Contribution of Non Oil Exports to Economic Growth in Nigeria (1985-2015)
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the contribution of non oil export to the growth of the Nigerian economy for the period 1985-2015. The economy is experiencing a fall in exchange earning, a fall in GDP, depletion of external reserve, scarcity of foreign exchange, and high cost of goods. This is as a result of the sudden fall in international oil price. Thus, this forms the motivation for the study. Augmented Dickey Fuller was used to test for unit root and to ascertain the stationarity of the variables. The result showed non oil exports to be stationary at level while economic growth proxied by Gross Domestic Product (GDP) and exchange rate were stationary at first difference. Auto-regressive distributed lag (ARDL) model was then employed to ascertain the relationship between non oil exports and GDP. The Bound test conducted showed the presence of cointegration which means a long run relationship among the variables existed. The ARDL regression result indicated a positive and significant relationship between non oil exports and GDP. This means non oil exports contributed significantly to economic growth in Nigeria. The result also revealed that exchange rate had a negative though not significant relationship with GDP which is in line with economic theory. The study recommended making legislation that makes participation in non oil sectors like agriculture, solid minerals and manufacturing easy by both local and foreign investors, provision of credit at lower interest rate to the non oil sectors and direct participation in developing these sectors by the government.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».