Examining the Impact of ICT Development Level in Addis Ababa, Ethiopia, on China- Ethiopia Bilateral Trade
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – This study examines the impact of Information and Communication Technology (ICT) development in Addis Ababa, Ethiopia, on China-Ethiopia bilateral trade, a crucial aspect of their growing economic partnership. Rapid advancements in ICT are reshaping global trade dynamics, particularly impacting developing nations like Ethiopia. The research integrates key ICT indicators, including mobile and broadband penetration, internet usage, and e-government initiatives, with trade metrics such as export volumes, trade growth rates, and bilateral trade indices.Design/methodology/approach – Employing a mixed-methods approach, this study combines quantitative analyses using international (ITU, World Bank) and national (Ethiopian reports) databases with qualitative insights from primary surveys and stakeholder interviews across trade and ICT sectors. Analytical methods incorporate descriptive statistics to evaluate trends, correlation analysis to assess the relationships between ICT indicators and trade metrics, and regression models to establish causality. A fixed-effects model accounted for unobserved heterogeneity, ensuring the findings' robustness.Findings – Results indicate that ICT development —especially broadband penetration and internet usage—significantly boosts trade volumes, with broadband access showing the highest impact. The exponential growth in Ethiopia’s ICT sector over the past decade correlates strongly with rising trade levels—confirming ICT’s critical role in enhancing connectivity, reducing transaction costs, and facilitating market access.Originality/value – This research contributes to the theoretical and practical understanding of ICT’s role in facilitating trade, offering specific policy recommendations to leverage technology in strengthening Ethiopia’s trade with China. The findings underscore ICT’s transformative potential in bridging economic disparities and fostering sustainable trade relations in the digital era.
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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 | 0,000 | 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 ».