MISE UNIONCAMERE Progetti sperimentali per la valorizzazione e la tutela dei titoli di proprietà industriale. Descrizione dell approccio metodologico

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1 MISE UNIONCAMERE Progetti sperimentali per la valorizzazione e la tutela dei titoli di proprietà industriale Descrizione dell approccio metodologico Novembre 2013 A cura di Politecnico di Torino Camera di Commercio di Torino

2 Agenda Introduzione La costruzione dei campioni Inquadramento del settore Analisi economico finanziaria Analisi brevettuale Analisi dei marchi Legame tra performance economico finanziarie e IPRs 2

3 Introduzione In questo documento sono descritte le procedure metodologiche che sono state seguite per la realizzazione delle analisi sugli intangibili di distretto. L analisi è stata effettuata su uno specifico campione di imprese, costruito sulla base di variabili quali: il settore industriale, l area geografica e la dimensione aziendale. Le evidenze derivate da questo campione non hanno valenza statistica generale, ma sono volte a fornire una visione su specifiche dinamiche di settore e indicazioni strategiche legate alla gestione degli asset intangibili. 3

4 Possibili approcci metodologici per la costruzione dei campioni Specifiche Logica Risorse Limiti Settoriale puro Istituzionale Basato su IPRs Identificazione dei soggetti a partire dai codici ATECO di riferimento Applicabile solo in ambiti caratterizzati da una chiara corrispondenza tra tecnologie e settori merceologici Bilanci IPRs Dataset per elaborazioni DB e strumenti per analisi di bilanci aziendali, ricerca brevettuale (es. Thomson Innovation) e marchi (es. WIPO Romarin) Esclusione di IPRs della tecnologia in esame assegnati ad imprese non incluse nel settore di partenza Problemi di classificazione ATECO Identificazione diretta delle imprese affiliate ad un distretto o forme assimilabili Utile in contesti con evidente trasversalità tecnologico/settoriale Ragioni sociali Bilanci IPRs Dataset Lista di imprese tramite contatto diretto, DB e strumenti per analisi di bilanci aziendali, ricerca brevettuale e marchi Incertezza sulla esaustività della base informativa Rischio di bias nelle analisi legati a motivazioni a livello di impresa nella scelta di adesione 4 al distretto /polo Identificazione del portafoglio brevettuale complessivo di una certa area geografica su di una certa area tecnologica Utile in mancanza di dati secondari sulle potenziali imprese target IPRs Imprese Bilanci Dataset DB e strumenti per analisi di bilanci aziendali, ricerca brevettuale localizzata (es. RegPat) Necessità di competenze più specialistiche per la fase iniziale di raccolta dati Focalizzazione su brevetti e non altre forme di IPRs

5 Inquadramento del settore Attraverso la consultazione e l analisi di rapporti e studi relativi al settore di interesse, per ciascun distretto industriale sono stati approfonditi seguenti punti: Caratteristiche salienti e ragioni della scelta Principali dinamiche di settore Intangibili di settore A supporto sono stati utilizzati due tipi di fonti: Fonti primarie: ove possibile, l intervista a una o più persone coinvolte nella gestione del distretto/polo fornisce informazioni utili e specifiche sul contesto di interesse Fonti secondarie: Osservatori distrettuali, Sito del distretto/polo, pubblicazioni su riviste, rapporti di istituti di ricerca (es: ISTAT, Databank) 5

6 Analisi economico finanziaria Il database utilizzato per reperire i dati economico finanziari è AIDA (fornito da Bureau Van Dijk) Per ogni settore è stato costruito un database personalizzato contenente i seguenti dati primari (anni dal 2003 al 2011): Anno di costituzione Indirizzo della sede legale Codice ATECO 2007 Numero di dipendenti Immobilizzazioni immateriali Attività totali Patrimonio netto Ricavi delle vendite Risultato operativo Utile Netto Crediti verso clienti entro/oltre 12 mesi Totale crediti entro/oltre 12 mesi Totale disponibilità liquide Debiti commerciali entro/oltre 12 mesi Totale debiti entro/oltre 12 mesi Oneri finanziari 6

7 Elaborazioni sul fatturato Nella descrizione della situazione economico finanziaria, idatidi fatturatosonostatipresentatisiaa livello aggregato di settore, per stimare la dimensione del comparto, sia a livello di singola impresa per identificare: Trend di fatturato nel tempo (valori medi calcolati per anno) Classi di fatturato in un determinato anno (conteggio delle micro, piccole, medie e grandi imprese con fatturato rispettivamente < 2 M, 2 10 M, M, > 50 M ) Tassi di crescita del fatturato nei periodi pre e post crisi (valori medi del settore) 7

