Strengthening regional and global supply chains: The role of subsidies in preventing local market supply disruptions
Notice bibliographique
Résumé
In the low-carbon supply chain, when confronted with an external market offering higher profitability prospects, the monopoly manufacturer will prioritize serving that market, inevitably resulting in supply disruptions to local channels. This study delves into two distinct subsidy strategies employed by the government to avert supply disruption: a technology-driven "push" subsidy, devised to improve the ability to reduce emissions, and a price-responsive "pull" subsidy, geared towards influencing wholesale prices. Furthermore, if the external market spans international borders, the manufacturer must contend with the imposition of tariffs. Consequently, we analyze how these two subsidy types mitigate the risk of local supply disruptions within domestic and cross-border markets. The presence of carbon tariffs will have an impact on government subsidies and manufacturer capacity. Specifically, the surge in external market prices augments the strength of the effect. Alternatively, when the external market price is low, capacity has a negative impact on government subsidies. Moreover, we observed that when the manufacturer's capacity falls short, the government favors the implementation of pull subsidies. This arises from the fact that scarcity of goods tends to drive up prices, prompting the government to adopt the pull model to bolster consumption and alleviate the pressure on consumers.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».