Совершенствование и апробация показателя оценки патентной активности на региональном уровне
Бурлуцкий Б.В.1 
1 Институт научно-технической информации, Донецк, Россия
Статья в журнале
Экономика, предпринимательство и право (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку
Том 16, Номер 8 (Август 2026)
Введение
Ускоренные темпы развития техносферы и растущие темпы борьбы за глобальное лидерство ставят перед государством задачи повышения эффективности его инновационного развития. Ключевую роль в этом процессе играет построение и совершенствование систем управления интеллектуальной собственностью (СУИС), учитывающих кадровый и материальный потенциал, а также специфику каждого региона РФ. Эти системы направленны на образование и поддержание благоприятных условий на этапах создания, регистрации и практического использования результатов интеллектуальной деятельности (РИД) [11, с. 80; 3, с. 22]. Поэтому актуальным проблемам функционирования СУИС в работах российских ученых уделяется повышенное внимание.
Исследователи, занимающиеся проблемами оценки и повышения эффективности региональных СУИС, в своих работах обращают внимание на роль кадров в продуцировании новых РИД.
Проведенный за 2019-2023 гг. по 48 регионам РФ корреляционный анализ в исследовании А. В. Емельяненко показал, что в ДНР, несмотря на развитую систему высшего образования и наличие научной кадровой базы, показатели изобретательской активности находятся на критически низком уровне. Автор логично объясняет эту ситуацию тем, что с 2014 г. в ДНР происходили: сокращение инвестиций в НИОКР, миграция кадров и их ориентация не на патентно-лицензионную, а на публикационную деятельность [6, с. 30, 34-36].
В работе В. И. Демьянковой при моделировании на основе данных по федеральным округам РФ за 2010-2023 гг. выявлена прямая связь между количеством патентных заявок на изобретения, поданных отечественными заявителями, и численностью персонала, занятого научными исследованиями и разработками [5, с. 47-49].
В работе авторов И. Е. Ильиной, В. В. Медведева и И. Н. Васильевой при построении рейтинга «Наука в регионах» используются показатели количества исследователей на 1000 жителей региона и количество молодых исследователей [7, с. 188-190].
Исследователи Е. Г. Анимица, В. С. Антонюк, Т. А. Балина анализируя «проблему развития интеллектуального потенциала территорий» также, как и Е. Раттур в своих работах используют показатели численности персонала, занятого научными исследованиями и разработками, на 10000 человек населения [10, с. 76-82; 11, с. 79].
В работе С. А. Кожевникова показатель численности персонала, занятого научными исследованиями и разработками использован в абсолютной величине, а на 10000 человек населения рассматривается численность студентов высших учебных заведений [8, с. 128-129].
В исследовании И. Е. Ильиной, Н. Н. Королевой, А. П. Рудницкой, Д. Г. Багдасаровой использован показатель исследователей на 10000 занятых в экономике, а также доля молодых исследователей и количество аспирантов [9, с. 82-88].
Анализ ситуации в СУИС отдельно взятого региона по абсолютным показателям численности исследователей и разработчиков удобен для понимания и преодоления проблем на таком этапе функционирования региональной СУИС, как «Планирование и создание РИД» [3, с. 22]. Положительная динамика роста или стабильного состояния численности исследователей и разработчиков ожидаемо будет коррелировать с положительной динамикой РИД.
Однако для сравнения регионов между собой целесообразнее использовать относительные показатели, связывающие потенциалы этих регионов с получаемыми результатами. Исходя из этого целью данного исследования является совершенствование и апробация показателя оценки патентной активности на уровне региона.
Материалы и методы
Исходными данными для проведения исследования являются статистические данные Федеральной службы по интеллектуальной собственности (Роспатент), Федерального института промышленной собственности (ФИПС) и Единой межведомственной информационно-статистической системы (ЕМИСС). При проведении исследования использовались такие общенаучные методы: анализ (при рассмотрении подходов различных авторов), синтез (при выводе показателя на основе существующих подходов к его определению), дедукция (при выводе показателя из общих правил определения эффективности), индукция (при сравнении и обобщении результатов анализа).
