është rritja e
fitimit të vet (Mottaleb dhe Kalirajan, 2010). Në formën më të thjeshtë, fitimi është
funksion i çmimit, sasisë së prodhuar dhe kostove totale të nevojshme për prodhimin.
Këto kosto totale mund të ndahen në:
Kosto të drejpërdrejta për aktivitetin, e cila është kostoja e burimeve të prodhimit,
si kostoja e punës, kostoja e lëndëve të para, energjia elektrike, gaz, ujë etj
Kosto indirekte të aktivitetit, nënkupton kostot financiare dhe kohën e nevojshme
për të siguruar utilitetet, si energjia elektike, uji etj, për të marrë liçencën e biznesit,
tëeksport-importit etj.
Kosto të fshehura, “Është dallimi kohës dhe parave të harxhuara të parashikuara
bazuar në raportet e klimës së investimeve të deklaruara nga qeveria dhe institucione
të tjera, dhe koha dhe paratë e paguara aktualisht nga investitorët” (Mottaleb dhe
Kalirajan, 2010). Gjithashtu përfshin shpenzimet e lidhura me çështje të ndryshme
gjyqësore që mund të lindin nga marrëdhëniet e investitorit në vendin pritës.
Investitorët e huaj direkt kërkojnë që në vendin pritës të kenë mundësi të prodhojnë
me një kosto sa më të ulët, të rrisin efikasitetin e veprimtarive të tyre, përmes arritjes
së prodhimit në shkallë të gjerë, që mundëson përfitimin nga ekonomia e shkallës. Pra
në fund të fund, një investitor i huaj kur vlerëson mundësinë për të investuar në një
vend pritës, paralelizon vlerësimin e faktorëve determinant në përthithjen e
investimeve të huaja nga këndvështrimi i vendit pritës në variablat që përcaktojnë
fitimin nga investimi i tij. Përmes këtij këndvështrimi, funksionin e fitimit për
investitorin e huaj direkt mund ta barazojmë me ekuacionin e variablave determinantë
për tërheqjen e IHD-ve drejt vendeve pritëse.
IHD=f (Cmimi, Sasi, Kosto burime direkte prodhimi, Kosto indirekte të
aktivitetit, kosto të fshehura) (2. 1)
Ekuacioni 2.1 tregon qartë faktorët që përcaktojnë zgjedhjen që bënë investitori për të
përcaktuar vendin pritës. (Mottaleb dhe Kalirajan, 2010). Sipas këtij ekuacioni,
29
investitorët e huaj preferojnë të investojnë në vende ku mund të prodhojnë sasi të
madhe të produktit me një kosto më të ulët. Investitorët e huaj do të preferojnë të
investojnë në ato vende ku kostot janë të ulta, sepse kjo do të sigurojë fitim më të
lartë. Përmes këtij ekuacioni mund të shpjegojmë pothuajse të gjithë faktorët
determinantë të IHD-ve të evidentuar nga literatura.
Faktorë të tillë si, madhësia e ekonomisë pritëse dhe norma e rritjes së saj 25, hapja
tregtare, të evidentuar nga literatura si determinant në përthithjen e investimeve, mund
të shpjegohen përmes funksionit të mësipërm. Një ekonomi pritëse e madhe dhe me
rritje të shpejtë mund të ofrojë ekonomi të shkallës, duke ndihmuar kështu në
reduktimin e kostos së prodhimit. Hapja tregtare në vendin pritës bëhet faktor ndikues
në koston totale, si pasojë e krijimit ose pengimit në tregtinë ndërkombëtare të
ndërmarrë nga njësia. Marrëveshjet rajonale të tregtisë dhe investimit të ndërmarra
nga vendet pritëse i mundësojnë investitorit të huaj të operojë në një treg rajonal, i cili
eleminon efektin negativ të madhësisë së vogël të tregut të disa vendeve pritëse,
sikurse është edhe Shqipëria. Vendet që kanë një krah pune me kosto relativisht më të
lirë dhe me një nivel të kënaqshëm kualifikimi, kanë mundësi të përzgjidhen nga
investitorët e huaj si vend pritës për investimin e tyre, pasi kështu ata ulin koston e
prodhimit dhe rrisin cilësinë e produktit.
Stabiliteti makroekonomik i vendeve pritëse, ku një tregues i tij është inflacioni, luan
një rol të rëndësishëm në hyrjen e flukseve të IHD-ve. Rritja e inflacionit dekurajon
investitorët e huaj që të hyjnë në ekonominë pritëse dhe rrjedhimisht sjell nivel më të
ulët të IHD-ve. Niveli i lartë i çmimeve në vend rezulton në rritjen e kostove të
prodhimit për shkak të rritjes së çmimeve të inputeve, kostos së lëndës së parë,
pagavedhe kostos së kapitalit. Çmime të tilla të larta të produktit ndikojnë negativisht
në kërkesën e brendshme, dhe pengojnë rritjen ekonomike. Niveli i lartë i inflacionit
sjell për pasojë fitime më të ulta për bizneset, dhe në këtë mënyrë e bënë vendin më
pak tërheqës në sytë e investitorëve të huaj direkt (Xaypanya et al, 2015). Shumica e
studimeve theksojnë një ndikim negativ të inflacionit në rritjen ekonomike26
(Stockman, 1981; Lucas 1973; De Gregorio 1993; Barro 1995; Akinsola dhe
Odhiambo, 2017) dhe në këtë mënyrë, përmes efektit negativ mbi rritjen ekonomike,
inflacioni ndikon negativisht edhe në hyrjen e flukseve të IHD-ve.
Studime të tjera theksojnë se ndikimi i inflacionit mbi rritjen ekonomike nuk shfaqet
si një marrëdhënie lineare, por ky ndikim deri në një kufi shfaqet pozitiv dhe i
domosdoshëm për rritjen ekonomike të vendit (Mallik dhe Chowdhury, 2001) ndërsa
mbi këtë kufi inflacioni fillon të ndikojë negativisht rritjen ekonomike (Gillman dhe
Kejak 2004; Kremer, Bick dhe Nautz, 2009).
Edhe vendimi i përzgjedhjes së vendit pritës nga investitorët e huaj direkt është në
thelb një vendim financiar, i cili duhet të marrë parasysh kthimin nga investimi në
25 Sidomos në rastin e IHD-ve horizontale, ose ato që kërkojnë treg. 26 Literatura më e hershme paraqet kryesisht një ndikim pozitiv të inflacionit mbi rritjen ekonomike (Mundell 1963, Tobin 1965.
30
vendin pritës dhe riskun e ndërmarrjes së investimit në këtë vend. (Çakërri dhe
Madani, 2018). Një nga risqet më të rëndësishëm në analizën e investimeve është
edhe ai politik, i cili materializohet përmes mundësisë së shpronësimit të papritur,
kufizimeve në transferim, shkeljeve të kontratave, veprimet arbitrare të
paparashikueshme, diskriminimit, dhe mungesës së transparencës. 27 Në këtë mënyrë,
risku politik rrit kostot e fshehura.
Gjithashtu, mjedisi i biznesit, i cili përcakton mirëfunksionimin e tregut ndikonnë
koston totale të prodhimit të bizneseve në një vend të caktuar. Ambienti i biznesit, me
rregullat dhe rregulloret e duhura, për shembull, mbi fillimin e një biznesi të ri, mund
të reduktojë ndjeshëm koston indirekte dhe koston e fshehur të investitorit, duke
ndikuar mbi efikasitetin dhe produktivitetin e njësisë. Përmirësimi i institucioneve në
vendin pritës luan një rol të madh në përcaktimin e mjedisit për investitorët e huaj dhe
ndihmon në reduktimin e kostove indirekte. Duke lehtësuar proçesin e liçencimit
mund të kursejmë kohë për bizneset e huaja dhe vendase. Mirëfunksionimi i
institucioneve redukton kostot e fshehura, si korrupsioni, një tipar tipik i vendeve në
zhvillim, duke ulur koston totale për investitorin. Ndër masat e sugjeruara për të
përmirësuar institucionet është i ashtuquajturi” shërbimi me një dritare “(one stop
shop) i dedikuar për investitorët e huaj. (Moran, et al, 2017).
Evidentimi i faktorëve të rëndësishëm për të nxitur hyrjen e IHD-ve është vendimtar
në fazën e tërheqjes së IHD-ve( Banka Botërore, 201728). Në këtë fazë, këta faktorë
bëhen pjesë të politikave të dizenjuara për të ndikuar vendimet e kompanive
shumëkombëshe në zgjedhjen e lokacionit të investimit të tyre. Vendet pritëse
kërkojnë që të fitojnë në luftën për të tërhequr sa më shumë investime, duke iu
garantuar investitorëve të huaj një mundësi investimi që do t’iu gjeneronte kthime më
të larta se kudo tjetër, duke përfshirë edhe vendin e tyre mëmë (Nguyen et al.2009).
2.6 Kapaciteti absorbues i vendit pritës
Tërheqja e investitorevë të huaj është shumë e rëndësishme për vendet pritëse. Por ky
hap duhet menduar si fillimi i një proçesi, i cili duhet të vazhdojë të jetë në qendër të
politikave të vendeve pritëse. (Banka Botërore, 201729) Tërheqja e sa më shumë
investimeve të huaja përbën rëndësi të madhe për vendet pritëse, të cilat kërkojnë të
përfitojnë nga efektet e pritura pozitive të IHD-ve. Por hyrja e investitorëve të huaj
nuk nënkupton me domosdoshmëri materializimin e efekteve pozitive të pritura
teorikisht në vendin pritës. Në fakt, praktika ka treguar se përgjithësisht, investitorët e
huaj direkt zakonisht marrin kthime të larta nga këto investime, (këtë e tregon dhe
27Global Investment Competitiveness Report 2017/2018 28World Bank Group 2017, Maximizing potential benefits of FDI for competiviness and sustainable development 29 World Bank Group 2017, Maximizing potential benefits of FDI for competiviness and sustainable development
31
rritja e këtij fluksi ndër vite) ndërkohë që vendet pritëse mund të kenë vështirësi në
përthithjen e përfitimeve të lidhura me IHD-të. Studime të ndryshme shpjegojnë se
nuk është çështje nëse teorikisht IHD-të ndikojnë pozitivisht në ekonominë e vendit
pritës; por më tepër, nëse egzistojnë faktorët e nevojshëm që këto efekte të pritura
pozitive të materializohen. Shumë vende në zhvillim përpiqen të tërheqin më shumë
IHD, pa i kushtuar rëndësi të njëjtë përmirësimit të kushteve të nevojshme për të
absorbuar përfitimet që mund të sjellin me vete investitorët e huaj. (Girma Gorg
2005). Vendet pritëse duhet domosdoshmërisht të kenë një nivel minimal të zhvillimit
ekonomik përpara se të gëzojnë përfitimet nga IHD (Nunnemkamp, 2004). Nëse jo,
këto vende pritëse mund të përfitojnë shumë pak nga IHD-të. Kjo ngre çështjen e asaj
që quhet kapaciteti absorbues i vendit pritës; domethënë, kapaciteti ose aftësia e një
vendi për të absorbuar përfitimet që IHD-të mund të sjellin në vendet pritëse
(Borenzstezen et al, 1998; Massoud, 2008;Batten dheVo, 2009; Farkas, 2012;
Iamsiraroj dhe Ulubaşoğlu, 2015) i cili është një funksion i nivelit të zhvillimit të
kapitalit human, zhvillimit teknologjik të vendit pritës, i hapjes tregtare dhe i
zhvillimit të sistemit financiar.
IHD-të mund të sjellin përfitime të rëndësishme, si kapital, teknologji të përparuar dhe
aftësi menaxheriale të përmirësuara në një vend pritës. Megjithatë, këto tipare të
IHD-ve nuk kthehen automatikisht në përfitime të vendit pritës. Është i nevojshëm një
zhvillim i caktuar i kapitalit human dhe institucione të zhvilluara (Estrin, 2017). Ky
proçes kërkon që vendet pritëse të kenë aftësi të mjaftueshme për të absorbuar
përhapjet e efekteve pozitive të IHD-ve. Kapaciteti absorbues është një tërësi
faktorësh që rrisin aftësinë e vendeve pritëse që të asimilojnë teknologjitë e zhvilluara
dhe të përfitojnë nga investimet e huaja. Vendet pritëse duhet të jenë të afta të
përthithin efektet pozitive të sjella nga investitorët e huaj në mënyrë që të mund t’i
përjetojnë këto efekte pozitive. Ekziston një nevojë e dukshme për të përmirësuar
aftësinë absorbuese në vend, paralelisht me intensifikimin e përpjekjeve për të rritur
hyrjet e investitorëve të huaj direkte. Në këtë mënyrë vendet pritëse të IHD-ve do të
mund të përjetojnë efektet pozitive të pritura nga hyrjet e investitorëve të huaj direkt.
Pra, mund të arrijmë në konkluzion se kapaciteti absorbues është padyshim njësoj i
rëndësishëm sa tërheqja eIHD-ve, pasi kapaciteti absorbues i IHD-veshfaqet
vendimtar në masën e ndikimit të IHD-ve mbi rritjen ekonomike të vendit pritës
(Borensztein et al 1998; Li dhe Liu 2005; Farkas 2012). Nga ana tjetër, përmirësimi i
kapacitetit absorbues do të rrisë atraktivitetin e vendit pritës në sytë e investitorëve të
huaj, sidomos për investime të huaja cilësore. Mungesa e zhvillimit të kapaciteteve
absorbuese redukton mundësinë e përfitimit prej IHD-ve. (Alfaro dhe Charlton 2007).
Faktorë si niveli i zhvillimit të aftësive të burimeve njerëzore, niveli i zhvillimit
teknologjik, zhvillimi i sistemit financiar dhe shkalla e hapjes tregtare janë të njohur
nga literatura si faktorët që formojnë kapacitetin e vendeve pritëse për të përthithur
efekteve pozitive të sjella nga investitorët e huaj direkt. (Çakërri dhe Madani, 2018)
Kapitali human përveçse është i rëndësishëm në përthithjen e investimeve të huaja
(Noorbakhsh et al, 2001; Reiter dhe Steensma, 2010) gjithashtu është konsideruar si
32
elementi thelbësor i kapacitetit absorbues të vendeve pritëse. Autorë të ndryshëm
theksojnë rëndësinë e një niveli të caktuar zhvillimi të kapitalit human në mënyrë që
firmat e vendit pritës të realizojnë transferimin e aftësive nga kompanitë
shumëkombëshe tek punonjësit e tyre, në vendin pritës (Romer 1990; Borensztein et
al 1998; Michie, 2001; Dorozynska dhe Dorozynski, 2015). Kryesisht për vendet në
zhvillim, është e nevojshme të kenë një prag të caktuar të zhvillimit për të absorbuar
plotësisht teknologjitë e zhvilluara dhe njohuritë, që janë të nevojshme për rritjen dhe
zhvillimin ekonomik. (Brooks dhe Jongwanich, 2011).
Prandaj, përmirësimi i kapitalit human në vend mund të ketë efekte të shumta
pozitive. Duke pasuruar kapitalin human, mund të rrisim produktivitetin, dhe kështu
teknologjitë e reja mund të përdoren siç duhet. Në këtë kontekst, niveli i kapitalit
human luan një rol katalizatori në përcjelljen e efekteve të sjella nga investitorët e
huaj në treguesit e produktivitetit të vendit pritës. Vende të pasura me kapital human
do të thotë që disponojnë një burim të rëndësishëm të prodhimit, sikurse është forca
epunës e mirëedukuar. Një forcë pune cilësore, do të thotë e arsimuar, e trajnuar dhe e
shëndetshme30, do të krijojë mundësitë që të realizohen pritshmëritë e vendeve pritëse
nga hyrjet eIHD-ve. IHD-të ndihmojnë në rritjen ekonomike në prezencë të një forcë
pune me një nivel të mjaftueshëm arsimor të disponueshme në ekonominë e vendit
pritës (Borensztein, De Gregorio dhe Lee, 1998; Blomstrom et al 2003; Xu dheWang,
2000). Forca e punës është mjeti kryesor i trasferimit të njohurive të zhvilluara nga
investitorët e huaj dhe mjeti kryesor i përhapjes së këtyre efekteve të pritura në
ekonominë vendase. Nivele të ulta edukimi të forcës së punës do të bëjnë që këto
efekte, as të mos përthithen dot siç duhet, dhe aq më tepër të mund të përhapen.
Rëndësia e një force punë të trajnuar dhe arsimuar paraqitet jetike në mundësinë e
zgjatjes së kohës së qëndrimit të investitorit të huaj në vendin pritës, kohë e
nevojshme që të materializohen efektet pozitive të investitorëve të huaj direkt në
vendin pritës. Për shembull, IHD-të në sektorë të ndryshëm të ekonomive pritëse të
nxitura nga puna e pakualifikuar mund të krijojnë vende pune dhe të ndihmojnë në
uljen e varfërisë në një periudhë afatshkurtër, por qëllimet afatgjata të zhvillimit
tëvendeve pritëse kërkojnë qëfirmat e vendit pritëstë mund të përmirësohenpërmes
prezencës së kompanive të huaja (Hendriks, 2017).
Pavarësisht se literatura teorike dhe empirike tregon se në fluksin e IHD-ve në vendet
pritëse përveç kapitalit human ndikojnë dhe faktorë të tjerë; si transparenca
institucionale, faktorë politikë dhe ekonomikë, cilësia e infrastrukturës etj, vetëm
qëniet njerëzore kanë aftësinë për të kuptuar, përvetësuar dhe krijuar njohuri të reja.
Kështu, kapitali human është një faktor jetik i nevojshëm për të absorbuar efektet
pozitive të sjella ngaIHD-të në vendin pritës.
Një nga efektet më të pritura pozitive të IHD-ve në vendin pritës është ai i pasurimit
të vendit pritës me teknologji të përparuar, pasi zhvillimi teknologjik është i
nevojshëm për të arritur nivele të larta dhe të qëndrueshme të rritjes ekonomike
(Blomstrom dhe Kokko, 2002). Që të materializohet ky efekt pozitiv i investitorëve të
30 Sipas përkufizimit të kapitalit human në teorinë e rritjes endogjene
33
huaj direkt mbi zhvillimin teknologjik të vendit pritës kërkohet një nivel i caktuar
zhvillimi teknologjik ekzistues në vendin pritës (Banka Botërore, 2017)31. Zhvillimi
teknologjik i një vendi mund të ndihmohet nga hyrja e teknologjisë së zhvilluar,
përmes IHD-ve ose përmes tregtisë ndërkombëtare. Por, e rëndësishme është që
vendet pritëse të zhvillojnë teknologjinë edhe së brendshmi, përmes kërkim-zhvillimit
dhe inovacionit. Pavarësisht mundësive të ofruara përmes globalizimit dhe
liberalizimit të tregtisë, përfitimet nga përhapja e teknologjisë mund të materializohen
vetëm me përpjekje paralele të zhvillimit të teknologjisë së brendshmi në vendet
pritëse (Fu, Pietrobelli dhe Soete, 2010). Kështu, një vend duhet të zhvillohet
teknologjikisht së brendshmi, në mënyrë që të përfitojë edhe nga hyrjet nga jashtë të
teknologjisë. Në këtë mënyrë, përmes zhvillimit teknologjik, vendi pritës realizon
edhe ngushtimin e diferencës teknologjike midis vendeve të zhvilluara dhe vendit
pritës, madhësia e të cilit ndikon përhapjen e njohurive mbi teknologjitë e sjella. Në
fakt, diferencat teknologjike midis vendeve mëmë dhe vendeve pritëse përcaktojnë
tamam kapacitetin absorbues të vendeve pritëse. Mendime kontradiktore paraqesin
studiuesit mbi masën e duhur të hendekut teknologjik të vendit pritës nga niveli i
zhvillimit teknologjik të vendeve të zhvilluara, i cili ndihmon vendet pritëse të
përfitojnë nga hyrjet e investitorëve të huaj direkt. Teorikisht, Wang dhe Blomstrom,
(1992) shpjegojnë se një boshllëk i madh teknologjik do të ishte pozitiv për vendet
pritëse. Sa më shumë që firmat vendase janë larg zhvillimit teknologjik të kompanive
të huaja, aq më shumë ato mund të përfitojnë prej tyre. Një diferencë e madhe
teknologjike do të ishte më produktive dhe do të ndihmonte përhapjen e efekteve të
IHD-ve(Balabatiev, 2014; Hovhannisyany, 2015). Disa studime të tjera sugjerojnë se
një hendek i madh teknologjik inkurajon përhapjen e IHD-ve vetëm kur vendet pritëse
kanë kapacitet absorbues të mjaftueshëm si kapitali njerëzor dhe zhvillimi financiar
(Borensztein et al., 1998, Xu dhe Wang, 2000). Megjithatë, ka studime të tjera që
raportojnë se një boshllëk i madh teknologjik dekurajon përhapjen e IHD-ve (Glass
and Saggi, 1998; Li dhe Liu, 2005; Jordaan, 2017).
Sistemet financiare, gjithmonë e më shumë, konsiderohen si promotorët kryesor në
zhvillimin e ekonomive mbarëbotërore. Pavarësisht formës së tyre më komplekse,
qëllimi i tyre ka ngelur i njëjti, të sigurojnë ndërmjetësim financiar. Një rol të
rëndësishëm në kryerjen e këtij funksioni primar të sistemit financiar luan norma e
interesit. Norma e interesit është një element i rëndësishëm në analizën e rritjes
ekonomike, pasi përcakton nivelin e kursimeve dhe të investimeve në ekonomi dhe
ndihmon rrjedhjen e kursimeve drejt përdorimeve të tyre më produktive. (Levine,
2005). Sistemet financiare i krijojnë mundësi financimi biznesit, për të siguruar
faktorët e nevojshëm të prodhimit, dhe ndihmon zhvillimin teknologjik në vend, duke
stimuluar dhe krijuar mundësi për inovacion (King dhe Levine, 1993). Teorikisht,
Schumpeter (1911) pohon se një sistem financiar i zhvilluar nxit inovacionin
teknologjik nëpërmjet ofrimit të shërbimeve financiare, duke ndihmuar kështu rritjen
ekonomike. (Śledzik, 2013). Një sistem financiar i zhvilluar ndihmon përhapjen e 31Maximizing potential benefits of FDI for competiviness and sustainable development, World Bank Group Report on Investment Policy and Promotion, WORLD BANK Group 2017.
34
njohurive mbi teknologjitë e sjella nga investitorët e huaja drejt biznesit vendas.
(Chong, 2012). Duke ndihmuar në zhvillimin teknologjik, sistemi financiar krijon
mundësi që biznesi të rrisë produktivitetin dhe efiçencën e përdorimit të burimeve të
prodhimit. Kështu, niveli i zhvillimit të sistemit financiar është faktor determinant për
rritjes ekonomike. Gjithashtu një sistem financiar i zhvilluar ndihmon në zhvillimin
teknologjik dhe rritjen e kapitalit fizik dhe burimeve të prodhimit (Levine 1997). 32Vëllimi dhe rritja e kapitalit në një ekonomi varet nga niveli i zhvillimit të tregjeve
financiare.
Sistemet financiare janë të rëndësishëm edhe për investitorët e huaj direkt, të cilët
tashmë bëhen aktorë të rëndësishëm ekonomik në vendin pritës. Nëse vendet pritëse
gëzojnë një sistem financiar të zhvilluar, me numër të madh shërbimesh financiare të
ofruara dhe me nivele të larta të kreditimit të biznesit, atëherë edhe investitorët e huaj
direkt do të mund të përfitonin nga ky sistemi i zhvilluar financiar. Gjithashtu, një
sistem financiar i zhvilluar është një burim informacioni mbi mundësitë e investimeve
në vendin pritës. Me zhvillimin e sistemit financiar rritet mundësia që biznesi vendas
të mund të financohet për të futur në prodhim teknologji të zhvilluar, tashmë të njohur
nga hyrja e investitorëve të huaj (Alfaro et al.,2009; Shah, 2016; Alfaro et al, 2017).
Një sistem financiar i zhvilluar ndihmon vendet pritëse të përfitojnë prej investitorëve
të huaj direkt (Alfaroet al, 2006).Vendet me sisteme financiare të zhvilluara përfitojnë
më shumë prej IHD-ve, në krahasim me vendet me sisteme financiare më pak të
zhvilluara.
Vendet pritëse mund të përfitojnë nga hyrjet e investitorëve të huajnëse kanë sisteme
financiare të cilët janë mjaftueshëm të mëdhenj për të ndihmuar investitorët e huaj
përmes financimit për aktivitete investuese; gjatë transferimit të fondevenga jashtë
vendit pritës, duke i ndihmuar në financimin në kohë për pagesat për lëndët e para,
kostot e punës; riatdhesimin e fitimeve në vendet e kompanive mëmë etj. (Lumbila,
2005). Të gjitha këto aktivitete bazë kërkojnë një shkallë të caktuar të zhvillimit
financiar. Në të njëjtën kohë, një sistem financiar i zhvilluar krijon mundësi për
financim për të mbështetur rritjen e biznesit vendas, nxitur nga hyrja e investitorëve
të huaj.
Rëndësia e politikës tregtare në përcaktimin e ndikimit që do të kishin IHD-të mbi
rritjen ekonomike në vendin pritës ka mbështetje të gjerë dhe të hershme teorike. Të
ashtuquajturat hipotezat e Bhagwatit theksojnë se në vendet që ndjekin një politikë të
zëvendësimit të importit, IHD-të shpesh nuk ndihmojnë pozitivisht mbi rritjen
ekonomike, ndërsa roli i IHD-ve të cilat orientohen drejt vendeve me politika të
promovimit të eksportit mund të jetë i rëndësishëm në ekonomitë pritëse 32Megjithatë ka dhe studime të cilat bëjnë thirrje për një qëndrim pak më pak entuziast mbi nivelin e
duhur të zhvillimit të sistemit financiar për të kontribuar pozitivisht mbi rritjen ekonomike. (Naceur et
al, 2017) duke përcaktuar një kufi mbi të cilin zhvillimi financiar fillon të ngadalësojë rritjen
ekonomike. (Arcand, Berkes dhe Panizza 2015)
35
(Balasubramanyam, Salisu dhe Sapsford, 1996; Kohpaiboon, 2010). Ky këndvështrim
sugjeron rëndësinë e politikës tregtare si një përcaktues i madhësisë së ndikimit të
IHD-ve në rritjen ekonomike të vendit pritës. Politika tregtare e ndjekur nga vendet
pritëse është një element i rëndësishëm për kompanitëshumëkombëshe (Helpman,
1984) sepse kompanitë shumëkombëshe marrin pjesë në rreth 80% të të gjithë tregtisë
ndërkombëtare, ndërsa rreth një e treta e tregtisë ndërkombëtare ndodh brenda
kompanive shumëkombëshe (Kleinert, 2004, Unctad, 2013 )33. Niveli i hapjes tregtare
të vendit pritës paraqet një rëndësi të veçantë, pasi IHD-të dhe tregtia teorikisht priten
të kenë një marrëdhënie plotësuese midis tyre.
Tregtia ndërkombëtare është një burim i rëndësishëm për rritjen ekonomike për të
gjitha vendet. IHD-të dhe tregtia ndërkombëtare janë evidentuar nga literatura si të
rëndësishëm për rritjen ekonomike të vendeve në zhvillim dhe në tranzicion. IHD
sillet si një mjet i rëndësishëm i transferimit të teknologjisë nga vendet e zhvilluara në
vendet në zhvillim, ndihmon investimet vendase dhe zhvillimin e burimeve njerëzore
në vendet pritëse. Themelet teorike për studimet empirike mbi tregtinë, IHD-të dhe
rritjen ekonomike rrjedhin nga modelet e rritjes neoklasike dhe endogjene. Në
modelet e rritjes neoklasike, kapitali fizik dhe teknologjiakonsiderohen si forca
lëvizëse të rritjes ekonomike. IHD-të rrisin investimet në kapitalin fizik, dhe ndikojnë
kështu në rritjen ekonomike në periudha afatmesme.
Teoria e re e rritjes sugjeron dy lidhje të rëndësishme midis hapjes tregtare dhe rritjes
ekonomike, përkatësisht përmes rolit të investimeve dhe teknologjisë. Hapja e tregtisë
nxit investimet në vendet pritëse, pasi ul çmimin e kapitalit. Hapja e tregtisë
gjithashtu mundëson përmirësimin e teknologjisë, sepse një treg i madh ndërkombëtar
mund të ofrojë përhapjen e teknologjisë, ekonomitë e shkallës në proçeset e kërkim-
zhvillimit. (Khobai dhe Mavikela, 2017). Modelet e reja të rritjes endogjene krijojnë
lidhje midis rritjes afatgjatë dhe progresit teknologjik dhe sigurojnë një kuadër teorik
në të cilin tregtia dhe IHD-të mund të rrisin në mënyrë të përhershme normën e rritjes
në vendin pritës. Ndikimi i fortë pozitiv i hapjes së tregtisë në përhapjen e efekteve
pozitive të IHD-ve në vendin pritës është i dukshëm në shumicën e studimeve
empirike. Autorë të shumtë si Nair-reichert and Weinhold (2001), Jadhav (2012), Sala
dhe Trivin (2014), Shah dhe Khan, (2016) vërtetojnë se efektet eIHD-ve në vendin
pritës ndikohen në mënyrë të rëndësishme nga shkalla e hapjes tregtare(Çakërri dhe
Madani, 2018).
Edhe pse përgjithësisht hapja ndaj tregtisë ndërkombëtare pritet të ndihmojë rritjen
ekonomike, për vendet që janë të fokusuara në prodhim të produkteve me cilësi të ulët
dhe që kërkojnë pak teknologji në prodhim, hapja e tregtisë mund të ndikojë
negativisht në rritjen ekonomike. (Haussmann, Hwang, dhe Rodrik, 2007).
33 http://unctad. org/en/pages/PressRelease. aspx?OriginalVersionID=113
36
Hapja tregtare ndihmon rritjen ekonomike në vende që kanë një kapital human të
zhvilluar dhe importojnë lëndë të parë për sektorë industrial të zhvilluar (Kneller et
al.,2008) dhe në vende të cilat kanë kapacitete të inovacionit në nivele të përafërta.
Figura 2.1Roli dhe pozicioni ikapacitetit absorbues kundrejt hyrjes së investitorëve të huaj
direkt.
Burimi: Nguyen et al2009. Foreign Direct Investment Absorptive Capacity Theory
Pra, sikurse pamë edhe më lart, është e qartë që vendet pritëse duhet të kenë një
zhvillim të caktuar të kapitalit human, teknologjisë, një hapje tregtare të lartë dhe një
sistem financiar sa më të zhvilluar, që të përfitojnë sa më shumë prej investitorëve të
huaj.
Është e qartë që zhvillimi i këtyre faktorëve të përmendur në këtë kapitull do të bëjë të
mundur që qëndrimi i investitorëve në vend të zgjatet në kohë. Vendi pritës duhet ta
shikojë marrëdhënien me investitorin e huaj si një marrëdhënie afatgjatë dhe
dinamike, e cila nis që në fazat e tërheqjes së investitorit të huaj drejt vendit pritës.
Vetëm në këtë mënyrë mund të shfaqen efektet pozitive të pritura prej IHD-ve.
Zhvillimi i kapacitetit absorbues mund të zgjas kohën e qëndrimit të investitorit të
huaj, dhe të rris kështu përfitimet për vendin pritës(figura 2. 1).
Procesi I terheqjes
se investitorit te
huaj
Hyrja e
IHD
Ngritja e
aktivitetit te
IHD
Kryerja e
aktivitetit
Politikat
terheqese per
te nxitur
hyrjen e IHD-
ve
Kapaciteti
absorbues ne
ngritjen e
aktivitetit te
IHD-ve
Kapaciteti
absorbues per
perthithjen e
perfitimeve nga
IHD
37
2.7 Përfundime të kapitullit
IHD-të e kanë të merituar statusin e tyre të rëndësishëm në politikat e rritjes
ekonomike të vendeve në zhvillim. Këto vende i kanë të domosdoshme hyrjet e
flukseve të IHD-ve, pasi nuk kanë mundësi të financojnë së brendshmi nivelin e
dëshiruar të investimeve totale. Kështu që, IHD-të ndihmojnë në formimin e kapitalit
fiks bruto në vendet në zhvillim. Megjithatë, rëndësia e IHD-ve buron nga fakti se, ky
lloj fluksi financiar ndërkombëtar, përmes transferimit të njohurive dhe teknologjive
të zhvilluara, mund të ndihmojë zhvillimin e mëtejshëm të kapitalit human dhe rrisi
nivelin e zhvillimit teknologjik të vendeve pritëse. Edhe pse IHD-të nuk janë të
vetmet flukse financiare ndërkombëtare që mund të plotësojnë nevojat për financim të
këtyre vendeve, rëndësia e tyre në krahasim me burimet e tjera të financimit
ndërkombëtare ( investimet e portofolit dhe ndihmat për zhvillim) rrjedh nga fakti se
IHD-të marrin një trajtë të investimit fizik, duke garantuar kështu më shumë stabilitet
në kohë. Pikërisht nga ky fakt shpjegohet efekti i pritur pozitiv mbi transferimin e
teknologjive të reja, pasurimin e kapitalit human, formimin e kapitalit fiks bruto,
rritjen e punësimit, stimulimin e produktivitetit, rritjen e eksporteve, rritjen dhe
zhvillimin ekonomik të vendit pritës. Këto janë arsyet që e vendosin investimin e huaj
direkt në qendër të trajtimeve të ndryshme akademike dhe më gjerë. Efekti teorik i
pritur pozitiv i IHD-ve mbi zhvillimin dhe rritjen ekonomike të vendeve pritëse
mbështetet nga një grup kërkuesish, përkrahës të shkollës kejnsianiste dhe liberale34,
të cilët argumentojnë se flukset hyrëse të IHD-ve ndihmojnë rritjen ekonomike të
vendeve pritëse. Sipas këndëvështrimit të tyre, shpesh IHD-të përcaktojnë dallimet në
rritjen dhe zhvillimin ekonomik në vendet e ndryshme. Megjthatë ka dhe autorë të
tjerë, të cilët shohin një rrezik të fshehur mbas hyrjes së këtyre investitorëve, sidomos
në vendet në zhvillim. Këta autorë të tjerë, përkrahës së shkollës së varësisë35,
theksojnë rrezikun që vjen nga IHD-të. Sipas këndvështrimit të këtyre autorëve, IHD-
të më shumë sesa kontribuojnë në zhvillimin e vendeve pritëse i dëmtojnë ekonomitë
e tyre, kryesisht përmes nxjerrjes jashtë vendit të burimeve natyrore të vendeve të
varfëra. ( Zilinske, 2010).
Edhe pse përgjithësisht pritet që efektet e IHD-ve të jenë, pozitive për vendet pritëse,
masa e këtyre efekteve kushtëzohet nga aftësitë e vetë vendeve pritëse që të mund t’i
absorbojnë sa më mirë teknologjitë e reja dhe njohuritë e zhvilluara, të sjella me
hyrjen e investitorëve të huaj direkt. Literatura teorike dhe empirike e shqyrtuar në
këtë kapitull na njohu me rëndësinë e kapacitetit absorbues të vendeve pritëse.
Kapaciteti absorbues mund të përkufizohet si aftësitë që kanë vendet pritëse për
tëpërfituar nga efektet që rrjedhin prej hyrjes së investitorëve të huaj direkt. Kapaciteti
34Kejnsianistëtargumentojnë se nëse IHD-të sjellin përfitime në një vend, nuk do të thotë që e njëjta gjë do të ndodhë në një tjetër. Materializimi i efekteve të pritura positive varet nga kushtet mbizotëruese në vendin pritës. Neo-liberalët mbrojnë mendinin seIHD-të janë të dobishme për vendet në zhvillim, pasi ato kontribuojnë në zhvillimin ekonomik të tyre 35 Sipas shkollës së varësisë, në periudhën afatgjatë, IHD-të pengojnë rritjen ekonomike dhe zhvillimin e ekonomive pritëse.
38
absorbues i vendeve pritëse është në fakt një funksion i nivelit të zhvillimit të disa
treguesve të rëndësishëm si, niveli i zhvillimit të kapitalit human, diferenca e
zhvillimit teknologjik të vendit pritës me vendet teknologjikisht të zhvilluara. Tregues
të tjerë të kapacitetit absorbues janë shkalla e hapjes tregtare në vend, niveli i
zhvillimit të sistemit financiar.
Përmes këtij kapitulli u arrit të ndërtohej një bosht studimor për punimin tonë.
Literatura teorike dhe empirike mundësoi arritjen në përfundimin se, nëse do të duhet
të shohim sa të rëndësishme janë IHD-të për zhvillimin ekonomik të Shqipërisë, duhet
që të merret në konsideratë, gjatë këtij studimi, niveli i kapacitetit absorbues.
Konkretisht niveli i zhvillimit i faktorëve të evidentuar nga literatura si të rëndësishëm
për të formësuar kapacitetin absorbues i kemi përfshirësi variabla në punimin tonë
empirik. Përfshirja e kapacitetit absorbues në studimin e efektit të IHD-ve mbi rritjen
ekonomike në Shqipëri përbën një risi modeste të këtij punimi. Deri tani, në studimet
e ndryshme empirike të cilat kanë vlerësuar empirikisht rolin që luajnë IHD-të në
Shqipëri mbi rritjen ekonomike, nuk është përfshirë efekti kushtëzues i kapacitetit
absorbues, përfundim i arritur nga rishikimi i literaturës të trajtuar në çështjen 2.4.
39
KREU3:ZHVILLIMIIIHD-VENËSHQIPËRI
Ky kapitull nis me një pamje mbi zhvillimin ekonomik të vendit, nisur që prej vitit
1990 e deri ne vitin 2018. Qëllimi i kësaj pjese është të paraqesë të gjitha përparimet e
shënuara nga Shqipëria në përmirësimin e legjislacionit, përmirësimit të klimës së
biznesit, stabilizimit të situatës politike dhe ekonomike në vend, kushte këto të
nevojshme edhe për të tërhequr flukse në rritje të investimeve të huaja direkte.
Gjithashtu, në këtë kapitull është analizuar në mënyrë dinamike ecuria e IHD-ve këto
28 vite. Analiza e IHD-ve është përqëndruar në flukset dhe stokun e IHD-ve, si në
total ashtu edhe sipas sektorëve të ndryshëm të ekonomisë shqiptare. Më tej, në këtë
kapitull janë evidentuar disa nga efektet pozitive të investimeve të huaja direkt në
Shqipëri, si efekti mbi investimet totale në vend, transferimet e teknologjisë, etj.
Përmes një analize krahasuese, të Shqipërisë me vendet e tjera të rajonit të Ballkanit
Perëndimor, janë evidentuar disa karakteristika të IHD-ve në Shqipëri. Së fundmi,
pjesë e këtij kapitulli është një analizë mbi nivelin e zhvillimit të disa faktorëve kyç të
kapacitetit absorbues, si niveli i zhvillimit të kapitalit human në vend, niveli i
zhvillimit teknologjik, shkalla e hapjes tregtare dhe niveli i zhvillimit të sistemit
financiar.
3.1 Një vështrim mbi zhvillimin e Shqipërisë, 1990-2017
Shqipëria, si pothuajse të gjitha vendet e Europës Juglindore, e nisi rrugën drejt
ekonomisë së tregut të lirë relativisht vonë. Në fillim të viteve 2000, Shqipëria ishte
një vend i varfër me shumë probleme të mbartura, i cili përjetonte rritje ekonomike
negative dhe një situatë të vështirë makroekonomike (grafiku 3. 1).
Grafiku 3. 1. Rritja e PBB-së (% vjetore) në Shqipëri, vitet 1990-2017
Burimi: Fondi Monetar Ndërkombëtar, Përpunoi autori
-40
-30
-20
-10
0
10
20
19
90
19
91
19
92
19
93
19
94
19
95
19
96
19
97
19
98
19
99
20
00
20
01
20
02
20
03
20
04
20
05
20
06
20
07
20
08
20
09
20
10
20
11
20
12
20
13
20
14
20
15
20
16
20
17
Axi
s Ti
tle
40
Një tregues i kësaj situate ishte edhe shkalla e lartë e inflacionit në vend, i cili në vitin
1992 ishte 226%. Për të ndryshuar këtë situatë, u shfaq si domosdoshmëri ndërmarrja
e reformave të shumta në të gjitha sferat, në atë politike, ekonomike, ligjore dhe
institucionale, duke përfshirë reformën për tokën, reformën e sistemit financiar dhe
privatizimin (Luci dhe Frashëri, 2015).
Paralelisht me reformat strukturore, përmes ndihmës së institucioneve ndërkombëtare,
si FMN, Banka Europian për Rindërtim dhe Zhvillim, Banka Botërore, në 1992
Shqipëria ndërmori një program stabilizimi, i cili synonte rritjen e produktit të
brendshëm bruto, reduktimin e inflacionit, reduktimin e defiçitit buxhetor dhe
tërheqjen në vend të investitorë të huaj. (Luci dhe Kripa, 2008). Këto reforma, që në
vitet e para të tranzicionit, synonin krijimin e kushteve për të zhvilluar në Shqipëri një
model të suksesshëm të një ekonomie të tregut. Në qendër të këtyre reformave ishin
edhe përpjekjet për të formuar një kuadër ligjor sa më të plotë për investitorët e huaj
direkt dhe përmirësimin e klimës së biznesit, me qëllim rritjen e atraktivitetit për
investitorët e huaj. 36 (FMN, 2005).
Pikërisht reformat e hershme strukturore të ndërmarra sollën rezultate të shpejta të
cilat u pasqyruan në rritjen e shpejtë të produktit të brendshëm bruto, me një normë
mesatare të rritjes ekonomike prej 9.3% në vitet 1993 -1996 37. Viti 1997 shënoi një
moment negativ në ekonominë shqiptare, duke dëmtuar ecurinë pozitive të arritur deri
në atë moment. Por shumë shpejt ekonomia shqiptare rifilloi të përjetoj ritme të mira
të rritjes ekonomike. Në periudhën e viteve 1998-2008, rritja ekonomike e Shqipërisë
shkoi afërsisht në 6%, në nivele të ngjashme me vendet e rajonit të Ballkanit
Perëndimor. 38 Ishte kriza globale financiare e viteve 2007-2008 e cila ndikoi në uljen
e rritjes ekonomike në nivelin 3.4% në vitin 2009%. Më tepër se ndikimi i
drejtëpërdrejtë i krizës financiare globale, Shqipëria u prek nga kriza në vendet fqinje,
Itali dhe Greqi, e cila u përcoll si pasojë e lidhjeje tregtare midis tyre. Kjo krizë u
shfaq me uljen e remitancave dhe rënien e eksporteve. 39 Rritja ekonomike e
Shqipërisë në vitin 2013 shënoi normën më të ulët të rritjes ekonomike që nga viti
1998. Duke nisur nga viti 2013 Shqipëria ka shënuar përmirësime, rritja ekonomike u
trefishua, nga 1% në vitin 2013 në 3.9 % në vitin 2017. Kjo rimëkëmbje i dedikohet
edhe projekteve të mëdha të investitorëve të huaj drejtuar në sektorin e energjitikës, të
cilët sollën rritje të konsiderueshme të IHD-ve. Një faktor tjetër i rëndësishëm që ka
ndikuar pozitivisht është edhe përmirësimi i situatës ekonomike në Bashkimin
Europian, partnerët kryesorë tregtarë të Shqipërisë. 40
36Shqipëria miratoi një ligj mbi investimet e huaja që në vitin 1991 37 Shqipëria ishte e para ndër vendet e tanishme të ballkanit perëndimor që nisi reformat strukturore, World Bank 2009, Albania Building Competitiveness in Albania 38 Shqipëria u shndërrua nga një nga vendet më të varfra të rajonitnë fillim të viteve 2000, në një vend me të ardhura mesatare të larta në vitin 2008. (Banka Botwrore). 39 Investment Climate Statement 2015 Albania. 40IMF Country Report No. 17/373. Albania
41
Reformat e hershme të ndërmarra nga shteti shqiptar sollën një ulje të normës së
inflacionit nga 226% në vitin 1992,në 12% në vitin 1996. Shqipëria arriti një
qëndrueshmëri makroekonomike e cili u pasqyrua në uljen e inflacionit në vlerën
4.2% në vitin 2000, duke patur një ecuri të ngjashme të inflacionit me vendet e
Bashkimit Europian, rezultat i një politike monetare efektive (Sanfey et al, 2016).
Banka e Shqipërisë ndjek një politikë të shënjestrimit të inflacionit të ulët41,
mesatarisht 3%, politikë e cila ndihmon zhvillimin dhe rritjen ekonomike të vendit.
(Mishkin dhe Posen, 1998). Inflacioni i ulët dhe i qëndrueshëm përkrahet nga shumica
e studiuesve, pasi mbron ekonominë nga rreziku i destabilizimit. Këto vite Shqipëria
ka përjetuar në fakt inflacion më të ulët se vlera e shënjestruar, por inflacioni në
Shqipëri pritet të rritet gradualisht duke u stabilizuar rreth objektivit prej 3 përqind
deri në fund të vitit 2019, pasi hendeku i prodhimit pritet të ngushtohet. 42
Ecuria e mirë ekonomike e Shqipërisë ndër vite vjen si pasojë edhe e politikave
fiskale të ndërmarra (Treichel, 2002; FMN, 2005) të cilat arritën të reduktonin
defiçitin buxhetor nga 12.7% e PBB-së në vitin 1996 në 6% e PBB- në vitin 2002 43.
Në vitet 2001-2007 defiçiti buxhetor pësoi një reduktim, duke shkuar nga 6.9% e PBB
në 3.5 % të PBB-së, si rezultat i përmirësimit në administrimin e të ardhurave dhe
reduktimin në pagesat e interesit të borxhit publik. Në vitet 2008-2009 defiçiti
buxhetor u rrit sërish, si pasojë e investimeve në projekte infrastrukturore të mëdha.
(Kalaja, 2016). Qeveritë shqiptare, ndër vite, kanë synuar, përmes reformave të
ndërmarra, të reduktojnë shpenzimet korrente, në mënyrë që të krijojnë më shumë
fonde për shpenzime kapitale44. Për pasojë, është vënë re se raporti i shpenzimeve
publike totale ndaj PBB-së ka shfaqur prirje rënëse ndër vite. (Shijaku dhe Gjokuta,
2013).
Në Shqipëri është dukur e vështirë mosrritja e borxhit publik ndër vite, edhe
pavarësisht përpjekjeve për të menaxhuar me kujdes defiçitin buxhetor. Vitet më të
mira në menaxhimin e borxhit publik ishin vitet 2001-2008, ku borxhi publik shkoi
nga 58.2% në vitin 2001 në 53.4% në vitin 2008, si pasojë e reduktimit të defiçitit
buxhetor dhe rritjes së të ardhurave nga privatizimi (Kule dhe Matraku (Dervishi),
2013). Duke nisur që nga viti 2007, një tendencë e vazhdueshme rritjeje është vënë re
te niveli i borxhi publik, duke u rritur me afërsisht 20% nga viti 2007 në vitin 2017.
Kjo rritje e borxhit vjen si pasojë edhe e ritmeve më të ulta të rritjes ekonomike, të
shkaktuara edhe nga kriza financiare e viteve 2007-2008. Në fakt, pavarësisht ecurisë
përgjithësisht pozitive të rritjes ekonomike në Shqipëri, kriza globale financiare e vitit
2007-2008 ekspozoi dobësitë e modelit të saj të rritjes, një model rritjeje i bazuar mbi
konsumin dhe nxiti ndërmarrjen e një modeli të ri rritjeje ekonomike, të bazuar mbi
41 https://www. bankofalbania. org/Monetary_Policy/Objective_and_strategy/ 42 2018 International Monetary Fund, IMF Country Report No. 18/123 43 Sipas të dhënave të Bankës së Shqipërisë, Të dhënat mbi PBB janë me çmime korrente, sipas metodës së prodhimit. 44 http://www. financa. gov. al/
42
rritjen e investimeve dhe eksporteve.45 Ndjekja e një modeli të rritjes ekonomike të
bazuar te rritja e investimeve dhe eksporteve e bënë të domosdoshëm prezencën e
IHD-ve, si një fluks i nevojshëm financiar, pasi Shqipëria është një vend i cili ka një
diferencë midis kursimeve totale dhe investimeve, duke shprehur kështu pamundësinë
e financimit të rritjes së investimeve me kapitalin vendas.
3.2 Përmirësimi i legjislacionit për IHD-të
Shqipëria gjithmonë ka patur në fokus të politikave të saj tërheqjen e investitorëve të
huaj, dhe për këtë arsye në mënyrë të vazhdueshme ka punuar për të krijuar një
kuadër ligjor sa më të plotë që rregullon aktivitetin e këtyre investitorëve. Në fillim të
viteve 2000, u miratua një nga ligjet më të rëndësishme për investitorët e huaj, ligji
7764/1993 "Për Investimet e Huaja"ndryshuar me Ligjin 10316/2010. Ky është një
ligj i fokusuar për veprimtarinë e investitorëve të huaj dhe ofron trajtim të barabartë të
investitorëve të huaj në krahasim me investitorët vendas si dhe garanton mbështetjen
ligjore në kryerjen e aktiviteteve të ndryshme të investitorëve të huaj. Që në fillimet e
veta, në Shqipëri legjislacioni për investitorët e huaja ka shfaqur natyrën liberale në
trajtimin e investitorëve të huaj.
Ligji për investimet e huaja ka synuar të krijojë një klimë ligjore pozitive për
investitorët e huaj, pasi legjislacioni në përgjithësi nuk ka kufizime të shtuara në
krahasim me investitorët vendas për sektorë të caktuar dhe ofron trajtim të barabartë.
Përjashtim bëjnë vetëm sektorë të tillë, si prodhimet ushtarake, shërbime të sferës
ligjore si noteria dhe shërbimet e përmbarimit, media dhe transporti ajror.
Legjislacioni shqiptar për IHD-të përcakton se nuk mund të shpronësojë në mënyrë
arbitrare ose dhe të shtetëzojë investitorët e huaj, vetëm në raste të cilësuara si të
jashtëzakonshme. 46Kuadri ligjor që rregullon aktivitetin e investitorëve të huaj në
Shqipëri është nga më të plotët nëse e shohim kundrejt legjislacioneve të vendeve të
tjera të rajonit të Ballkanit Perëndimor. 47
Një nga ligjet me fokus të dedikuar për tërheqjen e investitorëve të huaj është edhe
ligji mbi investimet strategjike, ligji 55/2015, i vitit 2015. Ky ligj ka për qëllim
tërheqjen e investitorëve të huaj drejt sektorëve prioritarë të qeverisë shqiptare. Për të
arritur objektivin e vet, ligji ofron siguri të shtuar për investitorët e huaj. Ky ligj
përcakton me saktësi anën proçeduriale të përfitimit të statusit të investitorit strategjik.
Një vëmendje i është kushtuar rritjes së punësimit nga investitorët e huaj, nëpërmjet
miratimit të këtij ligji.
45 http://www. worldbank. org/en/country/albania/overview 462018, Investment Climate Statement Albania 47https://www. investment. com. al/wp-content/uploads/2018/06/AL_Dokument-Permbledhes-Kuadri-Ligjor-mbi-Investimet. pdf
43
Qeveria gjithashtu miratoi legjislacionin që krijon zona të zhvillimit ekonomik teknik
(TEDAs),48 të ngjashme me zonat e tregtisë së lirë. Ligji mbi TEDA-t sjell një
zhvillim pozitiv në kuadrin ligjor, i cili synon të rrisë investimet në vend. Por akoma
nuk janë krijuar këto zona të zhvillimit ekonomik teknik.
Ligji i ri mbi Turizmin, ligji Nr. 93/201549 paraqet një rëndësi të veçantë për të rritur
mundësinë e hyrjeve të investitorëve të huaj në sektorin e turizmit. Sektori i turizmit
tashmë është evidentuar si një nga sektorët më jetësorë të ekonomisë shqiptare. Ky
ligj rrit mundësinë që sektori i turizmit në Shqipëri të rritet cilësisht, duke u bërë
kështu i krahasueshëm me vendet e rajonit, përmes shtimit të investimeve në këtë
sektor. 50
Legjislacioni shqiptar ka përjetuar ndryshime të rëndësishme dhe ka nxitur
ndërmarrjen e disa reformave në disa fusha specifike, të cilat ndihmuan në
përmirësimin e klimës së biznesit, pasqyruar edhenë përmirësimin në radhitjen e
Shqipërisë sipas raportit Doing Business. 51 Ndryshime të rëndësishme janë ndërmarrë
në lidhje me lehtësimin e proçedurave për marrjen e lejeve të ndërtimit, sigurimin e
energjisë eklektrike, pagesën e taksave, lehtësimin e eksportimit, mbrojtjen e
investitorëve të pakicave52 etj.
