创业、制度与经济增长

此外，信息技术的进步也提高了创业的回报率（Jorgenson，2001年）。基于这些见解，我们预计主要处于创新驱动阶段的发达国家（Acs等人，2008年）的高增长创业率较高。这种联系以及创新创业活动比典型企业家带来更多经济增长的发现（Mueller，2007）表明，发达国家的创业更有可能对经济增长做出积极贡献（Sternberg&Wennekers，2005）。相比之下，发展中国家正处于效率驱动阶段或要素驱动阶段（Acs等人，2008年），这可能会有更高的必要创业率，这对经济增长的影响有限（Sternberg&Wennekers，2005年）。尽管其中一些发展中国家已经从自营职业转型，但由于替代工资就业，他们的创业机会往往相应减少（Acs等人，2008年）（Aquilina等人，2006年）。因此，我们还预计机会创业对发展中国家的影响将更加有限。基于此文献综述，我们假设以下关系：假设1：创业与经济增长呈正相关，但仅在发达国家和机会驱动型创业中。假设2：创业精神与经济增长呈负相关，但仅在发展中国家，而且出于必要，创业精神是有动机的。【插入图2】【插入图3】10 3。数据与分析3.1。

数据我们利用2002年至2014年间83个国家的数据，利用全球创业监测（GEM），探讨创业和制度如何影响经济增长。我们的研究使用了来自多个来源的数据。我们使用GEM（Reynolds et al.，2005）成人人口调查（APS）的数据来研究创业者的特征、动机和抱负以及社会对创业的态度（Douglas&Shepherd，2002；Wiklund，Davidson，&Delmar，2003）。利用创业板的方法，我们从创业框架条件（EFCs）中提取了我们的生态系统指标，该指标提出，条件可以增强或阻碍新业务的创建（创业板，2016）。[插入表1]表1报告了整个样本的描述性统计数据和研究中所有变量的相关矩阵。人均国内生产总值的平均水平为25800美元。平均而言，7.94%的人参加OME，2.91%的人参加NME。40%的人认识其他创业者，41%的人在未来六个月内积极寻找机会（即机会识别），50%的人认为自己具备创业所需的技能和知识（即创业自我效能），37%的人回答说，害怕失败可能会阻止他们创业。平均而言，各国在社会中的地位、关注度和积极认知的比例相当高。65%的人表示创业是一种理想的职业选择，70%的人表示创业者的地位很高，60%的人表示媒体对创业者的关注。11有趣的是，OME和NME都与人均GDP呈负相关。

虽然我们预计NME会出现这种关系，但我们假设OME与人均GDP之间存在正关系，至少对发达国家而言是这样。对OME与GDP之间负相关的一种解释是，发展中国家的NME和OME比率通常都很高（Acs等人，2004年；Nikolaev等人，2018年）。我们的数据支持这一点，因为OME和NME之间存在正相关（r=0.77）。我们观察到EFCs与人均GDP之间存在正相关关系，但大多数其他变量与人均GDP之间存在负相关关系。我们注意到，相关矩阵反映了国家之间的差异，而不是国家内部随时间的变化。因此，我们预计在纵向分析中，这些变量与人均GDP之间会出现正相关，因为我们考察了一个国家内部和一段时间内的变化。3.2. 措施3.2.1。因变量：在GDP中，我们衡量经济增长，我们的因变量，作为人均国内生产总值（GDP）的自然对数。该变量由世界银行数据库提供，以实际国内生产总值（即通货膨胀调整后）和国际比较（即购买力平价）进行计量。该变量是为我们的数据收集的所有可用年份，即2002年至2014年。我们使用自然对数对这一指标进行了转换，这与关于增长的文献（Islam，1995）以及创业与增长的关系（Bosma et al.，2018）是一致的。3.2.2.  创业：机会和必要性12根据最近的工作（Boudreaux、Nikolaev和Klein，2018），我们将创业定义为“尝试新业务或新创业，如自营职业、新业务组织或现有业务的扩张”（GEM，2016）。

