腐敗與大眾創業的非線性關系研究

賀建風 陳茜儒

摘要：本文基于我國1999—2011年的省級面板數據，以金融發展為門限變量，構建Hansen門限模型，探討腐敗與大眾創業之間的非線性關系。研究表明：腐敗程度提高對創業活動會產生顯著的抑制作用，且存在金融發展的雙重門限效應。在低水平金融發展區制中，腐敗對創業的負效應十分顯著，但隨著金融發展水平的提升，這種負效應顯著減小甚至不明顯。在不同的創業形式中，公司制比個體戶需要更高的金融發展門限值才能弱化腐敗對創業的負效應。進一步的區域分析結果顯示，相比東部地區，中西部地區的金融發展門限值更高。根據金融發展有利于弱化腐敗對創業負向效應的結論，為推動大眾創業，政府堅持做好反腐工作的同時，還應加強區域金融發展水平的協同共進。

關鍵詞：腐敗；大眾創業；金融發展；門限模型；非線性關系

文獻標識碼：A文章編號：1002-2848-2018（03）-0075-11

一、 引 言

創業活動對于增加就業、促進經濟發展和社會進步均能產生積極的作用。近年來，中國經濟進入轉型發展期，在“大眾創業、萬眾創新”①的新時代背景下，創新創業活動受到廣泛關注，大眾創業的熱情不斷高漲，創業活躍度大幅提升。清華大學發布的《全球創業觀察2015/2016中國報告》顯示，目前中國的早期創業活動指數②為12.84%，比大多數創新驅動國家③更為活躍。2018年中國政府再次強調創業發展，致力于打造“雙創升級版”④。為推動民間的創業活動發展，中央和地方政府部門多管齊下采取了全方位的激勵措施，成效顯著。針對創業的具體影響因素，學術界也在不斷進行研究。現有研究通常分別從微觀方面的個人基本特征、教育狀況、婚姻和家庭背景、房產擁有情況等以及宏觀方面的經濟發展水平、市場化進程、行業壟斷等視角進行探索，對于腐敗因素如何影響創業的研究還不夠深入。

腐敗是人類社會歷史過程中普遍存在的現象。對于處在經濟社會從計劃經濟向市場經濟逐漸過渡的中國來說，腐敗問題在很長一段時間內都比較突出。據透明國際最新公布的《2016年全球清廉指數排名》可知，中國清廉指數得分僅為40分，低于全球平均水平，排在第80位，反映出目前中國的腐敗程度依然很嚴重。黨的十八大以來，中央政府加大了對腐敗的打擊力度，很多政府高官和國企高管因腐敗問題被查處。據統計，2003—2012年平均每年被查處的副廳級以上干部僅有30人，但2013年猛增至186人，2014年甚至高達380人之多。高壓反腐持續開展的新環境下，創業活動的發展將可能受到正反兩方面的影響，一方面反腐敗為市場機制的公開、透明和規范運行提供了保證，有利于提供良好的創業環境和公平的競爭機會；另一方面官員利用為創業提供便利而獲取權力租金變得困難，很多官員傾向于不作為，部分違規企業難以借助政治優勢規避政府管制，一定程度上打擊了這些企業家創業的積極性。腐敗與創業的關系到底是怎樣的，是值得我們深入探究的。

在過去的二十多年里，腐敗與創業之間的關系受到越來越多國內外學者的重視。已有的研究常基于理論層面開展論述，實證研究為數并不多，而且多基于兩者之間簡單的線性關系進行檢驗，由于所選數據或使用方法的差異，實證所得出的結論并未達成一致的看法。針對外在體制差異如何影響腐敗與創業的關系，學者們分別從企業產權性質、市場化進程、制度環境、政府官員協調度等角度開展研究[1-3]。除了以上提及的因素之外，金融發展水平也是造成這種差異的重要因素之一。金融發展水平的提高不僅能夠推動制度進步和市場交易透明化，弱化政府對資源的配置能力，進而減少政府官員在創業過程中的暗箱操作，還可以為初始資金受約束的企業家的創業活動提供外部融資。

