Istraživači poslovnih škola napravili su temeljnu pogrešku u svojim nastojanjima da razumiju poduzetništvo. Oni su pogrešno pretpostavili da je većina ishoda interesa u startup svijetu normalno distribuirana kada općenito slijede distribuciju zakona moći, Chris Crawford i njegovi kolege nalaze u novom članku u Journal of Business Venturing.
Društveni znanstvenici uglavnom pretpostavljaju da fenomeni koje žele objasniti slijede normalnu distribuciju. To prilično dobro funkcionira za objašnjavanje mnogih stvari na ovom svijetu, poput visine odraslih muškaraca ili cijena prehrambenih proizvoda, ali oni rade prilično loše za objašnjavanje izvedbe startupa.
$config[code] not foundCrawford i drugi, kao što je Jerry Neumann, izvještavaju da ključni pokazatelji uspješnosti novih tvrtki - uključujući rast prihoda i zaposlenosti, procjene tvrtki i prinosi anđeoskog i poduzetničkog kapitala - slijede distribuciju zakona moći. Uz distribuciju zakona moći, nekoliko ekstremnih slučajeva čine gotovo sve rezultate, bez obzira na to je li ono što mjerite dio udjela Y-Combinator-a koji dolazi od ulaganja u Airbnb, izvora profita u najnovijem fondu Sequoia Capital-a ili radnim mjestima koju je stvorila američka industrija.
Crawford i njegovi kolege tvrde da su apstraktni. Kažu, "naši rezultati zahtijevaju razvoj nove teorije kako bi se objasnili i predvidjeli mehanizmi koji generiraju te distribucije i outliere u njima."
Da bismo razumjeli zašto su u pravu, dopustite mi da istaknem tri implikacije njihovih nalaza:
• Statistička pretpostavka velike većine poduzetničkih istraživanja provedenih danas je netočna, zbog čega su njihovi nalazi sumnjivi. Uzmimo, na primjer, ovu liniju iz znanstvenog članka Johan Wiklund sa Sveučilišta Syracuse i Dean Shepherd iz indijskog sveučilišta koji pišu (2011: 927) “u bilo kojem uzorku tvrtki može se razumno pretpostaviti da će se performanse normalno mijenjati oko srednje vrijednosti. ”
Pretpostavka o raspodjeli uspješnosti tvrtke dovodi istraživače kao što su Wiklund i Shepherd da koriste inferencijsku statistiku na temelju normalne distribucije. No, Crawford i njegovi kolege pokazuju da podaci o uspješnosti početne tvrtke nisu normalno raspodijeljeni, već slijede distribuciju zakona moći. Kao što brojka koju sam posudila iz njihovog rada pokazuje, normalne distribucije i distribucije moći su vrlo različite životinje. Pod pretpostavkom da podaci slijede jedan obrazac kada zapravo slijedi drugi, znači da će vaše statističke analize biti pogrešne.
• Zabrinutost donositelja odluka o privatnosti ljudi otežava istraživačima da točno koriste vladine podatke kako bi objasnili poduzetništvo. Većina vladinih baza podataka, poput onih koje pruža Biro za popis stanovništva ili Federalnih rezervi, rutinski "vrhunski kod" - ili uklanjaju najviše izvođače - u javnim verzijama njihovih skupova podataka kako bi se spriječilo korisnike da identificiraju sudionike studije. Upravo taj napor da se zaštiti privatnost potkopava precizno mjerenje poduzetništva kada ključne varijable koje istraživači predviđaju slijede distribuciju zakona moći. Najvažnije informacije u bazi podataka su brojevi koji su skriveni od analize.
Startup Photo putem Shutterstocka
Komentar ▼
