Patents are widely used in the literature as a measure of firm-level innovation. It is regarded that patents improve a firm's operational environment and ultimately increase the value of the firm. However, the relationship between patents and firm value in Korea is under-explored in the literature due to the difficulty of constructing datasets. This paper examines whether patents in Korea increase the market value of a firm. To do this, I exploit novel data on firm-level patents and financial information of all listed Korean companies during the period of 1993-2015 and estimate the non-linear production-function type of Tobin's q equations on R&D, patents, and citations. Surprisingly, I find that patents and citations are weakly associated with firm value, while R&D is strongly associated with an increase in firm value. These results direct imply that policymakers in Korea should enhance patenting incentives to encourage firms to innovate.
Innovation is no longer the purview of high-tech industries; it is blossoming in the home appliances and cosmetics sectors. However, consumers' anxiety about the risk of new products prevents them from reaping the benefits of innovation. This anxiety is driven by customer's lack of prior information on new products. This study examines how difference age between the chronological age of consumers and their cognitive age affects consumers' willingness to search for information on innovative products, leading to reduced new-product anxiety. According to a survey of participants who actually bought an innovative product, we found that participants searched for more information when they perceived themselves to be younger than their chronological age (a high difference age). Where participants did not proactively search for information (due to a low difference age), they could be encouraged to do this through marketing campaigns. Together, these findings expand our understanding of how consumers' difference age can be leveraged in digital marketing to enable companies to more strategically reach consumers when planning or launching innovative products.
This paper proposes how to design and implement data-driven strategies by investigating how a firm can increase its value using data science. Drawing on prior studies on architectural innovation, a behavioral theory of the firm, and the knowledge-based view of the firm as well as the analysis of field observations, the paper shows how data science is abused in dealing with meso-level data while it is underused in using macro-level and alternative data to accomplish machine-human teaming and risk management. The implications help us understand why some firms are better at drawing value from intangibles such as data, data-science capabilities, and routines and how to evaluate such capabilities.
기술혁신 전략을 구성하고 기술혁신의 성공적인 실행을 위해 중요한 요소 중 하나는 바로 기술혁신에 대한 보호 여부의 결정과 보호 방법의 선택일 것이다. 전통적으로 경제학적인 면과 전략적인 측면에서 혁신에 대한 보상을 최대한 많이 얻기 위해 기술혁신을 보호하는 것을 강조해왔다. 하지만 이러한 보호 여부와 그 수준을 결정하는 일은 매우 복잡한 문제라고 할 수 있다. 일반적으로 기업들이 기술혁신에 대한 보상을 확보하는 메커니즘으로는 특허, 비밀유지, 시장 선점 등이 있다고 알려져 있다. 기업의 입장에서는 기술혁신에 대한 수익 확보 전략은 매우 중요하다. 왜냐하면 어떠한 전략을 세우느냐에 따라 기업의 흥망성쇠가 달라진다고 할 수 있기 때문이다. 그동안의 국외 연구에서 드러난 결과로는 특별히 특허가 기술혁신에 대한 보상확보를 위한 최선의 방법은 아니라는 것을 보여주고 있으며 이는 기술혁신의 보상확보를 위해서는 산업별로 여러 가지의 보상확보 메커니즘이 있다는 것을 암시하고 있다. 이에 본 연구에서는 전문가를 대상으로 델파이와 설문조사를 통해 산업별 특성을 반영할 수 있는 기술혁신 보상확보 메커니즘의 효과성과 유형을 분류하였다. 분석결과, 우수한 판매 및 서비스 활동, 리드타임, 보완적 제조 순으로 나타났다.
