As the sources of technology become more diversified, the importance of innovation activities based on external technology or knowledge is being increasingly emphasized. Chesbrough (2003) advocates ‘Open innovation’ which is defined as ‘… the use of purposive inflows and outflows of knowledge to accelerate
internal innovation, and expand the markets for external use of innovation, respectively’ It encompasses such broad categories as industry-academia-research cooperation, inter-firm collaboration, technology licensing-in, technology licensing-out, technology startup, and IP licensing. The reason why open innovation
has come into the limelight of late is because environmental changes such as an increase in personnel mobility, the development of venture capital, the rising cost of technological development, and the shortening of product life cycles have made the exclusive use of internal resources inefficient. As open innovation is
being magnified as a important strategic tool which enables a firm to conduct innovation activities and to survive ultimately, studies is being carried out in the firm’s strategy and government policy field as well as the academic field. Therefore, this thesis explores the influence of open innovation on innovation
performance, the relationship between open innovation and absorptive capacity, and the relationship between open innovation and government R&D supports. Consequently, this thesis suggests a direction of a firm’s innovation strategy and policy solutions for improving firms’ performance through open innovation activities.
First study addresses the two main questions. First, what is the best measurement of nnovation performance? Second, is there a significant difference in the performance between open and closed innovation firms? We discuss new measures (‘efficiency’ and ‘effectiveness’) that can reflect the sustainability of companies, and investigate any differences between open innovation and closed innovation firms by using the indicators. The impact of open innovation on firm performance has been examined in existing studies. Most papers, however, employ simple indicators such as patents and financial data. We develop two measurements (“efficiency” and “effectiveness”) which reflect the characteristics of innovation, i.e., complex, multi-dimensional, and impossible to measure directly and by a single dimension scale. This paper verifies the relationship between open innovation and performance in the Korean manufacturing industry using a new approach. The results show that both efficiency and effectiveness were statistically higher among open innovation firms than among their closed counterparts. In this context, the overall conclusion of this study confirms the importance of external innovation activities as a long-term survival strategy for businesses.
Firms always have to make a decision strategically, and consider both short-term (efficiency) and long-term performance (effectiveness), and determine business
issues to maximize the performance.
Second paper proposes new types of absorptive capacity, and investigates the relationship between open innovation, absorptive capacity and innovation performance using a structural model. In this study, we differentiate absorptive capacity into exploration-oriented and exploitation-oriented absorptive capacity. These terms “exploration” and exploitation” have flourished in studies on technological innovation, organizational learning and strategy, and entrepreneurship. We brought the concept of exploitation as the “ongoing use of a firm’s knowledge base” and exploration as the “search for new knowledge” Firms that focus on exploitation activities can succeed in the short term, and firms that emphasize exploration activities can survive in the long term. Exploitation-oriented activities cause an inability to adapt to environmental change. Exploration-oriented activities, however, enable the firm to create new knowledge and improve the firm’s capability, and help the firm to tolerate any risks including environmental change. In order to examine hypotheses, we linked a structural equation model (SEM) to Bayesian networks. SEM is proper for empirical validation of a theoretically-based causal relationship. Meanwhile, Bayesian networks are based on probabilistic causation. The results show that open innovation has a positive impact on the exploration-oriented absorptive capacity, and both two types of
absorptive capacity have a positive impact on the innovation performance. On the other hand, open innovation does not influence exploitation-oriented absorptive capacity directly.
Firms execute open innovation activities, and they improve their exploration-oriented absorptive capacity, and it influences exploitation-oriented absorptive capacity.
Finally, exploitation-oriented absorptive capacity has a positive impact on innovation performance like the exploration-oriented
absorptive capacity.
Third study examines the relationship between government R&D supports and open innovation, and ultimately whether they influence innovation performance. First of all, hypotheses are formulated, which open innovation influences innovation performance directly and positively, and government R&D supports influence both open innovation and innovation performance respectively. Government has a wide range of science and technology policy instruments to encourage firm innovation in the forms of subsidies, tax incentives, and technical services. Many researchers have focused on a relationship between government agencies and inter-firm cooperation, and found a positive effect of government support on cooperation network significantly. The studies cover a specific industry such as manufacturing, biotechnology, and automotive industry, and few empirical studies have examined by comparing different sectors. We classify manufacturing industry into Pavitt’s
sectors, i.e., supplier dominated, scale intensive, specialized supplier, IT-based, and BT-based. Science based sector by Pavitt is classified into IT-based and BT-based based on the latest extended study. The results that government R&D support did not influence innovation performance except science based, BT-based sector. There are some possible explanations. First, the government R&D supports are inefficient except BT-based. Second, government R&D supports in BT-based
sector focus on basic science. Many scholars stressed that publicly funded basic research had a positive effect on considerable economic benefits.
