Effect of Apportioned Federal Revenue on Economic Growth: The Nigerian Experience
Notice bibliographique
Résumé
The major objective of income distribution to the federal, state and local governments in Nigeria is to achieve economic growth which leads to economic development. This ultimate aim of governance in Nigeria appears not to have been achieved due to alleged corruption and mismanagement of the monthly allocated funds. Thus, this study investigates the effect of revenue apportioned to the three levels of government on economic growth in Nigeria. The study employs annual time series data which cover a period from 1981-2016 and have been collected from CBN Statistical Bulletin, 2016 edition. Ordinary Least Square (OLS) method is used to perform the multi-regression analysis with the aid of e-views version 9. The findings of the study reveal that the federally apportioned revenue to the federal government (FAFG) has a significant positive impact on RGDP while FALG has a robust significant positive impact on RGDP. The result also indicates that FASG has a significant negative influence on RGDP. This leads to a conclusion that mismanagement of funds by the state governments is a cause for concern. Therefore, the study suggests, among others, that revenue sharing formula in the country should be based more on impact of expenditure incurred on executed projects (long term and short term) by each tier of government than on any other parameter to achieve fairness and efficiency in public service delivery at all levels of governance.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».