Introducción

Para lograr el crecimiento a largo plazo se deben seguir cierto tipo de acuerdos sobre políticas que apoyen las actividades empresariales, la investigación y el desarrollo y la formación de capital humano, con el objetivo de centrarse en un entorno de gobernanza e instituciones sólidas. Derivado de lo anterior existen países como Israel, Singapur y Corea que han experimentado un avance extraordinario en innovación, ciencia y tecnología. Lo anterior se sustenta con los resultados de (^{Suárez, et al. 2020}) que “muestran que los países de la OCDE se caracterizan por un alto desarrollo de la infraestructura avanzada, tanto en lo productivo como en lo institucional. En la cúpula de este grupo se encuentran los países escandinavos (Noruega, Suecia, Dinamarca y Finlandia) cuyo modelo de desarrollo se destaca además por altos niveles de equidad. A continuación, se encuentran Estados Unidos y Canadá, con un esquema más desigual. Pese a esas diferencias, en ambos tipos de países la infraestructura avanzada es determi nante en la relación entre inversiones en I+D y crecimiento”. (^{Suárez, et al. 2020, p.14})

La innovación es un factor estratégico que contrarresta el estancamiento económico, destacan los artículos sobre crecimiento económico. Destacan esta idea como son: la teoría del crecimiento endógeno (^{Lucas, 1988}; ^{Romer, 1994}), la teoría endógena de Schumpeter (^{Aghion y Howitt, 1998}; ^{Aghion, 2004}), el modelo de crecimiento restringido de la balanza de pagos (^{Thirlwall, 1979}) y las leyes de ^{Kaldor (1966}, ¹⁹⁶⁷⁾.

En México se realizó un estudio correspondiente de manera directa de las variables innovación e inversión en donde se corrobora la existencia de una relación positiva entre la innovación y el crecimiento económico en México durante el periodo 1994-2017. De acuerdo con los valores estimados para los parámetros estudiados, un incremento en 1% en la variable capital, genera una respuesta positiva en el PIB, al aumentar en 0.35%. Asimismo, un aumento en la variable capital humano en 1%, produce un incremento en 0.15% en el PIB. Esta relación entre FBKF o inversión y capital humano con el PIB históricamente se ha demostrado, ya que son elementos vitales dentro de la ecuación tradicional del crecimiento del producto. (^{Talavera y Arroyo, 2020}).

Una vez identificado el enfoque teórico de que la mejora de la innovación impulsa el desarrollo tecnológico, la sustitución de importaciones y fomento de las exportaciones; los países logran posicionarse en economías del conocimiento. Las economías emergentes deben delinear el perfil del emprendedor innovador de acuerdo con las características propias de cada país con el objetivo de crear programas que faciliten la formación de habilidades empresariales y con ello lograr el fomento de emprendedores basados en innovación.

Los empresarios innovadores crean, desactivan y utilizan el conocimiento, generan empresas que impulsan la industrialización de la economía, fomentan la mejora tecnológica, introducen nuevos productos y tecnologías y, finalmente, generan crecimiento económico a largo plazo y desarrollo sostenible (^{Koellinger, 2008}; ^{Block, et al., 2017}; ^{Malerba y McKelvey, 2020}; ^{Hudek y Hojnick, 2020}).

Con lo anterior en mente y apoyados de una primera aproximación del perfil del emprendedor innovador en México diseñado en investigaciones anteriores (^{García y Ángeles, 2023}) el principal problema que se plantea es construir un perfil que distinga las características y habilidades del emprendedor innovador con variables más robustas tomando en cuenta las características específicas de los emprendedores considerados innovadores de economías emergentes y desarrolladas, así como la dificultad en la elección de las variables que integran la construcción del perfil, se utiliza la metodología del Promedio de modelos bayesiano (BMA, por sus siglas en inglés).

En este contexto, el objetivo del trabajo es de linear los determinantes del perfil de un emprendedor con habilidades innovadoras en el ámbito internacional, involucrando características económicas, demográficas y de motivación, capturando diferencias entre naciones y contrastando resultados con teorías e hipótesis formuladas.

