The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.6
no.2
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pp.63-73
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2019
The paper aims to investigate relationships between technology and innovation management, total factor productivity and economic growth in China. By comparing the trends in total factor productivity growth of industrialized economies (i.e. OECD), this study intends to showcase the importance of total factor productivity progress in the Chinese economy. The study employs time series data of an annual basis for the period from 1977 to 2016 retrieved from the World Development Indicator. The study employs unit root test, cointegration test, fully modified least squares estimation method, canonical cointegrating regression and dynamic least squares estimation method to test the hypotheses. The results of the cointegrating regression analysis show that manufacturing growth leads to an increase of total factor productivity in the short-run in China. The findings of the study suggest that manufacturing (i.e. technology and product innovation) is positively related to the increase of total factor productivity in the short-run and total output growth in the long-run. The findings suggest that promoting technology and innovation management and supporting R&D subsidies may reduce the marginal cost of conducting R&D and increase the rate of technology and innovation management and R&D activity and therefore, the total factor productivity growth rate.
The smart media (SM) industry has demonstrated that it has the characteristics to increase user innovative activities, enhance open innovativeness, and increase the segmentation of innovation value. This study introduces and evaluates an innovation system that reflects the characteristics of the SM industry. We categorize the SM industry into hardware, network, platform, and content industries and perform an AHP analysis (based on a survey of 96 experts) to evaluate the relative importance of the factors/factor groups affecting the creation of innovation. The results show that 'collaboration activity" is a more important factor than other innovation factor groups (financial support, R&D, policy environment, human resources) in the SM industry. The results also show that the important factors/factor groups differ by industry.
Kim, Yeon-Jeong;Ju, Hyo-Jin;Park, Kwang-Kook;Park, Seok-Hee
Journal of Digital Convergence
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v.6
no.4
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pp.25-34
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2008
This study explores the component factors of innovation brand to build organizational culture of government ministries. A perception of organizational officers on innovation brand is ranked orderly by brand awareness(recognition, discrimination), brand loyalty (identification, ease of memory, meaning diffusion, reaction of customer needs), brand salience, brand knowledge and brand innovation. The results of factor analysis classify the component factors with factor1(brand awareness, brand loyalty) and factor2(brand innovation). This results indicate that the officers definitely recognize the value of innovation brand and brand identity. The brand discrimination and brand loyalty can also positively affect perception on brand innovation.
Globalization and knowledge-based economy have increased the importance of local areas as the units of global competition. Therefore, the meaning of localities has been emphasized as the core value of economic activities. In this context, innovation cluster has been recognised and emphasized as effective policy measure for innovation. Therefore, most countries have been trying to develop innovation clusters with their expectation for a rapid growth of economy. Nevertheless, there have been minimal empirical researches on innovation cluster. Therefore, for suggesting implications that activation factors of innovation cluster are to have an effect on tenant's business activities, this study conducted a literature review for the theories of regional innovation system(RIS) and innovation cluster. As a result, the activation factors of innovation cluster were classified into institutional, physicals, and social factor. The case of Gyeonggi province's innovation cluster policy was examined for an empirical analysis. Data were analyzed using ordered logistic regression. The results were as follows:First, Institutional and Infra factors had a positive influence on firms' business activities in every empirical test, so they were the most important activation factors of innovation cluster. Second, regarding the interactive effects of financial support, the interactive effects between financial support and Infra factor had a positive influence on the firms' business activities, according to the result of the empirical test.
NGUYEN, Thi Le Hang;PHAM, Ngoc Toan;DAO, Vu Phuong Linh;NGO, Thi Thanh Thuy;LE, Thi Thanh Binh
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.7
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pp.425-438
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2020
The study investigates the factors influencing the innovation activities in the enterprises in the Binh Dinh Province, Vietnam. By employing the dataset from a survey in 200 typical enterprises in Binh Dinh and using the Exploratory Factor Analysis and regression analysis, we found that there are eight factor groups affecting the innovation activities of enterprises. They include management of innovation promotion; market research capacity; leadership inspiring innovation; culture of innovation; human resources for implementing innovation; network connection; disseminating/sharing knowledge; and impact of producing/serving technology. All these factors strongly affect the innovation activities, which plays an important role in promoting the sustainable development of the Vietnamese enterprises, with the statistical significance level at 1%. Moreover, findings also show that, among these factors, the market research capacity is the strongest determinant of the innovation activity in the enterprise. An increase of 1 point of capacity of market research will increase the innovation activities in the enterprise by 0.114 point. It is followed by the management of promoting innovation, leadership inspiring innovation, and disseminating and sharing knowledge, with 0.104, 0.103 and 0.102 score, respectively. On the other hand, network connection is the weakest factor, with the score of 0.07 point.