3.3 Përmirësimi i klimës së biznesit në Shqipëri.
Shqipëria ndër vite ka shënuar përmirësime të ndjeshme në klimën e biznesit në vend,
pasqyruar edhe në renditjen në Raportin Doing Business. Në vitin 2008 Shqipëria
renditej në vend të 136, ndërsa në vitin 2017 Shqipëria renditej në vend të 58, midis
175 vendeve në raportin Doing Business. Një vit i rëndësishëm ishte viti 2016, ku
sipas raportit Doing Business 2017, Shqipëria fitonte 32 pozicione në renditje, duke u
renditur në vendin e 58. Renditja e Shqipërisë përsa i përket “Lehtësisë për të bërë
biznes” në raportin Doing Business 2018 është në vendin e 65-të nga 190 ekonomi të
përfshira në raport.
Shqipëria ka shënuar përmirësime në klimën e biznesit duke u renditur më mirë edhe
kundrejt Greqisë, një vend anëtar i Bashkimit Europian. Por nëse do ta krahasonim
me vendet e tjera të Ballkanit Perëndimor Maqedonia renditet më mirë, dhe në
klasifikimin e këtij raporti renditet në vend të 11. Ndërkohë që Kosova, nga vendi i
60-të një vit më parë, renditet në vendin e 40-të.
48ligjiNr. 9789, datë 19. 07. 2007” ndryshuar me ligjin nr. 54/2015, http://aida. gov. al 49 http://wp. akt. gov. al 50 http://mjedisi. gov. al/investo-ne-shqiperi/ 51 http://www. doingbusiness. org/Reforms/Overview/Economy/albania 522018, Investment Climate Statement Albania
44
Tabela: 3.1 Renditja e Shqipërisë në Raportin Doing Business, sipas treguesit, Lehtësia e të
Bërit Biznes, vitet 2006-2018
Vitet
2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
Renditja midis 175
vendeve për “Lehtësinë e
të bërit biznes “
136 86 82 81 77 85 90 68 97 58 65
Burimi: World Bank, Doing Business, Përpunuar autori.
Shqipëria ka shënuar përmirësim në pothuajse të gjithë treguesit e klimës së biznesit.
Ndër treguesit që Shqipëria renditet më mirë është treguesi “Të fillosh një biznes”, për
të cilin Shqipëria renditet në vendin e 45-të,53 Mali i Zi renditet në vendin e 60-të dhe
Kroacia në vendin e 87-të. Koha mesatare me ditë për fillimin e një biznesi në
Shqipëri sot është 5 ditë , ndërkohë që në raportin e vitit 2004, koha e nevojshme ishte
47 dite. Mesatarja e vendeve të OECD-sëështë 8. 5 ditë.
“Tregtia përtej kufijve” e rendit Shqipërinë në vendin e 24-të, me distancën nga kufiri
96.29,54 ndërsa vendi me performancën më të mire është Kroacia që renditet në
vendin e parë me distancën 100. 55 Për treguesin –“Mbrojtja e investitorëve të
pakicave”, Shqipëria zë vendin e 20-të, pozicioni më i mirë në rajon, ku Kroacia zë
vendin e 29-të dhe Mal i Zi zë vendin e 51-të.
Për treguesin- “Pagesa e taksave”, Shqipëria renditet në vendin më të ulët në rajon, në
vendin e 125-të, ndërsa Greqia ka pozicionin më të mirë në rajon, vendin e 65-të.
Koha e nevojshme për pagesat e taksave në Shqipëri është 261 orë vjetore, ndërsa
vendi me performancën më të mirë, Estonia, ka 50 orë vjetore edhe mesatarja
evropiane është 218.4 orë vjetore. Pagesa e taksave dhe kontributeve totale në
Shqipëri është sa 37.3% e përfitimeve nga biznesi, ndërsa vendet me performancë më
të mirë e kanë vlerën sa 18.47% të përfitimeve.
Pothuajse për të gjithë treguesit e klimës së biznesit, sipas raportit Doing Business,
Shqipëria ka shënuar përmirësime krahasuar me vitin 2016. (grafiku 3.2).
53Prej Janarit 2015 rregjistrimi i bizneseve mund të bëhet dhe online brenda ditës nëpërmjet portalit e-Albania me një kosto shumë të ulët. Në Nëntor 2015 pati një bashkim të qendrës kombëtare për rregjistrim (QKR) me qendrën kombëtare të licensave (QKL) dhe krijimin e Qendrës Kombëare të Biznesit (QKB), e cila funksionon si një qendër e vetme. 54 Distanca nga kufiri (DTF), tregon distancën e ҫdo ekonomie nga “kufiri”, që përfaqëson performancën më të mirë bazuar në ҫdo tregues ndër të gjitha ekonomitë në raport që nga viti 2005. Niveli 0 përfaqëson performancën më të ulët ndërsa niveli 100 përfaqëson kufirin ose vlerën më të lartë. 55 Renditja përfshin pikët që janë një mesatare e kohës dhe kostove për përputhshmërinë e dokumentave dhe procedurave për eksportet dhe importet.
45
Grafiku 3.2 Renditja distanca nga kufiri, (DTF) sipas treguesve të Doing Business Report
2018– Shqipëria.
Burimi: Doing Business Report 2018, Reforming to create jobs. Economy Profile Albania
Pavarësisht nismave të ndërmarra, të cilat kanë patur në fokus të tyre reformimin
rrënjësor të sistemit gjyqësor, me qëllim arritjen e një trajtimi ligjor të barabartë për të
gjithë, investitorët e huaj e perceptojnë klimën e investimeve si problematike.
Pengesë për kryerjen e aktivitetit të investitorëve të huaja direkt në Shqipëri shfaqet
korrupsioni i lartë, 56mungesa e pavarësisë së gjyqësorit, mungesa e transparencës në
prokurimin publik, mbrojtja e të drejtave intelektuale, efikasiteti i kuadrit ligjor në
zgjidhjen e mosmarrëveshjeve dhe të drejtat e pronës.57Çështja e të drejtave të pronës
vazhdon të pengojë zhvillimin e ekonomisë shqiptare. Kjo është një çështje që ndikon
zhvillimin e infrastrukturës, industrisë, bujqësisë, turizmin, tregun e pronës dhe
aksesin në financim nga sistemi financiar. 58
3.4 Dinamika e zhvillimit të IHD-ve në Shqipëri
Përmirësimi i situatës ekonomike në vend, stabiliteti politik dhe makroekonomik,
përmirësimi i klimës së biznesit dhe legjislacionit me fokus invesitorët e huaj direkt,
kontribuan në rritjen e flukseve hyrëse të IHD-ve ndër vite.
IHD-të në Shqipëri filluan të shfaqen në Shqipëri pas vitit 1992. Në fillim, numri dhe
volumi i IHD-ve ishte relativisht i vogël, por me kalimin e kohës u rrit prezenca e
56 Indeksi i Perceptimit të Korrupsionit 2017 i Transparency International renditi Shqipërinë në vendin e 91 ndërmjet 180 vendeve të analizuara në raport. Krahasuar me vitin 2016, kjo shënoi një renie prej 8 pozicione. Sipas këtij indeksi vendi më I korruptuar në rajonin e Ballkanit Perëndimor është Maqedonia dhe pas saj renditet Shqipëria. 57 Statement Investment Climate Albania 2018 58 Komisioni Europian 2018, Economic reform programme of Albania (2018-2020)
Të filloshnjë
biznes(Ndryshimi:+0.06
)
Tëmerreshme lejet
endërtimit(Ndryshimi:+0.0…
Sigurimi ielektricit
etit(Ndryshimi:+0.01
)
Rregjistrimi i
pronës(Ndryshimi:+0.51
)
Sigurimi ikreditimi
t(Ndryshimi:+10.0
0)
Mbrojtjae
investitorëve të
pakicave(Ndryshimi:+0.0…
Pagimi itaksave(Ndryshimi:-0.54)
Tregtiajashtëkufijve
(Ndryshimi:+0.00
)
Zbatimi ikontrata
ve(Ndryshimi:+0.00
)
Zgjidhjae
paaftësisë
paguese(Ndryshimi:-0.39)
Series1 91.49 66.27 48.31 59.28 70 71.67 63.94 96.29 53.66 66.13
0102030405060708090
100
DTF
46
investitorëve të huaj në vend. Angazhimi i hershëm i Shqipërisë59 në miratimin e
ligjeve të nevojshme për të rregulluar aktivitetin e investitorëve të huaj në tregjet
shqiptare solli ndikim të rëndësishëm në rritjen e flukseve hyrëse të IHD-ve. Nga
grafiku 3.3 shohim se gjatë viteve, flukset e IHD-ve kanë ardhur në një trend
përgjithësisht rritës, deri në vitin 1996. Ecuria pozitive e tyre është ndikuar negativisht
nga trazirat në vend në vitin 199760 dhe nga kriza rajonale e vitit 1999. 61
Grafiku 3.3. Flukset hyrëse të IHD-ve në Shqipëri, vitet 1992-2016(million dollar)
Burimi: UNCTAD, FDI/MNE database. Përpunoi autori
Në Shqipëri, duke nisur që nga viti 2000 flukset hyrëse të IHD-ve (grafiku 3. 3)kanë
ardhur në trend rritës. Një ndihmesë të madhe në thithjen e IHD-ve kanë dhënë
iniciativat për privatizim të ndërmarra nga shteti shqiptar. Privatizime i ARMO-s,
INSIG, Albtelecom, privatizimi i Bankës Kombëtare Tregtare, liçensimi i kompanive
të telefonisë celulare dhe privatizime të tjera tëndryshme kanë çuar në rritjen e
ndjeshme të investimeve të huaja direkte (OECD, 2010)
Në vitet e krizës financiare globale 2007-2008, IHD-të në Shqipëri vazhduan të
shënonin rritje, duke mos pasqyruar menjeherë efektin negativ të pritur prej krizës.62
Edhe në vitet 2009-2010 IHD-të kanë qënë kryesisht të nxitura nga privatizimi dhe
59Shqipëria ishte e para ndër vendet e tanishme të Ballkanit Perëndimor që nisi reformat strukturore. 60Në vitin 1997 flukset hyrëse tëIHD-ve u përgjysmuan krahasuar me ecurinë e viteve 1995-1996. 61 Kriza e Kosovës në vitin 1999, megjithëse një faktor rajonal, kishte ndikimin e saj në Shqipëri si pjesë e Ballkanit. 62 Fakti që Shqipëria nuk është shumë e integruar në zinxhirin global të vlerës, siguroi një farë mbrojtjeje nga ndikimi i krizës financiare dhe ekonomike ndërkombëtare. Gjithashtu, kufizoi përhapjen e krizës ndërkombëtare financiare në vend edhembështetja relativisht modeste e Shqipërisë ndaj tregjeve financiare ndërkombëtare.
-
200.0
400.0
600.0
800.0
1 000.0
1 200.0
1 400.0
19
92
19
93
19
94
19
95
19
96
19
97
19
98
19
99
20
00
20
01
20
02
20
03
20
04
20
05
20
06
20
07
20
08
20
09
20
10
20
11
20
12
20
13
20
14
20
15
20
16
Albania
47
vazhduan të ruanin prirjen rritëse të viteve të mëparshme. 63 Shitja e 76% të aksioneve
të distributorit të energjisë (OSSh) tek kompania çeke CEZ ka kontribuar në mbajtjen
e trendit rritës të IHD-ve. Pra, nëse gjatë viteve 2008-2011, shumë vende po
përjetonin efektet e krizës ekonomiko-financiare, IHD-të në Shqipëri vazhduan të
rriten. Por, duhet të thuhet se ritmi i rritjes është ngadalësuar në krahasim me
periudhën 2006-2008.64Përgjatë viteve 2014-2017 investimet e huaja shënuan një
rritje të ndjeshme si pasojë e investimeve të rëndësishme në fushën e energjitikës. Një
pjesë e rëndësishme në këtë vlerë janë investimet për Gazsjellësin TransAdriatik
(rreth 40%). Në vitet 2008-2017, flukset hyrëse të IHD-ve kanë patur një vlerë
mesatare prej $ 1 miliard në vit. Fluksi i IHD-ve arriti në më shumë se 1 miliard
dollarë në vitin 2017, krahasuar me 1,12 miliardë dollarë në vitin 2016 dhe 9,45
miliardë dollarë në vitin 2015. Edhe në periudhën janar-mars 2018 IHD-të kanë
shënuar rritje krahasuar me tremujorin e parë të vitit 2017. 65
Grafiku 3.4: Stoku iIHD-ve në Shqipëri, vitet 1990-2016(million dollare)
Burimi: Unctad,përpunuar autori.
Pavarësisht luhatjeve të flukseve hyrëse të IHD-ve, ato kanë shënuar një trend
përgjithësisht rritës, duke krijuar kështu premisat e rritjes së stokut të investimeve të
huaja direkte në Shqipëri. Stoku i IHD-ve në Shqipëri është në rritje të vazhdueshme.
(grafiku 3. 4)
Në fakt, rritja e stokut të IHD-ve ndër vite është një element që shpjegon ndikimin
pozitiv të investimeve të huaja mbi zhvillimin ekonomik, pasi është rritja e stokut të
IHD-ve që përcjell efektet afatgjata të IHD-ve në vendet pritëse.
IHD-të në Shqipëri kanë përfaqësuar një pjesë të rëndësishme të kapitalit total të
investuar në ekonomi. Referuar grafikut 3.5, IHD-të në Shqipëri kanë dhënë një
63Në një studim nga Boubakri et al. (2011), është sugjeruar që privatizimi mund të krijojë një mundësi për të përmirësuar klimën e investimeve. 64 Ky ishte ndikimi i krizës greke dhe vendeve europianë të cilët janë partnerët kryesorë tregtarë të Shqipërisë 65 http://energjia. al
-
1 000.0
2 000.0
3 000.0
4 000.0
5 000.0
6 000.0
19
90
19
91
19
92
19
93
19
94
19
95
19
96
19
97
19
98
19
99
20
00
20
01
20
02
20
03
20
04
20
05
20
06
20
07
20
08
20
09
20
10
20
11
20
12
20
13
20
14
20
15
20
16
48
kontribut të rëndësishëm në financimin e investimeve, thuajse 1/3 e investimeve totale
në ekonomi. Kjo është një normë e lartë nëse do t’a shikonim në krahasim me vendet
e rajonit. Sipas të njëjtave burime, në Bosnje-Hercegovinë, kapitali i huaj financon
vetëm 1/10 e investimeve totale në ekonomi.
Grafiku 3.5 Ecuria e investimeve, kursimeve dhe IHD-ve ( në % te PBB) në Shqipëri, vitet
1996-2016.
Burimi: IMF WEO prill 2018, Banka Botërore, përpunoi autori
IHD-të në Shqipëri kanë shfaqur një qëndrueshmëri në ecurinë e tyre. Referuar të
dhënave të Bankës së Shqipërisë, bazuar në të dhënat e Bilancit të Pagesave, shohim
se në kategorinë e flukseve financiare ndërkombëtare IHD-të, përveç se zënë pjesën
më të madhe të flukseve ndërkombëtare financiare, paraqesin edhe një ecuri më të
qëndrueshme, sidomos krahasuar me investimet e portofolit. (grafiku 3.6)
Grafiku 3. 6 Flukset financiare ndërkombëtare në Shqipëri, vitet 2008-2017(milion euro)
Burimi: Banka e Shqipërisë, Përpunoi autori
0
10
20
30
40
Investimet totale (% e PBB) Kursimet kombetare bruto( % e PBB)
Ihd(% e PBB)
-400
-200
0
200
400
600
800
1,000
1,200
2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
remitancat ihd investime portofoli
49
Flukset hyrëse të IHD-ve në Shqipëri filluan të përjetonin ulje në vlera në vitin 2009,
dhe kjo rënie vazhdoi deri në vitin 2012. Duke nisur që prej vitit 2013, IHD-të kanë
arritur të rimarrin vlerat e periudhës parakrizës së viteve 2007-2008, ndërkohë
remitancat kanë pësuar ulje në vlerë të konsiderueshme, krahasuar me vlerat përpara
krizës financiare. Ky tipar i IHD-ve shpjegon arsyet përse vende të ndryshme,
përfshirë edhe Shqipërinë, kanë në qendër të politikave të tyre tërheqjen e këtyre
flukseve të rëndësishme për financim.
3.5 Analiza e IHD-ve në Shqipëri në bazë të sektorëve
Analiza e shpërndarjes së IHD-ve hyrëse sipas sektorëve të ekonomisë të vendit pritës
është e rëndësishme, pasi sektorët e ndryshëm të ekonomisë kontribuojnë ndryshe në
rritjen ekonomike të vendeve të ndryshme.
Sektori i shërbimeve është bërë sektori kryesor i IHD-ve në nivel global (grafiku 3.7).
Të dhënat për shpërndarjen sipas aktivitetit ekonomik global të IHD-ve tregojnë një
rritje të ndjeshme të IHD-ve në sektorin e shërbimeve. Mbi 60% e IHD-ve globalisht i
përkasin këtij sektori66.
Grafiku 3.7 Stoku iIHD-venë botë sipas sektorëve, (Triliard dollar) vitet 2001, 2007, 2015.
Burimi: Unctad,World investment report 2017.
Investitorët e huaj mund të rrisin efikasitetin e këtij sektori duke sjellë njohuri të reja,
teknologji të zhvilluar. Por, IHD-të në këtë sektor janë kryesisht të orientuara drejt
tregut vendas. Rrjedhimisht kjo krijon më pak lidhje me biznesin vendas, duke mos
nxitur produktivitetin e sektorit (Doytch dhe Uctum, 2011). Megjithatë, mund të
themi se nëse IHD-të të orientuara në sektorin e shërbimeve rrisin në mënyrë cilësore
këtë sektor në vendin pritës, atëherë mund të rritet edhe produktiviteti i sektorëve të
66Kjo vlerë mund të jetë më e vogël, si pasojë se klasifikimi i sektorit të ekonomisë bazohet në sektorin
ku investimi ndodh në ekonominë pritëse dhe jo në industrinë ku është pjesë ndërmarrja
shumëkombëshe. Këto kompani shumëkombëshe që mund të jenë pjesë e sektorit të prodhimit në
vendin e tyre dhe në vendet pritëse, nëpërmjet degëve të tyre, kryejnë aktivitete të shërbimit (World
Investment Report 2017).
0.52
4
0.21
5
12
0.52
7
16
0.6
Primar Prodhim Sherbime Te paspecifikuar
2001 2007 2015
50
tjerë të ekonomisë, si për shembull, sektori i prodhimit (Chakraborty dhe
Nunnenkamp, 2008). Për shembull, Ballkani Perëndimor ka përjetuar momente
pozitive ekonomike, madje edhe me IHD-të kryesisht në sektorin e shërbimeve.
(Estrin dhe Uvalic, 2014). Kjo sepse sektori i shërbimeve është po aq i rëndësishëm sa
sektorët e tjerë të ekonomisë për zhvillimin ekonomik të një vendi.
Megjithatë është domosdoshmëri ekzistenca e një sektori industrial të zhvilluar dhe
orientimi i investitorëve të huaj drejt këtij sektori. Sektori sekondar ose i prodhimit,
ndryshe nga sektori parësor, mund të lejojë më shumë ndikim të IHD-ve në zhvillimin
ekonomik të vendit, si pasojë e faktit se IHD-të në këtë sektor krijojnë më shumë
lidhje me ekonominë e vendit pritës. (Aykut dhe Sayek, 2007). IHD-të në këtë sektor
kanë më shumë ndikim në zhvillim teknologjik të vendit pritës, pasi këto lloj
investimesh transferojnë teknologji të rëndë si linjat teknologjike, pajisjet industriale
etj.
Edhe në Shqipëri shpërndarja sipas sektorëve e IHD-ve ka ndjekur trendin botëror.
Një pjesë e konsiderueshme e IHD-ve është përqëndruar në sektorin e shërbimeve.
Grafiku 3.8 Shpërndarja sektoriale e stokut të IHD-ve në Shqipëri, në 2011-2014.
Burimi: Banka e Shqipërisë, Përpunoi autori.
Ky sektor ka tërhequr pjesën më të madhe të investimeve të huaja në vitet para krizës
financiare të vitit 2008. Nëse i referohemi grafikut 3.8, shohim se në vitet 2007-2013
sektorët që janë dominuar nga investitorët e huaja direkt janë sektorët e
ndërmjetësimit monetar dhe financiar. Viti 2007 shënoi rritje të investimeve në
sektorët e shërbimit, konkretisht në bankat tregtare, aktivitetet siguruese dhe fondet e
pensionit, me rreth 50%, ndikuar edhe nga hyrja e kapitalit të huaj në këto institucione
-10%
-5%
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
35%
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
51
financiare. Një sektor tjetër i rëndësishëm në këto vite për investitorët e huaj është
sektori i transporteve, kryesisht infrastruktura.
Investimet e huaja të orientuara kryesisht në sektorin e shërbimeve kanë ndihmuar në
rritjen e performancës së sektorit të shërbimeve gjatë 27 viteve të fundit. Kontributi i
këtij sektori në rritjen e produktit të brendshëm bruto ka qenë gjithnjë në rritje
(grafiku 3.9) dhe shumë herë më i lartë sesa kontributi i sektorit prodhues.
Grafiku 3.9 Vlera e shtuar e sektorit të shërbimit në shqipëri (% e pbb), vitet 1990-
2016.
Burimi: Banka Botërore, Përpunoi autori
Kjo shpërndarje kryesisht në favor të sektorit të shërbimeve u diktua edhe nga fakti se
pas viteve 1990 vendet e Ballkanit Perëndimor dhe Shqipëria, përjetuan një proçes të
thellë të deindustrializimit, proçes të cilin edhe vetë shpërndarja sektoriale e
investimeve të huaja direkte drejt sektorit të shërbimit e thelloi më tej (Estrin dhe
Uvalic, 2016). Në vendet e Ballkanit Perëndimor, vlera e shtuar nga sektori i
prodhimit në totalin e PBB-së ka rënë ndër vite. Në përgjithësi, të gjitha vendet e
rajonit të Ballkanit perëndimor karakterizohen nga sektor prodhues jo shumë
produktiv, por Shqipëria pozicionohet në vendet e fundit për vlerën e shtuar të sektorit
prodhues, referuar të dhënave të Bankës Botërore. (grafiku 3. 10).
Teoria thekson rolin e rëndësishëm të sektorit prodhues në rritjen ekonomike. 'Tre
ligjet e Kaldorit', (Kaldor,1966) nënvizojnë lidhjet e forta midis ritmeve të rritjes së
PBB-së, produktivitetit të punës dhe performancës së rritjes së sektorit prodhues.
Orientimi i IHD-ve drejt sektorëve prodhues, do të krijonte mundësinë e zhvillimit të
këtyre sektorëve.
Në këtë mënyrë do të krijoheshin premisat për të mbajtur një rritje ekonomike në rritje
të qëndrueshme, për të diversifikuar strukturën e ekonomisë dhe ndihmuar
industrializimin e vendit67. Si pasojë e krahut të lirë të punës në Shqipëri, IHD pati
67UNCTAD,Progress Report 2017 Albania
0
10
20
30
40
50
60
70
19
90
19
91
19
92
19
93
19
94
19
95
19
96
19
97
19
98
19
99
20
00
20
01
20
02
20
03
20
04
20
05
20
06
20
07
20
08
20
09
20
10
20
11
20
12
20
13
20
14
20
15
20
16
Vlera e shtuar ne sektorin e sherbimeve ( % e PBB)
52
dhe në industrinë e lehtë të prodhimit me fason, një investim i huaj direkt ky i formës
së integrimit vertikal.
Grafiku 3.10 Sektori prodhues, vlera e shtuar (% e PBB) në Ballkanin Perëndimor, vitet 1990-
2016.
Burimi: Banka Botërore, Përpunoi autori
Në vitet 2007-2013 një pjesë të rëndësishme të IHD-ve ka tërhequr dhe industria
nxjerrëse në Shqipëri, si pasojë e faktit që Shqipëria ka rezerva të shumta
hidrokarburesh dhe mineralesh të tjera (grafiku 3. 8). Rreth 58% e flukseve të IHD-ve
në vitin 2014 shkuan në sektorin e minierave. 68
Investimet e huaja direkte të orientuar në sektorin primar të vendeve pritëse shpesh
kritikohen për efekte negative (Aykut dhe Sayek, 2007). Khaliq and Noy (2007)
zbulojnë një efekt të dëmshëm mbi rritjen ekonomike të vendeve pritëse nga IHD-të e
orientuara në sektorit minerar. Kjo mund të jetë veçanërisht problematike për vendet
shumë të varura nga këta sektorë.
Kryesisht IHD-të në këtë sektor janë projekte të mëdha kapitale dhe krijojnë pak
lidhje me ekonominë vendase, pasi ato zakonisht janë të orientuara nga eksporti.
Flukset e mëdha të burimeve në këtë sektor kanë tendencë të zvogëlojnë aftësinë
konkurruese të vendit në sektorë të tjerë, fenomen ky i njohur si sëmundja
Holandeze69 (Sy dhe Tabarraei, 2010). Prandaj, IHD-të në sektorin primar jo
gjithmonë kontribuojnë pozitivisht në ekonominë e vendit pritës dhe efektet e këtyre
flukseve të investimeve në rritjen ekonomike të vendit pritës mund të jenë negative.
Përbërja sektoriale e IHD-ve ka pësuar ndryshime të rëndësishme në Shqipëri këto 3
vitet e fundit, si pasojë e dy projekteve të financuara nga investitorët e huaj në
sektorin e energjitikës. Ky ndryshim i shpërndarjes sektoriale nisi që në vitet 2010-
68 Albania Investment Climate Statement 2018 69 Ky fenomen i referohet uljes së ndjeshme që shënoi kontributi i sektorit të prodhimit në ekonominë
Hollandeze pas zbulimit të një rezerve të madhe gazi natyror.
0
10
20
30
40
19
90
19
91
19
92
19
93
19
94
19
95
19
96
19
97
19
98
19
99
20
00
20
01
20
02
20
03
20
04
20
05
20
06
20
07
20
08
20
09
20
10
20
11
20
12
20
13
20
14
20
15
20
16
Albania Bosnia and Herzegovina
Macedonia, FYR Montenegro
Serbia Kosovo
53
2011, me ndërtimin e hidrocentraleve të vegjël, linjave të transmetimit etj, me një
vlerë afërsisht 24% e totalit të IHD-ve (Zoto, 2012). Rritja e flukseve hyrëse në këtë
sektor ka rritur stokun kumulativ të IHD-ve, nga mesatarisht 13.9% në periudhën
2007-2013 në 20% në vitin 2016.
Një rënie në flukset hyrëse është regjistruar në sektorin e "Informacionit dhe
Komunikimit” i cili ka ulur stokun nga 28% në vitin 2013 në 24% në vitin 2014 dhe
21% në vitin 2016. Industria është sektori që zë pjesën më të vogël në totalin e IHD-
ve, me stokun e IHD-ve në rreth 10.7%. (grafiku 3. 11)
Grafik 3.11 IHD, fluks hyrës sipas aktivitetit në Shqipëri, vitet 2014-2016 (milion Euro)
Burimi: Instat, “Bizneset-e-huaja-ne-Shqiperi-2014-2016”, Përpunoi Autori
Dy projekte të ndërmarra në fushën e energjitikës nga investitorët e huaj, Statkraft
Devoll Hydropower dhe Gazsjellësi Trans Adriatic, janë projeket që kanë dhënë një
kontribut të rëndësishëm në Shqipëri. Kosto totale e investimit të tyre është 1.5
miliard dollar, e cila ka kontribuar në mënyrë të rëndësishme në rritjen e formimit të
kapitalit fiks . (grafiku 3.12)
-100
0
100
200
300
400
500
600
2014
2015
2016
54
Grafiku 3.12 Flukset hyrëse të IHD-ve si % e formimit bruto të kapitalit fiks në Shqipëri, vitet
2005-2017.
Burimi: Unctad,World Investment Report 2017, 2018, Përpunoi autori
Këto projekte kontribuojnë në ekonomi rreth 14 % të PBB-së70. Një kontribut tjetër i
këtyre projekteve të mëdha është krijimi i 3500 vendeve të reja të punës. Bazuar në
vlerësimet e Fondit Monetar Ndërkombëtar, efektet e investimeve të huaja direkt Tap
dhe Statkraft janë të tilla që ndikojnë në Shqipëri në afat të shkurtër, pasi për projektin
e Gazsjellësit Tap nuk ekziston infrastruktura për shfrytëzimin e tij. Në mënyrë që
Shqipëria të marri përfitime nga projekti i Gazsjellësit duhet të bëjë të mundur
ndërtimin e një rrjeti të brendshëm të transmetimit të gazit (Tabela 3. 2).
Tabela 3.2 Impakti i dy projekteve TAP dhe Statkraft në rritjen ekonomike
2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020
% e PBB-së
IHD lidhur me TAP/Statkraft 0. 8 2. 7 3. 8 3. 8 2. 3 0. 8 0
nga te cilat importe 0. 5 1. 9 2. 7 2. 6 1. 5 0. 45 0
nga te cilat shpenzime të brendshme 0. 3 0. 8 1. 2 1. 2 0. 7 0. 35 0
%
Efekti në rritjen e PBB-së 0. 3 0. 5 0. 3 0. 1 -0. 5 -0. 4 -0. 3
Burimi: Fondi Monetar Ndërkombëtar
3.6 Investimet e huaja direkte në Ballkanin Perëndimor
Rajoni i Ballkanit Perëndimor po rrit konkurrencën për përthithjen e IHD-ve, duke
përmirësuar mjedisin e investimeve, përmes përmirësimeve të rëndësishme të klimës
së investimeve, vendimtare në përthithjen e investimeve të huaja. Përmirësimi i
klimës investuese në rajon ka ardhur edhe si rezultat i reformave të nevojshme për
anëtarësimin e këtyre vendeve në BE. Vetë mundësia e anëtarësimit në Bashkimin
Europian të vendeve të Ballkanit Perëndimor ka ndikuar në ecurinë pozitive të
70 4.7% kontribuon në PBB Statkraft Devoll Hydropower plant dhe 9. 3 % kontribuon Trans Adriatic
Pipeline
12.1
34.1
31.5
30.9
27.9
2005-2007
2014
2015
2016
2017
Flukset hyrese te Ihd-ve(Si % e formimit te kapitalit fiks bruto)
55
flukseve hyrëse të IHD-ve në këto vende. (Kaminski, 2001; Pilarska dhe Walega,
2014)
Pothuajse në mënyrë uniforme të gjitha vendet e Ballkanit Perëndimor i kanë
institucionalizuar këto përpjekje për tërheqjen e më shumë investimeve të huaja, duke
krijuar agjenci për nxitjen e investimeve të huaja dhe shtimit të marrëveshjeve të
investimit 71, të cilat do të jenë shumë më efikase sesa marrëveshjet e investimeve të
vendeve të veçanta72. Për këto vende, të cilat karakterizohen nga defiçite të
vazhdueshme të llogarive korrente, IHD-të janë shumë të domosdoshëm për të
financuar investimet në ekonomi dhe rritjen ekonomike. (Kaloyanchev et al, 2018).
Edhe në Shqipëri, investimet ehuaja direkte kanë dhënë një ndihmë të madhe në
financimin e defiçitit të llogarisë korrente. Defiçiti tregtar i lartë dhe i vazhdueshëm
në Shqipëri shpjegohet me faktin se kontributi i sektorit të prodhimit në ekonomi
është i ulët. Pikërisht ky fakt i shton rëndësi kontributit tëinvestimeve e huaja direkte
në financimin e defiçitit tregtar, pjesë e rëndësishme e defiçitit të llogarisë korrente.
Gjatë 10 viteve të fundit, flukset hyrëse të IHD-vekanë financuar 76% të deficitit të
llogarisë korrente të Shqipërisë. 73 Nëqoftëse IHD-të në Shqipëri do të ishin të
orientuara drejt stimulimit të eksporteve, efekti i tyre mbi defiçitin tregtar do të ishte
më pozitiv. Kjo pasi investimet e huaja direkte në Shqipëri janë orientuar në sektorë
jo të tregtueshëm, duke mos ndikuar kështu në stimulimin e eksportit, i cili nga ana
tjetër do të ngushtonte defiçitin tregtar. 74
Grafiku 3.13 Flukset hyrese te IHD-ve në Ballkanin Perëndimor, 1990-2016 (million dollar)
Burimi: Unctad,Përpunoi autori
71https://www. rcc. int/files/user/docs/2. %20Challenges%20in%20business%20environment%20in%20South%20East%20Europe. pdf 72 BERZHndërtoi një platformë elektronike rajonale për terheqjen e investimeve nëvitin 2017. 73, Komisioni europian 2018, Programireformës ekonomike për Shqipërinë 74 IMF Country Report No. 17/374
-
1 000.0
2 000.0
3 000.0
4 000.0
5 000.0
6 000.0
19
90
19
91
19
92
19
93
19
94
19
95
19
96
19
97
19
98
19
99
20
00
20
01
20
02
20
03
20
04
20
05
20
06
20
07
20
08
20
09
20
10
20
11
20
12
20
13
20
14
20
15
20
16
Shqiperi Bosnia and Herzegovina Mali iZi
Serbia Serbia and Mali I ZI Maqedonia
56
Për shumicën e vendeve të Ballkanit Perëndimor, përveç Malit të Zi, IHD-të kanë
lulëzuar në periudhën 2000-2010, duke përfshirë edhe vitin 2008, vitin e krizës
financiare globale. (grafiku 3. 13). Në fakt, ndikimi i krizës financiare globale në këto
vende u ndje në vitin 2011, sepse këto vende nuk ishin shumë të integruar në rrjetet
globale të tregtisë, duke shmangur kështu përcjelljen e efektit të krizës.
Nëse shikojmë flukset hyrëse të IHD-ve në Ballkanin Perëndimor, shohim se Serbia
ka pjesën më të madhe të flukseve hyrëse. Shqipëria është vendi i dytë në rajon për
flukset hyrëse të IHD-ve. Megjithatë, Shqipëria ka një tipar pozitiv në krahasim me
vendet e tjera pasi shfaq një prirje të qëndrueshme rritjeje të flukseve hyrëse për të
gjithë periudhën. Serbia ka përparësinë të jetë tregu më i madh në rajon, si pasojë e
numrit të madh të popullsisë së saj dhe të ardhurës më të lartë për frymë.75Në fakt
Shqipëria është një vend i vogël, me vetëm 2. 9 milionë banorë ndërsa Serbia ka një
popullsi 7 milionë banorë. Në krahasim me vendet e tjera të Europës Juglindore,
Shqipëria radhitet në nivel mesatar ekonomik në terma të PBB-së për frymë. E
ardhura për frymë e Shqipërisë për vitin 2017 vlerësohet në 4537.9 dollarë korrent,
ndërsa Serbia ka të ardhura për frymë, 5900 dollarë.
Gjithashtu, Serbia ka një tipar dallues kundrejt vendeve të tjera të rajonit të Ballkanit
Perëndimor, pasi ka disa zona ekonomike të dedikuara për investimet e huaja, duke u
fokusuar në zhvillimin e industrisë. Mundësia e anëtarësimit në BE gjithashtu ndikon
në rritjen e hyrjeve të IHD-ve. 76
Grafiku 3.14 Vlera e projekteve të IHD-ve të shpallura Greenfield, në vendet e Ballkanit
Perëndimor, vitet 2004-2016 (Milionë dollarë)
Burimi : UNCTAD. Përpunoi autori
Serbia ka pjesën më të madhe të IHD-ve në formën Greenfield krahasuar me vendet e
rajonit. Këto investime në këtë formë janë të njohura për efektet e tyre pozitive në
vendin pritës. (grafiku 3. 14)
75Në 2017 Serbika një popullsi 7 020 858 sipas të dhënave të Institutit të Statistikave të Serbisë, ndërsa Shqipëria ka një popollsi 2, 870, 324, sipas të dhënave të Instat. 76 Investment Climate Statements 2017, Serbia
0
2000
4000
6000
8000
10000
2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
Shqiperi Bosnje Hergegovina Mali I Zi Serbi Maqedoni
57
Maqedonia ka përjetuar një rritje të qëndrueshme të flukseve hyrëse të IHD-ve.
Krahasuar me vitin 2012, vëllimi i IHD-ve në vitin 2016 është rritur me rreth 70 %
por viti 2017 shënoi rënie të konsiderueshme krahasuar me 2016. Maqedonia ka një
rrjet të gjerë të zonave të veçanta ekonomike te dedikuara për investitorët e huaj.
Gjithashtu, Maqedonia i ka kushtuar vëmendje përdorimit të stimujve të ndryshëm për
investitorët e huaj, duke zgjeruar gamën e këtyre stimujve, me stimuj tatimorë dhe
financiarë. (Kikerkova, 2017).
Ndërsa për Malin e Zi, investimet e huaja kanë rënë në vitin 2016. Një pjesë e
konsiderueshme e IHD-ve kanë shkuar në sektorin e turizmit, me 6.3-8.1 % të totalit
të IHD-ve në Malin e Zi. 77 Megjithatë, kjo ekonomi duhet të diversifikojë strukturën
ekonomike sepse mbështetet në shumë pak sektorë.
Kosova ka një pjesë të vogël të IHD-ve në rajon. Ajo që dëmton Kosovën është
imazhi politik, korrupsioni i lartë, reforma e ngadaltë dhe joefektive në mjedisin e
biznesit, mungesa e transparencës. 78
Edhe performanca e Bosnje dhe Herzegovinës nuk është një nga më të mirat në rajon
në thithjen e flukseve të IHD-ve. Që nga viti 2014, ka patur një rënie në vlerat e IHD-
ve. Bosnja dhe Hercegovina nuk ka bërë shumë përparim në reformën ekonomike dhe
strukturore të vendit. Kjo ka bërë që investitorët të perceptojnë shumë elementë
negativë të klimës së investimeve, si korrupsioni i lartë. 79
Serbia renditet në vend të parë në rajon edhe për stokun e IHD-ve, edhe për stokun e
IHD-ve në përqindje të prodhimit të brendshëm bruto80 si pasojë e ecurisë së mirë të
flukseve të IHD-ve. (grafiku 3. 15)
Grafiku 3.15 Stoku i IHD-ve hyrëse në vitet 1990-2016, në Ballkanin Perëndimor
Burimi: Unctad, Përpunoi autori
77 http://www. mipa. co. me/en/-fdi-statistics/ 78 Investment Climate Statement | June 29 2017 Kosovo, 79 2017 Investment Climate Statement | August 2017 Bosnia and Herzegovina, 80 Sipas të dhënave të UNCTAD
-
5 000.0
10 000.0
15 000.0
20 000.0
25 000.0
30 000.0
35 000.0
19
90
19
91
19
92
19
93
19
94
19
95
19
96
19
97
19
98
19
99
20
00
20
01
20
02
20
03
20
04
20
05
20
06
20
07
20
08
20
09
20
10
20
11
20
12
20
13
20
14
20
15
20
16
Shqiperi Bosnia and Herzegovina Mali I Zi Serbia Maqedonia
58
3.7 Kapaciteti absorbues i Shqipërisë për të përfituar nga IHD-të
Ajo çfarë mund të arrijmë në konluzion për investimet e huaja direkte në Shqipëri
është se Shqipëria ka përjetuar një trend rritës të IHD-ve të cilat kanë sjellë disa efekte
të rëndësishme pozitive në vend. Punime të ndryshme tregojnë se Shqipëria dhe
vendet e Ballkanit Perëndimor nuk kanë përfituar aq sa duhet nga IHD-të (Zisi 2014,
Estrin dhe Uvalic, 2016.) Për të përfituar nga efektet pozitive të IHD-ve janë të
domosdoshme ekzistenca e një niveli të caktuar zhvillimi të kapaciteteve të
absorbimit të efekteve pozitive që mund të sjellin investitorëte huaj në vendin pritës.81
3.7.1 Zhvillimi i kapitalit human
Kapitali human i zhvilluar dhe për pasojë një forcë pune e kualifikuar cilësohet si
element thelbësor në zhvillimin ekonomik të vendeve të ndryshme. Shqipëria, si
pasojë e ndryshimeve thelbësore drejt kalimit të një ekonomie tregu, përjetoi ecuri
jopozitive në formimin e kapitalit human këto 27 vitet e fundit. Për këtë arsye qeveritë
ndër vite janë përpjekur që të kenë në fokus të politikave të tyre pasurimin e kapitalit
human. Një nga shtyllat më të rëndësishmë të formimit të kapitalit human cilësor
është arsimi. Literatura i referohet arsimimit si element thelbësor i rritjes ekonomike.
Për këtë arsye sistemi arsimor në Shqipëri i është nënshtruar ndryshimeve të shumta
me qëllim përafrimin e tij dhe harmonizimin e objektivave të politikave kombëtare
mbi arsimin me kornizat evropiane dhe ndërkombëtare82. Ndryshimet nisën në fund të
viteve’90, duke përcaktuar nevojën e reformave të rëndësishme, të mbështetura edhe
nga organizmat ndërkombëtarë. Vazhdimisht është përmirësuar kuadri ligjor që
rregullon këtë sektor, i cili ka një kontribut jetësor për në një zhvillim të qëndrueshëm
ekonomik dhe social të vendit. 83 Sistemi arsimor në Shqipëri ka njohur zhvillim
pozitiv ndër vite. Rezultat e PISA në disiplinat lexim, matematikë dhe shkencë, për
vitin 2015 e rendisin Shqipërinë në vend të 57, Mali i zi renditet në vend të 52 dhe
Serbia në vend të 43. Rezultatet e Shqipërisë janë sa rezultatet e vendeve me të
ardhura mesatare të larta.
Megjithatë sërish Shqipëria mbetet një vend me renditje të ulët sa i përket rezultateve
të PISA krahasuar me vendet e OECD. Në tabelën 3.3 më poshtë, renditen rezultatet
mesatare të Shqipërisë krahasuar me mesataren e OECD dhe performuesit më të mirë
të vitit 2015, Singaporit.
81Nga rishikimi teorik elementët kryesor të kapacitetit absorbues janë kapitali human, diferenca e
zhvillimit teknologjik, hapja tregtare, zhvillimi financiar. 82 UNESCO 2017Albania Education Policy Review: Issues and Recommendations 83 UNESCO 2017, Seksioni i Politikës Arsimore,Analiza e Politikës Arsimore: Çështje dhe Rekomandime, Raporti i zgjeruar
59
Tabela 3.3 Rezultatet e PISA 2015 për Shqipërinë krahasuar me vende të tjera
Rezultatet PISA 2015 Arritjet mesatare Renditja
Shqipëri 415. 21 57
Mali I Zi 418. 71 52
Serbia 446. 6 43
Maqedoni 368. 91 68
Singapor 551. 62 1
Vendet me të ardhura
mesatare të larta
416. 63
Burimi: UNESCO 2017Albania Education Policy Review: Issues and Recommendations
Pavarësisht arritjeve pozitive, Shqipëria ka normën më të lartë në rajon të
analfabetizmit funksional. ( Banka Botërore84). World Economic Forum, i cili
publikon indeksin e kapitalit human, e rendit Shqipërinë për vitin 2016 në vend të 70,
nga 124 vende në vlerësim, duke qënë pas vendeve të rajonit të Ballkanit Perëndimor.
Kjo performancë mund të jetë rezultat i nivelit të ulët të shpenzimeve për edukimin.
Grafiku 3.16 Shpenzimet e edukimit për Shqipërinë (në % të PBB), vitet 1997-2017.
Burimi: Banka e SHqiperise, Instat, PBB me çmime korrente sipasPBB-së me metodën e
shpenzimeve,
Mesatarisht shpenzimet për arsimin në Shqipëri kapin vlerën 3% të PBB, (grafiku
3.16) ndërkohë që, në vendet e OECD kapin vlera si 6. 3% të PBB-së dhe në vendet e
Bashkimit Europian një mesatare prej 4.5%85.
84 World bank Group 2013, Albania, Macroeconic policies. 85 UNICEF, 2017, Albania, The Cost of Underinvestment in Education: And ways to reduce it
0.0280.029
0.030.0310.0320.0330.0340.0350.0360.037
60
Raporti “Global Index Innovation 2017” e rendit Shqipërinë në vend të 93 në botë për
përqindjen e shpenzimeve qeveritare për arsimin, me 3.54 % të PBB-së dhe në vend të
104 për shpenzimet qeveritare për edukimin për nxënës.
Referuar të dhënave të publikuara të Bankës Evropiane për Rindërtim dhe Zhvillim
(BERZH)86, produktiviteti i punës në Shqipëri është sa 1/3 e produktivitetit të punës
në vendet e Ballkanit Perëndimor dhe 1/5 e vendeve të Bashkimit Europian. Rritja e
dobët e produktivitetit të punës në Shqipëri i dedikohet mungesës së inovacionit dhe
zhvillimit të aftësive të forcës punëtore. Produktiviteti i punës në Shqipëri është më i
vogël se 10,000 Euro në vit krahasuar me 30,000 Euro në vendet e Ballkanit
Perëndimor dhe 50,000 Euro në 11 vendet më të zhvilluara europiane. Niveli i ulët i
produktivitetit të punës në Shqipëri përbën shkak që produktet e eksportit të mos jenë
aq sa duhet konkurruese në treg. Më mirë është pozicionuar Bosnje-Hercegovina.
(grafiku 3.17)
Grafiku 3.17: Vlerësimi i produktivitetit të punës nga BERZH për Shqipërinë dhe
vendet e Ballkanit Perëndimor (në Euro)
Burimi: Sanfey, PMilatović J,Krešić, A,(2016), How the Western Balkans can catch up,Të
dhëna të EBRD, BEEPSV, 2013
Rezultatet e anketës BEEPS në vitin 2013 paraqesin si problematikë në vendet e
Ballkanit Perëndimor mungesën e një force pune të aftë. Rreth 6% e bizneseve të
anketuara konstojnë së mungesa e një force punë të aftë në Shqipëri përbën problem
në aktivitetin e tyre. Në fakt, në vendet e tjera të Ballkanit është më e theksuar
mungesa e një force punë cilësore, ku në Kosovë rreth 26% e të anketuarve e kanë
evidentuar si problem serioz. (tabela 3.4)
Institucionet e arsimit dhe aftësimit profesional mundohen të përshtatin programet e
dhe metodat e mësimdhënies për të siguruar aftësimin e forcës së ardhme punëtore.
86 BEEPS 2013 mundëson llogaritjen e një masë të përafërt të produktivitetit të punës, të përcaktuar si shitjet totale ndaj të punësuarve me kohë të plotënë sektorin privat.
0
10000
20000
30000
40000
50000
60000
61
Këto politika e japin efektin në periudhë afatgjatë. Një zgjidhje e problemit do të ishte
aftësimi përmes trajnimit në vendin e punës. Megjithatë, vetëm 41% e bizneseve në
Ballkanin Perëndimor ofrojnë programe trajnimi formale dhe vetëm 28% e të rinjve
tregojnë se ata kanë qasje në trajnime për të filluar dhe zhvilluar një biznes në
Ballkanin Perëndimor (Sanfey dhe Milatovic, 2018) Në Shqipëri punëdhënësit
zakonisht investojnë relativisht pak në trajnime në vendin e punës dhe përfshirja e
sektorit privat mbetet e kufizuar. Të rinjtë kanë vështirësi për të filluar të trajnohen,
pavarësisht se është rritur angazhimi i qeverisë në funksionimin e qendrave të
formimit profesional në Shqipëri, për të rritur mundësinë për t’u trajnuar, edhe përmes
nxitjes përmes një pagese, e cila llogaritet të jetë në masën 50% të së ardhurës nga
papunësia, për punëkërkuesit e papunë që pranojnë të ndjekin kurset e formimit
profesional. 87
Tabela 3.4.Tregues të matur përmes BEEPS 2013-2014, për vendet e Ballkanit
Perëndimor
Forcë punë me nivel jo të duhur arsimor e cila bëhet pengesë për aktivitetet e biznesit
Firmat që ofrojnë trajnim formal(në % të totalit të firmave)viti 2013
Shqiperia 6% 23. 8%
Bosnje Hercegovina 7% 52. 4%
Mali I ZI 10% 23. 7%
Serbia 11% 37. 8%
Maqedonia 14 46. 9%
Kosova 26% n/a
Burimi: BEEPS 2013-14, World Bank, Enterprise Surveys.
Nga vlerësimet e World Bank Enterprise Surveys88 vetëm 23.8 % e firmave në
Shqipëri ofrojnë trajnim formal, ku mesatarja e vendeve me të ardhura mesatare të
larta ku Shqipëria bën pjesë është 38 %. Në Serbi 37.8 % e firmave ofrojnë trajnim
formal, në Maqedoni 46.9% dhe në Bosnje-Hercegovinë 52.4%. (tabela 3.4)
Për sa i përket të punësuarve sipas niveleve të ndryshme arsimore, Shqipëria, në
krahasim me vendet e rajonit, ka pjesën më të madhe të të punësuarve me arsim të
ulët (46 %) dhe pjesën më të vogël të të punësuarve me arsim të mesëm (35 %).
Bosnja dhe Hercegovina ka pjesën më të madhe të të punësuarve me arsim të mesëm
(dy të tretat e punësimit total), ndërsa Mali i Zi në totalin e të punësuarve, të
87 Vendimi Nr. 162, datë 21. 3. 2018 88 The Global Innovation Index 2017 Innovation Feeding the World, Tenth Edition
62
punësuarit me arsim të lartë përbëjnë pjesën më të madhe (28.7 %). 89 Pikërisht, për
këtë arsye, Mali i Zi renditet në vend të 32 në klasifikim e GLOBAL Inovation Index,
me 37.39 % të forcës punëtore të punësuar në shërbime që kërkojnë njohuri të
zhvilluara, ndërsa Shqipëria renditet në vend të 85 me vetëm 16.02% të forcës së
punës në këto lloj shërbimesh. Edhe vendet e tjera të Ballkanit Perëndimor janë
pozicionuar më mirë në këtë renditje.
Pavarësisht përpjekjeve, kapitali human në Shqipëri nuk arrin të ndihmojë në
zhvillimin ekonomik të vendit, ndërkohë që në botë kapitali human është burimi
kryesor i krijimit të pasurisë. Këtë e tregon dhe një publikim i Bankës Botërore në
vitin 201890.
Ky punim, i cili synon të vlerësojë pasurinë për frymë për vende të ndryshme në botë
tregon se në rang global kapitali human është burimi më i rëndësishëm në formimin e
pasurisë, duke kontribuar në vlerën 64.4%. Ky fakt vërteton dhe njëherë se kapitali
human është burimi më i rëndësishëm i prodhimit. Shqipëria paraqitet me një kapital
human i cili kontribuon më pak sesa mesatarja e grupit ku ai bën pjesë, nëse analiza
do të përqëndrohej te ndarja e grupeve sipas të ardhurave 91.
Në Shqipëri kapitali human kontribuon 42% në totalin e formimit të pasurisë
krahasuar me vendet me të ardhura mesatare të larta ku kapitali human kontribuon
58% (tabela 3.5). Shqipëria në dallim nga grupi ku bënë pjesë ka burim të
rëndësishëm të pasurisë kapitalin natyror. Shqipëria duhet të ndryshojë burimin e
krijimit të pasurisë, duke fuqizuar kapitalin human dhe rritur kontributin e tij në
ekonomi. Edhe pse është e klasifikur si një vend me të ardhura mesatare të larta,
Shqipëria sillet me shumë si një vend me të ardhura mesatare të ulta nga përbërja e
pasurisë sipas aseteve. Edhe nëse e shohim krahasimin e Shqipërisë në bazë të zonave
gjeografike, ku zona gjeografike që përfshihet Shqipëria është ajo e vendeve të
Europës dhe Azisë Qëndrore, shohim se pasuria e vendit tonë për frymë është shumë
herë më e ulët nëse do t’i referoheshim vlerës mesatare të këtij grupi. Mesatarisht, në
vendet e Europës dhe Azisë Juglindore, ku Shqipëria grupohet, kapitali human
kontribuon 62% në totalin e pasurisë, në Shqipëri kapitali human kontribuon me 42 %
në totalin e pasurisë. Në këto vende kapitali natyror kontribuon vetëm 5%, ndërsa
kapitali fizik afërsisht 30%. Në Shqipëri kapitali natyror kontribuon 25%, ndërsa
kapitali fizik 35%.
