Mujer empresaria en España: Obstáculos y oportunidades. (2003-2013)
Antonio García Tabuenca ([email protected])Fernando Crecente Romero ([email protected])
Federico Pablo Martí ([email protected])
Universidad de Alcalá e Instituto de Análisis Económico y Social (Madrid)
Área Temática: Emprendimiento y Dinámica Empresarial
La investigación sobre emprendimiento femenino ha estudiado principalmente los siguientes temas: i) las características y motivaciones ii) la elección estratégica que las mujeres adoptan la hora de tomar la decisión de poner en marcha un negocio, iii) el papel de liderazgo, iv) las barreras de entrada y los factores de la disminución de la actividad emprendedora, sobre todo el acceso a la financiación, y v) el rendimiento y logró resultados. Estos temas han sido bien estudiados. Sin embargo, se requiere más investigación en este campo.
El largo período de crisis a partir de 2007, posiblemente ha cambiado algunos de los hallazgos relacionados con estos temas. Esto es especialmente significativo en las economías más afectadas, como las de los países del sur de la Unión Europea. En estos países la gravedad de la crisis ha tenido consecuencias significativas para el sector productivo (destrucción de muchas empresas, el alto desempleo y fuertes restricciones de crédito y la caída de la inversión) y en las finanzas públicas bajo incertidumbre grave (crisis de la deuda soberana, crisis bancaria y la presión monetaria perteneciente a la zona euro). En este contexto, cabe la hipótesis de que los avances y resultados de las actividades dirigidas por mujeres empresarias tuvieron cambios significativos entre el período anterior a la crisis y la actual etapa de recuperación incierta.
En este artículo analizamos la dinámica y la evolución de la actividad empresarial de las mujeres en España en el período de 2003 hasta 2013. Incluye un período de fuerte expansión y otra recesiva, aunque con una ligera mejora en el último año estudiado. Además, la investigación se centra en las diferencias encontradas en dos de los temas mencionados anteriormente: a) los obstáculos en el acceso a la financiación y b) los resultados de las empresas propiedad de mujeres en comparación con los de las empresas propiedad de hombres. Los resultados permiten comprender el diferente comportamiento de las mujeres empresarias y sus razones. También pueden servir para desarrollar nuevas políticas empresariales relacionadas con el género en la recuperación económica.
Palabras Clave: mujer, emprendedores, financiación, resultados empresariales.
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Clasificación JEL: G3, M1, L2.
Introducción
La influencia de la mujer en la actividad emprendedora y propiedad de empresas ha
venido tomando mayor relevancia en las últimas décadas. Hasta bien entrada la década
de 1970 la investigación académica apenas se había ocupado de este fenómeno, aún
bastante emergente. Desde entonces ha aumentado progresivamente el interés por el
estudio de la mujer que toma la decisión de entrar en mercado como dueña y gestora de
negocios. El análisis de las diferencias de comportamientos entre mujer y varón
empresarios es uno de los que más literatura ha generado (Schwartz, 1976; Hisrish and
Brush, 1983; Loscocco et al., 1991; Verheul, 2005, entre otros destacados).
En la actualidad hay importantes iniciativas dedicadas sistemáticamente a esta
investigación. The Diana Project (2015) es uno de los más importantes. Fue establecido
en 1999 por un grupo de profesoras en torno al Babson College y al ESBRI de
Estocolmo. Tiene por objeto compartir una agenda global de investigación sobre la
mujer emprendedora y sus empresas orientadas al crecimiento. Se reconoce que esta
creación de negocios propiedad de mujeres es una fuente importante de la creación de
riqueza, empleo y desarrollo económico. Un seguimiento de este proyecto y de sus
publicaciones permite estar al día de la evolución y nuevas aportaciones en este campo.
Los gobiernos y organizaciones económicas internacionales (OECD, 2004; European
Commission, 2008) también han desarrollado políticas y programas orientados a
favorecer la entrada de mujeres en los negocios y la gestión de las empresas. En general,
los resultados de las evaluaciones de estos proyectos de índole pública muestran
resultados positivos. Pero reflejan también que los incentivos facilitados sirven a
menudo más para extender la importancia del fenómeno social de la mujer
emprendedora que para aumentar el peso relativo de nuevas empresas de mujeres
(Carter and Shaw, 2006).
En general, la investigación se ha referido principalmente a cinco temas: i) las
características y motivaciones (cepillo y Hisrich, 1991; Pablo-Martí et al, 2014), ii) la
elección estratégica que las mujeres adoptan la hora de tomar la decisión de poner en
marcha un negocio (Verheul et al., 2008), iii) el papel de liderazgo (Schwartz, 1976;
Justo et al 2006)), iv) las barreras de entrada y los factores de la disminución de la
actividad emprendedora (Brush y Gatewood, 2008), sobre todo el acceso a la
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financiación. (Klapper y Parker, 2010), y v) el rendimiento y logró resultados (Coleman
y Robb, 2009; Díaz y Jiménez, 2010; Crespo-Espert et al, 2012). Estos temas han sido
bien estudiados. Sin embargo, se requiere más investigación en este campo.
Este trabajo, referido a la economía española y, en particular, a su tejido PYME, se
centra en los dos últimos tópicos citados. Es decir, de un lado, se estudian los obstáculos
de entrada a la actividad empresarial de la mujer, particularizándolos en el acceso a la
financiación y el crédito necesarios para abordar o consolidar su iniciativa inversora. Y
de otro, se examinan los resultados conseguidos por sus empresas. Junto a ellos se
presentan y analizan otras variables complementarias. Se comparan ambos con los que
se derivan de las iniciativas empresariales pertenecientes a varones empresarios. El
período de estudio es de interés ya que recoge los años que van desde 2003, en medio de
la fase expansiva (y de burbuja) de la economía, y 2013, tras la emergencia de la crisis y
la profunda y larga recesión. De este modo, pueden extraerse algunas ideas y
conclusiones de un período que casi suma un ciclo económico completo.
