本章的数据来自北京大学社会调查中心提供的中国家庭追踪调查（China Family Panel Studies，CFPS）。目前CFPS共进行了四次调查，考虑到关键解释变量的可获得性以及样本的损耗问题，本章选用2010年接受调查的个体作为分析对象。在剔除60岁以上、16岁以下以及学生样本之后，最终的观测个体为13198个。
本章所关注的解释变量为邻里环境，已有研究对邻里环境的度量通常采用区域层面的贫困人口占总人口的比重。受到数据可获得性的限制，国内研究尚无法将区域层面的收入统计数据与微观数据库进行匹配链接，无法参照国外的研究构建类似的衡量指标。但是，职业类型可以很大程度上影响个人的收入以及其他隐性的社会经济资源，可以作为个人社会经济地位的度量指标（边燕杰等，2006）。由于CFPS提供了受访者的EGP职业分类，因此本章选用该指标作为衡量个人社会经济地位的高低。EGP职业分类基于Erikson和Goldthorpe（1992）的职业分类框架，以劳动力市场上的雇佣关系和技能水平作为职业划分的维度，代表了职业社会经济地位的阶级维度[2]。具体的，EGP职业分类包括高级管理人员、低级管理人员、常规非体力劳动者、有雇员的小业主、没有雇员的小业主、体力管理者、熟练体力工人、半熟练/无技术体力工人、自雇农、农业劳动者等10类。由于前五类和后五类职业之间存在着差异（Ganzeboom and Treiman，1996），本章将前五类职业定义为精英职业。参照Nie等学者（2015）和晏艳阳等（2017）的做法，本章统计了社区层面上16至60岁的工作人群中除受访者之外的从事精英职业的比例，将其作为邻里环境的度量[3]。
借鉴张川川和李涛（2015）的研究，本章定义若受访者汇报其工作为自己经营且工作机构属于农村家庭经营、个体工商户或私营企业、股份合作企业、有限责任公司时，受访者为自主创业者，其他定义为非创业者。与张川川和李涛（2015）将农村家庭经营排除在外不同，本章对自主创业界定的内涵更加丰富，能够体现出城镇和农村地区的企业家精神，也更加贴合“大众创业、万众创新”的精神。在实证部分，本章也会对不同的创业类型分别进行讨论。表7-1显示了实证分析使用的主要变量及其描述性统计。
表7-1 主要变量描述性统计(www.xing528.com)
表7-1显示，在总样本中有10.3%的人开展了自主创业，其中从事农村家庭经营的为181人，占比1.37%；个体工商户为1000人，占比7.58%；私营企业182人，占比为1.38%。社区中精英群体的比例约为33.5%，在社区层面具有较大的差异性，为后续计量模型的识别提供了充分的变异性。图7-1在社区层面上反映了邻里环境同自主创业之间的关系。从中可以看出，随着社区中精英人群比重的增加，即邻里环境的改善，自主创业活动也随之变得活跃，二者呈现明显的正相关关系。与邻里环境改善相伴随的是社区内社会网络广度和质量的提升，居民可以获得更多的信息去开展创业活动。
图7-1 邻里环境与自主创业
免责声明：以上内容源自网络，版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。
