1　R&D投资风险测度系统的研究现状
    20世纪90年代以来，学者们对高新技术企业R&D投资风险测度的研究迅速升温，风险测度系统受到越来越多学者的青睐。综观国内外有关风险测度的研究成果可以发现，目前主要集中于R&D投资风险测度系统的设计、实施和更新过程的基本原理和方法的探索与设计，为有效控制R&D投资风险架构了一个客观、科学、可行的测度平台，主张运用系统论的思想与方法测度R&D投资活动中所隐含的风险，包括：R&D投资风险测度指标的遴选与设计；R&D投资风险测度系统的模型构建；R&D投资风险测度系统的设计方法开发等三个重要的研究方向。
    1．1 R&D投资风险测度指标的遴选与设计
    在风险测度指标的遴选方面，基于财务指标的R&D投资风险测度系统受到广泛批评，究其原因：(1)助长了R&D投资短期行为；(2)未能与企业技术发展战略相契合；(3)诱发了局部而非全局的最优化；(4)未能兼顾市场需求与客户满意；(5)无法提供未来R&D投资的风险预警信息。Copper(1995)的研究显示，在R&D投资决策方面，使用财务的测度方法比不使用该方法的公司表现得更糟。鉴于财务指标自身存在的缺陷，越来越多的学者倾向于引入非财务指标，认为非财务指标评价及时、准确，易于度量，与企业的目标和战略相一致，具有良好的柔性[1]。Vittorio Chiesa，Ctistina Masella(1996)以“经济价值创造”作为企业的标准化目标，引入“层次风险”概念，对NPV的计算采取分阶段方式来评价R&D投资项目的风险和对企业经济价值创造的贡献[2]。
    Christoph H．loch和Johannesburg(2000)，Cameron Blair(2002)从系统的角度研究R&D投资风险的测度与控制问题[3,4]：(1)强调R&D投资风险管理与企业发展战略之间的紧密联系，并提出了一套具体的指标体系结构。该体系结构揭示了R&D人员的学习与成长是提高企业内部R&D投资风险管理水平的前提与基础，同时也揭示了通过创新这条途径可为客户提供更大价值进而从根本上遏制了R&D投资风险的蔓延。(2)强调指标体系中必须包括财务指标和非财务指标。(3)强调财务指标是“结果性指标”，而非财务指标是实现“结果性指标”的“驱动性指标”。高新技术企业R&D投资风险的测度与控制只有把主要视角放在“驱动性指标”的实现上，才能更好地实现“结果性指标”。
    1．2　R&D投资风险测度系统的模型构建
    R&D投资风险测度系统的模型是从投资风险管理的角度，基于R&D全过程设计的R&D投资风险测度的一整套制度安排。Brown、Svension & Cameron(1988)提出了评价R&D投资风险的测度系统模型，分阶段对R&D投资风险各个维度的特性、输入/产出变量进行分类测度[5]。但由于：(1)过多强调R&D投资内部过程的控制和反馈，无法与市场和企业战略进行有效协调；(2)过于注重R&D投资自身的行为，不注重R&D活动本身的问题；(3)测度的方法侧重于观察法，带有一定的主观性，因此系统实施的效果不甚理想。Kanpan，R.S & D.P.Norton(1993)将“平衡计分卡”方法引入了企业级R&D投资风险的测度[6]。但由于“平衡计分卡”中各个指标之间因果关系模糊、测度结果的不确定性、长时间的反馈延滞等原因，造成了该系统模型不能直接被应用于R&D投资风险的测度。Kerssens van Drogelen & Cook(1997)针对R&D投资活动的特点，对平衡计分卡四个方面的指标进行了改进，提出了改进型的平衡计分卡系统模型，从而解决了传统风险测度体系中不能将企业长期R&D投资战略与短期R&D管理行为联结起来的严重缺陷[7]。将“平衡记分卡”技术应用于R&D投资风险测度过程在实践中是一个新突破。该方法是一个动态体系，把企业R&D投资活动的长期和短期、内部和外部、财务和非财务指标融入一个有机的整体之中，从市场需求与顾客满意、R&D活动内部运作的全面质量监控、R&D人员与组织的知识管理等三套R&D投资风险测度指标来弥补传统财务指标的不足之处，而这个三方面活动又推动着未来财务绩效的提高。
    另外，Christoph H．loch & Johannesburg(2000)通过分解高新技术企业R&D投资战略，建立从上到下(企业总体发展战略、技术战略、R&D部门战略)的战略链，围绕战略链构建R&D投资风险测度框架，通过采用面向过程控制的测度方法，保证及时、有效地测度R&D投资风险。Robert G．& Eccles(1991)指出，在高新技术企业的R&D投资风险测度过程中有四项基本的活动：构建一个R&D投资风险信息库；开发R&D投资风险测度的流程与方案，形成软件集；设计R&D投资风险的分摊流动机制；开发内外部R&D投资风险信息的交流机制。
    1．3　R&D投资风险测度系统的设计方法开发
