National Digital Connectivity and Technology-Intensive Manufacturing in 47 Emerging Market and Developing Economies: An Econometric and Leakage-Safe Approach

National digital connectivity is often treated as an enabling condition for industrial upgrading, but whether it consistently translates into technology-intensive manufacturing across emerging market and developing economies remains uncertain. This study examines 47 economies over the period 2013–2022 using panel econometrics, leakagesafe machine learning, and secondary SHapley Additive exPlanations (SHAP) diagnostics. A Digital Technology Index (DTI) is constructed from Internet use, fixed broadband subscriptions, mobile subscriptions, and secure Internet servers, while the outcome variable is medium- and high-technology manufacturing value added as a share of total manufacturing value added. The primary country fixed-effects estimate is negative but statistically indistinguishable from zero (β = −0.643, p = 0.186), and the inference is sensitive to the treatment of common year effects rather than supporting a stable association with DTI. Under strict country-grouped validation, linear regression performs best among the evaluated models, although generalisation to unseen countries remains modest (R² = 0.085). Temporal Random Forest prediction performs substantially better (R² = 0.619), yet a country-specific persistence benchmark dominates it (R² = 0.927). Secondary Random Forest diagnostics assign lower average predictive attribution to DTI than to urbanisation and GDP per capita. Overall, the evidence does not support a stable within-country association between national digital connectivity and the share of technology-intensive manufacturing. Cross-country predictive generalisation remains weak, while short-horizon prediction is dominated by country-specific persistence in the outcome variable. RU Национальная цифровая связанность часто рассматривается как важное условие технологической модернизации промышленности, однако остаётся неясным, насколько последовательно она трансформируется в развитие технологически интенсивного производства в странах с формирующимися рынками и развивающихся экономиках. В данном исследовании анализируются 47 экономик за период 2013–2022 гг. с использованием панельной эконометрики, методов машинного обучения, защищённых от утечки данных, и вторичной диагностики SHapley Additive exPlanations (SHAP). Индекс цифровых технологий (DTI) формируется на основе показателей использования Интернета, фиксированного широкополосного доступа, мобильных подписок и защищённых интернет-серверов. В качестве результирующего показателя используется доля добавленной стоимости среднеи высокотехнологичного производства в общей добавленной стоимости обрабатывающей промышленности. Основная оценка модели с фиксированными эффектами по странам является отрицательной, но статистически не отличается от нуля (β = −0,643, p = 0,186). Выводы также чувствительны к способу учёта общих временных эффектов, что не позволяет говорить о стабильной связи с DTI. При строгой групповой валидации по странам линейная регрессия показывает наилучший результат среди рассмотренных моделей, однако способность к обобщению на ранее не наблюдавшиеся страны остаётся ограниченной (R² = 0,085). Временная модель Random Forest демонстрирует более высокую точность прогнозирования (R² = 0,619), однако уступает страновому persistence-бенчмарку (R² = 0,927). Вторичная диагностика Random Forest показывает, что средняя прогнозная атрибуция DTI ниже, чем у урбанизации и ВВП на душу населения. В целом полученные результаты не подтверждают наличие стабильной внутристрановой связи между национальной цифровой связанностью и долей технологически интенсивного производства. Межстрановое прогнозное обобщение остаётся слабым, тогда как краткосрочное прогнозирование в основном определяется страновой устойчивостью самого результирующего показателя. UZ Milliy raqamli ulanish darajasi koʻpincha sanoatni texnologik jihatdan modernizatsiya qilish uchun muhim shart sifatida qaraladi, biroq uning rivojlanayotgan bozor va rivojlanayotgan iqtisodiyotlarda texnologiya sigʻimi yuqori boʻlgan ishlab chiqarishga izchil tarzda aylanishi masalasi hanuz noaniq. Ushbu tadqiqot 2013–2022-yillar davomida 47 ta iqtisodiyotni panel ekonometrikasi, ma'lumotlar sizib chiqishining oldini oluvchi mashinaviy oʻqitish usullari va ikkilamchi SHapley Additive exPlanations (SHAP) diagnostikasi yordamida tahlil qiladi. Raqamli texnologiyalar indeksi (DTI) Internetdan foydalanish, qat'iy keng polosali ulanishlar, mobil aloqa obunalari va xavfsiz Internet serverlari asosida shakllantiriladi. Natijaviy koʻrsatkich sifatida esa oʻrta va yuqori texnologiyali ishlab chiqarishning qoʻshilgan qiymati jami ishlab chiqarish qoʻshilgan qiymatidagi ulushi olinadi. lazizbekablazov@gmail.com 87 Asosiy mamlakat boʻyicha fixed-effects bahosi manfiy, biroq statistik jihatdan noldan farq qilmaydi (β = −0,643, p = 0,186). Shuningdek, xulosa umumiy yil effektlarini modelga qanday kiritishga sezgir boʻlib, DTI bilan barqaror bogʻliqlik mavjudligini tasdiqlamaydi. Mamlakatlar boʻyicha qat'iy guruhlangan validatsiya sharoitida chiziqli regressiya baholangan modellar orasida eng yaxshi natijani koʻrsatadi, biroq ilgari kuzatilmagan mamlakatlarga umumlashtirish qobiliyati pastligicha qoladi (R² = 0,085). Vaqt boʻyicha Random Forest prognozi ancha yuqori natija beradi (R² = 0,619), ammo mamlakatga xos persistensiya benchmark modeli undan ham ustun keladi (R² = 0,927). Ikkilamchi Random Forest diagnostikasi DTI uchun oʻrtacha prognoz atributsiyasini urbanizatsiya va aholi jon boshiga YaIMga nisbatan pastroq deb baholaydi. Umuman olganda, natijalar milliy raqamli ulanish bilan texnologiya sigʻimi yuqori boʻlgan ishlab chiqarish ulushi oʻrtasida mamlakat ichida barqaror bogʻliqlik mavjudligini tasdiqlamaydi. Mamlakatlararo prognozlarni umumlashtirish qobiliyati zaif, qisqa muddatli prognozlarda esa natijaviy koʻrsatkichning mamlakatga xos persistensiyasi ustunlik qiladi.