鑒于此，本文試圖從金融發展的視角，運用門限模型檢驗我國腐敗與創業之間的非線性關系。文章可能的貢獻主要有三個方面：第一，在發展中國家，腐敗對創業活動產生極其重要的影響，然而在已有的眾多研究創業影響因素的文獻中，從腐敗這一角度進行實證分析的并不多見，本文將彌補國內在這方面研究的不足。第二，以往的研究從理論角度設定腐敗對創業的影響效應，常常提出“非正即負”的結論，未能考慮不同體制下可能出現的影響差異，本文從非線性關系視角來研究腐敗與創業的關系，首次考察了二者之間存在的金融發展門限效應。第三，與以往對創業活動影響因素的研究相比，本文的研究更為細化和全面，在創業概念上，將創業者進一步界定為新進入市場的企業主或個體戶；在實證分析中，在全國樣本實證的基礎上，還按照東、中、西三個區域進行深入比較分析。

二、 文獻綜述

針對腐敗與創業及經濟發展的關系，理論界大致存在三種看法。首先是“腐敗有效論”，認為腐敗是創業的“潤滑劑”和“保護費”。一方面，在規章制度較為煩瑣的發展中國家，行賄等腐敗行為有助于企業家在創業過程中避開無效率的政府行政管制，并且得到優先獲取資源或是降低市場準入條件的資格，這樣腐敗就發揮著“潤滑劑”的作用，為企業家創業提供便利進而促進經濟增長[4-7]。另一方面，市場機制尚不完善的經濟體往往伴隨著體制的頻繁更改和政策的非連貫性，處于這種環境的企業通過賄賂的方式可以降低政府行為帶來的潛在風險，以確保在未來致力于創新和發展，腐敗就變相地成為創業的“保護費”。但目前關于“腐敗有效論”的研究大多僅限于理論層面，極少通過實證進行檢驗。

與“腐敗有效論”對立的觀點是“腐敗有害論”。早期的尋租理論認為貪污、腐敗、賄賂等形式的尋租行為不僅導致社會資源的大量浪費，而且降低了經濟的運行效率和社會福利水平[8-9]。此外，由于尋租活動比從事生產活動更容易獲得資源并提高收益，因此許多從事生產活動的人才會放棄生產活動而選擇尋租[10]，這樣腐敗現象必然打擊企業家的創業活動。20世紀90年代以后，“腐敗有害論”在實證方面得到進一步證實，發現腐敗會扭曲資源配置，阻礙有能力卻無政治關系的企業進入市場[11-12]。Baumol[13]的理論研究表明，普遍存在的腐敗會扭曲資源配置從而減少創新創業活動，主要是因為相比較創新創業活動而言，腐敗降低了生產性收入卻增加了非生產性尋租活動的回報。Mauro[11]發現腐敗造成了大量的資源浪費，不利于企業投資和經濟增長，阻礙了資本的流入，而這些影響都會阻礙企業家的創業活動。腐敗不僅對創業活動所需的各種資源配置產生了負效應，也對企業家的創業傾向和動機產生了不利影響。Acemoglu[4]的研究表明腐敗會影響企業家的才能配置，如果賄賂官員能夠帶來大量的經濟利益，將誘使企業家放棄創新創業活動而選擇尋租等非生產性活動。以上實證研究在分析腐敗與創業關系的基礎上，進一步說明了腐敗影響創業的內在機制，如腐敗對資源配置、企業融資、企業家才能配置等的影響。

還有觀點認為腐敗對創業活動的影響是否有利，取決于特定的外部環境。這種觀點認為腐敗與創業之間具有復雜的非線性關系。Méndez等[14]研究發現，腐敗的發生率會影響腐敗與創業之間的關系。在腐敗發生率較高時，腐敗會損害企業家精神；腐敗發生率較低時，腐敗則會促進企業家精神發展。Faccio[15]發現企業家是否借助政治關系進行創業，往往會隨著法律體系完善程度、司法獨立程度、外資進入難易程度等因素的變化而發生改變。Dong等[16]利用中國的數據研究發現，腐敗對創業活動的影響存在不確定性，在特定的制度環境下，腐敗對創業的影響可能是正負雙面效應平衡的結果。Aidt[17]的研究表明，僅在體制存在缺陷的國家里腐敗才有益于創業活動。此外，也有一些研究深入探究腐敗與創業之間非線性關系的根源。杜巨瀾[18]采用國際透明度指數和各國分散持股比例研究了腐敗對企業融資模式造成的影響，結果表明腐敗會影響企業融資模式，導致公司治理惡化，外部融資縮減。余明桂[1]證實了“政治關系的貸款效應”的存在，發現政治關系為企業貸款提供了便利，提高了企業貸款額度并延長了貸款期限。李后建[2]通過構建腐敗與創新創業精神之間的非線性關系模型，發現二者之間存在市場化進程的門檻效應。

