El emprendimiento desde la teoría de los costos de transacción, la teoría institucional y la teoría de la nueva economía institucional

Las actividades empresariales emergen de las instituciones o empresas creadas por los emprendedores. ^{García y Taboada (2012)} coinciden en la dificultad de una interpretación teórica sobre la empresa. Existen diversos enfoques como las teorías de los costos de transacción, de agencia y de recursos, y la Escuela Austriaca, cuyos pronunciamientos de libertad son contrapuestos a la teoría de la nueva economía institucional de ^{Williamson (2000)}, que enfatiza la estructura de gobernabilidad (entorno con enfoque contractual), la capacidad de adaptabilidad y los costos de transacción eficientes.

La actividad empresarial se desarrolla en ambientes de fuerte competencia, rivalidad y empuje constante hacia mayores y mejores ventajas competitivas, que diferencien a una empresa de las otras (^{Porter, 1985}). ^{Coase (1996)} recurre a las curvas de costos y demanda para explicar las empresas, y señala que los entes principales realizan intercambios de bienes y servicios sin la presencia de un marco institucional específico (dado que las transacciones se guían por las reglas del mercado). Introduce, además, el concepto de costos de transacción o comercialización, equiparando estos costos con los de una empresa (determinación de precios, planeación, organización o producción en responsabilidad del empresario).

^{Williamson (1975)}, por su parte, considera a los costos de transacción como una unidad de análisis adicional en una empresa, tras compararlos con los costos de producción. Estos son el foco principal de una compañía, según la teoría de la firma, que alude a tres formas de gobernanza organizacional: a) mercado (el contrato es el medio para resolver conflictos); b) híbrida (integrantes autónomos, pero interdependientes); c) jerarquía (forma de la organización). Cada una de estas formas de gobernanza está respaldada por un tipo diferente de contrato (^{Spinelli y Birley, 1996}).

Por otra parte, ^{Seggie (2012)} señaló que la forma ideal de gobierno es aquella que permite los costos de transacción más bajos. ^{Geyskens, Steenkamp y Kumar (2006)} también coinciden en que la elección entre las estructuras de gobierno, la jerarquía y el mercado se define, sobre todo, por los costos de transacción involucrados. No obstante, ^{Williamson (1979)} sostiene que esta teoría presupone el comportamiento oportunista que busca maximizar el rendimiento. Este enfoque se confirma en investigaciones empíricas como las de ^{Gassenheimer, Baucus y Baucus (1996)} y ^{Mishra (2017)}.

Al respecto, ^{Coase (1994)} manifiesta la importancia de un marco institucional y normativo en el sistema legal, político-social y educacional, debido a que la colaboración entre las organizaciones puede adoptar forma de contratos, licencias, fusiones, adquisiciones, franquicias y subcontratos. Esto implica riesgos en la integración o realización de los acuerdos (Coase, 1996); por tanto, se requiere contar con las condiciones políticas, las regulaciones y otros factores que influyen en las industrias (^{Porter, 1980}). Para ^{DiMaggio y Powell (1983)}, tales condiciones y factores inducen al isomorfismo en las organizaciones, mediante las fuentes coercitivas formales o informales, pues las empresas -como entes de la sociedad- se rigen por reglas, normas y valores, que constituyen el entorno institucional y afectan la toma de decisiones del empresario (North, 1990).

La teoría institucional de North (1993) considera a las instituciones formales (reglas políticas, económicas y estructuras normalizadas) e informales (cultura, forma de vida, ideas, creencias, actitudes, valores o reglas no escritas) como una red que marca las pautas de una sociedad. Por su parte, ^{Williamson (2000)} propone la teoría de la nueva economía institucional, añadiendo tres niveles a la institucionalidad:

En este contexto, se favorece una forma de abordar las actividades empresariales generadas por el emprendedor/empresario para identificar los límites de su iniciativa empresarial, tal como dicta la Escuela Austriaca. Diversos estudios han analizado los costos internos de transacción y su afectación por parte de las instituciones (^{Lasierra, 2016}); otros confirman que una amplia libertad en el nivel 3, impulsada por las organizaciones informales del nivel 1 y 2, puede afectar la supervivencia de la empresa (nivel 4) y la continuidad del emprendedor/empresario (Cortés, 2019). Esta situación se explica si consideramos que las instituciones establecen las reglas con la finalidad de evitar el oportunismo, disminuir los costos de transacción entre las empresas y promover el entendimiento. Sin embargo, también pueden restringir las acciones de los agentes, por lo que es necesario el análisis del contexto de las políticas públicas y el estímulo del espíritu empresarial (Lasierra, 2016).

