D O C U M E N T O

D E T R A B A J O

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Microempresas y Mentoras: Explorando los determinantes de exito y calidad de larelacion entre mentores y empresarios

Magdalena Martin Kommer

2018

1

Microempresas y Mentorıas:Explorando los determinantes de exito y calidad

de la relacion entre mentores y empresarios

Magdalena Martin*

Diciembre 2018

Resumen

Este trabajo evalua la efectividad de las mentorıas a microempresarios en Chile atraves de un experimento aleatorio, en el cual el grupo de tratamiento recibe asesorıa deun mentor de manera personalizada. Se comparan los resultados de tratados y controlesen el corto plazo. Se encuentra impacto significativo y positivo en el perfeccionamientodel plan de negocios y cambios en estrategia empresarial. No se encuentra impacto enpracticas empresariales o utilidades del negocio. Lo encontrado es coherente con la ase-sorıa que puede entregar el mentor en el corto plazo, ya que puede influir en el disenode la estrategia de negocios futura. Tambien se explora la heterogeneidad en los perfilesde pares mentor-empresario, mirando el exito del match y la calidad de la relacion entreambos. La disponibilidad de tiempo del mentor esta correlacionada positivamente conla calidad de la mentorıa, luego parece ser fundamental en la realizacion de mentorıasefectivas. Variables como similitud, redes o conocimiento del mentor parecen no influiren una mayor calidad, sin embargo, los conocimientos pueden ser relevantes en algunosde resultados, especialmente para aquellos empresarios con peores practicas iniciales.

*Trabajo realizado en el Seminario de Tesis de Magıster EH Clio Lab, Instituto de Economıa, PontificiaUniversidad Catolica de Chile. Agradezco especialmente a los profesores Jeanne Lafortune y Jose Tessada portoda la ayuda, guıa y gran disposicion durante el desarrollo de esta tesis. Agradezco tambien a los profesoresFrancisco Gallego y Gert Wagner por sus comentarios y ayuda adicional. Quiero agradecer tambien a AngelicaEguiguren y Alejandra Iacobelli por su gran disposicion y ayuda con los datos de esta tesis. Finalmente,agradezco a mi familia, a Cristobal Soza y a mis amigos por el constante apoyo durante este trabajo y mipaso por la universidad. Ademas, quiero agradecer a Elisa Cabezon por su apoyo y sus comentarios. Todoslos errores son de mi completa responsabilidad. Dudas y comentarios: mmmartin1@uc.cl

1. Introduccion

Las microempresas juegan un rol muy importante en los paıses en vıas de desarrollo, pero

tambien existe extensa evidencia sobre su pobre desempeno, baja productividad y escaso

crecimiento (Bloom et al., 2010; Fisher y Karlan, 2015). Debido a que los problemas que

enfrentan estas firmas son numerosos y variados, una solucion uniforme parece no ser la

adecuada. La literatura documenta un impacto limitado de ofrecer clases formales a mi-

croempresarios (Karlan y Valdivia, 2011; McKenzie y Woodruff, 2013; De Mel et al., 2014;

Blattman y Ralston, 2015), mientras que programas mas simples y con enfoques mas perso-

nalizados muestran mejores resultados (Drexler et al., 2014; Lafortune et al., 2018). Por lo

tanto, esquemas que permitan un diagnostico individual y que propongan soluciones contin-

gentes podrıan ser mas beneficiosos.

Este trabajo evalua una forma de asesorıa empresarial que podrıa ayudar a mejorar el

desempeno: las mentorıas. Para ello se estima el impacto de un programa de mentorıas a

microempresarios en Chile a traves de un experimento aleatorio, en el cual el grupo de trata-

miento recibe la asesorıa de un mentor de manera personalizada. Este programa es gestionado

por la Corporacion Simon de Cirene, una organizacion sin fines de lucro, cuyo objetivo es

mejorar el bienestar de los microempresarios a traves de diferentes formas de capacitacion y

entrenamiento. En este caso, la mentorıa consiste en una asesorıa individual por parte de un

profesional voluntario, el cual tiene completa libertad para hacer un diagnostico y entregar la

informacion que crea util para la empresa. Este estudio compara los resultados de tratados y

controles para las primeras cohortes de tratamiento del programa, justo despues del termino

de la mentorıa, lo que corresponde a un impacto de corto plazo. Posteriormente, se explora

la heterogeneidad en los perfiles de pares mentor-empresario, evaluando el exito del match y

la calidad de la relacion entre ambos, con el objetivo de entender los determinantes de una

buena relacion y los canales a traves de los cuales un mentor puede influir en el comporta-

miento del microempresario.

Se encuentra un impacto significativo y positivo de la mentorıa en el perfeccionamiento del

plan de negocios y en cambios en estrategia empresarial, lo que es coherente con la asesorıa

personalizada que puede entregar el mentor en cuanto al diagnostico y soluciones en el corto

plazo. No se encuentran diferencias en practicas empresariales tales como formalidad, horas

trabajadas, llevar registros del negocio, actividades de marketing, etc. Luego, la mentorıa

parece no influir en este tipo de variables en el corto plazo, pero sı contribuir a mejorar la

planificacion y estrategia de manera general. En cuanto a las variables de resultado no se en-

cuentra impacto en ventas, costos, utilidades del negocio o ingresos familiares. Esperarıamos

encontrar efectos mas importantes en resultados para las futuras encuestas de seguimiento,

1

una vez que se hayan completado los cambios propuestos por el mentor, siendo consistentes

con las modificaciones en la estrategia empresarial realizadas. Por ahora existen datos para

4 rondas del estudio, la muestra de aproximadamente 110 participantes es relativamente pe-

quena, por lo que hay que tener en cuenta que los resultados tienen bajo poder estadıstico

y solo se pueden identificar impactos grandes en nuestras variables de medicion.

Este trabajo se relaciona directamente con la literatura sobre consultorıas, la cual mues-

tra impacto positivo en resultados, productividad y practicas empresariales de pequenas y

medianas empresas (Bloom et al., 2013; Bruhn et al., 2018). En relacion a la literatura de

mentorıas, el trabajo de Brooks et al. (2018) muestra que microempresarias de Kenya se

benefician de programas de mentorıas “uno-a-uno” dictadas por un microempresario exitoso

de la misma comunidad. Ellos observan un fuerte impacto en utilidad de las firmas en el

corto plazo, especialmente mientras dura la relacion mentor-mentado. Lo encontrado en este

caso es coherente con que los mentores entregan informacion relevante dentro del propio en-

torno del empresario. No obstante, una vez que esta relacion se disuelve estos son incapaces

de mantener el mejor desempeno alcanzado, ya que dejan de contar con el apoyo adicional.

Contrario a lo encontrado por Brooks et al. (2018), en este estudio no se observan cambios

en utilidad de las firmas en el corto plazo, pero sı cambios en la estrategia y planificacion

del negocio. En nuestro caso, los mentores no pertenecen a la misma comunidad del em-

presario, pero cuentan con experiencia en cargos profesionales y consultorıas, luego pueden

brindar asistencia tecnica personalizada orientada a implementar cambios en la empresa.

A diferencia de lo que pasaba en Brooks et al. (2018), donde el mentor parecıa “hacerse

cargo” parcialmente del negocio, las mentorıas estarıan orientadas a cambiar estrategias y

practicas empresariales de manera permanente, pero sin involucrarse directamente en la fir-

ma. Por esta razon, se espera encontrar efectos en un plazo mayor, una vez que se hayan

incorporado las sugerencias del mentor.

Lo encontrado en este trabajo parece indicar que las mentorıas podrıan ayudar a los mi-

croempresarios a implementar cambios en sus empresas. En ese caso el gran desafıo de este

tipo de programas consistirıa en proveer un buen mentor a cada mentado. Para entender

mejor los determinantes de esta colaboracion se explora la heterogeneidad en los perfiles de

pares mentor-empresario y la calidad de su relacion. Debido a que existen diversas formas

de medir calidad se realiza un analisis de componentes principales para reducir la dimensio-

nalidad de las medidas consideradas y facilitar la interpretacion. Nos centramos en el primer

componente obtenido a traves de este analisis, el cual puede interpretarse como una medida

de calidad general de la mentorıa.

2

Nos enfocamos en las diferentes problematicas de los microempresarios y miramos facto-

res que pueden contribuir a mejorar el desempeno. En primer lugar, se puede pensar que

los empresarios tienen tiempo limitado para buscar soluciones nuevas a sus problematicas.

Desde este punto de vista, las microempresas necesitan asesorıas especıficas a su entorno.

Para ello serıa necesario un mentor proactivo y con suficiente tiempo libre para dedicarse al

diagnostico y busqueda de soluciones focalizadas. En relacion a este ultimo punto, en edu-

cacion existen estudios que muestran que la ensenanza focalizada es efectiva en contextos

diferentes (Banerjee et al., 2007, 2010). Lo importante en este caso, independiente de las

habilidades especıficas de los participantes, es que el hecho de dedicar tiempo a la ensenanza

personalizada puede ser relevante. Por otra parte, Ehrich et al. (2004) hacen una revision de

la literatura sobre programas de mentorıas a traves de diferentes disciplinas. Ellos documen-

tan que en terminos generales la mentorıa entrega beneficios para mentores y mentados, pero

que incluso podrıa no ser beneficiosa si es que no hay tiempo suficiente para su desarrollo

adecuado (Long, 1997). El principal resultado obtenido en este trabajo es que la variable

de disponibilidad de tiempo del mentor esta correlacionada positivamente con la medida de

calidad general de la mentorıa. Tambien, se considera una medida de la expectativa de exito

de la dupla, realizada por la coordinacion que formaba las parejas mentor-empresario, y se

encuentra correlacion positiva con la disponibilidad de tiempo del mentor. Este resultado

tiene sentido, ya que un mentor con mas tiempo tiene mas flexibilidad para juntarse con el

empresario, sus reuniones pueden ser mas extensas, pueden discutir mas topicos y dedicarle

mas tiempo al analisis de posibles mejoras. Por lo tanto, parece ser que una mayor dispo-

nibilidad de tiempo del mentor es relevante y los expertos encargados de asignar las duplas

tambien lo consideran en su decision.

En segundo lugar, se puede pensar que el pobre desempeno se debe a que el empresario

tiene poca confianza en sı mismo, en particular, sobre su capacidad de resolver problemas y

sacar adelante su negocio. En este caso, serıa necesario un mentor que sirva de ejemplo, con

el cual el empresario pueda sentirse identificado. Este mentor deberıa ser cercano, con ca-

racterısticas similares a las del empresario. Ehrich et al. (2004) documentan que la mentorıa

podrıa no tener exito cuando el match entre mentor-mentado no es satisfactorio, tanto desde

el punto de vista profesional como en terminos de personalidad, o cuando existen ciertos com-

portamientos o actitudes, como falta de compromiso o expectativas poco reales por parte del

mentado. En psicologıa, la literatura sobre mentorıas aborda los determinantes de la calidad

de la relacion formada, considerando composicion de genero, cercanıa y otras caracterısticas

que se relacionan con los resultados de los mentados (Noe, 1988; Ragins et al., 2000; Cox,

2005; Allen et al., 2006). En este trabajo se evalua si parejas de mentor-empresario con ca-

racterısticas similares tienen una mejor relacion. En terminos generales, atributos orientados

3

a medir similitud, como diferencia de edad y genero, no serıan relevantes en este contexto y

parecen no influir en una mayor calidad de relacion. Sin embargo, se observa que en algunos

casos la similitud podrıa relacionarse positivamente con algunos cambios, posiblemente gra-

cias a un mayor entendimiento entre los participantes.