In this Paper, we analyzed the relative importance of multiple sources and their effects on innovative activities. Through factor analysis, we found 5 sources of innovative activities; university/laboratory source, within firm source, general information source, vertical/competitive relation source, and horizontal relation source. Through regression analysis, we found that (1) 'within firm source' is the most important source on innovative activities, (2) from inputs' point of view, the more 'vertical/competitive relation source' is, the less innovative activities we, (3) from outputs' point of view, innovations are more activated when 'university/laboratory source' is abundant. but, they are less activated when 'general information source' and 'vertical/competitive relation source' is abundant, and (4) according to firm size and innovation stages(newproduct innovation, upgraded product innovation, and process innovation), the effect of sources on innovative activities is different.
Cloud is emerging as a key factor in digital transformation. In particular, the industry is paying attention to cloud as a key factor in economic revitalization after COVID-19. In this economic environment, cloud companies can survive only through continuous innovation. In this study, we propose the innovation types of cloud companies using the meta model, which is a high-level conceptual model that generalizes various corporate activities. The proposed cloud company innovation type applies a conceptual model divided into two axes such as the corporate value chain and the business management layer. The contribution of this study is to provide a basis for research in a new academic field called corporate innovation in the cloud domain, and to provide decision-making tools for diagnosing innovation levels or exploring innovation directions for cloud companies.
The purpose of this study is to introduce the limit of previously used six sigma quality process evaluation metrics, $Z_{st}$ and $P_{pk}$, and a solution to overcome this drawback by using a metric based on performance evaluation of Z-factor quality innovation. Case analysis on projects from national six sigma contest from 2011 to 2012 is performed and literature review on new drug development HTS (High Throughput Screening) is used to propose innovative performance evaluation metrics. This research shows that experimental study on six sigma evaluation metric, $Z_{st}$ and $P_{pk}$, have no significance difference between industrial type (Manufacturing, Semi-Public Institute, Public Institute) and CTQ type (Product Technology Type CTQ, Process Technology Type CTQ). Following discovery characterize this quality improvement as fixed target type project. As newly developed moving target type of quality innovation performance metric Z-Factor is used for evaluating experimental study, hypothetical analysis suggests that $Z_{st}$ and $P_{pk}$ share different relationship or even show reciprocal relationship. Constraints of the study are relatively small sample size of only 37 projects from past 2 years and conflict on having interview and communication with six sigma quality practitioner for qualitative experimental study. Both moving target type six sigma innovation project and fixed target type improvement project or quality circle enables efficient ways for a better understanding and quality practitioner use by applying quality innovation performance metric. Downside of fixed target type quality performance evaluation metric, $Z_{st}$ and $P_{pk}$, is presented through experimental study. In contrast, advantage of this study is that high throughput requiring product technology, process technology and quantum leap typed innovation effect is evaluated based on precision and accuracy and Z-Factor that enables relative comparison between enterprises is proposed and implemented.
The present study investigatesthe reliability and validity of the innovation leadership scale. Originally the seven factors with 25 items were developed through literature review. With a sample of 177 employees in a large company, the results of factor analyses showed that the five-factor model with 14 items had a better fit to the data than the seven-factor model. These five factors were innovativeness pursue, problem solving, vision presentation, risk-taking, and showing initiative. All of these factors were significantly related to various criteria such as identification with the group, attachment to the group, organizational commitment, and supervisor satisfaction, confirming criterion-related validity of the scale. Results of multiple regression analyses showedthat risk taking and showing initiative were more important predictors in explaining criteria. Finally, implications and limitations were discussed. The findings suggest that the key factors of innovation leadership were initiative and risk-taking.
DO, Anh Duc;PHAM, Nguyen Nguyen Thao;NGUYEN, Thi Minh Phuong;TU, Van Son;NGUYEN, Cam Nhung;NGUYEN, Hai Duong
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.5
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pp.189-199
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2021
This study aimed to explore the factors affecting the innovation capacity of students at the National Economics University, Vietnam. Researchers used the innovation capacity model based on six factors, including personality traits, future orientation, creative skills, social interaction, content knowledge, and management skills. The empirical analysis used data from the survey of 303 students at National Economics University, Vietnam, with reliable tools (SPSS 26.0 software). The data were analyzed by testing the reliability of the scales, correlation analysis, and Pearson' Linear Correlation Coefficient, exploratory factor analysis, as well as regression model based on the survey data. The research results identified the following factors affecting innovation capacity of students: management skills, social interaction, and personality traits have the strongest impact on innovation capacity of students; content knowledge has the following strongest effects on innovation capacity of students; and finally the creative skills that affects on innovation capacity of students. There is also a positive relationship between all the factors and innovation capacity of students. The result can serve as useful reference sources for scholars who are interested in the innovation field. It also helps university's managers and policymakers build the appropriate environment to improve innovation capacity of students.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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