Los resultados de la investigación son que el modelo bayesiano por promedios muestra que el uso de nueva tecnología en los emprendimientos y el nivel de ingreso del país dan evidencia fuerte de la competitividad que tiene el país con relación a otros. La edad entre 18-24 años de los emprendedores, que sus productos estén orientados a la exportación con un porcentaje de clientes 75-100% en el extranjero, que las mujeres sean emprendedoras y que tengan una educación básica, presentan una evidencia positiva (0.95 > PIP > 0.75). Por último, presentan una robustes débil pero significativa (0.75 > PIP > 0.50) las variables de la educación media superior en las emprendedoras, que tenga clientes en el extranjero entre 25-75%y que estén enfocadas a los sectores de transformación y negocios ayudan a las naciones a ser más competitivas a nivel mundial.

El artículo se divide en 5 apartados. El apartado 1; corresponde a la identificación de evidencia empírica de los factores determinantes del emprendimiento en los países. El apartado 2; muestra los factores considerados en la presente investigación. El apartado 3; es la delimitación del marco teórico. El apartado 4; muestra la metodología a emplear, que consiste en el uso del modelo bayesiano por promedios. El apartado 5; presenta los resultados y la discusión sobre los mismos. Y finalmente se presentan las conclusiones.

Determinantes potenciales de los emprendimientos: evidencia empírica

Existen múltiples discusiones respecto a los orígenes y potenciadores de la actividad emprendedora, mientras la teoría schumpeteriana resalta la importancia de esta actividad para la creación de nuevos mercados y así sus efectos positivos para el desarrollo y crecimiento económico. Existen corrientes del pensamiento que describen a los emprendedores como un término meramente administrativo y no una parte medular en las estructuras económicas y es necesario demostrar si las variables del perfil innovador son un efecto o una causa de la decisión personal de emprender.

Los estudios hallan evidencia empírica de variables, culturales, económicas e institucionales. El nivel de ingresos, quizá, es la variable más robusta en cuanto a su asociación con los niveles de emprendimientos, debido a que la mayoría de las investigaciones confirman esta relación.

Por tanto, el perfil que una persona debe tener para emprender tiene características diferentes a las de una persona que, además del emprendimiento, realiza innovaciones. Y si a esto sumamos que el perfil del emprendedor innovador es diferente en los países desarrollados que en las economías emergentes en relación con: la disponibilidad de ingresos y financiamiento (^{Peris-Ortiz et al., 2018} y ^{Crudu, 2019}), la motivación (^{Stoica, et al., 2020}) y a las variaciones significativas en cuestiones relacionadas con la edad (^{Ruiu y Breschi, 2019}).

Otra aproximación para identificar las características en emprendimientos innovadores se presenta en los emprendimientos sociales innovadores en los que se encuentran diferencias dadas por el modelo de negocio y emprendimientos basados en tecnología y emprendimientos basados en procesos. Son estos últimos los que permiten mayor inclusión social y por tanto es más común en economías en desarrollo (^{Martínez y Dutrénit, 2019}). Lo anterior se realizó a través de redes semánticas y tomando en cuenta una base de dos emprendimientos pertenecientes a cada grupo.

En lo que respecta a México, se han realizado pocos esfuerzos para definir el perfil del emprendedor innovador que involucra un ámbito nacional y comprende una diversidad de variables. Algunos estudios se han realizado mediante muestreo de estudiantes universitarios o graduados (^{Guerrero et al., 2018}; ^{Portuguez et al., 2020}) o conocer el perfil del emprendedor sin considerar habilidades innovadoras (^{Carreón, 2021}). Sin embargo, se ha desarrollado un perfil nacional del emprendedor innovador, que pueda servir como referencia para programas específicos que promuevan el perfil deseado (^{García y Ángeles, 2023}). En este contexto, también hay una falta de literatura sobre el tema solo para el caso de las economías emergentes.

Un bloque académico relevante explora desde diferentes visiones el perfil del emprendedor. (^{Liñán et al., 2013}) analizan datos para 56 países del Global Entrepreneur Monitor (GEM) durante el período 2001-2011, utilizando modelos de ecuaciones estructurales, estudian el papel de los valores culturales y la motivación del emprendedor, además de las variables macroeconómicas, para explicar la actividad empresarial total, y encuentran que los valores de autonomía, sólo en los países de mayores ingresos, y el igualitarismo impulsan la actividad empresarial.