Emprendimiento femenino, motivos para emprender

Conforme a los resultados del Global Entrepreneurship Monitor (GEM) (2019), en el ámbito mundial la tasa de actividad empresarial (TEA) total de las mujeres es de 10,2%, casi la tercera parte de lo registrado en el caso de los hombres. En los países pobres donde la TEA de mujeres es de 15,1%, se reportan brechas de género más pequeñas, pues esta tasa alcanza más del 80% de la de los hombres. En el caso de los países en los que la TEA de mujeres solo es del 8,1%, la brecha corresponde al 67 %. Cabe señalar que, según los datos reportados, solo el 39% de las mujeres considera que existen facilidades para iniciar una empresa.

En lo que respecta a los motivos por los que se emprende, el estudio de GEM (2019) indica que, a nivel mundial, el 27% de las mujeres declaró haberse dedicado a un negocio por necesidad, en comparación con el 21,8% de los hombres que refirió esa razón. Esto muestra que el emprendimiento por necesidad es más recurrente en las mujeres. Sucede lo contrario en el emprendimiento por oportunidad: el 68,4% de mujeres declararon emprender por esta razón, frente a un 74% en el caso de los varones. Se observó también que en los países de bajos ingresos son más las mujeres que emprenden por necesidad; alcanzan un 37%. En los países ricos, en cambio, la proporción de mujeres que emprenden por oportunidad es más elevada. Así, por ejemplo, en América del Norte, el 9% de las mujeres emprendieron por necesidad y el 79% por oportunidad; en Latinoamérica, el 40% de las mujeres emprendieron por necesidad. Este porcentaje representa cuatro veces más la proporción de mujeres norteamericanas que emprendieron por esta razón.

El emprendimiento por oportunidad ocurre cuando la motivación para iniciar un negocio se basa en la percepción de oportunidades y la posibilidad de aprovecharlas. Así, pues, si las mujeres perciben que poseen capacidades, conocimientos y habilidades para llevar a cabo un emprendimiento con éxito, se verán impulsadas a hacerlo (^{Minniti y Nardone, 2007}). En contraste, el emprendimiento por necesidad se da cuando la mujer se ve impulsada a cubrir las necesidades económicas de su hogar. Son, principalmente, las mujeres de niveles socioeconómicos muy inferiores las que realizan esta clase de emprendimientos. De modo que, en estos casos, la necesidad económica es el impulso para realizar esta actividad (^{Pineda, 2014}; ^{Godoy-Ramos et al., 2018}).

Un estudio realizado por ^{Brenes (2013)}, con una muestra de 272 empresarias de Costa Rica, arroja un resultado divergente: el 28% de estas mujeres crearon su empresa por necesidad, mientras que el 72 % lo hicieron para aprovechar una oportunidad identificada en el mercado. Por su parte, el estudio de ^{Paredes, Castillo y Saavedra (2019)} muestran aspectos positivos de las mujeres emprendedoras en México: cuentan con experiencia laboral, gusto por el negocio y saben asumir riesgos. Estas capacidades las impulsan a emprender. Se observa, además, que obtienen recursos financieros de la familia o los amigos, y que suelen emprender por necesidad económica, pues su prioridad es mejorar los ingresos de la familia y alcanzar un mejor nivel de vida.

En este punto, se plantea la primera hipótesis de la presente investigación:

Ho ₁: Las mujeres mexicanas no inician un emprendimiento para cubrir sus necesidades económicas.

Diferencias en el rendimiento de empresas lideradas por hombres y por mujeres

Dos escuelas concurren respecto a las discrepancias en el rendimiento de las empresas de hombres y mujeres: la teoría del feminismo liberal y la teoría del feminismo social. Con relación a la primera, ^{Fischer, Reuber y Dyke (1993)} afirman que las empresas lideradas por mujeres presentan resultados precarios. Esto se debe a que la discriminación contra ellas está arraigada en la sociedad y coexisten otros factores que impiden que tengan acceso a recursos materiales e inmateriales.

