2020, Vol. 26
作为一个处于快速转型过程中的发展中大国，中国的区域创业差距的产生和演进过程都有许多不同于成熟市场经济国家的地方。“强政府”和金融市场化不完善是中国创业环境不同于西方成熟市场经济国家的两个突出表现，研究政府行为、金融环境对中国的区域创业差距的影响，对促进创业活动和协调各地区的创业差距等问题具有重大的理论和实践价值，为相关政策的制定提供了相应的参考依据。对提升产业结构，加快建设创新型国家，促进中国区域协调发展以及和谐稳定也有重要的意义。
一、理论分析及研究假说 (一). 政府行为对区域创业差距影响的理论分析及研究假说1.政府进入管制和经济介入方面
大量学者通过研究发现，较强的进入管制和政府干预阻碍了新企业的产生[1-6]，同时基于国家、产业、地区和公司层面的大量实证文献也印证了这一结论[7-9]。本文认为政府管制是政府对创业行为可以直接施加的影响，政府对经济的管制行为可以直接影响创业机会的生成；此外，政府的管制行为也是创业者在创业过程中面临的一项重要的政策风险。根据上述研究和分析，提出本文的第一个研究假说。
H1：政府进入管制程度和政府对经济介入高的地区，生存型创业和机会型创业都不活跃。
2.税费负担方面
对于税收和企业负担方面的相关研究普遍认为税收或企业负担是影响新企业创立的重要因素[4, 10-12]。但是，对于税收因素对创业的影响方式方面，学术界持有不同的观点。部分学者认为税收优惠会对创业产生正向的促进作用[13-14]。另外的学者抱有不同的观点，Georgellis和Wall对税收政策与创业关系的研究发现，破产免税率与创业者数量呈S形关系，边际所得税率与创业者数量呈U形关系[15]；张立君基于120个城市的截面数据的研究发现，税收优惠对机会型创业的影响显著为正，对生存型创业的影响不显著，但是，其利用我国分省份面板数据分析却得出了税收优惠对机会型创业的影响不显著为正，对生存型创业则显著为正的结论[16]。
与发达国家不同，我国的企业在税收之外还面临着如收费等非税负担；这些非税负担相对税收负担数量较大，且征收的规范性较差[17]；因此，在考虑我国的创业问题时，必须区分税收和非税负担。对于机会型创业者来说，其更看重市场机会，随着各地税收优惠政策的趋同以及税收征管规范性的提高，各个地区之间的税收差距已经明显缩小，而非税负担由于其不确定性和相对税收的随意性，在地区之间差距较大，大大增加了企业经营的不确定性；而生存型创业者的创业动机是维持生计，创业者对经营成本的敏感性较强。根据上述研究和分析，提出下列研究假说。
H2：税收负担对生存型创业会产生负向影响；机会型创业则更多受到非税负担的影响。
3.行政方式方面
行政方式方面主要包括政府的效率和政府行政行为的规范程度。对于政府效率对创业的影响，相关研究多认为较高的政府效率会对新企业的创立产生正向促进作用[4, 10, 18-20]。
对于政府行政规范程度对创业的影响，国内外研究较少且多是关于政府廉洁程度的研究而并非行政规范程度的研究。全球创业观察(GEM)的研究发现，政府的廉洁程度在发展中国家和发达国家中对创业产生着不同的影响，在发展中国家，政府的腐败对创业产生了正向的影响。
结合上述研究认为，政府的行政效率低下，会直接提升潜在创业者创业的成本，从而改变潜在创业者的行为选择；同时，政府行政行为的不规范可能会为部分人提供创业机会或者使创业者避开管制或获得资源。政府行为的不规范对创业产生何种方向的影响，取决于创业者从政府行为不规范中获得的资源或创业机会和因此付出的成本的比较。相对于机会型创业，生存型创业行为由于面对相关法律法规不健全、监管规范程度差的外部环境，加之本身灵活分散，使得其更容易从政府的不规范行政中获利；而机会型创业由于具有投入较大，灵活性相对于生存型创业差，更容易受到关注等特点，政府的行政不规范将极大地提升机会型创业的经营风险。根据上述研究和分析，文章提出下列研究假说。
H3：政府行政效率的提高对机会型创业和生存型创业都会产生正向的影响。
H4：政府行政规范程度对机会型创业和生存型创业会产生方向不同的影响，行政规范程度较低的地区，生存型创业反而更加活跃，而机会型创业不活跃。
(二). 金融约束对区域创业差距影响的理论分析及研究假说1.信贷环境方面
国内外相关研究普遍认为，信贷约束是企业创立、发展和个人选择创业的重要障碍，信贷可获得性的增加将促进地区创业活动的发展[21-23]。
