白万平 孙溶镁 白鸽 苏洋

基金项目：贵州财经大学2020年度在校学生科研资助项目“贵州省数字经济发展模式和实现路径研究”（2020ZXSY09）。

作者简介：白万平（1963—），男，重庆人，贵州财经大学大数据应用与经济学院教授，硕士生导师，研究方向为数量经济学理论与应用;孙溶镁（1997—），女，四川攀枝花人，贵州财经大学大数据应用与经济学院硕士研究生，研究方向为计量经济模型与预测;白 鸽（1995—），女，贵州贵阳人，贵州财经大学会计学院助教，研究方向为数字经济核算;苏 洋（1968—），男，四川成都人，贵州财经大学学报编辑部编务，研究方向为数字经济。

摘 要：从创业活力的视角出发，在文献研究的基础上，剖析科技金融发展影响产业结构升级的作用机制，提出理论假设，通过收集2009～2019年我国30个省份的面板数据，运用中介效应模型和面板门槛模型，试图揭示创业活力在科技金融影响产业结构升级过程中扮演的角色。研究发现，第一，科技金融对产业结构升级有显著的促进作用，且这种促进作用存在区域异质性，西部地区的促进作用强于东、中部地区。第二，科技金融推动产业结构升级存在创业活力的影响路径，即科技金融可以通过提高创业活力水平，进而推动产业结构升级。第三，创业活力推动产业结构升级存在显著的科技金融单门槛效应，即科技金融越发达，创业活力促进产业结构升级的能力越强。

关键词：科技金融发展;创业活力;产业结构升级;中介效应;门槛效应

文章编号：2095-5960（2022）03-0059-10;中图分类号：F062.9;文献标识码：A

一、引言及文献综述

改革开放以来，中国经济飞速发展，国内生产总值年均增长率达到了9.4%，远高于同期世界经济2.9%左右的年均增速，对世界经济增长的年均贡献率为18%左右，居世界第二。但同时，我国经济发展质量却与速度不匹配，存在产业结构不合理、城乡区域发展不协调等结构性问题。从当前发展阶段来看，我国正处于从经济高速增长到高质量发展的转型时期;从外部环境看，全球疫情蔓延、世界范围内经济复苏乏力以及逆全球化浪潮涌动，使得中国经济发展面临严峻的内外部挑战。在这样的背景下，加快推进产业结构调整是中国经济发展的必然选择。那么，中国产业结构升级的动力是什么？钱纳里的工业化阶段理论认为，经济持续增长的决定性因素是产业结构升级。在工业化后期阶段，产业结构将由资本密集型产业为主导转变为技术密集型产业为主导。[1]新经济增长理论认为，科技金融是一个国家经济增长的动力，其递增效应、外溢效应及其在国际贸易中的边干边学效应，内生地促进生产率提升，保证经济可持续增长。[2]党的十九大提出“创新是引领发展的第一动力，是建设现代化经济体系的战略支撑”。科技的发展离不开金融资金的支持，而科技金融通过科技与金融的结合带动产业结构升级。从我国发展实际来看，科技金融是一种新兴的产业结构升级驱动力，发展的时间并不算长，促进产业结构升级还需要一条有效的传导路径。在“大众创业、万众创新”的政策激励下，我国越来越多的人投身创业，掀起了新一轮的创业热潮，对促进经济高质量发展具有积极作用。科技金融为创业提供資金，创业带给科技金融发展活力，二者之间是一种紧密联系、相辅相成的关系。因此，本文认为，研究科技金融、创业活力和产业结构升级三者间的关系具有重要的理论价值和现实意义。

