好的专利数来作为实证研究的因变量。根据H2，在衡量产业经济发展方面，本文选择了产值增长的速度，也即产业GDP增长的加速度作为因变量，这一方面是为了规避新建企业必然导致总体产业增长这一问题，另一方面也是旨在通过加速度的衡量，在更深层面上讨论创业对产业发展的影响效力。
自变量。本文选择新增私营企业数作为产业内创业程度的衡量指标，在王琨（2016）等人的研究中，多选取私营与个体企业的新增雇工人数作为创业的衡量指标，但本文认为该指标杂糅了原有在位企业的劳动力扩张，并不能很纯净地反映出每年各产业的创业情况，因此本文最终选择将新增企业数作为对于创业程度的衡量指标。
控制变量。首先，根据严焰（2013）与Hashimoto（2008）等人的实证研究，行业内的创新投入，尤其是RD投入方面经实证分析后对于产业创新能力影响较为突出，因此本文选择将产业内创新投入这一控制变量加入模型当中，并且使用RD投入经费作为其衡量指标。其次，考虑产业规模因素对于创新与产业增长速度的影响，根据“干中学”理论与谢洪明等（2007）的研究，将产业雇工总数作为控制变量加入模型中，可以较好地体现产业规模对于创新的集聚效应，通俗讲即产业规模越大，内部交流的机会便越多，越易产生创新的机会。再次，在政府与产业关系方面，根据王一卉（2013）的研究，政府补贴对于企业创新绩效影响较为显著，因此本文将产业内政府补贴引入模型之中，代表政府产业政策等方面的力量对于产业内部创新能力的影响。最后，考虑到技术引入对于产业创新能力的影响，根据冯锋（2011）等人的研究，外部技术来源能够显著提高产业的创新产出，因此本文将行业FDI规模引入模型的控制变量组中，来度量外部刺激来源的创新影响。
数据分析与结果
（一）数据处理
本文实证研究所选取的数据均来自中国国家统计局20072017年数据。之所以样本区间选择为20072017年，是由于创新创业活动对经济的影响具有时滞效应，当年的创新创业活动对经济的影响需要一定时间显现，因此为更加有效地研究创业效应，本文将样本区间选在20072017年。全部原始数据共包括19个行业，共计观测值209个。通过剔除原始数据中的杠杆
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值、特异值以及核心变量存在缺漏值或负值的样本数据后，整理出平衡面板数据以供实证分析。本文使用计量软件stata150进行数据处理，表1为相关变量初始数据的统计特征描述。
（二）实证部分
全行业回归。作为连接创新与经济增长的纽带，根据H1，创业活动r