The role of logistics performance and decreasing of trade competitiveness in ASEAN+3’s manufacturing products
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.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».