Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Экономическая значимость интеллектуальной собственности и механизмы ее формирования 12
1.1. Некоторые важные термины и определения 12
1.2. Интеллектуальная собственность в системе управления стоимостью компании 14
1.3. Цикл формирования нематериальных активов: «от идентификации до трансфера» 18
1.4. Типовые профили компаний на рынке интеллектуальной собственности.. 25
1.5. Выводы 30
ГЛАВА 2. Разработка методики формализованного представления деятельности компании по формированию нематериальных активов 31
2.1. Требования к методике и выбор языка моделирования 31
2.2. Механизм расширений языка UML 40
2.3. Архитектурная модель бизнеса и ее реализация моделями языка UML 46
2.4. Алгоритм описания деятельности компании по формированию нематериальных активов 53
2.5. Выводы 56
ГЛАВА 3. Моделирование циклов формирования нематериальных активов в компаниях различных профилей 57
3.1. Профиль пользователя объектов интеллектуальной собственности 58
3.2. Профиль создателя объектов интеллектуальной собственности 74
3.3. Профиль модификатора объектов интеллектуальной собственности 85
3.4. Расширение унифицированного языка моделирования UML 101
3.5. Выводы 105
ГЛАВА 4. Разработка инструментария сравнения профилей компаний 107
4.1. Выявление и объяснение сходств и различий между компаниями 107
4.2. Проверка гипотезы о типовых профилях компаний на рынке интеллектуальной собственности 132
4.3. Некоторые важные следствия и рекомендации 137
4.4. Выводы 145
Заключение 146
Библиографический список использованной литературы
- Интеллектуальная собственность в системе управления стоимостью компании
- Архитектурная модель бизнеса и ее реализация моделями языка UML
- Профиль создателя объектов интеллектуальной собственности
- Проверка гипотезы о типовых профилях компаний на рынке интеллектуальной собственности
Введение к работе
Актуальность исследования
В странах с развитой и переходной экономикой, включая Россию, особую роль играют высокотехнологичные предприятия, деятельность которых основана на принадлежащих им правах интеллектуальной собственности (ИС) либо направлена на формирование объектов ИС. Значительную часть их рыночной стоимости образуют нематериальные активы (НМА), представленные, в основном, интеллектуальной собственностью. В целом, тенденция последних десятилетий заключается в почти двукратном увеличении доли таких активов в стоимости публичных компаний: с 40% в начале 80-х годов до 75% в настоящее время. Следовательно, ИС является инструментом управления стоимостью компаний, что подтверждается также современными эконометрическими исследованиями.
При всем многообразии преследуемых компаниями целей, определяющих конкретные способы хозяйственного использования НМА, проблемы обеспечения качества формируемых объектов ИС, оказывающие непосредственное влияние на возможности их присвоения либо передачи заказчику, чрезвычайно важны. Это, в свою очередь, определяется полнотой (отсутствием пропусков) содержательных и сервисных процедур, управленческих решений и документального сопровождения на всех этапах цикла формирования НМА. Как отмечено многими исследователями (Р.П. Булыга, Л.И. Воронина, А.Н. Елисеев, В.Г. Зинов, А.Н. Козырев, СЮ. Симаранов, И.Е. Шульга и др.), структура цикла формирования НМА сложна и специфична для компаний разных профилей деятельности, обеспечивающие цикл процессы в значительной степени реализуются неявным неформализованным образом. Существенная доля знаний об этих процессах не идентифицирована и не описана в документах, а рассредоточена среди множества исполнителей.
Таким образом, управленческий персонал компаний нуждается в информационно полных наглядных моделях циклов формирования НМА, согласующихся с общим профилем деятельности компании. Аналитическим службам компаний необходим инструментарий, позволяющий осуществлять диагностирование деятельности по созданию, приобретению и трансферу прав на объекты ИС, что способствует своевременной идентификации и устранению выявленных несоответствий между должным и наличествующим в компании набором значимых содержательных и сервисных процессов, документов и решений цикла формирования НМА.