혁신클러스터는 기업, 대학, 연구기관, 정부 및 기타 지원기관 등 다수의 주체들 간 협력과 네트워킹에 의해 구성되지만, 혁신클러스터의 핵심이라고 할 수 있는 벤처생태계에 있어 혁신의 주요 주체는 바로 기업이다. 그렇기 때문에, 혁신클러스터에 입주한 기업은 혁신클러스터 정책의 주요한 수요자로 볼 수 있다. 정책이 원활히 수행되기 위해서는 정책수요자의 정책 수용(acceptance)이 중요하다. 그러나 정책 우선순위 결정에 관한 기존의 연구는 정책공급자 중심으로 이루어지는 경향이 있어, 정책수요자 관점에서의 점검이 필요하다. 이에 따라, 본 연구는 정책공급자 중심의 하향식 관점(top down)과 정책수요자의 상향식 관점(bottom up) 간 균형적 시각을 통해 올바른 정책방향을 수립하기 위해 양방향의 관점에서 논의를 진행하였다. 먼저, 선행연구와 전문가 면담 등을 통해 혁신클러스터 활성화 요인(1계층 3개 요인, 2계층 14개 요인)을 도출했다. 이후, 혁신클러스터 정책의 대표 사례인 대덕연구개발특구의 정책공급자 그룹과 수요자 그룹을 대상으로 혁신클러스터 활성화 요인의 중요도를 AHP(Analytic Hierarchy Process)를 이용하여 분석했다. 혁신클러스터 활성화 요인에 대해 정책공급자와 수요자 관점에서 중요도를 분석한 결과 일부 유사점도 보이나, 전반적으로는 상호 인식의 차이가 존재하는 것을 확인할 수 있었다. 정책공급자 그룹은 혁신창출 요인에 집중하는 반면, 정책수요자 그룹은 보다 균형적인 시각에서 혁신창출, 클러스터, 산업입지 요인을 바라보고 있는 것으로 조사되었다. 본 연구는 기존의 정책공급자 중심의 연구에서 정책수요자까지 대상을 확대하여 양 관점을 균형있게 다루었다는 점에서 의의가 있다. 또한 혁신클러스터 육성에 있어 기업 니즈 중심으로 정책이 수행될 수 있도록 기초자료를 제공한다는 측면에서 실무적인 기여도 존재한다.
This research discusses the characteristics and the implementation strategies for two types of quality metrics to analyze innovation effects in six sigma projects: fixed specification type and moving specification type. $Z_{st}$, $P_{pk}$ are quality metrics of fixed specification type that are influenced by predetermined specification. In contrast, the quality metrics of moving specification type such as Strictly Standardized Mean Difference(SSMD), Z-Score, F-Statistic and t-Statistic are independent from predetermined specification. $Z_{st}$ sigma level obtains defective rates of Parts Per Million(PPM) and Defects Per Million Opportunities(DPMO). However, the defective rates between different industrial sectors are incomparable due to their own technological inherence. In order to explore relative method to compare defective rates between different industrial sectors, the ratio of specification and natural tolerance called, $P_{pk}$, is used. The drawback of this $P_{pk}$ metric is that it is highly dependent on the specification. The metrics of F-Statistic and t-Statistic identify innovation effect by comparing before-and-after of accuracy and precision. These statistics are not affected by specification, but affected by type of statistical distribution models and sample size. Hence, statistical significance determined by above two statistics cannot give a same conclusion as practical significance. In conclusion, SSMD and Z-Score are the best quality metrics that are uninfluenced by fixed specification, theoretical distribution model and arbitrary sample size. Those metrics also identify the innovation effects for before-and-after of accuracy and precision. It is beneficial to use SSMD and Z-Score methods along with popular methods of $Z_{st}$ sigma level and $P_{pk}$ that are commonly employed in six sigma projects. The case studies from national six sigma contest from 2011 to 2012 are proposed and analyzed to provide the guidelines for the usage of quality metrics for quality practitioners.
