Departamento de Economía - Javeriana, Cali
Transcript of Departamento de Economía - Javeriana, Cali
1
DOCUMENTOS DE TRABAJO FCEA
ISSN 1909-4469 / ISSNe 2422-4642
Departamento de Economía
IMPACTO DEL CAPITAL HUMANO EN EL EMPRENDIMIENTO POR OPORTUNIDAD EN COLOMBIA, CHILE Y ECUADOR
Geovanny Castro Aristizabal Luis Eduardo Girón Cruz
Daniel Soto Cuadros
Año 2017 No.29
2
Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas, FCEA
DOCUMENTOS DE TRABAJO FCEA
ISSN 1909-4469 / ISSNe 2422-4642
Documento de Trabajo FCEA ISSN 1909-4469 / ISSNe 2422-4642 Año 2017 No. 29
Impacto del capital humano en el emprendimiento por oportunidad en Colombia, Chile y Ecuador Autores: Geovanny Castro Aristizabal [[email protected]]
Luis Eduardo Girón Cruz [[email protected]] Daniel Soto Cuadros [[email protected]] Departamento de Economía
WEBSITE: wp_fcea.javerianacali.edu.co Comité editorial Alina Gómez Mejía Julián Piñeres Luis Fernando Aguado Correspondencia, suscripciones y solicitudes Calle 18 No. 118-250 Vía Pance Santiago de Cali, Valle del Cauca, Colombia Pontificia Universidad Javeriana Cali Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas Teléfonos: (57+2) 3218200 Ext.: 8694 Correo electrónico: [email protected] Sello Editorial Javeriano - 2017 Coordinador: Iris Cabra [email protected] Concepto Gráfico: William Fernando Yela Melo Formato 28 x 21 cms. ©Derechos Reservados ©Sello Editorial Javeriano Enero de 2017 La serie de Documentos de Trabajo FCEA pone a disposición para el análisis, discusión y retroalimentación de la comunidad académica los avances y resultados preliminares del trabajo académico de los profesores de la Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas. Estos documentos no han sido sometidos a procesos de evaluación formal por pares internos ni externos a la Facultad. Se espera que muchos de estos documentos posteriormente sean sometidos a evaluación en publicaciones especializadas. Las opiniones expresadas en este documento son de exclusiva responsabilidad de los autores y no comprometen institucionalmente a la Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas, ni a la Pontificia Universidad Javeriana Cali.
Año 2017 No.29
3
Contenido
1. Introducción ……………………………………………………………………… 7
2. Revisión de la literatura ……………………………………………………... 8
3. Marco de referencia …………………………………………………………… 10
4. Metodología ………………………………………………………………………. 12
4.1. Análisis de correspondencias múltiples – ACM ……………………. 13
4.2. Modelos de elección discreta ……………………………………………… 14
4.3. Modelos logit binomial ………………………………………………………. 15
5. Resultados ………………………………………………………………………… 17
5.1. Resultados ACM ………………………………………………………………… 17
5.2. Resultados modelo logit …………………………………………………….. 21
6. Conclusiones …………………………………………………………………….. 27
7. Bibliografía ……………………………………………………………………….. 28
4
Índice de Tablas Tabla 1: Descripción y características de las variables. .......................................................... 17
Tabla 2: Resultados Regresión Logit. .............................................................................................. 23
Tabla 3: Efectos marginales sobre la probabilidad de emprender por
oportunidad ........................................................................................................................................ 25
Índice de Gráficos
Gráfico 1: Representación gráfica de ACM. Colombia 2014 .................................................. 19
Gráfico 2: Representación gráfica de ACM. Chile 2014 .......................................................... 20
Gráfico 3: Representación gráfica de ACM. Ecuador 2014 ................................................... 21
5
IMPACTO DEL CAPITAL HUMANO EN EL EMPRENDIMIENTO POR OPORTUNIDAD EN COLOMBIA, CHILE Y ECUADOR
Geovanny Castro Aristizabal [email protected]
Luis Eduardo Girón Cruz
Departamento de Economía Pontificia Universidad Javeriana, Cali
Daniel Soto Cuadros
[email protected] Consultor de empresas
RESUMEN
El presente trabajo encuentra los principales factores que inciden en el
emprendimiento por oportunidad en Colombia, Chile y Ecuador, con base en los datos
del Global Entrepreneurship Monitor -GEM, 2014- y la Tasa de Actividad de
Emprendimiento -TEA-. Para ello, inicialmente, se empleó el método multivariado de
Análisis de Correspondencias Múltiples. Posteriormente, se estimó un modelo logit
binomial, para cada uno de los países. Se encontró que, tanto el capital humano formal
como informal, son determinantes para generar emprendimiento por oportunidad.
Así mismo, la experiencia, el conocimiento empírico, el género y la edad. Por último, al
incluir en el modelo el nivel tecnológico del sector (medio-alto), se estimó que en
Chile hay un mayor impacto sobre el emprendimiento.
Palabras Clave: Emprendimiento por oportunidad, Modelos logit, Análisis de
Correspondencias Múltiples, Capital humano, Colombia, Ecuador, Chile.
Clasificación JEL: J24, L26, Y40.
6
IMPACT OF HUMAN CAPITAL ON OPPORTUNITY ENTREPRENEURSHIP IN COLOMBIA, CHILE AND ECUADOR
ABSTRACT
The present study finds the main factors that influence entrepreneurship in
Colombia, Chile and Ecuador, based on data from the Global Entrepreneurship
Monitor -GEM, 2014- and the Entrepreneurship Activity Rate -TEA-. For this, initially,
the multivariate method of Multiple Correspondence Analysis was used.
Subsequently, a binomial logit model was estimated for each of the countries. It was
found that both formal and informal human capital are determinant to generate
entrepreneurship by opportunity. Likewise, experience, empirical knowledge, gender
and age. Finally, by including in the model the technological level of the sector
(medium-high), it was estimated that Chile has a greater impact on
entrepreneurship.
Key words: Entrepreneurship opportunity, Logit models, Multiple Correspondence
Analysis, Human Capital, Colombia, Ecuador, Chile.
JEL Classification: J24, L26, Y40.
