Extant research on firm innovation productivity is limited in measuring the innovation productivity, in which they measured firm innovation productivity by using either inputs or outputs of innovation. The present study complemented the extant research by employing Data Envelopment Analysis (DEA) approach to measure firm innovation productivity. Furthermore, this paper examined the effects of firms' external knowledge search, as one of open innovation practices, on firm innovation productivity, for open innovation activities are regarded as an influencing factor on firm innovation productivity in the previous literatures. Using the data of the Korean Innovation Survey (KIS) of manufacturing industries conducted in 2008, this study developed hypotheses in which we considered not only two dimensions of external knowledge search (breadth and depth) but also two subtypes of external knowledge search (market-driven and science-driven). The results found that searching deeply and market-driven search are positively related to firm innovation productivity, but science-driven search is somewhat negatively related to firm innovation productivity. Furthermore, market-driven search can mitigate the negative effect of science-driven search on innovation productivity.
The technological innovation has been recognized critical factors of productivity of firms and key contribution of improvement of firm performance for a long time. Many researchers have investigated the relationship between R&D investment or patents as a proxy of innovation and productivity. But there were some problem such as lacking of data and ambiguity of innovation definition. So, previous literatures have some difficulty in reliability of analysis for using only survey data. And investigating the relationship R&D and other factors is very difficult. Therefore, this paper tries to investigate and analysis the relationship between innovation and performance of Korean manufacturing firms. Using KIS2002(Korean Innovation survey 2002) which was based on Oslo manual in 2002 and financial data of firms (KISINFO), I will intend to establish the reliability of multiple analysis. In detail, I will investigate whether the innovation input have effect on the innovation output, whether the innovation output have effect on productivity for heterogeneity and what factor of innovation environment have effect on the innovation itself.
This paper explores the relationship between technological characteristics within process innovation and selection of the firms of different organizational forms in the evolution of an industry. For this purpose, this paper develops a simulation model for industrial change that replicates dynamic competition for process innovation. The simulation analysis found the following causal relationship. First, the stronger innovation impact in terms of productivity jump tends to enlarge the productivity difference among the incumbent firms and increase the speed of productivity catch-up by the large diversified firms, Second, the possibility of entry, and eventual dominance by the large diversified firms increase when the innovation-productivity linkage is stronger and there is less cumulativeness in productivity determination. These results imply that technological characteristics are important factors that have influence on whether or not the large diversified firms can enter and succeed in an industry.
This paper investigates two important relationships relating to firm behaviour and performance using econometric methods. First, the relationship between product market competition and innovation is examined, and then the association between innovation and productivity is separately investigated. Data from the Australian Bureau of Statistics' Business Longitudinal Database are used in the analysis. For every measure of competition considered except one, the results of the modelling are consistent with an anti-Schumpeterian relationship between competition and innovation - that is, firms appear more likely to innovate if they face stronger competition. The results examining the relationship between innovation and productivity, although weaker than those between competition and innovation, suggest that innovation is associated with better productivity outcomes.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제6권2호
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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 external R&D, which includes the adoption of the external technology and knowledge in addition to the internal R&D, is one of important factors for the innovation. Especially for small and medium-sized enterprises (SMEs), the external R&D has been considered as a key factor to carry out the innovation more efficiently due to the limitations of their resources and capacities. However, most of extant studies related to external R&D have focused on analyzing the influence of external R&D on innovation outputs or outcomes. Only a few studies have explored the impact of external R&D on the innovation efficiency. This study therefore investigates whether the external R&D effects the industry's innovation efficiency and productivity. On this study, we used Korean manufacturing industry data of SMEs from 2012 to 2014 and employed a global Malmquist productivity analysis technique, which is based on the Data Envelopment Analysis (DEA), to assess the innovation efficiency and productivity. Innovation performances of external R&D group and internal R&D group are compared. Then, the sectoral patterns of both innovation efficiency and productivity are analyzed with respect to the technological intensity, which is introduced by OECD. The results show that the gap of innovation efficiency between external and internal R&D groups has gradually decreased because of the continuous improvement of the external R&D group's performance, while the external R&D group lag behind the internal R&D group. In addition, patterns of the innovation efficiency and productivity change were different depending on the technological intensity, which means that the higher the technological intensity, the greater the effect of external R&D.
