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type: paper
slug: junseokhwang-2011-content-layer-innovation
title: Factors affecting successful innovation by content-layer firms in Korea
authors:
  - '[[junseokhwang]]'
  - '[[seunghyun-kim]]'
year: 2011
venue: '[[service-industries-journal]]'
volume: '31'
issue: '7'
pages: 1093-1107
doi: 10.1080/02642060903100372
categories:
  - '[[innovation-economics]]'
  - '[[ict-policy]]'
methods:
  - '[[factor-analysis]]'
  - '[[multiple-regression-analysis]]'
  - '[[principal-component-analysis]]'
themes:
  - '[[content-industry]]'
  - '[[user-involved-innovation]]'
  - '[[layer-model]]'
  - '[[prosumer]]'
last_updated: '2026-05-20T02:11:32+09:00'
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# Factors affecting successful innovation by content-layer firms in Korea

*[[junseokhwang]], [[seunghyun-kim]] (2011)* · [[service-industries-journal]] 31(7):1093-1107 · [DOI ↗](https://doi.org/10.1080/02642060903100372)

> ICT 산업의 [[layer-model]] (Benkler 1998, Lessig 2001, Werbach 2002 의 content / service-network / terminal 3-layer) 구조에서 *콘텐츠 계층* 기업의 혁신 성공 요인을 한국 모바일·인터넷 콘텐츠 85 개 기업 설문으로 분석한다. 24 개 변수를 [[principal-component-analysis]] (varimax rotation) 로 6 factor 로 추출하고 [[multiple-regression-analysis]] 하여, *user-level participation* (β=0.299, 1% 유의) 이 *firm-level participation* (β=0.319, 1% 유의) 에 거의 동등한 firm performance 설명력을 가짐을 보인다.

- **RQ**: 콘텐츠 계층 기업의 혁신 성공 요인은 무엇이고, *user-involved innovation* 관점이 기존 Montoya-Weiss-Calantone (1994) 의 일반 frame 보다 ICT 콘텐츠 산업의 변화를 더 잘 포착하는가
- **방법론**: [[factor-analysis]] ([[principal-component-analysis]] + varimax rotation, eigen value ≥ 1, factor loading ≥ 0.5), Cronbach's α ≥ 0.6 신뢰도, [[multiple-regression-analysis]] (sales contribution / firm performance 2 종속), Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) 표본 적정성, Bartlett's sphericity test
- **데이터**: KIPA + Korea Culture & Content Agency 의 1,100+ 디지털 콘텐츠 기업 중 200 무작위 contact → 85 응답 (응답률 42.5%); SME 96.5%, 4 년 이상 근속 응답자 76.2%; 7-point Likert; 24 변수 측정
- **주요 발견**: (i) 24 변수가 6 factor (firm-level participation, user-level participation, government policy, competitive conditions, common infrastructures, high-loyalty user group) 로 수렴 — user-involved innovation perspective 와 정확히 일치; (ii) firm performance 회귀: firm-level (β=0.319, 1% 유의), user-level (β=0.299, 1% 유의), competitive conditions (β=0.194, 10% 유의), 나머지 무의미; $R^2 = 0.376$; (iii) sales contribution 회귀: user-level 만 β=0.253 (10% 유의), $R^2 = 0.105$ (약함)
- **시사점**: 한국 콘텐츠 SME 의 혁신 정책은 *user pool 형성·중개* 가 핵심; 정부의 R&D 자금 중심 정책은 user-side 보완 필요; lead user / early adopter / general user 의 3 유형별 차별 정책

![User-involved innovation 의 3 actor (firm / user / government) 와 역할 — user 가 lead / early adopter / general 의 3 유형으로 혁신 단계별 참여.](/papers/201105_HwangJ_Factors_affecting_successful_innovation_by_content_layer_firms_in_Korea/fig2.jpeg)

