LA CONOSCENZA DELL'ORIGINE E LE PERFORMANCE POST-ENTRY DELLE START-UP: EVIDENZE DALL'INDUSTRIA DEL MEDICAL EQUIPMENT NEGLI USA

This study examines the effect of the knowledge of origin on the performance of start-ups in the medical devices industry in USA. The study focuses on the effect of the characteristics of firms and founders on their performance. Data regarding firms’ characteristics and founders’ characteristics are collected from Crunchbase.com and Linkedin profiles. Initially, descriptive statistics are presented applied to get initial insights into data: such as location of firms, number of founders, employee size, entry and exit year of firms. Similarly, the characteristics of founders such as: their education and industry experience are also assessed. In this study, two proxies are taken for the performance of firms: estimated revenue and the number of patents. In the case of estimated revenue, ordered logit regression model are applied. The regressors include location of firms, entry year, employee size, number of founders, education of founders, number of firms worked, serial entrepreneurship, and industry tenure. In the case of number of patents, Poisson regression analysis is applied as number of patents is a count variable. The three above-mentioned specifications are analyzed. Finally, to check the robustness of the Poisson regression model, Negative binomial regression model is also applied. The results of the study reveal that the factors contributing to the performance of start-up performance in the medical device industry are: employee size, founders’ education, number of firms worked and industry tenure.

Questo studio esamina l'effetto della conoscenza dell'origine sulla performance delle start-up nel settore dei dispositivi medici negli Stati Uniti. Lo studio si concentra sull'effetto delle caratteristiche delle imprese e dei fondatori sulla loro performance. I dati riguardanti le caratteristiche delle aziende e le caratteristiche dei fondatori sono raccolti dai profili Crunchbase.com e Linkedin. Inizialmente, vengono presentate statistiche descrittive applicate per ottenere informazioni iniziali sui dati: come l'ubicazione delle aziende, il numero di fondatori, la dimensione dei dipendenti, l'anno di ingresso e di uscita delle aziende. Allo stesso modo, vengono valutate anche le caratteristiche dei fondatori come: la loro formazione e l'esperienza nel settore. In questo studio vengono prese due deleghe per la performance delle imprese: il fatturato stimato e il numero di brevetti. Nel caso di ricavi stimati, viene applicato il modello di regressione logit ordinato. I regressori includono l'ubicazione delle aziende, l'anno di ingresso, le dimensioni dei dipendenti, il numero di fondatori, l'istruzione dei fondatori, il numero di aziende lavorate, l'imprenditorialità seriale e la permanenza nel settore. Nel caso del numero di brevetti, viene applicata l'analisi di regressione di Poisson poiché il numero di brevetti è una variabile di conteggio. Vengono analizzate le tre specifiche sopra citate. Infine, per verificare la robustezza del modello di regressione di Poisson, viene applicato anche il modello di regressione binomiale negativa. I risultati dello studio rivelano che i fattori che contribuiscono alla performance delle start-up nel settore dei dispositivi medici sono: dimensione dei dipendenti, formazione dei fondatori, numero di aziende lavorate e ruolo nel settore.