A Simple Law for the Distribution of Long-Term Profit: The Empirical Regularity Behind the 1% of Firms That Capture 73% of Value

期限(时间) 简单(哲学) 价值捕获 价值(数学) 利润(经济学) 经济 分布(数学) 业务 计量经济学 产业组织 微观经济学 价值创造 数学 认识论 统计 数学分析 哲学 物理 量子力学
作者
Phebo D. Wibbens
出处
期刊:Organization Science [Institute for Operations Research and the Management Sciences]
卷期号:36 (4): 1531-1550 被引量:2
标识
DOI:10.1287/orsc.2023.18085
摘要

Empirical laws and regularities, such as Klepper’s shakeout pattern for industry evolution or Gibrat’s law for firm size, have shaped our understanding of organizations. Despite decades of research into profit patterns, no such widely applicable empirical regularities have been found for the “dependent variable of strategy”: long-term value capture. This study reports the discovery of a simple law governing this variable’s distribution. A four-parameter normal log-normal (NLN) mixture distribution very well fits observed data of listed firms’ 20-year long-term profit (LTP). The distribution correctly describes, for instance, a remarkable asymmetry in value capture: fewer than 1% of all firms in the data set generated 73% of the total LTP. Though the NLN law applies across different industries, geographies, and time periods, its distributional parameters vary. These parameters provide a novel and precise description of differences across settings in economic outcomes, such as the rise of “superstars.” More broadly, the law’s discovery raises profound questions relating to competitive strategy, evolutionary path dependence, the structure of technological opportunity, and social inequality. Code and data for replication are made available. Supplemental Material: The online appendix and code and data files are available at https://doi.org/10.1287/orsc.2023.18085 .
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