Testing the Relationship between Government Revenue and Expenditure: Evidence from Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
The paper examines the revenue-spending hypothesis for Nigeria using macro data from 1970 to 2011. Correlation analysis, granger causality test, regression analysis, lag regression model, vector error correction model and impulse response analysis were the techniques used for analysis. The paper found that revenue and expenditure are highly correlated and that causality runs from revenue to expenditure in Nigeria. The vector error correction model also confirms that there is a significant long run relationship between revenue and expenditure implying that disequilibrium in expenditure can be corrected in the long run through policies that adjust oil and non-oil sector revenues. The lagged regression model showed that the positive relationship between revenue and expenditure reverts to negative at lag five thereby justifying the need for the use of medium term expenditure framework to monitor expenditure patterns in the short to medium term. The paper concludes that short term shocks from crude oil price passes through oil revenue to affect expenditure. This has led to swings in public expenditure pattern with sustained increase of recurrent expenditure over capital that has consequences for economic growth. Putting policies in place to enhance the performance of the non-oil sector and adopting expenditure framework that accounts for possible decline in crude oil prices was conceived as useful in enhancing a healthy revenue-expenditure relationship in Nigeria.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».