Verslo mokyklų mokslininkai padarė esminę klaidą stengdamiesi suprasti verslumą. Jie neteisingai manė, kad dauguma susidomėjimo paleisties pasaulyje rezultatais paprastai yra paskirstomi, kai jie paprastai laikosi galios teisės paskirstymo, Chrisas Crawfordas ir jo kolegos rasti naujame leidinyje „Journal of Business Venturing“.
Socialiniai mokslininkai paprastai daro prielaidą, kad reiškiniai, kuriuos jie nori paaiškinti, yra normalus. Tai labai gerai paaiškina daugybę dalykų šiame pasaulyje, pvz., Suaugusiųjų vyrų aukštį arba maisto produktų kainas, tačiau jie dirba gana prastai, kad paaiškintų pradedančiųjų veiklą.
$config[code] not foundCrawford ir kiti, pavyzdžiui, Jerry Neumann pranešimas, kad pagrindiniai naujų įmonių veiklos rodikliai, įskaitant pajamų ir užimtumo augimą, tvirtus vertinimus ir angelą bei rizikos kapitalo grąžą, atitinka galios įstatymo paskirstymą. Su galios įstatymu, kai kurie kraštutiniai atvejai sudaro beveik visus rezultatus, nesvarbu, ką matuojate, yra „Y-Combinator“ pelno dalis, gauta iš investicijų į „Airbnb“, naujausio „Sequoia Capital“ fondo pelno šaltinis arba darbo vietos sukūrė Amerikos pramonė.
Crawfordas ir jo kolegos pareikšdavo drąsų teiginių savo santraukoje. Jie sako: „Mūsų rezultatai reikalauja sukurti naują teoriją, kad būtų galima paaiškinti ir numatyti mechanizmus, kurie generuoja šiuos paskirstymus ir jų išskirtines reikšmes“.
Norėčiau suprasti, kodėl jie teisūs, leiskite pabrėžti tris jų išvadų padarinius:
• Dauguma šiandien vykdomų verslumo tyrimų statistinė prielaida yra neteisinga, todėl jų išvados yra įtartinos. Pavyzdžiui, iš šios eilutės iš Sirakūzų universiteto Johano Wiklundo mokslinio straipsnio ir Indijos universiteto dekano ganytojo, kuris rašo (2011: 927) „bet kuriame įmonių pavyzdyje, galima pagrįstai daryti prielaidą, kad našumas paprastai svyruos vidutiniškai. „
Tvirtos veiklos rezultatų pasiskirstymas leidžia mokslininkams, tokiems kaip Wiklundas ir Shepherdas, naudoti įprastą statistiką, pagrįstą įprastais paskirstymais. Bet Crawfordas ir kolegos rodo, kad duomenys apie įmonės veiklos pradžią paprastai nepaskirstomi, tačiau laikosi galios teisės paskirstymo. Kaip skaičius, kurį pasiskolinau iš jų popieriaus, normalūs pasiskirstymai ir galios teisės skirstymai yra labai skirtingi gyvūnai. Darant prielaidą, kad duomenys atitinka vieną modelį, kai iš tikrųjų seka kitas, tai reiškia, kad jūsų statistinė analizė bus neteisinga.
• Politikos formuotojų susirūpinimas dėl žmonių privatumo labai apsunkina tyrėjų galimybes tiksliai naudoti vyriausybės duomenis verslumui paaiškinti. Dauguma vyriausybės duomenų bazių, pvz., Surašymo biuro ar Federalinio rezervo duomenų bazės, paprastai yra „geriausi kodai“ - arba pašalinti pačius aukščiausius atlikėjus - viešose jų duomenų rinkinių versijose, kad vartotojai negalėtų nustatyti tyrimo dalyvių. Tai, kad labai stengiamės apsaugoti privatumą, kenkia tiksliam verslumo matavimui, kai pagrindiniai kintamieji mokslininkai prognozuoja vadovaudamiesi galios įstatymu. Svarbiausios duomenų bazės dalys - tai skaičiai, kurie yra paslėpti nuo analizės.
„Startup“ nuotrauka per „Shutterstock“
Komentuoti ▼
