Blue Economy and Corporate Value Creation: A Bibliometric Analysis of Global Research Trends
Notice bibliographique
Résumé
The blue economy has emerged as a key strategy for sustainable development. This study employs a bibliometric approach to analyze the development and research trends of the blue economy, specifically its relationship with economic performance and firm value. Conceptualized as a sustainable development strategy, the blue economy integrates economic, social, and environmental dimensions centered on marine and coastal resources. Data from the Scopus database (2010-2025) was analyzed using VOSviewer software to map collaboration networks and thematic evolution. The results reveal a substantial increase in publications since 2016, peaking in 2024, highlighting the topic’s growing global relevance. China is the dominant contributor, led by institutions like the Ocean University of China and the Ministry of Natural Resources, followed by universities from the UK, the Netherlands, Australia, and Canada. The analysis identified three primary research clusters, sustainability, marine aspects, and economic and social sectors within the blue economy. The study confirms the blue economy’s significant contribution to economic growth, resource efficiency, and social welfare. However, its success is contingent upon effective governance, technological innovation, and strong integration between the public and private sectors, outlining critical areas for future development and policy focus.
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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 | 0,010 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,098 | 0,549 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».