Since the early 1990s, cluster-based policies have been celebrated as the basis of successful regional industrial and technological development strategy by encouraging regional innovation and technological spillover. Most recently, the Korean government has also begun to seek to initiate some strategies for promoting industry clusters. However, it is problematic that the cluster policies still focus on attracting related firms and establishing supporting agencies and physical infrastructures rather than improving social and institutional dimensions for cluster development such as social capital, networks, social learning capabilities, the governance of regional innovation. In this paper we attempt to elucidate social and institutional dimensions for cluster development and suggest some policy agenda to promote innovative cluster.
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.
Social enterprises pursue innovation to create socio-economic impact for the marginalized communities. The founders of social enterprises drive goal-oriented innovation, whereas, interactions with ecosystem is crucial to create and diffuse innovation. However, studies are scant on creation as well as diffusion of innovation emerging from social enterprises. This paper attempts to understand innovation emerging from social enterprises through an exploration of innovation focus, interactions with ecosystem, and measurement of innovation performance. A cross-sectional study is performed to understand the relationship between founders' orientation and innovation performance, and the mediating role of innovation focus and ecosystem interactions. A cluster sampling across four states in India - Karnataka, Telangana, Maharastra and Tamil Nadu - resulted in participation from 207 social enterprises. The results of partial least squared structural equation modeling (PLS-SEM) demonstrate the positive complementary mediating role of innovation focus in the relationship between founders' orientation and innovation performance. Moreover, this paper illustrates that founders' persistent focus on innovation creates positive results for social enterprises as well as beneficiaries.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.22
no.2
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pp.214-235
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2019
This study adopts the concept of social innovation cluster in which social economy organizations as one of the emerging axes of economic systems operate in collaboration with government agencies, investment institutions, intermediate supporting organizations and non-profit organizations, and investigates how the clusters of this kind grow in the context of the Korean socio-economic situation for the cases of Seongdong-gu and Eunpyeong-gu in Seoul, Korea. For this purpose, it has identified the actors of the clusters and their internal relations, and analyzed the process of cluster formation. A social network analysis of the partnerships between the actors has shown that Seongdong-gu has more diversified types of the network participation of universities, global networks and investment institutions than Eunpyeong-gu. It is interpreted that this pattern has resulted from the domination of private organizations in the former area, which is also confirmed by in-depth interviews with persons involved in the clusters. Although the facets of social innovation clusters are manifested in both areas, even in their initial stage, such factors as linkages between industrial actors and convergence with other clusters, which appear in the maturing stage of cluster formation, has yet to be found. It is suggested that the sustainable growth of social innovation clusters should be accompanied by information sharing and cooperation between the two areas on the future orientation of development.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.10
no.4
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pp.377-393
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2007
National balanced development and regional innovation have been one of the most important national agendas under the Participatory Government. National balanced development gives a central focus on realizing self-sustaining localization which is based on regional innovation. The core policy goal is to build competitive regional innovation system and innovative clusters in the regions of the country. In this vein, this paper aims to evaluate the present government's policies of regional innovation and innovative cluster. It needs to point out that the regional innovation and cluster policies show some critical problems. Firstly, the policy-making process is based on the top-down approach rather than the bottom-up one. Secondly, regional innovation policies, in many cases, expose the redundancy of similar policies and a lack of linkages between similar policies. Thirdly, the regional innovation policies are too much social infrastructure building-centered, even though the basic principle of regional innovation policy should be based on building superstructure such as networking and social capital.
This study investigates the effect of bonding and bridging social capital on the technological innovation performance in the Pangyo Techno Valley. In particular, we consider the information technology (IT) usage in industrial cluster as an antecedent of social capital. IT instigates the intra and extra communication and information sharing between employees, thereby promoting the formation of a network of various members. Results show that the IT usage factor positively affects both bridging and bonding social capital, but an evident difference exists among the effects of social capital on the technological innovation performance. In case of Pangyo industrial cluster, bridging social capital exerts significant effect on the technological innovation performance, whereas bonding social capital shows insignificance. Bridging social capital is composed of the interactions of various networks. Bonding social capital is based on the strong tie from trust and internal cooperation. Results are related with the characteristics of Pangyo Techno Valley, where various IT ventures need active communication and information sharing with other organizations for technological innovation performance.