En tercer lugar, el bajo desempeno podrıa deberse a que los empresarios poseen una limita-

da red de contactos, lo que dificulta el crecimiento del negocio. En ese contexto el empresario

necesitarıa atraer a nuevos clientes, contactarse con nuevos proveedores o analizar nuevos

canales de distribucion. En este caso necesitarıa un mentor que conozca la industria del

emprendimiento, que se desenvuelva laboralmente en un tema relacionado y que este bien

conectado. Nuevamente, Ehrich et al. (2004) documentan que la formacion de redes de con-

tacto a traves de mentorıas es importante en el mundo profesional. Tambien en contextos

educacionales, Bettinger y Baker (2014) encuentran efecto de mentorıas universitarias en

asistencia a la universidad en los anos siguientes. Esto podıa deberse a la formacion de redes

dentro de la misma universidad y a la ganancia de informacion local. El mismo principio

podrıa aplicar en el caso de las mentorıas a microempresarios. En este trabajo se evalua si

mentores con experiencia en el rubro de los empresarios logran establecer una mejor relacion,

tambien se considera el efecto de mentores mas conectados en una plataforma on-line de em-

pleos y empresas. No se encuentra correlacion entre estas variables y una mayor calidad, y

tampoco parecen influir en los resultados relacionados con aumento en las redes de contacto

por parte del empresario.

Por ultimo, se explora si el bajo desempeno se debe a falta de conocimientos especıficos del

manejo de negocios, ya que corresponde a la falencia clasica que intentan abordar la mayorıa

de los programas de ayuda a microempresarios. En ese sentido un mentor experto en algun

area del desarrollo empresarial podrıa transmitir directamente sus conocimientos y ayudar

a implementar mejoras. Para ello se evalua si mentores con conocimientos en estrategia, ad-

ministracion o marketing logran mejores relaciones y/o resultados gracias a la transmision

de sus conocimientos. No se encuentra correlacion entre conocimiento y mayor calidad de la

relacion. Sin embargo, se encuentra evidencia de que mentores expertos en administracion

y/o marketing, que son asignados a empresarios con bajas practicas iniciales en esas areas,

obtienen mejores resultados en esos ambitos al final del programa. Luego, parece ser que

mentores expertos logran transmitir conocimiento de manera directa a aquellos empresarios

con peor desempeno inicial.

En resumen, existen diversas razones por las cuales los microempresarios tendrıan un po-

bre desempeno y multiples canales a traves de los cuales la presencia de un mentor podrıa

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ayudar a solucionar algunas de las falencias. En base a los resultados de este estudio, parece

ser que el apoyo del mentor podrıa estar orientado a ayudar en el diagnostico y busque-

da de soluciones nuevas, siendo importante en el desarrollo de un nuevo plan estrategico

y empresarial. Para esto es fundamental que el mentor tenga la disponibilidad de tiempo

necesaria para llevar a cabo la mentorıa de manera efectiva. Tambien se encuentra que los

conocimientos del mentor pueden ser relevantes en algunos resultados, particularmente para

aquellos con peores practicas iniciales.

Este trabajo se estructura de la siguiente manera. La siguiente seccion describe el programa

evaluado en este trabajo. La seccion 3 describe la metodologıa y datos utilizados. La seccion

4 presenta los principales resultados encontrados, y la ultima seccion concluye.

2. Descripcion del Programa

El programa de mentorıas evaluado es gestionado por la organizacion no gubernamental

Simon de Cirene e inicio su fase de reclutamiento de mentores en marzo de 2017. El pro-

grama tenıa una duracion aproximada de 4 meses y consistıa en la asignacion de un mentor

a cada microempresario. En ese periodo las parejas mentor-empresario debıan reunirse en

aproximadamente 8 oportunidades.

El mentor participa en el programa como voluntario y es libre de hacer un diagnostico y

asesorıa en las areas que estime pertinentes, por lo que no se ve obligado a seguir una pauta

previamente definida. Los requisitos para ser mentor son: tener entre 8 y 10 anos de expe-

riencia laboral y contar con un tıtulo profesional de Ingeniero Comercial o Ingeniero Civil,

y/o manejar una empresa consolidada. Una vez seleccionados para participar en el programa

los mentores debıan asistir a una capacitacion de 2 horas de duracion en donde la coordina-

cion del programa les explicaba el funcionamiento de las mentorıas y los objetivos principales.

Por otro lado, para ser elegibles para las mentorıas los microempresarios debıan postular

asistiendo a una entrevista en las oficinas de Simon de Cirene. Los requisitos que debıan

cumplir los empresarios para poder participar consistıan en: ser propietarios de una empresa

con al menos 6 meses de funcionamiento, tener ventas mensuales por al menos CLP$ 750.000

y dedicacion exclusiva a la gestion de su negocio. No obstante, el cumplimiento de estos

criterios es flexible y tambien se considero a empresarios que no cumplıan estrictamente

alguno de los criterios. Ademas, el empresario debıa pagar un monto de dinero (cerca de

CLP$ 50.000) por participar en el programa de mentorıas en caso de ser elegido.

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3. Metodologıa

3.1. Estrategia Empırica

Para analizar el efecto del programa de mentorıas se asigna aleatoriamente a aquellos que

tendran acceso al programa entre los candidatos previamente seleccionados por Simon de

Cirene. Posteriormente, las parejas mentor-empresario son formadas por la coordinacion del

programa con el fin de asegurar el exito del match, por lo tanto, si bien la asignacion a

las mentorıas es aleatoria, la asignacion del mentor no lo es. El experimento cuenta con 6

cohortes o rondas de aplicacion, el tamano de la muestra considerando todas las cohortes

es de aproximadamente 200 participantes, donde la mitad es asignado al tratamiento. Por

ahora, contamos con los datos para las primeras 4 rondas, y una muestra cercana a 110

participantes. Considerando la muestra actual, los calculos iniciales de poder sugerıan que se

podrıan detectar efectos mayores a 0.64 desviaciones estandar1. Actualizaciones prelimina-

res indicarıan que el efecto mınimo detectable serıa cercano a 0.44 desviaciones estandar2. Si

bien esto es mejor que lo proyectado inicialmente, el pequeno tamano de la muestra podrıa

representar un problema, ya que solo se podrıan identificar impactos muy grandes del pro-

grama.

En primer lugar, se estima el impacto de esta intervencion mediante la siguiente regresion:

yi1 = α + βMi + δyi0 +Xiη + εi (1)

Donde yi1 corresponde al resultado del individuo i segun la encuesta realizada al final del

periodo de tratamiento, yi0 corresponde al resultado base. Mi toma el valor 1 si el indi-

viduo fue asignado a las mentorıas y 0 si no. Finalmente, Xi corresponde a una serie de

controles que incluyen caracterısticas del empresario (edad, sexo y educacion), sector en el

que se desenvuelve la firma y cohorte de tratamiento a la que pertenece el participante. El

efecto promedio de las mentorıas esta dado por el parametro β. La estimacion en este caso

corresponderıa a un Intention to Treat Effect, es decir, el efecto sobre aquellos asignados al

tratamiento, esto debido a que hay algunos individuos asignados a la mentorıa que finalmen-

te no la recibieron.

Para poder identificar el parametro de interes se debe cumplir que el resultado potencial

de cualquier unidad de tratamiento o control sea independiente del resultado de otra unidad.

1Asumiendo un poder de 80 %, un nivel de confianza de 0.05, una tasa de atricion del 20 %, compliancede 90 % y una correlacion entre lınea base y seguimiento de 0.4 . Para una muestra de 100.

2Dependiendo de la variable analizada el efecto mınimo detectable esta entre 0.04 y 0.79 desviacionesestandar. Ver Tabla A.1 para calculos detallados segun variable.

6

Esto es creıble ya que los diferentes empresarios no tenıan contacto con los otros durante la

duracion del tratamiento y solo se relacionaban con su mentor.

Se exploran diferentes resultados en los cuales las mentorıas podrıan tener un impacto.

Primero se analizan variables que la mentorıa podrıa afectar en el corto plazo, como practicas

empresariales y cambios incorporados en el ultimo ano, los cuales podrıan relacionarse con

consejos directos del mentor sobre como mejorar el negocio. Tambien se analizan medidas de

resultado de las firmas, como ventas, costos y utilidad; y medidas de ingreso del hogar del

empresario.

Notar que no contamos con perfecta respuesta en las preguntas de la encuesta base y

que la tasa de respuesta varıa segun pregunta. Por lo tanto, cuando se controla por yi0 se

incluyen todas las observaciones que respondieron la encuesta de salida y se agrega una

dummy si es que el individuo no respondio la pregunta en la encuesta base. Considerar solo

a los individuos que contestaron todas las preguntas de la encuesta base reduce bastante el

tamano muestral. En todas las regresiones se utilizan errores estandar bootstrap debido al

relativamente pequeno tamano de la muestra.

Una vez calculado el efecto de tratamiento promedio, miramos dentro de los grupos de

mentores-empresarios para analizar posibles heterogeneidades en la calidad de la relacion y

su impacto en los resultados. Por esta razon, primero se explora como diferentes caracterısti-

cas de mentores y empresarios inciden en la calidad de la relacion formada. Entre medidas

de calidad se consideran variables orientadas a medir interaccion y afinidad entre los parti-

cipantes de la mentorıa, tales como numero de reuniones, cumplimiento de los consejos del

mentor y deseo de continuar con la mentorıa.

Debido a que hay multiples medidas de calidad, se realiza un analisis de componentes prin-

cipales para identificar aspectos comunes en estas medidas, reduciendo la dimensionalidad

del analisis. Los componentes principales se obtienen a partir de combinaciones lineales de

las variables consideradas anteriormente y se ordenan en funcion de la varianza explicada3.

A partir de este analisis encontramos una medida que interpretamos como calidad general

de la mentorıa.

3Debido a que las variables de interes son dicotomicas y ordinales utilizamos una matriz de correlacionespolychoric en lugar de la matriz de correlaciones de Pearson. Ver Kolenikov y Angeles (2009).

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Una vez determinada la medida de calidad a analizar se estima la siguiente ecuacion:

Ci = α + Ziλ+Xiη + εi (2)

Donde Ci corresponde a la medida de calidad de la relacion y Zi corresponde a caracterısticas

del match. Entre las caracterısticas del match se considera una medida de disponibilidad de

tiempo del mentor, ya que el tener suficiente tiempo para el desarrollo adecuado de la men-

torıa puede ser importante a la hora de formar mejores relaciones. Tambien se consideran

medidas que buscan evaluar similitud entre mentor-mentado y si esto incide en una relacion

mas cercana entre ellos. Una de estas variables indica si las parejas mentor-empresario son

del mismo genero y la otra indica la diferencia de edad entre ambos. Ademas, se evalua

si mentores con experiencia en el rubro del empresario inciden en las medidas de calidad,

ya sea por su impacto en la formacion de redes de contacto o por un mayor conocimiento

de la industria. Tambien se incluye una variable que considera que tan bien conectado esta

el mentor en una plataforma on-line de empleo y empresas, y si esto tiene impacto en la

mentorıa. Por ultimo, se incluyen medidas sobre areas de conocimiento del mentor, ya que

la transmision de conocimientos empresariales puede ser relevante en este contexto, se consi-

deran mentores con conocimiento en estrategia, administracion y marketing. En la muestra

hay 5 empresarios que cambiaron de mentor una vez iniciada la mentorıa, para efecto de las

variables mencionadas anteriormente se consideran las caracterısticas del mentor inicial.

La interpretacion de los resultados anteriores debe hacerse con cuidado, ya que la asig-

nacion de los mentores no fue aleatoria y se basaba fuertemente en la creencia del posible

exito futuro del match por parte de la coordinacion del programa. Por lo tanto, solo se puede

estimar la correlacion entre estas caracterısticas y las medidas de calidad. El analisis anterior

es interesante ya que permitirıa entregar futuras recomendaciones sobre formas de asignar

mentores de manera exitosa. Por esta razon, tambien se analiza si las caracterısticas ante-

riores influyen en la creencia de exito futuro por parte de la coordinacion, medido a traves

de un nota de la expectativa de exito de la dupla.