Наиболее перспективный подход к удовлетворению указанных потребностей, по мнению автора, может быть реализован на основе символьных методов формализованного представления систем (Г. Буч, A.M. Вендров, А. Джекобсон, Дж. Рамбо, М. Фаулер, СВ. Черемных и др.), изначально применявшихся в качестве основы при проектирования информационных систем. Моделированию семантики различных предметных областей и их формализованному представлению посвящены работы таких авторов, как М.Г. Мальковский, А.В. Субботин, С.А. Харитонов, Д.В. Чистов, Е.Л. Шуремов и
др.
Следует отметить, что в литературе практически не освещены вопросы применения символьного моделирования для формализованного представления процессов формирования НМА, отсутствуют целостные подходы. В связи с изложенным разработка моделей формирования НМА является актуальной научной задачей, определившей выбор темы, формулирование цели и задач настоящего исследования.
Цель и задачи исследования
Основной целью исследования является решение научной задачи формализованного представления процессов формирования нематериальных активов.
Достижение указанной цели обусловило постановку следующих задач:
изучить характеристики и ключевые этапы цикла формирования НМА;
осуществить сравнительный анализ языковых средств символьного моделирования на предмет соответствия требованиям к методике формализованного представления деятельности, связанной с формированием НМА;
разработать методику формализованного представления деятельности, связанной с формированием НМА;
разработать и проанализировать модели циклов формирования НМА в компаниях разного профиля для выявления потребностей расширения применяемого языка моделирования;
предложить инструментарий объективного количественного различения компаний исходя из общности свойств реализуемых ими циклов формирования НМА;
разработать рекомендации компаниям на основе интерпретации результатов исследования.
Объектом исследования являются нематериальные активы.
Предметом исследования являются символьные методы формализованного
представления процессов формирования нематериальных активов.
Теоретическая и методологическая основа исследования
Основными методами исследования являются анкетирование и диагностическое интервьюирование (работа с высказываниями) экспертов предметной области и представителей компаний, анализ нормативно-методической документации компаний и литературных источников, методы символьной (визуальной) формализации деловых процессов.
При решении отдельных задач использовались элементы теории микроэкономики, оценки стоимости, матричной алгебры, объектно-ориентированного анализа и проектирования, инновационно-технологического менеджмента, интеллектуальных прав.
Информационное обеспечение исследования сформировано на основе данных специализированных отечественных и зарубежных научных изданий, первичной информации, собранной автором в процессе участия в консалтинговых проектах по аудиту ИС и результатов НИОКР, личного профессионального опыта по управлению софтверными проектами в аутсорсинговой компании, материалов научно-практических конференций, базы знаний Rational Unified Process, а также информации, опубликованной в сети Интернет.
При построении моделей применялись инструментальные CASE-средства полного жизненного цикла IBM Rational Software Modeler и Rational SoDA.
Работа соответствует п.2.6 Паспорта специальности 08.00.13 -«Математические и инструментальные методы экономики».
Научная новизна исследования
Научная новизна заключается в развитии методов и средств символьного моделирования на основе языка UML для формализованного представления процессов формирования нематериальных активов и идентификации типовых профилей компаний на рынке интеллектуальной собственности.
В частности, элементы новизны содержат следующие результаты исследования:
- выдвинута и подтверждена гипотеза о существовании на рынке ИС компаний трех характерных профилей: создателя, пользователя и модификатора объектов ИС;
определена совокупность ракурсов моделирования, обеспечивающих информационную полноту моделей циклов формирования НМА;
обоснован выбор и расширена нотация (введены дополнительные стереотипы) унифицированного языка моделирования UML для формализованного представления сведений о циклах формирования НМА; развиты инструментальные CASE-средства путем интеграции в них разработанных стереотипов;
предложен алгоритм формализации деятельности, связанной с формированием компанией НМА, посредством UML-моделей, соответствующих каждому из выделенных ракурсов моделирования;
создан набор моделей, описывающих циклы формирования НМА в компаниях трех характерных профилей: создателя, пользователя и модификатора объектов ИС;
сформировано пространство качественных признаков, указывающих на процессы, решения и документы циклов формирования НМА, и в этом пространстве идентифицированы профили участников рынка ИС.
