Islamic Financing and Economic Growth in Nigeria: The Moderating Role of Corruption
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the relationship between Total Islamic Financing and Economic growth of Nigeria, with a particular emphasis on the role of governance, proxied by control of corruption indicator of the Worldwide Governance Indicator’s Institutional Quality Index, which moderates the link. The growing significance of Islamic finance in developing nations has generated interest in its effectiveness under various institutional contexts, especially in economies marked by not a very strong governance and institutions. Notwithstanding the increasing prevalence of Islamic financial institutions in Nigeria, empirical research incorporating institutional quality remains scarce. This research aims to evaluate the extent to which total Islamic financing (TF) significantly impacts economic growth and whether governance quality, as indicated by control of corruption (CORR), affects this relationship. The research uses quarterly time series data from the first quarter of 2014 to the first quarter of 2024 and implements the Autoregressive Distributed Lag (ARDL) bounds testing method to identify both short-term and long-term relationships. Real GDP functions as the dependent variable, whereas TF, CORR, the exchange rate (EXR), and foreign direct investment (FDI) act as explanatory factors. Research indicates that Islamic finance significantly helps long-term economic growth, especially when corruption is adequately managed. In the short term, however, the impacts are ambiguous and contingent upon the lag structure of the variables. The interaction term (TF × CORR) is statistically significant alone in the long term, highlighting the significance of governance quality. The findings indicate that institutional reforms are crucial for optimizing the developmental impact of Islamic finance in Nigeria.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».