从目前的研究进展来看，有关科技金融发展的产业结构升级效应研究，国外学者主要围绕银行贷款、风险投资、资本市场等对科技创新的影响展开。从宏观层面来看，金融可与技术进步、科技创新联系起来，从而建立一个健全的金融体系，这对于技术创新和产业结构升级至关重要。[3]尽管世界各国经济发展过程不尽相同，但科技与金融的深度融合总能促进产业结构的升级。[4]发达国家金融业的发展水平与该国企业研发投入呈现显著的正相关关系，这也从侧面证明了科技金融发展的重要性。[5]从微观层面来看，对于小微企业而言，不完善的资本市场会对企业科技创新产生不良影响[6]，而设立地方性银行、拥有相对健全的金融体系的地区企业创新活动成功率相比于未设立地方性银行的地区来说更高[7]。国内相关研究主要集中在科技金融发展对技术创新、经济增长和产业结构升级的影响方面。我国地区科技创新与科技金融耦合协调度整体偏低，且存在很强的地域性差异，很多地区的科技金融发展水平和科技创新发展速度不匹配，具有滞后性[8，9]，但科技创新能在科技金融对经济增长的影响中起到中介作用[10]。科技金融发展对于我国地区经济增长也具有显著的促进作用，且这种影响表现出明显的区域差异，呈“东强西弱”的局面，这也是近年来造成我国区域发展不平衡的原因之一。[11，12]金融发展与技术进步相融合能够促进产业结构升级，且科技金融的投入可以通过作用于高新技术企业进而对产业结构产生影响。[13-15]

在有关创业活力的研究中，国外学者起步较早，研究主要集中于创业对经济增长的影响上。当将创业者由于政策激励所形成的创业精神以及他们进行的“创造性”活动用于生产时，可以有效促进经济增长，但这种促进作用也存在区域差异和城市规模差异，即创业精神对大城市经济增长具有U型的间接促进效应，而对中小城市则不存在间接促进效应。[16-19]创业精神促进经济增长的主要路径是创业促进知识溢出和将创新知识转化成实际生产力，从而带动经济发展。[20]国内学者也对创业和经济发展、产业结构升级间的关系进行了广泛的研究。创业精神的提高将既可直接促进经济增长，也可以通过增强一个国家的科技创新水平来带动经济发展，这种经济发展不仅局限于增长速度的加快，还包括发展质量的提高。[21-24]在不同类型的创业活动中，创新型创业都有利于提高经济增速、缩小收入差距和促进产业结构升级，而一般型创业的作用则十分有限。[25]此外，金融发展也会对创业活力产生影响，金融规模扩张并不能显著提高创业活跃度，而金融多样性的增加则会使得创业活力水平上升。[26]

综上所述，仅有少量文献直接涉及科技金融对产业结构升级的影响，对具体影响路径的研究十分缺乏，基于创业活力视角的研究更是空白。科技金融发展推动产业结构升级是否存在创业活力这一传导路径，创业活力对产业结构升级的影响是否非线性的，在不同的科技金融发展水平下，创业活力对产业结构升级的影响程度是否相同，回答好这些问题对于推动我国产业结构升级，促进经济高质量发展具有重要意义。

二、理论分析及研究假设

产业结构升级是指产业结构由低级形态向高级形态的转变，是实现经济高质量发展的关键。科技金融利用新型科技手段引导各类金融机构创新金融产品、改善金融服务，为科技企业的创立和发展提供有力的资金支持。科技金融的发展可以优化资本配置和促进技术创新，无疑能对产业结构的升级产生影响。科技金融影响产业结构升级的方式主要有四种：第一，科技金融发展直接推动产业结构升级。科技金融是科技产业与金融产业的融合，旨在通过金融强力助推科技产业的技术创新活动，因此科技金融资金的投资对象主要集中在第二三产业，第一产业较少，科技金融导致的产业增加值也从第三产业到第一产业依次遞减，从而能够改善三次产业占比，促进产业结构升级。第二，科技金融通过孵化新兴、高技术产业来推动产业结构升级。科技金融能够促进产业科技创新，而科技创新的最终目的是实现高新技术产业化。高新技术产业主要分布于第二三产业，且多为知识、技术密集型产业，因此符合产业结构高级化的标准。第三，科技金融发展通过促进经济转型进而推动产业结构升级。科技金融资本投向的高新技术产业往往具有很高的收益率，因此能促进经济的增长。除了数量上的增长外，科技金融可以通过对技术创新的促进作用，提高劳动生产率，并在一定程度上减少环境污染，从而提高经济发展质量。当经济增长实现由粗放型向集约型转变时，产业结构也朝着高级化方向发展。第四，科技金融通过改善就业结构、推动创业来促进产业结构升级。随着新兴产业的兴起，各行业由于技术改进淘汰部分劳动力，会出现大量劳动力剩余，而高技术产业由于就业门槛较高会出现劳动力短缺，所以会发生大规模劳动力向更高级产业的迁移，从而使得劳动力结构得以改善，产业结构得以高级化。因此，本文提出以下假设。

