Управление интеллектуальной собственностью в инновационной деятельности (стр. 3 )

Оптимальные в статистическом смысле оценки , определяются методом максимального правдоподобия из системы уравнений:

, ,

Здесь - функция правдоподобия, имеющая вид

где - количество инновационных проектов, у которых уровни факторов равны на j – ом этапе; - количество инновационных проектов, у которых уровни факторов равны на j – ом этапе и которые прекратились на j – ом этапе, , .

Полученная система решается на одном из существующих пакетов программ (Matlab, Mathcad, Statistica и др.). Входные характеристиками модели: - количество инновационных проектов, осуществлявшихся на j-ом этапе при значении нечисловых факторов и - количество прекратившихся инновационных проектов. Выходные характеристики – риски на различных этапах проекта при любом наборе уровней факторов. Расчеты по модели были проведены по данным 50 проектов, что позволило оценить значимость факторов и провести расчеты результирующих рисков. Анализ логистической модели по различным сочетаниям двух факторов, одним из которых обязательно является этап выполнения проекта, показал, что наиболее значимым фактором является наличие правовой охраны. Были произведены расчеты по модели для данных факторов (этап реализации проекта и наличие правовой охраны). При этом логистическая модель зависимости вероятности выполнения проекта (p=1-r) от факторов имеет вид:

.

Здесь

– коэффициенты, определяющие вклад i-ого этапа в значение вероятности ;

– коэффициенты, определяющие вклад i-ого уровня фактора наличия правовой охраны (названный «наличие патента») в значение вероятности (1-й уровень – «нет патента», 2-й уровень – «есть патент»);

Результаты расчета приведены в таблице 3.

Таблица 3.

Результаты расчета параметров логистической модели
Факторы и их уровни	Обозначение	Оценка	Стандартное отклонение	Статистика Вальда	Уровень значимости
Свободный член	A	3,3025	1,028	10,32102	0,001315
Этап 1		-18,8668	3299,240	0,00003	0,995437
Этап 2		-3,7098	1,170	10,05913	0,001516
Этап 3		-2,0175	0,914	4,86762	0,027365
Этап 4		0,0000
Нет патента		-1,6386	0,799	4,20161	0,040386
Есть патент		0,0000

На рисунке 4 приведены рассчитанные значения вероятностей выполнения каждого проекта для 50 проектов, представленных к анализу. В левой части рисунка собраны успешно завершенные проекты, в правой – проекты, окончившиеся неудачей. На графике зафиксирована четкая тенденция уменьшения оценок вероятностей выполнения тех проектов, которые окончились неудачей.

Рисунок 4. Наблюдаемые и предсказанные вероятности осуществления проектов

На рисунке 5 представлены усредненные значения инновационных рисков проектов в зависимости от этапа выполнения: поисковые исследования, НИР, ОКР, подготовка производства.

Рисунок 5. Усредненные риски в зависимости от этапа выполнения проекта.

В рамках исследования разработан интегрированный механизм управления интеллектуальной собственностью с учетом рисков, включающий в себя вышеприведенную экономико-математическую модель оценки рисков (рис.6).

Рис.6. Интегрированный механизм управления интеллектуальной собственностью.

Подробно описаны все процессы в рамках предложенного механизма, входные, выходные параметры данных процессов, результаты каждого процесса. Особое внимание уделено процессу мониторинга интеллектуальной собственности, при котором происходит корректировка параметров проекта на основе модели оценки эффективности инновационных проектов с учетом изменяющихся условий функционирования предприятия и инновационных рисков.

Глава 4. Построенный в Главе 3 интегрированный механизм управления интеллектуальной собственностью должен быть адаптирован к применению на предприятиях, осуществляющих реальные инновационные проекты. Для этих целей были разработаны и внедрены методические рекомендации по управлению интеллектуальной собственностью в условиях риска. При этом эффективно работающий механизм управления рисками позволяет обеспечить стабильность бизнеса и максимизировать прибыль. Помимо этого, учет региональных факторов вносит свои коррективы в предложенный механизм управления.

Были произведены расчеты экономических показателей эффективности и рисков проектов, реализуемых инновационно-активными предприятиями. Применялись сценарный и ситуационный подходы, при этом рассматривались три сценария реализации проектов: пессимистический, наиболее вероятный и оптимистический. Для целей сравнения сценариев проекты относились к одной из следующих четырех групп:

- Группа «А» – проект коммерциализуем.

- Группа «В» – проект экономически целесообразен.

- Группа «С» – проект следует или возможно доработать.

- Группа «D» – проекты, которые следует отклонить.

