Зміст |
Автори:
Анастасія Самойлікова, ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8639-5282 докторка філософії, старша викладачка кафедри фінансових технологій і підприємництва, Сумський державний університет, Україна Артем Артюхов, ORCID: https://orcid.org/0000-0003-1112-6891 доктор філософії з технічних наук, старший науковий співробітник кафедри маркетингу, Університет економіки в Братиславі, Словаччина
Сторінки: 149-157
Мова: Англійська
DOI: https://doi.org/10.21272/sec.7(1).149-157.2023
Отримано: 12.02.2023
Прийнято: 27.03.2023
Опубліковано: 31.03.2023
Завантажити: |
Перегляди: |
Завантаження: |
|
|
|
Розширена анотація українською мовою
У дослідженні актуалізується питання коопетиції бізнесу та науки на шляху комерціалізації інновацій в сучасних умовах. Висувається гіпотеза щодо наявного взаємозв’язку між рівнем коопетиції бізнесу та науки (на основі показника University-Industry Research Collaboration в межах Глобального Індексу Інновацій) й обсягом надходжень від інтелектуальної власності. Тому метою статті є підтвердження існування та встановлення причинно-наслідкового зв’язку між рівнем коопетиції бізнесу та науки й обсягом надходжень від інтелектуальної власності. Для підтвердження гіпотези на першому етапі здійснюється бібліометричний аналіз, і виокремлюються основні напрямки міждисциплінарних досліджень, пов’язаних з цією проблематикою. На другому етапі формується інформаційна база дослідження, базуючись на статистичних даних Всесвітньої організації інтелектуальної власності для вибірки з 10 країн – лідерів за Глобальним інноваційним індексом 2022 року за останні 10 років (2013-2022 роки). На третьому етапі здійснюється кореляційний аналіз для підтвердження наявності взаємозв’язку, визначення його статистичної значущості, характеру та сили. На четвертому етапі будується векторна авторегресія, на основі результатів якої проводиться тестування Грейнджера на причинно-наслідкові зв’язки для з’ясування напрямку впливу між досліджуваними показниками. Встановлюється, що рівень коопетиції бізнесу та науки є причиною та впливає на обсяг надходжень від інтелектуальної власності у 6 із 8 країн вибірки, у яких було підтверджено та встановлено причинно-наслідковий зв’язок між досліджуваними показниками; обсяг надходжень від інтелектуальної власності є причиною та впливає на рівень коопетиції бізнесу та науки у 5 із 8 країн вибірки, у яких було підтверджено причинно-наслідковий зв’язок між досліджуваними показниками. При цьому у 3 із 8 країн вибірки, у яких було підтверджено причинно-наслідковий зв’язок між досліджуваними показниками, виявлено двосторонній вплив. Відповідно обґрунтовується, що рівень коопетиції бізнесу та науки прямо й позитивно впливає на обсяг надходжень від інтелектуальної власності, і відповідно посилення коопетиції бізнесу та науки сприятиме збільшенню обсягу надходжень від інтелектуальної власності. У свою чергу, обсяг надходжень від інтелектуальної власності також сприятиме покращенню й розвитку коопетиції бізнесу та науки. Одержані результати можуть бути корисними як для науковців у подальших дослідженнях з дотичних наукових напрямків, так і для представників бізнес-спільноти, урядовців та інших зацікавлених у цій проблематиці осіб.
Ключові слова: бізнес-наукова конкуренція, причинно-наслідкові зв’язки, Глобальний індекс інновацій, дохід від інтелектуальної власності, дослідження та розробки, науково-дослідна співпраця, наукова співпраця між університетами та промисловістю.
Класифікація JEL: M21, O32, O34.
Цитувати як: Samoilikova, A., Artyukhov, A. (2023). Analysis of the relationship between “business-science” coopetition and intellectual property receipts. SocioEconomic Challenges, 7(1), 149-157. https://doi.org/10.21272/sec.7(1).149-157.2023
Ця стаття публікуються за ліцензією Creative Commons Attribution International License
Список використаних джерел
- Adams, J. D., Chiang, E. P., and Starkey, K. (2001). Industry-University Cooperative Research Centers. Journal of Technology Transfer, 26(1/2), 73-86. [CrossRef].
- Ankrah, S. N. & Al-Tabbaa, O. (2015). Universities-Industry Collaboration: A Systematic Review. SSRN Electronic Journal. [CrossRef].
- Awasthy, R., Flint, S., Sankarnarayana, R. and Jones, R.L. (2020). A framework to improve university–industry collaboration. Journal of Industry – University Collaboration, 2(1), 49-62. [CrossRef].
- Ćudić, B., Alešnik, P. & Hazemali, D. (2022). Factors impacting university–industry collaboration in European countries. J Innov Entrep, 11, 33. [CrossRef].
- Granger, C. W. (1969). Investigating causal relations by econometric models and cross-spectral methods. Econometrica: journal of the Econometric Society, 37(3), 424–438. [CrossRef].
- Hall, B. H. (2004). University-Industry Research Partnerships in the United States. Kansai Conference Paper. URL: [Link].
