CC BY
5
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ТЕХНИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ В ПРОИЗВОДСТВЕ И ПРОМЫШЛЕННОЙ ПРАКТИКЕ INTELLIGENT TECHNICAL SYSTEMS IN MANUFACTURING AND INDUSTRIAL PRACTICE
05.02.22 ОРГАНИЗАЦИЯ ПРОИЗВОДСТВА (ПО ОТРАСЛЯМ)
THE ORGANIZATION OF PRODUCTION
DOI: 10.33693/2313-223X-2021-8-2-76-86
Тенденции развития института интеллектуальной собственности в обеспечении инновационной деятельности промышленного производства
С.С. Кудрявцева1, а ©, О.В. Минулина2, b ©
1 Казанский национальный исследовательский технологический университет, г. Казань, Российская Федерация
2 Казанский государственный энергетический университет, г. Казань, Российская Федерация
a E-mail: sveta516@yandex.ru b E-mail: olga.minulina@bk.ru
Аннотация. Цель исследования. Развитие методических подходов к изучению взаимосвязи состояния института интеллектуальной собственности и инновационной деятельностью промышленного комплекса в российских условиях. Достижение цели видится посредством решения следующих задач: дана характеристика состояния института интеллектуальной собственной в модели открытых инноваций; систематизированы тенденции развития рынка интеллектуальной собственности в промышленности России; проведено моделирование взаимосвязи развития института интеллектуальной собственности и инновационной деятельности в промышленности. Выводы. Установлено, что основным источником вознаграждения на рынке интеллектуальной собственности является инновационная рента, представляющая собой сверхдоходы инвестора, инновато-ра, инновационной фирмы и инновационно-активного предприятия, возникающие в процессе диффузии инноваций. Источниками дохода при этом могут выступать: продукты и технологии, новый бизнес, специфические активы, лицензии, spin-off, дочерние компании, бренды, отдельные этапы жизненного цикла инноваций. В российской промышленности отмечается рост патентной активности, однако стабильной динамики по развитию института интеллектуальной собственности не выявлено. Уровень технологичности производства промышленных предприятий напрямую коррелирует с уровнем используемых объектов интеллектуальной собственности и подаваемыми заявками на выдачу охранных документов на результаты научно-технической деятельности. Не установлено прямой положительной взаимосвязи между индикаторами инновационной деятельности в промышленности и показателями, характеризующими состояние института интеллектуальной собственности. Однако выявлены временные лаги между приростом числа используемых объектов интеллектуальной собственности промышленными предприятиями и последующим за этим увеличением удельного веса отгруженной инновационной продукции - 3 года, а также между приростом числа используемых объектов интеллектуальной собственности промышленными предприятиями и последующим за этим приростом доли затрат на технологические инновации в общем объеме отгруженной инновационной продукции - 5 лет.
Ключевые слова: промышленное производство, институт интеллектуальной собственности, инновационная деятельность, объекты интеллектуальной собственности, технологические инновации, патент
Благодарности. Исследование выполнено в рамках гранта Президента РФ по государственной поддержке ведущих научных школ РФ № НШ-2600.2020.6.
f ^
ССЫЛКА НА СТАТЬЮ: Кудрявцева С.С., Минулина О.В. Тенденции развития института интеллектуальной собственности в обеспечении инновационной деятельности промышленного производства // Computational nanotechnology. 2021. Т. 8. № 2. С. 76-86. DOI: 10.33693/2313-223X-2021-8-2-76-86
V J
76 Computational nanotechnology Vol. 8. No. 2. 2021 ISSN 2313-223X Print
ISSN 2587-9693 Online
DOI: 10.33693/2313-223X-2021-8-2-76-86
Trends in the Development of the Institution of Intellectual Property in Ensuring Innovative Activities of Industrial Production
S.S. Kudryavtseva1, a ©, O.V. Minulina2' b ©
1 Kazan National Research Technological University, Kazan, Russian Federation
2 Kazan State Power Engineering University, Kazan, Russian Federation
a E-mail: sveta516@yandex.ru b E-mail: olga.minulina@bk.ru
Abstract. The purpose of the research. Development of methodological approaches to the study of the relationship between the state of the institution of intellectual property and the innovative activity of the industrial complex in the Russian context. Achievement of the goal is seen through the solution of the following tasks: Given a characteristic of the state of the institution of intellectual property in the model of open innovation; systematized the development trends of the intellectual property market in the Russian industry; modeling of the relationship between the development of the institution of intellectual property and innovation in industry has been carried out. Results. It has been established that the main source of remuneration in the intellectual property market is the innovation rent, which is the super-profits of the investor, innovator, innovation firm and innovation-active enterprise arising in the process of innovation diffusion. In this case, the sources of income can be: products and technologies, new business, specific assets, licenses, spin-off, subsidiaries, brands, individual stages of the innovation life cycle. In the Russian industry, there is an increase in patent activity, however, no stable dynamics in the development of the institution of intellectual property has been revealed. The level of manufacturability of production of industrial enterprises directly correlates with the level of intellectual property objects used and the applications filed for the issuance of titles of protection for the results of scientific and technical activities. There is no direct positive relationship between indicators of innovative activity in industry and indicators characterizing the state of the institution of intellectual property. However, time lags were revealed between the increase in the number of intellectual property objects used by industrial enterprises and the subsequent increase in the share of shipped innovative products - 3 years, as well as between the increase in the number of intellectual property objects used by industrial enterprises and the subsequent increase in the share of costs for technological innovation in general. the volume of shipped innovative products - 5 years.
Key words: industrial production, institute of intellectual property, innovation activity, objects of intellectual property, technological innovation, patent
Acknowledgments. The research was carried out within the framework of the grant of the President of the Russian Federation for state support of leading scientific schools of the Russian Federation, project number NSh-2600.2020.6.
