CC BY
22УДК 330.322.14:519.862
ПОСТРОЕНИЕ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ВЫЯВЛЕНИЯ ВЛИЯНИЯ ФАКТОРОВ НА ПОЛУЧЕНИЕ ПАТЕНТОВ В РОССИЙСКИХ КОМПАНИЯХ
А.А. Егоров
Патенты признаны источником информации для изучения инноваций и технического прогресса. Автором исследуется патентная деятельность российских компаний, а именно: как расходы на НИОКР отражаются на численном выражении патентов, насколько увеличится количество патентов, если компания выделит и потратит денежные средства на научно-исследовательскую деятельность.
Ключевые слова: экономическая модель; патент; расходы на НИОКР; российские компании; Eviews 8.
A.A. Egorov. DEVELOPMENT OF ECONOMIC MODEL FOR IDENTIFICATION OF FACTORS THAT INFLUENCE ACQUISITION OF PATENTS IN RUSSIAN COMPANIES
Patents are a recognized source of information for the study of innovation and technological progress. The author researches patent activities of Russian companies, particularly how expenses on research and development affect the number of patents acquired, how the number of patents will increase if the company allocates and spends money on R&D.
Keywords: economic model; patent; R&D costs; Russian companies; Eviews 8.
Патенты в исследованиях являются зависимой переменной. Она оценивается с помощью индикатора числа патентов, который характеризует производительность инвестиций компании в R&D. Мы берем именно количество патентов, поскольку данный показатель учитывает возможный лаг между производительностью R&D и подачей заявки на патент (Hall, 1986).
Ключевая переменная - затраты на научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы (далее - НИОКР). В качестве определяющего фактора использован именно этот показатель, поскольку расходы на исследования и разработки являются важнейшим источником инноваций и, как следствие, получение патентов (Boyer, Didier, 1999). К тому же R&D отражает деятельность компаний, указывает на их индивидуальные особенности и является важным компонентом того, что создает различия между фирмами. По статистике, на отечественные исследования и разработки затрачивается сравнительно меньше, чем на покупку зарубежного инновационного оборудования [4]. Стоит отметить, что данный показатель берется с лагом в один год, поскольку затраты на НИОКР влияют на получение патентов не сразу, а с течением некоторого времени. Статистические оценки тем самым корректируются на патентную историю каждой фирмы в отдельности.
На следующем этапе следует определить, какие факторы влияют на получение патента
фирмой, основываясь на обзоре литературы, другими словами - обосновать выбор контрольных переменных.
Естественно, успех патентования в организации зависит от множества факторов, среди них: наличие производственно-технической базы, научно-технического потенциала, надлежащей системы управления, главных ресурсов и значительных инвестиций. Полагаясь на анализ литературы по данной теме, в исследование включаются следующие наиболее распространенные факторы, предположительно влияющие на результативность патентной деятельности: размер предприятия, отрасль, возраст фирмы, наличие экспорта. Ниже изложены причины выбора именно данных показателей.
Фактор размера необходимо исследовать на том основании, что существует значительная разница в количестве патентов у малых и больших компаний исходя из целого ряда причин. Наиболее многогранно этот фактор изучил Arundel (2001). Автор отмечает, что на теоретическом уровне есть основания ожидать, что малые и средние предприятия могут выпускать более ценные патенты, тем самым создавая барьер против конкурентов [3]. Однако в крупных фирмах вероятнее всего существуют IP-отделы, отвечающие за ведение патентной деятельности, в частности за расходы на судебную защиту патентов. Практика свидетельствует, что небольшие фирмы предпочитают ограничивать патентование по причине высоких
затрат на судебные разбирательства, а репутация крупных предприятий дает им преимущества в патентных спорах. Учитывая эффект от масштаба, данная переменная измеряется натуральным логарифмом числа сотрудников (Cohen, Klepper, 199б).
Также важно учесть в исследовании переменную отрасли фирмы, поскольку, например, недвижимость и сфера услуг более безразличны к патентованию в сравнении с высокотехнологичными сферами, такими как медицина или энергетика.
Возраст фирмы - еще одна существенная характеристика, гипотетически влияющая на патентование инновационных продуктов, поскольку от продолжительности функционирования предприятия зависит, насколько компания опытна и компетентна в вопросах патентования. Тем не менее многие исследования подтверждают тот факт, что фирмы-новаторы, чей возраст не так велик, предпочитают патентовать больше, тем самым привлекая венчурный капитал, и закрепляют права собственности на рынке, компенсируя свою минимальную рыночную власть (Hall, Ziedonis, 2001). Важным дополнением является то, что, как и в большинстве работ, данное исследование включает показатель возраста фирмы в квадрат, поскольку предполагается параболическая зависимость, нежели линейная.