El estudio se ciñe a un panel de 23.504 empresas, de las que 3.262 están dirigidas por
mujeres accionistas de estas empresas, y otras 20.242 por varones también accionistas.
El panel permite la división de las variables económico-financieras de acuerdo a tres
criterios de análisis: tamaños empresariales (empleo), sectores (ocho grandes ramas de
actividad) y localización de las empresas (de acuerdo a regiones NUTS-11). Se trata, por
tanto, de un amplio conjunto de empresas que ofrecen información económica completa
de dos indicadores -endeudamiento y la rentabilidad económica- para los once años de
estudio. Tan sólo el 1,42% del total son empresas de tamaño grande, por lo que
básicamente son PYME. Esta configuración facilita el análisis de diferencias por
género.
Con estos antecedentes, el trabajo, junto a esta introducción, consta de otras tres
secciones. La segunda ofrece las fuentes de información y el método de análisis
empleado. En la tercera se presentan y comentan los resultados, y en la cuarta se
extraen las principales conclusiones y algunas sugerencias para la orientación de nuevas
políticas en la esfera de la mujer empresaria.
2. Fuentes de información y método
1 Las NUTS-1 son divisiones territoriales o regiones homogéneas de la UE, constituidas por EUROSTAT.
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En el estudio se emplea la base de dados SABI, que recoge información de las empresas
españolas que, con forma mercantil, tienen la obligación de presentar anualmente sus
balances y cuentas de resultados en los registros mercantiles oficiales. SABI dispone
información de las empresas de España y Portugal. La base AMADEUS ofrece
características similares para una buena parte de las empresas de los países europeos.
En la versión de 2015, esta base da información de 1.361.523 empresas españolas que
tienen forma jurídica (sociedades anónimas y sociedades limitadas), de las cuales a la
hora de la extracción se encuentran activas 783.818. Cuando para el período 2003-2013
(último año con información completa) se impone la restricción de que todas las
empresas dispongan de datos que permitan obtener las ratios de endeudamiento y
rentabilidad económica, el número de empresas desciende hasta 206.893. Finalmente, se
añade la condición de que los directores/administradores de la empresa ostenten el cargo
de Director general o Consejero delegado/Director y, además, que sean accionistas. Con
estas características comunes, el conjunto final queda en 3.262 empresas dirigidas y
propiedad (total o parcial) de mujeres y 20.242 dirigidas y propiedad de hombres. El
98,6% del total tienen tipología PYME: únicamente 31 empresas de mujeres y 303 de
hombres son de tamaño grande. En el cuadro 1 se presenta el descriptivo del panel de
empresas estudiado, así como su representación respecto a los datos aportados por la
economías española por el DIRCE-INE (2015).
Este panel, por tanto, no es en propiamente representativo de la estructura empresarial
española, sino del conjunto de empresas que en la base de la que se extrae la
información (requerida oficialmente a las empresas mercantiles) disponen de
información completa. Esto incluye, entre otros datos, los que permite calcular los dos
indicadores seleccionados: endeudamiento y rentabilidad económica. Aparentemente
pues se trataría del conjunto de empresas españolas con mejor o mayor grado de
transparencia informativa, al menos desde la perspectiva del cumplimiento de las
obligaciones registrales mercantiles. Ello da pie a suponer también que son empresas
pujantes, si bien esta suposición ha de contrastarse con la media de la economía (grupo
de control).
Esta circunstancia es de interés en la investigación. De un lado, porque los datos
extraídos y los resultados obtenidos del análisis del panel reflejan con bastante rigor el
comportamiento de las empresas en el período estudiado, que además han atravesado
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una larga etapa recesiva de la economía, con una profunda caída de la demanda interna
y fuertes restricciones del crédito. De otro lado, porque también la comparación de los
dos subgrupos estudiados –mujeres y hombres empresarios- es más precisa y menos
aproximativa, como puede ocurrir en otros trabajos relativos al género. Por ejemplo, en
los que se emplean encuestas o registros de insuficiente representatividad estadística. Y
en tercer lugar, porque pese a estas advertencias metodológicas el conjunto estudiado se
refiere a un extenso número de más de 23.000 observaciones, lo que da consistencia al
análisis.
En suma, el panel estudiado, aun siendo robusto por su extensión y tipología de
empresas, ofrece comportamientos y resultados de las empresas que lo configuran
ajustados a su propia caracterización. Pero éstos no tienen por qué ser coincidentes con
la media empresarial, ni tampoco si se discrimina por género. Aun así ofrece un marco
de referencia para la estructura empresarial española, contemplando incluso las
perspectivas del tamaño, el sector y la localización regional.
Ya en concreto, obsérvese que, por tamaños empresariales, la participación en la
distribución del panel de empresas mujer-hombre es muy distinta a la que ofrece la
media de la economía a través de los datos del DIRCE-INE (2015). En 2013, el DIRCE
arroja que el 85,9% del total de empresas (con forma mercantil y asalariados) son
microempresas; el 11,3%, pequeñas; el 1,8%, medianas, y el 0,5%, grandes. En el panel
de este estudio la participación de las microempresas es mucho más reducida, el 16,2%;
las pequeñas suponen el 68,9%; las medianas el 13,5%, y las grandes el 1,2%.
La muestra-panel está por tanto sesgada hacia los tamaños mayores, principalmente
porque las microempresas tienen muy bajo peso, mientras que pequeñas y medianas
alcanzan un peso muy superior al valor medio del DIRCE. Cabe argumentar que la
principal razón de este sesgo se basa en una supuesta relación negativa entre peores
niveles de transparencia informativa y tamaños de las empresas.
Asimismo, dentro de las empresas del panel, se observa que la mayor diferencia en
cuanto a participación por género se da en el grupo de microempresas de mujeres, que
son muchas más que en el hombres (24,1% frente a 14,9%). Los otros estratos están
bastante equilibrados.
