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R&D Investment Game Strategies Revisited by Decision-Tree with R&D Incentives
R&D인센티브와 의사결정나무를 활용한 R&D 투자게임 전략

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  • 발행기관
    경성대학교 산업개발연구소 바로가기
  • 간행물
    산업혁신연구 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제34권 제1호 (2018.03)바로가기
  • 페이지
    pp.127-161
  • 저자
    Won-seok Kang
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A325557

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원문정보

초록

영어
The primary objective of this research is to provide the best scenarios for firms and decision makers to take advantage of competitive situations where they take strategic actions to obtain the greatest benefit in various game situations. To make the R&D game model practically, we consider a strategic decision making process for competing firms in R&D investment markets where one is with a relatively higher brand image or cost functions and the other with low investment cost through non-infringing imitation. The scenarios take into account the effect of the presence and absence of patent protection on the firms’ strategic decisions that cause change in the competition, uncertain patent acquisition and the two firms’ cooperation & licensing options. Through the decision-making tree analysis, this research analyzes factors influencing decisions on R&D investment of two competing companies, draws expected profits and R&D incentives along decision-making paths. Especially, through DT analysis using not only payoff but strategic and non-strategic R&D incentives, we structure various variables included in the asymmetric R&D investment game model, and compare decision-making process based on expected values of decision-making nodes and changes of R&D incentives. Our findings are as follows: (1) The best strategy in an asymmetric competition situation analyzed through Decision-Tree using payoffs and R&D incentives for both companies is to compete through R&D investment and technology licensing decision. (2) The second-best strategy is to choose no-R&D decision for the superior Firm 1, and R&D cooperation for inferior Firm 2. (3) DT using R&D incentive enables us to analyze the best and the second-best strategies of firms with half times as many as the number of DT needed in using payoff, enhancing computational efficiency.
한국어
이 연구의 주목적은 다양한 경쟁상황하에서 기업 및 의사결정자들의 전략적 행동이 최선의 이익을 확보할 수 있는 베스트 시나리오들을 제공하는 데 있다. R&D게임모델 을 더욱 실질적으로 유용하게 만들기 위해 우리는 R&D투자시장에서 경쟁하는 두 기 업의 전략적인 투자의사결정 프로세스를 다루었다. 해당 시장에서 한 기업은 상대적으 로 높은 브랜드 이미지파워와 유통구조에 의한 유리한 비용함수를 갖게 되는 반면 상 대기업은 비소송모방 행위를 통해 상대적으로 낮은 R&D투자로 선두기업과의 경쟁을 하는 비대칭R&D 투자경쟁상황을 가정하였으며, 특히 경쟁기업들의 성과 뿐 아니라 전 략 및 비전략 R&D인센티브를 활용한 의사결정나무 연구를 통해 우리는 비대칭R&D 투자게임모델에 포함된 다양한 변수들을 구성하고 의사결정 노드와 R&D인센티브의 변화값에 따른 의사결정 프로세스를 비교하였다. 연구의 분석결과는 다음과 같다. (1) 의사결정나무를 통해 분석된 비대칭 R&D 경쟁 상황 하에서의 최선의 투자전략은 두 기업 모두 R&D투자 및 기술 라이센싱을 결정하는 것이 유리하다. (2) 차선책은 상대 적으로 우세한 기업의 경우에는 R&D를 하지 않는 것이, 열세한 기업의 경우에는 R&D 동맹을 추구하는 것이 다음으로 유리한 의사결정이 된다. (3) R&D 인센티브 경 쟁모델은 의사결정나무를 사용할 경우 기존의 시나리오별 성과비교보다 절반의 노력으 로 기업의 R&D 투자결정에 대한 최선책 및 차선책을 도출해낼 수 있어 계산의 효율 성을 향상시킨다.

목차

Abstract
 Ⅰ. Introduction
 Ⅱ. Decision and Model Settings
 Ⅲ. Decision-tree Analysis with Payoffs
  3.1 Firm 1 (Superiority)’s R&D Investment Strategy based on DT
  3.2 Firm 2 (Inferiority)’s R&D Investment Strategy based on DT
 Ⅵ. Decision-tree Analysis Utilizing R&D Incentives
 Ⅴ. Sensitivity Analysis for Patent Protection and Non-infringing Imitation
 Ⅵ. Conclusion
 References
 논문초록

키워드

R&D 인센티브 R&D 동맹 기술라이센싱 특허 의사결정나무 R&D investment game R&D incentive R&D cooperation Technology licensing Patent protection

저자

  • Won-seok Kang [ 강원석 | Korea Military Academy ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    경성대학교 산업개발연구소 [INDUSTRIAL DEVELOPMENT INSTITUTE KYUNGSUNG UNIVERSITY]
  • 설립연도
    1985
  • 분야
    사회과학>지역개발
  • 소개
    연구소는 경영및 경제 전반에 관한 이론과 실무의 연구개발을 통하여 산학협동을 기하고 이를 토대로 국민경제의 발전에 기여함을 목적으로 한다

간행물

  • 간행물명
    산업혁신연구 [The Journal of Industrial Innovation]
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2005-2936
  • eISSN
    2800-0080
  • 수록기간
    1985~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 325 DDC 658

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