后期，根据数据记载，从1991年4月开始复苏至2000年12月，在前期创业活动的持续发展下，美国经济增长持续了117个月的长扩张时期，并且经济普遍高涨，在近十年的期间内，美国国内生产总值增长近27万亿美元。
根据近30年来的发展，可以看到大多数国家或地区的发展状况都表明创业对经济增长具有促进作用，然而并不是所有的研究结果都是如此，全球创业观察项目则提出了创业对经济增长的作用并不是完全促进或者完全消极这一观点。该项目针对不同济基础的国家分别进行数据研究，得出以创业活动总指数衡量的创业活动对经济增长的影响不是简单的线性关系的结论，即在相对贫穷的国家，两者之间呈负相关而在相对富裕的国家为正相关。因此，面对两种意见相悖的争论，提出如下假设：
H2：在不同产业中创业对经济增长的效果不同。
（三）创业在不同产业中对创新的影响
随着经济和社会的进步，科学技术的重要性日益凸显。在市场经济竞争中，它表现为企业的发展越来越依赖于创新。在不同的企业中，其所具有创新能力与创新动机也有所不同，其能带来的产业绩效也有区别。Ejermo等（2006）发现了“欧洲知识悖论”现象，即有些国家从投资于RD获得的收益要远大于其他国家。例如，由于对知识的高投入，瑞典、日本等国家仅获得经济的低增长。然而，部分RD支出较低的国家却有很高的经济增长速度。此外，许多低收入国家也存在“企业家创业悖论”现象，即高企业的建设水平并未导致人均收入的大幅增加。国家存在如此现象，国家内各产业间也是如此。为了解释这些违背直觉的现象，根据上述所提到的创业对经济增长的相关性争论，并结合更多高科技产业所能带来更多的经济增长这一实际事实，提出如下假设：
H3：在创业对产值低影响效果的产业中，创业对创新的作用效果也不显著。
模型建立及数据说明
（一）建立计量模型
本文使用时间序列数据分产业进行OLS分析，因此基本的模型设定如下：
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其中，yt是模型的因变量，β0是模型的常数项，xi，t是自变量，Cj，t是控制变量，而βi与αj则对应为它们的系数，εt是指模型扰动项。
（二）变量说明
因变量。根据H1与H3，在衡量产业创新程度方面，本文选择了专利数作为模型因变量的衡量指标。根据相关学者（乔虹，2016）的研究，基于主成分分析的方法，研发人员、研发经费、新产品产值、新产品销售收入、申请专利等变量对于衡量产业创新能力均有一定的解释力，本文则选取了其中效力与数据可得性综合较r