Communities of Investors and Start-up Companies: An Analysis Using Bipartite Stochastic Block Model

本研究は、個々の投資レベルで計測されたレコードとネットワークサイエンス手法（Stochastic Block Model: SBM）を用いて、日本のスタートアップ企業と投資家の投資コミュニティ構造を特定した上で、そのパフォーマンスに関する含意を検討するものである。具体的には、投資家からスタートアップ企業に対して実施された15000件程度の投資実績データに基づき、投資家群とスタートアップ企業群からなる複数のコミュニティを特定した上で、個々のコミュニティが、スタートアップ企業業種、投資家タイプ、投資リターン、IPO後の市場移動に関して何らかの特徴を有しているか否かを統計的にテストした。第一に、個々のコミュニティ毎に、特定の投資家タイプのクラスタリングが確認された一方で、スタートアップ企業業種についてはこうした明確なクラスタリング傾向が相対的に弱かった。第二に、投資家サイドにおいてベンチャーキャピタルもしくは非金融事業会社のクラスタリングが見られる場合に、投資パフォーマンスが高い傾向が観察された。これらの結果は、投資家タイプの集積が投資パフォーマンスと相関している可能性を示唆している。

Using unique investment-level data accounting for around 15,000 individual investments done by various types of investors in start-up companies over the periods from 2000 to 2014, we empirically detect community structures consisting of investors and start-up companies through the bipartite stochastic block model and examine their implications on investment performance. The detected community structure represented by multiple groups of investors and start-up companies suggests, first, large heterogeneity of each community in terms of clustered investor types but less so in terms of start-up companies' industry composition. Second, we observe investment performance is higher when the communities are populated by clusters of VCs or non-financial companies. These results jointly imply the systematic concentration of specific types of investors associated with investment performance.