Factores asociados al emprendimiento de migrantes colombianos retornados: una aproximación Bayesiana

Abstract

En este estudio se identifica un conjunto de características asociadas al hecho de que un migrante colombiano retornado se convierta en un emprendedor. El análisis se realizó con los datos recogidos en la encuesta Global Entrepreneurship Monitor (GEM) cuyo formulario fue modificado en el año 2012 (solo por ese año) con un conjunto de preguntas sobre emprendimiento a personas que habían retornado al país después de vivir fuera cierto tiempo. Se realizó la comparación entre las probabilidades de emprendimiento en dos regiones del país, Bogotá la capital, área de mayor desarrollo económico y financiero (n=204) y los departamentos de la Costa Caribe Colombiana, área de menor desarrollo industrial y mayor fortaleza turística (n=203). Los resultados fueron obtenidos utilizando métodos propios del paradigma Bayesiano de la Estadística. Se consideraron nueve distribuciones previas informativas construidas a partir de los datos observados (Empirical Bayes Methods) y se utilizó el factor de Bayes como criterio para seleccionar el modelo con mejor ajuste a los datos. De acuerdo con los resultados, los factores que afectan la probabilidad de que un migrante retornado sea emprendedor difieren entre regiones y están relacionados con la autoconfianza del individuo y su capacidad de prepararse para su inclusión en el sector productivo del país.

In this work, a set of characteristics associated with the fact that a returned Colombian migrant becomes an entrepreneur are identified. A set of data obtained from a modified form developed in 2012 (only for that year) of the Global Entrepreneurship Monitor (GEM) survey, were used in the analyses. The modified form included a set of questions about entrepreneurship to people who had returned to the country after living abroad an amount of time. A comparison was made between the probabilities of entrepreneurship in two regions of the country, Bogotá, the capital and the area with the greatest economic and financial development (n = 204), and the departments of the Colombian Caribbean Coast, an area with less industrial development and greater tourist strength (n = 203). The results were obtained using methods of the Bayesian paradigm of Statistics. Nine informative prior distributions constructed from the observed data (Empirical Bayes Methods) were considered and the Bayes factor was used as a criterion to select the model with the best fit to the data. According to the results, the factors that affect the probability that a returned migrant is an entrepreneur differ between regions and are related to the individual's self-confidence and their ability to prepare for inclusion in the country's productive sector