The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.9
no.10
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pp.129-135
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2022
This study aims to identify the factors supporting and inhibiting the digitalization of blue economy MSMEs in Bitung, Indonesia. The literature shows little research on digitalization related to the blue economy in Southeast Asia, especially in Indonesia. This indicates that there is a large research gap related to digitalization and the blue economy in the Indonesian context. Data was collected through the distribution of questionnaires with open-ended questions to blue economy MSMEs. Data was also obtained from in-depth interviews with representatives of Aruna, an Indonesian company that focuses on simplifying the supply chain of fishery products by connecting small-scale fishers to the global market through technology. According to the study's findings, two primary factors-motivation to develop their business and efforts to maintain seller-buyer interaction-support SMEs' use of technology in the blue economy. However, digital literacy and technological infrastructure, such as the internet network, are the two main factors that become obstacles in the effort to digitize MSMEs in the blue economy. The role of the government is also a contingent factor that can strengthen the relationship between factors that support digitization and weaken the relationship between factors that hinder digitalization.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.9
no.2
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pp.419-426
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2022
The digital economy is becoming an increasingly important source of regional competitiveness enhancement. The purpose of this research is to examine the spatial distribution characteristics of China's digital economy from 2016 to 2019. Moran's I analysis was performed to see if China's digital economy has spatial self-correlation. The Getis-Ord General G test was used to determine the clustering type of China's digital economy. In addition, we used OLS and GWR methodologies to figure out what drives China's digital economy level. The findings show that the digital economy is rapidly expanding throughout China; yet, there is a significant regional imbalance in the digital economy level in China, and the agglomeration of the digital economy is increasing over time. Furthermore, the findings reveal that human capital, information staff, telegram income, and Internet access are vital factors in the development of the digital economy. To close the digital economy gap, policymakers must invest in human capital and technology innovation. Simultaneously, the government must speed up the development and implementation of electronic information services.
There are a lot of factors that influence automotive fuel economy such as average trip time per kilometer, average trip speed, the number of times of vehicle stationary, and so forth. These factors depend on road conditions and traffic environment. In this study, various driving data were measured and recorded during road tests in Seoul. The accumulated road test mileage is around 1,300 kilometers. The objective of the study is to identify the driving patterns of the Seoul metropolitan area and to analyze the fuel economy based on these driving patterns. The driving data which was acquired through road tests was analysed statistically in order to obtain the driving characteristics via modal analysis, speed analysis, and speed-acceleration analysis. Moreover, the driving data was analyzed by multivariate statistical techniques including correlation analysis, principal component analysis, and multiple linear regression analysis in order to obtain the relationships between influencing factors on fuel economy. The analyzed results show that the average speed is around 29.2 km/h, and the average fuel economy is 10.23 km/L. The vehicle speed of the Seoul metropolitan area is slower, and the stop-and-go operation is more frequent than FTP-75 test mode which is used for emission and fuel economy tests. The average trip time per kilometer is one of the most important factors in fuel consumption, and the increase of the average speed is desirable for reducing emissions and fuel consumption.
Purpose: The purpose of this paper was to investigate community health status and related factors using community health and social indicators. Method: Data sources were reviewed and data for 10 categories, 75 indicators were collected. Community health status and health-related factors were categorized, and the means and standard deviation of individual indicators were obtained and standardized scores were calculated. In addition, through factor analysis of individual indicators by category using the scores and using the resultant factor coefficients as weights, indexes were calculated by area. Correlation and regression were analyzed. Result: Each indicator was highly correlated with each index, and the indexes were highly correlated with one another. Correlation coefficients were above 0.8 between community health index and population, education, housing, and economy, between population and education, housing and economy, between education and housing and economy, and between housing and economy, environment and industry. But multicollinearity was not found in the result. Significant factors on community health index were population, health personnel and facilities, education, housing and economy, and R-square were 92.4%. Conclusion: Health determinants such as population, health personnel and facilities, education, housing and economy could be influencing factors on community health in community level. These results showed the importance of intersectoral collaboration within a local government. Overall community health can be enhanced by intersectoral collaboration.
The aim of this conceptual article is to explore the sharing economy ecosystem concept in innovation policy context with cluster, innovation system, smart specialization and business ecosystem approaches. This study conducts comparative study to understand what has been changed by sharing economy through Uber case in four cities. By analyzing vital constructs in sharing economy ecosystem, we suggest how sharing economy ecosystem works, and presenting core factors in policy framework of sharing economy ecosystem. In addition, we attempt to explain that policy maker should consider the relationship between these factors. The result of this paper shows sharing economy ecosystem has developed with their characteristics and constructs that are different with traditional industry.
