E-journal Article

_________________________ 

5 Although the two equations provide robust empirical tests, I conducted preliminary mediation model tests using 

AMOS Version 26.0 to explore whether the immigration policy–FDI relationship could be explained with labor costs. 

As shown in Figure A1 in Appendix 2, the refugee ceiling per capita is positively and significantly 

(β = 15.38, P = 

0.05)  correlated  with  FDI  inflows;  higher  refugee  ceiling  per  capita  predicts  lower  labor  costs  (β  = 

–133.77, P = 

0.10), which in turn, predict more FDI inflows (β = 

-0.03, P = 0.05). As shown in Figure 2, the alternative measure of 

immigra

tion policy, restrictive immigration law, is negatively and significantly (β = 

–0.12, P = 0.10) associated with 

FDI; more restrictive immigration law predicts higher labor costs (β = 6.17, P = 0.10), which in turn, predict less FDI 

inflows (β = 

–0.02, P = 0.05). Overall, liberal immigration policies directly increase FDI inflows and decrease labor 

costs. 

---

Economics: The Open-Access, Open-Assessment E-Journal 14 (2020–15)

 

www.economics-ejournal.org

 

15

 

 

Table 4.

 The Impact of Immigration Policy on FDI Inflows in the U.S. 

Variables 

Refugee ceiling per 

capita 

Restrictive immigration 

law 

Lawful permanent 

resident 

FDI

t–1

 

–0.553** 

–0.545*** 

–0.273** 

–0.759*** 

–0.304** 

–0.676** 

 

(0.245) 

(0.206) 

(0.140) 

(0.259) 

(0.144) 

(0.298) 

∆

Immigration 

policy

 t

 

18.159** 

34.224** 

–0.147** 

–0.351** 

0.988** 

1.780** 

 

(9.266) 

(13.02) 

(0.225) 

(0.184) 

(0.372) 

(0.653) 

Immigration policy

 

t–1

 

–2.615 

107.913*** 

–0.219** 

–0.935*** 

0.655 

1.307* 

 

(4.609) 

(28.785) 

(0.352) 

(0.271) 

(0.719) 

(0.883) 

∆

Labor cost

 t

 

–0.047 

0.006 

–

0.044 

–0.005 

–0.044** 

0.028 

 

(0.020) 

(0.087) 

(0.020) 

(0.037) 

(0.017) 

(0.043) 

Labor cost

 t–1

 

–0.026* 

–0.114* 

–0.002** 

–0.039*** 

–0.001* 

–0.060*** 

 

(0.017) 

(0.087) 

(0.004) 

(0.009) 

(0.004) 

(0.014) 

∆

Corporate tax

 t

 

 

–15.761** 

 

–8.831** 

 

–10.298 

 

 

(8.842) 

 

(4.628) 

 

(6.086) 

Corporate tax

 t–1

 

 

6.235 

 

4.903** 

 

4.697 

 

 

(9.646) 

 

(2.616) 

 

(2.807) 

∆

Regulation

 t

 

 

–0.00001 

 

0.0001** 

 

0.0004 

 

 

(0.00004) 

 

(0.00002) 

 

(0.00002) 

Regulation

 t–1

 

 

–0.00002 

 

–0.00003 

 

0.00001 

 

 

(0.00003) 

 

(0.00002) 

 

(0.00001) 

∆

Government 

expenditures

 t

 

 

1.607* 

 

–0.062 

 

–0.037 

 

 

(0.956) 

 

(0.303) 

 

(0.383) 

Government 

expenditures

 t–1

 

 

0.277 

 

–0.456*** 

 

–0.304 

 

 

(0.605) 

 

(0.154) 

 

(0.195) 

∆

Economic growth

 t

 

 

0.541* 

 

0.032 

 

0.115 

 

 

(0.322) 

 

(0.062) 

 

(0.074) 

Economic growth

 t–1

 

 

0.570* 

 

0.016 

 

0.030 

 

 

(0.339) 

 

(0.060) 

 

(0.064) 

∆

Market size

 t

 

 

76.748 

 

88.302** 

 

132.247 

 

 

(169.010) 

 

(49.208) 

 

(87.667) 

Market size

 t–1

 

 

–8.273 

 

9.075 

 

4.048 

 

 

(11.660) 

 

(9.709) 

 

(9.925) 

∆

Interest rate

 t

 

 

0.094 

 

0.161*** 

 

0.116 

 

 

(0.220) 

 

(0.063) 

 

(0.081) 

Interest rate

 t–1

 

 

0.188 

 

0.160** 

 

0.252** 

 

 

(0.241) 

 

(0.093) 

 

(0.102) 

∆

Inflation

 t

 

 

–0.190 

 

–0.148** 

 

–0.026 

 

 

(0.215) 

 

(0.083) 

 

(0.081) 

---

Economics: The Open-Access, Open-Assessment E-Journal 14 (2020–15)

 

www.economics-ejournal.org

 

16

 

 

Inflation

 t–1

 

 

–0.507* 

 

0.045 

 

0.010 

 

 

(0.297) 

 

(0.079) 

 

(0.102) 

∆

Trade openness

 t

 

 

–0.052 

 

0.178** 

 

0.040 

 

 

(0.176) 

 

(0.101) 

 

(0.131) 

Trade openness

 t–1

 

 

0.022 

 

–0.137** 

 

–0.107 

 

 

(0.142) 

 

(0.080) 

 

(0.117) 

∆

Union membership

 t

 

 

–0.514 

 

–0.059 

 

–0.088 

 

 

(0.534) 

 

(0.146) 

 

(0.103) 

Union membership

 t–1

 

 

–0.946* 

 

–0.149*** 

 

–0.158** 

 

 

(0.649) 

 

(0.044) 

 

(0.060) 

Constant 

 

178.046 

 

–162.086 

0.335 

–69.133 

 

 

(227.875) 

 

(185.431) 

(0.368) 

(191.851) 

R–Squared 

0.538 

0.929 

0.515 

0.831 

0.505 

0.774 

Durbin–Watson 

1.766 

2.811 

1.873 

2.488 

1.793 

2.197 

Note

: Prais–Winsten (PW) estimation is used here. 

