CC BY
21
с. (Препринт № 2).
5. Агеев В.О., Арасланов А.В., Качанова Т.Л., Самойлов В.О., Туральчук К.А., Филатов Б.Н., Фомин Б.Ф., Фомин О.Б., Ширшов С.А. Системный анализ влияния условий труда на состояние здоровья персонала опасного химиче-ского производства // Труды IV Международной конференции «Параллельные вычисления и зада-чи управления» (PACO'08). М.: ИПУ РАН, 2008. С. 1-22.
6. Ageev V., Fomin B., Fomin O., Kachanova T., Shirshov S., Turalchuk K., Kopylev L., Chen C. "Technologies of Physics of Systems will help to realize ToxCast mission" // The First ToxCast™ Data Analysis Summit Hosted by U.S. EPA"s National Center for Computational Toxicology EPA Campus, Research Triangle Park NC May 14-15, 2009.
7. Kachanova T.L., Fomin B.F., Ageev V.O., Turalchuk K.A., Fomin O.B., Shirshov S.A., Kopylev L., Chen C.W. "Scientific Reconstructions of Profiles of Gene Expressions in Rats Exposed to Formaldehyde" //49th Annual Meeting & Tox Expo ™ . March 7-10, 2010/ Salt Lake City, Utah, USA.
8. Механизмы формирования воспаления в брон-хах и легких / В.И.Немцов, Т. Л. Качанова // Бронхиальная астма. Т.2. / Под ред. проф. Г.Б. Федосеева. СПб: Медицинское информационное агентство, 1996. С. 109-119.
9. Prediction of Solar Flaring and CME Activity by Means of COnceptual MODelling (COMOD) Technology for Reconstruction of Complex Systems/ B. Fomin,
T. Kachanova, M. Khodachenko, N. Belisheva, H. Lammer, A. Hanslmeier, H. Biernat, H. Rucker// "CITSA-2004". Communications, Information & Control Systems, Technologies & Applications, 2004. P. 161-166.
10. Качанова Т.Л., Семиполец А.А., Фомин Б.Ф., Ходаченко М.Л. Реконструкции состояний сис-темы «Солнце - Межпланетная среда - Земля» /Системный анализ в проектировании и управлении: Труды XI Междунар. науч.-практ. конф. Ч.1. СПб: Изд-во Политехн. ун-та, 2007. С. 19-28.
11. Агеев В.О., Арасланов А.В., Качанова Т.Л., Фомин Б.Ф., Фомин О.Б. Глобальные реконструкции состояний и жизнедеятельности от-кры-тых систем: социальная напряженность в округах и регионах РФ //Труды VI Междунар. конф. «Идентификация систем и задачи управления» (SICPR0'07). М.: ИПУ РАН, 2007. С. 1-17
12. Качанова Т.Л., Фомин Б.Ф. Основания систе-мологии феноменального. - СПб. Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 1999. 180 с.
13. Качанова Т.Л., Фомин Б.Ф. Метатехноло-гия системных реконструкций. СПб: Изд-во СПбГЭ-ТУ «ЛЭТИ», 2002. 336 с.
14. Качанова Т.Л., Фомин Б.Ф. Технология сис-темных реконструкций. - СПб: «Политехника», 2003. - 146 с. (Проблемы инновационного развития. Вып.2).
15. Качанова Т.Л., Фомин Б.Ф. Введение в язык систем. СПб: Наука, 2009. 340с.
