Dado que la investigación realizada, se ejecuta con estudiantes universitarios, los cuales son sujetos emprendedores potenciales, es fundamental analizar las diferentes formas en que se pueden formar los emprendedores, aprovechando las oportunidades que detectaron. La formación de emprendedores debe darse tanto en carreras de grado, maestría y doctorado, uniendo la realidad y los negocios con la educación (Thursby et al., 2009).

Según Henry et al. (2005), antes de analizar qué se debe enseñar hay que distinguir entre educación sobre emprendimiento, educación para emprender y educación en la empresa. En el primer caso, el objetivo se basa en enseñar a los estudiantes diferentes aspectos sobre la creación de empresas, sobre las actitudes y los valores propios de empezar una empresa, gerenciarla y hacerla crecer. La enseñanza es, desde una perspectiva teórica, para que en el futuro deseen crear su propia empresa. En el segundo caso, la óptica es diferente y se trata de formar emprendedores que creen sus propias empresas. Se les enseña a preparar su propio plan de negocios. Con respecto a la educación en la empresa, se da en emprendedores que ya crearon su empresa y desean hacerla crecer. Los que toman esos cursos desean actualizar sus conocimientos.

Azanza (2014) de la Universidad de Deusto, en su trabajo de investigación sobre la intención emprendedora de estudiantes universitarios, habiendo probado su hipótesis de que hay una relación significativa entre la participación en programas de apoyo al emprendimiento y la intención emprendedora, propone la necesidad de analizar la intención emprendedora de los estudiantes antes y después de participar en dichos programas para estudiar la dirección de dicha relación. Ajzen y Fishbein (1973) propusieron el Modelo de Comportamiento Planeado en el cual se relacionan dos grupos variables, externas e internas, identificadas para determinar la intención del sujeto emprendedor. La actitud hacia el comportamiento se refiere, a la predisposición global, favorable o desfavorable, hacia el desarrollo de una determinada conducta. Siguiendo el Modelo expectativa-valor, se considera que la actitud es resultado de las creencias de los sujetos respecto al comportamiento y sus consecuencias, y de la importancia que se otorgue a dichas creencias.

La percepción de viabilidad tiene que ver con la habilidad personal para acometer un comportamiento emprendedor, es decir la autoeficacia percibida por el individuo (Pons et al. 2015). Con la capacidad de emprender se incita al individuo a la creación de la empresa. Krueger y Brazeal (1994) elaboraron un modelo partiendo del modelo de Shapero (1982) destacando la deseabilidad y la viabilidad percibida, e incluyen la credibilidad, la cual requiere que el comportamiento sea visto como algo deseable y factible. Posteriormente, aparece la Teoría de la Conducta Planificada (TCP) (Ajzen, 2011, 1991; Ajzen y Fishbein, 1973), con la que se ha pretendido medir los impactos en la intención emprendedora de programas de educación empresarial para estudiantes. La TCP sostiene, que la intención depende de la actitud, de la norma subjetiva y del control sobre la conducta que es percibido por el individuo. La actitud está compuesta por la creencia y la percepción con relación a su conveniencia personal de ejecutar una determinada acción, que a la vez está relacionada con la expectativa sobre el impacto que tiene sobre el individuo los resultados de su comportamiento (Ajzen, 1991).

Benavides et. al. (2004) asegura que el papel de la Universidad en el proceso de generación de nuevos emprendedores no debería limitarse a la formación académica, sino que le correspondería ir más allá. La educación superior debe también orientarse al desarrollo capacidades de empleo a través de la adquisición de competencias para el empleo, como la creatividad, la flexibilidad, la capacidad de adaptación y la habilidad para aprender a aprender y resolver problemas, capacidades características del comportamiento emprendedor.

La actitud emprendedora es un fenómeno complejo que recoge un cúmulo de aspectos afectivos, conductuales y emotivos (Ajzen, 2011). La actitud emprendedora puede definirse como una conducta permanente de administrar los recursos para generar resultados según la actividad en que se desarrolla (Quintero, 2007).

Las oportunidades emprendedoras son situaciones en las cuales nuevos productos, servicios, materiales y métodos de organización pueden ser introducidos en el mercado para crear un valor superior (Casson, 1982). Existen publicaciones de diferentes autores relacionados con el capital humano y las oportunidades. Existen diferencias en torno a explicar cómo se identifican las oportunidades por el capital humano. Los estudios académicos sobre capital humano giran en torno a los conocimientos individuales y a la aplicación de esos conocimientos (Ulrich, 1998).

Esto nos lleva a reflexionar sobre la importancia que tienen los estudios académicos ya que son un componente del capital humano que permite la acumulación de conocimientos y son los que tienen más posibilidades de iniciar un negocio ya que disponen de una amplia base de conocimientos que les permite percibir más fácilmente las oportunidades (Bosma et al., 2008). Otros autores (Boden y Nucci, 2000) argumentan que las mujeres emprendedoras tienen ciertas desventajas a un teniendo el mismo nivel de educación y experiencia laboral que los hombres.

