The dissertation introduces a dynamic model of competition in systemic industries. In the proposed model, firms compete for a limited set of partially modular components to which they sequentially get access in a randomized fashion. The model additionally incorporates an element of cooperation in that firms are given the opportunity to form bilateral alliances when it is mutually beneficial for them to do so. In chapter 1 through a series of computer simulations we examine how the role of chance accounts for the emergence of performance heterogeneity between initially identical firms. In chapter 2, we take a complementary experimental approach and validate the behavioral assumptions of the original model in the laboratory. In chapter 3, we seek to identify the context-specific heuristics humans use in decision making environments characterized by complexity and uncertainty.
La tesi introduce un modello dinamico di competizione nelle industrie sistemiche. Nel modello proposto, competono per un numero limitato di componenti modulari parzialmente a cui sequenzialmente ottengono accesso in modo randomizzato. Il modello incorpora inoltre un elemento di cooperazione con il quale alle imprese viene data l'opportunità di formare alleanze bilaterali qualora fosse mutualmente conveniente. Nel capitolo 1, attraverso una serie di simulazioni al computer, esaminiamo come influisca il ruolo dell'opportunità nell'emersione dell'eterogeneità tra le imprese inizialmente identiche. Nel capitolo 2, adottiamo un approccio sperimentale e convalidiamo le ipotesi comportamentali del modello originario in laboratorio. Nel capitolo 3, cerchiamo di identificare le euristiche specificamente contestuali che gli esseri umani utilizzano negli ambienti dei processi decisionali caratterizzati da complessità e incertezza.
