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Tabla 3. Regresiones con Empleo como variable dependiente Variable Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3 Modelo 4 Edad de la empresa 0.193* 0.297*** 0,301*** 0,301*** Tamaño ‐0.257*** ‐0.264*** ‐0,269*** ‐0,269*** Edad empresario 0,253 0.288 0,292 0,292 Sexo ‐0.144 ‐0.141 -0,144 -0,144 Sector manufactura ‐0.186 ‐0.631 ‐0.607 -0,403 Sector comercio ‐0.237 ‐0.829 ‐0.809 ‐0.606 Sector construcción ‐0.245 ‐0.663 ‐0.636 ‐0.432 Sector agricultura 0,247 ‐0.221 -0,211 -0,007 Educación 0.065 0,051 0,051 Experiencia creación empresas ‐0.024 -0,005 -0,005 Formación 0.044** 0,045** 0,045** Aspiraciones de crecimiento 0.281*** 0,449 0,274*** Aspiraciones * educación -0,061 -0,061 Aspiraciones *exper. creación emp. ‐0,039* ‐0,039* Aspiraciones * formación ‐0.040* ‐0.040* F 17.62*** 15.37*** 12.17*** 12.17*** R² 0.329 0.439 0.440 0.440 R² corregida 0.310 0.411 0.404 0.404 VIF 1.41 1.94 37.81 1.88 Los coeficientes de regresión son estandarizados Nivel de significancia: *** p < 0,01; ** p < 0,05; * p < 0,1 ( n = 307) Tabla 4. Regresiones con Ventas como variable dependiente Variable Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3 Modelo 4 Edad de la empresa 0.152 0.282** 0.310** 0.310** Tamaño 0.130 0.177** 0.162* 0.162* Edad empresario 0.012 0.019 0.096 0.096 Sexo -0.174 -0.135 -0.149 -0.149 Sector manufactura 0.207 -0.484 -0.365 -0.284 Sector comercio 0.388 -0.455 -0.379 -0.298 Sector construcción 0.209 -0.546 -0.443 -0.362 Sector agricultura 0.904 0.097 0.194 0.275 Educación 0.152 0.002 0.002 Experiencia creación de empresas -0.097 0.003 0.003 Formación 0.038* 0.048** 0.048** Aspiraciones de crecimiento 0.354*** -0.839 0.302*** Aspiraciones * educación 0.483 0.483 Aspiraciones * exper.creación emp. 0.132* ‐0.132* Aspiraciones * formación ‐0.051* ‐0.051* F 24.87*** 19.97*** 16.69*** 16.69*** R² 0.425 0.518 0.532 0.532 R² corregida 0.408 0.492 0.500 0.500 VIF 1.43 1.38 37.18 1.44 Los coeficientes de regresión son estandarizados Nivel de significancia: *** p < 0,01; ** p < 0,05; * p < 0,1 ( n = 307) 22
Modelo con efectos interacción La inclusión de variables interacción se justifica porque dicho término da una contribución significante y superior al modelo de relaciones de efectos independientes (Wiklund y Shepherd, 2003a). Esto se puede ver en los modelos 4 de las tablas 3 y 4 que muestran un incremento de R 2 cuando se incluye las variables multiplicativas, mejorando así el poder explicativo de la regresión jerárquica aplicada (De Clercq, et al. 2010: 96). El modelo 3 de las tablas 3 y 4 muestran los resultados de la regresión efectuada con los valores originales de las variables que constituyen la interacción. Es evidente observar los problemas de alta multicolinealidad que suelen existir en estos casos, ya que el Valor de Inflación de la Varianza (VIF, por sus siglas en inglés) es 37.47. En estas situaciones se recomienda, como sugiere Aiken y West (1991), ‘centerizar’ las variables constitutivas de los términos interacción, de modo que se reduce los problemas de multicolinealidad y se incorpora en las regresiones todos los términos constitutivos de las variables de interacción, lo cual es adecuado para alcanzar mayor capacidad explicativa del modelo, como también sugiere Brambor, et al (2006: 66). Este procedimiento de ‘centerizar’ o ‘centrar’ utilizamos en este trabajo, y de acuerdo con De Clercq (2010) y Chowdhury (2011) ‘centramos’ con sus medias los términos constitutivos de todas las variables de interacción. Los resultados obtenidos se encuentran en el modelo 4 de las tablas 3 y 4, en el que claramente se ha reducido los problemas de multicolinealidad (VIF < 2). Este modelo 4 es el resultado principal de nuestra investigación y se observa una relación significativa global de las variables (estadístico F significativo a p < 0,01) y una mejor capacidad explicativa (R 2 = 0,440 y 0,532; y mayor que los anteriores modelos). A partir de este modelo se contrastarán las hipótesis planteadas. Con respecto a la primera hipótesis, el nivel de educación del empresario/fundador no presenta relación significativa con el crecimiento de su empresa. Esta relación no significativa se presenta en todas las regresiones de las tablas 3 y 4 indicando que en esta muestra de empresas la educación no tiene influencia significativa en el crecimiento ya sea del empleo, las ventas o un promedio de ambas. Por lo tanto, se rechaza la hipótesis 1. 23
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