Finalmente, se analiza el impacto directo de las caracterısticas discutidas anteriormente

en las practicas y resultados de los empresarios. Para ello se estima la siguiente ecuacion:

yi1 = α + βMi + γMi ∗Di + yi0δ +Xiη + εi (3)

Donde γ corresponde al coeficiente de la interaccion entre el tratamiento y alguna de las

caracterısticas de la mentorıa Di. En esta regresion se considera tanto a tratados como a

controles. Notar que no se controla por Di por sı solo, esto debido a que solo es posible

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determinar caracterısticas de la mentorıa para aquellos que la recibieron.

Nuevamente, la interpretacion debe hacerse con cuidado, ya que la asignacion del mentor

no es aleatoria. Sin embargo, este analisis permitirıa identificar si existen diferencias en el

impacto segun ciertas caracterısticas de las duplas mentor-empresario, lo que serıa relevante

para la futura implementacion de programas de este tipo.

3.2. Datos

Hasta el momento contamos con 2 encuestas realizadas para las primeras 4 cohortes. La

primera corresponde a una encuesta base (LB) antes de comenzar el programa y la segun-

da consiste en una encuesta de salida (LS), realizada una vez finalizada la mentorıa. Estas

encuestas contienen informacion sobre caracterısticas de los empresarios, practicas de nego-

cios, ventas y costos; en el caso del grupo de tratamiento tambien contiene preguntas sobre

el desarrollo, cumplimiento y percepcion de las mentorıas por parte de los empresarios. La

aleatorizacion se hace considerando la ficha de inscripcion realizada a los potenciales parti-

cipantes, la cual es completada en una entrevista inicial en las oficinas de Simon de Cirene.

Durante esta misma entrevista los participantes rellenaban la encuesta base, a excepcion

de la ronda 1, en la cual la encuesta base fue realizada con posterioridad, y algunos ca-

sos en otras rondas, donde los empresarios no alcanzaron a rellenar las encuestas durante

las entrevistas y las completaron despues. Posteriormente, las encuestas de salida se reali-

zaban directamente en el lugar de negocios del empresario por un encuestador de JPAL-LAC.

Ademas de las encuestas a los empresarios, contamos con datos recolectados por Simon

de Cirene como parte de sus procedimientos internos. Entre estos datos encontramos infor-

macion sobre la actividad que realiza cada empresario y caracterısticas de los mentores que

participaron del programa, tales como edad, ocupacion, carrera, experiencia previa en men-

torıas y perfiles on-line de su trayectoria profesional. Tambien contamos con informacion

sobre los mentores asignados a cada empresario, la cantidad de reuniones que reportaron

durante la mentorıa y una evaluacion sobre la expectativa de exito de la dupla mentor-

empresario por parte de la coordinacion del programa. Esta evaluacion es una nota que va

de 1 a 3, donde 3 corresponde a “creo que este match va a andar excelente”, 2 “creo que este

match va a andar bien” y 1 “creo que este match podrıa funcionar, pero hay riesgos”.

En la Figura 1 se observa el periodo de aplicacion del programa para cada cohorte, donde

el primer grupo inicia en mayo de 2017. Tambien se reporta la cantidad de individuos to-

tales considerados en cada grupo, de los cuales la mitad era asignado al tratamiento. En la

muestra tenemos un 52 % de mujeres, el promedio de edad es 41 anos y la mayorıa cuenta

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2017 2018

Ronda 1E F M A M J J A S O N D E F M A M J J A S O N D

Ronda 2E F M A M J J A S O N D E F M A M J J A S O N D

Ronda 3E F M A M J J A S O N D E F M A M J J A S O N D

Ronda 4E F M A M J J A S O N D E F M A M J J A S O N D

Ronda 5E F M A M J J A S O N D E F M A M J J A S O N D

Ronda 6E F M A M J J A S O N D E F M A M J J A S O N D

38

37

32

16

33

46

N

Figura 1: Rondas y periodos de la aplicacion del programa

con educacion universitaria o tecnica4. Cerca de la mitad de las empresas se dedica a los

servicios, y el resto se divide entre comercio y manufactura. Al inicio del programa casi

todos los empresarios contaban con algun tipo de formalizacion y mas del 60 % mantenıa

una contabilidad separada de sus cuentas personales. El ingreso del hogar promedio de los

participantes era de aproximadamente CLP$ 1.600.000 mensuales y el nivel de ventas de sus

negocios era de CLP$ 4.300.000 mensuales. Ademas, se realizaron dos preguntas de conoci-

miento economico a los participantes antes de comenzar, la primera se refiere a computar el

costo de oportunidad y la segunda a computar utilidades. En general los microempresarios

contestan correctamente ambas preguntas.

La Tabla 1 muestra la estadıstica descriptiva de las variables de interes consideradas en la

encuesta de salida5. Debido a que fueron medidas justo al terminar el tratamiento nos cen-

tramos en variables que el mentor podrıa afectar directamente en el corto plazo, tales como

4Ver Tabla A.2 para mayor detalle sobre las caracterısticas base.5Para efectos de esta tabla, y para todo el analisis del trabajo, se omite una observacion debido a que se

alejaba en cerca 7 desviaciones estandar del nivel de ventas promedio del resto de las firmas. Ver Figura A.1.Se realiza un analisis de influencia y se concluye que esta observacion solo es influyente en las estimacionesde ventas y utilidad, es decir, su exclusion cambia de manera importante los coeficientes estimados. Debidoa que se aleja bastante de las caracterısticas del grupo estudiado se opto por omitirla con el fin de estimarcon mayor precision esos coeficientes. El resto de los resultados y conclusiones de este trabajo es robusto ala omision de esta observacion.

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practicas empresariales y cambios incorporados en el ultimo ano. En practicas de negocio

se considera formalizacion, contabilidad separada del hogar, horas semanales trabajadas en

el negocio, registros de las actividades del negocio, incorporacion de productos nuevos, etc.

Para medir las actividades de marketing se construye un indicador que corresponde a la

suma de las siguientes acciones: visitar a la competencia para observar precios y productos,

preguntar a los clientes si les gustarıan nuevos productos, preguntar a los proveedores si hay

nuevos productos que se esten vendiendo bien en el mercado, preguntar a ex-clientes las ra-

zones por las que dejaron de comprar, hacer ofertas especiales e invertir en publicidad. Esta

variable toma valores entre 0 y 7. Respecto a los cambios reportados por el empresario en el

ultimo ano se considera una serie de medidas: la primera variable toma el valor 1 si es que

el empresario reporta que ha incorporado algun perfeccionamiento en el plan de negocios; la

segunda variable toma el valor 1 si el empresario ha incorporado un cambio en la estrate-

gia de acercamiento a clientes; la tercera se refiere a cambios en la estrategia de ventas; la

cuarta se refiere a cambios en el manejo de inventarios o cuentas; la quinta se relaciona con

haber aumentado redes de contacto o acercamiento a fuentes de financiamiento; finalmente

la ultima variable se refiere a mejoras en la autoestima del empresario.

Tambien miramos medidas de resultado de las firmas como ventas, costos y utilidad; y

medidas de ingreso del hogar6 del empresario, para estimar si la mentorıa tuvo un impacto

directo en estas variables. Ademas, se incluye un indicador de conocimiento financiero cons-

truido a partir de 3 preguntas relacionadas a computar tasas de interes y nociones sobre

inflacion. Este indicador toma valores entre 0 y 3.

En relacion a los mentores que participaron en este programa, la Tabla 2 muestra algunas

de sus caracterısticas. Los mentores eran mayoritariamente hombres con una edad promedio

de 48 anos. La mayorıa cuenta con tıtulos profesionales de Ingeniero Comercial o Civil, y

posee conocimientos en estrategia, administracion y marketing. A su vez, gran parte cuenta

con experiencia previa en otros programas de mentorıas. En relacion a la disponibilidad de

tiempo del mentor, medido con una variable que toma valores 0, 1 y 2 dependiendo de si

es “Baja”, “Media” o “Alta”, vemos que en promedio cuentan con una disponibilidad “Me-

dia”para dedicar a las mentorıas7. Tambien vemos que mas de la mitad de los mentores

cuentan con una amplia red de contactos, medida con una dummy que toma el valor 1 si el

mentor tiene mas de 500 contactos en una plataforma on-line de empleo y empresas.

6Si no estaba disponible la pregunta de ingreso en el ultimo mes, se computaba con los ingresos reportadosen otras fuentes y el sueldo de administrador, en caso de que esta informacion estuviera disponible.

7Esta variable se construye considerando la respuesta del mentor a la pregunta abierta “¿Cual es tudisponibilidad de tiempo?”. Se consideraba Baja si era menor a 2 horas semanales y Alta si era mayor a 5horas semanales. Tambien habıa respuestas que indicaban directamente disponibilidad “Alta” o “Baja”. Siindicaban que era “flexible”se consideraba como disponibilidad Media.

11

Notar que todas las variables de resultado consideradas en este trabajo son auto reporta-

das. Esto no es ideal a la hora de evaluar los resultados, pero no fue posible obtener datos

administrativos de las firmas. Las encuestas fueron construidas de la manera mas neutral

posible, recalcando el hecho de que la informacion entregada tenıa un caracter estrictamente

confidencial y, en el caso de la encuesta de salida, realizadas directamente por encuestadores

de JPAL-LAC, para asegurar la neutralidad de las respuestas.

3.3. Balance y Cumplimiento

Esperarıamos encontrar diferencias limitadas entre grupo de control y tratamiento debido

a la aleatorizacion. En la Tabla 3 podemos ver que no existen diferencias significativas entre

ambos grupos para ninguna de las caracterısticas base observables. Ademas, se realiza un test

F de significancia conjunta para todas las caracterısticas base, este test no es significativo,

lo que confirmarıa que los grupos estan balanceados.

Incluso si ambos grupos son comparables, la posibilidad de identificar el impacto depende

de que exista cumplimiento en la asignacion al tratamiento. Esto quiere decir que aquellos

asignados al tratamiento efectivamente lo reciban. En este caso, podrıa ocurrir que los par-

ticipantes asignados al tratamiento desistan de participar en las mentorıas una vez que son

seleccionados. Lo anterior ocurre para algunos casos, como se muestra en la Tabla A.3, el

87 % de los participantes asignados al tratamiento inicia efectivamente la mentorıa, es decir,

tiene al menos una reunion con su mentor. Finalmente, el 72 % de los participantes asigna-

dos al tratamiento lo terminan, es decir, completan aproximadamente las 8 reuniones con

el mentor estipuladas dentro de la descripcion del programa. Por otra parte, ninguno de los

controles recibe el programa de mentorıas.

Otro factor que podrıa afectar la validez del experimento es la atricion. Esto serıa un

problema si la tasa de respuesta de las encuestas de seguimiento es considerablemente mas

baja que la muestra original. Con respecto a la ficha de inscripcion inicial, un 91 % contesto

la encuesta base y un 93 % contesto la encuesta de salida. Por lo que la tasa de respuesta

es bastante alta8. En la Tabla A.5 podemos ver que aquellos que no contestaron la encues-

ta de salida son diferentes en algunas de las caracterısticas base. Especıficamente, aquellos

que respondieron la encuesta de salida con menor probabilidad son formales y tienen un

conocimiento inicial mas bajo en una de las preguntas. Esto puede ser relevante en terminos

de interpretacion, ya que la muestra final es ligeramente distinta a la inicial. Sin embargo,

8 Ver Tabla A.4 para distincion segun ronda de tratamiento.

12

una fuente potencial de sesgo para las estimaciones serıa si existiese correlacion entre la

asignacion al tratamiento y la probabilidad de contestar la encuesta. Como se observa en la

Tabla A.6 no se encuentra correlacion entre ser asignado al tratamiento y ser entrevistado

en la encuesta de salida. Ademas, como se ve en la Tabla A.7 tratados y controles difieren

en pocas caracterısticas base de aquellos que no contestaron. Debido a que se controla por

los resultados base en las estimaciones, y a que la tasa de atricion es muy baja, es poco

probable que estas pequenas diferencias expliquen los resultados que se presentan en el resto

del trabajo.

Como se menciono anteriormente, hay diferencias en las tasas de respuesta segun pregunta.