8 Elaborazioni sugli asset Analogamente alle analisi di fatturato, sono stati calcolati i tassi di crescita nei periodi pre e post crisi (valori medi del settore calcolati come compound annual growth rate cagr) Una volta calcolati i valori di crescita degli asset nei due periodi, si è valutata la distribuzione delle aziende per classi di crescita degli asset Nello specifico, si proceduto con il conteggio delle imprese che ricadono su tre classi di fatturato prestabilite: > 0%, 0 10%, >10% 8

9 Elaborazioni sulle immobilizzazioni immateriali Per quanto riguarda le immobilizzazioni immateriali, si sono considerati i dati così come indicati nello stato patrimoniale delle imprese Per prima cosa, si è valutato quante fossero le aziende che dichiaravano immobilizzazioni immateriali per ciascuno degli anni considerati nell analisi ( ), così da evidenziarne l andamento. Successivamente, per le sole aziende che registravano a bilancio delle immobilizzazioni immateriali, si è calcolata l incidenza di queste ultime sulle attività totali, ricavando altresì il dato medio del campione anno per anno. 9

10 Indicatori di redditività Gli indicatori utilizzati per ricostruire i valori di redditività delle imprese sono stati: ROS = Reddito Operativo Fatturato Reddito Operativo ROI = Capitale investito Netto ROE = Utile Netto Patrimonio Netto Ogni indicatore è stato calcolato per tutte le imprese e per tutti gli anni, in modo da ricavarne i valori medi annuali del campione e, da questi, il trend nel tempo Per gli anni più recenti ( ) si è scesi ad un maggiore livello di dettaglio fornendo: la distribuzione delle aziende per classi di ROS/ROI/ROE I valori medi di ogni indicatore per le classi di fatturato precedentemente individuate (> 0%, 0 10%, >10%) 10

11 Analisi brevettuale: database Il database utilizzato è Thomson Innovation che contiene informazioni dettagliate relativamente ai brevetti di tutto il mondo; si tratta di un DB proprietario Un alternativa è l uso di Espacenet, un database a libero accesso, che offre ugualmente informazioni sui brevetti di tutto il mondo, sebbene con una minor facilità di query multiple, di estrazione dei campi di interesse e con qualche limitazione in caso di analisi dei brevetti per famiglie Partendo quindi dalle informazioni del DB Thomson Innovation relative alle imprese nei settori considerati, si è ricostruito il portafoglio brevetti di ciascuna impresa ricercando i brevetti in base al nome dell assegnatario (il titolare del brevetto). 11

12 Analisi brevettuale: dati Come risultato, si è ottenuta una lista di record contenenti le informazioni di base di ogni singolo brevetto Di questi, i dati primari utilizzati al fine di condurre le analisi sono stati: Campo Titolare Data di priority IPC class Publication country code Informazione Chi detiene il brevetto Data di primo deposito Ambito tecnologico definito dalla International Patent Classification (IPC) Codice dell ufficio brevetti che ha pubblicato il documento: indica l ambito geografico di validità della protezione 12

13 Analisi brevettuale: elaborazioni sui dati Sebbene sia possibile accedere ai dati sui brevetti senza limitazioni temporali, le analisi sono state focalizzate sugli anni dal 2000, sia perché la vita utile di un brevetto è al massimo 20 anni, sia per non considerare un ritardo temporale troppo ampio tra il deposito dei brevetti e le performance economico finanziarie, tale da rendere fuorviante l analisi della relazione tra i due fenomeni Per ogni azienda sono stati individuati il numero totale di brevetti senza limitazioni temporali e si è poi specificato il numero totale di brevetti dal 2000, distinguendo inoltre tra: Brevetti italiani Brevetti internazionali (richiesti presso uffici brevetti stranieri) 13

14 Analisi brevettuale: elaborazioni incrociate con dati di fatturato Le elaborazioni qui di seguito elencate sono state effettuate tenendo conto delle classi di fatturato precedentemente individuate: Identificazione del numero di aziende che possiedono almeno un brevetto, per ogni classe di fatturato Portafoglio brevetti detenuto complessivamente dalle aziende di ciascuna classe Dimensione media del portafoglio brevetti posseduto dalle aziende assegnatarie 14

