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摘要：聚焦宁镇扬地区，以宁镇扬科教资源、镇江创新能力与镇江产业发展三者为基础研究对象，分别计算Moore结构变化值，论证三者之间结构变化值的协同发展关系，对三者的整体协调性进行分析，并有针对性地开展政策适应性研究，引导有关部门优化科技创新与产业政策。
关键词：科教资源；创新能力；产业发展；Moore结构值；宁镇扬地区
一、引言
“宁镇扬”是指江苏省的南京市、镇江市和扬州市。由于地处科教资源大省，宁镇扬地区科教资源丰富，其优势主要体现为科技创新能力和经济发展的优势。作为宁镇扬的重要板块，镇江地理位置相对优越，但其创新水平总体上尚需提升，在科教资源转化上也存在诸多瓶颈，需要厘清宁镇扬科教资源、镇江创新资源与镇江产业发展的对应关系，使宁镇扬科教资源成为镇江创新发展的“源动力”。
二、基于Moore结构值的实证分析
（一）变量介绍及样本选取
本研究选取教育结构的人数、专利数量、三次产业的产值作为衡量宁镇扬科教资源、镇江创新能力与产业发展的基础变量。教育结构的在校生人数能够较好地反映科教资源的现状与国家政策引导的改革方向，专利的申请数与授权数可以显现创新能力，而三次产业的产值和各自所占比重能够客观地呈现产业发展状况。基础变量确定后，下面需要计算各自的结构变化值，选取了Moore结构变化值法。Moore结构变化值的测度，是将教育结构、创新结构和产业结构分别作为一个独立的研究对象，故设定x、y、z，分别表示教育结构、创新结构、产业结构，f（x）、f（y）、f（z）分别表示教育结构、创新结构、产业结构的变化值。
数据样本的选取不仅要综合考量数据的可得性与可比性，还需系统地展现各变量的动态发展过程，因此选取2007～2016年共10年的数据作为数据样本的计算期，数据全部来自宁镇扬三市历年的统计年鉴，也很好地确保了数据统计口径的一致性。
（二）实证模型检验
利用Moore结构变化值的计算公式，结合统计年鉴相关数据，计算得出2007～2016年宁镇扬教育结构、镇江创新结构与产业结构的结构变化值，如表1所示。
为了更好地反映近年来宁镇扬教育结构、镇江创新结构与产业结构的动态变化情况，绘制Moore结构值的变动趋势图，如图1所示。
从图1可以看出，教育结构与创新结构呈现较为明显的协同变化，2009年以后教育结构的变化略滞后于創新结构的变动。就产业结构的动态变化而言，2010年以后其速率相对来说较大。创新结构变化与产业结构变化也呈现出较为明显的协同发展关系，总体而言，2007～2009年产业结构变化优先于创新结构的变化，2009年以后创新结构变化在前、产业结构变化在后，即产业结构变化滞后于创新结构的变化。
（三）变量的单位根检验及协整检验
本研究采用ADF检验，对Moore结构变化值进行单位根检验，以确定其平稳性。表2为单位根检验结果。
由表2可知，宁镇扬教育结构变化值、镇江创新结构变化值与镇江产业结构变化值的原序列均为非平稳序列，但各变量经过一阶差分后则均为平稳序列，即宁镇扬教育结构变化值、镇江创新结构变化值与镇江产业结构变化值之间存在相关关系。
本研究采用E-G两步法，对宁镇扬教育结构变化值、镇江创新结构变化值与镇江产业结构变化值两两做协整检验，以验证变量间是否存在长期均衡关系。首先通过OLS回归，得出残差序列，然后采用ADF单位根检验回归残差序列的平稳性，具体残差项检验结果如表3所示。
由表3可以看出，所有回归模型的残差均在5%的显著性水平下拒绝模型残差存在单位根的原假设，说明所有模型的残差均为平稳序列。在5%的显著性水平下宁镇扬教育结构变化值、镇江创新结构变化值与镇江产业结构变化值存在协整关系，即宁镇扬教育结构变化值、镇江创新结构变化值与镇江产业结构变化值存在长期的均衡关系。
（四）误差修正模型
f（x）、f（（y）的ECM的方程表达式：
Δf（x）=0.173+0.08Δf（y）-0.925ecmt-1（1）
f（x）、f（z）的ECM的方程表达式：
Δf（x）=0.249+Δ0.08f（z）-0.573ecmt-1（2）
