ПАТЕНТНЫЙ ПРОФИЛЬ КАК ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ ВЕКТОР РАЗВИТИЯ РЕГИОНОВ РЕСУРСНОГО ТИПА Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Патентный профиль

как технологический вектор развития

регионов ресурсного типа

doi 10.26310/2071-3010.2019.249.7.010

С. М. Никитенко,

д. э. н., доцент,

М. А. Месяц,

к. э. н., доцент,

Кемеровский институт (филиал) Кемеровский институт (филиал) Российского экономического Российского экономического университета им. Г. В. Плеханова

nsm.nis@mail.ru

университета им. Г. В. Плеханова

smu-kirsute42@yandex.ru

А. В. Медведев, А. П. Проценко,

д. ф.-м. н., профессор, к. х. н., патентовед,

Кемеровский институт (филиал) Федеральный исследователь-

Российского экономического ский центр угля и углехимии

университета Сибирского отделения

им. Г. В. Плеханова Российской академии наук а1ехт 62@mail.ru

г. Кемерово, Россия

Статья посвящена исследованию патентного профиля регионов ресурсного типа. Авторами выдвигалась гипотеза о существовании корреляционной зависимости между количеством выданных патентов на объекты промышленной собственности и валовым региональным продуктом ресурсных регионов страны в стоимостном выражении. Результаты исследования патентного профиля представлены в виде «карты» патентной активности ресурсного региона (на примере Кемеровской области).

Ключевые слова: патентная активность, ресурсный регион, инновационная экономика, интеллектуальная собственность, объекты промышленной собственности.

Введение

Инновационное развитие экономики регионов ресурсного типа (ресурсных регионов) невозможно без активного внедрения и использования объектов интеллектуальной собственности (ОИС) [7, 8]. Это касается российских регионов, основу экономики которых составляет, как правило, горнодобывающая отрасль [6, 21]. В условиях ориентации сырьевой экономики страны на инновационное развитие и реализации политики импортозамещения актуальным является исследование патентного профиля регионов ресурсного типа.

В связи с этим авторами выдвигается гипотеза о существовании корреляционной зависимости между двумя величинами: количеством выданных патентов на объекты промышленной собственности (ОПС: изобретения, полезные модели, промышленные образцы) и валовым региональным продуктом (ВРП) ресурсных регионов страны (в стоимостном выражении).

Материалы и методы

Исследование основано на официальных материалах Федеральной службы государственной статистики (Росстат), Федеральной службы по интеллектуальной

собственности (Роспатент), Федерального института промышленной собственности (ФИПС). В ходе исследования авторы использовали общенаучные методы систематизации, анализа, метод корреляционного анализа, метод группировки, метод ранжирования.

Основные результаты исследования

По проблемам идентификации, типологизации, функционирования ресурсных регионов имеются исследования ряда авторов [1, 20]. Ресурсными регионами (регионами ресурсного типа) принято считать «регионы с доминирующим в структуре их экономики природоэксплуатирующим сектором (прежде всего, минерально-сырьевым комплексом — МСК)» [14].

Проверка авторской гипотезы о существовании корреляционной зависимости между количеством выданных патентов на объекты промышленной собственности и ВРП регионов ресурсного типа (в стоимостном выражении) производилась на основе статистических данных о выдаче охранных документов в России и о валовом региональном продукте по субъектам Российской Федерации за пятилетний период (по Республике Крым и г. Севастополь использовалась информация, начиная с итогов за 2014 г.) на основе доступных на 01.06.2019 г. материалов Росстата [18].

ел

о сч

со

Г\1

<

со о

Результаты расчетов коэффициента корреляции г-Пирсона показали, что из восьми федеральных округов только для одного (Южный федеральный округ) установлено наличие очень высокой положительной корреляции между количеством выданных патентов на ОПС и ВРП в стоимостном выражении. Коэффициент корреляции составил 0,79.

