[論文レビュー] Newcomers vs. incumbents: How firms select their partners for R\&D collaborations

Antonios Garas, Mario V. Tomasello+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 13, 2014

Complex Network Analysis Techniques参考文献 8被引用数 5

ひとこと要約

本研究は、25年間の特許および連携データを用いて、R&D連携パートナー選定を分析し、重み付きkコア分解を用いて企業のネットワーク統合度を測定する。企業が強いネットワーク位置に達すると、類似したコアネスを持つ同業者から、高コアネスの新参企業や周縁的企業を好む傾向に移行することが判明した。この行動は戦略的適応ではなく、ネットワークダイナミクスによって説明可能である。

ABSTRACT

This paper studies the selection of partners for R&D collaborations of firms both empirically, by analyzing a large data set of R&D alliances over 25 years, and theoretically, by utilizing an agent-based model of alliance formation. We quantify the topological position of a firm in the R&D network by means of the weighted $k$-core decomposition which assigns a coreness value to each firm. The evolution of these coreness values over time reconstructs the career path of individual firms, where lower coreness indicates a better integration of firms in an evolving R&D network. Using a large patent dataset, we demonstrate that coreness values strongly correlate with the number of patents of a firm. Analyzing coreness differences between firms and their partners, we identify a change in selecting partners: less integrated firms choose partners of similar coreness until they reach their best network position. After that, well integrated firms (with low coreness) choose preferably partners with high coreness, either newcomers or firms from the periphery. We use the agent-based model to test whether this change in behavior needs to be explained by means of strategic considerations, i.e. firms switching their strategy in choosing partners dependent on their network position. We find that the observed behavior can be well reproduced without such strategic considerations, this way challenging the role of strategies in explaining macro patterns of collaborations.

研究の動機と目的

• 企業のネットワーク位置が、時間経過とともにR&D連携パートナー選定にどのように影響するかを理解すること。
• パートナーシップ選定行動の変化が、戦略的意思決定か、構造的ネットワークダイナミクスに起因するかを特定すること。
• 重み付きkコア分解から導かれるコアネス値を用いて、企業のR&Dネットワーク内でのキャリアパスを再構築すること。
• 観察された連携パターンが、パートナーシップ選定における明示的な戦略的行動を仮定せずに、どのように生じるかを検証すること。

提案手法

• 重み付きkコア分解を用いて企業のネットワーク位置をモデル化し、各企業にその統合度を示すコアネス値を割り当てる。
• 25年間にわたる縦断的特許データセットを用い、コアネスの推移と連携形成を追跡する。
• コアネスと特許出願数の相関を測定することで、コアネスがネットワーク中心性およびパフォーマンスの代理指標として妥当であるかを検証する。
• 連携する企業間のコアネス差を比較し、企業のネットワーク位置に応じたパートナーシップ選定パターンの変化を検出する。
• 構造的制約下での連携形成を模擬するエージェントベースモデルを開発する。
• 観察されたパートナーシップ選定行動のシフトが、企業が戦略的切り替えをすると仮定せずに、どのように生じるかをテストする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 企業のコアネス値は、特許出願数およびR&D連携におけるネットワーク統合度とどのように相関するか？
• RQ2 企業がR&Dネットワークにおいて、統合度が低い段階から高い段階に移行するに従い、パートナーシップ選定戦略は変化するか？
• RQ3 観察されたパートナーシップ選定のシフト（類似コアネスから高コアネスへの移行）は、戦略的意思決定によるものか、構造的ネットワークダイナミクスによるものか？
• RQ4 ネットワーク位置に基づいて戦略を適応させる仮定をせずとも、マクロスケールの連携行動パターンを再現できるか？

主な発見

• 重み付きkコア分解から導かれるコアネス値は、企業が保有する特許数と強く相関しており、コアネスがネットワーク統合度およびパフォーマンスの指標として妥当であることが裏付けられた。
• 統合度が低い企業は初期段階で、類似したコアネスを持つ企業をパートナーとして選ぶ傾向にあり、これは初期のネットワーク発展段階におけるペアベースの連携を示している。
• 企業がそのピークとなるネットワーク位置（最小コアネス）に達すると、高コアネスを持つ企業、特に新参企業や周縁的企業を好む傾向に移行する。
• 戦略的適応を仮定せずに、エージェントベースモデルを用いることで、観察されたパートナーシップ選定行動のシフトを再現可能であり、これは構造的ネットワークダイナミクスから生じる可能性を示している。
• 本研究は、マクロスケールの連携パターンが戦略的行動を要するという仮定に疑問を呈し、ネットワーク構造そのものがパートナーシップ選定のシフトを説明可能であることを示している。