89World Bank dhe Vienna Institute for International Economic Studies (wiiw), Western Balkans Labor Market Trends 2018 90 Lange, Wodon dhe Carey, 2018 (faqja 4) nw punimin e tyre “The Changing Wealth of Nations 2018 : Building a Sustainable Future. ” përdorin një matës të pasurisë për individë për vendet e përfshira në punim i cili përmban në vetevete të dhëna kapitalin e prodhuar, kapitalet natyrore, burimet njerëzore dhe asetet e huaja neto. 91Banka botërore e ka klasifikuar Shqipërinë që prej vitit 2008 si një vend më të ardhura mesatare të larta.
63
Tabela 3.5: Burimet e krijimit të pasurisë në Shqipëri dhe krahasimi me vendet e tjera
Lloji i aseteve
Shqipëria
Vende me të ardhura të ulta
Vende me të ardhuramesatare të ulta
Vende me të ardhura mesatare të larta
Vende me të ardhura të lartajo të OECD
Vende me të ardhura të larta OECD
Bota
Kapitali fizik(%)
35 14 25 25 22 28 27
Kapitali natyral%)
25 47 27 17 30 3 9
Kapitali human%)
42 41 51 58 42 70 64
Asetet e huaja neto%)
-3 -2 -3 0 5 -1 0
Pasuria totale(%)
100 100 100 100 100 100 100
Pasuria totale
153673 7161 70718 247793 76179 741398 1143249
Pasuria për frymë
53107 13629 25948 112798 264998 708389 168580
Burimi: Lange, Wodon dhe Carey, 2018, “The Changing Wealth of Nations 2018: Building a
Sustainable Future.”
3.7.2 Zhvillimi teknologjik
Vendet në zhvillim e shohim shumë të rëndësishme hyrjen e teknologjisë së zhvilluar
nga jashtë, pasi këto vende përgjithësisht kanë sisteme inovacione dhe struktura
kërkimore të cilat nuk kanë zhvillimin e duhur për të zhvilluar teknologjinë së
brendshmi në vend. Kështu, shpresat e këtyre vendeve për zhvillimin teknologjik të
tyre bazohen në hyrjen e teknologjsë përmes importit, licençimit, IHD-ve. Megjithatë,
asimilimi i teknologjisë dhe njohurive të zhvilluara të ardhura nga jashtë kërkon që
vendi të ketë një nivel të caktuar dhe të domosdoshëm zhvillimi, i njohur si kapaciteti
absorbues. Pikërisht, ekzistenca ose jo e një niveli të caktuar zhvillimi të kapacitetit
64
absorbues dikton aftësinë e realizimit të përhapjes me sukses në ekonominë pritëse të
efekteve pozitive, të pritura teorikisht nga investimet e huaja në vendin pritës. 92(UNCTAD 2018)
Shqipëria, si pasojë e situatës të vështirë ekonomike dhe politike gjatë tranzicionit
drejt një ekonomie tregu, përjetoi efekte negativë në sektorët e kërkimit-zhvillimit dhe
inovacionit. Në fillim të viteve 2000, ishin jetësore reformat me fokus politik dhe
ekonomik. Kjo bëri që të kalonin në plan të dytë politikate lidhura me zhvillimin e
teknologjisë dhe inovacionit, duke u reflektuar në një nivel të ulët financimi për
kërkim-zhvillimin. Në fakt, ky është një tipar i përbashkët i vendeve të Ballkanit
Perëndimor gjatë dekadave të fundit. Rajoni investon rreth 495 milionë euro në
kërkim dhe zhvillim në vit, që korrespondon me afërsisht shumën e investuar nga
universiteti i dytë më i madh në SHBA në vitin 201193. Ky financim i ulët ka sjellë një
performacë të dobët të këtyre vendeve, larg performancës së vendeve europiane.
Shpenzimet për kërkim-zhvillim në Shqipëri janë më të ultat në rajon. Serbia i ka
shpenzimet për kërkim –zhvillimin 7 herë më të larta se Shqipëria. Sipas të dhënave të
publikuara në raportin “The Global Innovation Index 2017” shpenzimet për kërkim-
zhvillim në rajonin e Ballkanit për vitin 2015 e rendisin Shqipërinë në vend të fundit.
Shqipëria harxhon 0.15% të PBB-së për kërkim-zhvillimin, ndërkohë që vendet e tjera
renditen shumë herë më mirë. Mali i Zi i ka shpenzimet për kërkim-zhvillim rreth
0.42 % të PBB-së, Maqedonia 0.24%, Bosnje-Hercegovina 0.3% dhe Serbia 0.88%. 94(grafiku 3.18)
Përgjithësisht, në Shqipëri, shpenzimet për kërkim-zhvillim janë të financuara nga
qeveria, dhe mungojnë pothuajse shpenzimet për kërkim-zhvillim të kryera nga
bizneset. Sipas raportit të UNESCO 2017, Shqipëria zë vendin e parafundit nga
vendet europiane në financimin e kërkim-zhvillimit nga biznesi. 95
Biznesi në Shqipëri ka patur shumë pak mundësi për të investuar në kërkim dhe
zhvillim, ndikuar edhe nga tranzicioni ekonomik i dekadave të fundit. Liberalizimi
ekonomik i viteve 1990 prishi strukturën produktive të Ballkanit Perëndimor, duke
nisur proçesin e deindustrializimit. Nga ky fakt mund të shpjegohet rënia e kontributit
të sektorëve industrial prodhues në ekonomitë e këtyre vendeve, sidomos deri në vitin
2008, dhe ka sjellë zhvendosjen e strukturës së prodhimit drejt sektorit të shërbimeve.
Pikërisht ky fakt bëri që të uleshin ndjeshëm shpenzimet për kërkim-zhvillim në
rajon.
Gjithashtu, bizneset e Ballkanit Perëndimor nuk janë shumë të përfshira në zinxhirin e
vlerës globale, duke u privuar kështu nga mundësia për të përfituar njohuri dhe
92 UNCTAD 2018, Technology and Innovation Report 93 Banka Botërore 2013, Western Balkans Regional R&D Strategy for Innovation 94 The Global Innovation Index 2017 Innovation Feeding the World, Tenth Edition Të dhënat e Shqipërisë janë për vitin 2008 95 UNESCO 2017,Global Investments in R&D
65
ekspertizë 96. Sipas të dhënave të institutit të statistikave të UNESCO, të publikuara
në raportin e Indeksit Global të Inovacionit, në Shqipëri shpenzimet e biznesit për
kërkim-zhvillimin janë 3.26 % e totalit të shpenzimeve të kërkim-zhvillimin. Serbia
ka një sektor biznesi të orientuar drejt inovacionit dhe kjo duket edhe te fakti që
shpenzimet e biznesit për kërkim-zhvillimin janë 28.53% e totalit të shpenzimeve për
kërkim-zhvillimin.
Grafiku 3.18: Shpenzimet për kërkim-zhvillim në rajonin e Ballkanit Perëndimor.
Burimi: Marinkovic dhe Dall 2014, R&D and Innovation in Western Balkans, Moving
Towards 2020, Centre for Social Innovation, ZSI Austria
Inovacioni, në fakt, është i rëndësishëm për krijimin dhe zhvillimin e avantazheve
krahasuese të ekonomive. Gjithashtu përmes inovacionit vendet mund të rrisin
produktivitetin dhe në të njëjtën kohë të rrisin nivelin e punësimit në vend. Raporti i
Konkurrueshmërisë Globale, i përgatitur nga Forumi Ekonomik Botëror, thekson si
jetësor për të nxitur konkurrueshmërinë në arenën ndërkombëtare zhvillimin e
strukturave të Teknologjisë së informacionit dhe komunikacionit (TIK), inovacionit
dhe kërkim-zhvillimit. Mbështetja e inovacionit në Shqipëri është pjesë e Strategjisë
së Zhvillimit të Biznesit dhe Investimeve (BIDS) 2014-2020. Kjo strategji ka si
objektiv të saj të arrijë të ndërtojë një model ekonomie e cila të ketë në qendër të vet
inovacionin dhe teknologjinë. Një model i tillë për rritjen ekonomike do të siguronte
që Shqipëria të ketë një rritje pozitive dhe të qëndrueshme. 97Zhvillimi i kapacitetit
inovator do të ndihmonte zhvillimin e sektorëve prioritarë.
Nxjerrja e potencialit inovator, në Shqipëri dhe në Ballkanin Perëndimor, mund të
sjellë përfitime të rëndësishme ekonomike, siç janë performanca më e lartë, rritja e
produktivitetit dhe e eksporteve. Investimet e njësive të biznest në kërkim–zhvillim
96 Banka Botwrore 2013, Western Balkans Regional R&D Strategy for Innovation 97Ministria e Zhvillimit Ekonomik, Turizmit, Tregtisë dhe Sipërmarrjes.
0.15 0.22 0.290.41
0.77
2.03
0.02 0.01 0.1 0.09
1.26
Shqiperi Maqedoni BosnjeHercegovina
Mali I Zi Serbia EU 27
Shpenzimet qeveritare per kerkim zhvillim( % e PBB)
Shpenzimet e biznesit per kerkim zhvillim( % e PBB)
66
janë thelbësore për rritjen e kapacitetit absorbues, i nevojshëm për të përshtatur dhe
adoptuar teknologjinë e huaj. 98
Fatkeqësisht, në fakt, Shqipëri pozicionohet në fund të vendeve të rajonit të Ballkanit,
si për indeksin e inovacionit ashtu dhe përsa i përket indeksit të zhvillimit të
teknologjisë dhe informacionit për vitin 2016. (tabela 3. 6)
Tabela 3.6 Renditja e vendeve të Ballkanit Perëndimor sipas indeksit të inovacionit
dhe indeksit të zhvillimit të teknologjisë dhe informacionit. (midis 127 vendeve
vendeve të përfshira në raport)
Renditja për Indeksin e Inovacionit
Renditja për indeksin të zhvillimit të teknologjisë dhe informacionit
Shqiperi 93 Shqiperi 87
Mali i Zi 48 Mali i ZI 55
Maqedoni 61 Maqedoni 60
Serbi 62 Serbi 45
Bosnje Hercegovine
86 Bosnje Hercegovine 74
Burimi: Global Innovation Index 2017
Siç e shohim edhe nga të dhënat e raportit Global Innovation Index 2017, Shqipëria
renditet në vend të 93 me një mesatare pikësh 28. 86, nga 0-100, Mali i Zi renditet në
vend të 48, Maqedonia në vend të 61 dhe Serbia në vend të 62. 99Shqipëria ndër vite
ka bërë hapa të rëndësishëm për të zhvilluar sistemin e kërkim-zhvillimit dhe
inovacionit, përmes reformave të ndërmarra. 100Shqipëria që prej vitit 2009 ka krijuar
një strategji kombëtare për inovacionin, Agjencinë e Kërkimit, Teknologjisë dhe
Inovacionit (AKTI).Krijimi i kësaj agjensie synon të ndihmoj rritjen e kërkimit
shkencor dhe t’a bëjë atë pjesë të qenësishme të sistemit arsimor universitar. Për
periudhën 2010 – 2014, janë realizuar shtatë Programe Kombëtare të Kërkimit dhe
Zhvillimit nga kjo agjensi. 101(Banka Botërore, 2013). Gjithashtu, vitet e fundit
Shqipëria i ka shtuar përpjekjet për të integruar strategjinë e kërkim-zhvillimit me
vendet europiane. 102
98 Banka Botwrore 2013, Western Balkans Regional R&D Strategy for Innovation 99 The Global Innovation Index 2017 100 Banka Botërore 2013, Western balkans regional r&d strategy for innovation. 101 http://www. akti. gov. al/financime. html 102 https://wbc-rti. info/theme/18
67
Pavarësisht përpjekjeve të ndërmarra me fokus zhvillimin e kapaciteteve novatore në
Shqipëri, rezultatet janë jo të kënaqshme krahasuar me fqinjët tanë. Në lidhje me
sistemin e inovacionit, Shqipëria ka një sistem akoma në faza zhvillimi fillestar, i cili
karakterizohet nga pak struktura funksionale për zhvillimin e inovacionit. Shqipëria
nuk ka shënuar rritje të numrit të strukturave të inovacionit prej vitit 2007. 103 Serbia
ka një sistem inovacioni kryesisht kompleks, do të thotë një sistem i cili ka rrjet të
stabilizuar dhe fuksional të institucioneve dhe programeve të duhura (Marinkovic dhe
Dall, 2014) .
Shqipëria, përgjatë viteve, përmes përmirësimit në hapjen tregtare, ka shënuar rritje të
importit të të mirave dhe shërbimeve. Ecuri pozitive është shënuar dhe në importin e
makinerive dhe pajisjeve, duke krijuar premisa për një zhvillim teknologjik në vend.
(grafiku 3. 19). Në katërmujorin e parë të vitit 2018, importet u rritën me 8.4%, nëse
do t’i referoheshim një viti të mëparshëm, dhe zëri kryesor që ka kontribuar në këtë
rritje është zëri “Makineri, pajisje, pjesë këmbimi”104
Një pjesë e rëndësishme e kësaj rritjeje vjen pikërisht nga aktiviteti i investitorëve të
huaj. Megjithatë, një tregues më i mirë do të ishte importi i teknologjive të zhvilluara.
Këta investitorë të huaj në Shqipëri kanë tendencë për të përdorur teknologjitë
relativisht të reja të prodhimit, por jo gjithmonë më të rejat (Skënderi, 2012). Kjo
mund të ndikohet nga fakti se Shqipëria është një vend i cili ka një krah pune
relativisht të lirë krahasuar me rajonin. Paga minimale në Shqipëri për vitin 2018
është 24000 lek105, vlerësuar afërsisht 180 euro ndërkohë Serbia ka një pagë minimale
285. 4 euro. 106
Grafiku 3.19 Ecuria e importit të makinerive dhe pajisjeve në Shqipëri, vitet 2005-
2017(ne lek)
Burimi: Instat, Përpunoi autori.
103 Shqipëria ka 6 struktura, Serbia ka 57. 104 http://www. instat. gov. al/media/4040/tregtia-e-jashtme-prill-2018. pdf 105 Më 3 maj 2017 paga minimale për të punësuarit ndryshoi nga 22, 000 lekë në 24, 000 lekë. Fletore Zyrtare Nr. 98, Vendim Nr. 399, datë 3 maj 2017 “Për përcaktimin e pagës minimale në shkallë vendi”, 106Sipas të dhënave të Eurostatit.
0
2E+10
4E+10
6E+10
8E+10
1E+11
1.2E+11
1.4E+11
1.6E+11
2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
68
Investitorët e huaj direkt kanë transferuar teknologji në një masë të kënaqshme në
Shqipëri, matur sipas indeksit të transferimit të teknologjisë107(grafiku 3.20). Ky
indeks ka ardhur në rritje, duke treguar për një efekt të pritur prej investitorëve të
huaj, që për Shqipërinë është materializuar pjesërisht. Në Shqipëri, në vitet 2014-2017
është rritur transferimi i teknologjisë si pasojë dhe e dy projekteve të mëdhaja të
orientuara në sektorin e energjitikës të ndërmarrë nga investitorë të huaj direkt.
Grafiku 3.20 Indeksi i transferimit të teknologjisë në Shqipëri nga investitorët e huaj
direkt, vitet 2007-2017
Burimi :Banka Botërore , Përpunoi autori.
E rëndësishme në fakt është që të importohen të mira kapitale të sofistikuara. Kjo
është e rëndësishme pasi këto importe të këtyre teknologjive të zhvilluara mund të
nxisin rritjen e kërkim-zhvillimit në vend. Shqipëria, krahasuar me vendet e rajonit,
paraqitet prapë më pak e angazhuar në importin e teknologjisë së fundit. Në totalin e
volumit tregtar vetëm 4.27 % është vlerësuar si import i një teknologjie të lartë,
ndërsa Serbia ka rreth 6.76 % të totalit të volumit tregtar import të një teknologjie të
lart. (tabela 3.7)
Në fakt, kjo shpjegon edhe performancën e dobët në sofistikimin e eksporteve, i cili
është një tregues i rëndësishëm për zhvillimin ekonomik. Shqipëria, në totalin e
volumit tregtar, vetëm 0.41% ka eksporte të kategorizuar si eksporte të teknologjisë së
lart ndërsa Serbia ka rreth 2.19%, e ndjekur nga Maqedonia me 2.16%. Ndërsa
Maqedonia dhe Serbia kanë rritur pjesën e eksportit që zënë makineritë dhe pajisjet në
strukturën e tyre të eksportit, Shqipëria përgjithësisht eksporton minerale, duke ngelur
mbas vendeve të tjera në diversifikimin e strukturës së eksportit. 108. Në Shqipëri rreth
0.08 % e produktit total të prodhuar është vlerësuar se është një produkt i një
teknologjie të lartë ose mesatarisht të lartë. Serbia e ka tre herë më shumë sesa
Shqipëria këtë tregues, rreth 0.27%. (tabela 3.7)
107 Ky tregues merr vlera nga 1-7 , ku vlera 1 tregon se nuk transferon fare teknologji, vlera 7 tregon se transferon mjaftueshëm teknologji, por ky indeks nuk tregon nivelin e zhvillimit të teknologjisë së transferuar. 108 World Bank dhe Vienna Institute for International Economic Studies (wiiw), Western Balkans Labor Market Trends 2018
4.47 4.464.59 4.65
4.95 4.75
4.37 4.34.5
4.73 4.92
3.5
4
4.5
5
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
Indeksi i transferimit të teknologjisë (1-7 më i miri)
69
Tabela 3.7 Të dhëna mbi zhvillimin teknologjik të vendeve të Ballkanit Perëndimor, sipas
Global Innovation Index 2017.
Importet neto të teknologjisë së lartë (% e totalit të tregtisë) 2015
Eksporti i teknologjisë së lartë (% e totalit të tregtisë) 2015
Prodhimi i teknologjisë së lartë dhe teknologjisë së mesme të lartë (% e prodhimit të përgjithshëm të prodhuar) 2014
Shqiperi109 4. 27 0. 41 0. 08
Mali I zi 6. 41 0. 57 n/a
Maqedoni 6. 43 2. 16 0. 2
Serbi 6. 76 2. 19 0. 27
Bosnje Hercegovina
6. 52 1. 38 0. 11
Burimi: Global Innovation Index 2017,Përpunoi autori
3.7.3 Eksportet, importet dhe hapja tregtare në Shqipëri
Për Shqipërinë, rëndësia e hapjes tregtare u bë jetësore që në fillesat e rrugëtimit drejt
një ekonomie të tregut të lirë. Vetë tregtia ndërkombëtare i është nënshtruar
ndryshimeve të mëdha, duke synuar liberalizimin e saj. Ky proçes nisi në vitin 1992
(në vitet e para të tranzicionit) me anë të proçesit të liberalizimit që përmbante
reforma të rëndësishme. (Redek et al, 2012). Që prej atëherë Shqipëria ka shënuar
përmirësim në nivelin e hapjes tregtare (grafiku 3. 21).
Grafiku 3.21 Ecuria e treguesit të hapjes tregtare për Shqipërinë, vitet 1984-2016
Burimi: theglobaleconomy.com
109 Të dhëna të vitit 2013
70
Shqipëria renditet në vendin e 96 për nivelin e hapjes tregtare në rang botëror për vitin
2015, sipas vlerësimeve të kryera nga Banka Botërore. Hapja tregtare ka ndjekur një
trend pozitiv por nëse do t’i referoheshim edhe hapjes tregtare të vendeve të Ballkanit
Perëndimor, shohin se akoma është në nivel të ulët. 110(Figura 3.1). Maqedonia
renditet në vendin e 32, Mali i Zi në vendin e 47, referuar të njëjtit raport.
Duke parë ecurinë e hapjes tregtare në Ballkanin Perëndimor do të duhet të theksonim
se është rezultat i faktit që pothuajse të gjitha vendet kanë synuar liberalizimin tregtar.
Shqipëria ka një ecuri pozitive dhe të qëndrueshme në liberalizimin e tregtisë,
krahasuar me vendet si Mali i zi dhe Maqedonia, të cilat karakterizohen nga luhatje të
theksuara nga një vit në tjetrin.
Marrëveshja e Stabilizim Asociimit (SAA) me Bashkimin Europian, solli efekte të
shumta pozitive, pasi përmes saj u arrit liberalizimi i tregtisë ndërkombëtare, duke
lehtësuar tarifat për produktet bujqësore dhe ato industriale. 111
Figura 3.1 Hapja tregtare në rajonin e Ballkanit Perëndimor, vitet 2000-2015
Burimi: Theglobaleconomy. com
Shqipëria dhe Turqia kanë nëshkruar një Marrëveshje të Tregtisë së Lirë, e cila u
nënshkrua në 2006 dhe hyri në fuqi në vitin 2008. Për lehtësimin e tregtisë
ndërkombëtare Shqipëria ka nënshkruar edhe shumë marrëveshje tregtare të tregtisë
së lirë, si marrëveshja e Tregtisë së Lirë e Europës Qëndrore (CEFTA), marrëveshja
me shtetet e Shoqatës Europiane të Tregtisë së Lirë (EFTA, ) etj112. Këto marrëveshje
kanë si qëllim të shtojnë flukset tregtare të produkteve dhe shërbimeve dhe rritjen e
investimeve. 113 Hapja tregtare paraqet një rëndësi të veçantë edhe për investitorët e
huaj në Shqipëri, pasi shumë investitorë të huaj të orientuar drejt prodhimit me fason,
industrisë nxjerrëse dhe minerare, kanë për objekt eksportin. Gjithashtu, këta
investitorë të huaj importojnë nga jashtë Shqipërisë teknologji.
Nënshkrimi i CEFTA i ka dhënë një ndihmesë të rëndësishme për rritjen e volumit të
tregtisë ndërkombëtare për Shqipërinë. Është shënuar një rritje e konsiderueshme e
tregtisë së Shqipërisë me ato vende të cilat janë anëtare të CEFTA-s, më shumë sesa
110 Kora (Bako) H,(2015), Liberalizimi tregtar, impakti në rritjen ekonomike 111 Kjo marrëveshje u nënshkrua në vitin 2006. 112 aida. gov. al/faqe/marreveshjet-tregtare 113 https://www. export. gov/article?id=Albania-Trade-Agreements, http://www. dogana. gov. al/ marreveshjet-e-tregtise-se-lire
71
dyfish që nga nënshkrimi i marrëveshjes. Si niveli i eksporteve ashtu dhe ai i
importeve janë gjashtëfishuar në këtë hark kohor. 114
Rritja e eksporteve sjell një zhvillim afatgjatë dhe të qëndrueshëm për vendet e
ndryshme. Trendi i eksporteve dhe kontributi i tyre në produktin e brendshëm bruto
në Shqipëri ka ardhur në rritje, si pasojë edhe e të gjitha masave të ndërmarra të
shpjeguara më lart. (grafiku 3.21). Shqipëria, në përgjithësi, nuk ka proçedura
penguese për eksportet dhe importet. Vetëm produkte si ato ushtarake ose produkte të
kategorizuara si të rrezikshme, materialet radioaktive etj. janë subjekt i proçedurave
shtrënguese. 115 Shqipëria vazhdimisht ka rishikuar si domosdoshmëri përafrimin e
kuadrit rregullator doganor me standartet e Bashkimit Europian.
Grafiku 3.22 Eksportet e mallrave dhe shërbimevenë Shqipëri, 1990-2016(në % të
PBB-së)
Burimi: Banka Botërore, Përpunoi autori
Në qershor të 2017 hyri në fuqi kodi i ri doganor, i cili pasqyronte kushtet e
vendosura nga Bashkimi Europian. Ky fakt ndikoi në përmirësimin e klimës së
biznesit në Shqipëri. Sipas raportit Doing Business 2018, Shqipëria renditet në vendin
e 65, dukshëm më mirë sesa vite më parë kur në vitin 2014 Shqipëria renditej në vend
të 90-të. 116
Trendi pozitiv i rritjes së vlerës së eksporteve është ndalur pak nga kriza financiare e
vitit 2007-2008, sic duket edhe në grafikun 3.22. Në fakt, kjo ecuri pozitive e
eksporteve në rritje është shfaqur në të gjithë Ballkanin Perëndimor.
Rritja në Shqipëri e eksporteve ka qënë e pamjaftueshme për të kapur nivelet e
eksportit të vendeve të tjera si, Serbia, Bosnje Hercegovina, Maqedoni, dhe Mali i Zi
(grafiku 3. 23)
Pavarësisht se tregtia ndërkombëtare ka shënuar rritje, eksportet kanë qenë shpesh
gjysma e vëllimit të importeve, për shkak të rritjes së tyre në nivele të pamjaftueshme,
duke u bërë kështu shkak që Shqipëria të përjetojë defiçite tregtare në rritje.
114http://www. tregtia. gov. al/index. php/sq-al/konferenca-nderkombetare-cefta-10-vjet-tregti-e-lire-sfidat-dhe-perspektiva 115 aida. gov. al/faqe/marreveshjet-tregtare 116 Transition report 2017-2018 EBRDSustaining Growth. Albania
0
5
10
15
20
25
30
35
19
90
19
91
19
92
19
93
19
94
19
95
19
96
19
97
19
98
19
99
20
00
20
01
20
02
20
03
20
04
20
05
20
06
20
07
20
08
20
09
20
10
20
11
20
12
20
13
20
14
20
15
20
16
72
117Importet, vazhdimisht, në Shqipëri kanë pësuar rritje. Efektin kryesor në këtë rritje
e përcakton rritja në importin e mallrave. Ky është një tipar i përbashkët i të gjitha
vendeve të Ballkanit Perëndimor. Kjo ka bërë që këto vende të karakterizohen nga
defiçite të mëdha tregtare, të cilat nga ana e tyre janë përgjegjëse për defiçitin në rritje
të llogarisë korrente.
Grafiku 3. 23 Eksporti i të mirave dhe shërbimeve në vendet e Ballkanit Perëndimor,
vitet 1992-2016(në % të PBB-së)
Burimi: Banka Botërore, përpunoi autori
Vendet e Ballkanit Perëndimor janë shumë më të larmishme krahasuar me Shqipërinë
në lidhje me shportën e produkteve të eksportit dhe shumëllojshmërinë e
destinacioneve të produkteve të eksportit (rreth 50% të eksporteve shqiptare janë të
destinuara për tregun Italian) 118.
3.7.4 Zhvillimi i sistemit financiar në shqipëri
Në të gjithë vendet, sektori financiar po merr një vëmendje pasi konsiderohet jetik për
zhvillimin e ekonomive mbarëbotërore. Sektori financiar në Shqipëri prezantohet
përmes sektorit bankar, i cili dominon më shumë se 90 % të të gjithë sektorit, ndërsa
elementët e tjerë të këtij tregu janë akoma të pazhvilluar.
Sistemi bankar ka njohur ndryshime të mëdha këto vitet, duke nisur që prej vitit 1992,
Në këtë vit u dha fillesa një sistemi bankar me dy nivele në një ekonomi të tregut të
lirë, duke u miratuar ligjet për sistemin bankar dhe për Bankën e Shqipërise, si Bankë
Qëndrore (Dushku, 2009)
117Uvalić,Cvijanović,(2018), 118Qendra e Eksporteve Shqiptare
0
10
20
30
40
50
60
19
92
19
93
19
94
19
95
19
96
19
97
19
98
19
99
20
00
20
01
20
02
20
03
20
04
20
05
20
06
20
07
20
08
20
09
20
10
20
11
20
12
20
13
20
14
20
15
20
16
20
17
Albania Bosnia and Herzegovina Macedonia, FYR
Montenegro Serbia Kosovo
73
Tashmë, sektori bankar ka 16 banka, ku 4 bankat më të mëdha kanë 68% të totalit të
aseteve të sistemit bankar. 119 Vetë sektori bankar dominohet nga prezenca e bankave
të huaja, të cilat dominojnë 89 % të totalit të aseteve të sektorit bankar. Në fakt, ky
është një tipar i vendeve në zhvillim, të cilat kërkojnë të përfitojnë nga mundësia për
zhvillim në sektorin bankar nga hyrja e bankave me kapital të huaj.Hyrja e bankave
me kapital të huaj përgjithësisht pritet të ndikojë pozitivisht në rritjen e konkurrencës,
duke e ndihmuar sektorin të jetë më produktiv dhe i zhvilluar teknologjikisht
(Goldberg, 2008). 120
Grafiku 3.24.Kontributi i sistemit financiar në Produktin e Brendshëm bruto në
Shqipëri, vitet 2011-2017
Burimi: Banka e Shqiperise,Raporti i Stabilitetit Financiar, 6M2-2017
Veprimtaria e sistemit financiar në Shqipëri ka ardhur në rritje. Një tregues i cili
pasqyron këtë ecuri pozitive është fakti se është rritur vlera e aktiveve të sistemit
financiar kundrejt produktit të brendshëm bruto, duke shkuar nga 89.41% në vitin
2011 në 102.6% në vitin 2017. Sistemi financiar mbizotërohet nga bankat, pesha e të
cilave në sistemin financiar ka shënuar rritje përgjatë viteve.
Një peshë të madhe vazhdon të mbajë sistemi bankar në ekonominë shqiptare,
pasqyruar përmes vlerës së aktiveve totale të këtij sistemi në raport produktit të
brendshëm Bruto. (grafiku 3. 24). Në vitin 2017, treguesi i peshës së sistemit bankar
në produktin e brendshëm bruto arrin vlerën 92.5%.
Një informacion mbi shëndetin e sistemit financiar e krijojmë përmes matësave të
ndryshëm të njohur nga literatura. 121 Treguesit më të përdorur janë treguesit të
quajtur si matësit tradicionalë të zhvillimit dhe thellësisë së sistemit financiar. Kjo,
sepse, ata përfaqësojnë më thjesht funksionin e sistemit financiar në ekonomi. Këta
matësa pasqyrojnë aftësinë e sistemit financiar për të realizuar ndërmjetësimin
119 Shoqata shqiptare e bankave, të dhënat të tremujoriti të Iv të vitit 2017. 120 https://www. cbd. int/financial/2017docs/wb-banking2017. pdf 121Troplini R 2016.
84.7 89.6 90.5 91.7 91.3 94.9 92.5
4.71 6.33 8.63 9.74 10 10.2 10.1
2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
Pesha e sektorit financiar ndaj PBB
Sektori bankar Te tjere aktore te sistemit financiar
74
financiar dhe priren të reagojnë më shpejt ndaj ndryshimeve të normave të interesit.
(Lynch, 1996)
Një nga treguesit më të përdorur për nivelin e zhvillimit të sistemit financiar është
raporti M3 / PPB. Llogaritur si raport i parasë së gjerë ndaj PBB-së, ky variabël
përshkruan madhësinë e sistemit financiar.
Grafiku 3.25 NiveliM3/PBB në Shqipëri, vitet 1994-2016
Burimi: Banka Botërore,Përpunoi autori.
Raporti i monetarizimit mat transferimin e burimeve financiare nga sektori jofinanciar
në sektorin financiar, në terma të një agregati monetar (paraja e gjerë). Shohim se ky
tregues, ndër vite, ka ardhur në rritje, duke treguar për një zhvillim të sistemit
financiar. (grafiku 3.23)
Një tregues tjetër për zhvillimin e sistemit financiar është kredia për sektorit privat
ndaj PBB-së, tregues i cili mat masën e burimeve financiare të cilat kthehen në
sektorin jofinanciar.
Ndër vite është rritur kreditimi i biznesit, ku shohim se pjesa më e madhe është
realizuar përmes sistemit bankar, sikurse edhe pritej. (grafiku 3. 24)
Në vitin 2017, ecuria e kreditimit ka qënë e moderuar. Kjo sepse politikat e kreditimit
të ndjekura nga bankat kanë qënë të shtrënguara. 122 Megjithatë, mund të veçojmë se
në vitin 2017, kryesisht është kredia e dhënë për arsye të rritjes së investimeve e cila
ka sjellë rritjen e kreditimit për bizneset.
122 Raporti Vjetor Banka E Shqiperise 2017
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
19
94
19
95
19
96
19
97
19
98
19
99
20
00
20
01
20
02
20
03
20
04
20
05
20
06
20
07
20
08
20
09
20
10
20
11
20
12
20
13
20
14
20
15
20
16
20
17
Axi
s Ti
tle
75
Grafiku 3.26 Ecuria e kreditimit të sektorit privat në Shqipëri, (në % të PBB), vitet
1994-2017
Burimi: BankaBotërore,Përpunoi autori
Edhe pse Shqipëria ka një sektor të madh bankar, kreditimi i sektorit privat përsëri
është i ulët. Pavarësisht rritjes së kreditimit të sektorit privat, Shqipëria renditet në
vend të 90-të për treguesin e kreditimit të sektorit privat (% e PBB ) për vitin 2015,
pas vendeve të Ballkanit Perëndimor. 123Në vitin 2016, kredia për sektorin privat
përfaqësonte 35% të aseteve të sistemit bankar në krahasim me mbi 50% në Ballkanin
Perëndimor, dhe me rreth 93% në vendet e Eurozonës124. Ky fenomen shpjegohet nga
disa faktorë, si të ardhura të ulëta, informalitet i lartë dhe pengesa institucionale.
Thellimi i kredisë për sektorin privat do të kërkojë një forcim të mëtejshëm
institucional. 125
Grafiku 3.27: Ecuria e depozitave bankare ndaj PBB në Shqipëri, vitet 1994-2014
Burimi: World Bank, Bank retrieved from FRED, Federal Reserve Bank of St. Louis;
Përpunoi autori
123 The Global Innovation Index 2017 124 World Bank Group, 2016, Financial Sector Outlook 125 IMF Country Report No. 17/374
0
10
20
30
40
501
99
4
19
95
19
96
19
97
19
98
19
99
20
00
20
01
20
02
20
03
20
04
20
05
20
06
20
07
20
08
20
09
20
10
20
11
20
12
20
13
20
14
20
15
20
16
20
17
Kredia e brendshme për sektorin privat(% e PBB)
Kredia e brendshme ndaj sektorit privat nga bankat (% e PBB-së)
0.00
10.00
20.00
30.00
40.00
50.00
60.00
70.00
Depozitat bankare ndaj PBB-së(%)
76
Një tjetër tregues i zhvillimit financiar në vend është dhe raporti i depozitave ndaj
PBB-së. Ky tregues në Shqipëri ndër vite ka ardhur në rritje. (grafiku 3. 27). Bankat
shqiptare ndër vite janë përmirësuar në terma të kapitalizimit, me sasi të mjaftueshme
likuiditetesh. 126
Pavarësisht përmirësimeve të shënuara, Fondi Monetar Ndërkombëtar e rendit
Shqipërinë ndër vendet me tregjet më të pazhvilluara financiare në botë. Shqipëria
ndër 183 vende pjesë të një studimi të Fondit Monetar Ndërkombëtar, (Svirydzenka,
2016) klasifikohet në vendin e 107-të. Pothuajse në të gjithë treguesit e zhvillimit të
sistemit financiar Shqipëria renditet në vend të fundit krahasuar me vendet ballkanike.
(Svirydzenka, 2016) (referuar tabelës 3 8).
Anketa e BERZH dhe Bankës Botërore, BEEPS 2013 evidenton si problematikë për
bizneset në Shqipëri dhe në Ballkanin Perëndimor aksesin në financim127. Sipas kësaj
ankete ky faktor shfaqet më problematik edhe se taksimi edhe niveli i lartë
korrupsionit. (Komisioni Europian 2018)128
Tabela 3.8 Renditja sipas treguesve të zhvillimit të sistemit financiar për vendet e
Ballkanit Perëndimor (nga 183 vende pjesë të studimit)
Shqiperia Maqedonia Bosnje Hercegovina
Serbia
Indeksi i zhvillimit financiar 107 86 96 112 Indeksi i zhvillimit të Institucioneve financiare
90 70 71 107
Indeksi i zhvillimit të tregjeve financiare
147 110 143 101
Thellesia e institucioneve financiare
113 79 76 91
Aksesi ne institucione financiare
79 55 51 43
Eficenca e institucioneve financiare
54 71 100 177
Thellesia e tregjeve financiare
146 118 142 92
Aksesi ne tregjet financiare 169 177 174 166 Eficenca e tregjevefinanciare
170 69 175 76
Burimi: Fondi Monetar Ndërkombëtar, Svirydzenka (2016), Përpunoi autori
126 Komisioni Europian 2018, Economic reform programme of Albania (2018-2020) 127 Shkalla e lartë e kredive me probleme dhe ngadalësimi ekonomik kanë detyruar bankat e nivelit të dytë të ndjekin politika të shtrënguara kreditimi. 128 Komisioni Europian 2018, Economic reform programme of Albania (2018-2020)
77
3.8 Përfundime të kapitullit
Shqipëria, duke nisur që prej vitit 1991 ka shënuar përparime të rëndësishme në
zhvillimit ekonomik të saj. Shqipëria arriti që në një periudhë të shkurtër kohe të rriste
nivelin e të ardhurave për frymë, duke u klasifikuar në vitin 2008 si në një vend me të
ardhura mesatare të larta. Gjithashtu në këto vite Shqipëria arriti të ndërmarrë
iniciativa të suksseshme në përmirësimim e nivelit të përgjithshëm të vendit, duke
përmendur rritjen e produktit të brendshëm bruto, stabilizimin e nivelit të inflacionit,
etj.
Me fillimin e viteve 2000, Shqipëria nisi të kishte në qendër të politikave të rritjes dhe
zhvillimit ekonomik tërheqjen e flukseve hyrëse të investitorëve të huaj. Për të rritur
mundësinë e hyrjes së investitorëve të huaja direkt në Shqipëri, reformat e ndryshme
të shumta që u ndërmorrën kishin në fokus krijimin e një klime biznesi sa më
miqësore, krijimin e një kuadri sa më të plotë ligjor që të rregullonte aktivitetin e
investitorëve dhe iniciativa të tjera të nevojshme për këtë qëllim. Më përmirësimin e
klimës politike dhe ekonomike në vend, flukset hyrëse të investitorëve të huaj u rritën
ndjeshëm ndër vite. Investitorët e huaj direkt kanë ndikuar pozitivisht mbi rritjen
ekonomike në Shqipëri, përmes krijimit të vendeve të reja të punës, sjelljes së
teknologjive të huaja, transferimit të njohurive dhe praktivave të mira të menaxhimit
etj. Në Shqipëri IHD-të kanë kontribuar në financimin e një pjesë të rëndësishme të
investimeve totale, rreth 1/3 e totalit të investimeve. Kjo është një shifër e
konsiderueshme, sidomos krahasuar me vendet e rajonit të Ballkanit Perëndimor.
IHD-të nëShqipërikanë shfaqur një qëndrueshmëri më të lartë, krahasuar me flukset e
tjera ndërkombëtare financiare. Ky tipar i qëndrueshmërisë së këtyre flukseve
financiare është ruajtur edhe në vitet e krizës financiare.
Këto flukse financiare në Shqipëri janë orientuar në një pjesë të konsiderueshme drejt
sektorit të shërbimit, si një sektor i ri për ekonominë shqiptare dhe drejt sektorit të
industrisë nxjerrëse dhe minerale, si pasojë e pasurisë së territorit shqiptar në burime
minerale. Krahu i lirë i punës në Shqipëri ka qënë një faktor determinat në tërheqjen e
investitorëve të huaj dhe ka përcaktuar edhe një tipar të përbashkët të investitorëve të
huaja direkt në Shqipëri. Këto investitorë të huaj përgjithësisht janë të orientuar në
prodhimin në vend të atyre lloj produktesh që kërkojnë nivel të ulët të njohurive. Ky
fakt diktohet edhe nga arsyeja se Shqipëria është një vend i cili karakterizohet nga një
nivel jo shumë i lartë i zhvillimit të kapitalit human dhe një nivel i ulët i zhvillimit
teknologjik të vendit. Madje, niveli i zhvillimit të kapitalit human dhe zhvillimit
teknologjik të vendeve pritëse, së bashku me nivelin e hapjes tregtare dhe të zhvillimit
të sistemit financiar kanë kushtëzuar aftësinë për të përfituar prej hyrjes së
investitorëve të huaj.
Kapitali human në Shqipëri, pavarësisht rritjes së përqindjes së të arsimuarve,
rezulton se nuk kontribuon aq sa duhet në rritjen ekonomike të vendit. Ky nivel i ulët i
performancës së forcës së punës në lidhje me produktivitetin vjen si pasojë e një
78
niveli të ulët të shpenzimeve për arsim dhe nivelit të ulët të trajnimeve të ofruara për
forcën punëtore.
Shqipëria është një vend i cili i ka shumë pak të zhvilluara strukturat e kërkim-
zhvillimit dhe inovacionit në vend, duke sjellë kështu një nivel të ulët të potencialit
për zhvillim teknologjik të vendit, Shqipëria shpërndan pak burime financiare për
kërkim-zhvillimin dhe inovacionin. Këto shpenzime janë pothuajse tërësisht të
financuara nga qeveria. Biznesi në Shqipëri pothuajse nuk shpenzon asgjë për kërkim-
zhvillimin.
Tregtia ndërkombëtare ka shënuar rritje, por në mënyrë të vazhdueshme eksportet
kanë qënë më të larta sesa importet. Rritja e volumit të tregtisë ndërkombëtare ka
sjellë një trend rritës të nivelit të hapjes tregtare dhe e anasjellta. Megjithatë krahasuar
me vendet e rajonit të Ballkanit Perëndimor, niveli i hapjes tregtare është akoma më i
ulët.
Veprimtaria e sistemit financiar në Shqipëri ka ardhur në rritje, duke shënuar rritje të
madhësisë dhe thellësisë së sistemit financiar. Sistemi bankar përbën pothuajse të
gjithë sistemin financiar të Shqipërisë. Ndër vite, sistemi financiar ka njohur
përmirësime në lidhje me shumë tregues të tij, si raporti i monetarizimit, niveli i
kreditimit të biznesit, niveli i depozitave etj. Pavarësisht përmirësimeve të arritura,
Fondi Monetar Ndërkombëtar sugjeron se akoma ka shumë për të bërë për të zhvilluar
më tej sistemin financiar, i cili në çdo ekonomi është promotor i rritjes dhe zhvillimit.
79
KREU4:METODOLOGJIAESTUDIMIT,ANALIZADHEINTERPRETIMIIREZULTATEVE
Një qëllim i rëndësishëm i analizës empirike në këtë punim është të evidentojë nëse
investimet e huaja krijojnë një marrëdhënie shkakësore me rritjen ekonomikenë
Shqipëri. Gjithashtu në këtë punim kërkojmë të shohim nëse ka një ndikim pozitiv
apo negativ të IHD-ve mbi rritjen ekonomike, si dhe të përcaktojë masën e impaktit
që krijojnë IHD-të mbi rritjen ekonomike në prezencë të variablave të kapacitetit
absorbues.
Qasja në kërkim në këtë punim është një qasje deduktive, e cila duke u nisur nga disa
teori ekzistuese ka qëllim të shpjegojë sjelljen e pritur të variablave kryesor të studimit
tonë, përmes testimit të hipotezave të ngritura në studim. Në fokus të studimit tonë do
të jetë ekzaminimi empirik i marrëdhënies sasiore midis flukseve hyrëse të IHD-ve
dhe rritjes ekonomike në Shqipëri, vlerësuar përmes produktit të brendshëm bruto, për
periudhën e vitive 2002- 2017. Të dhënat sasiore do të analizohen përmes modelit të
regresionit të shumëfishtë. Analiza ekonometrike do të kryhet përmes metodave
ekonometrike, si metoda e Vektorit të Autoregresionit (VAR) dhe e Vektorit të
Korrigjimit të Gabimit (VECM). Përmes interpretimit të rezultateve të prodhuara nga
analiza ekonometrike, do të nxjerrim konkluzionet dhe sugjerojmë rekomandime në
lidhje me problemin e studiuar.
4.1 Hipotezat e studimit, baza e të dhënave, përcaktimi i modelit dhe i variablave
Për të prezantuar modelin e kërkimit dhe për të shpjeguar çdo variabël në model,
mendojmë të ngremë këto hipoteza lidhur me studimin:
H1: Ekziston një marrëdhënie shkakësore midis IHD-ve dhe rritjes ekonomike në Shqipëri e cila shkon nga IHD-të drejt rritjes ekonomike.
H2: Ekziston një marrëdhënie shkakësore midis IHD-ve dhe rritjes ekonomike në Shqipëri, e cila kushtëzohet nga faktorët e kapacitetit absorbues, konkretisht kapitali human, zhvillimi teknologjik, hapja tregtare dhe zhvillimi i sistemit financiar.
80
Baza e të dhënave
Të dhënat për studimin tonë do të jenë të dhëna dytësore për variablat e ndryshëm për
vitet 2002-2017, të dhëna me një frekuencë vrojtimi tremujore. Zgjedhja e analizës
përmes një serie kohore i përshtatet fokusit të punimit tonë. 129Të dhënat e punimit
tonë janë të dhëna të publikuara nga Banka e Shqipërisë në faqen e saj zyrtare, të
dhëna të publikuara nga Instituti i Statistikave në faqen e vet zyrtare, Banka Botërore,
UNDP etj. Përdorimi i të dhënave dytësore në analizën empirike rrit nivelin e
besueshmërisë së studimit.
Përcaktimi i modelit dhe i variablave
Në mënyrë që të përmbushim objektivin kryesor, ky punim do të mbështetet në
metodat sasiore nga ku do të ndërtohet një model ekonometrik për të identifikuar dhe
matur variablat që përfaqësojnë element të rëndësishëm për rritjen ekonomike dhe që
kanë një marrëdhënie shkakësore edhe me flukset hyrëse të IHD-ve. Për të analizuar
këto të dhëna sasiore, do të përdorim modelin e regresionit të shumëfishtë, nëpërmjet
të cilit do të studiojmë lidhjen midis variablit të varur rritjes ekonomike dhe
variablave të pavarur si IHD-të, shpenzimeve qeveritare, inflacionit, dhe variablat e
kapacitetit absorbues:kapitali human, zhvillimi teknologjik, hapja tregtare, zhvillimi
financiar. 130
Efekti teorik mbi rritjen ekonomike i IHD-ve pritet të jetë i rëndësishëm dhe pozitiv.
IHD-të pritet të pasurojnë funksionin e prodhimit të vendeve pritëse me teknologji të
zhvilluara dhe me kapital fizik. Gjithashtu, përmes shpërndarjes së njohurive të
zhvilluara, IHD-të krijojnë mundësinë për të përmirësuar kapitalin human në vendin
pritës. Megjithatë, literatura nuk njeh dakordësi për efektet e IHD-ve në vendet
pritëse, qoftë kjo në faktin që investimet e huaja e ndikojnë gjithmonë pozitivisht
zhvillimin ekonomik të vendeve pritëse ose edhe për masën e ndikimit (Lipsey, 2006).
Arsyeja kryesore është se secili vend pritës ka kushte dhe karakteristika të caktuara, të
cilat mund të përcaktojnë ose kufizojnë kapacitetin e atij vendi për të përfituar nga
hyrjet e investitorëve të huaja direkt.
Prandaj, nëpërmjet këtij modeli do të testojmë ndikimin e flukseve hyrëse të IHD-ve
si variabli i pavarur kryesor, objekt kryesor i studimit tonë, mbi rritjen ekonomike
vlerësuar përmes produktit të brendshëm bruto, variabël i varur, edhe në prezencë të
variablave të tjerë të pavarur të cilësuar si variablat e kapacitetit absorbues: kapitali
human, zhvillimi teknologjik, hapja tregtare, zhvillimi financiar si edhe variablave të
129 Studimet ndër-shtetase janë kritikuar për supozimin e një strukture ekonomike të përbashkët në vende të ndryshme, gjë që zakonisht nuk është e saktë. (Massoudi 2008) 130variabla të cilët janëpërzgjedhur në bazë të rishimikt të një litërature të gjerë
81
tjerë, variabla të rritjes ekonomike të cilët janë të rëndësishëm për modelin tonë, si
inflacioni dhe shpenzimet qeveritare.
Për të matur efektin e IHD-ve në rritjen ekonomike në Shqipëri, ne zgjerojmë modelin
e rritjes endogjene duke përfshirë efektin e IHD-ve dhe variablave të tjerë, bazuar mbi
mbështetje teorike dhe empirike, si burim për rritjen afatgjatë në Shqipëri.
Ekuacioni që vlerësohet përfshin, krahas IHD-ve edhe një grup variablash të njohur
nga literatura si variabla të kapacitetit absorbues, konkretisht kapitalin human,
zhvillimin teknologjik, hapjen tregtare dhe zhvillimin financiar. Gjithashtu, pjesë e
modelit janë dhe inflacioni, si një matës i stabilitetit makroekonomik dhe shpenzimet
qeveritare si matës të madhësisë së qeverisë.
Ku:
Investimi i huaj direkt, FDI, Burimi Banka e Shqipërsië, matur si fluksi iIHD-ve.
Zhvillimi i kapitalit human, HC_I është niveli i kapitalit human, matur përmes
indeksit të zhvillimit të kapitalit human, Burimi UNDP.
Diferenca teknologjike, TEC_I është diferenca teknologjike e Shqipërisë me
zhvillimin teknologjik të vendeve të zhvilluara, matur me diferencën midis PBB-së
amerikane për frymë dhe PBB -së së Shqipërisëpër frymë, si raport me PBB -në e
Shqipërisë për frymë.131 Të dhënat janë grumbulluar nga publikime të Bankës së
Shqipërisë, Federal Reserve Bank of St. Luis.
Zhvillimi i sektorit financiar, FINDEV, matur përmes M3/PBB, burimi Banka e
Shqipërisë. Ne kemi vendosur të përdorim M3 si një tregues të thellësisë financiare në
analizën tone ekonometrike. (Levine 1997). Llogjika e ndjekur në analizë për
përfshirjen e këtij matësi të zhvillimit të sistemit financiar në analizë është e thjeshtë.
Një raport më i lartë i likuiditetit do të nënkuptojë mëshumë intensitet veprimesh në
sistemin bankar, pjesa kryesore e sistemit financiar në Shqipëri. Ajo çfarë edhe
llogjikisht pritet është se sa më i madh të jetë sektori financiar, aq më shumë shërbime
financiare mund të ofrojë ai. (King dhe Levine, 1993).
Hapja tregtare, TO, është llogaritur si shuma e volumit tregtar, importeve dhe
eksporteve ndaj PBB-së dhe pasqyron politikat tregtare të vendit pritës për të
mundësuar hapjen e tregtisë. Ky tregues tregon se sa të favorshme janë kushtet për
tregtinë e jashtme dhe ndihmon në përhapjen e efekteve pozitive të IHD-ve në vend.
Burimi i të dhënavepër përllogaritjen e treguesit është Banka e Shqipërisë.
Inflacioni, INF, burimi Banka e Shqipërisë, Ky indeks përdoret si matës zyrtar i
inflacionit në Shqipëri. (INSTAT) dhe përllogaritet përmes variacionit në nivelin e
131Ne ndjekim, Borensztein et al 1998, Li dhe Liu 2005; Elboiashi 2015, Malikane dhe Chitambara
2017,Faberbergdhe Verspagen 2002 për të matur boshllëkun teknologjik. Ata përdorin si matës
diferencën midis PBB-së amerikane për frymë dhe PBB -së së Shqipërisë për frymë si raport me PBB -
në e Shqipërsië për frymë,pasi SHBA konsiderohet si vend me teknologji tëpërparuar.
82
përgjithshëm të çmimeve të shportës së mallrave dhe të shërbimeve të destinuara për
konsum.
Shpenzimet qeveritare, PubExp, të dhënat të grumbulluara nga raportet e botuara nga
Banka e Shqipërisë.
Tabela. 4. 1 Modeli empirik i studimit
Modeli i studimit:
Y – GDP (treguesi i rritjes ekonomike)
α - (termi konstant)
X1 - FDI (IHD-të)
X2 – HC-I (niveli fillestar i kapitalit human,
X3 – TEC_I (diferenca teknologjike)
X4 -FinDEV (Zhvillimi i sektorit financiar)
X5- TO (Hapja tregtare)
X6- PubExp (Shpenzime qeveritare)
X7–INF(Inflacioni)
Ekuacioni i modelit tonë empirik përfshin ata faktorë që janë njohur nga literatura
teorike dhe empirike për të përcaktuar masën e ndikimit të IHD-ve në rritjen
ekonomike të vendit pritës. Literatura empirike në lidhjen midis investimeve të huaj
direkte dhe variablave të tjerë të përfshirë në modelin tonë të studimit shpesh nuk
rezulton në arritjen e një dakordësie. Disa studime pasqyrojnë efektin pozitiv të këtyre
variablave mbi rritjen ekonomike në vendet pritëse, ndërsa studime të tjera raportojnë
marrëdhënie negative ose raportojnë marrëdhënie të dobëta shkakësore midis këtyre
variablave të përzgjedhur në studimin tonë.