7
1. Introducción
En el ámbito internacional, existe interés por realizar investigaciones formales que
permitan proponer y aplicar políticas económicas que desarrollen nuevos
emprendimientos, nuevas tecnologías y se renueven y amplíen la base productiva en
los países dentro el contexto de globalización y la ampliación de los nuevos mercados
impulsados por las tecnologías de la información y la comunicación (TIC). El presente
trabajo se origina en investigaciones que demuestran que existe una fuerte relación
entre capital humano, emprendimiento empresarial, desarrollo y crecimiento
económico. Al respecto el Banco Mundial (Banco Mundial, 2014) reconoce que los
emprendedores estimulan la productividad y la innovación y promueven el desarrollo
económico, y La Comisión Económica para América Latina y el Caribe –CEPAL,
(Perspectivas económicas de América Latina 2017- Juventud, competencias y
emprendimiento, 2017 pág. 35) CEPAL resalta la importancia que tiene el capital
humano expresada en la educación formal y el aprendizaje práctico producto de la
experiencia, expresando:
“La educación técnica y vocacional en América Latina y el Caribe (LAC) rara vez
instruye a los jóvenes en competencias técnicas, profesionales y administrativas de
mediano y alto nivel. Mejorar el capital humano impulsando la educación formal, los
programas de capacitación laboral y el “aprender haciendo” es fundamental, y debe
acompañarse de un cambio institucional y de una transformación de las estructuras
productivas que permita maximizar los beneficios de la tecnología sobre la
productividad. Traducir el cambio tecnológico en incrementos de productividad
requerirá un conjunto de cambios institucionales al nivel de las empresas, para
aumentar la flexibilidad, en particular con relación a las condiciones de trabajo, la
construcción de redes y la capacitación de la fuerza laboral en múltiples
competencias”.
Por lo anterior, se plante la importancia de analizar para Colombia, Chile y Ecuador la
incidencia del capital humano en el emprendimiento por oportunidad y resaltar las
similitudes y diferencias existentes entre ellos, con base en los Informes GEM (Global
8
Entrepreneurship Monitor) 2014, sacar conclusiones y sugerir recomendaciones que
respondan a las inquietudes que al respecto plantea la CEPAL.
El resto de esta investigación además de esta Introducción incorpora cinco secciones:
en la Primera sección, Revisión de la literatura, se reseña la amplia bibliografía
consultada relacionada con el tema; en la Segunda sección, el Marco de referencia, se
exponen las principales investigaciones sobre el capital humano y su relación con el
emprendimiento; en la Tercera sección se incluye la Metodología empleada en el cual
se desarrollan conceptual y formalmente el Análisis de Correspondencia Múltiple-
ACM- y el Modelo logit binomial. En la Cuarta sección, se exponen e interpretan los
resultados obtenidos. Finalmente, se presentan en la Quinta sección las Conclusiones y
recomendaciones.
2. Revisión de la literatura
Numerosos investigadores relacionan el emprendimiento empresarial con el capital
formal e informal y variables socioeconómicas. Entre ellos, Verhuel y Bhola (2006),
citando varios autores, consideran que la práctica empresarial coherente y decidida
motiva el crecimiento económico principalmente en los países ricos, como también lo
muestra Selva Sevilla, (2004), aunque dicho impacto y el impacto del capital humano
sobre el emprendimiento, pueden variar en cada país, ya sea por factores culturales,
sociales, económicos o políticos [Carree van Stel, et al., (2007) y García, P. & Valencia
de Lara (2009)]. Otras investigaciones a nivel teórico y empírico encuentran una
relación positiva entre el capital humano y el descubrimiento de nuevas
oportunidades para el emprendimiento [González y Solís (2011) y Koellinger, Minniti,
y Schade (2013); Alvarez y Amorós (2014)] cita que: “De Clercq y Arenius (2006)
relacionaron los conocimientos (como resultado de la educación formal) y tienen
conocimiento de otros empresarios, con la probabilidad de iniciar un nuevo negocio y
Levie y Autio (2008) muestran el impacto de la educación formal y la formación en la
actividad empresarial”.
9
En otros estudios de género con datos GEM, Verhuel, Van Stel y Roy (2006) y Nan
Langowitz (2007), plantean que existen dos factores comunes recurrentes, el capital
humano y el capital social, como predictores del éxito del emprendimiento, y
consideran además que la educación y variables como la percepción de oportunidades
y el miedo al fracaso son factores que explican las oportunidades de negocios.
González & Solís (2011) y Henríquez, Mosquera y Arias (2010) afirman que los
hombres descubren más oportunidades porque poseen más capital humano y social
que las mujeres; y León y Huari (2009) en Perú y Escamilla, Carrillo y Caldera, (2011)
en México, consideran que el capital humano y el social junto con el familiar, el
financiero y el capital conyugal, determinan la mayor probabilidad que tienen las
mujeres adultas para emprender una empresa propia.
Adicionalmente en Colombia, Girón, et al. (2010), muestran que el capital humano
informal, entendido como experiencia empresarial “tiene un impacto positivo” y que
por el contrario “el capital humano formal es estadísticamente no significativo en la
motivación emprendedora por oportunidad”.
Según González y Solís (2011), se trata entonces de “determinar qué factores motivan
a los individuos a nuevos emprendimientos, que información o conocimiento previo
de mejor o mayor calidad los impulsa a la identificación de las oportunidades y
creación de nuevos negocios (Shane y Venkataraman, 2000, pag. 188)”.
El Banco Mundial (Banco Mundial, 2014) afirma, citando a Schumpeter J. A. (1911,
pág. 13) que: “Cuando el entorno es propicio, los emprendedores se arriesgan e
invierten en innovación y así estimulan la productividad mediante las dinámicas de
entrada y salida del mercado de las empresas y la innovación de las ya establecidas, se
promueve el desarrollo económico”. Añadiendo que: “…la mayoría de los economistas
desde Adam Smith y apoyada por la influyente obra de Joseph Schumpeter, los
emprendedores creativos no son una mera consecuencia del desarrollo, sino motores
importantes del mismo”.
