Bieżący numer
Aktualności
Od Redakcji czerwiec 2022
Zaproszenie
Od Redakcji wrzesień 2022
Od Redakcji listopad 2022
Od Redakcji styczeń 2023
Od Redakcji marzec 2023
Od Redakcji wrzesień 2023
Od Redakcji grudzień 2023
Od Redakcji lipiec 2025
Archiwum
O czasopiśmie
O nas
Cel i zakres tematyczny czasopisma
Zespół redakcyjny
Polityka Open Access
Indeksowanie i punktacja
Kontakt
Prenumerata - dotyczy tylko wersji drukowanej czasopisma
Online first
Model biznesowy
Standardy etyczne
ARTYKUŁ ORYGINALNY
Rozpowszechnienie technologii informacyjno-komunikacyjnych (ICT) a wzrost sektora rolnego w Afryce Subsaharyjskiej: dowody z estymacji
systemu GMM
1
development economics, Ethiopian Civil service university, Ethiopia
Data nadesłania: 04-11-2025
Data ostatniej rewizji: 12-12-2025
Data akceptacji: 18-12-2025
Data publikacji online: 17-07-2026
Data publikacji: 17-07-2026
Autor do korespondencji
Wondimeneh Desalegn Mogess
development economics, Ethiopian Civil service university, Addis Ababa, 90386, Addis Ababa, Ethiopia
development economics, Ethiopian Civil service university, Addis Ababa, 90386, Addis Ababa, Ethiopia
Economic and Regional Studies 2026;19(2):290-316
SŁOWA KLUCZOWE
Afryka Subsaharyjskatransformacja cyfrowasystem GMMtechnologie informacyjno-komunikacyjnewartość dodana w rolnictwie
KODY KLASYFIKACJI JEL
O33
Q16
C33
O47
O55
DZIEDZINY
STRESZCZENIE
Przedmiot i cel pracy: Niniejsze badanie analizuje wpływ upowszechnienia technologii informacyjno-komunikacyjnych (ICT) na wartość dodaną w rolnictwie w 37 krajach Afryki Subsaharyjskiej w latach 2012-2022. Celem badania jest określenie, które komponenty ICT – korzystanie z Internetu, szerokopasmowy dostęp do Internetu, abonamenty telefonii komórkowej i stacjonarnej – najskuteczniej napędzają transformację i produktywność rolnictwa. Materiały i metody: Wykorzystując dwuetapowy estymator Systemowej Uogólnionej Metody Momentów (System GMM), badanie uwzględnia endogeniczność, trwałość i nieobserwowaną heterogeniczność dynamicznych danych panelowych. Model obejmuje kluczowe wskaźniki ICT i zmienne kontrolne, takie jak nakłady brutto na środki trwałe i renty z tytułu zasobów naturalnych, a jego trafność i odporność potwierdzono testami diagnostycznymi. Wyniki: Wyniki pokazują, że korzystanie z Internetu i telefonii stacjonarnej pozytywnie wpływa na wartość dodaną w rolnictwie, podczas gdy abonamenty szerokopasmowe i mobilne wywierają negatywny wpływ, odzwierciedlając wyzwania infrastrukturalne i nasycenie.
REFERENCJE (66)
1.
Abate, G. T., Abay, K. A., Chamberlin, J., Kassim, Y., Spielman, D. J., & Paul Jr Tabe-Ojong, M. (2023). Digital tools and agricultural market transformation in Africa: Why are they not at scale yet, and what will it take to get there? Food Policy, 116, 102439. https://doi.org/10.1016/j.food....
2.
Acemoglu, D. & Zilibotti, F. (1999). Productivity differences. NBER Working Paper No. 6879.
3.
Adenubi, O., Temoso, O., & Abdulaleem, I. (2021). Has mobile phone technology aided the growth of agricultural productivity in sub-Saharan Africa? South African Journal of Economic and Management Sciences, 24(1). https://doi.org/10.4102/sajems....
4.
Aker, J. C., & Mbiti, I. M. (2010). Mobile Phones and Economic Development in Africa. Journal of Economic Perspectives, 24(3), 207-232. https://doi.org/10.1257/jep.24....
5.
Angrist & Pischke. (2009). Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist’s Companion.
6.
Arellano, M., & Bond, S. (1991). Some Tests of Specification for Panel Data: Monte Carlo Evidence and an Application to Employment Equations. The Review of Economic Studies, 58(2), 277. https://doi.org/10.2307/229796....
