Securing containerized supply chain through public and private partnership
Notice bibliographique
Résumé
Global trade is seafaring commerce; 90% of traded goods are carried by maritime transport, which has become vulnerable to security risks. This has led governments to initiate security programs serving tens of thousands of members worldwide. This paper studies the government's incentive design and the interaction between Customs inspection capacity and the incentives offered in security programs. Using the theory of incentives, we investigate the value of a partnership in improving the security of containerized supply chain. We developed a sequential game featuring the government, firms, and an adversary. The government selects the inspection capacity and incentives to foster the partnership, namely, an operational benefit in the form of a reduced inspection rate, and a security benefit obtained through reductions in the risks of adversarial infiltration. Firms subsequently decide on a collaboration level, followed by a strategic adversary's decision to infiltrate. Using the adversary's best response, we show that, in equilibrium, the government ranks all the firms and induces collaboration with only a subset of them. We demonstrate that, in equilibrium, while security incentives may benefit all participants, tailored operational incentives should be offered strictly to foster collaboration. The required condition to implement the inspection‐free lane for members is also characterized. Our results also inform practice to help security policymakers understand the underlying interaction between Customs inspection capacity and incentive design in forging collaboration with private firms. In particular, as firms opting for collaboration experience lower inspection rates, this further reduces overall congestion, which, in turn, creates a positive externality for nonmember firms. Therefore, having an excess inspection capacity may result in shorter wait times that could dissuade firms from collaborating.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».