假设1：科技金融发展能够促进产业结构升级。

创业者的创业活动可以打破市场原有的均衡，创造新的商业机会和经济效益，以全新的生产要素组合和产业结构实现经济的增长。[27]创业活力主要通过三条路径影响产业结构升级，第一，创业活力的增强会通过提高技术创新水平来促进产业结构升级。在创业活动中，只有将新技术投入生产，创造出有商业价值的新产品，才能获得更高的收益。因此，新创企业必须具有更高的技术水平才能在激烈的市场竞争中获得更大的份额，技术水平较差的企业会逐渐被淘汰。这种良性竞争将使得整个产业的技术水平上升，从而实现产业结构的升级。第二，创业通过产业集聚效应推动产业结构升级。创业活动多集中于新兴、高技术产业，这种产业的集聚为创新技术的扩散和溢出创造了良好的环境，导致整个产业市场竞争力不断增强，从而促进产业结构升级。第三，创业通过人才集聚和知识溢出促进产业结构升级。创业活动除了会造成产业的集聚以外，还会引起人才的集聚，而大规模高水平的人才流动为知识的扩散和溢出奠定了基础，形成创业活动、高技术人才集聚、知识溢出的良性循环，进一步推动产业结构升级。因此，本文提出以下假设。

假设2：创业活力的增强能推动产业结构升级。

科技金融影响创业活力的作用机理主要表现在：首先，科技金融能够缓解信贷约束从而为新创企业提供资金支持。完善的科技金融体系不会产生信贷约束问题，放松金融管制后，资金不足但又富有知识、技术的高水平人才就能获得创业所需的资金。这不仅能创造经济效益，还可以进一步扩大就业，促进经济结构转型。其次，科技金融可以通过优化资源配置提高创业率。一个健全的金融体系会对投资项目进行评估筛选，以保证资金流向劳动生产率最高的行业[28]，而科技金融的发展则使得更多资本投向新兴、高技术产业。这种对资金的高效配置充分激发了企业家的创业热情，从而提高创业率。最后，科技金融通过强化市场竞争来促进创业。科技金融越发达的地区，就会有越多的高新企业进入，市场竞争程度就会越强，市场越活跃。这时，市场的进入壁垒随之降低，从而能吸引更多的企业家进入，进一步增强创业活力水平。综上所述，科技金融越发达的地区，创业活跃度也越高。因此，本文提出以下假设：

假设3：科技金融发展影响产业结构升级存在创业活力水平的中介效应。

三、研究设计

（一）模型构建

为了考察科技金融发展对我国产业结构升级的影响，本文在控制经济发展、政府干预、城镇化、人力资本和外商直接投资的基础上，设定了如下面板模型：

式（1）中，i表示地区，t表示年份，ISH为产业结构升级水平，STF为科技金融发展水平，Control为一系列控制变量，α0为常数项，μi为个体效应，t为时间效应，εit为随机扰动项。本文核心关注的系数值是科技金融发展对产业结构升级的总影响α1，根据前面的理论分析，预期α1估计系数符号为正。

为了进一步研究科技金融发展是否通过创业活力对产业升级产生影响，本文借鉴温忠麟等[29]的研究方法，通过建立递归方程来进行中介效应的检验。递归方程如式（2）～（4）所示：

式（2）—（4）中，i表示地区，t表示年份，α01，α02，α03为常数项，VIT为创业活力，α11是科技金融发展对产业结构升级的总影响系数，α21是科技金融发展对创业活力的影响系数，α31和α32分别为科技金融发展、创业活力对产业结构升级的影响系数，根据前文理论分析，预期α11、α21、α31和α32符号均为正，其他变量解释同式（1）。

