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Enregistrement W2039135048 · doi:10.1111/j.1753-0237.2012.00229.x

Oil revenue, institutions and macroeconomic indicators in <scp>N</scp>igeria

2013· article· en· W2039135048 sur OpenAlexaff
Vanessa Ushie, Oluwatosin Adeniyi, Sabastine Akongwale

Notice bibliographique

RevueOPEC Energy Review · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueNatural Resources and Economic Development
Établissements canadiensThe North South Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsRevenueContext (archaeology)EndowmentFiscal policyExchange rateMonetary economicsGovernment revenueInflation (cosmology)Oil boomGovernment (linguistics)Government spendingPublic economicsMacroeconomicsFinanceMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The influx of massive revenues during periods of abnormally high oil prices creates enormous challenges for policy‐makers in oil‐producing countries. In Nigeria, the prudent utilisation of oil revenues has remained elusive for policy‐makers over time. While the country has earned sizeable oil revenues from its natural endowment, poverty and income inequality have been persistent. This study tests the sensitivity of several important macroeconomic indicators to oil revenue shocks. We additionally test for the effect of ‘institutional quality’, in recognition of the important role played by the domestic institutional context in shaping the policy responses adopted by successive Nigerian governments to oil windfalls over time. The sensitivity analysis supports the general view that fluctuations in oil revenues have resulted in inflation, lower output growth and real exchange rate appreciation in Nigeria. More importantly, the aforementioned institutional variable is found to be very significant. This finding is consistent with the general assessment of fiscal performance in Nigeria during oil windfalls as being driven by domestic institutional dynamics. Ostentatious public consumption widened fiscal deficits, and government spending has been highly pro‐cyclical during windfall episodes. In conclusion, the study offers appropriate policy recommendations, which could be adopted to enhance the management of future oil windfalls in Nigeria.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,196 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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