В качестве дополнительной контрольной переменной необходимо ввести информацию об экспорте фирмы, поскольку проводимые ранее исследования доказали положительное влияние данного фактора на склонность патентования. Это объясняется тем, что результаты инновационной деятельности на внешних рынках нередко представлены посредством передачи научно-технических знаний и опыта.
В качестве метода оценки может быть выбран LS - least squares (NIC AND ARMA), название которого переводится как «метод наименьших квадратов» (нелинейный МНК), таким образом для выявления получения патентов может быть использована следующая модель:
Patents = ß1RD(-1) + ß2 log( SIZE) +
+ ß3INDUSTRY + ß4 AGE + ß5 AGE2 +
+ ß6EXPORT + s,
где Patents - количество патентов (зависимая переменная);
RD - затраты на НИОКР (ключевая переменная);
SIZE - размер компании (контрольная переменная);
INDUSTRY - отрасль фирмы (контрольная, фиктивная переменная);
AGE - возраст/опыт фирмы (контрольная переменная);
EXPORT - наличие экспорта (контрольная, dummy-переменная).
Исходя из того факта, что большинство предшествующих исследований показало положительное влияние R&D на патентную деятельность (Arundel, Hunt, Sattler, Hanel, Brou-wer, Kleinknecht, Hall, Ziedonis, Duguet, Licht, Zoz, Cincera, Shane, Jaffe, Trajtenberg), основная гипотеза данного исследования звучит следующим образом.
Для более совершенного понимания результатов сформулированы гипотезы:
- H1 : крупные фирмы имеют большее количество патентов по сравнению со средними и малыми компаниями;
- H2: отрасль, где базируется фирма, имеет влияние на количество выпускаемых патентов;
- H3: компании, ведущие экспортную деятельность, чаще патентуют.
В результате обзора литературы и методических материалов вышеуказанных учёных была построена модель для оценки влияния различных факторов на получение патентов российскими компаниями. Данная модель предполагает последующие доказательства выдвинутых гипотез, например предположение о наличии линейной связи между количеством патентов и затратами на НИОКР, в которой потребуется создание корреляционной матрицы и проверка наличия муль-тиколинеарности, для чего необходим расчет коэффициента вздутия дисперсии VIF.
Возможно также построение дополнительной регрессионной модели для сравнения с основной по условиям Гаусса-Маркова на несмещенность, гомоскедастичность, состоятельность, эффективность, отсутствие автокорреляции, отсутствие эндогенности, нормальность.
С помощью теста Вальда можно проверить гипотезу о линейном ограничении в виде равенства коэффициента перед переменной, отвечающей за наличие экспорта (export), равной 0.
Чтобы убедиться в правильности спецификации модели, можно воспользоваться тестом Рамсея. Его суть заключается в добавлении некоторого количества q степеней. Для подтверждения теории, что ключевой фактор в модели затраты на R&D в прошлом периоде играет важную роль, проводится тест на лишние переменные.
Научная новизна и важность данной статьи заключается в том, что методика анализа влияния на получение патентов в России ещё не в полной степени разработана. Данная методика позволит более углубленно подойти к проблемам патентирования в России и совершенство-
вать механизмы финансирования НИОКР, тем самым приведёт к научному прогрессу в нашей стране, что в свою очередь является благоприятным для экономики государства.
Эмпирические результаты и выводы по ним будут рассмотрены в отдельной статье и опубликованы на сайте автора в электронном виде [1].
Описательная статистика проведена с использованием программного пакета Eviews 8. База данных предоставлена Международной лабораторией экономики нематериальных активов и состоит из 1096 компаний России. Тип данных: панель. Период: 2004-2014 гг.
Структура набора используемых переменных приведена в табл. 1.
Таблица 1
Структура набора переменных
Названия переменных Мера измерения
Патенты (patents) количество штук
Расходы на НИОКР (rd) миллион рублей
Размер фирмы (size) количество работников, чел
Возраст фирмы/ опыт (age) количество лет существования на рынке
Отрасль фирмы (industry) строительство и недвижимость (construct)
энергетика (energy)
обрабатывающая промышленность (manufacture)
сфера услуг (service)
Экспорт (export) экспортная деятельность на протяжении 3-х лет
В качестве эталонной категории принята обрабатывающая промышленность, поскольку в данной отрасли больше всего наблюдений (предпосылка для работы в эконометрическом пакете Eviews). Таким образом, в итоге эконо-метрических вычислений все отрасли будут сравниваться с базовой категорией - обрабатывающая промышленность.
При помощи пакета Eviews 8 вычислены числовые характеристики переменных и проведен предварительный анализ данных. На основании описательных статистик (табл. 2) вид-
но, что среднее количество патентов у компаний равно 35, медианное значение составляет 15, максимальное и минимальное количество патентов - 396 и 0, при этом дисперсия равна 55,15. Таким же образом можно проанализировать и другие переменные.