Результаты проведенного корреляционного анализа позволили ранжировать все регионы ресурсного типа по группам в зависимости от уровня связи между

двумя анализируемыми величинами (табл. 1). Ранжирование ресурсных регионов осуществлялось на основе перечня регионов ресурсного типа, приведенных в разделе «Исследование однофакторной типизации ресурсных регионов» работы [20].

Анализ полученных коэффициентов корреляции свидетельствует о том, что большая доля (60,5%) представленных регионов имеет отрицательный коэффициент корреляции, т. е. увеличение количества выданных патентов на ОПС связано с уменьшением

Таблица 1

Рейтинг регионов ресурсного типа в зависимости от уровня связи между ВРП и количеством выданных патентов на ОПС

№ Регион Федеральный округ Коэффициент корреляции

Очень высокая положительная корреляция: г = 0,75...1

1 Республика Ингушетия Северо-Кавказский 0,99

Высокая положительная корреляция: г = 0,5...0,74

2 Республика Калмыкия Южный 0,70

3 Белгородская область Центральный 0,69

4 Ямало-Ненецкий автономный округ Уральский 0,66

5 Курская область Центральный 0,64

Средняя положительная корреляция: г = 0,25...0,49

6 Республика Карелия Северо-Западный 0,43

7 Магаданская область Дальневосточный 0,40

8 Амурская область Дальневосточный 0,39

9 Республика Башкортостан Приволжский 0,37

10 Забайкальский край Сибирский 0,36

11 Чеченская Республика Северо-Кавказский 0,36

12 Республика Коми Северо-Западный 0,32

Слабая положительная корреляция: г = 0...0,24

13 Волгоградская область Южный 0,23

14 Тюменская область без автономных округов Уральский 0,10

Слабая отрицательная корреляция: г = 0...(-0,24)

15 Сахалинская область Дальневосточный -0,03

16 Республика Хакасия Сибирский -0,04

17 Республика Саха (Якутия) Дальневосточный -0,06

18 Оренбургская область Приволжский -0,13

19 Ульяновская область Приволжский -0,24

Средняя отрицательная корреляция: г = (-0,25)...(-0,49)

20 Ненецкий автономный округ Северо-Западный -0,27

21 Томская область Сибирский -0,38

22 Республика Бурятия Сибирский -0,39

23 Ставропольский край Северо-Кавказский -0,39

Высокая отрицательная корреляция: г = (-0,5)...(-0,74)

24 Камчатский край Дальневосточный -0,53

25 Астраханская область Южный -0,56

26 Республика Тыва Сибирский -0,58

27 Ханты-Мансийский автономный округ - Югра Уральский -0,67

28 Красноярский край Сибирский -0,69

29 Республика Татарстан Приволжский -0,69

30 Пермский край Приволжский -0,72

31 Самарская область Приволжский -0,72

32 Кемеровская область Сибирский -0,73

33 Удмуртская Республика Приволжский -0,74

Очень высокая отрицательная корреляция: г = (-0,75)...(-1)

34 Иркутская область Сибирский -0,76

35 Хабаровский край Дальневосточный -0,89

36 Мурманская область Северо-Западный -0,95

Отсутствуют данные о корреляции

37 Чукотский автономный округ Дальневосточный -

Источник: рассчитано авторами на основе данных [18]

Рис. 1. Зависимость между ВРП и количеством выданных патентов на ОПС в стоимостном выражении в Республике Ингушетия

Рис. 2. Зависимость между ВРП и количеством выданных патентов на ОПС в стоимостном выражении в Белгородской области

валового регионального продукта в стоимостном выражении и, наоборот, при этом коэффициент корреляции отрицателен.

На рис. 1-3 представлены графики, отражающие зависимость между ВРП и количеством выданных патентов на ОПС в стоимостном выражении, по топ-3 ресурсных регионов (Республика Ингушетия, Республика Калмыкия и Белгородская область) в составленном авторами рейтинге по степени корреляции исследуемых показателей.

