De acuerdo al modelo de la expectativa-valor de las actitudes (Fishbein & Ajzen, 1975), las actitudes de una persona están conformadas por la fuerza de cada creencia combinada de forma multiplicativa con su valor subjetivo. Cada creencia asocia la conducta en particular con ciertos resultados u otros atributos, como el coste de llevar a cabo la conducta (Ajzen, 1991). De este modo, se desarrollan actitudes favorables hacia las conductas con consecuencias deseables y actitudes desfavorables hacia las conductas con consecuencias no deseables.

Entre estas normas se encuentran las expectativas familiares sobre la deseabilidad de llegar a ser abogado, médico o emprendedor (Krueger et al., 2000). Las creencias normativas hacen referencia a la probabilidad con la que personas o grupos referentes aprueban o desaprueban la realización de una determinada conducta (Ajzen, 1991), que en el caso de emprender es la presión social percibida hacia crear o no una empresa. La norma subjetiva es proporcional a la suma de los pesos de cada creencia normativa multiplicada por la motivación de la persona para cumplir con cada referente. Cuanto más positiva sea la norma subjetiva, mayor será la intención de emprender. De los tres componentes de la TAP, la norma subjetiva es el que tiene un peso más débil (Ajzen, 1991; Armitage & Conner, 2001), y en el área de la intención emprendedora, no todas las investigaciones han encontrado una influencia significativa (Krueger et al., 2000; Leroy et al., 2009; Liñán & Chen, 2006, 2009; Liñán, Rodríguez-Cohard, & Rueda-Cantuche, 2011).

Las creencias de control incorporan al modelo de la TAP la influencia de la presencia o ausencia de ciertos recursos y oportunidades que determinan la intención y la conducta (Ajzen, 1991). Se trata de creencias sobre la capacidad para ejecutar con éxito determinadas conductas. Estas creencias se pueden asentar en la propia experiencia en relación con la conducta o en información vicaria sobre la conducta a partir de familiares y amigos, así como también pueden depender de otros factores que incrementen o reduzcan la dificultad percibida de realizar la conducta. Es decir, cuanto mayor sea el número de recursos y oportunidades que se perciban y menor el de obstáculos que se anticipen, mayor será el control conductual percibido. Posteriormente, se ha puesto de manifiesto la similitud de este concepto con el de autoeficacia de Bandura (Krueger et al., 2000), ya que ambos hacen referencia a la habilidad percibida para realizar una determinada conducta. Armitage y Conner (2001) consideran que la autoeficacia está más claramente definida y operacionalizada que el control conductual percibido y, de su meta-análisis con 185 estudios, concluyen que, aunque ambos constructos permiten explicar proporciones equivalentes de la varianza de la conducta, la autoeficacia permite explicar una mayor varianza de la intención, por lo que recomiendan emplear la autoeficacia en lugar del control conductual percibido; de hecho, en distintos estudios se utiliza una medida de la autoeficacia en lugar del control (Kolvereid & Isaksen, 2006; Krueger et al., 2000; Moriano, 2005). La autoeficacia explica en gran medida las diferencias étnicas y en función del sexo en la elección de carrera (Krueger et al., 2000). La educación selectiva hace posible incrementar la eficacia emprendedora, lo que redundará en un incremento en la percepción de viabilidad.

De acuerdo a la TAP, estos tres componentes comprenden la información más relevante sobre los determinantes de una conducta (Ajzen, 2011). Por tanto, en línea con lo anteriormente expuesto, las hipótesis de este estudio se centran en la relación de cada uno de los componentes de la TAP con la intención emprendedora (Figura 1).

Hipótesis 1: La actitud hacia la conducta emprendedora se relacionará positivamente con la intención de emprender.