Результаты и обсуждение
Эффективность функционирования СУИС на этапах создания и регистрации РИД наряду с анализом динамики ряда абсолютных показателей [3, с. 22] можно оценивать с помощью коэффициента изобретательской активности (КИА), который отображает количество заявок на получение патента на изобретение (или на изобретение и полезную модель) приходящееся на 10 тыс. человек населения анализируемого региона [1, с. 13-14]. Например, в сопоставимом с Индией по численности населения Китае в 2022 году КИА был в 38 раз выше [1].
Поскольку наукоемкость окружающих нас современных технологий высока, производить новые РИД и внедрять инновации могут коллективы, обладающие достаточным для этого научным потенциалом [10, с. 82; 12, с. 254]. Исходя из этого в относительных показателях для анализа изобретательской активности в ряде исследований предлагается использовать не всю численность населения региона (государства), а только ее часть.
Так, исследователь А. В. Александрова предлагает использовать «коэффициенты активности», в которых в привязке к выданным патентам, свидетельствам на товарные знаки, свидетельствам на программы для ЭВМ и свидетельствам на базы данных фигурирует численность «экономически активного населения (рабочего населения)» [2, с. 314-317, 322-325].
Аналогичным образом исследователь И. А. Усольцев предлагал в работе 2010 г. определять КИА, используя численность «трудоспособного (экономически активного) населения», а также использовать показатель «количество исследователей на одну патентную заявку» [13, с. 267, 267-270]. В работе за 2017 г. исследователи Т. И. Волкова и И. А. Усольцев при анализе изобретательской активности КИА оставляют в общепринятом виде (с численностью всего населения анализируемого региона), а в показателе «количество исследователей на одну патентную заявку» количество исследователей берется в предыдущем году, а количество патентных заявок в текущем, то есть с учетом продолжительности рассмотрения патентных заявок [4, с. 295-297].
Автор С. Л. Русов рассматривает возможность введения «коэффициента изобретательской эффективности», в котором в привязке к заявкам на получение патента используется более широкий (чем в показателях А. В. Александровой, Т. И. Волковой и И. А. Усольцева) круг лиц: «исследователи» и «техники» [12, с. 254].
Итак, при анализе эффективности использования творческого потенциала населения и оценке патентной активности целесообразно использование не только вcей численности населения региона (государства), а и численности занятых научно-исследовательской деятельностью. Поэтому в развитие рассмотренных выше исследований целесообразным будет расширить круг лиц, используемых при анализе до полной численности персонала, занятого научными исследованиями и разработками, который, согласно официальной статистике, включает исследователей, техников, вспомогательный и прочий персонал. Тогда по аналогии с КИА в качестве более информативного показателя для анализа изобретательской активности можно предложить использовать следующее соотношение:
, (1)
где 
– количество
по региону РФ поданных заявок (без иностранных заявителей) на получение патента
на изобретение и полезную модель (далее – патентные заявки), ед.;
–
численность по региону РФ персонала, занятого научными исследованиями и
разработками, чел.;
–
численность по РФ персонала, занятого научными исследованиями и разработками,
чел.;
–
численность населения РФ, чел.
Соотношение 
отображает численность населения государства в
расчете на одного сотрудника из персонала, занятого научными исследованиями и
разработками (далее – исследователи и разработчики) или во сколько раз численность
населения государства больше, чем
исследователей и разработчиков. Коэффициент 
дает возможность привести показатель 
в сопоставимый с КИА вид и
отображает по РФ численность исследователей
и разработчиков, приходящуюся на 10 тыс. человек населения.
Показатель оценки патентной активности отображает по региону РФ количество патентных заявок в расчете на
численность исследователей и разработчиков, скорректированное приводным
коэффициентом .
Безусловно, не будет равен количеству изобретений и полезных моделей,
разработанных этими исследователями и разработчиками, но даст возможность
сравнить регионы между собой по эффективности использования творческого
потенциала персонала, занятого в этой сфере. Чем выше , тем
эффективнее используется в регионе персонал, занятый в сфере научных
исследований и разработок.
Показатель КИА завышает уровень
изобретательской активности в регионах, где сосредоточено большее количество
исследователей и разработчиков по отношению к общему количеству населения этого
региона, и занижает этот уровень в регионах, где численность исследователей и
разработчиков относительно низкая. Тогда как отображает объективную картину использования
творческого потенциала исследователей и разработчиков анализируемого региона.