中介效应模型的检验分为三步。第一步，对（2）式进行回归，先检验在没有中介变量的情况下，科技金融发展对产业结构升级影响的总效应。若α11显著，说明存在科技金融发展对产业结构升级的总效应。第二步，对（3）式进行回归，检验科技金融发展对创业活力是否具有显著影响，即检验α21是否显著。第三步，在（2）式的基础上引入中介变量创业活力并进行回归，检验中介效应（α32）是否显著。如果α21和α32均是显著的，就说明中介效应存在。在此前提下，若α31不显著，表明存在完全的中介效应，反之，存在部分的中介效应。中介效应比重为α21α32/α31+α21α32。如果α21和α32有一个不显著，就需要进行二次检验。

（二）变量选择

1.被解释变量

产业结构升级（ISH）。产业结构升级是指产业结构遵循经济发展规律和资源配置路径从低级到高级的一个渐进演变的过程，其关键点在于三次产业劳动生产率的提高。衡量产业结构高级化的方法多种多样，本文借鉴刘伟、张辉[30]，左鹏飞等[31]的做法，用三次产业增加值占比与其劳动生产率的乘积加权值来度量地区的产业结构高级化水平。具体计算公式为：

其中，Yi，j，t表示i地区j产业在t时期的增加值，Yi，t表示i地区在t时期的地区生产总值，Xi，j，t表示i地区j产业在t时期的从业人员，Yi，j，t/Xi，j，t表示i地区j产业的劳动生产率。Yi，j，t/Xi，j，t存在量纲，本文对其进行了无量纲处理。

2.核心解释变量

（1）科技金融发展（STF）。科技金融属于产业金融的范畴，是科技创新活动与金融产业在发展过程中相结合的产物。[32]陈建丽选择从“科技银行—科技资本市场—风险投资—政府支持”的角度构建中国科技金融发展水平评价指标体系;[33]张芷若、谷国锋从“公共科技金融—市场科技金融”的视角建立科技金融发展水平的综合指数。[9]本文借鉴张芷若等、周德田等的方法[32，34]，從科技金融资源、科技金融经费、科技金融融资和科技金融产出四个维度构建科技金融发展水平评价指标体系（见表1），并通过熵值法赋予各指标权重，计算出科技金融发展水平综合指数。

（2）创业活力（VIT）。综合现有关于创业活力的文献的研究，发现创业活力主要体现为企业家精神的一个重要方面——创业精神。国外学者通常使用自我雇佣比率和新企业进入率来衡量企业家创业精神。[35-37]考虑数据的可得性，本文借鉴李宏彬等、陈哲和杨旭、王叶军的研究方法[23，38，39]，用城镇私营单位和个体经济从业人数占总就业人数的比例来衡量创业活力。

3.控制变量

为了控制其他因素的影响，本文选取以下控制变量：（1）经济发展水平（PGDP）。一个地区的经济发展是推动产业结构升级最重要、最直接的因素，本文通过地区人均GDP来衡量经济发展水平。（2）人力资本（HUM）。产业结构升级就是要实现资本密集型产业向技术密集型产业转型，其中离不开高技术、创新型人才的支持。因此本文借鉴苏屹等的做法[40]，通过R&D人员全时当量来衡量地区人力资本水平。（3）政府干预（GOV）。政府对于经济的干预应控制在合理的范围内，一旦超过这个范围，就会对经济发展产生负面影响。本文用财政支出占GDP的比重来衡量政府对经济的干预程度。（4）城镇化水平（URB）。城镇化不仅能够增加城镇劳动人口，还在一定程度上加大了对产业结构升级的人力支持。本文采用城镇人口占地区总人口的比重来代表城镇化水平。（5）外商直接投资（FDI）。大量学者研究发现，外商直接投资会给地区带来扩散、竞争、产业关联以及人才流动效应，因而会影响产业结构升级，因此本文使用各省实际利用外资额占地区GDP的比重来衡量外商直接投资水平。