En la Figura 1, se resume el modelo teórico y las hipótesis planteadas en esta investigación. Estudios previos aconsejan tener en cuenta en el modelo de intención emprendedora una serie de variables control. Se ha constatado la influencia positiva de la experiencia laboral previa y el hecho de tener modelos de emprendedores en la familia (Moriano, 2005; Moriano, Palací, & Morales, 2006b; Zhang, Duysters, & Cloodt, 2014). En cuanto al sexo, la mayoría de los estudios encuentran que los hombres puntúan más alto en intención emprendedora (Haus et al., 2013; Maes, Leroy, & Sels, 2014; Moriano, 2005; Zhang et al., 2014). Al tratarse normalmente de muestras homogéneas, la edad no siempre es una variable incluida, aunque algunos estudios sí contemplan su inclusión como variable control (Autio et al., 2001; Liñán & Chen, 2009; Zhang et al., 2014). No obstante, estas variables no suelen presentar efectos significativos con todos los antecedentes de la intención y, en todo caso, a excepción de la variable sexo, los valores de sus coeficientes tienden a ser pequeños (Liñán & Chen, 2009; Liñán et al., 2013).

Figura 1 Figura 1 Modelo teórico e hipótesis Fuente: elaboración propia.

En los estudios de intención emprendedora son habituales las muestras de estudiantes universitarios (Autio et al., 2001; Krueger et al., 2000), dado que es un fenómeno que debe estudiarse antes de que ocurra. Algunas investigaciones se centran en titulaciones relacionadas con las ciencias económicas y empresariales (Leroy et al., 2009; Liñán & Chen, 2009; Liñán et al., 2011) o en estudiantes de máster (Hamidi, Wennberg, & Berglund, 2008; Salazar-Carvajal, Herrera-Sánchez, Rueda-Méndez, & León-Rubio, 2014), aunque también hay estudios con estudiantes en los niveles educativos previos a la universidad (Ferreira, Raposo, Rodrigues, Dinis, & do Paço, 2012) o que comparan la intención en estudiantes en diferentes etapas del sistema educativo (Moriano, 2005) o en formación profesional (Varamäki, Joensuu, Viljamaa, & Tornikoski, 2012). En particular, Liñán y Chen (2006) justifican la adecuación de la elección de una muestra de estudiantes universitarios de último año debido a que: (a) este tipo de muestra es común en la investigación empírica sobre intención emprendedora; (b) los estudiantes de último año están próximos a formar parte del grupo de población con mayor tendencia a emprender, que es el segmento de 25 a 34 años con estudios universitarios y (c) al tener que afrontar en un futuro próximo su elección de carrera profesional, pueden responder a las preguntas de forma más consciente. Además, las edades y cualificaciones similares hacen que sean grupos homogéneos. Por tanto, en diversos estudios se emplean muestras de estudiantes próximos a graduarse (Krueger et al., 2000; Liñán & Chen, 2009; Liñán et al., 2011).

En este estudio, participaron 316 estudiantes universitarios colombianos, 63.6 % mujeres y 36.4 % hombres, con edades comprendidas entre 18 y 43 años (M = 25.01 años, DE = 5.04). Las titulaciones son variadas y abarcan, entre otros, administración de empresas (12.7 %), medicina (6.6 %), contaduría pública (6.3 %), economía (6 %), así como diferentes ingenierías (de sistemas, civil, ambiental, eléctrica, etc.; 19.6 %). En cuanto al grupo socioeconómico de pertenencia, la mayoría se definió como de nivel medio (63.6 %), medio-bajo (19.3 %) o medio-alto (14.2 %) y únicamente un 1.9 % como bajo y un 0.9 % como alto.

Un 17.1 % de la muestra indicó haber tenido contacto con un centro/organismo de apoyo a emprendedores en los últimos meses. Asimismo, un 71.8 % afirmó tener un miembro cercano de su familia que sea o haya sido empresario o tenga un negocio propio (padres, hermanos, abuelos, tíos o primos), de estos, la mayoría de los negocios pertenecían al sector servicios (63.9 %).

Para medir la intención emprendedora así como los tres componentes de la TAP (actitud, norma subjetiva y autoeficacia) se empleó el Cuestionario de Intención Emprendedora (CIE; Rueda et al., 2015). Todos los ítems del cuestionario tienen un formato de respuesta tipo Likert de 7 puntos. A continuación, se recoge la descripción de cada una de las escalas empleadas en el CIE.

