All proximities matter: A Bayesian combination approach to inter-firm spillovers and economic performance
Diese Studie schlägt eine Bayes'sche Methodik vor, um mehrere geografische und semantische Proximitätsnetzwerke zu kombinieren, und zeigt auf, dass die Integration dieser multidimensionalen zwischenbetrieblichen Verbindungen das Verständnis von Wissensspillovers und deren Auswirkungen auf die Unternehmensleistung innerhalb des Technologie-Ökosystems von Mailand signifikant verbessert.
Originalarbeit lizenziert unter CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Dies ist eine KI-generierte Erklärung des untenstehenden Papers. Sie wurde nicht von den Autoren verfasst oder gebilligt. Für technische Genauigkeit konsultieren Sie das Originalpaper. Vollständigen Haftungsausschluss lesen
Stellen Sie sich die Geschäftswelt von Mailand als einen riesigen, summenden Bienenstock aus 505 Technologieunternehmen vor. Lange Zeit glaubten Ökonomen, das Geheimnis zum Erfolg eines Unternehmens liege lediglich darin, wie nah sein Büro seinen Nachbarn sei. Sie glaubten, wenn man direkt neben jemandem säße, würde man dessen gute Ideen wie eine Erkältung einfangen.
Doch dieses Paper legt nahe, dass dies nur die halbe Wahrheit ist. Es geht nicht nur darum, wer neben einem wohnt; es geht darum, wer so denkt wie man selbst, mit wem man dieselbe technische Sprache spricht und mit wem man in derselben Branche arbeitet. Die Autoren, Andrea, Roberto und Alessandro, beschlossen, dies zu testen, indem sie ein superkomplexes digitales Mikroskop bauten, um zu untersuchen, wie diese Unternehmen tatsächlich miteinander vernetzt sind.
Die „Sechs-Geschmacks-Suppe“
Anstatt nur den Abstand zwischen den Büros zu messen, betrachteten die Forscher sechs verschiedene „Geschmacksrichtungen“ der Nähe:
- Geografisch: Wie weit sind die Gebäude voneinander entfernt?
- Allgemein: Sprechen die Websites ihrer Unternehmen über ähnliche breite Themen?
- Technologisch: Nutzen sie dieselben technologischen Werkzeuge?
- Kognitiv: Teilen sie dieselben mentalen Modelle und dasselbe Wissen?
- Kompetenzbasiert: Verfügen sie über dieselben spezifischen Fähigkeiten?
- Industriell: Sind sie im selben Wirtschaftssektor tätig?
Um dies zu messen, fragten sie die Unternehmen nicht einfach; sie lasen die Websites der Unternehmen selbst. Sie nutzten ein intelligentes Computerprogramm, um den Text auf diesen Seiten in einen „Ähnlichkeitswert“ zu verwandeln. Wenn zwei Unternehmen auf ähnliche Weise über „KI“ und „Blockchain“ schrieben, sagte der Computer: „Hey, diese beiden sind kognitiv nah beieinander!“
Die magische Mischschüssel
Hier wird die Mathematik ausgefallen. Die Autoren wählten nicht einfach nur den „besten“ Geschmack aus. Sie verwendeten eine spezielle Bayes-Methode (denken Sie an eine superintelligente Mischschüssel), um alle sechs Geschmacksrichtungen zu einer einzigen, riesigen „Nähe-Suppe“ zu vermischen. Sie wollten sehen, wie viel des „Erfolgsgeschmacks“ aus der Geografie und wie viel aus der Technologie oder dem geteilten Wissen stammte.
Sie führten dieses Experiment mit einem Modell namens Spatial Durbin Model (SDM) durch. Denken Sie beim SDM an eine etwas anspruchsvollere Version einer Standardkarte. Während eine einfache Karte vielleicht nur sagt: „Der Erfolg deines Nachbarn beeinflusst dich“, sagt dieses fortgeschrittene Modell: „Der Erfolg deines Nachbarn beeinflusst dich, UND die Fähigkeiten deines Nachbarn beeinflussen dich, UND die Fähigkeiten des Nachbarn deines Nachbarn beeinflussen dich ebenfalls.“ Es erfasst einen Welleneffekt, der sich durch die ganze Stadt ausbreitet.
