CC BY
4
ЭКОНОМИКА
УДК 332.05
DOI: 10.25206/2542-0488-2024-9-1-108-119 ЕР^ DAWLTL
Е. В. ЛЕУН1 С. Е. ПЧЕЛКИН2 Т. Н. ГУПАЛОВА2
1 АО «НПО Лавочкина», г. Химки
2 Российский государственный аграрный университет— МСХА имени К. А. Тимирязева, г. Москва
ИССЛЕДОВАНИЕ ОСОБЕННОСТЕЙ ИННОВАЦИОННОЙ АКТИВНОСТИ ОРГАНИЗАЦИЙ В ОБЛАСТИ РЫБОВОДСТВА И РЫБОЛОВСТВА В 2003-2022 ГОДАХ С УЧЕТОМ АНАЛИЗА ПАРАМЕТРОВ РЕЗУЛЬТАТОВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
В статье рассмотрены четыре группы результатов интеллектуальной деятельности России, США, Европейского союза и Китая в области рыбоводства и рыболовства за период 2003-2022 годов. В первую группу включены патенты, найденные, согласно международной патентной классификации, для подкласса А01К. Вторая группа основана на высокотехнологичных патентах, выбранных для подкласса А01К совместно с классом С-физика. В третьей группе рассматриваются коммерциализированные патенты России, выбранные из первой группы. Четвертая группа включает российские патенты из первой группы и диссертации по научным специальностям 05.18.17 «Промышленное рыболовство», 06.04.01 «Рыбное хозяйство и аквакультура». Произведен анализ этих четырех групп, выявлены особенности инновационной активности организаций, сделан прогноз их развития.
Ключевые слова: рыбоводство, рыболовство, патент, диссертация, инновационная активность, результат интеллектуальной деятельности, жизненный цикл инноваций.
Текущее состояние экономики России во многом характеризуется активным поиском внутренних резервов ее развития с приоритетами скорейшего достижения продовольственной безопасности, в частности, в областях рыбоводства и рыболовства, а также технологического суверенитета и импор-тонезависимости [1]. Залогом этого является повышение инновационной активности (ИА) и информа-
тивности (прозрачности) отчетности организаций за счет эффективного анализа, учета, контроля и управления интеллектуальной собственностью, в частности, результатами интеллектуальной деятельности (РИД). В основе этого лежит выбор информативных параметров разносторонне характеризующих РИДы для выявления максимума закономерностей развития, взаимосвязей, струк-
туры, особенностей динамики и текущего уровня ИА.
Особенностью современных методов расчета и анализа параметров ИА является необходимость рыночной оценки РИДов [2 — 4] с учетом общемировых трендов за счет обработки больших многофакторных массивов информации, получаемых различными доступными способами, в т.ч. через интернет с использованием прогрессивных цифровых технологий и даже искусственного интеллекта.
Прогресс методов определения и анализа параметров ИА организаций, интеллектуальной собственности, патентных исследований разных отраслей экономики является актуальной задачей современных исследований [4 — 9]. Цель данной работы — выявление закономерностей развития, взаимосвязей, структуры, особенностей динамики и текущего состояния ИА организаций за счет изучения патентной и научной активности на основе анализа РИД в виде патентов России, США, Европейского союза (в дальнейшем — Евросоюз), Китая и диссертаций России в области рыбоводства и рыболовства за 2003 — 2022 годы.
1. Четыре группы РИД и открытые источники информации для их поиска. В разделе описаны четыре группы РИД, найденные из существующих открытых российских и международным источников информации.
1.1. Первая группа РИД на основе патентов России, США, Евросоюза, Китая.
Первая группа РИД состоит из патентов России, США, Евросоюза, Китая. Согласно Международной патентной классификации (МПК) и с учетом технических ограничений информационно-поисковой системы сайта ФИПС [10] выбраны следующие тематические подклассы (без более мелкого разбиения):
1) рыбоводство; аквариумы; террариумы: А01К61 — разведение водных животных, А01К63 — емкости для живой рыбы, например аквариумы; террариумы;
2) рыболовство: А01К69 — стационарные устройства для рыбной ловли; А01К73 — буксируемые рыболовные сети; А01К74 — прочие сети и т.п. для рыбной ловли; А01К75 — принадлежности для рыболовных сетей; конструктивные элементы рыболовных сетей, например составные части; А01К77 — подсаки для рыбной ловли; сачки для рыбной ловли; А01К79 — прочие способы и устройства для промыслового лова рыбы, не предусмотренные в других группах; А01К80 — сбор устриц, мидий, губок и т.п.; А01К81 — лов рыбы с помощью метательных орудий (за исключением оружия, метательных снарядов, иных, чем гарпуны для ловли рыбы); А01К83 — рыболовные крючки; А01К85 — искусственные приманки для рыбной ловли; А01К87 — рыболовные удилища; А01К89 — рыболовные катушки для лесок; А01К91 — рыболовные лески; А01К93 — поплавки для ужения с сигнальными устройствами или без таковых; А01К95/00 — грузила для ужения; А01К97 — принадлежности для ужения (за исключением куканов; подсаков или рыболовных сачков). Найденные РИД для каждого года суммируются по всем этим подклассам.
1.2. Вторая группа РИД на основе высокотехнологических патентов.
Вторую группу РИД составляют высокотехнологические патенты России, США, Евросоюза и Китая, выбранные из вышеуказанных подклассов при одновременном наличии у них класса МПК С — Физика. В таких патентах применяются принципы
измерений, испытаний, оптики, управлении, регулировании, обработки данных, вычислений, счета, сигнализации, согласно подклассам С01, С02, С03, С04 и др. [10, 11], реализованные в информационных измерительных и/или автоматизированных устройствах и системах с видеонаблюдениями, интернетом, мобильными гаджетами и другими подобными новшествами для рыбоводства и рыболовства.
1.3. Третья группа РИД на основе коммерциализированных патентов России.
Третья группа РИД включает российские патенты из первой группы, патентообладатели которых решили их коммерциализировать. Так, согласно пункту 1 статьи 1366 части четвертой ГК РФ, патентообладатель обязуется заключить договор об отчуждении патента [10] в пользу гражданина или организации России, первыми изъявившими желание его приобрести. Очевидно, что такие патенты, будучи интеллектуальной собственностью, являются наиболее законченными и апробированными новшествами и готовыми к экономически эффективному использованию с большим влиянием на ИА.
1.4. Четвертая группа РИД на основе российских патентов и диссертаций.