FOR CITATION: Kudryavtseva S.S., Minulina O.V. Trends in the Development of the Institution of Intellectual Property in Ensuring Innovative Activities of Industrial Production. ComputationalNanotechnology. 2021. Vol. 8. No. 2. Pp. 76-86. (In Russ.) DOI: 10.33693/2313-223X-2021-8-2-76-86
ВВЕДЕНИЕ
Мировые и национальные вызовы, стоящие перед отечественной промышленностью, в вопросах повышения их конкурентоспособности, инновационности, ресурсоэф-фективности и т.п. требуют использования открывающихся технологических окон возможностей. Однако их мобилизация и применение в производственно-хозяйственной деятельности во многом определяется состоянием институциональной среды, способной аккумулировать потенциал промышленных предприятий для наращивания их преимуществ и формирования технологических заделов для последующего развития. В инновационной деятельности, одним из ключевых институтов, обеспечивающим развитие про-
мышленного комплекса, является институт интеллектуальной собственности.
Вопросы влияния институциональной среды на развитие промышленного производства нашли отражение в многочисленных исследованиях российских и зарубежных ученых. Так, I. Ershova, L. Sevryukova анализируют развитие инновационной деятельности промышленных предприятий на региональном уровне управления [Ershova, Sevryukova, 2016]; О.В. Брижак - институциональные и технологические доминанты инновационного развития [Брижак, 2019]; М.В. Шинкевич, Н.В. Барсегян - роль предпринимательских инициатив в совершенствовании организации производства предприятий нефтехимического комплекса [Шинкевич, Барсегян Н.В., 2019]; Ю.Ю. Костюхин, Д.Ю. Савон -
INTELLIGENT TECHNICAL SYSTEMS IN MANUFACTURING AND INDUSTRIAL PRACTICE
повышение конкурентоспособности тяжелой промышленности на основе инноваций [Костюхин, Савон, 2020]; М.То. Аунг, С.А. Аббас, Н.А. Жукова, В.В. Чернокульский; A. Telukdarie, E. Buhulaiga, S. Bag, W. Otten, K. Lamba, S.P. Singh -достижения индустрии 4.0 в промышленном производстве [Lamba, Singh, 2017; Telukdarie, Buhulaiga, Bag, 2018; Otten, 2019; Аунг, Аббас, Жукова, Чернокульский, 2020]; R. Marmo, M. Nicolella, F. Polverino - информационные модели поддержки производства [Marmo, Nicolella, Polverino, 2019]; С.Ю. Глазьев - технико-экономическое развитие [Глазьев, 1993]; Д.С. Медовников - технологические коридоры [Ме-довников, 2011]; В.М. Полтерович и R. Nelson - институциональные трансформации российской промышленности [Nelson, 2002; Полтерович, 2007] и другие. Проблемы институционального регулирования промышленного производства также отражены в работах автора [Кудрявцева, Шинке-вич, 2014; Shinkevich, Kudryavtseva, Rajskaya et al., 2018].
Однако недостаточное внимание уделяется проблематике выявления взаимосвязи института интеллектуальной собственности и уровня инновационной активности промышленных предприятий, что позволило сформировать цель и задачи данной статьи.
Целью статьи является развитие методических подходов к изучению взаимосвязи состояния института интеллектуальной собственности и инновационной деятельностью промышленного комплекса в российских условиях. Достижение цели видится посредством решения следующих задач:
• дать характеристику состояния института интеллектуальной собственной в модели открытых инноваций;
• систематизировать тенденции развития рынка интеллектуальной собственности в промышленности России;
• провести моделирование взаимосвязи развития института интеллектуальной собственности и инновационной деятельности в промышленности.
МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ
При проведении исследования в статье использованы следующие методы:
1) анализ трендов, позволяющий систематизировать основные направления инновационного развития промышленности и института интеллектуальной собственности;
2) методы анализа и синтеза, дающие возможность охарактеризовать структуру объектов интеллектуальной собственности;
3) методы графического анализа, позволяющие визуально отразить результаты моделирования, описания и систематизации изучаемых процессов;
4) методы корреляционного и регрессионного анализа, описывающие взаимосвязь и взаимозависимость между показателями инновационной деятельности в промышленности и состоянием института интеллектуальной собственности;
5) метод кросскорреляционного анализа, установивший временные лаги по показателям инновационной и патентной активности в промышленности.
Информационной базой для исследования послужили материалы Федеральной службы государственной статистики1 и сборника НИУ ВШЭ по статистике инноваций2.
ИНСТИТУТ
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СОБСТВЕННОЙ
В МОДЕЛИ ОТКРЫТЫХ ИННОВАЦИЙ
Развитие промышленного комплекса российской экономики в настоящее время ориентировано на модель открытых инноваций, несмотря на то, что неформальные институты, закрепленные на уровне культурных традиций, норм и моделей поведения, продолжают существовать в рамках закрытых моделей инноваций. Однако сравнительная характеристика уровня инновационного развития стран в зависимости от доминирования модели открытых или закрытых инноваций показала преимущество первых, что выражается в более высоком уровне инновационной активности, а, соответственно, и достижением конкурентного преимущества промышленного комплекса. Так, слвлкупный уровень инновационной активности промышленных предприятий Швейцарии составлял 75,3%, Германии - 67%, Бельгии - 64,2%, Франции - 56,4% против 21% в Польше, 12,8 - в Румынии и 8,4% - в России (рис. 1).
%
80 70 60 50 40 30 20 10 0
Открытые НИС
I
Закрытые НИС
— 67,0 64,2
56,4
21,0
12,8 8,4
Г~1
Федеральная служба государственной статистики. URL: https://rosstat. gov.ru/folder/14477 (дата обращения: 24.02.2021).
Гохберг ЛМ., Дитковский К.А., Евневич Е.И. и др. Индикаторы инновационной деятельности: статистический сборник. М.: НИУ ВШЭ, 2020. 336 с.