Средний возраст компаний равен 37 годам, медианное значение составляет 20, максимальный и минимальный возраст фирм 108 и 6 лет, при этом дисперсия равна 25,69. Что касается количества работников, среднее число персонала в компаниях из выборки составляет 2470 человек, медианное значение равно 1884, максимальное и минимальное число сотрудников фирм 7263 и 69 человек, при этом дисперсия равна 3,04. Средний объем средств, которые компании тратят на исследования и разработки, - 1,46; медианное значение составляет 0,03; максимальные и минимальные затраты фирм в этой области составляют 50,69 и 0; при этом дисперсия равна 6,44. Кроме того, в описательных статистиках присутствует информация о коэффициентах Skewness и Kurtosis, которые отвечают за определение асимметрии и эксцесса, представленные в табл. 1. Так как коэффициент Skewness для всех показателей больше 0, то графические представления количества патентов, возраста компаний, количества сотрудников в фирме и затрат на НИОКР имеют правостороннюю незначительную асимметрию. Показатели количества патентов, величины штата сотрудников и вложенных средств в разработки и исследования имеют острую вершину, так как Kurtosis > 3, а показатели возраста компаний имеют графическую интерпретацию с пологой вершиной, поскольку Kurtosis < 3.
Также статистика свидетельствует, что в основном большая часть российских компаний предпочитает не патентоваться. Данный анализ позволяет на реальных данных еще раз убедиться в том, что в России патентная деятельность почти не развита, и многие компании не видят смысла в патентовании из-за множества причин.
Далее с помощью графиков Квантиль-Квантиль анализируется нормальность распределения, где по оси абсцисс откладываются
Таблица 2
Описательные статистики
Mean Median Maximum Minimum Std. Dev. Skewness Kurtosis
Patents 34,57 15 396 0 55,15 3,24 17,3
Rd 1,46 0,03 50,69 0 6,44 6,52 46,84
Age 37,41 20 108 6 25,69 0,81 2,36
Size 2470,8 1884 7263 69 1765,6 0,95 3,04
AGE
PATENTS
120
О
200
150
% 100-*о
(Л
а>
= 50-
с го з
О
20 40 60 80 100 120 Quantiles of AGE
RD
0 100 200 300
Quantiles of PATENTS
EMP
400
20 15105-
O
О
8,000 6,0004,0002,0000-2,000-4,000
20 30 40 Quantiles of RD
60
2,000 4,000 6,000 Quantiles of EMP
000
Графики квантилей
квантили распределения рассматриваемом переменной, а по оси ординат - теоретические квантили нормального распределения. Исходя из графического представления, очевидно, что наблюдения переменных расположены вдоль линии квантилей. Следовательно, у факторов количества патентов, возраста компаний и штата сотрудников распределение является нормальным, за исключением фактора вложений в R&D (рисунок). Это обусловлено тем, что, исходя из российской действительности, большинство компаний до сих пор не заинтересованы в патентовании, а возможно, элементарно не выпускают инновации.
Невысокий спрос на инновации можно объяснить сравнительно меньшими издержками на закупку готового оборудования за рубежом по сравнению с затратами на разработку нового. Этим и обусловлена проблема имитационного характера отечественной инновационной системы, ориентированной на заимствование готовых технологий.
Список литературы
1. Авторский сайт. URL: http://www.7works. ru/statistics.
2. Электронная версия инструкции пользователя EVIEWS 8 (User Guide): URL: http://www. sba.muohio.edu.
3. Arundel A., Kabla I. What Percentage of Innovations are Patented? Empirical Estimates for European Firms // Research Policy. 1998. Vol. 27. Р. 127-141.
4. Boyer R., Didier M. Innovation et croissance: relancer une dynamique de croissance durable par l'innovation // Conseil d'analyse economique. Paris, 1999.
5. Cohen W., Nelson R., Walsh J. Protecting Their Intellectual Assets: Appropriability Conditions and Why US Manufacturing Firms Patent (or Not) // Working Paper № 7552. 2000.
6. Hall B.H., Ziedonis R.H. The Patent Paradox Revisited: An Empirical Study of Patenting in the US Semiconductor Industry, 1979-1995 // Journal of Economics. 2001. Vol. 32. Р. 101-128.
ЕГОРОВ Анатолий Андреевич - аспирант. Чебоксарский кооперативный институт (филиал) Российского университета кооперации. Россия. Чебоксары. E-mail: tollk@ya.ru.
EGOROV, Anatoly Andreevich - Graduate Student. Cheboksary Cooperative Institute (branch) of the Russian University of Cooperation. Russia. Cheboksary. E-mail: tollk@ya.ru.
0
