Vocación innovadora en Pymes mexicanas: análisis regional con perspectiva de género

• Autores: Saúl Alfonso Esparza Rodríguez, Enrique Esquivel Fernández, Laura Giovanna Tapia García
• Localización: Revista legislativa de estudios sociales y de opinión pública, Vol. 14, Nº. 31, 2021, págs. 67-102
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Innovative vocation in Mexican SMES: Regional analysis with gender perspective
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• Resumen
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    El presente estudio presenta un modelo de clasificación para el indicador de vocación innovadora regional con perspectiva de género considerando variables relativas de procesos de capacitación, la educación superior de los administradores y el género del personal directivo y de supervisión. Los datos se obtuvieron de la Encuesta Nacional de Productividad y Competitividad Empresarial (ENAPROCE) de INEGI 2018, y el análisis se realizó utilizando una arquitectura de modelo de redes neuronales artificiales con perceptrones multicapa (funciones matemáticas ponderadas para determinar factores relevantes), un re-escalamiento estandarizado, con aprendizaje supervisado mediante una partición del 60% para el entrenamiento, 30% para la prueba y 10% en espera, con dos capas ocultas y función de activación de tangente hiperbólica. Los resultados muestran un porcentaje correcto para predecir el nivel de vocación innovadora de 87% para el conjunto de entrenamiento, 76.9% para el porcentaje de pruebas y 79.2% para la reserva, con un área bajo la curva ROC (fiabilidad del modelo de clasificación) superior a 89%. Se concluye que contar con mujeres en puestos directivos y de supervisión, participar en procesos de capacitación y tener educación superior son variables importantes para predecir la vocación innovadora de las empresas mexicanas

  • English

    This research shows a classification model for the regional innovative vocation index with gender perspective, considering variables relatives to training, higher education level in managers, and gender of personnel in directive and supervisor level. Data was obtained from ENAPROCE of INEGI 2018, and the analysis was performed using an artificial neural network model architecture with multilayer perceptron, with standardized re-scaling, supervised learning using a 60% partition for training, 30% for testing and 10% for validation, 2 hidden layers and using a hyperbolic tangent function. Results show a percentage to predict the innovative vocation regional level of 87% for training group, 76.9% for testing and 79.2% for validation, with a ROC curve of 89%. With that evidence, the conclusion argument that having women in directive and supervision position, training and having high education people in directive positions are relevant variables to predict the innovative vocation performance in Mexican SMES