Sin embargo, en cuanto a sectores y localización regional de las empresas, los
desequilibrios son menores que por tamaños. Aun así, por sectores, hay una importante
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desigualdad entre las pertenecientes al sector industrial (y extractivas), con más del
triple del peso en el panel que en el DIRCE (30% frente a 11,1%). También esta
magnitud induce a suponer que las empresas industriales (presentes en el panel) son más
trasparentes por su, a priori, naturaleza más competitiva. En los sectores de la
construcción y servicios de distribución comercial no hay grandes desigualdades, y en el
del resto de servicios (transporte, hostelería, servicios a empresas y a apersonas) ocurre
lo contario que en la industria, es decir, la participación en el panel es mucho más baja
(27,9%) que la del DIRCE (54,4%). A su vez, las participaciones relativas mujer-
hombre dentro del panel están bastante equilibradas.
Cuadro 1. Panel de empresas hombre y mujer base SABI, y participación en DIRCE (Empresas con asalariados), año 2013
Tamaño (empleo)Mujeres Hombres DIRCE
número % número % %
Microempresas (< 10 trabaj.) 786 24,1 3.025 14,9
85,9
Pequeña (10 a 49) 2.064 63,3 14.129 69,8
11,3
Mediana (50-249) 381 11,7 2.785 13,8
1,8
Grande (> 250) 31 1,0 303 1,5 0,5Total 3.262 100 20.242 100 100
Sector (CNAE 2009)
Agrario y extractivas (1-9) 86 2,6 529 2,68,5
Industria (10-39) 837 25,7 5.604 27,7
Construcción (41-43) 303 9,3 2785 13,8 10,8
Serv. distr. comercial (45-47) 955 29,3 5.858 28,9 26,3
Transp. y com. (49-53 y 57-62) 214 6,6 1.619 8,0 6,3
Hostelería (55-56) 224 6,9 1.016 5,0 12,3
Servicios a empresas (63-82) 452 13,9 2.102 10,4
20,5
Servicios a personas (85-99) 191 5,9 729 3,6 15,3Total 3.262 100 20.242 100 100
Localización (NUTS-1)
Región Madrid 604 18,5 3905 15,3 14,5
Región Este 1.275 39,1 7.608 37,6 31,3
Región Sur (incl. Canarias) 444 13,6 3.125 15,4 22,8
Región Centro 314 9,6 2.172 10,7 11,3
Región Noroeste 284 8,7 1.943 9,6 9,8Región Noreste 341 10,5 2.299 11, 10,2
6
4Total 3.262 100 20.242 100 100
Fuente: SABI y DIRCE (INE), elaboración propia
Respecto a la localización, resalta tan sólo la mayor participación de las empresas del
panel en la región Este y la menor participación en las del Sur, respecto a las de DIRCE.
Por otra parte, junto a estos datos de panel se contempla también una muestra de
empresas que representa a la media de la economía, a modo de grupo de control. Esta
muestra está basada en el conjunto de las empresas de la base SABI, sin distinguir el
género de la propiedad, ni exigir que cada observación tenga datos completos al menos
de las dos variables indicadas (rentabilidad económica y endeudamiento). De esta
manera puede hacerse un seguimiento temporal, al menos aproximativo, del
comportamiento y evolución de las variables utilizadas en el panel respecto a las del
grupo de control.
El estudio del comportamiento de las empresas según el género (mujer-hombre) se ha
realizado desde dos perspectivas. La primera mediante un examen de indicadores
económico-financieros y del análisis gráfico de los mismos, así como del cálculo del
posicionamiento medio, antes y tras la crisis, de los resultados de las empresas de
mujeres respecto a las de hombres. En concreto, se han obtenido los siguientes
indicadores: a) ratio de endeudamiento (valor de la deuda sobre el valor del activo), b)
rentabilidad económica (beneficio antes de intereses e impuestos dividido por valor del
activo), c) rentabilidad financiera (beneficio neto por unidad de fondos propios), d)
EBITDA sobre activo (beneficio antes del pago de intereses, impuestos, depreciaciones
y amortizaciones dividido por el valor del activo), y e) productividad (medida en euros
de beneficio neto –en lugar de VA– por trabajador).
En todo caso, el indicador de endeudamiento se emplea en el trabajo como proxi del de
crédito bancario sobre activo, puesto que se asume que el endeudamiento consta de dos
componentes principales: la deuda con proveedores y el crédito externo (bancario casi
siempre pero que también puede ser de origen no bancario, por ejemplo préstamos
familiares). Suponemos que la deuda con proveedores tiene un comportamiento similar
entre mujeres y hombres empresarios.
El segundo punto de vista del análisis incluye un modelo Probit aplicada al panel en el
que la variable dependiente es dicotómica, adoptando el valor 0 o 1 en función de si la
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observación se refiere a una mujer empresaria o a un varón empresario,
respectivamente. Las variables exógenas son la tasa de endeudamiento, rentabilidad
económica, la rentabilidad financiera y la productividad (beneficio por empleado), y las
variables ficticias se consideran las seis regiones NUTS1, los cuatro tamaños de
empresa y los ocho sectores de actividad elegidos. A estos efectos una base de datos ad
hoc ha sido elaborada con el conjunto de indicadores económico-financieros descritos y
el grupo de variables ficticias que facilitan el análisis sobre la base del tamaño, sector y
localización regional de las empresas.
En un análisis previo se observa que las variables exógenas EBITDA sobre activo y
productividad presentan fuerte correlaciones con la rentabilidad económica, por lo que
son excluidas. La rentabilidad financiera respecto a la rentabilidad económica presenta
un grado de correlación inferior a 0,4, por lo que mantiene como variable en el modelo.
Así, las variables empleadas en el modelo son:
Variable dependiente:
- género: 1 si es varón y 0 si es mujer
Variables independientes:
- debt: ratio de endeudamiento -proxi del crédito bancario-
-ecprof: economic profitability
-fiprof: financial profitability
Variables dummies:
- micro: micro-enterprises (less than 10 employees)
- small-enterprises (10-49 employees)
- medium-enterprises (50-249 employees)
Respecto a los cuatro tamaños de empresas adoptados, se toma de referencia a las empresas de tamaño grande.
