• 기술혁신학회지
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• 제22권2호
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• pp.186-206
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• 2019

한국의 공적개발원조(ODA) 규모는 매년 꾸준히 증가하고 있지만 ODA 사업의 수행 방법과 효과성에 대한 비판은 계속 제기되고 있다. 과학기술 분야도 ODA 규모는 늘어나는 추세이지만 여러 문제점이 있는 것으로 보인다. 첫째, 국내외적으로 과학기술 ODA에 대한 정의가 명확하게 확립되어 있지 않고 학문적 논의도 미흡한 편이다. 둘째, 과학기술 ODA 사업의 성과에 대한 분석도 미흡한 것으로 보인다. 셋째, 과학기술 ODA 사업을 체계적으로 수행할 수 있는 기획 관리 역량이 전반적으로 부족하다. 본 논문에서는 과학기술 정책 자문 사업을 대상으로 하여 과학기술 ODA 사업의 성과에 영향을 미치는 요인들을 분석하였다. 그 결과, 과학기술 지식을 이전하는 이전역량뿐만 아니라 이를 흡수 활용하는 흡수역량이 중요함을 발견하였다. 이런 점에서 보면, 과학기술정책 자문 사업이 성공하기 위해서는 우리의 이전역량과 상대 개도국의 흡수역량을 동시에 고려하여 사업을 기획, 관리하는 체제가 요구된다.

• 한국경영과학회지
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• 제40권1호
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• pp.5-19
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• 2015

Literatures on open innovation have two major limitations. First, either on a firm level or on an industry level did they analyze the open innovation issues. The results of a firm's innovation can be diffused through the whole network and the firm can learn back from the network knowledge. Prior literatures did not consider the feedback loop among firms and network in which the firms are involved. Second, most open innovation research had a static perspective on firm's innovation performance. Since the diffusion, spill-over and learning among network members are involved over time, the open innovation is intrinsically dynamic. From the dynamic perspective, we can appreciate the fundamental attributes of the open innovation network which involves diverse firms, research institutes, and universities. In order to overcome the limitations, we suggest a dynamic model for open innovation network. We build an agent-based model which consists of heterogeneous firms. The firms are connected through a scale-free network which is formed by preferential attachment. Through the diverse scenario of simulation, we collect massive data on the firm level and analyze them both on firm and industry level. From the analysis, we found that, on industry level, the overall performance of open innovation increases as the internal research capability, absorptive capacity, and learning curve coefficient increase. Noticeably, as the deprecation rate of knowledge increases, the variability of knowledge increases. From the firm level analysis, we found that the industry-level variables had a significant effect on the firm's innovation performance lasting through all the time, whereas the firm-level variables had only on the early phase of innovation.

• 기술혁신학회지
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• 제15권4호
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• pp.783-814
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• 2012

본 연구는 중소기업과 정부출연(연)이 수행한 공동연구개발 과제의 성과에 영향을 주는 요인들을 연구책임자의 역량과 파트너십 통합, 공동연구경험 등을 중심으로 분석하였다. 실증연구를 위해 우리나라의 대표적인 중소기업 공동연구개발 지원 정부출연연구기관인 K 연구원과 공동연구 프로젝트를 수행한 중소기업에 대해 설문조사를 실시하였다. 772개 기업을 대상으로 설문지를 발송하여 이 중 256개의 설문지가 회수되었으며, 회수된 설문지 중 결측치 등을 제외한 총 149개의 응답 자료를 대상으로 분석하였다. 실증 분석 결과를 살펴보면, 연구책임자의 역량과 산 연 간 연구주체 간의 연구 성과에 대한 시각차이 등으로 인하여 발생하는 갈등을 해소시켜 주는 정서적 통합, 과정적 통합 및 계약적 통합 등의 파트너십 통합이 경제적 성과와 기술적 성과에 영향을 주는 것으로 밝혀졌다. 또한, 참여기업의 최근 3년간 공동연구경험을 조절변수로 하여 연구책임자 역량과 파트너십 통합이 경제적 성과와 기술적 성과에 어떠한 영향을 미치는 지에 대한 분석 결과, 경제적 성과는 조절효과가 없었으며, 기술적 성과에는 연구책임자 역량, 계약적 통합, 과정적 통합만이 조절효과가 있다고 분석됨으로써 부분적인 조절효과가 있는 것으로 분석되었다.

• 지식경영연구
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• 제17권3호
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• pp.65-91
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• 2016

Although the success of industrial clusters largely depends on whether clustering firms can achieve economic performance, there has been less attention on investigating factors and conditions contributing to the performance enhancement for clustering small and medium-sized enterprises (SMEs). Along this vein, we adopt the theories of social capital and organizational learning as those success factors for clustering SMEs. This study thus aims at examining what effect social capital accrued in the relationships among actors within clusters has on firm performance of clustering SMEs and what role organizational learning plays in the linkage between social capital and firm performance. For the empirical analysis, we operationalized the variables and their measures to develop questionnaires through the theoretical reviews on literatures. As a sample of 227 clustering SMEs, our collected data was analyzed by hierarchical regression analysis. The results confirmed that a high level of social capital, represented by network, trust, and norm, has positive effect on firm performance of clustering SMEs. We also found that clustering firms presenting high organizational learning, represented by absorptive and transformative capability, achieve better performance than those placing less value on organizational learning. Furthermore the significant relationship between social capital and firm performance is mediated partially through organizational learning. These findings imply not only that the territorial agglomeration of industrial cluster does not guarantee the performance creation of clustering SMEs but that they need to develop social capital among various actors within clusters, facilitating their knowledge diffusion. In order to absorb and mobilize the shared knowledge and information into strategic resources, the firms should improve their capability associated with organizational learning. These expand our understanding on the importance of social capital and organizational learning for the performance enhancement of clustering firms. Differentiating from major studies addressing benefits and advantages of industrial cluster, this study based on the perspective of firm-internal business process contributes to the literature advancement. Strategic and policy implications of this study are discussed in detail.