金融、互联网发展与产业结构优化——基于我国省级动态面板数据系统GMM模型分析

一、前 言

经济进入新常态，增速放缓，以GDP增速为单一发展目标的时期已经过去，国务院发布《关于加快发展生产性服务业促进产业结构调整升级的指导意见》之后，①我国经济逐渐将重心投向产业结构布局，且更加重视第三产业的发展。国家发改委《产业结构调整指导目录》也全面反映了产业结构调整和优化的内容，即注重服务产业发展的同时，并注重新兴技术产业的发展和自主创新。那么，在国内经济长期以粗放式的增长，环境压力日益增大，“三高一低”经济增长方式导致矛盾突出的状况下，如何促进产业结构优化，成为当前亟待解决的问题。同时，在互联网和金融高速发展，但经济增速持续放缓的时下，国内学者对国家“互联网+”计划和金融体制深化改革必要性一直信心不足，这也是本文需要探索和研究的问题。

二、文献回顾

在金融发展与产业结构关系方面，熊彼特指出银行将资金配置给创新型的产业领域，能够对经济结构和经济增长产生良性影响。［1］而这一观点逐渐被后来学者认同，金融发展随之被纳入经济发展研究体系。Clark又重申了产业结构升级的本质在于生产要素重新配置，［2］金融发展中的资本作为生产的核心要素，使得二者关系研究成为学术焦点。著名的金融发展的命题就是由Patrick提出，标志金融发展理论确立。［3］而后的一些研究Tadesse［4］、Sasidharan［5］只是在不同层面和指标修正后的论证，也缺乏二者之间作用机制的研究和相对完整的分析框架。国内学者大多是基于国外理论针对中国实际情况和数据作进一步的探讨。杨琳分析了我国金融结构与经济结构之间存在的互动机理，并较早的对二者关系进行实证探讨。［6］曾国平在就业和产值结构角度，采用时间序列数据和分析方法实证了金融发展显著影响第三产业，而对第一、二产业的影响只是名义的。［7］所以，后来学者单一的以二、三产业比来衡量产业结构优化并不合理。干春晖等［8］、王定祥等［9］在指标上作了改进，采用凸显差异的泰尔指数度量产业结构合理化以及使用第三产业与高新技术产业产值之和与第二产业总产值之比衡量产业结构高级化。

在互联网发展和产业结构关系方面，起初，国外学者对互联网行业、互联网经济、信息产业，或网络经济之间概念是等同的。而且在学术研究中互联网一直被视作一种通用技术考虑，很少有学者直接将其作为分析对象。Dedrick，Kraemer提出了IT生产率悖论，认为非理性投资者和管理者并没有因为信息技术影响他们投资，而当巨额投资信息技术时，并未得到相应回报，从而未能影响经济，他进一步提出在发展中国家ICT影响经济增长和产业结构，但在发达国家并不然。［10］然而一些学者（Freund、Choi）分别从企业、产业、国家层面分析互联网对经济增长的作用机制发现：互联网不仅创造了新的企业模式、产品流通、企业管理方式，而且减少了产业链间的中间商，降低交易成本、缩短交易时间，提高生产效率等，并能够加快商品和资本在国际间流动。［11］国内学者刘文新采用人均网民、网页、域名数的几何平均值构建了区域互联网发展指数来测度互联网发展的综合水平，实证了地区互联网发展不均衡对经济的影响。［12］张越在衡量互联网发展水平上进一步探索，他采用我国各省份横截面数据，将互联网作为技术禀赋纳入柯布·道格拉斯生产函数，分析了互联网对经济的影响，发现网页、域名和网站数量虽然在我国发展迅速，但是与经济的相关度较低，而互联网普及率和宽带接入端口数则对经济影响显著，后者可以作为互联网发展的指标纳入分析模型。［13］杨坚争等从电子商务的角度出发，采用道格拉斯生产函数，也同样实证了电子商务发展水平对经济发展有显著正效应。［14］以上学者对互联网的作用都是停留在对经济增长的作用角度，更没有谈及该影响的阶段性差异，其深层次的原因也并未揭露。陈建功、李晓东将互联网发展对我国经济影响分为三个时期：1980—1994年的引入期，1994—2006年的商业价值发展期，2006年至今的社会价值凸显期，［15］提供了我国互联网发展对我国经济阶段性影响差异的可能性，但是并未对其划分节点做进一步检验。