Расчет
можно производить на уровне
государства и его регионов, а по соотношению 
(то есть в формуле (1)
второй множитель принять равным единице) и при сравнении
изобретательской активности на уровне предприятий, высших
учебных заведений и научных учреждений. Полученные показатели макро-, мезо- и
микроуровня могут использоваться для выявления узких мест на исследуемых
объектах и повышения эффективности их работы в сфере изобретательской деятельности.
В
рамках данного исследования проведем анализ показателя ,
рассчитанного по формуле (1), и сравним его с КИА. Для этого используем данные
по РФ, федеральным округам и выбору из 33 субъектов РФ, в которых согласно
данных исследователей ФИПС [2]
фиксируются средние и выше средних показатели изобретательской активности, а
также южные регионы РФ, соседствующие с присоединенными ДНР, ЛНР, Запорожской и
Херсонской областями.
Результаты
расчетов по РФ и федеральным округам сведены в таблицу 1, где построчно приведены
цепные темпы роста анализируемых показателей ( 
и 
). В 17
колонке таблицы 1 приведены за 2010-2024 гг. темпы прироста анализируемых
показателей ( 
и 
). В
колонках 18 и 19 приведены соответственно за 2010-2024 гг. и 2022-2024 гг. среднегодовые
темпы прироста анализируемых показателей ( 
и 
),
которые по всей выборке анализируемых регионов приведены на рисунках 1 и 2.
Например, по РФ среднегодовой 
и полный
темпы
прироста показателя за период 2010-2024 гг.
составили:
= 
Таблица 1
Анализ
и КИА по РФ и
федеральным округам за 2010-2024 гг.
|
|
2010
|
2011
|
2012
|
2013
|
2014
|
2015
|
2016
|
2017
|
2018
|
2019
|
2020
|
2021
|
2022
|
2023
|
2024
|
, 2010-2024,
%
|
, 2010-2024, %
|
, 2022-2024, %
|
, 2022-2024
|
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
6
|
7
|
8
|
9
|
10
|
11
|
12
|
13
|
14
|
15
|
16
|
17
|
18
|
19
|
20
|
|
Российская Федерация
| |||||||||||||||||||
|
, млн. чел.
|
142,9
|
142,9
|
143,2
|
143,6
|
144,0
|
146,7
|
147,2
|
147,6
|
147,8
|
147,8
|
147,9
|
147,4
|
147,0
|
146,4
|
146,1
|
–
|
–
|
–
|
–
|
|
, разы
|
194,0
|
194,3
|
197,2
|
197,5
|
196,6
|
198,5
|
203,8
|
208,5
|
216,5
|
216,6
|
217,7
|
222,4
|
219,4
|
218,3
|
216,2
|
–
|
–
|
–
|
–
|
|
|
2,83
|
2,73
|
2,95
|
2,95
|
2,57
|
2,77
|
2,54
|
2,23
|
2,31
|
2,24
|
2,21
|
1,93
|
1,86
|
2,06
|
2,39
|
-16,8
|
-1,2
|
13,4
|
2,1
|
|
КИА
|
2,85
|
2,75
|
2,94
|
2,95
|
2,53
|
2,78
|
2,55
|
2,24
|
2,33
|
2,25
|
2,22
|
1,95
|
1,87
|
2,07
|
2,39
|
-17,5
|
-1,2
|
13,1
|
2,1
|
|
|
–
|
96,5
|
107,7
|
100,1
|
87,3
|
107,7
|
91,7
|
87,7
|
103,7
|
96,7
|
98,6
|
87,5
|
96,4
|
110,9
|
116,0
|
–
|
–
|