已有文獻大多討論了腐敗對以創業活動為代表的經濟發展的可能作用結果，也有一些研究在腐敗對創業的具體影響路徑上進行探索，如前文提到的規避無效率管制，增加尋租成本等，并提出了腐敗對創業影響的外部環境決定論。具體而言還存在以下幾個問題需要進一步完善：一是多數學者的研究重點在于腐敗對企業家精神或企業家才能的影響，或者將研究對象轉向已成立企業的融資行為，少有研究專門分析腐敗對市場中新創企業的影響。本文將關注腐敗對新創企業的影響。二是雖然部分學者談及腐敗對企業的市場準入影響，但僅基于理論層面的分析，本文將從實證研究的視角加以補充。三是學者們提到了腐敗程度本身、法律體系、制度環境等會導致腐敗對創業的影響差異，還沒有學者考慮到金融發展水平對腐敗與創業關系的影響。本文將選取金融發展為門限變量，深入探討腐敗與創業之間的金融發展門限問題，對以上提到的腐敗影響創業的第三種觀點加以完善。

三、 變量選擇與模型設定

（一）變量與數據

本文主要的研究問題是腐敗對創業活動的影響效應，結合門限回歸理論模型的設定結構，變量包括被解釋變量、重要解釋變量、門限變量和控制變量幾個方面。

（1）被解釋變量：創業活躍度。在以往的實證研究中，國內外學者多采用私營企業就業人數比總就業人數來衡量地區的創業精神或創業水平。但由于本文考察的是腐敗對企業（或個體戶）能否進入市場的影響，對創業的衡量主要采用新增的企業或創業人數。私營企業數、私營企業就業人數、個體戶數和個體戶就業人數等四個指標取自《中國統計年鑒》，利用當年私營企業數與上年私營企業數的差值得到當年新增私營企業數，其余三個指標做同樣處理得到新增私營企業就業人數、新增個體戶數和新增個體戶就業人數。據此，我們構造了寬口徑創業變量，定義為“新增企業數（ent）”“新增企業就業人數（ent_p）”，分別是新增私營企業數和新增個體戶數之和、新增私營企業就業人數和新增個體戶就業人數之和。為進一步分析腐敗對不同創業類型的影響，我們細分為窄口徑的公司制和個體戶兩種類型的創業變量，分別定義為“新增私營企業數（pte）”“新增私營企業就業人數（pte_p）”“新增個體戶數（ind）”和“新增個體戶就業人數（ind_p）”。

（2）重要解釋變量：腐敗程度（corr）。腐敗的一般解釋是“利用政府權力或資源以獲得私人收益”[17]。中國法律對腐敗沒有明確界定，但對貪污和受賄分別定義如下：“國家工作人員利用職務上的便利，侵吞、竊取、騙取或者以其他手段非法占有公共財物的，是貪污罪”“國家工作人員利用職務上的便利，索取他人財物的，或者非法收受他人財物，為他人謀取利益的，是受賄罪”。本文采用貪腐瀆職立案數來界定腐敗程度，利用每萬公職人員涉案數（貪腐瀆職立案數/當地公職人員數）來衡量各地區的腐敗程度。其中貪腐瀆職立案數來自相應年份《中國檢察年鑒》中各地區人民檢察院的年度工作報告，當地公職人員數來自相應年份的《中國統計年鑒》。

（3）門限變量：金融發展（fd）。關于衡量金融發展的指標，學者們有不同的看法，國外大部分研究者采用戈氏指標（全部金融資產/GDP）和麥氏指標（M2/GDP）衡量金融發展水平，但由于中國缺乏各地區金融資產和M2的統計數據，只能利用人民幣存貸款余額與GDP之比來衡量金融發展水平。人民幣存貸款余額數據來自《新中國六十年統計資料匯編》和《中國城市統計年鑒》，GDP數據來源于《中國統計年鑒》。

