Интеллектуальная собственность. Ч.I. Лекции

Использование патентной информации при прогнозировании научно-технического развития

подтверждаются вневедомственной экспертизой, и за них несет юридическую и материальную ответственность патентовладелец.

В-четвертых, формализованность. Патентный фонд всех основных стран классифицирован по единой для них международной патентной классификации.

Имея на руках патентную базу, можно привести ее к некоторой системе анализа, т. е. нужно поделить ее на группы, основываясь на анализе международного и регионального рынка1. Так как Россия имеет громадную территорию, спектр технологического развития очень широк. Как известно, научно-техни- ческий прогресс строится на принципе домино, т. е. развитие одной отрасли может стимулировать другие отрасли, тем самым порождая технологическую цепочку изобретений. Можно выделить область, где получается наибольшее количество патентов, спроецировать его на текущее состояние научно-техни- ческого развития. А потом, основываясь на данных инвестиционного и потребительского рынка, вывести разделы, где возможно максимальное развитие.

Следует также выделить различные подходы к прогнозированию развития отстающих и «мэйнстримовых» отраслей2. Даже небольшой прогресс в отстающей отрасли, как представляется, может сдвинуть ее с места и кардинально поменять прогноз на ее развитие в будущем. В то же время постоянные положительные результаты относительно прогресса в преуспевающей отрасли могут не соответствовать сложившейся на самом деле ситуации, быть «остаточным эффектом».

Итак:

—Патентная система позволяет получить объективную оценку новизны того или иного технического решения.

—Больше внимания следует уделять патентному исследованию и мониторингу нужной отрасли, чтобы проследить тенденции ее развития и объемы. Этот анализ позволит понять, как лучше совершенствовать и наиболее эффективным образом управлять технологическим инновационным процессом3. Причем исследование трендов развития отрасли важно на каждом этапе данной схемы — это поможет обеспечить гибкость процесса управления.

—Патентная система позволяет также определить «изобретательский уровень» объекта, т. е. фактически охраняемую долю новых научно-технических

иэкономических результатов разработки.

—Одним их признаков конкурентоспособности и технического уровня продукции, технологии является наличие ее правовой охраны в виде патента или лицензионного соглашения. Поэтому патентная защищенность составляющего цель инвестиционного проекта объекта техники, технологии, его составных частей является одним из объективных показателей для оценки проекта.

—Следует также учитывать, кто является владельцем патента. Если патентообладателем является крупная компания, имеющая свои производственные мощности, то технология найдет свое применение куда раньше, чем технологическое решение отечественного Кулибина.

1 Дрындин А.В.

2 Полуэктов Е.В.

3 Дрындин А.В.

171

Тема 14/15

— Данная модель не учитывает «выбросов» — т. е. различных критических событий (кризисы, катастрофы, — ситуации, которые могут сильно изменить ситуацию с изобретениями). Их довольно сложно спрогнозировать. Видимо, эту проблему можно решить путем введения определенных барьеров. Далее, на этапе выбора оптимального технического решения, следует добавить коэффициент дисконтирования. А также считать NPV и IRR — стандартные критерии, которые довольно адекватно оценивают эффективность проектов.

Список литературы

1.Твисс Б. Прогнозирование для технологов и инженеров. Н. Новгород: Парсек-НН, 1999. (Twiss B.C. Managing technological innovation, 4th edition. Pitman, 1992.)

2.Поиск. 2001. № 43 (649). С. 4.

3.Филипповский Е.Е. Патентная система и научно-технический прогресс в капиталистических странах. М.: Наука, 1972. С. 69.

4.Зубчанинов В.В., Соловьев Н.С. Цикл времени от появления знаний до их производственной реализации (по данным патентной статистики США) // Изв. АН СССР.

Сер. Экон. 1980. № 3. С. 121–130.

5.Свинаренко А.Г. Рост промышленного производства в условиях активизации инновационной деятельности // Наука и промышленность России. 2001. № 8 (52). С. 3–16.

6.Тимофеева Н.М. Методы обработки патентной информации при изучении тенденций развития техники (обзорная информация). М.: ВНИИПИ, 1988.

7.Соловьев Н.С. Периодичность появления изобретении (по зарубежным патентам)

//Известия АН СССР. Сер. Экон. 1982. № 4. С. 140–147.