Through the results of these empirical studies on open innovation, we can contribute to firm’s open innovation strategy and government policy which improves the innovation performance.
기업의 기술 획득 원천이 확대되면서 개방형 혁신에 대한 관심이 증가하고 있다. 개방형 혁신은 2003년 Chesbrough가 주창하였으며 “기업의 내부 지식의 흐름과 외부로의 지식 흐름을 목적에 맞게 활용하여 기업 내부의 혁신을 가속화하고 혁신의 외부 활용 시장을 확대하는 것”을 의미한다. 그 유형은 크게 산학연 공동연구, 기업간 공동연구, 외부 기술의 구매, 내부 기술의 판매,이전, 기술창업, IP라이센싱 등으로 구분된다. 최근 개방형혁신이 주목받는 지식환경 요인으로는 인력의 유동성 증가, 벤처캐피탈의 발달, 기술개발비용 증가 및 기술/제품 수명주기의 단축이 대표적이며 이로 인해 더 이상 기업이 내부 자원만을 활용하는 것은 효율적이지 않다는 인식이 확대되고 있다. 개방형 혁신은 기업이 지속적인 기술혁신을 수행하고 궁극적으로 기업이 생존 가능케 하는 중요한 수단으로 부각되면서, 학문 분야에서 뿐 아니라, 정부의 정책과 기업의 기술혁신 전략을 수립 측면에서도 실용적인 연구들이 활발히 진행되고 있다. 따라서, 본 학위논문에서는 개방형 혁신활동이 기업의 성과에 미치는 영향, 개방형 혁신활동과 기업의 흡수역량과의 관계, 마지막으로, 개방형 혁신활동과 정부 정책지원효과와의 관계를 분석함으로써 기업가들과 정책 입안자들에게 개방형 혁신과 관련된 실질적인 제안을 하고자 한다.
첫번째 연구는 두 개의 연구 문제를 제기한다. 첫째, 기업의 혁신성과를 나타내는 가장 적합한 지표는 무엇인가? 둘째, 개방형 혁신 기업과 폐쇄형 혁신 기업간 혁신성과의 차이가 있는가? 첫번째 연구문제를 풀기 위해 기업의 지속적인 성장과 생존을 반영하는 새로운 혁신성과 지표 (‘효율성’과 ‘효과성’)에 대해 논의한다. 다음으로 앞서 제안한 혁신성과 지표를 사용하여 개방형 혁신 기업과 폐쇄형 혁신 기업간 혁신성과의 차이가 있는지 검증한다. 기존에 많은 문헌에서 개방형 혁신활동이 기업의 성과에 영향을 미친다는 것을 밝히고 있다. 그러나 대부분의 연구에서 혁신성과 지표로 특허출원/등록 건수, 혁신 제품의 개수, 혁신제품을 통한 매출액과 수익률 등의 일차원적인 정량지표를 사용해 왔다. 본 연구에서는 혁신활동의 복합적이고, 다차원적이고, 직접 측정하기 어려운 특성을 반영하는 새로운 혁신성과 지표로 효율성과 효과성을 제안하고 우리나라 제조업체를 대상으로 개방형 혁신과 폐쇄형 혁신 기업간 성과의 차이를 검증하였다. 그 결과, 개방형 혁신 기업의 효율성과 효과성 모두 폐쇄형 혁신 기업보다 높은 것으로 나타났다. 기업은 사업을 영위하기 위해서 항상 전략적인 의사결정을 해야한다. 이때 기업의 전략적 방향은 장/단기 성과를 극대화시키는 것이다. 그러므로 개방형 혁신이라는 전략은 기업이 현재와 미래에 지속적으로 성장하고 생존하기 위해 꼭 필요한 요소라고 할 수 있다.
