Import Components and Import Multipliers in Australian Economy: World Input-Output Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This article analysis on import components and import multipliers, using Australian input-output tables 2000, 2005, 2010 and 2014. The results showed that firstly, Australian import components of input were, on average, less than 20 per cent; meaning that input that locally provided were more than 80 per cent. Australian import of input had increased significantly from US$ 47,122 million in 2000 to US$ 14,616 million in 2014. Secondly, Australian imports have been dominated by Sector-8, Sector-13, Sector-24, Sector-25, and Sector-26. Thirdly, Australian imports have been dominated by the USA, Japan, United Kingdom, China and Germany. During 2000-2014, import from Canada, Japan, UK and the USA had declined, but import from China had significantly increased. Finally, highest sectoral import multipliers occurred in Sector-5, Sector-22, Sector-29, Sector-30, Sector-31, and Sector-32, but there was no significant different of import multipliers for country origin of import. Keywords: import components, sectoral import multipliers, spatial import multipliers. JEL Classifications: C67, D57, F17.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».