（三）数据来源与统计性描述

本文使用的数据为2009～2019年30个省级行政单位（不包括西藏及港澳台）的面板数据。原始数据来源于2010～2020年《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》以及各省统计年鉴、统计公报等。为了消除价格的影响，对本文所涉及货币计量的变量全部用GDP平减指数折算为2009年的实际价格，对以美元为单位的数据均按当年人民币兑美元平均汇率进行了换算。具体变量的描述性统计见表2所示。产业结构高级化水平均值为0.369，最小、最大值分别为0.040和1.000，这说明不同地区之间产业结构高级化水平存在较大差异，核心解释变量科技金融发展和创业活力也存在此特点，这与现实情况相符。

四、实证结果与分析

（一）基本估计结果及区域异质性检验

本文进行基本面板回归所得的结果见表3所示。其中第1列检验了以全国30个省级行政单位为样本时科技金融发展对产业结构升级的影响。第2—4列分别检验了以东部地区11个省级行政单位、中部地区8个省级行政单位和西部地区11个省级行政单位为样本时科技金融发展对产业结构升级影响的地域差异。通过对各个模型进行Hausman检验，认为使用固定效应模型更加合适。从全国样本的估计结果来看，科技金融发展对产业结构升级的影响在1%的水平上显著为正，系数为0.559。这说明就全国层面而言，科技金融发展水平的提高有利于产业结构的升级，即科技金融水平每提高1个单位，产业结构高级化水平增加0.559个单位。这是由于科技金融发展能优化资本配置，引导资金流向高技术、新兴产业，促进企业技术升级，从而形成更新的、更高级的产业结构。从东、中、西部地区分样本的回归结果来看，科技金融发展在东部地区对产业结构升级的影响不显著，但在中、西部地区均显著促进产业结构升级，且在经济欠发达的西部地区这种促进作用更大，具体为科技金融发展水平每提高1个单位，西部地区产业结构高级化水平上升0.575个单位，中部地区上升0.441个单位。这是由于相较于中西部地区，东部地区经济发展更快、金融效率更高、金融服务体系已经较为完善、产业结构高级化水平已接近饱和，因此科技金融发展对产业结构升级的作用十分有限。而中西部地区科技、金融等各方面发展均不完备，产业结构有待升级，特别是西部地区，长期以来由于偏僻的地理位置和落后的经济社会条件而没能得到充分发展，还有很大提升空间。因此，中、西部地区产业结构升级能够享受科技金融的发展红利，通过科技金融更好地为科技型企业的创立和发展提供资金，进而调整和优化产业结构。

就全国样本而言，控制变量中对产业结构升级具有显著影响的有经济发展水平、城镇化水平和人力资本。经济发展水平对产业结构升级具有显著的促进作用，这是由于经济越发达的地区拥有越好的生产经营所需的资源和环境，越容易吸引企业家投资，因此越能推动产业结构朝着高级化方向发展。城镇化能加快地区产业结构升级，城镇化水平越高，新兴产业发挥效用的基本条件就越充足，所能配置的资源就越丰富，产业结构升级的速度也就越快。人力资本对产业结构升级的影响是显著为正的，这是由于产业在升级过程中对于技术、资本的需求越来越强，高素质人才有助于产业结构水平的提高。将样本分为东、中、西部地区以后，估计结果与按全国样本进行估计的结果基本一致，这也说明了本文的基准回归模型具有稳健性。其中，西部地区经济发展水平对产业结构升级的促进作用强于中部地区，中部地区又强于东部地区，这主要是由于相较于东部和中部，西部省份经济水平普遍欠发达，发展空间更大，每单位经济增长可以带来更大的产业结构升级效应。政府干预对于三个地区产业结构升级的影响均不显著，究其原因在于我国各地区在产业选择和投资上市场化水平较高，能实现资源的自发、合理配置，政府财政干预的作用空间不大。城镇化水平对东、中、西部地区产业结构高级化有显著正向影响，这是由于高技术产业更容易在城市集聚，城镇化为各地区产业结构升级建立了良好的基础。外商直接投资对中、西部地区产业结构升级有显著的促进作用，但对东部地区的产业结构升级影响不显著。这可能是由于同东部地区相比，中、西部地区外商投资较少，导致中、西部地区缺乏资金进行产业结构调整，因此增加外商投资能够显著提高其产业结构高级化水平。