Практическая значимость исследования
Практическая значимость заключается в том, что основные положения, результаты и рекомендации исследования ориентированы на применение в компаниях, деятельность которых связана с созданием/модификацией объектов ИС собственными силами или на заказ, а также в компаниях, заказывающих создание таких объектов через НИОКР.
Самостоятельное прикладное значение имеют следующие результаты:
- набор стереотипов, введенный в язык UML, - для расширения возможностей
применения языка UML и программных CASE-средств в области
формализованного представления бизнес-систем;
методика формализованного представления деятельности компании по формированию НМА (включая введенный набор стереотипов языка UML) -для обобщения и наглядной репрезентации сведений, полученных при опросе экспертов и изучении нормативно-методической документации компаний, с целью последующего сравнительного анализа с разработанными рекомендательными моделями циклов формирования НМА;
механизм графического изображения профилей компаний (построения пиктографиков) - для диагностики соответствия набора процедур и документального сопровождения цикла формирования НМА профилю реализующей такой цикл компании - создателя, пользователя либо модификатора объектов ИС.
Апробация и внедрение результатов исследования
Основные положения и результаты исследования обсуждались на международных конференциях «Идентификация систем и задачи управления» (ИЛУ РАН, Москва, 2005), «Системный анализ и информационные технологии» (ИПС РАН, Переславль-Залесский, 2005), «Молодежь и экономика» (ЯВФЭИ, Ярославль, 2004), всероссийских конференциях «Микроэлектроника и информатика» (МИЭТ, Москва, 2004, 2005) и научном тематическом семинаре «Ломоносовские чтения-2006» в МГУ им. М.В. Ломоносова. Использовались при выполнении проекта «Разработка научно-методического обеспечения диагностики системы подготовки научных кадров в российских вузах» по программе Минобрнауки РФ, работ по гранту РФФИ 2005-2007гг. (№05-06-80180) и НИР «Моделирование бизнес-процессов в сфере управления интеллектуальной собственностью в высокотехнологичных предприятиях» тематического плана 2005-2006гг. ННГУ им. Н.И.Лобачевского.
Достоверность полученных результатов подтверждена также:
практическим применением в ЗАО «НАНТ» разработанных методики формализации (включая языковые расширения для программных CASE-средств) деятельности компании и механизма графического изображения профилей;
использованием созданных UML-моделей в деятельности аутсорсинговой ИТ-компании ЗАО «МА-тек» для разработки документооборота, гармонизирующего процесс кросс-граничного трансфера прав ИС на создаваемое/модифицируемое по заказу программное обеспечение;
использованием основных положений и выводов диссертации при модернизации разделов образовательной программы «Организация предпринимательской деятельности в научно-технической сфере» Центра дополнительного профобразования ННГУ и их апробацией в ходе лекционных и семинарских занятий со слушателями программы.
Публикации
Основные положения диссертации опубликованы в 12 работах общим объемом 6,5 п.л. (авторский объем 2,6 п.л.), в том числе 4 работы (2,4 п.л.) - в ведущих рецензируемых научных журналах из перечня, определяемого Высшей аттестационной комиссией.
Структура работы
Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и 4 приложений.
Интеллектуальная собственность в системе управления стоимостью компании
Согласно положениям микроэкономической теории, одной из целей существования компании (фирмы, предприятия) на рынке является повышение ее собственной стоимости [39, 54]. В отношении публичных компаний принято говорить об акционерной стоимости, которая складывается на рынке ценных бумаг [18, 98, 103]. В общем случае, на стоимость компании оказывает влияние множество факторов. Среди таких факторов в соответствующей литературе [65] выделяют: доходы полученные и ожидаемые, бухгалтерскую прибыль, балансовую стоимость, дисконтированные денежные потоки, а также «неосязаемые активы» [14, 34].