4. 2 Metodologjia e punimit
Metodologjia statistikore që kemi përdorur në këtë punim është ajo e studimit të
marrëdhënieve shkakësore midis variablave të përfshirë në studim. Për të analizuar
marrëdhëniet shkakësore ndërmjet Prodhimit të Përgjithshëm Bruto (PBB) dhe IHD-
ve (IHD), do të përdorim modelin multivariat Vector Autoregressive (VAR) dhe
modelin VECM, i cili siguron mekanizmin e korrigjimit të gabimit në vlerësimin e
koeficienteve të modelit VAR, si dhe bën të mundur përcaktimin e egzistencës ose jo
të marrdhënieve shkakësore, në terma afatshkurtër dhe afatgjatë, midis variablit të
varur dhe variablave të pavarur. Modelet e auto regresionit vektorial (VAR) u
prezantuan fillimisht nga Sims (1980) për të modeluar dinamikat e përbashkëta dhe
83
marrëdhëniet shkakësore midis një vargu të variablave makroekonomik. Përkufizimi
formal i modelit VAR është: Një autoregresion vektorial i n-variablave i rendit k,
VAR (k), është një sistem i n ekuacioneve lineare, ku secili ekuacion përshkruan
dinamikën e një variabli si një funksion linear i vonesave të mëparshme k të çdo
variabli në sistem, duke përfshirë edhe vonesat e veta.
Modelet VAR janë të dobishme për parashikimin statistikor dhe probabilitar të
zhvillimit të një variabli makroekonomik, kur ky variabël ndikohet nga një bashkësi
variablash të tjerë makroekonomik. Ndërtimi i modeleve VAR dhe VECM është
shoqëruar me vlerësimet dhe konkluzionet statistikore, të cilat sigurojnë saktësinë e
modeleve të ndërtuara si dhe cilësinë e tyre. Studimi fillon duke hetuar cilësitë e
serive kohore, vazhdon me të kuptuarit e marrëdhënieve afatshkurtra dhe afatgjata
midis variablave. Më vonë, studimi kryen vlerësimin e modelit VECM, dhe
përfundimisht bëhen konkluzione duke përfshirë sugjerimet për studimet dhe
rekomandimet e ardhshme. Studimi përdor ndërveprimet, duke krijuar variabla
instrumental për të interpretuar marrëdhëniet midis variablit kryesor të varur dhe
variablave të cilësuar si përfaqësues të kapacitetit absorbues. Për të kuptuar cilësitë e
variablave në formë serish kohore, ndërmerren hapat e mëposhtëm: të dhënat
transformohen në formën logaritmike, kryhet analiza e korrelacionit, kryhet testimi i
rrënjës së njësive dhe testimi i kointegrimit.
Të dhënat janë shprehur me anë të logaritmit të vlerave reale të tyre, me qëllim
përfshirjen e efekteve riprodhuese të serive kohore që krijohen me të dhënat e marra
në studim. Shihet i nevojshëm transformimi i të dhënave të punimit tonë në formën e
tyre logaritmike, pasi kështu mundësojnë që variancat e të dhënave në trajtë serish
kohore të jenë më të qëndrueshme. Gjithshtu ky transformim i trajtës së të dhënave të
përdorura na mundëson që mbetjet të plotësojnë kushtet e homoskedasticitetit dhe të
një shpërndarjeje normale të tyre. (Lütkepohl & Xu 2009)
Analiza e korrelacionit
Një tregues i rëndësishëm i marrëdhënieve statistikore që shfaqin variablat që merren
në studim është lidhja korrelative bivariate ndërmjet këtyre variablave. Këto
korrelacione përcaktojnë natyrën e marrëdhënieve ndërmjet variablave në çifte, si dhe
fortësinë e kësaj marrëdhënieje. Natyra e lidhjes statistikore midis variablave
përcaktohet nga shenja e koefiçientit të korrelacionit, ndërsa fortësia e lidhjes
përcaktohet nga krahasimi i vlerës absolute të koefiçientit me vlerën 1. Korrelacioni
midis variablave varion midis vlerës një negative dhe një pozitive (-1 deri +1). Në
terma absolutë, vlera numerike (1) midis dy variablave konsiderohet si korrelacion i
përsosur. Në këtë drejtim, korrelacioni i përsosur midis variablave nënkupton se
njohja e vlerës së një variabli saktësisht parashikon vlerën e variablave të tjerë. Sa më
i madh të jetë koefiçienti i korrelacionit, aq më shumë variablat janë të lidhura në
mënyrë të përsosur. Sa më afër 1-shit që të jetë vlera e koefiçientit të korrelacionit, aq
84
më e fortëështë lidhja statistikore ndërmjet variablave të studiuar. Përmes analizës së
korrelacionit masim shkallën e një lidhje lineare statike midis variablave.
Testimi i stacionaritetit
Meqënëse tëdhënat e përdorura në analizën tone empirike janë të dhëna të serive
kohore është e domosdoshme që ato të testohen për stacionaritetin përpara se të
testohen për bashkintegrim. Stacionariteti i të dhënave në formë seri kohore kërkon që
të mos ketë ndikim nga variabli i kohës në vlerat e mesatares, variancës dhe
autokovariancës të të dhënave. (Gujarati, 2011). Pra, seria e të dhënave në periudhën
afatgjatë tenton të shkojë drejt vlerës së mesatares së serisë së të dhënave. Vetëm pasi
një seri kohore të jetë stacionare atëherë ajo mund të pranohet si variabël i varur ose i
pavarur në një model regresioni. Një seri është stacionare nëse shoku i aplikuar në të
është i përkohshëm. (Gujarati, 2011). Nëse një seri nuk është stacionare, duke bërë
diferencat e të dhënave fitojmë një seri stacionare. Rendi i integrimit të serive është
numri i diferencimeve të njëpasnjëshme që kërkohen për të arritur një seri stacionare.
(Baumohl dheLyocsa, 2009).
Për të përcaktuar stacionaritetin proçedura e përdorur është testimi i rrënjës njësi.
Testimi i rrënjëve unitare mundëson shmangien e regresioneve të quajtur të rremë, të
cilat prodhojnë rezultate të pavlefshëm. Stacionariteti i variablave verifikohet me anë
të testit ADF (Testi Augmented Dicky-Fuller) i cili përcakton ekzistencën ose jo të
rrënjës njësi në nivel vlerash të drejtpërdrejta apo në diferencë të parë për secilin
variabël. Testi regresiv ADF (Augmented Dicky-Fuller) mund të shprehet me anë të
ekuacionit linear multivariat:
0 1 2 1 11
k
t t i t ti
X t X X u
Ku:
X tshpreh logaritmin natyror të variablit në periudhën kohore t;
ΔXt-1 shpreh diferencat e para me k-vonesa (lags);
ut është variabli i cili shpreh gabimet e autokorrelacionit.
Koeficientët janë vlerësuar nga përpunimi i të dhënave. Hipoteza zero (null) dhe
hipoteza alternative për ekzistencën e rrënjës njësi për secilin variabël kanë trajtën:
0 2 2: 0 v.s. : 0 aH H
Në modelin ADF të testimit të hipotezës null, pranimi ose refuzimi i saj realizohet me
anë të krahasimit të vlerës së ADF (t-Statistic) me vlerën kritike të testit në nivelin e
paracaktuar të rëndësisë statistikore (1%, 5% ose 10%). Në studimin tonë ne kemi
përdorur nivelin 5% të rëndësisë statistikore. Kur vlera e ADF t-Statistic është më e
madhe se vlera kritike e testit në nivelin 5%, hipoteza null nuk mund të refuzohet, pra
mbetet që variabli përkatës ka një rrënjë njësi, gjë e cila do të thotë se ky variabël
është jo-stacionar. Testin ADF e kemi zhvilluar për secilin prej variablave që marrin
pjesë në modelim edhe në nivelin e drejtpërdrejtë të vlerave të tyre por edhe në
diferencë të parë.
85
Phillips dhe Perron (1988) zhvilluan testin PP të përdorur në këtë studim që është i
ngjashëm me testet e ADF. Megjithatë, testi PP është më i plotë sepse testi përfshin
një korrigjim automatik të proçedurës Dickey-Fuller. Gjithashtu, ndryshe nga testi i
ADF, testi PP paraqitet më i thjeshtë në aplikim pasi nuk kërkon domosdoshmërisht
specifikimin e gjatësisë së vonesës (p). Ngjashëm me testet e ADF-së, konkluzionet
dhe hipotezat për testet PP janë të njëjta. Hipoteza zero e serive jo stacionare
refuzohet në favor të alternativës stacionare për secilin test kur statistika e testit PP
është më shumë se vlerat kritike dhe vlera përkatëse e probabilitetit është më pak se
5%.
Përfshirja në model e serive kohore të cilat nuk plotësojnë kushtin e stacionaritetit do
të rezultonte në një regresion të rremë, rezultatet e të cilit humbasin besueshmëri në
formulimin e konkluzioneve(Baumohl dhe Lyocsa, 2009).
Gjatësia e lag-ut optimal
Një hap i rëndësishëm gjatëanalizimit të lidhjevetë të dhënave me modelet VAR është
përcaktimi i saktë i kohës së vonesës (gjatësia e lagut) së të dhënave të përdorura.
Përcaktimi i gjatësisë së duhur të lagut rrit besueshmërinë e përfundimeve të
modeleve VAR. (Lütkepohl, 1993).
Për të përcaktuar gjatësinë e lag-ut që duhet zgjedhur, mund të përdorim vlerat më të
ulëta të arritura nga disa nga kriterët më të përdorshëm në specifikimin e kohës së
duhur të vonesës. Këta kritere të përdorur më gjerësisht janë:
(i) Gabimi i parashikimit përfundimtar (final prediction error – FPE)
FPE =T + m
T − mx
1
T�(u�
(�))�
�
���
(ii) Kriteri Akaik i informacionit (akaike information criterion – AIC)
AIC=ln1
T�(u��
(�))� + m
�
���
2
T
(iii) Kriteri Baesian i Gideon Schëarz (Bayesian Criterion of Gideon Schëarz)
SC=ln1
T�(u�()) + m
ln
T
(iv) Kriteri Hannan-Quinn (Hannan-Quinn Criterion)
HQ = ln1
T�(u�
(�))� + m
2ln(lnT)
T
�
���
ku u��(�)
shënojnë vlerësuesit e mbetjeve për modelin VAR(p), m është numri i
variablave të pavarur, T është numri i vrojtimeve dhe p është gjatësia e modelit
VAR( Usman et al, 2017)
86
Testi i bashkintegrimit Johansen
Të dhënat e serive kohore jostacionare shpesh vështirësojnë analizën e tyre. Për këtë
arsye, është e nevojshme të shihet nëse variablat janë të bashkintegruara midis tyre.
(Asterious dhe Hall, 2007). Ekzistenca e bashkintegrimit, si një kusht i domosdoshën
në analizën e të dhënave me modele ekonometrike, sjell rezultate më të mira sesa do
të rezultonin nëse do të merrnim dhe do të bënim diferencat e vazhdueshme të secilës
seri të dhënash derisa ato të arrinin stacionaritetin. Supozojmë se ne kemi dy variabla
të dhënash në trajtë seri kohore, për shembull variablatX�� dhe X��, të cilët janë
variabla jo stacionare. Këto variabla mund të quhen të bashkintegruar, kurdo të
rezultojë stacionar një kombinim linear i tyre. (Steffen, Held, dhe Kruse, 2014). Kur
kemi të bëjmë me më shumë se dy variabla në seri kohore, si fillim duhet gjetur rendi
i bashkintegrimit të këtyre variablave. Proçedura e përdorur në punimin tonë për të
gjetur nëse variablat janë ose jo të bashkintegruar, është ajo e zhvilluar nga Johansen.
(Johansen 1988, 1991)
Kjo teknikë kërkon përdorimin e dy testeve statistikore për të kontrolluar për
ekzistencën e bashkintegrimit. Njëri nga testet quhet testi i gjurmëve (trace test). Ky
test provon hipotezën e ngritur se midis variablave ekzistojnë e shumta r vektorë
bashkintegrimi.
(i) Testi i gjurmëve (trace test):
H�: Janë e shumta r vlera pozitive Eigen
H�: Janë më shumë se r vlera pozitive Eigen
Tr(r) = −T � In(1 − λ��)
�
�����
Testi tjetër është testi i vlerës maksimale Eigen (maximum Eigen value test). Ky test
kërkon të tregojë nëse ka r+1 vektorë bashkëintegrimi përballë mundësisë së
ekzistencës së r vektorë bashkëintegrimi. ( Usman et al, 2017)
(ii) Testi i vlerës maksimale Eigenλ��� (maximum Eigen value test).
H�: Janë saktësisht r vlera pozitive Eigen
H�: Janë saktësishtr+1 vlera pozitive Eigen
λ���(r, r + 1) = −TIn(1 − λ�)
ku λ�është vlerësuesi i vlerave eigen, T është numri i vrojtimeve, k numri i
variablave endogjenë.
87
Fillimisht, nisim testimin e hipotezës me r=0 dhe ndalojmë herën e parë që vëmë re se
hipoteza bazë nuk hidhet poshtë. Rangu i bashkintegrimit përcaktohet nga vlera r.
Hipoteza bazë hidhet poshtë për vlera me të mëdha se statistika e testit. ( Usman et al,
2017).
Vektori autoregresiv (VAR)
Modeli i vektorit autoregresiv VAR përdoret gjerësisht për të analizuar të dhëna në
trajtën e serive kohore, sidomos për analiza të serive kohore me shumë variabla.
Në trajtë të përgjithshme modeli VAR(p) për m-variabla të diferencuar në formë të
serive kohore, formulohet si më poshtë:
y�,� = c� + � � ϕ�y���,�
�
���
y� = c + � ∅�y���
�
���
+ ε�
ku y�është elementi vektor i y në kohën t, ∅�është matrica e rendit n x n, elementët e
të cilës janë koeficientët e vektorit y��� për i=1, 2, . . . p, p është gjatësia e lag-ut, c
është vektori i ordinatës në origjinë dhe ε� është vektori i shokut të rastit. ( Usman et
al, 2017).
Modeli vektor me gabim të korrigjuar(VECM)
Modeli VAR, vektori autoregresiv gjen zbatim kur tëgjithë variablat që do të bëjnë
pjesë në model janë stacionarë. Kur variablat nuk plotësojnë kushtin e stacionaritetit,
atëherë mund të përdoret modeli VECM, atëherë kur midis variablave shfaqen
marrëdhënie bashkintegrimi. Pra, modeli VECM është një model VAR i cili aplikohet
në rastin e të dhënave jostacionare me marrëdhënie bashkintegrimi midis tyre. Përmes
modelit të korrigjimit të vektorit të gabimit, VECM, në analizën e të dhënave të serive
kohore mund të vlerësohen si efektet afatshkurtra ashtu dhe efektet afatgjata në të
dhënat në formën e serive kohore me marrëdhënie bashkintegrimi midis variablave.
Modeli VECM përcakton sesa do të jetë reagimi i variablave në model, kundrejt
arritjes së gjendjes së ekuilibrit, pasi mbi një variabël tjetër është aplikuar një shok.
(Baum, 2013)
88
Modeli VECM i rendit p, me kointegrim të rangut r<k, paraqitet si më poshtë:
∆y� = c + ∏Y��� � ��
���
���∆Y��� + ε�
ku:∆është operatori i diferencimit, ∆y� = y� − y���, y���ështëvaribli endogjen vektor
me lag-un e parë, ε�është vektori i mbetjeve, c është vektori i ordinatës në origjinë,
∏ = αβ�është matrica e koeficientëve të integrimit, αështë vektori i korrigjimit,
matricë e rendit k x r dheβështë vektori i kointegrimit (parametric afatgjatë), një
matricë e rendit kxr, ��është matrica e rendit kxk e koeficientëve endogjenë për
variablin i. (Usman et al 2017)
Analiza e shkakësisë Granger
Koncepti i shkakësisë Granger u prezantuar nga Granger (1969). Granger përkufizon
shkakësinë midis dy variablave në trajtë të serive kohore si në vazhdim:një variabël
y�mundtë jetë shkaktuar nga një variabël tjetër x�, të dy në formë tëserive kohore, në
qoftë se variabli i parë mund të parashikohet duke përdorur vlerat e kaluara të
variablitx�.
Në formë të përgjithshme, Granger për të gjykuar mbi lidhjet shkakësore midis
variablave të serive kohore ndërtoi një sistem me një formë të përgjithshme si më
poshtë:
�y��
y��� = CD� + � �
� �
� �� �
y����
y�����
�
���
+ �u��
u���
Në modelin e ndërtuar prej tij, y�� nuk shkakton y��, vetëm në qoftë se α�� = 0, i= 1,
2, . . . , p
Sipas testit të shkakësisë Granger, y� shkakton x� në qoftë sey� ndihmon në
parashikimin e x�. Nëqoftë se y�nukshkakton x� dhe as x�nukshkaktony�, atëherë:
�∆X�
∆Y�� = �
β�
� + � �
� �
� �� �
∆X���
∆Y����
�
���
+ � �X���
Y���� �
u��
u���
ku �X���
Y���� është termi i gabimit, që vjen prej një lidhje afatgjatë kointegrimi, u�� dhe
u�� janëgabimet serialë të pavarur me vlerë të pritur zero dhe matricë të fundme
kovariance ∑ x.
Për të arritur në një vendimarrje në analizës e shkakësisë sipas Granger, duhet të
ndërtojmë hipotezat:
H� (nuk ka marrëdhënie shkakësie mes variblave)
89
H� (ka marrëdhënie shkakësie mes variablave)
Në qoftë se vlera p (p-value) rezulton më e madhe krahasuar me nivelin e rëndësisë,
atëherë do të pranojmë alternativën H�, duke arritur në përfundimin se nuk ka
marrëdhënie shkakësie mes variablave. Në rastin e kundërt, në qoftë se vlera p është
më e ulët se niveli i rëndësisëα, hipoteza H� do të hidhet poshtë dhe do të pranohet
hipoteza H�. Kështu provohet se ka marrëdhënie shkakësie mes variablave. (Faruku et
al, 2011).
4.3Analiza empirike e të dhënave
Në këtë seksion kërkojmë të vlerësojmë empirikisht marrëdhënien që ekziston mes
IHD-ve dhe rritjes ekonomike në Shqipëri. Për testimin e kësaj marrëdhënie është
zhvilluar modeli i parë bazë empirik i cili mbështetet mbi modelin teorik të trajtuar
tek seksioni 4. 2 i metodologjisë. Gjithashtu, ky studim kërkon të provojë empirikisht
nëse impakti i IHD-ve mbi rritjen ekonomike varet nga faktorët kushtëzues të
kapacitetit absorbues, si kapitali human, nga diferenca në zhvillimit teknologjik të
vendit pritës me vende me nivel të zhvilluar të teknologjisë, niveli i zhvillimit të
sistemit financiar dhe hapja ndaj tregtisë ndërkombëtare. Për testimin e kësaj
marrëdhënie është zhvilluar modeli i dytë empirik.
4.3.1 Rezultatet empirike të modelit VECM , ndikimi i IHD-ve mbi rritjen ekonomike
Në tabelën 4. 2 jepen rezultatet e statistikave përshkruese për të marrë një informacion
më të qartë në lidhje me normalitetin dhe simetrinë e shpërndarjes së vlerësuesve të
variablave në model.
90
Tabela 4. 2 Statistika përshkruese
Rezultatet janë përllogaritur për një periudhë kohore nga tremujori i parë i vitit 2002
deri në tremujorin e katërt të vitit 2017, në Shqipëri. Për të shmangur gabimet e
mundshme dhe për t’iu afruar shpërndarjes normale është marrë forma logaritmike e
variablave në model.
Sikurse u diskutua tek seksioni i metodologjisë më lart, për të parë se çfarë
marrëdhënie ekziston mes variablave në model është përllogaritur matrica e
korrelacioneve dhe rezultatet jepen në tabelën 4. 3 më poshtë.
Tabela 4.3 Matrica e korrelacionit
.
inter4_D1 63 .1671193 2.37388 -4.961327 6.012089
inter3_D1 63 -.0746999 1.273562 -3.24188 4.779831
inter2_D1 60 .179582 2.372018 -4.86301 7.091572
inter1_D1 55 .0100302 .1690237 -.6252849 .3588266
inter4 64 40.97385 3.679298 33.6566 46.88203
inter3 64 24.55833 1.845699 22.03105 29.53739
inter2 61 54.67125 4.762987 45.23756 61.59866
inter1 56 -3.025227 .244434 -3.650059 -2.591353
lnHC_I_D1 55 .0022789 .0049709 0 .0187925
lnTEC_I_D1 63 -.0181638 .0465373 -.106704 .1179104
lnFinDev_D1 60 .0036023 .1146191 -.2413764 .1738944
lnTO_D1 63 .0035412 .1231345 -.2201228 .2770028
lnFDI_D1 63 .0318312 .4386591 -.9484329 1.652722
lnPubExp_D1 63 .0211711 .3021699 -.7789917 .6278496
lnINF_D1 63 -.0213114 .4127958 -1.51262 1.154404
lnGDP_D1 63 .0179899 .117022 -.1658335 .2669582
time 64 199.5 18.61899 168 231
lnHC_I 56 -.3241096 .0440015 -.3945252 -.2691875
lnTEC_I 64 2.60176 .3434797 2.289874 3.466045
lnFinDev 61 5.707607 .1181133 5.424026 5.923415
lnTO 64 4.301842 .1065015 4.059528 4.566749
lnFDI 64 9.517097 .7312928 7.994931 10.50447
lnPubExp 64 11.28492 .355928 10.50706 11.89857
lnINF 64 .8640636 .4430633 -.4054651 1.973892
lnGDP 64 12.50509 .3018598 11.77467 12.92871
quarterly 64 32.5 18.61899 1 64
Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max
.
lnHC_I 0.9410 -0.2326 0.7591 0.8379 0.3244 0.8320 -0.8636 1.0000
lnTEC_I -0.8898 0.0036 -0.7538 -0.8167 -0.4548 -0.7027 1.0000
lnFinDev 0.6295 -0.2971 0.4623 0.5802 0.3649 1.0000
lnTO 0.3357 0.0365 0.2281 0.3430 1.0000
lnFDI 0.8872 -0.1328 0.7678 1.0000
lnPubExp 0.8759 -0.0631 1.0000
lnINF -0.1194 1.0000
lnGDP 1.0000
lnGDP lnINF lnPubExp lnFDI lnTO lnFinDev lnTEC_I lnHC_I
91
Nga rezultatet vërehet se ekziston një marrëdhënie statike pozitive midis lnGDP dhe
lnPubEx, lnFDI, lnTO, lnFinDev, lnHC_I si dhe ekziston një marrëdhënie statike
negativemidis lnGDP dhe lnINF, lnTEC_I. Këto rezultate përputhen me pritshmëritë
teorike mbi lidhjen e këtyre variablave të shpjeguara në kapitullin e dytë.
Përsa i përket marrëdhënies kryesore bivariate, ajo midis PBB dhe IHD, e cila është
dhe objekti kryesor i studimit, vihet re se këto variabla korrelojnë pozitivisht dhe në
nivel shumë të fortë ndërmjet tyre (corr = 0. 88). Kur koeficientit i korrelacionit është
pozitiv tregon se në qoftë se vlerat e PBB-s rriten (zvogëlohen), ato shoqërohen me
rritjen (zvogëlimin) e vlerave të IHD-s, dhe anasjelltas. Të qënit e koefiçientit të
korrelacionit në nivele afër 1-shit, tregon se në qoftë se vlerat e PBB-s rriten (apo
zvogëlohen), në 88% të rasteve, ne presim që edhe vlerat e IHD-s të rriten (ose të
zvogëlohen).
Megjithatë, ekzistenca e korrelacionit nuk do të thotë shkakësi dhe për të vlerësuar
nëse ekziston ndonjë lidhje shkakësore mes variablave në studim si: lnGDP, lnINF,
lnPubExp, lnFDI, lnTO, lnFinDev, lnTEC_Idhe lnHC_I,është përdorur modeli i
Korrigjimit të Vektorit të Gabimit (VECM). Përpara se të zhvillohet modeli, e
rëndësishme është të përcaktohet nëse variablat janë stacionar si dhe rendi i
stacionaritetit të tyre. Për të përcaktuar stacionaritetin proçedura e përdorur është
testimi i rrënjës se njësise. Për të parë nëse seria kohore ka një rrënjë njësie apo jo
kemi përdorur testit e stacionaritetit të ADF-së për të gjithë variablat në nivele. Për të
mbështetur rezultatet e stacionaritet është përdorur edhe testi i Phillips dhe Perron-it
(1988). Përpara se të zhvillojmë testet e stacionaritetit jemi siguruar në përcaktimin e
saktë të gjatësisë së lagut. Outputet e testeve të rrënjës së njësisë dhe të lageve jepen
në shtojcën 1 ndërsa rezulatet e testeve të rrënjës së njësisë jepen në tabelën 4.4 më
poshtë.
Tabela 4.4 Rezultatet e testeve të rrënjës së njësisë të variablave në nivele (Modeli I)
Variablat
Testet e rrënjës së njësisë
lnG
DP
lnIN
F
lnP
ub
Exp
lnF
DI
lnT
O
lnF
inD
ev
lnT
EC
_I
lnH
C_I
Augmented Dickey Fuller (ADF)
Me konstante dhe trend
-1.
235
-4.
618
-1.
574
-1.
231 -2. 234 -0. 922
-2.
339
-1.
408
Phillips Perron (PP)
Me konstante dhe trend
-6.
733
-5.
236
-8.
811
-5.
876 -6. 199 -8. 796
-1.
778
-1.
780
Burimi: Llogaritjet e autorit
92
Rezultatet e testeve të rrënjës së njësive tregojnë së të gjithë variablat janë
jostacionarë në nivele, përveç serisë së logaritmit të normës së inflacionit (lnINF), e
cila është stacionare dhe mund të themi se ajo është e integruar në nivelin zero I(0).
Gjetja e rendit të integrimit të variablave të modelit tonë, kërkon të krijohen variablat
e rinj të diferencave të tyre të para, si më poshtë:
lnGDP_D1 = lnGDPt − lnGDPt-1
lnPubExp_D1 = lnPubExpt − lnPubExpt-1
lnFDI_D1 = lnFDIt − lnFDIt-1
lnTO_D1 = lnTOt − lnTOt-1
lnFinDev_D = lnFinDevt − lnFinDevt-1
lnTEC_I_D1= lnTEC_It − lnTEC_It-1
lnHC_I_D1= lnHC_It − lnHC_It-1
U aplikuan përsëri testet e ADF-së dhe PP-së mbi seritë e reja të diferencave të para të
variablave të vlerësuar më lart dhe u testua nëse ato e plotësonin kushtin e
stacionaritetit apo jo. Rezultatet e testeve të rrënjës së njësisë mbi diferencat e para
jepen në tabelën 4. 5.
Tabela 4.5 Rezultatet e testeve të rrënjës së njësisë të variablave në diferencë të parë
(Modeli I)
Variablat
Testet e rrënjës së njësisë
lnG
DP
_D1
lnIN
F_D
1
lnP
ub
Exp
_
D1
lnF
DI _
D1
lnT
O_D
1
lnF
inD
ev_
D1
lnT
EC
_I_D
1
lnH
C_I
_D1
Augmented Dickey Fuller (ADF)
Me konstante dhe trend
-4.
161
-5.
354
-4.
417
-5.
098 -4. 025 -4. 136
-4.
160
-2.
191
Phillips Perron (PP)
Me konstante dhe trend
-31.
51
-11.
54
-26.
44
-19.
99 -13. 20 -26. 88
-4.
838
-9.
856
Burimi: Llogaritjet e autorit
93
Outputet rreth testeve të gjatësisë optimale të lagut, të rrënjës së njësisë të serive të
diferencës së parë janë paraqitur në Shtojcën 1. Rezultatet tregojnë se variablat në
diferencë të parë janë stacionare dhe ato janë të integruar në rend të parë, I (1).
Pasi përcaktuam stacionaritetin, një tjetër çështje që ka interes për ne është evidentimi
i ekzistencës së marrëdhënies afatshkurtër apo afatgjatë midis lnGDP dhe lnINF,
lnPubExp, lnFDI, lnTO, lnFinDev, lnTEC_I, lnHC_I. Meqënëse modeli është
multivariat, për të evidentuar nëse ekziston një marrëdhënie bashkintegruese, u përdor
testi i bashkintegrimit i Johansen. Testi i bashkintegrimit të Johansen aplikohet vetëm
mbi variablat të cilët kanë të njëjtin rend integrimi dhe për të shmangur gabimet e
mundshme e kemi përjashtuar serinë kohore lnINF pasi ajo është stacionare në nivel
dhe ka rend I(0). Për të shmangur rezultatet e gabuara, u përcaktua fillimisht gjatësia e
duhur e lagut mbi variablat lnGDP, lnPubExp, lnFDI, lnTO, lnFinDev, lnTEC_I dhe
lnHC_I. Rezultatet jepen në tabelën 4. 6.
Tabela 4.6 Përcaktimi i gjatësisë së lagut i modelit I
Tabela 4.6 tregon se pothuajse të gjitha testet e kritereve tëinformacionit
tëpërdoruraarrijnë vlerën më minimale për lag = 4. Meqenëse katër prej kritereve të
përdorur kanë përcaktuar si nivel optimal të numrit të lags, nivelin 4, në dy hapat e
tjerë të ndërtimit të modelit VECM (testi i bashk-integrimit dhe vlerësimi i
koefiçientëve), do të përdorim pikërisht këtë nivel të lags.
Aplikojme testin e Johansen-it për lag = 4. Rezultatet e testit jepen në tabelën 4. 7.
Exogenous: _cons
Endogenous: lnGDP lnPubExp lnFDI lnTO lnFinDev lnTEC_I lnHC_I
4 862.391 146.86* 49 0.000 1.7e-20* -26.9139* -23.9404* -19.0764
3 788.964 184.32 49 0.000 2.1e-20 -25.9169 -23.6611 -19.9712
2 696.805 163.45 49 0.000 8.8e-20 -24.1553 -22.6173 -20.1014
1 615.079 527.65 49 0.000 3.0e-19 -22.8196 -21.9993 -20.6575*
0 351.255 1.9e-15 -14.0512 -13.9487 -13.781
lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC
Sample: 2003q4 - 2015q4 Number of obs = 49
Selection-order criteria
94
Tabela 4.7 Testi i bashkintegrimit të Johansen-it modeli I
Testi i Johansen-it, tabela 4.7 tregon se ekzistojnë së shumti tre marrëdhënie afatgjata
mes variablave në model si lnGDP, lnPubExp, lnFDI, lnTO, lnFinDev, lnTEC_I dhe
lnHC_I. (Në tabelë vihet re se për n=3, Trace Statisic (TS) = 47. 1106< Vlera Kritike
(VC)= 47. 21). Pra, variablat e përdorur në studim ofrojnë të paktën tre modele të
bashkintegruar, sipas testit Johansen, duke përdorur kriterin Trace.
Kjo do të thotë se, mund të aplikojmë modelin VECM për të përcaktuar marrëdhënien
ekonomike afatgjatë midis variablave të përfshirë në analizën tonë.
Përpara se të aplikonim modelin VECM u siguruam se kemi përcaktuar saktë
gjatësinë e duhur të lagut. Pra në modelin bazë gjatësia e duhur e lagut është 4.
Së dyti përcaktojmë nivelin e rëndësisë në studim i cili është 5%.
Rezultatet e modelit të VECM-së jepen në tabelën 4. 8. (dhe më gjerë në Shtojcën
2,Tabela A.2.1)
Tabela 4. 8 Modeli i I VECM
Vector error-correction model Sample: 2003q4 - 2015q4 No. of obs = 49 AIC = -25.83908 Log likelihood = 800.0575 HQIC = -23.39286 Det(Sigma_ml) = 1.55e-23 SBIC = -19.39145 Equation Parms RMSE R-sq chi2 P>chi2 ---------------------------------------------------------------- D_lnGDP 23 .024091 0.9765 1080.522 0.0000 D_lnPubExp 23 .114131 0.9270 330.0181 0.0000 D_lnFDI 23 .38559 0.6572 49.84497 0.0010 D_lnTO 23 .061604 0.8719 177.0441 0.0000 D_lnFinDev 23 .028638 0.9654 725.1245 0.0000 D_lnTEC_I 23 .035396 0.7410 74.4013 0.0000 D_lnHC_I 23 .002583 0.8853 200.741 0.0000 ---------------------------------------------------------------- Identification: beta is exactly identified
7 203 862.39105 0.04054
6 202 861.37702 0.11633 2.0281 3.76
5 199 858.34697 0.27313 8.0882 15.41
4 194 850.53141 0.37959 23.7193 29.68
3 187 838.83575 0.39819 47.1106* 47.21
2 178 826.39415 0.65869 71.9938 68.52
1 167 800.05754 0.82752 124.6670 94.15
0 154 756.99891 . 210.7843 124.24
rank parms LL eigenvalue statistic value
maximum trace critical
5%
Sample: 2003q4 - 2015q4 Lags = 4
Trend: constant Number of obs = 49
Johansen tests for cointegration
95
Johansen normalization restriction imposed ------------------------------------------------------------------------------ beta | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- _ce1 | lnGDP | 1 . . . . . lnPubExp | 10.37832 1.625221 6.39 0.000 7.192942 13.56369 lnFDI | -4.355466 .5475636 -7.95 0.000 -5.428671 -3.282261 lnTO | 4.338212 2.199908 1.97 0.049 .0264723 8.649952 lnFinDev | -23.46449 3.774926 -6.22 0.000 -30.86321 -16.06577 lnTEC_I | -.2644457 .9286934 -0.28 0.776 -2.084651 1.55576 lnHC_I | 57.62829 10.44113 5.52 0.000 37.16406 78.09253 _cons | 45.68787 . . . . . ------------------------------------------------------------------------------
Outputi i VECM përmban informacion mbi lidhjen afatshkurtër dhe afatgjatë midis
variablave të përfshirë në model. Pjesa e fundit e outputit (e cila paraqitet në tabelën
4.8) na jep informacion në lidhje me marrëdhënien afatgjatë mes variablave. Nga
output i metodës VECM mund të derivojmë ekuacionin e bashkintegrimit në
periudhën afatgjatë midis lnGDP dhe lnPubExp, lnFDI, lnTO, lnFinDev, lnTEC_I,
lnHC_I.
Ekuacioni i bashkintegrimit = lnGDP + 10. 37lnPubExp - 4. 35 lnFDI + 4. 33
lnTO - 23. 46 lnFinDev - 0. 26 lnTEC_I + 57. 62 lnHC_I
Kjo nënkupton që në ekuilibrin afatgjatë (kur ekuacioni i bashkintegrimit është i
barabartë me 0, do të kemi:
lnGDP = - 10. 37lnPubExp + 4. 35 lnFDI - 4. 33 lnTO +23. 46 lnFinDev + 0.
26 lnTEC_I - 57. 62 lnHC_I
Ky model është modeli që përdoret rëndom në studimin e marrëdhënieve shkakësore
funksionale ndërmjet variablave që merren në studim dhe që në ekonometri njihet me
emrin ekuacioni i regresionit linear.
Ekuacioni i bashkintegruar i regresionit linear shpreh lidhjen funksionale midis
variablit të varur Ln(GDP me variabla të pavarur lnPubExp, lnFDI, lnTO, lnFinDev,
lnTEC_I, lnHC_I.
Pra modeli VECM vlerësoi se ekziston një marrëdhënie e rëndësishme afatgjatë midis
lnGDP dhe lnPubExp, lnFDI, lnTO, lnFinDev, lnHC_I.
Një nga pyetjet e rëndësishme studimore që ngre ky studim është: “A ndikojnë flukset
e IHD-ve pozitivisht apo negativisht mbi produktin e brendshëm bruto?”. Për t’i
dhënë përgjigje kësaj pyetjeje kemi ndërtuar hipotezat statistikore:
H0: Investimet e huaja direkte (IHD) nuk ndikojnë pozitivisht mbi rritjen ekonomike
në Shqipëri (PBB).
Ha: Investimet e huaja direkte (IHD)ndikojnë pozitivisht mbi rritjen ekonomike në
Shqipëri (PBB).
96
Përgjigjia e kësaj pyetjeje vjen përmes vlerësimit të koefiçientëve të modelit të
bashkintegruar të paraqitur me anë të ekuacionit të bashkintegrimit. Meqënëse
koefiçienti para trajtës logaritmike të variablit FDI është i ndryshëm nga zero dhe
pozitiv (b = 4.35) mbetet që hipoteza null (H0) të refuzohet, në këtë mënyrë, mbetet të
pranohet hipoteza alternative Ha. Duke i referuar modelit linear dhe hipotezës
alternative, konkludojmë se flukset e IHD-ve ndikojnë pozitivisht mbi produktin e
brendshëm bruto. Me të njëjten logjikë gjykojmë edhe për ndikimin e variablave të
tjerë të përfshirë në ekuacion mbi produktin e brendshëm bruto.
Kjo do të thotë që vlerat e lnGDP-së varen pozitivisht nga vlerat e lnFDI, lnFinDev
dhe lnTEC_I, në periudhën afatgjatë, si dhe vlerat e lnGDP-së varen negativisht nga
vlerat e lnPubExp, lnTO, dhe lnHC_I. Duhet të kemi patur parasysh se në punimin
tonë ne hulumtojmë mbi marrëdhënien që ekziston midis IHD-ve dhe rritjes
ekonomike. Duke interpretuar ekuacionin e bashkintegrimit, konkludojmë që një rritje
prej 1% e log të IHD-ve (lnFDI) do të çojë në rritjen e log të Prodhimit të brendshëm
bruto me 4. 35%.
Gjithashtu, nga ekuacioni i bashkëintegrimit të rezultuar nga aplikimi i metodës
VECM, konkludojmë se ekziston një shkakësi Granger në periudhën afatgjatë që
rrjedh nga IHD-të drejt rritjes ekonomike. Kjo vërteton hipotezën tonë të parë mbi
ekzistencën e një marrëdhënie pozitive dhe afatgjatë që rrjedh nga IHD-të drejt rritjes
ekonomike.
Gjithashtu, duke i’u referuar ekuacionit të bashkintegrimit (Tabela A. 2. 1 në shtojcën
2) mund tënxjerrim edhe këto rezultate si më poshtë në lidhje me marrëdhëniet e
krijuara midis variablave të përfshirë në ekuacion:
Ekziston nje marrëdhënie e rëndësishme dhe pozitive afatgjatë mes zhvillimit
financiar (lnFinDev) dhe rritjes ekonomike (lnGDP) si dhe ekziston nje
marrëdhënie shkakësore Granger që shkon nga lnFinDev drejt lnGDP.
Ekziston një marrëdhënie e rëndësishme dhe negative afatgjatë mes
shpenzimeve publike (lnPubExp), hapjes tregtare (lnTO), indeksit të kapitalit
human (lnHC_I) dhe rritjes ekonomike (GDP). Kjo shkakësi Granger rrjedh
nga lnPubExp, lnTO, lnHC_I drejt GDP-së.
Ndërsa përsa i përket indeksit të diferencës teknologjike (lnTEC_I) ky variabël
është statistikisht i parëndësishëm(p)=0.76>0.05) megjithatë shenja e
koefiçientit është pozitive. Kjo do të thotë se zhvillimi teknologjik nuk ka
qenë në nivelin e duhur që të ndikonte mbi rritjen ekonomike në afat të gjatë.
Që të arrihet ekuilibri afatgjatë, normalisht duhet të mbështetemi në ekuilibrat
afatshkurtër që ekzistojnë mes variablave në model. Për të marrë informacion rreth
periudhës afatshkurtër mbështetemi në pjesën e parë të outputit. (tabela A.2.1 në
shtojcën 2). Vihet re se në fillim të outputit përcaktohen ekuacionet aftashkurtra dhe
rëndësia e secilit prej tyre duke vlerësuar secilin nga variablat në diferencën e tyre
tëparë. Secili nga ekuacionet ka si variabël të varur diferencat e para të variablave si:
lnGDP_D1, lnINF_D1, lnPubExp_D1, lnFDI_D1, lnTO_D1, lnFinDev_D1,
97
lnTEC_I_D1 lnHC_I_D1. Duke kujtuar se ky punim këkon të kuptojë marrëdhënien
midisIHD-ve dhe rritjes ekonomike, përqëndrohemi kryesisht tek ekuacionet që kanë
si variabël të varur lnGDP_D1 dhe lnFDI_D1.
Ajo që vihet re është se seria kohore e diferencës së parë D_lnGDP varet ndjeshëm
nga seria e diferencës së parë të lnGDPt-1, lnGDPt-2, lnPubExpt-1, lnPubExpt-2,
lnPubExpt-1, lnFDIt-1, lnFDIt-2, lnFDIt-3, dhelnHC_It-2, lnHC_It-3. Gjithashtu, nga output,
vihet re se ekziston një term i korrigjimit të gabimit për ekuacionin ku variabli
(D_lnGDP) shfaqet si variabël i varur. Ky vektor i korrigjimit të gabimit (ce1) është
statistikisht i rëndësishëm dhe ka vlerë negative, që do të thotë se lnGDP është një
variabël endogjen. Kjo, gjithashtu, tregon se modeli dinamik është i qëndrueshëm,
pasi devijimet nga ekuilibri afatgjatë rregullohen duke ulur lnGDP-ne. Korrigjimi i
gabimit për (lnGDP) përfaqëson përshtatjen tremujore negative të (lnGD t-1), e cila do
të jetë 2.68 % nga vlera bashkintegruese e saj e (lnGDPt). Ndryshe, ajo mat edhe
shpejtësinë e përshtatjes që bën (lnGDP) për të arritur gjendjen e qëndrueshme.
Ndërsa, për ekuacionin e dytë, ku (D_lnFDI) është variabël i varur, korrigjimi i
gabimit është (ce1 = 0. 188), por nuk është statistikisht i rëndësishëm. Kjo tregon që
dhe ai nuk shkaktohet as nga vlerat e periudhave të mëparshme të tij dhe as nga ato të
variablave të tjerë. Koefiçientët përpara variablave janë të gjithë të rëndësishëm, ndaj
konkludojmë se: rritja ekonomike nuk shkakton ndryshime tek IHD-të në Shqipëri.
Prej këtej konkludojmë se ekziston një shkakësi Granger aftshkurtër që rrjedh nga
IHD-të drejt rritjes ekonomike dhe kjo marrëdhënie është negative.
Rikujtojmë se qëllimi i këtij punimi është evidentimi i marrëdhënieve shkakësore mes
variablave dhe nga analiza e outputit tëVECM në tabelën 4. 8 (dhe në tabelën A. 2.1
në shtojcën 2) mund të nxjerrim këto rezultate:
Ekziston marrëdhënie shkakësie Granger afatshkurtër që rrjedh nga lnPubExp
(LD, L2D, L3D) drejt lnGDP.
Ekziston marrëdhënie shkakësie Granger afatshkurtër që rrjedh nga lnFDI
(LD.,L2D, L3D) drejt lnGDP.
Ekziston marrëdhënie shkakësie Grangerafatshkurtër që rrjedh nga lnHC_I
(L2D, L3D) drejtlnGDP.
Ekziston marrëdhënie shkakësie Granger afatshkurtër që rrjedh nga lnFinDev
(L3D) drejt lnFDI.
Ekziston marrëdhënie shkakësie Granger afatshkurtër që rrjedh nga lnGDP
(LD.) drejt lnTO.
Ekziston marrëdhënie shkakësie Granger afatshkurtër që rrjedh nga lnFinDev
(LD.) drejt lnTO.
Ekziston marrëdhënie shkakësie Granger afatshkurtër që rrjedh nga lnGDP
(LD.,L2D) drejt lnFinDev.
Ekziston marrëdhënie shkakësie Granger afatshkurtër që rrjedh nga lnPubExp
(LD.,L2D, L3D) drejt lnFinDev.
98
Ekziston marrëdhënie shkakësie Granger afatshkurtër që rrjedh nga lnFDI
(LD.) drejt lnFinDev.
Ekziston marrëdhënie shkakësie Granger afatshkurtër që rrjedh nga lnHC_I
(L3D) drejt lnFinDev.
Ekziston marrëdhënie shkakësie Granger afatshkurtër që rrjedh nga lnGDP
(LD. L2D) drejt lnHC_I.
Ekziston marrëdhënie shkakësie Granger afatshkurtër që rrjedh nga lnFinDev
(LD. L2D) drejt lnHC_I.
4. 3. 2 Diagnostikimi i modelitVECM, ndikimi i IHD-ve mbi rritjen ekonomike Është e rëndësishme të provohet se modeli i vlerësuar është një model i cili prodhon
rezultate të besueshme dhe nuk mbart gabime, prandaj kemi aplikuar testet
diagnostikuese. Fillimisht, është aplikuar testi i qëndrueshmërisë, për të parë që
modeli nuk ka gabime dhe është i specifikuar qartë. Nëse vlerat e moduleve të
mbetura janë më shumë se një, atëherë modeli nuk është i qëndrueshme dhe rezultatet
janë jo të sakta dhe mbartin gabime, por nëse vlerat eigen janë më të vogla ose të
barabarta me 1, atëherë modeli ështëi qëndrueshëm dhe rezultatet e tij mund të
përdoren për parashikime. Rezultatet e testit të qëndrueshmërisë jepen në tabelën 4. 9
dhe në figurën 4. 1.
Figura 4. 1: Matrica shoqëruese e rrënjëve të VECM-së
-1-.5
0.5
1Im
agina
ry
-1 -.5 0 .5 1Real
The VECM specification imposes 6 unit moduli
Roots of the companion matrix
99
Tabela 4. 9: Testi i qëndrueshmërisë së VECM-së
Testi i dytë që është aplikuar është testi i autokorrelacionit i Lagrange Multiplier-it
(LM) mes mbetjeve. Ky test teston nëse mbetjet janë të autokoreluara deri në lagun e
përcaktuar në modelin korrespondues të VECM-së. Rezultatet e testit jepen në tabelën
4. 10 më poshtë.
Tabela 4. 10: Testi Lagrange Multiplier i VECM-së
The VECM specification imposes 6 unit moduli.
.06524865 .065249
-.1194935 .119494
.2063578 .206358
-.5235108 .523511
.4185053 - .3552199i .548933
.4185053 + .3552199i .548933
-.5280312 - .4450538i .690572
-.5280312 + .4450538i .690572
.4175506 - .6601886i .781151
.4175506 + .6601886i .781151
-.7918631 - .03488788i .792631
-.7918631 + .03488788i .792631
.03662818 - .8444077i .845202
.03662818 + .8444077i .845202
-.1837006 - .8255278i .84572
-.1837006 + .8255278i .84572
.154131 - .8531885i .866999
.154131 + .8531885i .866999
.9360712 .936071
.0051688 - .9780239i .978038
.0051688 + .9780239i .978038
-.9903604 .99036
1 1
1 1
1 1
1 1
1 1
1 1
Eigenvalue Modulus
Eigenvalue stability condition
H0: no autocorrelation at lag order
4 65.9787 49 0.05315
3 64.2029 49 0.07126
2 42.6505 49 0.72683
1 56.6670 49 0.21070
lag chi2 df Prob > chi2
Lagrange-multiplier test
100
Në tabelën 4. 10 vërehet se vlerat e probabilitetit janë më të mëdha se 5 % (p > 0. 05)
për çdo vlerë të lagut, ç’ka tregon se hipoteza H0 “se nuk ka autokorrelacion në
mbetjet për ndonjë nga laget e testuar”, nuk mund të hidhet poshtë.
Dhe së fundmi, për të testuar nëse mbetjet e modelit kanë shpërndarje normale, është
përdorur statistika e Jarque-Bera-s. Megjithatë, mungesa e normalitetit në mbetje nuk
mund të bëjë që testet e bashkintegrimit dhe të VECM-së të jenë të pavlefshme.
Rezultatet e testit janë paraqitur në Shtojcën 2 në tabelën A.2.2. Rezultatet e
statistikave të Jarque-Beras, Skewness dhe Kurtosisnuk e hedhin poshtë hipotezën H0
mbi normalitetin e mbetejeve, ç’ka konkludojme se mbetjet kanë shpërndarje
normale.
4. 3. 3 Rezultatet empirike të modelit VECM me efektin kushtëzues të kapitalit human
Hipoteza e dytë e ngritur në këtë punim kërkon të vlerësojmë impaktin e IHD-ve mbi
rritjen ekonomike në Shqipëri tëkushtëzuar nga kapaciteti absorbues, konkretisht nga
variablat e kapitali human (lnHC_I), diferencës së zhvillimit teknologjik (lnTEC_I),
nivelit të hapjes tregtare (lnTO) dhe zhvillimit të sistemit financiar (lnFinDev).
Përpara se të zhvillojmë modelin empirik, janë ndërtuar variablat e rinj të cilët
përllogariten si ndërveprimet (inter) e IHD-ve (lnFDI) me secilin nga variablat e
kapacitetit absorbues si mëposhtë:
inter1= lnFDI * lnHC_I
inter2= lnFDI * lnFinDev
inter3= lnFDI * lnTEC_I
inter4= lnFDI * lnTO
Pasi ndërtuam variablat e rinj, të cilët përfaqësojnë seritë e reja të të dhënave, analiza
fillon me testimin e stacionaritetit të tyre, për të parë nëse seritë janë apo jo stacionare
si dhe të përcaktojmë rendin e integrimit të tyre. Përpara se të zhvillojmë testet e
stacionaritetit, jemi siguruar në përcaktimin e saktë të gjatësisë së lagut. Outputet e
testeve të rrënjëve të njësisë jepen në Shtojcën 1, ndërsa rezultatet e tyre janë
paraqitur në tabelën 4. 11 më poshtë.
101
Tabela 4. 11: Rezultatet e testeve të rrënjës së njësisë të variablave në nivele
(Modeli II)
Variablat
Testet e rrënjës së njësisë
inte
r1
inte
r2
inte
r3
inte
r4
Augmented Dickey Fuller (ADF) Me konstante dhe trend
-1. 784 -0. 776 -2. 994 -1. 076
Phillips Perron (PP)
Me konstante dhe trend -5. 715 -5. 144 -3. 191 -5. 664
Burimi: Llogaritjet e autorit
Rezultatet e testeve të rrënjës së njësive tregojnë së të gjithë variablat janë
jostacionarë në nivele. Për të përcaktuar rendin e integrimit të variablave, u krijuan
variablat e rinj të diferencave të tyre të para, si më poshtë:
inter1_D1 = inter1_D1t − inter1_D1t-1
inter2_D1 = inter2_D1t – inter2_D1t-1
inter3_D1 = inte31_D1t – inter3_D t-1
inter4_D1 = inter4_D1t – inter4_D1t-1
U aplikuan përsëri testet e ADF-së dhe PP-së mbi seritë e reja të diferencave të para të
variablave të vlerësuar më lart dhe u testua nëse ato e plotësonin kushtin e
stacionaritetit apo jo. Rezulatatet e testeve të rrënjës së njësisë mbi diferencat e para
jepen në tabelën 4. 12.
Rezultatet tregojnë se variablat në diferencë të parë janë stacionarë dhe ato janë të
integruar në rendin e parë, I (1). Pasi përcaktuam stacionartitetin, hapi i dytë është
evidentimi i ekzistencës se marrëdhënies afatshkurtër apo afatgjatë midis lnGDP dhe
inter1, inter2, inter3 dhe inter4. Për të evidentuar nëse ekziston nje marrëdhënie
bashkintegruese u përdor testi ibashkintegrimit i Johansen-it për secilin nga variablat
e ndërveprimit të krijuar më lart në lidhje me lnGDP-se. Rikujtojmë se testi i
bashkintegrimit të Johansen aplikohet vetëm mbi variablat të cilët kanë të njëjtin rend
integrimi. Për të shmangur rezultatet e gabuara u përcaktua fillimisht gjatësia e duhur
e lagut mbi variablat lnGDP me inter1, inter2, inter3 dhe inter4.
