Les chercheurs des écoles de commerce ont commis une erreur fondamentale dans leurs efforts pour comprendre l'esprit d'entreprise. Chris Crawford et ses collègues ont découvert dans un nouvel article paru dans le Journal of Business Venturing que la plupart des résultats d’intérêt dans le monde des startups étaient normalement distribués quand ils suivaient généralement une distribution conforme à la loi sur l’alimentation.
Les sociologues supposent généralement que les phénomènes qu’ils cherchent à expliquer suivent une distribution normale. Cela fonctionne assez bien pour expliquer beaucoup de choses dans ce monde, comme la taille des hommes adultes ou les prix des produits d'épicerie, mais cela fonctionne plutôt mal pour expliquer les performances des startups.
$config[code] not foundCrawford et d’autres, comme Jerry Neumann, signalent que les indicateurs clés de la performance des nouvelles entreprises (croissance du chiffre d’affaires et de l’emploi, valorisation des entreprises, rendements des investissements providentiels et de capital-risque) suivent une distribution selon la loi sur l’énergie. Avec une distribution de loi de puissance, quelques cas extrêmes expliquent presque tous les résultats, que vous mesuriez soit la fraction des rendements de Y-Combinator provenant d'un investissement dans Airbnb, la source de profit du dernier fonds de Sequoia Capital ou les emplois créé par l'industrie américaine.
Crawford et ses collègues font une affirmation audacieuse dans le résumé de leur document. Ils disent: "nos résultats appellent au développement d'une nouvelle théorie pour expliquer et prédire les mécanismes qui génèrent ces distributions et leurs valeurs aberrantes".
Pour comprendre pourquoi ils ont raison, laissez-moi souligner trois implications de leurs conclusions:
• L'hypothèse statistique de la grande majorité des recherches sur l'entrepreneuriat menées aujourd'hui est incorrecte, ce qui rend leurs conclusions suspectes. Prenez, par exemple, cette phrase tirée d'un article savant de Johan Wiklund de l'Université de Syracuse et Dean Shepherd de l'Université indienne qui écrivent (2011: 927) «dans tout échantillon d'entreprises, on peut raisonnablement penser que la performance varie normalement autour d'une moyenne. ”
L'hypothèse de la distribution des performances des entreprises conduit des chercheurs tels que Wiklund et Shepherd à utiliser des statistiques inférentielles basées sur des distributions normales. Cependant, Crawford et ses collègues ont montré que les données sur les performances des entreprises en démarrage ne sont pas normalement distribuées, mais suivent une distribution conforme à la loi sur l’alimentation. Comme le montre le chiffre que j'ai emprunté à leur journal, les distributions normales et les lois de la puissance sont des animaux très différents. En supposant que les données suivent un modèle alors qu’elles en suivent un autre, cela signifie que vos analyses statistiques seront fausses.
• Les préoccupations des décideurs politiques concernant la vie privée des personnes rendent très difficile l’utilisation précise des données gouvernementales par les chercheurs pour expliquer l’esprit d’entreprise. La plupart des bases de données gouvernementales, telles que celles fournies par le Bureau du recensement ou la Réserve fédérale, classent généralement les codes les plus performants - ou suppriment les plus performants - dans des versions publiques de leurs ensembles de données afin d'empêcher les utilisateurs d'identifier les participants à l'étude. Cet effort même de protection de la vie privée compromet la mesure précise de l’esprit d’entreprise lorsque les variables clés que les chercheurs prédisent suivent une distribution de la loi de puissance. Les informations les plus importantes dans la base de données sont les mêmes nombres qui sont cachés de l'analyse.
Photo de démarrage via Shutterstock
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