新兴创业生态系统的部门多样性

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

英文标题：
《The emerging sectoral diversity of startup ecosystems》
---
作者：
Clement Gastaud, Theophile Carniel, Jean-Michel Dalle
---
最新提交年份：
2019
---
英文摘要：
  Thanks to the recent availability of comprehensive and detailed online databases of startup companies, it has become possible to more directly investigate startup ecosystems i.e. startup populations in specific regions. In this paper, we analyze the emergence of 20+ such ecosystems in Europe and the USA, with a specific focus on their sectoral diversity. Analyzing the sectoral landscapes of these ecosystems using a new visualization tool indeed highlights marked differences in terms of diversity, which we characterize using metrics derived from ecological sciences. Numerical simulations suggest that the emerging diversity of startup ecosystems can be explained using a simple preferential attachment model based on sectoral funding.
---
中文摘要：
由于最近提供了全面详细的创业公司在线数据库，因此可以更直接地调查创业生态系统，即特定地区的创业人口。在本文中，我们分析了欧洲和美国20多个此类生态系统的出现，并特别关注其部门多样性。使用一种新的可视化工具分析这些生态系统的部门景观确实突出了多样性方面的显著差异，我们使用来自生态科学的指标来描述这种差异。数值模拟表明，新兴创业生态系统的多样性可以用基于部门资金的简单优先依附模型来解释。
---
分类信息：

一级分类：Physics        物理学
二级分类：Physics and Society        物理学与社会
分类描述：Structure, dynamics and collective behavior of societies and groups (human or otherwise). Quantitative analysis of social networks and other complex networks. Physics and engineering of infrastructure and systems of broad societal impact (e.g., energy grids, transportation networks).
社会和团体（人类或其他）的结构、动态和集体行为。社会网络和其他复杂网络的定量分析。具有广泛社会影响的基础设施和系统（如能源网、运输网络）的物理和工程。
--
一级分类：Physics        物理学
二级分类：Data Analysis, Statistics and Probability        数据分析、统计与概率
分类描述：Methods, software and hardware for physics data analysis: data processing and storage; measurement methodology; statistical and mathematical aspects such as parametrization and uncertainties.
物理数据分析的方法、软硬件：数据处理与存储；测量方法；统计和数学方面，如参数化和不确定性。
--
一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：General Finance        一般财务
分类描述：Development of general quantitative methodologies with applications in finance
通用定量方法的发展及其在金融中的应用
--

---
PDF下载：
--> The_emerging_sectoral_diversity_of_startup_ecosystems.pdf (4.35 MB)

2022-6-24 02:49:31 上传

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：生态系统 多样性 Quantitative Mathematical Applications

初创企业生态系统的新兴部门多样性C’ement Gastaud1,2，Th’eophile Carniel1,2，Jean-Michel Dalle*，1,2,31 Agoranov，Paris，France2 Sorbonne Universit，Paris，France3 i3 CNRS，Ecole Polytechnique，France*Jean-Michel。dalle@sorbonne-universite。Frabstract已经能够更直接地调查创业生态系统，即创业种群，特别关注其部门多样性。使用一种新的可视化工具分析这些生态系统的部门景观确实突出了多样性方面的显著差异，我们使用来自生态科学的指标来描述这种差异。数值模拟表明，新兴创业生态系统的多样性可以用基于部门资金的简单优先附加模型来解释。1简介创业群体最近被普遍称为“创业生态系统”，与生态系统类似。20世纪90年代初，经济学和管理科学中出现了这种隐喻，其来源各不相同，目的是研究组织的创建、成长和消亡【1】、行业参与者之间的竞争【2】或新技术生态位的出现【3】。最近，创业生态系统已成为地方、国家和风险资本家的中心，利益相关者也越来越关注创业生态系统，尤其是因为创业生态系统有创造就业的潜力[7-9]。

事实上，继旧金山和硅谷之后，美国的奥斯汀、波士顿、洛杉矶或纽约以及欧洲的柏林、伦敦或巴黎都蓬勃发展，成为活跃的创业生态系统，并相互竞争，以吸引初创企业。在这种情况下，创业者、投资者和决策者可以分析、描述和比较不同创业生态系统的出现和动态的数据和模型仍然缺乏。即使【13–15】等专业网站已开始收集相关信息，但全球对创业公司在特定行业中的基本代表性缺乏了解，这些行业分为子行业，如全球金融技术和地理区域，如2017年法国是人工智能的景观【17】，更重要的是，现有的景观大多是即时快照，缺乏完整性。换言之，据我们所知，does1/18arXiv:1906.02455v1【physics.soc ph】2019年6月6日不存在任何定量模型或工具，可以显著帮助行动者更恰当地理解创业生态系统的动态，这是本文中的一个事实，我们认为，最近全面的公共创业数据库的可用性为制定和验证与创业生态系统动力学相关的理论模型提供了机会。建立在一个自动启动的景观生成器之上，该生成器使用多样性度量来模拟和描述生态系统。

