The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.7
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pp.55-66
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2021
The purpose of this study is to analyze the relationship and effects of variables both directly and indirectly (e.g., investment (INV), government expenditure (GE), unemployment rate (UR), economic growth (EG), and income inequality). The analytical phases consist, first, to transform the data using the Log Natural (Ln) method. Second, to check normality and multicollinearity of data. Third, to test direct effects of variables (government expenditure and investment effect on the unemployment rate and economic growth; investment on government expenditure; economic growth on unemployment rate; economic growth and unemployment rate on income inequality). Fourth, to test indirect effects using Sobel test, which involves UR and EG as intervening variable. Fifth, to test hypotheses with p-value < 0.05. The results of the study reveal that, of the 12 relationships, statistics show that 11 variations of the association have significant positive and negative effects. Theoretically, the different characters and goals of GE and INV in each country will have a different impact on EG and UR goals. The study provides an input, especially for the government. To create optimal EG through GE and INV, it is necessary to allocate budgets to industrial sectors that can absorb a massive labor force and to new economic growth sectors.
In the development of a complex systems, the early prototypes generally have reliability problems, and, consequently these systems are subjected to a reliability growth program to find problems and take corrective action. A variety of models have been proposed to account for the reliability growth phenomena. Clear guidelines need to be established to assist the reliability engineers for model selection. In this paper, some of more well-known growth models are surveyed and classified. These models are classified based upon distinguishing model features. A procedure for model selection is introduced which is based on this classification.
Purpose: The purpose of this paper is to analyze the relationship between R&D investment and growth rate of manufacturing firms in Incheon. Methods: The balanced panel data of 246 firms which have existed for the period 2001-2012 are constructed. As a method of analysis, fixed effects panel data model is used. Results: There is a one year lag in the relationship between R&D intensity and the subsequent sales growth of firms and its relation depends on the firms' characteristics. Conclusion: We suggest the emphasis on R&D investment for firms' growth and the differentiated R&D program based on firm size. This article has the limitation that various types of R&D investment cannot be included in this analysis.
With wide recognition of significant roles of venture companies in economic and industrial developments, substantial academic attention has been paid to understanding venture success and numerous policy measures have been made to help them. A serious problem, however, is that only a few limited number of venture could successfully grow to be large firm. The goal of this paper is to identify critical factors to drive 'leapfrogging' growth of venture companies by analyzing the success cases in Daejeon area. The theoretical analysis and case study suggest 1) founders' entrepreneurship continuity as a significant internal organization factor for growth and highlight importance of 2) exploring foreign markets and globalization of business operation in the early stage of growth. Furthermore, the research results identify two critical innovation strategies, 3) ambidextrous R&D strategy and 4) open innovation strategy, for entrepreneurial founders to effectively catch the business chances brought by environment change.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.18
no.2
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pp.157-173
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1993
Reliability growth modeling can be a requirement when bidding on large military hardware systems. Under current reliability warranty legislature, the reliability growth model can be later translated into necessary reliability performance which must be demonstrated over an extended period of usage. In this paper the modeling situation is concerned with determining the number of spares needed to support a projected reliability growth both at the fightine and in a depot inventory. The model differs from existing models for logistics planning in that we allow for the phenomena of reliability growth. The model can also be used to determine central depot staffing requirements based upon a specified system utilization.
This paper deals with the consideration of mathematical models with regards to growth of cluster and firms by reviewing the Metcalf and Breuner's articles. prior studies have been argued the phenomenon of local industrial clusters and districts. Several concepts have been adopted to support the success of and changes to these clusters and firm growth. Through the review of two papers, evolution of both cluster and firm growth may be achieved in terms of utilizations of the different local aspects and mechanisms. This paper supports the theoretical back bone with regards to the regional cluster policy implementing in Korea for the purpose of regional developments. In particular, a mathematical model that, on a more abstract level, captures the fundamental dynamic structure of all the observed mechanisms. On the basis of this model, the emergence and evolution of local clusters can be described. Also this model has given that the knowledge sharing between firms has an important role to firms and cluster' growth.