Se realizó un muestreo no probabilístico de conveniencia o accidental (Alaminos, 2006), acudiendo a 36 instituciones universitarias colombianas durante los meses de junio a noviembre de 2014, para contactar con los estudiantes. Los participantes, estudiantes universitarios próximos a finalizar sus estudios, cumplimentaron un cuestionario en papel donde se recogía, en primer lugar, información sobre datos personales, profesionales y formación académica. A continuación, se presentaban las distintas escalas del estudio, descritas en el apartado Instrumento. Todos los cuestionarios fueron administrados durante las clases y se cumplimentaron de forma anónima para garantizar la confidencialidad.

Se realizó un análisis factorial confirmatorio para evaluar la estructura factorial del CIE, mediante el modelado de ecuaciones estructurales (SEM). Se utilizaron los programas estadísticos Statical Package for Social Science (SPSS 19), para estadísticos descriptivos y cálculo de correlación, y EQS 6.3 para Windows (Bentler, 2006; Bentler & Wu, 2015) para la puesta a prueba del modelo confirmatorio. Se seleccionó el método de estimación de máxima verosimilitud robusto, que proporciona aproximaciones de los errores y estadísticos de ajuste en presencia de desviaciones de la asunción de normalidad multivariante (Brown, 2015; Satorra & Bentler, 1994).

Para analizar la bondad de ajuste del modelo, se aplicó el estadístico chi-cuadrado de Satorra-Bentler (S-Bχ²), cuyos valores no significativos (p > 0.05) y el cociente entre S-Bχ² y los grados de libertad inferior a 2 indican que el modelo propuesto se ajusta a los datos. Dada la sensibilidad del estadístico chi-cuadrado al tamaño de la muestra, es necesario tener en cuenta otros índices de ajuste como el índice RMSEA (Root Mean Square Error of Aproximation), el índice de ajuste relativo CFI (Comparative Fit Index) y el índice NNFI (Non-Normed Fit Index o Tucker Lewis Index, TLI). Un ajuste aceptable tendría unos valores próximos a 0.95 para el CFI y 0.9 para el NNFI (el ajuste perfecto estaría indicado por el valor 1) y 0.05 para RMSEA (valores en torno a 0.08 representan un error razonable de aproximación a la población; valores superiores a 0.1 son indicativos de una aproximación inadecuada).

Todas las variables de estudio presentaron una relación positiva y significativa con la intención de emprender (Tabla 1). Los resultados obtenidos mostraron que los participantes puntuaron relativamente alto en intención emprendedora (M = 5.19, DE = 1.02). Respecto a los otros componentes de la TAP, la media más alta se observó en la autoeficacia emprendedora (M = 5.53, DE = 0.88). En cuanto a las variables de control, no presentaron relaciones significativas con la intención de emprender ni la edad (r = -0.04, p = 0.46), ser hombre o mujer (t = 1.16, p = 0.25), haber estado en contacto con un centro/organismo de apoyo al emprendimiento (t = 1.1, p = 0.27) o tener un familiar emprendedor (t = -1.33, p = 0.19).

TABLA 1 TABLA 1 Estadísticos y correlaciones de las variables de estudio y variables control Fuente: elaboración propia.

Nota: N=316. Las variables intención emprendedora, actitud, norma subjetiva y autoeficacia se han medido con escalas tipo Likert de 7 puntos. En la diagonal se ha indicado en cursiva el valor de AVE para las variables latentes.

*** p < 0.001.

La fiabilidad (alfa de Cronbach) de estas cuatro subescalas superó en todos los casos el valor de 0.7, tal y como se detalla en el apartado Instrumento. En cuanto a la pregunta sobre emprendimiento por necesidad vs. emprendimiento por oportunidad (push vs. pull), con una escala de -3 (Falta de una alternativa laboral mejor) a 3 (Aprovechamiento de una oportunidad de negocio), la mayoría de los estudiantes apuestan por la oportunidad (M = 1.61, DE = 2.26). A continuación, se realizó el análisis factorial confirmatorio (AFC) del modelo (Figura 2).

