Export competitiveness and concentration analysis of major sugar economies with special reference to India
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper seeks to examine the export competitiveness and concentration level of the 15 top sugar exporting countries over the last 18 years (2001–2018) with special reference to India. Design/methodology/approach First, the paper utilizes a review based approach and explains the structures of major sugar economies in context to protected and unprotected perspectives. Subsequently, empirical research was carried out to assess the competitiveness level of sugar using Revealed Comparative Advantage (RCA) approach and Hirschman Herfindahl Index. Findings The study found structural changes in cane or beet sugar, and molasses over the time period between 2006 and 2015. Further, the findings confirmed that despite the stringent regulations in European Union, the United States of America, Guatemala, Mexico, Thailand, China, and India, the comparative advantage is high up to seven to nine sugar categories. Besides, despite the indulgent regulations in the Colombia, Brazil, and Canada, the comparative advantage is only consistent up to two to three sugar categories. Research limitations/implications This study provides an overview of competitiveness patterns of 15 sugar exporting countries and further compare their comparative and concentration levels. In this context, in future, it would be interesting to study the macro-economic and firm and industry-specific factors which may strengthen the study findings. Practical implications This study suggests that the sugar export of few countries (i.e. Mexico and Canada) is restricted up to their trade pacts and free trade zones which is restricting the competitiveness level and performance. Accordingly, such countries need to enlarge their business boundaries to foster their export competitiveness level. Rational subsidies and governmental assistance in diversification schemes in terms of products' range and sustainable processes can make India a consistent exporter in more categories. Originality/value Although, the previous studies attempted to examine the sugar industry with particular country context, this study enlarge the body of knowledge through simultaneously examining the sugar export scenario of fifteen sugar exporting countries and providing a broad comparative view of their competitiveness and concentration levels.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| 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) | 0,002 | 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 ».