행동 양식
모델 추정을 위해 데이터는 주로 39개 SSA 국가에 대한 세계은행 개발 지표(WDI), 식량농업기구(FAO), 국제노동기구(ILO)에서 수집되었습니다. 구체적으로, GDP에서 농업 생산량이 차지하는 비율, 전체 상품 수출에서 차지하는 농산물의 비율, 휴대전화 가입, 인터넷을 사용하는 개인, 고정 전화, 활성 모바일 광대역 가입 및 학교 등록에 대한 데이터는 WDI에서 가져왔습니다. 마찬가지로, 이용 가능한 농업용 트랙터 수와 경작지 헥타르당 이용 가능한 비료의 양(킬로그램), 경작지 영구 작물 헥타르 및 가축의 총 자본량에 대한 데이터는 FAO에서 제공되었습니다. 마지막으로 농업 활동에 참여하는 활성 인구에 대한 데이터는 (ILO)에서 얻었습니다. 데이터는 1997년부터 2018년까지의 기간을 포함하여 매년 수집되었습니다. 이러한 기간 선택은 부분적으로 SSA의 데이터 가용성 및 가속화된 ICT 보급에 의해 결정되었습니다.
이 연구의 이론적 틀은 다음 사양을 갖춘 Cobb-Douglas 생산에서 비롯됩니다.
(1)
명시된 방정식 1에서 해당 국가의 농업 생산량은 (Y)로 간주되고, 농업 부문에서 가용 기술 수준의 관련성은 (T)로 표시되며, 인적 자원과 물적 자본은 (H) 및 ( 피). Hicks의 중립적 생산성 수준은 교육 수준과 ICT 수준에 의해 영향을 받는 것으로 간주되며 이는 (A)에 포착됩니다. 또한 방정식에서 Y의 오목함을 보장하기 위한 상수 계수를 나타냅니다. 패널 데이터 분석 내 추정을 위해 방정식 1을 다음과 같이 다시 지정할 수 있습니다.
(2)
[ 11 ], T, H 및 P 와 같은 이 분야의 유사한 연구에 따르면 농업 생산 기능에서 전통적인 농업 입력 고용을 포착합니다. 이 표현은 농업 생산에 관한 문헌에서 매우 인기가 있었습니다. 경험적 문헌에서 (T)가 상징하는 기술 수준은 기술적 투입으로 간주되는 기계 및 비료 변수에 의해 대체되었습니다. 마찬가지로, 물리적 자본(P)은 토지와 가축으로 대체된 반면, 인적 자본(H)은 농업 활동에 종사하는 경제 활동 인구의 비율로 대체되었습니다.구글상위노출온라인카지노무료스포츠중계무료스포츠중계성인용품성인용품롤 토토롤 토토비제이벳강남달토강남레깅스룸구글 백링크
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