[논문 리뷰] Modeling the formation of R&D alliances: An agent-based model with empirical validation

Mario V. Tomasello, Rebekka Burkholz외 1명|arXiv (Cornell University)|2017. 12. 06.

Innovation Diffusion and Forecasting참고 문헌 3인용 수 1

한 줄 요약

이 논문은 이질적인 기업의 적합도와 개인의 기대효용 기준을 통해 오른쪽으로 치우친 R&D 협력 네트워크 크기 분포가 어떻게 발생하는지를 설명하는 에이전트기반 모델을 제안한다. 15,000개의 기업과 15,000개의 협력 관계를 포함하는 26년 간의 데이터셋을 바탕으로 세 개의 자유 매개변수를 校정함으로써, 모델은 경험적 협력 관계 크기 분포를 높은 정확도로 재현하며, 시뮬레이션 비용을 줄이고 다른 협력 형성 맥락으로의 일반화를 가능하게 하는 분석적 해법을 제공한다.

ABSTRACT

The authors develop an agent-based model to reproduce the size distribution of R&D alliances of firms. Agents are uniformly selected to initiate an alliance and to invite collaboration partners. These decide about acceptance based on an individual threshold that is compared with the utility expected from joining the current alliance. The benefit of alliances results from the fitness of the agents involved. Fitness is obtained from an empirical distribution of agent’s activities. The cost of an alliance reflects its coordination effort. Two free parameters ac and a1 scale the costs and the individual threshold. If initiators receive R rejections of invitations, the alliance formation stops and another initiator is selected. The three free parameters (ac; a1; R) are calibrated against a large scale data set of about 15,000 firms engaging in about 15,000 R&D alliances over 26 years. For the validation of the model the authors compare the empirical size distribution with the theoretical one, using confidence bands, to find a very good agreement. As an asset of our agent-based model, they provide an analytical solution that allows to reduce the simulation effort considerably. The analytical solution applies to general forms of the utility of alliances. Hence, the model can be extended to other cases of alliance formation. While no information about the initiators of an alliance is available, the results indicate that mostly firms with high fitness are able to attract newcomers and to establish larger alliances.

연구 동기 및 목표

• 기존 모델에서 메커니즘적 설명이 부족한 넓은 범위의 오른쪽으로 기울어진 R&D 협력 관계 크기 분포를 경험적으로 관찰한 바를 설명하기 위해.
• 개별 기업의 의사결정에 기반해 동적으로 협력 관계가 형성되는 방식을 시뮬레이션하는 에이전트기반 모델을 개발하기 위해.
• 15,000개 기업과 15,000개의 협력 관계를 포함하는 대규모 경험적 데이터셋을 바탕으로 모델의 校정 및 검증을 수행하기 위해.
• 계산 비용을 줄이고 다양한 협력 형성 시나리오로의 일반화를 가능하게 하는 분석적 해법을 제공하기 위해.
• 시작자 수준의 데이터가 부족한 상황에서도 협력 형성의 마이크로 수준 메커니즘, 특히 기업의 적합도와 기각 동역학의 역할을 추론하기 위해.

제안 방법

• 에이전트(기업)는 균일하게 선택되어 개별 기대효용 기준에 따라 파트너를 초대하는 방식으로 협력 관계를 시작한다.
• 초대 수락 여부는 기업이 협력에 참여할 때 기대효용과 기업별로 설정된 기준을 비교함으로써 결정되며, 이 기준은 적합도와 비용 매개변수에 영향을 받는다.
• 기업의 적합도는 실제 기업 활동의 경험적 분포에서 추출되며, 협업 경향성의 이질성을 반영한다.
• 협력 비용은 조율 노력의 함수로 모델링되며, 매개변수 ac에 의해 스케일링되고, 개별 기준은 al에 의해 스케일링된다.
• R회의 기각 후에는 새로운 시작자가 선정되며, 이는 자유 매개변수로 간주된다.
• 모델의 매개변수(ac, al, R)는 경험적 협력 관계 크기 데이터를 바탕으로 최대우도추정법을 통해 校정된다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떤 마이크로 수준 메커니즘이 관측된 넓고 오른쪽으로 기울어진 R&D 협력 관계 크기 분포를 이끌어내는가?
• RQ2 기업의 적합도와 개인의 기대효용 기준이 협력 형성과 크기 분포에 공동으로 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 경험적으로 기반한 매개변수를 갖춘 에이전트기반 모델이 시작자 신원에 대한 사전 지식 없이도 경험적 협력 관계 크기 분포를 재현할 수 있는가?
• RQ4 모델의 동역학을 얼마나 분석적으로 해결할 수 있어 계산 부담을 줄일 수 있는가?
• RQ5 기각 동역학과 파트너 선택 행동이 R&D 협력 네트워크의 탄생하는 구조적 특성에 어떻게 영향을 미치는가?

주요 결과

• 에이전트기반 모델은 신뢰구간 비교를 통해 경험적 R&D 협력 관계 크기 분포를 매우 정확하게 재현함을 확인하였다.
• 교정 과정을 통해 도출된 매개변수 값은 경제적 직관과 일치한다: 높은 적합도를 가진 기업은 더 자주 시작하고 파트너를 더 많이 끌어모치며, 낮은 적합도 기업은 낮은 기준을 가지며 더 쉽게 수락된다.
• 모델의 분석적 해법은 시뮬레이션 노력과 비용을 크게 줄이며, 일반적인 효용 및 비용 함수에 적용 가능해 일반화 능력이 향상된다.
• 모델에서 관측된 높은 수준의 기각 수는 협력 형성의 주요 장애 요인이 시작자에게 있다는 것을 시사한다. 시작자는 계속해서 적합한 파트너를 찾기 위해 끈질리게 노력해야 한다.
• 명시적으로 모델링되진 않았지만 결과는 기존에 높은 적합도를 가진 기업이 특히 중소기업 및 스타트업을 향해 협력 형성의 주요 추진력임을 암시한다.
• 넓고 오른쪽으로 기울어진 협력 관계 크기 분포를 재현할 수 있다는 점은 제안된 에이전트 수준의 규칙이 실제 세계의 협력 동역학에 대한 타당한 메커니즘이 될 수 있음을 뒷받침한다.