En este sentido, ^{Gottschalk y Niefert (2011)} comprobaron la carencia de acceso a educación, de experiencia en negocios y de financiamiento que sufren las mujeres; situación que las pone en desventaja al momento de emprender. Las investigaciones basadas en esta perspectiva asumen (implícita o explícitamente) que existe un desempeño inferior de las empresas de mujeres en comparación con las de los hombres, lo cual se explica por la discriminación que la mujer sufre en la sociedad (^{Ahl, 2006}).

Por otra parte, la teoría del feminismo social, también argumentada por ^{Fischer, Reuber y Dyke (1993)}, refiere que el hombre y la mujer son diferentes por naturaleza. Estas diferencias no implican que la mujer sea menos (o más) exitosa que el hombre en el ámbito empresarial, sino que puede enfocar de modo distinto los objetivos de su negocio. Reforzando lo anterior, ^{Gottschalk y Niefert (2011)} encontraron actitudes y valores particulares en las mujeres empresarias, lo cual deriva en un enfoque diferente en los negocios. Entonces, si la mujer se lo propone, sus resultados empresariales pueden ser tan aceptables como los de los hombres (^{Zolin, Stuetzer y Watson, 2013}).

En resumen, podemos decir que la teoría del feminismo liberal asegura que la discriminación que sufren las mujeres es la causa del menor rendimiento de las empresas que dirigen. Por su parte, la teoría del feminismo social aduce que esta diferencia se debe a que hombres y mujeres tienen diferentes objetivos al dirigir su empresa.

Los estudios realizados por el Banco Internacional de Reconstrucción y Fomento (BIRF, 2010) han demostrado que las empresas lideradas por mujeres en Latinoamérica generan rendimientos menores que las dirigidas por hombres. La magnitud reportada oscila entre el 30 % y el 70 % menos. Este hallazgo coincide con otros estudios que han demostrado empíricamente el mismo resultado (^{Díaz y Jiménez, 2010}; BIRF, 2010; ^{Powers y Magnoni, 2010}; ^{Inmyxai y Takahashi, 2010}; ^{Escandón y Arias, 2011}; Instituto de la Mujer, 2011; Hsu, Kuo y Chang, 2013; ^{Sallé, 2014}). Sin embargo, Powers y Magnoni (2010) afirman que esta diferencia de rendimiento no se comprueba en el caso de las empresas medianas y grandes, lo cual corresponde con los resultados obtenidos por Saavedra y Camarena (2015). Estos autores realizaron una investigación empírica con empresas grandes, dirigidas tanto por hombres como por mujeres, cotizadas en la Bolsa Mexicana de Valores. Encontraron que, a pesar de que el capital y los activos eran significativamente superiores en las empresas de los hombres, no existía diferencia en la rentabilidad de ventas, capital y activos.

Factores que influencian el rendimiento de empresas lideradas por mujeres

Los recursos y las capacidades están entre los principales factores que intervienen en la rentabilidad de empresas lideradas por mujeres, pues los estudios han demostrado que a mayor nivel educativo, mayor productividad (Power y Magnoni, 2010; ^{Escandón y Arias, 2011}; ^{Brenes, 2013}). Otros autores han señalado la importancia del capital financiero. Las empresas de mujeres comienzan con menor capital (SELA, 2010; BIRF, 2010; ^{Inmyxai y Takahashi, 2010}; ^{Piacentini, 2013}; ^{López-Diez, 2013}; ^{Pineda, 2014}; Camarena y Saavedra, 2016; Saavedra, 2020) y esto limita su dimensión y capacidad para servir al mercado. También es fundamental el capital humano, y en este sentido, se observa que las empresas de mujeres utilizan un capital humano menos experto y capacitado (BIRF, 2010; Instituto de la Mujer, 2011; Camarena y Saavedra, 2016). Por último, el capital social es otro factor decisivo, y en este caso es limitado: al contar con menor movilidad y experiencia, la mujer queda excluida de los círculos sociales y empresariales (BIRF, 2010; Inmyxai y Takahashi, 2010; Instituto de la Mujer, 2011; ^{Rodríguez, Fuentes y Lázaro, 2011}; Piacentini, 2013; Bilbao Metrópoli 30, 2016).

