我们发现2-3岁、4-5岁和6-10岁年龄组之间没有统计关系。此外，we26详细说明了年轻公司（0-1岁）的结果；模型5-8详细说明了成熟公司的结果(≥ 11岁）。在主要模型中，我们发现经济自由总结指数与为年轻企业（模型1；β=4.12；p<0.001）和成熟企业（模型5；β=25.64；p<0.001）创造的更多净就业相关，但监管仅与为成熟企业创造的更少净就业相关（模型5；β=–48.68；p<0.001）。在我们的主要模型（模型1；β=–9.18，p>0.05）中，监管是负面的，但与年轻公司的净就业创造没有显著关系。我们确实发现，对于年轻公司（模型2-4）和成熟公司（模型6-8），在每个次级指数回归中，监管都会产生负面和显著的影响。有趣的是，经济自由只会缓和监管对成熟企业净就业创造的影响：在模型5中，主要指数互动项的系数在统计上显著且为正（β=5.63；p<0.001）。我们发现税收（模型7；β=5.88；p<0.001）和劳动力市场自由（模型8；β=6.64；p<0.001）分项指数的调节效应继续得到支持；与主要结果一样，ZF规模子指数的相互作用不显著（模型5；β=1.50；p>0.05）。年轻公司的调节条件均不显著：模型1中的相互作用在经济上和统计上均不显著（β=–0.45，p>0.05），且各子指数的调节关系仍不显著（模型2–4）。此外，对年轻公司和老公司（模型1 vs 5；模型2 vs 6；模型3 vs 7；模型4 vs 8）的估计值进行t检验比较表明，估计值在统计学上存在显著差异（p<0.001）。

因此，我们找不到对假设4的支持。------------------------------在此处插入表4---------------------------------无法找到一个理论上合理的理由来解释为什么监管可能会对这些年龄类别产生不同的影响。因此，我们只检查和对比年轻年龄组（0-1岁）和成熟年龄组(≥ 11年），以更符合理论和现有文献（Bailey&Thomas，2017）。27  5.  稳健性检查表5通过使用另一种监管措施来测试我们主要结果的稳健性。RegData提供了这个替代度量，它报告《联邦法规》中包含的法规的总字数。这一替代措施背后的逻辑是，更长的行政法规自然会对企业活动施加更多的限制和限制。因此，字数越大表示监管力度越大。模型1仅显示控制变量的基线结果。模型2扩展了该模型，将经济自由和替代监管措施纳入其中。结果表明，经济自由与创造更多的净就业相关（β=31.11；p<0.001），但在非互动模型中，监管对净就业没有直接影响。模型3增加了一个互动项来检验我们的假设，即经济自由会调节监管对净就业创造的影响。结果支持我们的核心假设：监管与较低的净就业创造相关（β=–43.51；p<0.001），但这种影响随着经济自由度的增加而减少（β=5.52；p<0.001）。我们在表5的模型4至6中将经济自由指数分解为三个方面。

结果支持税收自由和劳动力市场自由部分，但不支持ZF支出自由部分。这正是我们在表3中发现的结果，它进一步验证了我们的发现。--------------------------------在此处插入表5----------------------------------6。讨论我们的动机是创业文献中的主流观点，认为监管是创造创业就业的同质障碍（Bradford，2004；Djankov et al.，2002；Escribá-Pérez&Murgui García，2017；Klapper et al.，2006）。尽管获得了大量支持，28但这一观点未能解释监管机构的异质效应（Kim等人，2016）。学者们对监管成本分布不均的事实关注有限，而是将其视为企业和地区之间的对称成本。这种方法与创业的程式化事实不一致，即使在高度监管的行业中，一些新企业也会出现并成长（Henrekson&Johnsson，2010）。我们认为，以前的单层次甚至多层次研究都不能解释这一点，因为它们忽视了企业家所处的多层次ZF。在许多情况下，企业家必须驾驭不止一个正式制度层面和一个非正式制度层面；它们还必须在由多个政治层面组成的正式体制环境中运作。我们的工作表明，对这些多重政治层面进行建模非常重要，因为对创业结果的影响是相互依存的。

