The role of logistics performance and decreasing of trade competitiveness in ASEAN+3’s manufacturing products
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ASEAN Countries members plus Japan, South Korea, and China (ASEAN+3’S) logistics performance play a significant role in maintaining and improving their export and import values, depending on the various commodities trade. Meanwhile, during uncertain situations today, the stakeholders need to enhance the capability of import and export activities to improve logistics performance. The study focused on the competitiveness of the manufacturing products traded by these countries. The study used panel data analysis based on the panel data of 11 years (2008-2018) from the 10 ASEAN+3 countries. Export value and Net Comparative Advantage (NCA) index (including net export and trade openness) were used as dependent variables in the two model studies, and logistics performance was the primary variable. The result shows that logistics performance positively affects the export and trade competitiveness models of ASEAN+3’s manufacturing products. The Logistics Performance Index (LPI) provides estimates that suggest that logistics performance has a significant impact on ASEAN + 3 export value (ExpM) and manufacturing trade competitiveness (NCAM). Meanwhile, there are different results of the effects of macroeconomic variables between the model of export value (ExpM) and the NCAM in the manufacturing in ASEAN+3’s. The ExpM model follows the theory that Gross Domestic Product (GDP) and Foreign Direct Investment (FDI) increase the competitive value in ASEAN+3 countries. Meanwhile, in the NCAM model, GDP and FDI reduce trade competitiveness because of the high value of ASEAN+3 manufacturing imports.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle