FONTAO, Ralph LEE, Eloisa de Moura [2]
FONTAO, Sydney; LEE, Eloisa de Moura. La importancia de la gestión de la propiedad intelectual para los procesos de innovación tecnológica. Revista científica multidisciplinaria base de conocimiento. año 03, Ed. 05, vol. 02, pp. 5-18, de mayo de 2018. ISSN: 0959-2448
Resumen
El objetivo de esta investigación fue analizar si la innovación de rendimiento empresarial (con énfasis en innovación abierta) en empresas de base tecnológica-EBT ´ s-se ve afectada por la falta o escasez de propiedad intelectual. Los procedimientos metodológicos utilizados en este estudio fueron experimentales, observacionales, estrictamente en base a la estadística inferencial, complementado por un campo, junto a una población de EBT ´ 107 s. El enfoque cuantitativo y los objetivos exploratorios. Los resultados surgen de la importancia de la propiedad intelectual, no sólo como una manera de proteger legalmente la innovación, pero, sobre todo, como un factor esencial para el éxito de los procesos de innovación, como un mecanismo para facilitar la negociación de los conocimientos adquiridos de otras fuentes externas.
Palabras clave: innovación de rendimiento empresarial, los derechos de propiedad intelectual, fuentes externas.
1. INTRODUCCIÓN
Hace unos años varios fenómenos vienen afectando las perspectivas para la gestión de los procesos de innovación tecnológica en las empresas. Ya es evidente que el conocimiento está disperso en todo el mundo; redes sociales y profesionales de la relación están impactando masivamente en el negocio; pequeñas empresas están cada vez más si conecta etcetera. En este contexto de transformaciones tecnológicas y sociales, identificados por Rothwell (1992), como la quinta generación de la innovación, los fundamentos de la innovación abierta.
Innovación abierta es un modelo que las relaciones de colaboración de los valores y las conexiones tecnológicas, intensificación de los mercados y los flujos externos de conocimiento para agregar valor a las tasas de innovación interna, en estos casos, porque hay áreas que las empresas no han interés en innovar a través de procesos internos, ya sea por falta de conocimientos en las áreas específicas de conocimiento o simplemente porque reconoce que el acceso a fuentes externas es más viable (CHESBROUGH, 2003; TIDD 107 familia China negocios y Barrat, 2008).
Estos grupos no abaratar la importancia de los derechos de propiedad intelectual, porque en el contexto de las relaciones empresariales y la búsqueda del conocimiento, (PI) asume un papel para proteger y facilitar las conexiones tecnológicas, garantizar la seguridad jurídica para acceder a fuentes externas y tecnologías para el negocio desarrollado colaborativamente
Esta investigación se centró en el análisis del desempeño de negocios de innovación tecnológica como una variable dependiente sobre el riesgo de perder o falta de propiedad intelectual.
Para Fontão, Lee y Rao (2013) es importante que el EB ´ s saber qué combinación de niveles de riesgo pueden conducir a maximizar los resultados de procesos de innovación. Esto implica saber cómo la empresa está expuesta y su tolerancia a la deficiencia de PI, que puede ser una condición indispensable para la devolución del capital invertido en investigación y desarrollo en la innovación (P & DI).
2. REVISIÓN DE LA LITERATURA
La caracterización de una propiedad intelectual se limita a su condición afirmativa bajo un conjunto de requisitos, tales como: novedad, utilidad, tangibilidad y legalidad. El ejemplo más común y la principal fuente de transacciones PI se refiere a las patentes, sin embargo, marcas, derechos de autor y secretos comerciales también en su respectivo canal (Chesbrough, 2012b).
En el contexto de innovación abierta, gestión de PI consolida la sistematización de los procesos de acceso a fuentes externas, porque da seguridad jurídica y las expectativas de compra y venta de comerciales habilidades comerciales. Después de todo, cuando una empresa cotiza conocimientos con otras empresas, instituciones de investigación, universidades etc., esperar a obtener los beneficios y mitigar los riesgos técnicos del mercado. Sin embargo, las conexiones externas, traer otros tipos de riesgos relacionados con la pérdida del conocimiento; pérdida de control o campo; desajuste cultural; falta de compromiso; fuga de información; confianza insuficiente etcetera. La gestión del PI regula el conocimiento y reduce la exposición de las empresas ante los riesgos de colaboración (CHESBROUGH, 2003, 2012a).
