Synthetic Classification of Provinces and Cities in Vietnam as a Guide for Regional Policy

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Vietnam is a country with a relatively high level of regional inequality. The General Statistics Office of Vietnam groups the provinces based on their geographic location. This article presents the classification of the provinces and cities of Vietnam based not only on geography, but also on their socio-economic characteristics, economic structure, and the membership in free economic zones (FEZs). The analysis identifies four groups of provinces and cities: i) highly developed (FEZ members with high GRP per capita and a developed technological industry) ii) developed (FEZ members with high untapped economic growth potential and a highly diversified economic base), iii) moderately developed (with a vast primary sector and high potential for the development of the tourism sector) and iv) less developed (the poorest regions). The article highlights individual provinces, the level of socio-economic development of which (ceteris paribus) will allow them to transfer towards the group of more developed provinces in the near future. In order to reduce inequality in other provinces, we propose to use approaches, which have been successfully implemented in highly developed and developed regions, such as incentives for foreign investors or tax preferences for the development of significant industries in individual provinces.

About the authors

Ksenia A. Bondarenko

HSE University

Author for correspondence.
Email: xenabondarenko@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-0550-6361

Ph.D. (Economics), Associate Professor, Faculty of World Economy and International Affairs

Russian Federation, Москва

Angelina Gennadievna Afonina

LMU Munich

Email: afoninalina2001@gmail.com
ORCID iD: 0009-0001-3143-1693

Master Student

Germany, Geschwister-Scholl-Platz 1, 80539 München, Germany

References

  1. An, R. (2020) Vietnam’s Southern Key Economic Region: Opportunities for Investment. Vietnam Briefing, June 25.
  2. Celi, G., & Sica, E. (2023) Globalization and internal migration: evidence from inter-provincial mobility in Vietnam. Regional Studies, Regional Science, 10(1): 1-19.
  3. Dang Hoang Linh, Nguyen Thi Thanh Lam (2022). Geoeconomic position of Vietnam: advantages and problems. The Russian Journal of Vietnamese Studies, 6 (4): 23–32.
  4. Dollar, D. (1996) Economic reform, openness, and Vietnam's entry into ASEAN. ASEAN Economic Bulletin, 169–184.
  5. Dollar, D., Kraay, A. (2004) Trade, growth, and poverty. The economic journal, 114 (493): F22– F49.
  6. General Statistics Office of Vietnam (GSO). 2015–2022.
  7. Grigoriev, L.M., Urozhaeva, Yu.V., Ivanov, D.S. (2011) Synthetic classification of regions: the basis of regional policy, in: Russian regions: economic crisis and problems of modernization. Ed. L.M. Grigoriev, N.V. Zubarevich, G.R. Khasaev. M.: TEIS. P. 34–53. (In Russian)
  8. Huang, S. (2022). Do green financing and industrial structure matter for green economic recovery? Fresh empirical insights from Vietnam. Economic Analysis and Policy, 75: 61–73.
  9. Huei, C.B. (2022) The second Age of Asia’s Tiger Cubs. EMSNOW.
  10. Kostyunina, G.M. (2018) Free economic zones in the practice of Vietnam. South-East Asia: actual problems of development, 2: 121–135. (In Russian)
  11. Le Dang Doanh (2015). The past and the hopeful future of Vietnam’s economy. Asian Management, 2 (1): 28.
  12. Mazyrin, V. M. (2015) The Vietnamese economy is on the rise: trends in 2013–2014. The Russian Journal of Vietnamese Studies, 5: 182–207. (In Russian)
  13. Mazyrin, V. M. Vietnam: the post-socialist “tiger” (2012). World Economy and international Relations, 2: 91–104.
  14. Ngo T.H.L. & Santos P. (2012) Geography and economic growth in Vietnam, in: Int. Association of Agricultural Economists (IAAE) Triennial Conference, Foz do Iguau, Brazil, 18-24 August.
  15. Nguyen N.T. Anh (2016.) Regional determinants of FDI location in Vietnam. Journal of Economic Development, 18: 19–37.
  16. Nikulina, E.V. (2022). Some Problems of Spelling Vietnamese Toponyms and Anthroponyms in Russian. The Russian Journal of Vietnamese Studies, 6 (4): 61–69. (In Russian)
  17. Shira D. Investment Environment in Mekong Delta (2018). Vietnam Briefing, May 7.
  18. Vietnam – trade and investment partner: Handbook (2022). M.: ICCA RAS. 388 p. (In Russian)
  19. World Bank (2009). World Development Report: Reshaping Economic Geography.
  20. World Bank (2023). World development indicators. GDP per capita (constant 2015 US$). URL: https://databank.worldbank.org/source/world-development-indicators#

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. GRP of Vietnam's regions in 2022 Source: compiled by the authors based on GSO data

Download (24KB)
3. Fig. 2. Dynamics of GRP of highly developed provinces and cities at current prices in 2015–2022, billion VND. Note: Data for 2020 are hidden from publicly available databases. Source: compiled by the authors based on GSO data.

Download (16KB)
4. Fig. 3. Dynamics of GRP of developed provinces and cities of Vietnam in current prices 2015–2022, billion VND. Note: Data for 2020 are hidden from publicly available databases. Source: compiled by the authors based on GSO data

Download (19KB)
5. Fig. 4. Dynamics of GRP of medium-developed provinces in current prices 2015–2022, billion VND. Note: Data for 2020 are hidden from publicly available databases. Source: compiled by the authors based on GSO data

Download (19KB)
6. Fig. 5. Dynamics of GRP of the least developed provinces at current prices 2015–2022, billion VND. Note: Data for 2020 are hidden from publicly available databases. Source: compiled by the authors based on GSO data

Download (17KB)
7. Fig. 6. Classification of provinces and cities in Vietnam by level of development. Note: Green – highly developed, olive – developed, yellow – moderately developed, red – least developed. Source: compiled by the authors based on GSO data

Download (57KB)

Copyright (c) 2024 Bondarenko K.A., Afonina A.G.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».