Philippine Export Efficiency and Potential: An Application of Stochastic Frontier Gravity Model
Notice bibliographique
Résumé
This study was conducted to investigate the issue of what Philippine merchandise trade flows would be if countries operated at the frontier using gravity model. The study sought to estimate the coefficients of the gravity equation. The estimated coefficients were used to estimate merchandise export potentials and technical efficiency of each country in the sample and these were also aggregated to measure impact of country groups. Result of the estimated coefficients of the gravity equation shows that merchandise export flows of the Philippines to trading partners is significantly positively affected by income and market size of the importing partner. The income elasticity of merchandise exports is 0.69%. A 1% increase in market size increases export flow by 0.24%. Distance was estimated to reduce export flow by 1.22% in every 1% increase in distance. The technical efficiency for all sample countries is not so high; it ranged from 38 to 42% with standard deviation of 30. The most efficient countries in the sample which recorded more than 80% efficiency were Singapore (100%), New Zealand (97%), HongKong (97%), USA (96%), Australia (96%), Canada (96%), UK (93%), Denmark (93%), Japan (87%), Malaysia (85%) and S. Korea (81%). Countries with larger markets emerge as high export potentials such as USA, China and Japan with potential ranging from 10 to 30 Trillion US dollars. These potential has been changing within the period. Result of technical inefficiency model reveals that these potential is increased by membership of the Philippines to ASEAN, APEC and WTO. Reduction of corruption and freer labor market in the importing country enhances export potential of Philippine merchandise exports. Commonality of language also enhances these potential.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».