15 Analisi brevettuale: elaborazioni complessive Considerando il campione complessivo di aziende brevettanti, si è costruita la «curva ABC» dei brevetti Si ordinano le aziende per numerosità del portafoglio brevettuale detenuto in modo decrescente Si stabilisce quale quota di aziende è responsabile di una certa quota di brevetti (le soglie sono solitamente l 80 e il 90%); ad esempio, se il 10% delle aziende possiede l 80% dei brevetti significa che si è in una situazione di particolare concentrazione dell attività inventiva, rispetto al caso in cui il 50% delle aziende possiede la stessa percentuale di brevetti Inoltre si sono valutate le informazioni relative a: Ampiezza geografica dei brevetti utilizzo del campo Publication country code per distinguere quanti brevetti sono italiani e quanti invece estendono la protezione all estero e in quali paesi principalmente Principali aree tecnologiche interessate dai brevetti del settore analizzato utilizzo del campo IPC class 15

16 Analisi dei marchi: database I database utilizzati sono stati Romarin e quello dell Ufficio Italiano Brevetti e Marchi (UIBM) Il database Romarin ( contiene i marchi internazionali richiesti attraverso International Trademark System (Madrid System); include quindi le domande e le registrazioni di marchi di aziende particolarmente interessate a proteggere i propri marchi non solo in Italia ma globalmente Il database di UIBM ( ) contiene i diversi diritti di Proprietà Intellettuale italiani ed in particolare i marchi italiani; l accesso a questi dati permette di completare lo scenario in modo ancor più puntuale, raccogliendo i dati per le domande di marchi delle aziende più piccole con un mercato principalmente locale Entrambi i database sono ad accesso libero, ma le informazioni contenute presentano un differente grado di strutturazione e di automatizzazione nell estrapolazione aggregata dei risultati; in particolare, l aggregazione, la classificazione e la successiva possibilità di effettuare statistiche sui dati nel DB di UIBM richiede un approccio manuale rilevante Partendo dalla lista di aziende del settore, si è effettuata la ricerca dei marchi di ogni azienda utilizzando il campo «titolare del marchio» 16

17 Analisi dei marchi: dati Come esito della ricerca tramite Romarin si è ottenuta la lista di risultati contenenti le informazioni di base di ogni singolo marchio La ricerca tramite UIBM ha invece previsto la compilazione manuale di una serie di campi di interesse dalla lettura delle liste di risultati ottenuti I dati primari utilizzati al fine di condurre le analisi sono stati: Campo Titolare Data di registrazione Data di scadenza/rinnovo NICE class Countries Informazione Chi detiene il marchio Data di primo deposito Per capire se la protezione è rinnovata e valida Classe merceologica basata su Nice Agreement Concerning the International Classification of Goods and Services for the Purposes of the Registration of Marks Ambito geografico di validità della protezione per i marchi in Romarin; quelli in UIBM sono marchi Italiani 17

18 Analisi dei marchi: elaborazioni sui dati Come nel caso dei brevetti, sebbene i dati sui marchi siano stati raccolti senza limitazioni temporali, le analisi sono state focalizzate sui marchi dal 2000, per non considerare un ritardo troppo ampio tra il deposito dei marchi e le performance economico finanziarie. Per ogni azienda sono stati individuati il numero totale di marchi senza limitazioni temporali e, per i solo marchi registrati dal 2000, si sono evidenziati: Il numero di marchi italiani Il numero di marchi internazionali 18

19 Analisi dei marchi: elaborazioni complessive Analogamente a quanto fatto per l analisi brevettuale, anche nel caso dei marchi si è costruisce la curva ABC Inoltre, si sono valutate le informazioni relative a : Ampiezza geografica dei marchi utilizzo del campo Countries per quantificare i marchi italiani e quelli che estendono la protezione all estero, evidenziando in quali paesi Principali aree merceologiche interessate dai marchi del settore analizzato utilizzo del campo NICE class 19

20 Legame tra performance economicofinanziarie e IPRs L analisi per quadranti è stata effettuata: 1) suddividendo le aziende in base al fatto che abbiano livelli di ROS e di crescita del fatturato (misurata con il CAGR) superiori o inferiori alla media di ciascun sotto campione determinato dalla dimensione del fatturato, negli anni ) analizzando le imprese in merito alla dotazione di asset intangibili (brevetti e marchi in termini di numerosità e ampiezza geografica) in relazione al quadrante in cui si trovano ROS Q3 Q4 Q1 Q2 20 Crescita del fatturato

21 Riepilogare le evidenze Sulla base delle evidenze riscontrate attraverso l analisi economico finanziaria e degli asset intangibili (brevetti e marchi) sono state riportate le principali caratteristiche del campione analizzato (identificato tramite settore industriale, localizzazione geografica e dimensione aziendale) I risultati permettono di inquadrare le successive analisi a livello di singola azienda nel contesto a cui fanno riferimento: si definisce un benchmark a livello macro (di settore o distretto) con cui comparare le evidenze a livello micro ottenute dall azienda analizzata 21