Тенденция последних десятилетий заключается в том, что доля «неосязаемых активов» в стоимости компаний увеличилась в среднем с 40 (начало 80-х годов прошлого века) до 75% (2005г.) [84]. На это же, например, указывают результаты анализа, проведенного аудиторской компанией PricewaterhouseCoopers на основе данных 180 сделок слияния-поглощения, совершенных в США за 2003г. В среднем 74% от стоимости сделки приходилось на «неосязаемые активы», оставшиеся 26% - на прочие активы [1]. Этими обстоятельствами вызван высокий научный интерес к проблеме поиска интегральной характеристики стоимости компании с учетом вклада «неосязаемых активов», а также к исследованию влияния различных факторов в составе таких активов на их стоимость.
Возможность выделения и измерения нематериальной составляющей в стоимости основывается на том положении, что справедливая стоимость активов компании определяется рынком. В условиях эффективного рынка адекватным индикатором стоимости компании выступает цена ее акций на бирже. Согласно [77] «нематериальная» часть стоимости определяется как разность между рыночной капитализацией и стоимостью замещения реальных активов.
Распространение, однако, получил показатель не абсолютной разности, а отношения этих величин, известный как коэффициент Тобина (по имени американского экономиста, лауреата Нобелевской премии 1981г. в области экономики Джеймса Тобина). Позднее были получены удобные аппроксимирующие функции, позволяющие рассчитать коэффициент Тобина исключительно на основе данных финансовой отчетности (см., например, [98, 103]). Значения коэффициента Тобина для некоторых наиболее показательных сделок слияния-поглощения американских компаний, где доля «неосязаемых активов» в стоимости компании в несколько раз - до 20-ти - превышала долю материальной составляющей, можно найти в обзорных работах А. Гапоненко (см., например, [20]). Соответствующие значения для российских компаний воспроизведены нами в таблице 1.2.1. Очевидно, что «пороговым» значением коэффициента является 1: случаи, где коэффициент значительно превосходит 1, указывают на определяющее влияние нематериальной составляющей на рыночную стоимость компании; случаи, где коэффициент ниже 1, свидетельствуют о том, что оценка компании рынком не превосходит стоимости ее основных средств.
Теперь, когда влияние «неосязаемых активов» на рыночную стоимость компании подтверждено примерами, рассмотрим состав и структуру этих активов.
Современная экономическая теория расширяет «классическое» определение активов как совокупности имущественных прав: материальных ценностей, денежных средств и долговых требований (см., например, [22]). Под активами понимается совокупность всех легальных ресурсов, позволяющих получать доходы и прибыль за счет привлечения и обслуживания клиентов. Очевидно, сюда относятся не только основные, денежные средства и запасы, но и ИС, способности персонала к труду, деловые качества лидера (так называемый персональный гудвилл), налаженные связи с клиентами и поставщиками и т.д. Попытки объяснить структуру, источники и роль «новых» активов в экономике знаний привели к появлению теории интеллектуального капитала (ИК) и целого ряда терминов, характеризующих перечисленную совокупность «неосязаемостей». Это «интеллектуальные активы», «интеллектуальный капитал», «неосязаемые активы», «неосязаемый капитал», «нематериальные активы» и др. Смыслы, вкладываемые в перечисленные понятия представителями различных школ [13, 14, 15, 34, 114], зачастую не совпадают, но схожесть всех терминов в том, что появление каждого из них - попытка ответа на один и тот же вопрос: чем обусловлен столь существенный разрыв между балансовой и рыночной стоимостью компании, интегрально выражаемый коэффициентом Тобина.
Остановимся, однако, на учетной (бухгалтерской) категории НМА, поскольку в дальнейшем мы будем использовать термин НМА именно в этом, узком, смысле. Здесь НМА представлены, в основном ИС, т.е. исключительными правами на коммерческое использование систематизированных и отделимых от носителя знаний. Идентифицируемость, или отделимость, в свою очередь, является одним из определяющих признаков НМА в упомянутом смысле [46, 62]. Тем не менее, соотношение ИС и НМА далеко неоднозначно, несмотря на значительную поэлементную общность. Анализ положений российского законодательства в области ИС и бухгалтерского учета свидетельствует, что практически все исключительные права могут быть учтены в составе НМА за исключением права на защиту от недобросовестной конкуренции. Вместе с тем, например, такие НМА, как деловая репутация (гудвилл), организационные расходы, лицензии на определенные виды деятельности, не относятся к объектам ИС.