La necesidad de encontrar un equilibrio entre las labores del hogar y la conducción de la empresa también limita la actuación de la empresaria, pues debe dedicar tiempo a ambas actividades. Ella elige ser empresaria para equilibrar lo laboral y lo familiar, y a la vez pone sobre sí un "techo de cemento"¹ que limita su crecimiento (Ribeiro, 2001; Equal, 2010; ^{Heller, 2010}; BIRF, 2010; SELA, 2010; Instituto de la Mujer, 2011; ^{Chaves et al., 2013}; ^{López-Diez, 2013}; ^{Pineda, 2014}; Saavedra, 2020). A diferencia del "techo de cristal", donde las barreras que la mujer encuentra para ascender de puesto en una organización no dependen de ella (Camarena y Saavedra, 2018), el "techo de cemento" alude a la barrera que la propia empresaria se impone, con el fin de seguir controlando su empresa y su hogar. Es justamente este aspecto el que limita la dimensión empresarial. Los estudios sobre este asunto dan cuenta de que las empresas de mujeres pertenecen al sector de las microempresas, pues existen pocas barreras de ingreso (^{Espino, 2005}; Díaz y Jiménez, 2010; SELA, 2010; ^{Inmyxai y Takahashi, 2010}; ^{Powers y Magnoni, 2010}; ^{Escandón y Arias, 2011}; García, García y Madrid, 2011; ^{Brenes, 2013}; Camarena y Saavedra, 2016), sin embargo, su rendimiento se ve restringido (^{Afza, 2011}).

Las empresarias desarrollan sus actividades en sectores escasos y menos diversificados (Ernst y Young, 2009). Se concentran en segmentos precarios (^{Brenes, 2013}; ^{Sallé, 2014}; Saavedra, 2020) y de poco valor agregado, como los de comercio y servicios (BIRF, 2010; ^{Heller, 2010}; Saavedra, 2020) que no requieren montos elevados de capital ni capacitación especializada. Así, las empresas de mujeres se encuentran rezagadas en innovación y nuevas tecnologías, y entre las razones están la falta de conocimientos en este campo (^{Espino, 2005}) y una visión empresarial limitada (^{García, García y Madrid, 2012}), pues tampoco solicitan asesoría técnica para implementar nuevas tecnologías (^{Bonder, 2003}; ^{Inmyxai y Takahashi, 2010}), que podrían ayudarles a ser más rentables. Existen muchas investigaciones que han demostrado empíricamente la relación significativa entre el uso de TI y la rentabilidad empresarial (^{Colomina, 1998}; ^{Neil y Lawrence, 2001}; ^{Lim, Richardson y Roberts, 2004}; Mahmood y Mann, 2009; ^{Bayraktar et al., 2009}; ^{Moreno, 2012}; ^{Solano, García y Bernal, 2014}; ^{Abrego, Medina y Sánchez, 2016}). Saavedra (2020) encontró que, en México, las empresarias solo utilizan tecnologías básicas, y que muy pocas usan redes sociales y tecnologías de producción y administración empresarial.

Un último aspecto que influye en la rentabilidad de las empresas de mujeres es el entorno de negocios, las regulaciones y las condiciones de mercado. Al respecto, el BIRF (2010) señala que las empresarias no perciben como obstáculos la corrupción o el menor nivel de habilidades y educación de sus trabajadores. Por otro lado, admiten sentirse menos capacitadas y no afrontan los trámites gubernamentales; consideran también que el entorno macroeconómico inestable es un peligro para el negocio. ^{Espino (2005)} encontró que la falta de movilidad (tienen un hogar y deben estar cerca de él) y de contactos excluye a la emprendedora de sectores lucrativos y redes empresariales que podrían apoyar su gestión. Por otra parte, trabajos como los de ^{Lie et al. (2018)} y ^{Lie, García y Cardoza (2018)} refieren que, por lo menos, el 50% de mujeres perciben desigualdad de oportunidades en la sociedad latinoamericana. No disponen de oportunidades para obtener financiamiento y tecnología, ni capacitación y asesoría empresarial; elementos muy necesarios para gestionar una empresa. Asimismo, estas emprendedoras perciben discriminación. Las que alegan haber sido discriminadas (por su género), en algún momento de su trayectoria empresarial, alcanzan el 27%, mientras que esta situación ha sido experimentada solo por el 4% de los hombres.