El capital humano no solo se forma a través de la generación de conocimientos de la educación, si no también se debe tomar en cuenta los conocimientos adquiridos por la práctica y la experiencia, en donde puede ser un factor de oportunidades. Algunos autores consideran que las oportunidades también dependen de la percepción individual de que la situación es controlable y positiva, ya que la percepción de autoeficacia constituye un antecedente sustancial del reconocimiento de oportunidades (Kruger et. al. 2000).

La actitud emprendedora en los estudiantes universitarios ha sido un tema de atención en los investigadores, por su papel fundamental en el desarrollo de los potenciales emprendedores, dado que converge hacia la intención para emprender una actividad remunerada económicamente. Con la intención, deseabilidad y viabilidad se desarrollarán los pasos indispensables hacia la construcción de un proyecto de negocios emprendedor. La complejidad de los conceptos y sus interrelaciones significa también el descubrimiento de oportunidades no explotadas con una nueva empresa o en una ya existente. La capacidad emprendedora implica nuevas creencias y exigencias que se caracterizan por su habilidad y capacidad para innovar, flexibilidad y creatividad.

En este trabajo de investigación se planteó un estudio estadístico exploratorio, así como la construcción de un modelo de regresión logística multinomial a partir de los resultados de un análisis de correspondencia múltiple. La unidad de análisis fueron los estudiantes de tres facultades de la Universidad Autónoma de Tamaulipas en la zona norte, centro y sur, específicamente en la de Facultad de Comercio, Administración y Ciencias Sociales de Nuevo Laredo, la Facultad de Comercio y Administración en Ciudad Victoria y en la Facultad de Comercio y Administración campus Tampico, quienes realizaron sus prácticas profesionales en empresas públicas y privadas durante el periodo marzo – junio de 2019.

Los factores para destacar esta elección son el hecho de que son alumnos que han superado el 60% de los créditos cumplidos para la culminación de sus carreras profesionales, los cuales se encuentran pensando en su futuro profesional y en el deseo que tienen de convertirse en empresarios o bien de buscar un trabajo relacionado con su preparación académica. Cabe destacar que las prácticas profesionales las pueden realizar todos los alumnos inscritos en la institución, independientemente de su titulación. Otra población sujeta de estudio son las empresas receptoras de los estudiantes en prácticas profesionales, para dar respuesta a algunas cuestiones que se plantearon en la investigación.

Los alumnos inscritos para este periodo de prácticas profesionales se compusieron por 1700 alumnos de los diferentes programas educativos que se ofrecen en las diferentes facultades objeto de estudio. De la población de alumnos inscritos se obtuvo una muestra probabilística con un Nivel de Confianza del 95%, con un valor de z equivalente a 1.96, un universo de N = 1700, una probabilidad a favor de p = .50 y una probabilidad en contra de q = .50., y considerando un error en la estimación de e = 0.05, el tamaño de la muestra determinada y calculada fue de n = 314 encuestas por aplicar.

La inserción al campo se realizó a través de la aplicación in situ, de los cuestionarios diseñados para el resultado y basándose en investigaciones previas sobre el caso (Agudo et al., 2014; Diaz et al., 2011; Guzmán y Santos, 2010; Guerrero et al., 2016; Sánchez et al., 2011). El cual fue aplicado a 314 estudiantes de la Universidad Autónoma de Tamaulipas.

La confiabilidad de un instrumento de medición se refiere al grado en que su aplicación repetida al mismo individuo u objeto produce resultados iguales. En esta primera aplicación del cuestionario, se llevó a cabo el análisis de la fiabilidad del alfa de Cronbach, obteniendo un resultado de .855 a los 314 cuestionarios aplicados para la validación del instrumento (Tabla 1).

Fuente: Elaboración propia.

El hecho cierto es que el criterio establecido y señalado por diferentes autores (Oviedo y Campo-Arias, 2005) es que un valor del alfa de Cronbach, entre 0.70 y 0.90, indica una buena consistencia interna para una escala unidimensional. El alfa de Cronbach aparece así, frecuentemente en la literatura, como una forma sencilla y confiable para la validación del constructo de una escala y como una medida que cuantifica la correlación existente entre los ítems que componen esta (González y Pazmiño, 2015).

Se elaboraron dos tipos de encuestas, la primera encuesta se realizó a los estudiantes, el cual quedó estructurado en tres bloques.

Características sociodemográficas.

Actitud de los alumnos a la creación de empresas (en términos de deseabilidad, viabilidad e intencionalidad).

El rol de la institución y las empresas en el fomento emprendedor de los estudiantes. Éstas se realizaron a los administrativos o dueños de las empresas, complementando los resultados obtenidos en la encuesta de estudiantes.