–
|
–
|
|
|
–
|
96,5
|
106,9
|
100,3
|
85,8
|
109,9
|
91,7
|
87,8
|
104,0
|
96,6
|
98,7
|
87,8
|
95,9
|
110,7
|
115,5
|
–
|
–
|
–
|
–
|
|
Центральный федеральный
округ
| |||||||||||||||||||
|
|
2,64
|
2,43
|
2,72
|
2,75
|
2,25
|
2,84
|
2,42
|
2,06
|
2,35
|
1,97
|
1,82
|
1,65
|
1,53
|
1,72
|
2,30
|
-13,7
|
-1,0
|
22,7
|
1,9
|
|
КИА
|
5,27
|
4,83
|
5,17
|
5,26
|
4,33
|
5,49
|
4,67
|
3,96
|
4,43
|
3,70
|
3,48
|
3,14
|
2,91
|
3,16
|
4,23
|
-21,8
|
-1,6
|
20,6
|
3,4
|
|
|
–
|
91,8
|
112,1
|
101,0
|
81,9
|
126,2
|
85,0
|
85,1
|
114,4
|
83,6
|
92,8
|
90,5
|
92,6
|
112,7
|
133,6
|
–
|
–
|
–
|
–
|
|
|
–
|
91,7
|
107,0
|
101,7
|
82,3
|
126,8
|
85,1
|
84,8
|
111,9
|
83,5
|
94,1
|
90,2
|
92,7
|
108,6
|
133,9
|
–
|
–
|
–
|
–
|
|
Южный федеральный округ
| |||||||||||||||||||
|
|
4,27
|
4,03
|
5,03
|
5,01
|
4,75
|
4,77
|
4,67
|
4,10
|
3,99
|
3,63
|
3,38
|
3,32
|
3,25
|
3,70
|
3,80
|
-11,6
|
-0,8
|
8,1
|
3,6
|
|
КИА
|
1,69
|
1,58
|
1,70
|
1,72
|
1,63
|
1,68
|
1,62
|
1,40
|
1,39
|
1,28
|
1,19
|
1,17
|
1,14
|
1,28
|
1,32
|
-24,5
|
-1,7
|
7,6
|
1,2
|
|
|
–
|
94,3
|
125,0
|
99,6
|
94,8
|
100,4
|
98,0
|
87,7
|
97,4
|
91,0
|
92,9
|
98,4
|
97,8
|
113,8
|
102,7
|
–
|
–
|
–
|
–
|
|
|
–
|
93,5
|
107,6
|
101,2
|
94,8
|
103,1
|
96,4
|
86,4
|
99,3
|
92,1
|
93,0
|
98,3
|
97,4
|
112,3
|
103,1
|
–
|
–
|
–
|
–
|
|
Северо-Западный
федеральный округ
| |||||||||||||||||||
|
|
1,87
|
2,10
|
1,96
|
1,94
|
2,00
|
1,88
|
2,08
|
1,85
|
1,80
|
2,60
|
3,33
|
1,74
|
1,81
|
1,92
|
2,06
|
9,6
|
0,7
|
6,7
|
1,9
|
|
КИА
|
2,58
|
2,95
|
2,74
|
2,66
|
2,74
|
2,65
|
2,90
|
2,63
|
2,57
|
3,68
|
4,53
|
2,38
|
2,41
|
2,62
|
2,76
|
6,8
|
0,5
|
7,0
|
2,6
|
|
|
–
|
112,2
|
93,2
|
99,0
|
103,1
|
94,3
|
110,4
|
89,2
|
97,3
|
144,0
|
128,2
|
52,3
|
103,8
|
105,9
|
107,4
|
–
|
–
|
–
|
–
|
|
|
–
|
114,3
|
92,9
|
97,1
|
103,0
|
96,7
|
109,4
|
90,7
|
97,7
|
143,2
|
123,1
|
52,5
|
101,3
|
108,7
|
105,3
|
–
|
–
|
–
|
–
|
|
Приволжский федеральный
округ
| |||||||||||||||||||
|
|
2,94
|
3,26
|
3,35
|
3,27
|
3,22
|
2,90
|
2,80
|
2,57
|
2,32
|
2,36
|
2,31
|
2,32
|
2,31
|
2,55
|
2,46
|
-17,7
|
-1,3
|
3,3
|
2,4
|
|
КИА
|
2,20
|
2,34
|
2,53
|
2,47
|
2,29
|
2,09
|
2,01
|
1,90
|
1,79
|
1,83
|
1,75
|
1,80
|
1,75
|
2,01
|
1,98
|
-10,5
|
0,7
|
6,4
|
1,9
|
|
|
–
|
110,9
|
102,7
|
97,7
|
98,4
|
89,9
|
96,9
|
91,7
|
90,3
|
101,8
|
97,6
|
100,8
|
99,2
|
110,5
|
96,5
|
–
|
–
|
–
|
–
|
|
|
–
|
106,4
|
108,1
|
97,6
|
92,7
|
91,3
|
96,2
|
94,5
|
94,2
|
102,2
|
95,6
|
102,9
|
97,2
|
114,9
|
98,5
|
–
|
–
|
–
|
–
|
|
Северо-Кавказский
федеральный округ
| |||||||||||||||||||
|
|
17,22
|
8,05
|