Por esta razon, verificamos si es que existe atricion selectiva, es decir, que tratados y controles

tengan diferentes tasas de repuesta para alguna de ellas. En la Tabla A.8 vemos que esto no

sucede para ninguna de las variables consideradas en este trabajo.

4. Resultados

La evidencia presentada hasta el momento parece indicar que la aleatorizacion fue hecha de

manera correcta y que los grupos de tratamiento y control estan balanceados. A continuacion,

se estima el impacto de la intervencion en los resultados de los empresarios y la calidad de

la interaccion con sus mentores.

4.1. Efecto Tratamiento Promedio

La Tabla 4 muestra los resultados obtenidos al final del programa. Se encuentra impacto

significativo de las mentorıas en las variables relacionadas con perfeccionamiento del plan

de negocios y cambios en estrategia empresarial. Este impacto es positivo y significativo al

5 % para perfeccionamiento del plan de negocios, y significativo al 1 % en el caso de cambios

en las estrategias de acercamiento a clientes y ventas. En cuanto a las magnitudes, los que

pertenecen al grupo de tratamiento tienen 21 % mas de probabilidad de perfeccionar su plan

de negocios respecto aquellos que fueron asignados al grupo de control. En estrategia de

acercamiento a clientes esta probabilidad es un 26 % mayor, mientras que para cambio en

estrategia de ventas es un 27 % mayor. Este resultado es coherente con la asesorıa que puede

entregar el mentor en el corto plazo, ya que puede influir en el diseno de la estrategia de

negocios futura. No se encuentran diferencias en practicas empresariales tales como forma-

lidad, horas trabajadas, llevar registros del negocio, actividades de marketing, etc. Hay que

recordar que en la muestra la gran mayorıa de las empresas ya era formal, llevaba algun tipo

de registro y el empresario dedicaba gran parte de su tiempo al manejo de su negocio. Luego,

13

la mentorıa puede no tener un gran impacto en este tipo de variables, pero sı contribuir a

mejorar la planificacion y estrategia general.

En cuanto a las variables de resultado de largo plazo, no se encuentra impacto en ven-

tas, costos, utilidades del negocio o ingresos familiares. Esperarıamos encontrar efectos mas

importantes en resultados para las futuras encuestas de seguimiento, una vez que se hayan

completado los cambios propuestos por el mentor. Ademas de lo anterior, es necesario te-

ner en cuenta que el tamano de muestra actual solo nos permite identificar impactos muy

grandes en las variables de resultado, ya que contamos con bajo poder estadıstico. Tambien

notar que algunos de los resultados se acercan a la significancia al 10 %, como es el caso de

contabilidad separada y llevar registros ordenados del negocio, efectos que podrıan llegar a

ser significativos con la incorporacion de nuevas rondas a la muestra.

Los resultados encontrados en este trabajo difieren de lo reportado por Brooks et al. (2018),

ya que ellos muestran un fuerte impacto de las mentorıas en utilidades en el corto plazo,

especialmente mientras duraba la relacion mentor-mentado, lo que no observamos en este

contexto. En el caso del trabajo anterior, los mentores pertenecen a la misma comunidad y

cuentan con emprendimientos personales, luego, las relaciones formadas tienen un caracter

mas simetrico e informal, donde los mentores entregan informacion relevante dentro del

propio entorno del empresario. No obstante, una vez que esta relacion se disuelve estos

son incapaces de mantener el mejor desempeno alcanzado, ya que dejan de contar con esta

fuente de informacion y apoyo adicional. En nuestro estudio, la relacion tiene un caracter

mas asimetrico, los mentores cuentan con experiencia en cargos ejecutivos de alto nivel y

consultorıas, la gran mayorıa cuenta con estudios de postgrado y se especializa en areas tales

como marketing, administracion y estrategia, por lo tanto, pueden brindar asistencia tecnica

personalizada orientada a implementar cambios con efectos mas permanentes en practicas

y estrategias administrativas. Contrario a lo que pasaba en el caso de Brooks et al. (2018),

donde el mentor parecıa “hacerse cargo” parcialmente del negocio, las mentorıas estarıan

orientadas a cambiar estrategias y practicas empresariales de manera permanente, pero sin

involucrarse directamente en el negocio. Por esta razon, esperarıamos encontrar efectos en

un plazo mayor, una vez que se hayan incorporado las sugerencias del mentor, en lugar de

ganancia de informacion local especıfica al contexto del empresario, como ocurrıa en el caso

anterior.

4.2. Calidad de la relacion entre mentores y empresarios

Una vez determinado el efecto de tratamiento promedio, miramos dentro de los grupos de

mentores-empresarios para analizar posibles heterogeneidades en la calidad de la relacion.

14

Como se discutio anteriormente existen diferentes factores que pueden influir en la calidad de

la relacion formada, en este caso se consideran una serie de medidas de calidad, y se estima

el impacto de diferentes caracterısticas de la mentorıa sobre ellas.

Entre medidas de calidad se consideran variables que midan numero de interacciones y

afinidad entre los participantes, en este caso utilizamos: numero de reuniones reportadas,

cumplimiento de las reuniones segun lo dispuesto por el programa, fluidez en la comunica-

cion (esta variable toma el valor 1 si el mentor demora menos de 1 dıa en responder cuando

el empresario intenta contactarlo), si el empresario reporta seguir los consejos del mentor, el

deseo de continuar con las mentorıas por parte del empresario y el numero de topicos dis-

cutidos en las reuniones. La estadıstica descriptiva de estas variables se reporta en la Tabla

5. Vemos que se completaron cerca de 6 reuniones en promedio y mas de la mitad de los

mentores tenıa un tiempo de respuesta menor a 1 dıa. Tambien, vemos que la mayorıa de los

empresarios reporta querer continuar con la mentorıa y seguir los consejos entregados por el

mentor.

Debido a que hay multiples medidas de calidad, se realiza un analisis de componentes

principales para reducir la dimensionalidad de las variables y facilitar la interpretacion.

Los componentes principales se obtienen a partir de combinaciones lineales de las variables

consideradas y se ordenan en funcion de la varianza explicada. Una vez determinados los

componentes a analizar, se estima la regresion definida en la ecuacion (2) para determinar

como es que las variables consideradas anteriormente afectan a estas medidas. En la Tabla

6 podemos ver el peso que tiene cada variable en los primeros 3 componentes principales. El

primer componente corresponde al 54 % de la varianza explicada y cada variable considerada

tiene una carga positiva, luego se puede interpretar como una medida de calidad general de

la mentorıa. El segundo componente corresponde al 19 % de la varianza explicada, pero su

interpretacion no es tan clara, ya que los signos de las cargas difieren segun variable, sin

embargo, las que tienen un peso mayor y positivo se relacionan con rapidez en la comuni-

cacion y deseo de continuar, luego se puede interpretar como una medida de la calidad de

comunicacion entre mentor-mentado. Por ultimo, el tercer componente corresponde al 13 %

de la varianza explicada, y tiene pesos negativos para las variables relativas a reuniones y

comunicacion, pero pesos positivos para aquellas relacionadas con la interaccion misma entre

mentores-empresarios y la afinidad entre ambos, luego se puede interpretar como una medida

de la calidad de la interaccion mas especıfica. Para fines de nuestro analisis nos centraremos

en el primer componente, ya que explica gran parte de la varianza y corresponde a una

medida de calidad mas general que las otras 9.

9En el Apendice, la Tabla A.9 muestra las estimaciones para los componentes 2 y 3.

15

La Tabla 7, en sus 5 primeras columnas, muestra los resultados obtenidos para la esti-

macion de la ecuacion (2) sobre el primer componente. Cada columna corresponde a una

regresion considerando diferentes caracterısticas de la mentorıa. El principal resultado que

observamos es que la variable de disponibilidad de tiempo del mentor es significativa y esta

correlacionada positivamente con la medida de calidad general de la mentorıa. Este resul-

tado tiene sentido, ya que un mentor con mas tiempo tiene mas flexibilidad para juntarse

con el empresario, sus reuniones pueden ser mas extensas, pueden discutir mas topicos o

conversar temas con mayor profundidad. Un mentor con mas disponibilidad puede ayudar

a un microempresario a buscar soluciones nuevas, dedicandole mas tiempo al diagnostico y

busqueda de soluciones focalizadas.

Notar que las variables relacionadas con similitud entre mentor-empresario, como mismo

genero y diferencia de edad no son significativas. Esto parece indicar que estos atributos

especıficos del mentor no influyen en lograr un match mas satisfactorio segun las variables

reportadas. Tambien se encuentra que las variables relacionadas con redes de contacto no se

correlacionan con una mayor calidad de la relacion. Por ultimo, vemos que variables rela-

cionadas a conocimientos especıficos del mentor tampoco parecen estar correlacionadas con

una mayor calidad.

Ademas de calidad, se considera la nota sobre la expectativa de exito de la dupla por

parte de la coordinacion y se realizan las mismas estimaciones anteriores. En las ultimas 5

columnas de la Tabla 7 vemos los resultados para una variable que toma el valor 1 si la nota

fue lo mas alta posible, es decir, la evaluacion establecıa “creo que este match va a andar

excelente”. Vemos que la disponibilidad de tiempo del mentor se correlaciona positivamente

con la probabilidad de que la coordinacion califique a la dupla con la nota maxima. Al igual

que antes, la disponibilidad de tiempo es relevante, a diferencia del resto de las caracterısti-

cas consideradas. Por lo tanto, parece ser que la coordinacion incorpora este factor en su

evaluacion del posible exito de las duplas mentor-empresario. Se puede concluir que una

mayor disponibilidad de tiempo del mentor es importante para el desarrollo de mentorıas de

mayor calidad, y que los expertos encargados de asignar las duplas tambien lo consideran

en su analisis. En cuanto a las magnitudes encontradas, notar que ambas regresiones no son

exactamente comparables, ya que en la primera estimacion la variable independiente es una

medida de calidad continua, mientras que en la segunda es una variable dummy que toma

el valor 1 cuando la nota es alta. Para tener una mejor nocion de la magnitud de los cam-

bios, calculamos los coeficientes estandarizados para la variable de disponibilidad de tiempo.

Considerando la primera regresion, estimamos que para la medida de calidad el coeficiente

16

estandarizado es igual a 0.431, mientras que para la nota serıa 0.335. Luego, vemos que la

disponibilidad de tiempo es aun mas relevante en el caso de la medida de calidad.

4.3. Caracterısticas de la mentorıa en los resultados

Despues del analisis anterior queremos evaluar si algunas de las caracterısticas de la men-

torıa tienen impacto directo en los resultados de los empresarios. Por esta razon, se estima

la ecuacion (3) para una serie de caracterısticas. En este caso consideramos a la muestra

completa, es decir, tanto a tratados como a controles. Nos enfocamos en los posibles im-

pactos de la mentorıa en el corto plazo, por lo que se consideran las variables de practicas

empresariales y cambios en el ultimo ano.

En primer lugar, miramos interacciones con las medidas del exito de la relacion entre

mentores y empresarios que analizamos en la seccion anterior. La primera corresponde a la

medida de calidad general de la mentorıa que construimos y la segunda se refiere a la nota

de la coordinacion del programa sobre el posible exito de la dupla. En la Tabla 8 vemos

la interaccion de tratamiento con una dummy que toma el valor 1 si la dupla estaba en el

15 % superior de la medida de calidad general de la mentorıa. Vemos que esta medida esta

correlacionada positivamente con el perfeccionamiento del plan de negocios y mejoras en la

autoestima del empresario. Tambien vemos la interaccion entre tratamiento y ser calificado

con la nota maxima. En este caso, una nota alta esta correlacionada con una menor cantidad

de horas dedicadas al negocio, una mayor probabilidad de implementar cambios en la estra-

tegia de ventas y una mayor probabilidad de aumentar las redes de contacto/financiamiento.

Por lo tanto, vemos que mentorıas de mayor calidad y mejor nota estan correlacionadas

con mejores resultados, sin embargo, las medidas impactadas son diferentes en cada caso.

La primera medida corresponde a una medida ex-post desde la perspectiva del empresario,

mientras que la otra es una medida ex-ante, luego parece ser que la coordinacion incorpora

en su decision otras consideraciones que no se ven reflejadas en la medida de calidad.