Recently innovation cluster has been emphasized as a valid policy measure for innovation. For suggesting a new model of innovation cluster, we conducted literature review for the theories of regional innovation system(RIS) and innovation clusters. As a result, the success factors of innovation cluster were classified into system measures, physical measures, and social(human resources) measures from the perspective of RIS. The case of Gyeonggi province's innovation cluster policy was examined for an empirical analysis. For an in-depth analysis, a survey for the tenant companies in Pangyo technovalley(PTV) was conducted. As a result, it was found that Gyeonggi province's innovation cluster policy is evolving from 'a government-initiated system' to 'the 3rd-generation convergence RIS' and that PTV is closely related to the system measures of 'support for up-to-date management and technology information' and 'support for academic-research-industry cooperative research and technological cooperation,' physical measures of 'strengthening the function of PTV support division' and 'shared research equipment and other infrastructures,' and social measures of 'legal, financial, and administrative support system' and 'public childcare facilities'. Also, technology sector was divided into IT and non-IT for a validity check to find out that there was no significant difference in all factors, except for the public relations factors. This study is expected to provide resources for other related researches.
Innovation clusters have developed a key policy indicator in the level of national competitiveness. Many countries have enhanced their regional competitiveness by fostering innovation clusters at the national, regional, and industrial level. In Korea, the cluster policy has been introduced and employed to a national policy as a means of facilitating a regional innovation for over two decades. This study analyze that the changes of the institutional, physical and social configurations of innovation clusters. In particular, we identified configuration factors which are the growth and development impact factors of individual subjects from the case study of the Daedeok Innopolis. Also, the factors are derived and identified priorities of the configuration factors by using Analytic Hierarchy Process (AHP) method in long term perspective. As a result, we provide the growth of individual innovation subjects, as well as the growth of the cluster caused by the cyclic causality among configuration factors. Also, we can suggest that innovation policy from priorities of configuration factors for innovation cluster which the priorities have lessons for policy implementation and new cluster policy agenda in Korea, in specific, the Daedeok Innopolis.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.9
no.3
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pp.155-171
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2013
This research paper is focused on a theoretical study of the influences the structural factors and social capital within an industrial cluster have on innovative performance, and expanding the understanding of the influence through positive analyses based on public surveys. The study adopts a concept of social capital that can formulate a social relationship, and maintains that the social capital either works as a mediator for structural factors or independently exerts strong influences on innovative performance. In the research, the social capital is divided into two categories, bonding social capital and bridging social capital, and their influences are analyzed separately. The result of the analyses shows that unlike the traditional perception based on Korea's unique culture, the influence of bridging social capital is stronger than that of bonding social capital. It is also found that the structural factors exert influence by themselves on the contrary the previous study, simultaneously they still have influence upon innovative performance through bridging social capital calculated via the elements such as secondary relationships, network activity support and organizational openness.
Objectives: Health development is a key element of national development. The goal of improving health development at the societal level will be readily achieved if it is directed from the smallest social unit, namely the family. This was the goal of the Healthy Indonesia Program with a Family Approach. The objective of the study was to analyze variables of family health indicators across all provinces in Indonesia to identify provincial disparities based on the status of healthy families. Methods: This study examined secondary data for 2021 from the Indonesia Health Profile, provided by the Ministry of Health of the Republic of Indonesia, and from the 2021 welfare statistics by Statistics Indonesia (BPS). From these sources, we identified 10 variables for analysis using the k-means method, a non-hierarchical method of cluster analysis. Results: The results of the cluster analysis of healthy family indicators yielded 5 clusters. In general, cluster 1 (Papua and West Papua Provinces) had the lowest average achievements for healthy family indicators, while cluster 5 (Jakarta Province) had the highest indicator scores. Conclusions: In Indonesia, disparities in healthy family indicators persist. Nutrition, maternal health, and child health are among the indicators that require government attention.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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