然后，我们尝试将生态系统之间观察到的差异与宏观经济指标联系起来，然后提出并校准一个数值模拟，该模拟基于每个部门收到的资金，通过优先附加模型解释创业生态系统的多样化。2材料和方法2.1数据集我们利用Crunchbase的创业数据集【22】，这是学术研究的主流数据源，尤其是美国创业公司【18】。对于欧洲生态系统，该数据集由Dealroom（23）补充，这将考虑的公司数量增加了9.4%。对于每家初创公司，我们检索了其创建日期、位置、部门标签（描述其经济部门、技术和/或市场）、文字描述，以及最值得注意的是，1998年1月1日之后创建的公司以及提及至少一轮融资的公司的所有信息样本。总体而言，我们的数据集包括618 366家公司、221 299轮投资、783 787人和6 363 831篇新闻文章。2/18图1。从Crunchbase恢复的数据。我们将其表示为动量，并将时间t定义为每月美元，即：m（t）=Xi∈{投资}资金筹集EDI（t）×exp(-DaysSinceInvestmenti（t）/365天）12个月（1）2.1.1部门树的构建以Crunchbase的基本标记结构为起点，创建一个启动部门树。此标记特定级别（医疗保险、图像识别、施工…）。通过删除与经济部门无关（B2B、Freemium等）或非常罕见（如港口和港口语义上非常接近（如运输和交付、视频游戏和游戏……）的标签，清理了产生的本体已合并。金融服务业→ 保险→ 健康保险部门直接连接到树的根。

数据和分析分支的一部分如图2所示。如有要求，可向作者提供部门树的完整描述。3/18图2。部门树的数据和分析行业子树的一部分。2.1.2用startups填充部门树该部门树用于填充启动树，将启动视为结束叶。自mosta初创公司的主要行业（或tag）以来，通过对其进行分类描述。对于每一个标记，我们计算它最能描述一个启动的可能性。如果这个启动没有标记，我们总体上选择最可能的标记。如果它有多个标签，并且其中一些包含在其他标签中，我们首先删除部门树中最神圣的标签，因为根据定义，它对应于最不精确的部门分类。然后，我们从剩下的标签中选择最可能的标签。当末端离开时。2.1.3创业生态系统的交互式可视化工具为了可视化生态系统，我们利用TreeMaps FoamTree软件包【26】，该软件包将分层数据显示为镶嵌在平面上的嵌套多边形，每个单元的表面与数据的特定维度成比例，这在镶嵌和TreeMaprepresentation中很常见【27】。附录中给出了此类可视化的示例。地图上的每个单元格对应一个创业公司，其表面代表创业公司收到的资金量及其颜色动量，如等式1所定义。

可视化通常证实了广泛认可的研究生态系统和投资动态。提供地点：http://atlas.agoranov.com4/182.2引入创业公司生态系统的多样性指标对于一些物种来说，由于经济对快速变化的恢复力与稳定性相关，因此对整个生态系统的影响将减少【30–32】，尽管使用区域数据的实证分析并不总是证实这一假设【30】。类似地，某些行业的adisruption可能或多或少会影响整个创业生态系统，这取决于行业和部门的多样性。至少有三个主要的多样性指数已被定义并用于生态学：辛普森指数、香农-韦纳指数和希尔指数【33】。Shannon-Weiner和Simpson指数及其相应的多样性都可以从Hill数q=1和q=2的辛普森指数（衡量初创公司之间的投资集中度，而不管他们的公司和行业）。2.2.1 Simpson&Herfindahl指数在生态学中，研究通常提出Simpson指数[35]，定义为：λ=NXi=1pi（2），而在生态学中，传统上是指物种总数和物种的相对丰度。在目前的情况下，应为标签总数和投资于部门的资金与生态系统总资金之间的比率。辛普森指数衡量从一个种群中随机选择的两个个体属于同一物种的概率。λNλ/λDa根据概念的快速直觉，该数字将计算出的studiedecosystem多样性指数转换为相应的生态系统，其中所有物种都同等丰富；结果mpin≤ M每种类型的pi=Nci∈ [1，N]）。研究公司在特定市场上的重要性。

定义如下：H=NXi=1si（3），其中Si是公司的市场份额i.参与者之间的资金再分配。5/182.2.2香农-韦纳指数香农-韦纳指数或香农熵，源自信息论[39]和统计物理学[40]，定义如下：S=-NXi=1pilogbpi（4）在生态学文献中，通常使用以对数为基础的[36]；本公约将用于以下方面。香农熵量化了与所考虑数据集的元素预测相关的不确定性。在生态学的背景下，它量化了这种形式的不确定性，但仍然没有考虑数据的树结构所提供的附加信息。在分析中需要考虑其层次结构。因此，树τ的熵Sτ的更合适的度量是：Sτ=-NτXβ=1pβ|τ（ln pβ|τ- Sβ）（5）NττSβpβ|τβτβ中的创业数量与τ中的创业总数相比（即βτ的概率——使用创业数量与香农创业数量之比计算得出的熵）。这在生态学上是众所周知的，并且是从人们选择使用的物种的定义中产生的【41】。Dindex:D=exp（Sτ）（6）所有类别都具有平均人口（共478类）约为τ=6.1696。相应的有效物种数为thenD=exp（Sτ）=478，这与我们对该度量的定义和理解一致。在计算多样性时，如果没有关于生态系统的任何先验信息，则倾向于使用q=1的希尔数（香农-韦纳多样性）（从[37]中可以看出，“高于1的阶数对最常见的物种异常敏感，而低于1的阶数对稀有物种异常敏感。”）。