Chesbrough y Vanhaverbeke (2011), en gestión de la innovación, la cartera de PI se considera una parte importante de la cartera de productos y servicios, ya que añade valor económico, porque los internos conocimientos y tecnologías que no son para negocio puede y debe ser negociado con terceras personas. Teniendo en cuenta la complejidad y diversidad de las organizaciones, el conocimiento que no agregan valor al negocio de una empresa, por el contrario, puede significar fuentes confiables de la utilidad y valor para P & DI, si coadunadas el perfil tecnológico de otras empresas. Por ejemplo, en las transacciones de concesión de licencias cruzadas, las patentes representan el elemento central.
Empresas patentes pueden excluir a terceros para el ejercicio de la tecnología protegida por patentes. Pero, por otro lado, esto puede hacer imposible para estas empresas ejercer su propia tecnología, en casos donde ninguna otra empresa o persona posee patentes que se superponen el enfoque protegido. Esta fina distinción plantea varias circunstancias que deben ser controlados como se desarrolla un modelo de negocios con énfasis en tecnología, porque la concesión de licencias cruzadas puede proteger o no, el modelo de negocio (CHESBROUGH, 2012a).
Para Chesbrough (2012a), conocimientos consistentes sobre soportes de patentes toma de decisiones frente a los riesgos presentes en el negocio, al mismo tiempo ayuda en la identificación de oportunidades y nichos tecnológicos, apoyar a las empresas en el mantenimiento de sus modelos de negocio o que volver a configurarlas si es necesario. En General, la gestión de la propiedad intelectual puede contribuir a:
- identificación de áreas de oportunidades que ayudan a empresas en la introducción de productos y servicios que benefician a la cartera de PI;
- mejoran las relaciones como proveedores y consumidores;
- negociación en mercados secundarios para innovación y asociados de sus respectivos PI ´;
- Administración de flujos de ingresos derivados de la innovación;
- las fases de aproximación que se ajustan al ciclo de vida de la tecnología en la empresa.
En este sentido, la administración de IP es una herramienta estratégica eficaz en un modelo de innovación abierta. En virtud de su papel imprescindible en la negociación de tecnología y conocimiento, la falta de protección legal de derechos de propiedad intelectual podría desbaratar el flujo de la innovación abierta (CHESBROUGH; VANHAVERBEKE, 2011).
Gestores de innovación deben ampliar su perspectiva sobre los activos de tecnología. Antagonicamente, mientras que los interesados requieren expectativas optimistas para el retorno sobre el capital empleado; allí solamente, Estados Unidos de a son no explota a aproximadamente US $ $ 1 trillón en activos (Rivette y Kline, 2000).
Segunda innovación Agencia de Unicamp (2007), Brasil le da poca importancia a los derechos de propiedad, la adopción de políticas encaminadas a la regulación de la escasa producción de conocimiento. La evolución de la propagación del uso de instrumentos de la ley de propiedad intelectual son puntuales en algunas empresas, instituciones de investigación y universidades y, por tanto, insignificante en términos nacionales.
En Brasil, el gobierno, empresas, institutos de investigación y las universidades tienen un papel importante desde que asumió el reto de hacer P & DI colaborativo. En estos casos, encontrar un punto común entre las metas y propósitos académicos y expectativas de negocio establecidas por el mercado, tal vez la mayor dificultad en los procesos de innovación colaborativa. En este punto de vista, la gestión del PI combinado con la gestión del conocimiento se convierten en esenciales.
3. MÉTODOS DE BÚSQUEDA
Los procedimientos metodológicos utilizados fueron la base experimental (observacional) de estadística inferencial, complementado por un campo, junto a una población de 107 empresas de base tecnológica. El enfoque cuantitativo y los objetivos exploratorios.