8.Langrish G. Индивидуальный творческий процесс в системе инновационного управления // Creative and innovation vearb. 1988. V. 1. P. 7–19.

9.Гинзбург Б.И., Ховах Н.И. Научно-техническое прогнозирование создания новых материалов на основе патентной информации // Науковедение и информатика (Киев). 1988. № 30. С. 7–18.

10.Тимофеева Н.М., Дерябина Е.А. Использование патентной статистики для прогнозирования структуры энергетического комплекса России // Научно-техническая информация. Серия 1. 2001. № 6. С. 29–36

11.Journal of Japanese Group of AJPPJ. 1985. V. 10. P. 7.

12.Бромберг Г.В. Оценка инновационных проектов: выбор приоритетов. М.: ИНИЦ Роспатента, 2002.

13.Макаров А.А. Перспективы развития энергетики России в первой половине 21 века // Изв. Академии Наук. Энергетика. 2000. № 2.

14.Нигматулин Б.И. Стратегия и основные направления развития атомной энергетики России в первой половине XXI в. // Теплоэнергетика. 2001. № 1.

15.Показатели развития науки. Краткое изложение доклада Национального совета по науке США за 1985 год.

16.Эйрес Р. Научно-техническое прогнозирование и долгосрочное планирование. М.: Мир, 1971.

17.Кулагин А., Леонтьев Л. Чтобы льгота работала // Поиск. 2002. 8 февр. С. 12.

18.Опыт отечественного и зарубежного прогнозирования НТП (аналитическая справка). Проблемный раздел 1.1.6 «Открытия, изобретения, патентно-лицензионная работа» Комплексной программы научно-технического прогресса СССР на 1991–2010 гг. М.: ВНИИПИ, 1987.

19.Тенденции развития крупных направлений научно-технического прогресса в промышленно развитых странах (патентно-статистический обзор). М.: ВНИИПИ, 1989.

172

Тема

15/15

Национальная инновационная система: версия модели

О необходимости формирования в России экономики знаний, инновационной экономики говорится много. Гораздо меньше — предложений о том, как это сделать. Большинство из них касается двух подходов к модернизации экономики: институционального и функционального. В рамках институционального подхода под национальной инновационной системой (НИС) понимается совокупность институтов, относящихся к частному и государственному секторам, которые индивидуально и во взаимодействии друг с другом обусловливают разработку и распространение инноваций в пределах конкретного государства [1].

Не отвергая этот и иные подходы к решению проблем НИС России, в рамках предлагаемого материала мы сделаем акцент на выстраивании содержания функций управления технологическим инновационным процессом в стране. По мнению авторов [2], следует начинать прежде всего с выбора так называемого «центра исследования», определяющего все остальное: модели, необходимые данные, метод оценивания. Согласившись с этим, примем в качестве этого центра определение цели моделирования — отслеживание на этапах инновационного процесса его ключевых параметров, их влияние на конечный результат, обеспечение возможности его корректировки.

В этой сфере также нет единого подхода. Одни исследователи основываются на базовой модели для инновации, которая принадлежит Дасгупте и Стиглицу [6]. Представим себе приступающую к производству нового продукта отрасль, включающую ряд фирм с обратной рыночной кривой спроса, совокупным выпуском фирм, затратами на единицу продукции и расходами фирмы на НИОКР (для упрощения принимается, что у фирм не существует других постоянных затрат). Прибыль для каждой фирмы максимизируется подбором расходов фирмы на НИОКР (при предположении, что конкуренты будут вести себя в соответствии с моделью Нэша–Курно). Это приводит к равенству предельной выручки и предельных затрат в отдаче от НИОКР.

Приведенная модель, однако, не учитывает следующего важного обстоятельства. Переход на инновационную экономику предполагает возрастающую роль в ней создания и использования технических новшеств — изобретений, промышленных образцов, ноу-хау, полезных моделей. При этом известно, что появление новой технологии, нового изделия, как правило, вступает в конфликт с действующим производством, требуя подготовки новых кадров, новой оснастки, оборудования, инструментария.

Другие авторы рассматривают изолированный от общих закономерностей развития научно-технической сферы вариант модели, учитывающий показатели

174

Национальная инновационная система: версия модели

количества тех или иных объектов интеллектуальной собственности (преимущественно изобретений), не принимая во внимание фактора их полезности в экономике [5].