В четвертой группе рассматриваются российские патенты из первой группы и диссертации по научным специальностям 05.18.17 «Промышленное рыболовство»; 06.04.01 «Рыбное хозяйство и аквакультура». Согласно изменениям в 2021 году была создана новая научная специальность 4.2.6. «Рыбное хозяйство, аквакультура и промышленное рыболовство» с заменой двух вышеуказанных [12]. Однако с момента ее появления по ней не найдено ни одной диссертации, поэтому в дальнейшем она не рассматривается.
Российские патенты и диссертации характеризуют патентную и научную составляющие ИА, рассматриваются и утверждаются двумя независимыми друг от друга организациями: ФИПСом и диссертационными советами под контролем Высшей аттестационной комиссии соответственно. Возможность их количественного анализа и сравнения позволяет выявить особенности и связи между этими двумя составляющими ИА.
1.5. Открытые источники информации для поиска РИД
Открытыми и доступными для получения патентной информации можно считать три источника. Первым источником, позволяющим найти информацию по патентам России (Яи) с рефератами изобретений и формулами полезных моделей, является информационно-поисковая система сайта ФИПСа [10]. По вышеуказанным подклассам МПК для каждого года из заданного периода 2003 — 2022 годов находится искомое количество патентов, используемое для учета и анализа РИД. Международная поисковая патентная база Е8раеепе1 [11] была вторым источником патентной информации США (иБ), Евросоюза (ЕР) и Китая (СИ). Основным открытым электронным источником информации по российским диссертациям является каталог Российской государственной библиотеки (РГБ) [12], который является третьим источником информации.
2. Параметры РИД и возможности их использования для анализа инновационной активности. Для оценивания динамики и особенностей РИД и полноценного анализа ИА важны разные основные и дополнительные информативные параметры, выбор и особенности применения которых рассмотрены далее.
2.1. Параметры РИД на основе патентов России, США, Евросоюза, Китая.
Согласно [9] первым параметром для оценки ИА можно использовать коэффициент патентной активности (КПА) Кпа, определяемый как отношение числа выданных патентов Р. к численности населения (на миллион людей) N.
K =
л
N
(1)
K
K„
рос / j
K
■ •100 %
(2)
P '
K ' =-!- ■ 100 % P,
(3)
P„,
■ ■ 100 %
(4)
2.2. Параметры РИД на основе российских патентов и диссертаций.
Восьмой параметр определяется отношением количества выдтнных патенвов Ррос к числу диссертаций D, формируя хтношение патент/диссертация (ОПД) Kong. Известно выражение для него с учетом корректировки ошибки дублирования информации по количеству дгсс ертаций Dn [9]:
P
K = ррос
P
где I — страна из ряда Россия, США, Евросоюз, Китай.
Вторым информативным набором параметров можно считать семейство коэффициентов относительной патентной активности (КОПА) Крос/, определяемых как отношение К ПА России К к КПА
рос
других трех стран: США К , , Евросоюза К ,
^ч ./11 ро с/си! а' 1 рос/ес
и Китая Крос/кии по следующей общей формуле (в процентах):
•k + Л 1,75
(5)
где j — страна из ряда США, Евросоюз, Китай.
Известно, что почти любаяинновация развивается по трем условным этапам жизненно го цикла [5, 7]: детство, зрелость и старость, а функция КПА K(T) для нее имеен двухгорбый характер с вершинами на T1 и T2. Датиркиза ьобытий Ь и T2 явмется третьим и четвертым искомыми параметрами. По -сле наступления третьего этапа жизненного цикла, которым является этап ст ар ости, п отенцзал W(T) постепенно приближается к своему п«емелу, «пь-толку», значение которого можзы быть пятым информативным пар амитр нм кИД.
С помощью втомой группы РИД «аьсчитывьется шестой параметр в в иде коьффицик нта в oie окотех -нологических патентов (КВТП) К'., как доля таких патентов P' в ик з бы ем к ьвиоь естве Ропределяемый по формуле (о прыцеетьх):
где Ок и Ак — колииество диссертаций и авторефератов, найденных в электрониое каталоге РГБ [12].
Параметр ОПД можно трактовать как корреляцию между инновациями, обусловленными преимущественно «инициативой снизу», связанными с нацеленностью на полуение патента как ох]еанного документа и нематериального актива, и продвижением «сверху вниз» РИД, создаваемых в НИР, НИ -ОКР, завершивших ся за щитами диссертаций [12]. Представляется, что в наши дни в ос нов ном пе]евое связано с частной инициативой отдельных авторов и/или небольших ор ганизаций, а второе с крупными научными организациями е государстуенной поддержкой.
Дополнительным параметром для этой группы РИД может быть соотношение между научными Рн и целевыми Р патентами: Р /Р . Этот параметр,
цел н цел 1 1
вероятно, может отразить ИА, основанную на научной деятельности (НИРы, НИОКРы) и коммерческим использованием патента, для стоимостной оценки интеллектуальной собственности, подтверждения интеллектуального уровня автора при обращении в банк за кредитом/ипотекой и т.п.).
2.3. Методы расчета инновационной активности.
Параметр ИА I является комплексной функцией разных факторов О1, О2 ... Оп:
I-F(Q-, Q ■■■ QJ-
(6)
где I — страна ид ряда Рвссия, пША, Евросоюз, Китай.
Третья группа РИД с коммерциализированными патентами России поеволяет ещенить их долю в общем количестве патентсв как седомой параметр в виде коэффициента коммерциализированных патентов (ККП), расс чптываимыщ с помощью уравнения (в процентах):
Для рядов зничении могут испоеьзовстуен оп-проксимирующие функнми, о ^^ еделенные решателем [13] методом наименьших киадратов.
Такая усредненнаи функция позволяет определить ее оснонныс особенеости с пр огиоуым на будущее. Для небольшого количества найденных патентов также могу использоваться следующие дополнительные параметры: ст°уктиро пигентео-бладателей коммерииализированных и высокотехнологических патентос: органозсции/чостные лица, среднее количествоппатентов, приходящееся на диссертацию и другие.
Среди важных факторов О, подлежащих мониторингу, могут быть следующие:
— рынки рыбопродуктов и профильного оборудования для всех этапов их жизненного цикла: от выращивания и добычи до хранения и применения;
— особенности инновационных стратегий фирм-производителей профильного оборудования, венчурных фондов или рискового финансирования наукоемких производств, прорывных проектов, стартапов, новых технологий; судя по презентациям, информации с выставок и конференций;
— особенности бюджетного и внебюджетного финансирования основной и смежных отраслей, подведомственных организаций;
— патентная, научная и публикационная активности ведущих ученых, специалистов и научных коллективов;
— рыночные стратегии, определяющие патентные взаимоотношения с конкурентами: «рыночный лидер» и «рыночный последователь», предпочитающие зонтичные, блокирующие, ложные, маскирующие и обходящие, деблокирующие и рекламирующие патенты соответственно [4];
— количество студентов, стажеров, аспирантов и докторантов по профильным учебным и научным специальностям.