10
Finalmente, no se encontró en las investigaciones consultadas alguna referencia que
relacione el capital humano con nuevos emprendimientos empresariales por
oportunidad, empleando la información del GEM, 2014, simultáneamente en Colombia,
Chile y Ecuador. Por lo tanto, considerando la importancia que tiene para la actividad
empresarial, la productividad y el desarrollo económico la relación entre
emprendimiento por oportunidad y capital humano, en esta investigación se plantea
el siguiente interrogante: ¿Es el impacto del capital humano en el emprendimiento por
oportunidad el mismo en Colombia, Chile y Ecuador? Una respuesta tentativa a la
pregunta anterior sugiere la siguiente hipótesis de investigación: Dada las
características similares de los países considerados, el capital humano impacta de la
misma manera al emprendimiento por oportunidad en Colombia, Chile y Ecuador.
Mediante la aplicación del Análisis de Correspondencias Múltiples -ACM- se
caracteriza la participación en la actividad empresarial de oportunidad en los
primeros 42 meses del emprendimiento y posteriormente, se estima un modelo
econométrico logit binomial, con el objetivo de medir la probabilidad de la magnitud
del impacto de capital humano y los otros condicionantes sobre emprendimiento por
oportunidad, y encontrar la similitud o diferencia de tal impacto en los países objeto
de la presente investigación.
3. Marco de referencia.
La teoría del capital humano estudia los factores que cuantifican el conocimiento y las
habilidades necesarias para iniciar un nuevo negocio, a lo cual se refiere González y
Solís (2011, p.190) diciendo que “La educación formal es un componente del capital
humano que permite la acumulación de conocimiento, proporcionando habilidades
útiles a los emprendedores para la creación empresarial”, agregando que: “El capital
humano no está constituido únicamente por los conocimientos proporcionados por la
educación formal, sino que también incluye los conocimientos adquiridos a través de la
experiencia y el aprendizaje práctico…y que la evidencia empírica ha demostrado que
la habilidad de descubrir oportunidades empresariales está relacionada positivamente
con el capital humano a través de distintas variables como la educación, la experiencia
11
laboral, tanto en general (Davidsson y Honig, 2003) como en una industria específica
(Shane, 2000)”
En “Capital Humano, recurso para el desarrollo”, de la Fundación AVSI (2008), se
describe la evolución del concepto de capital humano desde Adam Smith quien lo
introdujo como una analogía entre los hombres y las máquinas productoras, y
expresado por Marshall como “...aquel conjunto que incluye las energías, las
capacidades y las costumbres que contribuyen directamente a la eficiencia productiva
de los hombres”, agregando AVSI que el concepto de capital humano, aunque expuesto
por muchos otros autores solo fue desarrollado como una estructura teórica sólida, a
mediados del siglo 20, según González y Solís (2011), por Mincer (1958), Schultz
(1960) y Becker (1964,1975) estimulados por las investigaciones de la Universidad de
Chicago, cuyo mérito más sobresaliente fue pasar del concepto teórico de capital
humano expresado en los años de escolaridad y en la experiencia en el trabajo, al
concepto operativo, cuantificable, como un factor necesario a la producción.
Por otro lado, Valencia de Lara (2008) plantea que Becker (1993) entiende el capital
humano como el conocimiento formal (educación formal) e informal (la experiencia)
que le proporciona las habilidades y competencias para realizar una labor e impactar
sobre emprendimiento por oportunidad, y que Schumpeter concibe al emprendedor
como un "destructor creativo", que rompe el equilibrio del mercado cuando efectúa
acciones que no son de común ocurrencia, irrumpiendo en el mercado existente o
creando uno nuevo y una nueva demanda.
En el desarrollo teórico schumpeteriano, como lo describe Valencia de Lara (2008), el
empresario es el centro tanto de la creación de empresas, como de la relación directa
de ésta con el desarrollo económico, explicado por la teoría de la “Destrucción
Creativa” de Schumpeter, pues con base en la innovación, el empresario emprendedor
crea el desequilibrio económico al participar de los mercados existentes desatendidos
y crea su propia demanda, las firmas imitadoras queriendo participar de los beneficios
de la empresa pionera, lleva a la economía a un nuevo punto de equilibrio, teniendo
como resultado el crecimiento económico.
12
De otro lado, desde el punto de vista del concepto del emprendimiento, para
Schumpeter, citado por el Banco mundial (2014, pág. 3), “el emprendimiento se
define como 1) La introducción de un bien nuevo… o de un bien con propiedades
nuevas. 2) La introducción de un método nuevo de producción… 3) La apertura de un
mercado nuevo. 4) La conquista de una nueva fuente de materias primas o bienes
semi manufacturados... 5) La implementación de la nueva organización de toda nueva
industria...”.
Además, Vehuel y Bhola (2006), distinguen claramente entre el emprendimiento que
se basa en oportunidades del que se basa en la necesidad, caracterizándose los
primeros porque que eligen su propio negocio “aprovechando una oportunidad
empresarial” y los segundos porque hay pocas opciones de empleo o no son
satisfactorias, siendo este conocimiento producto de la experiencia y el aprendizaje
empírico laboral (González y Solís, 2011).
Sintetizando, la relación entre desarrollo económico, capital humano y
emprendimiento se expresa en GEM Special Report (2010), en el que se afirma que
“Actualmente, este espíritu se considera la principal fuente de innovación en casi
todas las industrias, conduciendo al nacimiento de nuevas empresas y al crecimiento
y renovación de organizaciones ya consolidadas” y que “…mientras que la educación es
una de las bases más importantes para el desarrollo económico, el emprendimiento es
un motor importante para la innovación y el crecimiento económico…”
4. Metodología.
La fuente de información empleada en este trabajo es secundaria, ya que se usa las
encuestas individuales realizadas y aplicadas por el GEM (2014) (Global
Entrepreneurship Monitor-2014). En ella se encuentra una muestra de la población
adulta entre 18 y 64 años, en la que el indicador de emprendimiento está conformado
por los emprendedores nacientes (emprendedor involucrado en el inicio de una nueva
empresa de 0 a 3 meses) y los emprendedores nuevos (propietario y gestor de un
nuevo negocio hasta 42 meses), que en conjunto y comparado con el total de los
13
encuestados forman la TEA (Total Entrepreneurial Activity), que se refiere a la tasa
Total de Actividad Empresarial.