（二）中介效应检验结果

基准模型验证了科技金融发展对产业结构升级具有促进作用，但并未对科技金融发展影响产业结构升级的路径进行探究。因此本文从创业活力的视角出发，建立中介效应模型，检验科技金融发展是否通过促进创业来推动产业结构升级，检验结果见表4所示。

首先，检验科技金融发展对产业结构升级的总效应。表4中第一步的回归结果显示，总效应系数α11显著为正，等于0.559。说明从整体来看，科技金融发展对地区产业结构升级有显著的促进作用。其次，检验科技金融发展对创业活力是否存在影响。根据表4第二步的结果，科技金融发展与创业活力在1%的水平上显著正相关，效应α21为0.656，说明科技金融发展水平每提高1个单位，创业活力水平会相应提高0.656个单位。最后，检验中介效应。将中介变量创业活力纳入基准回归模型，其系数α32为0.244，且在1%的水平上显著。由于α21和α32均是显著的，所以中介效应存在。又由于第三步中科技金融发展的系数α31显著为正，所以存在的是部分中介效应，即科技金融发展既可以直接促进产业结构升级，又可以通过提高创业活力来间接促进产业结构升级。由α21α32/α31+α21α32可得中介效应占比为28.62%。

（三）稳健性检验

如果模型存在内生性问题，则无法得到一致估计。本文的核心解释变量科技金融发展与被解释变量产业结构升级之间可能存在一定的双向因果关系，即科技金融发展可以促进我国产业结构高级化，而反过来产业结构升级又需要大量资本和技术投入，加大了企业对资金和技术的需求，从而推动了科技金融的发展，因此模型可能存在内生性问题。为了检验模型的稳健性，本文借鉴李春涛等、张璇等、赵霞等的做法[41～44]，手工整理了所有省份的接壤省份，使用每年该省份所有接壤省份科技金融发展水平的平均值作为工具变量，采用两阶段最小二乘法估计回归方程。选择该工具变量的原因为：第一，地理上接壤的省份经济发展水平差别较小，科技金融发展水平相似，满足相关性要求;第二，信贷融资存在一定的地域分割性，即使相邻省份的科技金融发展水平也很难通过信贷融資影响本省的产业结构升级，因此满足外生性要求。三个模型第一阶段回归的F值均在1%的水平下显著大于10。工具变量不可识别检验Kleibergen-Paap rk LM统计量的p值均小于0.01，弱工具变量检验Cragg-Donald Wald F统计量的值均远大于Stock & Yogo提供的以10%为最大显著性水平上的临界值16.38，因此选择接壤省份平均科技金融发展水平作为工具变量不存在不可识别和弱工具变量问题。最后，由于本文选取的工具变量与内生变量是一对一的关系，因此不存在过度识别的问题。由表5的结果可知，在使用工具变量法解决内生性问题后，中介效应模型三步中的主要回归系数均显著，符号与前文估计一致。用接壤省份平均科技金融发展水平作为工具变量的模型仍存在中介效应，占比12.08%。这说明，科技金融发展对产业结构升级的影响确实存在创业活力水平的中介效应，且这种中介效应在统计上显著，本文所建立的模型和研究结论具有稳健性。

五、进一步分析

本文进行中介效应检验是以“科技金融发展通过影响创业活力来对产业结构升级施加影响”的假定为基础的，这项假定认为科技金融发展、创业活力和产业结构升级三者之间的关系是线性的，因此存在一定的局限性。为了探究科技金融发展、创业活力和产业结构升级之间是否存在非线性关系，即创业活力对我国产业结构升级的影响是否会随着科技金融发展水平的变化而变化，本文借鉴Hansen的方法建立面板门槛模型[45]，以科技金融发展水平为门槛变量，以创业活力为核心解释变量对式（5）进行估计。模型设定如下：