Para facilitar el procesamiento de los datos de la técnica del diseño de experimentos, ideó la figura 1 como representación del marco metodológico de la investigación:
- elección de objeto de búsqueda;
- selección y categorización de variables de entrada y sus respectivos niveles de observación;
- selección de la variable dependiente;
- selección del arreglo de discos experimental (observacional);
- definición del universo y la población;
- recolección de datos: instrumentos y Perfil de informantes;
- arreglo de observación estructurada y toma de muestras, según la matriz experimental;
- datos cuantitativos análisis e interpretación de resultados.
Este estudio utilizó procedimientos de análisis multivariado, sin embargo, cabe señalar que sólo la variable "falta o escasez de la propiedad intelectual" se utilizó para el análisis, sobre todo debido a su especial relevancia para la innovación de rendimiento empresarial.
Empresas de base tecnológica (EBT ´ s) fueron elegidas como objeto de investigación, ya que, por su propia naturaleza, tienen intereses interseccionados en tecnología e innovación, buscar para la tecnología y, una vez insertado en sistemas capitalistas , entender la importancia de la propiedad privada e intelectual.
3.1 variable independiente
La variable independiente se caracterizó por un factor de riesgo (falta o escasez de la propiedad intelectual), categorizado como esenciales para los procesos de innovación, especialmente la innovación abierta.
Autores. tales como: Chesbrough y Vanhaverbeke oeste (2008) y Chesbrough (2003, 2007, 2012a, 2012b) afirman que la ausencia de gestión de la propiedad intelectual es un factor de riesgo para los procesos de innovación, sobre todo, el modelo de innovación abierta; afectan directamente el rendimiento y los resultados deseados con la innovación tecnológica y, en consecuencia, reducir el rendimiento del capital invertido en innovación.
Tabla 1-probabilidad de ocurrencias para determinar los niveles de control.
| Nivel | Descripción | Indicadores | |
| Alto "2" | Probablemente | Posibilidad de que ocurra una vez al año o una oportunidad de pasar por encima del 25% | Potencial-se producen varias veces en los próximos 10 años. Ocurrió en los últimos 2 años. Típico en este tipo de operaciones debido a las influencias externas. |
| Posible | Posibilidad de que se produzca en un período de cinco años o una oportunidad de pasar a menos de 25% y mayor de 12.5%. | Podrían ocurrir más de una vez en los próximos 5 años. Puede ser difícil de controlar debido a las muchas influencias externas. Hay una historia de reciente aparición en la organización. | |
| Debajo de "1" | Moderado | Posibilidad de que se produzca en un período de 10 años o una oportunidad de pasar por encima de 2% a 12.5%. | Podría ocurrir en los próximos 10 años. Hay una historia de la instancia remota en la organización. |
| Remoto | Poco probable que ocurra en un período de diez años o con posibilidad de pasar hasta 2%. | Nunca sucedió en el país. Un ejemplo sería increíble. | |
Fuente: adaptado de la Federación Internacional de contadores (1999).
Notablemente, la variable independiente fue seleccionada de una canal de once variables, utilizado originalmente en un arreglo ortogonal para otras investigaciones experimentales (observacionales).
La variable independiente se asigna dos niveles de control, que decidió averiguar si la variable dependiente se ve afectada por el cambio entre los niveles. Además, los niveles de control a través de la estandarización de variables aleatorias (Barros Neto; Scarmínio; Bruns, 2007).
La tabla 1 muestra los fundamentos de los indicadores adoptados para garantizar los niveles de observación y, posteriormente, a la valoración de las variables.
La lógica en la determinación de los niveles del modelo de control fue adaptada de la Federación Internacional de contadores (1999), que establece diferentes probabilidades de ocurrencia de los riesgos. En este caso, los niveles se definen en la siguiente configuración:
- «(2) de alto nivel»: interpretado por indicadores "probables" y "Posible".