- agric: companies in agriculture and extractive
- constr: companies in the construction sector
- who&reta: whole and retail sector
- trans&comm: transport and communications companies
- hospitality: hospitality and tourism industry companies
- buss_serv: business services companies.
- pers-serv: personal services companies.
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Respecto a los ocho sectores de empresas adoptados, se toma de referencia al sector industrial.
- NUTS1: Madrid; companies located in the Region of Madrid.
- NUTS2: East; companies located in Catalonia, Valencia and Balearic Islands.
- NUTS3: South; companies located in Andalusia, Murcia and Canary Islands.
- NUTS4: Centre; companies located in Castile and Leon, Castile-La Mancha and Extremadura.
- NUTS5: Northwest; companies located in Galicia, Asturias and Cantabria.
- NUTS6: companies located in the Basque Country, La Rioja, Navarre and Aragon.
Respecto a las seis regiones NUTS1, se toma de referencia a la Región de Madrid.
3. Resultados
3.1 Estudio de indicadores económico-financieros
Del estudio de indicadores económico-financieros y análisis gráfico se desprende que
durante el período estudiado (2003 a 2013), que recorre una parte álgida del ciclo en
expansión de la economía española (1996 a 2007) y otra (2008 a 2013) desde el inicio
de la crisis hasta su profundización y recesiones de 2009 y 2011-12, las empresas de
hombres presentan, en general, mejor desempeño que las de mujeres (gráfico 1)
En todos los casos, la tendencia creciente de los indicadores en la fase de expansión se
derrumba a partir de 2007, incluso el endeudamiento se anticipa en esta caída al año
2006. En 2013 se observa un ligero repunte en todos los indicadores con la excepción de
endeudamiento y crédito sobre activo.
No obstante, las diferencias hombre-mujer son mayores en los indicadores de
endeudamiento y crédito bancario sobre activo -que por otra parte se achican en los
últimos años de la crisis-, que en los indicadores de productividad y resultados
(beneficio por empleado, rentabilidad económica, rentabilidad financiera). En estos
últimos, aun hallándose los valores arrojados por las empresas de mujeres durante todos
los años del período por debajo de las de los hombres, la diferencia es menor, incluso
muy reducida. Únicamente en la ratio de rentabilidad financiera los valores se alejan
algo más, sobre todo en el período anterior a la crisis.
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En suma, menos deuda externa (menos crédito) por parte de las empresas dirigidas por
mujeres pero resultados no tan alejados respecto a las dirigidas por hombres.
Este comportamiento económico aparentemente discordante podría ser explicado
teniendo en cuenta, entre otros factores, el menor tamaño relativo de las empresas de
mujeres (más microempresas y menos del resto de tamaños), así como los sectores en
los que operan, con mayor o menor competitividad esperada (industria y servicios a
empresas frente a hostelería o servicios a personas). Las estimaciones econométricas
que desarrolla el trabajo permiten avanzar en la clarificación de estos factores.
Por su parte, el grupo de control evoluciona con valores bastante superiores en
endeudamiento y crédito bancario sobre activo, y adopta comportamientos variados en
los indicadores de resultados. De un lado, el beneficio por empleado es
aproximadamente entre un punto y punto y medio porcentual inferior al de las empresas
del panel en fase expansiva de la economía, hasta ir reduciéndose la diferencia y casi
convergiendo en la fase de crisis. Y de otro, llama la atención que los valores de la
rentabilidad financiera se coloquen por encima de los del panel, ampliando la diferencia
en los últimos años de la crisis, seguramente porque para lograr la supervivencia en un
contexto de crisis los gestores de las empresas están más preocupados por incrementar
el beneficio para sus accionistas o propietarios.
Gráfico 1. Indicadores económico-financieros de las empresas españolas en función de su actividad comercial internacional, 2003-2012, medianas (empresas de más de 9 trabajadores).
a) Endeudamiento, %
2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 201340.00
45.00
50.00
55.00
60.00
65.00
70.00
Mujer Hombre Economía
b) Rentabilidad económica, %
10
2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 20130.00
1.00
2.00
3.00
4.00
5.00
6.00
Mujer Hombre Economía
c) Rentabilidad financiera, %
2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 20130.002.004.006.008.00
10.0012.0014.0016.0018.00
Mujer Hombre Economía
d) Beneficio neto por empleado, mil Euros (productividad)
2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 20130.00
1.00
2.00
3.00
4.00
5.00
6.00
Mujer Hombre Economía
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e) Crédito bancario sobre activo (*)
2007 2008 2009 2010 2011 2012 201320
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22
23
24
25
26
Mujer Hombre Economía
(*) Únicamente de las empresas que se dispone de información, según lo indicado en la sección 3
3.2 Posicionamiento relativo de las empresas de mujeres
Junto a este este estudio gráfico se ha hecho otro cuantitativo, calculando los valores
medios de los indicadores de endeudamiento y resultados de las empresas de mujeres
respecto a las de hombres. Con ello se obtiene un indicador de posicionamiento
empresarial referido al género (cuadro 2). A estos efectos, se ha calculado el valor
medio por períodos (2003-2007 y 2008-2013) entre el resultado de los indicadores
económico-financieros principales empleados en el trabajo –endeudamiento,
rentabilidad, productividad y crédito/activo– de empresas de mujeres menos el
correspondiente a empresas de hombres, y esta diferencia ha sido dividida por el
resultados del mismo indicador de las empresas de hombres. Un signo negativo
significa peor desempeño de una empresa de mujer respecto a la de un hombre. Por
ejemplo, en el caso del endeudamiento:
Posicionamiento Mujer endeudamiento = [(m_e)-(h_e)]/(h_e)
Este cálculo se ha efectuado para las tres segmentaciones realizadas en el análisis:
localización regional NUTS1, tamaño empresarial y sectores.
