AD ALTA 

 

JOURNAL OF INTERDISCIPLINARY RESEARCH

 

 

 

categories of factors shaping the decision-making of investors. 
Dunning introduced a well-known OLI paradigm and motives 
which are essential in decision-making on investment, like 
advantages resulting from ownership and ownership rights, 
advantages resulting from information on human resources and 
new information and specific advantages resulting from a 
locality (Dunning, 1977, 1979, 2001). As far as Slovak authors 
are concerned, we can mention J. Tancosova (2013, 2014), who 
analyze determinants and location, and their significance in 
relation to an access to FDI, and T. Dudas (2010), who deals 
with the significance of workforce.  

Among other things, foreign direct investment also supports the 
development of national economies, increases employment in 
the regions and has a positive impact on the trade balance. 
Foreign investors are entering new markets because of sales 
diversification. Similarly, due to a skilled and cheap labor force, 
either because of increased turnover or the opportunities of new 
markets. In terms of employment, FDI entering the host country 
has a significant impact on maintaining or increasing domestic 
employment, growth in labor skills and wage growth. 

The wage level is considered by several authors to be one of the 
most important factors influencing the decision to invest in a 
large number of economic sectors in transition economies. 
Dunning (1979) argues that labor costs are a significant variable 
for foreign direct investment investors in 1970, and remains a 
significant variable over the 1990s, along with the existence of a 
skilled and skilled workforce. (Paul, et al., 2014) 

Bobenič Hintošová, A., Bruothová, M., Kubíková, Z., & 

Ručinský R. (2018) have identified the level of gross wages and 
the share of labour force with achieved at least secondary 
education, as the most significant determinants with the positive 
effect on FDI inflows. 
 
3 Methodology 
 
The correlation is a statistical method that compares the 
dependencies between the two variables X and Y. It represents a 
value that examines whether it is just a random event, or that the 
values compared are dependent and to what extent. The 
correlation value is expressed numerically, ranging from 1, 
positive correlation, to -1, negative correlation. Thus, a positive 
correlation result is a direct dependence, while a negative 
correlation result is a dependency of the indirect. Thus, values 
ranging from -0.5 to +0.5 are defined as a weak linear 
dependence. The closer the resulting value of the compared 
phenomena to 0, the less dependency between the variables 
compared to each other. Thus, the correlation coefficient 
measures the magnitude and strength of the dependence between 
the two interval variables. 

Pearson’s correlation coefficient expresses the degree of 
dependence between two variables. The reader is called 
covariance. The calculation is feasible only for those variables 
that are specified at certain intervals. If the correlation between 
two variables changes as 0.1, this correlation is called trivial. If 
the correlation has reached 0.1-0.3, we know that there is a small 
correlation between the two variables, which also indicates a 
small dependence. The correlation value between 0.3 and 0.5 
expresses the mean dependence if the correlation exceeds 0.5, 
then we are talking about a large dependency. The correlation of 
0.7-0.9 represents a very high correlation and thus a high 
dependence of one variable from the other variable. If the 
correlation is greater than 0.9, we call it perfect dependence. 
However, when calculating the correlation, we must also 
consider whether we compare variables of a similar nature, 
otherwise the correlation is irrelevant (Hindls, 2007). The 
formula for calculating the Pearson correlation coefficient is as 
follows: 
 

 

Formula 1 Pearson correlation coefficient 

 
The determination coefficient represents the increased value of 
the Pearson correlation coefficient. The value of this coefficient 
indicates in what size the variability of one variable determines 
the variability of the other variable. It is expressed as a 
percentage. For example, if r = 4, the coefficient of 
determination will be r2 = 0.16; 0.16x100 = 16%. This means 
that 16% of the variability of one and the other variable is 
determined together. 
 
The Spearman coefficient is used for ordinal or interval variables 
that do not have a classical distribution. If we use interval 
variables to calculate, they must first be converted to ordinal 
variables. The value of the calculation results does not change 
and is expressed between -1 and 1. 
Formula to calculate the Spearman coefficient: 

 

Formula 2 Spearman coefficient 

 

In this paper we are using basic statistical data from Statistical 
office of Slovak republic and Slovak National Bank from the 
period of 2003-2017. With this dataset we analyse FDI and 
economic indicators using the Pearson correlation coefficient, 
which examines the dependence between selected economic 
indicators of Slovak economy. 
 
4 Empirical results and discussion 
 
Using the Pearson correlation coefficient r we first determined 
the intensity of the relationship respectively. the strength of 
statistical dependence between FDI and variables - 
unemployment rate, average nominal wage and GDP in 
Slovakia. In the second step, we performed a regression analysis 
using linear regression, which tested the quality of the 
relationship between FDI and variables unemployment rate, 
average nominal wage and GDP in Slovakia. As for the time 
series of all 4 variables, we used the National Bank and the SO 
SR data. The test period was 2003 to 2017, indicating that the 
number of variables for statistical testing was 15. 
 
The inflow of FDI generally contributes to the creation of new 
jobs and thus to the problem of unemployment. Unemployment 
in Slovakia started to decline in the same period when the first 
major foreign investments started to emerge in Slovakia. 
 

 

  

Figure 1 FDI inflow to Slovakia and unemployment rate in 

Slovakia in 2003 – 2017 
Source: Authors’ results 

 
The results of the correlation analysis pointed to the fact that between 
FDI and the unemployment rate there is only a weak negative 
dependence (correlation coefficient r = - 0.177) with p-value at p = 0, 

- 70 -