L'importanza della gestione della proprietà intellettuale per i processi di innovazione tecnologica

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FONTAO, Ralph, LEE, Eloisa de Moura [2]

FONTAO, Sydney; LEE, Eloisa de Moura. L'importanza della gestione della proprietà intellettuale per i processi di innovazione tecnologica. Rivista scientifica multidisciplinare di nucleo di conoscenza. anno 03, Ed. Vol 05, 02, pp. 5-18, maggio 2018. ISSN: 0959-2448

Riepilogo

L'obiettivo di questa ricerca era di esaminare se l'innovazione di prestazioni aziendali (con l'accento sulla innovazione aperta) nelle imprese di base tecnologica-EBT ´ s-è influenzato dalla mancanza o carenza di proprietà intellettuale-IP. Le procedure metodologiche utilizzate in questo studio sono stati sperimentali e d'osservazione, rigorosamente in base alle statistiche inferenziali, completate da un campo, accanto a una popolazione di EBT ´ 107 s. L'approccio era quantitativamente e gli obiettivi sono stati esplorativi. I risultati emergono per l'importanza della proprietà intellettuale, non solo come un modo per proteggere legalmente l'innovazione, ma, soprattutto, come fattore essenziale per il successo dei processi di innovazione, come un meccanismo per facilitare la negoziazione delle conoscenze acquisite da altre fonti esterne.

Parole chiave: l'innovazione di business performance, diritti di proprietà intellettuale, fonti esterne.

1. INTRODUZIONE

A pochi anni fa molti fenomeni vengono che riguardano direttamente le prospettive per la gestione dei processi di innovazione tecnologica nelle imprese. È già evidente che la conoscenza è dispersa in tutto il mondo; reti sociali e professionali del rapporto sono massicciamente che incidono sull'attività; le piccole imprese sono sempre più se si collega ecc. In questo contesto di trasformazioni tecnologiche e sociali, identificato da Rothwell (1992), come la quinta generazione di innovazione, i fondamenti dell'open innovation.

Innovazione aperta è un modello che rapporti di collaborazione di valori e connessioni tecnologiche, intensificando i mercati e i flussi esterni della conoscenza per aggiungere valore ai tassi di innovazione interna, in questi casi, perché ci sono aree che le aziende non hanno interesse a innovare attraverso processi interni, sia per mancanza di competenze in tali aree specifiche di conoscenza o semplicemente perché riconosce che l'accesso a fonti esterne è più praticabile (CHESBROUGH, 2003; Le imprese di famiglia cinese TIDD 107 e PAVITT, 2008).

Questi collegi elettorali non sminuire l'importanza dei diritti di proprietà intellettuale, perché nel contesto della partnership commerciali e la ricerca della conoscenza, (PI) assume un ruolo per proteggere e agevolare le connessioni tecnologiche, garantendo la certezza del diritto per accedere a fonti esterne e tecnologie per il business sviluppato in collaborazione

Questa ricerca incentrata sull'analisi delle prestazioni aziendali di innovazione tecnologica come una variabile dipenda il rischio di perdere e/o mancanza di diritti di proprietà intellettuale.

Per Fontão, Lee e Rao (2013) è importante che l'EB ´ s sapere quale combinazione di livelli di rischio può portare a massimizzare i risultati dei processi di innovazione. Si tratta di sapere come la società è esposta e la tolleranza alla carenza di PI, che può essere una condizione indispensabile per il ritorno del capitale investito in ricerca e sviluppo nell'innovazione (P & DI).

2. REVISIONE DELLA LETTERATURA

La caratterizzazione di una proprietà intellettuale è limitata alla vostra condizione affermativa sotto una serie di requisiti, come ad esempio: novità, utilità, tangibilità e legalità. L'esempio più comune e la principale fonte di transazionale PI si riferisce ai brevetti, tuttavia, marchi, copyright e segreti commerciali sono anche nei vostri rispettivo carcassa (Chesbrough, 2012b).

Nell'ambito dell'open innovation, gestione PI rafforza la sistematizzazione dei processi di accesso alle fonti esterne, perché dà certezza giuridica e le aspettative dei commerciali di acquisto e di vendita di competenze spendibili sul mercato. Dopo tutto, quando un'azienda commercializza conoscenza con altre aziende, istituti di ricerca, Università ecc., si aspettano di ottenere benefici e mitigare i rischi e i tecnici del mercato. Tuttavia, le connessioni esterne, portare altri tipi di rischi legati alla perdita di conoscenza; perdita di controllo o campo; mancata corrispondenza cultura; mancanza di impegno; perdita di informazioni; insufficiente fiducia ecc. La gestione di PI regola la conoscenza e riduce l'esposizione della società ai rischi di collaborazione (CHESBROUGH, 2003, 2012a).

Chesbrough e Vanhaverbeke (2011), sulla gestione dell'innovazione, il portafoglio di PI è considerato una parte importante del portafoglio di prodotti e servizi, poiché essa aggiunge valore economico, perché la conoscenza interna e tecnologie che non contano per attività può e deve essere negoziata con soggetti terzi. Considerando la complessità e la diversità delle organizzazioni, la conoscenza che non aggiungono valore al business di una società, d'altra parte, può significare fonti affidabili di utilità e valore di P & DI, se coadunadas il profilo tecnologico di altri aziende. Ad esempio, nelle transazioni cross-licenze, brevetti rappresentano l'elemento centrale.

Le società che detengono i brevetti possono escludere terzi per esercitare la vostra tecnologia protetta da brevetto. Ma, d'altra parte, questo può comportare l'impossibilità per queste imprese di esercitare la propria tecnologia, in casi dove qualsiasi altra azienda o persona detiene brevetti che si sovrappongono l'approccio protetta. Questa sottile distinzione genera diverse circostanze che devono essere controllate come si sviluppa un modello di business con l'accento sulla tecnologia, perché la croce-licenze possono proteggere o no, il modello di business (CHESBROUGH, 2012a).

Di Chesbrough (2012a), coerenza conoscenza supporti brevetti processo decisionale in relazione ai rischi presenti nel settore, allo stesso tempo assiste nell'individuazione di opportunità e nicchie tecnologiche, supportare le aziende nel mantenimento loro modelli di business o per riconfigurare quando necessario. In generale, la gestione del IP può contribuire a:

  • individuazione delle aree di opportunità che aiutano le aziende nell'introduzione di prodotti e servizi a beneficio del portafoglio di PI;
  • meglio nelle relazioni come fornitori e consumatori;
  • negoziazione nei mercati secondari per l'innovazione ed i associati di loro rispettivi PI ´;
  • amministrazione dei flussi di entrate derivanti dall'innovazione;
  • le fasi di approccio che si conformano al ciclo di vita della tecnologia nella società.

In questo senso, gestione IP è uno strumento strategico efficace in un modello di open innovation. In virtù del vostro ruolo indispensabile nella negoziazione della tecnologia e della conoscenza, la mancanza di tutela giuridica dei diritti di proprietà intellettuale poteva far deragliare il flusso di innovazione aperta (CHESBROUGH; VANHAVERBEKE, 2011).

I manager dell'innovazione devono ampliare la loro prospettiva sugli asset tecnologia. Antagonicamente, mentre le parti interessate richiedono rosee aspettative per il ritorno sul capitale investito; lì solo, US di a sono non sfruttato per circa US $ $ 1 trilione in beni (Rivette e Kline, 2000).

Seconda innovazione agenzia di Unicamp (2007), Brasile dà poca importanza ai diritti di proprietà, l'adozione di politiche finalizzate a risolvere la scarsa produzione di conoscenza. L'evoluzione della diffusione dell'uso di strumenti di diritto IP sono puntuali in poche aziende, istituti di ricerca ed università e, di conseguenza, insignificante in termini nazionali.

In Brasile, il governo, aziende, istituti di ricerca e le università hanno un ruolo importante da quando ha assunto la sfida di fare collaborativo P & DI. In questi casi, è necessario trovare un punto comune tra obiettivi e scopi accademici e le aspettative di business stabilite dal mercato, forse la più grande difficoltà nei processi di innovazione collaborativa. In questa visualizzazione, la gestione di PI combinato con gestione della conoscenza diventano essenziali.

3. METODI DI RICERCA

Le procedure metodologiche utilizzate erano base sperimentale (osservazionali) di statistica inferenziale, completata da un campo, accanto a una popolazione di 107 imprese di base tecnologica. L'approccio era quantitativamente e gli obiettivi sono stati esplorativi.

Figura 1 – rappresentazione del metodo di ricerca.
Figura 1 – rappresentazione del metodo di ricerca.

Per facilitare il trattamento dei dati dalla tecnica del disegno degli esperimenti, messo a punto la figura 1 come rappresentazione del quadro metodologico della ricerca:

  • scelta dell'oggetto di ricerca;
  • selezione e categorizzazione di variabili di input e dei rispettivi livelli di osservazione;
  • selezione della variabile dipendente;
  • selezione della matrice (osservazionali) sperimentale;
  • definizione dell'universo e della popolazione;
  • raccolta dei dati: strumenti e profilo di informatori;
  • campionamento e strutturato arrangiamento di osservazione, secondo la matrice sperimentale;
  • analisi quantitativa dei dati e interpretazione dei risultati.

Questo studio ha utilizzato le procedure di analisi multivariata, tuttavia, dovrebbe essere notato che solo la variabile "mancanza e/o carenza di proprietà intellettuale" è stata utilizzata per l'analisi, principalmente a causa della vostra particolare rilevanza per la innovazione di business performance.

Imprese tecnologiche (EBT ´ s) sono stati scelti come oggetto di ricerca, perché, per loro stessa natura, hanno interessi interseccionados nella tecnologia e nell'innovazione, cercano per la tecnologia e, una volta inseriti in sistemi capitalistici , capire l'importanza della proprietà privata e intellettuale.

variabile indipendente 3,1

La variabile indipendente è stata caratterizzata da un fattore di rischio (mancanza e/o carenza di proprietà intellettuale), classificato come essenziale per i processi di innovazione, soprattutto l'innovazione aperta.

Autori. come: Chesbrough, Vanhaverbeke e West (2008) e Chesbrough (2003, 2007, 2012a, 2012b) affermano che l'assenza di gestione della proprietà intellettuale è un fattore di rischio per i processi di innovazione, soprattutto, il modello di open innovation; influenzano direttamente le prestazioni e i risultati desiderati con l'innovazione tecnologica e può, di conseguenza, ridurre il ritorno sul capitale investito nell'innovazione.

Tabella 1-rischio di occorrenze per determinare i livelli di controllo.

Livello Descrizione Indicatori
Alta "2" Probabile Possibilità che si verifichi una volta all'anno o una possibilità di successo superiore al 25% Potenziale-si verificano più volte nei prossimi 10 anni. Si è verificato negli ultimi 2 anni. Tipico in tali operazioni a causa di influenze esterne.
Possibile Possibilità che si verifichi in un periodo di cinque anni o la possibilità di accadere meno di 25% e superiore al 12,5%. Potrebbero verificarsi più di una volta nei prossimi 5 anni. Può essere difficile da controllare a causa di molte influenze esterne. C'è una storia di recente avvenimento nell'organizzazione.
Inferiore a "1" Moderato Possibilità che si verifichi in un periodo di 10 anni o la possibilità di accadere sopra il 2% e il 12,5%. Potrebbe verificarsi nei prossimi 10 anni. C'è una storia di istanza remota nell'organizzazione.
Remoto Improbabile che si verifichi in un periodo di dieci anni o con possibilità di accadere fino al 2%. Mai accaduto nel paese. Un'istanza sarebbe incredibile.

Fonte: adattato da International Federation of Accountants (1999).

Notevolmente, la variabile indipendente è stata selezionata da una carcassa di undici variabili, usato originariamente in una disposizione ortogonale per altre ricerche sperimentali (osservazionali).

La variabile indipendente sono stati assegnati due livelli di controllo, che hanno deciso di scoprire se la variabile dipendente è influenzata dal cambiamento tra i livelli. In aggiunta, i livelli di controllo attraverso la standardizzazione di variabili casuali (Barros Neto; Scarmínio; Bruns, 2007).

La tabella 1 Mostra i fondamenti degli indicatori adottati per garantire i livelli per l'osservazione e, successivamente, per la valutazione delle variabili.

La logica nel determinare i livelli del modello di controllo è stata adattata dalla International Federation of Accountants (1999), che stabilisce diverse probabilità di insorgenza di rischi. In questo caso, i livelli sono stati registrati nella seguente configurazione:

  • "Alto livello (2)": interpretato da indicatori "probabile" e "Possibile".
  • "A basso livello (1)": interpretato da indicatori "moderati" e "remoti"

3,4 variabili dipendenti

Le variabili dipendenti sono parte di un gruppo formato da undici fattori (tabella 2), che, ai fini di questa ricerca, determinare le prestazioni delle imprese dall'innovazione. La base teorica e concettuale su cui tale disposizione sia giustificata da (DÁVILA; EPSTEIN; SHELTON, 2006). Le variabili dipendenti sono state valutate dai soggetti sociali, gli indicatori elencati di seguito.

La performance di business dell'innovazione tecnologica, associato con un rischio più basso è stato riprodotto attraverso le risposte alle domande di qualità, valutati su una scala da uno a dieci, vale a dire: (1 = cattivo); (2 = molto male); (3 = cattivo); (4 = cattivo); (5 = parzialmente ragionevole); (6 = ragionevole); (7 = buono); (8 = buono); (9 = molto buono) e (10 = ottimo).

Variabili di tabella 2-dipendente (performance di business di innovazione tecnologica).

PRESTAZIONI AZIENDALI DI INNOVAZIONE TECNOLOGICA
Il codice di risposta (Rn) Variabili dipendenti (descrizione delle risposte)
R1 Ritorno del capitale investito nell'innovazione.
R2 Crescita delle vendite di nuovi prodotti di innovazione.
R3 Progettato di innovazione che colpisce il mercato.
R4 Valore dipendente in ricerca e sviluppo (P & D).
R5 Controllo delle lacune in progetti di innovazione.
R6 Processo di qualità e innovazione di prodotto.
R7 Cultura per l'innovazione.
R8 Soddisfazione del cliente con prodotti che già esistono.
R9 Indagine di soddisfazione di cliente reclami-cliente.
R10 Iniziative dedicate al processo di innovazione e prodotto interno.
R11 Numero di brevetti registrati.

Fonte: adattato da Dávila, Epstein e Shelton (2006)

La logica adottata per la valutazione delle risposte osservate premessa che aziende raggiungere prestazioni migliori di affari con l'innovazione tecnologica, troppo, presenti risposte positive (aumentando) le variabili dipendenti (risposte questionario). Così, per spiegare il processo massimizzando l'ambito lo studio, il sistema di trattamento dei dati è stato parametrizzato con il rapporto segnale-rumore: S/N = -10 (impostazione 1/y2) / n, cioè "maggior valore è uguale al risultato migliore" (Taguchi, 1987).

3.5 matrice sperimentale: il metodo di Taguchi (AO-ortogonale arrangiamenti)

A causa delle limitazioni di questo tipo di ricerca, la matrice sperimentale, che ha servito per le osservazioni previste, è stata selezionata solo dopo che tutti i dati sono raccolti correttamente. In questo caso, ha scelto una disposizione ortogonale, utilizzando il metodo di Taguchi.

La tabella 1 Mostra la matrice ortogonale di Taguchi L12 che presenta un totale di dodici esperimenti, chiamato nei commenti di questo sondaggio, perché non c'era alcun controllo dei ricercatori sulle variabili, poiché questi sono correlati agli eventi Pré-ocorridos in imprese tecnologiche, che i ricercatori non hanno interferiti in nessun tempo o circostanze.

In questa ricerca, lo studio di fattore di rischio isolato (mancanza e/o carenza di proprietà intellettuale) corrisponde alla variabile indipendente rappresentata dalla lettera "E" nella tabella 1. Come già descritto e giustificato nella sottovoce 3.1. eccezionalmente, la variabile indipendente è stata selezionata da un insieme di 11 variabili, usato originariamente in una disposizione ortogonale per altre ricerche sperimentali (osservazionali).

Tabella 1-Taguchi L12 matrice utilizzata per le osservazioni previste.

Matrice di Taguchi L12
Commenti Il (B) (C) (D) E – mancanza e/o carenza di proprietà intellettuale (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

Fonte: adattato da Ross (1991); Montgomery (2009) e Barros Neto, Scarmínio, Bruns (2007).

La matrice sperimentale è stata utilizzata come un modello rappresentativo di scoprire tra i dati ottenuti un campione probabilistico.

3.6 universo e popolazione

La popolazione di questa ricerca ha coinvolto un totale di 107 aziende di base tecnologica, e questo numero è stata condizionata il totale delle aziende disposte a partecipare come intervistati gli strumenti di raccolta dati (questionari) uno di un universo di ricerca composto da 594 aziende con caratteristiche simili.

3,7 campione di

Dai dati forniti dalla popolazione della ricerca è stato identificato, con l'aiuto di dati del foglio di lavoro, Excel per Windows 10, una disposizione compatibile con le specifiche di matrice di Taguchi L12 (tabella 1), con undici variabili indipendenti (fattori di campionamento). In pratica, sono stati identificati tra i dati raccolti, una ripartizione tra i livelli di variabili/osservazione, simili alle specifiche della matrice Taguchi L12. Questa procedura ha aiutato a trovare un campione probabilistico basato su ventotto ´ EBT (campione di ricerca), rappresentato dai loro rispettivi soggetti sociali.

Per soddisfare gli obiettivi e le ipotesi di questa ricerca, l'unico fattore di rischio (mancanza e/o carenza di proprietà intellettuale) è stato messo da parte per le analisi.

raccolta 3,8 dati

A differenza di buon senso e per soddisfare le pretese di Ribeiro e Caten (2003), progettazione di tecniche di esperimenti può applicarsi perfettamente in situazioni sperimentali, in cui ricerca le variabili non sono direttamente sotto il controllo del ricercatore. In tali casi e, come è stato strutturato in questa ricerca, è possibile sostituire le condizioni sperimentali, condizioni osservative.

In questo modo, la raccolta e la strutturazione dei dati per la ricerca, cioè, dalla raccolta del parere dei rappresentanti (dirigenti e responsabili delle strategie aziendali diretti) delle aziende ha studiate, i dati sono stati organizzati seguendo un layout logico utilizzato in trattamenti sperimentali e quindi osservata, considerando i significati di inferenciais statistico di questi dati.

In questo senso, sono state osservate le influenze e importanza della variabile indipendente (mancanza e/o carenza di PI) della variabile dipendente (performance di business di innovazione tecnologica).

In pratica, i dati sono stati raccolti mediante questionari strutturati, con domande chiuse. Questi strumenti sono stati spediti e consegnati i soggetti sociali, di due modi diversi: elettronicamente e in persona.

analisi dei 3,9 dati

I dati si basava sulle procedure sperimentali, approccio statistico, quantitativa inferenciais, attraverso il software versione 14 di MINITAB. Abbiamo usato analisi della varianza (ANOVA) per osservare se le variabili di input hanno avuto significato su variabili di output e, anche, se esistesse, sulla omogeneità dei dati, le differenze significative tra le medie. In questo senso, uno può confrontarsi con tre o più fattori e le loro interazioni, utilizzando in maniera complementare al metodo Taguchi, per ribadire quali sono i fattori significativi nel processo (CORREIA; CARDOZA, 2011).

4. RISULTATI E DISCUSSIONE

4.1 analisi degli effetti della variabile indipendente sulle medie delle risposte (Rn)

L'analisi dell'effetto della variabile indipendente della variabile dipendente, utilizzato per identificare e quantificare l'influenza il rischio di perdere e/o mancanza di diritti di proprietà intellettuale sopra le variabili dipendenti che rappresentano le prestazioni Innovazione tecnologica di Enterprise. La tabella 2 Mostra i principali effetti della variabile indipendente sulle medie delle risposte (Rn).

I valori indicati con il titolo "Rango" nella tabella 2 corrispondono alla classificazione dell'influenza del fattore studiato (rischio di mancanza) e/o carenza di proprietà intellettuale sulle risposte. Questi valori sono presentati in decrescente scala numerica e riguardante le undici variabili indipendenti del campione originale di intellettuale.

Questi valori sono presentati in decrescente scala numerica e riguardante le undici variabili indipendenti del campione originale (nascosto in questa indagine).

In questo senso, dai calcoli degli effetti e concentrandosi sui valori elencati nel "Rango" (linea 5) della tabella 2, si può realizzare che la variabile indipendente studiato presenta le seguenti classificazioni:

  • come il fattore più influente primo circa il 27,27% delle variabili dipendenti;
  • come il secondo più influente fattore circa il 18,18% delle variabili dipendenti;
  • tra le gamme: maggiore di secondo e meno del fattore di quarto più influenti, circa il 27,27% delle variabili dipendenti.

Tabella 2-calcolo degli effetti della variabile indipendente sulle medie delle risposte (Rn)

Livello R1 R2 R3 R4 R5 R6 R7 R8 R9 R10 R11
Basso (-) 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
Effetto 1.167 0.792 1.583 1.640 1.083 0.833 0.763 0,972 0.542 0.653 1.180
Traffico di rank 1 6.5 1 3 2 2.5      2 1 3.5          4 4

 
In altre parole, ribadisce che esiste tra le variabili di processo studiate, che giustificano l'approfondimento nelle analisi.

4.2 analisi della varianza (VA) in media del test risposte/significato per identificare quali risposte (Rn) sono massimizzate dall'effetto principale fattore

Per valutare la qualità dell'adattamento del modello, da test di significatività, analisi della varianza (ANOVA). Questa procedura ha permesso di misurare la significatività statistica (discrepanza statistica di ipotesi in relazione ai dati osservati) la mancanza e/o carenza di proprietà intellettuale) per massimizzare le prestazioni aziendali, dalla innovazione. La tabella 3 Mostra l'ANOVA sulle medie delle risposte (Rn).

Tabella 3 – analisi della varianza (ANOVA) sulla media delle risposte (Rn).

Fonte di variazione Risposte DF Seq SS SS Adj MS Adj (F) P
Mancanza e/o carenza di proprietà intellettuale 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 attenzione alla settima colonna della tabella 3, dove i valori di P (livello di significatività di fattore sulle risposte) ha mostrato che il rischio di perdere e/o mancanza di diritti di proprietà intellettuale ha presentato la significatività statistica per la massimizzazione di tutti risultati societari, dopo tutto, i valori erano di meno di 0,05, ed era il livello di confidenza statistica del 95%. Ancora, si può evidenziare per le risposte "R5, R6 e R7" la fiducia livello era al 100%.

4.3 proposta per la migliore combinazione di nota significativa dei livelli variabili per la massimizzazione delle risposte (Rn)

La variabile indipendente presentare significato su tutte le risposte studiate (Rn). Il fatto che il livello di controllo o di nota sono rimasti nel livello "(1)" per tutte le risposte, significa che quando c'è una probabilità di occorrenza all'interno di una gamma di fino a 2% (remoto) e/o maggiore di 2% al 12,5% (moderato) per il rischio di perdere o c arência della proprietà intellettuale, di conseguenza, il business risultati sono massimizzati.

Dall'analisi statistica che è stato possibile organizzare la soluzione migliore per il processo definito in questa ricerca, che è, per ottimizzare le prestazioni di business dell'innovazione tecnologica deve mantenere il rischio di perdere e/o mancanza di Proprietà intellettuale ("1"). Per un punto di vista didattico, possiamo dire che il più efficace per la gestione della proprietà intellettuale, meglio saranno i risultati dell'innovazione.

Di conseguenza, c'è un acedência della variabile studiata, come unità di livello di osservazione, in relazione all'insieme totale di risposte in cui espose come significativo, sottolineando la decorrências di analisi come un imperativo per massimizzazione delle risposte.

In caso contrario, i risultati ratificata, in conformità con la ricerca di campione, collegi elettorali che le aziende operacionalizam loro processi di innovazione, mantenendo il rischio di perdere e/o mancanza di PI a livelli inferiori al 12,5%, pertanto , massimizzare i tuoi risultati con l'innovazione.

Tabella 3 – rapporto tra significato inferenziale fattore/livelli di input e risposte.

Variabile indipendente Variabili dipendenti (Rn) Signicância visualizzazione dei livelli sulle risposte
Bassa (1)
Mancanza e/o carenza di proprietà intellettuale R1 Ritorno del capitale investito nell'innovazione. 1
R2 Crescita delle vendite di nuovi prodotti di innovazione. 1
R3 Progettato di innovazione che colpisce il mercato. 1
R4 Valore dipendente in esterno P & D. 1
R5 Controllo delle lacune in progetti di innovazione. 1
R6 Processo di qualità e innovazione di prodotto. 1
R7 Cultura per l'innovazione. 1
R8 Soddisfazione del cliente con prodotti che già esistono. 1
R9 Indagine di soddisfazione di cliente reclami-cliente. 1
R10 Iniziative dedicate al prodotto/processo interno innovazione. 1
R11 Numero di brevetti registrati. 1

 

Dovuto l'ampiezza e la diversità delle risposte esaminati, per quanto riguarda l'innovazione e, d'altra parte, dalla predominanza del fattore sulla completezza delle risposte, il PI come un ruolo protettivo della conoscenza e attivatore di affari, regolatore, impactanto il sistema innovazione e capillarità nella composizione dei risultati dell'innovazione.

