Cómo MoorInnov mapea el ecosistema

MoorInnov (moorinnov.com) se presenta como un atlas para profesionales, investigadores y responsables públicos, e invita explícitamente a «citar nuestra metodología». Esta nota responde a esa invitación: documenta con precisión qué mide la plataforma, cómo se recogen y transforman los datos y —punto esencial para un uso académico o político responsable— lo que la plataforma aún no mide.

Se apoya en un corpus de 27 artículos e informes de referencia sobre la teoría y la medición de los ecosistemas emprendedores (véase Referencias), y aplica sus marcos y advertencias al estado real de los datos de MoorInnov — sin embellecer lo que aún no se ha hecho.

MoorInnov adopta la definición hoy estándar en la literatura (Stam, 2015): un ecosistema emprendedor es «un conjunto de actores y factores interdependientes coordinados de manera que permitan el emprendimiento productivo dentro de un territorio determinado».

Stam y van de Ven (2021) operacionalizan esta definición en diez elementos sistémicos (instituciones formales, cultura, infraestructura física, demanda, redes, liderazgo, talento, finanzas, conocimiento, intermediarios), unidos por fuertes interdependencias, que producen outputs emprendedores (nuevas empresas, rondas de financiación) y, después, outcomes socioeconómicos (empleo, valor creado).

Un punto metodológico clave subrayado por Wurth, Stam y Spigel (2022, 2023): la mayoría de los marcos teóricos distinguen los elementos/condiciones del ecosistema, sus outputs y sus outcomes. En su estado actual, MoorInnov mapea esencialmente actores y parte de los elementos; aún no mide outputs (supervivencia, crecimiento) ni outcomes (empleos, valor añadido).

Las diez categorías utilizadas por MoorInnov (startup, investor, accelerator, incubator, hub, university, corporate, public_agency, ngo, event_org) se eligieron para corresponder a atributos identificados en la literatura como constitutivos de un ecosistema (Stam & van de Ven, 2021; Spigel, 2017), en lugar de ser una nomenclatura ad hoc.

Cada tipo remite a un elemento sistémico. «startup» es el resultado emprendedor central que se supone que el ecosistema produce (Nicotra et al., 2018). «investor» aporta capital y condiciona el paso entre etapas de financiación (Finanzas — Stam & van de Ven, 2021; Spigel, 2017). «accelerator» e «incubator» estructuran la formación, el acceso al mercado y la primera red (Apoyo / Liderazgo). «hub» es el espacio físico de copresencia y serendipia (Infraestructura física). «university» produce capital humano y conocimiento movilizable (Talento / Conocimiento). «corporate» encarna la demanda de mercado, la intermediación y a veces la inversión o adquisición (Demanda / Intermediarios). «public_agency» encarna las instituciones formales: regulación, etiquetado, financiación pública (Stam, 2015). «ngo» aporta inclusión, abogacía y estructuras culturales de apoyo (Cultura — Welter et al., 2017). «event_org» densifica puntualmente la red y difunde las normas culturales (Redes / Cultura — Spigel, 2017).

A la fecha de esta nota, MoorInnov agrega cuatro corpus. Los dos primeros son públicos y secundarios, recopilados por extracción web; los dos siguientes son conjuntos de datos oficiales obtenidos directamente de la Agencia de Desarrollo Digital (ADD) a través del portal data.gov.ma. No se han recopilado datos mediante entrevistas directas con fundadores (véase §9):

— OSE Connect — «El directorio de estructuras de apoyo»: directorio PDF de 604 estructuras (aceleradoras, incubadoras, universidades, agencias públicas, espacios de coworking…), extraído en julio de 2026. — start-up.ma — directorio comunitario de startups marroquíes: 65 páginas recorridas íntegramente en julio de 2026 (~580 entradas brutas), filtradas para retener 501 startups efectivamente basadas en Marruecos. — ADD Open Data — «BDD STARTUPS ADD 2024» (data.gov.ma): 1 028 entradas brutas de cuatro programas oficiales combinados — etiqueta «Jeune Entreprise Innovante» (JEI 2024, n=500, véase §7bis), Startup Hub Maroc (n=228) y las cohortes GITEX Africa Morocco 100 (n=100) y 200 (n=200). Tras deduplicación interna y cruce con las 501 startups ya recopiladas, se identificaron 646 startups nuevas. — ADD Open Data — «Datos sobre los portadores de iniciativas» (julio de 2023): lista oficial de 39 estructuras de apoyo (ESO) reconocidas por ADD. Tras cruce con las 517 estructuras ya catalogadas, se identificaron 24 estructuras nuevas clasificadas en la taxonomía de 10 tipos (§3).