- "De bajo nivel (1)": interpretado por indicadores "moderados" y "a distancia"
variables dependientes 3,4
Las variables dependientes son parte de un grupo formado por once factores (tabla 2), que, para los fines de esta investigación, determinar el rendimiento de las empresas de innovación. La base teórica y conceptual en el que dicha disposición se justifica por (DÁVILA; EPSTEIN; SHELTON, 2006). Las variables dependientes se evaluaron por sujetos sociales, siguiendo cada uno de los indicadores mencionados.
El desempeño de negocios de innovación tecnológica, asociada con un menor riesgo fue reproducido a través de las respuestas a las preguntas de calidad, evaluados en una escala de uno a diez, a saber: (1 = malo); (2 = muy mal); (3 = mal); (4 = mal); (5 = en parte razonable); (6 = razonable); (7 = bueno); (8 = bueno); (9 = muy bueno) y (10 = gran).
Variables de tabla 2-dependiente (funcionamiento de negocios de innovación tecnológica).
| RENDIMIENTO DEL NEGOCIO DE LA INNOVACIÓN TECNOLÓGICA | |
| El código de respuesta (Rn) | Variables dependientes (Descripción de las respuestas) |
| R1 | Retorno de Capital empleado en la innovación. |
| R2 | Crecimiento de las ventas de nuevos productos de innovación. |
| R3 | Diseño de innovación que llega al mercado. |
| R4 | Valor empleado en investigación y desarrollo (P & D). |
| R5 | Control de huecos en proyectos de innovación. |
| R6 | Proceso de calidad e innovación de productos. |
| R7 | Cultura para la innovación. |
| R8 | Satisfacción del cliente con productos que ya existen. |
| R9 | Encuesta de satisfacción del cliente quejas de cliente. |
| R10 | Iniciativas dedicadas al producto interno y proceso de innovación. |
| R11 | Número de patentes registradas. |
Fuente: adaptado de Dávila, Epstein y Shelton (2006)
La razón de ser adoptado para la evaluación de las respuestas observadas la premisa que las empresas lleguen a mejor rendimiento de negocio con innovación tecnológica, también presente respuestas positivas (aumento de) las variables dependientes (las respuestas cuestionario). Por lo tanto, para explicar el proceso maximizando destinadas al estudio, el sistema de procesamiento de datos fue parametrizado con la relación señal a ruido: S/N = -10 (ajuste de 1/y2) / n, es decir, "el mayor valor es igual a lo mejor" (Taguchi 1987).
3.5 matriz experimental: el método de Taguchi (arreglos ortogonales AO)
Debido a las limitaciones de este tipo de investigación, fue seleccionado el arreglo experimental, que servía para las observaciones planificadas, sólo después de que todos los datos son recogidos correctamente. En este caso, se eligió un arreglo ortogonal, mediante el método de Taguchi.
La tabla 1 muestra la matriz ortogonal de Taguchi L12 que cuenta con un total de doce experimentos, llamado en este comentario de la encuesta, porque no había ningún control de los investigadores acerca de las variables, ya que estos están relacionados con eventos Pré-ocorridos en empresas de base tecnológica, que los investigadores no interferían en ningún momento o circunstancia.
En esta investigación, el estudio de factor de riesgo aislado (falta o escasez de la propiedad intelectual) corresponde a la variable independiente representada por la letra "E" en la tabla 1. Como ya se descrito y justificado en el subtema 3.1. excepcionalmente, la variable independiente fue seleccionada de un conjunto de 11 variables, utilizado originalmente en un arreglo ortogonal para otras investigaciones experimentales (observacionales).
Tabla 1-Taguchi L12 matriz utilizada para las observaciones previstas.
| Matriz de Taguchi L12 | |||||||||||
| Comentarios | El | (B) | (C) | (D) | Y, falta o escasez de la propiedad intelectual | (F) | G | H | J | K | L |
| 01 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| 02 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 |
| 03 | 1 | 1 | 2 | 2 | 2 | 1 | 1 | 1 | 2 | 2 | 2 |
| 04 | 1 | 2 | 1 | 2 | 2 | 1 | 2 | 2 | 1 | 1 | 2 |
| 05 | 1 | 2 | 2 | 1 | 2 | 2 | 1 | 2 | 1 | 2 | 1 |
| 06 | 1 | 2 | 2 | 2 | 1 | 2 | 2 | 1 | 2 | 1 | 1 |
| 07 | 2 | 1 | 2 | 2 | 1 | 1 | 2 | 2 | 1 | 2 | 1 |
| 08 | 2 | 1 | 2 | 1 | 2 | 2 | 2 | 1 | 1 | 1 | 2 |
| 09 | 2 | 1 | 1 | 2 | 2 | 2 | 1 | 2 | 2 | 1 | 1 |
| 10 | 2 | 2 | 2 | 1 | 1 | 1 | 1 | 2 | 2 | 1 | 2 |
| 11 | 2 | 2 | 1 | 2 | 1 | 2 | 1 | 1 | 1 | 2 | 2 |
| 12 | 2 | 2 | 1 | 1 | 2 | 1 | 2 | 1 | 2 | 2 | 1 |
Fuente: adaptado de Ross (1991); Montgomery (2009) y Barros Neto, Scarmínio, Bruns (2007).
La matriz experimental fue utilizada como un modelo para descubrir entre los datos obtenidos de una muestra probabilística.
3.6 universo y población
La población de esta investigación implicó un total de 107 empresas de base tecnológica, y este número fue acondicionado el total de las empresas que desean participar como participantes los instrumentos de recolección de datos (cuestionarios) uno de un universo de búsqueda compuesto por 594 empresas con características similares.
3.7 muestra
De los datos proporcionados por la población de la investigación fue identificado, con la ayuda de los datos de hoja de cálculo, Excel para Windows 10, un acuerdo compatible con las especificaciones de la matriz de Taguchi L12 (tabla 1), con once variables independientes (factores de muestreo). En la práctica, se identificaron entre los datos recogidos, una distribución entre los niveles de las variables/observación, similares a las especificaciones de la matriz de Taguchi L12. Este procedimiento ayudó a encontrar una muestra probabilística basada en veinte y ocho ´ EBT (muestra de la investigación), representada por sus respectivos sujetos sociales.
Para cumplir con los objetivos y la hipótesis de esta investigación, el único factor de riesgo (falta o escasez de la propiedad intelectual) se puso a un lado para el análisis.
recopilación de 3,8 datos
A diferencia de creación de sentido común y a satisfacer las reclamaciones de Ribeiro y Caten (2003), diseño de técnicas de experimentos puede ser perfectamente aplicado en situaciones experimentales, en la búsqueda de que las variables no son directamente bajo el control del investigador. En tales casos y, como se estructuró en esta investigación, se pueden reemplazar las condiciones experimentales, condiciones observacionales.
De esta manera, la colección y estructuración de datos para la investigación, es decir, de la colección de la opinión de los representantes (directivos y estrategias corporativas responsables directos) de las empresas estudiadas, los datos se organizaron siguiendo un esquema lógico utilizado en tratamientos experimentales y luego observa, teniendo en cuenta los significados de inferenciais estadístico de estos datos.
En este sentido, se observaron las influencias y la importancia de la variable independiente (falta o escasez de PI) en la variable dependiente (desempeño de negocios de innovación tecnológica).
En la práctica, los datos fueron recogidos mediante cuestionarios estructurados, con preguntas cerradas. Estos instrumentos fueron enviados y los temas sociales, por dos formas diferentes: electrónicamente y en persona.
Análisis de 3,9 datos
Los datos se basan en procedimientos experimentales, inferenciais enfoque estadístico, cuantitativo, a través de MINITAB versión 14. Se utilizó análisis de varianza (ANOVA) para observar si las variables de entrada han tenido importancia en las variables de salida y, además, si existía, en la homogeneidad de los datos, diferencias significativas entre las medias. En este sentido, uno puede hacer frente a tres o más factores y sus interacciones, utilizando de forma complementaria al método Taguchi, reiterar cuales son los factores importantes en el proceso (CORREIA; CARDOZA, 2011).
4. RESULTADOS Y DISCUSIÓN
4.1 Análisis de los efectos de la variable independiente en los promedios de las respuestas (Rn)
El análisis del efecto de la variable independiente sobre la variable dependiente que se utiliza para identificar y cuantificar la influencia el riesgo de perder o falta de derechos de propiedad intelectual sobre las variables dependientes que representan el rendimiento Innovación tecnológica de la empresa. La tabla 2 muestra los principales efectos de la variable independiente en los promedios de las respuestas (Rn).
Los valores que aparecen con el título "Rango" en la tabla 2 corresponden a la clasificación de la influencia de los factores estudiados (riesgo de falta) o escasez de la propiedad intelectual en las respuestas. Estos valores se presentan en la descendente de la escala numérica y sobre las once variables independientes de la muestra original del intelectual.
Estos valores se presentan en la descendente de la escala numérica y sobre las once variables independientes de la muestra original (ocultado en esta encuesta).
En este sentido, desde el cálculo de los efectos y centrándose en los valores indicados en la "fila" (línea 5) del cuadro 2, uno puede darse cuenta de que la variable independiente estudiada presenta las siguientes clasificaciones:
- como el primer factor más influyente sobre el 27.27% de las variables dependientes;
- como el segundo más influyente factor cerca el 18.18% de las variables dependientes;
- entre las gamas: mayor que el segundo y menos de un cuarto más influyente factor, cerca el 27.27% de las variables dependientes.
Tabla 2-cálculo de los efectos de la variable independiente en los promedios de las respuestas (Rn)
| Nivel | R1 | R2 | R3 | R4 | R5 | R6 | R7 | R8 | R9 | R10 | R11 |
| Bajo (-) | 8.333 | 5.513 | 6.917 | 5.890 | 8.667 | 8.750 | 8.680 | 9.222 | 8.792 | 8.487 | 5.263 |
| Alta (+) | 7.167 | 4.722 | 5.333 | 4.250 | 7.583 | 7.917 | 7.917 | 8.250 | 8.250 | 7.833 | 4.083 |
| Efecto | 1.167 | 0.792 | 1.583 | 1.640 | 1.083 | 0.833 | 0.763 | 0.972 | 0.542 | 0.653 | 1.180 |
| Rango de tráfico | 1 | 6.5 | 1 | 3 | 2 | 2.5 | 2 | 1 | 3.5 | 4 | 4 |
En otras palabras, reitera que existe entre las variables de proceso estudiadas, que justifica la profundización en el análisis.
4.2 Análisis de la varianza (VA) en el promedio de la prueba de respuestas/importancia identificar qué respuestas (Rn) se maximizan por el efecto del factor principal
Para evaluar la calidad del ajuste del modelo, de las pruebas de significación, análisis de varianza (ANOVA). Este procedimiento hizo posible medir la significación estadística (discrepancia estadística hipótesis en relación con los datos observados) la falta o escasez de la propiedad intelectual) para maximizar el rendimiento del negocio, de la innovación. La tabla 3 muestra el ANOVA en los promedios de las respuestas (Rn).
Tabla 3 – Análisis de varianza (ANOVA) en el promedio de las respuestas (Rn).
| Fuente de variación | Respuestas | DF | SEQ SS | SS Adj | Adj MS | (F) | P |
| Falta o escasez de la propiedad intelectual | R1 | 1 | 4.0833 | 4.08333 | 4.08333 | 423.88 | 0.002 |
| R2 | 1 | 1.8802 | 1.8802 | 1.8802 | 195.69 | 0.005 | |
| R3 | 1 | 7.5208 | 7.52083 | 7.52083 | 180.50 | 0.005 | |
| R4 | 1 | 8.0688 | 8.0688 | 8.0688 | 38.73 | 0.025 | |
| R5 | 1 | 3.5208 | 3.52083 | 3.52083 | 169.00 | 0.000 | |
| R6 | 1 | 2.0833 | 2.0833 | 2.08333 | 40.00 | 0.000 | |
| R7 | 1 | 1.74803 | 1.74803 | 1.74803 | 3277.56 | 0.000 | |
| R8 | 1 | 2.83241 | 2.83241 | 2.83241 | 59,74 | 0.016 | |
| R9 | 1 | 0.88021 | 0.88021 | 0.88021 | 299.22 | 0.003 | |
| R10 | 1 | 1.2805 | 1.28053 | 1.28053 | 87.11 | 0.011 | |
| R11 | 1 | 4.1772 | 4.17720 | 4.17720 | 84.76 | 0.012 |
Prestando atención a la séptima columna de la tabla 3, donde los valores de P (nivel de significancia del factor sobre las respuestas) demostraron que el riesgo de perder o falta de propiedad intelectual presentó significación estadística para la maximización de todos resultados empresariales, después de todo, los valores fueron inferiores a 0.05, y fue el nivel de confianza estadística del 95%. Aún así, puede resaltar las respuestas "R5, R6 y R7" la confianza nivel fue del 100%.
4.3 propuesta para la mejor combinación de nota significativa de los niveles de la variable para la maximización de las respuestas (Rn)
La variable independiente presentó significación en todas las respuestas estudiadas (Rn). El hecho de que el nivel de control o de la nota se han mantenido en nivel "(1)" todas las respuestas, significa que cuando hay una probabilidad de ocurrencia dentro de un rango de hasta 2% (remoto) o mayor que 2% a 12.5% (moderado) para riesgo de perder o c arência de la propiedad intelectual, como resultado, el negocio se maximizan los resultados.
Desde el análisis estadístico fue posible organizar el mejor ajuste para el proceso definido en esta investigación, es decir maximizar el rendimiento del negocio de la innovación tecnológica debe mantener el riesgo de perder o falta de Propiedad intelectual ("1"). Una perspectiva didáctica, podemos decir que el más eficaz para la gestión de la propiedad intelectual, mejor serán los resultados de la innovación.
Por lo tanto, hay un acedência de la variable estudiada, como la unidad del nivel de observación, en relación con el conjunto total de las respuestas en la que expuso como significativos, señalando el decorrências de análisis como un imperativo para maximización de las respuestas.
De lo contrario, los resultados ratificaron, conforme a la investigación de muestra, unidades constitutivas que las empresas operacionalizam sus procesos de innovación, manteniendo el riesgo de perder o falta de PI a niveles inferiores a 12,5%, por lo tanto , maximizar los resultados con la innovación.
Tabla 3 – relación entre el significado inferencial/niveles de factor de entrada y las respuestas.
| Variable independiente | Variables dependientes (Rn) | Signicância visualización de niveles en las respuestas | |
| Baja (1) | |||
| Falta o escasez de la propiedad intelectual | R1 | Retorno de Capital empleado en la innovación. | 1 |
| R2 | Crecimiento de las ventas de nuevos productos de innovación. | 1 | |
| R3 | Diseño de innovación que llega al mercado. | 1 | |
| R4 | Valor empleado en P & D externos. | 1 | |
| R5 | Control de huecos en proyectos de innovación. | 1 | |
| R6 | Proceso de calidad e innovación de productos. | 1 | |
| R7 | Cultura para la innovación. | 1 | |
| R8 | Satisfacción del cliente con productos que ya existen. | 1 | |
| R9 | Encuesta de satisfacción del cliente quejas de cliente. | 1 | |
| R10 | Iniciativas dedicadas a los productos/procesos internos innovación. | 1 | |
| R11 | Número de patentes registradas. | 1 | |
Debido a la amplitud y diversidad de las respuestas examinadas, con respecto a la innovación y, por otro lado, por el predominio del factor en la integridad de las respuestas, la PI como un papel protector del conocimiento y habilitador de negocios, regulador, impactanto en la innovación de sistema y capilaridad en la composición de los resultados de rendimiento de la innovación.
La importancia del factor en el extranjero P & D (R4), además de pruebas de ingreso directamente proporcional a este resultado, al mismo tiempo muestran que las empresas de la muestra están invirtiendo en particular los procesos de los sistemas de innovación abierta.
El PI no manejamos en su esencia, como un mecanismo de protección de la exclusividad, ya que esto puede ser un hecho desencadenante de las imperfecciones del mercado. Schumpeter (1982) afirmado que la innovación es fundamental para la economía de un estado de equilibrio y entrar en un proceso de expansión, sí, cambiado considerablemente las condiciones de equilibrio del mercado.
