La economía colaborativa como mejora social

Abstract

Aunque variadas, en muchas de las definiciones de startup viene mencionado el alto grado de incertidumbre o el gran riesgo de fracaso del proyecto. En España no existe mucha literatura académica sobre aceleradoras y su impacto sobre las startups que participan en sus programas, sino más bien investigaciones que pretenden definir y clarificar el concepto.

El presente trabajo pretende trasladar la investigación de Toganel y Zhu (JÖNKÖPING University) Success factors of Accelerator backed Ventures (Insights from the case of TechStars Accelerator Program) al ecosistema de startups en España, para hallar si las conclusiones de ambas investigaciones son similares, o si, por el contrario, el ecosistema de startups aceleradas de España presenta características diferentes en cuanto a los factores que aumentan la probabilidad de éxito de la empresa.

Para ello se han estudiado las características de 53 startups que han pasado por, al menos, un programa de aceleración. Tras la recogida de datos, se han analizado utilizando un modelo de regresión Logit, que procura sentar una base para futuros trabajos de investigación sobre la temática.

Although varied, many of the definitions of startups mention the high degree of uncertainty or the high risk of failure associated with the project. However, there is limited academic literature in Spain on accelerators and their effect on the startups that participate in their programmes, rather than research that aims to define and clarify concepts.

This paper aims to bring Toganel and Zhu's (JÖNKÖPING University) research Success factors of Accelerator-backed Ventures (Insights from the case of TechStars Accelerator Program) to the startup ecosystem in Spain, to find out if the conclusions of both studies are similar, or if, on the contrary, the Spanish ecosystem of accelerated startups presents different characteristics with regard to the factors that increase the probability of success of the company.

To this end, the characteristics of 53 startups that have undergone at least one acceleration programme were studied. After data collection, they have been analysed using a Logit regression model, which aims to provide a basis for future research on the subject.