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CAPÍTULO VI: CARACTERIZACIÓN DE LOS MICRO-EMPRENDIMIENTOS ENLA PROVINCIA DE CÓRDOBA. POLÍTICAS PÚBLICAS Y EMPRESARIALIDADtema adicional de interés es el referido a la identificación de las variablesque determinan la performance y la contribución de cada una de ellas. Paraello se aplicó el siguiente modelo de regresión Lineal 6 :Y = X*β + µdonde:Y es el vector de los índices de percepción de performance para losmicro-emprendimientos de la muestraX es un vector que contiene las variables regresoras empleadas, lasque fueron normalizadas entre 0 y 1 para facilitar el análisis.ß es el vector que contiene los coeficientes asociados a las variablesregresoras y el término constanteμ es el vector de términos de errores que cumple los supuestosusuales.Las variables, incluidas en X para realizar los ensayos fueron lassiguientes:―Nivel educativo‖, como proxy del stock de capital humano. Laintención fue verificar si hay una asociación positiva entre el capital humanoacumulado por el micro-emprendedor y su percepción de éxito, en cuanto alemprendimiento que llevó adelante.El signo esperado del coeficiente de esta variable en la regresión espositivo.―Experiencia laboral por cuenta propia (en años)‖. La variable seincluyó para averiguar si la madurez del micro-emprendedor contribuyepositivamente al éxito del actual emprendimiento. Según lo argumentadopor Blanchflower y Oswald (1998), el signo esperado para esta variable espositivo. Sin embargo, estimaciones recientes reportadas en Peake yMarshall (2009) sugieren que la hipótesis de Blanchflower y Oswald sólo sesostendría para el caso de experiencias superiores a ocho años, mientras quepara experiencias menores a tres años la asociación tiende a ser negativa. Enel presente trabajo se exploró el efecto de esta variable sobre laperformance, pero el coeficiente no resultó significativamente distinto decero.6 El modelo utilizado indica los efectos del conjunto de variables regresorasconsideradas, sobre el promedio de la variable dependiente. Para testear la posibilidad deefectos diferenciales según distintos niveles de la variable performance, habría que aplicartécnicas de regresión por cuantiles, que no se incluyen en esta presentación.168