11,97
|
15,00
|
6,58
|
4,25
|
4,40
|
5,12
|
3,59
|
3,53
|
3,52
|
3,60
|
3,65
|
4,38
|
4,40
|
-130,0
|
-9,3
|
9,7
|
4,1
|
|
КИА
|
2,18
|
1,45
|
1,77
|
1,96
|
0,89
|
0,65
|
0,70
|
0,79
|
0,56
|
0,52
|
0,53
|
0,53
|
0,52
|
0,63
|
0,60
|
-123,2
|
-8,8
|
7,4
|
0,6
|
|
|
–
|
46,7
|
148,7
|
125,3
|
43,9
|
64,5
|
103,7
|
116,3
|
70,1
|
98,2
|
99,8
|
102,2
|
101,6
|
119,9
|
100,4
|
–
|
–
|
–
|
–
|
|
|
–
|
66,5
|
122,1
|
110,7
|
45,4
|
73,0
|
107,7
|
112,9
|
70,9
|
92,9
|
101,9
|
100,0
|
98,1
|
121,2
|
95,2
|
–
|
–
|
–
|
–
|
|
Уральский федеральный
округ
| |||||||||||||||||||
|
|
2,56
|
2,72
|
2,69
|
2,63
|
2,43
|
2,19
|
2,02
|
1,84
|
1,72
|
1,76
|
1,64
|
1,82
|
1,75
|
1,90
|
2,17
|
-16,4
|
-1,2
|
11,5
|
1,9
|
|
КИА
|
1,72
|
1,87
|
1,90
|
1,88
|
1,75
|
1,65
|
1,55
|
1,41
|
1,33
|
1,39
|
1,28
|
1,42
|
1,20
|
1,50
|
1,05
|
-48,5
|
-3,5
|
-6,5
|
1,3
|
|
|
–
|
106,2
|
98,9
|
97,8
|
92,5
|
90,2
|
92,1
|
91,3
|
93,2
|
102,6
|
92,9
|
110,9
|
96,2
|
108,6
|
114,3
|
–
|
–
|
–
|
–
|
|
|
–
|
108,7
|
101,6
|
98,9
|
93,1
|
94,3
|
93,9
|
91,0
|
94,3
|
104,5
|
92,1
|
110,9
|
84,5
|
125,0
|
70,0
|
–
|
–
|
–
|
–
|
|
Сибирский федеральный
округ
| |||||||||||||||||||
|
д
|
3,55
|
3,49
|
3,55
|
3,38
|
3,28
|
3,09
|
2,77
|
2,42
|
2,44
|
2,58
|
2,32
|
2,34
|
2,28
|
2,37
|
2,40
|
-38,3
|
-2,7
|
2,7
|
2,3
|
|
КИА
|
1,81
|
1,78
|
1,86
|
1,80
|
1,75
|
1,69
|
1,56
|
1,37
|
1,61
|
1,68
|
1,55
|
1,58
|
1,49
|
1,63
|
1,64
|
-9,8
|
-0,7
|
4,9
|
1,6
|
|
|
–
|
98,5
|
101,7
|
95,2
|
97,0
|
94,1
|
89,7
|
87,5
|
100,7
|
105,7
|
90,1
|
100,6
|
97,4
|
104,0
|
101,5
|
–
|
–
|
–
|
–
|
|
|
–
|
98,3
|
104,5
|
96,8
|
97,2
|
96,6
|
92,3
|
87,8
|
117,5
|
104,3
|
92,3
|
101,9
|
94,3
|
109,4
|
100,6
|
–
|
–
|
–
|
–
|
|
Дальневосточный
федеральный округ
| |||||||||||||||||||
|
|
2,79
|
2,77
|
2,93
|
2,99
|
2,89
|
2,83
|
2,66
|
2,12
|
2,07
|
2,26
|
2,01
|
2,05
|
2,10
|
2,34
|
2,50
|
-10,8
|
-0,8
|
9,0
|
2,3
|
|
КИА
|
1,18
|
1,24
|
1,35
|
1,42
|
1,35
|
1,40
|
1,30
|
1,02
|
0,77
|
0,83
|
0,74
|
0,75
|
0,77
|
0,86
|
0,82
|
-35,9
|
-2,6
|
3,2
|
0,8
|
|
|
–
|
99,2
|
106,0
|
102,1
|
96,5
|
97,9
|
94,0
|
79,9
|
97,3
|
109,3
|
88,9
|
102,1
|
102,7
|
111,3
|
106,8
|
–
|
–
|
–
|
–
|
|
|
–
|
105,1
|
108,9
|
105,2
|
95,1
|
103,7
|
92,9
|
78,5
|
75,5
|
107,8
|
89,2
|
101,4
|
102,7
|
111,7
|
95,3
|
–
|
–
|
–
|
–
|
Рисунок
1. Среднегодовые
темпы прироста и КИА по РФ,
федеральным округам и 33 субъектам РФ за 2010-2024 гг. (по г. Севастополь и
Республике Крым за 2014-2024 гг.)
Источник: составлено автором по данным Роспатент [6], ФИПС [7] и ЕМИСС [8].
Рисунок
2. Среднегодовые
