AGRICULTURAL INPUT AND ECONOMIC GROWTH IN NIGERIA: AN EMPIRICAL ANALYSIS
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies have established a substantial connection between agricultural and economic growth because of agricultural growth’s ability to attract foreign investment, enhance employment rates, alleviate hunger, and promote economic development. This study has made a unique contribution by examining the link between agricultural input and economic growth in Nigeria while considering factors such as foreign direct investment (FDI), gross national income (GNI), and inflation rate. The secondary data used in this study were collected from the World Bank development indicator from 1990 to 2022. The unit root test was applied, and the results show that the series are integrated of order 1, which eliminated the presence of unit roots that could cause erroneous findings. The Johansen co-integration shows a long-term association between agricultural input and economic growth in Nigeria. Meanwhile, the fitted OLS regression model indicates that agricultural input, foreign direct investment (FDI), and gross national income (GNI) have a positive impact on Nigeria’s economic growth, whereas the inflation rate hinders the nation’s economic growth. Thus, in response to the increasing inflation rate, it is imperative for the government to allocate significant investments toward the agricultural sector. This will lead to an increase in agricultural output, thereby promoting economic growth
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 tête enseignante, 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 ».