УДК 621.791
И. Савицкая, Д. Подметина, Марко Торккели, Юха Вяятянен
ВЛИЯНИЕ ВНЕШНИХ ФАКТОРОВ НА ПРИМЕНЕНИЕ МОДЕЛИ ОТКРЫТЫХ ИННОВАЦИЙ ПРОМЫШЛЕННЫМИ ПРЕДПРИЯТИЯМИ
Введение
Традиционно, большинство компаний сосредотачивалось на внутренних разработках новых технологий и реализации их в собственных продуктах; и на то были причины, т.к. из области стратегического менеджмента мы знаем, что для получения конкурентного преимущества, нам необходимо создать уникальный источник ценностей для наших клиентов. «Уникальный» здесь всегда означало, что какие бы технологии мы не создавали, мы долж-
ны оставлять их внутри компании, дабы не потерять наше конкурентное преимущество. В 1990х, ситуация начала меняться в связи с ростом рынков технологий (Arora et al. 2001), что привело к ситуации, что компании начали в большей степени использовать сторонние знания и технологии во внутренних НИОКР (Grandstrand et al. 1992). Представленная в 2003 году Г. Чесбро концепция открытых инноваций (ОИ) к настоящему моменту эволюционировала от закрытого клуба международных лидеров
бизнеса и академии в сфере высоких технологий в повсеместно применяющуюся практику. Примеры различного применения и адаптации концепции компаниями по всему миру были представлены в разнообразных исследованиях, как качественных, так и количественных; как на основе одной компании (Huston and Sakkab; Chesbrough 2003, 2006; Dodgson et al 2006), так и на уровне страны и даже нескольких стран.
Анализируя применение открытых инноваций в контексте страны, стоит отметить, что экономические системы и институциональные структуры в различных регионах и странах отличаются уровнем поддержки практики открытых инноваций. Например, уровни защиты интеллектуальной собственности отличны в разных странах, что оказывает значительное влияние на склонность фирм к покупке, продаже и совместному созданию новых знаний. Более того, страны отличаются в структурных и культурных аспектах, что также сказывается на склонности компаний применять на практике принципы открытых инноваций. Таким образом, огромный интерес представляет изучение факторов, влияющих на перемещение знаний между компаниями внутри определенного региона или страны. В статье представлены результаты исследования Российских компаний, в частности особое внимание уделено относительной важности различных институциональных, структурных и культурных факторов, влияющих на использование практики открытых инноваций в России.
Теория открытых инноваций и влияние внешних факторов
Концепция открытых инноваций была предложена Г. Чесбро (2003, 2006) и быстро привлекла интерес как исследователей, так и бизнеса. Идея заключается как в приобретении (в том числе и покупке) внешних знаний и разработок (включая интеграцию внешних знаний на благо фирмы и совместную разработку новый идей с другими организациями, в том числе и с конкурентами), так и внешнее использование (напр. продажу) собственных знаний на рынках технологий. Основная предпосылка модели заключается в том, что посредством расширения своей «исследовательской лаборатории» появляется возможность использовать
гораздо большее число идей и находить их быстрее, чем при применении традиционной, «закрытой» модели инноваций. Более того, появляется возможность получить выгоду от бесполезных идей (т.е. тех, которые не имеют ценности для существующей бизнес модели) используя их вне собственной фирмы, внутри бизнес моделей других организаций, где эти идеи смогут полностью раскрыться.
Процесс открытых инноваций можно описать через комбинацию двух разнонаправленных потоков информации и технологий: входящие (inbound) и исходящие (outbound). Входящий поток состоит из внедрения внешних технологий в разработки компании посредством приобретения малого бизнеса (с целью получить доступ к их технологической базе и/или персоналу), лицензирования и сотрудничества на протяженности всей цепочки создания ценности. Так, например, Procter & Gamble сотрудничает с клиентами, поставщиками, конкурентами и другими организациями в охоте за идеями, которые пригодятся в процессе разработки новых продуктов (Huston and Sakkab 2006). Исходящий поток подразумевает внешнее использование и коммерциализацию собственных знаний. «Излишки» исследовательской деятельности, не подлежащие использованию в рамках бизнес модели компании, накапливались в архивах компаний в рамках традиционного, закрытого подхода к инновациям. Это означало, что компаниям приходилось инвестировать большие суммы в защиту этих разработок, чтобы не утратить их. (Так, например даже собственный персонал представлял бы опасность, не будь технология защищена правами на интеллектуальную собственность, т.к. ничто не препятствовало бы разработчику покинуть компанию и основать собственный бизнес, если его технология не нашла применения внутри компании, где она была разработана). Согласно подходу открытых инноваций, излишки исследовательской деятельности имеют значительную ценность, т.к. их можно передать третьим организациям с финансовыми или стратегическими выгодами от подобной сделки.
