作者：杨颜萌 赵丽媛
来源：《商场现代化》2021年第17期
摘 要：产业结构的升级离不开金融的支持，“数字金融”这一新兴概念于近几年兴起，其将大数据、云计算等数字科技与传统金融服务相结合，有助于减少信息不对称、降低交易成本、实现交易去中介化，进而优化资源配置。本文认为数字金融的发展将会有效促进我国产业结构高级化，并将通过固定效应模型检验这一推测。另外，本文还将借助中介效应模型进一步研究数字金融对产业结构升级的影响机制。研究结果表明：数字金融发展能够有效推动我国产业结构升级，且在中部地区的影响效应要大于东部和西部地区，另外数字金融还可以通过提高企业的技术创新能力从而间接地作用于产业结构高级化。 自由绘画
关键词：数字金融;产业结构升级;固定效应模型;中介效应模型
一、理论分析和相关假设
1.数字金融发展与产业结构升级的关系
产业结构的升级离不开科学技术的发展和生产资源的再配置，这使得其与金融经营的效率息息相关。数字金融将传统的金融服务与新型数字科技结合起来，在大数据的辅助下，数字金融能够有效缓解传统金融存在的信息不对称、交易成本高等问题，提供多样化
的金融工具和解决方案。首先，数字金融有助于满足长尾用户的投资需求，各式各样的线上理财产品有效聚集社会闲散资金;其次，数字金融有助于解决传统金融存在的结构性失调问题，数字技术应用于金融服务，帮助数字金融降低风控成本，使其能够扩大服务范围，帮助中小型企业获取融资;最后，大数据分析的应用使得数字金融能够迅速精准的匹配产业链的各个需求端，更加有效地实现金融资源的再配置，为产业发展提供资金和服务的支持。所以，本文提出研究假设1：
H1：数字金融发展能够有效赋能我国产业结构升级。
2.数字金融对产业结构升级的间接影响
数字金融不仅可以通过提高资源配置效率直接赋能产业结构升级，还能通过促进产业技术创新，间接地助力产业结构高级化。技术创新活动具有投入大、风险高的特点，这使得传统金融机构出于风控考虑，避免对其投资，而与之相对的，企业由于自身资金储备不足或者经营周期限制，也难以从内部获取足够的资金支持技术创新活动。而数字金融的发展，扩大了金融的服务范围，有效地缓解信息不对称问题，并且降低了金融机构风险控制的成本，使得金融能够更好地为产业技术创新赋能，从而推进产业结构升级。所以，本文
提出研究假设2：
H2：数字金融能够推动产业技术创新，从而间接地推动产业结构升级。
二、模型设定
为了验证数字金融发展是否能够有效推动我国产业结构升级，本文选取中国除港澳台之外的31个省（自治区、直辖市）2013年-2019年的面板数据进行实证检验。本文的核心解釋变量——数字金融发展水平的相关数据取自《北京大学数字金融指数报告》，其余变量皆来源于《中国统计年鉴》、EPS数据库和WIND数据库。
1.变量选择
（1） 被解释变量cip数据
由上文分析可知，一国的产业结构随着经济发展会呈现出从低级形态（加工度和附加值低的产业形态）向高级形态（加工度和附加值高的产业形态）的转变。本文参考王先柱（2019）、谢婷婷（2019）等学者的研究方法，使用产业结构升级指数度量：
其中，Yi表示各省第i产业的产值，Y表示各省的GDP总值，i=1，2，3，分别代表第一、第二和第三产业。产业结构升级指数越高，说明各省的产业结构高级化程度越高。汪文勤
通过计算和分析各省的产业升级指数计算结果，在2013年至2019年期间，我国各省的产业结构显示出明显的高级化趋势，第三产业在经济中的占比显著提高。但是各地区也存在着较大的发展差异，产业结构升级指数呈现出由东向西递减的趋势。
（2） 核心解释变量
本文的核心解释变量为区域数字金融发展指数（Ifi）。基于蚂蚁金服提供的大数据，北京大学数字金融研究中心编制了数字普惠金融指数，该指数已受到学界的广泛认可。
就整体趋势而言，随着新型数字科技与金融服务的深度结合，我国各地区的数字普惠金融发展程度普遍提高，但依然存在着地区发展不平衡的状况。其中，以上海、北京、浙江、江苏、广东为代表的东部地区数字金融发展程度较高;以青海、甘肃、宁夏、吉林、黑龙江为代表的中西部地区数字金融发展较为不足。新金瓶梅2下载
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（3） 中介变量
由于数字金融发展可能通过提高企业的技术创新能力进而影响各省的产业结构升级水平，因此本文在研究数字金融发展对产业结构升级的影响机制时，加入了技术创新（Innov）这一中介变量，其由各省份专利申请授权数的对数值衡量。
（4） 控制变量苯酚氧化
本文除了核心解释变量数字金融发展程度（Ifi）外，还将经济发展水平（Pgdp）、政府干预水平（Govern）和劳动力水平（Ll）、教育水平（Edu）作为控制变量。
2.模型构建
基准模型：本文首先设定基准模型以检验假设1，即数字金融能够促进我国产业结构升级。基准模型如下：
其中，下标i代表不同地区，t代表不同年度，Xit表示各项控制变量，α0为模型的常数项，β0表示核心解释变量数字经济发展程度的回归系数，γi表示各项控制变量的回归系数，εit为误差项。为了使结果更加可靠，本文将使用聚类稳健标准。
中介效应模型：中介效应指解释变量并不直接对被解释变量产生影响，而是通过一个或一个以上的中介变量，间接地影响被解释变量。中介效应模型最早被应用于心理学界，之后在整个社会科学领域广泛推广。经过相关理论分析，本文选择技术创新（Innov）作为中介变量，研究数字金融发展对产业结构升级的传导机制。
本文借鉴温忠麟（2004）的研究成果，首先运用三步回归法，对中介效应进行检验，模型如下：
首先，本文在不加入中介变量的基础上，根据（式3）进行面板估计，如果数字金融指数的系数β0显著，则表明数字金融发展对产业结构升级具有总效应，继续后续分析，否则终止。其次，对中介变量Innov和核心解释变量Ifi，根据（式4）进行回归分析，判断数字金融发展可否提高企业的科技创新能力。最后，在加入中介变量后，对（式5）进行回归估计。如果（式4）中的系数β1和（式5）中的系数β3均显著，则表明中介效应存在，此时若（式5）中的β2显著，则说明技术创新起到了部分中介效应，若β2不显著，则说明技术创新起到了完全中介效应。然而，三步回归法容易忽略一些较弱的中介效应，因此当（式4）中的β1和（式5）中的β3仅有一个显著，本文借鉴陈小辉（2020）的研究方法，通过Sobel检验进一步验证中介效应是否存在。
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