Financial Development and Inclusive Growth in Nigeria: A Multivariate Approach
Notice bibliographique
Résumé
Financial development is a multidimensional concept that constitutes a potentially important mechanism for long run growth in an economy. However, short-run gains at the expense of long-run growth coupled with various exogenous factors could have precipitated economic fluctuations in Nigeria. Therefore, efforts to moderate these fluctuations by successive federal authorities must have prompted them to adopt various economic policy measures including Stabilization Policy, 1981- 1983, Structural Adjustment Programe (SAP), 1986-1992; Medium Term Economic Strategy, 1993-1998 and the Economic Reforms 1999-2007, on the basis that such policy actions can engender economic growth in the long run. This was eventually the driving force behind various financial policy reforms in Nigeria. However, in spite of all these reforms, the associated problems that exist still include: inefficiency in the allocation of funds to the productive sectors, lack of long-dated funding and decline in domestic credit to the private sector. All these frustrate inclusive growth experience in the country. Therefore, the important issues of concern are: what level of financial development is required for growth to be inclusive? How can the economy create and support inclusive growth through the financial sector? Hence, the objective of the paper is to examine the impact of financial development on inclusive growth in Nigeria using a multivariate model (Bound testing approach), this study obtained new evidence for the finance-growth nexus in Nigeria.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».