因此，为了研究为什么国家监管对创业的影响在不同地区有所不同，我们提出了一个分层制度相互依存的模型。国家制度监管的影响取决于区域制度框架。根据市场保护联邦制理论（Weingast，1995），该理论表明区域政策制定者对其特定的经济背景拥有更多的地方知识，我们预测区域机构将反对和抵制不符合区域企业需求的联邦规则，各地区联邦监管效果的异质性。我们的分析表明，国家监管与创业净就业创造呈负相关，而国家经济自由与创业净就业创造呈正相关。关键的是，我们发现了一种调节效应，即国家经济自由减弱了监管对创业净就业创造的不利影响。这种缓和的程度并非微不足道：行业层面监管增加1%与净创造的就业岗位减少14个有关，但这种影响因区域制度环境的质量而有很大差异。在经济自由度很低的州，行业监管水平提高1%与一个县创造的净就业岗位减少约27个相关。另一方面，在经济自由度非常高的国家，监管对净就业创造没有明显的影响。这一发现值得注意的是，在经济最自由的地区，国家监管带来的净创造就业机会减少的经济成本得到了完全缓解。

我们的分析还表明，这些抵消结果是由老公司驱动的，而不是由年轻公司驱动的。我们的工作表明，目前正在就美国联邦制等多层次体制框架的优点展开辩论。事实上，“集权与分权”的争论有着悠久的历史，包括亚历山大·汉密尔顿、詹姆斯·麦迪逊和约翰·杰伊在《联邦党人》论文中的著名论点。最近，政治学中提出的一个担忧是，由多层次或重叠的政治实体管理的选民可能更难将经济结果归因于特定的ZF层面，从而减轻选举责任（Anderson，2006）。虽然选民将责任归于区域活动的能力超出了我们的范围，但我们发现，对于不同的制度层面，存在着明显且具有经济意义的政策影响。此外，我们还表明，区域制度环境缓和了国家政策的影响。与国家政策相比，区域政策更灵活，更能适应当地经济条件，因此，建设区域决策能力的好处比以前所承认的要大。虽然我们观察到的关系是稳健的，但我们的分析也揭示了区域经济自由的作用，特别是与三个分项指数相关的细微差别。区域经济自由的正向direct30效应适用于税收自由和劳动力市场自由的组成部分。然而，它并不适用于不受ZF开支影响的部分。事实上，自由ZF支出部分与净就业创造有着直接的负面关系。

我们还发现，税收和劳动力市场自由都会缓和国家监管的效果，但不受ZF支出的影响。这些结果可能表明ZF支出有能力促进短期就业增长：ZF支出的增加会降低一个州的区域经济自由得分，但可能会补贴创造就业机会。当然，这并不意味着这种补贴有利于经济增长。更大的ZF支出最终会带来成本，但它们可能会通过债务融资被隐藏或推迟。我们无法观察区域经济自由（或其组成部分）与净就业创造之间的长期关系，虽然这超出了我们的分析范围，但我们认为这值得未来研究。我们的研究结果揭示了“良好”制度环境的复杂性，并肯定了解决区域经济自由各方面影响的异质性的价值（Dilli et al.，2018）。6.1. 局限性和未来研究建议对区域经济学制度方法的一种批评是，区域制度可能难以衡量，因此难以在分析中实施（Rodríguez Pose，2013）。虽然区域制度措施的改进和创新确实是一个值得进一步研究的对象（Teague，2016），但我们的工作表明，现有指数可以对区域制度变化产生富有成效的见解。此外，我们的研究结果与最近的研究一致，这些研究表明，区域机构可以激励劳动力流动，特别是在高技能工人中（Mulholland&Hernández Julián，2013；Nifo&Vecchione，2014）。