Con base en esta revisión, se plantea la segunda hipótesis de esta investigación:

Ho ₂: Los rendimientos de las mujeres emprendedoras no son mayores a los de los hombres emprendedores. Esto muestra la necesidad de emprender.

Datos, muestra y definición de variables

Se utilizaron los datos recolectados por INEGI (2017) a través de la Encuesta Nacional de Ingresos y Gastos de los Hogares (ENIGH) del 2016, cuyo banco de datos se encuentra conformado por 11 tablas correlacionadas, como vivienda, hogar, gastos en el hogar, ingresos en el hogar, trabajos, gasto personal, sector agro y no, y un concentrador. Entre las unidades de análisis están la vivienda, el hogar y sus integrantes. Este trabajo recoge los datos a partir de la denominación "jefe del hogar".

En primer lugar, se extrajeron datos mediante el criterio de selección. Una de las variables extraídas fue Ingtrab, la cual está conformada por todos los ingresos obtenidos por realizar una actividad económica como subordinado (asalariado), autoempleado u otro similar. Se extrajo también la variable Negocio, definida como los ingresos por trabajo independiente. Está conformada por las entradas, en efectivo o en especie, que los integrantes del hogar reciben regularmente por su desempeño como trabajadores independientes, en su trabajo principal o, dado el caso, en su trabajo secundario.

Posteriormente, se elaboró un ratio entre ambas variables como criterio para extraer datos, siempre y cuando los ingresos por trabajo independiente (Negocio) fueran mayores al 20% de los ingresos del trabajo subordinado (Negocio/Ingtrab>0,2). En segundo término, se procedió a agrupar a las personas cuyo inicio de actividades como emprendedores había sido menor a un año (726 sujetos de un total de 14.420 registros). A fin de identificar la tasa de ganancia esperada, se agruparon en dos subgrupos con tratamiento (mujeres) y sin él (hombres).

Con estas consideraciones, se obtuvo una muestra de 726 sujetos, la elección de los individuos se modeló con las variables abordadas en la Tabla 1.

Tabla 1 Parámetros, descripción y medición. 

Fuente: elaboración de los autores.

Modelo de estimación

El supuesto es que un sujeto (con o sin tratamiento) genera un ingreso por hora (EM); por tanto, es necesario calcular la variable no observable para valorar el impacto del tratamiento. Dicha variable se expresa así: Y1-Y0. Se elabora, entonces, una ecuación [1] que simboliza la resolución de cada sujeto para realizar un emprendimiento por las mujeres, y aquellos que iniciaron actividades por los hombres (0). En esta investigación se consideran los rendimientos esperados de las personas cuando varían en la clase de hogar, la edad, el número de integrantes del hogar, la experiencia y el tamaño de emprendimiento (empresa) por los sujetos con y sin tratamiento. Este tipo de situaciones no pueden ser medidas directamente (^{Willms, 2006}), de modo que se utilizan técnicas econométricas con el fin de inferir la actuación de la población, o medidas que ayuden a tomar decisiones. En este caso, es frecuente que se enfrenten a condiciones no contempladas al momento de inferir. Existen diferentes autores, como ^{Baker (2000)}, ^{Antonio y Venegas-Martínez (2011)}, ^{Arrazola y De Hevia (2001)}, o Austria, Venegas y Pérez (2018), que abordan el método que propusieron ^{Heckman, Tobias y Vytalcil (2000}, 2001) para resolver un sistema de ecuaciones:

Donde:

La ecuación [1] muestra la determinación de cada persona de ser emprendedor (mujer o no), y se explica por un conjunto de variables independientes incluidas en Z. Sin embargo, la particularidad de esta variable latente es que no puede medirse de modo directo, entonces, se define la variable latente D que toma el valor = 1 (con tratamiento) y 0 (sin tratamiento). Así, es posible determinar la variable observable D, que es una función de la variable latente. Esto facilita establecer un vínculo entre el proceso de elección individual y las variables independientes X, establecidas en las ecuaciones [2] y [3]. En consecuencia, la variable latente D depende de las variables contenidas en Z, de modo que surge una restricción de exclusión para el grupo de variables independientes X que delimitan a Y ₁ y Y₀: el proceso de elección deberá contener al menos un elemento en Z que no esté contenido en X.