102
Tabela 4. 12: Rezultatet e testeve të rrënjës së njësisë të variablave në diferencë
të parë (Modeli II)
Variablat
Testet e rrënjës së njësisë
inte
r1_D
1
inte
r2_D
1
inte
r3_D
1
inte
r4_D
1
Augmented Dickey Fuller (ADF) Me konstante dhe trend
-5. 670 -6. 618 -5. 435 -4. 677
Phillips Perron (PP)
Me konstante dhe trend -15. 541 -20. 900 -15. 187 -16. 076
Burimi: Llogaritjet e autorit
Më pas aplikohet testi i Johansen-it për secilin nga lidhjet bivariate përmes të cilit
shohim nëse ekziston ndonjë marrëdhënie afatgjatë mes variablave të ndërveprimit me
rritjen ekonomike. Rezultatet e gjatësive të lagut dhe të testeve të Johansen-it jepen në
tabelat A.2.3 deri në tabelën A.2.10 në shtojcën 2.
Rezultatet tregojnë se ekziston të paktën një marrëdhënie afatgjatë vetëm mes lnGDP
dhe ndërveprimit të IHD-ve me indeksin e kapitalit human (inter1), ndërsa per
variablat e tjerë rezultatet tregojnë se ekzistojnë vetëm marrëdhënie afatshkurtra midis
tyre. Në varësi të rezultateve është përllogaritur më poshtë modeli i dytë VECM, ku
përveç variablave të përfshirë në modelin bazë, do të përfshijmë edhe variablin
(inter1) për të parë efektin e kushtëzuar të investimeve të huaja direkte në varësi të
kapitalit human në rritjen ekonomike në Shqipëri. Ndërsa, për të parë efektin e IHD-
ve nën faktorët e tjerë të kushtëzuar si zhvillimi teknologjik (lnTEC_I), hapja tregtare
(lnTO) dhe zhvillimi i sistemit financiar (lnFinDev) do të vlerësojmë modelin e tretë
që është një model i Vektorit të Autoregresionit (VAR), i cili aplikohet vetëm kur
ekzistojnë marrëdhënie afatshkurtra midis variablave.
Tabela 4. 13: Përcaktimi i gjatësisë së lagut i modelit të II
Exogenous: _cons
Endogenous: lnGDP lnPubExp lnFDI lnTO lnFinDev lnTEC_I lnHC_I inter1
4 1086.03 215.56* 64 0.000 3.7e-24* -33.5523* -29.6852* -23.3596
3 978.249 217.57 64 0.000 5.1e-24 -31.7653 -28.8357 -24.0435
2 869.462 203.03 64 0.000 1.7e-23 -29.9372 -27.9451 -24.6865
1 767.945 551 64 0.000 6.6e-23 -28.4059 -27.3513 -25.6261*
0 492.443 3.6e-19 -19.7732 -19.656 -19.4643
lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC
Sample: 2003q4 - 2015q4 Number of obs = 49
Selection-order criteria
103
Përpara se të aplikonim modelin VECM u siguruam se kemi përcaktuar saktë
gjatësinë e duhur të lagut. Pra, në model gjatësia e duhur e lagut është 4. Së dyti,
përcaktojmë nivelin e rëndësisë në studim i cili është 5%. Rezultatet e modelit të
VECM-së jepen në tabelën 4. 14. (dhe në shtojcën2 tabela A. 2. 11)
Siç u shpjegua edhe më lart, outputi i VECM përmban informacion mbi lidhjen
afatshkurtër dhe afatgjatë midis variablave. Pjesa e fundit e outputit është ajo e cila
paraqet informacion në lidhje me marrëdhënien afatgjatë mes variablave të modelit.
Nga outputi mund të derivojmë ekuacionin e bashkintegrimit në periudhën afatgjatë
midis lnGDP dhe lnPubExp, lnFDI, lnTO, lnFinDev, lnTEC_I, lnHC_I, inter1.
Ekuacioni i bashkintegrimit = lnGDP +1. 45 lnPubExp - 4. 40 lnFDI + 1. 58
lnTO - 9. 48 lnFinDev +1. 32 lnTEC_I + 133. 2 lnHC_I -11. 21 inter1
Kjo nënkupton që në ekuilibrin afatgjatë (kur ekuacioni i bashkintegrimit është i
barabarta me 0, do të kemi:
lnGDP = - 1. 45 lnPubExp + 4. 40 lnFDI – 1. 58 lnTO + 9. 48 lnFinDev -1. 32
lnTEC_I – 133. 2 lnHC_I +11. 21 inter1
Tabela 4. 14: Modeli i II i VECM-së
Vector error-correction model Sample: 2003q4 - 2015q4 No. of obs = 49 AIC = -31.55656 Log likelihood = 988.1356 HQIC = -28.40723 Det(Sigma_ml) = 4.21e-28 SBIC = -23.25571 Equation Parms RMSE R-sq chi2 P>chi2 ---------------------------------------------------------------- D_lnGDP 26 .025636 0.9765 954.1798 0.0000 D_lnPubExp 26 .116896 0.9322 316.3756 0.0000 D_lnFDI 26 .390552 0.6889 50.92982 0.0024 D_lnTO 26 .064113 0.8773 164.4597 0.0000 D_lnFinDev 26 .02663 0.9735 845.6637 0.0000 D_lnTEC_I 26 .038493 0.7291 61.89435 0.0001 D_lnHC_I 26 .002411 0.9116 237.3049 0.0000 D_inter1 26 .13827 0.7061 55.25 0.0007 ---------------------------------------------------------------- ------------------------------------------------------------------------------ Cointegrating equations Equation Parms chi2 P>chi2 ------------------------------------------- _ce1 7 164.6625 0.0000 ------------------------------------------- Identification: beta is exactly identified Johansen normalization restriction imposed ------------------------------------------------------------------------------ beta | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- _ce1 | lnGDP | 1 . . . . . lnPubExp | 1.458905 .4219242 3.46 0.001 .6319493 2.285862 lnFDI | -4.40074 .8202252 -5.37 0.000 -6.008352 -2.793129 lnTO | 1.586732 .5881124 2.70 0.007 .434053 2.739411
104
lnFinDev | -9.484407 .986539 -9.61 0.000 -11.41799 -7.550826 lnTEC_I | 1.322498 .3354308 3.94 0.000 .6650656 1.97993 lnHC_I | 133.2167 24.70619 5.39 0.000 84.79348 181.6399 inter1 | -11.21164 2.46623 -4.55 0.000 -16.04536 -6.377915 _cons | 65.4842 . . . . . ------------------------------------------------------------------------------
Pra modeli i dytë i VECM-së vlerësoi se ekziston një marrëdhënie e rëndësishme
afatgjatë midis lnGDP dhe lnPubExp, lnFDI, lnTO, lnFinDev, lnTEC_I, lnHC_I,
inter1. Nga ekuacioni i bashkintegrimit vërehet që vlerat e lnGDP-së varen pozitivisht
nga vlerat e lnFDI, lnFinDev dhe inter1, në periudhën afatgjatë, si dhe vlerat e
lnGDP-së varen negativisht nga vlerat e lnPubExp, lnTO, lnTEC_I dhe lnHC_I. Ajo
që bie në sy është se të gjithë variablat nuk kanë ndryshuar shenjë në lidhje me
impaktin në rritjen ekonomike përveç treguesit të lnTEC_I i cili bëhet i rëndësishëm
tek modeli i dytë, por ka nxitur një impakt negativ mbi rritjen ekonomike në Shqipëri.
E rëndësishme është që IHD-të, si në modelin e parë edhe në modelin e dytë të
përmirësuar, nuk kanë ndryshuar shenjë dhe impakti i tyre mbetet pozitiv dhe
pothuajse i njëjtë në lidhje me lnGDP-në. Duke interpretuar ekuacionin e dytë të
bashkintegrimit të prodhuar nga modeli i II VECM, konkludojmëqë: një rritje prej 1%
e log të investimeve te huaja direkte (lnFDI) do të çojë në rritjen e log të Prodhimit të
brendshem bruto me 4. 40%. Prej këtej konkludojmë se ekziston një shkakësi Granger
në periudhën afatgjatë që rrjedh nga IHD-të drejt rritjes ekonomike. Përsa i përket
interpretimit të variablit të ndërveprimit (inter1), interpretimi i madhësisë së vetë
koefiçientit nuk ka kuptim ekonomik por e rëndësishme është që shenja e koefiçientit
përpara tij në ekuacionin e regresionit është pozitiv. Kjo tregon se impakti i
investimeve të huaja direkte është përforcuar nën faktorin kushtëzues të indeksit të
kapitalit human dhe që pritet që impakti i tyre të rritet sa më i zhvilluar të jetë kapitali
human në Shqipëri. Prej këtej konkludojmë se ekziston një shkakësi Granger në
periudhën afatgjatë që rrjedh nga IHD-të nën efektin kushtëzues të kapitalit human
(inter1) drejt rritjes ekonomike.
Gjithashtu, nga ekuacioni i dytë i bashkintegrimit nxirren edhe këto rezultate si:
Ekziston një marrëdhënie e rëndësishme dhe pozitive afatgjatë mes zhvillimit
financiar (lnFinDev) dhe rritjes ekonomike (lnGDP) si dhe ekziston
njëmarrëdhënie shkakësore Granger që shkon nga lnFinDev drejt lnGDP-së.
Ekziston një marrëdhënie e rëndësishme dhe negative afatgjatë mes
shpenzimeve publike (lnPubExp), hapjes tregtare (lnTO), indeksit të kapitalit
human (lnHC_I) dhe rritjes ekonomike (GDP). Kjo shkakësi Granger rrjedh
nga lnPubExp, lnTO, lnHC_I drejt GDP-së.
Ndërsa përsa i përket indeksit të diferencës teknologjike (lnTEC_I) ky variabël
është statistikisht i rëndësishëm dhe ka impakt negative afatgjatë mbi rritjen
ekonomike. Kjo do të thotë që kur zvogëlohet diferenca teknlogjike e
Shqipërisë me vendet e zhvilluara, kemi një ndikim pozitiv mbi lnGDP të
rritjes së IHD-ve.
105
Që të arrihet ekuilibri afatgjatë, normalisht, duhet të mbështetemi në ekuilibrat
afatshkurtër që ekzistojnë mes variablave në model. Për të marrë informacion rreth
periudhës afatshkurtër mbështetemi në pjesën e parë të outputit. (Shtojca 2, tabela A.
2. 11). Vihet re se në fillim të outputit përcaktohen ekuacionet aftashkurtra dhe
rëndësia e secilit prej tyre duke vlerësuar secilin nga variablat në diferencën e tyre të
parë. Secili nga ekuacionet ka si variabël të varur diferencat e para të variablave si:
lnGDP_D1, lnINF_D1, lnPubExp_D1, lnFDI_D1, lnTO_D1, lnFinDev_D1,
lnTEC_I_D1, lnHC_I_D1, inter1_D1. Përqëndrohemi kryesisht tek ekuacionet që
kanësi variabel të varur lnGDP_D1, lnFDI_D1 dhe inter1_D1, duke i’u përmbajtur
qëllimit të punimit.
Ajo që vihet re është se seria kohore e diferencës së parë D_lnGDP varet ndjeshëm
nga seria e diferencës së parë të lnGDPt-2, lnPubExpt-2, lnPubExpt-3, lnFDIt-1, lnHC_It-1,
lnHC_It-2, lnHC_It-3 si dhe inter1t-1. Gjithashtu nga outputi vihet re se ekziston një
term i korrigjimit të gabimit për ekuacionin ku variabli (D_lnGDP) shfaqet si variabël
i varur. Ky vektor i korrigjimit të gabimit (ce1) është statistikisht i rëndësishëm dhe ka
vlerë negative që do të thotë se lnGDP është një variabël endogjen. Kjo, gjithashtu,
tregon se modeli dinamik është i qëndrueshëm, pasi devijimet nga ekuilibri afatgjatë
rregullohen duke ulur lnGDP-në. Korrigjimi i gabimit për (lnGDP) përfaqëson
përshtatjen tremujore negative të (lnGDt-1), e cila do të jetë 8.8 % nga vlera
bashkintegruese e saj e (lnGDPt). Ndryshe ajo mat edhe shpejtësinë e përshtatjes që
bën (lnGDP) për të arritur gjendjen e qëndrueshme.
Ndërsa, për ekuacionin e dytë, ku (D_lnFDI) është variabël i varur, vektor i korrigjimi
i gabimit është (ce1 = 0. 073), por nuk është statistikisht i rëndësishëm dhe ai nuk
varet as nga vlerat e lageve të tij, as nga ato të variablave të tjerë. Koefiçientët përpara
variablit lnGDPt-3është i rëndësishëm dhe pozitive, ndaj konkludojmë se: rritja
ekonomike shkakton ndryshime tek IHD-të në Shqipëri në periudhën afatshkurtër.
Prej këtej konkludojmë se ekziston një shkakësi Granger aftshkurtër që rrjedh nga
rritja ekonomike drejt IHD-të dhe kjo marrëdhënie është pozitive.
Përsa i përket variablit të varur, zhvillimi i sistemit financiar (lnFinDev) ku vektor i
korrigjimi i gabimit është (ce1 = 0. 099),) është statistikisht i rëndësishëm dhe ka
vlerë pozitive, që tregon se lnFinDev është një variabël endogjen. Kjo tregon se
devijimet nga ekuilibri afatgjatë rregullohen duke rritur lnFinDev-se. Korrigjimi i
gabimit për (lnFinDev) përfaqëson përshtatjen tremujore pozitive të (lnFinDevt-1), e
cila do të jetë 9.9 % nga vlera bashkintegruese e saj e (lnFinDevt). Ndryshe, ajo mat
edhe shpejtësinë e përshtatjes që bën (lnFinDev) për të arritur gjendjen e
qëndrueshme. Gjithashtu, vërehet se zhvillimi i sistemit financiar (lnFinDevt-3)është
statistikisht i rëndësishëm. Në periudhën afatshkurtër, zhvillimi i sistemit financiar
ndikon pozitivisht mbi nivelin e IHD-ve. Prej këtej konkludojmë se ekziston një
shkakësi Granger aftshkurtër që rrjedh nga zhvillimi i sistemit financiar drejt IHD-të
dhe kjo marrëdhënie është pozitive.
106
Përsa i përket variablit të varur të indeksit të zhvillimi tëkapitalit human (lnHC_I) ku
vektor i korrigjimi i gabimit është (ce1 = 0. 0047), është statistikisht i rëndësishëm
dhe ka vlerë pozitive qe tregon se lnHC_I është një variabël endogjen. Kjo tregon se
devijimet nga ekuilibri afatgjatë rregullohen duke rritur lnHC_I-se. Korrigjimi i
gabimit për (lnHC_I) përfaqëson përshtatjen tremujore pozitive të (lnHC_It-1), e cila
do të jetë 0. 4 % nga vlera bashkintegruese e saj e (lnHC_It). Ndryshe ajo mat edhe
shpejtësinë e përshtatjes që bën (lnHC_I) për të arritur gjendjen e qëndrueshme.
Ndërsa, për ekuacionin ku (D_inter1) është variabël i varur, vektor i korrigjimi i
gabimit është (ce1 = 0. 051), por nuk është statistikisht i rëndësishëm dhe ai nuk varet
as nga vlerat e lageve të tij, as nga ato të variablave të tjerë.
Rikujtojmë se qëllimi i këtij punimi është të kuptojmë nëse kamarrëdhënieve
shkakësore mes variablave të përfhsirë në model. Nga analiza e outputit të VECM në
tabelën 4. 14(tabela A. 2. 11 shtojca 2) mund të nxjerrim këto rezultate:
Ekziston marrëdhënie Granger afatshkurtër që rrjedh nga lnGDP (L2D) drejt lnGDP.
Ekziston marrëdhënie Granger afatshkurtër që rrjedh nga lnPubExp (L2D, L3D) drejt lnGDP.
Ekziston marrëdhënie Granger afatshkurtër që rrjedh nga lnFDI (LD.) drejt lnGDP.
Ekziston marrëdhënie Granger afatshkurtër që rrjedh nga lnHC_I (LD., L2D, L3D) drejtlnGDP.
Ekziston marrëdhënie Granger afatshkurtë rqë rrjedh nga inter1(LD.) drejt lnGDP.
Ekziston marrëdhënie Granger afatshkurtër që rrjedh nga lnPubExp (LD.) drejt lnPubExp.
Ekziston marrëdhënie Granger afatshkurtër që rrjedh nga lnGDP (L3D) drejt lnFDI.
Ekziston marrëdhënie Granger afatshkurtër që rrjedh nga lnFinDev (L3D) drejt lnFDI.
Ekziston marrëdhënie Granger afatshkurtër që rrjedh nga lnGDP (LD.) drejt lnFinDev.
Ekziston marrëdhënie Granger afatshkurtër që rrjedh nga lnPubExp (LD., L2D, L3D) drejt lnFinDev.
Ekziston marrëdhënie Granger afatshkurtër që rrjedh nga lnFDI (LD.) drejt D_lnFinDev.
Ekziston marrëdhënie Granger afatshkurtër që rrjedh nga lnHC_I (LD., L2D, L3D) drejt lnFinDev.
107
Ekziston marrëdhënie Granger afatshkurtër që rrjedh nga inter1(LD.) drejt lnFinDev.
Ekziston marrëdhënie Granger afatshkurtër që rrjedh nga lnGDP (LD. L2D) drejt lnHC_I.
Ekziston marrëdhënie Granger afatshkurtër që rrjedh nga lnPubExp (L2D) drejt lnHC_I.
Ekziston marrëdhënie Granger afatshkurtër që rrjedh nga lnFinDev (LD. L2D) drejt lnHC_I.
Ekziston marrëdhënie Granger afatshkurtër që rrjedh ngalnFinDev (L3D) drejt inter1.
4. 3. 4 Diagnostikimi i modelitVECM, ndikimi i IHD-ve mbi rritjen ekonomike me efektin kushtëzues të kapitalit human
Për të treguar që modeli i vlerësuar është një model i përshtatshëm dhe nuk mbart
gabime, janë aplikuar testet diagnostikuese të cilat janë të ngjashme me ato të
përllogaritura si në modelin bazë. Fillimisht është aplikuar testi i qëndrueshmërisë për
të parë që modeli nuk ka gabime dhe është i specifikuar qartë. Nëse vlerat e moduleve
të mbetura janë më shumë se një, atëherë modeli nuk është i qëndrueshëm dhe
rezultatet janë jo të sakta dhe mbartin gabime. Por nëse vlerat eigen jane më të vogla
ose të barabarta me 1, atëherë modeli është i qëndrueshëm dhe rezultatet e tij mund të
përdoren për parashikime. Rezultatet e testit të qëndrueshmërisë jepen në tabelën A.
2. 12 në shtojcën 2 dhe në figurën 4. 2. Gjithashtu, testi i dytë qëështë aplikuar është
testi i autokorelacionit i Lagrange Multiplier-it (LM) mes mbetjeve. Rezultatet e tij
tregojnësembetjet janë të pakorreluara deri në lagun e përcaktuar në modelin
korespondues të VECM-së dhe paraqiten në tabelën A. 2. 13 në shtojcën 2. Së fundi,
për të testuar nëse mbetjet e modelit kanë shpërndarje normale, është përdorur
statistika e Jarque-Bera-s. Rezultatet e statistikave të Jarque-Beras, Skewness dhe
Kurtosis nuk nuk e hedhin poshtë hipotezën H0 mbi normalitetin e mbetejeve, çka
konkludojme se mbetjet kanë shpërndarje normale. (tabela A. 2. 14 shtojca 2)
Figura 4. 2: Matrica shoqëruese e rrënjëve të modelit te II te VECM-së
-1-.5
0.5
1Im
agina
ry
-1 -.5 0 .5 1Real
The VECM specification imposes 7 unit moduli
Roots of the companion matrix
108
4. 3. 5 Rezultatet empirike të modelit VAR, me efektet kushtëzuese të zhvillimit financiar, hapjes tregtare, diferencës së zhvillimit teknologjik
Më lart, nga aplikimi i testit të Johansen u gjet se variablat e ndërveprimit të IHD-ve
me faktorët absorbues të zhvillimit financiar, hapjes tregtare si dhe diferencës
teknologjike në lidhje me rritjen ekonomike nuk kishin marrëdhënie afatgjata mes
tyre. Rezultati i testit Johansen tregoi se ndërmjet variablave të përfshirë në modelin
tonë ekziston njëmarrëdhënie afatshkurtër. Për të zbuluar këtë marrëdhënie është
aplikuar testi i shkakësisë së Grangerit nën modelin e Vektorit të Autoregresionit
(VAR). Përpara aplikimit të modelit u siguruam se kemi percaktuar saktë gjatësinë e
duhur të lagut e cila është lag =4. Rezultatet jepen në tabelën 4. 15.
Tabela 4. 15: Përcaktimi i gjatësisë së lagut i modelit VAR
Nga tabela A.2.15 në Shtojcën 2, shohim se rezultatet e modelit VAR tregojnë se
ekzistojnë katër ekuacione të diferencave të para të variablave lnGDP, inter1, inter2,
inter3 dhe inter4. Rezultatet tregojnë se të katër modelet janë statistikisht të
rëndësishëm. Duke u mbështëtur në qëllimin e punimit do të ndalemi vetëm tek
ekuacioni i parë i cili ka si variabël të varur diferencën e parë të lnGDP-së
(lnGDP_D1). (tabela 4. 16) . Ky ekuacion ka një R2= 0. 95, që do të thotë se variablat
e pavarur shpjegojnë variacionin e variablit të varur në rastin tonë të lnGDP në masën
95%, që do të thotë se modeli është i rëndësishëm dhe ka shpjegueshmëri të lart.
Rishkruajmë ekuacionin e modelit VAR si më poshtë:
lnGDP_D1 = 0. 019 - 0. 45 lnGDP_D1t-1 - 0. 39 lnGDP_D1t-2 - 0. 44 lnGDP_D1t-3 +
0. 59 lnGDP_D1t-3 + 0. 012 inter2_D1t-4 – 0. 027 inter3_D1t-4
Exogenous: _cons
Endogenous: lnGDP_D1 inter2_D1 inter3_D1 inter4_D1
4 -25.9051 63.04* 16 0.000 .000364* 3.35375* 4.30724* 5.81311
3 -57.4249 116.15 16 0.000 .000606 3.90803 4.63717 5.78872*
2 -115.501 98.341 16 0.000 .00266 5.41074 5.91553 6.71276
1 -164.671 97.465 16 0.000 .008615 6.5954 6.87584 7.31874
0 -213.404 .027679 7.76442 7.82051 7.90909
lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC
Sample: 2004q1 - 2017q4 Number of obs = 56
Selection-order criteria
109
Tabela 4. 16: Modeli VAR
Vector autoregression Sample: 2004q1 - 2017q4 No. of obs = 56 Log likelihood = -25.90506 AIC = 3.353752 FPE = .0003639 HQIC = 4.307239 Det(Sigma_ml) = .0000296 SBIC = 5.813108 Equation Parms RMSE R-sq chi2 P>chi2 ---------------------------------------------------------------- lnGDP_D1 17 .028363 0.9559 1213.9 0.0000 inter2_D1 17 1.71831 0.6502 104.1092 0.0000 inter3_D1 17 .906363 0.6691 113.2538 0.0000 inter4_D1 17 1.42931 0.7679 185.275 0.0000 ---------------------------------------------------------------- ------------------------------------------------------------------------------ | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- lnGDP_D1 | lnGDP_D1 | L1. | -.4545067 .1074998 -4.23 0.000 -.6652025 -.2438109 L2. | -.3968118 .1152431 -3.44 0.001 -.622684 -.1709395 L3. | -.4474584 .1097885 -4.08 0.000 -.6626399 -.232277 L4. | .5877176 .1057388 5.56 0.000 .3804732 .7949619 | inter2_D1 | L1. | .0011382 .0069829 0.16 0.871 -.012548 .0148244 L2. | -.0027615 .0071585 -0.39 0.700 -.0167919 .011269 L3. | -.0015586 .0066678 -0.23 0.815 -.0146272 .01151 L4. | .0120122 .0058031 2.07 0.038 .0006384 .0233861 | inter3_D1 | L1. | -.0003727 .0084336 -0.04 0.965 -.0169022 .0161568 L2. | -.0013045 .0093249 -0.14 0.889 -.019581 .016972 L3. | -.0015575 .0099277 -0.16 0.875 -.0210154 .0179004 L4. | -.0271851 .0086533 -3.14 0.002 -.0441452 -.010225 | inter4_D1 | L1. | -.0023169 .0065475 -0.35 0.723 -.0151498 .010516 L2. | .0035216 .0067694 0.52 0.603 -.0097462 .0167894 L3. | .0019282 .0062503 0.31 0.758 -.0103222 .0141786 L4. | .0015937 .0064532 0.25 0.805 -.0110544 .0142417 | _cons | .0195807 .0060384 3.24 0.001 .0077458 .0314157 -------------+----------------------------------------------------------------
Nga ekuacioni mund të vërejmë se variabli i ndërveprimit të IHD-ve i kushtëzuar nga
zhvillimi financiar është statistikisht i rëndësishëm por jep një impakt pozitiv në
rritjen ekonomike vetëm në periudhën e katërt. Ndërsa, variabli i ndërveprimit të
IHD-ve i kushtëzuar nga lnTEC_Iështë statistikisht i rëndësishëm por jep një impakt
negativ në rritjen ekonomike vetëm në periudhën e katërt. Ndërsa, variabli i
ndërveprimit të IHD-ve i kushtëzuar nga hapja tregtare është statistikisht i
parëndësishëm. Duke përmbledhur rezultatet konkludojmë se, efekti i IHD-ve
kushtëzohet vetëm nga zhvillimi financiar dhe indeksi i ndryshimeve teknologjike në
periudhën afatshkurtër ndaj rritjes ekonomike.
Për të vlerësuar shkakësinë që ekziston midis variablave të ndërveprimit dhe rritjes
ekonomike është aplikuar testi i Grangerit pas modelit VAR dhe rezultatet janë
paraqitur në tabelën 4. 17.
110
Tabela 4. 17: Testi i shkakësisë së Grangerit nën modelin VAR
Nga tabela 4.17 arrijmë në konkluzionin se ekziston një marrëdhënie shkakësore
Granger afatshkurtër që rrjedh nga ndërveprimi i IHD-ve me ndryshimet teknologjike
(inter3_D1) drejt rritjes ekonomike (lnGDP_D1). Ekziston nje marrëdhënie
shkakësore Granger afatshkurtër që rrjedh nga ndërveprimi i IHD-ve me hapjen
tregtare (inter4_D) drejt variablit të ndërveprimit të IHD-ve me ndryshimet
teknologjike (inter3_D1). Së fundmi, vihet re se ekziston një marrëdhënie shkakësore
Granger afatshkurtër që rrjedh nga rritja ekonomike (lnGDP_D1) drejt (inter2_D1),
(inter3_D1) dhe (inter4_D1).
4. 3. 6 Diagnostikimi i modelit VAR, me efektet kushtëzuese të zhvillimit financiar, hapjes tregtare, diferencës së zhvillimit teknologjik
Edhe për modelin VAR janë aplikuar testet diagnostikuese për të vërtetuar
qëndrueshmërinë e modelit.
Rezultatet e testit të qëndrueshmërise jepen në tabelën A. 2. 16 në shtojcën 2 dhe në
figurën 4. 3. Nga vrojtimet e rezultateve të testit mund të konkludojmë se modeli
është i qëndrueshëm. Gjithashtu, testi i dytë që është aplikuar është testi i
autokorrelacionit i Lagrange Multiplier-it (LM) mes mbetjeve. Rezultatet e tij
tregojnë nëse mbetjet janë të pakorreluara deri në lagun e përcaktuar në modelin
korrespondues të VAR-it dhe paraqiten në tabelën A. 2. 17 në Shtojcën 2. Së fundi,
inter4_D1 ALL 56.628 12 0.000
inter4_D1 inter3_D1 8.7586 4 0.067
inter4_D1 inter2_D1 .96465 4 0.915
inter4_D1 lnGDP_D1 14.555 4 0.006
inter3_D1 ALL 62.897 12 0.000
inter3_D1 inter4_D1 10.913 4 0.028
inter3_D1 inter2_D1 6.9971 4 0.136
inter3_D1 lnGDP_D1 26.907 4 0.000
inter2_D1 ALL 28.049 12 0.005
inter2_D1 inter4_D1 5.3089 4 0.257
inter2_D1 inter3_D1 6.9153 4 0.140
inter2_D1 lnGDP_D1 9.767 4 0.045
lnGDP_D1 ALL 16.935 12 0.152
lnGDP_D1 inter4_D1 1.6225 4 0.805
lnGDP_D1 inter3_D1 14.627 4 0.006
lnGDP_D1 inter2_D1 5.751 4 0.219
Equation Excluded chi2 df Prob > chi2
Granger causality Wald tests
111
për të testuar nëse mbetjet e modelit kanë shpërndarje normale, është përdorur
statistika e Jarque-Bera-s. Rezultatet e statistikave te Jarque-Beras, Skewness dhe
Kurtosis nuk nuk e hedhin poshtë hipotezën H0 mbi normalitetin e mbetejeve. Kështu
konkludojme se mbetjet kanë shpërndarje normale. (tabelatA. 2. 18 shtojca 2)
Figura 4. 3: Matrica shoqëruese e rrënjëve të VAR
4. 4 Përfundime të kapitullit
Në këtë kapitull, në pjesën e analizës ekonometrike, kemi vlerësuar fillimisht
marrëdhënien që ekziston midis IHD-ve, të matura si flukse hyrëse dhe rritjes
ekonomike, matur përmes produktit të brendshëm bruto, përmes një analize empirike.
Në lidhje me marrëdhënien midis dy variablave kryesorë të punimit tonë, vëmendja
është fokuar në dy momente. Së pari, të përcaktohet nëse kanë një marrëdhënie
shkakësore midis tyre dhe së dyti, të përcaktohet nëse ka ndikim pozitiv të IHD-ve
mbi rritjen ekonomike. Aplikimi i modelit VECM është realizuar duke respektuar të
gjithë proçedurën e duhur. Kjo metodë përdor testin e shkakësisë Granger për të
hetuar për marrëdhëniet shkakësore midis variablave. Modeli I VECM, cili testoi
hipotezën e parë të ngritur na mundësoi të konkludojmë se ekziston një marrëdhënie
shkakësore Granger afatgjatë që rrjedh nga IHD-të drejt rritjes ekonomike dhe se
flukset e IHD-ve ndikojnë pozitivisht mbi produktin e brendshëm bruto. Një rritje prej
1% e log të IHD-ve (lnFDI) do të çojë në rritjen e log të Prodhimit të brendshëm bruto
me 4.35%. Ky përfundim paraqet rëndësi dhe përputhet me pjesën më të madhe të
literaturës teorike dhe empirike që trajton marrëdhënien midis këtyre dy variablave.
Është një përfundim i cili duhet të nxisë më tej politikëbërësit shqiptarë të ndërtojnë
politika sa më të mira për të rritur hyrjet e investitorëve të huaj direkt.
Gjithashtu, një përfundim tjetër i rëndësishëmi këtij modeli i cili kërkon reflektim
është fakti se në periudhën afatgjatë produkti i brendshëm bruto nuk ka një
-1-.5
0.5
1Im
agina
ry
-1 -.5 0 .5 1Real
Roots of the companion matrix
112
marrëdhënie shkakësore me IHD-të, që të shkoj nga produkti i brendshëm drejt IHD-
ve. Mesa duket, rritja ekonomike nuk shkakton ndryshime tek IHD-të në Shqipëri.
Kjo shpjegohet edhe me faktin se një pjesë e madhe e IHD-ve janë të destinuara për
tregun e eksportit, dhe janë të tërhequra nga kosto e lirë e burimeve në vend.
Modeli i dytë VECM dhe modeli VAR testuan nëse efekti i IHD-vembi rritjen
ekonomike në Shqipëri është i kushtëzuar nga niveli i zhvillimit të variablave të
kapacitetit absorbues. Gjetjet e këtyre dy modeleve na lejojnë të konkludojmë se
ekziston një shkakësi Granger në periudhën afatgjatë që rrjedh nga IHD-të nën efektin
kushtëzues të kapitalit human (inter1) drejt rritjes ekonomike. Rritja prej 1% e log të
investimeve te huaja direkte (lnFDI) do të çojë në rritjen e log të Prodhimit të
brendshem bruto me 4. 40%. Prej këtej konkludojmë se ekziston një shkakësi Granger
në periudhën afatgjatë që rrjedh nga IHD-të drejt rritjes ekonomike.
Nga analiza empirike arrijmë në konkluzionin se niveli i zhvillit të kapitalit human në
Shqipëri ka ndihmuar përhapjen e efekteve pozitive, pasi kemi një rritje të koefiçientit
përpara FDI, nga 4.35 në ekuacionin në modelin e pare VECM, në 4. 4 në ekuacionin
ku kapitali human shihet si një variabël i kapacitit absorbues, modeli i II VECM. Pra,
edhe pse Shqipëria nuk disponon një forcë punëtore të një niveli të lartë zhvillimi,
sërish ajo ka ndihmuar përhapjen e efekteve që rrjedhin prej investitorëve të huaj
direkt, si njohuri dhe ekspertizë.
Nga ekuacioni i regresionit i përfituar nga modeli VAR, mund të vërejmë se variabli i
ndërveprimit të IHD-ve i kushtëzuar nga niveli i zhvillimit të sistemit financiar në
Shqipëri, është statistikisht i rëndësishëm, por jep një impakt pozitiv në rritjen
ekonomike vetëm në periudhën e katërt. Ky është një rezultat i pritshëm, duke patur
parasysh edhe nivelin e gadishmërisë për të mbështetur biznesin vendas me financim.
Kjo pasi sistemi bankar në Shqipëri ka politika të shtrënguara kreditimi, duke penguar
kështu biznesin vendas që të mund të ketë mundësi të përdor teknologji të reja,
njohuritë cilat mund të rrjedhin përmes lëvizjes së forcës punëtore nga investitorët ë
huaj drejt biznesit vendas ose përmes lidhjeve në zinxhirin e vlerës.
Ndërsa, variabli i ndërveprimit të IHD-ve i kushtëzuar nga lnTEC_I është statistikisht
i rëndësishëm por jep një impakt negativ në rritjen ekonomike vetëm në periudhën e
katërt. Në prezencë të IHD-ve indeksi i diferencës teknologjike (lnTEC_I) është
statistikisht i rëndësishëm dhe ka impakt negativ afatgjatë mbi rritjen ekonomike. Kjo
do të thotë që kur zvogëlohet diferenca teknlogjike e Shqipërisë me vendet e
zhvilluara, kemi një ndikim pozitiv mbi lnGDP të rritjes së IHD-ve. Ky është një
përfundim në përthuthje me një literaturë të gjerë të përmendur në rishikimin e
literaturës, në kapitullin2.
Ndërsa, variabli i ndërveprimit të IHD-ve i kushtëzuar nga hapja tregtare është
statistikisht i parëndësishëm. Edhe pse pritet që llogjikisht me rritjen e shkallës së
hapjes tregtare të kemi rritje të ndikimit pozitiv të IHD-ve në vendet pritëse, duhet të
rikujtojmë se kjo nuk vlen për ato vende të cilat prodhojnë produkte të cilat kërkojnë
113
nivele të pakta të njohurive të burimeve njerëzore. Gjithashtu me rritjen e hapjes
tregtare, në Shqipëri më shumë janë rritur importet sesa eksportet. Aq më tepër që
kanë qënë kryesisht importe të mallrave sesa importe të makinerive dhe linjave të
prodhimit.
Nga modeli VAR mund të arrijmë në përfundim se efekti i IHD-ve kushtëzohet vetëm
nga zhvillimi financiar dhe indeksi i ndryshimeve teknologjike në periudhën
afatshkurtër ndaj rritjes ekonomike. Gjithshtu, testi i shkakësisë në këtë model
evidentoi se ekziston një marrëdhënie shkakësore Granger afatshkurtër që rrjedh nga
ndërveprimi i IHD-ve me ndryshimet teknologjike (inter3_D1) drejt rritjes ekonomike
(lnGDP_D1).
Së fundmi, vihet re se ekziston një marrëdhënie shkakësore Granger afatshkurtër që
rrjedh nga rritja ekonomike (lnGDP_D1) drejt (inter2_D1), (inter3_D1) dhe
(inter4_D1). Pra, me rritjen e produktit të brendshëm bruto në Shqipëri, një matës i
rritjes ekonomike, pritet që të kemi rritje të mundësive për të përfituar prej IHD-ve,
duke ndihmuar të përmirësohet kapaciteti absorbues. Ky është një konkluzion i
rëndësishëm, edhe duke patur parasysh se vetë rritja ekonomike nuk shkakton
ndryshime tek IHD-të në Shqipëri, sikurse rezultoi në modelin e parë VECM.
114
KREU5:PËRFUNDIMEDHEREKOMANDIME
5.1 Përfundime
Vende të ndryshme kanë rritur përpjekjet për të shtuar hyrjet e IHD-ve. Kjo
reflektohet përmes liberalizimit të vazhdueshëm të politikave të investimit. Arsyeja
përse këto vende kanë në qendër të strategjive të tyre të zhvillimit afatshkurtër dhe
afatgjatë tërheqjen e IHD-ve është sepse këto flukse financiare ndërkombëtare në fakt
janë më shumë se thjesht flukse financiare. Përmes hyrjes së këtij lloji fluksi financiar
ndërkombëtar, i cili karakterizohet nga një stabilitet më i lartë krahasuar me flukset e
tjera ndërkombëtare të kapitalit, vendet pritëse përveç se mund të plotësojnë
mungesën e kapitalit të nevojshëm për të financuar rritjen e investimeve,
gjithashtumund të rrisin eksportet, punësimin, përmirësojnë produktivitetin dhe të
nxisin rritjen ekonomike. Këto efekte pozitive të pritura janë pasojë e vetë
karakteristikave të këtij lloj fluksi financiar. Investitori i huaj direkt transferon në
vendin pritës, asetet të prekshme dhe të paprekshme, të cilat përfshijnë kapitalin fizik
dhe human, shpenzimet e kërkim- zhvillimit, aftësitë menaxhuese, njohuritë në lidhje
më prodhimin dhe teknologjinë më të mirë në vendin pritës (De Mello 1997).
IHD-të ndihmojnë zhvillimin e aftësive të kapitalit human në vendin pritës, përmes
trajnimit formal dhe informal në vendine punës, transferimit të teknologjisë dhe
njohurive organizative. Ato luajnë një rol të rëndësishëm në rritjen e produktivitetit të
bizneseve vendase, përmes lidhjeje të krijuara, dhe mundësojnë zhvillimin e eksportit
duke krijuar mundësi që firmat vendase të bëhen pjesë e zinxhirit botëror të shtimit të
vlerës. Ndikimi pozitiv i pritur i IHD-ve mbështetet edhe nga teoritë e rritjes
ekonomike, duke i dhënë IHD-ve një vend të rëndësishëm në funksionin e prodhimit
të vendeve pritëse.
Sipas teorisë së rritjes ekzogjene, IHD-të, përmes shtimit të kapitalit dhe transferimit
të teknologjisë, ndihmojnë rritjen ekonomike në periudhë afatshkurtër dhe afatmesme.
Teoria e rritjes endogjene ofron hapësirë më të madhe të ndikimin e IHD-ve në rritjen
ekonomike në afat të gjatë: investimi i huaj direkt sjell në vendin pritës teknologji të
zhvilluar dhe zhvillon kapitalin human.
Edhe pse teorikisht pritet një ndikim pozitiv i IHD-ve mbi rritjen dhe zhvillimin
ekonomik të vendeve pritëse, një numër i madh studimesh empirike tregojnë se vende
të ndryshme përfitojnë në masa të ndryshme nga flukset hyrëse të IHD-ve. Efekti mbi
rritjen ekonomike në vendin pritës i nxitur nga IHD-të është i kushtëzuar nga
ekzistenca e faktorëve të tjerë, të cilët përcaktojnë aftësinë për të përfituar prej hyrjes
së investitorëve të huaj. Studimet e ndryshme tregojnë se kapaciteti absorbues është
115
funksion i një kapitali human të zhvilluar, i diferencës teknologjike midis vendit pritës
dhe zhvillimit teknologjik të vendeve të zhvilluara, i hapjes tregtare dhe i zhvillimit të
sistemit financiar. Roli i kapacitetit absorbues është aq i rëndësishëm sa edhe ndërtimi
i politikave të duhura për tërheqjen e investitorëve të huaj. Politikat për tërheqjen e
investitorëve dhe zhvillimi i kapacitetit absorbues janë hapa të një proçesi, i cili synon
tërheqjen dhe zgjatjen e kohës së qëndrimit të investitorit të huaj, për të bërë të
mundur materializimin e përfitimeve për ekonominë e vendit pritës.
Shqipëria, edhe pse e ka nisur vonë rrugën e ekonomisë së tregut të lirë, ka arritur të
tërheqë flukse gjithnjë e në rritje të investitorëve të huaj. Edhe pse fillimi i tranzicionit
drejt një ekonomie tregu ishte i vështirë, me ndihmën e organizatave ndërkombëtare,
Shqipëria shumë shpejt nisi të përjetojë ritme të mira të rritje ekonomike, nga rritje
negative në vitin 1991, në një normë të rritjes ekonomike 9 % në vitin 1993. Shqipëria
i nisi herët reformat strukturore, dhe në mënyrë të vazhdueshme ka vazhduar
përpjekjet për krijimin e një ekonomie të gatshme për t’u integruar në bashkësinë e
ekonomive të zhvilluara europiane. Përmes stabilizimit të situatës politike, stabilizimit
makroekonomik, përmirësimeve të legjislacionit për investitorët e huaj, përmirësimit
të klimës së investimit në vend dhe iniciativave për privatizim të ndërmarra nga shteti
shqiptar, flukset hyrëse të IHD-ve kanë ardhur në rritje, veçanërisht që nga viti 2000.
Në fakt, që prej viteve 2000-2001, të gjitha vendet e Ballkanit Perëndimor kanë
njohur rritje të flukseve hyrëse të IHD-ve. Shqipëria renditet e dyta në rajon për
flukset hyrëse të IHD-ve, pas Serbisë. Shqipëria, gjithashtu, karakterizohet nga një
tipar pozitiv i një rritjeje më të qëndrueshme të flukseve hyrëse të IHD-venga viti në
vit. Përsa i përket nivelit të stokut të IHD-ve, Shqipëria renditet e fundit në rajonin e
Ballkanit Perëndimor.
Investimet e huaja direkte në Shqipëri fillimisht janë orientuar drejt sektorëve të
shërbimit, si sistemi bankar, transport, tregti dhe telekomunikacion edhe si pasojë e
faktit se ky ishte një sektor i ri për ekonominë shqiptare, i cili paraqiste një treg të
mirë për investitorët e huaj direkt. Si pasojë e krahut të lirë të punës në Shqipëri
nivele të larta të IHD-ve pati dhe në industrinë e lehtë të prodhimit me fason, një
investim i huaj direkt ky i formës së integrimit vertikal. Edhe sektori primar i
ekonomisë, industria nxjerrëse, ka tërhequr investitorë të huaj, si pasojë e faktit që
Shqipëria ka rezerva të shumta hidrokarburesh dhe minerale të tjera. Sektori i
ndërtimit, gjithashtu, ka patur një pjesë të rëndësishme të totalit të investitorëve të
huaj. Prej vitit 2011, sektori i energjitikës u bë një sektor i rëndësishëm për
investitorët e huaj, përmes ndërtimit të Hec-eve të vegjël. Dy projektet e mëdha në
fushën e Energjitikës, të ndërmarra nga investitorët e huaj e rritën akoma më shumë
pjesën e sektorit të energjitikës në shpërndarjen sipas sektorëve të IHD-ve.
Nga shpërndarja sektoriale e investitorëve të huaj shohim se Shqipëria ka pak IHD në
sektorin e industrisë përpunuese, krahasuar me Serbinë. Serbia përmes disa zonave
ekonomike funksionale të dedikuara për investimet e huaja me fokus zhvillimin e
industrisë përpunuese, ka mundur të tërheqë investitorë të huaj në këtë sektor, shumë
të rëndësishëm për zhvillim të qëndrueshëm ekonomik.
116
IHD-të në Shqipëri kanë sjellë efekte të shumta pozitive, si financimi i rreth 1/3 të
investimeve në ekonomi, një ndihmë e rëndësishme për investimet totale krahasuar
me nivelin e kësaj norme në vendet e tjera të Ballkanit Perëndimor. Dy projektet e
fundit të ndërmarra në fushën e energjitikës nga investitorët e huaj, Statkraft Devoll
Hydropower dhe GazsjellësiTrans Adriatic janë projekte që kanë dhënë një kontribut
të rëndësishëm. Kosto totale e investimit të tyre është 1.5 miliard dollar, e cila ka
dhënë një kontribut të rëndësishën në rritjen e formimit të kapitalit bruto. Këto
projekte kontribuojnë në ekonomi me rreth 14 % të PBB-së. Një kontribut tjetër i
këtyre projekteve është krijimi i 3500 vendeve të reja të punës. Gjatë 10 viteve të
fundit, flukset hyrëse të IHD-ve kanë financuar 76% të defiçitit të llogarisë korente të
Shqipërisë. Nëqoftëse IHD-të në Shqipëri, do të ishin të orientuara drejt stimulimit të
eksporteve, efekti i tyre mbi deficitin tregtar do të ishte më pozitiv. Kjo pasi IHD-të
në Shqipëri janë orientuar në sektorë jo të tregtueshëm, duke mos ndikuar kështu në
stimulimin e eksportit, i cili nga ana tjetër do të ngushtonte deficitin tregtar.
IHD-të kanë transferuar në Shqipëri teknologji gjithnjë e më shumë, bazuar në
indeksin e transferimit të teknologjisë përmes IHD-ve. Kompanitë e huaja kanë
tendencë për të përdorur teknologjitë e reja të prodhimit, por jo gjithmonë më të
fundit. Kjo në fakt shpjegohet me faktin se Shqipëria është një vend i cili ka një krah
pune relativisht të lirë krahasuar me rajonin. Paga minimale në Shqipëri për vitin 2018
është 24000 lek, vlerësuar afërsisht 180 euro ndërkohë Serbia ka një pagë minimale
285.4 euro.
Burimet njerëzore në Shqipëri, sipas studimeve të ndryshme karakterizohen nga një
nivel i ulët i produktivitetit në punë. Gjithashtu, kontributi i tyre, krahasuar me
burimet e tjera të krijimit të mirëqënies është i ulët, krahasuar me vendet e tjera të
ngjashme për nivelin e zhvillimit. Një nivel i tillë zhvillimi i kapitalit human është
pasojë e nivelit të ulët të shpenzimeve për arsimin, afërsisht 3% e produktit të
brendshëm bruto, ndërkohën që në vendet e Bashkimit Europian shpenzimet për
arsimin janë jo më pak se 4. 5%.
Edhe pse shteti shqiptar ka përfshirë në strategjitë kombëtare të zhvillimit ekonomik
rritjen e kërkim-zhvillimit dhe inovacionit, Shqipëria akoma ka një potencial të ulët të
zhvillimit teknologjik së brendshmi. Kjo sepse strukturat për kërkim-zhvillim dhe
inovacionit në vend janë pothuajse inekzistente. Shpenzimet për promovimin e
potencialit novator në Shqipëri janë të pakta.
Niveli i hapjes tregtare të Shqipërisë ndër vite ka ardhur në rritje të vazhdueshme.
Marrëveshjet e shumta të tregtisë së lirë dhe të investimeve kanë sjellë rritje të
volumit të tregtisë ndërkombëtare. Rritja e tregtisë ndërkombëtare në pjesën më të
madhe ka ardhur prej rritjes së volumit të importeve, të cilat në mënyrë të
qëndrueshme kanë qënë më të mëdha sesa eksportet.
117
Sistemi financiar shqiptar, këto 28 vite, ka pësuar zhvillime pozitive të vazhdueshme.
Përgjithësisht, ky sistem është i mbizotëruar nga sistemi bankar, i cili përbën më
shumë se 90% të gjithë sistemit financiar. Me rritjen e madhësisë së këtij sistemi,
është rritur aksesi në shërbime financiare dhe financim për të gjithë popullatën. Niveli
i financimit të biznesit ka shënuar rritje edhe pse politikat e ndjekura nga bankat në
këtë drejtim kanë qënë shtrënguese. Edhe pse vlejnë për t’u përmendur arritjet në
zhvillimit e kësaj qelize të rëndësishme për zhvillimin ekonomik të vendit, rritja e
aksesit në financim e biznesit është domosdoshmëri, me qëllim krijimin e mundësive
për rritje të mëtejshme ekonomike.
Konkretisht punimi ynë evidenton gjetjet statistikore si më poshtë:
1-Flukset hyrëse të IHD-ve ushtrojnë ndikim pozitiv mbi produktin e brendshëm
bruto në Shqipëri. Ky përfundim përputhet me pritjen teorike të ndikimit të IHD-ve në
vendin pritës, ndikim i cili duhet të jetë pozitiv në afat të gjatë, sipas teorive
endogjene të rritjes. Ky ndikim pozitiv mbi rritjen ekonomike të IHD-ve shpjegon
edhe përpjekjet e vazhdueshme të qeverisë shqiptare në tërheqjen e sa më shumë
investitorëve të huaj direkt në vend. Gjithashtu, analiza statistikore evidenton se
egziston një marrëdhënie shkakësore midis flukseve hyrëse të IHD-ve dhe rritjes
ekonomike, vlerësuar përmes produktit të brendshëm bruto. Kjo marrëdhënie
shkakësore shkon nga investimete huaja direkte drejt rritjes ekonomike.
Ky studim shqyrton drejtimin e marrëdhënieve shkakësore midis normës së rritjes
ekonomike dhe flukseve hyrëse të IHD-veduke përdorur testin e shkakësisë Granger.
Ky rezultat tregon qartë se një sasi e madhe e hyrjeve të IHD-ve në Shqipëri luajnë
një rol në shkallën e lartë të rritjes së vërejtur në Shqipëri kohët e fundit. Rezultatet e
punimit tonë empirik treguan se nëse do të kemi që një rritje prej 1% e log të IHD-ve
(lnFDI) do të çojë në rritjen e log të Prodhimit të brendshëm bruto me 4. 35%.
Si rezultat, është e nevojshme të vazhdohet të inkurajohet hyrja e IHD-ve në mënyrë
që të sigurojë rritje të vazhdueshme ekonomike në Shqipëri. IHD-të në Shqipëri janë
një nga faktorët që ndikojnë në rritjen ekonomike; megjithatë, ritmi i lartë ose i ulët i
rritjes ekonomike nuk ndikon në praninë e IHD-ve në Shqipëri. Një rezultat i tillë në
fakt është i shpjegueshëm duke patur parasysh se pjesa më e madhë e investimeve të
huaja direkte në Shqipëri janë të destinuar për produkte për eksport, dhe nuk synojnë
tregun vendas.
3-Impakti i shpenzimeve publike mbi produktin e brendshëm në Shqipëri rezulton nga
modeli të jetë një ndikim negativ në periudhë afatgjatë. Pavarësisht përpjekjeve të
qeverive shqiptare për të ndërmarrë politika të kujdesshme fiskale ndër vite, sërish
pjesa më e madhe e shpenzimeve qeveritare janë shpenzime korrente, dhe kanë krijuar
më pak mundësi për të rritur shpenzimet kapitale.
118
3-Rezultatet e studimit të ndikimit të variablave të kapacitetit absorbues në
marrëdhënien midis produktit të brendshëm bruto dhe flukseve hyrëse të IHD-ve na
lejojnë të konkludojmë se:
Gjetjet e modelit i cili shqyrton rolin e kapitalit human si faktor i kapacitetit
absorbues për flukse hyrëse të investimeve të huaja direkt na lejojnë të
konkludojmë se ekziston një shkakësi Granger në periudhën afatgjatë që rrjedh
nga IHD-të nën efektin kushtëzues të kapitalit human (inter1) drejt rritjes
ekonomike. Një rritje prej 1% e log të investimeve të huaja direkte (lnFDI) do
të çojë në rritjen e log të Prodhimit të brendshëm bruto me 4. 40%. Kapitali
human ushtron një ndikim pozitiv në periudhën afatgjatë në marrëdhënien
midis prodhimit të përgjithshëm bruto dhe IHD-ve duke e rritur ndikimin e
IHD-ve mbi rritjen ekonomike. Kapitali human në Shqipëri, edhe pse jo
shumë i zhvilluar, ka mundur të përthithë njohuritë e sjella nga investitorët e
huaj në vend dhe të krijojë mundësinë e përhapjes së këtyre njohurive në
biznesin vendas. IHD-të në Shqipëri janë të tilla që nuk kërkojnë një nivel të
lartë të zhvillimit të kapitalit human, pasi janë të orientuara në sektorë si
tregtia, shërbimet, sektorët e industrisë nxjerrëse të cilat pranojnë një nivel të
ulët zhvillimi të kapitalit human dhe sjellin më pak teknologji të zhvilluar.