扩展这种联系，未来的研究可以考虑我们观察到的31种技能之间的关系在多大程度上有所不同，以及它们与区域间移民的关系。例如，如果联邦法规对经济较为自由的地区的企业的经济危害较小，这是否会进一步激励企业将其活动重新分配到这些地区？也许我们最令人惊讶的结果是，我们观察到的关系似乎是由最古老的公司驱动的。监管的经济理论认为，监管对潜在进入者的负担是不对称的，因此有利于现任者（Stigler，1971）。事实上，我们的先验预期是，这将进一步减少年轻公司创造的净就业机会，经济自由将不对称地赋予年轻公司权力。但考虑到最近针对监管和企业规模创造就业的工作，我们发现的结果很有趣。虽然一些研究人员发现了监管对小企业的负面影响（Bailey&Thomas，2017），但其他研究人员发现了一种模棱两可的关系（Goldschlag&Tabarrok，2018）。我们通过考虑公司年龄而非规模来偏离这些研究，这可以说是创造就业的更好分类（Haltiwanger et al.，2013）。未来的工作可能会考虑监管的影响，同时考虑年龄和规模；不幸的是，数据限制在当前的练习中排除了这一点。年轻公司的工作更替决策可能主要不是由监管驱动的（Goldschlag&Tabarrok，2018）。还值得注意的是，中等年轻公司的净就业岗位创造量很小（Decker等人，2014年）。

相反，推动就业创造的是一小部分年轻公司；这些“高增长”的年轻公司并不局限于某一特定行业（Henrekson&Johnsson，2010）。我们没有直接测试监管对高增长创业发生率的影响，而是着眼于所有年轻公司。因此，对于我们年轻公司子样本中的典型观察，净就业创造可能在经济上微不足道。32相比之下，州经济自由确实抵消了监管对老公司的负面影响，这是从区域就业增长的文献来看的一个重要发现（Acs&Armington，2004；Digiovanna，1996；Holm&Ostergaard，2015）。这项工作的大部分强调了区域政策在推动净就业创造变化方面的直接影响。证据表明，各种政策制度可能有助于在不同背景下创造净就业机会，例如，针对新企业或现任企业的政策制度（Audretsch&Fritsch，2002）。有趣的是，我们的研究结果将经济自由定位为在职者创造净就业的工具。虽然我们的分析在考虑就业和创业治理机构的互动方面取得了重要进展，但它确实存在值得注意的局限性。首先，值得考虑净就业创造与我们的关键自变量、监管和经济自由之间存在反向因果关系的可能性。这种逻辑认为，可能会出现新的法规，如员工健康和安全或技术标准，以应对就业机会的创造。

然而，经过进一步考虑，这似乎不太可能：因为监管与政治进程和寻租利益关系更为密切（Murphy等人，1993年），所以监管为什么会随着净就业增长而发生实质性变化，这一点还很不明显。其次，衡量机构是一项复杂的工作（Rodríguez Pose，2013）。虽然我们利用了我们所考虑的联邦和州一级政策的最佳可用度量，但度量误差是一个合理的问题。也就是说，使用RegData的类似研究没有发现测量误差的证据（Goldschlag&Tabarrok，2018），这有助于缓解这种担忧。第三，我们的研究侧重于行业层面上企业增长活动的净结果。我们认为，为了观察我们所描述的创业竞争的经济影响，这是有益的，并且我们在可用的33个数据允许的情况下（即工业县年份）保留了一个本地分析单元。然而，遵循我们的等级制度相互依存框架进行的涉及公司和个人层面的研究有很多可以提供的。很明显，监管的效果在企业特征（例如，其资源基础和能力）和企业家的认知特征方面也是异质的（Boudreaux、Nikolaev和Klein，2018；Estrin等人，2013）。多层次正式制度环境的显式建模代表了学者们发展制度-创业关系微观基础的一个有希望的方向。结论：鉴于全球向创业经济的转变（Thurik、Stam和Audretsch，2013），联邦监管的积累变得越来越重要。