Швейцария Германия Бельгия Франция Польша Румыния Россия [Switzerland] [Germany] [Belgium] [France] [Poland] [Romania] [Russia]
Рис. 1. Совокупный уровень инновационной активности промышленных организаций (%) Fig. 1. The aggregate level of innovative activity of industrial organizations (%)
Сравнительный анализ участия в совместных проектах при осуществлении технологических инноваций на предприятиях промышленного комплекса также показал более высоких их удельный вес в государствах, ориентированных на модели открытых инноваций, позволяющие достигать синергетического эффекта за счет объединения научно-исследовательской базы, ресурсов, капитала и компетенций. Например, доля промышленных организаций, участвовавших в совместных проектах с партнерами из Европейского Союза (из США) при осуществлении технологических инноваций, в Швейцарии составляла 12,9% (3,4%), Германии - 6,3% (1,7%), Бельгии - 30,4% (5,7%), Франции - 14,1% (4,6%) против 12,2% (2,5 и 0,6%) - в Польше и Румынии, 4,8% (1,5%) - в России. В то же время удельный вес российских промышленных предприятий, осуществляющих кооперацию по технологическим инновациям с партнерами из Индии и Китая соответствовал или превышал показатель по некоторым странам, характеризуемых открытыми моделями инноваций, что связано с развитой сетью партнерских отношений с Китайской народной республикой (рис. 2).
Развитие инноваций во многом определяется состояние институциональной среды. Данный вопрос для российской промышленности становится наиболее актуальным в условиях перехода к модели открытых инноваций, поскольку необходимо достижение баланса между рисками от открытого инновационного взаимодействия и постигаемыми
преимуществами кооперации в инновационной сфере. Одним из ключевых институтов модели открытых инноваций является институт интеллектуальной собственности. Обобщая подходы к понятию интеллектуальной собственности, а также на основе информации, представленной в материалах Всемирной организации по интеллектуальной собственности и Гражданском кодексе РФ, проведена группировка получаемых результатов интеллектуальной деятельности в зависимости от отрасли - культура, наука, маркетинг и информационно-коммуникационные технологии (рис. 3).
Открытые НИС
Закрытые НИС [Closed NIS]
Швейцария Германия [Switzerland] [Germany]
I Из Индии и Китая [From India and China]
Польша [Poland]
Румыния [Romania]
Россия [Russia]
□
Из США [From USA]
I Из стран EC [From country EU]
Рис. 2. Доля промышленных организаций, участвовавших в совместных проектах с партнерами при осуществлении
технологических инноваций (%) Fig. 2. The share of industrial organizations that participated in joint projects with partners in the implementation of technological innovations (%)
Правами на объекты интеллектуальной собственности в промышленности выступают: права на средства индивидуализации, патентное право, авторское право, смежные права, права на секреты производства (ноу-хау).
В модели открытых инноваций основными субъектами рынка интеллектуальной собственности являются инновато-ры, осуществляющие разработку инновационного продукта для промышленного сектора; инновационные фирмы, осуществляющие процесс доведения инновационного продукта до коммерческого использования; инвесторы, берущие на себя обязательства финансового обеспечения инновационного процесса и инновационно-активные предприятия -внедряющие инновационный продукт на производстве. При взаимодействии участников рынка интеллектуальной собственности в цепочке создания стоимости инновационного продукта формируется инновационная рента, как результат тиражирования инноваций. В данном случае доходы инно-ватора, инновационной фирмы и инвестора увеличиваются за счет расширения рынка сбыта инновационной продукции посредством продажи лицензий. Источниками дохода при этом могут выступать: продукты и технологии, новый бизнес, специфические активы, лицензии, spin-off, дочерние компании, бренды, отдельные этапы жизненного цикла инноваций (рис. 4).
Таким образом, источников вознаграждения на рынке инноваций, подкрепленном действием механизмов института интеллектуальной собственности, является инновационная рента, образованная четырьмя основными источниками дохода, структура которого представлена на рис. 5. При этом инновационная рента представляет собой совокупный доход участников рынка интеллектуальной собственности.
Рис. 3. Группировка результатов интеллектуальной деятельности по сферам применения Fig. 3. Grouping of the results of intellectual activity by areas of application
ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ РЫНКА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СОБСТВЕННОСТИ В ПРОМЫШЛЕННОСТИ РОССИИ
Проанализировав динамику интеллектуальной деятельности в российской промышленности, можно заключить, что за период 2005-2019 гг. число поданных российскими промышленными предприятиями заявок на выдачу патентов на изобретения остается стабильным с фиксацией максимального значения в 2013 г. - 28,8 тыс. единиц. По итогам 2019 г. количество заявок на выдаче патентов на изобретения составило 23,3 тыс. единиц, сократившись по сравнению с 2018 г. на 6,4%. В среднем за 2005-2019 гг. количе-
ство заявок на выдачу патентов на изобретения составляло 26,3 тыс. единиц. Количество заявок на выдачу патентов на полезные модели исчислялось в указанный период времени 11,1 тыс. единиц с максимальным значением показателя также в 2013 г. - 13,6 тыс. единиц, зачет следовал спад и в 2019 г. количество заявок на выдачу патентов на данный вид объекта интеллектуальной собственности достигло 9,7 тыс. единиц, что больше уровня 2018 г. на 4,9%. Количество заявок на выдачу патентов на промышленные образцы было наибольшим в 2017 г. - 3,3 тыс. единиц, в среднем за 2005-2019 гг. - 2,4 тыс. единиц; в 2019 г. - 3,4 тыс. единиц, превысив уровень 2018 г. на 4,5%.