Levin (1987) advierte que un mayor nivel de tecnología de protección puede inhibir la innovación tecnológica, el desempeño económico, social y competitivo entre empresas. Sí, el aumento excesivo de la protección puede estimular la inversión repetitiva que son contrarios a la competitividad, que podría subir los precios, además de la cuota correspondiente para el retorno del capital invertido y, aún, frenar el proceso de generación y difusión de tecnología.
En el modelo de innovación abierta, investigación y desarrollo (P & D) se une a la exploración interna y la incorporación de tecnología y conocimiento, fortaleciendo el papel de la PI en cuanto a investigación bilateral reglamentario en las conexiones con investigación de universidades y otras instituciones, proveedores, clientes o para mitigar los riesgos y costos de la innovación (CHESBROUGH; VANHAVERBEKE, 2011).
Ressalvou de Lichtenthaler (2010) que, en el contexto de innovación abierta, las empresas emplean, de la cartera de patentes, dos estrategias para la gestión de la propiedad intelectual, es decir; la adquisición de tecnología extranjera, relacionados con la absorción de conocimiento tecnológico y la explotación de la tecnología extranjera, relacionadas con la comercialización del conocimiento tecnológico, al mismo tiempo para su aplicación interna.
CONCLUSIÓN
Uno de los concluyentes, perspectiva más convincente es que la variable independiente estudiada reiteró la hipótesis central de esta investigación. En este sentido, la evidencia demostró que la teoría de la alineación correcta y variables de la investigación científica, porque el factor de riesgo (falta o escasez de PI) presentó la influencia e importancia de todas las variables dependientes, por lo tanto, afectan directamente la realización de negocios de innovación tecnológica.
Además, sin embargo, se puede afirmar que el objetivo de la investigación era, una vez, los procedimientos metodológicos permitieron el análisis del desempeño de negocios de la innovación tecnológica como un factor dependiente de la propiedad intelectual.
Para otra perspectiva, la variable independiente resultó significativa en la variable dependiente, de sus bajos niveles de control respectivos. Esto induce el más eficaz para la gestión de la propiedad intelectual en la EBT ´ s, mejor sus actuaciones con la innovación tecnológica. El ámbito de la innovación abierta, podemos afirmar que la PI es un instrumento que contribuye al acceso a la innovación tecnológica y difusión y transferencia de tecnología.
Los resultados revelan que la EBT ´ s debe prestar atención a la gestión de la P.I., en particular, las empresas capitalistas que están interesadas en el negocio para maximizar sus resultados de negocio y ganancias de capital. Para un punto de vista económico, los resultados aparecen a la propiedad privada; en esta investigación, específicamente el PI, con potencial para mejorar los resultados de negocio y para producir beneficios que van más allá de la función de garantizan legalmente la propiedad del capitalista, es decir, como un mecanismo eficaz para el comercio de bienes no se aplican internamente por las empresas.
Parece, de la asertividad de los resultados de la búsqueda, fundada en el análisis estadístico inferencial que demostró la relación entre maximizar el riesgo de perder o falta de PI (en nivel moderado o remoto) y el valor utilizado en el exterior P y D, que la Gestión de propiedad intelectual es un proceso indispensable para un sistema de innovación abierta.
REFERENCIAS
AGENCIA DE INNOVACIÓN DE UNICAMP (INOVA). Ejercicios de escenario: trayectoria de la liendres, futuro de relaciones con la Universidad, innovación y sociedad. Campinas: INOVA, mayo de 2007.
BARROS NETO, B.; SCARMÍNIO, S. I.; BRUNS, r. e. Cómo hacer experimentos: investigación y desarrollo en ciencia y la industria. Campinas: Universidade Estadual de Campinas, 2007. 480 p.
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[1] Facultad de tecnología de Pindamonhangaba; Centro de investigación en economía y Sociología de las organizaciones, Lisboa, Portugal
[2] Facultad de tecnología de Pindamonhangaba