目前我国的金融市场，特别是资本市场发育尚不完善，多层次的资本市场体系尚在建立过程中，股权融资、债务融资等直接融资方式发展水平较低，风险投资还处在起步阶段，银行信贷资金在我国整个企业融资体系中仍然占据主导地位。结合我国融资体系发展的现状，本文认为，信贷资金仍然是我国机会型创业者的创业资金主要来源，信贷约束和信贷可获得性对创业行为的影响应该较西方成熟市场经济国家更为明显。
同时，我们必须注意到，我国的创业活动的特征与西方成熟市场经济国家有较大的差距，生存型创业依然在创业中占据重要地位，而生存型创业的创业者由于其创业规模较小，同时缺少抵押担保物，因此其很难从银行体系中获得信贷支持，其创业的资金来源多是自我积累、亲友或者是民间的拆借。因此，信贷的可获得性对其创业所产生的影响相对较小。程郁、罗丹对中国农村信贷约束与农民的创业问题的实证研究也发现信贷可获得性对中国农民的创业活动并非产生单调的正向影响[24]。
根据上述研究和分析，本文提出如下研究假说。
H5：信贷资金的可获得性的提高会对机会型创业产生正向影响，而生存型创业对信贷资金可获得性的敏感度较差。
2.宏观流动性约束方面
流动性约束对创业的影响是国内外学者研究的重点问题，国内外学者的研究普遍表明，流动性约束的存在是阻碍创业的重要因素[25-28]。
国内外学者对流动性约束的研究多集中在微观流动性约束和个体职业选择模型角度，但是本文的研究是基于省级数据，现有的个体职业选择模型无法满足本研究的需要，因此本文借鉴微观流动性约束的研究思路，将宏观流动性约束引入模型。
当社会宏观流动性约束宽松时，资金处于供过于求的状态，资金使用成本降低，大量的资金去追逐相对有限的机会，创业者即使其无法从银行获得信贷融资，也更容易从其他渠道获得融资；此外，当流动性宽松的时候，经济体系内货币增加，经济呈现繁荣状态，创业者也更容易寻找到创业的机会。
结合上述的研究和分析，本文提出如下研究假说。
H6：当社会宏观流动性约束宽松时，生存型创业和机会型创业都更加活跃。
二、变量选择、描述性统计及相关分析 (一). 变量选择1.政府行为相关解释变量的确定
(1) 政府介入和进入管制。对政府的管制程度的全面量化衡量在指标设计和数据获取方面比较困难，国内外文献中并没有形成统一的指标，部分国外文献通过设计衡量劳动力市场的灵活程度的指标来反映政府管制[29-30]，部分文献采用对新建企业注册资本的要求或新建企业的相关花费作为相应的代理变量[2, 5]。由于我国政府对经济的介入程度要远强于成熟市场经济国家，国内文献中则多倾向于采用国有化比例作为政府管制和政府介入的衡量指标[31-32]。由于劳动力市场灵活性相关指标无法反映政府对经济行为的直接介入，同时考虑到我国劳动力统计数据的局限，文章在衡量政府介入和政府管制时，参考国内相关文献的方法采用“国有化比例”(即国有单位职工数/在岗职工数)作为衡量政府介入和政府管制的代理变量。
(2) 政府效率。对于政府效率的衡量，现有文献中主要采用两种衡量方式：一是基于微观数据，利用相应的行政审批手续数量或者是完成相应的行政审批所花费的时间或金钱作为相应的代理变量[2, 10, 30]，但是这些指标的构建必须基于微观调研数据或者是考察对象内部差异不大的情况，而本文的分析是基于省际宏观数据的分析，在数据来源和考察对象方面均无法满足这些指标的构建条件；二是运用宏观数据构建相应的效率指标[16, 19]。政府的效率可以通过维持自身运转的支出与所提供的公共物品的对比来构建相应的效率指标。
在政府维持自身运转的支出方面，由于统计口径的变化，无法取得2006—2008年的国家、政党和社会团体支出的数据。鉴于由于税收收入的法定性和我国当前行政事业性收费的一项主要用途就是用于满足行政单位(包括编外人员)的相关支出的特点，本文假定各地区之行政事业性收费中用于满足人员支出的比率大致相同，故对相应的支出采用行政事业性收费替代，这种替代虽然在绝对数值上存在偏差，但是仍然可以反映地区之间相对差异的信息；对于公共物品的提供方面，由于无法衡量公共物品具体数量，在假设公共物品同质的前提下，采用受益人数(人口数)作为公共物品的替代。因此文章采用“行政事业性收费/人口”作为政府效率的替代，这些替代是在数据约束情况下满足本文的分析目标的次优选择。