    针对R&D投资风险测度系统的设计方法论问题，Kerssens van Drongelen & Cook(1997)认为R&D IRMS的设计任务如同一项工程项目，与技术系统的设计与开发过程有许多相似之处。Andy Nelly、Mike Bourne & Mike Kennerley(2000)认为优秀的R&D投资风险测度系统设计过程由三个环节组成：设计目标、分析实现目标的过程和过程本身的详细设计[8]。Danniel B．Waggoner、Andy D．Nelly、Mike P．Kennerley(1999)认为，构建风险测度系统的方法主要有：①工程方法：在高新技术企业R&D投资价值链的每一阶段，针对特定的资源投入与相应的期望产出，测度投入与产出的比率。②系统方法：设定每个R&D模块和个人的目标，测度其成绩。③管理会计方法：对每个R&D成本/利润中心测度其财务指标；④市场客户方法：测度客户的满意度；⑤质量管理的“顺从规范”变量方法：主张使用R&D产品、服务属性的检查清单[9]。Kanpan R.S & D.P．Norton(1993)针对平衡计分卡提出了一个设计方法：进行多次循环的“访问管理者、实地研究、与下级沟通”的过程来进行R&D投资风险测度系统的设计[6]。Priehard R.D．(1990)提出的R&D IRMS方法包括：通过自下而上的方法，R&D人员可以开发他们自己的R&D人力资本投资风险测度系统，但必须获得上级管理者的批准，以确保与上级单位的战略目标保持一致。
    　　2　R&D投资风险测度系统的功能、测度对象与设计原则
    2．1　R&D投资风险测度系统的功能
    架构R&D投资风险测度系统的基本目的是实现对R&D投资活动中不确定性因素的系统统计，为R&D投资风险的控制提供依据与方向。根据Cameron Blair(2002)的观点，R&D投资风险测度系统有两个基本目的：激发、保持R&D人员及时开发出更为稳定可靠的软件产品，并与企业发展战略保持一致[4]；为投资者提供R&D投资安全性分析依据。系统的功能和系统的目的是保持一致的，功能的设定为实现其目的服务，反过来目的又指导着功能的设定。Olin Co．(1997)设计的R&D投资风险测度系统的功能包括三个方面：目标的沟通与合作；通过反馈系统鞭策R&D人员；对投资方案的支持。Kerssens van Drongelen(1997)认为，R&D投资风险测度系统的主要功能包括：洞察实际目标与战略计划的偏离程度，为投资者提供诊断、纠错支持和决策信息；增强学习机制，改善系统的预测能力；推动优化企业与投资者之间沟通与合作关系；支持基于报酬的决策；知识、成果、风险的合理性判定；通过反馈系统激励投资者；评价、更新R&D投资风险测度系统本身[7]。
    2．2　R&D投资风险测度系统的设计原则
    R&D投资风险测度系统的设计原则是指导系统设计的一系列规则与方向性要求。Globerson(1985)认为R&D投资风险测度必须遵循以下原则：①风险测度指标必须从公司的战略目标中选择；②风险测度标准应该在从事相同业务的组织间进行可能的比较；③每个风险测度指标的目标必须清晰明确；④数据收集和风险测度指标的计算方法必须给予明确定义；⑤风险测度相对指标优于绝对指标；⑥风险测度应该在评估组织的风险控制之下；⑦风险测度指标的选择应该通过与相关人员(顾客、雇员、投资者)的讨论得出；(8)客观风险测度优于主观风险测度。
    Maskell(1989)提供了R&D投资风险测度系统设计的七条原则：①测度方法与公司的R&D战略方向契合；②采用非财务R&D投资风险测度指标体系；③R&D投资风险测度方法应该随测度对象不同而变化，一个测度方法不会适用于所有的R&D部门和项目；④R&D投资风险测度应该随着权变影响因素的变化而改变；⑤R&D投资风险测度程序应该便于操作与实施；⑥R&D投资风险测度结果应保持快速反馈；⑦测度系统的设计应该着眼于R&D投资风险管理水平的提高而非一味地为了监督而测度。
    针对R&D投资风险测度应该随着权变影响因素的变化而改变这一重要原则，Cook(1997)& Kerssens van Drongelen(1999)对影响系统设计的权变影响因素进行了较为系统的研究，他们认为这些权变因素主要包括：企业的发展战略和技术策略；R&D组织规模与结构；企业的内外部学习能力；技术本身的属性；市场策略的差异性等。企业的发展战略如果是开拓型的，测度指标的选择侧重于企业创造的知识能力、未来盈利能力等方面风险的测度，测度技术中主观与定性的成分偏多。但是，同样的指标体系和标准就不适用于防御型发展战略，因为后者更关注成本和效率方面的风险测度与控制。如果技术本身的属性是基础性研究，测度技术则主要是定性的；而对于产品改进型的R&D投资活动则主要侧重于定量技术的运用。因此，R&D投资风险测度系统的设计必须关注权变因素的变化和影响。

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