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Enregistrement W1873491063 · doi:10.3968/j.css.1923669720110704.060

Investment in Human Capital and Economic Growth in Nigeria Using a Causality Approach

2011· article· en· W1873491063 sur OpenAlexvenueno aff
Ditimi Amassoma, Philip Ifeakachukwu Nwosa

Notice bibliographique

RevueCanadian social science · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFiscal Policy and Economic Growth
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman capitalEconomicsOrder (exchange)Investment (military)Granger causalitySustainable growth ratePairwise comparisonCausality (physics)MacroeconomicsEconomic systemEconomic growthEconometricsFinanceStatisticsPolitical scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper examined the causal nexus between human capital Investment and economic growth in Nigeria for sustainable development in Africa at large between 1970 and 2009 using a Vector Error Correction (VEC) and Pairwise granger causality methodologies. The variables used in the study were tested for stationarity using the Augmented Dickey Fuller and Philip Perron test. The result showed that the variables are stationary at first differencing. Co-integration test was also performed and the result revealed the absence of co-integration between Investment in human capital and economic growth. The findings of the VAR model and pairwise estimate revealed no causality between human capital development and economic growth. The study recommends the need to increase budgetary allocation to the education and health sector and the establishment of sound and well-functioning vocational institute needed to bring about the needed growth in human capital that can stimulate economic growth. Also, the study identified that labour mismatch is an issue that government needs to reckon with in order to accelerate and sustain economic growth. In this regard, policy-makers in conjunction with employers and individuals needs to up date information on the real labour market value of different qualifications, in order to help them navigate through the increasingly complex education system and make the optimal kinds of educational investment decisions needed to propel economic growth. Key words: Human capital; Economic growth; Pairwise; Causality; VAR; Sustainable development; Budgetary allocation Resume: Le document examine le lien de causalite entre l'investissement en capital humain et croissance economique au Nigeria pour le developpement durable en Afrique en general entre 1970 et 2009 en utilisant un vecteur de correction d'erreur (VEC) et les methodologies de causalite de Granger par paire. Les variables utilisees dans l'etude ont ete testes pour stationnarite en utilisant les Dickey Fuller et Philippe Perron Test. Le resultat a montre que les variables sont stationnaires au differenciation premiere. Co-integration de test a egalement ete effectue et le resultat a revele l'absence de co-integration entre l'investissement en capital humain et croissance economique. Les resultats du modele VAR et estimer paires n'ont pas revele de lien de causalite entre le developpement du capital humain et croissance economique. L'etude recommande la necessite d'accroitre l'allocation budgetaire au secteur de l'education et la sante et la creation de sons et de bon fonctionnement institut professionnel necessaire pour provoquer la croissance necessaire dans le capital humain qui peut stimuler la croissance economique. En outre, l'etude a identifie que l'inadequation du travail est une question que le gouvernement doit compter avec dans le but d'accelerer et de soutenir la croissance economique. A cet egard, les decideurs politiques en collaboration avec les employeurs et les personnes ayant des besoins de mise a jour des informations sur la valeur reelle du marche du travail des qualifications differentes, afin de les aider a naviguer dans le systeme educatif de plus en plus complexes et faire le genre de decisions d'investissement optimales educatives necessaires a la propulser la croissance economique. Mots cles: Le capital humain; La croissance economique; Par paires; Causalite; VAR

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,263
Score d'incertitude au seuil0,877

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,166 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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