La validez convergente se determinó a través de la significación estadística de las cargas factoriales de los indicadores de cada constructo latente. En la Tabla 2, se comprueba que la mayoría de las cargas estandarizadas (λ) son superiores a 0.6 (Lévy-Magin, Martín, & Román, 2006), con la excepción de un ítem perteneciente a la escala de la actitud (A4) y otros dos de la escala de autoeficacia (AE5 y AE6), por lo que se procedió a su eliminación del modelo. Para evaluar la fiabilidad de las medidas se calculó el coeficiente de fiabilidad compuesta (ρ_c) que resulta más adecuado que el alfa de Cronbach, ya que no depende del número de atributos asociados a cada concepto (Hair, Black, Babin, Anderson, & Tatham, 2006). El valor mínimo que se considera adecuado para este coeficiente es 0.7 (Nunnally, 1978). Por su parte, la varianza media extraída Average Variance Extracted (AVE) refleja la cantidad total de la varianza de los indicadores recogida por la variable latente. Cuanto mayores sean los valores de AVE más representativos son los indicadores de la variable latente en la que cargan. Generalmente, se recomienda que el valor de AVE sea superior 0.5 (Bagozzi & Yi, 1988; Hair et al., 2006). En este estudio, ambas pruebas de fiabilidad pueden considerarse satisfactorias (Tabla 2).

TABLA 2 TABLA 2 Cargas factoriales (l), coeficientes de fiabilidad (ρc) y AVE Fuente: elaboración propia.

Nota: * Ítem eliminado del modelo debido al bajo ajuste.

Para evaluar la presencia de validez discriminante entre constructos, es necesario que la raíz cuadrada del AVE sea superior a la correlación entre constructos (Chin, 1998; Fornell & Larcker, 1981). En la Tabla 1, se presentan las correlaciones entre constructos y, en la diagonal, la raíz cuadrada del AVE. A la vista de estos resultados, se puede afirmar que existe validez discriminante entre los constructos, aunque todos ellos están muy relacionados.

Las correlaciones positivas y significativas obtenidas entre las variables del modelo (Tabla 1) constituyen un primer apoyo a las hipótesis planteadas en este estudio. Con el mismo propósito, se puso a prueba el modelo estructural representado en la Figura 2. Los índices de ajustes para este modelo, obviando el valor de la chi-cuadrado de Satorra-Bentler (S-Bχ² (97) = 201.37, p < 0; S-Bχ² / gl = 2.07), resultan adecuados: NNFI = 0.93, CFI = 0.94 y RMSEA = 0.06 (90 % CI [0.05, 0.07]). Respecto a la relación entre las variables de la TAP, la actitud tiene el mayor impacto sobre la intención emprendedora (β = 0.48, p < 0.05), seguida de la norma subjetiva (β = 0.15, p < 0.05) y la autoeficacia emprendedora (β = 0.16, p < 0.05). Asimismo, estas tres variables en conjunto permiten explicar el 46.5 % de la varianza de la intención emprendedora. Por lo tanto, se confirman las tres hipótesis de este estudio que señalaban la influencia positiva y significativa de los componentes de la TAP sobre la intención de emprendedora.

Figura 2 Figura 2 Análisis factorial confirmatorio. Fuente: elaboración propia.

