Научный журнал

Вестник Алтайской академии экономики и права

Print ISSN 1818-4057

Online ISSN 2226-3977

Перечень ВАК

• Авторы
• Резюме
• Файлы
• Ключевые слова
• Литература

Лаврова Ю.С. 1

---

1 Белгородский государственный технологический университет им. В.Г. Шухова

Российские исследователи В.Ж. Дубровский и Е.А.Кузьмин ввели в научный оборот понятие «трансакциоемкость», которое характеризует совместное проявление как внешних, так и внутренних условий, влияющих на принятие основных управленческих решений. Последствия принятия управленческих решений в таком случае создает предпосылки достижения предприятием определенного уровня трансакционных издержек по сравнению с фоновым. Модернизация процессов управления инновационными сферами производства привела к серьезным преобразованиям в образовательной деятельности, в частности, подготовке научных кадров для малых инновационных предприятий. Для принятия продуктивных стратегий принятия решений необходимо провести анализ ситуации на рынке кадрового потенциала исследователей. В статье проанализированы различные стадии по подготовке, выпуску и профпригодности кадров в различных регионах России, выявлены взаимосвязи количественных и качественных показателей, которые оказывают непосредственное влияние на сферу подготовки и последующей профориентации кадрового потенциала, в частности, для малых инновационных предприятий. Особое внимание уделено эффекту цифровизации всех современной экономической системы, который способствует реструктуризации, в частности, трансакционных издержек в сфере коммерциализации интеллектуальной собственности. В статье уточнили положения научных основ структуры функционирования формирующих систем трансакционных издержек в механизме взаимодействия экономических субъектов в условиях всеобщей цифровизации в категории малых инновационных предприятий.

Статья в формате PDF

342 KB

интеллектуальная собственность

цифровая трансформация

инновационная деятельность

научный потенциал

трансакционные издержки

малые инновационные предприятия

региональные рынки

1. Богачев А.И., Гальянов И.В., Студенникова Н.С., Полухина М.Г. Комплексная оценка социо-эколого-экономического развития сельских территорий: монография. Орел: ОрелГАУ, 2016. 296 с.

2. Драчук П.Э. Роль образования в создании инновационной экономики // Вестник Совета молодых ученых и специалистов Челябинской области. 2016. № 1. С. 11-17.

3. Дубровский В.Ж., Кузьмин Е.А. Трансакционные издержки и трансакциоемкость экономической системы // Региональная экономика: теория и практика. 2013. № 18. С. 18-25.

4. Жарова Е.Н. Трансакционные издержки в системе управления инновационной деятельностью и направления их снижения // Наука. Инновации. Образование. 2015. № 1. С. 204-210.

5. Зайдуллина Ч.Н. Интеллектуальный капитал как основа формирования инновационно ориентированной экономики // Управление интеллектуальной собственностью как фактор повышения эффективности развития организаций: сборник материалов международной научно-практической конференции. Казань: Казан. ун-т, 2013. 359 с.

6. Кадацкая Д.В., Лаврова Ю.С., Груздов В.И. Развитие технологического предпринимательства на современном этапе: барьеры и вызовы // Экономика. Общество. Человек: материалы национальной научно-практической конференции с международным участием, Белгород, 26–27 июня 2020 года. Белгород: Белгородский государственный технологический университет им. В.Г. Шухова, 2020. С. 166-170.

7. Лаврова Ю.С. Инновационный потенциал региональных рынков интеллектуальной собственности в процессах цифровой трансформации управления трансакционных издержек // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2022. № 7-1. С. 104-109. DOI 10.17513/vaael.2306.

8. Селиверстов Ю.И., Кадацкая Д.В., Лаврова Ю.С. Тенденции развития мировой и Российской практик капитализации инновационного продукта // Modern Economy Success. 2021. № 5. С. 166-170.

9. Статистический ежегодник Воронежской области. URL: https://voronezhstat.gks.ru/folder/41052.

10. Статистический ежегодник Курской области. URL: https://kurskstat.gks.ru/official_publications.

11. Статистический ежегодник Липецкой области. URL: https://lipstat.gks.ru/official_publications.

Введение

Актуальность темы данной статьи обусловлена основой интеллектуализации производства в вузах – знания, на которых базируется интеллектуальная собственность, охраняемая законом. Наиболее характерным признаком рынка интеллектуальной собственности является ценность на рынке даже не самих знаний, а наличие прав на них (патентов, лицензий). Наличие у предприятия зарегистрированного патента или лицензии, товарного знака, является нематериальным активом компании, способным увеличить ее капитализацию за счет собственного применения или привлечения финансирования извне.

Целью исследования является анализ научного потенциала нашей страны в различных областях, наличие высоких трансакционных издержек препятствуют вовлечению РФ в мировую торговлю правами на объекты интеллектуальной собственности.

