Los investigadores de escuelas de negocios han cometido un error fundamental en sus esfuerzos por entender el espíritu empresarial. Han asumido incorrectamente que la mayoría de los resultados de interés en el mundo de las startups se distribuyen normalmente cuando generalmente siguen una distribución de la ley de poder, que encuentran Chris Crawford y sus colegas en un nuevo artículo en Journal of Business Venturing.
Los científicos sociales generalmente asumen que los fenómenos que buscan explicar siguen una distribución normal. Esto funciona bastante bien para explicar muchas cosas en este mundo, como la altura de los precios de los hombres adultos o los comestibles, pero funcionan bastante mal para explicar el rendimiento de las nuevas empresas.
$config[code] not foundCrawford y otros, como Jerry Neumann informan que los indicadores clave del desempeño de las nuevas compañías, incluidos los ingresos y el crecimiento del empleo, las valoraciones de las empresas y los retornos de capital de riesgo y riesgo, siguen una distribución de la ley de energía. Con una distribución de la ley de energía, unos pocos casos extremos explican casi todos los resultados, ya sea que lo que esté midiendo sea la fracción de los rendimientos de Y-Combinator provenientes de la inversión en Airbnb, la fuente de ganancias en el último fondo de Sequoia Capital o los empleos Creado por la industria estadounidense.
Crawford y sus colegas hacen una afirmación audaz en el resumen de su documento. Dicen que "nuestros resultados requieren el desarrollo de una nueva teoría para explicar y predecir los mecanismos que generan estas distribuciones y los valores atípicos en ellas".
Para entender por qué tienen razón, permítanme resaltar tres implicaciones de sus hallazgos:
• El supuesto estadístico de la gran mayoría de las investigaciones sobre emprendimiento realizadas hoy es incorrecto, lo que hace que sus hallazgos sean sospechosos. Tomemos, por ejemplo, esta línea de un artículo académico de Johan Wiklund de Syracuse University y Dean Shepherd de Indian University que escribe (2011: 927) “en cualquier muestra de empresas se puede suponer razonablemente que el rendimiento variará normalmente en torno a una media. ”
El supuesto de la distribución del desempeño de la empresa lleva a los investigadores como Wiklund y Shepherd a usar estadísticas inferenciales basadas en distribuciones normales. Pero Crawford y sus colegas muestran que los datos sobre el rendimiento de una empresa de nueva creación no se distribuyen normalmente, sino que siguen una distribución de la ley de poder. Como muestra la figura que tomé prestada de su artículo, las distribuciones normales y las distribuciones de la ley de poder son animales muy diferentes. Asumir que los datos siguen un patrón cuando en realidad sigue otro significa que sus análisis estadísticos serán incorrectos.
• Las preocupaciones de los responsables de las políticas sobre la privacidad de las personas hacen que sea muy difícil para los investigadores usar con precisión los datos del gobierno para explicar el espíritu empresarial. La mayoría de las bases de datos gubernamentales, como las proporcionadas por la Oficina del Censo o la Reserva Federal, rutinariamente "código superior", o eliminar a los que tienen los mejores resultados, en versiones públicas de sus conjuntos de datos para evitar que los usuarios identifiquen a los participantes del estudio. Ese mismo esfuerzo por proteger la privacidad socava la medición precisa del espíritu empresarial cuando las variables clave que los investigadores predicen siguen una distribución de la ley de poder. Los datos más importantes en la base de datos son los números que están ocultos del análisis.
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