（4）控制變量：由于影響創業的因素比較多，為避免因控制變量過多而產生多重共線性的問題，本文選擇彼此間相關系數不高的貿易開放程度（open）、教育年限（edu）、交通基礎設施（traffic）和城市化水平（urban）作為主要控制變量。貿易開放程度是衡量一個國家或地區市場對外開放程度的基本指標，由于Dahlander等[19]指出經濟體中的貿易開放程度對創業活動具有關鍵性影響，本文將貿易開放程度（open）作為控制變量，納入回歸模型，利用進出口貿易額與名義GDP的比值來衡量，相關數據來源于相應年份的《中國統計年鑒》。教育年限（edu）是指全國6歲以上人口平均受教育年限，它根據傳統計算方法加權平均計算得到，相關數據來源于相應年份全國人口變動情況抽樣調查樣本數據，其中2000年和2010年的數據分別為第五次和第六次全國人口普查匯總的當年11月1日零時數。交通基礎設施（traffic）采用鐵路和公路運輸總里程之和比年末總人口數來衡量。城市化水平（urban）采用地區城鎮人口數比常住總人口數來衡量。原始數據均來源于《中國統計年鑒》。

由于1998年我國大刀闊斧進行國企改革，大量政府官員和國企高管的權力配置出現控制權和行政權縮小的現象，因此在1998年之后，國家工作人員腐敗現象在很大程度上得以減少；2012年中央開始加大反腐力度，此后年份國家工作人員腐敗立案數激增，這并不能說明此后幾年腐敗程度更加突出，腐敗的數據與2012年之前不具有可比性。考慮到與1998年之前和2012年之后的腐敗數據相比，1999—2011年這13年的數據更具穩定性，本文主要采用1999—2011年的省級面板數據進行實證分析，數據主要來源于相應年份《中國統計年鑒》《新中國六十年統計資料匯編》《中國城市統計年鑒》和《中國檢察年鑒》。表1給出了各個變量的描述性統計結果。

（二）模型設定

借鑒Hansen[20]提出的門限回歸模型，為了考察腐敗和創業之間的關系是否存在金融發展的門限效應，這里以金融發展水平作為門限變量，設定腐敗與創業的單門限面板模型為：

首先，對門限回歸進行參數估計。在給定某一門限值的情況下，采用個體固定效應模型對式（2）進行估計。根據Chan[21]的研究，本文從所有可能的金融發展門限值γ中選擇使得回歸模型的殘差平方和Sn（γ）最小的[AKγ^]作為估計值，并采用格柵搜索法（Grid Search）對門限值進行估計。

接下來，對金融發展門限效應的顯著性進行檢驗，原假設為H0：β1=β2，對應備擇假設為H1：β1≠β2。當門限效應不存在時，在原假設的條件下門限參數無法識別。Hansen[22]提出采用自抽樣法（Bootstrap）來構造漸進分布進而得到相應概率P值可以解決這一問題。因此本文采用Hansen[22]的LM檢驗考察腐敗與創業之間的金融發展門限效應是否顯著存在，檢驗統計量為：

在原假設成立的條件下，表明腐敗與創業之間不存在金融發展門限效應，二者為線性關系。如果拒絕則認為存在金融發展門限效應，接下來進一步檢驗門限估計值的真實性，確定金融發展門限值的置信區間，即檢驗[AKγ^]=γ0，似然比檢驗統計量為：

對式（5）的估計是在確定單一門限條件下再估計金融發展的第二個門限，其估計和檢驗過程與單門限相同，門限值的估計值為使式（5）的殘差平方和最小的門限值γ2。雙門限效應檢驗的原假設為H3：存在唯一門限；備擇假設為H4：存在兩個門限。如果檢驗結果存在雙門限效應，則可重復上述的門限估計和檢驗過程，直至對應的門限效應不再顯著，可確定金融發展門限值的個數。

基于上述門限效應檢驗方法，采用我國1999—2011年的面板數據對金融發展門限效應進行檢驗，結果見表2。不同被解釋變量模型的單一門限效應均在1%的顯著性水平下存在，因此金融發展水平的門限效應不容忽視。進一步的雙重門限檢驗結果反映，分別以新增企業就業人數和新增企業數為被解釋變量的模型，雙重門限在1%顯著性水平下存在；新增企業數、新增個體戶數和新增個體戶就業人數三個模型的雙重門限顯著性水平為5%；新增私營企業就業人數模型的雙重門限效應也在10%的顯著性水平下顯著；除新增私營企業數模型外，其余模型的三重門限效應都不顯著。綜合以上門限效應檢驗結果，本文擬采用雙重門限模型進行面板數據回歸分析。