De la observación de este cuadro, en general, se desprende que para todos los
indicadores y ambos períodos estudiados -antes y desde la crisis- las empresas de
mujeres obtienen desempeños más bajos que los de sus homologas propiedad de
hombres. Existen tan sólo algunas pequeñas excepciones. En el cuadro 2 se han
sombreado en tono gris los valores positivos, es decir, aquellos en los que las mujeres
habrían obtenido mejor desempeño.
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El posicionamiento del endeudamiento es muy claro en este sentido, con la excepción
de que las empresas grandes de mujeres tendrían mejor desempeño que las equivalentes
de hombres. Por el contrario, el endeudamiento de las microempresas de mujeres (de
mayor especialización respecto a hombres) arroja gran distancia negativa con las de los
hombres, más de veinte puntos porcentuales. Sin embargo, estas mismas microempresas
de mujeres muestran una destacable productividad, muy por encima de la de los varones
empresarios (72,32% y 37,74% antes y después de la crisis, respectivamente). Ambos
resultados aparentemente contradictorios podrían explicarse, de un lado, por la alta
concentración de mujeres en este segmento de menor tamaño empresarial y, de otro,
porque las mujeres empresarias estarían aprovechando oportunidades que les permitiría
extraer un beneficio por empleado (productividad, tal como se mide en este trabajo)
bastante más alto que el recibido por los hombres en esta misma escala empresarial.
Esta distancia de más de 20 puntos desfavorables a las empresas de mujeres, se repite en
las que pertenecen al sector de servicios a empresas, y de 33% en los servicios de
hostelería durante la fase de crisis.
También es favorable, aunque en menor proporción, a las mujeres que dirigen empresas
de tamaño grande las cifras de endeudamiento y acceso al crédito, lo que estaría
indicando que a partir de determinado tamaño las diferencias mujer-hombre se reducen
o incluso cambian de posición, especialmente si se tiene en cuenta los sectores en los
que opera la empresa. En esta línea, la productividad de las empresas de mujeres
especializadas en el sector de la construcción arroja valores de posicionamiento muy
superiores a los de los hombres.
Cuadro 2. Resultados empresas de mujeres, posicionamiento sobre empresas de hombres, por regiones, tamaños y sectores, en los períodos 2003-2007 y 2008-2013, en porcentajes
Endeudamiento Rentab. económica Rentab. financiera Productividad Crédito/Activo2003/2007 2008/2013 2003/2007 2008/2013 2003/2007 2008/2013 2003/2007 2008/2013 2008/2013
Regiones NUTS:Región Madrid -11.85 -9.42 -17.48 -14.23 -22.39 -24.36 -19.70 -9.84 -12.18Región Este -9.77 -7.66 -9.16 -5.47 -15.94 -12.67 -14.55 -11.00 -0.17Región Sur (+Canarias) -7.14 -7.55 -20.23 -6.48 -23.43 -19.82 -8.55 5.18 -10.43Región Centro -14.29 -15.72 0.28 8.76 -19.53 -15.09 1.17 6.52 -9.61Región Noroeste -5.88 -8.26 -26.76 -13.13 -27.38 -15.72 -12.48 -3.30 -1.70Región Noreste -11.52 -10.20 -3.61 -3.40 -13.18 -14.25 -15.59 -8.04 -9.67
Tamaños empresa:
Microempresas -21.22 -20.14 15.03 -5.22 -10.78 -25.43 72.32 37.74 -4.08Pequeñas -8.44 -7.16 -8.71 -3.17 -12.11 -10.77 -8.97 -8.54 -9.58
13
Medianas -1.74 -5.43 -6.67 -6.04 -0.97 -2.77 -44.09 -39.03 1.21Grandes 1.80 4.53 -16.48 -23.79 -10.35 -30.96 -45.74 -57.59 8.60Sectores de actividad: Agrario y extractivas -6.85 -11.37 34.77 -22.49 20.15 -26.95 59.20 -0.36 -16.48Industria -8.48 -6.97 -7.69 -1.79 -11.53 -5.55 -12.33 -7.27 -11.18Construcción -16.89 -14.44 -15.13 -5.38 -30.81 -21.53 19.16 40.95 -3.48Servic. dist. comercial -7.10 -6.20 -17.91 -3.76 -23.16 -12.41 -17.20 -7.18 -10.99Transporte y comun. -4.78 -7.31 -17.78 12.44 -15.40 -6.62 -7.23 29.88 12.48Hostelería -12.02 -33.37 -38.33 1.73 -40.02 -29.54 -35.08 -13.25 -3.98Servic. a empresas -20.90 -21.02 -30.03 -25.75 -43.38 -43.24 -9.24 7.12 -4.26Servic. a personas -1.68 -0.58 14.32 -12.95 1.11 -8.42 -6.46 -41.74 9.62
Fuente: elaboración propia, datos base SABI
En cuanto a la rentabilidad económica, se dan algunas limitadas excepciones, que
podrían estar asociadas al comportamiento de las empresas de acuerdo al nivel de
apalancamiento financiero anterior y tras la emergencia de la crisis.
3.3 Modelo Probit
Siguiendo la metodología propuesta, el modelo probit empleado en el período 2003-
2013 permite discriminar los resultados entre empresas de mujeres y hombres (cuadro
2).
Se han obtenido dos acercamientos a estos resultados. De un lado, el modelo ha sido
aplicado al conjunto total de empresas del panel y de las variables independientes y
dummies descritas en la sección 3. Y de otro, solo a las empresas del panel localizadas
en cada una de las seis regiones NUTS1. O sea, se han realizado siete estimaciones, una
general y seis desde una perspectiva regional. Asimismo, el modelo cuenta con una
variable dummy, denominada ‘crisis’, que permite extraer los efectos de la crisis –antes
y durante la misma– en el comportamiento de las empresas de mujeres y hombres. Es
decir, si la crisis ha tenido consecuencias diferenciadas entre las empresas propiedad de
mujer o propiedad de hombre.
