Pesquisadores de escolas de negócios têm cometido um erro fundamental em seus esforços para entender o empreendedorismo. Eles assumiram incorretamente que a maioria dos resultados de interesse no mundo de startups é normalmente distribuída quando eles geralmente seguem uma distribuição de lei de energia, Chris Crawford e seus colegas encontram em um novo artigo no Journal of Business Venturing.
Os cientistas sociais geralmente assumem que os fenômenos que eles estão procurando explicar seguem uma distribuição normal. Isso funciona muito bem para explicar um monte de coisas neste mundo, como a altura dos homens adultos ou os preços dos supermercados, mas eles trabalham muito mal para explicar o desempenho das startups.
$config[code] not foundCrawford e outros, como Jerry Neumann, relatam que indicadores-chave do desempenho de novas empresas - incluindo crescimento de receita e emprego, avaliações de empresas e retornos de capital de risco e de investidores - seguem uma distribuição da lei de energia. Com uma distribuição da lei de energia, alguns casos extremos respondem por quase todos os resultados, independentemente do que você está medindo seja a fração dos retornos do Y-Combinator que vem do investimento na Airbnb, a fonte de lucros no último fundo da Sequoia Capital ou os empregos criado pela indústria americana.
Crawford e seus colegas fazem uma afirmação ousada no resumo de seu artigo. Eles dizem que "nossos resultados exigem o desenvolvimento de uma nova teoria para explicar e prever os mecanismos que geram essas distribuições e os pontos discrepantes nela".
Para entender por que eles estão certos, deixe-me destacar três implicações de suas descobertas:
• O pressuposto estatístico da vasta maioria das pesquisas de empreendedorismo realizadas hoje é incorreto, tornando suas descobertas suspeitas. Veja, por exemplo, esta linha de um artigo acadêmico de Johan Wiklund, da Syracuse University, e Dean Shepherd, da Indian University, que escreveu (2011: 927) “em qualquer amostra de firmas pode-se razoavelmente supor que o desempenho variará normalmente em torno de uma média. "
A suposição da distribuição do desempenho da empresa leva pesquisadores como Wiklund e Shepherd a usar estatísticas inferenciais baseadas em distribuições normais. Mas Crawford e colegas mostram que os dados sobre o desempenho das empresas iniciantes normalmente não são distribuídos, mas seguem uma distribuição da lei de energia. Como a figura que peguei emprestada do seu artigo mostra, distribuições normais e distribuições de leis de potência são animais muito diferentes. Supondo que os dados sigam um padrão quando ele realmente segue outro, isso significará que suas análises estatísticas estarão erradas.
• As preocupações dos formuladores de políticas sobre a privacidade das pessoas tornam muito difícil para os pesquisadores usar com precisão os dados do governo para explicar o empreendedorismo. A maioria dos bancos de dados do governo, como os fornecidos pelo Census Bureau ou pelo Federal Reserve, rotineiramente “codifica” - ou remove os de maior desempenho - em versões públicas de seus conjuntos de dados para impedir que os usuários identifiquem os participantes do estudo. Esse mesmo esforço para proteger a privacidade mina a mensuração precisa do empreendedorismo quando as principais variáveis que os pesquisadores estão prevendo seguem uma distribuição da lei de energia. As informações mais importantes no banco de dados são os números que estão ocultos da análise.
Foto de inicialização via Shutterstock
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