disertacion ndikimi i investimeve tË huaja direkte mbi ... · fjalë kyç: investimet e huaja...

195
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

Upload: others

Post on 06-Sep-2019

39 views

Category:

Documents


1 download

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

iii

Proverbat 3:5-6

Andit dhe Arit

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