*p

  < .10, 

**p

  < .05, 

***p

  < .01; one-tailed test. Semirobust 

standard errors are in parenthesis. 

Next, Columns 2, 4, and 6 report the result estimations testing  the impact of immigration 

policy on FDI inflows,  with all control variables. As shown in Column 2, the coefficient 

estimates of the differenced value of annual refugee admission per capita are  positively and 

statistically significant at the 0.05 level in the short  term. This indicates that,  holding all else 

equal, where the annual refugee ceiling per total population increases 1%, the FDI growth rate 

increases by 34.2%. The lagged measure of the annual refugee ceiling in relation to total 

population, which indicates the long-term relationship to FDI, is also positive and significant at 

the 0.01 level. The actual magnitude, the so-called long-term multiplier, suggests that  the 

growth rate for FDI will continue to change a total of 196% following a one% increase in the 

annual refugee ceiling. The  error correction rate (–0.55)  indicates that  FDI growth rate will 

change 107.8% after one year, another 59.3% after two years, 32.6% after three years, and so 

on, until the two series come back to equilibrium. These results suggest that when it has more 

expansive immigration law, the U.S. will receive more FDI. Column 4 shows the results of the 

alternative model, which tests the impact of reforms of U.S. immigration law on FDI inflows. 

The coefficient of the differenced term of immigration laws is negative and significant, 

suggesting that an immigration restriction leads to an immediate 0.4% decrease in FDI growth 

rate. Furthermore, the coefficient for the lagged level is also negative and statistically significant 

at the 0.01 level. This suggests that immigration restrictions lead to a 1.2% decrease in predicted 

FDI growth rate  over the long term. Additionally, Column 6 reports that both the differenced 

and lagged terms of the lawful permanent resident variable are positively and statistically 

significantly associated with FDI. The  results suggest in particular that lawful permanent 

residents leads to a 1.9% increase in predicted FDI growth rate over the long term. Although the 

three measures of immigration policies show significantly different impacts on FDI growth rate, 

together they indicate a strong positive impact of expansive immigration policies on FDI. 

As expected, Columns 2, 4, and 6 show that the mediating variable, unit labor costs, is 

negative and statistically significant (at the 0.10, the 0.01, and the 0.01 levels, respectively) 

---

Economics: The Open-Access, Open-Assessment E-Journal 14 (2020–15)

 

www.economics-ejournal.org

 

17

 

 

particularly over the long term. In the ECM model, which includes the annual refugee ceiling, a 

1% increase in unit labor costs leads to a 0.2% decrease in predicted FDI growth rate over the 

long term. Further, in the long-term expectation, a 1% increase in unit labor costs causes a 

0.05% in FDI growth rate in the model that includes years of restrictive immigration laws, and a 

0.09% decrease in FDI growth rate in the model that includes the number of lawful permanent 

residents per capita. The results indicate a strong negative relationship between labor costs and 

FDI, particularly over the long run.  

For the other key control variables, the results from both models shown in Table 4 indicate 

that most of the control variables perform largely as expected. The coefficients for the corporate 

tax variable are negative and statistically significant in the short term. The empirical results for 

the impact of government expenditure on FDI show different results for the different measures 

of immigration policy. Both the  differenced and  lagged values in the model that measures 

immigration policy as annual refugee admission ceiling per capita are positively associated with 

FDI inflows, but the effect is only marginally significant with the differenced value. However, 

the coefficients for  government consumption expenditure variables are negatively  correlated 

with FDI inflows in the model that measures immigration policy with immigration law, but only 

the effect of the lagged value of expenditure on FDI is statistically significant.

6

 As expected, the 

economic growth variable is positive and significant both in the short-  and long-term 

expectations. The inflation rate is negative and significant only over the long term. However, 

these three variables are only statistically significantly different in the ECM model that includes 

the annual refugee ceiling per capita. Last, the coefficients for  union membership indicate a 

negative and statistically significant long-run effect on FDI growth rate. These results indicate 

that high unionization may signal a less friendly business climate.  

As alternative specifications of the models that omit control variables, Table 5 reports 

findings from ECMs that investigate the link  between immigration policies and the mediating 

variable  of  labor costs. The results from Columns 1 and 3 indicate  that liberal immigration 

policies increase FDI inflows, suggesting that the refugee ceiling and the restrictive immigration 

law variables are negatively and positively correlated, respectively, with unit labor costs, 

particularly  for  long-run expectations. These results are all statistically significant at the  0.05 

level. Additionally, the results from Column 5 indicate that the lagged measure for  lawful 

permanent resident is negatively and significantly associated with unit labor costs. The results 

from the full models with all control variables (Columns 2, 4, and 6) are  substantively 

unchanged: the lagged values for  all three indicators of the federal immigration policy are 

statistically significantly correlated with unit labor costs. Specifically, Column 2 indicates that 

unit labor costs change by  a total of 196% following a 1%  increase in the annual refugee 

admission ceiling per  population. The results from Columns 4 and 6 indicate that a year of 

restrictive immigration reform and a 1% increase in lawful permanent resident per capita will 

lead to a 13.4% increase and a 26.9% decrease in unit labor costs, respectively, over the long