7.
Arellano, M., & Bover, O. (1995). Another look at the instrumental variable estimation of error-components models. Journal of Econometrics, 68(1), 29-51. https://doi.org/10.1016/0304-4....
8.
Asongu, S. A., & Le Roux, S. (2017). Enhancing ICT for inclusive human development in Sub-Saharan Africa. Technological Forecasting and Social Change, 118, 44-54. https://doi.org/10.1016/j.tech....
9.
Asongu, S., & Odhiambo, N. M. (2019). Foreign direct investment, information technology and economic growth dynamics in Sub-Saharan Africa.
10.
Becker, T. E., Atinc, G., Breaugh, J. A., Carlson, K. D., Edwards, J. R., & Spector, P. E. (2016). Statistical control in correlational studies: 10 essential recommendations for organizational researchers. Journal of Organizational Behavior, 37(2), 157-167. https://doi.org/10.1002/job.20....
11.
Binswanger-Mkhize, H., & McCalla, A. F. (2010). Chapter 70 The Changing Context and Prospects for Agricultural and Rural Development in Africa. In Handbook of Agricultural Economics (Vol. 4, pp. 3571-3712). Elsevier. https://doi.org/10.1016/S1574-....
12.
Blundell, R., & Bond, S. (1998). Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel data models. Journal of Econometrics, 87(1), 115-143. https://doi.org/10.1016/S0304-....
13.
Bond, S. R. (2002). Dynamic panel data models: A guide to micro data methods and practice.
14.
Bresnahan, T. F., & Trajtenberg, M. (1995). General purpose technologies ‘Engines of growth’? Journal of Econometrics, 65(1), 83-108. https://doi.org/10.1016/0304-4....
15.
Christiaensen, L., Rutledge, Z., & Taylor, J. E. (2021). Viewpoint: The future of work in agri-food. Food Policy, 99, 101963. https://doi.org/10.1016/j.food....
16.
Christine Zhen-Wei Qiang , Alexander Pitt, Seth Ayers. (2009). Contribution of Information and Communication Technologies to Growth.
17.
Christine Zhen-Wei Qiang, Carlo M. Rossotto, & Kaoru Kimura. (2009). Economic Impacts of Broadband.
18.
Clarke, G. R. G., & Wallsten, S. J. (2006). Has the Internet Increased Trade? Developed and Developing Country Evidence. Economic Inquiry, 44(3), 465-484. https://doi.org/10.1093/ei/cbj....
20.
Cole, S. A., & Fernando, A. N. (2021). ‘Mobile’izing Agricultural Advice Technology Adoption Diffusion and Sustainability. The Economic Journal, 131(633), 192-219. https://doi.org/10.1093/ej/uea....
21.
David, P. A. (1985). Clio and the economics of QWERTY. American Economic Review, 75(2), 332-337.
22.
de Janvry, A., Emerick, K., Sadoulet, E., & Dar, M. (2016). The Agricultural Technology Adoption Puzzle: What Can We Learn From Field Experiments?.
23.
Deng, X., Peng, J., & Wan, C. (2024). The Impact of Internet Use on Land Productivity: Evidence from China Land Economy Survey. Land, 13(2), 262. https://doi.org/10.3390/land13....
24.
Domguia, E. N., & Asongu, S. A. (2025a). ICT and agriculture in Sub-Saharan Africa: Effects and transmission channels. Information Development, 02666669251333759. https://doi.org/10.1177/026666....
25.
Domguia, E. N., & Asongu, S. A. (2025b). ICT and agriculture in Sub-Saharan Africa: Effects and transmission channels. Information Development, 02666669251333759. https://doi.org/10.1177/026666....
26.
Fabregas, R., Kremer, M., & Schilbach, F. (2019). Realizing the potential of digital development: The case of agricultural advice. Science, 366(6471), eaay3038. https://doi.org/10.1126/scienc....
27.
FAO. (2022). Digital Agriculture Report: Rural Transformation for Sustainable Development. Rome: FAO.
29.
Grimes, A., Ren, C., & Stevens, P. (2012). The need for speed: Impacts of internet connectivity on firm productivity. Journal of Productivity Analysis, 37(2), 187-201. https://doi.org/10.1007/s11123....
30.
Hansen, L. P. (1982). Large Sample Properties of Generalized Method of Moments Estimators. Econometrica, 50(4) (pp. 1029-1054).
31.
Hayami, Y. & Ruttan, V. W. (1970). Agricultural productivity differences among countries. American Economic Review, 60(5) 895-911.