Материал и методы исследования

Численность исследователей пополняется за счет появления квалифицированных научных кадров, целесообразно рассмотреть динамику деятельности аспирантуры в вузах Центрально-Черноземного округа в период 2016-2020 гг. [7].

Из рисунка 1 видно, что во многих вузах региона количество аспирантов, защитивших кандидатские диссертации после окончания аспирантуры, снизилось. Данная тенденция присуща вузам Воронежской, Курской и Липецкой областей. В Белгородской и особенно Тамбовской областях наблюдается увеличение количества аспирантов, защитивших диссертацию после аспирантуры.

Данная тенденция является важной, так как доминирующая роль в организационной структуре науки принадлежит высшим учебным заведениям и научно-исследовательским организациям, выполняющим исследования и разработки. Переходя к рассмотрению результативной компоненты, проанализируем количество разработанных инновационных технологий вузами Центрально-Черноземного округа (таблица 1).

Из таблицы 1 видно, что по общему количеству разработанных инновационных технологий лидирует Липецкая область. Незначительно отстают от нее вузы Белгородской и Воронежской областей. Липецкая область лидирует по количеству разработанного проектирования и реинжиниринга и по количеству инновационных технологий в области производства, обработки и сборки. Вузы Белгородской области лидируют по количеству инноваций в области интегрированного управления и контроля. Вузы Воронежской области лидируют по количеству инноваций в области аппаратуры и автоматизированного наблюдения.

Рис. 1. Динамика деятельности аспирантуры с защитой диссертаций в вузах Центрально-Черноземного округа в 2015-2019 гг.

Таблица 1

Количество разработанных инновационных технологий вузами Центрально-Черноземного округа в 2020 г.

Источник: Статистические ежегодники Курской, Белгородской, Воронежской, [1] Липецкой, Тамбовской областей за 2020 г. [9,10,11].

Следует отметить, что реализация инновационных идей и задач на практике не всегда заканчивается практическим применением. В результате одним из механизмов «идеального» решения является воплощение инновационных региональных инжиниринговых центров, в которых становятся возможными инженерно-консультационные услуги исследовательского, расчетно-аналитического, проектно-конструкторского характера.

Управление интеллектуальным капиталом вуза включает в себя идентификацию нематериальных активов, оценку их связи с их настоящей и будущей ценностью. В настоящее время среди ученых нет единого подхода к оценке интеллектуального капитала. Количественное измерение трансакционных издержек при коммерциализации интеллектуального продукта также вызывает многочисленные затруднения. Предлагаем дополнить методику Ю.И. Селиверстова коэффициентом трансакционных издержек и коэффициентом управления интеллектуальной собственности, предлагая ввести следующий коэффициент для оценки трансакционных издержек:

К = (R1 + R2 + R3) / Op,

где К – коэффициент трансакционных издержек;

Ор – рыночная стоимость объектов интеллектуальной собственности;

R1 – расходы на проведение научных исследований;

R2 – расходы на охрану интеллектуальной собственности;

R3 – амортизационные отчисления нематериальных активов.

Использование данного коэффициента дает возможность проведения не приблизительной оценки, а точного расчета величины трансакционных издержек при создании интеллектуального продукта.

Выделив исходные данные для расчета, проведем расчет трансакционных издержек по данной методике.

Объем амортизационных отчислений нами рассчитан с учетом того, что амортизация начисляется линейным способом и составляет 5% в год (из расчета срока службы интеллектуальной собственности 20 лет).

К расходам на охрану интеллектуальной собственности прежде всего относятся расходы бюджетных средств на официальную регистрацию результатов научно-технической деятельности, полученных в результате осуществления научных исследований и разработок. К указанным расходам следует отнести затраты на обеспечение защиты от недобросовестных пользователей, судебные издержки, связанные с правовой охраной результатов интеллектуальной деятельности. Данные расходы трудно оценить количественно, они отсутствует в статистических сборниках.

Стоимость охраны прав складывается из первоначальных единовременных затрат (например, стоимость патента, включающая оплату услуг патентного поверенного, оплату пошлин, связанных с подачей и рассмотрением заявки, а также с выдачей патента – при патентовании, или первоначальные расходы на осуществление всех мероприятий по введению режима конфиденциальности а также текущих затрат (например, затраты на поддержание патента в силе; сумма ежегодных расходов организации на поддержание мер охраны объекта коммерческой тайны, и т.д.).

Таблица 2

Основные показатели инновационной деятельности вузов Центрально-Черноземного округа в 2018-2020 г.г

Источник: Статистические ежегодники Курской, Белгородской, Воронежской [1], Липецкой, Тамбовской областей за 2013-2020 гг. [9,10,11].

