Analizzando le Tendenze Globali di Acquisizione nelle Startup

Studiare le acquisizioni aiuta le persone a capire le tendenze delle startup e a fare scelte di investimento migliori. Però, ci sono pochi studi in questo campo, quindi vogliamo fornire più informazioni. Usiamo i dati di Crunchbase per vedere come le aziende si acquisiscono a vicenda in tutto il mondo, usando diversi metodi di analisi. La nostra ricerca mostra che la Rete di Acquisizione è per lo più sparsa, con alcune connessioni forti in aree specifiche. Troviamo anche che molte aziende preferiscono comprare altre nella stessa nazione e settore. Inoltre, il nostro studio indica che nel tempo il numero di gruppi connessi è aumentato, e la rete complessiva è diventata meno densa. Calcolando metriche di Centralità, identifichiamo New York, Londra e San Francisco come centri economici chiave nelle acquisizioni globali. Gli Stati Uniti, il Regno Unito e la Germania sono i principali paesi nelle acquisizioni internazionali.

#Tendenze Attuali delle Startup

Oggi, molte startup vengono create più rapidamente rispetto al passato. Questa crescita è in parte dovuta ai progressi nella tecnologia, portando a più startup basate sull'IT. Con così tante startup disponibili, gli investitori hanno molte opzioni da considerare per investimenti o acquisizioni. Quindi, è fondamentale che queste organizzazioni facciano ricerche approfondite prima di prendere decisioni per migliorare le loro possibilità di successo. Per le startup, essere acquisite da un’azienda più grande e finanziariamente stabile è spesso visto come un successo e un obiettivo importante. Quindi, capire le acquisizioni globali è cruciale per le aziende in diverse aree e località, da grandi compagnie a startup in varie fasi.

Crunchbase, PitchBook e VentureSource sono piattaforme ben conosciute che forniscono dataset ampi su aziende globali e le loro transazioni, rendendole essenziali per valutare le acquisizioni. Tra queste, Crunchbase si distingue come il database più dettagliato, con il maggior numero di voci e informazioni riguardanti le acquisizioni, incluso tipo, data e prezzo. Quindi, usiamo questi dati preziosi per la nostra ricerca per offrire una visione ampia delle acquisizioni aziendali.

#Obiettivi della Ricerca

Nel nostro studio, costruiamo ed esaminiamo la rete di acquisizione delle organizzazioni, guardando a come si collegano le aziende acquirenti e quelle acquisite, le città e i paesi utilizzando i dati di Crunchbase. Adottiamo un approccio di scienza delle reti per capire la struttura di queste reti e analizzare le tendenze nel tempo. Le nostre domande principali sono:

1. Quali fattori influenzano le connessioni tra le aziende nella rete di acquisizione?
2. Come è cambiata la struttura della rete di acquisizione nel tempo?
3. Quali città o paesi sono centri economici significativi in termini di acquisizioni?

#Contributi dello Studio

Riassumiamo i nostri contributi come segue:

• Creiamo la rete di acquisizione delle aziende e le sue proiezioni su acquirenti e acquistati, evidenziando le loro caratteristiche strutturali di base.
• Analizziamo caratteristiche strutturali come Transitività, coefficiente medio di clustering e numero di comunità all'interno di queste reti.
• Identifichiamo le aziende più centrali nella rete di acquisizione calcolando diverse metriche di centralità per trovare aziende influenti nelle acquisizioni.
• Valutiamo la tendenza delle organizzazioni a connettersi con aziende simili calcolando coefficienti di Assortatività per vari attributi.
• Costruiamo modelli di grafi casuali esponenziali (ERGM) per identificare le caratteristiche chiave che portano alle connessioni tra organizzazioni in queste reti.
• Osserviamo i cambiamenti nelle caratteristiche strutturali della rete di acquisizione nel tempo per illustrare la sua evoluzione.
• Creiamo reti di acquisizione tra città e oltre confine e calcoliamo varie metriche di centralità per individuare i centri economici tra città e paesi.

#Ricerche Correlate

Molti studi hanno utilizzato i dati di Crunchbase per esaminare le interazioni tra aziende, tendenze di mercato e strategie. Alcune ricerche si sono concentrate sulla previsione del successo aziendale usando diversi metodi. Per esempio, alcuni ricercatori hanno costruito modelli usando dati demografici e aziendali per prevedere il successo delle giovani aziende. Altri si sono concentrati su come il comportamento degli investitori influenzi le decisioni di investimento usando tecniche di analisi delle reti, mostrando come la prossimità tra investitori e aziende possa influenzare queste decisioni.

