Suomen maakuntien aineettoman pääoman mittaaminen patenttien avulla

Abstract

Tämän tutkimuksellisen opinnäytetyön aihe on aineettoman pääoman mittaaminen Suomen maakunnissa patenttien avulla. Modernissa taloudessa aineeton pääoma on merkittävä osa yrittäjyyttä, ja tässä työssä se on rajattu käsittelemään ainoastaan patentteja. Opinnäytetyö tarkastelee Suomen maakuntien aineetonta pääomaa patenttien kautta maakunta-analyysin tukityökaluna. Työssä kehitettiin kolme indeksiä Suomen maakuntien aineettoman pääoman tarkasteluun. Indeksit perustuvat patenttien määrään suhteessa maakunnan yritysten määrään, väkilukuun ja jalostusarvoon. Opinnäytetyön tavoitteena oli kehittää ja arvioida aineettoman pääoman mittareita, joita voitaisiin hyödyntää Suomen maakuntien innovaatiotoiminnan arvioinnissa. Työssä luotiin kolme erilaista indeksiä, jotka mittaavat kunkin maakunnan innovaatiotoiminnan aktiivisuutta eri näkökulmista.

Tutkimusaineisto koostui Tilastokeskuksen väkiluku-, postinumero- ja jalostusarvotiedoista sekä Xamk DataLabin yksityisestä relaatiotietokannasta, johon oli kerätty eri avoimista lähteistä suomalaisten yritysten patenttidataa. Aineisto koostuu yhteensä noin 615 000 suomalaisen yrityksen tiedoista. Aineisto noudettiin ja käsiteltiin Python- ja SQL-ohjelmointikielillä. Indeksien keskinäisiä suhteita arvioitiin korrelaatiokertoimen avulla, mikä mahdollisti maakuntien vertailun ja antoi pohjaa maakuntien innovaatiotoiminnan arvioinnille. Opinnäytetyön tulokset ovat visualisoitu kuvina ja taulukoina. Visualisoinnit toteutettiin Python-ohjelmointikielellä.

Tutkimustulokset osoittivat, että luoduilla indekseillä oli vahva lineaarinen korrelaatio, joka viittaa siihen, että indeksit tarjoavat samankaltaisen näkemyksen maakuntien innovaatioaktiivisuudesta niiden laskentatavasta riippumatta. Toteutusvaiheessa nousi esille eritoten Pirkanmaan, Pohjois-Pohjanmaan, Uudenmaan ja Varsinais-Suomen erottuvan aktiivisina patentointimaakuntina. Luodut indeksit tarjoavat hyödyllistä tietoa maakuntien innovaatioaktiivisuuden vertailuun, mutta niiden tulkinnassa on huomioitava aineiston ja mittareiden rajoitteet, jotka voivat vaikuttaa tulosten tarkkuuteen.

Tämä opinnäytetyö antaa hyvän pohjan mahdollisille jatkotutkimuksille, joissa indeksejä voitaisiin laajentaa muihin aineettoman pääoman mittareihin, toimialakohtaisiin tarkasteluihin tai ajan myötä kehittyviin indekseihin. Näin saataisiin entistä tarkempi kuva Suomen innovaatioaktiivisuuden alueellisista eroista ja niiden muutoksista.

This research-based thesis measured intellectual property in Finnish regions through patents. With the modern economy, intellectual property has become an even more important part of entrepreneurship. In this thesis, intellectual property has been narrowed down to only include patents. This thesis aimed to explore new indicators and views on intellectual property in Finnish re-gions.

The aim of the study was to develop measurable indicators that could be used to evaluate the innovation activity of Finnish regions. Research data consisted of postal code areas, population, and value-added for each region of Finland, which were available on the Statistics Finland website. Patent da-ta was collected from multiple sources by Xamk Datalab. The data was used to create three indices: the number of businesses, population and value-added. The data was processed using Python and SQL programming lan-guages, and results were visualized using Python.

The results indicated a strong linear correlation between the indices, suggest-ing that they provide a consistent view of regional innovation activity, regard-less of the used index. Overall, the results consisted of patent data from ap-proximately 615,000 Finnish companies. During the study, the regions of Pir-kanmaa, Pohjois-Pohjanmaa, Uusimaa, and Varsinais-Suomi emerged as the most active in terms of patenting.

The developed indices provide valuable insights for comparing innovation activity across the Finnish regions. However, the limitations of the data and measurement methods should be considered when interpreting the results. This thesis laid a strong foundation for future research, where these indices could be expanded to include other intellectual property measures, narrowed down to specific sectors or adapted to track regional innovation over time.