Инвестор [Investor]
Инноватор [Innovator] Инновационная фирма [Innovation firm]
Инновационная рента:
сверхприбыль инвестора,
инноватора и инновационной фирмы
1 1
Инновация 1 [Innovation 1] Инновация 2 [Innovation 2] Инновация 3 [Innovation 3]
Новые товары, услуги, технологии [New products, services, technologies]
Отрасль 1 [Industry 1]
Отрасль 2 [Industry 2]
Отрасль N [Industry N]
Инновационноактивное предприятие 11 [Innovatively active enterprise 11] Инновационноактивное предприятие 12 [Innovatively active enterprise 12] Инновационноактивное предприятие IN [Innovatively active enterprise IN]
Инновационноактивное предприятие 21 [Innovatively active enterprise 21] Инновационноактивное предприятие 22 [Innovatively active enterprise 22] Инновационноактивное предприятие 2N [Innovatively active enterprise 2N]
Инновационноактивное предприятие N1 [Innovatively active enterprise N1] Инновационноактивное предприятие N2 [Innovatively active enterprise N2] Инновационноактивное предприятие NN [Innovatively active enterprise NN]
ТЕ
Институциональная среда
• Экономическая политика государства • Инновационная политика государства
• Инвестиционная политика государства • Нормативно-правовое регулирование
[Institutional environment
• Socio-economic policy of the state • State innovation policy ■ investment policy of the state • Legal regulation]
Рис. 4. Механизм получения инновационной ренты в результате тиражирования инноваций Fig. 4. The mechanism for obtaining innovative rent as a result of replicating innovations
Рис. 5. Основные источники формирования инновационной ренты Fig. 5. The main sources of the formation of innovative rent (compiled by the author)
По итогам 2019 г. количество выданных патентов на изобретения составило 20,1 тыс. единиц, сократившись с 2018 г. на 2%; полезных моделей - 8,4 тыс. единиц. Несмотря на рост количества заявок на выдачу патентов на полезные модели, их выдача относительно 2018 г. уменьшилась на 10,9%. В 2019 г. выдано 3,0 тыс. патентов на промышленные образцы, что выше показателя 2018 г. на 3,9%. В среднем за 20052019 г. количество выданных патентов на изобретения состав-
ляло 21,5 тыс. единиц, полезные модели - 9,9 тыс. единиц, промышленные образцы - 2 тыс. единиц. Соотношение между количеством поданных заявок на выдачу патентов на изобретения и промышленные образцы с и выдачей составляло в 2005-2019 гг. 1,2 раза, на полезные модели -1,1 раза.
Дескриптивная статистика по количеству поданных заявок на выдачу патентов и их выдача представлены в табл. 1.
Таблица 1
Дескриптивная статистика патентной активности промышленных предприятий, в среднем за 2005-2019 гг., единиц [Descriptive statistics of patent activity of industrial enterprises, on average for 2005-2019, units]
Объект интеллектуальной собственности [Intellectual property object] Среднее [Average] Медиана [Median] Минимум [Minimum] Максимум [Maximum] Размах [Range] Стандартное отклонение [Standart deflection] Асимметрия [Asymmetry]
Подано заявок на выдачу патентов [Applications for the grant of patents have been filed]:
Изобретения [Inventions] 26 308,4 26 645,0 22 777,0 29 269,0 6492,0 2250,5 -0,2
Полезные модели [Utility models] 11 104,8 10 685,5 9082,0 13 589,0 4507,0 1555,8 0,4
Промышленные образцы [Industrial designs] 2411,4 2278,0 1902,0 3363,0 1461,0 535,4 0,8
Выдано патентов [Issued patents]
Изобретения [Inventions] 21 469,9 21 207,5 18 431,0 26 294,0 7863,0 1889,5 1,0
Полезные модели [Utility models] 9876,4 9391,0 8370,0 12 267,0 3897,0 1388,7 0,5
Промышленные образцы [Industrial designs] 1981,9 2031,0 1278,0 2951,0 1673,0 523,6 0,5
По итогам 2019 г. количество действующих патентов в российской промышленности составило 351,6 тыс. единиц, увеличившись по сравнению с 2018 г. на 2,9%, по сравнению с 2010 г. - на 35,4%, с 2005 г. - в 2,1 раза. Наибольший прирост числа действующих патентов по видам объектов интеллектуальной собственности в 2019 г. относительно 2018 г. отмечался по промышленным образцам, составивший 7,7%, в сравнении с 2010 г. - на 68,5%, с 2005 г. - в 3,1 раза. По числу действу-
ющих патентов на полезные модели, напротив, отмечалось снижение в 2019 г. в сравнении с 2018 г. - на 0,2%. В структуре объектов интеллектуальной собственности по действующим патентам 75% составляли патенты на изобретения (263,7 тыс. единиц), 14% - полезные модели (49,3 тыс. единиц), 11% - промышленные образцы (38,7 тыс. единиц).
Дескриптивная статистика по количеству действующих патентов в промышленном комплексе отражена в табл. 2.
Статистический показатель [Statistical indicator]
Изобретения [Invention]
Полезные модели [Utility models]
Промышленные образцы [Industrial designs]
Среднее [Average]
194,2
48,4
25,1
Медиана [Median]
188,1
49,7
23,5
Минимум [Minimum]
123,1
28,4
12,6
Максимум [Maximum]
263,7
58,2
38,7
Размах [Range]
140,6
29,9
26,0
Стандартное отклонение [Standart deflection]
45,0
8,4
7,4
Асимметрия [Asymmetry]
0,0
-1,3
0,3
300 250 200 150 100 50 0
-50
ц Г 4 р
Изобретения Промышленные образцы [Invention] [Industrial designs]
Полезные модели [Utility models]
Таблица 2
Дескриптивная статистика по количеству действующих патентов, в среднем за 2005-2019 гг., единиц [Descriptive statistics on the number of valid patents, on average for 2005-2019, units]
INTELLIGENT TECHNICAL SYSTEMS IN MANUFACTURING AND INDUSTRIAL PRACTICE
В структуре используемых объектов интеллектуальной собственности наибольшую долю занимали изобретения -43,2%, программы для ЭВМ - 31,1%, полезные модели -15,2% (рис. 6).