Согласно модели открытых инноваций, инновации возникают в большей степени как результат межорганизационного сотрудничества,
и фон, на котором происходит это сотрудничество, играет не последнюю роль. Этим фоном выступает инновационная система страны или региона. Согласно теории инновационных систем (ИС), выделяют национальную (НИС) и региональную (РИС) системы. НИС представляет собой модель, имеющую своей целью объяснить различия в инновационной производительности стран через призму отличия их институциональной поддержки созданию инноваций (Lundvall, 1992; Nelson, 1993). Система взглядов НИС делает акцент на идее, что потоки знаний и технологий между организациями и индивидуальными игроками системы являются ключевыми для инновационного процесса. В то время как существует огромное количество факторов, влияющих на это потоки знаний, наличие различных «институтов» является одним из основных. Под «институтами» подразумевается, помимо прочего, национальная политика защиты интеллектуальной собственности, которая оказывает существенное влияние на создание и распространение знаний посредством установления формальных механизмов защиты (таких как патенты и прочие законы). Совокупность институцональнх структур формирует основу, в рамках которой разрабатывается и воплощается национальная инновационная политика (направленная, в том числе, на финансирование НИОКР и проч.).
В то время как формальные институты придают форму взаимоотношениям между ключевыми игроками системы (фирмами, университетами, государственными исследовательскими институтами и проч.), определенные структурные факторы влияют на потоки знаний между этими игроками. В особенности, структура отрасли/рынка влияет на, а также зависит от, стратегий присвоения ренты (rent appropriation strategy) компаниями (напр. использование патентов и лицензирования технологий, Arora, 1997) и, следовательно, потоков знаний между ними. В действительности, разные отрасли могут представлять собой отдельно-стоящие инновационные системы, даже внутри национальной (Nelson and Rosenberg, 1993). В сравнении НИС разных стран, стоит принимать во внимание и фактор особенности отдельной отрасли и/или рынка. Согласно предыдущим исследованиям, динамичность рынка имеет
положительное влияние на технологическую производительность (Savitskaya, 2010), и, совмещая это утверждение с уже классическим постулатом открытых инноваций о влиянии на нее сократившихся жизненных циклов продуктов, мы предполагаем, что:
Гип. 1. Более динамичные рынки будут иметь положительное влияние на «входящие» открытые инновации.
Внутренние инвестиции компаний в НИОКР часто используются для оценки инновационной способности компаний. Следуя данной логике, можно заключить, что чем выше инвестиции, тем выше инновативность, тем ниже потребность в сторонних технологиях и, следовательно, тем менее фирмы склонны интегрировать сторонние знания.
Гип. 2а. Фирмы с высоким показателем инвестиций в НИОКР реже вовлечены в «исходящие» открытые инновации.
Тем не менее, фирмы с высоким инновационным результатом будут производить и больше излишка технологий, таким образом, предполагается, что:
Гип. 2б. Фирмы с высоким показателем инвестиций в НИОКР производят и продают излишки технологий в большей степени, чем фирмы с незначительными инвестициями в НИОКР.
В то же время, вовлеченность компаний в торговлю технологиями подразумевает необходимость их формальной и неформальной защиты. Особенно это относится к лицензированию и отчуждению интеллектуальной собственности. Таким образом, отсутствие механизмов защиты интеллектуальной собственности будет иметь негативное влияние на вовлеченность фирм в обмен технологиями.
Гип. 3. Чем выше сложность и стоимость защиты интеллектуальной собственности, тем менее активны будут фирмы в использовании открытого подхода к инновациям.
Другой немаловажный аспект заключается в отношении персонала компании к продаже собственных и/или покупке сторонних техно -логий. Тут мы сталкиваемся с барьерами к открытым инновациям, обусловленными так называемыми синдромами «Не Изобретено Здесь» (Not Invented Here) и «Здесь не продается» (Not Sold Here). Эти отношения проявля-
ются в большей или в меньшей степени в разных странах, что позволяет предположить, что:
Гип.4. Культурные особенности оказывают влияние на применение открытых инноваций, как входящих, так и исходящих
Методологические аспекты и особенности сбора данных
Представленные выше гипотезы были протестированы на основе анализа данных 206 российских производственных компаний. Опрос компаний проводился в период с конца 2009 по начало 2010 годов, сбор данных производился посредством структурированных интервью. Формирование выборки производилось с учетом компаний, как из высокотехнологичных отраслей, так и из менее технологичных. Основными респондентами являлись директора компаний, а также инновационные менеджеры или директора по развитию.