我们从全球创业监测（GEM）的成人人口调查（APS）中收集创业数据。APS衡量世界各地创业活动的水平和性质，由创业板国家团队管理，对每个调查中至少2000名受访者的代表性国家样本进行调查。创业板团队在微观层面进行这些调查（即个人层面的调查），但由于我们对创业与经济增长之间的关系感兴趣，因此我们使用APS数据的国家层面衡量标准。这些变量包括机会激励创业（OME）、必要性激励创业（NME）和一系列相关控制变量。OME和NME都来自于总的早期创业活动（TEA），这是指积极参与创业或是成立时间不到42个月的企业的所有者/经理的成年人口（18-64岁）的百分比（Reynolds等人，2005）。OME报告了积极参与TEA并成为企业家以利用商机的个人百分比。NME反而报告了积极参与TEA的个人比例，以及由于“没有更好的工作选择”而成为企业家的个人比例（Reynolds等人，2004年，第217页）。因为研究发现，对于不同的国家发展水平，OME和NME可能对经济增长产生不同的影响（Acs等人，2008；'Acs&Varga，2005；Sautet，2013；Van Stel等人，2005），我们在回归模型中包括了这两种创业措施。总的来说，7.94%的个体被归类为OME，2.91%的个体被归类为NME。13  3.2.3.

制度：创业框架条件创业板还收集旨在衡量创业所需的制度条件的数据，称为创业框架条件：“创业板自成立以来就提出，创业动力可以与增强（或阻碍）的条件相联系新业务创建。在创业板的方法中，这些条件被称为创业框架条件（EFCs）（创业板，2016年）。”GEM在国家专家调查（NES）中收集关于EFC的数据，我们使用EFC来构建我们的机构度量。首先，我们将创业板EFC的九个构成要素（1）创业金融、（2）政府政策、（3）政府创业计划、（4）创业教育、（5）研发转移、（6）商业和法律基础设施、（7）市场开放度、（5）商业和法律基础设施、（7）与之相关的52个项目组合在一起，形成了一个量表，（8）有形基础设施，以及（9）文化和社会规范（GEM，2016）。我们的量表具有良好的内部一致性（Cronbachα=0.96）。继最近关于高增长创业背后的制度驱动因素的研究（Krasniqi&Desai，2016年）之后，我们使用主成分分析（PCA）并遵循Kaiser的著名标准，保留特征值大于1的因素，并检查相应的scree图（Cattell，1966年）。我们的检查揭示了一个潜在的“潜在”结构，所有项目都对该因素有积极和显著的影响。我们在表2中报告了这些构造和用于创建EFC的特定项。【插入表2】3.2.4。我们还包括几个额外的变量，这些变量已被证明会影响创业精神和机构。

我们纳入了一项衡量指标，该指标反映了机会14在国内的认可程度，因为机会认可被视为创业行为的重要先行因素（Kirzner，1973、1985；Klein，2008；Schultz，1975；Shane，2000）。同样，风险和不确定性也是创业过程固有的（Knight，1921；McMullen&Shepherd，2006），一些人由于害怕失败而不敢进入创业市场。因为研究包括对失败的恐惧作为对创业的潜在威慑（Boudreaux，Nikolaev，&Klein，2018；Goltz，Buche，&Pathak，2015；Wennberg，Pathak，&Autio，2013；Xavier Oliveira，Laplume，&Pathak，2015），我们将此变量作为额外的控制。我们还包括一些其他衡量指标，以反映社会对企业家的看法——一个衡量创业是否是理想职业选择的变量，一个衡量企业家地位是否高的变量，以及一个衡量媒体是否关注企业家的变量。最近使用创业板数据进行的研究包括这些创业感知指标，以衡量其塑造和影响创业的潜力（Hechavarria、Terjesen、Stenholm、Br"annback和Lang，2017）。最后，我们还包括控制地理差异以及随时间变化的差异（例如2007-2009年的大衰退）的年度和国家假人。此外，包括这些国家和年份模型，使我们能够对数据进行纵向分析，从而将我们的结果解释为随着时间的推移国家内部的差异，而不是国家之间的差异，就像横截面数据一样。3.3.