其中，STF是门槛变量，γ是待估计的门限值，β1和β2分别为门槛变量在STFit≤γ与STFit>γ时解释变量创业活力对被解释变量产业结构升级的影响系数，若检验结果β1=β2，说明式（5）没有表现出门槛特征，若检验结果β1与β2存在显著差异，则说明创业活力促进产业结构升级存在科技金融发展的门槛效应。I（·）为示性函数，当对应的条件满足时取值为1，反之取值为0。其他变量解释同式（1）—（4）。

门限效应的检验主要分为两步。首先，判断存在几重门限效应并确定合适的门限值;然后，检验门限估计值的显著性。由此，本文在科技金融发展作为门槛变量时，通过500次Bootstrap自抽样，单门槛效应通过了1%显著性水平的检验，因此认为创业活力对产业结构升级的影响存在单重科技金融发展水平门槛，门槛值为0.2572。

基于上述结果，根据式（5）得到的面板门槛效应回归结果见表6所示。科技金融发展对产业结构升级的影响系数存在两个区间的变化。当科技金融发展水平小于门槛值0.2572时，创业活力对产业结构升级具有显著的促进作用，影响系数为0.133，即创业活力每增强1个单位，产业结构高级化水平上升0.133个单位;当科技金融发展水平高于门槛值0.2572时，科技金融发展对产业结构升级的影响依然显著为正并且进一步加强，系数为0.400，即创业活力每增强1个单位，产业结构高级化水平上升0.400个单位。说明随着科技金融的发展，资本配置效率不断提高，更多的资金将被用于支持新创企业创立和发展，从而地区创业活力增强。许多原本受到融资约束的中小微企业得以生存壮大并将新技术更广泛地应用于生产，推动劳动效率不断提高，产业结构不断升级。

六、结论与政策建议

本文基于2009～2019年我国30个省份的面板数据，实证分析了科技金融对产业结构升级的影响以及创业活力在二者关系中的中介作用。进一步地，通过建立面板门槛模型，研究了创业活力和产业结构升级之间的非线性关系。研究结果表明：第一，科技金融能够显著促进产业结构升级，且这种促进作用在经济欠发达的西部地区更明显;第二，科技金融通过提高创业活力水平间接推动产业结构升级，中介效应占比28.62%;第三，创业推动产业结构升级存在科技金融发展的单重门槛效应，门槛值为0.2572，当科技金融发展水平低于0.2572时，创业活力对产业结构升级的影响显著为正，当科技金融发展水平大于0.2572时，科技金融发展依然促进产业结构升级，并且这种促进作用进一步增强。

基于以上實证研究结果，为了提高我国经济发展质量，促进产业结构升级，本文提出如下政策建议：第一，地区在促进产业结构升级的过程中，应该充分发挥科技金融对产业结构升级的推动作用，加强科技创新与金融资本有机结合，充分发挥科技对经济社会发展的支撑作用，推动科技金融成为引导产业结构升级的持续性动力。同时还应加强对云计算、人工智能、区块链等技术应用的监管，引导信息技术在金融领域的合理利用，避免“技术滥用”现象的出现。第二，我国地域辽阔，各地科技金融发展水平存在较大差异，科技金融对产业结构升级的影响程度也不尽相同，因此要因地制宜地制定科技金融发展策略。东部发达地区在加快科技创新和金融资本深度融合的过程中，也要向中西部地区转移金融资源、提供技术帮扶，增强中西部地区科技金融实力，实现各地区协同发展。第三，创业活力是科技金融影响产业结构升级的有效传导路径，各地政府应积极实施创业鼓励政策，为居民营造良好的创业氛围。还应积极培育良好的投融资体制、科技创新和转化机制，以加快本地区产业结构升级，推动经济高质量发展。第四，当科技金融发展低于一定水平时，创业活力提高对产业结构升级的促进作用较小，因此各地应积极推动科技金融发展，根据不同行业特点与科技企业不同生命周期，开发与推广特色的金融产品。同时，要加快推动科技保险的发展，有效分散、化解高技术产业的创业风险，从而促进产业结构升级。

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責任编辑：萧敏娜