Исходя из их функционального назначения уравнения этой модели сгруппированы в четыре блока.

В блоке 1 оценивается «возрастной» состав изобретений.

Блок 2 предназначен для оценки количества заявок на изобретения в ретроспективном периоде.

Вблоке 3 выполняется перспективная оценка рациональной стратегии обновления основных производственных фондов, возрастной структуры изобретений и осуществляется увязка их с количественными параметрами заявок.

Назначение блока 4 — оценка количества впервые использованных изобретений в ретроспективном периоде.

Витоге определяются показатели количества изобретений, использованных

вматериальном производстве при устанавливаемом нормативном коэффициенте использования.

Первый имитационный цикл на этом завершен. При этом принятая инновационная стратегия согласована с количественным составом заявок на изобретения. Если складывающаяся в перспективе численность заявок больше требующейся, то целесообразно рассмотреть вариант развития при более высоком коэффициенте использования изобретений. Для этого осуществляется второй имитационный цикл расчетов при новом коэффициенте использования изобретений и определяется возможность увеличения дохода предприятия (национального дохода, валового внутреннего продукта страны, региона или отрасли).

Если складывающаяся численность заявок меньше требующейся, определяемой количеством используемых изобретений, возникает необходимость более быстрого обновления малоэффективной техники и согласования ее общего количества с имеющимися ресурсами.

Для этого оценивается «производительность» вновь используемых изобретений в перспективном периоде, а затем из устанавливаемых экономических критериев обновления моделируются различные варианты обновления основных производственных фондов с использованием новых изобретений.

Вкачестве критериев обновления производственного аппарата в агрегированных расчетах на уровне страны, региона, отрасли или предприятия — для перспективных обоснований — могут использоваться:

—достижение рациональной возрастной структуры изобретений (постоянное увеличение в перспективном периоде удельного веса «молодых» изобретений в их общей массе и обеспечение неубывающего во времени коэффициента выбытия «старых» малопродуктивных изобретений);

—уменьшение нагрузки на экономическую систему (динамика удельного веса вновь используемых изобретений не должна опережать темпы роста тиражирования остальных).

По сути, получается модель из разряда «сел и посчитал». Но в этом может таиться и негативная сторона: по причине того, что математика — точная наука, не все процессы можно выразить в простом виде с ее помощью. Вслед-

175

Тема 15/15

ствие этого в модель было бы не лишним включить некоторое «экспертное мнение» — коэффициент, который устанавливается сведущим в конкретном вопросе человеком (это, конечно, относится ко второй части подсчетов, где математика уже теряет строгость).

Данная модель учитывает многие факторы (процент используемых изобретений, прибыль от использования изобретений и др.), поэтому она достаточно сложна и способна к саморегуляции. Следует, однако, принять во внимание разную степень влияния на производственный процесс изобретений разного возраста. Этого можно добиться умножением соответствующих частей формул на коэффициенты вида 1/(возраст изобретения).

Недостатком этой модели является игнорирование удовлетворения общественных потребностей, иных (кроме возрастной характеристики) показателей изобретений, в частности эффективности, а также возможности появления прорывных новшеств.

Необходима не только количественная, но и качественная оценка анализируемых изобретений. Например, если говорить о прибыли, принесенной всеми изобретениями в некоторой области за конкретный период времени, то обобщение такой информации может привести к заблуждению. Ведь если окажется, что в данной области было только одно действительно успешное изобретение, которое принесло 95% прибыли от общего количества, принесенного всеми изобретениями, — тогда получается, что остальные были практически бесполезны. Далеко не факт, что в обозримом будущем в этой области будет создано еще одно столь же эффективное новшество. Для учета данной особенности М.Г. Бакулин предлагает ввести некий дополнительный параметр, который отображал бы степень равноценности успешности, полезности изобретений.

Для его определения целесообразно разбить временну2ю шкалу на отрезки времени — например, по годам. Выбрать некоторое количество таких отрезков времени, идущих последовательно и оканчивающихся нынешним моментом. После этого для каждого отрезка времени вывести статистику: по количеству изобретений в этот промежуток времени, по количеству затрат на создание изобретения, по количеству прибыли и затрат от использования изобретения на практике в данный и в последующие отрезки времени. При сравнении двух отрезков времени — прошедшего и последующего — о верно выбранной инновационной стратегии будет говорить сравнение вышеперечисленных статистик данных отрезков времени. По-видимому, о хорошей инновационной стратегии будет свидетельствовать стабильное состояние или быстрый рост количества используемых изобретений; для затрат положительным показателем является их уменьшение, а для прибыли, очевидно, — ее рост.