Выборка была сформирована по региональному и отраслевому признаку, оборот компаний также выступал критерием отбора. Методом выборки является выборочная совокупность, что подразумевает не столько репрезентативную, сколько значимую структуру выборки.
Распределение компаний в выборке по размеру и отраслям представлено в таблице 1.
Значительная доля компаний имеет внутренние исследования и разработки (НИОКР), причем 42.7 % занимаются этим систематически, и еще 35.9 % на менее регулярной основе. Анализ интенсивности НИОКР (инвестиции в НИОКР как % в обороте компании) дает распределение от 1.5% до 3 % для 38.6 % компаний, что соответствует уровню интенсивности НИОКР для большинства высокотехнологичных компаний. Распределение интенсивности НИОКР представлено в таблице 2.
Результаты
Для оценки первой гипотезы (Гип. 1) был проведен анализ влияния рыночной среды, в соответствии с восприятием компаний-респондентов.
Сначала, оцениваются факторы, оказывающие влияние на принятие решений компаний о приобретении/поиске внешних технологий. Выделяются такие факторы, как конку-
рентная среда и устаревание продуктов и технологий, которые являются показателями динамичности рынков (Таблица 3). Как видно из таблицы 3, около 50 % компаний, приобретающих технологии, указывают влияние того или иного фактора на процесс принятия решения о привлечении внешних технологий. Наиболее значимым фактором является жизненный цикл продуктов и технологий - что указали 34.4 % компаний.
Далее, сравнение частоты приобретения технологий и интеллектуальной собственности с факторами динамики рынка (таблица 4) выявило, что для компаний, наиболее активно применяющих входящие ОИ, динамика рынка не является таким же важным фактором, как для компаний, вовлеченных во входящие ОИ реже. Объяснение этому феномену кроется в различном уровне потребности в технологиях, свойственном различным компаниям. Кроме того, компании активно привлекающие внешние технологии, значительно чаще обозначают влияние обоих факторов (М4) динамичности рынка одновременно: и изменение конкурентной среды и жизненного цикла продуктов и технологий.
Факторы динамичности рынка безусловно имеют позитивный эффект на принятие решения о привлечении внешних технологий. Однако необходимо проведение дополнительного анализа совместного влияния с другими внешними факторами, включая проверку на кросс-корреляцию. Изменения жизненного цикла продукта и технологий имеет более значительное влияние на входящие ОИ, чем изменение конкурентной среды, что видно в таблицах 4 и 5.
Наиболее высоко влияние конкурентной среды наблюдается для компаний с долей вовлечения внешних технологий от 5 до 10 %, а самое значимое влияние жизненного цикла продукта и технологии для компаний с долей входящих ОИ от 25 до 50 %.
Соответственно, компании, приобретающие более 50 % от своей потребности в технологиях, не говорят о значительном влиянии фактора изменения конкурентной среды на их решение диверсифицировать приобретение технологий извне. Однако, число таких компаний только 11 % от общего количества компаний привле-
кающих внешние технологии.
Далее, проводится оценка влияние интенсивности НИОКР на привлечение внешних технологий компаниями респондентами. Компании с интенсивностью НИОКР более 10 % концентрируют свою инновационную активность на внутренних разработках. Однако, компании, привлекающие более 50 % внешних технологий, в тоже время обладают и самыми высокими показателями интенсивности НИОКР и, как показал дальнейший анализ, высокой степенью вовлеченности и в исходящие ОИ (Таблица ). Что дает возможность сделать вывод, что существует ряд компаний, обладающих комплексной стратегией ОИ - совмещение входящих и исходящих потоков ОИ. Данный вывод подтверждает гипотезы 2а и 2б.
Анализ исходящих ОИ представленный в таблице 7, включает кросс табуляцию частоты коммерциализации технологий и интенсивности НИОКР компаний респондентов. Компании с интенсивностью НИОКР менее 1.5 %
никогда не занимаются коммерциализацией излишков технологий. Однако компании с интенсивностью НИОКР от 1.5 до 5 % коммерциализируют излишки иногда. Кроме того, анализ выявил исключение из общей тенденции: компании с интенсивностью НИОКР более 10 %, который часто продают и покупают технологии. Такие компании требуют дополнительного анализа посредством детальных кейсов.