Успешный мониторинг таких факторов возможен передовыми методами c широким сбором информации из разных источников, эффективной обработке патентной информации, анализе текстов патентов системами, подобными Derwent Innovation [4], корректной оценке стоимости патентов [2, 3], использовании сложных алгоритмов с высокой формализацией данных на мощных компьютерах и в настоящее время под силу, вероятно, только средствами искусственного интеллекта.
Однако можно допустить использование вышеприведенных параметров РИД для упрощенного численного расчета составляющих двух типов ИА России. Первую в виде внешней ИА I можно
1 J ^ внеш
оценить относительно средней ИА общемирового рынка, определяемого в основном суммарно США, Евросоюзом и Китаем за счет использования патентной информации. Информация по зарубежным диссертациям труднодоступна, многоязычна, не имеет единой классификации, и поэтому она в расчетах внешней ИА I не учитывается.
L внеш J
Вторую составляющо> ИА России можно обозначить как внотрир оссийскую, внутреннюю 1внуш за счет учета патентно° и научной информации российских РИт . С учетом этого далее представлены два меоода оя оценуи этих двух составляющих ИА.
2.3.1. Мешод росчеша внешней инновационной активности на основе КОПА.
В общем слугае втешнюю ИА 1внеш предлагается оценитв подо б но расчету КОПА по формуле (2), учитывая доли Роусии в общемировой ИА через долю патентов России в общемировом числе патентов по Иормуле:
Iо т
1
рйс / мир
т„
(7)
К
мир / еос
о у к
и К и К I
соа/рос ес /рос кит/рос /
(8)
У (т.
(и
сша/рос И Кес/рос И Ккит/рос j
рос / сша И Крос / ес И Крос / кит j
(9)
ализированных I патентов и от т.н. стандартных патентов 1ст т.е. всех российских патентов без учета двух предыдущих типов, позволяя записать:
P =P - P - P .
сш рос ком вш
(10)
Четвертая компонента определяется общероссийским средним научно-техническим достигнутым уровнем ИА 1н, создаваемым результатами НИР и НИОКР, отраженными в диссертациях. С учетом этого запишем:
I = I + I + I + I.
внуш сш вш ком н
(11)
Каждая из этих компонент зависит от количества соответствующих патентов и диссертаций, а ее вклад определяется весом, влиянием на результирующее значение, ранжированием, выраженным с помощью коэффициентов к1- к4:
I = I+ I+I + I =
внуш сш вш ком н
= к,• P + k2• P + k3• P +k4• D .
1 сш 2 вш 3 ком 4 n
(12)
Знаменатель этого выражения во многом формируется как среднее арифметическое обратного КОПА для США, Евросоюза и Китая с однтм общим знаменателем, оиределенным по уравнению (7):
Подставляя выражение (10) в выражение (12) и преобразовывая его, получаем:
I = к, • (Р - Р - Р ) +
внут 1 у рос ком вт'
+ к2 • P + к3 • P +к4 • D =
2 вш 3 ком 4 n
= к/Р + (к-к.)• Р + (к3-к.) • Р + к4 В. (13)
1 рос у 2 1' вт у 3 1' ком 4 п у '
Вопрос определения веса, ранжирования каждой компоненты в этом выражении является главным при определении его окончательного вида. Эмпирически можно принять базовое значение к1=1 (1/патент), тогда вклад высокотехнологичных и коммерциализированных патентов как наиболее продвинутых и доработанных можно принять равными к2 = к3 = 3 (1/патент), а для диссертаций, создающих основу и фундамент всех новшеств — к4=7 (1/диссертация). Тогда выражение (13) примет искомый вид:
I =P +2P +2P +7D .
внуш рос вш ком n
(14)
С учетом подутановки формулу (8) в ураввение (7) получаем искомое вр1ражение .г^и внейней ИА I (в процентах), которое будет исп ользоваться далее:
где К , , К , , К , — значения КОПА Россия/
^ рос/сша рос/ес' рос/кит
США, Россия/Евросоюз и Россия/Китай.
Это выражение будет использовано далее для расчета внешней ИА I .
^ внеш
2.3.2. Метод расчета внутренней инновационной активности.
Эмпирически можно выделить четыре компоненты внутрироссийской ИА 1внут, три из которых следующие: от высокотехнологичных I , коммерци-
Для более объективного уточнения значений коэффициентов к1- к4 и окончательного вида уравнения (14) должны быть проведены дополнительные исследования. Однако в этой работе для расчетов ежегодных значений внутрироссийская ИА 1внут будет использовано это уже полученное выражение.
3. Расчет и анализ параметров четырех групп РИД. На основе информации из открытых источников в области рыбоводства и рыболовства за период 2003-2022 годов были рассчитаны ежегодные значения вышеприведенных параметров для четырех групп РИД, представленные далее.
3.1. Расчет и анализ параметров первой группы РИД.
