論文の概要: Code, Capital, and Clusters: Understanding Firm Performance in the UK AI Economy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.06249v1
• Date: Thu, 05 Feb 2026 22:55:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-09 22:18:26.149435
• Title: Code, Capital, and Clusters: Understanding Firm Performance in the UK AI Economy
• Title（参考訳）: コード、資本、クラスタ:英国AI経済における企業パフォーマンスの理解
• Authors: Waqar Muhammad Ashraf, Diane Coyle, Ramit Debnath,
• Abstract要約: 英国は、急激な企業形成と戦略的投資によって、グローバルAIの世界において、独特な立場を確立した。 本研究では、企業ハウス、ONS、Glass.aiの英国AIエンティティの包括的データセットを分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9905970346551559
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The UK has established a distinctive position in the global AI landscape, driven by rapid firm formation and strategic investment. However, the interplay between AI specialisation, local socioeconomic conditions, and firm performance remains underexplored. This study analyses a comprehensive dataset of UK AI entities (2000 - 2024) from Companies House, ONS, and glass.ai. We find a strong geographical concentration in London (41.3 percent of entities) and technology-centric sectors, with general financial services reporting the highest mean operating revenue (33.9 million GBP, n=33). Firm size and AI specialisation intensity are primary revenue drivers, while local factors, Level 3 qualification rates, population density, and employment levels, provide significant marginal contributions, highlighting the dependence of AI growth on regional socioeconomic ecosystems. The forecasting models project sectoral expansion to 2030, estimating 4,651 [4,323 - 4,979, 95 percent CI] total entities and a rising dissolution ratio (2.21 percent [-0.17 - 4.60]), indicating a transition toward slower sector expansion and consolidation. These results provide robust evidence for place-sensitive policy interventions: cultivating regional AI capabilities beyond London to mitigate systemic risks; distinguishing between support for scaling (addressing capital gaps) and deepening technical specialisation; and strategically shaping ecosystem consolidation. Targeted actions are essential to foster both aggregate AI growth and balanced regional development, transforming consolidation into sustained competitive advantage.
• Abstract（参考訳）: 英国は、急激な企業形成と戦略的投資によって、グローバルAIの世界において、独特な立場を確立した。 しかし、AIの専門化、地域社会経済条件、堅実な業績の相互関係はいまだ解明されていない。 本研究では、企業ハウス、ONS、ガラス.aiの英国AIエンティティの包括的データセット(2000年-2024年)を解析する。 ロンドンにおける地理的集中度(法人の41.3%)と技術中心のセクターが強く、一般金融サービスの平均営業収入(33.9百万GBP、n=33)が最も高いことを報告している。 企業規模とAI専門化の強度は主要な収入源であり、地域要因であるレベル3の資格率、人口密度、雇用水準は、AIの成長が地域社会経済の生態系に依存していることを強調して、大きな限界貢献をもたらしている。 予測モデルでは、2030年までのセクター拡大を予想し、総エンティティ4,651人(4,323人-4,979人-95パーセントCI)、解散率2.21パーセント(-0.17人-4.60人)を推定し、セクター拡大と統合への移行を示唆している。 これらの結果は、システム的リスクを軽減するためにロンドン以外の地域AI能力を育むこと、スケーリング(資本ギャップの調整)のサポートと技術的専門化の深化を区別すること、戦略的にエコシステムの統合を形作ること、といった、場所依存的な政策介入の確固たる証拠を提供する。 目標とする行動は、AIの成長とバランスの取れた地域開発の両方を促進させ、統合を持続的な競争上の優位性に変えるために不可欠である。

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