## 요약

[[junseokhwang]] 의 2 기 [[korea-ict-policy]] / [[innovation-economics]] 라인 paper. ICT 산업의 기술 융합이 두 가지 변화를 가져왔다는 진단이 출발점 — (1) 산업 분류가 vertical (제품별) → horizontal ([[layer-model]] 별) 로 재편 (Li-Whalley 2002), (2) 사용자가 passive consumer → active prosumer 로 전환 (Jakobs 2006). Werbach (2002) 의 3-layer (content / service-network / terminal) 분류에서 *content layer* 가 사용자에게 가장 가깝고 변화 속도가 가장 빠르다. 본 paper 는 이 콘텐츠 계층 기업의 혁신 성공 요인을 분석하면서 *user-involved innovation* 이라는 새로운 frame 을 정량적으로 검증한다.

방법론적으로 두 가지 categorization 을 비교: (A) Montoya-Weiss-Calantone (1994) 의 4-category (development process, product strategy, market environment, organization) — 18 factor 메타분석 기반의 일반 frame, (B) user-involved innovation (Hwang-Kim 2008b) — Edquist (1997) 의 systems of innovation 에 von Hippel (1988, 2005) 의 democratizing innovation 을 결합한 3-actor frame (firm / user / government). 24 개 변수를 7-point Likert 로 측정 (firm 의 R&D 인력·자원·top management, user 의 R&D 직접 참여·early adopter 활동·신아이디어 제공, government 의 세금·R&D 자금·기술 이전, 시장 환경 7 변수). KIPA + Korea Culture & Content Agency 의 디지털 콘텐츠 기업 1,100+ 중 200 contact, 85 응답 (96.5% SME). [[principal-component-analysis]] (varimax rotation) 으로 KMO 0.777 (factor), 0.801 (performance) 의 양호한 표본 적정성.

결과는 user-involved innovation frame 의 강력 지지. 24 변수가 정확히 6 factor 로 수렴 — *firm-level participation* (eigen 8.97), *user-level participation* (3.41), *government policy* (1.78), *competitive conditions* (1.66), *common infrastructures* (1.32), *high-loyalty user group* (1.13). 특히 user 가 *user-level participation* (lead user + early adopter) 와 *high-loyalty user group* (feedback + 소비) 의 두 factor 로 분기되는 것이 user-involved innovation 이론의 lead/early-adopter/general user 3-유형 분류와 정확히 매핑된다. Firm performance ($R^2 = 0.376$) 회귀에서 firm-level (β=0.319, 1% 유의), user-level (β=0.299, 1% 유의), competitive conditions (β=0.194, 10% 유의) 만 유의. user-level 이 firm-level 에 거의 동등하다는 것이 핵심 finding — 콘텐츠 산업의 혁신 거의 절반이 user 가 만든다. 정책 함의: KAIS (2006) 가 한국 SW 기업이 R&D 자금 + *user pool* 을 요구한다고 보고했음에도 정부 정책은 R&D 자금에만 집중 — user pool 형성, user-SME 중개, active user 선발이 누락된 정책. [[junseokhwang]] 의 [[content-industry]] 라인의 초기 정량 paper 로, [[daeho-lee-2011-convergence-ma-broadcasting]] 의 콘텐츠 M&A 분석과 짝을 이루어 콘텐츠 산업 전략·거버넌스를 다면적으로 다룬다.

## 핵심 결과

| 추출 factor | Eigen value | Cronbach's α | Firm perf. β | Sales β |
|---|---|---|---|---|
| Firm-level participation | 8.97 | 0.900 | **+0.319*** | +0.097 |
| User-level participation | 3.41 | 0.756 | **+0.299*** | **+0.253*** |
| Government policy | 1.78 | 0.834 | +0.043 | +0.031 |
| Competitive conditions | 1.66 | 0.806 | **+0.194*** | +0.159 |
| Common infrastructures | 1.32 | 0.681 | +0.012 | -0.034 |
| High-loyalty user group | 1.13 | 0.653 | -0.059 | +0.049 |
| $R^2$ | | | 0.376 | 0.105 |
| $F$ (sig.) | | | 3.945 (0.002) | 0.838 (0.547) |

> N = 85 콘텐츠 기업, 96.5% SME. \* p<0.1, ** p<0.05, *** p<0.01. KMO 0.777, Bartlett's sphericity p < 0.001. 24 변수가 6 factor 로 정확히 분해되며 user-involved innovation 의 3-actor + 시장환경 frame 과 매핑.