1,2
■ Изобретения [Inventions] | Полезные модели [Utility models] Щ Изобретения [Industrial designs] I I Изобретения [Database] ^ Изобретения
[Computer programs] Щ Изобретения
[Integrated circuit topologies]
Рис. 6. Структура используемых объектов интеллектуальной
собственности в российской промышленности (%) Fig. 6. The structure of the used objects of intellectual property in the Russian industry (%)
В 2019 г. количество используемых объектов интеллектуальной собственности в российской промышленности составило 47,2 тыс. единиц, увеличившись по сравнению
с 2018 г. на 18,6%, по сравнению с 2010 г. - в 2,4 раза. Наибольший прирост в структуре используемых объектов интеллектуальной собственности в российской промышленности за 2010-2019 гг. отмечался по топологии интегральных микросхем - 9,8 раза, базам данных - 7,2 раза, программам для ЭВМ - 5,1 раза.
Дескриптивная статистика по количеству используемых объектов интеллектуальной собственности в промышленном комплексе сведена в табл. 3.
Институт интеллектуальной собственности непосредственно связан с инновационной деятельностью в промышленном секторе экономики. Среди организаций промышленного производства, осуществляющих технологические инновации, имеют действующие охранные документы на объекты интеллектуальной собственности по следующим типам: изобретения - 25,4% промышленных предприятий, полезные модели - 21,2%, промышленные образцы - 9%, программы для ЭВМ, базы данных, топологии интегральных микросхем - 8,7%, товарные знаки - 26,9%, селекционные достижения - 0,2%. Из данных промышленных предприятий 11,5% в 2019 г. подали заявки на получение патентов на изобретения; 8,9% - на полезные модели; 3,4% -на промышленные образцы; 4,6% - на программы для ЭВМ, базы данных, топологии интегральных микросхем; 6,7% -на товарные знаки; 0,7% - на селекционные достижения.
Таблица 3
Дескриптивная статистика по количеству используемых объектов интеллектуальной собственности,
в среднем за 2010-2019 гг., единиц [Descriptive statistics on the number of intellectual property objects used, on average for 2010-2019, units]
Объект интеллектуальной собственности [Intellectual property object] Среднее [Average] Медиана [Median] Минимум [Minimum] Максимум [Maximum] Размах [Range] Стандартное отклонение [Standart deflection] Асимметрия [Asymmetry]
Изобретения [Inventions] 14 963,3 14 836,5 10 663,0 20 402,0 9739,0 3028,1 0,5
Полезные модели [Utility models] 5643,9 5561,0 4188,0 7166,0 2978,0 873,0 0,2
Промышленные образцы [Industrial designs] 1868,9 1757,5 1560,0 2466,0 906,0 309,2 1,3
Базы данных [Database] 1109,9 1195,5 273,0 1961,0 1688,0 518,5 0,0
Программы для ЭВМ [Computer programs] 7817,4 7100,5 2861,0 14 694,0 11 833,0 3935,0 0,7
Топологии интегральных микросхем [Integrated circuit topologies] 250,4 218,5 56,0 549,0 493,0 154,1 1,0
Уровень патентной активности во многом связан с уровнем технологичности промышленных предприятий. Так среди высокотехнологичных промышленных предприятий имели действующие охранные документы на объекты интеллектуальной собственности по их типам в следующем соотношении от общего количества промышленных предприятий, осуществляющих технологические инновации: изобретения - 47,7% промышленных предприятий, полезные модели - 39,8%, промышленные образцы - 16,8%, программы для ЭВМ, базы данных, топологии интегральных микросхем - 20,5%, товарные знаки - 47,2%, селекционные достижения - 0,6%. Для промышленных предприятий сред-нетехнологичного высокого уровня соотношение было следующим: изобретения - 33,9%, полезные модели - 29,0%,
промышленные образцы - 13,1%, программы для ЭВМ, базы данных, топологии интегральных микросхем - 5,9%, товарные знаки - 35,7%, селекционные достижения - 0,4%; для промышленных предприятий среднетехнологичного низкого уровня: изобретения - 32,1%, полезные модели - 25,8%, промышленные образцы - 9,6%, программы для ЭВМ, базы данных, топологии интегральных микросхем - 10,4%, товарные знаки - 30,7%; для промышленных предприятий низкотехнологичного уровня: изобретения - 6,3% промышленных предприятий, полезные модели - 3,9%, промышленные образцы - 5,7%, программы для ЭВМ, базы данных, топологии интегральных микросхем - 1,1%, товарные знаки -19,7%. Доля промышленных предприятий, осуществляющих технологические инновации и подающих заявки на выдачу
охранных документов также коррелирует с уровнем их технологичности. Так, удельный вес промышленных организаций, подавших заявки на выдачу охранных документов по их типам распределен следующим образом:
• высокотехнологичные промышленные предприятия: изобретения - 17,3% промышленных предприятий, полезные модели - 13,9%, промышленные образцы - 4,5%, программы для ЭВМ, базы данных, топологии интегральных микросхем - 9,7%, товарные знаки - 6,8%, селекционные достижения - 0,6%;
• среднетехнологичные высокого уровня: изобретения -13,3% промышленных предприятий, полезные модели -12,4%, промышленные образцы - 4,6%, программы для ЭВМ, базы данных, топологии интегральных микросхем - 2,7%, товарные знаки - 8,0%, селекционные достижения - 0,7%;
• среднетехнологичные низкого уровня: изобретения - 17,7% промышленных предприятий, полезные модели - 10,2%, промышленные образцы - 4,1%, программы для ЭВМ, базы данных, топологии интегральных микросхем - 6,1%, товарные знаки - 6,7%, селекционные достижения - 0,6%;
• низкотехнологичные: изобретения - 4,6% промышленных предприятий, полезные модели - 2,8%, промышленные образцы - 2,8%, программы для ЭВМ, базы данных, топологии интегральных микросхем - 2,2%, товарные знаки -10,7%, селекционные достижения - 1,1%.