(3) 政府行政规范度。对该指标的衡量，是本文的一个创新，该指标的构建并不等同于国外相关研究中考虑的腐败问题。该指标根据我国的实际，更侧重于衡量和评价相应制度的不完善和政府作为的不规范，这些问题在西方发达国家的行政实践中可能较少存在，但在我国是一个比较严重和普遍的问题。国内文献没有相关的指标构建，国外文献类似指标的构建主要是世界银行和全球创业观察对腐败行为的评价，指标选取如娱乐和旅行开支/销售等这些指标均是基于微观数据，且反映的多数是对政治家的贿赂和收买，无法反映制度的不完善和行政行为整体层面上的不规范。
鉴于目前我国的行政事业性收费呈现数量巨大、征收和管理不规范、运用不透明的特点，因此适宜作为行政规范程度的考察方面，同时结合目前“费改税”改革的特定背景，因此可以将税收收入作为对比的参照系。因此文章选择“行政事业性收费/税收收入”这一指标作为政府行政规范程度的代理变量。
(4) 税收和非税负担方面。对于税收负担，本文借鉴国内外利用宏观数据研究的通行做法，采用宏观税负①指标作为税收负担的衡量指标；由于非税负担的不确定性和征收的随意性，无法获得非税负担的准确统计数据。鉴于非税负担中费用负担所占比重较大，在假定费用负担在非税负担中所占的比重相对固定的前提下，选择费用作为非税负担的衡量。因此引入“行政事业性收费/工业企业数”作为非税负担的衡量指标。
① 宏观税负=税收收入/GDP。
2.金融约束相关解释变量的确定
(1) 信贷约束方面，现有文献的变量选择主要体现为两种思路：一是基于借款者约束方面的变量选择，如借款者收入水平、借款者所拥有的抵押品方面；二是基于贷款者的角度，现有文献中有选择银行业市场集中度、银行资本充足率以及中小银行在整个银行体系中所占的市场份额等变量[23]。
本文的研究由于是基于省际宏观数据进行的，故无法对分散的借款者的抵押品状况进行衡量和测度，故本文借鉴了第二种研究思路，即基于贷款者的角度。由于该部分的研究假说是基于信贷可获得性提出的，所以本文相应的代理变量需要基于信贷角度，同时考虑数据的可获得性，本文选择企业平均贷款获得数作为信贷约束的代理变量，变量计算方式为年末贷款余额/工业企业数。
(2) 宏观流动性约束方面，现有文献中用于衡量宏观流动性的指标通常选择货币投放量(如M0，M1，M2)等。本文的研究关注的是宏观流动性约束，更多的是一个相对的紧张或者是宽松的概念。由于经济的发展和交易性、预防性和投机性需求等原因，每年的货币需求量都会发生一定的自然增长，所以单纯选择数量型的指标无法衡量研究时点宏观流动性的宽松或是紧张。本文从货币政策宏观调控角度入手构建该变量。考虑到货币政策的逆周期操作特征②，本文选择货币的净投放量作为衡量宏观流动性约束的代理变量。当央行进行货币净投放的时候，则此时市场上处于流动性紧张状态；反之，当央行进行货币净回笼的时候，则市场上流动性处于宽松状态。
② 一般来说，当经济过热、流动性过剩的时候，央行会采取紧缩政策回收货币，反之亦然。
3.控制变量的选择
除政府行为和金融环境差异以外，还有许多因素同样会对区域创业差距的形成和发展产生相应的影响，如地区市场容量差异、区域产业结构、劳动力市场状况、对外经济联系等[33]。
参考前人的研究，本文选择了人均GDP，第二产业、第三产业产值占比，失业率，外贸依存度，居民消费价格指数等，分别作为市场容量、产业结构、劳动力市场状况、对外经济联系和通货膨胀等指标的代理变量。变量选择与具体计算方式如表 1所示。
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表 1 变量选择和计算方法③ |
③ 本文变量计算过程中所有涉及货币的变量，均已进行了通货膨胀调整。
④ CPI指标均换算为1998年末为基期的定基数据。
⑤ 西藏自治区该指标部分年度没有数据，本文采用平均数法进行修正。
(二). 变量的描述性统计分析和相关分析1.变量的描述性统计分析
在进行回归之前，文章对各变量进行了描述性统计分析，由于本文采用的是面板数据，因此会分别计算整体的标准差和组内、组间标准差，变量的描述性统计分析结果如表 2所示。
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表 2 各变量的描述性分析结果 |
通过对变量的描述性统计分析我们可以看出，2001—2016年，我国各省市国有化比例平均为66.7%，说明政府对经济的管制和直接介入比较强；行政规范程度变量均值为9.1%，非税收入占税收收入的比重相对较高；各地市的宏观税负平均为5.9%，人均费用负担为168.24元，样本地区企业平均费用负担为26 661.53元。
