Nexus of Fiscal Instability and Developmental Outcomes in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the effect of fiscal instability component on the fluctuation in welfare indicator for 45 years. Descriptive statistics reveals that fiscal component and real GDP per capital are largely unstable and Hodrick-Prescott filter (HPF) is employed as a smoothing measure of the long-term component. Descriptive statistics reveals that lesser government revenue had been committed to the development purposes compared with recurrent expenditure since the beginning of the fourth republic in Nigeria. Using ARDL model, the study found that, there exist a long-run association among the variable of interest as one percent increase in the rate of instability in recurrent expenditure led to an approximate of 30% reduction in the fluctuation of the welfare indicator while instability in the capital expenditure led to 36% increase in the fluctuation of the GDP per capital. In the short-run however, 1% increase in the immediate lagged value of cyclical capital expenditure had significantly increase the fluctuation in the current welfare index by 54% but such effect is reduced to 43% in two-year lagged. Also, one percent increase in the immediate lagged value of instability in the recurrent government expenditure had significantly reduced the fluctuation in the GDP per capital by 21% but only 9% of such reduction was off set in the two-year lagged. The study therefore, recommended greater control of instability in the fiscal components through diversification revenue base should be emphasized in other to stabilize the fluctuation of the welfare indicator in the short-run and long-run.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».