Las dos primeras fuentes son ellas mismas agregadores terceros, no registros oficiales; su exactitud no ha sido verificada de forma independiente. Las dos fuentes ADD, en cambio, provienen directamente de un organismo público y gozan de un nivel de confianza mayor — sin constituir sin embargo un censo exhaustivo del ecosistema (véase §7bis sobre el alcance real de la etiqueta JEI).

— Extracción de texto (PDF → texto estructurado; páginas HTML → registros estructurados). — Clasificación por tipo: las categorías de los sitios fuente fueron mapeadas a la taxonomía de 10 tipos; una revisión manual corrigió 23 clasificaciones erróneas. — Deduplicación por nombre normalizado. — Geocodificación a nivel de ciudad únicamente, vía Google Places, con un ajuste aleatorio (~150 m) para la legibilidad del mapa. — Exclusiones documentadas: 18 entradas sin ciudad identificable, 60 entradas no marroquíes, 56 entradas cuyo tipo fuente no corresponde a ninguna de las 10 categorías. — Cruce con los conjuntos de datos ADD (julio de 2026): deduplicación por nombre normalizado contra las 501 startups y 517 estructuras ya catalogadas; las entradas nuevas reciben una mención explícita de procedencia en su descripción (ej. «Registrada por ADD: Morocco 200»), para rastrear la fuente oficial sin confundirla con una verificación independiente por MoorInnov.

Concentración geográfica. La sobrerrepresentación de Casablanca y Rabat refleja tanto una concentración real bien documentada en los ecosistemas africanos (Herrington & Coduras, 2019) como un sesgo de cobertura de los dos directorios fuente, más activos en esas dos ciudades.

Actualidad del estado. El estado «activo» refleja la última actualización de la fuente, no una verificación independiente; las fechas de cese suelen faltar.

Ausencia de datos de financiación. MoorInnov aún no distingue actores bien financiados de los demás, ni la financiación local de la extranjera — una brecha significativa a la luz de Colonnelli, Cruz, Pereira-Lopez, Porzio y Zhao (2026), que encuentran que alrededor del 80% de las operaciones de capital riesgo en África involucran a un inversor extranjero y más del 60% de los fundadores financiados han estudiado o trabajado fuera del continente — patrón que MoorInnov aún no puede probar para el caso marroquí.

Ausencia de datos relacionales (a día de hoy). Quién invirtió en quién, quién aceleró a quién: esta capa aún no existe. El método de cálculo de la «conectividad» una vez disponibles estos datos está documentado en 11.4; no puede medirse mientras la tabla relationships no esté poblada.

Ausencia de muestreo probabilístico. A diferencia del Global Entrepreneurship Monitor, que encuesta muestras representativas de la población adulta (Reynolds et al., 2005; Bosma, 2013), MoorInnov es un directorio de actores que se han hecho visibles en sitios especializados — un sesgo de autoselección que favorece organizaciones digitalmente visibles, urbanas y francófonas/anglófonas, en detrimento de la iniciativa informal o rural.

Cobertura lingüística. Las fuentes están en francés e inglés; las estructuras referenciadas solo en árabe o amazigh están probablemente subrepresentadas.

Para un uso académico o político responsable, conviene situar MoorInnov respecto a los estándares existentes de medición de ecosistemas emprendedores:

— No es un registro oficial completo tipo «Startup Act». A diferencia de Túnez (Sold, 2018; Ali, Calì y Rijkers, 2025), Italia (Menon et al., 2018) o Nigeria (Stever, 2023), Marruecos no dispone de un estatus legal amplio que otorgue exenciones fiscales extensas a las startups etiquetadas. Existe en cambio un dispositivo más estrecho, precisado en §7bis, que MoorInnov puede ahora cruzar parcialmente. — No es una encuesta representativa tipo GEM (Bosma, 2013; Reynolds et al., 2005). — No es (aún) un índice de calidad de ecosistema validado. Leendertse, Schrijvers y Stam (2022) y Stam et al. (2026) construyen índices compuestos a partir de múltiples flujos de datos cruzados. El futuro Ecosystem Vitality Index de MoorInnov (§11) solo será robusto una vez que se recopilen efectivamente los datos de financiación y de relaciones. — Es, sin embargo, un inventario de actores sistemático, reproducible y corregible en continuo — el más cercano en espíritu al Startup Cartography Project (Andrews et al., 2022).

Esta nota (v1.0) afirmaba que Marruecos no dispone de ningún registro estatutario de startups etiquetadas. Esta afirmación debe matizarse. Desde el 18 de septiembre de 2019, ADD otorga una etiqueta oficial «Jeune Entreprise Innovante (JEI) en nuevas tecnologías», en asociación con la Oficina de Cambios, OMPIC, la Caja Central de Garantía, CGEM, APEBI y GPBM. Esta etiqueta permite principalmente una flexibilización del control de cambios (pago con tarjeta internacional hasta 1 000 000 MAD anuales para la compra de servicios digitales en el extranjero), y no un régimen fiscal amplio comparable al Startup Act tunecino. 398 empresas habían sido etiquetadas JEI entre 2019 y septiembre de 2023.