Изучению влияния различных факторов на величину «неосязаемых активов», а, следовательно, и на стоимость компании, посвящена целая серия эконометрических исследований. В 1981г. в классической работе «Рыночная стоимость, исследования и разработки, патенты» [90] Ц. Грилихес начал исследование влияния на стоимость компании количества принадлежащих ей патентов (patent stock) и вложений в НИОКР1 (R&D). В других работах исследовалось также влияние частоты цитирования (patent citation) [ПО], количества поданных заявок на получение патентов (patent applications) [92], затрат на рекламу (advertising) [121], деловой репутации (goodwill) и т.п. показателей, объединяемых в указанных публикациях понятием «неосязаемых активов» (intangibles). Зависимой величиной, замещающей в эмпирических уравнениях рыночную стоимость, является коэффициент Тобина. Исследования показали, что все перечисленные факторы в той или иной мере оказывают положительное влияние на рыночную стоимость. При этом было показано, что стоимость крупных публичных корпораций практически линейно связана с количеством патентов компании и ее затратами на НИОКР [91]. Разумеется, не все патенты имеют равнозначную ценность для компании. Как отмечено в публикации [81], «... лишь некоторые патенты имеют реальную ценность, в то время как многие ничего не стоят». Поэтому, при прохождении стадий процесса формирования НМА, должны, в итоге, быть получены ответы на три главных вопроса: - о возможности присвоения прав на технические решения, составляющие суть потенциально охраноспособных объектов ИС; - об экономической целесообразности присвоения этих прав с точки зрения наиболее эффективной эксплуатации формируемых НМА; - о доброкачественности, т.е. рисках, присвоения этих прав.
Таким образом, целесообразное формирование и гарантии безрискового присвоения ИС превращают ее в эффективный экономический инструмент управления стоимостью бизнеса.
Архитектурная модель бизнеса и ее реализация моделями языка UML
В предыдущих параграфах главы был обоснован выбор языка моделирования UML для разрабатываемой методики формализации собранных экспертных и документальных сведений, выбраны его нотационные элементы и раскрыта их семантика, описана процедура расширения языка. Перейдем теперь к обсуждению ракурсов архитектурной модели бизнеса.
Архитектурная модель бизнеса, представленная на рис.2.3.1, содержит лишь те из упомянутых в п.2.1 ракурсов, содержание которых релевантно задаче выявления сходств и различий между репрезентативными компаниями в границах реализуемых ими циклов формирования НМА. Каждый из ракурсов необходим, а их совокупность достаточна для комплексного формализованного представления циклов формирования НМА в репрезентативных компаниях: бизнес-процессов, их состава, структуры и участников. Процессный ракурс является ключевым, поскольку использует информацию, аккумулируемую в остальных ракурсах, что также свидетельствует о процессной ориентированности разрабатываемой методики.
Дадим необходимые рекомендации относительно содержания ракурсов архитектурной модели бизнеса и обоснуем выбор используемых при их реализации UML-диаграмм.
1. Контекстный ракурс. Одной из задач, стоящих перед проектировщиком, является определение четких границ моделируемой бизнес-системы (системных рамок). В книге Л.А. Мацяшека [42] утверждается, что для обозначения рамок системы следует воспользоваться контекстной диаграммой потоков данных (Data Flow Diagram - DFD) [32] в любой нотации из двух традиционно используемых - Йордона-ДеМарко или Гейна-Сэрсона [40, 88]. Внешние сущности отражают взаимодействие системы с внешним миром, а центральным процессом является моделируемая система. Эта диаграмма, чаще всего, просто рисуется на бумаге и служит отправной точкой для проектировщика как самый общий взгляд на бизнес-систему.