Investitorët e huaj direkt në Shqipëri janë orientuar drejt punëve që kërkojnë
pak aftësi.
Hapja tregtare shfaqet e parëndësishme mbi marrëdhënien midis prodhimit të
përgjithshëm bruto dhe IHD-ve. Edhe pse Shqipëria ka bërë përmirësime të
ndjeshme në lehtësimin e tregtisë ndërkombëtare, përmes shtimit të
marrëveshjeve ndërkombëtare të tregtisë së lirë, të cilat kanë qënë efikase në
rritjen e volumit tregtar dhe përmirësimi i kodit doganor, rritja e importeveka
qenë sa dyfishi i rritjes së eksporteve. Aq më tepër që rritja e importeve
kryesisht ka qenë e drejtuar nga importi i mallrave sesa nga importi i
makinerive dhe pajisjeve. Gjithashtu, edhe investitorët e huaj direkt në
Shqipëri jo gjithmonë kanë sjellë teknologjinë më të zhvilluar. Të gjitha këto
sjellin një ndikim të parëndësishëm të hapjes tregtare në marrëdhënien midis
flukseve të IHD-ve dhe rritjes ekonomike (Lim, 2001). Hapja tregtare ka
ndikim pozitiv mbi rritjen ekonomike në vende që kanë një kapital human të
zhvilluar dhe importojnë lëndë të parë për sektorë industrial të zhvilluar
(Kneller et al, 2008) dhe në vende të cilat kanë kapacitete të inovacionit në
nivele të përafërta.
Zhvillimi financiar ushtron ndikim pozitiv në marrëdhënienmidis prodhimit të
përgjithshëm bruto dhe IHD-ve, duke e rritur shkallën e ndikimit të flukseve
hyrëse të IHD-ve mbi produktin e brendshëm bruto. Rritja e M3/PBB në
Shqipëri ndër vite është tregues i një volumi të shtuar transaksionesh në
sistemin financiar shqiptar, duke pasqyruar kështu në një zhvillim të shpejtë
ekonomik në vend. Vetë zhvillimi financiar i vendit ka ndikuar pozitivisht mbi
119
rritjen ekonomike në Shqipëri. Në këtë mënyrë krijohen premisat për hyrjen e
investitorëve të huaj, kryesisht ata investitorë të huaj që kërkojnë treg. Hyrja e
investitorëve të huaj në Shqipëri ka sjellë zhvillimin e biznesit vendas (Mileva,
2008) dhe ka ndihmuar kështu rritjen ekonomike të vendit. Nga punimi mund
të vërejme se variabli i ndërveprimit të IHD-ve i kushtëzuar nga zhvillimi
financiar është statistikisht i rëndësishëm por jep një impakt pozitive në rritjen
ekonomike vetëm në periudhën e katërt. Politikat e shtrënguara kredituese të
biznesit nga ana e bankave shpjegojnë rezultatin e mësipërm, dhe shtyjnë në
kohë përhapjen e efekteve pozitive të sjella nga investitorët e huaj.
Zhvillimit teknologjik i Shqipërisë shfaqet si një pengesë mbi përcjelljen e
efekteve pozitive të investimeve të huaja pasi Shqipëria është një vend jo i
zhvilluar teknologjikisht, i karakterizuar nga një sistem inovacioni fillestar dhe
kërkim-zhvillim shumë pak i zhvilluar. Një diferencë e madhe teknologjike e
Shqipërisë ndaj vendeve të zhvilluara teknologjikisht bëhet pengesë në
përthithjen e efekteve pozitive të IHD-ve dhe shpesh përcakton hyrjen e
teknologjive jo shumë të zhvilluara. Ky përfundim është në të njëjtën logjikë
me punimet e Glass and Saggi, 1998; Li dhe Liu 2005; Jordaan 2017. Pra,
rritja e zhvillimit teknologjik do të sillte rritje të efektit pozitiv të investimeve
të huaja direkte mbi rritjen ekonomike në Shqipëri. Kjo do të thotë që kur
zvogëlohet diferenca teknologjike e Shqipërisë me vendet e zhvilluara, kemi
një ndikim pozitiv mbi lnGDP nga rritja e flukseve hyrëse të IHD-ve.
Së fundmi, modeli ynë evidentoi ekzistencën e një marrëdhënieje shkakësore Granger
afatshkurtër që rrjedh nga rritja ekonomike drejt përmirësimit të kapaciteteve
absorbuese të efekteve që rrjedhin prej hyrjes së investitorëve të huaj. Zhvillimi
ekonomik i Shqipërisë ndihmon që të mund të përfitojë nga hyrja e investitorëve të
huaja direkt. Ky është një konkluzion i rëndësishëm, edhe duke patur parasysh se vetë
rritja ekonomike nuk shkakton ndryshime tek hyrjet e investimeve të huaja direkte në
Shqipëri. Nëse do të mund të kemi rritje ekonomike edhe aftësia për të përfituar prej
hyrjes së investitorëve të huaja direkt do të rritet.
120
5.2 Rekomandime
Përmirësimi i klimës së investimit në Shqipëri do të ndihmonte hyrjen e investitorëve
të huaj direkt dhe do të zgjaste kohën e qëndrimit të investitorëve ekzistues. Elementë
të rëndësishëm në përmirësimin e klimës së biznest janë reduktimi i barrës fiskale mbi
bizneset, lehtësimi i sigurimit të utiliteteve si, furnizimi me energji elektrike etj. Në
Shqipëri pagesa e taksave dhe kontributeve totale është sa 37.3% e përfitimeve nga
biznesi, ndërsa në vendet me performancë më të mirë pagesa e taksave dhe
kontributeve totale është sa 18.47% e përfitimeve. Shkurtimi i proçedurave dhe kohës
së nevojshme për të marrë liçenca operuese në industrinë e tregtisë, ndërtimit dhe
turizmit është i nevojshëm, pasi proçedurat e zgjatura kanë ngadalësuar ecurinë e
investimeve. Rritja e transparencës, lehtësirat e të bërit biznesi, rritja e nivelit të
shërbimit të administratës publike etj, do të ndikojë në tërheqjen e investitorëve në
sektorë të ndryshëm ekonomikë.
Zgjidhja e problemeve të titujve të pronësisë do të ndikonte në zgjerimin e
aktiviteteve që zhvillojnë investitorët e huaj pasi problemet me të drejtat e pronës
vazhdojnë të shfaqen si problematike në zhvillimin e ekonomisë shqiptare. Kjo është
një çështje që ndikon zhvillimin e infrastrukturës, industrisë, bujqësisë, turizmit,
tregut e pronës dhe, e rëndësishmja, aksesin në financim nga sistemi financiar.
Orientimi i investitorëve të huaj direkt në sektorin e prodhimit, përmes politikave
nxitëse dhe lehtësuese, me fokus tarifat doganore, stimujt tatimore, financiarë etj. do
të ishte shumë i rëndësishëm, pasi ky sektor është jetësor për një zhvillim të
qëndrueshëm ekonomik.
Tërheqja e investitorëve të orientuar drejt sektorit të eksportit për produkte të
prodhuara, jo vetëm eksport të produkteve primare, duhet stimuluar, pasi krijon
mundësinë e diversifikimit të shportës së produkteve të eksportit dhe krijon produkte
të sofistikuara. Diversifikimi i eksporteve është i rëndësishëm për arritjen e rritjes
ekonomike të qëndrueshme.
Përmirësimi i infrastrukturës është një çështje tjetër e rëndësishme e cila do të ndikojë
pozitivisht në tërheqjen e IHD-ve. Zhvillimi i infrastrukturës mund të ndihmohet edhe
përmes orientimit të IHD-ve në këtë sektor, përmes stimujve të ndryshmë.
Duke u nisur nga vetë perceptimet e investitorëve të huaj, është e nevojshme që
kuadri ligjor më shumë sesa të përmirësohet teorikisht, të bëhet e mundur zbatimi më
me transparencë i tij, përfshirë dhe rregulloret dhe procedurat përkatëse. Zbatimi me
korrektësi i ligjit dhe lufta ndaj korrupsionit do ndikonte pozitivisht në tërheqjen e
investitorëve të huaj direkt.
121
Nisur nga gjetjet e analizës empirike në studimin tonë mund të sugjerojmë
përmirësimin e kapacitetit absorbues në Shqipëri, në mënyrë që të mund të përfitojmë
sa më shumë nga hyrjet e flukseve të IHD-ve. Një faktor i rëndësishëm që përcakton
mundësinë e përfitimit prej hyrjes së investitorëve të huaja është kapitali human në
vendin pritës, i cili duhet të jetë i zhvilluar në mënyrë që të mund të përthithë
njohuritë e sjella nga investitorët e huaj dhe më vonë t’i përhapë këto njohuri në
vëndin pritës, duke ndihmuar kështu në rritjen e produktivitetit në vend.
Shqipëria duhet të ndryshojë burimin e krijimit të pasurisë dhe të ndjekë modelin e
vendeve të tjera të cilat fuqizojnë kapitalin human dhe të rrisë kontributin e tij në
ekonomi. Zhvillimi i kapitalit human kërkon investim të shtuar në arsim dhe formimin
profesional. Shqipëria duhet të rrisi shpenzimet për arsimin, në mënyrë që të krijojë
premisat për të patur një sistem arsimor me produkt më cilësor. Rritja e shpenzimeve
për arsimin në nivele të ngjashme me vendet ballkanike, si 4.5% deri në 5% të
produktit të brendshëm bruto do të ndihmonte në zhvillimin e burimeve njerëzore.
Përmes pasurimit të kapitalit human bëhet i mundur zhvillimi i një avantazhi
konkurrues i cili është shumë herë më i mirë sesa krahu i lirë i punës, i cili është një
nga faktorët kryesorë që tërheqin IHD-të në Shqipëri aktualisht.
Zhvillimi i nivelit teknologjik në vend do të krijonte mundësinë që edhe teknologjitë e
sjella nga investitorët e huaj të ishin më të zhvilluara nga sa janë tashmë. Niveli më i
zhvilluar teknologjik në vend do të lehtësonte përshtatjen e forcës punëtore me
teknlogjinë e zhvilluar të sjellë nga investitorët e huaj. Nxitja e potencialit inovator në
Shqipëri mund të sjellë përfitime të rëndësishme ekonomike, siç janë rritja e
konkurrueshmërisë dhe e produktivitetit të vendit, duke ndihmuar rritjen e eksporteve.
Prandaj janë të rëndësishme strategjitë për të zhvilluar inovacionin në vend. Rritja e
shpenzimeve për kërkim-zhvillimin dhe inovacionin është domosdoshmëri. Gjithashtu
ndërtimi i strukturave të duhura është i nevojshëm, duke imituar edhe përqasjen që po
shfaq Serbia kundrejt stimulimit të vazhdueshëm për një zhvillim teknologjik të
vendit.
Investimet e bizneseve në kërkim –zhvillim janë thelbësore për rritjen e kapacitetit
absorbues të vendit. Duhet të stimulohet kërkim-zhvillimi i kryer nga biznesi, i cili në
Shqipëri pothuajse është inekzistent. Investimet e firmave në kërkim–zhvillim janë
thelbësore për rritjen e kapacitetit absorbues të rajonit; që është, aftësia e tij për të
përshtatur dhe adoptuar teknologjinë e huaj, për të përfituar nga efektet e sjella nga
IHD-të dhe për të fituar nga burime të tjera të transferimit të njohurive.
Monitorimi i vazhdueshëm i zhvillimit të sistemit financiar është i rëndësishëm,
sidomos me zhvillimin edhe të tregut jobankar. Rritja e tregut jobankar të sistemit
financiar do të lehtësonte aksesin në financim të bizneseve. Gjithashtu, zbutja e
politikave të kreditimit nga bankat e nivelit të dytë do të rriste aftësitë financiare të
biznesit vendas për të adoptuar teknologjitë, tashmë të bëra të njohura nga investitorët
e huaj direkt në vend.
122
Forcimi i sektorëve të orientuar drejt eksportit, paralelisht me hapjen tregtare do të
ndihmonte në ngushtimin e defiçitit tregtar, rritjen e prodhimit dhe eksporteve të
produkteve më komplekse. Për të përfituar nga fakti që të gjitha vendet e Ballkanit
Perëndimor dhe Shqipëria kanë arritur ndër vite një ecuri të mirë në hapjen tregtare të
vendit përmes nënshkrimit të marrëveshjeve të shumta të tregtisë së lirë, Shqipëria
duhet të stimulojë sektorin e prodhimit në vend. Aktualisht, Shqipëria ka rritur
volumin e tregtisë ndërkombëtare ndër vite, por importet janë rritur gjithmonë më
shumë se eksportet dhe kjo ka sjellë përkeqësim të bilancit të tregtisë me jashtë.
Pra, nëse do të mund të veçonim një sugjerim të rëndësishëm, do të ndaleshim në
faktin se është e nevojshme që Shqipëria të zhvillojë sektorin prodhues industrial në
vend. Rritja e sektorit të prodhimit industrial krijon mundësi për zhvillime të
vazhdueshme teknologjike dhe inovacion. Në këtë mënyrë zhvillohet edhe kapitali
human në vend. Orientimi, përmes politikave të përshtatshme të investitorëve të huaj
direkt në këtë sektor do të ndihmonte riindustrializimin e vendit. Kjo pasi investimet e
huaja direkte janë të njohura për efektin e tyre në ndryshimin e strukturës së
ekonomive pritëse.
123
STUDIME TË MËTEJSHME
Edhe pse punimi ynë ka arritur të sqarojë disa çështje në lidhje me ndikimin e IHD-ve
mbi rritjen ekonomike në Shqipëri, ne pranojmë se ky punim është thjesht një fillim
për të kuptuar më mirë mënyrën sesi Shqipëria mund të përfitojë nga flukset hyrëse të
IHD-ve. Përdorimi i të dhënave në nivel mikro do të hedhi më shumë dritë për
mënyrën sesi ndodh efekti i përhapjes së njohurive nga investitorët e huaj drejt
biznesit vendas, i cili ndihmon në rritjen e produktivitetit edhe në vetë firmat vendase.
Vlerësimi i proçesit të përhapjes së njohurive nga investitorët e huaja drejt biznesit
vendas do të krijonte mundësinë e krahasimit të tij me masën e stimujve të ofruar për
të tërhequr këta investitorë. Kjo ka një rëndësi të veçantë pasi shpesh IHD-të mund të
mos arrijnë të kontribuojnë aq sa duhet pozitivisht për rritjen ekonomike dhe këta
stimuj mund të jenë përdorur më kot.
Një moment tjetër i rëndësishëm për studime të mëtejshme do të ishte një analizë e
ndikimit të IHD-ve mbi rritjen ekonomike në Shqipëri sipas sektorëve të ndryshëm të
ekonomisë. Shpërndarja sektoriale e IHD-ve përcakton edhe masën e përhapjes së
njohurive. Një analizë e IHD-ve sipas sektorëve paraqet më qartë ndikimin e IHD-ve
mbi zhvillimin ekonomik të vendeve pritëse.
124
BIBLIOGRAFIA
Adams, S. (2009). Foreign Direct investment, domestic investment, and economic growth in Sub-Saharan Africa. Journal of Policy Modeling.
Afza, Talat & Nazir, Sajid. (2007). Afza, T and MS Nazir (2007), "Economic Competitiveness and Human Resource Development: An FDI Perspective", Pakistan Economic and Social Review, pp: 167-180, Vol: 45, Issue: 2, Standard: 1011-002X. Pakistan economic and social review. 45.
Akamatsu K (1962). A Historical Pattern of Economic Growth in Developing Countries. Journal of Developing Economies, 1 (1): 3–25
Akinsola, F ;Odhiambo, N. (2017). Inflation and Economic Growth: a Review of The International Literature. Comparative Economic Research. 20. 10. 1515/cer-2017-0019. ,
Alfaro, L and Charlton, A, 2007” GroWth and the Quality of Foreign Direct Investment: Is All FDI Equal HBS Finance Working Paper No. 07-072.
Alfaro, L. , Kalemli, Ozcan, S. , and Sayek, S. (2009). FDI, productivity and financial development. The World Economy, 32(1), 111-135,
Alfaro, L. ; Chen, M. (2010), Surviving the Global Financial Crisis: Foreign Direct Investment and Establishment Performance, Harvard Business School Working Paper 10-110.
Alfaro, LChanda, A , Ozcan S , Sayek S. (2006). How Does Foreign Direct Investment Promote Economic Growth? Exploring the Effects of Financial Markets on Linkages,
AlfaroL. Chauvin J, (2017). Foreign Direct Investment, Finance, and Economic Development, Chapter for Encyclopedia of International Economics and Global Trade September 2017,
Arcand, J. L. , Berkes, E. , Panizza, U. (2015) Too much finance? Journal of Economic Growth 20: 105-148.
Asterious, D. and Hall, S. (2007). Applied Econometrics: A Modern Approach, London: Palgrave Macmillan.
Aykut, D ; Sayek, S. (2007). The Role of the Sectoral Composition of Foreign Direct Investment on Growth.
Bajgar M, ; Javorcik. B(2017). Climbing the Rungs of the Quality Ladder: FDI and Domestic Exporters in Romania July 26, 2017
Balasubramanyam, V. , Salisu, M. Sapsford, D. (1996). ‘Foreign direct investment and growth in EP and IS countries’, The Economic Journal 106(434), 92–105.
Balcerzak, A P, Zurek Miroslawa(2011)“Foreign direct investment and unemployment: VAR analysis for Poland in the years 1995-2009. ” European Research Studies 14, no. 1 (2011): 3,
Baldwin, R Braconier, H ; Forslid. R (2005). Multinationals, Endogenous Growth, and Technological Spillovers: Theory and Evidence*, Review of International Economics, 13(5), 945–963, 2005,
Baltabaev, B. (2014). FDI and total factor productivity growth: New macro evidence. World Economy 37: 311–34
Banga, R. (2006). The export-diversifying impact of Japanese and US foreign direct investments in the Indian manufacturing sector. Journal of International Business Studies. 37. 558-568. 10. 1057/palgrave. jibs. 8400207.
125
Barro , R , Sala-i-Martin X , (1995). Technological Diffusion, Convergence, and Growth, NBER Working Paper No. 5151
Barro, J R, (1991), Economic Growth in a Cross Section of Countries, The Quarterly Journal of Economics, 106, issue 2, p. 407-443,
Barro, J R, (1995), Inflation and economic growth, Working paper 5326
BattenJ Vo V X 2009, “An analysis of the relationship between foreign direct investment and economic growth. ” Applied Economics , Taylor and Francis Journal, Vol 41(13), pages 1621-1641
Baum Ch. 2013, VAR SVAR and VECM models. Applied economics, EC 823, Boston College, Spring 2013Baumohl, Eduard and Lyocsa, 2009. Stationarity of Time Series and the Problem of Spurious Regression (September 30, 2009). Becker. (1975). Human Capital: A Theoretical and Empirical Analysis, with Special Reference to Education, Second Edition,
Blomstrom, M ; Kokko, A, 2003, Human Capital and Inward FDI , CEPR Discussion Paper No. 3762.
Blomstrom, M; Kokko, A (1998). Multinational Firms Corporations and Spillovers. Journal of Economic Surveys. 12. 247-77. 10. 1111/1467-6419. 00056. ,
Blomstrom, M; Kokko, A. (2002). FDI and Human Capital: A Research Agenda. 10. 1787/658557635021,
Borensztein, E. , De Gregorio, J. , J. -W. Lee, (1998). “How does foreign direct investment affect economic growth?” Journal of International Economics, 45: 115-135. ,
Boubakri, N. , Cosset, J. -C. , Guedhami, O. & Saffar, W. (2011). The political economy of residual state ownership in privatized firms: Evidence from emerging markets . Journal of Corporate Finance, vol. 17: pp. 244 258. ,
Bouras. , H, Raggad. B(2015). Foreign Direct Investment and Exports: Complementarity or Substitutability An Empirical Investigation, International Journal of Economics and Financial Issues, 2015, 5(4), 933-941.
Brincikova, Z Darmo. L(2014). The impact ofFDIinflow on employment in V4 countries, European Scientific Journal February 2014 /SPECIAL/ edition vol. 1 ISSN: 1857 – 7881
Brooks, Douglas & Jongwanich, Juthathip. (2011). Cross-Border Mergers and Acquisitions and Financial Development: Evidence from Emerging Asia. Asian Economic Journal. 27. 10. 2139/ssrn. 1810166.
Carkovik, M. and R. Levine. 2002. “Does Foreign Direct Investment Accelerate Economic Growth?” Working Paper. University of Minnesota. (June)
CAVES, R. E. (1971), “International Corporations: The Industrial Economics of Foreign Investment”, Economica, Vol. 38, 1-27.
Chakraborty C, Nunnenkamp P (2008). Economic Reforms, FDI, and Economic Growth in India: A Sector Level Analysis. World Development 36(7):1192–1212
Choong, C. K. (2012). Does the domestic financial development enhance the linkages between foreign direct investment and economic growth? Empirical Economics 42: 819-834.
ÇAKËRRI, Lorena; MADANI, Filloreta. 2018, Understanding the Foreign Direct Investment in Order to Benefit from Them: A Theoretical and Empirical Review. European Journal of Marketing and Economics, [S.l.], v. 1, n. 2, p. 142-150, july 2018. ISSN 2601-8667.
126
Çolak. O, Alakbarov. N, (2017). Does Foreign Direct Investments Contribute to Employment? Empirical Approach for The Commonwealth of Independent States,
Dachs, B , 2017, Internationalisation of R&D: A Review of Drivers, Impacts, and new Lines of Research, MPRA Paper No. 83367, posted 20 December 2017 16:42 UTC
De Gregorio, Jose, (1993), Inflation, taxation, and long-run growth, Journal of Monetary Economics, 31, issue 3, p. 271-298,
De Mello L. (1997)Foreign Direct Investment in Developing Countries and Growth: A Selective Survey , ArticleinJournal of Development Studies ·
De Mello L. (1999). Foreign direct investment –led growth:evidence from time series and panel data, Oxford universitypress, Oxford economic papers 51 (1999), 133-151,
Demeti A, Rebi E , (2014) Foreign direct investments (FDI) and Productivity in Albania , Interdisplinary Journal of Research and Development Vol (I), No. 1, 2014,
Desbordes R, ;Wei. Sh , (2017), Foreign direct investment, financial development and the 2007-2010 global financial crisis,
Dickey, D. A. , and Fuller, W. A. (1979). Distribution for the estimates for autoregressive time series with a unit root. Journal of the American Statistical Association, 74, 427–31.
Dickey, D. A. and Fuller, W. A. (1981). Likeleihood Ratio statistic for Autoregressive time series with unit root. Econometrica, vol 49, no. 4, 1057-1072.
Domar, E. D. ( 1946) Capital Expansion, Rate of Growth, and Employment, ʻEconometricaʼ, 14
Dorożyńska, A , Dorożyński. T (2015). Human Capital and FDI in Central and Eastern Europe, Managing Global Transitions 13 (2): 151–170
Doytch, N. and Uctum, M. , ( 2011) Does the worldwide shift of FDI from manufacturing to services accelerate economic growth? A GMM estimation study. Journal of International Money and Finance. 30, 3, 410-27.
Dunning, J ; Lundan. S( 2008). Multinational Enterprises and the Global Economy, Second Edition
Dushku, E (2009) , Modelimi i PBB-së tremujore -Zhvillimi financiar dhe rritja ekonomike: Rasti i Shqipërisë, Tiranë: Banka e Shqipërisë,
Ekholm, K. , Forslid, R. , Markusen, J. (2003). Export-platform Foreign Direct Investment, NBER Working Paper 9517,
Elboiashi , H (2015) . The effect of FDI on economic growth and the importance of host country characteristics . Journal of Economics and International Finance, 7(2) . 25-41.
Elboiashi, H. Ali. (2011). The effect of FDI and other foreign capital inflows on growth and investment in developing economies.
Ericsson, Johan & Irandoust, Manuchehr. (2001). On the Causality between Foreign Direct Investment and Output: A Comparative Study. The International Trade Journal. 15. 10. 1080/088539001300005431.
Estrin, S and Uvalic, M (2016) Foreign direct investment in the Western Balkans: what role has it played during transition? Comparative Economic Studies . ISSN 0888-7233 DOI: 10. 1057/ces. 2016. 10
Estrin, S. , & Uvalic, M. (2014). FDI into Transition Economies: Are the Balkans Different? Economics of Transition, 22(2), 281-312.
127
Estrin. S(2017). Foreign direct investment and unemployment in transition countries [Journal:] IZA World of Labor [ISSN:] 2054-9571 [Year:] 2017 [Issue:] 330,
Faberberg J, Verspagen B 2002, Technology-gaps, innovation-diffusion and transformation: an evolutionary interpretation, Research Policy 31 (2002) 1291–1304,
Facchini, F. , Melki, M. (2013), Efficient government size: France in the 20th century. European Journal of Political Economy, 31, 1-14.
Farkas B, (2012), Absorptive Capacities and the Impact of FDI on Economic Growth, Discussion Papers, DIW Berlin German Institute for Economic Research
Faruku, AZ, Asare, BK, Musa, Yakubu, Shehu, L. (2011). Causality Analysis of the Impact of Foreign Direct Investment on GDP in Nigeria. Nigerian Journal of Basic and Applied Sciences. 19. 10. 4314/njbas. v19i1. 69339.
Felix Eschenbach. ( 2004). Finance and Growth: A Survey of the Theoretical and Empirical Literature, Tinbergen Institute Discussion Paper No. TI 2004-039/2
Filippetti A. ;Peyrache A. (2016). Productivity growth and catching up: a technology gap explanation, International Review of Applied Economics, 31:3, 283-303,
Fu, X;Pietrobelli, C ; Soete, L. (2011). The Role of Foreign Technology and Indigenous Innovation in the Emerging Economies: Technological Change and Catching-Up. World Development.
Gillman M. ; Kejak M. (2004), “Inflation and balanced-path growth with alternative payment mechanisms”, The Economic Journal, 115(500), 247-270.
Girma, S, Görg, H. 2005. Foreign direct investment, spillovers and absorptive capacity:evidence from quantile regressions. Discussion paper series 1: Economic Studies
2005, 13, Deutsche Bundesbank.
Glass, A. J. Saggi, K. (1998). International technology transfer and the technology gap. Journal of Development Economics, 55(2):369–398.
Goldberg , L. (2009) , Understanding Banking Sector Globalization , IMF Econ Rev (2009) 56: 171.
Gorg. H. and Greenway. D. (2003). Much Ado About Nothing? Do Domestic Firms Really Benefit from Foreign Direct Investment?, IZA Discussion Paper No. 944 November 2003
Granger, C, W. J dhe Newbold, P. (1974). Spurious Regression in Econometrics. Journal of Econometrics 2 , 111-120.
Granger, C. (1988). Some recent development in a concept of causality. Journal of Econometrics, 1988, vol. 39, issue 1-2, 199-211.
Granger, C. W. (1969). Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-
spectral Methods. Econometrica, Vol. 37, No. 3. , 424-438.
Griffith, R ; Redding, S, Simpson. H (2005). The Dynamics of Establishment Productivity: Technology Transfer and Productivity Dispersion
Gujarati, D. (2011). Economertics by Example. Hampshire: Palgrave Macmillan.
Harding, T. , Javorcik, B. S. (2012). Foreign Direct Investment and Export Upgrading. The Review of Economics and Statistics, 94(4), 964-980,
Harrod, R. F. 1939, An Essay in Dynamic Theory, ʻEconomic Journalʼ, 49
128
Hasnul , A . (2015 ) , The effects of government expenditure on economic growth: the case of Malaysia, MPRA Paper No. 71254, posted 22 May 2016 14:44 UTC,
Hausmann R, Hwang J Rodrik D, 2007. "What you export matters, " Journal of Economic Growth, Springer, vol. 12(1), pages 1-25, March.
Helpman, E. (1984). A Simple Theory of International Trade with Multinational Corporations, Journal of Political Economy, 92, issue 3, p. 451-71,
Hendriks. G, (2017). The sustainable development effects of investment by emerging-market multinationals: shaping beneficial outcomes for home and host country, Transnational Corporations – Volume 24, Number 3,
Hlaváček , P Bal-Domańska, B 2016 , Impact of Foreign Direct Investment on Economic Growth in Central and Eastern European Countries, Inzinerine Ekonomika-Engineering Economics, 2016, 27(3), 294–303
HovhannisyanyN. (2015). Technology Gap and International Knowledge Transfer: New Evidence from the Operations of Multinational Corporations,
Hunya, G. ; Geishecker, I. (2005) Employment Effects of Foreign Direct Investment in Central and Eastern Europe, wiiw Research Reports, 321, Vienna.
Hysa, E ; Hodo, L(2016) , Foreign direct investment and economic growth in Albania: a co-integration analysis, Ekonomia Międzynarodowa 15 (2016),
Iamsiraroj, S. ; Ulubasoglu, M, (2015), Foreign direct investment and economic growth: A real relationship or wishful thinking?, Economic Modelling, 51, issue C, p. 200-213
Jadhav P. (2012). Determinants of foreign direct investment in BRICS economies: Analysis of economic, institutional and political factor, International Conference on Emerging Economies - Prospects and Challenges (ICEE- 2012),
Javorcik. B (2015). Does FDI Bring Good Jobs to Host CountriesWorld Bank Research Observer, Volume: 30, Issue: 1, Published: February 2015Pages: 74 – 94
Jirasavetakul L. F ; Rahman. J (2018). Foreign Direct Investment in New Member States of the EU and Western Balkans: Taking Stock and Assessing Prospects ,
Johansen, S. (1991). Estimation and Hypothesis Testing of Cointegration Vectors in Gaussian Vector Autoregressive Models. Econometrica, Vol. 59, No. 6, 1551-1580.
Johansen, S. and Juselius, K. (1990). Maksimum Likelihood Estimation and Inference on Cointegration-with Applications to the Demand fot Mney. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 52, 2 , 169-211
Jordaan. J ( 2017). Producer firms, technology diffusion and spillovers to local suppliers: Examining the effects of Foreign Direct Investment and the technology gap, Environmentand Planning A 2017, Vol. 49(12) 2718–2738 2017
Jude, C. (2017). Does FDI crowd out domestic investment in transition countries?, Banque de France.
KalajaE , 2016, Rëndësia e borxhit public në ekonomi dhe vleresimi I qendrueshmerise se tij, Rasti I shqiperise, Disertacion.
Kaldor, N. (1966). Cause of the Slow Rate of Economic Growth of the United Kingdom: An Inaugural Lecture. Cambridge University Press.
129
Kaloyanchev, P;Kusen I; Mouzakitis A (2018), Untapped Potential: Intra-Regional Trade in the Western Balkans, European Commission Directorate-General for Economic and Financial Affairs, Discussion Paper 080
Kaminski B, Smarzynska B, (2001), Foreign Direct Investment and Integration into Global Production and Distribution Networks: The Case of Poland WPS2646
Kevin Honglin Zhang. (2010). How Does FDI Affect a Host Country’s Export Performance? The Case of China,
KhaliqA , Noy I, (2007), Foreign Direct Investment and Economic Growth: Empirical Evidence from Sectoral Data in Indonesia Workingpapers/WP_07-26
Khobai, H dhe Mavikela. N (2017). The causal linkage between trade openness and economic growth in Argentina: Evidence from the ARDL and VECM techniques. MPRA Paper No. 82463, posted 17 November 2017 15:24 UTC
Kikerkova, I. (2017). Success or failure of the implemented strategy on atractin foreign capital in the form of FDi in the Republic of Macedonia. Ekonomska misao i praksa, (2), 939-954.
King R, Levine. R(1993). Finance and Growth: Schumpeter Might be Right, The Quarterly Journal of Economics, Vol. 108, No. 3. (Aug. , 1993), pp. 717-737.
Kirabaeva, K. , Razin A. (2010). Composition of capital flows: a survey. NBER working paper series, 16492.
Kleinert J. (2004), The Role of Multinational Enterprises in Globalization, Springer-Verlag, Berlin and Heidelberg and New York.
Kneller, Richard & Morgan, C. Wyn& Kanchanahatakij, Sunti. (2008). Trade Liberalisation and Economic Growth. The World Economy. 31. 701-719. 10. 1111/j. 1467-9701. 2008. 01101. x.
Kohpaiboon, A (2010), Foreign Trade Regime and FDI-Growth Nexus : A Case Study of Thailand,
Kora (Bako) H , (2015), Liberalizimi tregtar, impakti në rritjen ekonomike. Rasti i Shqipërisë, Disertacion
Koroçi. A (2017). FDI and industrial upgrade of Albania, Academic Journal of Business, Administration, Law and Social Sciences IIPCCL Publishing, Vienna-Austria, Vol. 3 No. 1 March 2017,
Koxhaj Andrri, Dollani Petrit, Dibra Sidita, Alimehmeti genc. Shkrimi I tezës së dizertacionit, Menaxhimi I procesit.
Kraja Boriçi Y; Osmani, E (2015). Foreign Direct Investment and Economic Growth in Albania. Economics. 3. 10. 1515/eoik-2015-0014. ,
Kremer, S Bick, A. ;Nautz, D. (2009). ‘Inflation and Growth: New Evidence from a Dynamic Panel Threshold Analysis’. SFB 649 Discussion Paper 036. pp. 33-47. [15
Kule, Matraku (Dervishi), (2013). Sustainability analysis of public debt in Albania, International Journal of Scientific & Engineering Research, Volume 4, Issue 12, December-2013
Kutan A ; Vukšić. G (2007). "Foreign Direct Investment and Export Performance: Empirical Evidence, "Comparative Economic Studies Palgrave Macmillan;Association for Comparative Economic Studies, vol. 49(3), pages 430-445, September. ,
130
Lange, M, Wodon, Q; Carey, K (2018) The Changing Wealth of Nations 2018 : Building a Sustainable Future. Washington, DC: World Bank. © World Bank.
Lebesmuehlbacher. Th, (2014). The Role of Trade, FDI, and Migration∗,
Levine, R, (2005) "Finance and Growth: Theory and Evidence, " Handbook of Economic Growth, in: Philippe Aghion & Steven Durlauf (ed. ), Handbook of Economic Growth, edition 1, volume 1, chapter 12, pages 865-934 Elsevier. ,
Levine, Ross, (1997), Financial Development and Economic Growth: Views and Agenda, Journal of Economic Literature, 35, issue 2, p. 688-726,
Li, X , Liu, X. (2005). Foreign direct investment and economic growth: An increasingly endogenous relationship. World Development Elsevier, vol 33(3), pages 393-407, March
Lim, E 2001. "Determinants of, and the Relation Between, Foreign Direct Investment and Growth; A Summary of the Recent Literature, " IMF Working Papers 01/175, International Monetary Fund.
Lipsey E. R ( 2006), Measuring the impact of FDI on Central and Eastern Europe , Working Paper 12808,
Lipsey R. (2002). Home- and Host-Country Effects of Foreign Direct Investment, University of Chicago Press, May 24-25, 2002, ISBN: 0-262-03615-4
Lipsey. R 2001, Foreign direct investments in three financial crises, NBER working paper Series, working paper 8084 .
Liu, L. (2012). FDI and Employment by Industry: A Co-Integration Study, Modern Economy, Vol. 3 No. 1, pp. 16-22.
Lleshaj. LL (2016). Vlerësimi i IHD-ve dhe kostos së kapitalit të tyre, rasti i Shqipërisë,
Loungani, P., and Razin, A. (2001). “How beneficial is foreign direct investment for developing countries?” Finance and Development, vol. 38 (2) ,
Lucas, R. E. , 1988. On the Mechanics of Economic Development. Journal of Monetary Economics 22, 3-42.
Lucas, Robert, (1973), Some International Evidence on Output-Inflation Tradeoffs, American Economic Review, 63, issue 3, p. 326-34,
Luci E , Frashëri A (2015) , Why foreign direct investment-Albanian case.
Luci E, Kripa D , (2008) , Investments role in Albania’s economic growth in the course of transition, ICBS 2008,
Luetkepohl, H and Xu, F (2009), The Role of the Log Transformation in Forecasting Economic Variables, No 2591, CESifo Working Paper Series, CESifo Group Munich,
Luetkepohl, Helmut and Xu, Fang, (2009), The Role of the Log Transformation in Forecasting Economic Variables, No 2591, CESifo Working Paper Series, CESifo Group Munich.
Lumbila, K (2005) . What Makes FDI Work? A Panel Analysis of the Growth Effect of FDI in Africa. , Africa Region Working Paper Series No. 80,
Lütkepohl, H. 1993Introduction to Multiple Time Series Analysis. Second Edition. Berlin: Springer-Verlag, Chapter 4.
Lynch D, (1996), Measuring financial sector development :A study of selected Asia Pacific Countries, The developing economies, XXX-IV,
131
Malikane, C. , Chitambara P(2017), Foreign direct investment, productivity and the technology gap in African economies, Journal of African Trade, Volume 4, Issues 1-2, December 2017, Pages 61-74
Mallik G, Chowdhury A (2001), Inflation and economic growth :Evidence from South Asian Countries. Asia-Pacific Development Journal Vol. 8, No. 1, June 2001,
Marinkovic I, Dall E. (2014), , R&D and Innovation in Western Balkans Moving Towards 2020 WBC-INCO. NET project, 2014.
Markusen, J. R. (2002). Multinational Firms and the Theory of International Trade, The MIT Press, Cambridge, MA.
Massoud, N. (2008). "‘FDI and Growth in 51. Romer, P. (1990). "Endogenous Technological Emerging Markets: Does the Sectoral Distribution Change". Journal of Political Economy, 98, 71- Matter – The Case of Egypt". WP-EMG-05-2008, 102. 1-39. Working Paper Series.
McMillan, M. , Rodrik. D, Verduzco-Gallo, I, (2014). “Globalization, Structural Change, and Productivity Growth with an Update on Africa. ” World Development 63: 11– 32. ,
Merollari K; Koti S, (2015), Foreign Direct Investments in Albania, Structure and Dynamics, European Journal of Economics and Business Studies, May-August 2015 Vol. 2, Nr. 1,
Michie, J. ‘‘The Impact of Foreign Direct Investment on Human Capital Enhancement in Developing Countries. ’’ Report for the Organization for Economic Co-operation and Development (OECD), November 2001.
Mileva Elitza. The Impact Of Capital Flows On Domestic Investment In Transition Economies. Frankfurt am Main, European Central bank, Working paper No. 871, 2008: 1-32)
Mincer J. (1981). Human Capital and Economic Growth, NBER Working Paper No. 803, Issued in November 1981,
Mishkin, Frederic S. and Adam Posen. 1997. "Inflation Targeting: Lessons from Four Countries, " Federal Reserve Bank of New York, Economic Policy Review, 3 (August): 9-110.
Moran Th, Görg H , Serič A, Krieger-Boden Ch(2017). How to attract Quality FDI? Policy Area: Trade and Investment, G20 Insight,
Mottaleba A, Kalirajan. K (2010). Determinants of Foreign Direct Investment in Developing Countries: A Comparative Analysis, ASARC WP 2010/13,
Moura, R , Forte, R. (2010). The effects of foreign direct investment on the host country economic growth - theory and empirical evidence. Fep Working Papers, No. 390, Faculdade de Economia, Universidade do Porto. ,
Mundell, R. (1963), “Inflation and Interest rate”, Journal of Political Economy, 71(3):280-283.
Mutafoglu, T. H. (2012). Foreign direct investment, pollution, and economic growth evidence from Turkey. Journal of Developing Societies, 28(3), 281-297. http://dx. doi. org/10. 1177/0169796X12453780
Naceur, SBlotevogel, RFischer, M, ;Shi , H 2017, Financial Development and Source of Growth: New Evidence, IMF WP/17/143
Nair-Reichert, U. , Weinhold, D. (2001). Causality tests for cross-country panels: a new look at FDI and economic growth in developing countries.
132
Nene M. , Pasholli A. (2011), Financial Incentives And Their Impact For Attracting FDI Survey With Foreign Investitures In Albania, ‘Journal Of Knowledge Management, Economics And Information Technology’, no. 7.
Nguyen, H, Duysters G, Patterson J, Sander H. 2009, Foreign Direct Investment Absorptive Capacity Theory.
Noorbakhsh, F, Paloni, A, Youssef, A. (2001). Human Capital and FDI Inflows to Developing Countries: New Empirical Evidence, World Development, 29, issue 9, p. 1593-1610,
Nunnenkamp, Peter, To What Extent Can Foreign Direct Investment Help Achieve International Development Goals?. The World Economy, Vol. 27, No. 5, pp. 657-677, May 2004.
Onimisi. (2014). Foreign Direct Investments and Employment Generation Nexus in Nigeria, Journal of Educational and Social Research MCSER Publishing, Rome-Italy, ISSN 2239-978X ISSN 2240-0524,
Pandya, V. , Sisombat, S. (2017), Impacts of foreign direct investment on economic growth: Empirical evidence from Australian economy. International Journal of Economics and Finance, 9(5), 121-130
Pegkas, P. (2015) The Impact of FDI on Economic Growth in Eurozone Countries. The Journal of Economic Asymmetries, 12, 124-132.
Philips, P. C. B and Fuller, P. (1988). Testing for a unit root in time series regression. Biometrica, 75, 335-346.
Pietak. L(2014), ReviewOf Theories And Models Of Economic Growth, Comparative Economic Research, Volume 17, Number 1, 2014 10. 2478/cer-2014-0003,
Pilarska, C. &Walega, G. (2014). Determinants of FDI inflows to Poland, Czech Republic and Hungary in context of integration into European Union. The 8th International days of statistics and Economics, Pragues, 11(13), 1167-1177
Polat, B. (2017). Determinants of reinvested earnings as a component of foreign direct investment. Knowledge Management Research & Practice. 6. 24-45,
Prasanna. N (2010). Direct and Indirect Impact of Foreign Direct Investment (FDI) on Domestic Investment (DI) in India J Economics, 1 (2): 77-83 (2010),
Protsenko, A. (2003). “Vertical and Horizontal Foreign Direct Investments in Transition Countries“. Inaugural-Dissertation zurErlangung des Grades Doctor oeconomiaepublicae (Dr. oec. publ. ) an der Ludwig-Maximilians-Universität. München, Germany,
Redek T, Memaj F, Prašnikar J, Trobec, D. (2012), Albania , Two decades of economic development at a glance.
Reiter, S. L. , Steensma, K. (2010). Human Development and Foreign Direct Investment in Developing Countries: The Influence of FDI Policy and Corruption, World Development, 38, issue 12, p. 1678-1691,
Ricardo. D (1957). On the Principles of Political Economy and Taxation, London 1817
Robert J. Barro (1991), Economic Growth in a Cross Section of Countries, TheQuarterly Journal of Economics, Vol. 106, No. 2. (May, 1991), pp. 407-443,
Romer, M. P. (1990). Endogenous Technological Change , The Journal of Political Economy, Vol. 98, No. 5, Part 2: The Problem of Development: A Conference of the Institute for the Study of Free Enterprise Systems. (Oct. , 1990), pp. S71-S102.
133
Romer, P , (1986)Increasing Returns and Long-Run Growth, The Journal of Political Economy, Vol. 94, No. 5. (Oct. , 1986), pp. 1002-1037.
Ross. L(1997) Financial Development and Economic Growth: Views and Agenda, Journal of Economic Literature Vol. XXXV (June 1997), pp. 688–726,
Sala H. , Trivin P. (2014). Openness, Investment and Growth in Sub-Saharan Africa. Journal of African Economies, 1–33.
Sanfey P , Milatovic, J (2018), The Western Balkans in transition: diagnosing the constraints on the path to a sustainable market economy, Background paper for the Western Balkans Investment Summit, hosted by the EBRD, 26 February 2018
Sanfey, PMilatović J , Krešić, A , (2016), How the Western Balkans can catch up, Working Paper No. 186
Schumpeter J. A. (1934). The Theory of Economic Development, Cambridge, MA, HarvardUniversity Press
Shah, M. H. , (2016). The effect of macroeconomic stability on inward FDI in African developing countries. International Journal of Business Studies Review. 1(1), 1-11. .
Shah, M. H. , Khan, Y. (2016). Trade Liberalization and FDI Inflows in Emerging Economies. Business & Economic Review. 8(1), 35-52,
Shijaku, G Gjokuta, A. 2013, Politika fiskale dhe rritja ekonomike, rasti I Shqipërisë
Sims, C. A. (1980). Macroeconomics and Reality. Econometrica, Vol. 48, No. 1. , 1-48.
Skenderi , M. (2012). The Impact of Technological Transfer from Foreign Direct Investment (FDI) on Host Economies - The Case of Albania
Skovgaard P, Lauge N. ; Hufbauer, G, (2011), Foreign Direct Investment in Times of Crisis (January 25, 2011). Peterson Institute for International Economics Working Paper No. 11-3.
Slaughter. M(2002). Skill upgrading in developing countries: has inward foreign direct investment played a role? Working Paper No. 192
Śledzik, K. (2013). Schumpeter’s View on Innovation and Entrepreneurship. SSRN Electronic Journal. 10. 2139/ssrn. 2257783.
Smith A. (1954). An Inquiry into the Nature and Causes of the Wealth of Nations, London 1776,
Solomon M. E. (2011). Foreign Direct Investment, Host Country Factors and Economic Growth, Ensayos Revista de Economía–Volumen XXX, No. 1, mayo 2011, pp. 41-70,
Solow, R. M. . (1956). A Contribution to the Theory of Economic Growth, Quarterly Journal of Economics 70 (1), 65 − 94.
Soltanpanah, ;Karimi, (2011). Accumulation of Human Capital and FDI Inflows in ASEAN-3 Countries (Malaysia, Thailand, Indonesia), Timisoara Journal of Economics, 4, issue 2(14), p. 123-130,
Steffen, Johannes & Held, Pascal & Kruse, Rudolf. (2014). Cointegration Analysis of Financial Time Series Data.
Stockman, Alan, (1981), Anticipated inflation and the capital stock in a cash in-advance economy, Journal of Monetary Economics, 8, issue 3, p. 387-393
134
Sulanjaku M, Shingjergji A, 2015 Determinants of foreign direct investments in Albania:A case study, International Journal of Economics, Commerce and Management , Vol. III, Issue 9, September 2015
Svirydzenka K, (2016), Introducing a New Broad-based Index of Financial Development, IMF WP/16/5
Swan, T. W. (1956). Economic Growth and Capital Accumulation, Economic Record 32 (63), 334 – 361,
Sy, M Tabarraei, H. 2010 Capital inflows and exchange rate in LDCs: The Dutch disease problem revisited. PSE Working Papers n°2009-26. 2010
Tobin, J. (1965), “Money and Economic Growth”, Econometrica, 33(4):671-684.
Todo, Y. Yasuyuki Todo, Weiying Zhang, Li-An Zhou. (2006). “Knowledge spillovers from foreign direct investment in R&D: Evidence from a Chinese Science Park
Treichel V. , (2002); Stabilization Policies and Structural Reforms in Albania Since 1997 : Achievements And Remaining Challenges, IMF Discussion Paper,
Usman, Mustofa & Fadhilah Fatin, Dhia & Yusuf S. Barusman, M & A. M. Elfaki, Faiz & , Widiarti. (2017). Application of Vector Error Correction Model (VECM) and Impulse Response Function for Analysis Data Index of Farmers’ Terms of Trade. Indian Journal of Science and Technology. 10. 1-14. 10. 17485/ijst/2017/v10i19/112258.
Uvalić MCvijanović V (2018), Towards A Sustainable Economic Growth and Development in the Western Balkans, Analysis, Friedrich Ebert Stiftung, Zagreg
Uvalic, Milica (2012a). ‘Transition in Southeast Europe: Understanding economic development and institutional change’, in Gérard Roland (ed) (2012). Economies in Transition. The Long Run View, Basingstoke: Palgrave Macmillan, pp. 364-399.
Vintila Denisia Mariana, 2011. Foreign direct investment during financiar crises, University of Oradea, Faculty of Economics, vol. 1(2), pages 41-45, December.
Waldkirch, A. , Nunnenkamp, P. , & Alatorre Bremont, J. E. (2009). Employment effects of FDI in Mexico's nonmaquiladora manufacturing. The Journal of Development Studies, 45, 1165–1183,
Wang, J , Blomstrom, M. (1992). Foreign investment and technology transfer. European Economic Review, 36(1), 137-155.
Wilson, J. (2010) “Essentials of Business Research: A Guide to Doing Your Research Project” SAGE Publications, p. 7
Xaypanya, P. , Rangkakulnuwat P. , Paweenawat, S. W. (2015). The Determinants of Foreign Direct Investment in ASEAN. The First Differencing Panel Data Analysis, International Journal of Social Economics, 42 (3), pp. 239-250.
Xu, B. , Wang, J. (2000). Trade, FDI, and international technology diffusion. Journal of Economic Integration, 15(4), 585-601,
Zhang, K H , 2010, How Does FDI Affect a Host Country’s Export Performance? The Case of China
Zhang, K H , Markusen, J. (1999). Vertical multinationals and host-country characteristics, Journal of Development Economics1999, vol. 59, issue 2, 233-252,
Žilinskė. A , (2010). Negative and positive effects of foreign direct investment, economics and management: 2010. 15 , ISSN 1822-6515
135
Zisi. A (2014). Ndikimi i IHD-ve në rritjen ekonomike dhe faktorët nxitës në përthithjen e tyre: Rasti i Shqipërisë
Zoto. O(2012). IHD-të në Shqipëri: analizë e efekteve, politikave dhe lidhja me rritjen ekonomike
Raporte
EBRD, 2018, Transition report Albania 2017-2018 Sustaining GrowthAlbania
GLOBAL INNOVATION INDEX 2017 Innovation Feeding the World, TENTH EDITION.
GLOBAL INVESTMENT COMPETITIVENESS REPORT 2017/2018: Foreign Investor Perspectives and Policy Implications
IMF 2005 Country Report No. 05/89 March 2005.
IMF 2017 Albania Country Report No. 17/374
INTERNATIONAL MONETARY FUND, 2018IMF Country Report No. 18/123
INVESTMENT CLIMATE STATEMENT | 2015 Albania.
INVESTMENT CLIMATE STATEMENT | August 2017 Bosnia Hercegovina
INVESTMENT CLIMATE STATEMENT | June 29 2017 Kosovo.
INVESTMENT CLIMATE STATEMENTS 2017, Serbia
KOMISIONI EUROPIAN 2018, Economic reform programme of Albania( 2018-2020)
OECD 2002, Foreign Direct Investment for Development Maximising Benefits, Minimising Costs,
BANKA E SHQIPËRISË, Raportet ndër vite
EBRD-World Bank Business Environment and Enterprise Performance Survey (BEEPS), 2013,
UNCTAD 2018, World Investment Report, Investments and New industrial Policies
UNCTAD , 2017 Progress ReportAlbania
UNCTAD 2010, Foreign direct investment, the transfer and diffusion of technology, and sustainable development.
UNCTAD 2011, Foreign direct investment Report Albania
UNCTAD 2017, World Investment Report 2017
UNCTAD 2015, FDI can be an important source of external development financing for IDCS, ILDCS and SIDS, Financing for development, No. 20 5 JUNE 2015
UNCTAD 2017 Investment and the digital economy, World Investment Report 2017,
UNCTAD 2017, The ‘New’ Digital Economy and Development,
UNCTAD 2018, Technology and innovation report, Harnessing frontier for sustainable development.
UNESCO 2017 , Global Investments in R&D, Fact Sheet No. 42
136
UNESCO 2017, Seksioni i Politikës Arsimore, Analiza e Politikës Arsimore: Çështje dhe Rekomandime, Raporti i zgjeruar
UNESCO 2017. Albania Education Policy Review: Issues and Recommendations, United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization.