La metodología consta de dos secciones: en la primera, se aplica el Análisis de
correspondencias múltiples -ACM-, con el que se identifica las principales
características de las variables y sus relaciones de dependencia y asociación entre
ellas. Para ello, se usa el software SPSS, que procesa las tablas de frecuencias y
adicionalmente se aplicará un modelo econométrico logit binomial para identificar las
variables que explican el emprendimiento por oportunidad, donde la variable
dependiente “oportunidad” toma los valores: 1 si participa en la actividad empresarial
por oportunidad, 0 si no participa.
Este modelo econométrico se aplica independientemente para Colombia, Chile y
Ecuador, lo cual permitirá comparar si el capital humano impacta de manera similar o
diferente al emprendimiento por oportunidad en los tres países mencionados. A
continuación, se presentan algunos conceptos básicos de los modelos ACM y logit.
4.1. Análisis de correspondencias múltiples –ACM-
El análisis de correspondencias múltiples (ACM) es una técnica exploratoria,
descriptiva y de reducción de datos que comparte el mismo objetivo de los métodos
factoriales, con la diferencia que el ACM se aplica sobre variables categóricas u
ordinales, categorizando las variables continuas si existieren. El ACM pertenece
(Moscote F. & Rincón, 2012) a un conjunto de técnicas estadísticas multivariantes de
interdependencia, no métricas, cuyo objetivo es analizar simultáneamente conjuntos
de datos multivariantes y determinar cómo y por qué las variables están
correlacionadas. Este método permite visualizar gráficamente mediante una tabla de
contingencia las distancias, como expresión de las similitudes o discrepancias
(principio de inercia) de n ≥ 3 variables categóricas u ordinales, representándolas
gráficamente en mapas de posicionamiento, donde cada punto corresponde a una
categoría que dividen los puntos en subgrupos de variables homogéneas permitiendo
las distancias analizar la relación de dependencia o no entre ellas. Mediante el test de
14
hipótesis de Chi2 de Pearson se analiza la relación de dependencia o no de las
variables1.
Las similitudes de las variables se ponderan o afectan mediante la distancia Chi2 para
cada fila o columna, con un peso conocido como masa cumpliendo el principio de
equivalencia distribucional tal que, si dos categorías tienen características idénticas,
pueden ser sustituidas por una sola, sin que se modifiquen las distancias entre filas y
columnas, garantizando la estabilidad de los resultados. Entre más distanciadas
respecto al origen se encuentren las modalidades, estarán representadas mejor y
cuanto más alejadas entre sí, en el gráfico, menor asociación y a mayor cercanía más
asociación entre las variables.
4.2. Modelos de elección discreta
Los modelos de elección discreta o de regresión con respuesta cualitativa son aquellos
cuya variable dependiente puede ser de naturaleza cualitativa y puede tomar más de
dos valores, pudiendo ser también de carácter ordinal o nominal sin ningún orden y
las variables independientes pueden ser cualitativas o cuantitativas, o una mezcla de
ambas (Moscote y Rincón, 2012). Citando a Medina (2003) y a Rodríguez y Cáceres-
Hernández (2007), existen dos enfoques para interpretar los modelos de elección
discreta que buscan analizar por qué un individuo i mediante una variable Yi = j, elige
la alternativa J, entre alternativas que son exhaustivas y mutuamente excluyentes, tal
que p(Yi=J) es la probabilidad que el individuo i elija a j, y se expresa como función de
características específicas. Ambos enfoques se analizarán desde la perspectiva de una
variable dependiente dicotómica, ya que dicha variable puede tomar más de dos
valores. El primer enfoque representa “una variable inobservable o latente a través de
una función índice”, Yi* = Xi β + Ɛi, que expresa la elección del individuo i como “el
resultado de la evaluación virtual de una variable subyacente consecuencia del
conjunto observables de variables explicativas”, y expresan el modelo dicotómico
como:
1
Para mayor detalle conceptual y metodológico, ver: Figueres (2013); De la Fuente Fernández (2011); Cuadras (2014), Díaz & Garrido (2015).
15
Yi=1 si Yi* > 0 lo que ocurre cuando Xi β + Ɛi > 0
Yi=0 si Yi* < 0 lo que ocurre cuando Xi β + Ɛi < 0
Y el modelo probabilístico quedaría definido por:
Pi = Prob (Yi=1) = prob (Yi* > 0) = prob (Xi β + Ɛi >0) = F (Xi β)
El segundo enfoque interpreta los modelos de elección discreta a través de una función
de una utilidad aleatoria (McFadden, 1973), con un individuo i que mediante una
variable categórica Yi, tal que, Yi = j debe decidir elegir entre dos posibilidades
excluyentes y exhaustivas, 1 ó 0, maximizando la utilidad esperada que le proporciona
una utilidad superior a la otra alternativa. Esta teoría parte del supuesto de que la
utilidad derivada de una elección, Ui0 o Ui1, es función de las características dadas por
las variables explicativas y las características propias del individuo. El individuo i
elegirá la opción 1 si la utilidad de esa decisión supera la de la opción 0 y viceversa, de
manera que:
Yi=1 si Ui1 > Ui0; Yi=0 si Ui1 < Ui0
Y el modelo dicotómico quedaría definido por,
Prob (Yi=1) =Prob (Ui1>Ui0) = Prob (Ui1- Ui0 > 0) = F(Xi β )
Los dos enfoques anteriores justifican un modelo probabilístico, aunque para ambos
casos, la formulación del modelo es la misma: si la función es de distribución es
uniforme se utiliza el Modelo Lineal de Probabilidad, si la función de distribución es
normal con media 0 y varianza 1 el modelo es Probit, si es una función que se
distribuye como una curva logística el modelo será logit (Medina, 2003, p.3).
4.3. Modelo logit binomial
En este trabajo nos centraremos en la técnica de regresión logística dicotómica
multivariante cuya estructura permite analizar qué variables independientes
relacionados con el concepto de capital humano, inciden significativamente para
16
tomar la decisión de emprender un negocio por oportunidad. Para ello, se considera el
siguiente modelo con la función de distribución logística, restringida a los valores [0,1],
(Salas, 1996) que se expresa así:
pi
(1)
=
(2)
La estimación de los parámetros βi se efectúa por el método de máxima verosimilitud,
recurriendo a algoritmos iterativos de optimización, de tal forma que maximicen la
función logística para el conjunto de Xi, es decir los parámetros que mejor interpretan
los datos observados; el término Log-likehood es el logaritmo de la verosimilitud, y por
tratarse de productos de probabilidades la función de verosimilitud será siempre
menor que 1 y su logaritmo será negativo.