темпы прироста и КИА по РФ,
федеральным округам и 33 субъектам РФ за 2022-2024 гг.
Источник: составлено автором по данным Роспатент [9], ФИПС [10] и ЕМИСС [11].
Выборка субъектов РФ является представительной, поскольку за период 2010-2024 гг. за каждый год охвачено 100% патентных заявок и 100% исследователей и разработчиков по федеральным округам, а по 33 субъектам РФ охвачено более 80% патентных заявок и более 88% исследователей и разработчиков.
Как видим из таблицы 1, на одного жителя РФ, относящегося к категории исследователей и разработчиков, в 2024 г. приходилось 216 жителей РФ. Соотношение это росло до 2021 г. в первую очередь из-за снижения численности исследователей и разработчиков, а не роста населения РФ.
С 2022
г. наблюдаем снижение соотношения 
в связи с положительной тенденцией к росту
численности исследователей и разработчиков. Это привело к
тому, что общая динамика показателей и КИА
с общей негативной за весь период 2010-2024 гг. (рисунок 1) сменилась
на положительную динамику в 2022-2024 гг. (рисунок 2) в РФ, во всех
федеральных округах и в 25 из 33 исследованных субъектов РФ, то есть
изобретательская активность возрастала.
Однако
предлагаемый к практическому использованию показатель дает
возможность отслеживать не только динамику патентной активности в анализируемых
регионах. Он раскрывает
эффективность использования творческого потенциала исследователей и
разработчиков анализируемых регионов.
По уровню КИА (с учетом заявок на получение патента на полезную модель) согласно рекомендациям [1, с. 14] регионы разделяют на четыре группы: высокий уровень (КИА ≥ 3), средний уровень (2 ≤ КИА< 3), низкий уровень (1 ≤ КИА< 2), критично низкий уровень (КИА< 1).
Из проведенного в таблице 1 анализа за 2010-2024 гг. следует, что КИА в целом по РФ находился на среднем уровне; на высоком уровне – в Центральном федеральном округе (далее – ФО); на среднем уровне – в Северо-Западном ФО; на низком уровне – в Южном, Приволжском, Уральском и Сибирском ФО; на критично низком уровне – в Северо-Кавказском и Дальневосточном ФО.
Тогда как расчет выявил следующее: в целом по РФ он ожидаемо
равен КИА и находился на среднем уровне; на высоком уровне – в Южном и
Северо-Кавказском ФО, на среднем – в остальных округах. При этом в Уральском в
2017-2023 гг., в Центральном ФО в 2019-2023 гг., а в Северо-Западном
ФО в 2021-2023 гг. находился на низком уровне. В период 2022-2024
гг. в Сибирском и Уральском ФО в среднем в 1,5
раза больше КИА, в Южном и Дальневосточном ФО – в 3 раза больше КИА, а в
Северо-Кавказском – в 7 раз больше КИА.