UNICEF, 2017, Albania, The Cost of Underinvestment in Education: And ways to reduce it
WORLD BANK , 2013, Albania: Macroeconomic policies, Policy Brief
WORLD BANK 2009, Albania Building Competitiveness in Albania
WORLD BANK 2013, Western Balkans Regional R&D Strategy for Innovation October, 2013
WORLD BANK and the Vienna Institute for International Economic Studies (wiiw), Western Balkans Labor Market Trends 2018
WORLD BANK Group 2017, Maximizing potential benefits of FDI for competiviness and sustainable development , World Bank Group Report on Investment Policy and Promotion diagnostics and Tools,
WORLD BANK GROUP, 2016, Financial Sector Outlook, Financial Systems in the Western Balkans – Present and Future
WORLD BANK GROUP, Trade and competiviness, Western Balkans Regional Investment Policy and Promotion” Implementing the Investment Policy Aspects of the SEE 2020 Strategy.
WORLD BANK. 2018. Global Financial Development Report 2017/2018: Bankers without Borders. Washington, DC: World Bank. doi:10. 1596/978-1-4648-1148-7.
Web
https://www. imf. org/en/About/Factsheets/Financial-System-Soundness
http://www. worldbank. org/en/country/albania/overview
https://www. ebrd. com
http://www. mipa. co. me/en/-fdi-statistics
https://openknowledge. worldbank. org/bitstream/handle/10986/3176/478660ESW0v10A1C0disclosed031291301. pdf?sequence=1&isAllowed=y
http://www. worldbank. org/en/country/albania/overview
https://www. investment. com. al/wp-content/uploads/2018/06/AL_Dokument-Permbledhes-Kuadri-Ligjor-mbi-Investimet. pdf
http://aida. gov. al/
http://wp. akt. gov. al/wp-content/uploads/2014/07/Ligji-93-2015-p%C3%ABr-Turizmin. pdf
http://mjedisi. gov. al/investo-ne-shqiperi/
http://www. doingbusiness. org/Reforms/Overview/Economy/albania
137
http://www. al. undp. org/content/dam/albania/docs/Foreign%20Direct%20Investment%20Report%20-%20Albania%202011. pdf
http://energjia. al
http://www. un. org. al/what-we-do/economic-growth-labour-and-agriculture/economic-growth-labour-and-agriculture
http://blogs. worldbank. org/growth/dutch-disease-theory-and-evidence
https://www. rcc. int/files/user/docs/2. %20Challenges%20in%20business%20environment%20in%20South%20East%20Europe. pdf
https://www. ebrd. com/news/2018/regional-investment-platform-for-western-balkans-launched. html
http://www. instat. gov. al/en/themes/demography-and-social-indicators/population/publication/2018/population-in-albania-1-january-2018/
http://www. mipa. co. me/en/-fdi-statistics/
http://www. wipo. int/edocs/pubdocs/en/wipo_pub_gii_2017. pdf
https://wbc-rti. info/theme/18
https://www. export. gov/article?id=Albania-Trade-Agreements
http://www. dogana. gov. al/d/182/249/0/263/marreveshjet-e-tregtise-se-lire
http://www. instat. gov. al/media/4040/tregtia-e-jashtme-prill-2018. pdf
http://albania-export. com/en/full-news/96-export-crucial-for-albanian-economy-growth
https://www. ecb. europa. eu/pub/pdf/scpops/ecb. op197. en. pdf?24296e890f7f5c039848046670a9769a
http://www. financa. gov. al/wp-content/uploads/2018/06/Dokumenti_i_PBA_2018-2020_I_rishikuar. pdf
http://www. worldbank. org/content/dam/Worldbank/document/eca/Western-Balkans-R&D-Albania. pdf
138
SHTOJCA 1.
A. TESTIMI I VARIABLAVE NE NIVELE
B. Seria lnGDP
2.
Exogenous: _cons
Endogenous: lnGDP
4 128.958 129.13* 1 0.000 .00094* -4.13192* -4.06365* -3.95739*
3 64.3917 1.2212 1 0.269 .007823 -2.01306 -1.95844 -1.87343
2 63.7811 34.731 1 0.000 .007721 -2.02604 -1.98508 -1.92132
1 46.4158 105.72 1 0.000 .013321 -1.48053 -1.45322 -1.41072
0 -6.44217 .075035 .248072 .261726 .282978
lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC
Sample: 2003q1 - 2017q4 Number of obs = 60
Selection-order criteria
_cons .8541735 .6442321 1.33 0.191 -.4385727 2.14692
_trend .0002249 .0008589 0.26 0.794 -.0014986 .0019484
L4D. .4255395 .1190307 3.58 0.001 .186687 .664392
L3D. -.4879594 .1204689 -4.05 0.000 -.7296979 -.2462208
L2D. -.444698 .1251426 -3.55 0.001 -.6958151 -.193581
LD. -.4816102 .1287214 -3.74 0.000 -.7399085 -.2233119
L1. -.0663302 .0536946 -1.24 0.222 -.1740762 .0414158
lnGDP
D.lnGDP Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.9030
Z(t) -1.235 -4.130 -3.491 -3.175
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Augmented Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 59
_cons 9.092933 1.42239 6.39 0.000 6.24773 11.93814
_trend .0111624 .0019383 5.76 0.000 .0072853 .0150395
L1. .2453499 .1184767 2.07 0.043 .0083612 .4823386
lnGDP
lnGDP Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000
Z(t) -6.733 -4.121 -3.487 -3.172
Z(rho) -62.425 -26.142 -20.034 -16.982
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Newey-West lags = 4
Phillips-Perron test for unit root Number of obs = 63
139
2. Seria lnINF
varsoc lnINF----wshtw stacionare ne nivel
Exogenous: _cons
Endogenous: lnINF
4 -22.6324 .51001 1 0.475 .147134 .921081 .989349 1.09561
3 -22.8874 .00738 1 0.932 .143498 .896248 .950862 1.03587
2 -22.8911 .03349 1 0.855 .138795 .863038 .903998 .967755
1 -22.9079 15.09* 1 0.000 .134312* .830263* .85757* .900074*
0 -30.453 .167053 1.04843 1.06209 1.08334
lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC
Sample: 2003q1 - 2017q4 Number of obs = 60
Selection-order criteria
_cons .7303415 .1944626 3.76 0.000 .3410823 1.119601
_trend -.0061291 .002958 -2.07 0.043 -.0120502 -.000208
LD. .0662815 .1268343 0.52 0.603 -.1876048 .3201679
L1. -.6415202 .1389037 -4.62 0.000 -.9195661 -.3634744
lnINF
D.lnINF Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0010
Z(t) -4.618 -4.124 -3.488 -3.173
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Augmented Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 62
_cons .6760878 .1672303 4.04 0.000 .3415775 1.010598
_trend -.0057167 .0027609 -2.07 0.043 -.0112393 -.0001941
L1. .4071339 .1135649 3.59 0.001 .1799703 .6342976
lnINF
lnINF Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0001
Z(t) -5.236 -4.121 -3.487 -3.172
Z(rho) -37.780 -26.142 -20.034 -16.982
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Newey-West lags = 1
Phillips-Perron test for unit root Number of obs = 63
140
3. Seria ln PubEXp
varsoc lnPubExp—jo stacionare
Exogenous: _cons
Endogenous: lnPubExp
4 46.3471 84.081* 1 0.000 .014762* -1.37824* -1.30997* -1.20371*
3 4.30657 1.5094 1 0.219 .057966 -.010219 .044395 .129404
2 3.55185 21.316 1 0.000 .057487 -.018395 .022566 .086322
1 -7.10602 24.144 1 0.000 .079316 .303534 .330841 .373346
0 -19.178 .114719 .672601 .686254 .707506
lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC
Sample: 2003q1 - 2017q4 Number of obs = 60
Selection-order criteria
_cons 2.756153 1.710037 1.61 0.113 -.6752866 6.187593
_trend .0031046 .0026235 1.18 0.242 -.0021599 .0083691
L4D. .3136947 .1312316 2.39 0.020 .0503591 .5770302
L3D. -.5037346 .1478397 -3.41 0.001 -.8003968 -.2070724
L2D. -.4397771 .1679744 -2.62 0.012 -.7768424 -.1027119
LD. -.4541743 .1899518 -2.39 0.020 -.8353404 -.0730082
L1. -.2502429 .1589532 -1.57 0.121 -.5692058 .06872
lnPubExp
D.lnPubExp Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.8023
Z(t) -1.574 -4.130 -3.491 -3.175
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Augmented Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 59
_cons 12.09135 1.359882 8.89 0.000 9.37118 14.81152
_trend .0171754 .0024194 7.10 0.000 .0123358 .022015
L1. -.1191634 .1261137 -0.94 0.349 -.3714283 .1331015
lnPubExp
lnPubExp Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000
Z(t) -8.811 -4.121 -3.487 -3.172
Z(rho) -82.613 -26.142 -20.034 -16.982
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Newey-West lags = 4
Phillips-Perron test for unit root Number of obs = 63
141
4. Seria lnFDI
varsoc lnFDI--- jo stacionare
Exogenous: _cons
Endogenous: lnFDI
4 -20.9668 7.2836* 1 0.007 .139188* .865562* .933829* 1.04009*
3 -24.6086 2.5829 1 0.108 .151972 .953621 1.00824 1.09324
2 -25.9001 14.086 1 0.000 .153438 .963336 1.0043 1.06805
1 -32.9433 60.811 1 0.000 .187669 1.16478 1.19208 1.23459
0 -63.349 .500119 2.14497 2.15862 2.17987
lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC
Sample: 2003q1 - 2017q4 Number of obs = 60
Selection-order criteria
_cons 2.100045 1.575305 1.33 0.188 -1.061035 5.261124
_trend .0061495 .007212 0.85 0.398 -.0083225 .0206216
L4D. -.2468494 .1372021 -1.80 0.078 -.5221655 .0284667
L3D. -.4525304 .1755106 -2.58 0.013 -.8047181 -.1003427
L2D. -.4379807 .1937912 -2.26 0.028 -.8268511 -.0491102
LD. -.6286129 .2024136 -3.11 0.003 -1.034786 -.2224403
L1. -.2327856 .1890949 -1.23 0.224 -.6122322 .146661
lnFDI
D.lnFDI Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.9039
Z(t) -1.231 -4.130 -3.491 -3.175
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Augmented Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 59
_cons 5.900586 1.043211 5.66 0.000 3.813854 7.987318
_trend .0228803 .0049398 4.63 0.000 .0129993 .0327614
L1. .3056477 .1236514 2.47 0.016 .0583081 .5529873
lnFDI
lnFDI Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000
Z(t) -5.876 -4.121 -3.487 -3.172
Z(rho) -51.065 -26.142 -20.034 -16.982
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Newey-West lags = 4
Phillips-Perron test for unit root Number of obs = 63
142
5. Seria ln TOvarsoclnTO--- jo stacionare
Exogenous: _cons
Endogenous: lnTO
4 82.2838 46.558* 1 0.000 .004455* -2.57613* -2.50786* -2.4016*
3 59.0049 5.4419 1 0.020 .009361 -1.8335 -1.77888 -1.69388
2 56.284 3.1115 1 0.078 .009913 -1.77613 -1.73517 -1.67142
1 54.7282 4.1527 1 0.042 .010098 -1.75761 -1.7303 -1.6878
0 52.6518 .010466 -1.72173 -1.70807 -1.68682
lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC
Sample: 2003q1 - 2017q4 Number of obs = 60
Selection-order criteria
_cons 1.356157 .6036784 2.25 0.029 .1447874 2.567526
_trend .0004109 .0004998 0.82 0.415 -.0005921 .0014139
L4D. .4837391 .1177205 4.11 0.000 .2475157 .7199625
L3D. -.3327233 .1243831 -2.67 0.010 -.5823162 -.0831304
L2D. -.2857235 .1417485 -2.02 0.049 -.5701628 -.0012843
LD. -.1730435 .1616265 -1.07 0.289 -.4973708 .1512839
L1. -.317322 .142029 -2.23 0.030 -.602324 -.0323201
lnTO
D.lnTO Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.4706
Z(t) -2.234 -4.130 -3.491 -3.175
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Augmented Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 59
_cons 3.278575 .5262314 6.23 0.000 2.225956 4.331195
_trend .0014335 .0007266 1.97 0.053 -.0000198 .0028869
L1. .2279154 .1241899 1.84 0.071 -.0205013 .4763321
lnTO
lnTO Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000
Z(t) -6.199 -4.121 -3.487 -3.172
Z(rho) -47.897 -26.142 -20.034 -16.982
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Newey-West lags = 4
Phillips-Perron test for unit root Number of obs = 63
143
6. Seria ln FinDEVvarsoc lnFinDev---- jo stacionare
Exogenous: _cons
Endogenous: lnFinDev
4 112.72 90.19* 1 0.000 .001337* -3.77963* -3.70998* -3.60042*
3 67.6244 .25924 1 0.611 .006282 -2.23244 -2.17672 -2.08906
2 67.4948 27.112 1 0.000 .006092 -2.26298 -2.22119 -2.15545
1 53.9389 16.739 1 0.000 .009464 -1.82242 -1.79456 -1.75073
0 45.5694 .012256 -1.56384 -1.54991 -1.528
lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC
Sample: 2003q4 - 2017q4 Number of obs = 57
Selection-order criteria
_cons .7227383 .7535838 0.96 0.342 -.7916451 2.237122
_trend .000147 .0008367 0.18 0.861 -.0015344 .0018285
L4D. .4964918 .1215931 4.08 0.000 .2521413 .7408423
L3D. -.3836 .1371085 -2.80 0.007 -.6591299 -.1080701
L2D. -.3355892 .1626892 -2.06 0.044 -.6625254 -.008653
LD. -.3620179 .1875006 -1.93 0.059 -.7388144 .0147787
L1. -.1259397 .1365684 -0.92 0.361 -.4003843 .1485048
lnFinDev
D.lnFinDev Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.9537
Z(t) -0.922 -4.137 -3.494 -3.176
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Augmented Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 56
.
_cons 6.519573 .7383342 8.83 0.000 5.041084 7.998062
_trend .0060317 .000907 6.65 0.000 .0042155 .0078478
L1. -.1740036 .1331205 -1.31 0.196 -.4405728 .0925656
lnFinDev
lnFinDev Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000
Z(t) -8.796 -4.128 -3.490 -3.174
Z(rho) -86.336 -26.040 -19.980 -16.940
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Newey-West lags = 4
Phillips-Perron test for unit root Number of obs = 60
144
7. Seria lnTEC-I
varsoc lnTEC_I-- jo stacionare
Exogenous: _cons
Endogenous: lnTEC_I
4 117.082 .23479 1 0.628 .001397 -3.73606 -3.66779 -3.56153
3 116.964 9.6704* 1 0.002 .001356* -3.76548* -3.71086* -3.62585*
2 112.129 13.03 1 0.000 .001541 -3.63764 -3.59668 -3.53292
1 105.614 226.08 1 0.000 .001852 -3.45381 -3.4265 -3.384
0 -7.42709 .077539 .280903 .294557 .315809
lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC
Sample: 2003q1 - 2017q4 Number of obs = 60
Selection-order criteria
_cons .1369705 .0775144 1.77 0.083 -.0184366 .2923775
_trend .0000381 .0004726 0.08 0.936 -.0009093 .0009856
L3D. .0550387 .1332046 0.41 0.681 -.2120206 .3220979
L2D. -.4108113 .1458428 -2.82 0.007 -.7032085 -.118414
LD. .6092973 .1282677 4.75 0.000 .3521362 .8664585
L1. -.0589932 .0252232 -2.34 0.023 -.1095626 -.0084238
lnTEC_I
D.lnTEC_I Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.4126
Z(t) -2.339 -4.128 -3.490 -3.174
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Augmented Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 60
_cons .0988417 .0824754 1.20 0.235 -.0661337 .263817
_trend .0001776 .0004975 0.36 0.722 -.0008175 .0011727
L1. .9529252 .0264838 35.98 0.000 .8999498 1.005901
lnTEC_I
lnTEC_I Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.7152
Z(t) -1.778 -4.121 -3.487 -3.172
Z(rho) -3.511 -26.142 -20.034 -16.982
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Newey-West lags = 3
Phillips-Perron test for unit root Number of obs = 63
145
9. Seria ln HC_Ivarsoc lnHC_I---- jo stacionare
Exogenous: _cons
Endogenous: lnHC_I
4 213.041 12.406* 1 0.000 .00002* -8.00156* -7.92963* -7.81394*
3 206.837 5.5969 1 0.018 .000024 -7.80144 -7.7439 -7.65135
2 204.039 3.2048 1 0.073 .000026 -7.73227 -7.68911 -7.6197
1 202.437 218.87 1 0.000 .000026 -7.7091 -7.68033 -7.63405
0 93.0011 .001701 -3.5385 -3.52412 -3.50098
lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC
Sample: 2003q1 - 2015q4 Number of obs = 52
Selection-order criteria
_cons -.0477991 .0358897 -1.33 0.190 -.1201301 .0245318
_trend .0003078 .0002472 1.25 0.220 -.0001904 .000806
L4D. .7563755 .1133463 6.67 0.000 .527941 .98481
L3D. -.0364885 .12229 -0.30 0.767 -.2829478 .2099708
L2D. -.0126723 .1339299 -0.09 0.925 -.2825902 .2572456
LD. .0111439 .1471431 0.08 0.940 -.2854036 .3076913
L1. -.122294 .0868492 -1.41 0.166 -.297327 .052739
lnHC_I
D.lnHC_I Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.8585
Z(t) -1.408 -4.148 -3.499 -3.179
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Augmented Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 51
_cons -.0718537 .0382741 -1.88 0.066 -.1486564 .004949
_trend .0004737 .0002608 1.82 0.075 -.0000497 .000997
L1. .8127709 .095478 8.51 0.000 .6211802 1.004362
lnHC_I
lnHC_I Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.7142
Z(t) -1.780 -4.139 -3.495 -3.177
Z(rho) -8.859 -25.870 -19.890 -16.870
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Newey-West lags = 4
Phillips-Perron test for unit root Number of obs = 55
146
B. Testimi i stacionaritetit në diferwnca D1
1. Seria lnGDPvarsoc lnGDP_D1
Exogenous: _cons
Endogenous: lnGDP_D1
4 128.58 34.191* 1 0.000 .000888* -4.18914* -4.12042* -4.01308*
3 111.484 95.509 1 0.000 .001532 -3.64353 -3.58855 -3.50268
2 63.7295 1.6783 1 0.195 .007473 -2.05863 -2.01739 -1.95299
1 62.8903 37.711 1 0.000 .007432 -2.06408 -2.03659 -1.99365
0 44.0349 .013614 -1.45881 -1.44506 -1.4236
lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC
Sample: 2003q2 - 2017q4 Number of obs = 59
Selection-order criteria
_cons .0612591 .0174458 3.51 0.001 .0262351 .096283
_trend -.0008066 .0002955 -2.73 0.009 -.0013999 -.0002133
L4D. .1245292 .1332881 0.93 0.355 -.1430578 .3921162
L3D. -.2387319 .2368697 -1.01 0.318 -.7142677 .2368039
L2D. .3241636 .3634433 0.89 0.377 -.4054793 1.053807
LD. .8502117 .4971181 1.71 0.093 -.1477945 1.848218
L1. -2.305747 .5541419 -4.16 0.000 -3.418233 -1.19326
lnGDP_D1
D.lnGDP_D1 Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0051
Z(t) -4.161 -4.132 -3.492 -3.175
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Augmented Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 58
_cons .0432085 .0225291 1.92 0.060 -.0018722 .0882892
_trend -.0005517 .0006173 -0.89 0.375 -.0017868 .0006835
L1. -.6504955 .0944459 -6.89 0.000 -.8394814 -.4615097
lnGDP_D1
lnGDP_D1 Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000
Z(t) -31.515 -4.124 -3.488 -3.173
Z(rho) -89.857 -26.108 -20.016 -16.968
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Newey-West lags = 4
Phillips-Perron test for unit root Number of obs = 62
147
2. Seria lnINF
Exogenous: _cons
Endogenous: lnINF_D1
4 -11.0082 16.357* 1 0.000 .10078* .54265* .611378* .718713*
3 -19.1868 1.4893 1 0.222 .128519 .785994 .840976 .926844
2 -19.9315 3.9154 1 0.048 .127396 .777338 .818574 .882975
1 -21.8891 6.2197 1 0.013 .131592 .809802 .837293 .880227
0 -24.999 .141345 .881322 .895068 .916535
lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC
Sample: 2003q2 - 2017q4 Number of obs = 59
Selection-order criteria
_cons -.0167221 .0918948 -0.18 0.856 -.2012087 .1677645
_trend .0000634 .0024433 0.03 0.979 -.0048417 .0049685
L4D. .0224379 .1155117 0.19 0.847 -.2094614 .2543373
L3D. .4173119 .1892624 2.20 0.032 .0373517 .7972721
L2D. .6549606 .2636316 2.48 0.016 .125698 1.184223
LD. .963924 .3311002 2.91 0.005 .2992126 1.628635
L1. -2.280626 .4259848 -5.35 0.000 -3.135826 -1.425426
lnINF_D1
D.lnINF_D1 Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000
Z(t) -5.354 -4.132 -3.492 -3.175
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Augmented Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 58
_cons -.0573708 .1052515 -0.55 0.588 -.2679786 .153237
_trend .0011569 .0029015 0.40 0.692 -.0046489 .0069627
L1. -.2370417 .1258191 -1.88 0.064 -.4888052 .0147218
lnINF_D1
lnINF_D1 Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000
Z(t) -11.544 -4.124 -3.488 -3.173
Z(rho) -60.745 -26.108 -20.016 -16.968
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Newey-West lags = 4
Phillips-Perron test for unit root Number of obs = 62
148
3. Seria ln PubEXP
varsoc lnPubExp_D1
Exogenous: _cons
Endogenous: lnPubExp_D1
4 46.8172 5.4092* 1 0.020 .014193* -1.41753* -1.3488* -1.24147*
3 44.1125 81.606 1 0.000 .015034 -1.35975 -1.30477 -1.2189
2 3.30933 1.9372 1 0.164 .057944 -.010486 .030751 .095152
1 2.34071 30.25 1 0.000 .057879 -.01155 .015942 .058875
0 -12.7845 .093424 .467271 .481016 .502483
lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC
Sample: 2003q2 - 2017q4 Number of obs = 59
Selection-order criteria
_cons .0688562 .0374725 1.84 0.072 -.0063729 .1440853
_trend -.0008508 .0009297 -0.92 0.364 -.0027172 .0010157
L4D. .0736618 .1393604 0.53 0.599 -.2061158 .3534394
L3D. -.1565689 .267329 -0.59 0.561 -.6932542 .3801163
L2D. .4893897 .4120156 1.19 0.240 -.3377661 1.316546
LD. 1.130798 .56125 2.01 0.049 .0040421 2.257555
L1. -2.782268 .6298497 -4.42 0.000 -4.046744 -1.517792
lnPubExp_D1
D.lnPubExp~1 Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0021
Z(t) -4.417 -4.132 -3.492 -3.175
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Augmented Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 58
_cons .0455492 .0619595 0.74 0.465 -.0784316 .1695299
_trend -.0004976 .0017081 -0.29 0.772 -.0039155 .0029203
L1. -.6284653 .101469 -6.19 0.000 -.8315043 -.4254263
lnPubExp_D1
lnPubExp_D1 Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000
Z(t) -26.440 -4.124 -3.488 -3.173
Z(rho) -87.277 -26.108 -20.016 -16.968
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Newey-West lags = 4
Phillips-Perron test for unit root Number of obs = 62
149
4. Seria ln FDI _D1varsoc lnFDI_D1
Exogenous: _cons
Endogenous: lnFDI_D1
4 -19.2088 5.164* 1 0.023 .133077* .820639* .889367* .996701*
3 -21.7908 7.2935 1 0.007 .14038 .874266 .929248 1.01512
2 -25.4376 3.1974 1 0.074 .153539 .963986 1.00522 1.06962
1 -27.0363 18.287 1 0.000 .156677 .984281 1.01177 1.05471
0 -36.1796 .206481 1.26033 1.27407 1.29554
lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC
Sample: 2003q2 - 2017q4 Number of obs = 59
Selection-order criteria
_cons .1671949 .1097347 1.52 0.134 -.0531067 .3874966
_trend -.0021488 .0028317 -0.76 0.451 -.0078337 .003536
L4D. .0192522 .1413388 0.14 0.892 -.2644973 .3030016
L3D. .3326712 .2900058 1.15 0.257 -.2495396 .9148821
L2D. .9001406 .4278956 2.10 0.040 .0411044 1.759177
LD. 1.494105 .5608761 2.66 0.010 .3680996 2.620111
L1. -3.319393 .6510553 -5.10 0.000 -4.626441 -2.012345
lnFDI_D1
D.lnFDI_D1 Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0001
Z(t) -5.098 -4.132 -3.492 -3.175
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Augmented Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 58
_cons .0768783 .0993207 0.77 0.442 -.1218619 .2756185
_trend -.0009845 .0027368 -0.36 0.720 -.0064609 .0044919
L1. -.5094923 .1120382 -4.55 0.000 -.7336802 -.2853044
lnFDI_D1
lnFDI_D1 Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000
Z(t) -19.998 -4.124 -3.488 -3.173
Z(rho) -77.748 -26.108 -20.016 -16.968
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Newey-West lags = 4
Phillips-Perron test for unit root Number of obs = 62
150
5. Seria lnTO _D1varsoc lnTO_D1
Exogenous: _cons
Endogenous: lnTO_D1
4 86.5078 14.501* 1 0.000 .003696* -2.76298* -2.69425* -2.58692*
3 79.2574 54.763 1 0.000 .004568 -2.5511 -2.49612 -2.41025
2 51.876 21.226 1 0.000 .011169 -1.65681 -1.61558 -1.55118
1 41.2629 3.4734 1 0.062 .015471 -1.33095 -1.30346 -1.26052
0 39.5262 .015862 -1.30597 -1.29223 -1.27076
lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC
Sample: 2003q2 - 2017q4 Number of obs = 59
Selection-order criteria
_cons .0114698 .0180414 0.64 0.528 -.0247499 .0476895
_trend -.0001953 .0004755 -0.41 0.683 -.0011499 .0007594
L4D. .1306975 .1384453 0.94 0.350 -.1472431 .4086382
L3D. -.2748913 .2309639 -1.19 0.239 -.7385707 .1887881
L2D. .2067934 .3457676 0.60 0.552 -.4873639 .9009507
LD. .7238622 .4649614 1.56 0.126 -.2095867 1.657311
L1. -2.08389 .5177092 -4.03 0.000 -3.123235 -1.044546
lnTO_D1
D.lnTO_D1 Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0081
Z(t) -4.025 -4.132 -3.492 -3.175
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Augmented Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 58
_cons .0163754 .0313651 0.52 0.604 -.0463861 .0791369
_trend -.0003279 .0008655 -0.38 0.706 -.0020599 .001404
L1. -.2482054 .1275021 -1.95 0.056 -.5033366 .0069257
lnTO_D1
lnTO_D1 Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000
Z(t) -13.205 -4.124 -3.488 -3.173
Z(rho) -56.070 -26.108 -20.016 -16.968
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Newey-West lags = 4
Phillips-Perron test for unit root Number of obs = 62
151
6. Seria liFinDev_D1varsoc lnFinDev_D1
Exogenous: _cons
Endogenous: lnFinDev_D1
4 118.107 20.891* 1 0.000 .001031* -4.03955* -3.96944* -3.85871*
3 107.662 89.518 1 0.000 .001445 -3.70221 -3.64612 -3.55754
2 62.9026 .8055 1 0.369 .006894 -2.13938 -2.09731 -2.03088
1 62.4999 37.972 1 0.000 .006748 -2.16071 -2.13267 -2.08838
0 43.5138 .012827 -1.51835 -1.50433 -1.48218
lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC
Sample: 2004q1 - 2017q4 Number of obs = 56
Selection-order criteria
_cons .0301297 .0110566 2.73 0.009 .0078991 .0523604
_trend -.000632 .0002808 -2.25 0.029 -.0011966 -.0000674
L4D. .1310329 .1321837 0.99 0.327 -.1347402 .396806
L3D. -.2607723 .2252334 -1.16 0.253 -.7136344 .1920897
L2D. .2608868 .3448498 0.76 0.453 -.4324801 .9542537
LD. .7664744 .4728369 1.62 0.112 -.184228 1.717177
L1. -2.19832 .5314519 -4.14 0.000 -3.266876 -1.129765
lnFinDev_D1
D.lnFinDev~1 Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0056
Z(t) -4.136 -4.139 -3.495 -3.177
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Augmented Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 55
_cons .007745 .0219658 0.35 0.726 -.0362576 .0517477
_trend -.0001165 .0006364 -0.18 0.855 -.0013914 .0011585
L1. -.6905447 .0946518 -7.30 0.000 -.880155 -.5009344
lnFinDev_D1
lnFinDev_D1 Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000
Z(t) -26.887 -4.130 -3.491 -3.175
Z(rho) -90.261 -26.006 -19.962 -16.926
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Newey-West lags = 4
Phillips-Perron test for unit root Number of obs = 59
152
7. Seria lnTEC_I_D1varsoc lnTEC_I_D1
Exogenous: _cons
Endogenous: lnTEC_I_D1
4 110.149 .1198 1 0.729 .001659 -3.56436 -3.49563 -3.38829
3 110.089 2.0588 1 0.151 .001606* -3.59622* -3.54124 -3.45537
2 109.059 6.2721* 1 0.012 .001608 -3.59523 -3.55399* -3.48959*
1 105.923 18.287 1 0.000 .001728 -3.52282 -3.49533 -3.45239
0 96.7797 .002278 -3.24677 -3.23302 -3.21156
lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC
Sample: 2003q2 - 2017q4 Number of obs = 59
Selection-order criteria
_cons -.0424717 .0156374 -2.72 0.009 -.0738363 -.011107
_trend .0008682 .0003739 2.32 0.024 .0001183 .0016181
L3D. .1498958 .1379108 1.09 0.282 -.1267182 .4265098
L2D. -.001149 .1546863 -0.01 0.994 -.3114104 .3091124
LD. .5128629 .1827508 2.81 0.007 .1463112 .8794146
L1. -.8571326 .2060245 -4.16 0.000 -1.270365 -.4438997
lnTEC_I_D1
D.lnTEC_I_D1 Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0051
Z(t) -4.160 -4.130 -3.491 -3.175
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Augmented Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 59
_cons -.0289427 .0116249 -2.49 0.016 -.0522041 -.0056812
_trend .0005787 .0003023 1.91 0.060 -.0000262 .0011835
L1. .4249114 .1163259 3.65 0.001 .1921438 .657679
lnTEC_I_D1
lnTEC_I_D1 Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0004
Z(t) -4.838 -4.124 -3.488 -3.173
Z(rho) -33.130 -26.108 -20.016 -16.968
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Newey-West lags = 3
Phillips-Perron test for unit root Number of obs = 62
153
8. Serial n HC_I_D1varsoc lnHC_I_D1
Exogenous: _cons
Endogenous: lnHC_I_D1
4 225.666 38.406* 1 0.000 .00001* -8.65356* -8.58119* -8.46416*
3 206.463 9.4543 1 0.002 .000021 -7.93971 -7.88181 -7.78819
2 201.735 4.3835 1 0.036 .000024 -7.79355 -7.75012 -7.67991
1 199.544 2.5388 1 0.111 .000025 -7.74681 -7.71786 -7.67105
0 198.274 .000026 -7.73625 -7.72177 -7.69837
lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC
Sample: 2003q2 - 2015q4 Number of obs = 51
Selection-order criteria
_cons .0029655 .0015815 1.88 0.068 -.000224 .0061549
_trend -.0000415 .0000328 -1.27 0.213 -.0001076 .0000246
L4D. .0737321 .1486251 0.50 0.622 -.2259989 .3734632
L3D. -.5988239 .2010791 -2.98 0.005 -1.004339 -.1933092
L2D. -.4545558 .2664801 -1.71 0.095 -.9919642 .0828525
LD. -.3070785 .3380187 -0.91 0.369 -.9887581 .3746012
L1. -.7712144 .3520298 -2.19 0.034 -1.48115 -.0612786
lnHC_I_D1
D.lnHC_I_D1 Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.4950
Z(t) -2.191 -4.150 -3.500 -3.180
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Augmented Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 50
_cons .0040787 .0014243 2.86 0.006 .0012193 .0069381
_trend -.0000444 .0000432 -1.03 0.309 -.0001312 .0000424
L1. -.2312875 .135778 -1.70 0.095 -.5038732 .0412981
lnHC_I_D1
lnHC_I_D1 Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000
Z(t) -9.856 -4.141 -3.496 -3.178
Z(rho) -56.415 -25.836 -19.872 -16.856
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Newey-West lags = 4
Phillips-Perron test for unit root Number of obs = 54
154
Testimi I stacionaritetit për variablat ndërveprues
1. Seria inter 1
Exogenous: _cons
Endogenous: inter1
4 31.8515 8.5519* 1 0.003 .020858* -1.03275* -.960822* -.845131*
3 27.5756 1.4927 1 0.222 .023652 -.906752 -.849209 -.756656
2 26.8292 9.5594 1 0.002 .023418 -.916508 -.87335 -.803936
1 22.0495 39.967 1 0.000 .02708 -.771134 -.742363 -.696087
0 2.06612 .056198 -.041005 -.026619 -.003481
lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC
Sample: 2003q1 - 2015q4 Number of obs = 52
Selection-order criteria
_cons -1.284101 .7440748 -1.73 0.091 -2.783685 .2154834
_trend .0046912 .0030757 1.53 0.134 -.0015074 .0108898
L4D. -.0435296 .1488955 -0.29 0.771 -.3436087 .2565496
L3D. -.3209782 .1852834 -1.73 0.090 -.6943924 .052436
L2D. -.2645151 .2084706 -1.27 0.211 -.68466 .1556298
LD. -.4087006 .2281499 -1.79 0.080 -.8685064 .0511053
L1. -.3880475 .2175656 -1.78 0.081 -.8265221 .0504271
inter1
D.inter1 Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.7126
Z(t) -1.784 -4.148 -3.499 -3.179
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Augmented Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 51
_cons -2.464809 .4476511 -5.51 0.000 -3.363087 -1.566531
_trend .0092823 .0019954 4.65 0.000 .0052782 .0132863
L1. .2693916 .1321538 2.04 0.047 .0042056 .5345776
inter1
inter1 Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000
Z(t) -5.715 -4.139 -3.495 -3.177
Z(rho) -45.851 -25.870 -19.890 -16.870
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Newey-West lags = 4
Phillips-Perron test for unit root Number of obs = 55
155
2. Seria inter2
Exogenous: _cons
Endogenous: inter2
4 -115.56 3.0848 1 0.079 4.02585* 4.23016* 4.29981 4.40938
3 -117.102 1.0632 1 0.302 4.1023 4.24919 4.30491 4.39256
2 -117.634 20.364* 1 0.000 4.03489 4.23276 4.27455* 4.34029*
1 -127.815 75.465 1 0.000 5.56823 4.55493 4.58279 4.62661
0 -165.548 20.2046 5.84378 5.85771 5.87963
lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC
Sample: 2003q4 - 2017q4 Number of obs = 57
Selection-order criteria
_cons 7.61787 7.901767 0.96 0.340 -8.261326 23.49707
_trend .0091143 .0460846 0.20 0.844 -.0834961 .1017248
L4D. -.3618042 .1368169 -2.64 0.011 -.6367481 -.0868602
L3D. -.4653837 .1758238 -2.65 0.011 -.8187148 -.1120526
L2D. -.3811179 .1900098 -2.01 0.050 -.7629568 .000721
LD. -.7199696 .1897087 -3.80 0.000 -1.101204 -.3387357
L1. -.1319151 .1700279 -0.78 0.442 -.4735989 .2097687
inter2
D.inter2 Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.9677
Z(t) -0.776 -4.137 -3.494 -3.176
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Augmented Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 56
_cons 29.06205 5.921217 4.91 0.000 17.20502 40.91909
_trend .1443899 .0342302 4.22 0.000 .0758452 .2129346
L1. .3904389 .1251545 3.12 0.003 .1398214 .6410564
inter2
inter2 Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0001
Z(t) -5.144 -4.128 -3.490 -3.174
Z(rho) -42.599 -26.040 -19.980 -16.940
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Newey-West lags = 4
Phillips-Perron test for unit root Number of obs = 60
156
3. Seria inter 3
Exogenous: _cons
Endogenous: inter3
4 -86.8928 2.0451 1 0.153 1.25308 3.06309 3.13136 3.23762
3 -87.9153 .05471 1 0.815 1.25378 3.06384 3.11846 3.20347
2 -87.9427 6.803* 1 0.009 1.21365* 3.03142* 3.07238* 3.13614*
1 -91.3442 31.751 1 0.000 1.31472 3.11147 3.13878 3.18128
0 -107.22 2.15857 3.60732 3.62098 3.64223
lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC
Sample: 2003q1 - 2017q4 Number of obs = 60
Selection-order criteria
_cons 7.090322 2.557643 2.77 0.008 1.966747 12.2139
_trend -.0010257 .0090925 -0.11 0.911 -.0192402 .0171887
L2D. -.009731 .1254629 -0.08 0.938 -.2610634 .2416014
LD. -.3129417 .1349625 -2.32 0.024 -.583304 -.0425794
L1. -.2939127 .0981552 -2.99 0.004 -.4905412 -.0972842
inter3
D.inter3 Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.1337
Z(t) -2.994 -4.126 -3.489 -3.173
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Augmented Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 61
_cons 7.835372 2.371092 3.30 0.002 3.092482 12.57826
_trend -.0097409 .0091533 -1.06 0.292 -.0280502 .0085684
L1. .6907935 .0903825 7.64 0.000 .5100017 .8715854
inter3
inter3 Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0861
Z(t) -3.191 -4.121 -3.487 -3.172
Z(rho) -16.222 -26.142 -20.034 -16.982
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Newey-West lags = 2
Phillips-Perron test for unit root Number of obs = 63
157
4. Seria inter 4
Exogenous: _cons
Endogenous: inter4
4 -115.275 22.367* 1 0.000 3.22745* 4.00918* 4.07745* 4.18371*
3 -126.459 10.549 1 0.001 4.53109 4.34864 4.40325 4.48826
2 -131.734 3.3402 1 0.068 5.22439 4.49113 4.53209 4.59585
1 -133.404 51.724 1 0.000 5.34208 4.51347 4.54077 4.58328
0 -159.266 12.2353 5.3422 5.35585 5.3771
lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC
Sample: 2003q1 - 2017q4 Number of obs = 60
Selection-order criteria
_cons 7.626346 6.216858 1.23 0.225 -4.848692 20.10138
_trend .018657 .0323109 0.58 0.566 -.0461796 .0834936
L4D. -.1580922 .1403746 -1.13 0.265 -.4397745 .1235901
L3D. -.6383326 .1643656 -3.88 0.000 -.9681563 -.308509
L2D. -.7232751 .1857423 -3.89 0.000 -1.095994 -.3505559
LD. -.6682585 .2002388 -3.34 0.002 -1.070067 -.26645
L1. -.1888218 .1755014 -1.08 0.287 -.540991 .1633475
inter4
D.inter4 Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.9330
Z(t) -1.076 -4.130 -3.491 -3.175
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Augmented Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 59
_cons 24.39148 4.364619 5.59 0.000 15.66094 33.12201
_trend .1067621 .0245149 4.35 0.000 .057725 .1557991
L1. .324565 .1219112 2.66 0.010 .0807064 .5684237
inter4
inter4 Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000
Z(t) -5.664 -4.121 -3.487 -3.172
Z(rho) -46.024 -26.142 -20.034 -16.982
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Newey-West lags = 4
Phillips-Perron test for unit root Number of obs = 63
158
5. Seria inter 1_D1
Exogenous: _cons
Endogenous: inter1_D1
4 30.5771 .77657 1 0.378 .021488 -1.00302 -.930651 -.813629
3 30.1888 9.0522* 1 0.003 .020972* -1.02701* -.969114* -.875497*
2 25.6627 2.1838 1 0.139 .024078 -.888735 -.845311 -.775098
1 24.5708 13.87 1 0.000 .024162 -.88513 -.856181 -.809372
0 17.6356 .030493 -.652376 -.637901 -.614497
lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC
Sample: 2003q2 - 2015q4 Number of obs = 51
Selection-order criteria
_cons .0403671 .0444951 0.91 0.369 -.0492507 .1299849
_trend -.0002664 .0013483 -0.20 0.844 -.002982 .0024493
L3D. .1216773 .1457109 0.84 0.408 -.1717995 .4151541
L2D. .6038906 .2771411 2.18 0.035 .0456998 1.162081
LD. 1.098984 .3980115 2.76 0.008 .2973478 1.90062
L1. -2.822118 .4977428 -5.67 0.000 -3.824624 -1.819612
inter1_D1
D.inter1_D1 Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000
Z(t) -5.670 -4.148 -3.499 -3.179
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Augmented Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 51
_cons .0137161 .0420727 0.33 0.746 -.0707485 .0981806
_trend .0000928 .0013309 0.07 0.945 -.0025791 .0027647
L1. -.4711679 .1232112 -3.82 0.000 -.7185246 -.2238111
inter1_D1
inter1_D1 Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000
Z(t) -15.541 -4.141 -3.496 -3.178
Z(rho) -67.303 -25.836 -19.872 -16.856
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Newey-West lags = 3
Phillips-Perron test for unit root Number of obs = 54
159
6. Seria inter2_D1
Exogenous: _cons
Endogenous: inter2_D1
4 -111.015 8.5209* 1 0.004 3.69132* 4.14339* 4.21349* 4.32422*
3 -115.275 3.3634 1 0.067 4.14621 4.25983 4.31592 4.4045
2 -116.957 1.3367 1 0.248 4.2478 4.28417 4.32624 4.39268
1 -117.625 22.869 1 0.000 4.19748 4.27233 4.30037 4.34467
0 -129.06 6.09285 4.64499 4.65901 4.68116
lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC
Sample: 2004q1 - 2017q4 Number of obs = 56
Selection-order criteria
_cons 2.065361 .591104 3.49 0.001 .876867 3.253855
_trend -.0354262 .0153629 -2.31 0.025 -.0663153 -.0045371
L4D. .2008313 .1372431 1.46 0.150 -.0751145 .4767771
L3D. .7883981 .277438 2.84 0.007 .2305717 1.346224
L2D. 1.469355 .3951109 3.72 0.001 .6749312 2.263779
LD. 2.090941 .5165019 4.05 0.000 1.052444 3.129438
L1. -4.023632 .607996 -6.62 0.000 -5.24609 -2.801174
inter2_D1
D.inter2_D1 Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000
Z(t) -6.618 -4.139 -3.495 -3.177
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Augmented Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 55
_cons .5051775 .5269231 0.96 0.342 -.5503762 1.560731
_trend -.0067258 .0152514 -0.44 0.661 -.037278 .0238265
L1. -.5755453 .1101697 -5.22 0.000 -.7962417 -.3548489
inter2_D1
inter2_D1 Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000
Z(t) -20.900 -4.130 -3.491 -3.175
Z(rho) -79.757 -26.006 -19.962 -16.926
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Newey-West lags = 4
Phillips-Perron test for unit root Number of obs = 59
160
7. Seria inter 3_D1
Exogenous: _cons
Endogenous: inter3_D1
4 -89.5239 3.5401 1 0.060 1.44301* 3.2042* 3.27293 3.38026
3 -91.294 2.5344 1 0.111 1.48088 3.23031 3.28529 3.37116
2 -92.5612 .30069 1 0.583 1.49417 3.23936 3.2806 3.345
1 -92.7115 11.815* 1 0.001 1.45166 3.21056 3.23805* 3.28099*
0 -98.6189 1.71436 3.37691 3.39066 3.41212
lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC
Sample: 2003q2 - 2017q4 Number of obs = 59
Selection-order criteria
_cons -.9960103 .3920119 -2.54 0.014 -1.783007 -.2090136
_trend .0232205 .0102026 2.28 0.027 .002738 .043703
L4D. .1658195 .1412427 1.17 0.246 -.1177371 .4493761
L3D. .575929 .2658936 2.17 0.035 .0421253 1.109733
L2D. 1.03676 .3688789 2.81 0.007 .2962044 1.777315
LD. 1.405466 .4764569 2.95 0.005 .4489385 2.361993
L1. -3.050288 .5612615 -5.43 0.000 -4.177068 -1.923508
inter3_D1
D.inter3_D1 Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000
Z(t) -5.435 -4.132 -3.492 -3.175
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Augmented Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 58
_cons -.3923475 .3017366 -1.30 0.199 -.996121 .2114261
_trend .0085925 .0083179 1.03 0.306 -.0080515 .0252365
L1. -.4216246 .1170589 -3.60 0.001 -.655859 -.1873902
inter3_D1
inter3_D1 Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000
Z(t) -15.187 -4.124 -3.488 -3.173
Z(rho) -74.389 -26.108 -20.016 -16.968
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Newey-West lags = 4
Phillips-Perron test for unit root Number of obs = 62
161
8. Seria inter4 _D1
Exogenous: _cons
Endogenous: inter4_D1
4 -113.835 1.813 1 0.178 3.28979 4.02829 4.09702 4.20436
3 -114.741 22.654* 1 0.000 3.27873* 4.02512* 4.08011* 4.16597*
2 -126.068 12.387 1 0.000 4.65248 4.37519 4.41643 4.48083
1 -132.261 6.8777 1 0.009 5.54771 4.55124 4.57873 4.62166
0 -135.7 6.0257 4.63391 4.64765 4.66912
lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC
Sample: 2003q2 - 2017q4 Number of obs = 59
Selection-order criteria
_cons .8879438 .5541314 1.60 0.115 -.2245213 2.000409
_trend -.0124038 .0141098 -0.88 0.383 -.0407303 .0159228
L4D. -.0810984 .1422349 -0.57 0.571 -.3666469 .20445
L3D. .0438192 .2934523 0.15 0.882 -.5453108 .6329493
L2D. .6900052 .4583994 1.51 0.138 -.23027 1.61028
LD. 1.47747 .6110072 2.42 0.019 .2508221 2.704118
L1. -3.288264 .7030901 -4.68 0.000 -4.699777 -1.876752
inter4_D1
D.inter4_D1 Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0008
Z(t) -4.677 -4.132 -3.492 -3.175
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Augmented Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 58
_cons .4260185 .5917425 0.72 0.474 -.7580556 1.610093
_trend -.0063105 .0163076 -0.39 0.700 -.0389419 .026321
L1. -.328981 .1244284 -2.64 0.010 -.5779617 -.0800003
inter4_D1
inter4_D1 Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000
Z(t) -16.076 -4.124 -3.488 -3.173
Z(rho) -60.754 -26.108 -20.016 -16.968
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Newey-West lags = 4
Phillips-Perron test for unit root Number of obs = 62
162
D. Përzgjedhja e kohës së vonesës( lag)
Exogenous: _cons
Endogenous: lnGDP inter1
4 150.781 112.41* 4 0.000 .000021* -5.10695* -4.848* -4.43152*
3 94.5779 1.4689 4 0.832 .000155 -3.09915 -2.89775 -2.57382
2 93.8434 33.219 4 0.000 .000136 -3.22475 -3.08089 -2.84951
1 77.2338 128.14 4 0.000 .000221 -2.73976 -2.65345 -2.51462
0 13.1616 .002232 -.42929 -.400519 -.354243
lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC
Sample: 2003q1 - 2015q4 Number of obs = 52
Selection-order criteria
2 18 150.78059 0.06589
1 17 149.0085 0.45034 3.5442* 3.76
0 14 133.44884 . 34.6635 15.41
rank parms LL eigenvalue statistic value
maximum trace critical
5%
Sample: 2003q1 - 2015q4 Lags = 4
Trend: constant Number of obs = 52
Johansen tests for cointegration
Exogenous: _cons
Endogenous: lnGDP inter2
4 15.6794 111.18* 4 0.000 .003739* .081424* .332161* .726598*
3 -39.9106 8.0973 4 0.088 .022785 1.8916 2.08662 2.3934
2 -43.9592 25.121 4 0.000 .022787 1.89331 2.0326 2.25174
1 -56.5198 128.54 4 0.000 .03075 2.19368 2.27726 2.40874
0 -120.789 .254776 4.30838 4.33624 4.38006
lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC
Sample: 2003q4 - 2017q4 Number of obs = 57
Selection-order criteria
2 18 15.679409 0.23227
1 17 8.1464753 0.35432 15.0659 3.76
0 14 -4.3210817 . 40.0010 15.41
rank parms LL eigenvalue statistic value
maximum trace critical
5%
Sample: 2003q4 - 2017q4 Lags = 4
Trend: constant Number of obs = 57
Johansen tests for cointegration
. vecrank lnGDP inter2, lags (4)
163
Exogenous: _cons
Endogenous: lnGDP inter3
4 47.407 128.94* 4 0.000 .001292* -.980233* -.734469* -.35193*
3 -17.0653 3.2972 4 0.509 .009676 1.03551 1.22666 1.52419
2 -18.7139 42.448 4 0.000 .008934 .957131 1.09367 1.30619
1 -39.9378 139.01 4 0.000 .015854 1.53126 1.61318 1.74069
0 -109.445 .14073 3.71484 3.74215 3.78465
lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC
Sample: 2003q1 - 2017q4 Number of obs = 60
Selection-order criteria
164
SHTOJCA2
Tabela A. 2. 1 : Modeli I i VECM
Sample: 2003q4 - 2015q4 No. of obs = 49 AIC = -25.83908 Log likelihood = 800.0575 HQIC = -23.39286 Det(Sigma_ml) = 1.55e-23 SBIC = -19.39145 Equation Parms RMSE R-sq chi2 P>chi2 ---------------------------------------------------------------- D_lnGDP 23 .024091 0.9765 1080.522 0.0000 D_lnPubExp 23 .114131 0.9270 330.0181 0.0000 D_lnFDI 23 .38559 0.6572 49.84497 0.0010 D_lnTO 23 .061604 0.8719 177.0441 0.0000 D_lnFinDev 23 .028638 0.9654 725.1245 0.0000 D_lnTEC_I 23 .035396 0.7410 74.4013 0.0000 D_lnHC_I 23 .002583 0.8853 200.741 0.0000 ---------------------------------------------------------------- ------------------------------------------------------------------------------ | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- D_lnGDP | _ce1 | L1. | -.0268759 .0065087 -4.13 0.000 -.0396326 -.0141191 | lnGDP | LD. | -.916299 .3691555 -2.48 0.013 -1.63983 -.1927676 L2D. | -.9957091 .3674802 -2.71 0.007 -1.715957 -.2754611 L3D. | -.1837871 .3743142 -0.49 0.623 -.9174295 .5498553 | lnPubExp | LD. | .2198347 .0733502 3.00 0.003 .076071 .3635985 L2D. | .2444454 .0712217 3.43 0.001 .1048534 .3840374 L3D. | .1371385 .0457055 3.00 0.003 .0475574 .2267195 | lnFDI | LD. | -.0809893 .0237349 -3.41 0.001 -.1275088 -.0344697 L2D. | -.0506001 .0180615 -2.80 0.005 -.0860001 -.0152002 L3D. | -.0341325 .0133837 -2.55 0.011 -.060364 -.0079009 | lnTO | LD. | -.0291143 .0720215 -0.40 0.686 -.1702739 .1120452 L2D. | -.0172517 .0509446 -0.34 0.735 -.1171013 .0825979 L3D. | .0355974 .0770026 0.46 0.644 -.1153248 .1865196 | lnFinDev | LD. | -.4837181 .3822972 -1.27 0.206 -1.233007 .2655707 L2D. | -.4248478 .4420446 -0.96 0.337 -1.291239 .4415437 L3D. | .492627 .4045037 1.22 0.223 -.3001856 1.28544 | lnTEC_I | LD. | -.0515276 .1352342 -0.38 0.703 -.3165819 .2135266 L2D. | -.0574748 .1506292 -0.38 0.703 -.3527026 .237753 L3D. | .1525732 .128971 1.18 0.237 -.1002053 .4053518 | lnHC_I | LD. | .4496116 1.936542 0.23 0.816 -3.345941 4.245164 L2D. | 4.060703 1.721946 2.36 0.018 .6857503 7.435657 L3D. | 6.843127 1.718323 3.98 0.000 3.475275 10.21098 | _cons | .0165958 .008194 2.03 0.043 .0005358 .0326559 -------------+---------------------------------------------------------------- D_lnPubExp | _ce1 | L1. | -.008216 .0308346 -0.27 0.790 -.0686507 .0522187 | lnGDP | LD. | 1.137986 1.748865 0.65 0.515 -2.289727 4.565699 L2D. | -2.156751 1.740929 -1.24 0.215 -5.568909 1.255407 L3D. | 2.318004 1.773305 1.31 0.191 -1.15761 5.793618 | lnPubExp |
165
LD. | -.7031179 .3474949 -2.02 0.043 -1.384195 -.0220405 L2D. | -.2416805 .3374112 -0.72 0.474 -.9029942 .4196333 L3D. | -.249779 .2165286 -1.15 0.249 -.6741672 .1746092 | lnFDI | LD. | -.0141191 .1124436 -0.13 0.900 -.2345044 .2062662 L2D. | -.0888535 .0855661 -1.04 0.299 -.2565599 .0788529 L3D. | -.0074605 .0634049 -0.12 0.906 -.1317318 .1168108 | lnTO | LD. | .0255784 .3412003 0.07 0.940 -.6431618 .6943187 L2D. | -.05577 .2413489 -0.23 0.817 -.5288051 .4172652 L3D. | .3662697 .3647978 1.00 0.315 -.3487208 1.08126 | lnFinDev | LD. | .0210253 1.811124 0.01 0.991 -3.528713 3.570763 L2D. | -3.146164 2.094176 -1.50 0.133 -7.250673 .9583456 L3D. | 2.963067 1.916327 1.55 0.122 -.7928646 6.718998 | lnTEC_I | LD. | -.0171948 .640669 -0.03 0.979 -1.272883 1.238493 L2D. | -1.006642 .7136023 -1.41 0.158 -2.405277 .391993 L3D. | .2679104 .6109972 0.44 0.661 -.9296221 1.465443 | lnHC_I | LD. | -11.2459 9.174322 -1.23 0.220 -29.22725 6.735438 L2D. | -2.423863 8.157681 -0.30 0.766 -18.41262 13.5649 L3D. | -1.539453 8.140517 -0.19 0.850 -17.49457 14.41567 | _cons | .0413882 .0388191 1.07 0.286 -.0346958 .1174722 -------------+---------------------------------------------------------------- D_lnFDI | _ce1 | L1. | .1886941 .1041742 1.81 0.070 -.0154835 .3928718 | lnGDP | LD. | 1.701746 5.908513 0.29 0.773 -9.878727 13.28222 L2D. | -3.623731 5.881699 -0.62 0.538 -15.15165 7.904188 L3D. | 10.16245 5.991081 1.70 0.090 -1.57985 21.90476 | lnPubExp | LD. | -1.161431 1.174006 -0.99 0.323 -3.46244 1.139578 L2D. | .0243354 1.139938 0.02 0.983 -2.209902 2.258573 L3D. | .4242393 .7315381 0.58 0.562 -1.009549 1.858028 | lnFDI | LD. | -.1919849 .3798887 -0.51 0.613 -.9365531 .5525833 L2D. | -.0198465 .2890836 -0.07 0.945 -.5864399 .5467468 L3D. | .0354747 .2142124 0.17 0.868 -.3843738 .4553233 | lnTO | LD. | .0319782 1.152739 0.03 0.978 -2.22735 2.291306 L2D. | -.8594165 .8153933 -1.05 0.292 -2.457558 .738725 L3D. | .146598 1.232463 0.12 0.905 -2.268986 2.562182 | lnFinDev | LD. | 4.52918 6.118853 0.74 0.459 -7.463552 16.52191 L2D. | .90415 7.075139 0.13 0.898 -12.96287 14.77117 L3D. | 14.4945 6.474278 2.24 0.025 1.805153 27.18386 | lnTEC_I | LD. | -1.004575 2.16449 -0.46 0.643 -5.246897 3.237747 L2D. | -2.033276 2.410894 -0.84 0.399 -6.758541 2.691989 L3D. | .5988243 2.064244 0.29 0.772 -3.447019 4.644668 | lnHC_I | LD. | -59.34375 30.9953 -1.91 0.056 -120.0934 1.405918 L2D. | -33.52487 27.56059 -1.22 0.224 -87.54264 20.49289 L3D. | 4.764892 27.5026 0.17 0.862 -49.13922 58.669 | _cons | .0031024 .1311496 0.02 0.981 -.2539461 .2601509 -------------+---------------------------------------------------------------- D_lnTO | _ce1 | L1. | -.0047281 .0166434 -0.28 0.776 -.0373485 .0278924 |
166
lnGDP | LD. | 2.305867 .9439731 2.44 0.015 .4557135 4.15602 L2D. | -.2450762 .9396892 -0.26 0.794 -2.086833 1.596681 L3D. | 1.08466 .9571646 1.13 0.257 -.7913479 2.960669 | lnPubExp | LD. | -.0420748 .1875649 -0.22 0.823 -.4096953 .3255457 L2D. | -.0550539 .1821221 -0.30 0.762 -.4120067 .3018989 L3D. | .0303336 .1168741 0.26 0.795 -.1987355 .2594026 | lnFDI | LD. | -.0055254 .0606929 -0.09 0.927 -.1244813 .1134305 L2D. | -.0288999 .0461854 -0.63 0.531 -.1194217 .0616218 L3D. | -.0095875 .0342236 -0.28 0.779 -.0766646 .0574896 | lnTO | LD. | -.3312217 .1841673 -1.80 0.072 -.692183 .0297397 L2D. | -.7599288 .1302712 -5.83 0.000 -1.015256 -.5046019 L3D. | -.3577707 .1969044 -1.82 0.069 -.7436962 .0281549 | lnFinDev | LD. | 1.950746 .9775781 2.00 0.046 .0347286 3.866764 L2D. | -.5543259 1.130359 -0.49 0.624 -2.769789 1.661137 L3D. | .7817014 1.034362 0.76 0.450 -1.245612 2.809015 | lnTEC_I | LD. | .0675532 .3458095 0.20 0.845 -.610221 .7453274 L2D. | -.0122802 .3851762 -0.03 0.975 -.7672117 .7426514 L3D. | .2980771 .3297938 0.90 0.366 -.3483068 .944461 | lnHC_I | LD. | -.3649752 4.951961 -0.07 0.941 -10.07064 9.34069 L2D. | 2.774316 4.403216 0.63 0.529 -5.855828 11.40446 L3D. | -7.339556 4.393951 -1.67 0.095 -15.95154 1.27243 | _cons | -.0374942 .0209531 -1.79 0.074 -.0785615 .0035731 -------------+---------------------------------------------------------------- D_lnFinDev | _ce1 | L1. | .0213061 .007737 2.75 0.006 .0061419 .0364702 | lnGDP | LD. | 1.238433 .4388221 2.82 0.005 .378358 2.098509 L2D. | .8268934 .4368306 1.89 0.058 -.0292789 1.683066 L3D. | .3531217 .4449544 0.79 0.427 -.5189729 1.225216 | lnPubExp | LD. | -.1830943 .0871928 -2.10 0.036 -.353989 -.0121996 L2D. | -.2494272 .0846626 -2.95 0.003 -.4153628 -.0834915 L3D. | -.129583 .0543309 -2.39 0.017 -.2360697 -.0230963 | lnFDI | LD. | .0744855 .0282141 2.64 0.008 .0191868 .1297842 L2D. | .0375284 .0214701 1.75 0.080 -.0045522 .079609 L3D. | .0305311 .0159094 1.92 0.055 -.0006508 .061713 | lnTO | LD. | .0580321 .0856133 0.68 0.498 -.1097669 .2258312 L2D. | .0073162 .0605588 0.12 0.904 -.1113769 .1260093 L3D. | -.0071958 .0915344 -0.08 0.937 -.1865999 .1722083 | lnFinDev | LD. | .751441 .4544439 1.65 0.098 -.1392527 1.642135 L2D. | .1665509 .5254667 0.32 0.751 -.8633449 1.196447 L3D. | -.3583194 .4808411 -0.75 0.456 -1.300751 .5841119 | lnTEC_I | LD. | .0270668 .1607555 0.17 0.866 -.2880081 .3421418 L2D. | .039389 .1790558 0.22 0.826 -.3115539 .3903319 L3D. | -.1621492 .1533103 -1.06 0.290 -.4626318 .1383335 | lnHC_I | LD. | -.0542267 2.302004 -0.02 0.981 -4.566072 4.457618 L2D. | -2.261068 2.04691 -1.10 0.269 -6.272938 1.750802 L3D. | -6.709653 2.042603 -3.28 0.001 -10.71308 -2.706224 |
167
_cons | -.0087374 .0097404 -0.90 0.370 -.0278282 .0103535 -------------+---------------------------------------------------------------- D_lnTEC_I | _ce1 | L1. | .0185547 .0095628 1.94 0.052 -.000188 .0372975 | lnGDP | LD. | .5055845 .5423793 0.93 0.351 -.5574594 1.568628 L2D. | -.3970889 .5399179 -0.74 0.462 -1.455309 .6611307 L3D. | -.6096779 .5499588 -1.11 0.268 -1.687577 .4682215 | lnPubExp | LD. | -.1785455 .1077693 -1.66 0.098 -.3897694 .0326785 L2D. | -.176923 .104642 -1.69 0.091 -.3820177 .0281716 L3D. | -.1037059 .0671525 -1.54 0.123 -.2353223 .0279105 | lnFDI | LD. | .0346385 .0348724 0.99 0.321 -.0337101 .1029871 L2D. | .0289662 .0265368 1.09 0.275 -.0230449 .0809773 L3D. | -.0048612 .0196639 -0.25 0.805 -.0434017 .0336793 | lnTO | LD. | -.1740876 .1058172 -1.65 0.100 -.3814854 .0333102 L2D. | .0171105 .07485 0.23 0.819 -.1295929 .1638139 L3D. | -.1661305 .1131355 -1.47 0.142 -.387872 .055611 | lnFinDev | LD. | 1.045718 .5616877 1.86 0.063 -.0551701 2.146605 L2D. | -.0266451 .6494712 -0.04 0.967 -1.299585 1.246295 L3D. | -.4941178 .5943144 -0.83 0.406 -1.658953 .670717 | lnTEC_I | LD. | .7508763 .198692 3.78 0.000 .3614471 1.140306 L2D. | -.4836746 .221311 -2.19 0.029 -.9174362 -.0499131 L3D. | .0123839 .1894898 0.07 0.948 -.3590094 .3837771 | lnHC_I | LD. | -.1574969 2.845252 -0.06 0.956 -5.734088 5.419094 L2D. | -2.145474 2.529959 -0.85 0.396 -7.104102 2.813154 L3D. | -1.001462 2.524636 -0.40 0.692 -5.949657 3.946733 | _cons | .0112848 .012039 0.94 0.349 -.0123113 .0348809 -------------+---------------------------------------------------------------- D_lnHC_I | _ce1 | L1. | .0007105 .0006979 1.02 0.309 -.0006574 .0020785 | lnGDP | LD. | .0965637 .0395857 2.44 0.015 .0189772 .1741503 L2D. | .1038098 .0394061 2.63 0.008 .0265753 .1810442 L3D. | .0072196 .0401389 0.18 0.857 -.0714512 .0858904 | lnPubExp | LD. | -.0076284 .0078656 -0.97 0.332 -.0230447 .0077878 L2D. | -.011429 .0076373 -1.50 0.135 -.0263979 .0035399 L3D. | -.004202 .0049011 -0.86 0.391 -.0138081 .005404 | lnFDI | LD. | .0010878 .0025452 0.43 0.669 -.0039006 .0060762 L2D. | .0006047 .0019368 0.31 0.755 -.0031914 .0044007 L3D. | .0019448 .0014352 1.36 0.175 -.0008681 .0047577 | lnTO | LD. | -.0099907 .0077231 -1.29 0.196 -.0251277 .0051463 L2D. | .0020434 .005463 0.37 0.708 -.0086638 .0127506 L3D. | -.0037128 .0082572 -0.45 0.653 -.0198966 .0124711 | lnFinDev | LD. | .1231147 .0409949 3.00 0.003 .0427661 .2034634 L2D. | .1062561 .0474018 2.24 0.025 .0133502 .199162 L3D. | -.0057749 .0433762 -0.13 0.894 -.0907907 .0792409 | lnTEC_I | LD. | .000495 .0145016 0.03 0.973 -.0279276 .0289176 L2D. | -.0015313 .0161524 -0.09 0.924 -.0331895 .0301269 L3D. | .0057835 .01383 0.42 0.676 -.0213227 .0328897
168
| lnHC_I | LD. | -.3102013 .2076615 -1.49 0.135 -.7172104 .0968079 L2D. | -.2081866 .1846498 -1.13 0.260 -.5700935 .1537204 L3D. | -.3047217 .1842613 -1.65 0.098 -.6658671 .0564237 | _cons | .0002394 .0008787 0.27 0.785 -.0014827 .0019616 ------------------------------------------------------------------------------ Cointegrating equations Equation Parms chi2 P>chi2 ------------------------------------------- _ce1 6 98.02909 0.0000 ------------------------------------------- Identification: beta is exactly identified Johansen normalization restriction imposed ------------------------------------------------------------------------------ beta | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- _ce1 | lnGDP | 1 . . . . . lnPubExp | 10.37832 1.625221 6.39 0.000 7.192942 13.56369 lnFDI | -4.355466 .5475636 -7.95 0.000 -5.428671 -3.282261 lnTO | 4.338212 2.199908 1.97 0.049 .0264723 8.649952 lnFinDev | -23.46449 3.774926 -6.22 0.000 -30.86321 -16.06577 lnTEC_I | -.2644457 .9286934 -0.28 0.776 -2.084651 1.55576 lnHC_I | 57.62829 10.44113 5.52 0.000 37.16406 78.09253 _cons | 45.68787 . . . . . ------------------------------------------------------------------------------
169
Tabela A. 2. 2 : Testi i normalitetit të mbetjeve të VECM-së
Tabela A. 2. 3Përcaktimi i gjatësisë së lagut i modelit (lnGDP dhe inter1)
.