Por otra parte (^{Loué, 2018}) examina el perfil de los empresarios exportadores analizando la relación entre las prácticas de internacionalización de las empresas y los perfiles o competencias de los propietarios de las empresas; Lleva a cabo una metodología basada en una encuesta cuantitativa de un grupo de muestra de 283 empresarios establecidos en Francia tanto exportadores como no exportadores, en pequeñas y medianas empresas (PYME). El análisis estadístico destaca el nivel de educación, los estudios en el extranjero, la experiencia internacional en negocios y la colaboración dentro de un equipo internacional son factores para promover un proceso posterior de internacionalización de la empresa.

^{Dickel y Eckardt (2020)} investigan el perfil del emprendedor social utilizando datos de 601 estudiantes en Alemania y encuentran que las mujeres tienen más probabilidades de traducir la deseabilidad positiva en intenciones empresariales sociales, y la orientación a la sostenibilidad mejora la intención de convertirse en un emprendedor social.

En la mayoría de los casos los estudios no abordan el aspecto innovador del empresario, el estudio de (^{Koellinger, 2008}); fue un análisis pionero sobre el tema. Utilizó datos de GEM durante tres años, 2002-2004, que contenían información sobre la capacidad de innovación de los empresarios nacientes en 30 países y realizó estimaciones logit. Según sus resultados, el nivel educativo, el desempleo y la confianza en sí mismo están significativamente asociados con la innovación empresarial; En ese momento argumentó que no existían más estudios sobre la prevalencia de empresarios innovadores en todos los países.

La literatura económica sobre la caracterización del perfil del emprendedor incluye estudios entre países y de un solo país. Existe una gran diferencia en la motivación para iniciar un negocio entre países (^{Liñán et al., 2013}; ^{Koellinger, 2008}) destaca la importante variación entre países en la distribución de formas innovadoras de emprendimiento. A este respecto, vale la pena realizar estudios específicos de casos de países para esbozar perfiles más precisos; Sin embargo, los estudios de un solo país se centran en los países desarrollados y hay poca investigación sobre los países en desarrollo.

En el caso de México, se han realizado esfuerzos para explorar los determinantes empresariales. (^{Guerrero, et al. 2018}) analizan las causas de la creación de startups, utilizando microdatos de un estrato poblacional restringido representado por graduados de una institución educativa privada específica de múltiples campus en 21 ciudades de México; En este estudio (^{Guerrero y Urbano, 2021}) exploran los determinantes y las consecuencias de los proyectos de innovación emprendedora dentro de las colaboraciones empresa-universidad en México.

Otro ejemplo relacionado con la metodología en estudiantes es el presentado por (^{López y Ruiz-Ruano, 2015}) pero es relevante porque incorpora las redes bayesianas en un estudio psicológico que mide características de esta ciencia para la percepción de la actividad emprendedora entendiendo al emprendimiento como un proceso actitudinal condicionado por la intención emprendedora. Las variables psicológicas como la percepción del riesgo, la viabilidad y la oportunidad, el locus control y la actitud frente a obstáculos, concluyendo su investigación con una autocrítica sobre el tamaño de la muestra y uso de variables de otro ámbito para complementarlo.

La descripción adecuada de un perfil emprendedor e innovador debe involucrar principalmente factores de motivación, demográficos y económicos. En este sentido, incorporamos en el estudio un conjunto de variables demográficas que incluyen la edad, el género, los ingresos y el nivel educativo del emprendedor; un conjunto de variables económicas como la internacionalización y la actividad económica de la empresa; y la motivación individual para emprender el negocio.

Incorporamos estos factores porque son comúnmente explorados en la literatura y, por lo tanto, podemos contrastar nuestros resultados con los de estudios anteriores. También podemos utilizar la metodología de promedios bayesianos para resolver problemas de endogeneidad y causalidad inversa de algunas variables explicativas cuando se logró la identificación de la primera aproximación del perfil del emprendedor innovador mexicano.

Para efectos relevantes de esta investigación se explorará cada uno de estos factores. Planteamos teorías sobre su asociación con la formación empresarial innovadora basada en los antecedentes de la literatura.