Проведенный нами
Компаниям респондентам было предложено оценить долю коммерциализации излишков технологий в процентах от общего количества разработанных технологий (всего 100 %). Ответы компаний и их сравнение с их интенсивностью НИОКР представлено в таблице 8. Результаты анализа подтверждают гипотезу 2б, т.к. компании с интенсивностью НИОКР более 10 % коммерциализируют более 50 % технологий, а компании с интенсивностью НИОКР от 5 до 10 % - до 50 % технологий.
Таблица 1
Описание выборки по отраслевому признаку и по численности сотрудников_
Основные отрасли % Количество сотрудников %
Металлургия 17.5 Менее 20 человек 5.4
Производство машин и оборудования 13.6 От 20 до 50 человек 5.9
Производство электронного и оптического оборудования 11.2 От 50 до 100 человек 5.4
Информационные технологии и телекоммуникации 10.2 От 100 до 250 человек 27.3
Химическая промышленность 10.2 От 250 до 500 человек 11.7
Производство электрического оборудования 7.3 От 500 до 1000 человек 21.0
Производство резиновых и пластмассовых изделий 3.9 От 1000 до 3000 человек 13.2
Авиастроение и Авиаприборостроение 3.9 Более 3000 человек 10.2
Таблица 2
Интенсивность НИОКР, %_
Частота %
0 - 1,5 % 38 21,6
1,5 % - 3 % 68 38,6
3 % - 5 % 27 15,3
5 % - 10% 18 10,2
> 10 % 25 14,2
Total 176 100,0
Таблица 3
Влияние динамичности рынка на открытые инновации_
Число компаний %
1. None [M1] 27 42,2
2. Турбулентность конкурентной среды [M2] 11 17,2
3. Устаревание продуктов и технологий [M3] 22 34,4
4. Комбинация факторов 2 и 3 [M4] 4 6,3
Всего 64 100,0
Динамика рынка и Частота п
Таблица 4
риобретения технологий и интеллектуальной собственности
Динамика Рынка Всего %
[M1] % [M2] % [M3] % [M4] %
Редко % 43,1 19,6% 33,3 3,9 100,0
% от общего 35,5 16,1% 27,4 3,2 82,3
Часто % 36,4 9,1% 36,4 18,2 100,0
% от общего 6,5 1,6% 6,5 3,2 17,7
Всего Всего 26 11 21 4 62
% от общего 41,9 17,7 33,9 6,5 100,0
Таблица 5
Динамика рынка и частота вовлечения внешних технологий
Факторы динамики рынка Всего %
[M1] % [M2] % [M3] % [M4] %
<5% % 54,5 9,1 27,3 9,1 100,0
% от общего 10,9 1,8 5,5 1,8 20,0
<10% % 31,3 37,5 25,0 6,3 100,0
% от общего 9,1 10,9 7,3 1,8 29,1
10-25% % 35,7 21,4 42,9 0,0 100,0
% от общего 9,1 5,5 10,9 0,0 25,5
25-50% % 28,6 0,0 57,1 14,3 100,0
% от общего 3,6 0,0% 7,3 1,8 12,7
>50% % 50,0 0,0 33,3 16,7 100,0
% от общего 5,5 0,0 3,6 1,8 10,9
Всего Всего 21 10 20 4 55
% от общего 38,2 18,2 36,4 7,3 100,0
Таблица 6
Доля приобретаемых технологий и интенсивность НИОКР
0 - 1,5 % 1,5 - 3 % 3 - 5 % 5 - 10% > 10 % Всего %
< 5% % 33,3 11,1 22,2 11,1 22,2 100,0
% от общего 6,3 2,1% 4,2 2,1 4,2 18,8
< 10% % 28,6 28,6 21,4 21,4 0,0 100,0
% от общего 8,3 8,3 6,3 6,3 0,0 29,2
10-25 % % 0,0 50,0 16,7 16,7 16,7 100,0
% от общего 0,0 12,5% 4,2 4,2 4,2 25,0
25-50% % 14,3 42,9 0,0 28,6 14,3 100,0
% от общего 2,1 6,3 0,0 4,2 2,1 14,6
>50% % 20,0 60,0 0,0 0,0 20,0 100,0