f（y）、f（z）的ECM的方程表达式：
Δf（y）=0.785-0.032Δf（z）-0.940ecmt-1（3）
由误差修正模型可知，差分项反映了短期波动的影响。以模型（1）为例，宁镇扬教育结构的短期变动可以分为两部分：一部分是短期镇江创新结构波动的影响；另一部分是偏离长期均衡的影响。误差修正项（ecm）的系数大小表现出对偏离长期均衡的调整力度。从系数估计值-0.925来看，当短期波动偏离长期均衡时，将以-0.925的调整力度将非均衡状态拉回均衡状态。
三、实证结果分析与政策启示
通过对宁镇扬科教资源、镇江创新能力与产业发展Moore结构值的计算结果分析，本研究发现上述三者之间相互依存、相互影响。宁镇扬科教资源丰富，然而镇江的创新能力在苏南五市中位列最末位，镇江应充分发挥宁镇扬的科教资源优势，提高对新知识与新技术等的吸收能力；政府部门应搭建平台加强镇江与南京、扬州高校及企业合作，共同建立合作研究中心，缩短城际技术距离，使得南京及扬州的创新技术更快地融入到镇江，从而有力促进镇江地区的产业发展。
参考文献：
[1]马力.高等教育结构与就业结构、产业结构关联性研究[D].首都经济贸易大学，2016.
[2]陶宇.关于“宁镇扬协同发展”的研究与思考[J].中共太原市委党校学报，2017（02）.
[3]李洁.宁镇扬同城化战略的路径与发展任务[J].淮阴工学院学报，2012（05）.
[4]何卫仙，孙慧，欧娜.新疆FDI、对外贸易与经济增长关系的实证研究[J].新疆大学学报，2011（11）.
[5]田磊磊.山东省金融发展与收入分配关系研究[D].山东师范大学，2011.
[6]闫莉莉.国内生产总值与消费需求关系的计量分析[J].大众科技，2014（07）.
[7]镇江市统计局.镇江统计年鉴（2017）[M].中国统计出版社，2017.
*基金项目：教育部人文社会科学研究基金资助项目（16YJC630133）；江苏高校哲学社会科学研究重点项目（2018SJZDI118）；江苏社科基金（17JYB004）；镇江市软科学研究项目（RK2017013）；江苏科技大学科研启动基金项目（1042931605）。
（作者单位：江苏科技大学经济管理学院）
关键词：科教资源；创新能力；产业发展；Moore结构值；宁镇扬地区
一、引言
“宁镇扬”是指江苏省的南京市、镇江市和扬州市。由于地处科教资源大省，宁镇扬地区科教资源丰富，其优势主要体现为科技创新能力和经济发展的优势。作为宁镇扬的重要板块，镇江地理位置相对优越，但其创新水平总体上尚需提升，在科教资源转化上也存在诸多瓶颈，需要厘清宁镇扬科教资源、镇江创新资源与镇江产业发展的对应关系，使宁镇扬科教资源成为镇江创新发展的“源动力”。
二、基于Moore结构值的实证分析
（一）变量介绍及样本选取
本研究选取教育结构的人数、专利数量、三次产业的产值作为衡量宁镇扬科教资源、镇江创新能力与产业发展的基础变量。教育结构的在校生人数能够较好地反映科教资源的现状与国家政策引导的改革方向，专利的申请数与授权数可以显现创新能力，而三次产业的产值和各自所占比重能够客观地呈现产业发展状况。基础变量确定后，下面需要计算各自的结构变化值，选取了Moore结构变化值法。Moore结构变化值的测度，是将教育结构、创新结构和产业结构分别作为一个独立的研究对象，故设定x、y、z，分别表示教育结构、创新结构、产业结构，f（x）、f（y）、f（z）分别表示教育结构、创新结构、产业结构的变化值。
数据样本的选取不仅要综合考量数据的可得性与可比性，还需系统地展现各变量的动态发展过程，因此选取2007～2016年共10年的数据作为数据样本的计算期，数据全部来自宁镇扬三市历年的统计年鉴，也很好地确保了数据统计口径的一致性。
（二）实证模型检验
利用Moore结构变化值的计算公式，结合统计年鉴相关数据，计算得出2007～2016年宁镇扬教育结构、镇江创新结构与产业结构的结构变化值，如表1所示。
为了更好地反映近年来宁镇扬教育结构、镇江创新结构与产业结构的动态变化情况，绘制Moore结构值的变动趋势图，如图1所示。