L'importanza del fattore sull'estero P & d (R4), oltre a prove di reddito direttamente proporzionale a questo risultato, allo stesso tempo dimostra che le imprese del campione stanno investendo in particolare processi dei sistemi di innovazione aperta.

Il PI non dovrebbe essere gestito nella vostra essenza, proprio come un meccanismo di protezione di esclusività, come questo può essere un evento scatenante delle imperfezioni del mercato. Schumpeter (1982) ha dichiarato che l'innovazione è fondamentale per l'economia di uno stato di equilibrio ed entrare in un processo di espansione, sì, ha cambiato notevolmente le condizioni di equilibrio del mercato.

Levin (1987) avverte che un maggiore livello di tecnologia di protezione può inibire l'innovazione tecnologica, la performance economica, sociale e competitiva tra le imprese. Sì, l'eccessivo aumento di protezione può stimolare l'investimento ripetitivo che sono in contrasto con la competitività, che potrebbe aumentare i prezzi, oltre alla tassa di appropriato per il ritorno del capitale investito e, ancora, rallentare il processo di generazione e diffusione delle tecnologia.

Sul modello dell'open innovation, ricerca e sviluppo (P & D) unisce le forze con l'esplorazione interna e incorporazione di tecnologia e conoscenza, rafforzare il ruolo di PI per quanto riguarda ricerca normativo bilaterale connessioni con Università e altri istituti di ricerca, fornitori, clienti o mitigare i rischi e i costi dell'innovazione (CHESBROUGH; VANHAVERBEKE, 2011).

Ressalvou Lichtenthaler (2010) che, nel contesto di innovazione aperta, le aziende impiegano, dal portafoglio di brevetti, due strategie per la gestione della proprietà intellettuale, vale a dire; l'acquisizione di tecnologia straniera, imparentata con l'assorbimento di conoscenza tecnologica e lo sfruttamento di tecnologia straniera, relative alla commercializzazione di conoscenze tecnologiche, contemporaneamente all'applicazione interna.

CONCLUSIONE

Uno della conclusiva, la più convincente la prospettiva è che la variabile indipendente studiata ha ribadito l'ipotesi centrale di questa ricerca. In questo senso, le prove risultò anche la teoria di allineamento corretto e le variabili di ricerca scientifica, poiché il fattore di rischio (mancanza e/o carenza di PI) ha presentato l'influenza e l'importanza di tutte le variabili dipendenti, pertanto, influisce direttamente la performance di business dell'innovazione tecnologica.

Inoltre, ancora, si può affermare che l'obiettivo della ricerca era, una volta, le procedure metodologiche ha permesso l'analisi delle prestazioni aziendali di innovazione tecnologica come fattore dipendente sulla proprietà intellettuale.

Per un'altra prospettiva, la variabile indipendente si è rivelato significativa della variabile dipendente, dal loro livello basso del rispettivo controllo. Questo induce il più efficace per la gestione della proprietà intellettuale in EBT ´ s, meglio loro performance con l'innovazione tecnologica. L'ambito di innovazione aperta, possiamo affermare che il PI è uno strumento che contribuisce all'accesso all'innovazione tecnologica e diffusione e trasferimento di tecnologia.

I risultati rivelano che l'EBT ´ s devono prestare attenzione alla gestione dell'IP, in particolare, le società capitaliste che sono interessate nel commercio per massimizzare i loro risultati di business e guadagni in conto capitale. Per un punto di vista economico, i risultati vengono visualizzati alla proprietà privata; in questa ricerca, in particolare il PI, con potenziale per migliorare i risultati aziendali e produrre benefici che vanno oltre il ruolo di garantiscono giuridicamente la proprietà del capitalista, cioè come un meccanismo efficace per attività di trading non vengono applicate internamente dalle aziende.

Sembra, dalla grinta dei risultati della ricerca, fondata sull'analisi statistica inferenziale che rivelano il rapporto tra massimizzare il rischio di perdere e/o mancanza di PI (in remoto e/o moderato livello) e il valore utilizzato in esterno P & D, che la Gestione IP è un processo indispensabile per un sistema di innovazione aperta.

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[1] Facoltà di tecnologia di Pindamonhangaba; Centro di ricerca in economia e sociologia delle organizzazioni, Lisbona, Portogallo

[2] Facoltà di tecnologia di Pindamonhangaba

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