Inoltre, alcuni studi hanno analizzato le tendenze di mercato all'interno di specifici settori, rivelando fattori che influenzano il finanziamento del capitale di rischio. Pochissimi studi si sono concentrati specificamente sui modelli di fusioni e acquisizioni usando i dati di Crunchbase. Il nostro lavoro è unico perché adotta un approccio di rete alle acquisizioni e non si limita a un intervallo di tempo specifico, fornendo una visione più ampia delle reti.

#Raccolta e Preparazione dei Dati

Abbiamo utilizzato dati da Crunchbase, che contiene informazioni su acquisizioni, investimenti e attività di finanziamento delle startup. Il nostro focus era su tre tabelle specifiche: organizzazioni, acquisizioni e descrizioni delle organizzazioni. Abbiamo unito queste tabelle basandoci su identificatori unici.

La tabella delle organizzazioni include dettagli sulle aziende, come la loro posizione geografica, categorie industriali e date di fondazione. La tabella delle acquisizioni contiene informazioni sulle transazioni di acquisizione, inclusi dettagli come date e tipi di acquisizione. Infine, la tabella delle descrizioni delle organizzazioni fornisce approfondimenti dalle homepage delle aziende su Crunchbase.

#Passi di Pulizia dei Dati

Per preparare i dati per l'analisi, prima abbiamo rimosso le voci senza date o etichette di acquisizione. Poi abbiamo eliminato acquisizioni duplicate per assicurarci che ogni coppia di acquirente e acquisito fosse unica. Abbiamo anche escluso organizzazioni che mancavano di dettagli chiave, come posizione o categoria. Abbiamo semplificato caratteristiche complesse in valori singolari e normalizzato i formati delle date per coerenza. Dopo questi passaggi, abbiamo mantenuto dati completi su 92.788 acquisizioni coinvolgenti 119.263 organizzazioni, rappresentando una riduzione significativa dal dataset originale.

#Esplorazione dei Dati

Dopo aver ripulito i nostri dati, abbiamo esplorato le loro caratteristiche. La nostra analisi ha mostrato che gli Stati Uniti, Regno Unito, Canada, Germania e Francia hanno il numero più alto di startup, confermando scoperte precedenti su un’attività imprenditoriale più alta nelle nazioni occidentali. Inoltre, abbiamo notato che città importanti come Londra, New York e San Francisco ospitano il maggior numero di startup, in linea con ricerche passate che evidenziano queste città come hub per startup.

Guardando le categorie industriali, abbiamo trovato che Software, Salute, Manifattura, Servizi Finanziari e Tecnologia dell'Informazione sono i settori più comuni tra le aziende. La nostra analisi delle date di fondazione ha indicato un aumento graduale delle startup dal 1900 al 1999, con un picco durante il boom delle dot-com, seguito da un declino. Abbiamo anche monitorato il numero di acquisizioni nel tempo, mostrando un aumento significativo a partire dal 2000 e raggiungendo un picco nel 2021, probabilmente legato al periodo di recupero dopo la pandemia di COVID-19.

#Definizione delle Metriche

Calcoliamo diverse metriche per valutare le proprietà strutturali delle nostre reti:

• Transitività: Riguarda la proporzione di triangoli potenziali nella rete, indicando la forza della comunità.
• Coefficiente Medio di Clustering: Misura quanto le nodi in una rete tendano a raggrupparsi, indicando interconnessione.
• Lunghezza Media del Percorso più Breve: Rappresenta la distanza media tra i nodi.
• Coefficiente di Assortatività: Misura quanto spesso i nodi si connettono in base ad attributi specifici.
• Misure di Centralità: Includono betweenness, closeness, grado pesato, PageRank e centralità dell'eigenvector per valutare l'influenza dei nodi.

#Analisi della Rete di Acquisizione

Abbiamo costruito la rete di acquisizione con le aziende come nodi e archi diretti che indicano relazioni di acquisizione. La nostra analisi ha rivelato che la rete è vasta, con comunità uniche formate in base alle attività delle aziende. Abbiamo utilizzato il metodo Louvain per rilevare comunità e abbiamo osservato un'infinità di gruppi distinti, sottolineando una tendenza in cui le aziende acquisiscono frequentemente organizzazioni simili.

#Reti Comuni di Acquirenti e Acquisiti

Abbiamo poi esaminato la rete comune degli acquirenti, che si concentra sulle connessioni condivise tra le aziende acquisite. Questa rete non diretta e ponderata ha mostrato un numero significativo di acquirenti condivisi tra le organizzazioni, con molte aziende principalmente basate negli Stati Uniti. Abbiamo identificato le categorie industriali prevalenti in diverse comunità, notando che Salute e Manifattura erano tra le più comuni.