Как видим, доля промышленных предприятий средне-технологичного низкого уровня производства по количеству поданных заявок на объекты интеллектуальной собственности превышает предприятия среднетехнологичного высокого уровня производства по таким типам охранных документов, как изобретения и программы для ЭВМ; в свою очередь низкотехнологичные опережают предприятия среднетехно-логичного высокого уровня производства по подаче заявок на выдачу охранных документов на товарные знаки и селекционные достижения.
В развитии института интеллектуальной собственности в модели открытых инноваций немаловажное значение отводится защите авторских прав. Основными методами защиты научно-технических разработок промышленными предприятиями, осуществляющими технологические инновации,
указываются следующие: обеспечение коммерческой тайны, секретности, ноу-хау - 23,2% от общего числа промышленных организаций, осуществляющих технологические инновации; поддержание действующих патентов - 16,4%; регистрация товарного знака - 16,1%; обеспечение преимущества перед конкурентами по срокам разработки и выхода на рынок промышленной продукции - 14,9%, патентование изобретений, промышленных образцов, полезных моделей - 14,1%; охрана авторских прав - 8,8%; усложненность проектирования изделий - 6,7%.
Соотношение между формальными и неформальными методами защиты научно-технических разработок в период 2008-2018 гг. не претерпело существенных изменений. Среди формальных методов защиты незначительное увеличение было характерно по поддержке действующих патентов - 2,0 в 2008-2010 гг. против 2,1 в 2016-2018 гг.; среди неформальных - по обеспечению коммерческой тайны - 2,1 против 2,2 и по усложненности проектирования изделий -1,6 против 1,7.
МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЗАИМОСВЯЗИ РАЗВИТИЯ ИНСТИТУТА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СОБСТВЕННОСТИ И ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ В ПРОМЫШЛЕННОСТИ
В развитии инновационной экономики и модели открытых инноваций полагаем важным определить взаимосвязь между состоянием института интеллектуальной собственности и уровнем инновационной активности промышленного сектора. Показатели, характеризующие уровень инновационной деятельности в промышленности, будем использовать следующие:
• удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, %;
• удельный вес затрат на технологические инновации в общем объеме отгруженных товаров, %;
• характеризующими рынок интеллектуальной собственности - используемые объекты интеллектуальной собственности (ИС) промышленными предприятиями, тыс. ед. (табл. 4).
Таблица 4
Исходные данные для моделирования [Initial data for modeling]
Год Удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, % [Share of innovative goods, works, services in the total volume of shipped goods, %] Удельный вес затрат на технологические инновации в общем объеме отгруженных товаров, % [Share of costs for technological innovations in the total volume of shipped goods, %] Используемые объекты ИС, тыс. ед. [Used IP objects, thous.]
2010 4,9 1,6 19,6
2011 6,1 2,2 22,3*
2012 7,8 2,5 22,3*
2013 8,9 2,9 24,9
2014 8,2 2,9 26,7
2015 7,9 2,6 29,1
2016 8,4 2,5 32,8
2017 6,7 2,4 33,0
2018 6,0 2,1 39,8
2019 6,1 2,1 47,2
* Из-за отсутствия показателя, представлено среднее значение за 2010-2013 гг.
ISSN 2313-223X Print Т. 8. № 2. 2021 Computational nanotechnology 83
ISSN 2587-9693 Online
На основе корреляционного анализа было установлено, что присутствует положительная статистически значимая взаимосвязь (Р < 0,05) между долей инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров и долей затрат на технологические инновации, коэффициент корреляции составил 0,9376, однако статистически значимой корреляции между этими показателями и используемыми
объектами интеллектуальной собственности промышленными предприятиями не выявлено (табл. 5).
Регрессионный анализ и визуализация диаграмм рассеяния также не позволили обнаружить статистически значимую взаимосвязь между уровнем инновационной активности в промышленности и состоянием рынка интеллектуальной собственности (рис. 7).
Таблица 5
Результаты корреляционного анализа [Results of correlation analysis]
Показатели [Indicators] Удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, % [Share of innovative goods, works, services in the total volume of shipped goods, %] Удельный вес затрат на технологические инновации в общем объеме отгруженных товаров, % [Share of costs for technological innovations in the total volume of shipped goods, %] Используемые объекты ИС, тыс. ед. [Used IP objects, thous.]
Удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, % [Share of innovative goods, works, services in the total volume of shipped goods, %] 1,0000 0,9376 -0,1301
- p = 0,000 p = 0,720
Удельный вес затрат на технологические инновации в общем объеме отгруженных товаров, % [Share of costs for technological innovations in the total volume of shipped goods, %] 0,9376 1,0000 -0,0894
p = 0,000 - p = 0,806
Используемые объекты ИС, тыс. ед. [Used IP objects, thous.] -0,1301 -0,0894 1,0000
p = 0,720 p = 0,806 -
Б -<u ю g E
га о
S |2Ё
gl ш ш
1-е "1
* й ^ w?
* И"t
I о. «г о о t-c 5
S о О и ^ и. О "О га | ООО
8 s g I
'lie's 5»fi
О >•-£=
15
20
25
30
35
40
45
50
Используемые объекты ИС, тыс. ед. [Intellectual property objects]
3 £ c 9 О с
a r- •-1
11 SS I
= I S-E 8
~ 1*8 is
1,4
о - О .
