スタートアップのグローバルな買収トレンドを分析する

買収の研究は、スタートアップのトレンドを理解して、より良い投資判断をするのに役立つんだ。ただ、この分野の研究はあまり多くないから、もっと情報を提供しようと思ってるんだ。私たちはCrunchbaseのデータを使って、企業が世界中でどのようにお互いを買収しているかを様々な分析方法で見てる。私たちの研究によると、買収ネットワークは主にスパースで、特定のエリアには強いコネクションがあることがわかった。さらに、多くの企業が同じ国と業界の他の企業を買うことを好むことも発見した。また、時間が経つにつれて、繋がったグループの数が増えて、全体のネットワークがあまり密でなくなってきているっていう結果も出てる。中心性指標を計算したところ、ニューヨーク、ロンドン、サンフランシスコがグローバルな買収の重要な経済ハブとして浮かび上がった。アメリカ、イギリス、ドイツは国際的な買収のリーダーだね。

#現在のスタートアップトレンド

今、スタートアップは過去よりも早く生まれているんだ。この成長は部分的には技術の発展によるもので、ITベースのスタートアップが増えているからなんだ。たくさんのスタートアップがあるから、投資家は投資や買収の選択肢がたくさんある。だから、これらの組織が成功のチャンスを高めるためにしっかりとリサーチすることが大事なんだ。スタートアップにとっては、大きくて財政的に安定した会社に買収されることが成功と大きな目標とみなされることが多い。だからこそ、グローバルな買収を理解することは、大企業から様々な段階にいるスタートアップまで、いろんな分野や場所のビジネスにとって重要なんだ。

Crunchbase、PitchBook、VentureSourceは、グローバルな企業やその取引に関する広範なデータセットを提供することで知られていて、買収を評価するためには欠かせないんだ。その中でも、Crunchbaseは最も詳細なデータベースで、買収に関する情報、日付、価格が最も多く掲載されているから、私たちはこの貴重なデータを使って、企業の買収について広い視野を提供する研究をしているんだ。

#研究の目標

私たちの研究では、Crunchbaseデータを使って、組織の買収ネットワークを構築して、買収した企業や買収した企業、都市、国のつながりをどのように結びつけるかを見ている。ネットワーク科学のアプローチをとって、これらのネットワークの構造を理解し、時間の経過とともにトレンドを分析しているんだ。主な質問は以下の通り：

1. 買収ネットワークにおける企業間のつながりに影響を与える要因は何か？
2. 買収ネットワークの構造は時間とともにどう変わってきたか？
3. 買収において重要な経済センターとなる都市や国はどこか？

#研究の貢献

私たちの貢献をまとめると以下の通り：

• 企業の買収ネットワークを作成し、買収者と被買収者の基本的な構造特性を浮き彫りにした。
• これらのネットワーク内の構造的特徴、例えば推移性、平均クラスタリング係数、コミュニティの数を分析した。
• 買収ネットワークで最も中心的な企業を特定するために異なる中心性指標を計算した。
• 様々な属性に基づいて、組織が類似企業とつながる傾向を評価するためにアソートフィティ係数を計算した。
• 組織間のつながりを導く重要な特徴を特定するために指数ランダムグラフモデル（ERGM）を構築した。
• 買収ネットワークの構造的特徴が時間とともにどのように変化するかを観察して、その進化を示した。
• 都市間および国境を越えた買収ネットワークを作成し、様々な中心性指標を計算して、都市や国の経済ハブを特定した。

#関連研究

多くの研究がCrunchbaseデータを使用して、企業間の相互作用、市場トレンド、戦略を調べている。一部の研究では、異なる方法を使ってビジネスの成功を予測することに焦点を当てている。例えば、ある研究者たちは、人口統計データや企業データを使って若い企業の成功を予測するモデルを構築した。他の研究は、ネットワーク分析技術を使って投資家の行動を理解することに注力し、投資家と企業の距離が投資判断に影響を及ぼすことを示している。

さらに、一部の研究は特定の業界内の市場トレンドを分析し、ベンチャーキャピタルの資金調達に影響を与える要素を明らかにしている。買収パターンに特化した研究は非常に少ない。私たちの研究は、買収にネットワークアプローチを採用しており、特定のタイムフレームに限定していないため、ネットワークについてより広い視野を提供しているんだ。

#データ収集と準備

私たちは、買収、投資、スタートアップの資金調達活動に関する情報を含むCrunchbaseのデータを使用した。フォーカスしたのは、組織、買収、組織の説明の3つの具体的なテーブルだった。ユニークな識別子に基づいて、これらのテーブルをマージしたんだ。

組織テーブルには、企業の地理的位置、業界カテゴリ、設立日などの詳細が含まれている。買収テーブルには、買収日やタイプなどの詳細を含む買収取引に関する情報が保持されている。最後に、組織の説明テーブルは、Crunchbaseの企業のホームページから得られた洞察を提供する。

#データクリーニングの手順

分析のためにデータを準備するために、まず買収日やラベルのないエントリを削除した。その後、各買収者と被買収者ペアのユニークな記録を確保するために、重複する買収を削除した。また、位置情報やカテゴリなどの重要な詳細が欠けている組織を除外した。複雑な特徴を単一の値に簡素化し、日付形式を一貫性のあるものに正規化した。これらの手順を経て、119,263の組織に関与する92,788件の買収に関する完全なデータが残って、元のデータセットから大幅に削減されたんだ。