ALL 10.762 7 0.14936
D_lnHC_I 2.6251 0.287 1 0.59223
D_lnTEC_I 3.1647 0.055 1 0.81392
D_lnFinDev 3.7311 1.091 1 0.29616
D_lnTO 2.5029 0.504 1 0.47756
D_lnFDI 2.6094 0.311 1 0.57678
D_lnPubExp 4.9215 7.538 1 0.00604
D_lnGDP 2.3093 0.974 1 0.32366
Equation Kurtosis chi2 df Prob > chi2
Kurtosis test
ALL 3.929 7 0.78794
D_lnHC_I -.25299 0.523 1 0.46969
D_lnTEC_I .35418 1.024 1 0.31146
D_lnFinDev -.07636 0.048 1 0.82727
D_lnTO .36938 1.114 1 0.29115
D_lnFDI .07891 0.051 1 0.82158
D_lnPubExp .37809 1.167 1 0.27992
D_lnGDP -.01316 0.001 1 0.97000
Equation Skewness chi2 df Prob > chi2
Skewness test
ALL 14.690 14 0.39964
D_lnHC_I 0.810 2 0.66711
D_lnTEC_I 1.080 2 0.58278
D_lnFinDev 1.139 2 0.56580
D_lnTO 1.619 2 0.44514
D_lnFDI 0.362 2 0.83430
D_lnPubExp 8.705 2 0.01287
D_lnGDP 0.975 2 0.61401
Equation chi2 df Prob > chi2
Jarque-Bera test
Exogenous: _cons
Endogenous: lnGDP inter1
4 150.781 112.41* 4 0.000 .000021* -5.10695* -4.848* -4.43152*
3 94.5779 1.4689 4 0.832 .000155 -3.09915 -2.89775 -2.57382
2 93.8434 33.219 4 0.000 .000136 -3.22475 -3.08089 -2.84951
1 77.2338 128.14 4 0.000 .000221 -2.73976 -2.65345 -2.51462
0 13.1616 .002232 -.42929 -.400519 -.354243
lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC
Sample: 2003q1 - 2015q4 Number of obs = 52
Selection-order criteria
170
Tabela A. 2. 4 Testi i bashkintegrimit të Johansen-it modeli (lnGDP dheinter1)
Tabela A. 2. 5 : Përcaktimi i gjatësisë së lagut i modelit (lnGDP dheinter2)
Tabela A. 2. 6: Testi i bashkintegrimit të Johansen-it modeli (lnGDP dheinter2)
Tabela A. 2. 7: Përcaktimi i gjatësisë së lagut i modelit (lnGDP dhe inter3)
2 18 150.78059 0.06589
1 17 149.0085 0.45034 3.5442* 3.76
0 14 133.44884 . 34.6635 15.41
rank parms LL eigenvalue statistic value
maximum trace critical
5%
Sample: 2003q1 - 2015q4 Lags = 4
Trend: constant Number of obs = 52
Johansen tests for cointegration
Exogenous: _cons
Endogenous: lnGDP inter2
4 15.6794 111.18* 4 0.000 .003739* .081424* .332161* .726598*
3 -39.9106 8.0973 4 0.088 .022785 1.8916 2.08662 2.3934
2 -43.9592 25.121 4 0.000 .022787 1.89331 2.0326 2.25174
1 -56.5198 128.54 4 0.000 .03075 2.19368 2.27726 2.40874
0 -120.789 .254776 4.30838 4.33624 4.38006
lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC
Sample: 2003q4 - 2017q4 Number of obs = 57
Selection-order criteria
2 18 15.679409 0.23227
1 17 8.1464753 0.35432 15.0659 3.76
0 14 -4.3210817 . 40.0010 15.41
rank parms LL eigenvalue statistic value
maximum trace critical
5%
Sample: 2003q4 - 2017q4 Lags = 4
Trend: constant Number of obs = 57
Johansen tests for cointegration
Exogenous: _cons
Endogenous: lnGDP inter3
4 47.407 128.94* 4 0.000 .001292* -.980233* -.734469* -.35193*
3 -17.0653 3.2972 4 0.509 .009676 1.03551 1.22666 1.52419
2 -18.7139 42.448 4 0.000 .008934 .957131 1.09367 1.30619
1 -39.9378 139.01 4 0.000 .015854 1.53126 1.61318 1.74069
0 -109.445 .14073 3.71484 3.74215 3.78465
lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC
Sample: 2003q1 - 2017q4 Number of obs = 60
Selection-order criteria
171
Tabela A. 2. 8: Testi i bashkintegrimit të Johansen-it modeli (lnGDP dheinter3)
Tabela A. 2. 9: Përcaktimi i gjatësisë së lagut i modelit (lnGDP dhe inter4)
Tabela A. 2. 10: Testi i bashkintegrimit të Johansen-it modeli (lnGDP dheinter4)
Tabela A. 2. 11: Modeli i II i VECM-se
Sample: 2003q4 - 2015q4 No. of obs = 49 AIC = -31.55656 Log likelihood = 988.1356 HQIC = -28.40723 Det(Sigma_ml) = 4.21e-28 SBIC = -23.25571 Equation Parms RMSE R-sq chi2 P>chi2 ---------------------------------------------------------------- D_lnGDP 26 .025636 0.9765 954.1798 0.0000 D_lnPubExp 26 .116896 0.9322 316.3756 0.0000 D_lnFDI 26 .390552 0.6889 50.92982 0.0024 D_lnTO 26 .064113 0.8773 164.4597 0.0000 D_lnFinDev 26 .02663 0.9735 845.6637 0.0000 D_lnTEC_I 26 .038493 0.7291 61.89435 0.0001 D_lnHC_I 26 .002411 0.9116 237.3049 0.0000
2 18 47.406992 0.16235
1 17 42.092484 0.37738 10.6290 3.76
0 14 27.878135 . 39.0577 15.41
rank parms LL eigenvalue statistic value
maximum trace critical
5%
Sample: 2003q1 - 2017q4 Lags = 4
Trend: constant Number of obs = 60
Johansen tests for cointegration
Exogenous: _cons
Endogenous: lnGDP inter4
4 23.6863 130.01* 4 0.000 .002849* -.189542* .056222* .438762*
3 -41.3166 12.238 4 0.016 .021715 1.84389 2.03504 2.33257
2 -47.4354 40.242 4 0.000 .023273 1.91451 2.05105 2.26357
1 -67.5565 114.08 4 0.000 .039807 2.45188 2.5338 2.66132
0 -124.595 .233187 4.21983 4.24714 4.28964
lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC
Sample: 2003q1 - 2017q4 Number of obs = 60
Selection-order criteria
2 18 23.686252 0.11704
1 17 19.951828 0.45748 7.4688 3.76
0 14 1.6060357 . 44.1604 15.41
rank parms LL eigenvalue statistic value
maximum trace critical
5%
Sample: 2003q1 - 2017q4 Lags = 4
Trend: constant Number of obs = 60
Johansen tests for cointegration
172
D_inter1 26 .13827 0.7061 55.25 0.0007 ---------------------------------------------------------------- ------------------------------------------------------------------------------ | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- D_lnGDP | _ce1 | L1. | -.0881598 .02469 -3.57 0.000 -.1365512 -.0397683 | lnGDP | LD. | -.7619346 .4410771 -1.73 0.084 -1.62643 .1025606 L2D. | -.9379682 .4173909 -2.25 0.025 -1.756039 -.1198969 L3D. | -.3090887 .4250675 -0.73 0.467 -1.142206 .5240283 | lnPubExp | LD. | .092787 .0580421 1.60 0.110 -.0209734 .2065474 L2D. | .1516997 .0663601 2.29 0.022 .0216362 .2817631 L3D. | .1037675 .0460263 2.25 0.024 .0135576 .1939774 | lnFDI | LD. | -.3527458 .1218143 -2.90 0.004 -.5914974 -.1139942 L2D. | -.2158721 .1338865 -1.61 0.107 -.4782847 .0465405 L3D. | -.1698594 .1218226 -1.39 0.163 -.4086274 .0689086 | lnTO | LD. | -.0822429 .0804925 -1.02 0.307 -.2400053 .0755194 L2D. | -.008232 .057894 -0.14 0.887 -.1217023 .1052382 L3D. | -.0166838 .0910307 -0.18 0.855 -.1951008 .1617332 | lnFinDev | LD. | -.5343245 .4932283 -1.08 0.279 -1.501034 .4323852 L2D. | -.6126134 .5269243 -1.16 0.245 -1.645366 .4201391 L3D. | .2458125 .4735267 0.52 0.604 -.6822828 1.173908 | lnTEC_I | LD. | -.0367811 .1514621 -0.24 0.808 -.3336413 .2600791 L2D. | -.0459246 .1714951 -0.27 0.789 -.3820488 .2901997 L3D. | .2016816 .1550696 1.30 0.193 -.1022494 .5056125 | lnHC_I | LD. | 12.45679 4.833288 2.58 0.010 2.983721 21.92986 L2D. | 11.05788 4.716488 2.34 0.019 1.813733 20.30203 L3D. | 11.7871 4.579429 2.57 0.010 2.811583 20.76261 | inter1 | LD. | -.9665253 .3542405 -2.73 0.006 -1.660824 -.2722267 L2D. | -.6040348 .4070809 -1.48 0.138 -1.401899 .193829 L3D. | -.4574184 .3585359 -1.28 0.202 -1.160136 .245299 | _cons | .0166705 .0087977 1.89 0.058 -.0005728 .0339137 -------------+---------------------------------------------------------------- D_lnPubExp | _ce1 | L1. | .0346476 .1125825 0.31 0.758 -.18601 .2553052 | lnGDP | LD. | 1.832237 2.011244 0.91 0.362 -2.109728 5.774202 L2D. | -2.838024 1.903238 -1.49 0.136 -6.568303 .8922541 L3D. | 3.283704 1.938242 1.69 0.090 -.5151804 7.082589 | lnPubExp | LD. | -.822077 .264663 -3.11 0.002 -1.340807 -.3033469 L2D. | -.2769394 .3025919 -0.92 0.360 -.8700085 .3161297 L3D. | -.2563936 .2098729 -1.22 0.222 -.6677369 .1549496 | lnFDI | LD. | .2048913 .5554542 0.37 0.712 -.883779 1.293562 L2D. | .3229865 .6105016 0.53 0.597 -.8735747 1.519548 L3D. | -.2666335 .5554925 -0.48 0.631 -1.355379 .8221117 | lnTO | LD. | -.0862908 .3670333 -0.24 0.814 -.8056628 .6330813 L2D. | -.0373097 .2639878 -0.14 0.888 -.5547163 .480097 L3D. | .3252672 .4150861 0.78 0.433 -.4882867 1.138821 |
173
lnFinDev | LD. | .8250964 2.249045 0.37 0.714 -3.582951 5.233144 L2D. | -3.781615 2.402693 -1.57 0.116 -8.490807 .9275774 L3D. | 4.191577 2.159209 1.94 0.052 -.0403942 8.423549 | lnTEC_I | LD. | .072875 .6906437 0.11 0.916 -1.280762 1.426512 L2D. | -1.30605 .7819912 -1.67 0.095 -2.838725 .2266245 L3D. | .3483103 .7070937 0.49 0.622 -1.037568 1.734188 | lnHC_I | LD. | -17.55145 22.03905 -0.80 0.426 -60.74719 25.6443 L2D. | -16.53518 21.50646 -0.77 0.442 -58.68706 25.61671 L3D. | 2.431468 20.88149 0.12 0.907 -38.4955 43.35843 | inter1 | LD. | .5584272 1.615282 0.35 0.730 -2.607467 3.724321 L2D. | 1.167289 1.856226 0.63 0.529 -2.470847 4.805425 L3D. | -.8335729 1.634868 -0.51 0.610 -4.037856 2.37071 | _cons | .0349201 .0401163 0.87 0.384 -.0437063 .1135466 -------------+---------------------------------------------------------------- D_lnFDI | _ce1 | L1. | .0730115 .3761407 0.19 0.846 -.6642109 .8102338 | lnGDP | LD. | -.5542051 6.719613 -0.08 0.934 -13.7244 12.61599 L2D. | -9.84815 6.358765 -1.55 0.121 -22.3111 2.6148 L3D. | 13.47702 6.475714 2.08 0.037 .7848571 26.16919 | lnPubExp | LD. | .545252 .8842456 0.62 0.537 -1.187838 2.278342 L2D. | 1.683988 1.010967 1.67 0.096 -.2974705 3.665446 L3D. | 1.066232 .7011903 1.52 0.128 -.3080755 2.44054 | lnFDI | LD. | 1.759893 1.855786 0.95 0.343 -1.877381 5.397167 L2D. | 1.778052 2.039701 0.87 0.383 -2.219688 5.775792 L3D. | -1.879156 1.855914 -1.01 0.311 -5.51668 1.758368 | lnTO | LD. | -.1236706 1.226267 -0.10 0.920 -2.52711 2.279769 L2D. | .0301164 .8819897 0.03 0.973 -1.698552 1.758785 L3D. | -.1380411 1.386813 -0.10 0.921 -2.856144 2.580062 | lnFinDev | LD. | -1.662443 7.514114 -0.22 0.825 -16.38984 13.06495 L2D. | -6.536878 8.027456 -0.81 0.415 -22.2704 9.196648 L3D. | 17.83316 7.213969 2.47 0.013 3.69404 31.97228 | lnTEC_I | LD. | .8356994 2.307457 0.36 0.717 -3.686834 5.358233 L2D. | -4.431002 2.612652 -1.70 0.090 -9.551705 .6897009 L3D. | 2.915522 2.362417 1.23 0.217 -1.71473 7.545775 | lnHC_I | LD. | -106.6133 73.63299 -1.45 0.148 -250.9313 37.70473 L2D. | -84.76156 71.8536 -1.18 0.238 -225.592 56.06891 L3D. | 71.53508 69.76556 1.03 0.305 -65.2029 208.2731 | inter1 | LD. | 7.772338 5.396696 1.44 0.150 -2.804991 18.34967 L2D. | 6.223472 6.201696 1.00 0.316 -5.931628 18.37857 L3D. | -5.091671 5.462134 -0.93 0.351 -15.79726 5.613916 | _cons | -.0012917 .1340295 -0.01 0.992 -.2639847 .2614012 -------------+---------------------------------------------------------------- D_lnTO | _ce1 | L1. | -.0417055 .0617475 -0.68 0.499 -.1627284 .0793174 | lnGDP | LD. | 1.971 1.103096 1.79 0.074 -.1910284 4.133029 L2D. | -.0574593 1.043859 -0.06 0.956 -2.103386 1.988467 L3D. | .7942462 1.063058 0.75 0.455 -1.289308 2.877801
174
| lnPubExp | LD. | -.0263922 .1451584 -0.18 0.856 -.3108974 .2581129 L2D. | -.0625045 .165961 -0.38 0.706 -.387782 .262773 L3D. | .0175392 .1151079 0.15 0.879 -.208068 .2431465 | lnFDI | LD. | -.1850844 .3046471 -0.61 0.543 -.7821817 .4120129 L2D. | -.3519087 .3348386 -1.05 0.293 -1.00818 .304363 L3D. | -.1641952 .304668 -0.54 0.590 -.7613336 .4329432 | lnTO | LD. | -.3523466 .2013048 -1.75 0.080 -.7468968 .0422037 L2D. | -.7420147 .144788 -5.12 0.000 -1.025794 -.4582354 L3D. | -.4177163 .2276601 -1.83 0.067 -.863922 .0284893 | lnFinDev | LD. | 1.526697 1.233522 1.24 0.216 -.890962 3.944355 L2D. | -.3991668 1.317793 -0.30 0.762 -2.981993 2.183659 L3D. | .3926567 1.18425 0.33 0.740 -1.928431 2.713744 | lnTEC_I | LD. | .0994117 .3787937 0.26 0.793 -.6430104 .8418338 L2D. | .0218755 .4288946 0.05 0.959 -.8187426 .8624935 L3D. | .3847815 .387816 0.99 0.321 -.3753238 1.144887 | lnHC_I | LD. | 7.061102 12.08764 0.58 0.559 -16.63024 30.75245 L2D. | 13.49666 11.79554 1.14 0.253 -9.622168 36.61548 L3D. | -.7696378 11.45276 -0.07 0.946 -23.21664 21.67736 | inter1 | LD. | -.5515617 .8859252 -0.62 0.534 -2.287943 1.18482 L2D. | -1.002347 1.018075 -0.98 0.325 -2.997736 .9930426 L3D. | -.4569758 .8966677 -0.51 0.610 -2.214412 1.300461 | _cons | -.0353032 .0220024 -1.60 0.109 -.078427 .0078207 -------------+---------------------------------------------------------------- D_lnFinDev | _ce1 | L1. | .0995749 .025647 3.88 0.000 .0493076 .1498422 | lnGDP | LD. | 1.351193 .4581747 2.95 0.003 .4531871 2.249199 L2D. | .7878211 .4335704 1.82 0.069 -.0619612 1.637603 L3D. | .5689024 .4415445 1.29 0.198 -.2965088 1.434314 | lnPubExp | LD. | -.1265134 .060292 -2.10 0.036 -.2446836 -.0083432 L2D. | -.2140534 .0689324 -3.11 0.002 -.3491585 -.0789483 L3D. | -.1125828 .0478104 -2.35 0.019 -.2062895 -.0188761 | lnFDI | LD. | .2808502 .1265362 2.22 0.026 .0328439 .5288566 L2D. | .2005977 .1390763 1.44 0.149 -.0719869 .4731823 L3D. | .1556087 .1265449 1.23 0.219 -.0924147 .4036321 | lnTO | LD. | .0867305 .0836126 1.04 0.300 -.0771473 .2506082 L2D. | -.0250074 .0601382 -0.42 0.678 -.1428761 .0928612 L3D. | .0306472 .0945594 0.32 0.746 -.1546858 .2159802 | lnFinDev | LD. | 1.259088 .5123474 2.46 0.014 .2549058 2.263271 L2D. | .4250438 .5473496 0.78 0.437 -.6477416 1.497829 L3D. | .0349982 .4918822 0.07 0.943 -.9290731 .9990695 | lnTEC_I | LD. | -.0034186 .1573332 -0.02 0.983 -.311786 .3049489 L2D. | .0358787 .1781428 0.20 0.840 -.3132748 .3850322 L3D. | -.2553073 .1610806 -1.58 0.113 -.5710196 .060405 | lnHC_I | LD. | -10.60927 5.020642 -2.11 0.035 -20.44954 -.7689877 L2D. | -9.680183 4.899315 -1.98 0.048 -19.28266 -.077703 L3D. | -12.569 4.756942 -2.64 0.008 -21.89243 -3.245561
175
| inter1 | LD. | .6966797 .367972 1.89 0.058 -.0245321 1.417892 L2D. | .5610932 .4228606 1.33 0.185 -.2676984 1.389885 L3D. | .3919077 .3724339 1.05 0.293 -.3380493 1.121865 | _cons | -.0103373 .0091388 -1.13 0.258 -.028249 .0075743 -------------+---------------------------------------------------------------- D_lnTEC_I | _ce1 | L1. | -.0111756 .0370725 -0.30 0.763 -.0838364 .0614851 | lnGDP | LD. | .39126 .6622865 0.59 0.555 -.9067976 1.689318 L2D. | -1.032429 .6267212 -1.65 0.099 -2.26078 .1959216 L3D. | -.5156268 .6382477 -0.81 0.419 -1.766569 .7353157 | lnPubExp | LD. | .0062409 .0871514 0.07 0.943 -.1645728 .1770546 L2D. | -.0165768 .0996411 -0.17 0.868 -.2118697 .1787162 L3D. | -.0256235 .0691095 -0.37 0.711 -.1610755 .1098286 | lnFDI | LD. | -.0425879 .1829067 -0.23 0.816 -.4010784 .3159026 L2D. | .0325365 .2010333 0.16 0.871 -.3614816 .4265545 L3D. | -.2097242 .1829192 -1.15 0.252 -.5682394 .1487909 | lnTO | LD. | -.1957638 .1208611 -1.62 0.105 -.4326473 .0411197 L2D. | .1122199 .0869291 1.29 0.197 -.058158 .2825978 L3D. | -.2381865 .1366846 -1.74 0.081 -.5060833 .0297103 | lnFinDev | LD. | .5232194 .7405926 0.71 0.480 -.9283155 1.974754 L2D. | -.9076357 .7911878 -1.15 0.251 -2.458335 .6430639 L3D. | -.4970103 .7110103 -0.70 0.485 -1.890565 .8965442 | lnTEC_I | LD. | .9999335 .2274235 4.40 0.000 .5541917 1.445675 L2D. | -.6831436 .2575035 -2.65 0.008 -1.187841 -.178446 L3D. | .2808924 .2328403 1.21 0.228 -.1754662 .737251 | lnHC_I | LD. | 3.894888 7.257283 0.54 0.591 -10.32913 18.1189 L2D. | -.8828576 7.081906 -0.12 0.901 -14.76314 12.99742 L3D. | 6.657857 6.876108 0.97 0.333 -6.819067 20.13478 | inter1 | LD. | -.0346029 .5318994 -0.07 0.948 -1.077107 1.007901 L2D. | .0947275 .6112404 0.15 0.877 -1.103282 1.292737 L3D. | -.5558017 .5383491 -1.03 0.302 -1.610947 .4993432 | _cons | .0110645 .01321 0.84 0.402 -.0148266 .0369556 -------------+---------------------------------------------------------------- D_lnHC_I | _ce1 | L1. | .0047666 .0023221 2.05 0.040 .0002154 .0093179 | lnGDP | LD. | .1289356 .0414834 3.11 0.002 .0476295 .2102416 L2D. | .086298 .0392558 2.20 0.028 .0093581 .1632379 L3D. | .02779 .0399777 0.70 0.487 -.0505649 .1061449 | lnPubExp | LD. | -.008213 .0054589 -1.50 0.132 -.0189122 .0024862 L2D. | -.0120475 .0062412 -1.93 0.054 -.02428 .000185 L3D. | -.00312 .0043288 -0.72 0.471 -.0116043 .0053642 | lnFDI | LD. | -.0011457 .0114567 -0.10 0.920 -.0236004 .021309 L2D. | .0069193 .0125921 0.55 0.583 -.0177607 .0315993 L3D. | .0003913 .0114575 0.03 0.973 -.0220649 .0228475 | lnTO | LD. | -.0121486 .0075703 -1.60 0.109 -.0269862 .002689 L2D. | .0008165 .005445 0.15 0.881 -.0098554 .0114884
176
L3D. | -.0058418 .0085615 -0.68 0.495 -.022622 .0109383 | lnFinDev | LD. | .1804204 .0463883 3.89 0.000 .089501 .2713397 L2D. | .0984945 .0495574 1.99 0.047 .0013638 .1956252 L3D. | .0248873 .0445353 0.56 0.576 -.0624004 .112175 | lnTEC_I | LD. | .0046142 .0142451 0.32 0.746 -.0233056 .032534 L2D. | -.0061488 .0161292 -0.38 0.703 -.0377614 .0254638 L3D. | .0046093 .0145844 0.32 0.752 -.0239755 .0331941 | lnHC_I | LD. | -.420904 .4545724 -0.93 0.354 -1.311849 .4700415 L2D. | -.5076038 .4435873 -1.14 0.252 -1.377019 .3618113 L3D. | -.4366053 .4306968 -1.01 0.311 -1.280756 .4075449 | inter1 | LD. | -.0064496 .0333164 -0.19 0.847 -.0717486 .0588494 L2D. | .0200653 .0382861 0.52 0.600 -.054974 .0951047 L3D. | -.0061864 .0337204 -0.18 0.854 -.0722772 .0599044 | _cons | -2.05e-06 .0008274 -0.00 0.998 -.0016238 .0016197 -------------+---------------------------------------------------------------- D_inter1 | _ce1 | L1. | .0511826 .133168 0.38 0.701 -.2098219 .3121872 | lnGDP | LD. | 1.778555 2.378997 0.75 0.455 -2.884193 6.441304 L2D. | 3.771343 2.251243 1.68 0.094 -.6410128 8.183698 L3D. | -4.337001 2.292647 -1.89 0.059 -8.830507 .1565056 | lnPubExp | LD. | -.3247519 .3130564 -1.04 0.300 -.9383311 .2888273 L2D. | -.689301 .3579204 -1.93 0.054 -1.390812 .0122101 L3D. | -.3566752 .2482479 -1.44 0.151 -.843232 .1298817 | lnFDI | LD. | -.7348844 .6570184 -1.12 0.263 -2.022617 .552848 L2D. | -.5088392 .7221311 -0.70 0.481 -1.92419 .9065118 L3D. | .6170363 .6570636 0.94 0.348 -.6707846 1.904857 | lnTO | LD. | -.0979846 .4341449 -0.23 0.821 -.948893 .7529238 L2D. | -.053211 .3122577 -0.17 0.865 -.6652249 .5588028 L3D. | .0059251 .4909841 0.01 0.990 -.9563862 .9682363 | lnFinDev | LD. | 2.713112 2.66028 1.02 0.308 -2.500941 7.927165 L2D. | 2.754958 2.842023 0.97 0.332 -2.815305 8.32522 L3D. | -5.834882 2.554018 -2.28 0.022 -10.84066 -.8290991 | lnTEC_I | LD. | -.1774538 .8169271 -0.22 0.828 -1.778601 1.423694 L2D. | 1.411539 .9249774 1.53 0.127 -.4013834 3.224461 L3D. | -1.039729 .8363849 -1.24 0.214 -2.679013 .5995551 | lnHC_I | LD. | 35.87658 26.06886 1.38 0.169 -15.21745 86.97061 L2D. | 22.52075 25.43889 0.89 0.376 -27.33856 72.38005 L3D. | -27.69613 24.69964 -1.12 0.262 -76.10654 20.71428 | inter1 | LD. | -3.108833 1.910634 -1.63 0.104 -6.853607 .6359413 L2D. | -1.863268 2.195635 -0.85 0.396 -6.166633 2.440097 L3D. | 1.587893 1.933802 0.82 0.412 -2.20229 5.378075 | _cons | .0006787 .0474515 0.01 0.989 -.0923245 .093682 ------------------------------------------------------------------------------ Cointegrating equations Equation Parms chi2 P>chi2 ------------------------------------------- _ce1 7 164.6625 0.0000
177
------------------------------------------- Identification: beta is exactly identified Johansen normalization restriction imposed ------------------------------------------------------------------------------ beta | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- _ce1 | lnGDP | 1 . . . . . lnPubExp | 1.458905 .4219242 3.46 0.001 .6319493 2.285862 lnFDI | -4.40074 .8202252 -5.37 0.000 -6.008352 -2.793129 lnTO | 1.586732 .5881124 2.70 0.007 .434053 2.739411 lnFinDev | -9.484407 .986539 -9.61 0.000 -11.41799 -7.550826 lnTEC_I | 1.322498 .3354308 3.94 0.000 .6650656 1.97993 lnHC_I | 133.2167 24.70619 5.39 0.000 84.79348 181.6399 inter1 | -11.21164 2.46623 -4.55 0.000 -16.04536 -6.377915 _cons | 65.4842 . . . . . ------------------------------------------------------------------------------
Tabela A. 2. 12 Testi i qëndrueshmërisë së modelit te II te VECM-së
.
The VECM specification imposes 7 unit moduli.
-.07219656 .072197
.356891 - .2658183i .445006
.356891 + .2658183i .445006
-.1631381 - .4590906i .487215
-.1631381 + .4590906i .487215
-.06519003 - .6281892i .631563
-.06519003 + .6281892i .631563
.2190991 - .6109841i .649081
.2190991 + .6109841i .649081
-.561873 - .3463587i .66005
-.561873 + .3463587i .66005
-.7265988 .726599
.7486736 .748674
.3706625 - .7106286i .801488
.3706625 + .7106286i .801488
-.8462921 - .1125303i .853741
-.8462921 + .1125303i .853741
-.2253401 - .8307985i .860816
-.2253401 + .8307985i .860816
.08787787 - .8811439i .885515
.08787787 + .8811439i .885515
.9089995 .908999
.00762644 - .9781824i .978212
.00762644 + .9781824i .978212
-.9898299 .98983
1 1
1 1
1 1
1 1
1 1
1 1
1 1
Eigenvalue Modulus
Eigenvalue stability condition
178
Tabela A. 2. 13 : Testi Lagrange Multiplier i modelit te dyte te VECM-së
Tabela A. 2. 14: Testi i normalitetit të mbetjeve të modelit te II te VECM-së
H0: no autocorrelation at lag order
4 81.0590 64 0.07364
3 60.6071 64 0.59721
2 65.8660 64 0.41208
1 78.9162 64 0.09924
lag chi2 df Prob > chi2
Lagrange-multiplier test
.
ALL 23.490 8 0.00279
D_inter1 5.6741 14.599 1 0.00013
D_lnHC_I 3.4914 0.493 1 0.48259
D_lnTEC_I 2.8627 0.038 1 0.84451
D_lnFinDev 3.2701 0.149 1 0.69955
D_lnTO 3.1008 0.021 1 0.88552
D_lnFDI 2.5173 0.476 1 0.49036
D_lnPubExp 4.8571 7.041 1 0.00796
D_lnGDP 2.4261 0.672 1 0.41222
Equation Kurtosis chi2 df Prob > chi2
Kurtosis test
ALL 8.729 8 0.36569
D_inter1 -.70631 4.074 1 0.04354
D_lnHC_I .21235 0.368 1 0.54395
D_lnTEC_I -.09245 0.070 1 0.79162
D_lnFinDev -.30367 0.753 1 0.38550
D_lnTO .27 0.595 1 0.44035
D_lnFDI .32354 0.855 1 0.35517
D_lnPubExp .27639 0.624 1 0.42961
D_lnGDP -.41245 1.389 1 0.23852
Equation Skewness chi2 df Prob > chi2
Skewness test
ALL 32.218 16 0.00936
D_inter1 18.673 2 0.00009
D_lnHC_I 0.861 2 0.65010
D_lnTEC_I 0.108 2 0.94730
D_lnFinDev 0.902 2 0.63698
D_lnTO 0.616 2 0.73488
D_lnFDI 1.331 2 0.51412
D_lnPubExp 7.665 2 0.02165
D_lnGDP 2.062 2 0.35670
Equation chi2 df Prob > chi2
Jarque-Bera test
179
Tabela A. 2. 15: Modeli VAR
Vector autoregression Sample: 2004q1 - 2017q4 No. of obs = 56 Log likelihood = -25.90506 AIC = 3.353752 FPE = .0003639 HQIC = 4.307239 Det(Sigma_ml) = .0000296 SBIC = 5.813108 Equation Parms RMSE R-sq chi2 P>chi2 ---------------------------------------------------------------- lnGDP_D1 17 .028363 0.9559 1213.9 0.0000 inter2_D1 17 1.71831 0.6502 104.1092 0.0000 inter3_D1 17 .906363 0.6691 113.2538 0.0000 inter4_D1 17 1.42931 0.7679 185.275 0.0000 ---------------------------------------------------------------- ------------------------------------------------------------------------------ | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- lnGDP_D1 | lnGDP_D1 | L1. | -.4545067 .1074998 -4.23 0.000 -.6652025 -.2438109 L2. | -.3968118 .1152431 -3.44 0.001 -.622684 -.1709395 L3. | -.4474584 .1097885 -4.08 0.000 -.6626399 -.232277 L4. | .5877176 .1057388 5.56 0.000 .3804732 .7949619 | inter2_D1 | L1. | .0011382 .0069829 0.16 0.871 -.012548 .0148244 L2. | -.0027615 .0071585 -0.39 0.700 -.0167919 .011269 L3. | -.0015586 .0066678 -0.23 0.815 -.0146272 .01151 L4. | .0120122 .0058031 2.07 0.038 .0006384 .0233861 | inter3_D1 | L1. | -.0003727 .0084336 -0.04 0.965 -.0169022 .0161568 L2. | -.0013045 .0093249 -0.14 0.889 -.019581 .016972 L3. | -.0015575 .0099277 -0.16 0.875 -.0210154 .0179004 L4. | -.0271851 .0086533 -3.14 0.002 -.0441452 -.010225 | inter4_D1 | L1. | -.0023169 .0065475 -0.35 0.723 -.0151498 .010516 L2. | .0035216 .0067694 0.52 0.603 -.0097462 .0167894 L3. | .0019282 .0062503 0.31 0.758 -.0103222 .0141786 L4. | .0015937 .0064532 0.25 0.805 -.0110544 .0142417 | _cons | .0195807 .0060384 3.24 0.001 .0077458 .0314157 -------------+---------------------------------------------------------------- inter2_D1 | lnGDP_D1 | L1. | 7.293046 6.512705 1.12 0.263 -5.47162 20.05771 L2. | 6.391083 6.981816 0.92 0.360 -7.293025 20.07519 L3. | 6.125941 6.651358 0.92 0.357 -6.910481 19.16236 L4. | 17.33456 6.406018 2.71 0.007 4.778992 29.89012 | inter2_D1 | L1. | -.5953235 .4230464 -1.41 0.159 -1.424479 .2338322 L2. | .0955798 .4336878 0.22 0.826 -.7544327 .9455923 L3. | -.4088066 .4039562 -1.01 0.312 -1.200546 .382933 L4. | .1572853 .3515715 0.45 0.655 -.5317821 .8463527 | inter3_D1 | L1. | .1671516 .5109343 0.33 0.744 -.8342612 1.168564 L2. | -.8538456 .5649351 -1.51 0.131 -1.961098 .2534069 L3. | .9745259 .6014527 1.62 0.105 -.2042997 2.153351 L4. | -1.288987 .5242444 -2.46 0.014 -2.316487 -.2614869 | inter4_D1 | L1. | -.3740482 .396671 -0.94 0.346 -1.151509 .4034127 L2. | -.0328376 .4101143 -0.08 0.936 -.8366469 .7709717 L3. | -.7085153 .3786656 -1.87 0.061 -1.450686 .0336555 L4. | .0469238 .390957 0.12 0.904 -.7193379 .8131855 | _cons | -.0815855 .3658238 -0.22 0.824 -.7985871 .635416 -------------+---------------------------------------------------------------- inter3_D1 | lnGDP_D1 |
180
L1. | -3.767893 3.435277 -1.10 0.273 -10.50091 2.965127 L2. | -.3028257 3.682721 -0.08 0.934 -7.520826 6.915175 L3. | -3.692623 3.508413 -1.05 0.293 -10.56899 3.183741 L4. | 8.061758 3.379003 2.39 0.017 1.439033 14.68448 | inter2_D1 | L1. | -.2615214 .2231457 -1.17 0.241 -.6988789 .1758361 L2. | .2649947 .2287587 1.16 0.247 -.1833642 .7133535 L3. | -.1557275 .2130761 -0.73 0.465 -.5733489 .261894 L4. | .2709982 .1854445 1.46 0.144 -.0924664 .6344628 | inter3_D1 | L1. | .4916433 .2695042 1.82 0.068 -.0365751 1.019862 L2. | -.8680696 .2979882 -2.91 0.004 -1.452116 -.2840235 L3. | .7041933 .3172502 2.22 0.026 .0823943 1.325992 L4. | -.8783904 .2765249 -3.18 0.001 -1.420369 -.3364116 | inter4_D1 | L1. | -.4987509 .2092333 -2.38 0.017 -.9088407 -.0886611 L2. | -.038605 .2163243 -0.18 0.858 -.4625929 .3853829 L3. | -.605919 .199736 -3.03 0.002 -.9973943 -.2144437 L4. | -.1042052 .2062194 -0.51 0.613 -.5083878 .2999773 | _cons | .0780974 .1929623 0.40 0.686 -.3001017 .4562965 -------------+---------------------------------------------------------------- inter4_D1 | lnGDP_D1 | L1. | 5.973688 5.417322 1.10 0.270 -4.644069 16.59144 L2. | .4390405 5.807533 0.08 0.940 -10.94351 11.8216 L3. | 3.001396 5.532655 0.54 0.587 -7.842409 13.8452 L4. | 14.7422 5.32858 2.77 0.006 4.298373 25.18602 | inter2_D1 | L1. | -.0146425 .3518936 -0.04 0.967 -.7043412 .6750562 L2. | .2692531 .3607452 0.75 0.455 -.4377944 .9763007 L3. | -.1338974 .3360142 -0.40 0.690 -.7924731 .5246782 L4. | .0641296 .2924401 0.22 0.826 -.5090425 .6373016 | inter3_D1 | L1. | -.2688601 .4249994 -0.63 0.527 -1.101844 .5641234 L2. | -.2298651 .4699178 -0.49 0.625 -1.150887 .6911568 L3. | .765131 .5002934 1.53 0.126 -.215426 1.745688 L4. | -1.209404 .4360709 -2.77 0.006 -2.064087 -.3547205 | inter4_D1 | L1. | -.6111021 .3299542 -1.85 0.064 -1.257801 .0355963 L2. | -.5836943 .3411365 -1.71 0.087 -1.25231 .0849211 L3. | -.7985171 .3149772 -2.54 0.011 -1.415861 -.1811731 L4. | .2758221 .3252013 0.85 0.396 -.3615608 .913205 | _cons | -.04304 .3042953 -0.14 0.888 -.6394479 .5533679 ------------------------------------------------------------------------------
181
Tabela A. 2. 16: Testi i qëndrueshmërisë së VAR
Tabela A. 2. 17 : Testi Lagrange Multiplier i VAR
VAR satisfies stability condition.
All the eigenvalues lie inside the unit circle.
.4231942 .423194
-.3699456 - .5145375i .633726
-.3699456 + .5145375i .633726
.2996587 - .6511763i .716817
.2996587 + .6511763i .716817
-.7367588 .736759
.811453 .811453
.4161033 - .7010549i .815242
.4161033 + .7010549i .815242
-.7264728 - .4108001i .834577
-.7264728 + .4108001i .834577
.04664976 - .9274608i .928633
.04664976 + .9274608i .928633
-.00425361 - .9872381i .987247
-.00425361 + .9872381i .987247
-.9906569 .990657
Eigenvalue Modulus
Eigenvalue stability condition
H0: no autocorrelation at lag order
4 11.0507 16 0.80634
3 24.3786 16 0.08156
2 28.2002 16 0.02992
1 16.5849 16 0.41294
lag chi2 df Prob > chi2
Lagrange-multiplier test
182
Tabela A. 2. 18 : Testi i normalitetit të mbetjeve të VAR
ALL 3.253 4 0.51635
inter4_D1 2.1426 1.715 1 0.19027
inter3_D1 3.1737 0.070 1 0.79072
inter2_D1 3.445 0.462 1 0.49671
lnGDP_D1 3.6565 1.006 1 0.31598
Equation Kurtosis chi2 df Prob > chi2
Kurtosis test
ALL 3.030 4 0.55276
inter4_D1 .33771 1.064 1 0.30220
inter3_D1 -.39086 1.426 1 0.23244
inter2_D1 -.19897 0.370 1 0.54327
lnGDP_D1 -.13517 0.171 1 0.67963
Equation Skewness chi2 df Prob > chi2
Skewness test
ALL 6.284 8 0.61548
inter4_D1 2.780 2 0.24908
inter3_D1 1.496 2 0.47325
inter2_D1 0.831 2 0.65985
lnGDP_D1 1.176 2 0.55542
Equation chi2 df Prob > chi2
Jarque-Bera test
top related