Factores determinantes de los emprendimientos

Es una realidad la existencia de una discusión en torno al impacto que presentan los emprendimientos en el desarrollo y crecimiento. A su vez, se llevan a cabo extensas discusiones en torno a los orígenes y efectos de los emprendimientos sobre todo innovadores. Mientras una corriente (schumpeteriana) se centra en encontrar evidencia empírica de la causalidad de diversos factores, para otros, no es tan visible, y aún es necesario demostrar que las variables en cuestión son un efecto o una causa, o incluso un fenómeno que se retroalimenta paralelamente.

Delimitación del marco teórico

El enfoque teórico en este estudio tiene que estar ligado desde dos perspectivas. En primer lugar, debe estar orientado a un perfil del emprendedor y no solo a las características que un emprendedor tiene que poseer sino aquellas características que forman el perfil del emprendedor empresarial descritas en los apartados anteriores. En segundo lugar, está orientado a diferenciar el perfil del emprendedor en un país en desarrollo del de uno desarrollado diferenciado o tomando como variable dependiente al índice de competitividad el cual ya considera esta diferencia.

Existen diversas hipótesis y planteamientos diversos de cómo se relacionan diversos factores con respecto al emprendimiento y el ámbito económico, pero este estudio es pionero en la metodología empleada a través del uso de modelos bayesianos para la determinación de un modelo óptimo basado en las probabilidades posteriores (a priori) e instrumentos estadísticos paramétricos. El grupo de factores se seleccionó utilizando diversos estudios de emprendimientos y las variables utilizadas en ellos, la Tabla 1 representa el grupo, las variables y los autores.

Metodología del Modelo bayesiano de promedios (BMA)

Siempre que se aplica un procedimiento estadístico a un conjunto de datos lo que se procura es la objetividad del análisis, es decir, que los puntos de vista del investigador no puedan modificar sustancialmente los resultados obtenidos. Los métodos estadísticos convencionales desarrollados por ejemplo por Fisher en los años 20 o por Pearson en los años 30 llamados la escuela frecuentista, utiliza como herramienta principal las pruebas de significancia que sirven para medir la fuerza de la evidencia estadística a través del llamado valor p y con dicho valor encontrar una elección de la mejor alternativa por medio de la prueba de hipótesis.

Esta elección dicotómica planteada en la escuela frecuentista depende totalmente de un elemento exógeno llamado tamaño de la muestra, lo cual dependiendo de la obtención de datos podría reflejar información que explica al todo dentro del objeto de estudio o una mala identificación por medio de una significancia determinada. Por esta razón el uso de distribuciones a priori empleada por el modelo bayesiano resulta una alternativa razonable para eliminar estos juicios y el factor exógeno del tamaño de la muestra.

La identificación de perfiles del emprendedor innovador presenta múltiples problemáticas en especial en la identificación de los determinantes que puedan evaluar su impacto en la economía, así como las características que puedan distinguir a los individuos que realizan dicha actividad. Dentro de estos problemas se identifican los de carácter empírico ya que existe la incertidumbre en el modelo debido al amplio espectro de las variables explicativas con resultados heterogéneos que dificultan su estudio en una sola región. Más aún cuando se pretende realizar para economías con desarrollo y crecimiento homogéneo. Como se planteó en el apartado anterior son múltiples los intentos realizados para dicha identificación no logrando establecer resultados específicos que permitan potenciar la actividad emprendedora innovadora y con ello lograr los efectos positivos sobre el crecimiento y desarrollo de las economías. En la literatura del crecimiento económico se han encontrado formas de producir conjuntos de variables explicativas robustas utilizando técnicas como la metodología de promedios de modelos bayesianos (BMA).

La utilización de la metodología BMA fue adoptada por primera vez como una solución a las problemáticas que generaban otro tipo de metodologías como era el caso de los modelos panel que tomaban parámetros heterogéneos en la identificación de determinantes del crecimiento económico (^{Brock y Durlauf, 2001}; ^{Fernández et al., 2001}). Su aplicación respecto a la actividad emprendedora se ha realizado en otras áreas de estudio como la psicología, pero guardan relación directa con aspectos de la economía como lo demuestra (^{López y Ruiz-Ruano, 2015}).

Se emplea el uso de la metodología bayesiana para esta investigación porque los modelos de regresión lineal, panel, probit utilizan parámetros fijos que sufren del reflejo de la incertidumbre en lo proyectado porque asumen el tipo de distribución normal en la gran mayoría, mientras que los modelos bayesianos usan parámetros aleatorios y cada uno está asociado con una distribución llamada a priori, lo que genera una predicción mucho más robusta del modelo.