Необходимо найти показатели, которые характеризуют состояние объекта с экономической, социальной и экологической точек зрения в конкретный момент времени на конкретной территории. Показатели должны быть зависимы и взаимосвязаны.

Достаточно иметь выборку показателей для каждой переменной. Необходимо сохранять устойчивость системы, т. е. изменение одного из показателей

176

Национальная инновационная система: версия модели

не должно рушить целостность наборов других. Затем нужно построить критерий эффективности развития так, чтобы система сама определяла вклад показателей в функцию полезности без участия экспертов. Последний шаг — проведение расчетов и выкладка результатов.

Для выстраивания усовершенствованной версии модели функционального управления технологическим инновационным процессом (началом которого является создание изобретений и других ОИС) обратимся к следующей схеме.

Известна [1] эвристическая информационная модель. Ее с успехом применяют в прогнозировании социально-экономических процессов [4]. Требования к этой модели самые общие. Первое: необходимо найти показатели, характеризующие состояние объекта с экономической, социальной и экологической точек зрения в конкретный момент времени на конкретной территории. Показатели должны быть независимы и иметь количественные значения. Второе: они должны быть унифицированы. Третье: необходимо построить систему так, чтобы изменение одного из показателей влияло и на другие. Это дает возможность просчитать синергетику воздействия. Четвертое: надо построить критерий эффективности развития таким образом, чтобы система сама определяла вклад показателей в функцию полезности без участия экспертов. Заключительный этап — расчеты, анализ и сравнение с реальностью.

С учетом вышеизложенного, для оценки необходимости и выбора момента для осуществления технологических изменений предлагается модель (см. Часть II), которая содержит уравнения, реализующие имитационную модель исследования влияния изобретательства на обновление средств труда, динамику экономического роста. Для этого попробуем построить более совершенную версию национальной инновационной модели, основываясь на расчетной схеме производственной функции или формального анализа оптимальности по Парето. Первая сложность в таком анализе — обозначение. Естественно, придется внести некоторые изменения в общепринятые обозначения: так, вместо понятия «товары» примем термин «объекты промышленной собственности» (ОПС1), «выпуск товара» заменим на «создание ОПС», «создателей товара» — на «правообладателей», а термин «потребители» заменим на принятый в ИС «пользователи». После этого мы выводим условия оптимальности в создании ОПС, их использовании, а также общего оптимума.

Для получения соответствующего условия применяем известный подход к вычислению математического ожидания и матрицу ковариаций вектора остатков [2]. Задаем цель максимизации «выпуска» ОПС или минимизации, если речь идет о «ресурсе», при фиксированных уровнях «выпуска» остальных (невысокоэффективных) ОПС и заданных производственных возможностях каждой фирмы в экономике. Используя обычный метод множителей Лагранжа [7], максимизируем отношение между высокоэффективными и остальными ОПС, общее для всех фирм в экономике, что может быть интерпретировано только как предельная норма трансформации. Так что мы имеем стандартное

1 При отсутствии иных упоминаний об ограничениях рассматриваются высокоэффективные ОПС.

177

Тема 15/15

требование: предельная норма трансформации должна быть одинаковой для всех фирм.

Основной интерес представляет спецификация функции полезности. Мы можем просто представить общую функцию полезности, включающую все ОПС при всех показателях [8]. Однако разумно ввести вероятностный аспект через использование гипотезы ожидаемой полезности. Иными словами, пользователи максимизируют полезность, взвешивая полезность разных исходов посредством субъективной вероятности этих событий. Таким образом, индивидуальная функция полезности задается для каждой пары ОПС и каждой пары пользователей. Это условие, состоящее в том, что предельные относительные полезности должны быть одинаковы для всех пользователей.

Удовлетворение условий создания ОПС приводит общество на границу производственных возможностей, т. е. к технологическому оптимуму.