La estimación general muestra que la variable ‘género’ en la propiedad/dirección de las
empresas tiene efectos estadísticamente significativos en todas las variables empleadas,
tanto exógenas como ficticias, con la excepción de la variable dummy ‘agric’ que
indicaría que en las empresas del sector agrario-extractivo no cabe establecer
diferencias significativas según el género. Si bien, regionalmente las habría en tres de
las NUTS estudiadas, aunque en distinta escala y con distintos efectos.
14
Por tanto, las tres variables independientes sirven para predecir el género en la
propiedad/dirección de las empresas. En los tres casos, ratio de endeudamiento,
rentabilidad económica y rentabilidad financiera, el modelo arroja coeficientes con
signo positivo, lo que indica que las empresas de varones tienen mayor probabilidad de
disponer de un nivel superior de endeudamiento (proxi de mayor acceso al crédito
bancario) y de mayor rentabilidad, tanto económica como financiera, si bien en esta
última la significatividad es más reducida. Por otra parte, los efectos de la crisis quedan
también remarcados, de manera que ésta habría tenido consecuencias más desfavorables
(3,58%) en las empresas de mujeres que en las de hombres.
En términos territoriales, respecto a la región de Madrid, es más probable que las
empresas localizadas en las distintas NUTS1 pertenezcan a hombres, según los distintos
coeficientes positivos que aparecen en cada caso (mayor en los casos de las regiones
Centre and South, y menor en East). O, dicho de otro modo, en Madrid -en términos
relativos- hay mayor concentración de empresas propiedad de mujeres que en el resto de
las regiones estudiadas, lo cual podría estar asociado a su mayor dinámica
emprendedora y de oportunidades de negocios.
En relación a las dummies que contrastan el comportamiento del tamaño de las
empresas (microempresas, pequeñas y medianas respecto a las grandes empresas), los
resultados del modelo indican que las empresas de mujeres tienden a concentrarse más
en los segmentos de menor tamaño que las de los hombres. La probabilidad de que ello
suceda aumenta notablemente cuanto más reducido es el segmento de trabajadores por
empresa. Así, la probabilidad de que una microempresa pertenezca a una mujer es
55,39% mayor que cuando es de un hombre, aunque esta probabilidad se contrae
cuando se trata de pequeñas (24,42%) o de medianas (17,96%). Sectorialmente, los
comportamientos son más heterogéneos. Respecto a las empresas del sector industrial,
son más proclives a pertenecer a hombres las de los sectores de la construcción (21,95%
más) y de transporte y comunicaciones (4,29% más). Pero ocurre lo contrario con las
que pertenecen a los sectores de servicios a personas (34,91%), hostelería (23,09%),
servicios a empresas (10,10%), distribución comercial (3,40%) y agricultura-extractivas
(2,69%), en los que se da una mayor concentración de mujeres empresarias.
15
En esta estimación general, se observa que en el período 2008-2013 las empresas
pertenecientes a hombres han podido soportar mejor las consecuencias derivadas de la
crisis y recesiones subsiguientes que las de mujeres.
Por otra parte, de las estimaciones realizadas para las seis NUTS1 en las que se
localizan las empresas del panel estudiado, se desprenden algunas características y
diferencias de interés, tanto respecto a la estimación general como entre las distintas
regiones.
En relación a las variables exógenas ratio de endeudamiento y rentabilidad económica,
se repite en todas las regiones el mismo comportamiento que en la estimación general.
Es decir, las empresas de hombres tienen más probabilidad de acceder al crédito u otras
fuentes de endeudamiento y de lograr mejor resultado en rentabilidad económica. Sin
embargo, las empresas localizadas en las regiones Centro (5,06%) y Noreste (4,69%)
aumentan la probabilidad de disponer de más deuda, ya que sus estimaciones arrojan
coeficientes por encima del de la estimación general (3,06%). Madrid, por el contario,
se sitúa en la parte más baja. Y las empresas de las regiones Sur, Madrid y Noroeste,
frente a las del Este, presentan mejores resultados en cuanto a rentabilidad económica.
Cuadro 2. Resultados modelo Probit por Regiones NUTS
Variables Total Madrid East South Centre Northwest Northeast
debt .0030601 .00027582 .0024176 .0029488 .0050641 .0027829 .0046902(23.64)*** (10.09)*** (11.56)*** (8.45)*** (11.18)*** (6.42)*** (11.50)***
eco_prof .0027705 .0036562 .0009343 .0047618 .0029929 .0033751 .0023556(8.75)*** (5.88)*** (1.72)* (5.99)*** (2.39)* (3.37)** (2.60)**
fin_prof .0001345 .0000641 .0002388 .0000391 .0003835 .0001175 .0000933(2.10)* (0.49) (2.14)* (0.25) (1.65)* (0.54) (0.49)
micro -.5539607 -.9210656 -.2424878 -.6534954 -4.820893 -.4398305 -1.035.784(-18.44)*** (-13.80)*** (-5.33)*** (-8.33)*** . (-4.45)*** (-7.39)***
small -.2442602 -.5607416 .0541331 -.3615568 -4.61525 -.062037 -.6665011(-8.29)*** (-8.53)*** (1.22) (-4.71)*** . (-0.64) (-4.82)***
medium -.1796259 -.4674745 .1544622 -.4430558 -4.495435 .0650113 -.6150671(-5.91)*** (-6.88)*** (3.36)** (-5.64)*** . (0.65) (-4.35)***
agric -.026969 .1245061 .0657742 -.326115 .2618219 .0080495 .0143585(-1.34) (1.78)* (1.57) (-8.50)*** (5.14)*** (0.15) (0.21)
constr .2195973 .1810297 .2263414 .191332 .3603137 .2345281 .1443253(19.41)*** (6.24)*** (11.64)*** (6.07)*** (11.03)*** (7.09)*** (4.51)***
whol&reta -.0340407 -.0357406 -.0208808 -.1636933 .2097284 .0858721 -.2598454(-4.06)*** (-1.55) (-1.59) (-7.11)*** (8.34)*** (3.02)** (-10.65)***