Como los coeficientes estimados del modelo logit no cuantifican las variaciones en la
probabilidad directamente, la interpretación o significado de los parámetros se
pueden medir mediante dos métodos: el cálculo de los Odds-ratios (OR) que se
interpretan a partir de la estimación de los parámetros del modelo y por medio de los
efectos marginales sobre la variable dependiente (Rodríguez, et al., 2009, pag. 8 y9).
En este trabajo se emplea el método de efectos marginales, entendiéndose por
efecto marginal o elasticidad de la variable Xi, al cambio en la probabilidad de Y=1
ante un cambio marginal en la variable Xi, por lo tanto (Lema, 2016), el efecto
marginal de Xi no es constante, dependiendo del punto donde se evalúe cada una de
las variables explicativas dentro del contexto de todo el modelo. De otro lado, la
dirección del efecto marginal es señalada por el signo de los coeficientes y dado que
siempre el exponencial f(zi) >0, el signo del efecto coincide con el del coeficiente βi,
17
por lo tanto, el signo del coeficiente es interpretable pero no su magnitud. Teniendo
en cuenta (2) y (6): los efectos marginales se definen como la derivada parcial:
(3)
5. Resultados
5.1. Resultados ACM
Con base en las gráficas “Representación gráfica de ACM” para cada uno de los países,
analizaremos las cercanías de las variables descriptivas (Tabla No.1) entre sí y en
relación con la variable independiente oportunidad.
Tabla 1: Descripción y características de las variables.
Variable Etiqueta Características
oportunidad Participación en la actividad empresarial
de oportunidad en las primeras etapas
variable dependiente: Y=0 si el
empresario no elige iniciar un
emprendimiento por
oportunidad; Y=1 sí.
conoinformal Conocimiento, habilidad y experiencia
necesarias para iniciar un nuevo negocio
variable explicativa con: 1 =
conocimientos informales; 0 =
no
capacitación
Capacitación para iniciar un negocio
después de haber completado su
educación en la escuela
variable explicativa con: 1 =
participa en capacitaciones ; 0
= no
entrenamiento Participación en el entrenamiento para
iniciar un negocio en la escuela primaria
variable explicativa con: 1 =
participa en entrenamientos; 0
18
o secundaria = no
añoseduca Nivel más alto de educación formal
completado
variable numérica continua :
nivel educativo en años entre 0
y 21 años, según la codificación
internacional normalizada de la
educación de la UNESCO –
ISCED
secteg Nivel tecnológico: bajo, medio o alto
variable explicativa con: 1 =
media o alta tecnología ; 0 =
baja
fracaso Miedo al fracaso que le impediría
comenzar un negocio
variable explicativa con: 1 =
tener miedo al fracaso; 0 = no
tener miedo.
genero Género variable explicativa con: 1 =
hombre; 0 = mujer.
age9c Rango de edad variable numérica categórica:
rangos desde 17 a >65
Fuente: Elaboración propia.
Las Figuras 1, 2, 3, muestran como en general los 3 países presentan una estructura
similar caracterizada por la cercanía de las variables dicotómicas de la opción uno (1),
que son los individuos que responden SI a la pregunta si han iniciado un
emprendimiento por oportunidad. Este grupo se caracteriza por miedo al riesgo
(fracaso), excepto Chile, pertenecen el género masculino (Masc), individuos jóvenes
entre 18 y 44 años (ag1, ag2, ag3) y educación secundaria, técnica y universitaria
(edusec, edutec, eduv). Por contraste, los rasgos contrarios caracterizan a los
emprendedores por necesidad. La variable añoseduca se identifica como “ed” seguida
19
del sufijo que define el nivel escolar; la variable secteg es precedida de AM si han
utilizado tecnología alta o media y por B si es baja; las opciones de la variable age9c se
identifican por el vocablo “ag” seguido del número que identifica la categoría de la
edad.
Gráfico 1: Representación gráfica de ACM. Colombia 2014.
Colombia y Chile cuentan con una estructura de dependencia similar (ver Gráficas 1 y
2), con 2 grupos de variables cercanos entre sí: capacitación y entretenimiento
(capital humano formal) y conoinformal, fracaso y género, lo cual indica estrecha
relación de dependencia y ambos grupos muy cercanos a la variable dependiente
oportunidad. El nivel alto y medio tecnológico (AMsecteg), para ambos países, se
encuentra muy alejada del origen y del resto de variables denotando poca dependencia
20
con ellas, pudiéndose interpretar como un factor exógeno a las características que se
relación con la variable oportunidad.
En el caso de Ecuador, solo muestra cercanía a la variable dependiente oportunidad el
nivel tecnológico alto y medio (AMsecteg) y, mientras las otras variables están muy
alejadas entre sí y con la variable independiente oportunidad lo cual denota poca
dependencia entre ellas (ver Gráfica 3). En general en Colombia y Chile las variables
descriptivas de capital humano muestran relación de dependencia entre sí, y de
asociación con la variable independiente oportunidad, contrariamente a lo que denota
Ecuador.
Gráfico 2: Representación gráfica de ACM. Chile 2014.
21
Gráfico 3: Representación gráfica de ACM. Ecuador 2014.
5.2. Resultados modelo logit
A los factores relacionados con el capital humano (educación formal: entrenamiento,
capacitación en emprendimiento y años de educación formal; y la capacitación
informal: conocimientos, habilidades adquiridas o propias y la experiencia en la
práctica empresarial), se han agregado además las variables de género, edad, fracaso y
la participación del nivel de la tecnología sectorial (secteg) en el momento de decidirse
a emprender. Entonces, el modelo multivariable a estimar sería:
Pi=P(Yi=1) =
22
En este caso la variable dependiente (oportunidad) toma dos valores: Y= {0,1}; Y=0 si
el empresario no elige iniciar un emprendimiento por oportunidad; Y=1 si elige el
emprendimiento por oportunidad.