^{Heckman, Tobias y Vytalcil (2000}, 2001) han propuesto realizar el proceso bietápico que consiste en estimar un modelo Probit, en el que se cuantifica la variable auxiliar denominada lambda (λ), cuya función es captar el efecto del sesgo de autoselección de la variable latente. Posteriormente, se realiza la estimación de las ecuaciones salariales,² utilizando la variable λ; esto permite corregir el sesgo de truncamiento, al facilitar la obtención de datos más confiables. Finalmente, el efecto medio del tratamiento (ATE, por sus siglas en inglés) aporta el rendimiento esperado de una persona en una elección aleatoria, como elemento de una población, estimando este parámetro sobre valores promedio. Asimismo, ilustra cuál sería el rendimiento esperado para cualquier persona, con un grupo variables observables contenidas en X = x. De este modo, es fácil entender si las mujeres con rendimientos cercanos a los de los hombres emprenden por oportunidad y si aquellos rendimientos lejanos al de los hombres son producto de la necesidad. Para estimar este parámetro se usa la siguiente ecuación:

Estadística descriptiva aplicada al grupo de tratamiento y de control

Los resultados descriptivos explican la composición de un tejido empresarial mexicano, desde la óptica de sus valores medios (Tabla 2). La existencia de un gran número de microempresas (aquellas constituidas por un número menor a 10 trabajadores) es evidente. Ambos conjuntos explican que la naturaleza familiar, definida por la clase de hogar, es de tipo nuclear, con tendencia hacia ampliado, en el caso de aquellas personas independientes que registran un tiempo de actividades menor a un año. En consecuencia, el grupo de tratamiento es, principalmente, nuclear. En cuanto a la edad promedio del/la jefe(a) de familia y el número total de integrantes en el hogar, se observan diferencias: en comparación del grupo de control, la edad del grupo de tratamiento es mayor y el número de integrantes es menor.

La Tabla 2 sugiere diferencias salariales importantes entre los grupos, pero es indudable que la ganancia esperada para cualquier persona que comienza un emprendimiento sea menor que la del promedio de quienes llevan mayor tiempo como independientes. Tal situación está relacionada con la experiencia laboral y la productividad, características de la teoría del capital humano. Se observa así que el rendimiento por hora de los ingresos por actividades independientes en las mujeres corresponde al 80% del rendimiento logrado por los hombres, lo cual sería consecuencia de la mayor experiencia laboral de los hombres.

Es importante rectificar el sesgo por autoselección, mediante un proceso bietápico, para estimar el efecto medio en los salarios de los individuos (EM) y evitar la heterogeneidad inobservable que se produce al no disponer de alguna(s) variable(s) en el estudio, dado su carácter inobservable (grupo de control). Por tanto, se usa un modelo Probit como primer paso y luego una ecuación salarial minceriana.

Resultados del modelo econométrico

En la Tabla 3 se muestran los resultados del modelo Probit, en el cual se predice la probabilidad de Y = 1 y no de Y = 0. En esta tabla, la variable dependiente EM está constituida por individuos con inicio de actividades menores a un año: 296 mujeres y 430 hombres.

Con los resultados de este modelo se estima la variable lambda (λ), cuya utilidad es cuantificar el impacto por autoselección, corrigiendo el sesgo que se presenta al estimar la regresión de las ecuaciones salariales por MCO. Se obtiene así la ecuación de probabilidad, que permitirá estimar el emprendimiento en mujeres, con base en las variables independientes: clase de hogar, edad, experiencia, rendimientos decrecientes, total de integrantes de la familia e ingresos por actividades independientes.