% от общего 2,1 6,3 0,0 0,0 2,1 10,4
Всего 9 17 8 8 6 48
% от общего 18,8 35,4 16,7 16,7 12,5 100,0
Таблица 7
Частотная шкала исходящих ОИ и интенсивность НИОКР
Интенсивность НИОКР Всего %
0 - 1,5 % 1,5 % - 3 % 3 % - 5 % 5 % - 10% > 10 %
Никогда % 25,0 41,7 8,3 ,0 25,0 100,0
% от общего 13,0 21,7 4,3 ,0 13,0 52,2
Иногда % ,0 44,4 33,3 22,2 ,0 100,0
% от общего ,0 17,4 13,0 8,7 ,0 39,1
Часто % ,0 ,0 ,0 ,0 100,0 100,0
% от общего ,0 ,0 ,0 ,0 8,7 8,7
Всего 3 9 4 2 5 23
% от общего 13,0 39,1 17,4 8,7 21,7 100,0
Таблица 8
Доля комерциализированного излишка технологий и Интенсивность НИОКР
Интенсивность НИОКР всего
0 - 1,5 % 1,5 % - 3 % 3 % - 5 % 5 % - 10% > 10 %
< 5% % 20,0 40,0 20,0 ,0 20,0 100,0
% от общего 6,3 12,5 6,3 ,0 6,3 31,3
< 10% % 25,0 50,0 25,0 ,0 ,0 100,0
% от общего 6,3 12,5 6,3 ,0 ,0 25,0
10-25 % % ,0 33,3 33,3 33,3 ,0 100,0
% от общего ,0 6,3 6,3 6,3 ,0 18,8
25-50% % ,0 50,0 ,0 50,0 ,0 100,0
% от общего ,0 6,3 ,0 6,3 ,0 12,5
> 50% % ,0 ,0 ,0 ,0 100,0 100,0
% от общего ,0 ,0 ,0 ,0 6,3 6,3
100% 12,5 43,8 18,8 12,5 12,5 100,0
Таблица 9
Основные барьеры для inbound OI
Частота %
Внутреннее недоверие компании по отношению к технологиям, произведенными сторонними организациями («Не Изобретено Здесь»)(№Н-Бупагоше) [В11] 27 13,5
Высокие время и ресурсо-затраты [В 12] 37 18,5
Ограниченное предложение внешних технологий [В 13] 52 26
Сложность адаптации технологий произведенных сторонними организациями [В14] 62 31
Страх снижения собственной инновационной способности [В15] 7 3,5
Другое [В16] 15 7,5
Всего 200 100
Таблица 10
Основные барьеры к outbound open innovation
Частота %
Недоверие со стороны покупателей по отношению к технологиям, произведенным третьими лицами [В21] 13 15,3
Затраты времени на поиск покупателей [В22] 19 22,4
Сложности в поиске покупателей [В23] 8 9,4
Рынок новых технологий не развит [В24] 10 11,8
Проблемы законодательного регулирования охраны интеллектуальной собственности [В25] 22 25,8
Работники компании не одобряют отчуждение разработанных ими технологий («Здесь не продается») [В26] 4 4,7
Другое 9 10,6
Всего 85 100
Все компании, применяющие ОИ, сталкиваются с различными барьерами для внедрения ОИ. Структура вопросника позволяет оценить отдельно барьеры, как для входящих, так и для исходящих ОИ. В таблице 9 и 10 представлены результаты анализа барьеров на пути привлечения компаниями внешних технологий (входящие ОИ)
При анализе важности вышеперечисленных барьеров внедрения внешних ОИ (как часто компании коммерциализируют инновационные издержки: никогда, иногда, часто) выявлено, что трудности с защитой прав интеллектуальной собственности полностью блокируют попытки компаний коммерциализировать технологии.
Остальные барьеры, влияющие на отсутствие коммерциализации, это отсутствие рынка (в соответствии с мнением 30 % респондентов), синдром «Здесь не продается» и сложности в поиске покупателей (10 % респондентов).