trans&comm .0429914 -.0357406 .1632495 -.221957 .1523512 .066307 -.0357196(3.27)** (-1.55) (7.15)*** (-6.56)*** (3.56)*** (1.64) (-0.94)
hospitality -.2309908 -.111299 -.272511 -.3303033 .1465925 -.1571717 -.517986
16
(-16,43)*** (-2.87)** (-13.68)*** (-8.87)*** (2.70)** (-2.70)** (-10.49)***
buss_servic -.101092 -.0321974 -.1719962 -.2572203 -.2253084 .0130329 .1756407(-9.08)*** (-1.32) (-9.72)*** -7.54 (-5.75)*** (0.32) (4.41)***
pers_servic
-.3491471 -.4210677 -.4224727 -.2167004 -.1744822 -.1902871 -.4254542(-22.35)*** (-11.64)*** (-17.63)*** (-5.03)*** (-2.88)** (-3.36)** (-8.14)***
crisis .0358346 .0388285 .0224929 .0418895 .0566007 .0391439 .0465593(5.51)*** (2.46)* (2.16)* (2.43)* (2.70)** (1.81)* (2.33)*
nuts2 .0615102(6.70)***
nuts3 .1255044(11.13)***
nuts4 .1291001(10.30)***
nuts5 .0964367(7.48)***
nuts6 .0957419(7.83)***
_cons 1.122.283 1.443971 .9330334 1.479552 5.351481 .9939016 1.623672(35.21)*** (20.52)*** (19.77)*** (17.90)*** . (9.66)*** (11.55)***
Number of obs 25780 40522 97491 39119 27290 24427 28958Wald chi2(19) 4397.57 995.39 1734.03 597.75 . 383.57 694.99Prob > chi2 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 . 0.0000 0.0000Log pseudolik. -101644.47 -17538.016 -39246.393 -14373.343 -10030.04 -91500.018 -10797.517Pseudo R2 0.0212 0.02276 0.0213 0.0217 0.0307 0.0195 0.0318
***Significativo por encima del 1 por mil; **por encima de 1 por cien; *por encima de 1 por diez
La rentabilidad financiera, que presentaba una escala de significatividad más baja en la
estimación general que la rentabilidad económica, es ahora tan sólo significativa en las
regiones Este y Centro. De este modo, esta variable tiene mayor consistencia a nivel del
territorio en su conjunto que de cada una de las regiones en las que se divide.
Contemplando el efecto de los tamaños empresariales respecto al género desde la
perspectiva de cada región, se mantiene la misma dinámica que en la estimación
general: las mujeres se concentran más en los segmentos empresariales más pequeños
que los hombres. Ahora bien, esta visión general presenta matices regionales. En
algunas regiones este comportamiento se agudiza. Así, en la región Centro,
principalmente (aunque no se conoce la significatividad ya que no hay empresas
grandes con las que compararse), pero también en el Noreste (103% en el caso de las
microempresas) y Madrid (92,10%) aumenta mucho esta probabilidad de concentración
de empresas de mujeres en tamaños pequeños. Por el contario, las empresas de mujeres
localizadas en la región Este presentan menor probabilidad de concentración en los
mencionados tamaños.
En cuanto a los sectores y el género, las empresas del sector de la construcción, respecto
a las que operan en la industria, tienen mayor probabilidad de pertenecer a hombres. Y
ello ocurre en las seis regiones analizadas, si bien ello se manifiesta con más intensidad
17
en la región Centro, y con menor intensidad en la región Noreste. Sin embargo, aunque
en la estimación general este mismo comportamiento se daba en las empresas de
transportes y comunicaciones, ahora, regionalmente, ocurre lo mismo en las regiones
Este, Centro y Noroeste, pero lo contrario en las de Sur, Madrid y Noroeste. En estas
tres últimas, la probabilidad aumenta en favor de las mujeres empresarias.
Asimismo, las empresas de distribución comercial (mayoristas y minoristas), que a nivel
general eran más probables de encontrar entre las mujeres, desde esta visión regional se
observan diferencias. En las regiones Centro y Noroeste existe mayor probabilidad de
que predominen las empresas de hombres.
En hostelería, con la excepción de la región Centre, domina la presencia relativa de
mujeres, principalmente en Noreste, Sur y Este.
En servicios a empresas, favorable en la estimación general a mujeres empresarias,
regionalmente ocurre lo contrario en las regiones Noreste y Noroeste, y en Madrid esta
variable no presenta significatividad.
En servicios personales se confirma la tendencia de la estimación general, que otorgaba
mayor probabilidad a las empresas de mujeres, y que ahora se repite en todas las
regiones. Las regiones de Noreste, Este y Madrid aumentan la probabilidad media.
Finalmente, en todas las regiones el impacto de la crisis ha tenido peores consecuencias
para las empresas propiedad de mujeres.
5. Conclusiones.
Dentro del contexto de la influencia que el género desempeña en la actividad
empresarial, este trabajo estudia el comportamiento de las mujeres empresarias en
España, relacionándolo con la de los hombres empresarios. En concreto, el análisis
calcula y valora las diferencias que por género se dan en el nivel de endeudamiento de
las empresas (proxi del acceso al crédito) y en los resultados económicos de las mismas,
tomando como período de evaluación 2003-2013, de modo que se contempla las dos
últimas fases de expansión y crisis de la economía española.
El estudio se ciñe a un panel de 23.504 empresas, básicamente PYME (sólo 334
empresas grandes), de las que 3.262 son propiedad de mujeres y otras 20.242 de
varones. El panel está organizado de acuerdo a tres criterios que facilitan el análisis de
diferencias por género: el tamaño empresarial (medido por el empleo), el sector (ocho
18
grandes ramas de actividad) y la localización de las empresas (de acuerdo a regiones
NUTS-1). Este amplio conjunto de empresas ofrece información completa de origen
mercantil de dos indicadores, endeudamiento y rentabilidad económica, para los once
años de estudio. No obstante, se consideran también otros indicadores como la
rentabilidad financiera, el EBITDA sobre activo, la productividad y el crédito sobre
activo.
