모델 추정 결과 (
풀 사이즈 테이블
두 번째 추정에서는 인터넷 사용자를 대체한 모바일 가입을 제외하고 거의 동일한 변수 집합이 추정되었다. 두 번째 추정에서 인터넷 사용자의 도입은 장기적으로 영구 작물의 계수 가치를 향상시켰습니다. 그러나 재학계수값은 감소하였다. 마찬가지로, 단기적으로는 계수 값의 눈에 띄는 증가와 감소가 관찰됩니다. 중요한 것은 두 번째 추정이 첫 번째 추정의 복제물을 생성했다는 것입니다. 장기적으로 모바일 가입, 영구 작물 및 학교 등록은 농업 생산량에 통계적으로 유의미한 긍정적인 영향을 미칩니다. 그러나 단기적으로는 모든 변수가 예상대로 농업 생산량에 유의미한 영향을 미치지 못했습니다. 이는 그의 분석에서 ICT 변수의 성과가 좋지 않은 원인으로 하위 지역에서 ICT 제품의 활용도가 낮다고 보고한 11 의 연구를 확증할 수 있습니다 . 효과를 장기와 단기로 분류하는 고유한 기능을 갖춘 패널 ARDL을 사용하면 농업 생산량과 ICT 제품 사이에 가정된 관계의 대부분이 장기적으로만 존재한다는 것이 명백해졌습니다.
두 번째 모델의 추정 결과는 표 5 의 하단에 나타내었다 . 모델의 종속변수는 농업 수출입니다. 이 모델은 SSA의 농업 부문 성과에 대한 ICT를 더 깊이 이해하기 위해 도입되었습니다. 두 가지 추정의 결과는 주로 첫 번째 모델에서 수행된 추정의 궤적을 따랐습니다. 그러나 두 가지 ICT 변수(모바일 가입과 인터넷 사용자)가 장기적으로 농업 생산량에 긍정적인 영향을 미치는 첫 번째 모델과 달리, 두 변수는 장기적으로 농업 수출에 통계적으로 유의미한 반대 효과를 발휘합니다. 모바일 가입 변수는 농산물 수출에 긍정적인 영향을 미치는 반면, 인터넷 이용자 변수는 소지역 농산물 수출에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 장기적으로 얻은 것과는 달리, 이 두 변수는 단기적으로 농업수출에 긍정적인 영향을 미친다. 그러나 이러한 효과는 통계적으로 유의하지 않습니다. 장기적으로 상황은 단순히 전 세계적으로 농산물 마케팅 및 판매를 위한 인터넷의 활용도가 낮다는 사실을 반영할 수도 있습니다. 이는 농산물 마케팅 및 판매 분야에서 생산적인 참여를 위한 인터넷 사용에 대한 낮은 수준의 인식 및 교육에서 비롯될 수 있습니다.
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