Варьируемыми параметрами реализации проектов были: показатель риска, себестоимость продукции, цена реализации продукции, инвестиционные средства – собственные, запрашиваемые. В результате применения модели расчета экономической эффективности проектов удалось выработать рекомендации для проектов, первоначально находившихся в группах «В» и «С» для перехода их в группу «А».

Экономико-математическая модель оценки инновационных рисков была применена в рамках осуществления инновационного проекта по разработке автоматизированной технологии оценки состояния и динамики растительных ресурсов наземных экосистем на основе дистанционного мониторинга. Данная технология подразумевает не только совокупность методов и средств преобразования данных космического мониторинга растительных ресурсов в конкурентоспособный продукт, но также и определенное сочетание квалификационных навыков, оборудования, инфраструктуры, инструментов и соответствующих технических знаний для осуществления преобразований, например, данных дистанционного зондирования земли в зависимости от потребностей потенциального пользователя.

В результате выполнения работ по проекту, а также изучения особенностей российского рынка услуг по данному направлению был разработан уточненный список объектов для коммерциализации, включающий в себя следующие объекты:

1.  Создание базового информационного продукта.

2.  Разработка тематического информационного продукта.

3.  Оказание услуг по разработке одиночного информационного продукта или серии продуктов.

4.  Оказание услуг по комплексному мониторингу.

5.  Оказание услуг по разработке тематических геопорталов.

6.  Оказание образовательных и консультационных услуг в области использования данных дистанционного мониторинга.

Для достоверной оценки рыночной стоимости интеллектуальной собственности, полученной в ходе выполнения проекта были выделены специфические черты рынка разрабатываемых продуктов, которые влияют на расчет стоимости при подготовке коммерческих предложений: уникальный характер информационных продуктов, содержание ограничивающих условий в договорах на использование информационных продуктов, зависимость от ценовой политики третьих лиц, предоставляющих исходные данные, более быстрое моральное старение информационных продуктов. В основе формирования цены на подобные сложные объекты лежит определение стоимости базовых продуктов и услуг, которые комбинируются в произвольном наборе при разработке уникального продукта в соответствии с запросом конкретного потребителя.

Расчеты экономической эффективности осуществления проекта с учетом факторов риска позволили определить основные результирующие показатели проекта и выработать рекомендации как по улучшению данных характеристик, так и по выработке механизмов коммерциализации результатов инновационной деятельности, полученных при реализации проекта. Для этих целей была разработана анкета проекта, заполняемая для каждого объекта интеллектуальной собственности, подлежащего оцениванию. Проведенный расчет коммерциализуемости базового информационного продукта показал, что проект попадает в группу "C". В ходе проведенного анализа были выявлены проблемы коммерциализации результатов интеллектуальной деятельности и выработаны рекомендации для перехода проекта в группу «А». Среди проблем коммерциализации результатов интеллектуальной деятельности можно выделить:

- отсутствуют налаженные взаимоотношения между потенциальными потребителями и разработчиками. Это взаимодействие носит фрагментарный характер, и, зачастую, обеспечивает решение только текущих научных или производственных задач. При этом поиск потенциальных потребителей начинается, когда работы по проекту практически закончены;

- отсутствуют механизмы экспертизы и оценки, а также стратегия правовой защиты инноваций, что создает риски при реализации проектов и введении результатов интеллектуальной деятельности (РИД) в хозяйственный оборот;

- отсутствует мониторинг использования прав на разработанные РИД, в том числе могут иметь место факты потери прав на ОИС и несанкционированная коммерциализация этих объектов;

- отсутствует механизм мониторинга рынка инноваций, которые могут быть использованы в дальнейших разработках;

- персонал, который потенциально мог бы реализовывать инновационную политику в компании, практически не имеет достаточного уровня квалификации по данному вопросу.

Анализ результатов внедрения ОИС показал, что продажа этих объектов в другие отрасли (транспорт, строительство, нефтегазодобыча, металлургия, машиностроение, жилищно-коммунальное хозяйство и т. д.) фактически отсутствует, хотя, как показали опросы, технически такая возможность имеется. Использование дистанционного зондирования земли в других отраслях, кооперация с разработчиками иных инновационных продуктов, поиск потенциальных потребителей с использованием различных механизмов коммерциализации интеллектуальной собственности является наиболее перспективным для исследуемых объектов коммерциализации. В качестве одного из направлений деятельности для успешной коммерциализации исследуемых объектов было предложено создание стандартов для предприятий и организаций, потребляющих услуги в области дистанционного зондирования Земли, что позволит значительно расширить круг пользователей данным продуктом.

Исследование влияния уровня риска на эффективность инновационных проектов проводилось с учетом управляемости проектом. На рис. 7 представлена зависимость рентабельности инноваций от уровня инновационного риска для оптимистического варианта реализации проекта. При этом три кривые на графике соответствуют трем разным уровням управляемости проектом.