Ежегодные значения параметров первой группы РИД сведены в табл. 1: по количеству патентов России, США, Евросоюза, Китая Р , Р , Р , Р
^ рос сша ес кит
и количеству населения N , N , N , N приведе-
рос сша ес' кит 1 ^
ны в строках 1-8, значения КПА К , К , К и К
1 ' рос сша ес кит
и КОПА К , К , К приведены в строках
рос/сша рос/ес' рос/кит 1 п 1
9-12 и 13-15, а их графики представлены на рис. 1, 2 соотвественно. Полученная информация показала следующее:
1
х
Таблица 1
Значения параметров РИД на основе патентов России, США, Евросоюза и Китая в области рыбоводства и рыболовства за период 2003—2022 годов
№ Параметр Годы
2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
1 Рос, патент 70 61 78 87 81 82 116 79 47 92 95 76 86 60 55 77 81 59 59 73
2 Рсша, патент 707 702 751 692 597 525 519 533 478 485 518 623 742 703 779 747 791 839 764 753
3 Рес, патент 173 211 202 219 179 178 173 184 164 146 147 197 205 234 224 231 251 271 262 238
4 патент 565 608 763 948 1056 1248 1333 1994 2724 3470 5040 5566 7389 8179 9369 11615 10415 11191 12796 12212
5 N , млн. рос' чел. 144,96 144,33 143,8 143,24 142,86 142,75 142,74 142,83 142,87 143,06 143,35 143,67 146,27 146,54 146,8 146,88 146,78 146,75 146,17 146,98
6 N , млн. чел. 290,33 293,05 295,75 298,59 301,58 304,38 307,01 309,33 311,58 313,87 316,13 319,11 321,44 323,10 325,72 326,69 328,24 331,45 331,84 333,20
7 N млн.чел. 431,19 433 434,4 435,8 437,2 438,7 440,05 440,66 439,94 440,55 441,26 442,88 443,67 444,80 445,53 446,21 446,56 447,49 447,00 446,83
8 N млн. чел. 1292,3 1299,9 1307,6 1314,5 1321,3 1328,0 1334,5 1340,9 1349,2 1359,2 1367,3 1376,5 1383,3 1392,3 1400,1 1405,4 1410,1 1412,1 1412,6 1411,8
9 К пат/ млн.чел. 0,483 0,423 0,542 0,61 0,57 0,57 0,81 0,55 0,33 0,64 0,66 0,53 0,59 0,41 0,37 0,52 0,55 0,4 0,4 0,5
10 Kcïï^, пат/ млн.чел. 2,44 2,4 2,54 2,32 1,98 1,72 1,69 1,72 1,53 1,55 1,64 1,95 2,31 2,18 2,39 2,29 2,41 2,53 2,3 2,26
11 К пат/ млн.чел. 0,4 0,49 0,46 0,5 0,41 0,41 0,39 0,42 0,37 0,33 0,33 0,44 0,46 0,53 0,5 0,52 0,56 0,61 0,59 0,53
12 пат/ млн.чел. 0,44 0,47 0,58 0,72 0,8 0,94 1,0 1,49 2,02 2,55 3,69 4,04 5,34 5,87 6,69 8,26 7,39 7,92 9,06 8,65
13 К / ,% рос/сша 19,83 17,64 21,36 26,21 28,64 33,30 48,07 32,1 21,44 41,62 40,45 27,10 25,47 18,82 15,67 22,93 22,90 15,88 17,53 21,98
14 К"росЛе, % 120,35 86,68 116,65 120,87 138,49 141,59 206,72 132,46 88,25 194,05 198,94 118,93 127,25 77,83 74,52 101,26 98,18 66,39 68,86 93,25
15 ^рос/кит' ^ 110,44 90,36 92,95 84,22 70,94 61,13 81,36 37,19 16,29 25,19 17,98 13,08 11,01 6,97 5,60 6,34 7,47 5,07 4,46 5,74
16 44,25 37,84 45,36 51,46 53,35 56,13 79,09 45,74 25,14 43,56 35,14 24,64 21,74 14,32 11,73 14,21 15,98 10,90 10,14 13,02
Рис. 1. Графики ежегодных значений КПА для России Крос, США Ксша, Евросоюза Кес, Китая Ккит и аппроксимирующей функции т.н. китайского «технологического чуда» К (7)
Рис. 2. Графики ежегодных значений КОПА: Россия/США К , , Россия/Евросоюз К , , Россия/Китай К ,
рос/ сша г рос/ес рос/кит
и внешней ИА I
а)
Рис. 3. Высокотехнологические патенты США: УБ 11615638 [14] и УБ 2022180508 [15]
б)
1. По максимальному значению КПА К в пат/
J па
млн чел. (рис. 1) страны можно расположить по мере уменьшения в следующем порядке (Кпа, год): Китай (9,06; 2021 г.), США (2,54; 2005 г.), Россия (0,81; 2009 г.), Евросоюз (0,61; 2020 г.). Видно явное превосходство Китая к 2020 — 2021 гг.
2. С помощью решателя [13] были определены аппроксимирующие «функции роста» Ккит ап(Т), т.н. китайского «технологического чуда» (рис. 1). Со средней ошибкой аппроксимации и 17,69 % их можно записать следующим образом:
К
(Т)
п
-366.335 + 0.1824Т ,
0 — 0,99658 + 0,1824( Т—2002) (15)
где Т — годы рассматриваемого периода 2003 — 2022 годов.
Полученные выражения можно использовать в качестве базовых, опорных при анализе других подобно бурно развивающихся экономик мира.
3. Как видно из графиков на рис. 1, реальное значение Ккит(Т) начинает существенно отличаться от экспоненциального роста, описываемого функцией (15), начиная с и 2021 года. Можно предположить, что в будущем эта разница увеличится.
4. Явно выраженные горбы в графиках Крс, К , К просматриваются слабо. Возможный горб в
сша ес 1 1 1
графике Ккит трудноопределяем, т.к. спад 2022 года может быть объяснен небольшим спадом мировой экономики из-за СВО.
5. Значения КОПА: Россия/США К , Рос-
рос/сша
сия/Евросоюз К , Россия/Китай К за 20
1 рос/ес рос/кит
лет с 2003 года по 2022 год изменились с и 19,83 % до и 21,98 %, с и 120,35 % до и 93,25 % и с и 110,44 % до и 5,74 % соответственно. Графики для Крос/сша и Крос/ес на рис. 2 (без учета колебаний) в среднем меняются слабо, показывая, что уже имеющееся отставание от США и Евросоюза более не увеличивается, а, судя по графику К , отставание от Китая
рос/кит
существенно растет.
3.2. Особенности конструкций, расчет и анализ параметров второй группы РИД.
Особенности конструкции высокотехнологических патентов видны на двух следующих примерах. Первым является способ «Оценки веса на основе обработки изображений для аквакультуры» (рис. 3а) [14]. Согласно этому патенту, используют погруженную в рыбный вольер перемещаемую видеокамеру, в пределах ее поля зрения осуществляют захват изображения рыбы, определяют траекторию ее движения, по которой рассчитывают ее вес. Эту информацию хранят и периодически обновляют за счет регулярного мониторинга веса рыб.
Второй пример посвящен «Способу обнаружения морских вшей и устройству для его реализации» (рис. 3б) [15].