Los signos esperados de los coeficientes asociados con el capital humano informal
(conocimiento, habilidad y experiencia adquiridas en la práctica laboral necesarias
para iniciar un nuevo negocio); y las variables relacionadas con el capital humano
formal (capacitación académica formal y técnica), son positivos, ya que forman al
individuo para percibir más claramente las señales y las oportunidades de negocios y
de mercado. Respecto al nivel tecnológico, β5 (sectecg), también se espera sea
positivo. Si se dispone de tecnología media o alta, se supone hay una mayor
productividad, lo que puede constituirse como un incentivo para establecer un negocio
duradero. En relación con el fracaso, β6 (fracaso), el efecto esperado es negativo, ya
que, a menor aversión al fracaso, más incentivo para emprender. El impacto del
género, β7 (genero), se espera negativo en relación a la mujer, al igual que el rango de
edad (age9c). Esto último, gracias a que los rangos más jóvenes, debido a la falta de
experiencia y/o bajo nivel de conocimiento, deberán tener menos probabilidad de
emprender, y los adultos mayores, tienen menos incentivos para emprender nuevos
negocios.
Este modelo es igual para cada país, lo mismo que las variables, etiquetas y
descripción de las variables (ver Tabla 1). Los resultados de la Tabla 2 muestran que
para Colombia y Chile las variables conoinformal, capacitación, añoseduca, sectecg,
fracaso, género; son estadísticamente significativas sobre la probabilidad de actividad
empresarial motivada por una oportunidad, mientras que en Ecuador solo son
estadísticamente significativas añoseduca, sectecg y fracaso.
Respecto a los rangos de edad (age9c), en Colombia no aporta en ningún rango
excepto para la categoría 55-64 explicado por las características de la demanda del
mercado laboral colombiano, mientras para Chile esta variable es importante en
todos sus rangos excepto 55-64 años y en Ecuador no es significativa
estadísticamente en ninguno.
23
Tabla 2: Resultados Regresión Logit.
Variables Colombia Chile Ecuador
Independientes Coef. S. E. P-V Coef. S. E. P-V Coef. S. E. P-V
Constant
-
4.807 0.269
0,000 -3.684 0.163 0,000
-
7.421 0.682 0,000
Conoinformal 1.383 0.140 0.000
1.310 0.095 0.000
-
0.012 0.272 0.966
Capacitación 0.843 0.121 0.000 0.433 0.076 0.000 0.250 0.261 0.339
Entrenamiento
-
0.155 0.116 0.180 -0.062 0.085 0.465 0.635 0.347 0.067
Añoseduca 0.073 0.015 0.000 0.072 0.009 0.000 0.303 0.082 0.000
Sectecg 3.508 0.570 0.000 3.762 0.636 0.000 7.153 0.594 0.000
Fracaso 0.499 0.121 0.000 -0.488 0.088 0.000
0
.709 0.194 0.000
Genero 0.549 0.105 0.000
0.192 0.073 0.008
0
.264 0.183 0.148
Rangos de edad (age9c)
25-34 años 0.209 0.152 0.169 0.623 0.120 0.000
-
0.378 0.282 0.180
35-44 años
-
0.004 0.162 0.981 0.454 0.123 0.000
-
0.552 0.290 0,056
45-54 años - 0.167 0.847 0.332 0.128 0.010 - 0.327 0,443
24
0.032 0.251
55-64 años
-
0.654 0.213 0.002 0.176 0.144 0.223
-
0.509 0.356 0,153
65-120 años N.A. -0.465
0,170 0.006
-
0.241 0.463 0.603
Obs 3.691 6.612 2.032
LR Chi2 502,26 801,37 1369,24
Prob > chi2 0.000 0.000 0.000
Log likelihood -1.254,87 -2.518,25 -3757,9
S.E., desviación estándar robustas; P-
Fuente: Cálculos propios con base en información de GEM2014.
Para Colombia, los efectos marginales (Tabla 3), dentro del contexto de los resultados
del modelo, muestran que quienes adquieren capacitación informal (conoinformal)
versus quienes no la reciben, incrementa en 12,4% la probabilidad de emprender por
oportunidad, aquellos que acceden a la capacitación en negocios incrementan dicha
probabilidad en 8,9%, frente a quienes no, y quienes adquieren en promedio
educación formal (añoseduca) frente a aquellos no la tuvieron, solo contribuyen con el
0,8%. De otro lado, la probabilidad que un hombre emprenda un negocio por
oportunidad, es 5,7%, comparado con las mujeres y los que reportan la aversión al
riesgo (fracaso), frente a quienes lo niegan incrementan en 4,9% la probabilidad de
crear nuevos negocios por oportunidad, mientras la influencia del nivel tecnológico
medio y alto aumenta la probabilidad en 58,5% la decisión de emprendimiento, y los
adultos entre 55-64 años disminuyen la probabilidad de contribuir a la creación de
negocios por oportunidad.
25
Tabla 3: Efectos marginales sobre la probabilidad de emprender por
oportunidad
Variable Colombia Chile Ecuador
Dependiente dy/dx S.E. P-V dy/dx S.E P-V dy/dx S.E. P-V
conoinformal 0.124 0.010 0.000 0.149 0.009 0.000 -0,000 0,016 0,966
capacitación 0.089 0.013 0.000 0.058 0.010 0.000 0,015 0,015 0,328
entrenamiento -0.016 0.011 0.176 -
0.008 0.011 0.461 0,036 0,018 0,044
añoseduca 0.008 0.001 0.000 0.009 0.001 0.000 0,018 0,005 0,000
sectecg 0.585 0.090 0.000 0.650 0.078 0.000 0,669 0,021 0,000
fracaso 0.049 0.011 0.000 -
0.059 0.010 0.000 0,045 0,013 0,000
genero 0.057 0.010 0.000 0.025 0.009 0.008 0,016 0,011 0,147
Rangos de edad (age9c)
25-34 años 0.023 0.017 0.165
0.082 0.015 0.000 -
0,022 0,016 0,173
35-44 años -0.000 0.017 0.981
0.057 0.015 0.000 -
0,033 0,017 0,052
45-54 años -0.003 0.017 0.847
0.040 0.015 0.009 -
0,014 0,019 0,444
55-64 años -0.057 0.018 0.001
0.020 0.017 0.225 -
0,030 0,022 0,161
26
65-120 años N.A. -
0,044 0,016 0.005
-
0.014 0.027 0,612
Obs 3.691 6.612 2.032
LR Chi2 502,34 801,37 1369,24
Log
likelihood -1.254,87 -2.518,25 -3.757,9
dy/dx, efecto marginal, S.E., desviación estándar robustas; P-V, valor probabilidad error tipo I.
