ビジネススクールの研究者は、起業家精神を理解するための努力において根本的な誤りを犯しました。 Chris Crawford氏と彼の同僚は、Journal of Business Venturingの新しい論文で、スタートアップの世界に対する関心の大部分の結果が通常はべき乗則の分布に従うときには通常分布すると誤って仮定しています。
社会科学者は一般的に説明しようとしている現象は正規分布に従うと仮定しています。これは、成人男性の身長や食料品の価格など、この世界の多くのことを説明するのには非常に適していますが、スタートアップのパフォーマンスを説明するためにはあまりうまく機能していません。
$config[code] not foundCrawfordらは、Jerry Neumannのように、収益と雇用の伸び、企業の評価、エンジェルとベンチャーキャピタルの収益を含む、新会社の業績の重要な指標がべき乗則分布に従うと報告しています。べき乗則分布では、Airbnbへの投資からもたらされるY-Combinatorの収益の一部、Sequoia Capitalの最新基金からの収益の源泉、または雇用のいずれであるかにかかわらず、極端な場合がほとんどすべての結果を説明します。アメリカの産業によって作られました。
Crawfordと彼の同僚は彼らの論文の要約の中で大胆な主張をしている。彼らは、「我々の結果は、これらの分布とその中の異常値を生成するメカニズムを説明し予測するための新しい理論の開発を要求している」と言っている。
それらが正しい理由を理解するために、私達が彼らの発見の3つの意味を強調しましょう：
•今日行われている起業家精神調査の大多数の統計的仮定は誤っており、その発見は疑わしいものとなっています。たとえば、シラキュース大学のJohan Wiklund氏とインド大学のDean Shepherd氏による（2011：927）「企業のどのサンプルでも、業績は通常平均を中心に変動する」と合理的に推測できるとします。 」
企業業績の分布を仮定すると、WiklundやShepherdのような研究者は正規分布に基づく推論統計を使用するようになります。しかしCrawfordらは、新興企業の業績に関するデータは正規分布ではなく、べき乗則分布に従うことを示しています。私が彼らの論文から借用した図が示すように、正規分布とべき法則分布は非常に異なる動物です。実際に別のパターンに従うときにデータが1つのパターンに従うと仮定すると、統計分析が間違っていることになります。
•政策立案者が人々のプライバシーを懸念するため、研究者が起業家精神を説明するために政府のデータを正確に使用することは非常に困難です。国勢調査局や連邦準備制度理事会によって提供されるもののようなほとんどの政府データベースは、ユーザーが研究参加者を識別できないようにするために、データセットの公的なバージョンで定期的に「トップコード」 - または最高の実行者を削除します。研究者が予測している重要な変数がべき乗則分布に従うとき、プライバシーを保護しようとするその努力は起業家精神の正確な測定を損なう。データベース内の最も重要な情報は、分析から隠されているまさにその数です。
Shutterstockによるスタートアップ写真
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