Vedci z podnikateľských škôl urobili zásadnú chybu vo svojom úsilí porozumieť podnikaniu. Nesprávne sa domnievali, že väčšina výsledkov záujmu o začínajúci svet sa zvyčajne distribuuje, keď sa spravidla riadia distribúciou mocenských zákonov, Chris Crawford a jeho kolegovia nájdu v novom dokumente v časopise Journal of Business Venturing.
Sociálni vedci vo všeobecnosti predpokladajú, že javy, ktoré sa snažia vysvetliť, majú normálne rozdelenie. To funguje celkom dobre na vysvetlenie veľa vecí na tomto svete, ako je výška dospelých mužov alebo ceny potravín, ale pracujú skôr zle na vysvetlenie výkonnosti začínajúcich podnikateľov.
$config[code] not foundCrawford a ďalší, ako Jerry Neumann, uvádzajú, že kľúčové ukazovatele výkonnosti nových spoločností - vrátane rastu príjmov a zamestnanosti, pevné oceňovanie a návratnosť anjelov a rizikových kapitálov - sa riadia distribúciou mocenských zákonov. Pri distribúcii zákonov o energetike niekoľko extrémnych prípadov predstavuje takmer všetky výsledky, či to, čo meráte, je zlomok výnosov spoločnosti Y-Combinator, ktoré pochádzajú z investícií do spoločnosti Airbnb, zdroja ziskov v najnovšom fonde spoločnosti Sequoia Capital alebo na pracovných miestach vytvorený americkým priemyslom.
Crawford a jeho kolegovia robia odvážne tvrdenie v abstraktnej časti svojho článku. Hovorí sa, že "naše výsledky si vyžadujú vývoj novej teórie, ktorá by vysvetlila a predpovedala mechanizmy, ktoré vytvárajú tieto rozdelenia, a tie, ktoré sa v ňom vyskytujú."
Aby som pochopil, prečo majú pravdu, dovoľte mi zdôrazniť tri dôsledky ich zistení:
• Štatistický predpoklad prevažnej väčšiny podnikateľského výskumu, ktorý sa uskutočnil dnes, je nesprávny, čo vedie k záveru ich zistení. Vezmite si napríklad túto líniu z vedeckého článku Johana Wiklunda z Syrakúzovej univerzity a Dean Shepherda z indickej univerzity, ktorý napísal (2011: 927) "v akejkoľvek vzorke firiem možno rozumne predpokladať, že výkon sa bude normálne meniť okolo priemeru. "
Predpoklad rozdelenia firemnej výkonnosti vedie výskumníkov ako Wiklund a Shepherd k používaniu inferenčných štatistík založených na normálnych rozdeleniach. Crawford a kolegovia však ukazujú, že údaje o výkonnosti firmy na štarte nie sú zvyčajne distribuované, ale vyplývajú z distribúcie zákonov. Ako vyplýva z čísla, ktorú som si vypožičal z papiera, normálne rozdelenie a rozdelenie mocenských zákonov sú veľmi odlišné zvieratá. Za predpokladu, že údaje nasledujú po jednom vzore, keď to skutočne nasleduje iným, znamená to, že vaše štatistické analýzy budú zlé.
• Obavy tvorcov politík o súkromí ľudí sťažujú výskumným pracovníkom presné využitie vládnych údajov na vysvetlenie podnikania. Väčšina vládnych databáz, ako tie, ktoré poskytuje Úrad pre sčítanie ľudu alebo Federálny rezervný fond, bežne "top kód" - alebo odstrániť tých najvyšších výkonných pracovníkov - vo verejných verziách svojich súborov údajov, aby zabránili používateľom identifikovať účastníkov štúdie. Táto snaha o ochranu súkromia podkopáva presné meranie podnikania, keď kľúčové premenné výskumní pracovníci predpovedajú, že sa riadia distribúciou mocenských zákonov. Najdôležitejšie informácie v databáze sú samotné čísla, ktoré sú skryté z analýzy.
Spustenie fotografie pomocou aplikácie Shutterstock
Komentár ▼
