[논문 리뷰] Ivory Tower Universities and Competitive Business Firms

Vasiliki Plerou, Luı́s A. Nunes Amaral외 3명|arXiv (Cornell University)|1999. 06. 16.

Business Strategy and Innovation인용 수 98

한 줄 요약

이 연구는 미국, 영국, 캐나다 대학들의 연구개발 지출, 논문, 특허, 자금 지원 데이터를 포함한 다섯 가지 별도의 데이터베이스를 바탕으로 대학 연구 활동의 성장 역학을 분석하여 크기(S)에 대한 성장률 변동성의 보편적 멱법칙 스케일링(β ≈ 1/4)을 규명한다. 이 결과는 기업과 국가의 경우와 유사하며, 복잡한 조직의 역학에 공통된 보편적 메커니즘이 존재함을 시사한다. 모델은 내부 구조적 스케일링과 관측된 변동성 스케일링을 β = (1−α)/2 + αγ를 통해 연결하며, 여기서 α ≈ 0.75 및 γ ≈ 0.16이다.

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.

연구 동기 및 목표

• 대학 연구 활동의 성장 역학을 수량화하고 기업의 성장 역학과 비교한다.
• 연구 성장의 통계적 성질이 연구 성과의 다양한 측정 척도와 학술 체계 간에 보편적인가를 조사한다.
• 복잡한 조직—대학, 기업, 국가—가 성장 변동성에서 유사한 스케일링 행동을 보이는가를 시험한다.
• 내부 조직 구조(예: 대학 내 학과)와 관측된 성장률 변동성 스케일링 간의 관계를 연결하는 모델을 개발하고 검증한다.

제안 방법

• 다섯 가지 데이터베이스 분석: 연구개발 지출(1979–1995, 719개 미국 대학), 논문(1981–1997, 112개 미국 대학), 특허(1976–1997, 106개 대학), 영국 및 캐나다 대학의 자금 지원 데이터.
• 각 대학의 연간 성장률 g(t) = log[S(t+1)/S(t)]을 계산하고, 크기 S에 조건부된 성장률의 조건부 확률밀도 함수 p(g|S)를 측정한다.
• 실험적으로 변동성 σ(S)가 크기 S에 따라 어떻게 스케일링되는지 규명하여, 모든 데이터셋에서 σ(S) ∼ S^−β (β ≈ 0.25 ± 0.05)임을 확인한다.
• 보편성을 시험하기 위해 다양한 조직(대학, 기업, 국가)의 스케일링된 분포 p(g|S)를 하나의 곡선으로 압축하여 동일한 함수 형태임을 확인한다.
• 대학의 구조를 학과의 계층적 구조로 모델링하고, 단위들이 독립적이고 곱셈적, 정규분포 과정을 따르며 분산이 W²임을 가정하고, 스케일링 관계 β = (1−α)/2 + αγ를 유도한다.
• 실험 데이터를 활용해 α ≈ 0.75(학과 크기의 대학 크기 대비 스케일링), γ ≈ 0.16(단위 분산의 크기 대비 스케일링)를 추정하고, 모델 예측값 β ≈ 1/4가 관측된 실측값과 일치함을 검증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 대학 연구 활동의 성장 역학은 연구 성과의 다양한 측정 척도(연구개발 지출, 논문, 특허 등) 간에 보편적 스케일링 법칙을 따르는가?
• RQ2 연구 성장률의 변동성 스케일링 지수 β가 미국, 영국, 캐나다 등 다양한 학술 체계 간에 일관되게 유지되는가?
• RQ3 대학의 내부 구조적 계층(예: 학과 또는 학부)은 관측된 성장률 변동성 스케일링과 어떻게 관련이 있는가?
• RQ4 조직 성장의 확률 모델이 대학에서 관측된 실측 스케일링 지수 β ≈ 1/4를 설명할 수 있는가? 이는 기업에서 관측된 β ≈ 1/6와 어떻게 비교되는가?
• RQ5 대학과 기업 간의 스케일링 지수 차이의 원인은 무엇이며, 일반 단위 크기의 범위(D)는 이 차이에 어떻게 영향을 미치는가?

주요 결과

• 대학 연구 활동의 성장률 분포는 연구 활동의 크기나 측정 척도에 관계없이 보편적인 기능 형태를 보이며, 특정 크기 척도에 의존하지 않는다.
• 성장률 분포의 너비 σ(S)는 크기 S에 대해 멱법칙으로 스케일링되며, 특히 σ(S) ∼ S^−0.25로 나타나며, 95% 신뢰구간은 β = 0.25 ± 0.05이다.
• 이 스케일링 지수 β ≈ 1/4는 연구개발 지출, 논문, 특허, 미국, 영국, 캐나다 대학의 자금 지원 데이터를 포함한 다섯 가지 별도의 데이터셋에서 일관되게 관측된다.
• 대학의 조건부 확률 밀도 함수 p(g|S)는 스케일링된 후 하나의 곡선으로 압축되며, 이는 다양한 조직과 체계 간의 보편성을 확인한다.
• 모델은 β = (1−α)/2 + αγ를 예측하며, 실측 추정된 α ≈ 0.75와 γ ≈ 0.16를 사용하면 β ≈ 1/4가 도출되며, 이는 관측된 실측 값과 일치한다.
• 대학(≈1/4)과 기업(≈1/6) 간의 β 차이는 대학에서 일반 단위 크기의 범위가 더 작기 때문에 발생하며, 이는 모델에서 더 큰 β를 초래한다.