This study proposed a research model based on self-determination theory and unified theory of acceptance and use of technology to explain the factors influencing intention to use sharing economy services. A total of 392 responses were collected, and structural equation analysis was performed with AMOS 22.0. The results are summarized as follows. First, self-technological aptness and trust had a positive effect on intention to use sharing economy services. Second, access bigger market and environmental friendliness had a positive effect on intention to use sharing economy services. Third, intention to use sharing economy services had a positive effect on actual usage of sharing economy services. Finally, benefits was found to strengthen the relationship between intention to use sharing economy services and actual usage of sharing economy services. The findings of this study would provide a theoretical framework for sharing economy services and important information for understanding individuals using the sharing economy services.
IT innovation, cultural revolution based on smart and social networks diversified sharing economy services. Due to the rising of business utilizing the sharing economy concept, it is important to better understand the motivational factors that drive and deterrent sharing economy services in the marketplace. Based on responses from 809 adult users, 3 drivers and 2 deterrents affecting intention to use of sharing economy services were identified. Then this study categorized sharing economy services as three types of segments based on consumer perceptions and subjectivity, and analyzed differencies of perceptions on motivational factors between groups. As a result, redistribution market group has shown meaningful different average scores on economic benefit, sustainability and social risk with other groups. Based on the empirical evidence, this study suggests several propositions for future studies and implications for sharing economy businesses on how to formulate optical strategies and manage users.
Purpose: As sharing economy is becoming increasingly relevant to people's lives, we want to understand why people participate in the sharing economy. We propose and validate three factors that are likely to influence consumers' choice of participating in the sharing economy at distribution market. Also, we found antecedents that affect these variables. These antecedents include appointment and return convenient, extended operating time, variety-seeking need, usage irregularity, other's clean usage, and feeling of membership between users. Research design, data, and methodology: This research collected 341 questionnaire data from participants in China. These participants were asked about the usage of DiDi, the most popular shareware in China. The data analysis and hypothesis testing were conducted using SPSS and Amos. Results: Usage convenience, usefulness of short-term usage, and trust in other users were found to have a positive impact on consumers' intention to participate in the sharing economy. In addition, we found that all the antecedents affect these variables positively. Conclusions: This research provides new driving factors for consumer participation in the sharing economy. Moreover, these findings will help managers develop marketing strategies for inducing the consumers to participate in the sharing economy.
This paper attempts to provide a way to improvement in trade & commerce between Korea and Russia, analyzing the influence of the circumstances of the Russian economy on economic relations between the two countries. The study briefly reviews the current situation of the Russian economy, and tries to examine the strong points to be considered as leverage for cooperation and the weak points to be overcome. Previous studies have determined that the Russian economy has unlimited potential for growth, because it is endowed with abundant resources, and has a government willing to reform for the opening of the economy, as well as high-quality labor. However, the economic structure is vulnerable to impact of the worldwide financial crisis. It is not possible to overlook its institutional fragility and vulnerability such as a corrupt bureaucracy or a relatively large black market. These undesirable factors may not only undermine the basis of Russia economy but also a hindrance to economic cooperation by increasing economic uncertainty. This paper attempts to analyze comprehensively the socio-economic factors that influence the open-economy of Russia, and to illustrate strategies for improvement in trade and commerce through the viewpoint of Korean firms that are already in business or are trying to enter in the near future. Some measures to improve their economic cooperation are suggested at the end.
This paper attempts to provide a way to improvement in trade & commerce between Korea and Russia, analyzing the influence of the circumstances of the Russian economy on economic relations between the two countries. The study briefly reviews the current situation of the Russian economy, and tries to examine the strong points to be considered as leverage for cooperation and the weak points to be overcome. Previous studies have determined that the Russian economy has unlimited potential for growth, because it is endowed with abundant resources, and has a government willing to reform for the opening of the economy, as well as high-quality labor. However, the economic structure is vulnerable to impact of the worldwide financial crisis. It is not possible to overlook its institutional fragility and vulnerability such as a corrupt bureaucracy or a relatively large black market. These undesirable factors may not only undermine the basis of Russia economy but also a hindrance to economic cooperation by increasing economic uncertainty. This paper attempts to analyze comprehensively the socio-economic factors that influence the open-economy of Russia, and to illustrate strategies for improvement in trade and commerce through the viewpoint of Korean firms that are already in business or are trying to enter in the near future. Some measures to improve their economic cooperation are suggested at the end.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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