Die große Enthüllung: Es geht nicht nur um den Standort
Als sie die Suppe probierten, waren die Ergebnisse überraschend.
- Geografie ist immer noch da, aber sie ist die Beilage. Die physische Distanz zwischen den Unternehmen spielte eine Rolle, machte aber nur etwa 12,5 % des Gesamteinflusses aus.
- Die wahren Stars waren die „Kopf-Angelegenheiten“. Die wichtigsten Geschmacksrichtungen, die den Erfolg vorantrieben, waren die technologische Nähe (etwa 32 %) und die kognitive Nähe (etwa 29 %). Das bedeutet, dass Unternehmen schneller wuchsen, wenn sie in der Nähe von anderen waren, die ähnliche Technologien nutzten und auf ähnliche Weise dachten, selbst wenn sie nicht im selben Gebäude waren.
- Die industrielle Nähe (das Tätigsein im gleichen Sektor) war ebenfalls ein starker Akteur mit 25 %.
Das Studium schloss explizit zwei andere Geschmacksrichtungen als redundant aus. Die „allgemeine“ Ähnlichkeit und die „kompetenzbasierte“ Ähnlichkeit fügten nichts Neues hinzu, sobald die anderen vier einbezogen wurden. Es ist, als würde man Salz und Pfeffer zu einem Gericht hinzufügen, das bereits reichlich Salz und Pfeffer enthält; es steht einem nur im Weg.
Was ist mit der Größe des Unternehmens?
Die Forscher untersuchten auch, welche Rolle die Unternehmensgröße spielt. Sie fanden heraus:
- Größer ist nicht immer besser für das Wachstum. Unternehmen, die mit sehr hohen Umsätzen starteten, wuchsen tatsächlich langsamer (ein negativer Effekt).
- Das Vergrößern des Teams ist eine Superkraft. Unternehmen, die mehr Mitarbeiter einstellten, sahen einen massiven Anstieg des Umsatzwachstums. Dieser Effekt war sowohl für das Unternehmen selbst als auch für seine Nachbarn stark. Wenn dein Nachbar mehr Leute einstellt, wächst du ebenfalls schneller.
Wie sicher sind sie sich?
Die Autoren haben nicht einfach geraten; sie führten Tausende von Computersimulationen durch, um sicherzugehen. Sie verglichen ihr ausgeklügeltes „Sechs-Geschmacks-Modell“ mit einfacheren Modellen, die nur einen oder zwei Faktoren betrachteten. Die Ergebnisse waren eindeutig: Das komplexe Modell, das die vier besten Geschmacksrichtungen (Geografie, Technologie, Kognition und Industrie) vermischte, war der Gewinner, mit einer Wahrscheinlichkeit von 75 %, dass es der richtige Weg war, die Daten zu betrachten.
Sie verglichen ihre Methode auch mit einer älteren Art der Datenmischung (dem sogenannten SAR-Modell). Ihre neue Methode (SDM) passte viel besser zu den realen Daten, mit einem niedrigeren Fehlerwert (AIC von 62,07 gegenüber 68,80 für die ältere Methode).
Das Fazit
Wenn Sie also einen erfolgreichen Technologie-Hub aufbauen wollen, bauen Sie nicht einfach nur eine Menge Büros nebeneinander und hoffen Sie auf das Beste. Das Paper legt nahe, dass die wahre Magie entsteht, wenn Sie ein Ökosystem schaffen, in dem Unternehmen dieselben Technologien und dieselben Denkweisen teilen.
Die Autoren schlagen vor, dass Regierungen und Wirtschaftsführer, anstatt Geld an Unternehmen zu geben, damit diese in dasselbe Gebäude ziehen, sich stattdessen auf „semantische“ Verbindungen konzentrieren sollten – also dabei helfen, Unternehmen zu finden, die dieselbe technische Sprache sprechen und dieselbe Wissensbasis teilen. Es geht nicht darum, wer neben einem wohnt; es geht darum, mit wem man tatsächlich ein tiefgründiges Gespräch führen kann.
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