The Impact of the Growth Rate of the Gross Domestic Product (GDP) on Poverty Reduction in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
This study is on the impact of GDP growth rate on poverty reduction in Nigeria. The study made use of secondary data sourced from the Central Bank of Nigeria statistical bulletin and the National Bureau of Statistics between 1986 and 2012. The model for the study has as its dependent variable the Unemployment rate whose reduction should imply poverty reduction and its explanatory variable is the GDP growth rate. Using the Ordinary Least Square (OLS) regression techniques; our study revealed that the there is a weak relationship between the unemployment rate and the Nigerian Gross Domestic Product (GDP) growth rate and that instead of an inverse relationship, it was positive. That is, as GDP was growing the unemployment rate was also growing. The study holds that when citizen cannot work to earn they will remain poor. This implies that the GDP growth has not impacted positively on the poor through job creation sufficient enough to reduce the percentage of the unemployed and the incidence of poverty over the period of study. We therefore recommend that there is the need to reassess the growth direction so as to give priority to key sectors like the agricultural and the industrial sectors that have the capacity to generate and absorb more labours thereby solving employment problem and at the same reducing the poverty incidence on the citizens.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».