Fuente: Cálculos propios con base en información de GEM 2014.
Los resultados de los efectos marginales para Chile muestran que la probabilidad de
contribución al emprendimiento por oportunidad disminuye con la mayor edad: entre
25-34 años 8.2%, entre 35-44 años 5,7%, entre 45-54 años 4.0% y los adultos
mayores de 65 años disminuyen la probabilidad por oportunidad en 4.4%, frente
quienes no cuenta con sus edades respectivamente. La experiencia informal
(conoinformal) incrementa en 14,9% la probabilidad de decisión de emprendimiento
respecto a los inexpertos, mientras quienes obtienen capacitación en negocios
incrementa en 5,8% la probabilidad de emprendimiento y quienes reciben en
promedio educación formal solo incrementa la probabilidad de emprendimiento en
0.9%. Los hombres tienen una mayor de incrementar la probabilidad de iniciar un
negocio por oportunidad (2,5%), y el temor al fracaso desestimula la probabilidad del
inicio de nuevos negocios en 5,9%. Los sectores de media y alta tecnología
incrementan la probabilidad de emprendimiento por oportunidad en 65%.
Para Ecuador los resultados de los efectos marginales muestran que los años promedio
de quienes reciben educación formal-añoseduca-, la probabilidad de emprendimiento
se incrementa solo 1,8%, mientras el miedo al fracaso incrementa la probabilidad de
27
emprendimiento en 4,5%, y los negocios de media y alta tecnología el incremento de
la probabilidad es de 66,9%.
6. Conclusiones
Los resultados para los tres países son consistentes con los signos esperados de las
variables del modelo multivariante estimado con excepción del signo negativo de
entrenamiento para Colombia y Chile, lo cual se podría interpretar que los
emprendedores no cuentan con la suficiente experiencia laboral o productiva por
diversas razones. Mientras que los cambios de signos esperados en las edades entre
25-34 años en Colombia, Chile entre 25-64 años, significaría que se está imponiendo
un nuevo paradigma respecto a la experiencia relacionada con la edad producto de las
nuevas tecnologías y a los esfuerzos de los países por impulsar a temprana edad la
participación laboral en ellas.
En Colombia y Chile los resultados de los efectos marginales corroboran claramente
cómo la experiencia y el conocimiento empíricos (conoinformal) se convierten en el
motivador más importante en el momento de tomar la decisión de emprender un
nuevo negocio por oportunidad con clara ventaja sobre la capacitación formal
(capacitación en emprendimiento, y la educación académica). Mientras que en
Ecuador los resultados nos muestran que solo la capacitación formal académica
(añoseduca) es significativa a la hora de generar motivación para nuevos
emprendimientos de mediano y largo plazo.
Es importante resaltar la alta probabilidad de incrementar los emprendimientos
empresariales por oportunidad de los sectores medios y altos en tecnología frente a la
utilización de baja tecnología: (Ecuador 66,9%) (Colombia 58,5% y Chile 65%). Y la
mayor probabilidad de participación de los hombres en Colombia (5,7%) versus la
contribución de las mujeres en la actividad emprendedora, seguida de Chile con 2,5%.
En relación con la variable age9c (rangos de edad) en Colombia, se debe subrayar que
únicamente los adultos mayores entre 55-64 años contribuyen con una probabilidad
decreciente 5,7% en la creación de nuevos negocios por oportunidad. En Ecuador
28
ningún rango de edad es significativo y en Chile los emprendedores entre 25-54 años
son altamente significativos en la creación de emprendimientos y con incrementos de
probabilidad de emprendimiento crecientes y los adultos mayores de 65 años con una
contribución de probabilidad decreciente del 4.4%, mientras los más jóvenes entre
25-34 años tienen mayor probabilidad, 8,7%, de crear negocios por oportunidad. Los
resultados de Colombia y Ecuador muestran que existe baja oferta de estímulos para la
población para consolidar estrategias que motiven la participación en todas las
edades, y en especial en los jóvenes, de manera sistemática en el aprovechamiento de
las nuevas oportunidades de emprendimiento, mientras en Chile, de acuerdo con los
resultados, parecen contar con mejores incentivos sociales para el emprendimiento
por oportunidad.
7. Bibliografía
Alvarez, C., Urbano, D., & Amorós, J. (2014). GEM research: achievements and
challenges. Small Business Economics Volume 42, Issue 3, pp 445–465.
Banco Mundial. (2014). El emprendimiento en Améria latina. Washington DC.
Carree, M., van Stel, A., Turik, R., & Wennekers, S. (2007). The Relationship
between Economic. Amsterdam: Tinbergen Institute.
CEPAL/OCDE/CAF. (2017). Perspectivas económicas de América Latina 2017:
Juventud, competencias y emprendimiento. París: OECD Publishing.
http://dx.doi.org/10.1787/leo-2017-es.
Cuadras, C. (2010). Nuevos métodos de análisis multivariante. Barcelona
España: CMC Editions.
Davidsson P., & Honig B. (2003). The Role of Social and Human Capital Among
Nascent Entrepreneurs.
De La Fuente Fernández, S. (2011). Análisis de correspondencias simples y
múltiples. México: UAM Fac. de ciencias Económicas y Empresariales.
29
Díaz, I., & Garrido, I. (2015). Correspondencias Múltiples en SPSS. Santiago,
Chile: Fac. de Ciencias Sociales de la Univ. de Chile.
Escamilla, Z., Carrillo, S. A., & Caldera, D. (2011). Mujeres emprendedoras:
Análisis de los factores que promueven e inhiben su consolidación. UNAM.
México. http://congreso.investiga.fca.unam.mx/docs/xvi/docs/1ZC.pdf.