Подобная практика смешения нотаций приводит к разбалансированию единого формализованного UML-подхода. Поэтому для обозначения рамок системы, по нашему мнению, возможно и более предпочтительно воспользоваться диаграммой бизнес-прецедентов, т.к. семантически внешние сущности сходны с внешними исполнителями (business actors) из модели бизнес прецедентов, которыми могут быть люди и/или другие системы, а понятие процесса из диаграммы DFD эквивалентно бизнес-прецеденту. Максимальная гибкость достигается за счет использования ассоциаций «включения» между прецедентами.
2. Целевой ракурс служит для выявления и иерархизации целей - начиная с цели существования всей организации и далее, через цели ее подразделений и бизнес-процессов, к целям деятельностей отдельных исполнителей. Цели представлены классами со стереотипом «business goal». Для моделирования целевого ракурса применяются диаграммы классов и бизнес-прецедентов.
3. Ролевой ракурс предназначен для описания ролевого состава участников бизнес-системы. В языке UML термину «роль» близко понятие актора (actor), или исполнителя. Тем не менее, введение ролевой идеологии вместо традиционно используемого в UML понятия актора, а также ролевого ракурса вместо упоминаемого в литературе структурного имеет ряд преимуществ.
Во-первых, согласно правилам, в UML принято различать внутренних (business worker) и внешних (business actor) акторов, т.е. исполнителей, либо участвующих в реализации бизнес-прецедента, либо ожидающих только результат (продукт) его исполнения. В соответствии с иным назначением бизнес-прецедентов, о чем говорилось выше, а также в связи с тем, что на практике деление исполнителей на внешних и внутренних часто носит весьма условный характер либо вовсе неосуществимо, использование термина «роль» является наиболее удачным.
Во-вторых, роль может иметь несколько уровней существования: организация (компания) в целом, структурное подразделение организации, группа лиц или индивид. Следовательно, понятие роли применимо к компании, преследующей определенные интересы в бизнес-трансакциях с контрагентами, подразделению, ориентированному на выполнение ряда функций, а также сотруднику, действующему в рамках своих должностных инструкций. Что касается последнего случая, то следует учитывать, что роль - собирательное понятие, не предполагающее взаимно однозначного соответствия с конкретной должностью и, тем более, работником, занимающим эту должность, хотя они и могут выступать в качестве основы при выделении ролей. Например, роль может быть «скомпонована» из целого набора должностей специалистов компании или, наоборот, работнику, занимающему определенную должность, может быть поставлено в соответствие две и более ролей, выполняемых им в различных контекстах.
Наконец, в-третьих, ролевой подход обладает тем важным преимуществом, что позволяет устранить зависимость создаваемых моделей от наличествующих штатной и организационной структур, тем самым сохранив применимость моделей в условиях реорганизации компании.
Ролевой ракурс реализуется через диаграммы классов, представляющих роли, связанные, в основном, отношениями ассоциации и обобщения.
Объектный ракурс, представляя статическую картину бизнеса, сосредоточен на спецификации механизмов взаимодействия ролей с бизнес-сущностями, бизнес-документами, а также структурных взаимосвязях между ними. Бизнес-сущностями в UML могут быть представлены материальные и информационные объекты. Например, в Eriksson-Penker Business Extensions и UEML введены специальные обозначения - ресурс и информация, причем к ресурсам относятся также и люди. Специфика нашей предметной области практически исключает необходимость работы с материальными объектами, но не с информационными, фиксация которых, однако, на материальном носителе часто имеет характер юридически значимого действия. Поэтому для отображения информационных объектов, документальное представление которых обязательно, используется понятие бизнес-документа (стереотип «business document»), а бизнес-сущностями представлены информационные объекты, документальное сопровождение которых опционально либо незначимо в контексте.