现有文献分别对互联网发展与产业结构、金融发展对产业结构关系进行了探讨，但仍存在一些不足：（1）研究数据和方法问题。在研究互联网与产业结构关系时大多采用时间序列或横截面数据，加之互联网近几年才开始应用和数据统计，样本量小导致结果有效性存在问题。以往文献多使用面板固定效应模型，而金融发展、互联网发展与产业结构之间可能存在双向因果的内生性，单纯采用一般的参数估计法在估计时存在有偏和非一致性，所以本文采用动态面板SYSGMM估计方法能有效解决以上问题。（2）指标选取上问题。以往文献忽视产业结构优化指标或产业结构合理化，又或忽视产业结构高级化。此外，以往文献金融发展没有分规模、效率、结构，以致未能找出金融发展影响产业结构真正原因。（3）关注点问题。大多学者都是研究互联网发展与经济增长关系，研究前者与产业结构关系较少。此外对互联网、金融发展与产业结构上的分析，以往文献集中在实证数据上的检验，却忽视了深层次的三者之间的互动机理分析，更未注意互联网和金融发展的溢出效应与产业结构的关联。而且虽有发现互联网、金融对经济发展呈现阶段性的差异，但以往研究并未深入对其进行阶段性节点检验和断点前后差异分析。

三、模型的设定和指标选取

（一）模型设定

在20世纪80年代，Chenery等人提出了“发展形式”理论，并通过强调经济发展与经济结构相适应，从而揭示了各国经济发展“标准型式的产业结构模型，［16］表达式为：

其中，Yi是产业占经济的比重，反映经济结构状况；GDP是人均国民收入，N是人口总数。

为了研究金融、互联网发展与产业结构优化的关系，对模型进行了适当的修正。首先，对被解释变量产业结构的指标，本文以产业结构合理化和高级化来替代；其次，对解释变量，本文处理方式是除将Chenery的变量加以优化处理后将其纳入控制变量外，还加入自身研究的新变量金融发展规模、效率、结构以及互联网发展，并补充能够凸显地域差异的控制变量。最后，实证模型中，加入互联网发展对金融发展的交互项，以研究互联网发展对金融发展的溢出效应。因为产业结构优化是一个长期的过程，其当期产业结构发展状况会受到前一期产业结构状况的影响，同时为了避免出现内生性等问题，本文建立动态面板数据模型：

其中ISRit，ISRit-1是指当期和前一期产业结构合理化水平，TFPit指产业结构高级化水平；ITDit指互联网发展水平；FIRit指金融发展规模，FDSit指金融发展结构，FDUit是指金融发展效率；ITD*FIRit，ITD*FDSit，ITD*FDUit分别指互联网发展与金融规模、结构和效率的交互项；CONTR是指控制变量；α0表示截距项，β0～β8是各变量的系数，ui是没有时间变化的各省市区个体效应，i指各省市区，t表示时间，εit是表示随机扰动项。

（二）指标选取和数据来源

1.产业结构合理化水平（ISR）。Petty-Clark指出，产业结构合理化，是指伴随经济的增长，资源和要素都逐渐向更高的产业转移，而第三产业的产值和就业人数也相应地增加。［2］但其实并不仅仅表现于此，它更多的是指产业间愈加的协调和资源的更有效利用，干春晖等采用的描述地区收入差距的Theil index衡量产业结构偏离度，［8］逆向的反映产业结构合理化。

其计算公式：

其中，TSRit就表示产业结构合理化水平，属于逆向指标，其值愈小，合理化程度越高。Yjit各地区j产业生产总值，Ljit指各地区j产业从业人数，j指各产业，i指各省市区，t指时间，n指部门数。

2.产业结构高级化水平（TFP）。产业结构高级化，本质上是使产业结构的效益不断提高的过程，最重要的表现是技术水平的进步和劳动者的素质的提升，从而资产密集型和技术密集型产业占比逐渐增长。本文为了衡量产业结构高级化，采用王立国等提出的通过计算全要素生产增长率衡量，其计算过程是通过梭罗残差法估测全要素生产率。［17］本文在资本存量算法和公式上对其稍加修正。