## 방법론 노트

[[factor-analysis]] 단계: [[principal-component-analysis]] + varimax rotation 으로 24 변수를 직교 factor 로 분해. 결정 기준: eigen value $\geq 1$, factor loading $\geq 0.5$ (Hair-Anderson-Tatham 1979). 추출된 factor $F_k$ 는:

$$
F_k = \sum_{j=1}^{p} w_{kj} X_j, \quad \text{s.t. orthogonality after varimax rotation}
$$

신뢰도: Cronbach's $\alpha \geq 0.6$ (Pedhazur-Schmelkin 1991). 표본 적정성: Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) $\geq 0.5$. Sphericity: Bartlett's test 의 $\chi^2$ 검정으로 변수 간 무상관 귀무 기각.

[[multiple-regression-analysis]] 단계: factor score 를 독립변수로, 두 종속변수 (sales contribution = 혁신 제품의 매출 비중, firm performance = 7 변수 합성 factor) 에 대해:

$$
Y_i = \beta_0 + \sum_{k=1}^{6} \beta_k F_{ki} + \epsilon_i
$$

표준화 β 로 효과 크기 비교. $R^2$ 0.3-0.4 면 사회과학 적정 설명력 (본 paper 의 firm performance 모형 $R^2 = 0.376$ 적정, sales 모형 0.105 약함). User-level participation 이 두 종속변수 모두에서 양 (+) 유의한 유일 변수 — *user 는 firm 의 혁신 산출 모두에 기여* 의 정량 증거.

## 연구 계보

[[junseokhwang]] 의 2 기 [[korea-ict-policy]] / [[content-industry]] 라인 paper. 직접 선행은 본 저자 군의 Hwang-Kim (2008a) "A layer-based innovation strategy" (한국 ICT 3-layer 분석), Hwang-Kim (2008b) "A user-involved system for innovation" (frame 제시 paper). 도구 lineage 는 Cooper (1979) 의 NewProd 산업 신제품 성공 요인, Cooper-Kleinschmidt (1987) 의 4-criteria 모형, Montoya-Weiss-Calantone (1994 JPIM) 의 18-factor 메타분석 + 4-category — 본 paper 의 비교 대상 frame, Lilien-Yoon (1989), Lim-Ribeiro-Lee (2008) 의 서비스 기업 성과 23 요인. Layer model lineage: Benkler (1998) 의 layer separation, Lessig (2001, 2004) 의 commons 분류, Werbach (2002 JTHTL) 의 3-layer Internet policy. User innovation lineage: Schumpeter (1934), Freeman (1987) / Lundvall (1992) / Nelson (1993) 의 NIS, Edquist (1997) 의 systems of innovation, Malerba (2004) 의 sectoral systems, von Hippel (1988, 2005) 의 democratizing innovation, Urban-von Hippel (1988) 의 lead user analysis, Jakobs (2006 TFSC) 의 user-side innovation in ICT standards, Chesbrough (2003) 의 open innovation. 자매 paper [[daeho-lee-2011-convergence-ma-broadcasting]] 가 같은 시기 같은 broadcasting/telecom 융합 환경의 M&A 분석.

## See also

- [[junseokhwang]]
- [[seunghyun-kim]]
- [[service-industries-journal]]
- [[factor-analysis]]
- [[principal-component-analysis]]
- [[multiple-regression-analysis]]
- [[content-industry]]
- [[user-involved-innovation]]
- [[layer-model]]
- [[prosumer]]
- [[daeho-lee-2011-convergence-ma-broadcasting]]