2.变量的相关性分析
为了对变量进行初步分析，我们对机会型创业指数(COEA)和生存型创业指数(CSEA)分别计算面板数据相关系数⑥，面板数据相关系数的计算结果如表 3、表 4所示。
⑥ 面板数据的相关系数通过STATA的Pcorr命令实现，而非一般相关系数的Corr命令。
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表 3 对COEA指数计算相关系数 |
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表 4 对CSEA指数计算相关系数 |
通过相关分析可以发现，各解释变量与被解释变量之间相关性较强：机会型创业指数与滞后一期的政府管制与经济介入代理变量、行政规范程度代理变量呈现负相关关系，与滞后一期的企业费用负担代理变量、信贷可获得性代理变量、宏观流动性代理变量、行政效率代理变量呈现显著的正相关关系；生存型创业指数与滞后一期的政府管制与直接介入变量呈现负相关关系，与其他变量均呈现正相关关系。
三、模型构建及实证分析 (一). 模型构建根据本文的研究目的，建立面板数据模型对研究假说进行检验。同时选择了我国31个省、市、自治区2000—2016年的数据建立面板数据模型进行分析。
模型的设定形式如下：
| $ {\rm{COE}}{{\rm{A}}_{i{\rm{t}}}} = c + {\alpha _{i{\rm{t - 1}}}}{\rm{GO}}{{\rm{V}}_{i{\rm{t - 1}}}} + {\beta _{i{\rm{t - 1}}}}{\rm{Fi}}{{\rm{n}}_{i{\rm{t - 1}}}} + {\delta _{i{\rm{t - 1}}}}{\rm{Contro}}{{\rm{l}}_{i{\rm{t - 1}}}} + {\varepsilon _{i{\rm{t - 1}}}} $ |
| $ {\rm{CSE}}{{\rm{A}}_{i{\rm{t}}}} = w + {\phi _{i{\rm{t - 1}}}}{\rm{GO}}{{\rm{V}}_{i{\rm{t - 1}}}} + {\eta _{i{\rm{t - 1}}}}{\rm{Fi}}{{\rm{n}}_{i{\rm{t - 1}}}} + {\varphi _{i{\rm{t - 1}}}}{\rm{Contro}}{{\rm{l}}_{i{\rm{t - 1}}}} + {v_{i{\rm{t - 1}}}} $ |
Govit代表了衡量政府行为的一组变量，包括政府管制和直接经济介入、行政效率、政府行为规范程度、税收负担和企业费用负担等变量；Finit代表了衡量金融环境的一组变量，包括信贷可获得性和货币政策方向等；Controlit代表了一组控制变量，包括通货膨胀水平、市场水平、产业结构、劳动力市场状况和对外开放水平等。
本文的研究数据和样本得自于《中国统计年鉴》1999—2016、《中国金融年鉴》1999—2016、国泰安经济金融数据库分省统计数据库、中经网数据库等。
面板数据模型分为固定效应模型和随机效应模型，本文基于考察的假设，构建系列模型并对各个模型进行Hausman检验。Hausman检验的检验统计量如下式所示：
| $ H = \left( {{{\mathit{\boldsymbol{\hat \beta }}}_{{\rm{FE}}}} - {{\mathit{\boldsymbol{\hat \beta }}}_{{\rm{RE}}}}} \right)'{\left[ {{\rm{Avar}}\left( {{{\mathit{\boldsymbol{\hat \beta }}}_{{\rm{FE}}}}} \right) - {\rm{Avar}}\left( {{{\mathit{\boldsymbol{\hat \beta }}}_{{\rm{RE}}}}} \right)} \right]^{ - 1}}\left( {{{\mathit{\boldsymbol{\hat \beta }}}_{{\rm{FE}}}} - {{\mathit{\boldsymbol{\hat \beta }}}_{{\rm{RE}}}}} \right) $ |