En cualquier problema de probabilidad la incertidumbre es un aspecto natural que se busca calcular. Este aspecto afecta en la construcción de cualquier estrategia y se puede utilizar en cualquier proceso de construcción. Utilizando la teoría bayesiana ^{Zellner (1986)} demostró que es viable calcular la razón de posibilidades posterior entre dos modelos competitivos y obtener una probabilidad posterior de ambos.

Usando la inferencia bayesiana, se puede obtener no solo la probabilidad posterior del modelo, sino también las características posteriores de los parámetros, como la media, la varianza y los cuantiles (^{Koop, 2003}). Como se parte de varios modelos y sus respectivas características se pueden calcular estas medidas que amplían el horizonte de análisis inferencial.

Considere la regresión lineal normal para una variable dependiente y:

Donde, α es una constante, 1N es un vector de unos con dimensión Nx1, Xj es la matriz de dimensión NxKj de posibles regresores en el modelo Mj(j:1,2,...,K), β_j el vector de coeficientes con dimensión Kjx1, ε es un vector de dimensión Nx1 que representa el error aleatorio, con distribución normal N(0,σ2IN), donde σ2 es la varianza del error aleatorio ε e IN es la matriz de identidad de tamaño N y los datos son tomados de i = 1,2,...,N.

Utilizando el promedio del modelo bayesiano, podemos calcular la media de los parámetros de regresión en todo el espacio del modelo utilizando las siguientes ecuaciones:

Con la varianza:

Donde Pr(Mj|y denota la probabilidad posterior del modelo M_j, ∑j=12kPrMj|y=1, E(β|y) y Var(β1y) son el valor esperado de la varianza de los parámetros, y es el número total de todas las combinaciones lineales en el modelo de regresión. Debe quedar claro que la media posterior y la varianza calculadas en todo el espacio del modelo son promedios ponderados de las medias posteriores y las varianzas de los modelos individuales obtenidos de la Ecuación 2 y Ecuación 3.

Dentro de los modelos bayesianos calcular la probabilidad posterior y la estimación de los parámetros de la regresión lineal es su finalidad y para simplificarlos se utiliza un conjugado natural normal-gamma antes de los parámetros de regresión (^{DeGroot, 1970}; ^{Koop, 2003}) que asumen los a priori estándar no informativos para el intercepto α de manera similar a los modelos de regresión convencionales. Entonces queda representado por:

Con los que respecta a los coeficientes β_j estipula una distribución normal a priori con media 0_kj y matriz de covarianza, σ2gjXTX-1:

De la Ecuación 5, se observa que la covarianza de la distribución previa de β_j depende de σ². Además, la matriz de covarianza anterior es proporcional a la matriz de covarianza de los datos base y de g-priori dado por g_j.

^{Zellner (1986)} demuestra que la g-priori consiste en asumir una distribución previa común para los coeficientes de regresión. Para la investigación se utiliza la distribución previa (g-priori) ampliamente utilizada en los estudios bayesianos, planteada por ^{Fernández et al. (2001)}. En este enfoque, gj=1k2 para un gran número de regresores, es decir, N≤k2 y gj=1N donde N>k.

La función de verosimilitud presenta la siguiente forma dado que los residuos del modelo de regresión suponen una distribución normal:

Siguiendo los postulados de la literatura bayesiana ^{Fernández et al. (2001}) y ^{Koop (2003}), la distribución a posteriori, de β_j presenta una distribución t de Student multivariante, donde la media posterior y la matriz de covarianza de los coeficientes de regresión se escriben de la siguiente forma:

En donde:

Y Pxr= IN-XjXjTXj-1XjT Empleando el cálculo integral en los parámetros, la densidad de la distribución marginal del vector y queda:

La siguiente fórmula es esencial para el promedio bayesiano de modelos (^{Blażejowski; et al. 2016}) y parte de que existe la densidad marginal P(y|M_j) en la Ecuación 10, la probabilidad posterior de cualquier variante del modelo de regresión de los modelos M_j se puede calcular usándola.