El conjunto de datos ADD integrado en MoorInnov en julio de 2026 (§4) incluye 500 entidades etiquetadas «JEI 2024». MoorInnov no puede sin embargo garantizar que esta etiqueta refleje un estatus JEI activo en el momento de la consulta (la etiqueta tiene alcance temporal y puede retirarse): se trata como una mención declarativa de procedencia, al igual que las demás etiquetas de fuente (Morocco 100/200, Startup Hub Maroc), y no como una verificación de estatus legal vigente.

Según Baumol (1990) y Lucas y Fuller (2017), la actividad emprendedora no es intrínsecamente beneficiosa: su valor social depende del contexto institucional y de la asignación del esfuerzo emprendedor entre actividades productivas, improductivas o incluso destructivas. Scott (2025) va más allá al sostener que un ecosistema puede, en ausencia de salvaguardas y virtud compartida, incentivar el «lado oscuro» del emprendimiento.

La presencia de una entidad en el atlas MoorInnov es por tanto descriptiva, no evaluativa: señala que una entidad existe y se identifica (o es identificada por una fuente terciaria) dentro de la taxonomía del ecosistema — no que su actividad genere valor social neto, ni que cumpla ningún estándar legal, ético o de gobernanza. Este matiz debería figurar explícitamente en el sitio, en particular para los responsables públicos tentados de leer la presencia en el directorio como un sello de calidad.

La página moorinnov.com/about afirma actualmente que «cada actor es revisado por contribuyentes del ecosistema antes de publicarse», que «los registros combinan entrevistas primarias con fundadores, depósitos regulatorios públicos y datos abiertos» y que «los datos de capital y plantilla se refrescan trimestralmente». Ninguna de estas tres afirmaciones se corresponde, en esta fase, con el pipeline realmente implementado (§4–§5): no existe todavía un circuito de revisión por contribuyentes, ni entrevistas primarias, ni depósitos regulatorios consultados sistemáticamente, ni cadencia de refresco automatizada.

Recomendación: sustituir ese texto por una versión alineada con esta nota (por ejemplo, remitiendo directamente a este documento descargable, como hacen las plataformas de referencia — Andrews et al., 2022; Stam et al., 2026), anunciando los tres elementos ausentes como una hoja de ruta y no como un hecho consumado.

Estado actual: extracción puntual (julio 2026), sin refresco automatizado. El formulario «Submit an actor» existe para la corrección comunitaria, pero las contribuciones aún no siguen un circuito formal de verificación. Este estado debe comunicarse explícitamente hasta que se establezca un flujo real de revisión.

Esta sección documenta, por primera vez de forma completa, el método de cálculo del futuro Ecosystem Vitality Index regional. Sustituye y detalla lo que antes era solo una intención.

11.1 Marco adoptado y justificación. El índice sigue el marco Density–Fluidity–Connectivity–Diversity (DFCD) de la Kauffman Foundation (Bell-Masterson & Stangler, 2015), ampliado con una quinta dimensión, Transparency (véase 11.6), justificada por Johnson, Hemmatian, Lanahan y Joshi (2022). Tres elecciones metodológicas estructuran todo el cálculo: (1) agregación por media geométrica, nunca aritmética — porque Stam y van de Ven (2021) muestran que los elementos de un ecosistema son fuertemente interdependientes: un eslabón débil debe penalizar al conjunto («Penalty for Bottleneck» — Almeida & Daniel, 2025); (2) normalización min-max recalculada en cada período; (3) ventana móvil de 12 meses recalculada mensualmente, en línea con Belfanti, Riva y Alberti (2025).

11.2 Density. Medida de stock: número de actores activos, netos de cierres, por 100 000 habitantes cuando se conoce la población regional.

11.3 Fluidity. Medida de flujo — la vitalidad de un ecosistema se lee en su renovación. Cuatro señales normalizadas y promediadas: tasa de creación, velocidad de financiación, progresión de etapa, e influjo diáspora — señal de retorno de talento en el sentido de Stam y van de Ven (2021) y de Audretsch, Fiedler, Fath y Verreynne (2024).

11.4 Connectivity. Señal relacional, justificada por Johnson, Hemmatian, Lanahan y Joshi (2022). Dos componentes: densidad de red y sindicación media de inversores por funding_round.

11.5 Diversity. Entropía de Shannon sobre campos categóricos de los actores activos — sectors, type y stage — media normalizada de las tres entropías (0 = homogéneo, 100 = perfectamente diversificado).

