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user: 4. 女性个性特征影响因素分析 4.1. 样本特征 本论文的调查对象为在北京市各创业园区及其周边工作生活的女性，本论文采用问卷的形式调查，共发放360份问卷，收回的问卷为338份，问卷回收率为93.89%；在收回的338份问卷中，有效问卷为317份，问卷有效率为88.06%。被调查女性的年龄、学历、创办企业状况、婚姻状态及其有无子女这几个因素作为人口统计变量进行描述性统计分析，被调查者基本信息的描述性统计分析，详见表3。 Table 3 Descriptive statistical analysis of the basic information of the respondent 基本信息类别 选项 频数 百分比(%) 年龄 25岁及以下 189 59.6 26~30岁 78 24.6 31~35岁 30 9.5 36~40岁 15 4.7 41~45岁 4 1.3 46~50岁 1 0.3 教育程度 初中及以下 5 1.6 高中 27 8.5 大专 98 30.9 本科 135 42.6 研究生(硕博士) 52 16.4 创业经历 有 66 20.8 无 251 79.2 婚姻状况 未婚 223 70.3 已婚 90 28.4 离异 4 1.3 有无子女 有(未成年) 58 18.3 无(已成年) 14 4.4 无 245 77.3 表3. 被调查者基本信息的描述性统计分析 由于表3显示的结果可知，本次调查的受访者的年龄为25岁及以下，26~30岁的人数较多，所占百分比分别为59.6%、24.6%；受访者的教育程度为大专及以上学历的女性占比较多，30.9%为大专、42.6%为本科、16.4%为研究生；受访者有创业经历的人数所占百分比为20.8%；受访者的婚姻状况为未婚、已婚的人数所占百分比分别为70.3%、28.4；受访者无子女的人数所占百分比为77.3%。 4.2. 变量间的相关分析 相关分析主要是研究变量之间的相关关系，相关系数的取值范围介于−1~1之间，绝对值越大，表明变量之间的相关越为紧密，具体表现为： | r | = 1，意味变量间有完全相关关系；0.70 ≤ | r | < 0.99，意味变量间有高度相关关系：0.40 ≤ | r | < 0.69，则意味变量间有中度相关关系：0.10 ≤ | r | < 0.39，则意味变量间有低度相关关系； | r | < 0.10，则意味变量间有微弱的相关关系或没有相关关系。 本研究将根据此标准，首先，将针对一级指标，即性别角色、个人特质、创业环境、人际关系网络与创业意向的相关关系进行讨论。得到的分析结果如表4所示。 4.2.1. 一级指标间的相关分析 Table 4 Correlation analysis among primary indicator 性别角色 个人特质 性别角色 1 个人特质 −0.534** 1 表4. 一级指标间的相关分析 注：**表示P < 0.01。 由表4可知，性别角色与创业意向呈显著负相关关系(r = −0.705， p < 0.01)；个人特质与创业意向呈显著正相关关系(r = 0.745， p < 0.01)。另外，为研究性别角色中的两个维度，即家庭角色和性别认同；个人特质中的三个维度，即风险承担、自主性和成就动机这五个维度分别于创业意向的相关关系，利用SPSS22.0，通过分析相关分析的操作程序，得到的分析结果如表5所示。 4.2.2. 二级指标间的相关分析 Table 5 Correlation analysis among secondary indicator 家庭角色 性别认同 风险承担 自主性 成就动机 创业意向 家庭角色 1 性别认同 0.516** 1 风险承担 −0.344** −0.393** 1 自主性 −0.367** −0.334** 0.508** 1 成就动机 −0.404** −0.421** 0.491** 0.512** 1 创业意向 −0.604** −0.622 0.623** 0.532** 0.656** 1 表5. 二级指标间的相关分析 由表5可知，家庭角色与创业意向呈显著负相关(r = −0.604， p < 0.01)；性别认同与创业意向呈显著负相关(r = −0.622， p < 0.01)；风险承担与创业意向呈显著正相关(r = 0.623， p < 0.01)，自主性与创业意向呈显著正相关(r = 0.532， p < 0.01)，成就动机与创业意向呈显著正相关(r = 0.656， p < 0.01)。 4.3. 变量间的回归分析 回归分析用于分析事物间的统计关系，重点在于考察变量间数量变化的规律，借助回归方程来描述和反映这种关系，方便人们精准把握变量受别个或多个变量影响的程度，使预测结果更具科学性。 1) 家庭角色、性别认同对创业意向的回归分析 本文采用多元线性回归分析方法去分析家庭角色、性别认同对创业意向的影响关系并进行总结，结果如表6所示： Table 6 Regression analysis of family role， gender identity and entrepreneurial intentio 模型 非标准化系数 标准系数 共线性统计 R方 D-W B 标准误差 β t p 容差 VIF 1 (常量) 5.940 0.153 --- 38.900 0.000 --- --- --- --- 家庭角色 −0.409 0.050 −0.386 −8.246 0.000 0.734 1.363 0.496 2.225 性别认同 −0.397 0.044 −0.424 −9.059 0.000 0.734 1.363 --- --- 表6. 家庭角色、性别认同对创业意向的回归分析 a. 因变量：创业意向。 由表6可知，D-W值为2.225，表明样本之间具有较好的独立性，R方为0.496，表明模型的被解释度为49.6%；家庭角色对创业意向(β = −0.386， p < 0.001)具有显著的负向影响，假设H1a成立；性别认同对创业意向(β = −0.424， p < 0.001)具有显著的负向影响，假设H1b成立。 2) 风险承担、自主性、成就动机对创业意向的回归分析 此部分在于利用回归分析去研究变量的影响关系。使用多元线性回归分析方法去分析风险承担、自主性、成就动机对创业意向的影响关系并进行总结，结果如表7所示： Table 7 Regression analysis of risk-taking， autonomy， achievement motivation and entrepreneurial intentio 模型 非标准化系数 标准系数 共线性统计 R方 D-W B 标准误差 β t p 容差 VIF 1 (常量) 0.149 0.195 0.762 0.447 0.563 2.068 风险承担 0.367 0.048 0.348 7.618 0.000 0.670 1.493 自主性 0.180 0.057 0.145 3.135 0.002 0.651 1.535 成就动机 0.341 0.038 0.411 8.972 0.000 0.666 1.501 表7. 风险承担、自主性、成就动机对创业意向的回归分析 a. 因变量：创业意向。 由表7可知，D-W值为2.068，表明样本之间具有较好的独立性，R方为0.563，表明模型的被解释度为56.3%；风险承担对创业意向(β = 0.348， p < 0.001)具有显著的正向影响，假设H2a成立；自主性对创业意向(β = 0.145， p < 0.01)具有显著的正向影响，假设H2b成立；成就动机对创业意向(β = 0.411， p < 0.001)具有显著的正向影响，假设H2c成立。