#データ探索

データをクリーニングした後、その特性を探りました。私たちの分析によると、アメリカ、イギリス、カナダ、ドイツ、フランスにはスタートアップが最も多く、これは西洋諸国での起業活動が高いことを確認する結果となった。また、ロンドン、ニューヨーク、サンフランシスコといった主要な都市には最も多くのスタートアップが集まっていることも確認し、これらの都市がスタートアップのハブであることを強調した。

業界カテゴリに目を向けると、ソフトウェア、ヘルスケア、製造、金融サービス、情報技術が最も一般的な分野だとわかった。設立年の分析では、1900年から1999年までスタートアップが徐々に増加し、ドットコムブームでピークに達した後、減少したことが示された。また、時間経過に伴う買収の数を追跡したところ、2000年からの重要な増加があり、2021年にピークに達したことが明らかになった。これはCOVID-19パンデミック後の回復期に関連していると思われる。

#指標の定義

ネットワークの構造的特性を評価するために、いくつかの指標を計算している：

• 推移性: ネットワーク内の潜在的な三角形の割合を示し、コミュニティの強さを示す。
• 平均クラスタリング係数: ネットワーク内のノードがどれだけクラスタリングするかの可能性を測定し、相互接続性を示す。
• 平均最短パス長: ノード間の平均距離を表す。
• アソートフィティ係数: 特定の属性に基づいてノードが接続する頻度を測定する。
• 中心性指標: ノードの影響力を評価するために、間接性、近接性、加重次数、PageRank、固有ベクトル中心性などが含まれる。

#買収ネットワーク分析

企業をノード、買収関係を示す有向エッジとして、買収ネットワークを構築した。分析の結果、このネットワークは広大で、企業の活動に基づいて独自のコミュニティが形成されていることが明らかになった。コミュニティを検出するためにLouvain法を使用し、多数の異なるグループがあることを観察した。企業が類似の組織を頻繁に買収する傾向が強調された。

#共通の買収者と被買収者ネットワーク

共通の買収者ネットワークを調べたところ、買収された企業間で共有されたつながりに焦点を当てた。この無向加重ネットワークは、組織間で共有される買収者が多く、特にアメリカに本拠を置く企業が多いことを示した。異なるコミュニティ内で顕著な業界カテゴリを特定し、ヘルスケアと製造が最も一般的であることがわかった。

同様に、共通の被買収者ネットワークを構築し、共有された買収対象に焦点を当てた。この分析では、多くの買収者企業が金融サービス業界から来ており、特にアメリカとイギリスからの強い存在感があった。両ネットワークは低密度を示しており、企業が小さくて密接に結びついたコミュニティを形成する傾向があることを示している。

#構造的特性

ネットワークの構造的特徴を要約するために、様々な指標を計算した。買収ネットワークは低密度で、多くの独特なコミュニティが存在することを示している。共通の買収者ネットワークは高い接続性を示し、共通の被買収者ネットワークは中程度の接続レベルを示した。

#中心性指標

中心性指標を分析することによって、買収市場の主要プレイヤーを特定した。特に、GallagherやAdvent Internationalのような企業が中心的な存在として浮かび上がった。私たちの発見は、業界や国の所属が買収行動に大きな影響を与えることを示しており、企業が同様のセクターや地理的場所の他の企業を購入する傾向が強いことを強調している。

#アソートフィティと関係

私たちは、ネットワーク内の関係をさらに理解するためにアソートフィティ係数を計算した。買収ネットワークは、国内および業界に基づく買収を強く好む傾向を示した。企業の設立日に基づく関係も、同じ年齢の組織を買収する傾向があることを明らかにした。

共通の買収者ネットワークでは、企業がセクターや年齢といった共有属性に基づいてつながる強い傾向が見られた。同様に、共通の被買収者ネットワークでも、組織の類似性が明らかになり、買収の好みにパターンが見られた。

#時間的変化

2000年1月から買収ネットワークを分析した。その結果、ネットワークの密度が減少しており、つながりが減少する傾向が見られた。しかし、平均クラスタリング係数は増加を示し、全体のネットワークが薄くなる一方で、ローカルなつながりがより集中していることを示唆している。

接続されたコミュニティの数は時間とともに増加しており、ネットワークの複雑さが高まっている。さらに、弱く接続されたコンポーネントが増加しており、全体のネットワークの結束力が低下していることも観察された。

#都市間および国境を越えたネットワーク

都市および国レベルでの関係をさらに分析するために、都市間および国境を越えた買収ネットワークを構築した。都市間ネットワークは主要都市間の直接的なつながりを示し、顕著なコミュニティを明らかにした。ニューヨーク、ロンドン、サンフランシスコが最も中央の都市として特定され、グローバルな買収における重要性を強調した。

国境を越えたネットワークでは、特にアメリカ、イギリス、ドイツの国々間の強いつながりが観察され、国際的な買収での支配的な存在を示している。両ネットワークは、地理的な近接性と業界関係が買収行動を形成する上で重要であることを強調している。

#結論

この研究では、ネットワーク的な視点からグローバルな買収を分析して、トレンドやダイナミクスを探った。私たちの発見は、地元の買収を好む傾向を強調し、重要な経済ハブを明らかにしている。この分析は、買収ネットワークが断片化しており、ますます複雑になっていることを示しており、企業同士が共有属性に基づいて小さなコミュニティを形成する強い傾向があることを示している。

今後の研究では、これらの洞察を基に、将来の買収を予測するモデルを開発したり、国内の買収トレンドについて特定の都市や国を探ったりすることができる。また、合併ネットワークを調査して、買収ネットワークとの特徴を比較する可能性もある。

#データの利用可能性

私たちの発見を支えるデータはCrunchbaseから入手可能だが、特定の制限が適用される。適切なリクエストとCrunchbaseからの許可を得て、著者から取得することができる。