이 논문에서는 2008년 한국제조업혁신조사를 이용하여 다양한 기업특성이 연구개발 정부지원의 수혜에 어떠한 영향을 끼치는가를 분석한다. 분석에는 정부지원 수혜 여부를 다양한 기업특성에 대해 회귀분석한 프로빗 모형이 이용되었다. 이 논문은 연구개발 정부지원의 수혜대상 선정 문제를 프로그램 단위가 아닌 국가 전체의 차원에서 본격적으로 다루었다는 점에서 의의를 지니며, 특히 지역 및 산업 변수의 영향을 분석한 것은 최초의 시도로 평가될 수 있다. 또한, 정부지원의 사전적 정책목표의 달성 여부를 실증분석 결과에 비추어 평가한다. 분석 결과, 기업규모와 수출이 정부지원 수혜에 긍정적인 영향을 끼치는 것으로 나타났으며, 혁신기업 지정, 연구소 보유, 연구인력 등 기업이 보유한 혁신 역량 또한 수혜확률을 높이는 것으로 나타났다. 또한, 산업별로는 화학산업과 자동차 산업이, 지역별로는 대경권 및 부경권이 특히 유리한 것으로 나타났다.
가계의 학교교육투자와 기업의 기술특화교육투자에 대한 의사결정을 동시에 고려한 제2세대 기술혁신기반 경제성장모형을 구축하고 학교교육과 기술특화교육 각각의 기술혁신 및 경제성장효과, 두 교육 간의 상호작용, 그리고 기술혁신에 따른 두 교육포트폴리오 구성의 변화 등에 대해 분석한다. 주요결과는 다음과 같다. 첫째, 학교교육과 기술특화교육의 각각의 경제성장효과는 비선형의 "역-U"형이다. 둘째, 성장극대화를 위한 학교교육의 수준은 기업 이익극대화를 위한 학교교육의 수준 보다 항상 크다. 셋째, 성장극대화를 위한 학교교육의 수준은 기술특화교육에 대체적 관계에 있다. 넷째, 학교교육의 기술특화교육에 대한 영향은 "U"형으로 기업 이윤극대화 측면에서는 낮은 수준의 학교교육은 기술특화교육에 대체적이며, 높은 수준의 학교교육은 기술특화교육에 보완적이다. 다섯째, 기술혁신이 강화될수록 기술특화교육 대비 학교교육이 더욱 강화된다.
본 연구는 우즈베키스탄 물류산업의 기술혁신 도입의 현황을 살펴보고 향후 기술혁신 도입에 따른 물류산업의 기회와 도전 요인을 제안하고자 한다. 현재 우즈베키스탄 물류산업에서 사용되고 있는 정보기술의 현황 분석결과, RFID, 바코드, 쿨 가디언, 추적 시스템, 운송 위성 모니터링, 디지털 TIR, GPS 모니터링 등이 사용되고 있는 것으로 분석되었다. 또한 최근 우즈베키스탄이 물류의 거점이 될 수 있다는 기대감으로 기업차원뿐만 아니라 국가적 차원에서 첨단정보통신 기술 투자를 늘리고 있는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과를 기반으로 제안된 우즈베키스탄 물류산업의 기회와 도전요인은 정부정책 입안자, 운송 및 물류 분야 기업, 그리고 다양한 파트너에게 기초적인 정보로 사용될 수 있다. 또한 우즈베키스탄의 지리적 강점을 활용하여 중앙아시아에서의 물류거점을 수립하고자 하는 비즈니스에도 활용될 수 있다.
This paper compares technology foresight activities of Japan, Germany, Britain, France, Australia, and the Netherlands with those of Korea in terms of their motives and purposes, procedures and methods, and utilization of foresight results. From the comparison, it has been found that although the foresight programs were started from similar motives and purposes, different approaches were adopted from one another depending on the characteristics of national innovation systems, national S&T policy directions, and level of science and technology capabilities of the countries. On the basis of the lessons drawn from our study, some recommendations are made for future foresight activities in Korea: clarifying purposes of foresight activities, preparing utilization strategy at the planning stage, promoting participants' learning and methodological elaboration, and so forth. Implications for policy makers are also discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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