应用Hill多样性指数order-1指数作为我们的多样性度量，如下所示。2.3模拟生态系统生长为了尝试和理解非繁殖生态系统生长和多样化背后的一些机制，我们模拟了启动生态系统的发展，如2018年6月所述。生态系统的种群是按照树木当前状态的简单优先依附模型进行的。使用了该模型的两个主要变体：o在第一个变体中，新的初创公司被归类为i类和i类∈ [1，N]概率i=（ni+1）αcPNj=1（nj+1）αc（7），其中ni是每个类别中的启动次数和模型的αca自由参数β-xmin，xmaxis然后与i一起归入i类∈ [1，N]概率i=（fi+xmin）αcPNj=1（fj+xmin）αc（8）fiiαc3结果和讨论图3。生态系统规模，包括初创公司数量和总资金。截至2018年1月1日，这些生态系统的初创公司和总资金以及图。97/18单元格与他们筹集的资金量成比例，颜色编码其动量，如等式1所定义。紫色意味着该公司上市，从红色到贝格尔色的阴影按照其总资金从左上到右下排列。亚特兰大等许多初创公司，这两个城市的总累计投资具有可比性（自亚特兰大的$$、柏林的Delivery Hero或斯德哥尔摩的Spotify、Klarna和iZettle以来，在资金和行业方面，这两个城市的投资更加多样化。在这些表述中，法兰西岛制造业的缓慢下降是显而易见的，从2010年总投资的12.7%下降到2018年的7%（图9）。另一方面，在伦敦，金融服务（FinancialServices）的投资在同一时期内从投资的10.3%飙升至22.6%（图10）。

它现在是英国大都市最大的资金接受者。3.1 2010年1月1日至2018年1月1日期间测量的物种多样性。它们中的每一个都用一对值{N（t），D（t）}表示，每年N（t）和D（t）分别是在左图中使用每个类别的资金（香农资金）的创业公司数量，以及在生态系统足够大时，perShannon资金和个人轨迹的创业公司数量对于大量的创业公司来说往往更为明显。图4：。2010年1月1日至2018年1月1日期间，各种生态系统有效物种数量随启动次数的时间演变。每个类别中的有效值和初创公司数量（右）。因此，测量期开始和结束时的初创公司数量具有可比性。图58/18显示了标准化的生态系统动力学，即生态系统的特征是值对{N（t），D（t）}：N（t）=N（t）- N（t）N（tf）- N（t）（9）^D（t）=D（t）- D（t）（10），第一个数据点的指数（2010年）和最后一个数据点的指数（2018年）。图5：。标准化的时间生态系统轨迹。^D（t）是物种的有效数量，^N（t）是时间t时的启动数量∈ [0，tf]。使用香农基金会（左）和香农创业公司（右）计算有效物种数。使用这些标准化指标，所有生态系统都有类似的Shannonstartups（右图）轨迹，而使用Shannon资助（左图）计算的轨迹似乎更为多变，可能是由于个人资助金额的巨大差异，这可能会导致生态系统失衡，尤其是在发展的早期阶段。

因此，与数值模拟中的多元化相比，每个部门的创业公司数量（香农创业公司）的多元化似乎是我们所研究的所有生态系统之间更基本的共同特征。3.2与宏观经济指标的相关性包括：o财富（GDP和人均GDP），o经济活力（就业、GDP增长（2007年基数）），o研究强度（%受过高等教育的劳动力、每1000名研究人员的数量、专利数量、研发费用（以百万美元计）和GDP的百分比）。在创业数量中，80%的方差可以解释D（R=0.803），我们将指标9/18与D（t）/log（N（t）进行拟合。通过将该值与之前定义的指标进行拟合，同时仍控制初创企业数量的对数，我们发现与GDP percapita（p值为1·-3). 因此，多样性似乎只与经济发展有关，而令人惊讶的是，与大都市的研究强度无关。然而，这一观察结果可能仅仅是发达国家创业生态系统更成熟的结果，因为它们已经存在了更长的时间。3.3仿真结果两种模型变体的仿真结果如图所示。6和7，各类别创业公司的数量不同（香农创业公司）。我们将这些值与根据资金数额（图6）和启动次数（图7）计算的数据集的多样性结果进行了比较。这些数字表明，在少数类别和有效物种数量中，对创业公司数量的优先依附（左）崩溃。图6。对创业公司数量（左）和类别基金（右）的优先依附的模拟结果。