En segundo lugar, se exploran interacciones relacionadas con las caracterısticas de la men-

torıa evaluadas anteriormente, con el objetivo de analizar si tienen influencia directa en los

resultados de los empresarios. Primero se estima la interaccion con tiempo disponible del

mentor, en la Tabla 9 vemos que esta interaccion, donde la categorıa base es tener un men-

tor con disponibilidad de tiempo baja, no es significativa para las variables que analizamos.

Luego, si bien el tiempo disponible parece ser muy relevante en formar relaciones de mayor

calidad, no estarıa directamente correlacionado con mejores resultados en los aspectos eva-

luados.

17

En relacion a la similitud entre los participantes de la mentorıa, en la Tabla 10 vemos que la

interaccion con diferencia de edad esta correlacionada negativamente con perfeccionamiento

en el plan de negocios y cambios en la estrategia de ventas, no obstante, la magnitud es rela-

tivamente pequena en ambos casos. Esto podrıa indicar que se hace mas difıcil implementar

cambios a medida que las diferencias etarias son mayores debido a que se dificulta el enten-

dimiento y coordinacion entre los participantes. Por otra parte, no se encuentra diferencia

estadısticamente significativa para las duplas del mismo genero en las variables consideradas.

En cuanto a la formacion de redes a traves de la mentorıa, en la Tabla 11 vemos que un

mentor con experiencia en el mismo rubro del empresario esta correlacionado con una mayor

cantidad de horas dedicadas al negocio, pero este resultado solo es significativo al 10 %. En

relacion a la variable de tamano de la red del mentor encontramos una correlacion negativa

con horas dedicadas al negocio y positiva en el pedir credito. Tambien vemos correlacion

positiva con perfeccionamiento del plan de negocios y cambio en estrategia de ventas. En-

contramos una correlacion negativa con cambios en la estrategia de clientes, no obstante, el

efecto considerando el impacto del tratamiento sigue siendo positivo. Ese resultado es mas

difıcil de interpretar, ya que esperarıamos que un mentor con mayor cantidad de redes ten-

ga un impacto en variables relacionadas con aumento en numero de contactos o resultados

relacionados, lo que no estarıa pasando en este caso.

Finalmente, en relacion a la transmision de conocimientos del mentor, en la Tabla 12

vemos que tener un mentor experto en estrategia esta correlacionado positivamente con pedir

credito y un aumento en la redes de contacto/financiamiento. Esto podrıa deberse a que un

mentor con conocimientos de estrategia puede aportar en la planificacion de la empresa y sus

decisiones de endeudamiento y establecimiento de redes. Por otra parte, mentores expertos

en administracion o marketing parecen no aportar de manera distinta en la mayorıa de

los resultados, a excepcion de mejoras en contabilidad en el caso de marketing, que son

significativas al 10 %. Por esta razon, exploramos como es la dinamica de transmision de

conocimiento para empresarios con bajas practicas iniciales a los cuales se les asigna un

mentor experto en el area. En la Tabla 13 consideramos 2 indicadores de bajas practicas, uno

se relaciona con registros y cuentas del negocio, y el otro con actividades de marketing 10. En

estas regresiones se controla tambien por este indicador. Analizamos la interaccion con una

dummy que indica si el empresario con bajas practicas en registros tiene un mentor experto en

10Consideramos que un empresario tiene bajas practicas de registros si reportaba 2 o menos de las siguientespracticas: llevar un registro contable ordenado de los recursos en su negocio; mantener un inventario escritodel negocio; llevar registro de toda las compras y ventas realizadas; llevar registro de cuanto paga cada mespor costos indirectos. Se considera que un empresario tiene bajas practicas de marketing si realiza 3 o menosde las actividades que incorpora el indicador de “Actividades de marketing (0-7)”calculado previamente.

18

administracion, y tambien la interaccion con una dummy que indica si el empresario con bajas

practicas de marketing tiene un mentor experto en marketing. Encontramos que ser asignado

a un mentor con conocimientos de administracion, para un empresario con bajos registros, se

correlaciona positivamente con una mejora en los registros de la empresa. Tambien un mentor

con conocimientos de marketing, si es que el empresario tenıa bajas practicas iniciales, esta

correlacionado positivamente con una mejora en las actividades de marketing al termino

la mentorıa. Luego, si bien un mentor experto en administracion/marketing no influye de

manera general en las actividades de las empresas en esas areas, sı puede influir en aquellos

empresarios con bajas practicas iniciales.

5. Conclusiones

Este trabajo estima el impacto en los resultados de microempresarios justo despues de

participar en un programa de mentorıas. Se encuentra efecto significativo de la mentorıa en

las variables relacionadas con perfeccionamiento del plan de negocios y cambios en estrategia.

No se encuentra impacto en practicas empresariales o resultados del negocio. Lo encontrado

es coherente con la asesorıa que puede entregar el mentor en el corto plazo, ya que puede

influir en el diseno de la estrategia de negocios futura. Debido a esto, esperarıamos encontrar

efectos mas importantes en resultados para las futuras encuestas de seguimiento, una vez

que se hayan completado los cambios propuestos por el mentor.

Este trabajo tambien explora diferentes medidas de calidad que podrıan ser relevantes a

la hora de formar relaciones de mentorıa. El principal resultado obtenido es que la variable

de disponibilidad de tiempo del mentor esta correlacionada positivamente con la medida

de calidad general de la mentorıa. Las variables relacionadas a las similitudes, redes y co-

nocimientos no parecen influir en la calidad. Por otra parte, cuando miramos directamente

resultados, parece ser que la transmision de conocimientos podrıa ser especialmente rele-

vante para aquellos empresarios con bajas practicas iniciales, particularmente en el caso de

las actividades de marketing y registros. Lo encontrado hasta el momento entrega algunas

nociones interesantes que podrıan ser utiles en la futura implementacion de programas de

este tipo, considerando las caracterısticas iniciales de los empresarios y mentores.

Todavıa falta incorporar los datos de las rondas del programa que quedan pendientes, lo

que permitirıa aumentar considerablemente el tamano muestral y mejorar el poder de las

estimaciones. Tambien, una vez realizadas las encuestas de seguimiento despues de un ano

del termino del programa, sera posible evaluar los efectos de largo plazo de la mentorıa en

las practicas y resultados empresariales.

19

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21

Tabla 1: Estadıstica Descriptiva Variables Resultado

Variable Promedio Std. Dev. N

Practicas de Negocio:Mantiene todavıa el negocio 0.96 0.21 113Formalizacion 0.96 0.19 108Contabilidad Separada 0.65 0.48 108Horas semanales trabajadas 43.36 20.17 107Ha pedido credito 0.37 0.48 111Actividades de Marketing (0-7) 3.88 2.00 112Lleva registros del negocio 0.92 0.28 108Ha incorporado un producto nuevo 0.69 0.46 108

Cambios en el ultimo ano:Perfeccionamiento plan de negocios 0.65 0.48 112Cambio en estrategia clientes 0.67 0.47 112Cambio en estrategia ventas 0.63 0.49 112Cambio en manejo de inventarios/cuentas 0.45 0.50 112Aumento en redes de contacto/financiamiento 0.81 0.39 112Mejora en autoetima 0.37 0.48 112

Firma:Ventas ultimo mes (miles) 5,085.26 7,893.09 89Costos ultimo mes (miles) 3,422.68 6,777.71 87Utilidad ultimo mes (miles) 1,830.42 3,535.22 81Tiene trabajadores 0.82 0.38 108

Caracterısticas del Dueno:Ingreso del Hogar (miles) 2,134.15 2,382.50 96Conocimiento Financiero (0-3) 1.58 0.91 113

Notas: La tabla considera las respuestas de la encuesta de salida para las rondas 1-4. Entre los trabajadoresse consideran aquellos a tiempo parcial y a tiempo completo. La variable de utilidad mensual se refiere ala utilidad reportada por los empresarios en un mes normal, mientras que la utilidad del ultimo mes essimplemente ventas menos costos del ultimo mes.

22

Tabla 2: Caracterısticas Mentores

Variable Promedio Std. Dev. N

Caracterısticas Personales:Mujer 0.17 0.38 54Edad 47.54 12.51 54Ingeniero Civil 0.37 0.49 54Ingeniero Comercial 0.43 0.50 54Otra profesion 0.20 0.41 54Postgrado o MBA 0.67 0.47 49Experiencia Laboral (anos) 19.41 10.72 51

Area de conocimiento:Estrategia 0.40 0.50 52Finanzas 0.40 0.50 52Administracion 0.42 0.50 52Marketing 0.56 0.50 52Ventas 0.38 0.49 52

Actividad:Emprendedor 0.21 0.41 53Gerente/Ejecutivo 0.42 0.50 53Consultor 0.17 0.38 53Jubilado/Desempleado 0.11 0.32 53

Rubros en los que ha trabajado:Manufactura 0.14 0.35 50Comercio 0.46 0.50 50Servicios 0.72 0.45 50

Redes:Red de contactos 0.57 0.50 54

Mentorıas:Experiencia Previa en Mentorıas 0.78 0.42 51Disponibilidad de tiempo 0.79 0.57 53

Notas: Esta tabla contiene informacion de los mentores de las rondas 1 a 4. Disponibilidad de tiempo esuna variable que toma el valor 0 si el mentor tiene una disponibilidad “Baja”, toma el valor 1 si tiene unadisponibilidad de tiempo “Media 22 si tiene una disponibilidad de tiempo “Alta”. Red de contactos es unadummy que toma el valor 1 si el mentor tiene mas de 500 contactos en una plataforma on-line de empleo yempresas. Hay 3 mentores que participaron en 2 cohortes de tratamiento (es decir tuvieron 2 mentados).

23

Tabla 3: Balance en Lınea Base

Variable Promedio Control T-C Err. Estandar N

Practicas de Negocio:Formalizacion 0.980 -0.019 ( 0.033) 103Contabilidad Separada 0.627 -0.027 ( 0.098) 101Horas semanales trabajdas 41.635 1.576 ( 2.764) 109Ha pedido credito 0.771 -0.114 ( 0.106) 73Ha obtenido credito 0.806 -0.129 ( 0.112) 62Actividades de marketing (0-7) 4.115 0.277 ( 0.356) 108Lleva registros del negocio 0.692 0.004 ( 0.090) 108Ha incorporado un producto nuevo 0.769 0.038 ( 0.081) 104

Firma:Utilidad Mensual (miles) 1,174.468 364.748 ( 337.235) 98Ventas ultimo mes (miles) 4,014.312 719.238 ( 1,849.474) 93Costos ultimo mes (miles) 3,598.438 -701.609 ( 1,779.070) 85Utilidad ultimo mes (miles) 608.535 1,691.822 ( 1,407.207) 77Tiene trabajadores 0.720 0.106 ( 0.085) 96Numero de trabajadores (n>0) 3.278 1.459 ( 0.988) 74Antiguedad del negocio (anos) 4.117 -0.295 ( 0.752) 82

Sector:Manudactura 0.269 -0.080 ( 0.081) 110Comercio 0.250 0.078 ( 0.087) 110Servicios 0.481 -0.015 ( 0.096) 110

Caracterısticas del Dueno:Edad 39.849 2.220 ( 1.953) 111Mujer 0.585 -0.119 ( 0.095) 111Educacion Secundaria 1.000 -0.017 ( 0.017) 110Educacion Universitaria o Tecnica 0.865 -0.072 ( 0.072) 110Ingreso del Hogar (miles) 1,635.119 67.052 ( 305.588) 84Sabe computar costo de oportunidad 0.896 0.067 ( 0.052) 102Sabe computar ganancia 0.902 0.024 ( 0.055) 105

Test F Conjunto: 1.43

Notas: Las columnas 1 y 2 presentan las estimaciones para la regresion yi = α + βMi + εi, donde Mi

indica si el individuo fue asignado a la mentorıa. La columna 1 es α. Los errores estandar son robustos aheterocedasticidad y la significancia estadıstica a 0.10, 0.05 y 0.01 es denotada por ∗, ∗∗ y ∗∗∗ respectivamente.En el test F conjunto omitimos las variables Educacion Secundaria y uno de los sectores por problemas decolinealidad. Tambien omitimos las variables de numero de empleados, antiguedad, y credito ya que reducenbastante la muestra considerada en el test debido a missing values.

