This paper is a study to analyze when ISV(independent software company) has more active participation in the platform ecosystem. According to previous studies, companies are active in technological innovation when they can appropriate the outcome of innovation and when they have complementary assets (marketing, manufacturing capabilities, etc.) that can convert the innovation into value. The effect of these two conditions to join platform ecosystem is investigated. The duplication between the ISV's product portfolio and platform service is also included as an independent variable. The two sample groups are composed of independent SW companies that signed a partner agreement with platform companies and non-participating companies in the platform. As a result of empirical study, it is found that the patent rights do not affect participation in the platform. The ISVs might have believed that the benefits from cooperation with platform companies are greater than the risks of exposure to innovative technologies and unique Biz models. On the other hand, downstream's capability and the duplication of product portfolio affect participation in the platform. If ISVs have the downstream capability to transform cooperation into value creation, ISVs are actively participating in the platform. In addition, cooperation is active when the product portfolio is complementary to platform service rather than competition. This study is the empirical study of open innovation between Korean independent software companies and digital platform companies. There are similar prior studies abroad, but there are no similar studies in Korea. It is meaningful in that the determinants of platform ecosystem participation were investigated through empirical analysis by composing a sample group of companies participating in the platform ecosystem and companies not participating in the platform ecosystem.
In the 21st Century, scientific discovery and technological development are fueled by unprecedented changes in knowledge, societal needs and wants, engineering designs, materials, and instrumentation. Such rapid global changes pose major opportunities and challenges for the innovation ecosystem-especially in developing countries. In particular, our models for human resource development and engagement must evolve so as to better prepare leaders in higher education institutions, research institutes, science cities and science parks, businesses and industries, and governments. Universities throughout the world must play a greater role in both the research and practice of human resource development and engagement for the knowledge-based and creative economies. This paper explores the current and potential talent development and talent engagement dimensions of universities in economic development, and research and practice in education and policy-with implications of such dimensions for science cities/science parks. The paper highlights the importance of a greater role for universities, in collaborating with business/industry and governments, in examining new economics-sensitive and values-sensitive models for education and human resource development so as to better understand and support innovation in global contexts.
Russell, Martha G.;Still, Kaisa;Huhtamaki, Jukka;Rubens, Neil
World Technopolis Review
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v.5
no.1
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pp.47-60
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2016
In today's digital non-linear global business environment, innovation initiatives are influenced by inter-organizational, political, economic, environmental, technological systems, as well as by decisions made individually by key actors in these systems. Network-based structures emerge from social linkages and collaborations among various actors, creating innovation ecosystems, complex adaptive systems in which entities co-create value. A shared vision of value co-creation allows people operating individually to arrive together at the same future. Yet, relationships are difficult to see, continually changing and challenging to manage. The Innovation Ecosystem Transformation Framework construct includes three core components to make innovation relationships visible and articulate networks of relational capital for the wellbeing, sustainability and business success of innovation ecosystems: data-driven visualizations, storytelling and shared vision. Access to data facilitates building evidence-based visualizations using relational data. This has dramatically altered the way leaders can use data-driven analysis to develop insights and provide ongoing feedback needed to orchestrate relational capital and build shared vision for high quality decisions about innovation. Enabled by a shared vision, relational capital can guide decisions that catalyze, support and sustain an ecosystemic milieu conducive to innovation for business growth.
In an entrepreneurial ecosystem, the failure rate of startups is extremely high at 90%, and every startup that fails becomes an orphan. This phenomenon leads to higher costs of failure for the entrepreneurs in the ecosystem. Failed startups have many lessons to offer to the ecosystem and offer guidance to the potential entrepreneur, and this area is not fully explored compared to the literature on successful startups. We use a case based method distinguishing a failed startup and a successful startup, studying the entrepreneurial characteristics and firm level factors which cause the failures, in the technology startup ecosystem of Bangalore. We study one of the modes of exit adopted by failed startup entrepreneurs and draw key lessons on causes that culminate in failures. We have identified that factors such as the time to minimum viable product cycle, time for revenue realization, founders' complementary skillsets, age of founders with their domain expertise, personality type of founders, attitude towards financial independence and willingness to avail mentorship at critical stages, will decisively differentiate failed startups from the successful ones. Accordingly, implications have been derived for potential entrepreneurs for reducing the cost of failures in the entrepreneurial ecosystem.
