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Enregistrement W3115791158 · doi:10.30908/bilp.v14i2.414

POSISI GVC INDONESIA DI WILAYAH ASEAN-KANADA

2020· article· id· W3115791158 sur OpenAlexaboutno aff
Siti Mir'atul Khasanah, Dian Dwi Laksani, Nur Ulfa Mutiara Suwari

Notice bibliographique

RevueBuletin Ilmiah Litbang Perdagangan · 2020
Typearticle
Langueid
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Trade and Competitiveness
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlobal value chainBusinessInternational tradeComparative advantage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstrak Rantai Nilai Global atau Global Value Chain (GVC) adalah alat yang berguna untuk melacak pola pergeseran dari produksi global. Kontribusi Indonesia dalam GVC di wilayah ASEAN-Kanada masih rendah, hal ini dapat dilihat dari nilai intermediate input yang lebih rendah dibandingkan dengan nilai final input. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis posisi GVC Indonesia di wilayah ASEAN-Kanada. Penelitian ini menggunakan analisis input-output dengan berdasar pada data World Input Output Databases (WIOD). Hasil studi ini menunjukkan bahwa dalam lingkup ASEAN, kontribusi Indonesia dalam GVC masih rendah, dapat dilihat dari nilai intermediate input yang lebih rendah dari nilai final input. Bila dibandingkan dengan negara-negara lain ASEAN (yang memiliki ekspor terbesar ke Kanada) yaitu Vietnam, Thailand, dan Malaysia, persentase ekspor barang intermediate Indonesia hanya sebesar 48,3%, lebih rendah dibandingkan negara-negara lainnya. Indonesia harus terus mengambil peran aktif di GVC. Di masa depan, Indonesia harus lebih aktif untuk dapat meningkatkan nilai tambah pada ekspor sebagai intermediate input, sehingga akan berdampak pada positif perekonomian Indonesia secara berkelanjutan. Kata Kunci: ASEAN-Kanada FTA, GVC, Nilai Tambah Abstract Global Value Chain (GVC) is a useful tool to track shifting patterns of global production. Indonesia's contribution in GVC is still low, this can be seen from the lower intermediate input value compared to the final input value. The result of this study aims to analyze the position of Indonesia in the GVC in ASEAN-Canada region. The study used input-output analysis based on World Input Output Databases (WIOD). The study shows that within ASEAN, Indonesia’s contribution in GVC is low, it can be seen from the input intermediate value which is lower than the final input value. When compared with other ASEAN countries (which have the largest exports to Canada), as Vietnam, Thailand, and Malaysia, the percentage of Indonesia’s intermediate exports is only 48.3%, which is lower than those of these countries. Indonesia should continue to take active role on GVC. In the future, Indonesia should be proactive to be able to increase added value on export as intermediate input. To indeed it will positively impact Indonesia's economy in a sustainable manner. Keywords: ASEAN-Canada FTA, GVC, Added Value JEL Classification: A11, B17, B22, B41

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,968
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,006

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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