Por otro lado, se realizó una segunda encuesta donde participaron 45 empresas para recabar la opinión del papel que pueden desempeñar, indirectamente, en el estímulo de la creación de empresas de los estudiantes, así como la parte que está practicando la institución educativa, que es la que trasmite conocimientos y valores. Para esta encuesta también se realizó el análisis de la fiabilidad del alfa de Cronbach, obteniendo un resultado de .975 a las 45 encuestas aplicadas a los responsables de las empresas como se muestra en la Tabla 2.

Fuente: Elaboración propia.

Se realizó un análisis descriptivo que consistió en presentar la información recabada a través de cuadros de frecuencia y un Análisis de Correspondencia Múltiple (ACM), a partir del cual se realizó un análisis inferencial a través de dos modelos de Regresión Logística Ordinal (RLO). Según Díaz y Morales (2012), el ACM se dirige a buscar aquellas variables o factores “cercanas” (altamente correlacionadas) con todos los grupos de modalidades, encontrar la asociación entre variables categóricas cuyo objetivo es identificar la asociación entre las variables de tipo cualitativo, orientándonos, posteriormente, en la formulación de un modelo logístico multinomial. Se desea conocer cuáles son los factores que influyen en la actitud de los estudiantes a la creación de empresas en términos de deseabilidad, viabilidad e intencionalidad, y la probabilidad agrupada a este suceso. Si se consideran las diferentes variables, la técnica de regresión logística ordinal resulta adecuada, ya que las variables son ordinales y no continuas como sucede en el caso de regresión lineal.

De acuerdo con Díaz y Morales (2012), el ACM compara individuos a través de las modalidades de las variables que los identifican en el estudio. Un grupo de individuos que es similar sí, asumen aproximadamente las mismas variables. La asociación entre variables se presenta porque son casi los mismos individuos quienes asumen las mismas modalidades de diferentes variables. Es una representación gráfica de la asociación entre variables categóricas dos a dos. El ACM es una descomposición de la nube de puntos de la varianza o inercia total del espacio de individuos (filas) o del espacio de las modalidades (columnas), en ciertas direcciones ortogonales, de tal forma que en cada dirección se maximice la inercia explicada.

Esto permite realizar una discriminación de variables que nos permite explicar la variación presente en los resultados, con el menos número de variables, detectando, igualmente, las que se encuentran correlacionadas.

ebido a que la variable de respuesta está en una escala ordinal al igual que dos de las independientes, además de una numérica que, también es independiente, de acuerdo con Agresti (2010) se probó un Modelos de Regresión Logística ordinal con logaritmos acumulativos, en el cual, el logit para la probabilidad acumulada j tiene su propio intercepto, αj. Los αj son crecientes en j porque P(Y≤j) aumenta en j para cada valor fijo de x, y el logit es una función creciente de esta probabilidad. La expresión del modelo equivalente para las probabilidades acumuladas es:

Esta fórmula tiene la forma de una combinación lineal de funciones de enlace inversas: a saber, enlaces logit inversos con coeficientes 1 y -1. La función de enlace para las probabilidades de las celdas en tal caso se denomina función de enlace compuesta. En el este modelo, los efectos β son los mismos para cada logit acumulativo. Esto da como resultado en un modelo parsimonioso, comparado con modelos como los logit modulares de categoría base para respuestas nominales que tienen parámetros separados para cada logit.

Cabe hacer mención que, a diferencia de una regresión lineal, en las regresiones logísticas ordinales no se supone normalidad, homocedasticidad ni incorrelación de los residuos. El modelo de regresión ordinal sí supone una condición sobre los datos a modelar: odds proporcionales o líneas paralelas (Kleinbaum y Klein, 2002)

Fuente: Elaboración propia.

Con la finalidad de buscar cuáles variables son las que explican la mayor variabilidad en el estudio, se llevó a cabo un ACM y se buscó cuáles, de estas variables, se encontraban correlacionadas. La variabilidad explicada por las dos primeras dimensiones es de 8.6% para la primera y 8.4% para la segunda. La Figura 1 presenta las Dimensiones de medidas de discriminación, es decir, los factores con más peso, además de su correlación. Las variables más correlacionadas y que presentan “más peso” en la dimensión 1, son Variabilidad, Sexo e Intención, por lo que, los modelos logísticos ordinales, presentados en este trabajo, son los que miden esta relación y cómo varían sus respuestas con respecto a la Edad de los alumnos. Lo anterior con base a lo expuesto en detalle sobre el ACM en la metodología (Díaz y Morales, 2012).

Fuente: Elaboración propia.