В нем разработана оптическая система на основе светоизлучающего устройства, двумерного матричного детектора, поляризационного фильтра и системы обработки изображений. Рыба освещается многокомпонентным оптическим потоком, отраженный от нее свет фильтруется поляризационным фильтром, создавая ее высококонтрастное изобра-
е
Таблица 2
Значения параметров высокотехнологических патентов России, США, Евросоюза и Китая и коммерциализированных патентов России в области рыбоводства и рыболовства за период 2003—2022 годов
№ Параметр Годы
2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
Высокотехнологические патенты России, США, Евросоюза и Китая
1 Р' , рос' патент 5 1 3 2 1 2 1 1 0 5 2 1 2 2 2 1 3 3 0 1
2 Р_, патент 22 27 36 25 21 15 20 18 20 21 27 29 46 49 59 82 76 80 82 85
3 Р'ес, патент 9 4 15 12 3 9 4 6 7 4 4 4 11 14 15 25 23 28 24 27
4 патент 10 8 11 6 14 31 40 55 95 69 93 80 131 158 308 449 442 642 772 622
5 N млн. чел 144,96 144,33 143,8 143,24 142,86 142,75 142,74 142,83 142,87 143,06 143,35 143,67 146,27 146,54 146,8 146,88 146,78 146,75 146,17 146,98
6 N млн. чел 290,33 293,05 295,75 298,59 301,58 304,38 307,01 309,33 311,58 313,87 316,13 319,11 321,44 323,10 325,72 326,69 328,24 331,45 331,84 333,20
7 N млн. чел 431,19 433 434,4 435,8 437,2 438,7 440,05 440,66 439,94 440,55 441,26 442,88 443,67 444,80 445,53 446,21 446,56 447,49 447,00 446,83
8 N млн. чел 1292,3 1299,9 1307,6 1314,5 1321,3 1328,0 1334,5 1340,9 1349,2 1359,2 1367,3 1376,5 1383,3 1392,3 1400,1 1405,4 1410,1 1412,1 1412,6 1411,8
9 А"рос, % 7,1 1,6 3,8 2,3 1,2 2,4 0,9 1,3 0 5,4 2,1 1,3 2,3 3,3 3,6 1,3 3,7 5,1 0 1,4
10 к'ш 3,1 3,8 4,8 3,6 3,5 2,9 3,9 3,4 4,2 4,3 5,2 4,7 6,2 7,0 7,6 11,0 9,6 9,5 10,7 10,5
11 К",с, % 5,2 1,9 7,4 5,5 1,7 5,1 2,3 3,3 4,3 2,7 2,7 2,0 5,4 6,0 6,7 10,8 9,2 10,3 9,2 11,3
12 1,77 1,32 1,44 0,63 1,33 2,48 3,00 2,76 3,49 1,99 1,85 1,44 1,77 1,93 3,29 3,87 4,24 5,74 6,03 5,09
13 К 1,77 1,32 1,44 0,63 1,33 2,48 3,00 2,76 3,49 1,99 1,85 1,44 1,77 1,93 3,29 3,87 4,24 5,74 6,03 5,09
14 Орг./част. Зо/2 ч 1о 1о/2ч 2 ч 1о 2о 1о 1о - 4 о 2 о 1о 2 о 2 о 2 о 1о 2о/1ч 2о/1ч - 1о
Коммерциализированные патенты России
15 Рком патент 0 1 5 1 5 4 3 1 1 0 2 3 5 2 5 3 2 0 0 2
16 А'кс' °° 0 1,6 6,4 1Д 6,2 4,9 2,6 1,3 2,1 0 2,1 3,9 5.8 3,3 9,1 3,9 2,5 0 0 2,7
17 Орг./част. - 1ч 5 ч 1 ч 5 ч 4 ч 3 ч 1ч 1ч - 2 ч 3 ч 5 ч 2 ч 5 ч 3 ч 2 ч - - 2 ч
18 I внуут 122 170 108 156 128 108 180 111 140 165 138 98 163 124 160 99 119 93 80 142
К'ь%
2003 2005 2007 2009 2011 2013 2015 2017 2019 2021 Т,
годы
Рис. 4. Графики ежегодных значений КВТП К1 для России, США, Евросоюза и Китая
а и
л
ю
о д
о
жение, по особенностям которого судят о наличии морских вшей на рыбе.
Данные по количеству найденных высокотехнологических патентов России, США, Евросоюза, Китая Р' , Р' , Р' , Р' , ежегодные значения КВТП
рос ста ес кит ^
К , К' , К , К , рассчитанные по формуле (3)
рос ста еС кит' 1 ^ ± J \ >
и представленные графиком на рис. 4, о структуре патентообладателей по принципу: организации/ частные лица приведены в строках 1 — 14 табл. 2 соответственно. Эта информация показала следующее.
1. По максимальному значению КВТП К' (рис. 4) страны можно расположить по мере уменьшения в следующем порядке (К'., год): США (11 %; 2018 г.), Евросоюз (11,3 %; 2022 ' г.), Россия (7,1 %; 2003 г.), Китай (6,03 %; 2021 г.). Видно почти двукратное превосходство США и ЕС над Россией и Китаем к 2018-2022 годам.
2. Видно, что до 2015-2016 годов значения КВТП К'. в среднем не превышают 6 %. Однако в дальнейшем в США и Евросоюзе начал проявляться резкий устойчивый рост К' и К' отра-
^ 1 ста ес ^
жающий, вероятно, стремление к технологическому доминированию, свойственное ранее периоду «холодной войны». Возможно, это есть реакция на события, связанные с вхождением Крыма в состав России. Уже с 2018 г. США и Евросоюз почти в два раза превышают по этому параметру Россию и Китай.
3. Количество высокотехнологических патентов России, созданных в организациях, существенно превосходит этот показатель одиночными изобретателями или небольшими частными коллективами.
3.3. Расчет и анализ параметров третьей группы РИД.
Данные по количеству найденных коммерциализированных патентов России, Р и ежегодные
1 ' ком ^
значения ККП Кком, рассчитанные по формуле (4), а также о структуре патентообладателей по принципу: организации/частные лица приведены в строках 15-17 табл. 2. Эта информация показывает следующее:
1. Среди коммерциализированных высокотехнологические патенты отсутствуют.
2. Авторами коммерциализированных патентов являются только одиночные изобретатели или небольшие частные коллективы, а организации среди них отсутствуют, вероятно, из-за отсутствия устоявшейся практики у них купли-продажи таких РИД.
3. Значение ККП Кком выросло с 0 % (2003 г.)
до 2,7 % (2022 г.). ком
3.4. Особенности расчета и анализа параметров четвертой группы РИД.