Donde las expresiones Pr(M₁), Pr(M₂),...Pr(M_k), denotan las probabilidades a priori de los modelos. En esta investigación se supone que todas las combinaciones lineales son igualmente probables PrMj=12k, debido a la naturaleza de las variables, así como la obtención de datos ya que se aplica la misma encuesta y se utilizan los mismos índices de medición. Por lo tanto, la Ecuación 11 se puede simplificar como sigue:

Dadas las condiciones de respuesta que ofrecen los BMA’s utilizaremos un algoritmo que se compone del modelo de cadena de Markov Monte Carlo nombrado MC3 y que fue desarrollado por ^{Madigan et al. (1995)}. Dicho algoritmo es uno de un conjunto que resuelve algunos inconvenientes que generan los BMA’s como es el caso de obtener cantidades posteriores para un gran conjunto de regresores exógenos.

El MC3 es un algoritmo inteligente que encuentra los modelos más probables e ignora los de menor probabilidad con un tiempo de cómputo razonable, dotando a la investigación de un modelo candidato optimo M* el cual es aceptable con probabilidad:

Donde M^i-1, denota el modelo previamente aceptado en el MC3. Después de un número suficiente de iteraciones, se obtiene una distribución de equilibrio Pr(M_j|y) de las probabilidades posteriores, la media posterior y la varianza, que se calculan en todo el espacio del BMA.

Usando la simulación de Monte Carlo, se puede derivar la probabilidad de inclusión posterior (PIP,Pr(i|y)). El valor de la PIP indica la importancia de una variable independiente en el modelo de regresión.

Con la ayuda del software estadístico “R” se realizaron las estimaciones del bayesian model average con el paquete “BMS” de (^{Zeugner y Feldkircher, 2015}). Se realizaron 13,000,000 simulaciones en total, descartando el 13% de iteraciones con el fin de eliminar valores con influencia directa. Además, el modelo asume para todos los posibles determinantes la misma probabilidad previa lo que se justifica con un nivel de convergencia elevado entre las probabilidades del modelo numérico y el modelo analítico ya que el coeficiente de correlación fue de 0.995 y está por encima de 0.97. Lo anterior resalta que no hubo preferencia por ninguna variable que estuviera relacionada con alguna teoría de aplicación en el emprendimiento u otro supuesto fijo, dejando en claro que los modelos calculados con el BMA incorporan o descubre las variables más robustas ^{Błażejowski et al. (2016)}.

Resultados y discusiones usando el enfoque bayesiano

La interpretación de los resultados se basa en el trabajo de Eicher et al. (2012), quienes concluyen que los valores de PIP > 0.99 proporciona evidencia concluyente, 0.95 < PIP < 0.99 evidencia fuerte, 0.75 < PIP < 0.95 evidencia positiva, y 0.50 < PIP < 0.75 sugiere evidencia débil. Valores por debajo de 0.50 no se consideran significativos, por lo anterior, la Tabla 2 muestra las probabilidades de Inclusión Posteriores (PIP), las medias posteriores de los parámetros de regresión (Post Med) y las desviaciones estándar posteriores (Post SD). Las variables explicativas se ordenan de mayor a menor de acuerdo al valor de su PIP.

En la tabla anterior, la columna Post Med muestra los valores de los parámetros respecto de la media dadas las iteraciones del modelo por ello los valores que se muestran son todos muy cercanos a cero, aquellos que se encuentran más cercanos a la media identifican los valores de la probabilidad a priori mayores de 0.5. El BMA muestra que el uso de nueva tecnología en los emprendimientos y el nivel de ingreso del país dan evidencia fuerte de la competitividad que tiene el país respecto a otros. La edad entre 18-24 años de los emprendedores, que sus productos estén orientados a la exportación con un porcentaje de clientes 75-100% en el extranjero, que las mujeres sean emprendedoras y que tengan una educación básica, presentan una evidencia positiva (0.95 > PIP > 0.75). Por último, presentan una robustez débil pero significativa (0.75 > PIP > 0.50) las variables de la educación media superior en los emprendedores, que tenga clientes en el extranjero entre 25-75% y que esté enfocado el emprendedor a los sectores de transformación y negocios ayudan a las naciones a ser más competitivas a nivel mundial.