34.
Hult, G. T. M., Hair, J. F., Proksch, D., Sarstedt, M., Pinkwart, A., & Ringle, C. M. (2018). Addressing Endogeneity in International Marketing Applications of Partial Least Squares Structural Equation Modeling. Journal of International Marketing, 26(3), 1-21. https://doi.org/10.1509/jim.17....
35.
Jack, W., & Suri, T. (2011). Mobile Money: The Economics of M-PESA (No. w16721; p. w16721). National Bureau of Economic Research. https://doi.org/10.3386/w16721.
36.
Jeffrey M. Wooldridge. (2010). Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data. chrome-extension:// efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/http://213.55.90.4/admin/home/....
37.
Joseph E. Stiglitz & Andrew Weiss. (1981). Credit Rationing in Markets with Imperfect Information.
38.
Kouam, J. C., & Asongu, S. (2023a). The non-linear effects of fixed broadband on economic growth in Africa. Journal of Economic Studies, 50(5), 881-895. https://doi.org/10.1108/JES-03....
39.
Kouam, J. C., & Asongu, S. (2023b). The non-linear effects of fixed broadband on economic growth in Africa. Journal of Economic Studies, 50(5), 881-895. https://doi.org/10.1108/JES-03....
40.
Li, X., Xiong, H., Hao, J., & Li, G. (2024). Impacts of internet access and use on grain productivity: Evidence from Central China. Humanities and Social Sciences Communications, 11(1), 90. https://doi.org/10.1057/s41599....
41.
LoPiccalo, K. (2022). Impact of broadband penetration on U.S. Farm productivity: A panel approach. Telecommunications Policy, 46(9), 102396. https://doi.org/10.1016/j.telp....
42.
Lucas, R. E. (1988). On the mechanics of economic development. Journal of Monetary Economics, 22(1), 3-42. https://doi.org/10.1016/0304-3....
43.
Memon, M. A. (2024). Control Variables: A Review and Proposed Guidelines. Journal of Applied Structural Equation Modeling, 8(2), 1-14. https://doi.org/10.47263/JASEM....
44.
Mwikamba, J. N., Otieno, D. J., & Oluoch-Kosura, W. (2024). Effect of using a mobile phone on technical efficiency and productivity of climate-smart horticulture farmers in Taita-Taveta county, Kenya. Heliyon, 10(17), e36917. https://doi.org/10.1016/j.heli....
45.
Nickell, S. J. (1981). Biases in Dynamic Models with Fixed Effects. Econometrica, 49(6), 1417-1426.
46.
OECD. (2019). Broadband Policies for Latin America and the Caribbean: A Digital Economy Toolkit. OECD Publishing, Paris.
47.
Oliver E. Williamson. (1985). The Economic Institutions of Capitalism: Firms, Markets, Relational Contracting.
48.
Onyeneke, R. U., Ankrah, D. A., Atta-Ankomah, R., Agyarko, F. F., Onyeneke, C. J., & Nejad, J. G. (2023a). Information and Communication Technologies and Agricultural Production: New Evidence from Africa. Applied Sciences, 13(6), 3918. https://doi.org/10.3390/app130....
49.
Onyeneke, R. U., Ankrah, D. A., Atta-Ankomah, R., Agyarko, F. F., Onyeneke, C. J., & Nejad, J. G. (2023b). Information and Communication Technologies and Agricultural Production: New Evidence from Africa. Applied Sciences, 13(6), 3918. https://doi.org/10.3390/app130....
50.
Oyelami, L. O., Sofoluwe, N. A., & Ajeigbe, O. M. (2022a). ICT and agricultural sector performance: Empirical evidence from sub-Saharan Africa. Future Business Journal, 8(1), 18. https://doi.org/10.1186/s43093....
51.
Oyelami, L. O., Sofoluwe, N. A., & Ajeigbe, O. M. (2022b). ICT and agricultural sector performance: Empirical evidence from sub-Saharan Africa. Future Business Journal, 8(1), 18. https://doi.org/10.1186/s43093....
52.
Qu, X., Lu, Q., Li, M., & Zhang, W. (2025a). Broadband Internet Speed Upgrades and the Farmland Market: A Shift‐Share Instrumental Variable Approach. American Journal of Agricultural Economics, ajae.12559. https://doi.org/10.1111/ajae.1....
53.