Research and innovation are widely agreed to be major driving forces behind long-term productivity and economic growth. However, the relationships have proven to be difficult to quantify. We make reference to the international literature and draw on recent research for Australia to advance our understanding of these relationships. Particular focus is on assessing the impact of publically financed R&D on productivity. The conclusions have implications for government innovation policies, providing insight into possible productivity gains from funding reallocations. Specifically, the findings suggest that government research agencies and higher education are areas in which investment leads to more potential productivity gains.
This paper analyses the efficiency and productivity of R&D system across time (1991${\sim}$2000) and 16 OECD countries using multi-output and multi-input non-parametric frontier methods such as DEA (data envelopement analysis) and Malmquist productivity indexes. Malmquist productivity indexes are decomposed into two components measures, namely technical change and efficiency change. To calculate R&D efficiency and productivity, we used R&D stock and the number or researchers as R&D input proxies and the number of adjusted SCI papers and U.S. patent applications as R&D output proxies. Empirical result shows that Switzerland, Canada, U.S., Australia's R&D efficiencies are the highest and Korea's R&D productivity growth is the highest in the sample for the period. Technical efficiency growth was a more important source of productivity growth than technological innovation.
The Industrial Innovation Movement, based on win-win cooperation with SMEs, is a structure that enables suppliers who have struggled with corporate growth through productivity innovation due to poor manufacturing environment and lack of innovation. To this end, consultants and technical experts will support production innovation activities to improve production methods and improve productivity through process and management consulting. The purpose of this study was to explore the driving factors of the industrial innovation movement to improve the corporate ecosystem by improving the productivity of SMEs using modified IPA. The research results are as follows. First, in order to revitalize the Industrial Innovation Movement, the CEO-related elements of the participating companies should be maintained and strengthened. The motivation, education support, innovation organizational culture, the establishment of an innovation promotion system requires centralization of efforts for improvement. Second, in order to revitalize the Industrial Innovation Movement, the consultant's ability to analyze problems and suggest alternatives should be continuously strengthened. Third, in terms of the Central Promotion Headquarters, it was found that the Industrial Innovation Movement would be successful if the public information, industrial inspection for benchmarking, and provision of various information to support innovation activities were urgently improved.
본 연구는 수출제조기업을 대상으로 기업의 생산성변화에 영향을 미치는 요인을 분석하는데 목적이 있다. 기존 실증연구에 기초하여 수출제조기업의 생산성변화에 영향을 미치는 변수를 선정하고, 이러한 변수들과 수출제조기업의 생산성변화간의 관계를 분석하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 수출제조기업 355개 대상으로 생산성변화에 영향을 미치는 요인을 분석한 결과에서 수출제조기업의 혁신활동과 총자산은 생산성변화에 긍정적인 영향을 미치는 반면, 인건비비율, 자기자본비율 및 유동비율은 생산성변화에 부의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 수출제조대기업에서 혁신활동과 무형자산은 생산성변화에 긍정적인 영향을 미치는 반면, 인건비비율, 판매비비율 및 자기자본비율은 생산성변화에 부의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 수출제조중소기업에서 혁신활동은 생산성변화에 긍정적인 영향을 미치는 반면, 인건비비율 및 자기자본비율은 생산성변화에 부의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, KOSIP 상장 수출제조기업에서 무형자산은 생산성변화에 긍정적인 영향을 미치는 반면, 인건비비율, 판매비비율 및 유동비율은 생산성변화에 부의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다섯째, KOSDAQ 상장 수출제조기업에서 혁신활동 및 총자산은 생산성변화에 긍정적인 영향을 미치는 반면, 인건비비율 및 자기자본비율은 생산성변화에 부의 영향을 미치는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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