四、 實證結果分析

（一）全樣本回歸結果分析

為了能夠更全面地分析腐敗對各類型創業活動的影響，本文將創業變量分為寬口徑和窄口徑兩個維度，其中寬口徑泛指所有的創業活動，包括私營企業和個體戶；窄口徑則是將兩者分開來討論。此外，在討論新建企業數量的同時，也將新增就業人數納入被解釋變量進行回歸分析，具體的結果見表3。

全樣本門限估計結果表明：腐敗對創業活動呈顯著的負向影響的情況居多，兩者之間的關系存在非線性的金融發展門限效應。從寬口徑創業的回歸結果來看，兩個門限估計值（[AKγ^]）分別為1.6071和2.1628，將樣本劃分為低水平金融發展區制（fd≤[AKγ^]1）、中等水平金融發展區制（[AKγ^]1[AKγ^]2）三部分，各部分的樣本數分別為26、134和243。在金融發展水平低于1.6071時，腐敗對新增企業數的影響系數為-1.2157，在1%的顯著性水平下顯著；當金融發展水平位于1.6071和2.1628之間時，腐敗對新增企業數的影響系數為-0.6360，系數的絕對值下降了將近一半，且在1%的顯著性水平下顯著；當金融發展水平高于2.1628時，腐敗對新增企業數的影響系數為-0.4026，在5%的顯著性水平下顯著。隨著金融發展水平的提高，腐敗對新增企業數的負向影響程度不斷減弱，這種負效應的顯著性也明顯降低。類似的，在金融發展水平低于1.6071時，腐敗對新增企業就業人數的影響系數為-3.0367，在1%的顯著性水平下顯著；當金融發展水平位于1.6071和1.9812之間時，腐敗對新增企業就業人數的影響系數為-1.5402，系數絕對值同樣下降近一半；當金融發展水平高于1.9812時，腐敗對新增企業就業人數的影響不再顯著。這表明當金融發展水平較高時，腐敗對新增企業就業人數的負效應并不明顯。

據窄口徑公司制創業的回歸結果可知，新增私營企業模型的門限值（[AKγ^]）分別為1.9344和3.7814，樣本數分別為104、227和22。在金融發展水平低于1.9344時，腐敗對新增私營企業數的影響系數為-0.0602，在10%的顯著性水平下顯著；當金融發展水平位于1.9344和3.7814之間時，負向影響效應下降近一半，僅為-0.0348，金融發展水平高于3.7814之后，腐敗對新增私營企業數的影響并不顯著。就新增私營企業就業人數而言，門限值（[AKγ^]）的數值分別為1.5837和1.911，樣本數分別為19、75和309。在金融發展水平低于1.5837時，腐敗對新增企業數的影響系數為-0.6255，在1%的顯著性水平下顯著；當金融發展水平高于1.5837時，腐敗對新增私營企業就業人數的影響不再顯著。就窄口徑個體戶創業的回歸結果來看，新增個體戶模型的門限值（[AKγ^]）分別為1.6071和2.1682，樣本數分別為26、134和243。在金融發展水平低于1.6071時，腐敗對新增個體戶數量的影響系數為-1.156，在1%的顯著性水平下顯著；當金融發展水平位于1.6071和2.1682之間時，腐敗對新增個體戶數量的影響系數為-0.5957；當金融發展水平高于2.1682時，腐敗對新增個體戶數量的影響系數為-0.3756，在5%的顯著性水平下顯著。相比低水平金融發展區制，高水平金融發展區制中的新增個體戶數量受到腐敗的負向影響大幅減弱，顯著性水平也有所下降。從新增個體戶就業人數來看，門限值（[AKγ^]）分別為1.6071和2.215，樣本數分別為26、143和234。在金融發展水平低于1.6071時，腐敗對新增個體戶就業人數的影響系數為-3.0453；當金融發展水平位于1.6071和2.215之間時，腐敗對新增個體戶就業人數的影響系數為-1.5415；當金融發展水平高于2.215時，腐敗對新增個體戶就業人數的影響系數為-0.9528，不僅顯著性逐級降低，腐敗對新增私營企業就業人數負向效應也呈現很大幅度的削弱。

就控制變量的回歸系數而言，對外開放程度、受教育水平、交通基礎設施和城市化率對創業都發揮著正向推動作用，大多數結果均顯著，這些結論與已有文獻的發現基本一致。最后需要指出的是，腐敗對寬口徑創業的新增企業數以及窄口徑中的新增個體戶數影響的金融發展第一門限值都為1.6071，第二門限值分別為2.1682和2.215，而對新增私營企業數的硬性的金融發展第一門限值為1.9344，第二門限值為3.7814。這反映出相比個體戶形式的創業而言，私營企業面臨更復雜的市場機制和更煩瑣的準入流程，需要更加寬松自由的創業環境和更高水平的金融發展。