从图1可以看出，教育结构与创新结构呈现较为明显的协同变化，2009年以后教育结构的变化略滞后于創新结构的变动。就产业结构的动态变化而言，2010年以后其速率相对来说较大。创新结构变化与产业结构变化也呈现出较为明显的协同发展关系，总体而言，2007～2009年产业结构变化优先于创新结构的变化，2009年以后创新结构变化在前、产业结构变化在后，即产业结构变化滞后于创新结构的变化。
（三）变量的单位根检验及协整检验
本研究采用ADF检验，对Moore结构变化值进行单位根检验，以确定其平稳性。表2为单位根检验结果。
由表2可知，宁镇扬教育结构变化值、镇江创新结构变化值与镇江产业结构变化值的原序列均为非平稳序列，但各变量经过一阶差分后则均为平稳序列，即宁镇扬教育结构变化值、镇江创新结构变化值与镇江产业结构变化值之间存在相关关系。
本研究采用E-G两步法，对宁镇扬教育结构变化值、镇江创新结构变化值与镇江产业结构变化值两两做协整检验，以验证变量间是否存在长期均衡关系。首先通过OLS回归，得出残差序列，然后采用ADF单位根检验回归残差序列的平稳性，具体残差项检验结果如表3所示。
由表3可以看出，所有回归模型的残差均在5%的显著性水平下拒绝模型残差存在单位根的原假设，说明所有模型的残差均为平稳序列。在5%的显著性水平下宁镇扬教育结构变化值、镇江创新结构变化值与镇江产业结构变化值存在协整关系，即宁镇扬教育结构变化值、镇江创新结构变化值与镇江产业结构变化值存在长期的均衡关系。
（四）误差修正模型
f（x）、f（（y）的ECM的方程表达式：
Δf（x）=0.173+0.08Δf（y）-0.925ecmt-1（1）
f（x）、f（z）的ECM的方程表达式：
Δf（x）=0.249+Δ0.08f（z）-0.573ecmt-1（2）
f（y）、f（z）的ECM的方程表达式：
Δf（y）=0.785-0.032Δf（z）-0.940ecmt-1（3）
由误差修正模型可知，差分项反映了短期波动的影响。以模型（1）为例，宁镇扬教育结构的短期变动可以分为两部分：一部分是短期镇江创新结构波动的影响；另一部分是偏离长期均衡的影响。误差修正项（ecm）的系数大小表现出对偏离长期均衡的调整力度。从系数估计值-0.925来看，当短期波动偏离长期均衡时，将以-0.925的调整力度将非均衡状态拉回均衡状态。
三、实证结果分析与政策启示
通过对宁镇扬科教资源、镇江创新能力与产业发展Moore结构值的计算结果分析，本研究发现上述三者之间相互依存、相互影响。宁镇扬科教资源丰富，然而镇江的创新能力在苏南五市中位列最末位，镇江应充分发挥宁镇扬的科教资源优势，提高对新知识与新技术等的吸收能力；政府部门应搭建平台加强镇江与南京、扬州高校及企业合作，共同建立合作研究中心，缩短城际技术距离，使得南京及扬州的创新技术更快地融入到镇江，从而有力促进镇江地区的产业发展。
参考文献：
[1]马力.高等教育结构与就业结构、产业结构关联性研究[D].首都经济贸易大学，2016.
[2]陶宇.关于“宁镇扬协同发展”的研究与思考[J].中共太原市委党校学报，2017（02）.
[3]李洁.宁镇扬同城化战略的路径与发展任务[J].淮阴工学院学报，2012（05）.
[4]何卫仙，孙慧，欧娜.新疆FDI、对外贸易与经济增长关系的实证研究[J].新疆大学学报，2011（11）.
[5]田磊磊.山东省金融发展与收入分配关系研究[D].山东师范大学，2011.
[6]闫莉莉.国内生产总值与消费需求关系的计量分析[J].大众科技，2014（07）.
[7]镇江市统计局.镇江统计年鉴（2017）[M].中国统计出版社，2017.
*基金项目：教育部人文社会科学研究基金资助项目（16YJC630133）；江苏高校哲学社会科学研究重点项目（2018SJZDI118）；江苏社科基金（17JYB004）；镇江市软科学研究项目（RK2017013）；江苏科技大学科研启动基金项目（1042931605）。
（作者单位：江苏科技大学经济管理学院）