11.6 Transparency (nueva dimensión). Añadida para medir la madurez de gobernanza y confianza — señal indirecta de calidad institucional en el espíritu de Acemoglu y Robinson (2012). Justificación teórica: un ecosistema solo es medible si sus actores divulgan voluntariamente sus datos (Johnson et al., 2022), y lo que distingue un ecosistema emprendedor de un clúster industrial clásico es precisamente la presencia de derrames voluntarios de conocimiento (Autio, Nambisan, Thomas & Wright, 2018). Cuatro subcomponentes agregados por media geométrica: completitud de perfil, tasa de divulgación financiera, tasa de verificación y puntuación de engagement (media de tasa de reivindicación, auto-mantenimiento y participación open data). Como se recuerda en §8, Transparency no mide la calidad intrínseca de un actor, solo la cantidad y fiabilidad de los datos disponibles sobre él. Depende directamente del mecanismo «Claim this listing» — sin él, permanecerá próximo a cero indefinidamente.

11.7 Agregación compuesta y gestión de datos faltantes. Puntuación compuesta = media geométrica de las cinco puntuaciones, con peso igual (1/5) por defecto. Cada puntuación registra también un campo data_coverage. Una región sin funding_rounds debe mostrar una subpuntuación de Fluidity marcada «baja confianza», nunca un 0 indistinguible. Dos regiones no deben compararse si su data_coverage difiere en más de 30 puntos sin advertencia visual explícita.

11.8 Hoja de ruta. Una vez pobladas las tablas funding_rounds, relationships y actor_claims, este método deberá compararse con Stam, Nkontwana, McDonald, Murenzi, Addo, Bayuo, Baah, Riezebos y Gelissen (2026), que proponen un Africa Entrepreneurial Ecosystem Index de 21 indicadores en 7 dimensiones — la referencia más cercana al contexto marroquí. La secuencia metodológica documentada por Crotti, Potter, Shah y Stam (2025) para la OCDE sigue siendo la referencia a seguir.

Esta sección documenta una extensión prevista de MoorInnov: una vista relacional por actor que muestra con quién colabora, con quién está vinculado (inversión, mentoría, alumni) y, en su caso, sus vínculos familiares divulgados públicamente.

12.1 Anclaje teórico. Spigel (2017) formaliza que un ecosistema emprendedor es fundamentalmente relacional, no una simple lista de actores yuxtapuestos. Tres matices justifican incluir vínculos familiares públicos junto a los profesionales: Benavides-Salazar, Iturralde y Maseda (2021) muestran que las familias emprendedoras moldean el desarrollo del ecosistema mediante capital social familiar; Ge, Stanley, Eddleston y Kellermanns (2019) muestran que en mercados emergentes — contexto directamente pertinente para Marruecos — los vínculos familiares suelen compensar la debilidad de las instituciones formales; Arrégle et al. (2015) hallan que la relación entre densidad de lazos familiares y crecimiento del emprendimiento es curvilínea, no lineal — más allá de un umbral, una alta densidad puede perjudicar. El mapa se mantiene estrictamente descriptivo, nunca como un puntaje de calidad, en coherencia con §8.

12.2 Esquema de datos. Tres tablas nuevas: people (individuos — fundadores, directivos, mentores), affiliations (vínculo persona↔organización, con rol y fechas) y people_relationships (vínculo persona↔persona — cofundación, mentoría, alumni, lazos familiares). La tabla relationships prevista para el Vitality Index (organización↔organización) permanece inalterada.

12.3 Método de recolección. Se excluye explícitamente el scraping de LinkedIn o cualquier red social. Tres canales legítimos por fiabilidad decreciente: autodeclaración vía extensión del mecanismo « Claim this listing » (§11.6); investigación de prensa dirigida, con la regla estricta de que un lazo familiar solo se registra si una fuente reporta una declaración pública explícita de la propia persona — nunca inferido de un apellido compartido; y anuncios oficiales de rondas de financiación, que nombran a fundadores e inversores.

12.4 Salvaguardas éticas y de privacidad. Cuatro reglas innegociables: sin inferencias de lazos familiares a partir de apellido, foto o cualquier deducción indirecta; un lazo familiar no verificado no se muestra públicamente por defecto; toda persona afectada (o sus herederos) puede solicitar la eliminación sin justificación, conforme a la Ley marroquí n.º 09-08 sobre protección de datos personales (autoridad: CNDP); un lazo documentado no significa favoritismo, conflicto de interés ni juicio de valor — la misma reserva descriptiva de §8, mostrada junto a cada vínculo.

12.5 Construcción del mapa. Para un actor dado, el mapa combina los vínculos directos organización↔organización y los mediados por las personas afiliadas (sus otras afiliaciones, sus relaciones de cofundación, mentoría o familia, y las afiliaciones de esas personas). Profundidad limitada por defecto a dos grados de separación.