This paper shows a empirical results by adopting Kauffman' NK model. First, we find interdependence parameter K is nine in the technological ecosystem Landscape. According to principal component analysis, our technological ecosystem landscape is based on K=N-1 technology structure. Second, to Kauffman NK model, our technological ecosystem landscape is completely uncorrelated each other and contains a large number of local optima. As additional technology rises, the number of local optima rises rapidly. Our results mean that the more complexity in the technological ecosystem landscape, the less effective technology innovation will be in our country's technology system.
Emphasizing the importance of R&D as a source of open innovation, Korean government is developing various programs focused on technology commercialization and is expanding investment on it. In spite of those efforts, technology commercialization is not vitalized yet due to the lack of demand for technology transfer, R&D planning scheme without considering market, immaturity of technology market, and so on. This study aims to suggest the business ecosystem model so that technology commercialization could be facilitated based on business ecosystem perspective. We set the framework for modeling a business ecosystem through reviewing the previous works, and draw several problems to be solved regarding public R&D commercialization in Korea from the perspective of ecosystem. Considering those, this research proposes the business ecosystem model for public R&D commercialization as a reference model for describing, discussing, and developing the technology commercialization strategy. The proposed model consists of 4 domains as follows: R&D, technology market, information distribution channels, and customers. The business ecosystem model shows that technology commercialization could be facilitated to create the market value through close relationship and organic cooperation among its members that form the ecosystem. Public research institutes as a keystone player could control the fate of the ecosystem. In this regard, this paper suggests roles of public research institutes for evolving the business ecosystem.
KIPRIS patent database was analyzed for identifying the technological status of Daedeok Innopolis Biocluster. It was found that the pattern of activities among various technological areas in Daedeok Biocluster is similar to that of an advanced country rather than those of other cities in Korea. The technological growth in Daedeok Innopolis Biocluster is in the progressive stage, which may be due to the innovative activities rather than the rise in the number of new firms or institutes. The concentration of technology in Daedeok Innopolis Biocluster is a favorable condition for the innovation activities. The trend for the technological concentration was remarkably consistent with the growth curve that a population increases according to the logistic equation. The logistic growth may be represented by the result of competition due to the limited resource allocation and then innovation cluster is corresponding to the ecosystem composed by biological individuals. There is strong competition in Daedeok Innopolis Biocluster in around 2009, so the government might make a policy to encourage the technological diversity for healthy knowledge ecosystem.
R&D (Research and Development) investment by companies and the government continues to increase, and the total R&D expenditure of public and private sectors in 2021 reached KRW 102 trillion, and the ratio of R&D investment to GDP was 4.96%. It ranks second in the world after Israel. This study analyzes the current status of the domestic R&D service industry and the research and development (R&D) innovation ecosystem based on the business activity survey data of the National Statistical Office in terms of improving R&D productivity of domestic R&D investment that has exceeded 100 trillion won, and analyzes the global R&D service industry and analyzes the global research service industry and R&D service Industry support government policy As a result of the analysis, in the domestic R&D ecosystem, the R&D outsourcing demand of service companies is rapidly increasing, compared to the stagnant R&D outsourcing demand of traditional manufacturing companies. In order to respond to these changing demands for technological innovation, this study suggests balanced support for R&D outsourcing for manufacturing and service companies, expansion of domestic R&D outsourcing, establishment of R&D outsourcing strategies specialized for the service industry, establishment of an open R&D ecosystem, and innovation in connection with materials/parts/equipment strategies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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