The purpose of this research is to develop a service R&D concept definition and finding service R&D demand in Korea. It is necessary to develop an effective service R&D model to improve the competitiveness of the service industry. A survey model for finding service R&D demands has been developed through extensive discussions with experts. A demand survey for 91 experts in service industry and academia has been conducted to find relative weights of each service R&D category. Several other aspects on service R&D has beed investigated to analyze the relative importance of service R&D subjects. And a benchmarking on previous service R&D research investment has been performed. Past and present service R&D topics are compared as a whole and by each individual domain. A service R&D framework and important funding areas has been suggested. The results of this research can be used for research fund allocation decisions for strengthening service industry competitiveness.
The purpose of this research is to find a better knowledge service R&D management process. There are four basic characteristics in service : intangibility, inseparability, inconsistency, and no inventory. These intrinsic characteristics require us to change the traditional manufacturing sector based R&D management process. It is necessary to develop an effective knowledge service R&D management model to improve the competitiveness of the service industry and Korean economy. A model case knowledge service R&D has been performed to find a better R&D management model. The whole cycle of R&D process, such as planning, selection, performing, and evaluation has been reviewed by real experience. Several important aspects of R&D process are compared between manufacturing R&D and service R&D. A knowledge service R&D management framework has been suggested. The results of this research can be used for building a better service R&D management process.
Service R&D that adds high value to existing products and service by scientification, IT convergence, intellectualization is a core business of creative economy. It is necessary to examine the service R&D revitalization plan by establishing service R&D hub researching the service R&D because a shortage of facility and infrastructure makes impossible to turn ideas into products (service). This research aims at establishing the implementation plan of service R&D hub that invigorates local service industries and contributes to carry out the plan. Service R&D hub is a focal point of service R&D activities which inter-connects service R&D activities distributed across ministries of central government and fields of studies, and which invigorates service R&D activities and enhances competitive power of service industries in Korea. It is necessary to establish main hub like Service Engineering Research Center in Japan and Fraunhofer IAO in Germany which take the lead in national service R&D activities, and make it build the solid foundation of service R&D activities in public sector and also create service innovation ecosystem. Considering the interdisciplinary characters of service R&D, it is essential to establish additional sub-hubs to meet a variety of demands of service R&D. It is also necessary to establish 'Living Lab', an open innovation system, which connects research institutions, universities, and corporates to make them target the specific fields of their own, and enhance open R&D and innovation in service industries.
e-R&D means conducting research and development with network or computer software in cyber space. Given the rapid technology paradigm shift and diversified customer needs, companies face the problem of new product and service innovation. This paper introduces the strategic view for e-R&D status, case examples, and e-R&D service. We state e-R&D adoption stages for strengthening the industry competitiveness and IT service utilization.
The purpose of this research is to develop a model for efficient service R&D investment in government budgeting process. It is necessary to develop an efficient and effective investment model to improve competitiveness of the service industry and national economy. Various existing types of service R&D classification have been reviewed. And object-oriented service R&D request classification types have been derived. A tentative model for evaluating service R&D requests have been developed through extensive discussions on effective methodologies. The model has been refined and revised by four service budgeting experts. The revised and refined checklists and guidelines have been used for 40 real service R&D requests evaluations. As a result, a full model for service R&D evaluation and budgeting has been proved to be useful. Also, a need for more efficient and concise evaluation model has been raised through this evaluation process. A brief model with only 10 checklists has been developed and its usefulness has been proven by pilot test with 10 real service R&D requests. The results of this study can be used for evaluation of service R&D proposals and effective budgeting of R&D requests for improving global competitiveness. Further research is needed for refining the developed evaluation models.
Due to economic turbulence and fierce competition in the IT service industry, companies have been seeking breakthrough of offerings by investing in research and development (R&D). This paper aims to examine the impact of R&D expenditure size on financial performance focusing on Korean IT service companies. The expected growth rate of revenue and net profit in the upcoming two years were analyzed based on three groups according to different R&D expenditure rates using collected data from 100 of IT service companies. Unlike our presumptions, our finding presents a non-significant relationship between the R&D expenditure size and companies' financial performance. An interesting result among others is that all companies invested in R&D strongly believe there will be an increase of their financial performance in the future.
Employing firm-level data during the period of 1980-2006, this paper analyzes the R&D efficiency of IT SMEs. We focus on comparing the R&D efficiency of IT SMEs with that of large-sized IT firms and non-IT SMEs. The results are summarized as follows. First, the R&D investment of IT SMEs has not been increased since 2000. In IT manufacturing industry, the portion of the R&D investment of IT SMEs is no more than 10.6% in 2005. Second, we analyze the innovation capacity of SMEs with the number of the patent application. The result is similar with the trend of R&D investment. The portion of the patent application of SMEs has not been increased since 2000. Third, the R&D efficiency of non-IT firms is higher than that of IT SMEs regardless of the firm size. The R&D efficiency of non-IT SMEs is over three times as large as that of IT SMEs. Meanwhile, The R&D efficiency of the large-sized non IT firms is 1.86 times as large as that of IT large-sized firms. Finally, we estimate the R&D elasticity and compare between IT manufacturing and service industry. The result shows that the R&D elasticity of IT service industry is higher than that of IT manufacturing industry, regardless of firm size.
In this study, we conducted a comparative analysis of R&D investment efficiency and operational efficiency of IT firms using Data Envelopment Analysis (DEA). We categorized thirteen sample firms into two groups-IT manufacturing and IT service-after an extensive literature review on IT industry classification. We adopted an output-oriented two-stage DEA model suggested by Banker et al. (1984) with total asset and R&D investment as input variables. Then, we constructed investment efficiency and operational efficiency by using Return on Equity (ROE) and Return on Asset (ROA) as intervening variables and operating income and Earnings Per Share (EPS) as output variables. The outcome of the analysis is summarized as follows. First of all, IT manufacturing firms were more efficient (57% on average) than IT service firms. To be specific, IT service firms showed decreasing returns to scale (DRS) with diseconomy of scale. In contrast, IT service firms showed higher operational efficiency (81.5% on average) than IT manufacturing firms. Also, we conducted a Mann-Whitney U test to compare the output of IT service firms and IT manufacturing firms. Lastly, we found a negative correlation ($R^2$ = -.754) between R&D investment efficiency and operational efficiency which infers the trade-off between two constructs
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.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.20
no.1
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pp.173-195
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2013
This study is to analyze the impact of the absorptive capacity and information technology (IT) on firms' innovation. The absorptive capacity is measured by R&D investment intensity, R&D manpower concentration, and the firm's size. We try to see the interaction effects between the absorptive capacity and IT usage on firms' innovation. We also look into the differences of the impacts between manufacturing industry and service industry as well as IT industry and service industry. We found that IT and R&D intensity have stronger interaction effect on innovation in manufacturing industry than in service industry, which shows that IT plays a more important role in the accumulation of knowledge in R&D activity in manufacturing industry. Contrarily, in service industry, IT and R&D manpower concentration has significant interaction effects on innovation. This means that the role of IT in service industry is sharing knowledge and experiences among employees in service industry. The interaction effect between firm's size and IT has positive impact on innovation in manufacturing industry, while it has negative impact on innovation in service industry. Finally, we found that the interaction effect is statistically significant in non-IT industry, while it is not statistically significant in IT industry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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