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Tabla 4: Impacto del programa

Variable Efecto N

Practicas de Negocio:Mantiene todavıa el negocio 0.064 102

( 0.044)Formalizacion 0.023 97

( 0.024)Contabilidad Separada 0.113 97

( 0.086)Horas semanales trabajadas 1.066 96

( 3.302)Ha pedido credito -0.071 100

( 0.102)Actividades de marketing (0-7) 0.100 101

( 0.344)Lleva registros del negocio 0.078 97

( 0.062)Ha incorporado un producto nuevo -0.080 97

( 0.092)Cambios en el ultimo ano:

Perfeccionamiento plan de negocios 0.210∗∗ 101( 0.098)

Cambio en estrategia clientes 0.262∗∗∗ 101( 0.095)

Cambio en estrategia ventas 0.270∗∗∗ 101( 0.096)

Cambio en manejo de inventarios/cuentas 0.087 101( 0.100)

Aumento en redes de contacto/financiamiento 0.003 101( 0.080)

Mejora en autoestima 0.028 101( 0.095)

Firma:Ventas ultimo mes (miles) 310.030 82

( 1,022.159)Costos ultimo mes (miles) 884.499 80

( 922.051)Utilidad ultimo mes (miles) -204.212 74

( 817.286)Tiene trabajadores 0.089 97

( 0.072)Caracterısticas Socioeconomicas:

Ingreso del Hogar (miles) 576.819 89( 355.190)

Conocimiento Financiero (0-3) 0.157 102( 0.182)

Notas: La tabla muestra los coeficientes de la variable de asignacion al tratamiento de la regresion presentadaen la ecuacion (1). Las regresiones controlaban por la respuesta en la lınea base (si es que estaba disponible)y por caracterısticas generales del dueno y de la firma. Se utilizan errores estandar bootstrap y la significanciaestadıstica a 0.10, 0.05 y 0.01 es denotada por ∗, ∗∗ y ∗∗∗ respectivamente.

25

Tabla 5: Estadıstica descriptiva Medidas de Calidad

Variable Promedio Std. Dev. N

Reuniones y Comunicacion:Numero de reuniones 5.54 2.46 56Se realizaron mentorıas planificadas 2.38 0.92 50Tiempo de respuesta 0.54 0.50 50

Relacion mentor-mentado:Sigue consejos del mentor 0.80 0.40 51Desea continuar con la mentorıa 0.92 0.28 49Numero de topicos discutidos con el mentor 2.71 1.69 51

Notas: La variable de mentorıas planificadas toma el valor 3 si se realizaron todas las mentorıas planificadas,2 si se realizaron la mayorıa de las mentorıas planificadas, 1 si se realizaron la mitad de las mentorıasplanificadas y 0 si no se realizaron. La variable tiempo de respuesta es una dummy que toma el valor 1 si esque el tiempo de respuesta es menor a 1 dıa.

Tabla 6: Analisis de Componentes Principales

Componente 1 Componente 2 Componente 3Variable Calidad general Calidad Calidad interaccion

de la mentorıa Comunicacion mentor-mentado

Numero de reuniones 0.4527 -0.2022 -0.4362Se realizaron mentorıas planificadas 0.5082 -0.0658 -0.2999Tiempo de Respuesta 0.2682 0.6464 -0.2077Sigue consejos del mentor 0.4967 -0.3303 0.0788Desea continuar con la mentorıa 0.2890 0.6288 0.3013Numero de topicos discutidos 0.3670 -0.1800 0.7614

Porcentaje de la varianza explicada 54.4 % 18.8 % 13.3 %

Notas: Debido a que las variables de interes son dicotomicas y ordinales se utiliza una matriz de correlacionespolychoric en lugar de la matriz de correlaciones de Pearson.

26

Tabla 7: Impacto caracterısticas de mentores en exito de la relacion

Variable Calidad General de la mentoria Nota Alta

Tiempo mentorıa:Disponibilidad 1.320∗∗∗ 1.400∗ 0.242∗∗ 0.304∗

de Tiempo ( 0.512) ( 0.821) ( 0.233) ( 0.238)

Similitud:Mismo Sexo -0.454 0.631 -0.085 -0.047

( 0.764) ( 0.892) ( 0.006) ( 0.009)Diferencia 0.020 -0.037 0.001 0.000de Edad ( 0.026) ( 0.048) ( 0.006) ( 0.009)

Redes:Mismo Rubro 0.328 0.453 -0.026 -0.130

( 0.911) ( 1.545) ( 0.282) ( 0.317)Red de contactos 0.589 0.164 0.046 0.015

( 0.685) ( 1.111) ( 0.159) ( 0.189)

Transmicion conocimiento:Estrategia -0.193 0.841 0.064 0.180

( 0.747) ( 1.018) ( 0.142) ( 0.178)Administracion 0.367 0.256 -0.113 -0.104

( 0.699) ( 0.865) ( 0.138) ( 0.162)Marketing -0.049 0.670 0.079 0.143

( 0.719) ( 0.929) ( 0.151) ( 0.157)

N 45 46 41 44 40 52 53 48 51 47

Notas: Cada columna de la tabla muestra los coeficientes de la regresion presentada en la ecuacion (2). Seutilizan errores estandar bootstrap y la significancia estadıstica a 0.10, 0.05 y 0.01 es denotada por ∗, ∗∗ y∗∗∗ respectivamente.

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Tabla 8: Medidas de exito sobre resultados

Variable Promedio Tratado Tratado* N Tratado Tratado* NControl Calidad Alta Nota Alta

Practicas de Negocio:Mantiene todavıa el negocio 0.93 0.067 -0.023 102 0.054 0.050 102

( 0.048) ( 0.052) ( 0.045) ( 0.043)Formalizacion 0.96 0.025 -0.010 97 0.023 0.000 97

( 0.026) ( 0.025) ( 0.024) ( 0.011)Contabilidad Separada 0.63 0.091 0.137 97 0.132 -0.093 97

( 0.091) ( 0.228) ( 0.088) ( 0.168)Horas semanales trabajadas 41.70 1.241 -1.167 96 3.314 -11.305∗∗ 96

( 3.532) ( 6.778) ( 3.582) ( 5.608)Ha pedido credito 0.40 -0.025 -0.347 100 -0.072 0.004 100

( 0.107) ( 0.236) ( 0.108) ( 0.182)Actividades de marketing (0-7) 3.67 0.122 -0.148 101 0.009 0.418 101

( 0.372) ( 0.641) ( 0.337) ( 0.817)Lleva registros del negocio 0.89 0.081 -0.022 97 0.087 -0.042 97

( 0.067) ( 0.072) ( 0.061) ( 0.109)Ha incorporado un producto nuevo 0.69 -0.089 0.055 97 -0.057 -0.110 97

( 0.099) ( 0.216) ( 0.092) ( 0.214)Cambios en el ultimo ano:

Perfeccionamiento plan de negocios 0.55 0.172∗ 0.266∗ 101 0.156 0.254 101( 0.102) ( 0.141) ( 0.101) ( 0.163)

Cambio en estrategia clientes 0.57 0.283∗∗∗ -0.149 101 0.227∗∗ 0.162 101( 0.098) ( 0.189) ( 0.100) ( 0.133)

Cambio en estrategia ventas 0.50 0.287∗∗∗ -0.121 101 0.209∗∗ 0.287∗∗∗ 101( 0.101) ( 0.186) ( 0.104) ( 0.100)

Cambio en manejo de inventarios/cuentas 0.40 0.050 0.254 101 0.098 -0.052 101( 0.105) ( 0.237) ( 0.108) ( 0.187)

Aumento en redes de contacto/financiamiento 0.81 -0.009 0.078 101 -0.052 0.258∗∗∗ 101( 0.087) ( 0.151) ( 0.089) ( 0.091)

Mejora en autoestima 0.36 -0.018 0.327∗ 101 -0.007 0.166 101( 0.097) ( 0.197) ( 0.100) ( 0.171)

Notas: La tabla muestra los coeficientes de la regresion presentada en la ecuacion (3). Se utilizan erroresestandar bootstrap y la significancia estadıstica a 0.10, 0.05 y 0.01 es denotada por ∗, ∗∗ y ∗∗∗ respectivamente.

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Tabla 9: Caracterısticas mentorıa sobre resultados: Tiempo

Variable Promedio Tratado Tratado* NControl Tiempo

Practicas de Negocio:Mantiene todavıa el negocio 0.93 0.036 0.031 97

( 0.071) ( 0.050)Formalizacion 0.96 0.023 0.003 92

( 0.025) ( 0.013)Contabilidad Separada 0.63 0.154 -0.087 92

( 0.112) ( 0.105)Horas semanales trabajadas 41.70 5.287 -5.162 91

( 6.350) ( 5.937)Ha pedido credito 0.40 0.156 -0.230 95

( 0.159) ( 0.142)Actividades de marketing (0-7) 3.67 -0.038 0.219 96

( 0.496) ( 0.553)Lleva registros del negocio 0.89 0.029 0.050 92

( 0.093) ( 0.080)Ha incorporado un producto nuevo 0.69 -0.076 0.035 92

( 0.125) ( 0.116)Cambios en el ultimo ano:

Perfeccionamiento plan de negocios 0.55 0.354∗∗∗ -0.158 96( 0.111) ( 0.107)

Cambio en estrategia clientes 0.57 0.265∗∗ -0.011 96( 0.134) ( 0.115)

Cambio en estrategia ventas 0.50 0.239 -0.008 96( 0.150) ( 0.133)

Cambio en manejo de inventarios/cuentas 0.40 0.185 -0.151 96( 0.169) ( 0.169)

Aumento en redes de contacto/financiamiento 0.81 0.032 -0.071 96( 0.109) ( 0.098)

Mejora en autoestima 0.36 0.139 -0.170 96( 0.126) ( 0.109)

Notas: La tabla muestra los coeficientes de la regresion presentada en la ecuacion (3). Tiempo toma losvalores 0, 1 y 2. En este caso, la categorıa base es tener un mentor con baja disponibilidad de tiempo. Seutilizan errores estandar bootstrap y la significancia estadıstica a 0.10, 0.05 y 0.01 es denotada por ∗, ∗∗ y∗∗∗ respectivamente.

29

Tabla 10: Caracterısticas mentorıa sobre resultados: Similitud

Variable Promedio Tratado Tratado* N Tratado Tratado* NControl Mismo Sexo Dif. Edad

Practicas de Negocio:Mantiene todavıa el negocio 0.93 0.019 0.091 98 0.065 -0.001 98

( 0.066) ( 0.082) ( 0.046) ( 0.002)Formalizacion 0.96 0.031 -0.016 93 0.028 -0.001 93

( 0.034) ( 0.022) ( 0.029) ( 0.001)Contabilidad Separada 0.63 0.099 -0.024 93 0.101 -0.002 93

( 0.119) ( 0.145) ( 0.096) ( 0.004)Horas semanales trabajadas 41.70 -2.565 7.690 92 -0.430 0.271 92

( 4.753) ( 6.051) ( 3.741) ( 0.187)Ha pedido credito 0.40 -0.068 0.059 96 -0.054 0.003 96

( 0.135) ( 0.171) ( 0.107) ( 0.007)Actividades de marketing (0-7) 3.67 0.168 -0.138 97 0.144 -0.008 97

( 0.501) ( 0.623) ( 0.350) ( 0.024)Lleva registros del negocio 0.89 0.052 0.034 93 0.068 0.000 93

( 0.071) ( 0.095) ( 0.068) ( 0.003)Ha incorporado un producto nuevo 0.69 -0.138 0.152 93 -0.087 0.004 93

( 0.136) ( 0.154) ( 0.100) ( 0.005)Cambios en el ultimo ano:

Perfeccionamiento plan de negocios 0.55 0.246∗∗ -0.087 97 0.280∗∗∗ -0.015∗∗∗ 97( 0.119) ( 0.158) ( 0.096) ( 0.005)

Cambio en estrategia clientes 0.57 0.256∗∗ 0.010 97 0.258∗∗ 0.001 97( 0.117) ( 0.168) ( 0.103) ( 0.005)

Cambio en estrategia ventas 0.50 0.196 0.086 97 0.295∗∗∗ -0.012∗∗ 97( 0.125) ( 0.157) ( 0.102) ( 0.005)

Cambio en manejo de inventarios/cuentas 0.40 0.100 -0.052 97 0.108 -0.007 97( 0.134) ( 0.198) ( 0.107) ( 0.005)

Aumento en redes de contacto/financiamiento 0.81 0.006 -0.054 97 0.014 -0.007 97( 0.103) ( 0.147) ( 0.088) ( 0.005)

Mejora en autoestima 0.36 -0.031 0.099 97 0.041 -0.005 97( 0.118) ( 0.161) ( 0.102) ( 0.005)

Notas: La tabla muestra los coeficientes de la regresion presentada en la ecuacion (3). Se utilizan erroresestandar bootstrap y la significancia estadıstica a 0.10, 0.05 y 0.01 es denotada por ∗, ∗∗ y ∗∗∗ respectivamente.