Профиль создателя объектов интеллектуальной собственности
Функции современных российских и зарубежных инновационно-активных вузов заключаются не только в предоставлении образовательных услуг, но и в генерации новых технологий как совокупности ОИС на основе новых знаний. Как справедливо отмечает Е.В. Шукшунов в статье [74], «...Современный университет - это научное сообщество, которое способно генерировать новые знания, ... распространять знания, превращать их в готовый коммерческий продукт...». Получение таких знаний происходит, главным образом, при выполнении НИОКТР. В состав научно-инновационного комплекса высшей школы входит более 500 организаций, занимающихся НИОКТР, из которых 77% составляют вузы и около 20% - научно-исследовательские и конструкторские организации [48].
Мы не будем касаться здесь образовательной деятельности вузов, служащей их наиболее существенным отличительным признаком от остальных научных организаций, а сосредоточимся на роднящей все научные организации роли создателя знаний. Научно-техническая деятельность научных организаций не является однородной. Как было отмечено, она может быть индуцирована либо внешним заказчиком - пользователем знаний, либо накопленным интеллектуальным потенциалом научных работников. Это, в свою очередь, заставляет научные организации взаимодействовать преимущественно с двумя субъектами рынка технологий - заказчиком НИОКТР и лицензиатом (покупателем результатов работ в форме ОИС).
Научная деятельность, индуцированная заказчиком, осуществляется в форме целенаправленных прикладных НИР, ОКР и т.п. работ. Поскольку риски, связанные с невозможностью использования или растянутым освоением новшества несет, а значит и оплачивает, заказчик, то и стоимость создания технических решений (включая ОИС на их основе) невелика. Цели, преследуемые научными организациями при выполнении заказных НИОКТР, вполне очевидны. Они обеспечивают: - удовлетворение актуальных потребностей рынка в наукоемкой продукции; - получение доходов от трансфера технологий, направляемых, в том числе, на поддержание фундаментальных исследований.
Инициативные НИОКТР - фундаментальные и поисковые НИР - не являются ответом на актуальный запрос рынка, поэтому многие параметры применения их результатов остаются неопределенными или неоднозначными для бизнеса в течение длительного времени. Неопределенность, присущая подобным работам, столь велика, что требует наличия специальных инфраструктурных элементов при научных организациях для снятия рисков инновационной деятельности. Такими элементами являются собственные инновационно-технологические центры (ИТЦ), центры трансфера технологий либо консультационно-внедренческие фирмы. Одной из важнейших их функций является выстраивание связей с представителями промышленности и бизнеса. Без посреднического участия ИТЦ даже результаты исследований, имеющих крупное научное значение, могут не найти коммерческого воплощения - по крайней мере, в приемлемый для авторов изобретения временной интервал, что может быть подтверждено многочисленными примерами.
В настоящее время выполнение инициативных НИОКТР в научных организациях ориентировано, прежде всего, на стимулирование творческой активности трудового коллектива (поддержание уровня технологической восприимчивости), поддержание престижа самой организации, а также на получение доходов от реализации исключительных прав на результаты исследований. С получением исключительных прав на ОИС в российских научных организациях, в целом, имеются большие сложности, часть которых носит объективный характер и связана со значительной долей государственного финансирования исследовательской деятельности, и, как следствие, «зараженностью бюджетом» [5], т.е. использованием бюджетных ассигнований при выполнении НИОКТР. Однако ряд проблем имеет наиболее острый характер. Среди них следует выделить ограниченность восприятия результата НИОКТР -лишь как научно-технической продукции, а не потенциально охраноспособного решения, а также связанную с этим проблему отсутствия/несоблюдения режима конфиденциальности при выполнении НИОКТР. Следующее из этого раскрытие полученных результатов, подлежащих трансферу, ведет к исчезновению объекта правовой охраны.
Итак, циклы формирования НМА в научных организациях представлены проектами инициативных и заказных НИОКТР, каждые из которых, как мы выяснили, ориентированы на достижение определенных целей. Поэтому границы цикла формирования НМА представляется возможным определить посредством бизнес-прецедента «Создание и трансфер новых знаний».
