The Impact of Internally Generated Revenue on Economic Development in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
The study investigated the impact of internally generated revenue (IGR) on economic development of Nigeria. The inability of States and Local governments in Nigeria to generate enough revenue to cope with their expenditure responsibilities has been a serious challenge. The improper use of IGR and corruption have remained a setback to economic development in Nigeria, hence the clamour from the citizens. This study made use of ex-post facto research design to specifically examine the impact of total IGR (TIGR), Federal Government Independent Revenue (FGIR), States IGR (SIGR) and Local IGR (LIGR) Governments IGR on the Real Gross Domestic Product (RGDP i.e. proxy for economic development) of the country. The time series data employed covered a period from 1981 to 2016 and were gathered from the Central Bank of Nigeria (CBN) Statistical Bulletin. The statistical tool used for the data analysis was the multi-regression and t-test for test of hypotheses. The findings of the study revealed that TIGR, SIGR and LIGR have robust and significant positive impact (p-value = 0.000 < 0.05) on RGDP, while FGIR also indicated positive and significant influence on RGDP. There was an existence of high correlation between the dependent and independent variables. The study concluded that the positive impact of IGR is not out of place but the physical evidence is apparently lacking and therefore government policies that could eradicate sharp practices in the government system are required. The study also recommends that government official with corruption history should not be allowed to continue to handle responsibilities rather; people with outstanding integrity should be given opportunity to occupy government positions that are sensitive and could help achieve economic development objectives.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».