En este sentido, al ser robustos los resultados podemos compararlos con otras investigaciones destacando que los empresarios más jóvenes emprenden más que los mayores. La desagregación en diferentes niveles de edad nos permitió identificar qué rango particular de edad tiende a ser más emprendedor en nuestra muestra. Nuestro resultado sugiere que los adultos más jóvenes tienen más capacidades para emprender. Diversos ejemplos de emprendedores como Steve Jobs, Mark Zuckerberg, Elon Musk y Bill Gates, crearon sus firmas y lanzaron emprendimientos disruptivos cuando tenían menos de 25 años. Estudios como el de ^{Favré-Bonté y Giannelloni (2007)} y ^{Loué (2018)} señalan más habilidades de los jóvenes para innovar y emprender que los mayores. En este sentido el usar nueva tecnología va de la mano con la explicación de los demás factores potenciales que describen a los emprendimientos.

Con lo que respecta al ingreso se demostró la robustez de la variable como determinante de los emprendimientos y la competitividad de las naciones. Este resultado satisface las conclusiones de otros estudios, es decir, las personas requieren más ingresos para iniciar un negocio e innovar y está demostrado que los países desarrollados proveen de mayor riqueza a distribuir entre sus habitantes. Estudios previos también han llegado a la conclusión de que los ingresos son un determinante del emprendimiento (^{Hessels et al., 2008}; ^{Romero y Martínez-Román, 2012}), y que el emprendimiento innovador requiere más financiamiento que el mero acto de emprender (^{Matulova, 2020}). Para un país en desarrollo, este hallazgo puede explicarse porque los empresarios con riqueza o capital de apoyo y ganancias de ingresos adicionales pueden tener más elemen tos para mantener el negocio en funcionamiento, innovando y contrarrestando los riesgos, en ausencia de préstamos atractivos o fuentes de financiamiento alternativas.

Los resultados sobre la variable género indican que las mujeres emprendedoras contribuyen más a la competitividad de las naciones y representa un factor robusto en los modelos referentes al emprendimiento. Estudios como ^{Cowden y Tang (2017)}, señalan resultados opuestos en el sentido de que no hay una diferencia significativa en el género en la búsqueda de nuevos emprendimientos o que los hombres tienen una actitud emprendedora más general que la mujer ^{Sastre-Castillo et al. (2015)}. Este último patrón se debe a la escasa representación de las mujeres en las actividades productivas y de innovación. Las barreras en el acceso de las mujeres a la educación, el empleo y el espíritu empresarial; y la falta de perspectiva de género en las políticas de innovación y emprendimiento pueden ser limitantes (^{Liberda y Zajkowska, 2017}), pero cada vez más se está luchando por revertir este tipo de prácticas lo cual demuestra en esta investigación. Existe una mayor robustez de las mujeres emprendedoras con la competitividad de las naciones que la participación de los hombres.

La literatura destaca el papel de la educación como determinante del emprendimiento innovador (^{Romero y Martínez-Román, 2012}, ^{Block, et al., 2017}); en particular al afirmar que la experimentación con nuevas ideas y la introducción arriesgada de productos innovadores ocurre con mayor frecuencia entre empresarios bien educados y de posgrado (^{Sorgner, et al., 2017}, ^{Malerba y McKelvey, 2020}). El resultado difiere de este análisis, pero queda justificado demostrado que dentro del emprendimiento en general, un factor más robusto dentro del emprendimiento en gene ral es la educación básica en los emprendedores es un factor más robusto que contribuye a la competitividad entre las naciones.

Las exportaciones de los emprendedores con un porcentaje de clientes en el extranjero entre 75-100% presenta una robustez positiva en el BMA. También se ha encontrado una relación positiva entre la internacionalización y el empren dimiento innovador en estudios previos (^{Hessels, et al., 2008}; ^{Lamotte y Colovic, 2014}; ^{Kunday y Şengüler, 2015}). Este último estudio encuentra información adicional a la proporcionada por la teoría de la visión basada en recursos al encon trar el nivel de internacionalización que beneficia el espíritu empresarial y la innovación en un país en desarrollo.