и р
р
и а
д
о в
р и
й и а а
и д
< Б
Р в
о р
ч а н
2022 го г^ СО 2
2021 Ф ю го 19,7 о со
2020 Ф ю 14,8 го сч
2019 со 20,3 сч
2018 г^ г^ сч 38,5 сч сч
2017 ю ю го сч 0 ю
2016 о ю со ю 4 сч
2015 ю со Ф Ю 3 ю
2014 ю сч 38,0 со СЧ
Л < о 2013 ю ф ю 19,0 8 го
2012 сч ф ф 10,2 5 ю
2011 го Ю СО 0
2010 г^ 19,8 111
2009 ю со 14,5 08!
2008 сч со сч 41,0 8 о
2007 СО ю 16,2 8 сч
2006 г^ со ф г*- 6 ю
2005 со сч 39,0 8 о
2004 ю ю 0
2003 о ю 11,7 2 сч
Параметр Р , рос патент и < "с С| К , пат./ опд дис. £ 3 I
- сч го
Рис. 5. Графики ежегодных значений научной О и патентной Р активностей, ОПД К
рос " опд
и ее аппроксимирующей функции К
Рис. 6. Графики ежегодных значений внутрироссийской ИА I
* г г ввут
и ее аппроксимирующей функции 1н а
Эта группа РИД позволяет рассмотреть взаимосвязи между патентной и научной информациями, влияющими на внутрироссийскую ИА 1внут.
Для расчетов ОПД используется формула (5), которая корректна для большого числа диссертаций и авторефератов начиная с и 50. Но их меньшее количество позволяет устранить дублирование и троирования при непосредственном просмотре всех выбранных диссертаций или авторефератов.
Данные по ежегодным количествам российских диссертаций _Оп, патентов Ррос и отношения патент/ диссертация Копд, внесены в табл. 3 (строки 1—3), и на их основе построены графики на рис. 5. Эта информация и ее анализ показал следующее:
1. Наблюдается слабый рост количества диссертаций Ngис с 6 (2003 г.) до 9 (2022 г.) диссертаций в год. Ежегодно количество патентов Ррос имеет слабый рост с 70 (2003 г.) до 73 (2022 г.) патентов в год.
2. Функция Копд1(Т) имеет явно выраженный циклический характер. Это можно объяснить, вероятно, связью между патентными и научными исследованиями и естественной природной цикличностью рождения, роста и вылова рыбы.
3. С помощью решателя [15] была определена аппроксимирующая функция Копд ап(Т) для интервала 2003 — 2022 гг., отражающая динамику ОПД, которую можно записать для линейной регрессии со средней ошибкой аппроксимации, равной и 71,5 % в следующих двух видах (рис. 5):
К (Т)
опд апу '
е-2,2833 + 0,0024Т и 02,5890 + 0,.0024(Т-2002) (16)
годы рассматриваемого периода 2003 — 2022
где Т годов.
С учетом экстраполяции графика данной функции можно предположить, что значение ОПД будет почти неизменно и в ближайшем будущем.
3.5. Расчет и анализ внешней инновационной активности.
Применение формулы (9), полученной ранее, и рассчитанных значений КОПА позволило определить набор ежегодных значений внешней ИА I .
1 внеш
Полученные значения 1внеш приведены в строке 16 табл. 1, а график ее ежегодных значений приведен на рис. 2. Эта информация показала следующее:
1. Значения внешней ИА I имеют отрица-
внеш
тельную динамику, упав с 44,25 % до 13,02 % за 20 лет, сигнализируя о замедлении ИА в отрасли.
2. Для двадцати рассчитанных значений внешней ИА 1внеш соответствующих периоду 2003 — 2022 годов с помощью решателя [13] и со средней ошибкой аппроксимации и 19,11 % было определено
уравнение в двух формах для линейной аппроксимированной (усредненной) функции 1внутр(Т) (в процентах):
I и —2,6Т+5262,08 и
внеш
— 2,6(Т—2002) + 59,97, (17)
где Т — годы исследуемого периода 2003 — 2022 годов.
3.6. Расчет и анализ внутренней инновационной активности.
Используя выведенную ранее формулу (14) и найденное из открытых источников ежегодное количество всех российских Р , высокотехноло-
рос
гичных Р и коммерциализированных Р патентов,
вт 1 1 1 ком
а также диссертаций Оп, были рассчитаны ежегодные значения внутрироссийской ИА I . Коммер-
внут
циализированные и высокотехнологические патенты не пересекаются и их учет не вносит ошибку в расчеты. Полученные значения ^ приведены в строке 4 табл. 3, а график этой функции показан на рис. 6. Расчетная информация показала следующее:
1. Функция ИА на внутрироссийском уровне I имеет явно выраженный циклический харак-
внутр
тер с периодом два-три года. Это можно объяснить в значительной степени естественной природной цикличностью рождения, роста и вылова рыбы. Так, например, природная цикличность основной массы лососевых, без учета пагубного вмешательства человека, составляет от двух до пяти лет.
2. Значения внутренней ИА I имеют отрица-
внут
тельную динамику, упав со 140 до 111 за 20 лет, сигнализируя о замедлении ИА в отрасли.
3. С помощью решателя [13] на основе двадцати рассчитанных ежегодных значений внутрироссий-ской ИА ^ были определены два уравнения для аппроксимирующей функции ^ ап(Т), показанной на рис. 6. Со ошибкой аппроксимации и 19,11 % их можно записать следующим образом:
I (Т)и—1,5Т+3144,41
внут ап
з—1,5(Т—2002) + 145,93,
(18)
где Т — годы исследуемого периода 2003 — 2022 годов.
Заключение
1. Использование четырех групп РИД, состоящих из патентов России, США, Евросоюза, Китая, высокотехнологических и коммерциализированных
патентов России, а также российских диссертаций позволяет полно определить ежегодные значения патентных и научных параметров в областях рыбоводства и рыболовства.
2. Применение патентных и научных параметров вышеупомянутых четырех групп РИД позволяет упрощенно численно рассчитать соответствующие составляющие ИА России для двух ее типов. Первую в виде внешней ИА 1внеш, определяемой относительно средней ИА общемирового рынка, примерно образуемыми США, Евросоюзом и Китаем. Вторую в виде внутрироссийской ИА 1внуш за счет учета патентной и научной информации российских РИД.
3. Усредненные аппроксимирующие функции значений внешней ИА I и внутрироссийской ИА
внеш J L L
1внуш имеют отрицательную динамику, сигнализирующую о замедлении патентной и научной компонент ИА отрасли.
4. Для высокотехнологических патентов, судя по значениям КВТП К , в США и Евросоюзе, начи-
вш
ная с 2015 — 2016 гг. стал проявляться резкий устойчивый рост К , вероятно, связанный с вхождением Крыма в состав России и отражающий стремление к технологическому доминированию, свойственное ранее периоду т.н. «холодной войны».