15
20
25
30
35
40
45
50
Используемые объекты ИС, тыс. ед. [Intellectual property objects]
Рис. 7. Регрессионный анализ и диаграммы рассеяния уровня инновационной активности в промышленности и состояния рынка интеллектуальной собственности Fig. 7. Regression analysis and scatter diagrams of the level of innovative activity in industry and the state of the intellectual property market
При этом полагаем, что для целей исследования имеет смысл провести кросскорреляционный анализ, позволяющий выявить временные лаги между развитием рынка интеллектуальной собственности и достигаемым совокупным уровнем инновационной активности в промышленном комплексе, поскольку институт интеллектуальной собственности может оказывать влияние на повышение инновационной активности в промышленности не сразу, а с учетом действия отложенных механизмов, т.е. через определенные временные периоды. И принципиально важно определить средние временные интервалы, позволяющие получить эффект
от развития рынка интеллектуальной собственности в виде прироста отгруженной инновационной продукции и увеличения доли затрат на технологические инновации в отгруженной продукции промышленными предприятиями. Так, на основе кросскорреляционного анализа было установлено, что между приростом числа используемых объектов интеллектуальной собственности промышленными предприятиями и последующим за этим увеличением удельного веса отгруженной инновационной продукции существует временной период в 3 года - коэффициент корреляции составил 0,5183 (рис. 8).
CrossCorrelation Function First: Удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, % [Share of innovative goods, in the total volume of shipped goods works, services] Lagget: Используемые объекты ИС, тыс. ед. [Intellectual property objects]
i
Corn S. E.
Рис. 8. Кросскорреляционный анализ используемых объектов интеллектуальной собственности в промышленности и доли отгруженной инновационной продукции Fig. 8. Cross-correlation analysis of the used objects of intellectual property in industry and the share of shipped innovative products
Также на основе кросскорреляционного анализа было установлено, что между приростом числа используемых объектов интеллектуальной собственности промышленными предприятиями и последующим за этим приростом доли затрат на технологические инновации в общем объеме отгруженной инновационной продукции присутствует временной лаг в 5 лет, коэффициент корреляции составил 0,4736 (рис. 9).
CrossCorrelation Function First: Удельный вес затрат на технологические инновации в общем объеме отгруженных товаров, % [Share of costs for technological innovations in the total volume of shipped goods] Lagget: Используемые объекты ИС, тыс. ед. [Intellectual property objects]
Согг.
S.E.
Рис. 9. Кросскорреляционный анализ используемых объектов
интеллектуальной собственности в промышленности и доли затрат на технологические инновации в общем объеме
отгруженной продукции Fig. 9. Cross-correlation analysis of the used intellectual property objects in industry and the share of costs for technological innovations in the total volume of shipped products
Однако следует отметить, что полученные в результате кросскорреляционного анализа коэффициенты корреляции по уровню тесноты связи являются средними и не указыва-
ют на достаточно высокую взаимозависимость между анализируемыми индикаторами, что согласуется с результатами полученных ранее корреляционного и регрессионного анализа, а также диаграмм рассеяния величин.
ВЫВОДЫ
По результатам проведенного исследования можно сделать следующие выводы.
1. Основным источником вознаграждения на рынке интеллектуальной собственности является инновационная рента, представляющая собой сверхдоходы инвестора, инноватора, инновационной фирмы и инновационно-активного предприятия, возникающие в процессе диффузии инноваций. Источниками дохода при этом могут выступать: продукты и технологии, новый бизнес, специфические активы, лицензии, spinoff, дочерние компании, бренды, отдельные этапы жизненного цикла инноваций.
2. В российской промышленности отмечается рост патентной активности, однако стабильной динамики по развитию института интеллектуальной собственности не выявлено.
3. Уровень технологичности производства промышленных предприятий напрямую коррелирует с уровнем используемых объектов интеллектуальной собственности и подаваемыми заявками на выдачу охранных документов на результаты научно-технической деятельности.
4. Не установлено прямой положительной взаимосвязи между индикаторами инновационной деятельности в промышленности и показателями, характеризующими состояние института интеллектуальной собственности. Однако выявлены временные лаги между приростом числа используемых объектов интеллектуальной собственности промышленными предприятиями и последующим за этим увеличением удельного веса отгруженной инновационной продукции - 3 года, а также между приростом числа используемых объектов интеллектуальной собственности промышленными предприятиями и последующим за этим приростом доли затрат на технологические инновации в общем объеме отгруженной инновационной продукции - 5 лет.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Полагаем, что полученные в процессе исследования выводы и результаты могут быть использованы при разработке программ развития инновационной деятельности на промышленных предприятиях с учетом трендов, наблюдаемых в модернизации института интеллектуальной собственности. Активное использование инструментов и механизмов модели открытых инноваций в инновационной среде промышленности, а также открывающихся перспектив защиты авторских прав благодаря совершенствованию регулирования института интеллектуальной собственности призваны стать мощными драйверами роста не только отдельных предприятий, но и промышленного комплекса в целом.
INTELLIGENT TECHNICAL SYSTEMS IN MANUFACTURING AND INDUSTRIAL PRACTICE
Литература
1. Ershova I., Sevryukova L. Global development of information support of business organizations in the region // Globalization and its Socio-Economic Consequences 16th International Scientific Conference Proceedings. ZU - University of Zilina, October 5-6, 2016. Slovak Republic: Rajecke Teplice, 2016. Pp. 449-457.
2. Lamba K., Singh S.P. Big data in operations and supply chain management: current trends and future perspectives // Production Planning and Control. 2017. No. 28 (11-12). Pp. 877-890.
3. Marmo R., Nicolella M., Polverino F. A Methodology for a performance information model to support facility management // Sus-taina-bility. 2019. No. 11 (24). Р. 7007.
4. Nelson R.R. Bringing institution into evolutionary growth theory // Journal of Evolutionary Economics. 2002. No. 12. Р. 45.
5. Otten W. Industry 4.0 and digitalisation What is the potential for the chemical industry? // ATP Edition. 2019. No. 1-2. Pp. 28-32.
6. Shinkevich A.I., Kudryavtseva S.S., Rajskaya M.V. et al. Integral technique for analyzing of national innovation systems development // Espacios. 2018. Vol. 39. No. 22. Р. 6.
7. Telukdarie A., Buhulaiga E., Bag S. Industry 4.0 implementation for multinationals // Process Safety and Environmental Protection. 2018. Vol. 118. Pp. 316-329.