Следует обратить внимание, что, несмотря на высокую тесноту корреляции (0,99), Республику Ингушетию нельзя отнести к категории инновационных регионов ввиду того, что ежегодно в данном ресурсном регионе регистрировалось максимум три ОПС, что свидетельствует о низкой патентной активности данного региона (рис. 1).

С другой стороны, инновационно активным ресурсным регионом можно считать Белгородскую область, так как за исследуемый период с 2013-2017 гг. в данном регионе в разные годы было оформлено от 209 до 267 патентов на ОПС (рис. 2).

Анализ статистических данных по Республике Калмыкия показывает, что данный регион характеризуется умеренной патентной активностью. Ежегодно за исследуемый период оформлялось от 6 до 28 ОПС (рис. 3). В общем количестве запатентованных ОПС на долю изобретений в разные периоды приходилось от 50 до 95,6%, остальную долю составляли зарегистрированные полезные модели.

Учитывая, что в качестве основных перспективных угледобывающих регионов России оцениваются Кемеровская область, Красноярский край, Республика Тыва, Республика Саха (Якутия), Забайкальский край, Амурская область [10], становится очевидным, что лишь для двух из них (Амурской области и Забайкальского края) установлено наличие положительной корреляции (коэффициенты корреляции составили, соответственно, 0,39 и 0,36). Для остальных из числа перечисленных угледобывающих регионов характерна отрицательная корреляция. Только для Республики Саха (Якутия) выявлена слабая отрицательная корреляция (коэффициент составил -0,06). Кемеровская область, Красноярский край, Республика Тыва находятся в зоне высокой отрицательной корреляци-

онной зависимости (соответственно, коэффициенты составили-0,73, -0,69 и -0,58).

Дальневосточный федеральный округ (Камчатский и Хабаровский края) также обладает угольными месторождениями, поэтому, исходя из данных табл. 1, становится очевидным, что число угледобывающих регионов с отрицательной корреляцией еще больше. При этом следует учесть, что для Камчатского края выявлена высокая корреляция (коэффициент равен -0,53), а для Хабаровского края — очень высокая (коэффициент составил -0,89).

По мнению авторов, данный факт для угледобывающей отрасли является негативной тенденцией. Возможно, это свидетельствует о том, что в большей части предприятия угледобывающих регионов пользуются заимствованными (например, импортными) технологиями при осуществлении своей деятельности. При этом угольные компании могут использовать ОИС, обращаясь к услугам сторонних организаций на условиях подрядных договоров или аутсорсинга. Это касается, например, проведения сторонними организациями геологоразведочных, вскрышных работ, перевозки и даже добычи угля для угольных предприятий (компаний) в ресурсных регионах [11]. Использование угледобывающими предприятиями (компаниями) новейших технологий в качестве ОИС может иметь место при лизинге горнодобывающего оборудования [9]. Все перечисленные моменты фактически формируют патентный профиль ресурсного региона.

Рис. 3. Зависимость между ВРП и количеством выданных патентов на ОПС в стоимостном выражении в Республике Калмыкия

СП

о

от сч

<

со О

Таблица 2

Патентная активность угольных компаний и их структурных подразделений и аффилированных лиц

по состоянию на 01.01.2018 г.

Компания Количество структурных подразделений и аффилированных лиц компании, зарегистрированных в РФ Структурные подразделения и аффилированные лица компании, проявляющие патентную активность* Количество патентов компании* Поддерживаемые патенты компании

Количество Доля, % Количество Доля, %

ОАО «СУЭК» 56 6 10,7 12 10 83,3

АО ХК «СДС-уголь» 36 1 2,77 22 22 100

ПАО «Мечел» 66 4 6,06 4 2 50

ПАО «ЕВРАЗ» 67 4 5,97 33 29 87,88

ООО «Компания «Востсибуголь» 21 1 4,76 1 1 100

Примечание: * — суммарные данные за период 01.01.2011-01.01.2018 гг. Источник: составлено авторами на основе [19]