Для компаний, иногда коммерциализирующих технологии, рынок технологий или его отсутствие является главным барьером, а защита прав ИС стоит на втором месте вместе с поиском партнеров.
Заключение
Результаты опроса показали, что определенные особенности операционной среды компании оказывают влияние на открытые инновации. Русские компании сталкиваются с определенными проблемами как внутреннего, так и внешнего характера на пути к открытым инновациям; эти сложности берут начало как в окружающей бизнес среде, так и в образе мышления сотрудников компаний.
Относительно отчуждения собственных разработок, синдром «Здесь Не Продается» является важным барьером (что означает, что Российским компаниям свойственен протекционизм по отношению к отчуждению собст-
венных разработок). Более того, сложности в поиске покупателей с одной стороны, и отсутствие необходимого предложения технологий с другой, отражают неразвитость рынков технологий в России.
Результаты также показывают, что экономические системы и институты (в особенности защита интеллектуальной собственности) оказывают особое влияние на поведение фирм с точки зрения их вовлеченности в открытые инновации.
В целом, представленное в статье исследо-
вание вносит важный вклад в академическую дискуссию о сложностях перехода от закрытых к открытым инновациям, предлагая новый подход к трактовке этих сложностей, и что важно, объясняя их истоки, как например культурные особенности, связанные с появлением синдромов «Здесь на изобретено» и «Здесь не продается», а также отношения с интеллектуальной собственностью, вытекающие из теории инновационных систем и практики построения за-конодательста.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Arora, A. (1997). Patents, licensing, and market structure in the chemical industry. Research Policy 26 (4-5), 391-403.
2. Braczyk, H.J., Cooke, P. and Heidenreich, M. (Eds.) (1998) Regional innovation systems: the role of governance in a globalised world, London: UCL Press
3. Chesbrough, H. (2003). Open Innovation: The New Imperative for Creating and Profiting from Technology, Harvard Business School Press, Boston, MA.
4. Chesbrough, H., Vanhaverbeke, W. and West, J. (2006) Open Innovation: Researching a New Paradigm. USA: Oxford University Press.
5. Gassmann, O. and Enkel, E. (2004) Towards a theory of open innovation: Three core process archetypes, Proceedings of the R&D Management Conference (RADMA), Lisbon, Portugal, July 6-9, 2004.
6. Granstrand, O., Bohlin, E., Oskarsson, C. and Sjoberg, N. (1992). External technology acquisition in large multi-technology corporations, R&D Management, 22, 111-133.
7. Gu, S. and Lundvall, B-Á. (2006). Policy learning as a key process in the transformation of the Chinese Innovation Systems, in Lundvall, B-Á, Intara-kumnerd, P. and Vang, J. (eds): Asian innovation systems in transition, Edward Elgar Publishing Ltd.
8. Huston, L. and Sakkab, N. (2006). Connect and
Develop: Inside Procter & Gamble's new model for Innovation. Harvard Business Review, 84 (3), 58-66.
9. Lundvall, B-Á. (ed) (1992). National Innovation Systems: Towards a Theory of Innovation and Interactive Learning. Pinter: London.
10. Nelson R.R. (1993). National Innovation Systems: A comparative Analysis (Ed.). New York: Oxford University Press.
11. Porter, M.E. and Stern, S. (2001) Innovation: Location matters, MIT Sloan management review, 42 (4), 28-36.
12. Romer P.M. (1987). Growth based on increasing returns due to specialization, American Economic Review, 77 (2), 56-86
13. Savitskaya, I. (2011), Environment Influences on Innovative Output: A System Dynamics Simulation Study, Conradi Research Review, 2/10, ISSN 14590980
14. Veugelers, R. and Cassiman, B. (1999) Make and buy in innovation strategies: evidence from Belgian manufacturing firms, Research Policy, 28, 63-80.
15. West, J., Vanhaverbeke, W. and Chesbrough, H.W. (2006). Open Innovation: a research agenda, in Chesbrough, H.W., Vahnaverbeke W. and West, J. (Eds.) Open Innovation: researching a New Paradigm, Oxford University Press, Oxford, pp. 285-307.