模型我们使用一个混合模型来检验两组不同国家的假设，这两组国家的创业精神对经济增长的影响各不相同。混合方法的优点是，假设所有观测值都来自一个单一的潜在分布15，这实际上是一个可测试的假设。混合模型不需要关于数据中是否存在不同组的先验信息。估计可以揭示数据中是否存在不同组（Caudill、Gropper和Hartarska，2009）。因此，我们的分析不依赖于样本选择决策和标准，否则可能会将观察结果任意分成不同的组。结果我们使用混合模型检验了创业对经济增长的影响因经济发展水平不同而不同的假设。为了评估混合建模的适当性，我们将这些结果与全样本的普通最小二乘（OLS）回归估计进行比较。我们找到了支持两种政权存在的证据。我们观察到，混合模型的标准误差（0.021，区域1）和0.031，区域2-小于OLS模型的标准误差（0.07）。这表明存在这两种制度，混合程序不仅仅是“撇奶油”（Caudill等人，2009年，第663页）。我们还报告了混合参数，该参数指定了每个区域（Θ）中观测值的比例，以确保混合模型适当混合观测值。大约一半的观察结果符合第一种状态，另一半则符合第二种状态。也就是说，48.9%的国家OME与经济增长之间存在正相关关系，51.1%的国家NME与经济增长之间存在负相关关系。

我们在表3中报告了这些结果。[插入表3]我们的证据支持以下假设，即创业对经济增长的影响因经济发展水平的不同而不同。我们观察到，在制度1中，机会激励16创业（OME）与经济增长正相关，而在制度2中，必要性激励创业（NME）与经济增长负相关。因此，混合模型的结果表明，不同的国家制度（即群体）对创业对经济增长的影响不同。此外，混合模型中每个区域的标准误差小于OLS的标准误差，这为混合模型的使用提供了理由。我们还观察到，以创业框架条件（EFC）衡量的亲市场机构与制度1中的经济增长呈正相关，而对制度2中的经济增长没有影响。我们现在将争辩说，每个制度都接近发达国家（制度1）和发展中国家（制度2）的经济发展水平。虽然我们已经证明，不同的制度对创业对经济增长的影响不同，但我们只是推测，这些制度会根据经济发展水平来划分数据。如果这是真的，那么我们应该能够将我们的样本按不同的经济发展水平进行划分，并找到创业对经济增长的不同影响。

表4报告了这项工作的结果，其中我们根据收入分配的四分位数将全样本与三个子类别的经济发展进行了比较：（i）低收入，（ii）中高收入，以及（iii）高收入。我们在表4中的结果报告了与我们在表3中报告的混合模型类似的结果。在低收入国家，非市场经济与经济增长呈负相关。然而，在中等收入、高收入和高收入国家，我们发现OME与经济增长之间存在正相关关系。我们还观察到，除低收入国家外，EFC与所有国家的经济增长都呈正相关。低收入=四分位1；中高收入=四分位数2和3；高收入=四分位数417因此，这些发现验证了我们在表3中的发现，并表明混合模型中确定的制度可以作为经济发展水平的代表。[插入表4]5。讨论和结束语我们的研究考察了创业与经济增长之间的关系，同时假设这种关系取决于经济发展水平。具体而言，我们假设创业对发达国家的经济增长有积极贡献，对发展中国家的经济增长有消极贡献。我们基于对创业、经济增长和亲市场机构作用相关文献的阅读，提出了这一假设。制度经济学和发展经济学等理论见解有助于我们理解创业是如何作为经济增长的潜在机制发挥作用的。

例如，在科尔曼浴缸模型中，亲市场机构鼓励创业特质和特征，这反过来又有助于提高创业率。这最终会对经济增长产生积极影响。这种联系的基础是，亲市场机构有助于鼓励生产性创业或抑制非生产性创业（Baumol，1990；Sobel，2008），并支持文献的最新发展（Bosma et al.，2018）。我们的研究也具有重要的政策意义。虽然创业在某些情况下会导致经济增长，但我们发现，创业对发展中国家的经济增长影响有限。事实上，出于必要性的创业（NME）是消极的。如果基于经济发展水平的回归报告了类似的结果，那么有人可能会质疑，为什么我们应该费心于混合建模。一个原因是，我们可能无法先验地知道政权之间的差异。即使我们可以假设，制度因某些特征（如经济发展）而不同，混合建模仍然是有益的，因为它消除了实证分析中的一些武断决定，例如，我们应该在经济发展的哪个水平上分离样本？结果可能对分类的类别很敏感，我们可以通过允许统计程序为我们决定各组之间是否存在差异来绕过这个问题。18与发展中国家的经济增长有关。因此，决策者可能希望减少发展中国家对非市场经济的依赖。根据我们的证据，我们预计这些政策将鼓励更高的经济增长率。