Análisis diferencial de la autoeficacia de emprendedores y empresarios establecidos a nivel global

Abstract

Today, competitiveness is influenced by the effectiveness of regions in promoting projects related to enterprise creation, and to that extent, the characteristics of the entrepreneurs' profile, or what has been called Self-efficacy, have become crucial, as they are related to the likelihood of becoming an entrepreneur who achieves the status of an established businessman. In this study, data from the Global Entrepreneurship Monitor GEM survey of adult population for the years 2021 and 2022 were utilized, where multilevel data analysis techniques, based on machine learning, were used to generate a statistical model executed through the R software. The dependent variables were the individual’s self-efficacy in entrepreneurship (TEA) and established businesses (ESTBBUSO), which were compared with new or nascent entrepreneurs. The aim of this research is to establish the differential impact of variables associated with individual’s self-efficacy on both entrepreneurs and established businessmen, in order to explore differences that exist in two distinct phases of an entrepreneur's journey. Among the most important results, it was found that the likelihood of individuals having a propensity to start a business increases mainly in people who perceive themselves as knowledgeable and skilled in creating businesses, as well as with entrepreneurial potential. Established businessmen also significantly increase due to their perception of knowledge and skills in creating businesses.

Hoy en día, la competitividad está influenciada por la efectividad de las regiones para impulsar proyectos relacionados con la creación de empresas, y en esa medida, las características propias del perfil de los emprendedores, o lo que se ha llamado el Self – efficacy, han cobrado vital importancia, ya que se relacionan con la probabilidad de ser o no un emprendedor que logre alcanzar el estado de Empresario establecido. Se utilizó la información de la encuesta a población adulta del Global Entrepreneurship Monitor GEM para los años 2021 y 2022, en el que, a través técnicas de análisis multivariado de datos multinivel, basadas en machine learning, se generó un modelo estadístico ejecutado mediante el software R, tomando como variables dependientes, la autoeficacia de los individuos con el emprendimiento (TEA) y las empresas establecidas (ESTBBUSO), las cuales se comparan con los empresarios nuevos o nacientes. El objetivo de la investigación es establecer el impacto diferencial de las variables asociadas a la autoeficacia de los individuos tanto en emprendedores como empresarios establecidos, y con base en ello poder explorar las diferencias que existen en dos fases distintas de la trayectoria de un emprendedor. Entre los resultados más importantes, se encuentra que la probabilidad de que los individuos tengan propensión a emprender aumenta principalmente en personas que tienen percepción de conocimientos y habilidades para la creación de empresas, así como por el potencial emprendedor, y que los empresarios establecidos aumentan de forma bastante significativa por la percepción de conocimientos y habilidades para la creación de empresas.