두번째 논문은 개방형 혁신활동과 흡수역량, 혁신 성과와의 관계를 검증한다. 이때 주목할 점은 기업의 흡수역량을 탐험적 흡수역량 (Exploration-oriented absorptive capacity)과 활용적 흡수역량 (Exploitation-oriented absorptive capacity)으로 구분하여 개방형 혁신과 각 흡수역량과의 관계, 그리고 각 흡수역량과 혁신성과간의 관계를 검증한다. ‘탐험’, ‘활용’이라는 용어는 기술혁신, 조직과 전략, 기업가 정신 등 다양한 연구 분야에서 활발히 사용되어왔으며 여러 개념으로 설명되고 있지만 본 연구에서는 다음과 같이 정의한다. ‘탐험’이라는 의미는 기업이 새로운 분야에서 새로운 지식을 찾는 활동에 초점을 맞추는 것이고 ‘활용’은 현재 기업이 활용하고 있는 지식에 기반하여 그 사용에 초점을 맞추는 것이다. 더 나아가, 활용적 활동에 집중하는 기업은 단기적인 성과를 향상시킬 수 있으나 급작스러운 외부환경의 변화가 나타날 경우 환경변화에 대처하고 적응할 수 있는 능력이 약한 반면, 탐험적 활동에 집중하는 기업은, 단기적으로 성과보다는 손실이 나타나지만 기업의 창조적 역량을 강화시킴으로써 미래 환경 변화에 대처할 수 있는 능력을 갖출 수 있다고 설명한다. 본 연구에서는 구조방정식과 베이지안네트워크 방법론을 활용하여 가설을 검증한다. 구조방정식은 이론적인 기반에 충실한 인과관계를 검증하는 모델로 매우 적합하고 베이지안네트워크는 확률추론에 기초하여, 개별 변수의 변화에 의한 다른 변수들의 확률 예측이 가능하다. 이러한 방법을 적용하여 가설을 검증한 결과, 개방형 혁신은 탐험적 흡수역량에 긍정적인 영향을 미치고 탐험적, 활용적 흡수역량 모두 혁신성과에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 개방형 혁신이 활용적 흡수역량에도 영향을 미칠 것이라는 가설은 기각되었으며 기업의 개방형 혁신을 통해 탐험적 흡수역량이 향상되면 이어 활용적 흡수역량이 높아지고 궁극적으로 혁신 성과가 높아진다는 결론을 도출할 수 있다.
세번째 연구는 우리나라의 제조업체를 대상으로 정부의 R&D지원 정책과 개방형 혁신과의 관계를 밝히고 궁극적으로 혁신성과에 어떠한 영향을 미치는지 검증한다. 정부가 기업을 지원하는 과학기술 지원 정책은 보조금제도, 조세지원, 기술지원 활동 등 매우 다양하고 광범위하다. 많은 연구에서 정부 지원과 기업간 협력간의 관계를 검증하고 이들간에 긍정적인 영향이 있음을 밝혔다. 이때 기존 연구에서는, 분석 대상으로 제조업, 생명기술업종, 자동차 산업 등 특정 분야를 선정하고 있으나 다양한 산업간 그 관계의 차이를 검증한 예는 없다. 기업이 외부와 협력하는 것은 기업의 혁신 특성에 따라 다양한 차이가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 혁신 특성을 반영하기 위하여 우리나라 제조업체를 산업적인 특성에 따라 다섯 개의 기업군으로 구분하였는데 이때, Pavitt의 섹터를 적용하였다. 다섯 개의 섹터는 공급자 주도형 (Supplier dominated), 규모 집약형 (Scale intensive), 전문 공급자형 (Specialized supplier), 정보통신 기반형 (IT-based), 생명기술 기반형 (BT-based)이며 이 중 정보통신 기반형과 생명기술 기반형은 Pavitt의 과학기반형 (Science-based)에서 최근 확장된 분류기준을 적용하여 세분화한 것이다. 다섯 개의 섹터별 개방형 혁신, 정부의 R&D지원, 혁신성과와의 관계를 검증한 결과, 다섯 개의 섹터 모두에서 개방형 혁신은 혁신성과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타나며 정부의 R&D지원은 생명기술 기반 섹터를 제외하고 네 개 섹터에서 통계적으로 유의미한 영향이 나타나지 않았다. 이는 몇 가지 설명에 의해 뒷받침 될 수 있는데, 첫째, 정부의 R&D지원의 효율성이다. 생명기술 기반형 분야를 제외한 나머지 분야에서는 정부의 R&D지원 효과가 비효율적이라고 할 수 있다. 둘째, 정부 R&D지원의 각 섹터별 특성에서 차이를 확인할 수 있다. 연구분야의 특성상 생명기술 기반형 기업들에 대한 정부의 R&D지원은 연구개발단계 중 기초연구 분야에 집중되어 있다. 정부의 R&D지원이 응용, 개발연구에 비해 기초연구에 집중될 때 혁신성과를 크게 높인다는 기존 연구를 통해 본 논문의 결과를 설명할 수 있다.
이처럼 본 학위논문은 개방형 혁신과 관련된 흡수역량, 정부의 R&D지원, 혁신성과와의 관계에 대한 실증 분석을 통해 실제 기업의 개방형 혁신전략과 정부의 개방형 혁신에 대한 정책방향에 대한 근거를 제시하는 것을 그 목표로 한다.
