Риски и неопределенность в интелектуальной собственности

Модель направлена:

- на проведение экспертизы для получения оценки экономической эффективности и потенциальных рисков реализации проектов, имеющих своей целью коммерциализацию результатов научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ;

- на оценку целесообразности введения объектов интеллектуальной собственности и результатов научно-технических разработок в хозяйственный оборот предприятий.

В основу моделирования финансовых потоков в используемой модели положены две схемы, чаще всего применяемые для финансирования инновационных проектов, – прямое кредитование с условием ежегодного возврата средств равными долями; долгосрочное вложение средств в уставный капитал.

Входными характеристиками модели являются: размер собственных и привлеченных средств, объем выпуска, себестоимость, отпускная цена продукции, схема  инвестирования. Результатом моделирования выступают: рентабельность инновации и проекта в целом, уровень риска, доходы субъектов инновационного бизнеса.

Недостатком данной модели является отсутствие учета многих нечисловых факторов, существенным образом влияющих на оценку инновационных рисков. В связи с этим разработана экономико-математическая модель расчета рисков, которая позволяет:

1. Расширить список факторов для определения уровня риска инновационного проекта на каждом из этапов, используя логистическую многофакторную регрессию.

Логистическую многофакторную регрессию относят к классу скоринговых моделей, используемых при анализе инвестиционных и кредитных рисков. Она была выбрана в силу ряда причин: простота и широкое распространение; реальные результаты при любых уровнях факторов ; возможность проверки адекватности критерием Фишера.

2. Дополнить расчет экономической эффективности инновационного проекта расчетом эффективности портфеля проектов с целью моделирования реальной инновационной деятельности на крупных предприятиях, осуществляющих несколько инновационных проектов или программ. Для реализации предложения необходимо оценить значимость отдельных инновационных проектов в портфеле проектов по заданным показателям.

Потенциальный риск реализации проекта в зависимости от степени его завершенности равен:

,

где – экспертная оценка степени завершенности j-го этапа; , , , – риски на различных этапах реализации проекта (поисковые исследования, НИР, ОКР, подготовка производства), S_own – сумма ранее затраченных денежных средств, руб.; S_inv - сумма денежных средств, необходимых для завершения проекта, руб.

Значения рисков зависят от качественных (нечисловых) факторов:

- направленности проекта (ресурсосберегающая технология, улучшающая инновация (дополнительные свойства известного объекта), качественно новая продукция);

- наличия опыта (выполнения НИР, выполнения ОКР, подготовки производства);

- планов коммерциализации результатов интеллектуальной деятельности (продажа прав на интеллектуальную собственность, самостоятельная коммерциализация, продажа лицензии на использование, совместная коммерциализация с инвестором);

- наличия правовой охраны (изобретение, полезная модель, промышленный образец, товарный знак, программа для ЭВМ, база данных, топология интегральной микросхемы);

- региональных различий.

Для оценки зависимости риска  от вышеперечисленных факторов используется обобщенная линейная логистическая модель:

,

или, в линеаризованном  виде,

 

.

Здесь , - коэффициенты, подлежащие оцениванию и соответствующие i-ому фактору. В дальнейшем для упрощения обозначений будем опускать индекс j, определяющий этап реализации проекта. Кроме того, будем обозначать величину, соответствующую t-ому уровню i-ого фактора как , .

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).

Сбор и анализ идей

Идентификация РНТД

карта рисков

патентная стратегия

патентный ландшафт

конкурент

ный анализ

Экспертиза  выявленных РНТД

оформление патентных прав

обеспечение режима коммерческой тайны

выявление результатов, не подлежащих охране

Оценка 

количественная оценка рисков

оценка рыночной стоимости ОИС

 

отбор ОИС в портфель

стратегия коммерциализации

Мониторинг

использования ОИС в собственном  производстве

деятельности конкурентов

инновацион

ных рисков

патентная защита

коммерческого использования ОИС

план управления РНТД с учетом рисков

Маркетинговая информация

Спец. отраслев. информация

Патентная информация

Научно-техническая информация

Рез-ты фундамент. исследований

Открытые инновации

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 3.

  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.