其中，
⑦ 也可以表述为随机效应估计系数矩阵的维度，两者是相同的。
通过对各模型进行Hausman检验，各模型显著性水平P值均小于0.05。因此，我们拒绝了固定效应和随机效应没有系统性差别的假说，建立固定效应模型进行分析。
面板数据固定效应模型设定形式可以表示为：
| $ {\rm{CSE}}{{\rm{A}}_{i{\rm{t}}}} = \\w + {\phi _{i{\rm{t - 1}}}}{\rm{GO}}{{\rm{V}}_{i{\rm{t - 1}}}} + {\eta _{i{\rm{t - 1}}}}{\rm{Fi}}{{\rm{n}}_{i{\rm{t - 1}}}} + {\varphi _{i{\rm{t - 1}}}}{\rm{Contro}}{{\rm{l}}_{i{\rm{t - 1}}}} + {u_{i{\rm{t - 1}}}} + {v_{i{\rm{t - 1}}}} $ | (4) |
| $ {\rm{COE}}{{\rm{A}}_{i{\rm{t}}}} = \\c + {\alpha _{i{\rm{t - 1}}}}{\rm{GO}}{{\rm{V}}_{i{\rm{t - 1}}}} + {\beta _{i{\rm{t - 1}}}}{\rm{Fi}}{{\rm{n}}_{i{\rm{t - 1}}}} + {\delta _{i{\rm{t - 1}}}}{\rm{Contro}}{{\rm{l}}_{i{\rm{t - 1}}}} + {\mu _{i{\rm{t - 1}}}} + {\varepsilon _{i{\rm{t - 1}}}} $ | (5) |
其中：Govit代表了衡量政府行为的一组变量，Finit代表了衡量金融环境的一组变量，Controlit代表了一组控制变量，μit、uit代表不随时间变化的非观测效应，i=1, 2, …, 31, t=2001, …，2016。
(二). 回归分析及结果讨论1.回归分析结果
由于文章使用省级数据进行回归，考虑到我国31个省、市、自治区的区域之间差异较大，因此，回归时必须考虑组间异方差的问题。为了消除组间异方差造成的相应系数显著性检验失效的情况，本文在回归中采用组间异方差稳健标准误，回归估计结果如表 5和表 6所示。
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表 5 COEA指数回归分析结果 |
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表 6 CSEA指数回归分析结果 |
2.对回归分析结果的相关讨论
通过上述模型的分析，我们可以得出以下结论。
(1) 政府的进入管制程度和经济介入程度的提高，对于生存型创业和机会型创业均会产生负向作用，实证分析证明了前文提出的假说。政府对经济的管制抑制了创业机会的生成并增强了私人创业者面临的政策风险，政府对经济的介入对私人创业会产生“挤出效应”，本文的实证分析得到了与大多数学者相近的结论。
(2) 在税费负担方面，通过对回归结果的分析可以发现，宏观税负对生存性创业产生了显著的负向影响，这证明了我们提出的假说。生存性创业对税收负担具有较强的敏感性，这一点与部分学者如Blanchflower、Henrekson等的研究一致，并没有支持张立君基于120个城市的截面数据的实证结论。此外，我们发现，企业的费用负担对机会型创业产生了正向的影响，这与我们提出的假说不相符。同时，我们发现，虽然这些系数具有较强的统计显著性，但是其经济显著性很弱。综合认为以下两个原因可以解释这个现象：一是因为随着改革的深入，企业的“显性经济负担”更多地由税法进行明确，而企业用于寻租等的“隐性费用负担”在该指标中无法得以显现，因此产生了费用负担对创业差距的不显著影响[34-38]；二是指标的多次近似替代影响了分析的精确性。
(3) 政府行为的规范程度方面，机会型创业和生存性创业表现出了相反的结论，政府行为的规范程度对机会型创业产生了显著的负向影响，但却对生存性创业产生了显著的正向影响。这个实证结论与本文的理论假说是一致的，也与GEM对腐败行为的研究形成了呼应。个体企业由于其灵活性、法规监管弱和多本地创业等特点，其更可能利用政府的不规范行政发现创业的机会、规避相应的管制或者获得相应的资源。而对于机会型创业来说，不规范的行政行为则增加了他们所面临的风险和不确定性。