Qu, X., Lu, Q., Li, M., & Zhang, W. (2025b). Broadband Internet Speed Upgrades and the Farmland Market: A Shift‐Share Instrumental Variable Approach. American Journal of Agricultural Economics, ajae.12559. https://doi.org/10.1111/ajae.1....
54.
Quandt, A., Salerno, J. D., Neff, J. C., Baird, T. D., Herrick, J. E., McCabe, J. T., Xu, E., & Hartter, J. (2020). Mobile phone use is associated with higher smallholder agricultural productivity in Tanzania, East Africa. PLOS ONE, 15(8), e0237337. https://doi.org/10.1371/journa....
55.
Rajkhowa, P., & Baumüller, H. (2024). Assessing the potential of ICT to increase land and labour productivity in agriculture: Global and regional perspectives. Journal of Agricultural Economics, 75(2), 477-503. https://doi.org/10.1111/1477-9....
56.
Richard G.Lipsey, Kenneth I.Carlaw, & Clifford T.Bekar. (2005). Economic Transformations General Purpose Technologies and Long-Term Economic Growth.
57.
Romer, P. M. (1990). Endogenous Technological Change. Journal of Political Economy, 98(5, Part 2), S71-S102. https://doi.org/10.1086/261725.
58.
Roodman, D. (2009). A Note on the Theme of Too Many Instruments*. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 71(1), 135-158. https://doi.org/10.1111/j.1468....
59.
Sanders, C. E., Gibson, K. E., & Lamm, A. J. (2022). Rural Broadband and Precision Agriculture: A Frame Analysis of United States Federal Policy Outreach under the Biden Administration. Sustainability, 14(1), 460. https://doi.org/10.3390/su1401....
60.
Schumpeter, J. A. (1942). Capitalism, Socialism and Democracy. Harper & Brothers.
61.
Suroso, A. I., Fahmi, I., & Tandra, H. (2022). The Role of Internet on Agricultural Sector Performance in Global World. Sustainability, 14(19), 12266. https://doi.org/10.3390/su1419....
62.
Toubia, O., Hauser, J. R., & Simester, D. I. (2004). Polyhedral Methods for Adaptive Choice-Based Conjoint Analysis. Journal of Marketing Research, 41(1), 116-131. https://doi.org/10.1509/jmkr.4....
63.
World Bank. (2023a). The Size and Distribution of Digital Connectivity Gaps in Sub-Saharan Africa. chrome-extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://documents1.worldbank.o....
64.
World Bank. (2023b). World Development Indicators 2023. Washington, DC: World Bank. https://databank. worldbank.org/source/world-development-indicators.
65.
Zaefarian, G., Kadile, V., Henneberg, S. C., & Leischnig, A. (2017). Endogeneity bias in marketing research: Problem, causes and remedies. Industrial Marketing Management, 65, 39-46. https://doi.org/10.1016/j.indm....
66.
Zant, W. (2024). Mobile phones and Mozambique farmers: Less asymmetric information and more trader competition? World Development, 180, 106574. https://doi.org/10.1016/j.worl....
| eISSN: | 2451-182X |
| ISSN: | 2083-3725 |
„Digitalizacja czasopisma Economic and Regional Studies/ Studia Ekonomiczne i Regionalne – zadanie finansowane w ramach umowy Nr 819/P-DUN/2018 ze środków Ministra Nauki i Szkolnictwa Wyższego przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę”.
© 2006-2026 Journal hosting platform by Bentus
Przetwarzamy dane osobowe zbierane podczas odwiedzania serwisu. Realizacja funkcji pozyskiwania informacji o użytkownikach i ich zachowaniu odbywa się poprzez dobrowolnie wprowadzone w formularzach informacje oraz zapisywanie w urządzeniach końcowych plików cookies (tzw. ciasteczka). Dane, w tym pliki cookies, wykorzystywane są w celu realizacji usług, zapewnienia wygodnego korzystania ze strony oraz w celu monitorowania ruchu zgodnie z Polityką prywatności. Dane są także zbierane i przetwarzane przez narzędzie Google Analytics (więcej).
Możesz zmienić ustawienia cookies w swojej przeglądarce. Ograniczenie stosowania plików cookies w konfiguracji przeglądarki może wpłynąć na niektóre funkcjonalności dostępne na stronie.
Możesz zmienić ustawienia cookies w swojej przeglądarce. Ograniczenie stosowania plików cookies w konfiguracji przeglądarki może wpłynąć na niektóre funkcjonalności dostępne na stronie.