This review focuses on the nutritional effects from birth until age at first calving on growth, mammary developmental changes, and first-lactation milk yield in heifer calves. The advancement in the genetic potential and the nutritional requirements of the animals has hastened the growth rate. Genetic selection for high milk yield has suggested higher growth capacity and hence increasing nutritional inputs are required. Rapid rearing by feeding high energy or high concentrate diets not only reduces the age of sexual maturity but also lowers the time period of attaining the age of first calving. However, high energy diets may cause undesirable fat deposition thereby affecting future milk yield potential. Discrepancies exist whether overfed or overweight heifers at puberty can influence the mammary development and future milk yield potential and performance. The data on post-pubertal nutritional management suggested that body weight at calving and post-pubertal growth rate is important in first lactation milk yield. There is a continuous research need for strategic feeding that accelerates growth of dairy heifers without reduction in subsequent production. Nutritional management from birth, across puberty and during pregnancy is critical for mammary growth and for producing a successful cow. This review will mostly highlight studies carried out on dairy breeds and possible available opportunities to manipulate nutritional status from birth until age at first calving.
Growth promoters including hormonal substances and antibiotics are used legally and illegally in food producing animals for the growth promotion of livestock animals. Hormonal substances still under debate in terms of their human health impacts are estradiol-$17\beta$, progesterone, testosterone, zeranol, trenbolone, and melengestrol acetate (MGA). Many of the risk assessment results of natural steroid hormones have presented negligible impacts when they are used under good veterinary practices. For synthetic hormonelike substances, ADIs and MRLs have been established for food safety along with the approval of animal treatment. Small amounts of antibiotics added to feedstuff present growth promotion effects via the prevention of infectious diseases at doses lower than therapeutic dose. The induction of antimicrobial resistant bacteria and the disruption of normal human intestinal flora are major concerns in terms of human health impact. Regulatory guidance such as ADIs and MRLs fully reflect the impact on human gastrointestinal microflora. However, before deciding on any risk management options, risk assessments of antimicrobial resistance require large-scale evidence regarding the relationship between antimicrobial use in food-producing animals and the occurrence of antimicrobial resistance in human pathogens. In this article, the risk profiles of hormonal and antibacterial growth promoters are provided based on recent toxicity and human exposure information, and recommendations for risk management to prevent human health impacts by the use of growth promoters are also presented.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.12
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pp.377-389
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2021
This study aims at investigating the effects of big accounting data on the sustainable business growth of listed firms in Thailand. In addition, it examines the mediating effects of accounting information quality and decision-making effectiveness and the moderating effects of digital innovation on the research relationships. The study's useful samples are the 289 listed Thai companies. To examine the research relationships, the structural equation model and multiple regression analysis are used in this study. According to the results of this study, big accounting data has a significant effect on accounting information quality, decision-making effectiveness, and sustainable business growth. Next, accounting information quality significantly affects decision-making effectiveness and sustainable business growth. Similarly, decision-making effectiveness significantly affects sustainable business growth. Both accounting information quality and decision-making effectiveness mediate the big accounting data-sustainable business growth relationships. Lastly, digital innovation moderates the effects of accounting information quality and decision-making effectiveness on sustainable business growth. Accordingly, In conclusion, big accounting data has emerged as a key source of sustainable competitive advantage. As a result, to succeed in competitive environments, businesses must have a thorough understanding of big accounting data.
Purpose: As Thailand seeks to become a regional startup hub, Thai startups have been acquiring growth and scalability in the last ten years. Hence, this paper examines influential factors in Thailand's growth of logistics tech startups. The conceptual framework incorporates sensing user needs, sensing technological options, conceptualizing, scaling, and stretching, co-producing, and orchestrating, business strategy, strategic flexibility, and startup growth. Research design, data, and methodology: The quantitative method was applied to distribute the questionnaire to 500 managers and above in logistics tech startups in Thailand. The sampling techniques involve judgmental, convenience, and snowball samplings. Before the data collection, The Item Objective Congruence (IOC) Index and pilot test (n=45) were employed for content validity and reliability. The data were mainly analyzed by Confirmatory Factor Analysis (CFA) and Structural Equation Model (SEM). Results: The findings revealed that sensing technological options, scaling, and stretching, co-producing, and orchestrating, and business strategy significantly influence the growth of startups in Thailand. Nevertheless, sensing user needs, conceptualizing, and strategic flexibility have no significant relationship with startup growth. Conclusions: For Thailand to accelerate its digital economy driven by tech startups, firms must emphasize influential factors to accelerate growth by providing the right tech solutions for people's lives.
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