СП

О С^

ОТ N

< СО

Более 70% общего объема добычи угля в России приходится на следующие 10 компаний: ОАО «СУЭК», ОАО УК «Кузбассразрезуголь», АО УК «СДС уголь», ОАО «Мечел-Майнинг», ОАО «ЕВРАЗ», ООО «Компания «Востсибуголь», ОАО «Русский уголь», ПАО «Кузбасская топливная компания» (ПАО «КТК»), ООО «Холдинг Сибуглемет», ОАО «Воркутауголь». Анализ патентной активности указанных компаний, а также их структурных подразделений и аффилированных лиц по состоянию на 01.01.2018 г. показал следующее (табл. 2).

За анализируемый период с 01.01.201101.01.2018 гг. из 20 структурных подразделений и аффилированных лиц АО «УК «Кузбассразрезуголь», 12 структурных подразделений и аффилированных лиц АО «Русский Уголь», 14 структурных подразделений и аффилированных лиц ООО «Холдинг Сибуглемет», 10 структурных подразделений и аффилированных лиц АО «Воркутауголь», а также 47 структурных подразделений и аффилированных лиц ПАО «КТК», зарегистрированных в России, патентно активных компаний не выявлено.

Однако, результаты, полученные в ходе данного анализа, не отражают на 100% реальной картины патентной активности компаний - активных субъектов российского и мирового угольного рынка. Это обусловлено тем, что поисковые базы данных на сайте Роспатента доступны за разные периоды времени

Рис. 4. Динамика выдачи патентов Российской Федерации на изобретения, полезные модели и промышленные образцы за 2014-2018 гг. (шт.)

(например, по изобретениям поисковые возможности временными периодами не ограничены, а по товарным знакам — информация доступна для поиска только из последних двух бюллетеней).

С другой стороны, опрос специалистов, например, ПАО «Кузбасская топливная компания» подтвердил факт, что количество официально зарегистрированных ОИС, права на которые принадлежат угольной компании, может быть гораздо больше, чем было выявлено в ходе исследования, основанного только на открытых, доступных данных Роспатента. В частности, в деятельности ПАО «КТК» в качестве официально зарегистрированных ОИС и отраженных на балансе компании числятся шесть товарных знаков и один сайт. Учитывая, что в настоящее время права на товарные знаки активно используются в залоговых сделках с ОИС при кредитовании, для предприятий и всего региона важно иметь полноценное представление о патентном профиле компаний и региона.

В действительности общероссийская ситуация, касающаяся регистрации, выдачи патентов РФ на объекты промышленной собственности, не демонстрирует какого-то определенного общего тренда (линия тренда по изобретениям и промышленным образцам имеет незначительное направление к росту, однако линия тренда по полезным моделям имеет нисходящий характер), что свидетельствует об отсутствии явной патентной активности регионов. Лишь в 2018 г., по сравнению с 2017, отмечается увеличение числа выданных патентов РФ по всем указанным объектам [12] (рис. 4).

Следует подчеркнуть, что патентный профиль не является основанием для отнесения того или иного ресурсного региона к инновационно активному (инновационно развивающемуся). Авторы акцентируют внимание на том, что ресурсные регионы могут инновационно развиваться и с минимальным количеством собственных запатентованных ОПС, используя для этого внешний трансфер технологий (например, Кемеровская область). Однако, если не будет стимулироваться патентная активность, то высока вероятность, что данный ресурсный регион попадет во внешнюю технико-технологическую зависимость. Статистика подтверждает, что, несмотря на постепенный рост патентной активности отечественных заявителей, наблюдающийся в последние годы, несоответствие дина-

Рис. 5. «Карта» патентной активности в муниципальных районах Кемеровской области в 2018 г. по общему количеству ОПС

мики патентной активности резидентов и нерезидентов привело к изменению структуры подаваемых заявок и усилению технологической зависимости России от иностранных разработок: если в 2000 г. на долю зарубежных заявителей приходилось 19% патентных заявок на изобретения, поданных в Роспатент, то в 2015 г. — уже 36% [16]. По сути, покупая за рубежом новейшие технологии, новые виды горнодобывающего оборудования, мы поддерживаем зарубежную науку, а также рабочие места в других странах.