Эти факты свидетельствуют не только о том, что численность исследователей и разработчиков в большей мере по отношению к численности всего населения сконцентрирована в Центральном и Северо-Западном ФО, но и о том, что в остальных ФО патентных заявок в расчете на одного исследователя и разработчика приходится больше, а значит творческий потенциал исследователей и разработчиков используется эффективнее.
Анализ ситуации в федеральных округах в разрезе
регионов проводился также на основании приведенных на рисунке 3 средних
значений КИА и за период 2022-2024 гг.
Рисунок
3. Средние
значения и КИА по РФ,
федеральным округам и 33 субъектам РФ за 2022-2024 гг.
Источник: составлено автором по данным Роспатент [12], ФИПС [13] и ЕМИСС [14].
Из рассмотренных 33 регионов РФ низкий и
критично низкий уровень показателя (следовательно, наименее эффективно
использовался творческий потенциал исследователей и разработчиков) был в
следующих 9 регионах: в Центральном ФО – в Калужской области (1,3), в
Московской области (0,96) и в г. Москва (1,9); в Северо-Западном ФО – в городе
Санкт-Петербург (1,7); в Приволжском ФО – в Нижегородской области (0,5); в
Уральском ФО – в Тюменской области (1,3) и Челябинской области (1,2); в
Сибирском ФО – в Новосибирской области (1,5); в Дальневосточном ФО – в
Приморском крае (1,6). В Южном ФО и Северо-Кавказском ФО отсутствуют регионы
с низким уровнем показателя .
Высокий уровень показателя (следовательно, наиболее эффективно
использовался творческий потенциал исследователей и разработчиков) был в
следующих 15 регионах: в Центральном ФО – в Курской области (4,3) и в Рязанской
области (4,9); в Южном ФО – в Волгоградской области (5,2), в Краснодарском крае
(5,0); в Северо-Западном ФО – в Вологодской области (13,5) и в Республике Коми
(4,1); в Приволжском ФО – в Республике Башкортостан (4,1); в Республике
Мордовия (11,7), в Самарской области (3,8), в Республике Татарстан (3,7) и в
Ульяновской области (3,1); в Северо-Кавказском ФО – в Республике Дагестан
(4,6), в Кабардино-Балкарской Республике (4,3) и в Ставропольском крае (4,5); в
Дальневосточном ФО – в Хабаровском крае (4,3). В Уральском ФО и Сибирском ФО
отсутствовали регионы с высоким уровнем показателя . В остальных 9 регионах показатель имел средние значения.
Итак, по показателю критично низкий (меньше 1) значения были
выявлены в Московской и Нижегородской областях, а наивысшие (больше 10) – в
Вологодской области и Республике Мордовия.
Низкий уровень в г. Москва (1,9) и г. Санкт-Петербург (1,7),
традиционно имеющих высокие значения КИА из-за высокой концентрации
численности исследователей и разработчиков в общей численности населения,
выявили тот факт, что творческий потенциал исследователей и разработчиков этих
городов был раскрыт не полностью. Однако уже в 2022-2024 гг. среднегодовые
темпы прироста по
г. Москва (28,8) и г. Санкт-Петербург (5,0) имели положительную динамику.
Заключение
Предложенный и апробированный в статье
показатель оценки патентной активности на уровне региона позволяет оценить эффективность использования
творческого потенциала исследователей и разработчиков анализируемого региона. В
отличие от КИА, который завышает уровень изобретательской активности в
регионах, где сосредоточено большее количество исследователей и разработчиков
по отношению к общему количеству населения этого региона, и наоборот. По
данному показателю ранжированы ФО и 33 субъекта РФ. Результаты могут использоваться
управленцами и исследователями региональных систем управления интеллектуальной
собственностью.
В дальнейших исследованиях целесообразно расширить географию анализа путем сосредоточения внимания на всех субъектах РФ нескольких федеральных округов.
