This study aims to examine the causal relationships between sales and employment for public technology-based startups. Although there is a limit to statistical generalization due to the poor understanding of the actual conditions of public technology start-up companies, these companies were analyzed by classifying them into high-growth companise, potential growth companies, and other companies. In order to understand the causal relationship, and to estimate the time required to be effective, panel vector autoregression was applied. As a result, the performance creation mechanism was identified as government supoort and private investment was mutually causal with employment, sales did not cause employment, and employment caused sales. In other words, it was found that employment plays an mediator role in public technology based startups' performance mechanism. In addition, private investment had the effect of improving employment and sales in the short time than governments support, and showed that firms with high employment can attract government support and private investment. This study are academically meaningful in that they empirically revealed the process of performance creation, whereas previous studies had only shown whether there was an effect on performance. It also has a policy contribution by suggesting the need for effective policy promotion by considering the 'employment' factor, such as human resource support, as more important.
As the Great Reset is discussed at the World Economic Forum due to the COVID-19 pandemic, artificial intelligence, the driving force of the 4th industrial revolution, is also in the spotlight. However, corporate research in the field of artificial intelligence is still scarce. Since 2000, related research has focused on how to create value by applying artificial intelligence to existing companies, and research on how startups seize opportunities and enter among existing businesses to create new value can hardly be found. Therefore, this study analyzed the cases of startups using the comprehensive framework of the multi-level perspective with the research question of how artificial intelligence based startups, a sub-industry of software, have different innovation patterns from the existing software industry. The target firms are gazelle firms that have been certified as venture firms in South Korea, as start-ups within 7 years of age, specializing in machine learning modeling purposively sampled in the medical, finance, marketing/advertising, e-commerce, and manufacturing fields. As a result of the analysis, existing software companies have achieved process innovation from an enterprise-wide integration perspective, in contrast machine learning technology based startups identified unit processes that were difficult to automate or create value by dismantling existing processes, and automate and optimize those processes based on data. The contribution of this study is to analyse the birth of artificial intelligence-based startups and their innovation patterns while validating the framework of an integrated multi-level perspective. In addition, since innovation is driven based on data, the ability to respond to data-related regulations is emphasized even for start-ups, and the government needs to eliminate the uncertainty in related systems to create a predictable and flexible business environment.
Purpose - National scientific technology R&D investment is exceeding 60 trillion won per year, and the results of patent applications and technology transfers are visually improving. However, despite the improving research results of national R&D, the practical results of technology startups are mediocre. It is now time to expand the construction of the technology commercialization ecosystem, where the expansion of national R&D leads to the results of technology startups. Therefore, this study discussed the measures to increase the competitiveness of technology startups through the factual survey of the companies that benefitted from R&D support programs. Research design, data, and methodology - This study targeted 996 companies that benefitted from the R&D projects of the Technology Transfer Center for National R&D Programs, and deducted itemized issues through the survey replies. Survey questions were prepared to estimate the national R&D results, and the technology recognition path, the purpose of detailed introduction of the technology, investment of the commercialization fund, economic results, and the factors of success and failure were analyzed. Results - As for the recognition rate of technology during the process of corporate technology commercialization through the technology transfer, recognition through project participation showed a high response rate, and diverse implications of technology commercialization were deducted through the analysis of economic results. As for the resolution alternatives, the proliferation of technology commercialization platform that can create excellent technology for the companies in early stages and the measure of expanding the distribution of technology infrastructure were suggested. In this study, public technology commercialization strategy is established, and the innovative marketing strategy is presented. Conclusions - This study reveal that the result of creating scientific technology jobs should be deducted, in order to produce the revolutionary results of job creation by suggesting the success models of technology commercialization based on domestic scientific technology. In particular, even though the support systems for public research results are being diversely suggested, accurate studies on their actual conditions are currently lacking. Therefore, this study suggest realistic political alternatives to assure results in the process of public technology commercialization, by examining the current state of public research results of R&D support institutions and diagnosing the issues.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.17
no.6
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pp.25-37
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2022
The purpose of this study is to survey startup founders within 7 years of founding the importance and satisfaction of the components of the scale-up entrepreneurial ecosystem at the national level in Korea and analyze the direction of scale-up policy by component using IPA (importance-performance analysis). Since the perception of founders, who are the subjects of the entrepreneurial ecosystem, affects the quantity and quality of start-ups, research is needed to analyze and diagnose the perception of scale-up components. For the development of the national economy and entrepreneurial ecosystem, companies that emerge from startups to scale-up and unicorns must be produced, and for this, elements for the scale-up entrepreneurial ecosystem are needed. The results of this study are as follows. First, the importance ranking of the components of the scale-up entrepreneurial ecosystem recognized by founders was in the order of "Financial support by growth stage," "Support for customized scale-up for enterprises," "Improvement of regulations," "Funds dedicated to scale-up," "large-scale investment," and "nurturing technical talents." Second, the factors that should be intensively improved in the importance-satisfaction matrix in the future were 'Pan-Government Integration Promotion Plan', 'Scale-Up Specialized Organization Operation', 'Company Customized Scale-Up Support', 'Regulatory Improvement', and 'Building a Korean Scale-Up Model'. As a result, various and large financial capital for the scale-up entrepreneurial ecosystem, diversification of scale-up programs by business sector, linkage of start-ups and scale-up support, deregulation of new technologies and new industries, strengthening corporate-tailored scale-up growth capabilities, and providing overseas networking opportunities can be derived. In addition, it is expected to contribute to policy practice and academic work with research that derives the components of the domestic scale-up entrepreneurial ecosystem and diagnoses its perception.
The Korean government proposed the K-SDGs in 2019 to promote the UN SDGs, but the role and tasks of science and technology, an important means of implementing the SDGs, have not been materialized. Accordingly, the role of science and technology ODA for the SDGs was established through the Ministry of Science and ICT's policy research project 'Science and Technology ODA Promotion Roadmap for Spreading the New Southern Policy and Realizing the 2030 SDGs'. In addition, goals, strategies, and core tasks for the next 10 years were derived in 10 fields such as water, climate change, energy, and ICT. In this paper, we analyze 30 key tasks of the ODA promotion roadmap for science and technology for the realization of SDGs, and propose mid- and short-term tasks and implementation plans for effective roadmap promotion. Among the key tasks in each field, four common elements were derived: ICT/smartization, a global problem-solving center, cooperation/communication platform, and business model/startup support platform/living lab that can create and integrate roadmap implementation conditions. In addition, the four mid- and short-term tasks, 1) Establishment of science and technology ODA network, 2) Establishment of living lab business platform linked to start-up support business, 3) Local smartization of recipient countries, and 4) Expand and secure sustainability of global problem-solving centers, were set in relation to the implementation of the detailed roadmap. For the derived mid- and short-term tasks, detailed implementation plans based on the ICTization of global problem-solving centers were presented. The implementation of the mid- and short-term tasks presented in this paper can contribute to the more effective achievement of the science and technology ODA roadmap, and it is expected that Korea's implementation of SDGs will also achieve high performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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