- Hall, B. H., Link, A. N., and Scott, J. T. (2003). Universities as Research Partners. Review of Economics and Statistics, 85, 485-491. [CrossRef].
- He, V.F., Krogh, G., Sirén, S., and Gersdorf, T. (2021). Asymmetries between partners and the success of university-industry research collaborations. Research Policy, 50(10): 104356. [CrossRef].
- Ivascu, L., Cirjaliu, B. and Draghici, A. (2016). Business Model for the University-industry Collaboration in Open Innovation. Procedia Economics and Finance, 39, 674-678. [CrossRef].
- Kneller, R., Mongeon, M., Cope, J., Garner, C., and Ternouth, P. (2014). Industry-University Collaborations in Canada, Japan, the UK and USA – With Emphasis on Publication Freedom and Managing the Intellectual Property Lock-Up Problem. PLOS ONE, 9(3): e90302. [CrossRef].
- Koibichuk, V., Samoilikova, A., & Herasymenko, V. (2022). Education and Business in Conditions of Coopetition: Bibliometrics. Business Ethics and Leadership, 6(4), 49-60. [CrossRef].
- Lace, N. & Rumbinaite, G. (2016). Successful university – industry collaboration as a factor for implementation of Smart Specialization Strategy: evidence from Latvia and Lithuania. Proceedings of the 20th World Multi-Conference on Systemics, Cybernetics and Informatics (WMSCI 2016). URL: [Link].
- Lee, Y. S. (2000). The Sustainability of University-Industry Research Collaboration. Journal of Technology Transfer, 25(2), 111-133. [CrossRef].
- Lutchen, K. R. (2018). Why Companies and Universities Should Forge Long-Term Collaborations? Harvard Business Review. URL: [Link].
- Morisson, A. & Pattinson, M. (2020). University-Industry Collaboration. Lille: Interreg Europe Policy Learning Platform. URL: [Link].
- Mowery, D. C. (1999). The Evolving Structure of University-Industry Collaboration in the United States: Three Cases. Report of a Workshop “Research Teams and Partnerships: Trends in the Chemical Sciences”. URL: [Link].
- Mowery, D.C., Nelson, R.R., Sampat, B. and Ziedonis, A.A. (1999). The Effects of the Bayh-Dole Act on U.S. University Research and Technology Transfer: An Analysis of Data from Columbia University, University of California and Stanford University. Forthcoming in Industrializing Knowledge, L. Branscomb and R. Florida, eds. MIT Press, Cambridge, Mass. [Link].
- O’Dwyer, M., Filieri, R. & O’Malley, L. (2022). Establishing successful university–industry collaborations: barriers and enablers deconstructed. J Technol Transf. [CrossRef].
- OECD (2019). University-Industry Collaboration New Evidence and Policy Options. URL: [Link].
- Okamuro, H & Nishimura, J. (2013). Impact of University Intellectual Property Policy on the Performance of University-Industry Research Collaboration. The Journal of Technology Transfer, 38(3), 273–301. [CrossRef].
- Pantanowitz, L., Bui, M.M, Chauhan, C., ElGabry, E., Hassell, L., Li, Z., Parwani, A.V., Salama, M.E., Sebastian, M.M., Tulman, D., Vepa, S., and Becich, M.J. (2022). Rules of engagement: Promoting academic-industry partnership in the era of digital pathology and artificial intelligence. Acad Pathol, 9(1):100026. [CrossRef].
- Pearson, K. (1896). VII Mathematical contributions to the theory of evolution-III. Regression, heredity, and panmixia. Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Series A, containing papers of a mathematical or physical character, 187, 253-318. [Link].
- Samoilikova, A., Zhylinska, O., Pal, Z., & Kuttor, D. (2022). «Business-Education-Science» Coopetition and Innovation Transfer for Sustainable Development. Marketing and Management of Innovations, 2, 220-230. [CrossRef].
- Shapiro, S. S., & Wilk, M. B. (1965). An analysis of variance test for normality (complete samples). Biometrika, 52(3/4), 591-611. [CrossRef].
- Shvindina, H. (2017). Innovations of strategic management development: from competition to coopetition. Marketing and Management of Innovations, 1, 180-192. [CrossRef].
- Spearman, C. (1987). The proof and measurement of association between two things. The American Journal of Psychology, 100 (3/4), 441-471. [CrossRef].
- Stata (n.d.). Pairwise Granger causality tests after var or svar. Manuals. URL: [Link].
- THE (2020). University Industry Collaboration the Vital Role of Tech Companies’ Support for Higher Education Research. URL: [Link].
- WIPO (2020). The Global Innovation Index (GII) Conceptual Framework. URL: [Link].
- WIPO (2022). Global Innovation Index 2022. What is the future of innovation driven growth? 15th Edition, Geneva, Switzerland. 89 p. [Link].
- WIPO (n.d.a). Intellectual Property Receipts, % Total Trade. The Interactive Database of The GII Indicators. URL: [Link].
- WIPO (n.d.b). University/Industry Research Collaboration. The Interactive Database of The GII Indicators. URL: [Link].
|