Авторы убеждены в том, что необходим инструмент, позволяющий не просто создавать ОИС и регистрировать их. Это должен быть инструмент, посредством которого можно управлять интеллектуальной собственностью в регионе при условии предварительного моделирования ситуации, наглядного ее представления.

В данном случае в качестве востребованного инструментария могут выступать аналитические средства оперативной оценки эффективности инновационного развития территорий и геовизуализации их

- более 10

Рис. 6. «Карта» патентной активности в муниципальных районах Кемеровской области в 2018 г. по ОПС по разделу МПК «Горное дело» (шт.)

социально-экономических показателей, используемые в ситуационных центрах социально-экономического развития (СЦСЭР). Такие центры, как правило, представляют собой стационарные комплексы, состоящие из совокупности аппаратных и программных компонент, ориентированных на автоматизированную обработку и визуализацию разнообразной информации текстового, табличного, графического, аналитического, мультимедийного и т. п. характера [2-5, 13, 15, 17]. Посредством СЦСЭР — сложной организационно-технической системы — упрощается принятие обоснованных управленческих решений при управлении социально-экономическим объектом, под которым чаще всего понимается организация, производственное предприятие или территория. В отличие от широко распространенных ситуационных центров администраций предприятий и территорий, ориентированных преимущественно на анализ видеоряда и статистическую обработку информации, с помощью инструментов СЦСЭР решаются задачи управленческого характера. В данной работе автора-

Рис. 7. Динамика количества ОПС в городах Кемерово и Новокузнецк за 2014-2018 гг. по общему количеству ОПС и по количеству ОПС по разделу МПК «Горное дело»

Рис. 8. Динамика доли количества ОПС по разделу МПК «Горное дело» в общем количестве ОПС в городах Кемерово и Новокузнецк за 2014-2018 гг. (%)

СП

о

от сч

< со

СП

о

от N

<

со

ми использован комплекс программ геовизуализации социально-экономических показателей территорий, разработанный в Кемеровском институте (филиале) РЭУ им. Г. В. Плеханова [2, 4].

На основе официальной статистики [19] о зарегистрированных ОПС в горнодобывающей отрасли Кузбасса, начиная с 2014 г., авторами была исследована динамика патентной активности Кемеровской области по муниципальным образованиям и районам. Информация была собрана и обработана по ОПС, в том числе на основе Международной патентной классификации (МПК) — раздел «Горное дело».

На рис. 5, 6 представлены «карты» патентной активности в муниципальных районах Кемеровской области в 2018 г. по общему количеству ОПС (рис. 5) и по ОПС «Горное дело» (рис. 6).

Рис. 7 иллюстрирует значительное снижение общего количества ОПС, а также количества ОПС по разделу «Горное дело» в основных центрах генерации интеллектуальной собственности в области, причем в анализируемый период в данном ресурсном регионе значительно снижаются как количество территорий (с 9 до 5), в которых порождались ОПС, так и их общее количество.

Рис. 8 иллюстрирует относительно стабильные значения доли количества ОПС по разделу МПК «Горное дело» в общем количестве ОПС в городах Кемерово и Новокузнецк за 2014-2018 гг. При этом в 2017-2018 гг. в г. Кемерово данный показатель имеет выраженную тенденцию роста около 30% в год.

Из представленных рис. 5-8 имеется возможность, благодаря визуальной картографической информации, оперативно составить картину динамики любого социально-экономического показателя, характеризующего выделенный территориальный комплекс.