[1] WIPO IP Statistics Data Center // Сайт Всемирной организации по интеллектуальной собственности. Центр обработки данных статистики интеллектуальной собственности. – URL: https://www3.wipo.int/ipstats/ips-search/patent (дата обращения: 06.07.2026).
[2] Федеральный институт промышленной собственности. Статистическая информация об использовании объектов интеллектуальной собственности. – URL: https://www1.fips.ru/about/deyatelnost/sotrudnichestvo-s-regionami-rossii/statisticheskaya-informatsiya-ob-ispolzovanii-intellektualnoy-sobstvennosti.php (дата обращения: 10.07.2026).
[3] Федеральная служба по интеллектуальной собственности. Годовые отчеты. – URL: https://rospatent.gov.ru/ru/about/reports (дата обращения: 12.07.2026).
[4] Федеральный институт промышленной собственности. Статистическая информация об использовании объектов интеллектуальной собственности. – URL: https://www1.fips.ru/about/deyatelnost/sotrudnichestvo-s-regionami-rossii/statisticheskaya-informatsiya-ob-ispolzovanii-intellektualnoy-sobstvennosti.php (дата обращения: 13.07.2026).
[5] Единая межведомственная информационно-статистическая система. Численность работников, выполнявших научные исследования и разработки (без совместителей и лиц, работавших по договорам гражданско-правового характера). – URL: https://www.fedstat.ru/indicator/31555 (дата обращения: 14.07.2026).
[6] Федеральная служба по интеллектуальной собственности. Годовые отчеты. – URL: https://rospatent.gov.ru/ru/about/reports (дата обращения: 12.07.2026).
[7] Федеральный институт промышленной собственности. Статистическая информация об использовании объектов интеллектуальной собственности. – URL: https://www1.fips.ru/about/deyatelnost/sotrudnichestvo-s-regionami-rossii/statisticheskaya-informatsiya-ob-ispolzovanii-intellektualnoy-sobstvennosti.php (дата обращения: 13.07.2026).
[8] Единая межведомственная информационно-статистическая система. Численность работников, выполнявших научные исследования и разработки (без совместителей и лиц, работавших по договорам гражданско-правового характера). – URL: https://www.fedstat.ru/indicator/31555 (дата обращения: 14.07.2026).
[9] Федеральная служба по интеллектуальной собственности. Годовые отчеты. – URL: https://rospatent.gov.ru/ru/about/reports (дата обращения: 12.07.2026).
[10] Федеральный институт промышленной собственности. Статистическая информация об использовании объектов интеллектуальной собственности. – URL: https://www1.fips.ru/about/deyatelnost/sotrudnichestvo-s-regionami-rossii/statisticheskaya-informatsiya-ob-ispolzovanii-intellektualnoy-sobstvennosti.php (дата обращения: 13.07.2026).
[11] Единая межведомственная информационно-статистическая система. Численность работников, выполнявших научные исследования и разработки (без совместителей и лиц, работавших по договорам гражданско-правового характера). – RL: https://www.fedstat.ru/indicator/31555 (дата обращения: 14.07.2026).
[12] Федеральная служба по интеллектуальной собственности. Годовые отчеты. – URL: https://rospatent.gov.ru/ru/about/reports (дата обращения: 12.07.2026).
[13] Федеральный институт промышленной собственности. Статистическая информация об использовании объектов интеллектуальной собственности. – URL: https://www1.fips.ru/about/deyatelnost/sotrudnichestvo-s-regionami-rossii/statisticheskaya-informatsiya-ob-ispolzovanii-intellektualnoy-sobstvennosti.php (дата обращения: 13.07.2026).
[14] Единая межведомственная информационно-статистическая система. Численность работников, выполнявших научные исследования и разработки (без совместителей и лиц, работавших по договорам гражданско-правового характера). – URL: https://www.fedstat.ru/indicator/31555 (дата обращения: 14.07.2026).
Страница обновлена: 31.07.2026 в 10:31:57
Sovershenstvovanie i aprobatsiya pokazatelya otsenki patentnoy aktivnosti na regionalnom urovne
Burlutskij B.V.Journal paper
Journal of Economics, Entrepreneurship and Law
Volume 16, Number 8 (August 2026)