以上全樣本的回歸結果表明：第一，腐敗對創業有顯著的負面影響，腐敗的存在會阻礙包括私營以及個體等不同形式的創業。第二，隨著金融發展水平的提高，腐敗對創業的負向影響效應會大幅減弱，甚至出現影響不顯著的情況。可能的原因是，金融發展落后會導致產品和信用市場更加不發達，支配市場發展的制度欠缺，政府對經濟資源有更強的支配力，所以在金融發展水平較低時，腐敗對創業的影響更大也更為顯著；而當金融發展到一定水平時，政府對經濟資源的支配力受到更加完善的市場機制的約束，此時金融發展會弱化腐敗對創業的負效應，為企業家創業提供更加合理公平的市場環境。

（二）分區域樣本回歸結果分析

我國幅員遼闊，區域發展極不平衡，在東、中、西部不同程度的金融發展水平下，腐敗對創業的影響也會存在一定的差異。因此，我們根據中國統計局2017年公布的區域劃分標準將全國樣本分為東、中、西三個子樣本。對各自的寬口徑創業的回歸結果見表4。

根據回歸結果可知，東、中、西部地區的創業影響情況與全國樣本類似，均與該地區腐敗程度存在非線性的金融發展門限效應。在東部地區，新增企業數的模型中金融發展水平門限值（[AKγ^]）分別為1.6439和2.0323，在金融發展水平低于1.6439時，腐敗對新增企業數的影響系數為-2.2098，在1%的顯著性水平下顯著；當金融發展水平位于1.6439和2.0323之間時，腐敗對新增企業數的影響系數為-0.9038；當金融發展水平高于-2.0323時，腐敗對新增企業數的影響系數為-0.5774，且僅在10%的顯著性水平下顯著。當金融發展水平較高時，腐敗對新增企業數的影響程度較低水平金融發展程度時出現大幅減弱，下降了約73.87%，并且顯著性水平也降低。東部地區的新增企業就業人數受到腐敗因素的影響情況與此類似，以金融發展水平1.6439和1.9881為界，分為金融發展水平高、中、低三個區制。與低水平金融發展區制相比，高水平金融發展區制中腐敗對新增企業就業人數的影響下降了84.29%，顯著性水平也由極為顯著變為不顯著。

在中部地區，新增企業數的模型中金融發展水平的門限值（[AKγ^]）分別為1.7786和2.4046，在金融發展水平低于1.7786時，腐敗對新增企業數的影響系數為-0.9078，在1%的顯著性水平下顯著；當金融發展水平位于1.7786和2.4046之間時，腐敗對新增企業數的影響系數為-0.6998，在1%的顯著性水平下顯著；當金融發展水平在2.4046之上時，腐敗對新增企業數的影響下降了約47.95%，并且顯著性水平也有所降低。同樣，腐敗對新增企業就業人數影響系數也因金融發展水平的不同存在較大差異，在高水平金融發展區制中，腐敗對新增創業人數的影響系數比在低水平金融發展區制中下降了約65.76%，顯著性水平也由極為顯著變為不顯著。

在西部地區，新增企業數的模型中金融發展水平的門限值（[AKγ^]）分別為2.1848和2.6206，在金融發展水平低于2.1848時，腐敗對新增企業數的影響系數為-0.6247，在1%的顯著性水平下顯著；當金融發展水平位于2.1848和2.6206之間時，腐敗對新增企業數的影響系數為-0.0910，在10%的顯著性水平下顯著；當金融發展水平在2.1848之上時，腐敗對新增企業數的影響系數降低62.7%，并且顯著性水平也由極為顯著變為不顯著。類似的，在西部地區，金融發展水平較高時，腐敗對新增企業就業人數的影響系數比在金融發展水平較低時的影響系數的絕對值下降了99.03%，顯著性水平也由極為顯著變為不顯著。

通過以上分析，東、中、西部地區的腐敗程度對該地區的創業均存在金融發展雙重門限效應，其中西部地區的門限值最大，中部地區次之，東部地區最小。我國東部地區由于對外開放程度高，教育資源豐富，交通更加便利，創業環境更加優越，在金融發展水平達到2.0323時，腐敗對創業的負效應已經顯著降低。相比之下，我國中西部地區，金融發展水平分別要達到2.4046和2.6206時，腐敗對創業的負效應才會消失。這說明在政務透明度較低、市場開放不足的中西部地區，需要更高的金融發展水平才能弱化腐敗對創業的負向效應。