Обсуждение и заключения

Таким образом, проведенное исследование позволяет авторам сделать следующие выводы:

• патентный профиль регионов ресурсного типа очень важен, так как его можно рассматривать в качестве вектора развития экономики таких регионов, но при этом не является основанием для отнесения того или иного ресурсного региона к инновационно активному (инновационно развивающемуся);

• несмотря на выявленную отрицательную корреляцию между ВРП и патентной активностью ресурсных регионов, имеет место рост относительного показателя патентной активности по группе МПК «Горное дело» в Кемеровской области;

• положительным моментом является то, что новые технологии в регионах ресурсного типа внедряются, однако, данные технологии могут быть импортированными (заимствованными), что отрицательно характеризует показатель патентной активности ресурсных регионов;

• для перехода региона ресурсного типа к экономике инновационного типа не обязательно должна иметь место патентная активность в самом ресурсном

регионе, так как инновационное развитие может происходить за счет внешнего трансфера технологий;

учитывая, что правительство взяло курс на активное развитие регионов, что находит отражение в реализуемых национальных проектах, авторы убеждены в необходимости активного применения на практике инструментария, посредством которого можно управлять интеллектуальной собственностью в ресурсном регионе.

Статья подготовлена при поддержке РФФИ (проект № 18-410-420004 «Интеллектуальная собственность как основа устойчивого развития угледобывающего региона (на примере Кемеровской области)») и Департамента образования и науки Кемеровской области (соглашение № 21 от 14.08.2018 г.).

Список использованных источников

1. Е. С. Каган, Е. В. Гоосен. Ресурсные регионы: качественные и количественные критерии выделения/Под общ. ред. В. Н. Фря-нова//Наукоемкие технологии разработки и использования минеральных ресурсов: науч. журнал. Сиб. гос. индустр. ун-т. Новокузнецк, 2017. № 3. С. 163-170.

2. А. Г. Киренберг, А. В. Медведев. К аппаратному обеспечению ситуационных центров социально-экономического развития// Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2016. № 5-4. С. 673-674.

3. В. С. Кретов, М. Н. Котов, И. С. Лебедев. Концепция построения и функциональные возможности двух новых информационно-аналитических систем для ситуационных центров. т£о£ошт.ш/пе"»8/?р=608&п=658.

4. А. В. Медведев, А. С. Ухов. К программному обеспечению ситуационных центров социально-экономического развития// Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2016. № 5-4. С. 674-675.

5. А. В. Медведев. Ситуационные центры социально-экономического развития как инструмент оперативного анализа и поддержки принятия управленческих решений// Социогуманитарный вестник. 2018. № 1 (18). С. 93-98.

6. М. А. Месяц. Интеллектуальная собственность как активный ресурс устойчивого развития региональной экономики// Наукоемкие технологии разработки и использования минеральных ресурсов. 2018. № 4. С. 161-166.

7. М. А. Месяц. Роль объектов интеллектуальной собственности в устойчивом развитии экономики регионов//Общество, экономика, управление. 2018. Т. 3. № 2. С. 26-31.

8. С. М. Никитенко. Оптимальные сценарии создания научно-образовательными учреждениями хозяйственных обществ (в рамках № 217-ФЗ)//Инновации. 2010. № 6. С. 15-21.

9. С. М. Никитенко, М. А. Месяц. Перспективы реализации лизинговых схем на рынке горнодобывающего оборудования: организационно-экономический аспект//Гор-ный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). 2015. № S1-2. С. 160-171.

10. С. М. Никитенко, М. А. Месяц, С. В. Ковригина. Роль интеллектуальной составляющей в инновационном развитии угледобывающего региона//Инновации, 2019. № 6. С. 54-60.

11. С. М. Никитенко, М. А. Месяц, Е. В. Коробейникова. Интеллектуальная собственность как нематериальный актив угледобывающих предприятий/Под общ. ред. В. Н. Фрянова//Науко-емкие технологии разработки и использования минеральных ресурсов: науч. журнал. Сиб. гос. индустр. ун-т. Новокузнецк, 2019. № 5. С. 93-97.