我们将探讨不同治理级别的政策如何相互影响区域企业。虽然区域决策者可能无法改变国家政策成果，但他们的决定可以影响这些政策对国家以下各级创业就业创造的影响。利用市场保护联邦制理论（Weingast，1995）的见解，我们对制度层级进行了建模，以捕捉企业家如何嵌入多个制度层面的治理中。当较低级别的治理偏离国家层面时，地方决策者有能力通过提高就业和净创造就业机会的政策来抵制改善地方经济的决策。这一观点在之前的论述中被忽视了。我们的工作有四个含义。首先，由于学者们倾向于关注区域制度对区域经济活动的直接影响，这类制度的重要性可能被低估了。区域经济自由缓和了国家监管34的影响，这一发现表明，研究人员在制定和测试政策关系模型时，应考虑区域企业政策的直接和间接后果。其次，我们的研究表明，监管对企业家的影响比之前所承认的更加微妙。我们不仅确定了监管效果的区域异质性，还发现了令人惊讶的证据，表明监管成本对年轻企业来说并没有得到缓和，至少在创造就业机会的幅度上是如此。第三，我们的工作指出，区域经济自由是创业生态系统文献研究的一个富有成效的对象，因为它是对促进创业型区域经济的政策改革呼吁的重要回答（Stam，2015）。

最后，通过结合市场保护联邦制理论，我们展示了其他学科明确的多层次理论框架的丰富潜力和现成可用性，这些理论框架可以纳入区域研究。参考Acemoglu，D.，&Johnson，S.（2005）。分拆机构。《政治经济学杂志》，113（5），949-995。Acemoglu，D.、Johnson，S.、Robinson，J.A.（2005）。第6章制度是长期增长的根本原因。P.A.和S.N.Durlauf（编辑），《经济增长手册》（第1卷，A部分，第385-472页）。爱思唯尔。检索自http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1574068405010063Acs，Z.，&Armington，C.（2004）。城市中的就业增长和创业活动。区域研究，38（8），911–927。Acs，Z.、Astebro，T.、Audretsch，D.、Robinson，D.T.（2016）。促进企业家精神的公共政策：呼吁武装起来。《小企业经济学》，47（1），35–51。Al Ubaydli，O.，&McLaughlin，P.A.（2017）。RegData：1997-2012年美国所有行业行业特定法规和联邦法规的数字数据库。《监管与治理》，11（1），109–123。Anderson，C.D.（2006年）。经济投票和多级治理：个人层面的比较分析。《美国政治学杂志》，50（2），449–463。Ashby，N.J.（2007）。美国各州之间的经济自由和移民流动。《南方经济杂志》，677–697。Ashby，N.J.（2010）。自由和国际移徙。《南方经济杂志》，77（1），49–62.35 Ashby，N.J.，Bueno，A.，和Martinez，D.（2013）。墨西哥各州的经济自由和经济发展。《区域分析与政策杂志》，43（1），21。Audretsch，D.B.，Belitski，M.，和Desai，S.（2018）。