首先，构建规模报酬不变的C-D生产函数：

其中，Y指总产值，A(t)是综合技术水平，K指资本，L是从业人数，α指资本产出弹性系数，μ是随机干扰项。

其次，对方程（1）两边取对数，并加入截面和时间，变换得估计矩阵，如下：

??得全要素生产率为

最后，TFPit是各省市区全要素生产率，通过数据采用OLS估计出资本产出弹性系数；Kit是各省市区资本存量，数据是采用张军［18］永续盘存法以1997年为基期计算，i是指不同省市区；t表示时间，ε是随机扰动项的变换；Yit是各省市区的生产总值；Lit是各省市区就业人数，数据来自于《金融统计年鉴》《各省市统计公报》《新中国六十年统计资料汇编》。

3.金融发展规模（FIR）。戈德史以金融资产与国民财富的比值衡量金融发展，这便是著名的“金融相关比率”。［19］国内学者基于此采用M2/国内生产总值，但本文研究的是省际面板，继续沿用，并不合理。因此，金融规模采用指标：

4.金融发展效率（FDU）。李健等认为中国是以银行为主导，银行的效率直接影响到该地区的投资状况。［20］而高效的银行是能够有效地将资金向效率高的部门转移，并能够充分地将储蓄向投资转变。所以金融发展的效率采用存贷比来表示为：

5.金融发展结构（FDS）。金融发展结构，学者多采用间接和直接融资之比。考虑到省级数据的可获得性和数据的说明性，本文采用邓淇中，张晟嘉使用的各地区保费收入代表非银行金融结构规模，［21］用来度量金融自由化和金融竞争的程度，表达式：

6.互联网发展（ITD）。张越［13］实证结果显示网页数、域名数、网站数与经济关系相关性较低，但是互联网用户数与经济增长影响显著。所以，本文采用互联网普及率衡量互联网发展，数据来源于CNNIC的互联网发展报告，其表示为：

7．控制变量。控制变量选用以往研究中使用过的，并经过多重共线性检验，剔除与其他变量两两相关性（R＞0．85）较高的指标。最后选取的控制变量包括地区教育水平（ED），采用教育经费额与地区GDP之比；地区投资水平（FI），采用固定资产投资额与地区GDP之比；地区人力资本（LHM），采用第二产业与第三产业就业人数和与三产业就业人数之比；地区城镇化率（URBAN）采用的是城镇人口与常住人口之比；地区人均国内产值（AGDP），采用的是GDP与总人口之比。所有数据来自 《中国劳动统计年鉴》《各省市统计年鉴》《各省市国民经济发展和社会发展统计公报》，及人民日报等网站整理计算。甘肃省的从业人员数、教育经费2014年数据缺失，我们采取二次指数平滑法，用0．3的平滑系数预测。四川省、陕西省、甘肃省、云南省金融机构贷款余额缺少2013年数据，本文采用平均值法，估计2013年上述省份数据。此外，互联网数据CNNIC从1997年开始统计，并且重庆1997年才成为直辖市，大多指标数据也只更新至2014年，所以所有的数据采用的是1997—2014年中国31省市区数据。

四、实证分析

（一）单位根检验和协整检验

本文首先对面板数据进行时序图绘制，可以粗略地判断趋势项和截距项的存在与否，再之后进行平稳性检验，最后采用AIC找出最优滞后阶数。面板数据平稳性检验的方法很多，R语言（version3．3．1）软件里面提供了四种方法，分别是LLC检验、IPS检验、madwu检验和hadri检验。四种方法各有优劣，LLC要求备择假设是所有样本数据经济属性上具有同质性，而IPS则放松了这一假设，但是它必须带有趋势项或常数项的一个。而madwu检验，则有一个明显的优势是可以处理非平衡数据，hadri检验则具有检验小样本数据的性质，但是对于横截面较短的数据，检验势较低。针对于此，为保证检验结果的稳健性，剔除伪回归的可能，文章分别采用这四种方法分别对变量进行检验，并得出如表1结果。

表1 变量单位根检验结果

由表1可知，包括控制变量都在5%显著水平下拒绝原假设，有截距项和趋势项，且一阶单整，因此数据是平稳的，可以进行回归。为了进一步的研究互联网发展和金融发展与产业结构之间长期关系，本文采用面板Johansen检验，得表2，表3：

选取的变量是TFP，ISR，ITD，然后对他们进行Johansen检验，由表2发现，在1%显著性水平下，拒绝原假设，所以互联网发展对产业结构合理化和高级化有长期稳定的关系。