Escobar Mercado, M., Fernández Macías, E., & Bernardi, F. (2009). Análisis de
datos con stata. Madrid: CENTRO DE INVESTIGACIONES SOCIOLÓGICAS.
CUADERNOS METODOLÓGICOS», NÚM. 45.
Falgueras, I. (s.f.). Teoría del capital humano origenes y evolución. Malaga:
Universidad de Málaga.
Figueras, M. S. (2003). Análisis de Correspondencias. Zaragoza España:
5campus.com, Estadística
<http://www.5campus.com/leccion/correspondencias.
Fundación AVSI. (2008). Capital Humano recurso par el desarrollo. Milan:
AVSI - Italia Código ISBN 978-88-903534-2-0.
García, P., & Valencia de Lara, P. (2009). FACTORES DE ÉXITO DEL PROCESO
DE PUESTA EN MARCHA DE LA EMPRESA: VALORES CULTURALES, REDES
SOCIALES Y AYUDAS PÚBLICAS. Investigaciones Europeas de Dirección y
Economía de la Empresa Vol. 15, Nº 3, 2009, pp. 101-117, ISSN: 1135-2523.
GEM Special Report. (2010). Una perspectiva global sobre la educación y
formación emprendedora.
Girón Cruz, L. E., Riascos-Torres, H., Pereira-Laverde, F., & Castro-Aristizabal,
G. (2010). Emprendimiento en Colombia: el impacto que tiene el Capital
Humano sobre la motivación emprendedora por oportunidad. Cali:
Universidade da Coruña. Investigaciones de economía de la educación, No.8,
p.1033.
30
González Alvarez, N., & Solís Rodríguez, V. (2011). Descubrimiento de
oportunidades empresariales: Capital humano, capital social y género. Bogotá:
Revista INNOVAR. Vol 21, num 41, jul-sept 2011, pp.187-196.
Henríquez, M. C., Mosquera, C. E., & Arias, A. (2010). La creación de empresas
en Colombia desde las percepciones femenina y masculina. Cali: Pontifiia
Universidad Javerina.
INE. (2016). Clasificación Nacional de Educación 2014 (CNED-2014). INE
Instituto Nal. de estadística España.
Koellinger, P., Minniti, M., & Schade, C. (2013). Gender Differences in
Entrepreneurial Propensity. Berlin, Germany: OXFORD BULLETIN OF
ECONOMICS AND STATISTICS, 75, 2 (2013) 0305-9049.
Lema, D. (2016). Modelos de variable dependiente binaria logit probit.
Maestria en evaluación de proyectos (págs. Economía aplicada-Univ Carlos III
de Madrid). Madrid: https://www.studocu.com/es/document/universidad-
carlos-iii-de-madrid/economia-aplicada/apuntes/diapositivas-tema-5-logit-
y-probit/789071/view?has_flashcards=false.
León M., J., & Huari, D. (2009). Determinantes del proceso del emprendimiento
empresarial femenino en el Perú. Pensamiento Crítico N.° 13, pp. 57-70.
Mc Fadden, D. L. (1973). Conditional Logit Analysis of Qualitative Choice
Behavior. Berkeley, California: University of California.
Medina Moral, E. (2003). Modelos de elección discreta- Tesis de grado. Madrid:
Universidad Autónoma de Madrid-
http://www.uam.es/personal_pdi/economicas/eva/pdf/logit.pdf.
Moscote F., O., & Rincón, W. A. (2012). Modelo Logit y Probit : un caso de
aplicación. Comunicaciones en estadística, Vol. 5, No. 2; Universidad Santo
Tomás Bogotá.
31
Nan Langowitz, M. M. (2007). The Entrepreneurial Propensity of Women.
Entrepreneurship Theory and Practice Volume 31, Issue 3 Pags 341-364.
R. D., & Cácerez Hernández, J. J. (2007). Modelos de elección discreta y
especificaciones ordenadas: una reflexión metodológica. Santa Cruz de
Tenerife Is. Canarias: Estadística española Vol. 49, Núm. 166, 2007, págs. 451
a 471.
Reynolds, P., Bygrave, W., Autio, E., Cox, L., & Hay, M. (2002 p.16). Global
Entrepreneurship Monitor, Executive Report. London: Babson College, London
Business School and Kauffman Foundation.
Rodriguez Donate, M. C., Guirao Përez, G., Cano Fernández, V., & Cáceres
Hernández, J. (2009). La decisión de consumo de vino en Tenerife - Logit
ordenado/logit multinomial. España: Univ. de La Laguna.
Salas Velasco, M. (1996). La regresión logística aplicada a la demanda de
estudios universitarios. Granada España: Dpto Economía aplicada. Univ de
Granada. Vol.38,Num. 141, pags.193-217.
Schumpeter, J. (1911). The theory of economic development. Cambridge, MA:
Harvard University Press.
Selva Sevilla, C. (2004). El capital humano y su contribución al crecimiento
económico: un análisis para Castilla-La Mancha. Cuenca: Ediciones de la Univ
de Castilla La Mancha.
Shane, S., & S.Venkataram. (2000). The Promise of Entrepreneurship as a Field
of Research. USA: Academy of Management Review.January 1, 2000 vol. 25
no. 1 217-226.
Ucbasaran, D., Westhead, P., Wright, M., & Binks, M. (2003). Does
Entrepreneurial Experience Influence Opportunity Identification? . The Journal
of Private Equity. Vol. 7, No. 1, pp. 7-14 .
32
UNESCO. (2011). Clasificación Internacional Normalizada de la Educación
CINE 2011. Instituto de esyadística de la UNESCO.
Valencia de Lara, M. (2008). Factores determinantes de la creación de una
empresa en la etapa del proceso de puesta en marcha. Cuenca: Ediciones de la
Univ. de Castilla La Mancha.
Verheul, I., Van Stel, A., & Roy, T. (2006). Explaining female and male
entrepreneurship at the country level. ENTREPRENEURSHIP & REGIONAL
DEVELOPMENT pags 151–183.
Verhuel, I., & Bhola, R. (2006). Explaining engagement levels of opportunity
and necessity entrepreneurs. Rotterdam: Centre for Advanced and Small
Business Economics (CASBEC).