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对创造就业的影响依赖变量=创造就业（1）（2）（3）（4）（5）（6）家庭收入中位数（log）a-178.1***-178.7***-179.8***-175.9***-176.24***-176.40***（21.75）（21.74）（21.71）（21.87）（21.89）（21.95）失业（log）85.54***-77.95***-78.21***-78.42***-78.76***（8.117）（7.706）（7.715）（7.69）（7.69）70）人口（对数）a6.9675.5734.7087.636.826.81（11.94）（11.70）（11.62）（11.32）（11.23）（11.26）贫困（log）36.87***39.20***39.44***36.82***37.28***36.71***（9.132）（9.247）（9.254）（9.23）（9.24）（9.23）人口密度（log）a1.0901.1041.1370.910.940.96（3.530）（3.506）（3.503）（3.50）（3.50）机构数量（log）0.5480.5490.5490.530.530.531（0.578）（0.577）（0.577）（0.58）（0.58）（0.58）限制法规日志（R）a b-14.12**-57.85***-24.65**-54.16***-72.91***（5.421）（11.95）（7.70）（10.43）（10.99）经济自由度FNA指数31.12***30.79***（9.342）（9.322）EFNA政府支出-12.00***-12.13***-12.22***（3.78）（3.79）（3.80）EFNA税收33.82***33.60***33.87***（8.01）（8.01）（8.01）EFNA劳动力市场自由度33.07***33.11***33.56***（8.24）（8.28）调节效应SEFNA指数x R6.236***（1.856）EFNA NA政府支出x R1.37（1.07）EFNA税收x R6.27***（1.71）EFNA劳动力市场自由x R8.36***（1.64）模型拟合统计观察数组（县）数AIC自由度概率>F*******************对数似然-3475307-3475289-3475277-3475250-3475234-3475230县级方差191.6194.6195.4193.5194.2194.1模型剩余方差438.1438.1438.1438.3438.0438.0438.0方差的百分比，rho16.116.516.616.316.416.4Rho=0 c的LR试验****************模型配合d的LR试验---***注。因变量是每年创造的就业机会数。标准误差在县一级是稳健的聚类，并在括号中报告。a表示1000秒。b以平均值为中心。c县级方差显著性检验。d比较模型2和模型3-6的似然比检验。

所有车型均包含年份和行业固定效应。*p<0.05**p<0.01***p<0.00145表5。对净就业创造的影响（监管的替代措施）因变量=净就业创造（1）（2）（3）（4）（5）（6）家庭收入中值（log）-178.1***-178.8***-179.9***-175.84***-176.35***-176.72***（21.75）（21.74）（21.72）（21.86）（21.91）（21.97）失业率（log）-85.54***-77.95***-78.24***-78.40***-78.42***-78.87***（8.117）（7.706）（7.720）（7.69）（7.69）69）（7.71）人口（对数）6.9675.5794.6527.696.786.59（11.94）（11.71）（11.60）（11.31）（11.21）（11.22）贫困（log）36.87***39.20***39.45***36.81***37.31***36.69***（9.132）（9.247）（9.249）（9.23）（9.24）（9.24）人口密度（log）1.091.1001.1370.910.940.98（3.53）（3.506）（3.503）（3.50）（3.50）（3.50）3.50）机构数量（log）0.5480.5490.5480.530.530.531（0.578）（0.577）（0.577）（0.58）（0.58）（0.58）词语规则日志（W）-4.584-43.51***-10.38-39.29***-65.79***（3.471）（12.49）（7.67）（10.56）（10.95）经济自由指数31.11***30.75***（9.342）（9.313）EFNA政府支出11.98***-12.15***-12.30***（3.78）（3.79）（3.80）EFNA税收33.82***33.59***33.85***（8.01）（8.00）（8.01）EFNA劳动力市场自由33.05***33.13***33.73***（8.23）（8.24）（8.28）调节效应FNA x W5.519**（1.931）EFNA政府支出x W0.75（1.11）EFNA税收x W5.47******（1.80）EFNA劳动力市场自由x W8.61***（1.66）模型拟合统计观察数组（县）AIC自由度概率>F*******************Log-likelion-3475307-3475290-3475280-3475251-3475239-3475228县级方差191.6194.7195.5193.45194.2194.3模型剩余方差438.1438.1438.1438.0438.0438.0%的差异，rho16.116.516.616.316.416.4RHO的LR试验=0****************模型配合的LR试验---***注。因变量是每年创造的就业机会数。标准误差在县一级是稳健的聚类，并在括号中报告。a表示1000秒。b以平均值为中心。

c县级方差显著性检验。d比较模型2和模型3-6的似然比检验。所有车型均包含年份和行业固定效应。*p<0.05**p<0.01***p<0.00146图1。95%置信区间下监管对净就业创造的边际效应