El mecanismo de elección tiene como objetivo responder a las hipótesis planteadas. Además, como la variable clase_hog no posee una significación fuerte que responda a la probabilidad de ser una mujer emprendedora, si disminuyera a ser núcleos familiares unipersonales se estaría ante una posible restricción del entorno. Sin embargo, esto no se da, puesto que se observa un aumento positivo hacia núcleos ampliados (teoría institucional). Dadas las características de la fuente de datos, no es posible inferir ni aportar más información al respecto. Para cumplir con el método de incorporar, por lo menos, un elemento en Z (ecuación de probabilidad) que no esté contenido en X (ecuación MCO) (^{Heckman y Vytlacil, 2001}), se incluye la variable tam_emp en la ecuación salarial.

De la ecuación de selección se obtiene que el salario, el género del individuo y su experiencia influyen negativamente en la decisión de participar, tomada por las mujeres al iniciar una actividad emprendedora. El número de integrantes del hogar es una variable que, con base en ^{Alonzo et al. (2004)}, pone en evidencia que los hogares altamente marginados tienen un número de miembros mayor que los hogares menos marginados (^{Antonio y Venegas-Martínez, 2011}; Alonzo et al., 2004). Los efectos marginales de los coeficientes β ₁ . muestran que la mujer emprendedora aumenta la probabilidad en 2,89% con el incremento de los años de experiencia, y que el aumento del número de integrantes en el hogar le resta probabilidad en -5,61%. Finalmente, el l_ing_hr es una variable significativa; permite crear una ecuación salarial minceriana y refleja que la posibilidad de ser emprendedora aumenta si los ingresos disminuyen.

La tabla 4 presenta la ecuación salarial minceriana para los grupos de tratamiento y de control, con la finalidad de resaltar la función de λ, partiendo de su significancia estadística. De este modo, es posible deducir que la diferencia salarial entre ambos grupos se encuentra influida por la heterogeneidad y la autoselección.

En la Tabla 4, la ecuación salarial mide el impacto de un grupo de variables sobre los ingresos salariales de las personas. Las variables de la ecuación salarial minceriana y la variable lambda resultaron estadísticamente significativas. Esto es una prueba suficiente de que, al realizarse el control sobre la heterogeneidad y la autoselección, los estimadores de MCO darían resultados sesgados y se arribaría a conclusiones incorrectas. También se observa que la experiencia al cuadrado (Exper²) posee signo negativo, lo que explica la existencia de rendimientos decrecientes, elemento particular de la teoría de capital humano. Reiteradamente, en los emprendimientos de mujeres, la variable de la experiencia posee un signo positivo, es decir, para emprender requieren de más experiencia que los hombres. Por otro lado, la disminución del número de integrantes permite inferir que la situación emprendedora no se encuentra en esquemas de marginación.

Como último paso, de los resultados econométricos se estiman, por separado, las ecuaciones salariales, incluyendo la variable auxiliar o λ, para los grupos de tratamiento (1) y de control (0). Por las ecuaciones salariales obtenidas, es posible utilizar los valores estimados de la variable dependiente l_Ing_hr para computar el efecto medio de los emprendedores con y sin tratamiento en México, respecto a un equivalente a salario por hora. De este modo se determinan sus rendimientos. A partir de los resultados del Anexo 1, se estima la variable dependiente para cada ecuación salarial, obteniendo así las estimaciones para determinar el efecto medio del tratamiento (ATE). Realizando una comparación entre los grupos de tratamiento y de control,³ la bondad de este parámetro es que estima, en valores medios, la rentabilidad esperada para una persona seleccionada aleatoriamente, con un conjunto de variables observables contenidas en X = x.

El impacto del tratamiento en lo tratado (TT, por sus siglas en inglés) es una extensión del parámetro ATE, que habitualmente se estima primero. Se conceptualiza como el rendimiento esperado para las personas que decidieron participar voluntariamente y recibir el tratamiento. Por consiguiente, la ganancia esperada de estos voluntarios (D = 1), que depende del grupo de variables observables incluidas en X = x y Z = z, se determina con la siguiente fórmula:

En esta fórmula, 𝛗(.) simboliza la función de densidad de una variable aleatoria normal estándar; 𝝫(.) indica su función de distribución acumulada, y r1 y r0 son los coeficientes de correlación entre U ₁ y U _D, y U ₀ y U _D La importancia de este parámetro consiste en mostrar que el emprendimiento de las mujeres tiene mayor impacto esperado en los rendimientos de las personas, en comparación con el de los hombres.