30

Tabla 11: Caracterısticas mentorıa sobre resultados: Redes

Variable Promedio Tratado Tratado* N Tratado Tratado* NControl Mismo Rubro Red Grande

Practicas de Negocio:Mantiene todavıa el negocio 0.93 0.069 -0.003 93 0.050 0.018 98

( 0.053) ( 0.054) ( 0.040) ( 0.041)Formalizacion 0.96 0.010 0.020 88 0.026 -0.003 93

( 0.016) ( 0.024) ( 0.028) ( 0.014)Contabilidad Separada 0.63 -0.040 0.192 88 0.028 0.109 93

( 0.135) ( 0.147) ( 0.105) ( 0.130)Horas semanales trabajadas 41.70 -7.284 10.611∗ 87 7.268 -11.110∗ 92

( 5.316) ( 5.671) ( 5.268) ( 6.027)Ha pedido credito 0.40 0.041 -0.101 91 -0.233∗ 0.327∗∗ 96

( 0.185) ( 0.200) ( 0.128) ( 0.146)Actividades de marketing (0-7) 3.67 0.114 0.129 92 -0.293 0.660 97

( 0.520) ( 0.609) ( 0.499) ( 0.654)Lleva registros del negocio 0.89 0.126 -0.091 88 0.023 0.078 93

( 0.079) ( 0.087) ( 0.098) ( 0.114)Ha incorporado un producto nuevo 0.69 -0.302∗ 0.293 88 -0.037 -0.055 93

( 0.170) ( 0.187) ( 0.125) ( 0.153)Cambios en el ultimo ano:

Perfeccionamiento plan de negocios 0.55 0.214 0.005 92 0.047 0.270∗ 97( 0.146) ( 0.166) ( 0.146) ( 0.147)

Cambio en estrategia clientes 0.57 0.112 0.219 92 0.381∗∗∗ -0.206∗ 97( 0.160) ( 0.169) ( 0.114) ( 0.120)

Cambio en estrategia ventas 0.50 0.168 0.137 92 0.098 0.236∗ 97( 0.158) ( 0.165) ( 0.141) ( 0.142)

Cambio en manejo de inventarios/cuentas 0.40 -0.123 0.279 92 0.096 -0.036 97( 0.171) ( 0.190) ( 0.148) ( 0.164)

Aumento en redes de contacto/financiamiento 0.81 -0.187 0.226 92 -0.021 0.003 97( 0.148) ( 0.157) ( 0.126) ( 0.134)

Mejora en autoestima 0.36 -0.014 0.050 92 -0.008 0.041 97( 0.173) ( 0.183) ( 0.139) ( 0.154)

Notas: La tabla muestra los coeficientes de la regresion presentada en la ecuacion (3). Se utilizan erroresestandar bootstrap y la significancia estadıstica a 0.10, 0.05 y 0.01 es denotada por ∗, ∗∗ y ∗∗∗ respectivamente.

31

Tabla 12: Caracterısticas mentorıa sobre resultados: Conocimiento

Variable Promedio Tratado Tratado* N Tratado Tratado* N Tratados Tratado* NControl Estrategia Administracion Marketing

Practicas de Negocio:Mantiene todavıa el negocio 0.93 0.038 0.059 96 0.054 0.019 96 0.021 0.066 96

( 0.053) ( 0.047) ( 0.061) ( 0.051) ( 0.072) ( 0.063)Formalizacion 0.96 0.020 0.011 91 0.028 -0.010 91 0.025 -0.002 91

( 0.021) ( 0.018) ( 0.030) ( 0.017) ( 0.028) ( 0.014)Contabilidad Separada 0.63 0.100 -0.054 91 0.124 -0.108 91 -0.056 0.216∗ 91

( 0.099) ( 0.136) ( 0.105) ( 0.134) ( 0.108) ( 0.120)Horas semanales trabajadas 41.70 -0.047 1.714 90 0.983 -0.915 90 -0.538 1.791 90

( 3.866) ( 5.890) ( 4.350) ( 5.136) ( 4.583) ( 5.488)Ha pedido credito 0.40 -0.192∗ 0.432∗∗∗ 94 0.014 -0.096 94 -0.076 0.081 94

( 0.109) ( 0.161) ( 0.127) ( 0.165) ( 0.163) ( 0.175)Actividades de marketing (0-7) 3.67 -0.062 0.546 95 0.114 0.098 95 -0.294 0.721 95

( 0.423) ( 0.536) ( 0.464) ( 0.575) ( 0.479) ( 0.547)Lleva registros del negocio 0.89 0.049 0.043 91 0.039 0.066 91 0.147∗∗ -0.127 91

( 0.079) ( 0.091) ( 0.079) ( 0.109) ( 0.068) ( 0.084)Ha incorporado un producto nuevo 0.69 -0.059 -0.062 91 -0.107 0.053 91 -0.181 0.158 91

( 0.106) ( 0.154) ( 0.120) ( 0.144) ( 0.138) ( 0.152)Cambios en el ultimo ano:

Perfeccionamiento plan de negocios 0.55 0.136 0.203 95 0.270∗∗ -0.128 95 0.202 0.025 95( 0.119) ( 0.128) ( 0.109) ( 0.148) ( 0.136) ( 0.144)

Cambio en estrategia clientes 0.57 0.211∗ 0.116 95 0.283∗∗ -0.062 95 0.255∗ 0.004 95( 0.112) ( 0.133) ( 0.110) ( 0.136) ( 0.136) ( 0.132)

Cambio en estrategia ventas 0.50 0.222∗∗ 0.082 95 0.334∗∗∗ -0.194 95 0.153 0.162 95( 0.113) ( 0.134) ( 0.110) ( 0.139) ( 0.135) ( 0.133)

Cambio en manejo de inventarios/cuentas 0.40 0.005 0.179 95 0.067 0.025 95 0.180 -0.165 95( 0.122) ( 0.155) ( 0.129) ( 0.170) ( 0.137) ( 0.160)

Aumento en redes de contacto/financiamiento 0.81 -0.126 0.249∗∗ 95 0.031 -0.139 95 -0.006 -0.032 95( 0.107) ( 0.103) ( 0.098) ( 0.128) ( 0.106) ( 0.122)

Mejora en autoestima 0.36 -0.011 0.077 95 0.061 -0.102 95 0.078 -0.094 95( 0.118) ( 0.134) ( 0.114) ( 0.147) ( 0.138) ( 0.148)

Notas: La tabla muestra los coeficientes de la regresion presentada en la ecuacion (3). Se utilizan erroresestandar bootstrap y la significancia estadıstica a 0.10, 0.05 y 0.01 es denotada por ∗, ∗∗ y ∗∗∗ respectivamente.

32

Tabla 13: Caracterısticas mentores sobre resultados

Tratado* Tratado*Variable Promedio Tratado Bajo Registro N Tratado Bajo Marketing N

Control y Administracion y Marketing

Practicas de Negocio:Mantiene todavıa el negocio 0.93 0.074 -0.032 93 0.035 0.102 94

( 0.062) ( 0.081) ( 0.049) ( 0.066)Formalizacion 0.96 0.036 -0.046 88 0.018 0.029 89

( 0.038) ( 0.050) ( 0.020) ( 0.038)Contabilidad Separada 0.63 0.045 0.107 88 0.057 0.133 89

( 0.100) ( 0.180) ( 0.092) ( 0.171)Horas semanales trabajadas 41.70 1.714 -4.075 88 -0.946 6.930 88

( 4.549) ( 8.642) ( 3.961) ( 7.249)Ha pedido credito 0.40 -0.087 0.106 91 -0.113 0.375 92

( 0.122) ( 0.236) ( 0.117) ( 0.243)Actividades de marketing (0-7) 3.67 0.086 0.201 92 -0.198 2.095∗∗∗ 93

( 0.448) ( 0.979) ( 0.369) ( 0.748)Lleva registros del negocio 0.89 -0.026 0.375∗∗ 88 0.075 -0.056 89

( 0.075) ( 0.157) ( 0.068) ( 0.166)Ha incorporado un producto nuevo 0.69 -0.053 0.033 88 -0.112 0.268 89

( 0.105) ( 0.208) ( 0.102) ( 0.205)Cambios en el ultimo ano:

Perfeccionamiento plan de negocios 0.55 0.258∗∗ -0.235 92 0.199∗ 0.017 93( 0.101) ( 0.232) ( 0.106) ( 0.206)

Cambio en estrategia clientes 0.57 0.282∗∗∗ -0.102 92 0.209∗∗ 0.128 93( 0.107) ( 0.240) ( 0.106) ( 0.187)

Cambio en estrategia ventas 0.50 0.291∗∗∗ -0.164 92 0.223∗∗ 0.132 93( 0.112) ( 0.237) ( 0.103) ( 0.208)

Cambio en manejo de inventarios/cuentas 0.40 0.176 -0.319 92 0.129 -0.261 93( 0.122) ( 0.228) ( 0.114) ( 0.181)

Aumento en redes de contacto/financiamiento 0.81 0.046 -0.384∗ 92 -0.035 0.071 93( 0.090) ( 0.216) ( 0.095) ( 0.157)

Mejora en autoestima 0.36 0.077 -0.328 92 0.029 -0.155 93( 0.111) ( 0.216) ( 0.114) ( 0.166)

Notas: La tabla muestra los coeficientes de la regresion presentada en la ecuacion (3). Se utilizan erroresestandar bootstrap y la significancia estadıstica a 0.10, 0.05 y 0.01 es denotada por ∗, ∗∗ y ∗∗∗ respectivamente.

33

Apendice

0.1

.2.3

.4Fr

actio

n

0 20000 40000 60000ventas_1

Control Tratado

Ventas último mes - Encuesta de Salida

Figura A.1: Ventas ultimo mes: encuesta salida

Notas: Para todo el analisis del trabajo, se omite una observacion debido a que se alejaba en cerca 7

desviaciones estandar del nivel de ventas promedio del resto de las firmas. Ver Figura A.1. Se realiza un

analisis de influencia y se concluye que esta observacion solo es influyente en las estimaciones de ventas y

utilidad, es decir, su exclusion cambia de manera importante los coeficientes estimados. Debido a que se

aleja bastante de las caracterısticas del grupo estudiado se opto por omitirla con el fin de estimar con mayor

precision esos coeficientes. El resto de los resultados y conclusiones de este trabajo es robusto a la omision

de esta observacion.