表2 产业结构优化与互联网发展指标的的Johansen检验

表3 互联网发展和金融发展交互项与产业结构优化指标的Johansen检验

选取的变量是ITD*FIR，ISR，TFP，然后对其进行Johansen检验，由表3，发现互联网发展与金融发展规模的交互项对产业结构的优化都有长期的效应。然后又分别加入金融效率和金融结构与互联网发展的交互项以及金融发展指标，同样发现其对产业结构的优化有长期稳定影响。

（二）实证分析

本文选取1997—2014年全国31省市区所构建的面板数据作为全样本进行估计，为了保证建立模型估计的有效性，采用Sargan-test，以检验工具变量的有效性；继而，对模型进行了Waldtest，目的在于检验建立的模型联合系数是否有效；最后检验残差项是否存在二阶序列相关，针对模型进行AR(1)和AR(2)检验，只要在不拒绝不存在二阶序列相关的原假设下，则表示通过检验。本文建立以ISR和TFP为因变量，研究分析互联网发展、金融发展以及其交互项分别对ISR和TFP的影响，结果如下表4所示。

1.互联网发展促进产业结构合理化和高级化。表4中，从动态面板来看，产业结构合理化和高级化前一期对当期有显著正影响，且系数较大，说明产业结构优化都具有很强的刚性。此外，互联网发展对产业结构的合理化和高级化都有促进效应。其原因是：一方面，互联网的宣传效应，人们能够通过网络平台消费和接触以前不能消费的产品和信息，使消费者改变购买力结构和需求结构，继而引起生产和营销方式转变，生产性服务业及其配套得到迅速发展，从而促进产业结构合理化；另一方面，互联网的生态效应，具有扩散和集聚功能，所有的行业领域都在互联网上经营和交易，除了降低“鞋底成本”之外更加提高了效率，也激发创新，形成新兴服务产业。劳动力、资本和技术等资源在这里集聚，然后又通过互联网社群推动技术扩散和技术进步，促进产业结构高级化。

另外，根据表4，可以看出互联网发展对产业结构的高级化比对合理化影响更大。1单位互联网发展促进后者上升0.06单位，而使前者提高近0.1单位。原因是目前互联网更多的是作为技术工具被使用，它只是作为价值的传递者，而不是进行价值创造，所以互联网如今更多的是促进产业向更高技术密集型产业转变，即促进产业结构高级化，而没有将互联网全面应用于企业管理、组织方式和营销方法中，使其更大程度的优化资源组合、业务流程和上下游产业链的协同，从而推动产业结构合理化。

表4 全样本实证分析（因变量：ISR、TFP）

2.金融发展对产业结构合理化和高级化有差异。金融发展一般通过两种方式影响产业结构：第一，直接影响储蓄向投资的转化。通过控制资金的流向，将资金投入不同的行业将会导致不同的要素分配，从而使行业出现不同的资本存量结构，继而影响产业结构。第二，通过贷款给企业，控制生产结构，通过贷款给消费者，影响其消费结构，使供给和需求结构上改变，从而引致产业结构转变。

如表4所示，从长期而言，金融规模促进产业结构合理化，抑制高级化。原因可能是，改革开放以来，随着对金融行业的放开，金融机构大批涌现，促进了我国服务业的发展。正如孙永强提出，金融发展并非产业结构升级所引致，而比较优势的转换却实实在在需要外部金融的支持。［22］但是越来越大的金融规模并未流入高成长、高技术的创新型产业，政策倾向性的扶持国有僵尸企业，以致快速增大的金融规模并未促进产业结构高级化。

金融效率和金融结构显著促进产业结构高级化，而且金融结构每提高1个单位，高级化提高达9.921单位，但是抑制合理化。意味着金融改革深化起到一定的作用，金融效率和结构的提升对产业结构高级化影响巨大。但金融体制改革仍处于深水区，长期金融抑制和效率低是导致抑制产业结构合理化的重要因素。

3.金融发展和互联网交互项与产业结构优化。金融发展能够通过资本存量调整和投资倾斜的方式促进互联网技术的普及和互联网企业的发展，产生对产业结构的“成本推动”和“供需推动”。随着资本的深化对互联网技术普及、引进，部门间的成本和相对价格也会因为部门间互联网技术的应用差异和资本深化程度而产生改变，消费者需求转向低成本的部门，从而在供给侧对产业结构转变和优化产生推动作用。另外，互联网能够凭借自身的宣传和生态功能推动金融行业的发展，进而产生“要素效应”和“马太效应”。互联网能够为金融机构提供资源配置信息，从而更优化的配置资本资源，提高产业转化速度。而其他部门会通过“干中学”和金融机构“知识溢出效应”诱发其他行业的技术创新，比如说互联网金融、供应链金融等新兴的行业产生。