Рис.7. Влияние риска на эффективность проекта.

Из графика видно, что при одних и тех же показателях рентабельности проекта риск его реализации будет тем меньше, чем больше уровень управляемости. Можно отметить, что показатель рентабельности инноваций служит индикатором для оценки интеллектуальной собственности, полученной при выполнении инновационного проекта. Таким образом, можно оценить вклад интеллектуальной собственности в общую рентабельность проекта. Данную модель оценки эффективности инновационных проектов можно использовать на ранних стадиях реализации проекта для оценки интеллектуальной собственности. Такая оценка может быть востребована, например, при отборе инновационных проектов для финансирования. В качестве примера, была проведена оценка инновационных проектов технико-внедренческой особой экономической зоны. При этом были выработаны рекомендации по выбору наиболее эффективной схемы финансирования, проведено ранжирование проектов по показателям коммерциализуемости проектов, величины инновационного риска и вклада интеллектуальной собственности в общую рентабельность проекта.

При адаптации системы управления инновационными рисками на региональном уровне необходим учет факторов, не оказывающих существенного влияния на функционирование системы управления рисками отдельного предприятия. На основании проведенного исследования к таким факторам можно отнести:

- показатель инновационной активности региона;

- показатель патентной активности региона;

- показатель инвестиционной привлекательности региона;

- развитость инновационной инфраструктуры региона;

- направленность региональной инновационной политики;

- общий уровень регионального риска (политического, экологического, экономического и т. д.);

- показатели конкурентоспособности инновационной продукции региона.

Механизм управления интеллектуальной собственностью в конечном счете, должен выявить иерархически упорядоченную по приоритетам совокупность инновационных проектов, реализация которых будет отвечать интересам социально-экономического развития региона и формировать стратегию его инновационного развития. В диссертационном исследовании термин «регион» рассматривается с точки зрения административного деления и, по сути, является синонимом термина «федеральный округ», таким образом, для целей исследования важным представляется территориальный принцип и общность экономического развития субъектов, находящихся в одном регионе.

Для применения экономико-математической модели на региональном уровне были использованы показатели:

−  инновационной активности региона. Этот показатель дает представление о числе организаций, осуществляющих инновационную деятельность на территории региона.

−  патентной активности, отражающий количество заявок, поданных на объекты интеллектуальной собственности на 10 000 чел. населения. Этот показатель является прогнозным и может свидетельствовать о развитии потребности региона в инновациях.

−  инвестиционной привлекательности региона. Данный показатель представляется важным с точки зрения развития региона.

Для анализа зависимости риска R (вероятности осуществления проекта P = 1 – R) от индексов инвестиционной привлекательности, инновационной и патентной активности предлагается модель, математический инструментарий которой описывается следующим образом:

вероятность осуществления проекта Р в федеральном масштабе можно представить как:

где – вероятности осуществления проекта в j-ом округе, - общее количество осуществляемых и осуществленных инновационных проектов в j-ом федеральном округе. Очевидно, что зависит от индексов инвестиционной привлекательности и инновационной активности в рассматриваемом федеральном округе.

Обозначим: .

Эта величина может быть оценена экспертным способом, однако на наш взгляд более достоверные результаты могут быть получены с использованием статистических данных. В таблице 4 приведены используемые значения для федеральных округов, а также значения , .

Таблица 4.

Значения показателей экономико-математической модели*

Округ	Центральный	Приволжский	Сибирский	Северо-Западный	Южный	Уральский	Дальневос-точный
	0,28	0,27	0,12	0,11	0,09	0,10	0,03
,	0,33	0,16	0,10	0,13	0,13	0,10	0,06
	0,31	0,12	0,12	0,16	0,11	0,11	0,07

*расчет, по данным Росстата РФ и Роспатента

В таблице 5 приведены интервалы для вероятностей осуществления этапов инновационного проекта (поисковые исследования – 1 этап, НИР – 2 этап, ОКР – 3 этап, подготовка производства – 4 этап).

Таблица 5.

Вероятность	1 этап	2 этап	3 этап	4 этап
Нижняя граница	0,08	0,17	0,31	0,75
Среднее значение	0,2	0,33	0,5	0,83
Верхняя граница	0,32	0,49	0,69	0,91

Учет зависимости Р от показателей осуществления проектов в федеральных округах будет приводить к перераспределению значений около средних значений, указанных в таблице 5. При этом необходимо, чтобы полученные вероятности оставались внутри указанных интервалов (для согласованности средних значений Р по стране и отдельных по федеральным округам).