Se estimaron modelos de regresión logística ordinal, teniendo como variable dependiente Intención y como variables independientes Sexo, y Edad para uno, y Viabilidad y Edad para el otro. En los modelos de regresión logística ordinal, se usa uno de los niveles o respuesta como referencia para estimar los log-odds. Para la variable Intención, se usó como referencia el nivel “No, nunca”; para la variable Viabilidad, el nivel “Muy Difícil”; y para Sexo, el nivel “Hombre”.

Los modelos estimados, teniendo como variables independientes “Sexo” y “Edad” fueron:

La Tabla 5 presenta los log-odds de los estimadores de los parámetros, para cada una de las respuestas. En la Figura 2 se presentan las predicciones, en probabilidades, para cada una de las respuestas, lo cual permite una más fácil interpretación de los modelos. Por ejemplo, tenemos que, para la respuesta “No, nunca”, la probabilidad de que, tanto hombres como mujeres, den esta respuesta, se incrementa conforme avanza la edad, yendo, en las mujeres, de 20 años, de 0.7 a 0.12, para quienes tienen 25 años. En los hombres, esta probabilidad va de 0.9 a 0.16, aproximadamente, para las mismas edades. Es decir, el intercepto es menor para las mujeres y la pendiente es ligeramente mayor para los hombres.

Para la respuesta “No, pero pienso integrarme en una empresa de mi familia”, la probabilidad predicha, a los 20 años, para las mujeres, es de 0.025 y disminuye a 0.01; para los hombres va de 0.04 a 0.018, aproximadamente. Es decir, el modelo predice que, en ambos sexos, la probabilidad de que se dé esta respuesta disminuye con la edad.

Con respecto a la respuesta “Sí, vagamente”, la probabilidad predicha por el modelo prácticamente no cambia, yendo, en las mujeres de 0.16 a 0.14 y, en los hombres, de 0.25 a 0.23, lo cual nos muestra que el intercepto es diferente, para cada sexo, pero no así el coeficiente de regresión. Algo semejante sucede para las otras dos respuestas, en las que el intercepto es diferente, pero el coeficiente de regresión es muy pequeño. Sin embargo, para estas últimas dos respuestas, la probabilidad es más alta en las mujeres.

Fuente: Elaboración propia.

Fuente: Elaboración propia.

La Tabla 6 presenta el promedio de probabilidades estimadas por el modelo. En él se puede observar que la diferencia más grande, para “Hombres” y “Mujeres”, se encuentra en la respuesta “Sí, vagamente”, la cual es de 0.08. Por otro lado, se puede observar que más del 50 %, tanto hombres (51%) como mujeres (55%), sí tienen la intención “Seriamente” en emprender su propia empresa.

Fuente: Elaboración propia.

Modelo 2: Intención, Viabilidad y Edad

Las ecuaciones de los modelos estimados que explican la variable dependiente “Intención”, a partir de “Viabilidad” y la “Edad” (variables explicatorias) son:

La Tabla 7 muestra los coeficientes estimados de los odds-ratio del modelo, para la variable “Intención” como dependiente de “Viabilidad” y “Edad”. La Figura 3 presenta las probabilidades predichas para cada respuesta de “Intención”, de cada nivel de “Viabilidad”, con respecto a la Edad (20 a 25 años). Para la respuesta “No, nunca”, se puede observar que la probabilidad de esta respuesta se incrementa con la edad, obteniendo en la respuesta “Levemente fácil” un comportamiento ligeramente diferente, con relación al intercepto. Con respecto a las demás respuestas, sus probabilidades van de 0.10 a 0.22, aproximadamente, mientras que para las otras respuestas van de 0 – 0.07 hasta 0.5 – 0.10. Para la respuesta “No, pienso integrarme en una empresa de mi familia”, la probabilidad disminuye con la edad para todas las respuestas de viabilidad, con diferencias muy pequeñas para todas las respuestas, que van de 0.02 – 0.05 hasta 0.01 - 0.04, a excepción de la respuesta “Levemente fácil”, que tiende a mantenerse cercana a cero. En cuanto la respuesta “Sí vagamente” no presenta mucha variación en el cambio de probabilidad predicha para la variable “Edad”, pero sí para el intercepto, sobre todo al comparar la respuesta “Muy difícil” (0.25 – 0.24), con “Levemente fácil” y “Muy fácil” (0.20 – 0.19).

Por otro lado, las probabilidades para la respuesta “Sí seriamente”, no presentan tendencia a cambiar con respecto a la edad, pero sí con respecto al intercepto, presentando diferencias, de aproximadamente, 0.05 para cada respuesta de “Viabilidad”, siendo las más bajas “Levemente fácil” y “Moderadamente fácil” y la más alta “Levemente fácil”. Por último, “Sí, tengo el propósito de crear una empresa” presenta como nivel más importante la respuesta “Muy fácil” y el más bajo “Muy difícil”.

Tabla 7. Coeficientes estimados de los odds-ratio del modelo