Проверка гипотезы о типовых профилях компаний на рынке интеллектуальной собственности
Напомним, что используемая в настоящей работе типология профилей компаний была введена на уровне гипотезы. Поэтому после того как в предыдущем параграфе последовательно были рассмотрены девять сфер, в которых осуществляется деятельность репрезентативных компаний по реализации циклов формирования НМА, а также рассчитаны и прокомментированы коэффициенты, выражающие для каждой компании уровень ее активности в выделенных сферах, представляется возможным подтвердить либо опровергнуть выдвинутую гипотезу. Проще всего это сделать, визуализировав профили компаний с помощью пиктографиков, оси которых соответствуют сферам, а по осям отложены значения уровней активности. Действительно, одна из областей применения пиктографиков состоит в выявлении с их помощью систематически проявляющихся шаблонов или групп сходных объектов среди результатов наблюдений.
Пиктографики приведены на рис.4.2.1. Для удобства коэффициенты активности из таблиц 4.1.2-4.1.10 предварительно были сведены в одну (см. табл.4.2.1). Принимая во внимание, что каждая репрезентативная компания представляет определенный профиль бизнеса - использующий, создающий или модифицирующий ОИС, можно утверждать, что каждый пиктографик рис.4.2.1 является также и визуализацией профиля бизнеса соответствующего типа.
Графические конфигурации профилей сильно различаются, что уже свидетельствует о существовании трех разных профилей бизнесов. Уровни активности профилей создателя и пользователя объектов ИС, в частности, не совпадают в характеристических для них сферах «Приобретение прав ИС», «Формирование ИС», «Распоряжение правами». При этом для профиля создателя в сравнении с пользователем выявлена более высокая активность в сферах «Формирование ИС» (0,81 против 0,71) и «Распоряжение правами» (0,97 против 0,43), в то время как для профиля пользователя в сравнении с создателем - в сфере «Приобретение прав ИС» (1,00 против 0,00). Априорно можно было предположить больший разрыв уровней активности в сфере «Формирование ИС», однако степень совпадения направлений активности создающего и использующего ОИС профилей здесь достаточно мала - 0,26. Обращаясь к данным табл.4.1.5 сферы «Формирование ИС», находим, что деятельность научной организации сосредоточена, в основном, в секциях процессов управления ИС и документального сопровождения, в то время как добывающей компании - на принятии управленческих решений. Такое поведение вполне согласуется с ролью пользователя технологий в цикле формирования объектов ИС.
Что касается третьего профиля - модификатора ОИС, то, как следует из рис.4.2.1, от остальных профилей его отличает полное отсутствие активности в сервисных сферах «Спецификация прав», «Эксплуатация», «Оценка и учет прав», а характеристическим свойством является одинаково умеренная (близкая к 0,5) активность в сферах «Приобретение прав ИС» и «Формирование ИС».
Наибольший интерес представляет, однако, закономерность, выявленная на основе парного сопоставления репрезентативных компаний по сферам в предыдущем параграфе. Оказалось, что в каждой сфере вектор применимости признаков аутсорсинговой компании (VA) обязательно является образом хотя бы одного из векторов, характеризующих применимость признаков сферы в отношении добывающей компании (Уд) или научной организации (Уц). Линейный оператор отображения Т в вектор Уд задается при этом матрицей, индексы столбцов и строк которой соответствуют порядковым номерам признаков сферы, а на пересечении столбцов и строк с одинаковыми индексами единицей обозначена обоюдная применимость признака для пары компаний. Матрица линейного оператора имеет вид (2): {vy, /=1,...,п;У=1,...,п}, где: (2) п - количество признаков в рассматриваемой сфере, Vjj =1, если /=/ и между парой компаний отмечена взаимная применимость признака /, Vy =0 во всех остальных случаях.
Например, для сферы «Приобретение прав ИС», где сходство добывающей и аутсорсинговой компаний наблюдается в отношении 1-го и 3-го признаков, оператор отображения вектора Уд в вектор Уд принимает вид, указанный на рис.4.2.2(а). При том, что вектор-прообраз Уд показан на рис.4.2.2(б), вектор-образ Уд получит значения, выведенные на рис.4.2.2(в).
Похожие диссертации на Моделирование процессов формирования нематериальных активов
