Статья развивает метод LABRATE ROYALTY PRO (LRP) и демонстрирует его применимость к задачам принудительного лицензирования в условиях экономики данных. В отличие от подходов, опирающихся на «стандартные» ставки роялти и локальную судебную или договорную практику, LRP трактует ставку роялти как отраслевой инвариант, вычисляемый на основе больших массивов бухгалтерской отчётности, распределений рентабельности (ROS, EBIT-маржа) и интервальных значений параметра LS (доля лицензиара в прибыли лицензиата). Показано, что такая постановка позволяет задать единый формализованный протокол расчёта роялти для разных правовых режимов (добровольная лицензия, принудительная лицензия, компенсация и убытки), встроенный в требования российского гражданского законодательства, Соглашения ТРИПС и стандартов оценки нематериальных активов. На примере вида деятельности по ОКВЭД 72.11 демонстрируется, как очищенные пятилетние выборки данных формируют устойчивые отраслевые инварианты RoS и как процедура очистки влияет на согласованные значения ставки роялти. На теоретическом уровне статья вносит вклад в формирование алгоритмически реализуемого критерия «adequate remuneration» при принудительном лицензировании: алгоритмическая справедливость понимается как свойство архитектуры метода (качество данных, выбор центральной тенденции, диапазон LS), а не как декларативный принцип. В более широкой рамке цифровой экономики LRP рассматривается как прототип глобально применимого стандарта расчёта ставок роялти и как основа для цифровых сервисов поддержки решений по вопросам интеллектуальной собственности, объединяющих инструменты IP-оценки и современный аппарат справедливого алгоритмического ценообразования.