34

Tabla A.1: Poder estadıstico

Variable N Attrition Correlacion Base-Salida MDE

Practicas de Negocio:Mantiene todavıa el negocio 114 - - 0.603Formalizacion 108 0.122 0.699 0.462Contabilidad Separada 108 0.122 0.699 0.442Horas semanales trabajadas 107 0.130 0.480 0.320Ha pedido credito 111 0.098 0.353 0.227Actividades de Marketing (0-7) 112 0.089 0.704 0.449Lleva registros del negocio 108 0.122 0.392 0.259Ha incorporado un producto nuevo 108 0.122 0.288 0.190

Cambios en el ultimo ano:Perfeccionamiento plan de negocios 112 - - 0.609Cambio en estrategia clientes 112 - - 0.609Cambio en estrategia ventas 112 - - 0.609Cambio manejo inventarios/cuentas 112 - - 0.609Aumento redes contacto/financiamiento 112 - - 0.609Mejora en autoestima 112 - - 0.609

Firma:Ventas ultimo mes (miles) 89 0.276 0.875 0.702Costos ultimo mes (miles) 87 0.293 0.973 0.799Utilidad ultimo mes (miles) 81 0.341 0.331 0.292Tiene trabajadores 109 0.114 0.571 0.374

Caracterısticas del Dueno:Ingreso del Hogar (miles) 96 0.220 0.612 0.455Conocimiento Financiero (0-3) 113 0.081 0.069 0.044

Notas: Los calculos asumen un poder de 80 %, un nivel de confianza de 0.05 y compliance de 87 %. Lascorrelaciones Base-Salida se calculan solo para el grupo de control

35

Tabla A.2: Caracterısticas Base

Variable Promedio Std. Dev. N

Practicas de Negocio:Formalizacion 0.97 0.17 103Contanilidad Separada 0.61 0.49 101Horas semanales trabajadas 42.46 14.39 109Ha pedido credito 0.71 0.46 73Ha obtenido credito 0.74 0.44 62Actividades de Marketing (0-7) 4.26 1.84 108Lleva registros del negocio 0.69 0.46 108Ha incorporado un producto nuevo 0.79 0.41 104

Firma:Utilidad Mensual (miles) 1,364.29 1,685.80 98Ventas ultimo mes (miles) 4,370.06 8,849.68 93Costos ultimo mes (miles) 3,260.02 8,340.13 85Utilidad ultimo mes (miles) 1,421.49 6,102.48 77Tiene trabajadores 0.77 0.42 96Numero de trabajadores (si n>0) 4.03 4.29 74Antiguedad del negocio (anos) 3.97 3.40 82

Sector:Manufactura 0.23 0.42 110Comercio 0.29 0.46 110Servicios 0.47 0.50 110

Caracterısticas del Dueno:Edad 41.01 10.33 111Mujer 0.52 0.50 111Educacion Secundaria 0.99 0.10 110Educacion Universitaria o Tecnica 0.83 0.38 110Ingreso del Hogar (miles) 1,667.85 1,391.14 84Sabe computar costo de oportunidad 0.93 0.25 102Sabe computar ganancia 0.91 0.28 105

Notas: La tabla considera las respuestas de la encuesta base para las rondas 1-4. Entre los trabajadoresse consideran aquellos a tiempo parcial y a tiempo completo. La variable de utilidad mensual se refiere ala utilidad reportada por los empresarios en un mes normal, mientras que la utilidad del ultimo mes essimplemente ventas menos costos del ultimo mes.

36

Tabla A.3: Asignacion y cumplimiento del tratamiento

Ronda Asignados al tratamiento Inician mentorıas % Terminan mentorıas %Ronda 1 19 16 84 % 13 68 %Ronda 2 18 17 94 % 16 89 %Ronda 3 16 14 88 % 11 69 %Ronda 4 8 6 75 % 4 50 %

Total 61 53 87 % 44 72 %

Tabla A.4: Numero de encuestas realizadas segun ronda

Ronda N original N Encuesta Base % N Encuesta Salida %Ronda 1 38 35 92 % 33 87 %Ronda 2 37 30 81 % 36 97 %Ronda 3 32 31 97 % 31 97 %Ronda 4 16 16 100 % 14 88 %

Total 123 112 91 % 114 93 %

37

Tabla A.5: Diferencia en Lınea Base entre aquellos que repondieron Lınea Salida y aquellosque no contestaron

Variable Diferencia N

Practicas de Negocio:Formalizacion -0.031∗ 103

( 0.018)Contabilidad Separada 0.046 101

( 0.196)Horas semanales trabajadas 2.039 120

( 3.749)Ha pedido credito 0.395 73

( 0.281)Ha obtenido credito 0.250 62

( 0.364)Actividades de Marketing (0-7) -0.334 108

( 0.697)Lleva registros del negocio 0.132 108

( 0.194)Ha incorporado un producto nuevo 0.080 104

( 0.177)Firma:

Utilidad Mensual (miles) 86.232 98( 417.920)

Ventas ultimo mes (miles) 1,642.713 93( 1,297.368)

Costos ultimo mes (miles) 590.766 85( 1,896.119)

Utilidad ultimo mes (miles) 2,058.419 77( 2,490.228)

Tiene trabajadores 0.111 96( 0.199)

Antiguedad del negocio (anos) 1.125 93( 1.212)

Sector:Manufactura 0.019 121

( 0.146)Comercio 0.184 121

( 0.114)Servicios -0.211 121

( 0.165)Caracterısticas del Dueno:

Edad 1.355 120( 3.798)

Mujer 0.100 111( 0.195)

Educacion Secundaria -0.010 110( 0.010)

Educacion Universitaria o Tecnica -0.032 110( 0.139)

Ingreso del Hogar (miles) 396.142 84( 248.946)

Sabe computar costo de oportunidad -0.074∗∗∗ 102( 0.027)

Sabe computar ganancia 0.214 105( 0.174)

Notas: Las columnas 1 y 2 presentan las estimaciones para la regresion yi = α + βFi + εi, donde Fi indicasi el individuo contesto la encuesta de salida. Los errores estandar son robustos a heterocedasticidad y lasignificancia estadıstica a 0.10, 0.05 y 0.01 es denotada por ∗, ∗∗ y ∗∗∗ respectivamente..

38

Tabla A.6: Atricion

Variable LB LS

Tratamiento 0.082 -0.049( 0.052) ( 0.048)

Constante 0.869∗∗∗ 0.951∗∗∗

( 0.044) ( 0.044)

N 122 122

Notas: La tabla reporta los coeficientes de una regresion que considera si el individuo fue entrevistado o noen cada encuesta y su asignacion al tratamiento. Los errores estandar son robustos a heterocedasticidad yla significancia estadıstica a 0.10, 0.05 y 0.01 es denotada por ∗, ∗∗ y ∗∗∗ respectivamente..

39

Tabla A.7: Diferencia en Lınea Base entre aquellos que repondieron Lınea Salida y aquellosque no contestaron, segun asignacion al tratamiento

Variable Diferencia N

Practicas de Negocio:Formalizacion -0.021 103

( 0.036)Contabilidad Separada 0.150 101

( 0.391)Horas semanales trabajadas -2.508 120

( 7.605)Ha pedido credito 0.352 73

( 0.289)Ha obtenido credito 0.190 62

( 0.373)Actividades de Marketing (0-7) 2.962∗∗∗ 108

( 0.975)Lleva registros del negocio 0.807∗∗∗ 108

( 0.239)Ha incorporado un producto nuevo 0.578∗∗ 104

( 0.268)Firma:

Utilidad Mensual (miles) -534.385 98( 627.986)

Ventas ultimo mes (miles) 628.760 93( 2,626.768)

Costos ultimo mes (miles) 4,759.067 85( 3,478.998)

Utilidad ultimo mes (miles) -1,434.321 77( 4,801.373)

Tiene trabajadores -0.597∗∗ 96( 0.292)

Antiguedad del negocio (anos) -5.374∗∗∗ 93( 1.719)

Sector:Manufactura 0.050 121

( 0.327)Comercio 0.433 121

( 0.290)Servicios -0.502 121

( 0.331)Caracterısticas del Dueno:

Edad -0.195 120( 8.422)

Mujer -0.304 111( 0.389)

Educacion Secundaria -0.019 110( 0.019)

Educacion Universitaria o Tecnica 0.189 110( 0.233)

Ingreso del Hogar (miles) 414.750 84( 613.626)

Sabe computar costo de oportunidad 0.071 102( 0.056)

Sabe computar ganancia -0.060 105( 0.359)

Notas: La tabla presenta los coeficientes de regresiones de las caracterısticas base respecto al tratamientointeractuado con una variable que indica si el individuo fue entrevistado en la encuesta de salida. Los erroresestandar son robustos a heterocedasticidad y la significancia estadıstica a 0.10, 0.05 y 0.01 es denotada por∗, ∗∗ y ∗∗∗ respectivamente.. 40

Tabla A.8: Diferencia en tasa de respuesta segun tratamiento, para cada variable de resultado

Variable Efecto

Practicas de Negocio:Mantiene todavıa el negocio -0.049

( 0.048)Formalizacion 0.000

( 0.058)Contabilidad Separada 0.000

( 0.058)Horas semanales trabajadas -0.016

( 0.060)Ha pedido credito -0.049

( 0.052)Actividades de Marketing (0-7) -0.066

( 0.050)Lleva registros del negocio 0.000

( 0.058)Ha incorporado un producto nuevo 0.000

( 0.058)Cambios en el ultimo ano:

Perfeccionamiento plan de negocios -0.066( 0.050)

Cambio en estrategia clientes -0.066( 0.050)

Cambio en estrategia ventas -0.066( 0.050)

Cambio en manejo de inventarios/cuentas -0.066( 0.050)

Aumento en redes de contacto/financiamiento -0.066( 0.050)

Mejora en autoestima -0.066( 0.050)

Firma:Ventas ultimo mes (miles) 0.049

( 0.081)Costos ultimo mes (miles) -0.016

( 0.083)Utilidad ultimo mes (miles) -0.049

( 0.086)Tiene trabajadores 0.000

( 0.058)Caracterısticas Socioeconomicas:

Ingreso del Hogar (miles) -0.033( 0.075)

Conocimiento Financiero (0-3) -0.049( 0.048)

N 122

Notas: La tabla reporta los coeficientes de regresiones que consideran si el individuo fue entrevistado o no encada pregunta respecto a su asignacion al tratamiento. Los errores estandar son robustos a heterocedasticidady la significancia estadıstica a 0.10, 0.05 y 0.01 es denotada por ∗, ∗∗ y ∗∗∗ respectivamente..

41

Tabla A.9: Impacto caracterısticas de mentores en exito de la relacion

Componente2 Componente3Variable Calidad Comunicacion Calidad Interaccion mentor-mentado

Tiempo mentorıa:Disponibilidad -0.306 -0.210 0.070 0.613de Tiempo ( 0.330) ( 0.488) ( 0.424) ( 0.583)

Similitud:Mismo Sexo -0.363 -0.652 -0.303 -0.532

( 0.397) ( 0.453) ( 0.016) ( 0.033)Diferencia 0.000 0.026 -0.020 -0.034de Edad ( 0.016) ( 0.022) ( 0.016) ( 0.033)

Redes:Mismo Rubro -0.128 0.420 0.360 1.198

( 0.493) ( 0.779) ( 0.511) ( 0.937)Red de contactos -0.136 -0.428 -0.247 -0.734

( 0.417) ( 0.488) ( 0.370) ( 0.658)

Transmicion conocimiento:Estrategia 0.527 0.635 -0.093 -0.052

( 0.348) ( 0.534) ( 0.366) ( 0.687)Administracion -0.843∗∗∗ -1.187∗∗ -0.141 -0.531

( 0.302) ( 0.469) ( 0.401) ( 0.612)Marketing 0.153 0.120 -0.103 -0.337

( 0.300) ( 0.546) ( 0.365) ( 0.603)

N 45 46 41 44 40 45 46 41 44 40

Notas: Cada columna de la tabla muestra los coeficientes de la regresion presentada en la ecuacion (2). Seutilizan errores estandar bootstrap y la significancia estadıstica a 0.10, 0.05 y 0.01 es denotada por ∗, ∗∗ y∗∗∗ respectivamente.

42