Таблица 3

Размер трансакционных издержек объектов интеллектуальной собственности

Источник: Статистические ежегодники Курской, Белгородской, Воронежской [1], Липецкой, Тамбовской областей за 2013-2020 гг. [9,10,11].

Данные о затратах на охрану интеллектуальной собственности также приведены в статистических сборниках каждой области. Проведя расчеты, приведем их результаты в таблице 3.

Из таблицы 3 видно, что самый высокий коэффициент трансакционных издержек объектов интеллектуальной собственности вузов наблюдается в Белгородской области, хотя в 2019-2020 гг. наметилась тенденция его небольшому снижению. Самый низкий уровень трансакционных издержек наблюдается в Липецкой и Курской областях.

На основании проведенного расчета, можно сделать вывод, что в Липецкой и Курской областях инновационный продукт в вузах производится наиболее эффективно по сравнению с другими областями Центрально-Черноземного округа. По нашему мнению, технологические изменения приводят к такому состоянию, при котором увеличивается количество трансакций при неизменном уровне средних трансакционных издержек.

Такая ситуация равнозначна увеличению размеров предприятия, так как итогом является рост общей величины внутрифирменных трансакционных издержек.

Влияние инноваций на улучшение экономических отношений не требует особых доказательств. От того, насколько значителен интеллектуальный потенциал общества и уровень его культурного развития, зависит, в конечном счете, и успех решения стоящих перед ним экономических проблем.

Нами выдвинута гипотеза о том, что на увеличение объема коммерциализации интеллектуального продукта вузов Белгородской области оказывают влияние такие факторы, как количество аспирантов, защитивших диссертации в вузах области и количество разработанными исследователями области инновационных технологий.

Применим методику многофакторного корреляционного анализа, с помощью которого можно определить факторы, оказывающие максимальное воздействие на исследуемый (результативный) показатель, и рассчитать математическое уравнение, которое наиболее точно выражает сущность анализируемой зависимости.

Создадим регрессионную модель для выяснения, как влияет на рыночную стоимость объектов интеллектуальной собственности количество инновационных технологий, разработанных вузами Белгородской области и объем притока в вузы научных кадров, защитивших диссертации.

У – результативный показатель, рыночная стоимость объектов интеллектуальной собственности, млн руб.

Факторные показатели:

Х1 – количество аспирантов, защитивших диссертации в вузах Белгородской области, чел.

Х2 – количество разработанных инновационных технологий, ед.

Таблица 4

Матрица корреляционного анализа

Источник: разработано автором

Включение двух элементов в фактор было принято, поскольку переменные Х1 и Х2, образующие факторы, имеют высокую корреляцию между ними (более 0,95). В результате расчетов было получено уравнение множественной регрессии: Y = 64432,58+23,311X1 – 187,21X2.

Рис. 2. Величина коэффициента трансакционных издержек объектов интеллектуальной собственности в разных областях Центрально-Черноземного округа [1]

Возможна экономическая интерпретация параметров модели: увеличение количества аспирантов, защитивших диссертацию X1 на 1 человека приводит к увеличению рыночной стоимости объектов интеллектуальной собственности Y в среднем на 23,311 млн руб.; увеличение количества разработанных инновационных технологий X2 на 1единицу приводит к увеличению результирующего показателя Y в среднем на 187,21млн руб.

Таким образом, выдвинутая гипотеза подтвердилась.

В итоге можно сделать вывод о том, что в Центрально-Черноземном районе наиболее высокий инновационный потенциал отмечается у Воронежской и Белгородской областей. Белгородская область имеет устоявшиеся связи между организациями, занимающимися инновационными разработками, инновационным проектированием и организациями, осуществляющими внедрение инновационных технологий.

В процессе проведения исследования уточнены содержание, структура и динамика трансакционных издержек при коммерциализации интеллектуального продукта вузами Центрально-Черноземного округа, обосновано возрастание роли трансакционных издержек, что требует совершенствования практики учета и регулирования издержек [7].

Разработана корреляционная модель, описывающая влияние на рыночную стоимость объектов интеллектуальной собственности количества инновационных технологий, разработанных вузами Белгородской области и объема притока в вузы научных кадров.

Заключение

В итоге можно сделать вывод о том, что в Центрально-Черноземном районе наиболее высокий инновационный потенциал отмечается у Воронежской и Белгородской областей.

В процессе проведения исследования уточнены содержание, структура и динамика трансакционных издержек при коммерциализации интеллектуального продукта вузами Центрально-Черноземного округа, обосновано возрастание роли трансакционных издержек, что требует совершенствования практики учета и регулирования издержек [7].

Разработана корреляционная модель, описывающая влияние на рыночную стоимость объектов интеллектуальной собственности количества инновационных технологий, разработанных вузами Белгородской области и объема притока в вузы научных кадров.

Библиографическая ссылка