5. Количество высокотехнологических патентов России, созданных в организациях, существенно превосходит этот показатель для одиночных изобретателей или небольших частных коллективов.
6. Авторами коммерциализированных патентов России являются одиночные изобретатели или небольшие частные коллективы, а организаций среди них не найдено, вероятно, из-за отсутствия устоявшейся практики купли-продажи таких РИД.
Библиографический список
1. Леун Е. В., Пчелкин С. Е., Гупалова Т. Н. К вопросу поиска возможностей инновационно-цифрового прорыва для повышения темпов достижения технологического суверенитета России // Социально-экономические проблемы и перспективы развития трудовых отношений в инновационной экономике: материалы 13-й Междунар. науч.-тех. конф. (Омск, 22 апреля 2022 г.). Омск: Изд-во ОмГТУ, 2023. С. 95-97. EDN: AZHKZJ.
2. Валдайцев С. В. Определение «справедливой рыночной стоимости» патентов на изобретения с использованием метода оценки реальных опционов (метод ROV, real options value method) // Инновации. 2007. № 3 (101). С. 64-70.
3. Пат. 77987 Российская Федерация, МПК G 06 F 17/00. Компьютерная система для определения ценности патентов / Скорняков Э. П., Петров Д. В., Бабин А. В. № 2008125050; за-явл. 23.06.2008; опубл. 10.11.2008. Бюл. № 31.
4. Шепелев Р. Е. Использование патентной информации для повышения конкурентоспособности предприятий нефтегазового комплекса: дис. ... канд. экон. наук. Санкт-Петербург, 2021. 223 с.
5. Рябоконь М. С., Скуйбин Б. Г., Щеглов Д. К. Патентные исследования как инструмент анализа рынка технических решений // Управленческое консультирование. 2019. № 11 (131). С. 155-162. DOI: 10.22394/1726-1139-2019-11-155-162. EDN: VZGSBU
6. Мингалева Ж. А. Влияние активности патентной деятельности на инновационное развитие национальной экономики // Экономика региона. 2010. № 4 (24). С. 71-77. DOI:
10.17059/2010-4-8.
7. Gao L., Porter A. L., Wang J. [et al.]. Technology life cycle analysis method based on patent documents // Technological Forecasting and Social Change. 2013. Vol. 80, no. 3. P. 398-407. DOI: 10.1016/j.techfore.2012.10.003.
8. Карпов Е. C. Статистическое исследование патентной активности в России и странах мира: дис. ... канд. экон. наук. Москва, 2014. 150 с.
9. Леун Е. В., Пчелкин С. Е., Романов А. Ю. Анализ инновационной активности в организациях АПК в области общего земледелия и растениеводства за период 2003-2022 годов с учетом особенностей динамики результатов интеллектуальной деятельности // Омский научный вестник. Сер. Общество. История. Современность. 2023. Т. 8, № 3. С. 147-158. DOI: 10.25206/2542-0488-2023-8-3-147-158.
10. Сайт Федерального института промышленной собственности. URL: https://www1.fips.ru (дата обращения: 05.01.2024).
11. Международная поисковая патентная база Espacenet. URL: https://ru.espacenet.com/ (дата обращения: 05.01.2024).
12. Сайт Российской государственной библиотеки. URL: https://www.rsl.ru (дата обращения: 05.01.2024).
13. Аппроксимация функции одной переменной. URL: https://planetcalc.ru/5992/ (дата обращения: 05.01.2024).
14. Sandvik A. L. M., Lein B. H. Sea lice detection device and method for detection of sea lice. US patent 2022180508; filed March 03th, 2019; published June 09th, 2022.
15. John J. B. Image processing-based weight estimation for aquaculture. US patent US11615638; filed May 12th, 2022; published March 28th, 2023.
ЛЕУН Евгений Владимирович, кандидат технических наук, ведущий инженер АО «НПО Лавочкина», г. Химки. SPIN-код: 6060-8056 AuthorID (РИНЦ): 367560 AuthorID (SCOPUS): 57200722184 Адрес для переписки: stankin1999@mail.ru ПЧЕЛКИН Сергей Евгеньевич, аспирант кафедры «Экономическая безопасность и право» Российского государственного аграрного университе-та-МСХА имени К. А. Тимирязева (РГАУ-МСХА имени К. А. Тимирязева), г. Москва. SPIN-код: 2977-0598
Адрес для переписки: ser13765@mail.ru ГУПАЛОВА Татьяна Николаевна, кандидат экономических наук, и. о. заведующего кафедрой «Экономическая безопасность и право» РГАУ-МСХА имени К. А. Тимирязева, г. Москва. SPIN-код: 7921-1764 AuthorID: 306082
Адрес для переписки: gupalova@rgau-msha.ru
Для цитирования
Леун Е. В., Пчелкин С. Е., Гупалова Т. Н. Исследование особенностей инновационной активности организаций в области рыбоводства и рыболовства в 2003-2022 годах с учетом анализа параметров результатов интеллектуальной деятельности // Омский научный вестник. Сер. Общество. История. Современность. 2024. Т. 9, № 1. С. 108-119. DOI: 10.25206/25420488-2024-9-1-108-119.
Статья поступила в редакцию 09.01.2024 г. © Е. В. Леун, С. Е. Пчелкин, Т. Н. Гупалова
UDC 332.°5 E. V. LEUN1
DOI: 10.25206/2542-0488-2024-9-1-108-119
EDN: DAWLTL S. E. PCHELKIN2
T. N. GUPALOVA2
1 Lavochkin Association, Khimki, Russia 2 Russian State Agrarian University-Moscow Timiryazev Agricultural Academy, Moscow, Russia
THE STUDY OF INNOVATIVE ACTIVITY FEATURES OF ORGANIZATIONS IN THE FIELD OF FISH FARMING AND FISHING IN 2003 - 2022 TAKING INTO ACCOUNT THE ANALYSIS OF PARAMETERS RESULTS OF INTELLECTUAL ACTIVITY_
The article considers four groups of results of intellectual activity of Russia, the USA, the European Union and China in the field of fish farming and fisheries for the period 2003-2022. The first group includes patents found according to the international patent classification for the A01K subclass. The second group is based on high-tech patents selected for the A01K subclass together with the G- physics class. The third group considers the commercialized patents of Russia, selected from the first group. The fourth group includes Russian patents from the first group and dissertations on scientific specialties 05.18.17 «Industrial fisheries», 06.04.01 «Fisheries and aquaculture». The analysis of these four groups is carried out, the features of innovative activity of organizations are identified, and the forecast of its development is made.
