Population Mobility, Industrial Agglomeration and Inter-Regional Integration Development—Empirical Evidence from 21 Prefecture-Level Cities in Guangdong Province

doi:10.16716/j.cnki.65-1030/f.2023.03.004

Abstract

Abstract:

The paper takes prefecture level cities in Guangdong province from 2000 to 2020 as an example, and based on the introduction of the relative price method to measure the degree of regional integration development, focuses on exploring the impact of population mobility on the integration development between Guangdong regions, and studies the mechanism of population mobility's impact on regional integration development in combination with industrial agglomeration. The study has found that population mobility has a significant promoting effect on the integration and development between regions in Guangdong province; population mobility can promote regional integration and development through both direct and indirect effects, and its indirect effects can be achieved through industrial agglomeration; population mobility, economic openness level, and technological gap all have significant spatial effects on the integration and development of regions, among which the impact of economic openness level on the integration and development of regions has nonlinear characteristics. Based on this, we should break down market segmentation and inter-regional trade barriers, accelerate the formation of the regional interaction and coordinated development model of "one person, one industry, one city", improve the level of economic openness between regions, and promote the integration and development between regions.

Key words: interregional integration and development, integrated development, population mobility, industrial agglomeration, spatial effect

CLC Number:

F293

LI Nan. Population Mobility, Industrial Agglomeration and Inter-Regional Integration Development—Empirical Evidence from 21 Prefecture-Level Cities in Guangdong Province[J]. Finance & Economics of Xinjiang, 2023, (3): 36-46.

Figures/Tables 7

变量类型	变量名称	变量符号	均值	标准差	最小值	最大值
被解释变量	市场分割程度	$s e g m$	0.001	0.003	-0.008	0.012
解释变量	人口流动性	$p o p m$	0.074	0.334	-0.414	0.822
控制变量	经济开放水平	$t r a d e$	0.678	0.790	0.035	3.686
	政府干预程度	$g o v c o n$	0.129	0.070	0.041	0.706
	地方保护水平	$s o e$	0.436	0.185	0.054	0.800
	技术差异	$t e c h d i f f$	1.011	0.495	0.285	2.446
中介变量	产业集聚水平	$a g g l$	1.330	0.389	0.769	1.844

年份	2000	2005	2010	2015	2020
$M o r a n ’ s I$	0.582^***	0.674^***	0.774^***	0.693^***	0.681^***
$Z (I)$	8.160	8.534	9.121	8.742	8.627

变量	固定效应	变量	固定效应
$p o p m$	-0.003^*** （-2.20）	$s o e$	0.005 （0.33）
$t r a d e$	0.047 （0.85）	$t e c h d i f f$	-0.124^*** （-4.67）
$t r a d e s q$	-0.531^*** （-3.52）	常数项	1.000^*** （1273.98）
$g o v c o n$	0.032 （0.68）	调整 $R 2$	0.270

变量	segm	变量	segm
$p o p m$	-0.004^** （-0.85）	$W_p o p m$	-0.013^*** （-3.95）
$t r a d e$	0.076 （0.92）	$W_t r a d e$	0.143^*** （3.89）
$t r a d e s q$	-0.027^*** （-3.27）	$W_t r a d e s q$	-0.046^*** （-1.89）
$g o v c o n$	0.027 （1.03）	$W_g o v c o n$	0.006 （0.50）
$s o e$	0.006^* （0.58）	$W_s o e$	0.538 （2.08）
$t e c h d i f f$	-0.002 （-1.24）	$W_t e c h d i f f$	-0.042^*** （-3.13）
空间自相关系数	0.663^*** （3.43）	最大似然估计值	2315.083
空间自相关系数	0.663^*** （3.43）	调整 $R 2$	0.397

变量	segm
变量	直接效应	间接效应	总效应
$p o p m$	-0.019^***	-0.003^***	-0.022^***
$t r a d e$	0.014	0.642^***	0.656^***
$t r a d e s q$	-0.047^***	-0.752^***	-0.799^***
$g o v c o n$	-0.049	0.355	0.306
$s o e$	0.132^*	-0.119	0.013
$t e c h d i f f$	-0.031^***	-0.162^***	-0.193^***

变量	（a） segm	（b） segm2	（c） segm2
$p o p m$		-0.003^*** （-1.35）
$p o p m 2$	-0.002^** （-0.63）		-0.002^* （-0.45）
$W_p o p m$		-0.053^*** （-4.14）
$W_p o p m 2$	-0.048^*** （-3.90）		-0.035^* （-1.84）
空间自相关系数	0.664^*** （3.44）	0.839^*** （4.33）	0.832^*** （4.31）
最大似然估计值	2316.337	1589.960	1589.967
调整 $R 2$	0.227	0.362	0.417

变量	（a） segm	（b） $a g g l$	（c） segm
$p o p m$	-0.003^*** （-2.20）	0.129^*** （3.76）	-0.002^** （-1.11）
$a g g l$			-0.003^** （-1.59）
调整 $R 2$	0.270	0.205	0.284

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