Penguatan local value chain: analisis pembiayaan hijau terhadap comparative trade CPO di Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the comparative dysfunction of palm oil in local CPO commodities in Malaysia through green economic structures and strengthening local value chains. The green economy structure variables discussed in this study, namely green financing and local value chain variables in CPO exports, are measured by CPO products' price and CPO production's value. In addition to these variables, household consumption expenditure is the control variable used as a variable affecting the level of CPO exports. The research data uses data from the first quarter of 2013 to the fourth quarter of 2022. This research methodology describes the Autoregressive Distributed Lag (ARDL) model to examine the long-term effect between variables and the Error Correction Model (ECM) to see how quickly the economy returns to a balanced condition when there are short-term shocks. The study results show that the long-term correlation between the variables of green financing, the price of CPO products, and the value of CPO production significantly affects the level of CPO exports. However, the household consumption expenditure variable is insignificant to the level of CPO exports in the long run. Thus, the short-term correlation shows that green financing variables, CPO product prices, CPO production values, and household consumption expenditures significantly affect CPO export levels.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,010 |
| 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) | 0,008 | 0,002 |
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 ».