8. Аунг М. То, Аббас С.А., Жукова Н.А., Чернокульский В.В. Модели управления процессами сбора данных в сетях интернета вещей с динамической структурой // Computational Nanotechnology. 2020. № 3. С. 62-71.
9. Брижак О.В. Институциональные и технологические доминанты доктрины встраивания пространственных систем в мировую экономику // Вестник Челябинского государственного университета. 2019. № 9 (431). С. 65-71.
10. Глазьев С.Ю. Теория долгосрочного технико-экономического развития. М.: ВалДар, 1993. 310 с.
11. Костюхин Ю.Ю., Савон Д.Ю. Совершенствование оценочных показателей рынка стали в условиях усиления конкуренции // Черные металлы. 2020. № 4. С. 68-72.
12. Кудрявцева С.С., Шинкевич А.И. Применение логистического подхода в моделировании открытых инновации // Экономика, управление и инвестиции. 2014. № 1 (3). С. 6.
13. Медовников Д.С., Розмирович С.Д. Технологические коридоры в производстве потребительской продукции и услуг // Форсайт. 2011. Т. 5. № 1. С. 26-39.
14. Полтерович В.М. Стратегии институциональных реформ, или искусство реформ. М.: ГУ ВШЭ, 2007. 24 с.
15. Шинкевич М.В.. Барсегян Н.В. Роль предпринимательских инициатив в совершенствовании организации производства предприятий нефтехимического комплекса // Вестник Белгородского университета кооперации, экономики и права. 2019. № 2. С. 358-369.
References
1. Ershova I., Sevryukova L. Global development of information support of business organizations in the region. Globalization and its Socio-Economic Consequences 16th International Scientific Conference Proceedings. ZU - University of Zilina, October 5-6, 2016. Slovak Republic: Rajecke Teplice, 2016. Pp. 449-457.
2. Lamba K., Singh S.P. Big data in operations and supply chain management: current trends and future perspectives. Production Planning and Control. 2017. No. 28 (11-12). Pp. 877-890.
3. Marmo R., Nicolella M., Polverino F. A Methodology for a performance information model to support facility management. Sus-taina-bility. 2019. No. 11 (24). Р. 7007.
4. Nelson R.R. Bringing institution into evolutionary growth theory. Journal of Evolutionary Economics. 2002. No. 12. Р. 45.
5. Otten W. Industry 4.0 and digitalisation What is the potential for the chemical industry? ATP Edition. 2019. No. 1-2. Pp. 28-32.
6. Shinkevich A.I., Kudryavtseva S.S., Rajskaya M.V. et al. Integral technique for analyzing of national innovation systems development. Espacios. 2018. Vol. 39. No. 22. Р. 6.
7. Telukdarie A., Buhulaiga E., Bag S. Industry 4.0 implementation for multinationals. Process Safety and Environmental Protection. 2018. Vol. 118. Pp. 316-329.
8. Aung M. To, Abbas S.A., Zhukova N.A., Chernokulsky V.V. Models for managing data collection processes in IoT networks with a dynamic structure. Computational Nanotechnology. 2020. No. 3. Рр. 62-71. (In Russ.)
9. Brizhak O.V. Institutional and technological dominants of the doctrine of embedding spatial systems in the world economy. Vestnik Chelyabinskogo Gosudarstvennogo Universiteta. 2019. No. 9 (431). С. 65-71. (In Russ.)
10. GlazyevS.Yu. The theory of long-term technical and economic development. Moskow: ValDar, 1993. 310 р.
11. Kostyukhin Yu.Yu., Savon D.Yu. Improving steel market estimates in the face of increased competition. Chernye Metally. 2020. No. 4. Рр. 68-72. (In Russ.)
12. Kudryavtseva S.S., Shinkevich A.I. Application of the logistic approach in modeling open innovations. Ekonomika, Upravlenie i In-vesticii. 2014. No. 1 (3). Р. 6. (In Russ.)
13. Medovnikov D.S., Rozmirovich S.D. Technological corridors in the production of consumer products and services. Forsajt. 2011. Т. 5. No. 1. С. 26-39. (In Russ.)
14. Polterovich V.M. Institutional reform strategies, or the art of reform. Moskow: GM HCE, 2007. 24 р.
15. Shinkevich M.V., Barsegyan N.V. The role of entrepreneurial initiatives in improving the organization of production at enterprises of the petrochemical complex. Vestnik Belgorodskogo Universiteta Kooperacii, Ekonomiki i Prava. 2019. No. 2. С. 358-369. (In Russ.)
Статья проверена программой Антиплагиат. Оригинальность - 72,87%
Рецензент: Шинкевич А.И., доктор экономических наук, доктор технических наук, профессор; заведующий кафедрой логистики и управления Казанского национального исследовательского технологического университета
Статья поступила в редакцию 20.04.2021, принята к публикации 26.02.2021 The article was received on 20.04.2021, accepted for publication 26.02.2021
СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРАХ
Кудрявцева Светлана Сергеевна, доктор экономических наук, доцент; профессор кафедры логистики и управления Казанского национального исследовательского технологического университета. Казань, Российская Федерация. РИНЦ Author ID: 754052; E-mail: sveta516@yandex.ru
Минулина Ольга Васильевна, преподаватель кафедры экономики и организации производства Казанского государственного энергетического университета. Казань, Российская Федерация. РИНЦ Author ID: 1103322; E-mail: olga.minulina@bk.ru
ABOUT THE AUTHORS
Svetlana S. Kudryavtseva, Dr. Sci. (Econ.), Assistant Professor; Professor at the Department of Logistics and Management of the Kazan National Research Technological University. Kazan, Russian Federation. Author ID: 754052; E-mail: sveta516@yandex.ru
Olga V. Minulina, teacher at the Department of Economics and Production Organization of the Kazan State Power Engineering University. Kazan, Russian Federation. Author ID: 1103322; E-mail: olga.minulina@bk.ru
