Factors affecting marine economic development: evidence from central coastal provinces, Vietnam
Notice bibliographique
Résumé
The Central Coast of Vietnam, spanning from Thanh Hoa province to Binh Thuan province, holds a highly significant political and economic position, with the marine economy making substantial contributions to the existence and development of the region. This study aims to identify the factors influencing marine economic development (MED), evaluate the extent of influence of each factor, and determine whether security and coastal defense (SCD) plays an intermediary role in the development of the marine economy in the Central Coast provinces of Vietnam. The research conducted a typical survey of 268 fishermen engaged in marine economic activities, including aquaculture and the exploitation of aquatic resources, across the coastal provinces of the Central Coast of Vietnam. The collected data was analyzed using the structural equation modeling method through PLS-SEM software. The results of the study indicate that six factors have a direct and positive impact on MED. These factors, ranked by decreasing levels of influence, are: SCD (β = 0.412), Policy and Management (PM) (β = 0.329), Human Resources (HR) and Marine Infrastructure (MI) (both β = 0.268), Marine Resources (MR) (β = 0.204), and the lowest, Technology and Protection of Marine Environment (TPME) (β = 0.152). Additionally, the findings reveal that the three factors are HR, PM, and MI positively influence the SCD variable, with the levels of influence ranked as follows: HR (β = 0.272), PM (β = 0.224), and MI (β = 0.166). Moreover, at a significance level of 5%, all independent variables (HR, PM, and MI) exhibit statistically significant indirect relationships with MED through the SCD variable, confirming that SCD serves as an intermediary in the relationship with MED. Based on these findings, the study proposes managerial implications to support the development of the marine economy in the Central Coast provinces of Vietnam.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».