如表4所示，互联网发展与金融规模的交互项对产业结构合理化的影响系数绝对值为2.651，比单一的加入互联网发展、金融发展变量对产业结构合理化影响系数高出几十倍。这可能是，因近几年大量出现的互联网金融企业，加大了服务行业的占比，也促进了金融服务产业的成长。互联网产生的数字鸿沟将会促进金融发展规模的马太效应，互联网发展情况下，金融规模越大的地方，产业结构将更大程度的得到优化。但是如实证显示，互联网金融效率和结构并没有出现明显对产业结构优化的转变，其原因是大肆扩张的互联网金融行业因为没有得到制度的规整，产生很多结构性弊端。低效、结构不合理导致不仅未能促进产业结构优化，反而对产业结构高级化有抑制作用。

（三）分时段样本实证分析

本文以2007年为时间断点，将样本分为1997—2006和2007—2014年时间段。之所以这么分，有两方面的原因：

1.根据文献。邱娟等通过选取社会经济的11个指标，得出影响互联网普及率的三大主要因子，并实证发现这三大因子对互联网普及率影响系数在2008年发生巨大的变化。［23］此外，陈建功等在提出互联网发展阶段，认为互联网发展在2006年出现由商业价值发展期到社会价值凸显期的转折点。［15］加之，2008年金融危机，对我国金融行业影响意义非凡，包括开始谋变“五龙治水”的金融监管格局，建立统一协调的金融监管部门等。所以，本文猜想在2007年可能出现金融和互联网发展对产业结构优化的结构性断点。

2.邹至庄结构性断点检验。上述取2006，2007年为结构性断点都属于经验性判断，为了实证本文取model1-model6的回归进行chow’s test。结果如下表：

所以，当各模型加入虚拟变量V，在2007年以前取0，2007年以后取1，以表征金融发展、互联网发展对产业结构合理化和高级化的前后差异。结果显示，1%显著性水平下，各模型都拒绝了在2007年互联网发展和金融发展对产业结构影响不存在结构性断点的原假设。因此，得出以TFP、ISR为解释变量的模型都在2007年发生了结构性转变。所以，本文以2007年为分割点，进行分段分析其前后差异，得出表6和表7。［24］［25］

表5 2007年面板chow's断点检验

由表6、表7可以看出，互联网发展在1997—2006年系数是0.0714，而在2007—2014年系数开始转负，达到-0.145，②表明互联网普及早期对经济作用并不明显，后期逐渐凸显出对产业结构积

极影响。原因可能是互联网产生的数字鸿沟，会拉大贫富差距，并且会使得更有利的信息和资源流向富裕的地区，从而阻碍了经济发展，导致抑制产业结构合理化。后期随着贫困地区经济发展，通过互联网吸收发达地区的技术溢出效应和分享金融资本，产业结构亦日趋优化。也正如陈建功所描述的，互联网发展逐渐凸显它自身的社会价值，促进了产业结构合理化和高级化。

表6 分时段样本实证（因变量：ISR）系统GMM估计

表7 分时段样本实证（因变量：TFP）系统GMM估计

如表6，表7所示，金融规模在2007—2014年对产业结构合理化的影响系数绝对值是1.174，即1单位的金融规模扩大，产业合理化提高1.174单位。这说明，对比以前金融资本使用，后期表现越来越合理，但金融资本的增大并未对产业结构高级化产生正影响。金融效率和金融结构，在后期并未表现出有提高产业结构合理化的表征，反而抑制合理化，对产业结构高级化的影响也逐渐减弱，甚至也产生抑制效果。原因可能是后期金融深化改革，期间对很多效率低下的国有企业的“输血”都逐渐停止，而资本流向高技术和高效率的产业效果并不是立竿见影，金融改革呈现的“新四化”必然会对原有企业产生一定冲击，从而金融结构和金融效率对产业结构的影响还处在“阵痛期”。