（三）穩健性檢驗

為保證回歸估計結果的穩健性，本文嘗試從以下兩個方面進行穩健性檢驗來印證以上回歸結果的可靠性：第一，將腐敗指標替換為貪污瀆職立案數；第二，在回歸中加入市場化指數，以控制各地區之間存在的市場化程度差異。

（1）采用不同指標衡量腐敗的穩健性分析。以貪污瀆職立案數作為解釋變量的回歸結果見表5。我們發現：第一，金融發展水平較低時，腐敗對創業的負向影響顯著，而當金融發展水平較高時，腐敗對創業的負效應降低甚至不再顯著，這與前文的回歸結論基本一致；第二，各組回歸結果的門限值與表4的全樣本回歸結果極為相似，均表明創立私營企業比個體戶創業的市場準入門檻更高，需要更高的金融發展水平才能充分刺激公司制創業。

（2）加入市場化指數的穩健性分析。在模型中加入市場化指數的回歸結果見表6。回歸結果顯示：第一，腐敗對創業的影響仍然是非線性的，并且隨著金融發展水平的提高腐敗對創業的負效應減弱甚至消失；第二，各組回歸中的門限值與全樣本回歸結果有所不同，但腐敗對新增私營企業影響的金融發展門限值仍然高于對新增個體戶影響的金融發展門限值。

綜合上述采用不同指標衡量腐敗和加入市場化指數的穩健性分析結果，腐敗對創業的金融發展門限效應基本是穩健的。

五、 結論與政策建議

本文基于我國1999—2011年的省級面板數據，以金融發展為門限變量，運用雙重門限模型考察腐敗對創業影響的金融發展門限效應，得到以下主要結論：

（1）我國腐敗程度對大眾創業的影響存在金融發展門限效應。在低水平金融發展區制，腐敗對創業的負向影響極為顯著，而在高水平金融發展區制里，腐敗對創業的負向影響變得極小并且顯著性降低甚至不顯著。這意味著我國腐敗對創業始終存在負面影響，而金融發展水平的提高能夠弱化腐敗對創業的負效應。

（2）相比個體戶形式的創業，腐敗對我國公司制創業影響的金融發展門限值更高。這說明我國私營企業面臨更為煩瑣和嚴格的準入規則，受到的準入限制更大，只有當金融發展到更高水平時，私營企業形式的創業受到腐敗的負向影響才會顯著減弱。

（3）我國東、中、西部地區的腐敗程度對大眾創業影響的金融發展門限效應存在差異。東部地區金融發展水平達到1.6439時，對腐敗影響創業的負效應的弱化已經非常顯著，而中西部地區需要更高的金融發展水平才能弱化這種負效應。這反映了我國區域間的經濟發展不平衡，我國中西部地區的創業受到來自體制機制、經濟環境等多方面的制約。

根據文章的研究結論，為了更好地推動我國大眾創業的活躍發展，提出以下幾點政策建議供相關部門決策參考。

第一，我國各級政府要堅定不移地開展反腐敗工作，為打造“雙創升級版”提供良好的創業制度性生態環境。在開展反腐工作的同時，也要通過加快金融發展來遏制腐敗對創業的負面影響。一方面，金融規模較大、金融效率較高的地區由于資金來源廣泛、資金流動速率高效，會在一定程度上緩解創業者融資約束問題。另一方面，金融體系的不發達會降低銀行等金融機構融資貸款的透明度，這會滋生因監督不嚴而產生的“潛規則下的貸款尋租”問題。因此我國政府要加快金融改革創新，提升金融市場功能，促進資金在各市場之間有序流動，增強配置金融資源能力，從而為創業活動提供更好的制度性融資環境。

第二，應適當降低公司制創業的準入門檻。相比個體戶創業而言，我國公司制創業更多表現為機會型創業，大多以創新創業為主，符合十九大報告中提出的“創新驅動發展戰略”的要求。同時這類創業活動也能夠解決更多的社會就業問題，真正實現以創業帶動就業。但由于公司制創業往往投入資金多、登記注冊程序煩瑣、納稅高且流程冗長，更易受腐敗行為左右，有時甚至不得不被迫退出市場。因此，政府應該適當簡化公司的注冊登記手續，在合理范圍內降低最低注冊資本要求，并進一步擴大眾多小微企業的稅收優惠范圍。