Allo stesso modo, abbiamo costruito la rete comune degli acquisiti, concentrandoci sugli obiettivi di acquisizione condivisi. Questa analisi ha rivelato che molte aziende acquirenti provenivano dal settore dei Servizi Finanziari, con una forte presenza da parte di aziende statunitensi e britanniche. Entrambe le reti hanno mostrato bassa densità, indicando che le aziende tendono a formare comunità più piccole e unite.

#Proprietà Strutturali

Per riassumere le caratteristiche strutturali delle nostre reti, abbiamo calcolato varie metriche. La rete di acquisizione ha mostrato bassa densità, suggerendo molte comunità distinte. La rete comune degli acquirenti ha dimostrato alta connettività, mentre la rete comune degli acquisiti ha mostrato livelli moderati di connessione.

#Metriche di Centralità

Analizzando le metriche di centralità, abbiamo identificato attori chiave nel mercato delle acquisizioni. In particolare, aziende come Gallagher e Advent International sono emerse come figure centrali. Le nostre scoperte hanno indicato che le industrie e le affiliazioni nazionali influenzano pesantemente i comportamenti di acquisizione, rafforzando la tendenza in cui le aziende preferiscono acquisire altre in settori e località geografiche simili.

#Assortatività e Relazioni

Abbiamo calcolato coefficienti di assortatività per capire meglio le relazioni nelle nostre reti. La rete di acquisizione ha mostrato una forte preferenza per le acquisizioni nazionali e basate sull'industria. Le relazioni tra le aziende in base alle date di fondazione hanno anche rivelato tendenze ad acquisire organizzazioni di età simile.

Nella rete comune degli acquirenti, abbiamo notato una forte tendenza per le aziende a connettersi in base ad attributi condivisi, come settore e età. Allo stesso modo, nella rete comune degli acquisiti, le somiglianze tra le organizzazioni erano evidenti, mostrando schemi nelle preferenze di acquisizione.

#Cambiamenti Temporali

Abbiamo analizzato la rete di acquisizione nel tempo, a partire da gennaio 2000. La nostra analisi ha mostrato che la densità della rete è diminuita, indicando una tendenza verso connessioni minori. Tuttavia, il coefficiente medio di clustering ha dimostrato un aumento, suggerendo che le connessioni locali sono diventate più concentrate anche se la rete complessiva si è assottigliata.

Il numero di comunità connesse è aumentato nel tempo, indicando una crescente complessità all'interno della rete. Inoltre, le nostre osservazioni hanno evidenziato un aumento dei componenti debolmente connessi, sottolineando un calo nella coesione generale della rete.

#Reti Tra Città e Oltre Confine

Abbiamo costruito reti di acquisizione tra città e oltre confine per analizzare ulteriormente le relazioni a livello di città e paese. La rete tra città ha mostrato connessioni dirette tra le principali città, rivelando comunità distinte. Abbiamo identificato New York, Londra e San Francisco come le città più centrali, sottolineando la loro importanza nelle acquisizioni globali.

Nella rete oltre confine, abbiamo osservato forti connessioni tra i paesi, in particolare tra Stati Uniti, Regno Unito e Germania, evidenziando la loro predominanza nelle acquisizioni internazionali. Entrambe le reti hanno messo in risalto l'importanza della prossimità geografica e delle relazioni industriali nel plasmare i comportamenti di acquisizione.

#Conclusione

In questo studio, abbiamo analizzato le acquisizioni globali utilizzando una prospettiva di rete per esplorare tendenze e dinamiche. Le nostre scoperte evidenziano una preferenza per le acquisizioni locali e rivelano centri economici chiave. L'analisi mostra che la rete di acquisizione è frammentata e sempre più complessa, con forti tendenze tra le aziende a formare comunità più piccole basate su attributi condivisi.

La ricerca futura può costruire su questi approfondimenti per sviluppare modelli per prevedere acquisizioni future o per esplorare città o paesi specifici per le tendenze di acquisizione domestica. C'è anche un potenziale per esaminare le reti di fusione e confrontare le loro caratteristiche con quelle delle reti di acquisizione.

#Disponibilità dei Dati

I dati a supporto delle nostre scoperte sono disponibili da Crunchbase, anche se si applicano specifiche restrizioni. Possono essere ottenuti dagli autori su richiesta ragionevole con permesso da Crunchbase.