En suma, es importante destacar que el efecto marginal del tratamiento (MTE, por sus siglas en inglés) se estima para las preferencias de las personas seleccionadas en este estudio, que no han recibido el tratamiento. Lo que implica que MTE es capaz de captar todos los factores no observables (u _D) que tienen incidencia en la variable latente, y que son linealmente independientes de las variables explicativas incluidas en Z. Entonces, tenemos la siguiente fórmula:

En la medida en que u _D se acerca a 0, existe una alta probabilidad de individuos que deciden participar en el programa, lo que aumenta la posibilidad de alcanzar un mayor rendimiento en sus ingresos. La proximidad de los ingresos de la mujer (Y=1) al de los hombres (Y=2) es la tasa de ganancia esperada.

Con los resultados expuestos en el Anexo 1 se calcula el impacto de los tres parámetros ya descritos (ATE, TT y MTE). El resultado de estos cálculos se muestra en la Tabla 5, que cuantifica el impacto del tratamiento estimado para la muestra. Se observa un -37% de rendimiento inferior al promedio, por emprendimiento de la mujer (considerando el rendimiento promedio de un sujeto de la población, tomado aleatoriamente); y el rendimiento para una mujer que efectivamente decidió ser emprendedora es equivalente a -87%. Por último, el rendimiento marginal del tratamiento al aproximarse al de los hombres es -0,55 veces, con relación a la variable dependiente, que es el logaritmo natural de los ingresos por hora de una persona independiente.

Puntualizando, el ATE permite inferir la naturaleza de los rendimientos de las mujeres que son jefas de familia y que han decidido emprender, más allá de la oportunidad. Esto significa que si disminuye el número de integrantes en la familia y sus ingresos se ven disminuidos, la probabilidad de iniciar actividades empresariales aumenta. Se pone en evidencia que el emprendimiento se restringe, cuando se procura equitativamente la dedicación a la familia y a la empresa (Ribeiro, 2001; Equal, 2010; ^{Heller, 2010}; BIRF, 2010; SELA, 2010; Instituto de la Mujer, 2011; ^{Chaves et al., 2013}; ^{López-Diez, 2013}; ^{Pineda, 2014}; Saavedra, 2020). Estos resultados conducen al no rechazo de Ho ₂ , por lo que se concluye que los rendimientos de las mujeres emprendedoras no son mayores a los rendimientos de los hombres. Este hallazgo coincide con los de Díaz y Jiménez (2010), BIRF (2010), ^{Powers y Magnoni (2010)}, ^{Inmyxai y Takahashi (2010)}, ^{Escandón y Arias (2011)}, Instituto de la Mujer (2011), Hsu, Kuo, y Chang (2013), y ^{Sallé (2014)}.

En lo que se refiere al efecto marginal del tratamiento (MTE), se estimó un impacto de -0,55. El signo negativo, nuevamente, hace patente la existencia de variables no observables (externalidades), que limitan la participación de los sujetos. Sin embargo, cuando los ingresos de la mujer se aproximan al de los hombres, se revela la presencia de "techos de cemento" (Camarena y Saavedra, 2018): elecciones que las propias mujeres hacen en el ámbito empresarial, cuya consecuencia es no crecer más como empresa. Esta situación es análoga a rechazar una remuneración en el caso del género masculino. Es así como los efectos ATE y MTE conducen a rechazar la Ho₁; se infiere entonces que la necesidad económica de las mujeres define su intención de emprender. Este hallazgo refuerza los planteamientos de ^{Pineda (2014)}, ^{Godoy-Ramos et al. (2018)}, GEM (2019) y ^{Paredes, Castillo y Saavedra (2019)}. No obstante, este es solo un acercamiento, pues se considera que se deberían utilizar otras variables para tener resultados más contundentes sobre este asunto. Finalmente, el parámetro TT, que es una ampliación del parámetro ATE, muestra la ganancia esperada de quienes efectivamente son jefas de familia-emprendedoras. Ratifica la condición desigual con relación a los emprendimientos de hombres, y corrobora la necesidad económica y no la oportunidad, en el caso de las mujeres.