(4) 政府行政效率方面，该项系数在绝大多数模型中均未表现出显著性，未能验证Djankov等[2]，Lundstrom和Stevenson[19]，Van Stel等[30]等学者的理论，也未能支持部分学者利用企业调研数据得出的相关结论。这可能是因为近似替代导致了代理变量的精确性降低。对该指标的修正将是本研究进一步改进的一个方向。
(5) 信贷环境方面，对于机会型创业，该项系数显著为正，说明信贷可获得性的增加将对地区机会型创业活动的发展产生显著的正向影响。目前，我国资本市场发育尚不完善，多层次的资本市场体系尚在建立过程中，股权融资、债务融资等直接融资方式发展水平较低，风险投资还处在起步阶段，银行信贷资金在我国整个企业融资体系中仍然占据主导地位。信贷约束的放松和信贷可获得性的增强对我国的机会型创业行为将产生显著的促进作用，这验证了本文提出的假说，也验证了Cagetti等学者的研究结论。
对于生存型创业而言，信贷环境代理变量并未表现出显著性，这验证了本文提出的研究假说。这种现象的存在是因为生存型创业的创业规模较小，同时缺少抵押担保物，因此创业者很难从银行体系中获得信贷支持，其创业的资金来源多是自我积累、亲友或者是民间的拆借，因此信贷的可获得性并不会影响其创业行为选择。
(6) 宏观流动性约束方面，无论对于生存型创业指数还是机会型创业指数，其系数均显著为负由于该变量是通过货币政策方向定义，故系数为负代表当流动性约束放松时，创业指数呈现增加。，这验证了本文提出的假说。当宏观流动性约束放松时，机会型创业和生存型创业都表现得更加活跃，这可能是因为当宏观流动性约束宽松时，资金处于供过于求的状态，资金使用成本降低，大量的资金去追逐相对有限的机会，创业者即使其无法从银行获得信贷方面的融资，也更容易从其他渠道获得融资；此外，当流动性宽松时，经济体系内货币增加，经济呈现繁荣状态，创业者也更容易寻找到创业机会。
四、研究结论及政策建议 (一). 政府行为方面政府管制程度的提高，无论对生存型创业还是机会型创业都将产生抑制作用。政府对经济的管制行为抑制了创业机会的生成并增强了私人创业者面临的政策风险，政府对经济的介入对私人创业会产生“挤出效应”。生存性创业对税收负担具有较强的敏感性，费用负担并未对机会型创业表现出显著的影响。政府的行政规范程度，对机会型创业和生存型创业会产生方向不同的影响，个体企业由于其灵活性、法规监管弱和多本地创业等特点，其更有可能从政府的不规范行政中发现创业的机会。因此，行政规范程度较低的地区，生存型创业反而更加活跃。
因此，应加快转变政府职能，建设服务性政府，提升政府行政规范程度。政府的直接管制和经济介入将压抑创业者的创业热情，政府的不规范行政行为也将对创业活动造成负面的影响。因此，在我国市场经济体制基本确立后，政府应当适时完成转型，将更多的精力放在提供公共服务等方面，杜绝对市场行为的直接干预，做到规范行政、依法行政，从而为创业者创造良好的外部环境。
(二). 金融环境方面信贷环境方面，在目前金融市场化尚不完善的背景下，银行信贷资金在我国整个企业融资体系中仍然占据主导地位，信贷约束的放松和信贷可获得性的增强对我国的机会型创业行为产生显著的促进作用[39-42]；同时，由于生存型创业者抵押担保物的缺乏，其被排除于银行信贷市场之外，无法获得相应的资金支持，生存型创业指数并未表现出对信贷的可获得性和信贷约束放松的敏感性。宏观流动性约束方面，当宏观流动性宽松时，创业者更容易获得其创业所需的资金，同时宽松流动性带来的经济繁荣也将增加创业者的创业机会。因此，当宏观流动性约束放松时，机会型创业和生存型创业都表现得更加活跃，生存型创业指数和机会型创业指数都表现出了对宏观流动性约束变动的敏感性[43-45]。
鉴于此，应加快在重点领域和关键环节进行改革的步伐，扩大非公有制经济的准入领域，加快垄断行业的市场化改革，国有资本从一般竞争性行业退出，为不同经济性质的市场主体创造公平的市场环境，从而使创业者可以平等地获得创业的机会，减轻创业者面临的风险，促使潜在创业者选择创业作为自己职业发展的方向，实现以创业带动就业的目标。
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