[論文レビュー] Ivory Tower Universities and Competitive Business Firms

Vasiliki Plerou, Luı́s A. Nunes Amaral+3 more|arXiv (Cornell University)|Jun 16, 1999

Business Strategy and Innovation被引用数 98

ひとこと要約

本研究では、米国、英国、カナダの大学の研究開発費、論文、特許、助成金データの5つの異なるデータベースを用いて、大学の研究活動の成長ダイナミクスを分析し、成長率の変動性がサイズに対して普遍的なべき乗則スケーリング（β ≈ 1/4）に従うことを発見した。この結果は、企業や国々の成長ダイナミクスとも類似しており、複雑組織のダイナミクスに共通する普遍的メカニズムを示唆する。モデルでは、内部構造のスケーリングと観察された変動性スケーリングをβ = (1−α)/2 + αγの式で結びつける。ここでα ≈ 0.75、γ ≈ 0.16である。

ABSTRACT

There is nowadays considerable interest on ways to quantify the dynamics of research activities, in part due to recent changes in research and development (R&D) funding. Here, we seek to quantify and analyze university research activities, and compare their growth dynamics with those of business firms. Specifically, we analyze five distinct databases, the largest of which is a National Science Foundation database of the R&D expenditures for science and engineering of 719 United States (US) universities for the 17-year period 1979--1995. We find that the distribution of growth rates displays a ``universal'' form that does not depend on the size of the university or on the measure of size used, and that the width of this distribution decays with size as a power law. Our findings are quantitatively similar to those independently uncovered for business firms, and consistent with the hypothesis that the growth dynamics of complex organizations may be governed by universal mechanisms.

研究の動機と目的

• 大学の研究活動の成長ダイナミクスを、企業のそれと定量的に比較すること。
• 研究成長の統計的性質が、研究出力の異なる測定指標（例：研究開発費、論文、特許）および異なる学術制度（米国、英国、カナダ）において普遍的であるかどうかを調査すること。
• 複雑組織（大学、企業、国）が、成長フラクチュエーションにおいて類似したスケーリング行動を示すという仮説を検証すること。
• 内部組織構造（例：大学内の学部）と観察された成長率変動性のスケーリングを結びつけるモデルを構築・検証すること。

提案手法

• 5つのデータベースを分析：米国の719大学の1979年～1995年の研究開発費、米国の112大学の1981年～1997年の論文、106大学の1976年～1997年の特許、および英国・カナダの大学の助成金データ。
• 各大学について、年間成長率g(t) = log[S(t+1)/S(t)]を計算し、サイズSの条件下での成長率の条件付き確率密度p(g|S)を測定する。
• 実証的に、変動性σ(S)がサイズSにどのように依存するかを特定し、すべてのデータセットでσ(S) ∼ S^−β（β ≈ 0.25 ± 0.05）のべき乗則に従うことを発見。
• スケーリングの普遍性を検証するため、異なる組織（大学、企業、国）のスケーリングされた分布p(g|S)を1つの曲線に重ね合わせ、同一の関数形であることを確認。
• 大学の構造を学部の階層的構造としてモデル化し、単位が独立で乗法的かつガウス過程に従って成長すると仮定し、β = (1−α)/2 + αγのスケーリング関係を導出。
• 実証データを用いてα ≈ 0.75（学部サイズが大学サイズに従うスケーリング）、γ ≈ 0.16（単位の分散がサイズに従うスケーリング）を推定し、モデル予測のβ ≈ 1/4が観察された実測値と一致することを検証。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 大学の研究活動の成長ダイナミクスは、研究出力の異なる測定指標（例：研究開発費、論文、特許）において普遍的なスケーリング則に従うか？
• RQ2 成長率の変動性のスケーリング指数βは、米国、英国、カナダの異なる学術制度において一貫しているか？
• RQ3 大学の内部構造的階層（例：学部や学部）は、観察された成長率変動性のスケーリングとどのように関係しているか？
• RQ4 組織成長の確率的モデルは、大学で観察された実測値β ≈ 1/4を説明できるか。また、企業で観察されるβ ≈ 1/6と比べてどう異なるか？
• RQ5 大学と企業の間でスケーリング指数に差が生じる理由は何か。また、典型的な単位サイズの範囲（D）の違いが、この差にどのように寄与するか？

主な発見

• 大学の研究活動の成長率分布は、あらゆるサイズと研究活動の測定指標において普遍的な関数的形を示し、特定のサイズ指標に依存しない。
• 成長率分布の幅σ(S)は、サイズSに対してべき乗則に従い、具体的にはσ(S) ∼ S^−0.25であり、95％信頼区間はβ = 0.25 ± 0.05である。
• このスケーリング指数β ≈ 1/4は、R&D費、論文、特許、米国・英国・カナダの大学の助成金データという5つの異なるデータセットで一貫して観察された。
• 大学の条件付き確率分布p(g|S)は、スケーリングされた状態で1つの曲線に重ね合わされ、異なる組織やシステム間での普遍性が確認された。
• モデルはβ = (1−α)/2 + αγを予測し、実証的に推定されたα ≈ 0.75とγ ≈ 0.16を用いることで、β ≈ 1/4が得られ、観察された実測値と一致した。
• 大学（β ≈ 1/4）と企業（β ≈ 1/6）の間のβの差は、大学における典型的な単位サイズの範囲が狭いため（Dが小さい）、モデルではより大きなβが予測されることで説明できる。