Keywords: fish farming, fishing, patent, dissertation, innovative activity, result of intellectual activity, life cycle of innovation.
References [Computer system for determining the value of patents] /
Skornyakov Ye. P., Petrov D. V., Babin A. V. No. 20081250.
1. Leun E. V., Pchelkin S. E., Gupalova T. N. K voprosu (In Russ.).
poiska vozmozhnostey innovatsionno-tsifrovogo proryva 4. Shepelev R. Ye. Ispol'zovaniye patentnoy informatsii dlya
dlya povysheniya tempov dostizheniya tekhnologicheskogo povysheniya konkurentosposobnosti predpriyatiy neftegazovoy
suvereniteta Rossii [On the issue of searching for opportunities otrasli [Using patent information to improve the competitiveness
for an innovative digital breakthrough to increase the pace of of oil and gas enterprises]. Saint Petersburg, 2021. 223 p. (In Russ.). achieving Russia's technological sovereignty] // Sotsial'no- 5. Ryabokon M. S., Skuybin B. G., Shcheglov D. K. Patentnyye
ekonomicheskiye problemy i perspektivy razvitiya trudovykh issledovaniya kak instrument analiza rynka tekhnicheskikh
otnosheniy v innovatsionnoy ekonomike. Socio-economic resheniy [Patent research as a tool for analysis of the technical
Problems and Prospects for the Development of Labor Relations in solutions market] // Upravlencheskoye konsul'tirovaniye.
an Innovative Economy. Omsk, 2023. P. 95-97. EDN: AZHKZJ. Administrative Consulting. 2019. No. 11 (131). P. 155-162. DOI:
(In Russ.). 10.22394/1726-1139-2019-11-155-162. EDN: VZGSBU. (In Russ.).
2. Valdaytsev S. V. Opredeleniye «spravedlivoy rynochnoy 6. Mingaleva Zh. A. Vliyaniye patentnoy deyatel'nosti na stoimosti» patentov na izobreteniya metodom real'noy stoimosti innovatsionnoye razvitiye natsional'noy ekonomiki [The influence optsionov (metod ROV, metod real'noy stoimosti optsionov) of patent activity on innovation development of the national [Determination of the «fair market value» of invention patents economy] // Ekonomika regiona. Economy of Regions. 2010. using the real options valuation method (ROV method, real No. 4 (24). P. 71-77. DOI: 10.17059/2010-4-8. (In Russ.). options value method)] // Innovatsii. Innovations. 2007. No. 3 7. Gao L., Porter A. L., Wang J. [et al.]. Technology life cycle (101). P. 64-70. (In Russ.). analysis method based on patent documents // Technological
3. Patent 77987 Russian Federation, IPC G 06 F 17/00. Forecasting and Social Change. 2013. Vol. 80, no. 3. P. 398-407. Komp'yuternaya sistema opredeleniya stoimosti patentov DOI: 10.1016/j.techfore.2012.10.003. (In Engl.).
8. Karpov E. S. Statisticheskoye issledovaniye patentnoy aktivnosti v Rossii i stranakh mira [Statistical study of patent activity in Russia and countries of the world]. Moscow, 2014. 150 p. (In Russ.).
9. Leun E. V., Pchelkin S. E., Romanov A. Yu. Analiz innovatsionnoy aktivnosti v organizatsiyakh APK v oblasti obshchego zemledeliya i rasteniyevodstva za period 2003 — 2022 godov s uchetom osobennostey dinamiki rezul'tatov intellektual'noy deyatel'nosti [Analysis of innovative activity in agricultural organizations in the field of general farming and crop production for the period 2003 — 2022 taking into account the peculiarities of the dynamics of the results of intellectual activity] // Omskiy nauchnyy vestnik. Ser. Obshchestvo. Istoriya. Sovremennost'. Omsk Scientific Bulletin. Series Society. History. Modernity. 2023. Vol. 8, no. 3. P. 147-158. DOI: 10.25206/25420488-2023-8-3-147-158.
10. Sayt Federal'nogo instituta promyshlennoy sobstvennosti [Website of the Federal Institute of Industrial Property]. URL: https://www1.fips.ru (accessed: 05.01.2024). (In Russ.).
11. Mezhdunarodnaya poiskovaya patentnaya baza Espacenet [International patent search database Espacenet]. URL: https:// ru.espacenet.com (accessed: 05.01.2024). (In Russ.).
12. Sayt Rossiyskoy gosudarstvennoy biblioteki [Website of the Russian State Library]. URL: https://www.rsl.ru (accessed: 05.01.2024). (In Russ.).
13. Approksimatsiya funktsii odnoy peremennoy [Approximation of a function of one variable]. URL: https:// planetcalc.ru/5992/ (accessed: 05.01.2024). (In Russ.).
14. Sandvik A. L. M., Lein B. H. Sea lice detection device and method for detection of sea lice. US patent 2022180508; filed March 03 th, 2019; published June 09th, 2022. (In Engl.).
15. John J. B. Image processing-based weight estimation for aquaculture. US patent US11615638; filed May 12th, 2022; published March 28th, 2023. (In Engl.).
LEUN Evgeny Vladimirovich, Candidate of Technical Sciences, Lead Engineer, Lavochkin Association, Khimki.
SPIN-code: 6060-8056 AuthorlD (RSCI): 367560 AuthorlD (SCOPUS): 57200722184 Correspondence address: stankin1999@mail.ru PCHELKIN Sergey Evgenievich, Graduate Student of Economic Security and Law Department, Russian State Agrarian University — Moscow Timiryazev Agricultural Academy, Moscow. SPIN-code: 2977-0598
Correspondence address: ser13765@mail.ru GUPALOVA Tatyana Nikolayevna, Candidate of Economic Sciences, Acting Head of Economic Security and Law Department, Russian State Agrarian University — Moscow Timiryazev Agricultural Academy, Moscow.
SPIN-code: 7921-1764 AuthorID: 306082
Correspondence address: gupalova@rgau-msha.ru For citations
Leun E. V., Pchelkin S. E., Gupalova T. N. The study of innovative activity features of organizations in the field of fish farming and fishing in 2003 — 2022 taking into account the analysis of parameters results of intellectual activity // Omsk Scientific Bulletin. Series Society. History. Modernity. 2024. Vol. 9, no. 1. P. 108-119. DOI: 10.25206/2542-0488-2024-9-1-108-119.
Received January 09, 2024. © E. V. Leun, S. E. Pchelkin, T. N. Gupalova