第三，要為中西部地區的創業提供更多優惠政策，加快中西部地區的金融發展，并且在反腐過程中著重關注中西部省區市的腐敗行為。我國經濟發展水平不均導致了各地區的人民幣購買力差異較大，而東部地區的發展水平遠超中西部，相同的腐敗金額在東部地區代表的財富和購買力低于中西部地區。一定范圍內，同樣的腐敗金額在中西部地區帶來的社會危害性可能相對高于東部地區。因此，為推動中西部地區創業水平的提高，政府要在創業優惠政策、金融發展和打擊腐敗等方面給予更多關注和支持。

參考文獻：

[1] 余明桂， 潘紅波. 政治關系、制度環境與民營企業銀行貸款 [J]. 管理世界， 2008（8）： 9-21.

[2] 李后建. 市場化、腐敗與企業家精神 [J]. 經濟科學， 2013（1）： 99-111.

[3] Blackburn K， ForguesPuccio G F. Why is corruption less harmful in some countries than in others？ [J]. Journal of Economic Behavior & Organization， 2009， 72（3）： 797-810.

[4] Acemoglu D， Verdier T. Property rights， corruption and the allocation of talent： A general equilibrium approach [J]. Social Science Electronic Publishing， 2010， 108（450）： 1381-1403.

[5] Lui F T. An equilibrium queuing model of bribery [J]. Journal of Political Economy， 1985， 93（4）： 760-781.

[6] Leff N H. Economic development through bureaucratic corruption [J]. American Behavioral Scientist， 1964， 8（3）： 8-14.

[7] Aidt T S， Dutta J， Sena V. Governance regimes， corruption and growth： Theory and evidence [J]. Discussion Papers， 2008， 36（2）： 195-220.

[8] Krueger A O. The political economy of the rentseeking society [J]. American Economic Review， 1974， 64（3）： 291-303.

[9] Bhagwati J N. Directly unproductive profitseeking （DUP） activities [J]. Journal of Political Economy， 1982， 90（5）： 988-1002.

[10] Murphy K M， Shleifer A， Vishny R W. Why is rentseeking so costly to growth？ [J]. American Economic Review， 1993， 83（2）： 409-414.

[11] Mauro P. Corruption and growth [J]. The Quarterly Journal of Economics， 1995， 110（3）： 681-712.

[12] Aidt T S. Economic analysis of corruption： A survey [J]. The Economic Journal， 2003， 113（491）： 632-652.

[13] Baumol W J. Entrepreneurship： Productive， unproductive， and destructive [J]. Journal of Political Economy， 1990， 98（5）： 893-921.

[14] Méndez F， Sepúlveda F. Corruption， growth and political regimes： Cross country evidence [J]. European Journal of Political Economy， 2006， 22（1）： 82-98.

[15] Faccio M. Politically connected firms [J]. Social Science Electronic Publishing， 2006， 96（1）： 369-386.

[16] Dong B， Torgler B. Causes of corruption： Evidence from China [J]. China Economic Review， 2013， 26（26）： 152-169.

[17] Aidt T S. Corruption， institutions and economic development [J]. Oxford Review of Economic Policy， 2009， 25（2）： 271-291.

[18] 杜巨瀾. 政府腐敗和國際企業融資模式 [J]. 世界經濟文匯， 2003（6）： 1-22.

[19] Dahlander L， Gann D M. How open is innovation？ [J]. Research Policy， 2010， 39（6）： 699-709.

[20] Hansen B E. Threshold effects in nondynamic panels： Estimation， testing， and inference [J]. Journal of Econometrics， 1999， 93（2）： 345-368.

[21] Chan K S. Consistency and limiting distribution of the least squares estimator of a threshold autoregressive model [J]. Annals of Statistics， 1993， 21（1）： 520-533.

[22] Hansen B E. Inference when a nuisance parameter is not identified under the null hypothesis [J]. Econometrica， 1996， 64（2）： 413-430.

[23] Hansen B E. Sample splitting and threshold estimation [J]. Econometrica， 2000， 68（3）： 575-603.

[24] 樊綱， 王小魯， 朱恒鵬. 中國市場化指數： 各地區市場化相對進程2011年報告 [M]. 北京： 經濟科學出版社， 2011.