A Study on the Impact of COVID-19 on Korea’s Exports in the Pharmaceutical Industry: Comparison between OECD and Non-OECD Countries
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – This paper empirically analyzes the impact of the COVID-19 pandemic on Korea’s exports in the pharmaceutical industry, and this estimation result is compared with that of manufacturing. Moreover, to distinguish those impacts between OECD and non-OECD countries, we divide 76 countries into two groups, OECD and non-OECD countries, and compare the estimation results. Design/Methodology/Approach – We used the panel data of 76 countries and quarterly periods from the first quarter of 2020 to last quarter of 2021 for estimation. The econometric technique employed in the study is PPML (Poisson pseudo maximum likelihood). Findings – We show that the COVID-19 pandemic has positively influenced Korea’s exports in the pharmaceutical industry. Moreover, the impact turns out to be statistically more significant in non-OECD countries than OECD countries. The supplementary finding of our study is that there is no clear evidence on the linkage between COVID-19 and Korea’s exports in the manufacturing sector. Research Implications – Unlike existing papers have focused on showing the negative relationship between COVID-19 and international trade, this paper has showed the positive linkage between them.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».