Este panel, aun siendo robusto y extenso, no es propiamente representativo de la
estructura empresarial española, pero ofrece un buen marco de referencia de la misma
así como del género en la actividad empresarial. El mayor sesgo se encuentra en la
reducida participación de las empresas más pequeñas (microempresas) en el panel, ya
que contiene el 16,2% del total, mientras que en la estructura general de la economía es
de 85,9%. Por tanto, esto significa una mayor participación de empresas pequeñas y
medianas. Cabe intuir que esta circunstancia se debe a la menor capacidad de
transparencia (mercantil) informativa de las empresas más pequeñas. En el panel, sin
embargo, el 24,1% son microempresas de mujeres y 14,9% microempresas de hombres,
indicativo de la mayor preponderancia de estas empresas muy pequeñas en manos de
mujeres empresarias.
El estudio de las empresas según el género se ha realizado mediante un análisis
económico-financiero (y posicionamiento de las empresas de mujeres) y otro
econométrico. El primero sirve de complementación y marco de referencia al segundo,
si bien en el primero se han contemplado dos variables más (productividad y crédito
bancario sobre activo), que se han excluido en el segundo por su alta correlación con las
otras variables independientes (endeudamiento, rentabilidad económica y rentabilidad
financiera).
En consonancia con la literatura especializada, se desprende que, en general, las
empresas gestionadas por mujeres registran peores desempeños en los indicadores
económico-financieros empleados, tendencia que se mantuvo o empeoró con la llegada
y profundización de la crisis. Esta evidencia encontrada en el panel estudiado de
empresas españolas se correspondería con las tipologías dominantes de sector y tamaño
de las empresas en las que operan las mujeres (Rosa et al, 1996; Ehlers and Main, 1998;
Watson, 2002; Coleman and Robb, 2009).
19
Esta conclusión general se concreta con la valoración específica de cada uno de los
indicadores estudiados.
Así, el menor grado de endeudamiento en el caso de empresarias destaca de manera
notable, tanto antes como después de la emergencia de la crisis. Y es acorde con la
elección de tamaños empresariales más pequeños o con sectores que en general exigen
menor capitalización (Klapper and Parker, 2010; Carter et al. 2004), con una probable
mayor aversión al riesgo que dificulta el acceso a acceso a financiación ajena (Verheul
et al., 2008) o la exigencia de mayores garantías e intereses (Muravyev et al., 2009).
Existen, sin embargo, algunos estudios que han no han obtenido evidencia sobre este
extendido obstáculo en el acceso a la financiación de las empresas de mujeres (Van
Hulten, 2012, Pablo-Martí et al. 2014).
Conviene remarcar también que en las empresas propiedad de mujeres de tamaño
grande, sobre todo, pero incluso en las medianas, el nivel de endeudamiento puede ser
mayor que en las empresas de hombres. Esta característica indicaría que, pese a la gran
concentración de empresas de mujeres en el segmento de microempresas, cuando el
tamaño aumenta, disminuye la probabilidad de que el acceso a deuda externa sea un
obstáculo mayor que en el caso de los hombres.
Como sucede con el endeudamiento, el esquema favorable a hombres, tanto antes como
en la crisis, se reproduce con la rentabilidad económica y financiera. Regionalmente, la
rentabilidad económica es significativa en todas las NUTS1, mientras que la financiera
tan sólo lo es en tres de ellas.
Regionalmente, no se observan diferencias destacables, aunque en las empresas de
Centro y Noreste aumenta la probabilidad de acceder a más deuda, frente a las demás.
Asimismo, en la región de Madrid se da la mayor concentración relativa de
microempresas de mujeres.
Finalmente, desde la visión sectorial, las empresas de mujeres se concentran sobre todo
en la distribución comercial, hostelería, servicios a empresas y servicios personales, si
bien en algunas regiones se dan excepciones en favor de los hombres. Estos sectores, en
general, son propensos a una menor capitalización, menor tamaño y, por tanto, menor
riesgo y menor proporción de recursos externos. Por el contrario, las empresas de
hombres se concentran en el sector industrial, construcción y transportes y
comunicaciones. En este último caso, sin embargo, al introducir la perspectiva regional
20
se observa que tres de las seis NUTS1 siguen este comportamiento nacional (Este,
Centro y Noroeste), mientras que las otras tres muestran especialización en empresas de
mujeres (Sur, Madrid y Noreste).
En suma, en el período 2003-2013 las empresas de mujeres han presentado en general
peores desempeños que las de hombres. Esta tendencia se ha repetido en cada uno de los
tres indicadores económico-financieros estudiados. Asimismo, la crisis ha generado
consecuencias más desfavorables para estas empresas de mujeres. Por tanto, la crisis no
ha modificado en España el comportamiento y tendencias generales sobre el acceso a
fondos externos y resultados de la actividad empresarial dirigida por mujeres.
Estas evidencias y conclusiones indicarían que en la fase de recuperación económica
podrían abordarse políticas conducentes a favorecer la presencia de la mujer en la
actividad empresarial española. De este modo podría seguir consolidándose la
tendencia, que ya se observaba antes de la crisis, de aumento de la participación de
iniciativas empresariales de mujeres en la estructura productiva española. Asimismo,
nuevas políticas, bien focalizadas y evaluadas periódicamente, deberían reforzar los
campos en los que las empresas de mujeres presentan mayores fragilidades. En
concreto, adoptar incentivos específicos dirigidos a aumentar el tamaño de las empresas
de mujeres –que incluye la asunción de mayores riesgos–, su participación en sectores
que no sean de predominancia de mujer –que incluye asumir mayor capitalización de las
empresas–, facilitaría el acceso a fondos externos de financiación y permitiría mejorar
los beneficios de sus empresas.
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