The Effects of Commercialization Capability in Small and Medium-sized Businesses on Business Performances: Focused on Moderating Effects of Open Innovation
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
This study aims to set the effects of technology commercializing capabilities (Acquisition / Internalization, market-oriented innovation, and exploitational innovation) on business performances (financial performance, non-financial performance, and innovational performance) as a primary model; examine the moderating effects of open innovation; build up the foundation to promote small and medium enterprises located in industrial complexes in Daegu; and lay groundwork for regional industrial strategies and national policy projects. We examined the relations between variables by conducting correlation measurement with only those variables that went through the above process. And hierarchical regression analysis was done to confirm our research model and hypothesis test.The empirical analysis results of the research are as follows: First, we found that acquisition/internalization affected greatgly the firm’s financial performance and innovation performance (the speed of commercialization, the number of new product developments). Second, technological exploitation has positive effects on on their financial performance and innovation performance (the speed of commercialization, and the number of new product developments). Third, market exploitation also influenced strongly financial and innovative performances. This is because small and medium-sized companies in Korea produce and deliver products that higher level companies order rather than they develop their own products and improve the management performance by selling them to the market. Fourth, small and medium-sized firms seek to overcome the drawbacks coming from geographic proximity by means of open innovation during the process of commercializing the goods with their transferred techniques.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle