초록 ▼

제 5 장 결 론
□ 본 연구의 의의 및 향후 기대 효과
○ 국내외를 막론하고 선도적인 연구로서 혁신클러스터의 네트워크 수준 및 양태를 측정할 수 있는 정성적 지표를 제시하려 시도하였음(독창성).
○ 혁신클러스터 혹은 혁신클러스터 내 산업수준, 산업 내 특정 기술 수준 등 다양한 차원에서 네트워크의 속성을 측정할 수 있는 범용지표를 제시하였음(범용성).
○ 평가절차 측면에서 단순히 혁신클러스터 내 입주기업의 수준에서 파악할 수 있는 네트워크 평가지표를 제시하였음(용이성).
○ 혁신클러스터 내 네트워크 속성

제 5 장 결 론
□ 본 연구의 의의 및 향후 기대 효과
○ 국내외를 막론하고 선도적인 연구로서 혁신클러스터의 네트워크 수준 및 양태를 측정할 수 있는 정성적 지표를 제시하려 시도하였음(독창성).
○ 혁신클러스터 혹은 혁신클러스터 내 산업수준, 산업 내 특정 기술 수준 등 다양한 차원에서 네트워크의 속성을 측정할 수 있는 범용지표를 제시하였음(범용성).
○ 평가절차 측면에서 단순히 혁신클러스터 내 입주기업의 수준에서 파악할 수 있는 네트워크 평가지표를 제시하였음(용이성).
○ 혁신클러스터 내 네트워크 속성을 측정하는 지표로 기존의 경영·경제학과 정책연구에서 주로 활용되어 오던 네트워크 유형지표와 사회학·문화인류학 분야에서 활용되어 오던 네트워크 특성지표를 동시 활용함으로써 네트워크 활동에 대한 설명력을 높이고자 시도하였음(다양성).
○ 혁신클러스터의 네트워크 활성화 방안 모색에 도움을 줄 수 있는 정책적 특성을 반영하는 지표를 제시하려 노력하였음(유용성).

□ 본 연구의 한계 및 향후 연구방향
○ 국내 혁신클러스터의 네트워크 평가지표에 관한 선도적인 연구인 관계로 보다 세분화된 지표의 개발이 미흡했으며, 동일 산업에 속한 대덕 IT 클러스터만을 대상으로 적용함으로써 다양한 산업적, 역사적 특색에 따른 네트워크 특성에 대한 평가가 이루어지지 못했다는 점 등에서 한계점을 지니고 있음.
○ 향후에는 대덕 IT 클러스터뿐만 아니라 다른 IT산업, 그리고 보다 다양한 산업분야에 본 지표를 적용함으로써 보다 보편적인 적용가능성에 대한 검증이 이루어져야 할 것으로 판단됨.

□ 맺음말
○ 최근 국내외를 막론하고 혁신클러스터의 성과평가에 대한 관심이 점차 증가하고 있음.
○ 하지만 기존의 성과평가는 다소 혁신클러스터 내 정부 투입(I) 대비 산출(O)의 효율성 제고에 관심을 둠으로써 과정(P)에 해당하는 네트워크 활동에 대한 평가부분이 다소 미흡했다고 해도 과언이 아님.
○ 그러나 혁신클러스터 내 정부 투입요인은 정치적 논리에 의해 좌우될 수 있고, 산출요인은 과정의 결과로서 통제 불가능한 특성을 지니고 있어 클러스터 정책차원에서 가장 통제가능하고 효과적일 수 있는 부분이 바로 과정에 해당하는 네트워크의 활성화 단계라 할 수 있음.
○ 따라서 향후 클러스터 정책의 방향은 클러스터에 대한 투입 및 산출에 대한 거시적 평가보다 과정인 네트워크 수준에 대한 평가 및 활성화 방안 모색에 더욱 중점을 두어야 할 것으로 판단됨.

(출처 : 요약 39p)

Abstract ▼

Since its inauguration in 2003, the participatory government has made continuous efforts to facilitate networking among key stakeholders of innovation including industry, academia, research institutes and government by implementing various innovation cluster related policies. According to the evalua

Since its inauguration in 2003, the participatory government has made continuous efforts to facilitate networking among key stakeholders of innovation including industry, academia, research institutes and government by implementing various innovation cluster related policies. According to the evaluation results of innovation clusters at their performance reporting sessions and PR activities through various different media, the performance of innovation clusters in activating these networks can be said to be quite successful.

Although a lot of stakeholders argue that networks within clusters are fully developed and have been successfully operated, few can present clear evidences on the actual level of networking within a certain cluster and the characteristics and the actual performance of the networks. Though some recent studies have attempted to evaluate the different characteristics of networking in different innovation clusters, most of these studies still rely on the quantitative national statistics, so none of them is capable of presenting indicators that help understand qualitative characteristics of networks among innovation stakeholders.

Under these circumstances, this study, for the first time in Korea, attempts to develop evaluation indicators with which qualitative aspects (network environment, type, characteristics, and performance) of innovation cluster networks are measured, apply these indicators to major innovation clusters in Korea, and confirm the validity of these indicators.

In this context, this study presents the following questions. First, what indicators are capable of measuring networking of innovation clusters? Second, what are the network environment, network types and network performance of major innovation clusters? Third, what are the policy implications helpful in facilitating networking of major innovation clusters? To answer these questions, this study has adopted various research methods including literature research, survey, case studies, and expert interviews.

Especially, to actually apply the evaluation indicators of innovation cluster networks to the field, a survey was conducted with Daedeok IT Cluster, one of the leading innovation clusters in Korea.

This study is composed of five chapters and the contents of each chapter can be summarized as follows; background and objectives of the study and methods and structuring of the study in Chapter 1, review of existing literature on innovation cluster networks and the conceptual framework drawn upon based on this review in Chapter 2, development of evaluation indicators based on literature research in Chapter 3, application of evaluation indicators developed in Chapter 3 to Daedeok IT Cluster, and implications and limitations of this study in Chapter 4 and the future research direction in Chapter 5.

This study has some important implications for future studies. First of all, this study was the first pioneering attempt among similar Korean and foreign studies to present qualitative indicators to measure the level and the conditions of innovation cluster networks. Second, this study presents common indicators with which different attributes of networks can be measured at different levels, for example, at the innovation cluster level, at the industry level within cluster, and at the technology level within industry.

Third, in terms of evaluation procedure, this study offers evaluation indicators with which evaluators measure network performance at the level of tenant company within innovation cluster. Fourth, to come up with an important indicator to measure the attributes of innovation cluster networks, this study attempted to combine network type indicators that have been often used in business management and economics policy research and network characteristics indicators that have been often adopted in sociology and anthropology studies. This combined approach can be understood as an attempt to better explain network activities. Lastly, this study attempts to present indicators that reflect policies helpful in activating innovation cluster networks.

Despite these important implications, this study still has its limitations. As it was a pioneering study on the evaluation indicators of the Korean innovation cluster networks, it failed to develop more detailed indicators. In addition, as the study applied the developed indicators only to Daedeok IT Cluster, it failed to evaluate different network characteristics stemming from different industrial and historical backgrounds. In this context, future studies will need to verify the common applicability of the indicators developed in this study by applying them not only to Daedeok IT Cluster but also to other clusters of other industries.

(출처 : SUMMARY 150p)

목차 Contents

• 표지 ... 1서언 ... 2목차 ... 4표목차 ... 6그림목차 ... 7요약 ... 9제1장 서 론 ... 41 제1절 연구의 필요성 및 목적 ... 41 제2절 연구의 방법 및 구성 ... 42제2장 이론고찰 및 연구의 개념적 틀 ... 45 제1절 혁신클러스터의 네트워크 평가에 대한 문헌고찰 ... 45 1. 혁신클러스터의 네트워크 개념 ... 45 2. 혁신클러스터의 네트워크 평가의 중요성 ... 48 3. 혁신클러스터의 네트워크 평가관련 연구 ... 49 4. 혁신클러스터의 네트워크 평가 체계 및 지표 ... 54 제2절 본 연구의 개념적 틀 ... 61 1. 기존연구의 장점 및 한계 ... 61 2. 본 연구의 개념적 틀 ... 64제3장 혁신클러스터의 네트워크 평가지표 개발 ... 68 제1절 지표개발 방향 및 지표의 특성 ... 68 1. 지표개발 방향 ... 68 2. 지표의 수준 및 특성 ... 69 제2절 지표체계 및 평가지표 ... 72 1. 지표체계 및 정의 ... 72 2. 평가지표 ... 80제4장 혁신클러스터의 네트워크 평가 : 대덕 IT 클러스터 ... 86 제1절 평가방법론 ... 86 1. 조사 개요 ... 86 2. 표본 특성 ... 87 제2절 평가결과 ... 90 1. 네트워크 환경 ... 90 2. 네트워크 유형 ... 96 3. 네트워크 특성 ... 110 4. 네트워크 성과 ... 123 제3절 정책 시사점 ... 124 1. 네트워크 활성화 정책에 대한 홍보강화 ... 124 2. 지역 외부주체와의 네트워크 강화 ... 125 3. 지역 및 산업특성에 기반한 네트워크 정책의 추구 ... 126 4. 온라인, 오프라인 중소기업 협업체계 구축 ... 127 5. 수요조사에 기반한 네트워크 관련 통합DB 구축 ... 128 6. 기업 내부적 교류문화 장려 ... 129 7. 생산기반 주체 유입 ... 130 8. 공동생산시설 구축 ... 131제5장 결 론 ... 133참고문헌 ... 137부록 ... 140SUMMARY ... 150CONTENTS ... 153끝페이지 ... 155