Aunque este estudio profundiza en el análisis empírico de las variables consideradas antecedentes de la conducta emprendedora, adolece de ciertas limitaciones por lo que los resultados deben ser interpretados con cautela. En primer lugar, se trata de un estudio transversal, y a pesar de que diversos autores han señalado las altas correlaciones entre la intención y la autoeficacia sobre la conducta efectiva, es preciso profundizar con estudios longitudinales en esta relación en el ámbito del emprendimiento. La intención permite explicar el 30 % o valores superiores de la varianza de la conducta (Krueger et al., 2000) y diversos metaanálisis encuentran que, para distintos campos, la correlación varía entre 0.43 y 0.53 (Ajzen, 2011). El periodo de tiempo entre la medida de la intención y la observación de la conducta modera esta influencia ya que, cuanto mayor es la distancia considerada, un potencial número de factores puede intervenir en el cambio de las actitudes, la norma subjetiva o el control percibido modificando las intenciones (Ajzen, 2011). Asimismo, la falta de control sobre la conducta tenderá a reducir la validez predictiva de la intención. En el área de la conducta emprendedora es todavía necesario profundizar con más estudios longitudinales que confirmen los resultados encontrados en las escasas investigaciones longitudinales hasta la fecha, como las realizadas por Kautonen, van Gelderen y Tornikoski (2013) y Kautonen, van Gelderen y Fink (2015). De acuerdo a los resultados de estas investigaciones, los tres componentes de la TAP (actitud, norma subjetiva y CCP) permitieron explicar un 41 % de la varianza de la intención en el primer estudio, y un 59 % en el segundo estudio. A su vez, la intención y el CCP explicaron un 39 % y un 31 %, respectivamente, de la varianza de la conducta (medida tres años después en el primer estudio y un año después en el segundo estudio).

Por otra parte, para la selección de la muestra no se siguió un procedimiento probabilístico. El 63.6 % de la muestra son mujeres, y todos los participantes son estudiantes universitarios, por lo que sería necesario realizar más estudios con otros grupos de población de diferentes edades y niveles educativos y con una mayor proporción de hombres. Además, a diferencia de otros estudios que se centraban únicamente en titulaciones relacionadas con la administración de empresas (Liñán & Chen, 2009; Zampetakis, Gotsi, Andriopoulos, & Moustakis, 2011), la diversidad de las titulaciones no ha permitido un análisis en detalle de si ciertas áreas presentan un mayor espacio para el emprendimiento. Estos aspectos limitan la capacidad de generalizar de los resultados. Asimismo, se ha asumido la independencia de casos, aunque los participantes se encuentran agrupados en un nivel superior de ordenamiento, la universidad y facultad o escuela en la que estudian. Cabe esperar que los estudiantes de una misma institución y titulación sean más parecidos entre sí que los estudiantes de otras instituciones/titulaciones, por lo que no se puede garantizar la independencia entre casos y quizá sería adecuado considerar una estructura jerárquica (Pardo, Ruiz, & San Martín, 2007). Por tanto, sería necesario profundizar en futuras investigaciones sobre el impacto de la titulación ya que por ejemplo Zhang et al. (2014) encontraron que los estudiantes de universidades técnicas presentaban mayor intención emprendedora.

Por último, cabe señalar algunas implicaciones teóricas y prácticas. En primer lugar, disponer de medidas fiables validadas en distintos contextos culturales contribuye a una medición más ajustada del constructo que se pretende evaluar. Por otra parte, permite las comparaciones entre distintas entidades y/o para una misma entidad en diferentes momentos temporales (por ejemplo, antes y después de impartir un curso orientado al emprendimiento).

Desde el punto de vista práctico, un mejor conocimiento de los aspectos que conducen a jóvenes universitarios a emprender puede contribuir a un diseño más adecuado de los programas de formación emprendedora que se están impulsando en muchas universidades y desde otro tipo de instituciones. Además, como señalan Krueger et al. (2000), promover la intención emprendedora no es solo deseable, sino también posible. Por tanto, la pregunta actual en la investigación en este ámbito no es si se puede enseñar a emprender, dado que la investigación ha aportado numerosas evidencias que lo confirman, sino qué se debe enseñar y cómo (Kuratko, 2005).

Algunos estudios señalan que se puede influir en las características personales y las habilidades de los emprendedores mediantes estos programas y que favorecen que emprender se plantee como una opción de carrera, así como que se tenga una actitud más favorable hacia emprender (Liñán & Chen, 2006, 2009; Packham, Jones, Miller, Pickernell, & Thomas, 2010; Peterman & Kennedy, 2003). No obstante, es necesario profundizar cuáles de los aspectos de estos programas de educación emprendedora tienen una mayor influencia en la intención.