현재의 상태(Business As Usual; BAU)보다 더 제도를 개선할 경우에는 학생 신규창업 인원이 더 늘어날 여지가 존재한다. 본 논문에서는 제도 개선 시 학생 신규창업 인원 증가를 결정하는 요인을 분석하기 위하여 회귀분석을 실시한다. 그런데 학생 신규창업 인원전망의 분포를 보면 정규분포를 따르지 않는 것을 알 수가 있다. 이에 본 논문에서는 포아송 회귀모형(Poisson regression)과 음이항 회귀모형(Negative Binomial regression)을 활용하여 적절한 모형을 선택하고 그 결과를 해석하도록 한다. 포아송 회귀모형은 종속변수가 0을 포함한 양의 정수 값을 갖는 계수자료(count data)인 경우 적절한 모형이다. 포아송 회귀모형은 모형의 정의에 의해 조건부 평균과 조건부 분산이 동일하다는 제약이 존재한다. 실제 얻어지는 계수자료는 종종 평균의 증가와 함께 분산이 증가하는 경향을 보이는 과대산포(over-dispersion)가 존재하게 된다. 이러한 과대산포가 존재하는 경우 계수자료를 포아송 회귀모형에 적용하게 되면 모형적합의 효율성이 떨어지게 된다. 
어떤 모형이 독립변수가 0을 제외한 음의 정수 값을 갖는 계수자료인 경우 알맞아
포아송 회귀모형