Las variables del sector económicos de los emprendimientos que contribuyen a la competitividad de los países fueron el de la Transformación y lo referente a los Negocios tiene una robustes débil pero estadísticamente significativa. El resultado sobre el factor sector económico es consistente con la literatura relevante, ya que los estudios sobre emprendimiento innovador se centran principalmente en el sector manufacturero, debido a la capacidad relativa del sector para innovar (^{Leal-Rodríguez, et al. 2017}; Matsunaga, 2019) y con informes oficiales que destacan el potencial del emprendimiento en el sector manufacturero para innovar (^{The Executive Office of the President, 2014}).

La literatura relevante respecto al factor espíritu empresarial (oportunidad o necesidad) tiende a apoyar el argumento de que los emprendedores de oportunidades son más innovadores que los empresarios de necesidad. (^{Acs, et al., 2008}; ^{Hessels, et al., 2008}; ^{Romero y Martínez-Román, 2012}). Sin embargo, estos estudios se centran en los países desarrollados o incluyen algunos países en desarrollo en sus muestras. En el estudio las variables correspondientes a este factor no demuestran robustez en ninguno de sus componentes. Una explicación para nuestro resultado es que sea cual sea la razón para emprender siempre impactará de manera positiva en la competitividad de los países.

Los resultados obtenidos en la presente investigación apoyan los resultados en investigaciones anteriores toda vez que el modelo bayesiano con sus múltiples modelajes determina un modelo óptimo: el BMA muestra que el perfil encontrado es que el emprendedor empresarial innovador es aquel que usa nueva tecnología en los emprendimientos, que el nivel de ingreso del país en donde radica sea medio/alto, que tenga entre 18-24 años de edad, que sus productos estén orientados a la exportación con un porcentaje de clientes 75-100% en el extranjero, que sea mujer con educación media superior y que este enfocado el emprendimiento a los sectores de transformación y negocios. El perfil anterior generado por el modelaje bayesiano ayuda a resolver en gran medida la deficiencia de los parámetros calculados en el modelo generado por probit similar al obtenido por (García y Ángeles, 2023). En éste se determina que el emprendedor innovador en México debe ser una persona con ingresos medios-altos, que use tecnología de última generación, que sea mujer, que su negocio este enfocado preferentemente al extranjero y que tenga como mínimo educación superior.

Conclusiones

El desarrollo de un modelo robusto sobre los factores que describen al emprendedor es una tarea que requiere un impulso por parte de los gobiernos porque a su vez requiere habilidades adecuadas, apoyo financiero y condiciones socioeconómicas adecuadas. El modelo estimado por el BMA tiene características globales, pero puede variar de un país a otro en cuanto al nivel de desarrollo y las condiciones estructurales de cada economía. En este contexto, es importante que cada país identifique las características más comunes de su emprendedor, con la finalidad de crear políticas adecuadas para desarrollar individuos que tengan características deseables con base en este modelo que guíe en la identificación de variables y factores para su construcción.

El perfil del emprendedor empresarial innovador es aquel que usa nueva tecnología en los emprendimientos, que el nivel de ingreso del país en donde radica sea medio/alto, que tenga entre 18-24 años, que sus productos estén orientados a la exportación con un porcentaje de clientes 75-100% en el extranjero, que sea mujer con educación media superior y que esté enfocado el emprendimiento a los sectores de transformación y negocios.

El resultado apoya que existe una relación positiva entre los ingresos y el emprendimiento para mejorar la competitividad de las naciones. También apoya la teoría de que los países de bajos ingresos tienen estructuras financieras débiles para otorgar préstamos y políticas limitadas para fomentar el emprendimiento y, por lo tanto, los empresarios en la mayoría de los casos deben financiarse para emprender. El principal hallazgo es que el resultado es opuesto al enfoque general en la literatura con énfasis en los países desarrollados, en el que tanto las personas de bajos como las de altos ingresos pueden tener oportunidades similares para emprender cuando son apoyadas por programas gubernamentales, debido a que cualquier tipo de emprendimiento impacta de manera positiva la competitividad de los países sea cual sea su nivel de ingresos.

Una limitante del modelo es la distinción entre países desarrollados y en vías de desarrollo. La intención de explorar los datos con la herramienta bayesiana sin la distinción mencionada es para que el modelo capture de manera general las características que benefician al desarrollo de los emprendimientos. Dicha limitación como algunas otras da una oportunidad de explorar el tema desde esta perspectiva para futuras investigaciones.