互联网与金融发展规模的交互项，前后两段时间对比，发现其对产业结构高级化有明显的促进作用，但是对合理化却不似我们经验性的判定。其中原因如上文中提出的，互联网到后期仍然是作为一种技术工具被应用于金融行业，而不是让金融行业与互联网深度融合。虽然说互联网金融衍生出很多的金融产品和服务模式，将民间闲散的资金通过P2P模式和众筹模式注入小微企业，一定程度上助解小微企业融资困境。［26］但是，一方面，互联网金融的快速发展与传统银行等金融机构相比，其货币供应量还是极小占比；另一方面，现在的互联网金融过快增长，而大批量快速倒闭，本身就暴露出很多的金融管理和结构上的弊端。而互联网与金融结构的交互项在2007-2014年时段对比1997—2006对产业结构合理化和高级化有明显的好转。说明，互联网的出现，加快了金融自由化的进程，也扩大了非银行资本，促进资本流动，从而更有利于资本结构和产业结构的互配，所以，互联网的出现对经济而言利更大于弊。

五、结论与建议

本文通过采用1997—2014年我国31省市区的面板数据，实证考察了金融发展、互联网发展与产业结构优化的影响，得出以下结论并提出相应政策建议。

（一）结论

1.产业结构合理化和高级化都有很强的刚性，当期受前一期影响显著。从长期而言，互联网对产业结构合理化和高级化都有显著的正向影响，但其对高级化比对合理化影响更大，原因是互联网更多的是作为一种技术工具被应用于行业当中。金融规模促进产业结构合理化，抑制了产业结构高级化。金融效率和金融结构则反之，其显著促进产业结构高级化，而金融结构正效应表现尤为明显。互联网与金融规模的交互项对产业结构合理化的影响系数绝对值为2.051。比单纯互联网和金融发展对产业结构合理化影响系数高出几十倍。

2.2007年是互联网发展、金融发展与产业结构优化转变的结构性断点。互联网产生的数字鸿沟效应导致互联网发展早期对经济作用并不明显，后期逐渐凸显对产业结构优化的作用。此外，对比以前金融资本使用，后期越来越合理，但金融资本的增大并未对产业结构高级化产生正影响。对于金融效率和结构，在后期并未表现出对产业结构合理化的表征，反而有抑制产业结构合理化。互联网与金融发展规模的交互项，前后两段时间对比，发现其对产业结构高级化有明显的促进作用，但是对产业结构合理化却不似我们经验性的判定。［27］

（二）政策建议

1.积极的加大对互联网的普及力度。实证表明，互联网对产业结构优化转变尤为明显，2007年以来，互联网极大地促进了我国产业结构的合理化和高级化。政府应该加大投入，增加网络接入，更进一步增加网民的数量，尤其要缩小在农村和欠发达地区的数字鸿沟。

2.政府通过政策引导金融行业发展。实证表明近几年金融规模的迅速增大，是产业结构合理化的重要因素，但是并没有促进产业结构高级化。政府应该引导金融资本，使其流向技术水平高、效率突出的行业和部门，由此引致金融结构和产业结构的转变。

3.实现金融自由化，促进金融市场自由竞争。实证显示，我国金融效率低和金融结构不合理的现象导致不仅未能促进产业结构优化，反而产生抑制效果。原因是我国虽然有对金融行业逐渐放开，但银行还是掌握着大部分的流动资本，且数据显示我国金融自由度还处于较低水平，逐渐开放，有助于金融结构和产业结构的速配。

4.促进互联网与行业的深度融合。实证显示，二者的溢出效应对产业结构作用显著。互联网本身所具有的要素性、技术性、共享性和渗透性等多元的特点，充分表明其不单单只是作为技术工具使用，而应该更深入地与生产、管理和营销融合，以达到优化行业上下游的协同，和部门间的信息共享，以促进产业向更加合理转变。

5.规范互联网金融的发展。互联网金融规模的扩大，对产业结构合理化作用突出，一方面是互联网金融自身的迅速成长的结果，助解了一些小微企业的发展。但是另一方面，低门槛的互联网金融行业未得到合理的监管和有效的管理，导致存在资金流动性、信用等一系列风险。

6.规范金融风险控制。互联网金融等新兴的金融机构，应该依靠风险管理，但是不能单一以撇开自身风险为目标进行盈利。对借方信用资质予以认证审查，对贷方权益仍需予以保证，以降低交易风险和信用风险。达到支持小微企业的同时，保证金融市场稳定和产业结构健康发展。

注释：

①《意见》2014年7月28日印发。发展导向是：以产业转型升级需求为导向，进一步加快生产性服务业发展。

②产业结构合理化是逆向指标，故为负。

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