Теперь продолжим, как и раньше, максимизируя полезность одного продукта (фирмы) в обществе при заданной границе производственных возможностей создания высокоэффективных ОПС и поддержании всех других продуктов (фирм) на заданном уровне полезности ОПС. По Лагранжу получаем, что предельная норма трансформации в создании высокоэффективных ОПС должна быть равна предельной относительной полезности (которая, в свою очередь, должна быть одинаковой для всех пользователей).

Мы предполагаем, что существует столько рынков для каждого продукта, сколько есть временных периодов и состояний среды, связанных с производством и потреблением данного ОПС. Все рынки являются совершенными, а «пользователи» и «создатели» ведут себя как ценополучатели.

Пусть фьючерсные рынки и рынки обстоятельств задают цены. Все фирмы и потребители являются ценополучателями. Пользователь максимизирует свою полезность при заданном бюджетном ограничении, следовательно, создатель ОПС устанавливает свою предельную относительную полезность равной отношению цен обстоятельств. Фирма, как обычно, максимизирует прибыль при заданной производственной функции, т. е. фирма устанавливает предельную норму трансформации равной отношению цен. Отметим, что это условие никоим образом не включает оценку фирмой вероятности состояний (как в соответствующем условии для пользователя).

Условия для фирмы и потребителя подразумевают, что оба приравнивают свои данные к соответствующему отношению цен. Поэтому условие общего оптимума удовлетворяется автоматически.

Как учесть появление «прорывных» технологий?

Серьезные затруднения вызывает необходимость предусмотреть в модели появление так называемых прорывных новшеств, требующих внеочередной поддержки. Возможность их учета открывает применение методов теории вероятностей к изучению статистических закономерностей, относящихся к весьма далеким друг от друга областям науки (поскольку такие изобретения часто находятся на стыке разных дисциплин). Эта возможность основана на том, что вероятности событий всегда удовлетворяют некоторым простым соотношениям.

178

Национальная инновационная система: версия модели

Изучение свойств вероятностей событий на основе этих простых соотношений должно сопровождать моделирование элемента появления прорывных новинок, например, благодаря использованию теоремы сложения вероятностей

иформулы полной вероятности событий, попарно несовместных (скажем, одновременные поддержка и осуществление новейшей прорывной технологии

итехнологии «каменного века» не выглядят правдоподобными).

Основные черты этой схемы следующие. При изучении какой-либо реальной задачи — методами теории вероятностей прежде всего выделяется множество элементов (например, число использованных изобретений), называемых элементарными событиями. Всякое событие вполне описывается множеством благоприятствующих ему элементарных событий и потому рассматривается как некое множество элементарных событий. С некоторыми из событий А (пример — реализация «прорывных» изобретений) связываются определенные числа Р (A), называемые их вероятностями и удовлетворяющие условиям

1.0 £ Р (А) £ 1.

2.P (U) = 1.

3.Если события A1, ..., An попарно несовместны и А — их сумма, то

Р(А) = Р (A1) + P (A2) + … + Р (An).

Наличие у события А при некоторых условиях определенной вероятности, равной Р, проявляется в том, что почти в каждой достаточно длинной серии измерений частота события А приблизительно равна Р.

Итог: представляется наиболее целесообразной 3-я описанная модель. Напомню о ее цели — отслеживание на этапах инновационного процесса его ключевых параметров, критериев мониторинга научно-технического развития, их влияние на конечный результат, обеспечение возможности его корректировки. С моей точки зрения, эти критерии таковы:

—повышение эффективности ОПС;

—снижение цен ОПС в сравнении с изменением уровня цен изделий этого

ряда;

—рост распространения наиболее эффективных ОПС;

—рост заинтересованности участников инновационного процесса в создании и использовании высокоэффективных ОПС и их распространении.

Использование модели представляется наиболее действенным в сочетании

спредложенными ранее методами прогнозирования научно-технического развития, оценки ОПС, их учета и стимулирования участников инновационного процесса.

Разумеется, приведенными тремя подходами не исчерпываются возможные версии НМИ (национальной модели инноваций). Продолжение поиска может состояться, например, в следующих функциональных направлениях (при этом, повторяем, поиск оптимума в институциональном строе не упускается).

Вкачестве поставщиков инноваций должны выступать государственные и коммерческие вузы и НИИ. Далее, есть два пути получения доступа к изобретению — оформить пользование уже разработанным изобретением или сделать заказ на создание нового. При этом возможно заключение договоров с изоб-

179