IMPACT OF GOVERNMENT REVENUE ON ECONOMIC GROWTH IN NIGERIA
Notice bibliographique
Résumé
Revenue generated by government ought to reflect economic growth in any economy, unfortunately in Nigeria, there is insistent detach between huge revenue generation from both oil and non-oil which could not reflect sustainable economic development path. The study considered the impact of government revenue on economic growth in Nigeria Using an ex-post facto research strategy, this study looked at how public authority revenue affected economic growth in Nigeria. Information derived from secondary sources and published in the 2024 Statistical Bulletin by the Central Bank of Nigeria (CBN) covering the years 1981–2023. Government Revenue was used as an independent variable to represent both oil and non-oil revenue, while GDP was used as a dependent variable to represent economic growth. Preliminary analysis was carried out on the sourced data to ensure that the data are stationary and there is co-integration between the observed variables. The data was analyzed with the help of Fully Modified Ordinary Least Squares, Dynamic Ordinary Least Squares, DOLS and Canonical Cointegrating Regression. Meanwhile, Dynamic Ordinary Least Squares, (DOLS) was chosen because it produced the largest R-squared value among the three competing estimation methods. The outcome of the study showed that both oil and non-oil revenue impacted the economic growth in Nigeria. The study suggested that government should put to good use money derived from various sources such as to fund essential services, invest in infrastructures so as to impact economic growth
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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 | 0,001 |
| 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 ».