12. Отчет о деятельности Роспатента за 2018 г. https://rupto.ru/ content/uploadfiles/otchet_2018_ru.pdf.

ж ж ж

13. А. Н. Райков. Ситуационная комната для поддержки корпоративных решений//Открытые системы. 1999. № 7-8. С. 56-66.

14. Ресурсные регионы России в «новой реальности»/Под ред.

B. В. Кулешова. Новосибирск: Изд-во ИЭОПП СО РАН, 2017. 308 с.

15. В. Ю. Маслов, О. В. Тарасова, М. А. Бульонков и др. Ситуационная комната как элемент организации экспертного сообщества: задачи планирования и прогнозирования/Под ред. Г. А. Унтуры. Новосибирск: ИЭОПП СО РАН, 2018. 260 с.

16. Е. А. Стрельцова, К. С. Фурсов, А. А. Чулок. Анализ патентной информации как инструмент выявления и оценки технологического профиля страны//Интеллектуальная собственность. Промышленная собственность, 2016. Спецвыпуск № 1.

C. 63-70.

17. Университетская информационная система «Россия». http:// uisrussia.msu.ru.

18. Федеральная служба государственной статистики. http://www.gks.ru.

19. Федеральный институт промышленной собственности (ФИПС). https://www1.fips.ru.

20. Л. В. Эдер, И. В. Филимонова, И. В. Проворная и др. Идентификация и типология ресурсных регионов России // уточняется источник.

21. S. M. Nikitenko, M. A. Mesyats. Objects Of Industrial Property As An Instrument For Introducing Technological Innovations In Machine Building//IOP Conference Series: Materials Science and Engineering «International Scientific-Practical Conference: Innovations in Fuel and Energy Complex and Mechanical Engineering, FEC 2017», 2017. P. 12-24.

Patent profile as a technological vector of development of resource type regions

S. M. Nikitenko, doctor of economic sciences, associate professor, Plekhanov Russian university of economics.

M. A. Mesyats, candidate of economic sciences, associate professor, Plekhanov Russian university of economics.

A. V. Medvedev, PhD, associate professor, Plekhanov Russian university of economics.

A. V. Protsenko, candidate of chemical sciences, patent specialist, the Federal research center of coal and coal chemistry of Siberian branch of the Russian academy of sciences.

The article is devoted to the research of the patent profile of resource-type regions. The authors put forward a hypothesis about the existence of a correlation between the number of patents granted for industrial property and the gross regional product of the country's resource regions in value terms. The results of the study of the patent profile are presented in the form of a «map» of patent activity of the resource region (on the example of the Kemerovo region).

Keywords: patent activity, resource region, innovative economy, intellectual property, industrial property.

Япония — страна-партнер на Петербургском международном инновационном форуме-2019

Генеральное консульство Японии официально подтвердило свой статус страны-партнера на XII Петербургском международном инновационном форуме, который пройдет 13-15 ноября 2019 г. в «Экс-пофоруме».

Официальное письмо от лица генерального консула Японии в Санкт-Петербурге Ясумасы Иидзи-мы представлено председателю Комитета по промышленной политике и инновациям Администрации Санкт-Петербурга Юрию Калабину.

Генеральный консул выразил готовность к предстоящей работе на инновационном форуме и ожидание, что в составе официальной делегации от японской стороны примут участие сотрудники консульства, сотрудники АНО «Японский центр» - центра по развитию торгово-экономических связей.

«Это не только большая честь для нас, как для организаторов Петербургского международного инновационного форума, но важный и качественный контент, опыт для делегатов и участников форума. В 2018 г. Финляндия стала страной-партнером и представила свой технологический и инновационный опыт», - сказала Виктория Григорьева, руководитель отдела научно-технических и промышленных мероприятий «Экспофорума».

В настоящее время программа участия Японии как страны-партнера на инновационном форуме-2019 создается с привлечением японских бизнес-сообществ в Санкт-Петербурге и их экспертов.

J <

со О